什么是智能
- 格式：doc
- 大小：40.50 KB
- 文档页数：19
下载文档原格式
合集下载
什么是人工智能它在现实生活中有哪些应用
什么是人工智能它在现实生活中有哪些应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的前沿科技领域，它涉及了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域，并广泛应用于现实生活中的各个方面。
本文将详细介绍人工智能的定义，以及它在现实生活中的几个重要应用领域。
一、人工智能的定义人工智能是一种模拟或复制人类智能的技术。
它通过使用算法和数据，使计算机系统能够模仿人类的思维过程和决策能力，并根据环境的变化进行学习和优化。
人工智能的发展主要依赖于大数据和高性能计算的支持，利用这些数据和计算能力，可以实现从简单的任务自动化到复杂的智能决策。
二、人工智能在现实生活中的应用1. 语音助理与智能家居人工智能的其中一个重要应用就是语音助理，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google助手等。
通过语音识别和自然语言处理技术，人们可以通过简单的口头指令与这些语音助理进行交互，实现语音搜索、语音控制智能家居设备等功能。
2. 无人驾驶技术人工智能在无人驾驶领域也发挥着重要作用。
通过利用计算机视觉、传感器和机器学习等技术，无人驾驶车辆可以感知周围的环境，并做出智能决策，实现自动驾驶。
这不仅可以提高交通安全性，还可以减少交通拥堵和节约能源。
3. 医疗诊断与辅助人工智能在医疗领域的应用越来越广泛，例如医疗影像诊断、个性化治疗和健康管理等。
通过分析大量的医疗数据和病例信息，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断、提供治疗建议，并预测患者的病情发展趋势。
这种辅助性的人工智能技术可以提高医疗效率和准确性。
4. 金融风控与投资决策在金融领域，人工智能被广泛应用于风险控制和投资决策。
通过分析市场数据和历史趋势，人工智能可以预测股票、货币和其他金融产品的价格变动，以及评估风险和回报的潜在关系。
这样的智能分析可以帮助投资者制定更明智的投资策略和决策。
5. 智能客服与在线推荐许多企业利用人工智能技术，通过聊天机器人或智能客服系统为顾客提供高效的服务。
什么是人工智能常见的人工智能算法有哪些
什么是人工智能常见的人工智能算法有哪些人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今科技领域的热点话题，其在各个领域的应用也越来越广泛。
而人工智能算法作为人工智能技术的核心，起到了决定性的作用。
本文将介绍人工智能的定义、常见的人工智能算法以及其应用领域。
一、人工智能的定义人工智能是指计算机系统具备类似人类智力的某些能力，能够感知、理解、学习和决策。
它通过模拟人类思维和智能能力的方式，实现像人类一样分析和解决问题的能力。
二、常见的人工智能算法1. 机器学习算法机器学习是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够通过大量数据和经验，自动学习并改进性能。
常见的机器学习算法包括：- 监督学习（Supervised Learning）：通过给定输入和期望的输出，训练算法来构建一个能够进行预测和分类的模型，如决策树算法、支持向量机（SVM）、神经网络等。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：从未标记数据中学习模式和结构，对数据进行聚类、降维等处理，如聚类算法、主成分分析（PCA）等。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：利用奖惩机制，通过试错的方式来训练模型，使其逐步达到最佳性能，如Q学习、深度强化学习等。
2. 深度学习算法深度学习是机器学习的一种特殊形式，模仿人类大脑的神经网络。
它通过多个层次的神经元相互连接，进行特征提取和模式识别，能够处理海量的数据。
常见的深度学习算法包括：- 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：主要用于图像和视频相关的任务，如图像分类、目标检测等。
- 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：适用于序列数据的处理，如自然语言处理、机器翻译等任务。
3. 自然语言处理算法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究计算机与人类自然语言之间交互的领域。
什么是人类智能,它是如何定义和衡量的？
什么是人类智能，它是如何定义和衡量的？人类智能是指人类独特的智力能力，涉及到思维、推理、认知、判断、计算、学习和适应等各个方面。
一、定义人类智能人类智能可以被定义为一种智力活动，它包括人类的知识、思维、推理和情感等方面。
具体来说，它可以被分为以下三种不同类型：1、技能性智能：这种智能描述的是人们在不同的任务中所表现出来的技能，如说话、打字、开车、绘画等。
