摘要：人工智能值得注意的三个研究方向——李德毅_智能技术场论

人工智能包括三个方面：数学计算(Computing)、逻辑思维(Logical Thinking)和形象思维(Visual Thinking)。

目前，用计算机模拟人类的不确定性智能和形象思维还差距很远。

 

物理学是当前发展最为进步的学科，用物理学方法研究智能问题非常重要。

其中，场论是一个非常重要的工具。

 

因此，可借助场来描述形象思维空间中各个要素间的相互作用。

作者用场方法描述了记忆消逝的过程。

 

用于不确定性转换的云模型：

在模糊数学和概率理论基础上研究并建立了定性和定量转换模型——云模型。

云模型仅使用期望、熵和超熵三个数字特征就可以在整体上表征一个概念，用来反映定型概念的整体定量特性。这对理解定性概念的内涵和外延极具意义。目前，已对云模型、云发生器、云的数学性质、正态云的普适性做了详细研究。其用于智能控制，已经实现了对三级倒立摆的实时动态平衡姿态的转换……

其应用前途广泛。

 

把网络拓扑作为知识表示的基本方法，研究网络化智能。网络的拓扑结构，比其上的节点更重要得多。

故以网络拓扑作为知识表示，研究网络化智能。随机凸轮一直是研究复杂网络最主要的数学工具。