人工系统中数据–因素–算力–算法作用及相互关系研究

被引:9
作者
崔铁军 [1 ]
李莎莎 [2 ]
机构
[1] 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
[2] 辽宁工程技术大学工商管理学院
关键词
人工智能; 人工系统; 数据; 算力; 算法; 因素; 作用; 关系研究;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
目前的研究认为人工智能的核心是数据、算法和算力,但因素在形成人工智能系统过程中是必不可少的。论文针对人工系统中的数据、算力、算法和因素的各自作用,及其相互关系进行了探讨和论证。从人工系统的内涵出发,描述人工系统的发展过程,认为目前和今后的人工系统必将具有人工智能特征,而实现人工系统要充分考虑上述四方面的相互作用。研究结果表明:数据是人工系统辨识因素的基础,也是形成算法的基础;因素是人工系统控制自然系统的方法及算法所需变量;算法体现了因素与数据关系,可描述人工系统结构;算力是解算算法的能力,也需考虑数据和因素的特征。因此因素在人工系统建立过程中与数据、算法和算力具有相同的重要性。它们具有明显的作用关系,且普遍存在于各个学科,是形成各学科理论基础体系的关键。
引用
收藏
页码:772 / 779
页数:8
相关论文
共 28 条
[1]   人工智能企业颠覆性创新的影响因素及其作用路径研究 [J].
欧春尧 ;
刘贻新 ;
戴海闻 ;
张光宇 .
软科学, 2021, 35 (04) :55-60+111
[2]   基于因素驱动的东方思维人工智能理论研究 [J].
崔铁军 ;
李莎莎 .
广东工业大学学报, 2021, 38 (01) :1-4
[3]   航空航天复杂环锻件生产动态扰动因素的智能管控技术 [J].
周玉龙 ;
袁梦 ;
周永松 ;
陈杰 ;
张振 ;
陈一哲 .
锻压技术, 2020, 45 (12) :7-14
[4]   基于结构方程模型的智能制造服务优化的影响因素研究 [J].
程媛 ;
刘钒 ;
向叙昭 .
技术与创新管理, 2020, (06) :548-555
[5]   不确定性因素下基于机会约束的智能车路径规划算法 [J].
何滨兵 ;
娄静涛 ;
齐尧 ;
曹波 ;
徐友春 .
军事交通学院学报, 2020, 22 (10) :81-89
[6]   人工智能企业创新策源能力影响因素分析 [J].
胡斌 ;
吕建林 ;
杨坤 .
西安财经大学学报, 2020, 33 (05) :27-34
[7]   基于因素空间的人工智能样本选择策略 [J].
崔铁军 ;
李莎莎 .
智能系统学报, 2021, 16 (02) :346-352
[8]   小型智能挖掘机设计中的人机因素分析研究 [J].
王维昌 ;
王贵华 ;
庞朝利 ;
宋振线 ;
李永刚 ;
王绪桥 .
中国设备工程, 2019, (16) :161-162
[9]   影响大数据、机器学习和人工智能未来发展的8个因素 [J].
王雄 .
计算机与网络, 2019, 45 (12) :43-43
[10]   空间故障树与因素空间融合的智能可靠性分析方法 [J].
崔铁军 ;
汪培庄 .
智能系统学报, 2019, 14 (05) :853-864