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人工智能与认知物理学

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本文提出借鉴物理学的方法，从自然语言切入，研究从定量到定性、从概念到知识的认知过程，模拟人的思维过程的形式化表示与组织，这就是认知物理学。物理学在对客观世界的认知中，原了模型、场和层次结构起了重要作用。主观世界是客观世界的反映，人自身的主观认知和思维过程，也可以借鉴这三个重要手段。按照这一认知物理学的思路，作者强调：通过云模型表示自然语言中的概念；用概念空间中的数据场形成不同的概念层次关系；通过特征空间对象的数据场形成不同的类和类谱系图；通过数据场的变换形成发现不同知识的问题背景。概念空间和特征空间，实际上足不同粒度上的对象构成的发现状态，用以可视化人类的思维过程。由此发现对象之间的关联，形成不同抽象度的知识，即不同概念层次上的“规则加例外”。“数据—概念—规则”的发现机理和方法，揭示了用计算机模拟人类由个别到一般、从具体到抽象的认知规律和具体的、用计算机实现的思维和发现知识的过程。本文还以人像数据为实例，通过多次生成数据场，说明了发现知识的层次性和有效性。认知物理学为当前人工智能研究开辟了新的道路、提供了新的工具，在数据挖掘、模式识别、自然语言理解、图像压缩等许多领域都有着广阔的应用前景。

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来源
《中国人工智能学会第10届全国学术年会》|2003年|6-15|共10页
会议地点广州
作者

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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
人工智能; 认知物理学; 数据挖掘; 模式识别; 自然语言理解; 图像压缩;

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