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  • 二、传统创新方法 试错法 头脑风暴 逆向思维 传统创新的优/缺点 试错法。只知其表,不知其里; 头脑风暴。滥竽充数,跑题、不知所云; 逆向思维。物质本质上的逆向,假相的假相不是真相 三、TRIZ的概念 前...

    #创新与TRIZ启蒙#(北京工业大学 高国华 副教授)

    记住这句话:“乔布斯:“活着就是为了改变!

    一、创新与TRIZ启蒙

    1.1 创新的概念与重要性

    • 什么是创新(动作)?
    • 为什么要创新?
    • 如何创新?

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    1.2 传统创新方法

    • 试错法
    • 头脑风暴
    • 逆向思维

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    1.2.1 传统创新的优/缺点
    • 试错法。只知其表,不知其里;
    • 头脑风暴。滥竽充数,跑题、不知所云;
    • 逆向思维。物质本质上的逆向,假相的假相不是真相
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    1.3 TRIZ的概念

    关键字:前苏联 阿奇舒勒 发明问题的解决理论

    • 创造发明的内在规律和原理
    • 澄清和强调系统中存在的矛盾
    • 完全解决矛盾,获得理想解

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    1.3.1 纵向发展思维过程
    1. 钢体-可动链接-弹性体-粉末-液体-气体-场

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    1.3.2 横向思维过程

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    1.3.3 TRIZ理论的原理
    • 问题及其解在不同的应用领域重复出现
    • 技术进化模式在不同的应用领域重复出现
    • 发明经常采用不相关领域中存在的效应

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    1.4 TRIZ理论的主要内容

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    二、技术系统的进化法则

    三大进化理论:

    • 达尔文的《生物进化论》(终结了神创论)
    • 马克思的《历史唯物主义社会进化论》
    • 阿奇舒勒(triz)的《技术系统进化理论》

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    2.1 技术系统进化的概念

    • 技术系统的进化是指 :实现系统功能的技术低级高级
    • 技术系统(发明品?)一直处于进化之中,解决技术系统矛盾是进化的推动力,且所有技术系统的进化都遵循一定的客观规律

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    2.2 S-曲线进化

    • 技术系统的进化四个阶段(婴儿期、成长期、成熟期、衰退期),典型的S曲线是描述一个技术系统的完整生命周期
    • 当一个技术系统的进化完成四个阶段后,必然会出现一个新的系统来代替它,如此不断替代(老技术衰退过程中又有新的技术产生)。

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    四阶段的特征:

    • 性能参数、专利数量、发明级别、经济收益

    通过性能参数随时间变化的规律可以准确的预测产品和技术所处的生命周期阶段。

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    例如:汽车(蒸汽汽车 - 小轿车 - F1方程式赛车 - 电动汽车)

    • 性能参数 速度 最重要 (起初)
    • 性能参数 环保 最重要 (现在)

    不同阶段的阶段采取不同的决策。
    充电式汽车现在处起步阶段(婴儿阶段),行驶距离、充电速度、电池容量等等都成为新技术的发展方向。

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    S曲线分析的作用(信息)

    • 收集大量的有效信息数据(专利数据等等)
    • 判断系统现处于的发展阶段从而研发新的技术

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    2.3 技术系统进化法则内容

    S曲线是技术系统进化过程中很重要的一个环,而关键点在于 提高理想度

    • 提高理想度法则
      (例如:理想的汽车充电时间为3分钟)
    • 系统完备性法则
    • 子系统的不均衡进化法则
    • 动态性进化法则

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    2.3.1 提高理想度法则

    例如:电动汽车的理想充电时间为三分钟

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    在不同发展阶段,理想度不一样,主要围绕功能与成本做改变。

    例如:

    汽车配置高(大马力发动机) 成本就高 售价相应就高(高配置车)

    减少功能,降低成本(少几个安全气囊等)去适应低端市场(低配置车)

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    理想度决定了S曲线的弧度,是进化法则的子趋势。

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    2.3.2 系统完备性法则

    四个部件:缺一不可,若缺失就围绕该部件弥补。

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    最开始某些功能是不具备的,随着技术的发展经验的积累,某些功能成为了必须。
    例如:
    飞行速度慢、高度低-超音速飞机-具备逃生系统的飞机

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    2.3.3 子系统的不均衡进化法则

    不同阶段人们关注的重点不同,一开始关注点速度-刹车-节能等等。应早期发现短板。

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    例如:自行车解决了速度问题,但短板是自行车平衡性 问题。解决办法:脚蹬子改为链条式。

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    速度 - 安全 - 辅助功能(导航?自动泊车?)

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    2.3.4 加粗样式动态进化法则

    发展发向:结构柔性、可移动性(电话为例-手表电话-脑传播)、可控性

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    2.4 进化法则的应用意义在这里插入图片描述

    例如:门锁

    挂锁:不方便
    链条锁:丢钥匙🔑
    密码锁:忘记密码、泄露密码、脑损伤
    指纹锁:破解、暴力

    脸部识别、虹膜识别?

