博文
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谋算中的因果/归纳不同于计算中的因果/归纳
- 谋算中的因果与归纳不同于计算中的因果与归纳。计算中的因果与归纳是基于已有的数据和信息，通过数学运算和逻辑推理得出结论。而谋算中的因果与归纳则是基于对未来的预测和判断，通过分析和推理得出结论。因此，谋算中的因果与归纳需要更多的主观判断和经验积累，而计算中的因果与归纳则更加客观和准确。 因果关系是指两 ...
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机器智能的基础是数学，而人类智能的基础不仅是数学
- 毋庸置疑，机器智能的基础主要是数学和计算机科学，包括概率论、统计学、线性代数、微积分等。这些数学工具和算法对于机器理解和处理数据、进行模式识别和预测等任务非常重要。 然而，人类智能的基础不仅仅是数学。人类智能涉及到多个方面的能力和特征，包括感知、理解、思考、情感、创造力、语言、社交互动等。这些能力 ...
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读者来信：《人机环境系统智能》读后感
- 一、什么是智能？ 当“人工智能”火爆出圈乃至登堂入室，上升为国家战略层面后，尽管我们每天都把人工智能挂在嘴上，但好像似乎忘了问一句：什么是智能？经过一番在哲学上对控制论、信息论、系统论在哲学上的追根溯源，作者刘伟教授等认为：智能的本性就是人类的本性，所以通过研究人的本性才能够体现并观察智能的可 ...
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不同粒度的计算计与不同粒度的态、势、感、知
- “不同粒度的计算计（计算+算计（谋算））”指的是在不同层面或细节上进行的计算或谋划，涉及到对数据、信息或问题的不同分解程度，以获取更精确或更全面的理解。而“不同粒度的态、势、感、知”则更倾向于描述与状态、趋势、感受和认知相关的概念。其中，“态”可以表示事物的存在或表现形式；“势”可以指力量、趋势或态 ...
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人、机决策中的肯定、否定、延迟如何匹配？
- 人类决策和机器决策在很多方面是不同的，机器决策通常是基于预设的规则和算法，而人类决策则受到更多因素的影响，如情感、经验、价值观等。因此，在某些情况下，机器决策可能不如人类决策灵活和明智。 1、在人类决策中，肯定、否定和延迟是三种常见的决策类型： 肯定： 表示立即采取行动或做出决策。例 ...
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为什么说很多的智能算法并不智能？
- 智能算法被称为“不智能”常常是因为它们缺乏真正的意识和自主理解能力。它们依赖于大量的数据和预设的规则来进行处理和决策，而不是具备人类那样的理解力和情感。因此，尽管它们可以执行复杂的任务和解决问题，但它们本质上只是在根据已有的模式和数据进行操作，没有真正的“智能”或意识。 智能算法依赖于算法的 ...
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从自动化到智能化
- 人类对世界的认识是从时间、空间规律开始的，这些规律蕴含了各种力量及其关系的存在。通常情况下，事实本身往往不会直接告诉我们什么是正确的什么是错误的，没有明确的概念，量得分析是毫无意义的。然而，人们在处理各种客观时空矛盾时，常常会不自觉地忽略了主观价值的关涉问题，从而造成在涉及有人或模拟人参与的系统中 ...
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AI不智能的“秘密”
- 近来，有不少人对人工智能的应用落地提出了一些疑虑，如不少投资者也在投入了大量资金后提出了“生成式AI是不是一个泡沫？”，还有日前韩国计划推出全球首个“AI教科书”，即在学校引入人工智能驱动的数字教科书，但遭到逾5万名家长请愿反对，家长们认为：AI+教育仍处于早期阶段，虽然可以辅助教育但教师不能当甩手掌柜， ...
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基于人机环境协同系统的新型专家系统
- 传统的专家系统就是利用人工智能技术模拟人类专家在特定领域内的决策过程的计算机程序。这些系统通过编码领域专家的知识和规则，能够在特定问题上提供类似专家的建议或决策。专家系统在许多应用场景中得到了广泛应用，如医疗诊断、金融分析和故障排除等。 但传统的专家系统很难产生涌现智能行为，涌现指的是复杂系统中 ...
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基于人机环境协同的形式化地铁抓小偷的行为研究
- 一、地铁小偷的行为模式通常包括以下几个方面： 伪装行为 ： 小偷通常会伪装成普通乘客，表现得像是在找座位或打电话。 目标选择 ： 选择人多、拥挤的车厢或乘客较多的地方进行偷窃。 观察和跟随 ： 观察目标乘客的动作和行为，寻找机会接近。 快速行动 ： 利用拥挤或乘客不注意的时候快速实施 ...
