每日一课 | 智慧灯杆人工智能之实践方法四：机器人学和人工智能

6．机器人学和强人工智能

机器人学是一个交叉学科，主要研究包括环境适应机器仿生、机器人自主行为、人机协作、微纳操作机器人、制造装备机器人、科学工程机器人、服务型机器人等。目前国内的机器人行业还没有形成规模，商业化做的好的有大疆、沈阳新松机器人公司等。

强人工智能是人工智能研究的主要目标之一。强人工智能也指通用人工智能（Artificail General Intelligence，AGI），或具备执行一般智慧行为的能力。强人工智能通常把人工智能与意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连接。实现强人工智能至少需要拥有以下能力。

（1）自动推理，使用一些策略来解决问题，在不确定性的环境中做出决策。

（2）知识表示，包括常识知识库。

（3）自动规划。

（4）学习能力。

（5）使用自然语言进行沟通。

人类智慧是人类的“隐性智慧”与“显性智慧”相互作用、相互促进、相辅相成的能力体系。“隐性智慧”主要是指人类发现问题和定义问题，从而设定工作框架的能力，由目的、知识、直觉能力、抽象能力、想象能力、灵感能力、顿悟能力和艺术创造能力所支持，具有很强的内隐性，因而不容易被确切理解，更难以在机器上进行interwetten与威廉的赔率体系 。“显性智慧”主要是指人类在隐性智慧所设定工作框架内解决问题的能力，依赖收集信息、生成知识和创新解决问题的策略并转换为行动等能力的支持，具有较为明确的外显性，因而有可能被逐步理解并在机器上模拟出来。目前几乎所有的人工智能都只能模仿人类解决问题的能力，而没有发现问题、定义问题的能力。因此，“人工智能将全面超越人类智慧”的说法没有科学根据，目前的人工智能只是帮助人类提高生产力的工具而已。

可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人一样思考，也可能超过人的智能。目前主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。