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    问题思考:
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  • 按照TRIZ理论对创新的分级﹐“使用隔热层减少热量损失"属于( )。 A、 一(简单的解) B、 二(少量的改进) C、 三(根本性的改进) D、 四(全新的概念) 我的答案:A 2 ...

    非正确答案,仅供复习用(这份卷子80分)

     

    一、 单选题(题数:25,共 50.0 分)

    1

    按照TRIZ理论对创新的分级﹐“使用隔热层减少热量损失"属于(  )。

    我的答案:A
    2

    很快把联想到的思维结果呈现在联想者的眼前,而不顾及其细节如何,是一种整体把握的思维操作活动,因此可以说有很强的( )。

    我的答案:C
    3

    他很可能会成为年度知名车,我们必须赶上这股热潮。虽然不见得如此,但我们一定要有所准备。这句话运用的是(   )。

    我的答案:A
    4

    隐形眼镜将传统眼镜的镜片变薄变软, 其没有镜架更是方便了广大近视患者。此款创新产品的出现体现了和田十二法的( )。

    我的答案:B
    5

    在提出设想阶段,只专心提出设想,而不进行评价。指的是要遵循头脑风暴法中的( )原则。

    我的答案:B
    6

    属性列举法、头脑风暴法、检核表法、强迫联想法等都可用来激发学生的哪一种能力?()

    我的答案:B
    7

    思维过程借助于一个个表象得以完成,体现了联想思维的( )。

    我的答案:B
    8

    以下哪一项不是创新型人才的特点?

    我的答案:C
    9

    “调查显示,百分之五十的员工对公司的新发展策略表示支持。” 这句话运用的是(   )。

    我的答案:D
    10

    下面哪个不是问题与创新之间的关系(  )。

    我的答案:D
    11

    人打电话不能离开,又需要离开,子母机的发明是使用( )原理解决物理矛盾。

    我的答案:D
    12

    为了解决用电高峰期电能紧缺的矛盾,用电低峰时降低电价,鼓励人们低峰时间用电,体现的是物理矛盾解决原理中的( )原理。

    我的答案:B
    13

    法国细菌学家巴斯德发现酒变酸,肉汤变质都是细菌作怪。经过处理,消灭或隔离细菌,就可以防止酒和肉汤变质。李斯特把巴斯德的理论用于医学界,轻而易举地发明了外科手术消毒法,拯救了千百万人的性命。体现了横向思维应用方法中的()。

    我的答案:B
    14

    由光明联想到黑暗,由放大联想到缩小,指的是( )。

    我的答案:D
    15
    创新与发明创造的区别就在于它的推广应用,实现创造发明成果的价值,这体现出创新能力的( )特征。
    我的答案:B
    16

    森林动物园反普通动物园的常态,将猛兽关在笼子里供游人观赏,改为将有人关在笼式汽车里,在森林中游览观赏行动自由的猛兽, 受到有人的欢迎。这一创新的旅游产品是受和田十二法中( )的启发而设计的。

    我的答案:B
    17

    摄取过多的食物,会让你体重超标,甚至引起其他疾病。这句话运用的是(   )。

    我的答案:C
    18

    英国生物学家艾伦•克鲁克把衍射原理与电子显微镜技术组合在一起,发明了晶体电子显微镜,这属于( )。

    我的答案:D
    19

    下列哪项不是发散性思维的特点(  )。

    我的答案:B
    20

    逆向思考的方法是( )。

    我的答案:B
    21

    松下电视是400多家技术综合,体现了创造性思维的( )特征。

    我的答案:C
    22

    我国的四大发明、爱因斯坦的相对论属于( )。

    我的答案:A
    23

    提出来的假想、方案、主意越多越好,即要求达到足够的数量,指的是于头脑风暴法应遵循( )规则。

    我的答案:B
    24

    铝合金门窗到航空航天中的特殊合金材料等,运用的是( )。

    我的答案:C

    二、 多选题(题数:15,共 30.0 分)

    1

    专业技术人员的自我锤炼既要不断充实自己的专业知识和技能,还要( )。

    我的答案:ABCD
    2

    下列属于TRIZ理论问题分析工具的是( )。

    我的答案:ABD
    3

    属于逆向思维方法的是 ( )。

    我的答案:ABC
    4

    以下属于头脑风暴法应遵循的规则的有( )。

    我的答案:ABCD
    5

    思维导图的优点( )

    我的答案:ABCD
    6

    类比法的基础是比较,它的运作机制原理包括( )。

    我的答案:AD
    8

    下面( )是奥斯本检核表所包含的内容。

    我的答案:BCD
    9

    六顶思考帽包括( )颜色的思考帽。

    我的答案:ACD
    10

    下面属于常见的组合方法的是( )。

    我的答案:ABCD
    12

    以下属于列举法的有( )

    我的答案:ABC
    13

    下面属于和田十二表法中的是( )。

    我的答案:ABC
    14

    以下属于直觉思维特征的有( )。

    我的答案:BCD
    15

    突破思维定势,转换思维视角,主要从以下( )方面做。

    我的答案:ABC

    三、 判断题(题数:10,共 20.0 分)

    1

    用计算机软件绘制思维导图和手绘思维导图各有优势。()