这种智能通常可以被学习和提高。
2、心理社交智能：这种智能描述的是人们如何管理自己的情绪、如何理解他人，以及他们如何表达和处理情感等方面。
这种智能通常是由社会和个体的经验与环境带来的。
3、智能素质：这种智能描述的是人们在面对各种任务和问题时，所表现的思维能力和智力水平。
这种类型的智能通常是由人们的遗传和环境共同形成的。
二、衡量人类智能衡量人类智能是指评估和测量人类智能的能力和水平。
在本质上，它是一种判断每个人的智力水平的方法。
当前，我们可以使用以下几种方法来衡量人类智能：1、智力测试：智力测试是用来评估个体智力水平的一种标准测量方法。
其中，智力测验是按人们完成一系列认知、语言、数学、逻辑和抽象推理任务的能力而设计的。
智力测试用来衡量人们的智力水平，以便推断他们在不同环境下的工作表现和工作能力。
2、认知心理学：认知心理学是依据人类的认知和信息处理原理来研究人类智能和心理的一门学科。
这种方法被广泛用于认知、心理和神经学研究中，以了解智力水平和智能任务背后的机制。
3、人工智能：人工智能是一种智力过程的模拟，以计算机程序来实现人类在各个任务中的表现。
这种方法在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域中得到了广泛应用，可用于评估人类智慧的各种表现。
三、总结人类智能的定义和衡量方法是现代心理学和计算机科学领域中的一个重要的研究方向。
虽然许多研究者对人类智能的定义和测量存在不同的看法，但是总体而言，我们可以使用智力测试、认知心理学及人工智能等各种方法来衡量和评估人类智能。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一词源自于英文“Artificial Intelligence”，是指计算机科学和信息技术领域的一个分支，旨在研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
在计算机领域，人工智能是一种使机器模拟和表现出人类智能特征的技术或系统。
一、人工智能的定义和分类人工智能的定义并没有一个统一的标准，但通常可以从以下几个角度进行分类：1.强人工智能和弱人工智能：强人工智能是指拥有与人类智能相同甚至超越人类智能的能力，能够进行类似于人类思维的复杂任务和创新性行为。
弱人工智能则是指具备某一特定任务的智能，例如在棋类游戏中击败人类大师的计算机程序。
2.狭义人工智能和广义人工智能：狭义人工智能是指专门处理特定任务的人工智能系统，如人脸识别系统、语音识别系统等。
广义人工智能则是指拥有类似于人类在各个领域具备的智能能力，并能够灵活适应多种任务的系统。
3.分级人工智能：分级人工智能将人工智能按照智能程度进行分级，一般可以分为感知、认知和自主三个层次。
感知层次主要进行数据的获取和处理，认知层次主要实现对数据的理解和推理，自主层次则是实现智能的自主决策和行动。
二、人工智能的应用领域人工智能在各个领域均有广泛的应用，涵盖了医疗、金融、交通、安防、制造业等多个行业。
1.医疗领域：人工智能可应用于医疗诊断、个性化治疗、基因研究等方面。
通过对大量的医学数据进行分析和学习，人工智能系统能够帮助医生提前发现疾病风险，辅助诊断，并为治疗提供决策支持。
2.金融领域：人工智能可以用于风险控制、信用评估以及智能投资等金融业务。
通过数据挖掘、模型训练和自动化决策等技术手段，人工智能在金融领域能够提高业务效率、降低风险，并为投资者提供个性化服务。
3.交通领域：人工智能在交通领域的应用包括交通流量预测、智能导航和无人驾驶等。
通过对交通数据的分析和模式识别，人工智能系统能够优化道路规划，提升交通效率，减少交通事故风险。
智能控制理论复习资料复习资料
智能控制理论复习资料一．智能控制概述1.什么是智能？什么是人工智能？答：能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境下能成功地达到预定目的的能力。
是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术与应用系统的一门新的科学技术。
2. 什么是控制？什么是自动控制？什么是智能控制？答：按照主体的意愿，使事物向期望的目标发展。
在没有人直接参与的情况下，利用外加设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。
在没有人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
3. 智能控制的二元结构和三元结构分别是什么？答：二元结构：人工智能、自动控制三元结构：人工智能、自动控制、运筹学4.智能控制系统的主要功能特点是什么？答：学习功能、适应功能、组织功能、优化功能5.智能控制的研究对象具备什么特点？答：①不确定性的模型。
传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。
②高度的非线性。
传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。
