机器认知模型：EPAM 与 GPS

纵观历史，人类一直试图将日常任务转交由其他生物完成，这是文明兴起的主要原因。起初，人类利用动物来实现农业（牛）、交通（如马和驴）乃至通信（鸽子）等领域的任务自动化。千年之后，以 Al-jazari 及其他穆斯林发明家为代表的黄金时代到来，他们是自动化的先驱，并在几个世纪后催生了欧洲的工业革命。到了十九世纪末，一个新时代即将开启，即计算时代，这是推动人类进步的最先进科技与科学发展，也是医学、通信、教育和物理等各学科演进的原因。在技术前沿，工程师与科学家们正试图构建一个行为与他们相同的机器，这促使我们思考设计与实现“会思考的事物”，随后人工智能应运而生。在本研究中，我们将探讨机器认知领域的两项主要发现与研究，即“基本感知器与记忆器”（EPAM）和“通用问题求解器”（GPS）。前者主要侧重于实现人类的言语学习行为，而后者则试图构建一个能够解决一般问题（如定理证明、国际象棋对弈与算术运算）的架构。我们将阐述每个模型的主要目标与核心思想，比较其优势与劣势，并最终给出其应用领域。最后，我们将提出一种认知机器的现实实现方案。