    我的答案: 
    2

    只要敢想,每一个创意都能转换成很好的结果,都能被市场接受。

    我的答案: ×
    3

    组合的目的在于增加新的功能()。

     

    我的答案: 
    4

    问题意识就是指要怀疑一切。

    我的答案: ×
    5

    在收敛思考的过程中,自己喜欢的方案方案就是最佳方案。

    我的答案: ×
    6

    形态分析法是组合法中的经典方法,是科学家茨维基提出的()。

     

    我的答案: ×
    7

    经验是宝贵的,它是我们日常生活和工作的好帮手,不会形成固定的思维模式减低人们的创造性思维能力。

    我的答案: ×
    8

    思维定式是妨碍我们创意思考的拦路虎,而突破思维定式的好办法就是转换思维视角。

    我的答案: 
    9

    同类组合就是若干相同或相近事物的组合,又称为同物组合。

    我的答案: 
    10

    思维导图利于学生之间通过头脑风暴等形式发散思维,而不一样表达现有知识体系间的结构,因此不适于使用在总结与复习阶段。()

    我的答案: ×

    转载于:https://www.cnblogs.com/chengbao-0/p/10872211.html

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  • 数据库概念设计之几点见解 如果将数据库设计比作是福尔摩斯破案,根据各种条件,限制,规则,抽丝拨茧,寻找其中的相互联系,一步一步深入案件的中间,最终解决案件。但破案首先需要有方法,那么对于数据库设计目前...
    数据库概念设计之几点见解 

