文档介绍：机器感知系统和抽象概念关系分析及在
人工智能中实现
随着神经网络算法进一步发展，深度学****算法的成功给人工智能 开创了一片新的天空，掀起了一股研究热潮。本文则想讨论机器感知 系统和抽象概念之间关系分析，以及在人工智能中的实现。这是实现 类人人工智能的关键一步。之前首先有几个问题，本文将讨论并尝试 给出答案：
1人类的感知系统（听觉，视觉等）和人类的思维的关系如何？ 人类的所有思维活动（所有抽象概念）是否能建立在人类的感觉之上, 如果可以，如何将机器感觉（机器人视觉，机器人听觉）来表达抽象 概念应用于人工智能。
2人类认为对一件事物明白了或理解了，是什么机理，在人工智 能中应如何实现。
3人类在思维时，是各种概念名称（概念符号是指表达概念的声 音或文字）以一定规则组成语句，使用语句进行分析思考，概念名称 和概念实体之间的关系。这种依靠概念名称的思考在人工智能中如何 实现。
对于第一个问题的答复是肯定的，根据研究分析，人类的所有思 维活动都是建立在一些简单的概念之上，而简单的概念又是建立人类 的感觉系统之上。概念分为二类，一类为基础概念，另一类为扩展概 念。其中基础概念为一系列概念的集合，是一个闭合的集合，所有概
念都可以有基础概念经过运算表达出来。可以用基础概念经运算表达 而不属于基础概念的概念称为扩展概念。上面所说的简单概念是指基 础概念。那么这个基础概念是怎么得到的呢？
这个基础抽象概念和人类的本能感知紧密联系的，这里强调是本 能，也就是天生的感知能力，人类的这个能力也许比原来想象的要大。 例如“时间”这个概念就是一个基础概念，在人工智能体（或算法） 中应该设置一个可以判定时间先后和时间长短的感知系统，当然时间 长短不需要精确O这个时间感知系统可以由一段程序（或硬件）实现, 在人工智能体进行每一项工作（包括学****识别、运算）时，都会同 步记录其时间数据（长短及事件的先后），然后这些被记录的时间数 据会被作为神经网络学****的特征值，来学****识别“时间”这个概念。 这些特征值及时间感知系统真正反映了 “时间”这个概念的本质。人 工智能体的天生感知能力还应包括空间方面，如物体图像边缘的识 别，物体的多少，图像大小的识别，图像对称性的识别等等。而在图 像方面的感知能力，会诱导出许多重要基础概念。例如“大小”和“多 少”的概念等等。
那么在人工智能中，概念这个数据结构的形式应该如何确定呢？
首先是基础概念的数据表达形式，基础概念总是和一个或多个本 能的感知联系在一起。比如“时间”这个概念名称，和时间感知系统 联系在一起。
其中a” a2, ,范围取（0〜1）。如“时 间”这个概念就和时间感知系统的联系强度非常大，而和其他感知系 统的联系非常小，这个联系强度是通过智能体在不断学****过程中得到 的，而且这个权重系数是动态的，会随时间增长而变小，具有类似人 类的遗忘功能。上图中有二个名词，一个是概念名称，一个是概念实 体。例如时间这个概念，时间的概念名称是指“时间”的声音或文字, 而时间的概念实体是指和概念名称相联系的那些感知系统及联系权 重系数，是概念的本体。
由上述分析，我们发现几乎每一个基础概念都对应一种或多种感 知系统，这些感知系统成为人工智能体认识这个世界的可靠基础，为 更加高级复杂的思维奠定基础。此处讨论