随着科技的不断发展，人们已经进入了网络时代，网络已经成为人们生活不可缺少的一部分，从网络上获取知识已经成为新的获取知识的方式，而且网络科学不是单独存在的，是与多门学科进行交流碰撞而形成的，随着网络科学 ...
| 随着科技的不断发展，人们已经进入了网络时代，网络已经成为人们生活不可缺少的一部分，从网络上获取知识已经成为新的获取知识的方式，而且网络科学不是单独存在的，是与多门学科进行交流碰撞而形成的，随着网络科学的发展，人工智能也渐渐进入人们的视野，将成为未来科学的发展动力。 1 人工智能的创新发展 1.1 与脑科学交叉研究实现人工智能 研究脑科学的最终目的就是创造脑，但是在创造脑之前首先要对人脑有一个全面详细的科学认识。人工智能实际上就是模仿人脑，使其像人一样工作，主要是因为人脑是生物智能最杰出的体现。所以将人工智能和脑科学交叉研究是科学发展必走的一条道路。要想实现人工智能就必须先研究人脑，研究人脑是如何思考、学习的，将人脑的复杂性研究透彻，才能模仿人脑来实现人工智能，而人脑的复杂性主要体现在对信息的处理上和思考上，只有弄清楚其中的原理，才能够促进网络时代人工智能的发展。 1.2 与认知科学交叉研究实现人工智能 认知科学的含义是研究人类思维与感知的科学，主要研究记忆、感知和学习等认知活动。感知的含义是经过感觉器官来感受接触到的事物，比如闻到的花香、听到的声音，这些都属于感知，而且感知是认知的基础，在理解感知的基础上才能真正地去研究认知这门学科。人对知觉的表达是认知的基础，而知觉是人脑对客观事物存在的一种综合性反应。记忆是保持感知的最好方法，大脑只有有了记忆中枢，人才能记住所学、所看、所闻，才能对经验进行有效积累。但是遗忘也是大脑的一种本能，所以大脑在不断记忆与遗忘。学习是认知活动的基础，人们将学习分为认知学习、感知学习以及意义学习。人们将学习到的内容通过语言表达出来，其中文字语言最具魅力。语言也是区别人与世间万物的最基本的东西，其结构复杂，不能被复制。人们可以通过语言来交流，但是其他生物不可以，这也正是研究语言的重要原因之一。我们只有将认知这门学科研究透彻，才能弄懂语言，才能最终实现网络时代的人工智能。人工智能要想在知识的表示、学习、存储、搜索、优化、预测、计划、判断、自适应等方面取得突破性成果，必然要把研究目标拓宽到整个认知科学的理论、实验和实证中去。其中，视觉认知计算、听觉认知计算以及视听觉相互作用的认知计算，是很重要的切入点。 2 自然语言是人工智能研究的切入点 2.1 人工智能中存在不同的切入点 20世纪50年代的人工智能之所以发展不理想，其最重要的原因是人脑的思维存在着不确定性。人工智能的实现，不能简单依靠对思维的研究去计算，还需要对自然语言研究进行详细的研究。因为自然语言是人类活动的载体，研究好自然语言是实现人工智能的基础。 要想研究自然语言，要先研究人类自己创作的文字，因为文字是人类文明的重要体现，也是人脑具有创造性的体现。人类发明了文字，能够将人类发展的文明记录下来并传承下去，这是其他生物无法做到的。而自然语言是由语言值组成的，其理念就像人是由细胞组成的一样，先认识语言值最基础的概念，然后再慢慢上升到自然语言，这也是人脑在思维的一种体现。在人类进行思维的过程中创造了语言，创造了文字，这种思维方式也正是研究人工智能的不同切入点，研究自然语言也就是在研究人工智能，要充分实现人工智能，需要全面把握好自然语言中蕴含的不确定性。 此外，神经网络技术也尤为重要，一个神经网络由大量简单处理元组成，容错能力与学习能力强，能够对知识进行自我组织，满足各类信息的处理要求。且神经元之间的计算都是独立的，可以实现并行处理，处理速度快，可以应用在网络安全领域之中。目前，神经网络技术在网络入侵检测领域已得到了广泛应用，如DDo S检测、计算机蠕虫检测、垃圾邮件检测、僵尸检测、恶意软件分类和法理调查等方面。一些神经网络系统基于硬件或图形处理器实现，具备高速的处理能力，因此在网络防御领域得到广泛应用。 2.2 不确定性转换的云模型 自然语言的原子模型是云模型，其主要作用是通过云模型来反映概念中的模糊性、随机性和关联性。云模型通过熵、期望与超熵来诠释自言语言的概念，用3个数字特征表达定性概念，再用定性概念来反映定量概念，这对实现人工智能是有重要意义的。从20世纪50年代开始，人们对正态云的普适性、云模型、云的数学特质、云发生器等都做了研究。其研究成果是现在的人工智能都在使用云模型，成功实现一种平衡状态。应用在人工智能中的云模型，其主要的作用就是挖掘数据，用熵表示遗传、用期望表示物种、用超熵表示变异，来模拟自然界的演化，再通过云计算来获得最优解。人工智能中能够转移定性定量的有力工具就是云计算与云模型，其发展前景是非常广阔的。 科技发展能有今天的成果，主要有两个原因，第一原因就是学科的不断细分，将各类学科不断细分，形成更多的新领域，研究得更深入、更彻底。第二个原因是学科之间相互融合，学科之间实现了交流碰撞，这是人工智能实现的前提。学科之间既要细分又要相互融合，这样才能产生新的思想，新的思想又能够促进人类文明的进步，这也是网络时代人工智能的一大突破。 |