    如果将数据库设计比作是福尔摩斯破案,根据各种条件,限制,规则,抽丝拨茧,寻找其中的相互联系,一步一步深入案件的中间,最终解决案件。但破案首先需要有方法,那么对于数据库设计目前以使用已久的一系列设计数据库结构的成熟方法(比如:规范化)都可以作为破案所需方法的良好的根基。实际上,这些方法几乎都是经典的设计方法,因此,在进行数据库设计的时候,遵循这些方法并不会感觉到太困难。正如同我们所知,我们可以直接将你按方法的设计可以直接转变成SQL SERVER表。
    但是,除非你只是为了抓一个现显的小偷,否则需要各种条件,规则,限制,联系都必须考虑到。如同我们在需要统一的考虑数据库解决方案中的分布、冗余、集群、24/7支持、存取过程、触发器、约束和完整性等问题的时候,就需要引入数据库结构的技术。这种技术没有提供物理地实现数据库的方法,但可以通过它来选择一种最佳的方法。
    在现代按照不同的设计可以将整个数据库系统按不同服务需求分解成不同的组成部分,而不是使用一种技术完成整个的任务。它们可以分为:
    ● OLTP(联机事务处理)--OLTP数据库存储当前业务运作所需要得数据,它的主要目的是使当前的公共数据完整合理,要达到这个目的需要遵循两条原则:1、每一个当前数据块只能存储在一个可供编辑的位置,此处的如何改动都会反映倒所有使用这一数据的地方。2、提供事务支持,以便对数据库进行多项更改一起生效。如果事务中的一个更改失败了,其他的所有更改也都不允许生效,事务中止,所有操作回滚。
    ● 业务数据存储(Operational Data Store,ODS)――用于日报表的汇总数据。这些数据经常取之几个完全不同的地方,并进行了一定程度的预汇总,以便节省查询的时间。它的目的是向用户提供操作数据并跟踪近期的趋势,以便做出决策。
    ● 数据仓库(Data Warehouse)――保存整个公司的重要数据和历史数据,它的目的一是利用公司现存历史信息做出决策;二是从数据库系统的角度将活动的事务处理从报告中分力出来,以便更加细致地进行查询,而不会影响用户在OLTP系统中创建和存储的数据的能力。
    ● 数据集市(Data Mart)――为汇总而优先的专用数据存储,用于特定的场合,其存储的内容作为数据仓库的子集。数据集市通常使用被成为OLAP的技术进行处理。它通常为一个公司的特定需求,或一个机构的特定业务而建立的,一般有两种特殊的数据库结构:星型模式和雪花模式。
    对于以上四种类型,最终采用的数据库总体结构完全取决于该数据库将要解决的问题规模。
    现在的大部分计算机系统中,数据库是核心。即使不是一个以数据库为核心的系统,也拥有一个数据存储的需要。软件归根结底,也是对数据的处理。
    在Internet中,在银行、政府机关、公司、学校、超市、药店等地方,都有许多数据库实例。这类数据库设计的过程一般可以分解成下面几个步骤:
    ● 定义目标――不要由于觉得显而易见而一笑置之,这个很重要,因为很多项目都是由于开发者不清楚用户实际上要做什么或需要什么,而冒然断定或没有能够很好地听取用户的正确意见或全部意见而带来的麻烦。在这个阶段,我们要为最终创建的系统定义功能、性能、面向客户群,并写需求报告。
    ● 逻辑设计――为了达到最终的目标而,通过对用户业务的分析,实施的逻辑设计
    ● 物理设计――利用逻辑设计的成果,并将其转换成一个真正的实现。这个阶段涉及到数据库系统如何物理地实现以及我们需要使用那些硬件和软件。
    ● 物理实现――项目的实现阶段涉及实际的物理数据、数据库服务器的制定以及编写存取数据的代码。
    ● 复查――评定是否达到最终目标的过程。大多数的项目都忽视了这个阶段,原因是耗时太长,并且引发不起人们的一点兴趣:测试、编写文档以及完成一些不愿意做,但又必须做的事情。这个阶段,应该有一个利用用户反馈信息的方法和维护更改所有问题的计划。
    在用户使用过程中,用户实际只要能够浏览和处理他们所需的数据,就很少对原始数据或者用来存取数据的实际接口感兴趣。项目设计分析人员,可能因为这样那样原因,往往使一些系统使用起来非常笨拙,考虑欠佳的原因。
    下面几点是我从学校、从同事、从书籍,从实际设计中得到的一些概念设计经验之谈:
    1、定义目标阶段:信息采集,收集数据库项目中的信息。
    a、在这里应该尽量避免一开始就设计结构。即使你具有数据库设计的经验,也不要在这里定义表和字段等等,你应该对它们逐步地进行处理。在听取用户讲解其想法和需求,并归纳出该项目应该应该完成的任务之前,不要深入到某一个具体的部分。我们常常在对所完成的任务没有足够了解之前,就对它实施一种结构和一种解决方案,这样即不利于客户也不利于我们。
    b、在分析过程中,尽快地将所需的数据编写成文档是一个很好的习惯。例如:在公司,因为一个员工生病或者另谋高就,为了不对开发速度造成很大的影响,接替人员需全力以赴地了解项目的全部内容,能够为其提供帮助的唯一途径就是全部的信息文档。因此你了解编写文档重要性,要求是不把任何项目内容留在你的脑袋中。在对用户需求进行记录时应注意:
    △ 维护一套共享的系统设计和说明书文档。文档应该主要包含:设计会议记录,记录口头更改需求的文档和最终的所有说明书,比如,功能、技术、测试等各方面的内容。
    △ 除了规范的文档外,要为所有的信息而开发和维护一个公共资料库。
    △ 花一些时间召开会议,在客户讲述时,尽量不要发表你个人的意见。让客户畅所欲言,注意倾听客户的每一个建议、请求或想法。
    △ 注意那些你添加的而没有得到用户许可的信息。
    △ 应早确立项目使用的范围,并始终牢记在心。这样做可以避免日后开发的项目过大或遗漏了有用的东西。编写项目操作范围的说明书(任务说明或任务对象),用以来描述项目的参数。该说明书应该在项目的设计、实现过程中不断地进行协商、对比、完善,直到最后完成为止。若项目的对象和最终目标在这个阶段不予确认,或者没有记载任何内容,当你和客户的想法出现不一致时,就很可能与用户发生冲突。因此,要确保客户对你将要实现的系统十分清楚,并使用清晰易懂的语言进行描叙,尽可能详细描述项目所有内容。
    c、在整个数据库设计期间,客户通常会对字段名、字段定义、业务规则、用户界面和颜色做一些修改,为此,你要做好思想准备。无论客户有什么要求,都应该给予支持,这个项目最终要由用户控制使用,所以你必须要使系统能够灵活地适用各种用途的变化,不管是次要的还是主要的,但对于这些客户的想法都要在客户在设计阶段对你做出的决策确认签字的基础上。
    因为在任何时候,客户都有可能对你说,“怎么这里少了一项”、“我根本没这样说”等等。如果你在说话时,手中没有文档为自己撑腰,就会带来很多麻烦。因此,保存文档,如果你做出的决策与客户所说的不同,就应该利用文档来证明自己决策的正确性。
    d、数据库原型作为公司与客户签定合约时相互交流信息所使用的画面。每次协商都要借助于开发的原型,它可以很好的反映开发商最终开发的产品。数据库设计者可以利用其为工作模型,设计文档所使用,避免用户所需信息的缺失。
    e、与客户商谈时应注意,不要抢先发言;威胁客户;以及在他们向你讲述他们想要做的事情之前大谈你的看法,而不顾用户的期望都有可能造成项目的失败。与客户进行友善地商谈是我们获得设计信息得坚实基础。如果基础不牢靠,最终的产品也不会成功。在向客户提出:
    1、谁使用这些数据?
    2、如何使用这些数据?
    3、客户需要那些报表?
    4、以前数据处理办法?
    5、由那些规则控制数据的使用?
    这几个问题都很有必要了解清楚。
    2、逻辑设计阶段
    a、我认为在逻辑设计阶段,应禁止谈论性能问题,应该瞄准概念模型。作为一般建议,设计者最好尝试规范化尽量高的级别。如果在系统测试中,发现了性能问题,则可以反向规范化这个系统。但我们永远不要为了调整应用程序的性能而放弃规范化的结构。所以,提倡等到物理模型化阶段或至少迫不得已的理由再反向规范化。
    b、在逻辑设计结束,下一步开始时,建议考虑一下以下问题:
    1、数据的用法
    报表的处理;数据的使用和所有权;与外部系统的接口;数据转换计划
    2、容量的测定
    表和数据库的增长
    3、项目计划
    4、最后的文档复审
    通读所有文档,并对其修改和校准。使客户在合同上签字。
    c、作为设计者,你还应对客户在未来可能产生的需求进行必要预测和文档编写。这样可以在客户未来的业务到来时,可以获得更多的操作时间。

