实现AI的三种途径
#实现AI的三种途径#
从传统上讲，我们实现AI一般有三条路径：1）神经科学：自底向上，模仿生物；2）认知科学：自顶向下，构建认知框架；3）计算科学：模拟神经活动（例如DNN）。
最为理想的研究状态是：首先由神经科学发现大脑的一些信息加工的机制；然后用认知科学的方法对这种机制进行建模；在此模型之上，计算科学抽象出算法，从而获得一套解决问题的方案。
简单来说，即将认知神经科学与人工智能结合，分别从生物视觉的硬件层、模型层、算法层进行研究。
人工智能的研究途径和方法
由于人们对人工智能本质的不同理解和认识，形成了人工智能研究的多种不同的途径。在不同的研究途径下，其研究方法、学术观点和研究重点有所不同，进而形成不同的学派。这里主要介绍认知学派、逻辑学派、行为主义学派和连接主义学派。
1.认知学派
以Minsky、Simon和Newell等人为代表，从人的思维活动出发，利用计算机进行宏观功能模拟。该学派认为认知的基元是符号，智能行为通过符号操作来实现。它以美国人Robinson提出的消解法（即归结原理）为基础，以LISP和Prolog语言为代表，着重于问题求解中的启发式搜索和推理过程。该学派在逻辑思维的模拟方面取得成功，如自动定理证明和专家系统。
1976年，Simon和Newell提出了物理符号系统假设，认为物理系统表现智能行为的充分必要条件是，它是一个物理符号系统。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。所谓符号就是模式，任何一个模式只要能与其他模式相区别，它就是一个符号。例如，不同的英文字母就是不同的符号。对符号进行操作就是对符号进行比较，即找出哪几个是相同的符号，哪几个是不同的符号。物理符号系统的基本任务和功能就是辨认相同的符号和区分不同的符号。
Minsky从心理学的研究出发，认为人们在日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识，这些知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中，由此提出了框架知识表示方法。Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他出版了《心智的社会》（TheSocietyofMind）一书，书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。
2.逻辑学派
以Mccarthy和N.J.Nillson等人为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。
该学派主要观点如下：首先，智能机器必须有关于自身环境的知识；其次，通用智能机器要能陈述性地表达关于自身环境的大部分知识；再次，通用智能机器表示陈述性知识的语言至少要有一阶逻辑的表达能力。
逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。Mccarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。
3.行为主义学派
以布鲁克斯（R.A.Brooks）等人为代表，认为智能行为只能在现实世界中，由系统与周围环境的交互过程中表现出来。
1991年，Brooks提出了无须知识表示的智能和无须推理的智能。他还以其观点为基础，研制了一种机器虫。该机器用一些相对独立的功能单元，分别实现避让、前进、平衡等功能，组成分层异步分布式网络。该学派对机器人的研究开创了一种新方法。
该学派的主要观点可以概括如下：首先，智能系统与环境进行交互，即从运行的环境中获取信息（感知），并通过自己的动作对环境施加影响；其次，指出智能取决于感知和行为，提出了智能行为的“感知-行为”模型，认为智能系统可以不需要知识、不需要表示、不需要推理，像人类智能一样可以逐步进化；再次，强调直觉和反馈的重要性，智能行为体现在系统与环境的交互之中，功能、结构和智能行为是不可分割的。
4.连接主义学派
以Rumelhart、Mcclelland和Hopfield等人为代表，从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、类似大脑风格的信息处理的本质和能力，人们也称它为神经计算。这种方法一般通过人工神经网络的“自学习”获得知识，再利用知识解决问题。由于它近年来的迅速发展，大量的人工神经网络的机理、模型、算法不断地涌现出来。人工神经网络具有高度的并行分布性、很强的鲁棒性和容错性，使其在图像、声音等信息的识别和处理中广泛应用。
此外，还有知识工程学派和分布式学派。知识工程学派以Feigenbaum为代表，研究知识在人类智能中的作用和地位。分布式学派以Hewitt为代表，研究智能系统中知识的分布行为。
实现智能传感器有哪些途径
原标题：实现智能传感器有哪些途径？智能传感器是基于人工智能、信息处理技术实现的具有分析、判断，量程自动转换，漂移、非线性和频率响应等自动补偿，对环境影响量的自适应，自学习以及超限报警、故障诊断等功能的传感器。
与传统传感器相比，智能传感器精度高、高可靠性与高稳定性、高信噪比与高分辨率、自适应性强、性能价格比高等特点。
实现有智能传感器有三种途径:
(1)集成化实现
即采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺,利用半导体材料硅作为基本材料来制作敏感元件，将信号调理电路、微处理器单元等集成在一块芯片上构成的。
(2)非集成化实现
是将传统传感器(采用非集成化工艺制作的传感器，仅具有获取信号的功能)、信号调理电路、带数字总线接口的微处理器合为--体而构成的一-个智能传感器系统。
(3)混合实现
混合实现是指根据需要与可能，将系统各个集成化环节，如敏感单元、信号调理电路、微处理器单元、数字总线接口等,以不同的组合方式集成在几块芯片上,并装在一个外壳里。
智能传感器的设计一般要涉及以下几个方面的内容及相应的流程:
(1)智能压力传感器的结构设计
(2)敏感元件设计
(3)传感器工艺设计
(4)软件设计
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