随着科技的不断发展，人们已经进入了网络时代，网络已经成为人们生活不可缺少的一部分，从网络上获取知识已经成为新的获取知识的方式，而且网络科学不是单独存在的，是与多门学科进行交流碰撞而形成的，随着网络科学的发展，人工智能也渐渐进入人们的视野，将成为未来科学的发展动力。
1 人工智能的创新发展
1.1 与脑科学交叉研究实现人工智能
研究脑科学的最终目的就是创造脑，但是在创造脑之前首先要对人脑有一个全面详细的科学认识。人工智能实际上就是模仿人脑，使其像人一样工作，主要是因为人脑是生物智能最杰出的体现。所以将人工智能和脑科学交叉研究是科学发展必走的一条道路。要想实现人工智能就必须先研究人脑，研究人脑是如何思考、学习的，将人脑的复杂性研究透彻，才能模仿人脑来实现人工智能，而人脑的复杂性主要体现在对信息的处理上和思考上，只有弄清楚其中的原理，才能够促进网络时代人工智能的发展。
1.2 与认知科学交叉研究实现人工智能
认知科学的含义是研究人类思维与感知的科学，主要研究记忆、感知和学习等认知活动。感知的含义是经过感觉器官来感受接触到的事物，比如闻到的花香、听到的声音，这些都属于感知，而且感知是认知的基础，在理解感知的基础上才能真正地去研究认知这门学科。人对知觉的表达是认知的基础，而知觉是人脑对客观事物存在的一种综合性反应。记忆是保持感知的最好方法，大脑只有有了记忆中枢，人才能记住所学、所看、所闻，才能对经验进行有效积累。但是遗忘也是大脑的一种本能，所以大脑在不断记忆与遗忘。学习是认知活动的基础，人们将学习分为认知学习、感知学习以及意义学习。人们将学习到的内容通过语言表达出来，其中文字语言最具魅力。语言也是区别人与世间万物的最基本的东西，其结构复杂，不能被复制。人们可以通过语言来交流，但是其他生物不可以，这也正是研究语言的重要原因之一。我们只有将认知这门学科研究透彻，才能弄懂语言，才能最终实现网络时代的人工智能。人工智能要想在知识的表示、学习、存储、搜索、优化、预测、计划、判断、自适应等方面取得突破性成果，必然要把研究目标拓宽到整个认知科学的理论、实验和实证中去。其中，视觉认知计算、听觉认知计算以及视听觉相互作用的认知计算，是很重要的切入点。
2 自然语言是人工智能研究的切入点
2.1 人工智能中存在不同的切入点
20世纪50年代的人工智能之所以发展不理想，其最重要的原因是人脑的思维存在着不确定性。人工智能的实现，不能简单依靠对思维的研究去计算，还需要对自然语言研究进行详细的研究。因为自然语言是人类活动的载体，研究好自然语言是实现人工智能的基础。
要想研究自然语言，要先研究人类自己创作的文字，因为文字是人类文明的重要体现，也是人脑具有创造性的体现。人类发明了文字，能够将人类发展的文明记录下来并传承下去，这是其他生物无法做到的。而自然语言是由语言值组成的，其理念就像人是由细胞组成的一样，先认识语言值最基础的概念，然后再慢慢上升到自然语言，这也是人脑在思维的一种体现。在人类进行思维的过程中创造了语言，创造了文字，这种思维方式也正是研究人工智能的不同切入点，研究自然语言也就是在研究人工智能，要充分实现人工智能，需要全面把握好自然语言中蕴含的不确定性。
此外，神经网络技术也尤为重要，一个神经网络由大量简单处理元组成，容错能力与学习能力强，能够对知识进行自我组织，满足各类信息的处理要求。且神经元之间的计算都是独立的，可以实现并行处理，处理速度快，可以应用在网络安全领域之中。目前，神经网络技术在网络入侵检测领域已得到了广泛应用，如DDo S检测、计算机蠕虫检测、垃圾邮件检测、僵尸检测、恶意软件分类和法理调查等方面。一些神经网络系统基于硬件或图形处理器实现，具备高速的处理能力，因此在网络防御领域得到广泛应用。
2.2 不确定性转换的云模型
自然语言的原子模型是云模型，其主要作用是通过云模型来反映概念中的模糊性、随机性和关联性。云模型通过熵、期望与超熵来诠释自言语言的概念，用3个数字特征表达定性概念，再用定性概念来反映定量概念，这对实现人工智能是有重要意义的。从20世纪50年代开始，人们对正态云的普适性、云模型、云的数学特质、云发生器等都做了研究。其研究成果是现在的人工智能都在使用云模型，成功实现一种平衡状态。应用在人工智能中的云模型，其主要的作用就是挖掘数据，用熵表示遗传、用期望表示物种、用超熵表示变异，来模拟自然界的演化，再通过云计算来获得最优解。人工智能中能够转移定性定量的有力工具就是云计算与云模型，其发展前景是非常广阔的。
科技发展能有今天的成果，主要有两个原因，第一原因就是学科的不断细分，将各类学科不断细分，形成更多的新领域，研究得更深入、更彻底。第二个原因是学科之间相互融合，学科之间实现了交流碰撞，这是人工智能实现的前提。学科之间既要细分又要相互融合，这样才能产生新的思想，新的思想又能够促进人类文明的进步，这也是网络时代人工智能的一大突破。