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人工智能的神经系统动力学融合表示模型研究
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作者 危辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第7期144-146,共3页
The problem of representation is the most kernel and most key problem in artificial intelligence. The hy-pothesis of inconsequence of the lower order structure is our traditional choice, and use standing instead of st... The problem of representation is the most kernel and most key problem in artificial intelligence. The hy-pothesis of inconsequence of the lower order structure is our traditional choice, and use standing instead of standingfor to implement representation. Stemming from computational cognitive neuroscience, thus based on neuron infor-mation processing, massive representation by neural network and cognitive behaviors' dynamics model of neural sys-tem, this research aims to build a common and consistent groundwork within neuroscience to explain kinds of intelli-gent behaviors, and fuse indormation, system and processing procedure together fluently. This research is great sig-nificant for the structure simulation method of AI and the probe of intelligence's neural mechanism. 展开更多
关键词 人工智能 神经系统 动力学 智能现象 融合表示模型 智能系统
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具身人工智能与现象学 被引量:18
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作者 徐献军 《自然辩证法通讯》 CSSCI 北大核心 2012年第6期43-47,126,共5页
具身AI(embodiedAI)(又称行为主义AI)的很多灵感源自现象学对经典AI的批判。现象学关于人类智能的洞见——非表征性、具身性、在世界中的存在,都转化为了具身AI的设计原则。具身AI的发展和成熟,不仅是对现象学哲学的实证,也是对现象学... 具身AI(embodiedAI)(又称行为主义AI)的很多灵感源自现象学对经典AI的批判。现象学关于人类智能的洞见——非表征性、具身性、在世界中的存在,都转化为了具身AI的设计原则。具身AI的发展和成熟,不仅是对现象学哲学的实证,也是对现象学实践的重大发展。蒙在现象学脸上的神秘面纱,通过具身AI的工作得到了一定的揭示。因此,具身AI是一种不寻常的现象学实践。尽管当前的具身AI,还不能完全体现现象学对人的理解并克服经典AI的难题,但不容质疑的是:具身AI进路使人类向着真正理解和模拟自然智能的目标更进了一步。 展开更多
关键词 人工智能现象 非表征具身 突现
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