    结束语
    当然,随着数据库技术的发展,各种技术,新方法都会不断的出现。这都需要我们在纷繁错杂中去探寻,去发掘。

    参考文献
    1 Louis Davidson编著,《SQL SERVER 2000数据库设计权威指南》 中国电力出版 2003
    2 George Reese,Randy Jay Yarger,Tim King Gugb E. Williams著 《MySQL权威指南》:中国电力出版社 2003 

     
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  • 人工智能: 概念·方法·机遇

    千次阅读 2018-01-09 00:00:00
    摘要 人类一切有意识的活动(特别是创新性活动), 都是在人类智能的支配下展开和完成的. 人工智能科学技 术的研究目标, 正是要探索人类智能(自然智能的最佳代表)的工作机理, 在此基础上研制各种具有一定智能水平的...
        

    摘要  人类一切有意识的活动(特别是创新性活动), 都是在人类智能的支配下展开和完成的. 人工智能科学技 术的研究目标, 正是要探索人类智能(自然智能的最佳代表)的工作机理, 在此基础上研制各种具有一定智能水平的人工智能机器, 为人类的各种活动提供智能服务.可见, 人工智能的进步将带动人类的科技、经济、社会、文化、军事等各个领域的创新发展, 正因为如此, 各国(特别是发达国家)都高度重视人工智能科学技术的研究. 在这种 背景下, 认清人工智能的发展趋势和规律, 抓住机遇加快我国人工智能的发展, 对我国的现代化建设将具有重大 的现实意义和深远的战略意义. 
    关键词    人工智能, 人工神经网络, 智能机器人, 人-机系统, 智能生成机制, 信息生态学


        2016年3月,基于搜索技术与深度学习方法相结合的人工智能围棋系统AlphaGo以4:1的优势战胜了世界围棋高手李世乭,引发了世人对于人工智能的高度关注: 什么是人工智能? 它的技术本质是什么?人工智能的能力有没有边界? 人工智能对科技、经济、社会的进步会有什么独特的贡献? 它的发展现状和趋势是什么? 机器能够全面超过人吗? 我们应当 怎样把握人工智能带来的挑战和机遇? 是仅仅满足 于在那些耀眼的技术热点上跟踪追赶? 还是应当在 基础理论上深入研究突破创新?
    1  概念与能力

        自然进化所造就的智能, 称为自然智能. 与此对 应, 人工智能就是指由人类所制造的智能, 也就是机 器的智能. 然而, 人工智能的原型必定是自然智能, 特别是人类的智能, 因为人类智能是地球上迄今所 知晓的最为复杂最为高级的智能. 于是, 人工智能研 究的任务就是: 理解自然智能奥秘, 创制人工智能机 器, 增强人类智力能力. 
        那么, 什么是人类的智能? 虽然目前学术界还没有建立统一的定义, 但是, 原理上可以这样理解, 人类的智能是指: 为了不断提升生存发展的水平, 人类利用知识去发现问题、定义问题(认识世界)和解决问题(改造世界)的能力.

        众所周知,发现问题和定义问题的能力,是人类创造力的第一要素. 这种能力主要依赖于人类的目 的、知识、直觉、临场感、理解力、想象力、灵感、顿悟和审美能力等等内秉品质, 因此称为“隐性智能”; 解决问题的能力主要依赖于获取信息、提炼知识、创生策略和执行策略等外显能力, 因此称为“显性智能”. 隐性智能和显性智能相互联系、相互促进、相辅相成, 构成人类智能的完整体系.

        研究表明, 人类的隐性智能颇为复杂, 甚至颇为 神秘. 机器没有生命, 也没有自身的目的, 难以自行 建立直觉、想象、灵感、顿悟和审美的能力, 而人类自己对于这些内秉能力的理解也十分有限,因此难以在机器上实现隐性智能. 这就是人工智能难以全 面超越人类智能的原因. 加之, 随着社会的进步, 人类的隐性智能本身也还会不断地进化发展,不会永远停留在某个固定的水平上, 这就使机器的能力更 加难以企及.

        相对而言, 显性智能富于操作性, 比较可能被理解和研究. 目前, 多数研究者都把显性智能作为主要 研究对象. 由于人类智能具有远胜于机器的创造力, 而人工智能机器具有远胜于人类的工作速度、工作 精度、工作强度和耐力等操作能力. 因此, 这种研究 实际上是人类发现问题、定义问题的创造性智能与 机器解决问题的操作性智能强-强联合、优势互补的 研究范式. 

