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| 机器推理的进展与展望 | |
| 作者姓名： | 丁梦远 兰旭光 彭茹 郑南宁 |
| 作者单位： | 西安交通大学 人工智能学院 西安 710049;西安交通大学 人工智能学院 西安 710049;西安交通大学 人工智能学院 西安 710049;西安交通大学 人工智能学院 西安 710049 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(No.91748208);陕西省重点研发计划项目(No.2018ZDCXLGY0607);国家自然科学基金面上项目(No.61973246);教育部规划项目资助。 |
| 摘 要： | 机器学习算法的发展仍受到泛化能力较弱、鲁棒性较差、缺乏可解释性等问题的限制.文中介绍机器推理,说明推理对于机器学习人的知识和逻辑、理解和解释世界的重要作用.首先分析人类大脑推理机制,从认知地图、神经元和奖赏回路,扩展到受脑启发的直觉推理、神经网络和强化学习.进而总结机器推理的方式及其相互关联的现状、进展及挑战,具体包括直觉推理、常识推理、因果推理和关系推理等.最后展望机器推理的应用前景与未来的研究方向. |
| 关 键 词： | 人工智能 机器推理 直觉推理 因果推理 |
| 收稿时间： | 2020-12-27 |
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