有关博弈人机混合智能的再思考

道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。博弈智能是一种涉及感性(尤其是勇敢)更多的智能,在紧急态势迅速变化时,一个人由情感而非思维支配,因而理智需要唤起u J 8 _勇气素质,继而在行动中支x 0 g & P K 6撑和维持必要的理智。
0引言
随着深度学习、强化学习等新一代人工智能技术的发展,其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物医疗领域及游戏博弈等方面取得很大的突破,人工智能在T p 9军事领域应用也愈加广泛,催生了N i Q s + s %军事智能的概念。军事智能与民用智能不同,它有复杂性,因而会衍生出比民用智能更多Z R l的花样和不v g 6规矩;军事智能与民用智能又相似,它也是智能科0 _ - P 3学的一部分,都是为用户—这个上帝服务的,只不过,民用智能是让人舒服,而军事智能则是让人不舒服而已。未来的战争很可能是军事智能和民用智6 a / b u k S K (能融合,还未开始就已经结束,因为所有的对抗可能性* I B c ! k J = a都已经失X - - - J : ,去了意义。同时各种军用系统是一个人机环境系统,其中涉及到复杂的人机交互及其相互关系的K % (问题,单纯的人工智能与人类智能都不能使其发挥最大效能,人机智能的混合是其重要的发展方向。人所要解决的是“做正确的事”,机所要解决的是“正确地做事”。
准确地说,军事智能不仅包含科学和技术,还涉及许多非科学的领 t & E y域,如人文社会、哲学艺术、宗教巫术等等,这从世界上最早的兵书——《孙子兵法》的英文名字可见一斑:The art of war,j c z b x所以军事智能的难度应该就是智能的难度,是当前的民用智` } C n g N能很难企及的:当前的民用智能简单地说就是加了统计概率的自动化系统,缺少非合作博弈强度。未来军事& T G & q K U (智能的最优存在形态应该不是个体性的(2 ? ^ @ ? ? z比如异常先进的单平台武器),而是系统性的(网络性的),更有可能是横跨各人机环境系统体系性的(如跨不同网络的陆海空天网体系),并且该体系还会不断自主升级。有人认为通用智能就是人类能% 4 a q Q J做到所有任务的能力,难的是怎么定义那种完全独立于以人a r ? J 9 w l o类为中心的价值观和偏见的宽: [ G 8 | }度。超级智能需要在主要的概念突破。这些很难预测,即便我们有了速度更快的机器也没啥用。机器目D S h * I )还不能形成通用化的智能,它们( h ! q } F %的功能通常局限于某一领域。
如同民用智能没有共识的定义一样, q p a q { t +军事智能除了应用领域比较g 8 c $明确之外,现在也没有共同一致的概念,将来可能也很难产生一致认同的概念,因为人本身就是一个极其不容易归纳概括的名词,凡是一9 B B W 5 e = 4 涉及到人的行为,E $ M H 0 6 j $ [尤其是智能行为,更是变化莫测、莫衷一是、阴阳***、出其不意了。德国军事家克劳塞K + O r = 5 /维茨把战争中多方的智能博弈看作不透明的理论——The theory of war,其实也谈到E ) V m了军事智能的不确定性和模糊性,甚至是超出了人类认知之外的感叹。
即使世界再复杂,情境再捉摸不定,也总有蛛丝马迹般的端倪会出现。A | e e“第三次抵消战略”自2014年9月由美军提出以来,目前已进入全面实施阶段。美国国防部副部长沃克提出,自主学习、机器辅助人员作战、有人—无人作战编组、网络化半自主S : o武器将是“第三次抵消战略”重点发展的] O , n L 3 k 8五大关键技术领域。美军在2016—2018财年的国防预算中,持续加大对自主系统、情报a X P数据分析、大数据分析、机器人、自动化及先进传感技术的投资强度。是否能研究出支撑技术应用的算法,提升人工: & P r智能、自主技术的水平,将成为决定上述各主要方向技术发展的关键所在。从众多公开信息分析不难看出,当前世界排名第一的美军对军事智能领域的重视程度也很高,其主要着力点两部分:一是机器学习,二是自主系统。机器学习就是形式化的(程序规范性的)代表,描述一个规则的事态;自主系统就是意向性y p 6 y(非形式化、事实经验性的)的特点,描述一个I z n m ^ X ~ } N可能的事态。; S 4 6 5 - m M A形式化推理就是将命题,逻辑联接符号化,然后规定变形规则,进行公式间的转化变形,就可以用来表达推理。非形式化的推理就是不借助符号,而是直接通过自然需要来进行语句间的变换。一开始这两个部分6 N b可能是各自为战,分头突进,但过不了多久,该研究的真实意图就会和H N z 4 b未来科技的发展趋势越发一致起来:人机融合智能系统。这也说明了军事智能的可见未来既不是单纯的机器学习,也d l ~ % _ 3 u & 4不是可爱的自主系统,而很可能是结合人机各自优势的融合智能,若凝炼成科学问题,本质上就是要回答认知和计算的关系问题。

道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍
认知智能是计算W B # R R机科学的一个分支科学,是智能科学发展的高级阶D q t . x _段,它以人类认知体系为基p E w b Z x s - [础,以模仿人~ ` | v ? a类核心能力为目标,以信息的理解、存储、应用为研究方向,以感知信息的深度理. 5 a ) O , i x解和自然语言信息的深度理解为突破口,以跨学科理论体系为指导,从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科# 0 a学。 认知智能的核心研究范畴包括:1.宇宙、信息、大脑三者关系;2.人类大脑结构、功能、机制;3.哲学体系、文科体系、理科体系;4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走:1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体(宇宙、信息、大脑)论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理( s ^论体系;2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚} 2 _ @ r E d z信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式E 3 Y K E 3语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天q A t t h 4 e N琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人K 1 s z g U脑,是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性,创新性,领航性。是新一代智能n 9 + 2[ Z : ~ B y + ( :知智能的最好的产品支撑。 认知智E T O 0 h T 3 6 c能机器人技术体系更加先进,更加智能,是新一代智能,认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物,是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能W / Y - 0 Q 9 c认知智能最核心的优势。和人工p S i u S z * P智能机器人大脑相比,优势非常明显。智能度高,客户粘性大,客户满意度高,易于推广和传播L T j 5 B等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务,可以赋能各个行业,各? Q } L ?个领域的智能设备,各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址:www.weilaitec.com,www.citec.top。欢迎注册使用,走进更智能机器人世界。
认知智能和人工智能的0 1 ; C优劣势对比主要可以分j ^ k P C G ! & fn n ^ G 6 D四大方面: 第一:时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段,认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代` Z o : 3 d $ + /领先性。 第二:基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础,以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系,心理学体系,逻辑学体系,语言学体系,符号学体系,数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性,突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系,还包含三体论(宇宙,信息,大脑三者关系),融智学,和HNC等。 第三:技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算P g ] ]法,机器学习,深度学习,知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系,认知维度,类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系,只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大r I r : $致包含,感知层,记忆层,学习层,理解层,认知层,逻辑层,情感层,沟通层,意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上,人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四 C r l P G Z w A:智能度成本等方面的不同:人工智能产品的综合智能程度,普遍在2-3岁左右的智力水平。认知T v % $ + d - t智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间,更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。