        显而易见, 这种“人类发现问题与定义问题的隐 性智能”与“机器解决问题的显性智能”之间实现强强联合优势互补的人工智能研究, 将极大增强包括 智力和体力在内的人类能力, 是人工智能研究的正 确方向. 当然, 也有一些学者坚持认为, 学术研究不存在禁区,人类的隐性智能也早晚会被攻克,“人工智能将全面超越人类”的目标并非遥不可及. 不过到 目前为止, 这种说法还缺乏确切的科学依据. 
    2  问题与方法

         人工智能的研究目的, 是要在理解自然智能(特 别是人类智能)基础上创制具有一定智能水平的智能 机器. 因此, 无论是自然智能研究还是人工智能研 究, 都涉及思维的深层奥秘, 都是极其深刻和高度复 杂的研究, 都必然要求助于方法论的指导. 

        20世纪普遍流行的方法论是“机械还原论”.它宣称: 研究各种复杂系统的有效方法是“分而治之, 各个击破”. 人工智能的研究者们于是秉承了“分而 治之”的方法, 把模拟自然智能的人工智能问题分解 为三种基本进路, 即: 或者从结构上模拟、或者从功 能上模拟、或者从行为上模拟. 

        这样, 历史上的人工智能研究便先后出现了(1)1943年由McCulloch和Pitts发表的人工神经元模型 开启的人工神经网络研究方法(即结构模拟方法, 也称结构主义方法)[6~9]; (2)1956年由McCarthy[10]发起、由Simon和Newell等人提出的“物理符号系统假 设”开启的物理符号系统研究方法(即功能模拟方法, 也称功能主义方法);(3)1990年由Brooks研制的“六脚虫机器人”推动的感知动作系统研究方法 (即行为模拟方法, 也称行为主义方法). 

        三种研究方法都取得了令人瞩目的进展. 人工神经网络的研究在模式识别和故障诊断以及深度学 习等增强形象思维能力方面取得了性能优异的成果; 物理符号系统(包括后来的专家系统)在数学定理证 明和信息检索以及机器博弈(如国际象棋和围棋等) 等增强逻辑思维能力方面取得了令人振奋的成就; 感知动作系统(包括各种智能机器人)的研究在增强 行为能力方面取得了令人鼓舞的成果. 

        但是, 另一方面, 人工智能的研究也面临着相当 严峻的挑战, 这就是: 三种研究方法的目的都是“研 究人工智能, 制造智能机器”, 可是它们之间却难以 互相有效集成, 难以形成合力, “殊途不能同归”. 不仅如此, 在相当长的一段时间内, 三者之间还互不认可, 时而发生尖锐的互相抨击, 以至形成鼎足 三分互不相容的局面, 显示了三者的方法论均可能存 在缺陷. 这是长期困扰人工智能研究人员的重大问题. 

        为了扭转这种局面, 不少学者进行了“建立人工智能统一理论”的不懈努力. 其中最有代表性和影响力的标志,是Russell和Norvig于1995年出版的长篇巨著Artificial Intelligence: A Modern Approach以及 Nilsson于1998年出版的学术专著Artificial Intelligence: A New Synthesis. 前者提出了统一人工智能理 论的现代途径(Modern Approach), 即以Agent为载体, 把三种研究方法的成果都用来改善Agent的相关能力.后者提出了统一人工智能理论的新的集成方法(New Synthesis), 也是以Agent为载体, 把三种研究 方法的成果集成到Agent系统上. 

        令人印象深刻的是, Russell和Norvig的专著以其 1000多页的宏大篇幅和1000多项参考文献在国际学 术界产生了巨大的影响, 不但在2003年和2006年连 续再版, 而且成为90多个国家的900多所高等学校的 教材. 可见, 追求“人工智能的统一理论”成为了国际 人工智能学术界多么普遍的愿景. 

        然而, 深入考察这两部著作发现, 无论是“现代 方法”还是“新的集成”, 都没有从三种研究方法的深 层本质去发现问题和寻求突破, 只是把三种研究方 法的成果直接地集成拼接在Agent上,因此都没有能够真正实现“建立人工智能统一理论”的初衷. 

        什么是研究方法的深层本质?那就是从全局和本质上把握问题的科学方法论. 

        我国一些学者注意到, 从全局和本质上看, 人类智能和人工智能系统都可以用图1的宏观抽象模型来表示;主体的“智能”应当是在与客体相互作用的过程中展现出来的高超能力: 首先, 环境中的客体会把自己的“客体信息”作用于主体; 于是, 有智能(有目的,有知识)的主体就根据自己的目的和知识生成相应的“智能策略”并把它转换为“智能行为”反作 用于客体, 以图达到自己的目的(见图1).

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        这样, 需要追问的问题就是: 主体的“智能策略” 是怎样生成的? 这显然是一切智能研究(包括人类智 能研究和人工智能研究)都必须回答的根本性问题. 

        为此, 就需要把图1所表示的智能系统全局抽象 模型进行更加深入的展开, 变成一个仍然是全局性 的然而却又更深层更本质的智能系统模型, 以便能够全面而深刻地揭示客体的“客体信息”是怎样激发 出主体的“智能策略”和“智能行为”的奥秘. 这样就得到了图2所示的智能系统原理模型. 它既可以刻画人类智能系统的工作机理, 也可以表现人工智能系统的工作原理. 

