人工神经网络和马文·闵斯基

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人工神经网络和马文·闵斯基之间的区别

人工神经网络 vs. 马文·闵斯基

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或類神經網絡，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中樞神經系統，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的講就是具備學習功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分：. 文·李·明斯基（Marvin Lee Minsky，），生於美国紐約州紐約市，美国科學家，專長於認知科學與人工智能领域，麻省理工学院人工智能实验室的创始人之一，著有几部人工智能和哲学方面的作品。1969年，因為在人工智能領域的貢獻，獲得圖靈獎。.

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦稱機器智能，是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現科學領域。同時如此，人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.

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认知科学

認知科學（Cognitive Science），是一門研究訊息如何在大腦中形成以及轉錄過程的跨領域學科。它研究何为认知，认知有何用途以及它如何工作，研究信息如何表现为感觉、语言、注意、推理和情感。其研究領域包括心理學、哲學、人工智能、神經科學、學習、語言學、人類學、社會學和教育學。它跨越相當多層次的分析，從低層次的學習和決策機制，到高層次的邏輯和策劃能力，以及腦部神經電路。「認知科學」這個詞是在1973年評注一部關於當時人工智慧最新研究的著作時創造的。同10年內，《認知科學期刊》和相繼於美國加州成立。认知科学的基本要义是：理解思维的最好途径，是认识脑中的代表性结构，以及这些结构中发生的计算性过程。.

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