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认知科学和人工智能一开始有着相似的目标，都包含了对人的心智进行计算建模。人有许多认知功能，常被提及的包括记忆、注意力、感知、推理、规划、决策等，有时判断一个对象是否是智能的，会以是否具有这些认知功能为标准。这种认识对智能的研究有促进的作用，但也有把研究导向支离破碎的风险——将这些认知功能割裂开研究能取得很好的成果，但已有实践表明如何通过“认知架构”整合在一起、使其协同工作却是很大的问题，因为这些功能未必是能够相互割裂的。此外，如果某个机器缺少了适应性，那么即使具备了某些认知功能，也不会被认为拥有了真正的“智能”。例如，早期人工智能的研究已经涵盖了“推理”技术，象棋程序“深蓝”就有很强的“推理” 和“规划”能力，然而，它与人们内心深处所追寻的“真正的”人工智能相去甚远。当然，对此的一种回应是该机器不够“完备”，不具有所有的认知功能。且不论这种“完备”的**如何界定，我们设想，一个机器或生物体现了对环境的适应能力，即便其不具有某些认知功能（例如“因果推理”），我们是否会认为它是“智能”的？可以说，在具有适应性的基础上，仍然有智能程度高低的问题，而各个认知功能则是为“适应” 环境服务的。晋江福建珍云智能好不好用自动化技术在生产线上的应用，实现了生产过程的自动化和智能化。

这里所谓“表征相互作用的原理”中，所说的“表征”不是主体内部的、对外部物体的指称物，而是指人工智能研究中的“知识表示”的具体内容，像是“行家系统（Expert System）”中的“符号”、“深度学习（Deep Learning）”中的“向量”、“类脑计算（Neuromorphic Computing）”中的“脉冲（Spikes）”等。这里所说的原理是对智能现象背后的机制的抽象描述，而“表征”则是用来描述原理的基本单元。在“适应性”这一大前提下，我们可以探讨相关的原理有哪些。对这一原理集的探索和描述有不同的切入点，例如，研究脑的结构、研究某些问题的求解过程、研究人的行为、研究认知功能，不论是从哪个角度，尽管可能会得到不同形式的描述，但比较终都要进行总结和抽象，找到那个比较一般的、与生物或计算机实现细节不直接相关的原理。这一原理的集中并非在本文中能够详细讨论和给出，它随着“智能”的研究深入而发展， “智能”这一概念的含义也因此会逐渐变化。

1.“适应性”是区分“智能”的关键因素在各种复杂的、变化多端的现象下，哪个才是界定“智能”这一概念的关键因素？是否必须要忠实地模拟大脑，或是需要产生与人类相似的行为，还是要解决复杂的问题，亦或是需要具备各种认知功能？这些都有一些合理性，但背后是否有某个在抽象层次上的共同点？人类的大脑、行为、认知过程都体现了适应性，经过适应，人类往往能由简到繁地解决那些未见过的问题[1]。可以说，在各种特点中，适应性才是“智能”的核力特点。我们当然不能否认经过漫长的演化，形成的大脑结构对“智能”而言的重要性，但模拟大脑时往往被忽略的是，究竟要在多大的精细程度上对大脑做“忠实”的模拟。毕竟，大脑中的许多生理或物理特点对“智能”未必起到关键作用。如果一个模拟大脑的机器，只是在刻板地执行某个程序，而没有适应新环境的能力，这样的机器尽管“类脑”却不符合我们对“智能”的直觉。人工智能在创意产业中的应用，如智能写作、智能音乐创作等，推动了创意产业的创新和发展。

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