深度知识的6个维度：如何让人工智能真正理解世界？( 四 )

想象所有的人[和机器]
正如阿尔伯特·爱因斯坦所观察到的：“智能的真正标志不是知识，而是想象力。 ”要真正理解，机器智能必能超越数据、事实和故事。要重建，发现和创造一个可观察属性和事件背后的宇宙模型，想象力是必要的。从人工智能系统的角度来看，想象力是通过创造性推理实现的，也就是进行归纳、演绎或溯因推理，并产生不受以往经验和输入输出相关性严格规定的新颖结果。
知识表示和推理是人工智能的一个成熟领域，这个领域处理关于世界的信息表示，使计算机系统能够解决复杂的任务。知识和推理不一定是截然不同的，而是代表了一个从已知到推断的光谱。机器理解将通过构建知识的能力辅以先进的相关推理（例如，概率推理和似是而非推理、溯及推理、类比推理、默认推理等）来得到实现。
建立在深度知识基础上的神经符号AI
在使人工智能更有效、更负责任和更高效地为人们提供支持的过程中，我们的目标是使人工智能系统更强大，同时推动人工智能达到更高的认知和理解水平。科学家已经在处理数据、识别模式和寻找转瞬即逝的相关性方面取得了巨大的进展，但仍有必要思考哪些知识类型能赋予人工智能系统对世界建模和理解世界的能力。
当我们对人工智能获得更高层次的认知所需要的知识结构的类型有了更深的理解时，我们就可以继续在这个深度知识的基础上进行构建，使机器能够真正地理解世界。
原文链接：
https://community.intel.com/t5/Blogs/Tech-Innovation/Artificial-Intelligence-AI/Understanding-of-and-by-Deep-Knowledge/post/1385497
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