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人类智能

人类智能

人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。它包括"智"和"能"两种成分。

"智"主要是指人对事物的认识能力;

"能"主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。

人类的"智"和"能"是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是"智"和"能"的统一，是人类独有的智能活动。

意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。

思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。"人是一种思维的动物"，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。

下一节:人工的智能

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人工智能课程列表：

1.绪论

-1.1人工智能的定义与发展

--人工智能的诞生

-1.2智能的本质

--人工的智能

--弱人工智能、强人工智能和超人工智能

-1.3人工智能各学派的认知观

--人工智能各学派的认知观

-1.4人工智能的研究与应用领域

--AI在世界各国的重要地位

--AI的研究范围

-图灵测试讨论

-资源推荐

--有趣的资源

-章节习题

2.知识表示

-2.1知识的基本概念

--2.1.1知识的层次

--2.1.2知识的属性

--2.1.3知识的分类

--2.1.4知识表示的基本概念

--2.1.5知识表示方法的分类

--2.1.6知识表示方法的衡量及特性

-2.2状态空间法

--人工智能中重点关注的两方面内容

--教师讲解：状态和算符

--2.2.2状态图示法

--2.2.3实例-八数码问题

--2.2.4实例-迷宫问题

--2.2.5实例-梵塔问题（三个盘）

--教师讲解：猴子与香蕉问题

-2.3问题归约法

--2.3.1问题规约的基本思想

--2.3.2问题规约法三个组成部分

--教师讲解：梵塔问题规约法描述

-2.4谓词逻辑法

--2.4.1谓词公式

--教师讲解：置换和合一

-章节习题

3.搜索推理技术

-3.1图搜索策略

--图搜索策略概述

-3.2盲目搜索策略

--教师讲解：盲目搜索

--教师讲解：八数码实例

-3.3启发式搜索策略

--教师讲解：启发式搜索

-3.4消解原理

--3.4.1消解（归结）推理概述

--3.4.2子句集的求取

--3.4.3消解演绎

-章节习题

4.计算智能

-4.1概述

--计算智能定义

-4.2神经网络

--4.2.1神经网络概述

--4.2.2人工神经元

--4.2.3人工神经网络的互联结构

--4.2.4BP网络模型

--4.2.5Hopfield网络模型

--教师讲解：神经网络-生物神经元

--教师讲解：神经网络-人工神经元

--教师讲解：神经网络-典型网络结构

--教师讲解：神经网络-学习方式和规则

-4.3进化计算

--4.3.1进化计算概述

--4.3.2遗传算法

--教师讲解：遗传算法教师讲解

--教师讲解：遗传算法实例求函数最大值

-4.4蚁群算法

--4.4.1蚁群算法概述

--教师讲解：蚁群算法

-4.5模拟退火算法

--教师讲解：模拟退火算法

-4.6博弈搜索策略

--教师讲解：博弈树

--教师讲解：剪枝

-章节习题

5.专家系统

-5.1专家系统概述

--5.1.1专家系统概念

--5.1.2专家系统的特点

--5.1.3专家系统的类型

-5.2专家系统结构

--5.2.1专家系统概念结构

--5.2.2专家系统实际结构

--5.2.3 网络与分布式结构

--5.4 黑板模型

-5.3专家系统的应用与发展概况

--5.3.1专家系统的意义

--5.3.2专家系统的应用

--5.3.3专家系统的发展概况

-5.4专家系统实例

--5.4.1 PROSPECTOR的功能与结构

--5.4.2 PROSPECTOR知识表示

6.机器学习

-6.1机器学习的基本概念

--6.1.1学习和机器学习

--6.1.2学习系统

--6.1.3机器学习的主要策略

-6.2记忆学习

--6.2.1记忆学习的概念

--6.2.1记忆学习的模型

-6.3归纳学习

--6.3.1归纳学习概念

--6.3.2示例学习

-- 6.3.3决策树学习

--6.3.4ID3算法

-6.4解释学习

--6.4.1解释学习基本概念

--6.4.2解释学习的基本原理

--6.4.3解释学习的基本过程

-6.5神经学习

--6.5.1神经学习的概念

--6.5.2感知器学习

--6.5.3BP网络学习

-章节习题

7.自然语言理解

-7.1自然语言理解概述

--7.1.2语言与语言的理解

--7.1.3自然语言处理的概念与定义

--7.1.4自然语言处理的研究领域和意义

-7.2词法分析

-7.3句法分析

--句法模式匹配和转移网络

-7.4 统计语言建模

--7.4.1统计语言模型定义

--7.4.2N-gram模型

-7.5信息检索

--7.5.1信息检索概述

--7.5.2信息检索简史

--7.5.3信息检索模型

--7.5.4信息检索中的自然语言处理方法

人类智能笔记与讨论

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