作为通用人类级思维机器发展基础的 SP 智能理论
人工智能
2016-12-23 v1
摘要
本文总结了“SP 智能理论”及其在“SP 计算机模型”中的实现如何简化并整合人工智能及相关领域的概念，从而根据通用人工智能研究的主要目标，为开发通用人类级思维机器提供了一个有前景的基础。这种简化与整合的关键是借鉴自生物信息学并加以改进的强大概念——“多重比对”。该概念有潜力成为智能的“双螺旋”，对人类级智能的意义将如同 DNA 对生物科学的意义一样重大。SP 系统的优势包括：在表示多种知识方面的通用性；在智能各方面的通用性（包括：在无监督学习方面的优势；自然语言处理；在面临数据错误时具有鲁棒性的多级抽象模式识别；多种推理（包括：单步“演绎”推理；推理链；溯因推理；基于概率网络和树的推理；基于“规则”的推理；非单调推理与默认值推理；基于“解释排除”的贝叶斯推理；等等）；规划；问题求解；等等）；以任意组合无缝整合多种知识与智能的各个方面；以及在多个领域的应用潜力（包括：帮助解决大数据的九个问题；帮助在自主机器人中开发人类级智能；作为具有智能且在表示和整合多种知识形式方面具有通用性的数据库；作为医学知识的载体并辅助医学诊断；等等）。
引用
@article{arxiv.1612.07555,
title = {The SP Theory of Intelligence as a Foundation for the Development of a General, Human-Level Thinking Machine},
author = {J Gerard Wolff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.07555},
year = {2016}
}