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        图2的模型看上去很复杂,涉及到感知选择、认知、基础意识、情感、理智、综合决策和执行等复杂功能.但是贯穿模型全局过程的功能主线却非常清晰, 这就是图中黑色楷体示出的“客体信息→感知信息→知识→智能策略→智能行为”转换,或者也可以简记为“信息→知识→智能”转换.这些转换过程构成了一切智能系统(人类智能系统和人工智能系统) 智能生成的共性核心机制.

        值得注意的是,在主体与客体相互作用的过程中,由客体信息生长出感知信息、由感知信息生长出知识、再由知识生长出智能策略和智能行为的这种“智能生成的共性核心机制”, 却体现了一种与时下流行的“分而治之”方法论完全不同的全新方法论.根据这种新方法论的基本特征,可以把它命名为“信息生态”方法论.

        信息生态方法论强调: (1)作为主体的感知信息, 必须是“语法信息、语义信息和语用信息的三位一体”,而不应当像Shannon信息论那样被分解成为三个成分进行独立的研究;(2)作为信息生态的各个生长阶段(客体信息、感知信息、知识、智能策略、智 能行为), 它们之间也不应当被相互割断, 不应当相 互独立研究, 而应当保持前者生长后者的相互关联, 所有这些生长阶段共同构成信息生态的完整系统. 可以看出, 信息生态方法论强调各个要素之间的“互相关系”, 机械还原方法论则强调各个要素之间的“互相分割”, 两者存在根本的区别, 却又互相补充.

        还可看出,信息生态方法论很好地体现了“从全局上和从本质上把握问题”的品格, 很好地适应了 “信息”这类对象的性质, 因而可以成为研究信息问 题(特别是智能系统这类复杂的信息问题)的普适性方法论.而以分而治之为特征的机械还原方法论则只能适用于机械系统的研究,不能单独满足复杂信息系统的研究.

        按照“信息生态”方法论的思想, 人们可以做出 明确的判断, 对于“智能生成”这个目的来说,系统的“智能生成机制”才是驾驭智能系统全局的灵魂,至于智能系统的“结构”、“功能”和“行为”, 则都是为实 现这个“机制”而服务的. 所以, 机制才是总纲, 结构、功能和行为都是细目. 如果只有细目没有总纲, 就难免陷入“一叶障目不见泰山”的境地. 这就是人工智能三大学派长期争论不休的原因. 

        基于以上的分析, 我们提出了基于机制模拟的 机制主义人工智能理论, 也就是基于“信息→知识→ 智能”转换的人工智能理论. 这是一种与现行的基 于结构模拟的结构主义人工智能理论、基于功能模拟 的功能主义人工智能理论、以及基于行为模拟的行为 主义人工智能理论完全不同的新理论, 不妨称之为 第四种人工智能理论. 

        出人意料却又属情理之中的情况发生了:根据具体运用的知识类型的不同,机制主义人工智能理 论可以表现为三大类型(见表1): A类使用的是经验性 知识, B类使用的是规范性知识, C类使用的是常识性 知识; 结果发现, 结构主义人工智能(人工神经网络) 恰好是A类机制主义人工智能的特例(都是利用经验 性知识); 功能主义人工智能(专家系统)是B类机制主义人工智能的特例(都是利用规范性知识), 行为主义人工智能(感知动作系统)是C类机制主义人工智能的特例(都是利用常识性知识).  

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        更有意思的是, 由于经验性知识可以通过修正 和完善转换为规范性知识, 而经验性知识和规范性 知识都可以通过普及转换为常识性知识, 因此, 机制 主义人工智能的三大类型之间存在和谐的生态关系: 即存在A类→B类→C类的“相生转换”关系, 而不存 在矛盾与冲突. 于是, 按照表1的关系, 人工神经网络、专家系统、感知动作系统之间也应当存在“相生转换”的关系, 不应当存在矛盾与冲突. 这就化解了 长期以来三大人工智能学派之间互不相容以邻为壑 的局面, 开辟了“相生转换”的局面. 

        以前, 人工智能三种方法之间的共同基础被不 恰当的“机械还原”方法论所掩盖, 三大学派之间形成了“相克”的关系; 现在, 由于运用了“信息生态”方 法论, 揭示了三种方法之间的本质联系, 认识到三大学派分别是机制主义人工智能在不同知识条件下的 特例, 因而形成了“相生”的关系. 这就充分说明, 正 确的方法论对于科学研究的发展是何等重要. 

        最近击败国际围棋高手李世乭的人工智能 AlphaGo系统证实了这种“相生融合”策略的正确性: 它采取了结构主义人工智能技术(深度学习的多层神经网络)与功能主义人工智能技术(博弈树搜索技术) 互补融合的策略, 获得了空前的优势, 虽然AlphaGo 所采取的“相生融合”策略还只是局部的和浅层的. 

        回到图2所示人工智能原理模型的实现问题. 不言而喻, 图中的所有模块都是为了实现“客体信息→ 感知信息→知识→智能策略→智能行为”转换这个智能生成机制. 由于本文篇幅所限, 这里不可能细致地讨论所有这些问题. 但是可以指出, 只要给定了人工 智能系统所面对的“问题类型”、提供了求解该类问题所需要的“知识”、正确地预设了求解该类问题的“目标”, 那么, 原则上说, 所有这些模块的设计都是可行的. 当然, 给定的问题越是复杂, 这些模块的具体 设计也一定会越复杂越困难, 甚至有时复杂到难以 实现的地步. 这些, 便是需要今后不断研究的问题. 

        不过还要指出, 人工智能的研究还面临着另一个巨大的挑战, 这就是: “形式”的思维过程是怎样产生“内容”的? 自古以来, 科学都在教导我们, 科学研 究的前提是必须“形式化”. 数学研究是形式化的, 物 理的研究是形式化的, 化学的研究也是形式化的, 如 此等等. 但是, 如果智能的研究也是纯粹形式化的, 那么, 思想内容是怎么产生的? 或者说, “内容是怎 样从形式中产生出来的?” 这也是人工智能研究无法回避的重大问题. 作者相信, 解决这一问题的出路, 也在“信息生态”方法论的应用. 本文作者的“全信息 理论”提供了由形式化的语法信息和语用信息生成体 现内容的语义信息的基本途径。

        总之, 图2的原理模型表明, 人工智能研究的问题是开放的(表现为主体与环境客体之间的相互作用)复杂的(直指思维的奥秘)信息系统, 以“分而治之,各个击破”为特征的“机械还原”方法论不再能够满足人工智能研究的需要, 而以“信息转换与智能创生” 为特征的“信息生态”方法论则适应了人工智能研究的性质, 为人工智能研究的发展开创了广阔的前景. 这是人工智能科学技术发展的基本趋势. 

    3  绝佳机遇

        任何科学技术的作用,都是为人类提供认识世界和改造世界的理论与工具.农业时代的科学技术为人类提供了基于物质资源和物质科学理论的人力工具(如锄头、镰刀等); 工业时代的科学技术为人类 提供了新的物质理论、开创了能量理论, 为人类提供 了基于物质和能量两种资源相结合的动力工具(如机车、机床等); 信息时代的科学技术则为人类提供了新的物质和能量理论、开创了信息科学理论, 为人类 提供了基于物质、能量和信息三种资源有机结合的智 力工具(如各种人工智能系统和智能机器人等). 因 此, 工业时代的社会生产力远远超越了农业时代, 而 信息时代的社会生产力则将理所当然地远远超越工 业时代. 换言之, 信息时代之所以能够优越于工业时 代和农业时代(更不要说游牧时代了), 根本的原因在 于人类利用了以信息科学技术为主导的现代科学技 术创造了各种智力工具, 孕育和提供了以智力工具 为表征的智能化社会生产力. 各种人工智能系统, 就 是这种智力工具的具体体现. 

        图2的信息生态模型启示我们: 信息生成知识以及知识生成智能的机制依赖于对脑科学和认知科学的理解, 因此, 人工智能科学技术是脑与认知科学的 技术实现与应用; 而为了实现脑与认知科学所揭示 的“信息转换与智能创生”机制, 信息科学技术则是 必由之路. 从这个意义上可以说, 人工智能是信息科 学技术的核心、前沿和制高点. 总而言之, 人工智能 科学技术是脑科学、认知科学与信息科学技术的交叉产物,是信息时代名副其实的“头脑”科学技术.

        掌握了人工智能这种“头脑”科学技术,就可以与各行各业的需求及知识相结合, 创制为各行各业 的进步与发展所需要的各种人工智能系统, 为各行 各业的现代化发展提供智能化服务. 这是经济、社 会、文化、科技、民生、健康、国防等全方位全领域 的智能化服务. 可以确信, 哪个国家率先掌握和全面应用了这种“头脑”科学技术, 哪个国家便能够率先 进入高度先进高度发达国家的行列. 

        如上所述, 研究人工智能的科学方法必须采用 “信息生态方法论”, 而不能满足于时下广泛流行的 “机械还原方法论”. 中华文明历来具有“整体论”“辩 证论”的思维素养(中医学的辨症施治是一个典型代 表, 只可惜它的工具太原始了, 宝贵的经验也未曾提炼成为系统的理论),它与“信息生态方法论”直接相通,因而最容易接受、理解和把握“信息生态方法论”, 最容易做到捷足先登.虽然我国近代缺失了“工业革 命”的洗礼, 存在工业基础和工艺技术方面的差距, 但是, 只要善于发扬“信息生态”科学方法论的巨大优势, 注意补上工业工艺方面的短板, 我们就具备了 巨大的潜力在人工智能基础理论研究领域突破现有 的传统框框, 创造崭新的理论体系.回顾当今世界人工智能科学技术发展的状况可以清晰地看到:当下 人工智能领域最为紧迫的需求和最为难得的机遇, 正是人工智能基础理论的突破与创新, 而这, 正是中华文明的潜在优势之所在. 这是中华民族在当代世 界高新科技和尖端科学技术激烈竞争中所面临的绝佳机遇.


    参考文献:略


    本文摘自《科学通报》2017.7

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