③复杂的任务要求。
传统的控制系统中，控制任务或者是要求输出值为定值，或者要求输出值跟随期望值的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一，而智能控制的任务要求往往比较复杂。
6.智能控制与自动控制的关系是什么？答：①自动控制是智能控制的基础，智能控制是对自动控制的进步与延伸；②自动控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用自动控制的方法来解决“低级”的控制问题；③智能控制具有模拟人进行诸如规划、学习和自适应的能力，所以它就是让自动控制系统拥有学习的功能。
7.智能控制与传统控制相比有哪些优点？答：传统控制难以解决的问题包括以下几点：①实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型；②某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题；③针对实际系统往往要进行一些较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合；④实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务无能为力。
人工智能
图灵测试和中文屋子
关于如何界定机器智能 , 早在人工智 能学科还未正式诞生之前的1950年, 计算 机科学创始人之一的英国数学家阿兰〃图 灵(Alan Turing) 就提出了现称为“图灵 测试”(Turing Test)的方法。 • Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, 59:433 – 460, 1950. • 问题: “Can machines think?” • 为此，Turing设计了著名的Turing Test
• 人工智能的交叉包括：逻辑、思维、生理、心理、计算机、 电子、语言、自动化、光、声等 • 人工智能的核心是思维与智能，构成了自己独特的学科体系 • 人工智能的基础学科包括：数学（离散、模糊）、思维科学 （认知心理、逻辑思维学、形象思维学）和计算机（硬件、 软件）等 指导学科
交叉学科
思维科学
自然 科学
进行信息处理, 那么是否能让计算机同人脑一样也具有智能呢？
研究人工智能也是当前信息化社会的迫切要求。 我们知道, 人类社会现在已经进入了信息化时代。信 息化的进一步发展, 就必须有智能技术的支持。 智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展
到一定水平, 再向前发展就必然是智能化。事实上,智
能化将是继机械化算机对外部信息的直接感知和人机之间、
智能体之间的直接信息交流。机器感知就是计算机直接“感觉”
周围世界, 就像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息, 如通过视觉器官获取图形、 图像信息, 通过听觉器官获取声音
信息。所以, 机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感觉能力。
人工智能的研究意义、目标和策略
为什么要研究人工智能
现在的普通计算机系统的智能还相当低下, 譬如缺乏自适
什么是ai智能
什么是ai智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过机器模拟人类智能而实现的领域。
它主要涉及到计算机科学、语言学、心理学等多个学科。
AI的发展和应用，已经成为当今科技领域最为热门的话题之一。
一、AI智能的概念AI智能是指机器能够模拟和实现人类的智能。
通过对大量的数据进行学习，并基于学习结果进行自主判断和决策。
AI智能的目标是使机器能够自主思考、理解和解决问题，达到甚至超越人类智能的水平。
二、AI智能的分类根据不同的功能和应用，AI智能可以分为以下几个主要类别。
1. 强人工智能（AGI）：指具有与人类智能相当或超越人类智能的智能系统，能够进行独立的思考、学习和决策。
2. 弱人工智能（ANI）：指特定领域的智能系统，仅能处理特定的任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
目前，弱人工智能已经广泛应用于各行各业，例如智能助手、自动驾驶等。
3. 机器学习（Machine Learning）：是一种AI智能的实现方式。
通过让机器从大量数据中学习，自主识别和改进算法模型，以达到不断优化和提高性能的目的。
4. 深度学习（Deep Learning）：是一种机器学习的特殊形式，模拟人脑神经网络的结构和工作原理。
深度学习已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
三、AI智能的应用领域随着AI智能的快速发展，其应用领域也越来越广泛。
以下是一些常见的AI应用场景。
1. 人脸识别：通过AI技术对人脸进行识别，用于安全监控、人员考勤等场景。
2. 语音识别：通过AI技术实现对语音的识别和转换，用于智能助手、语音搜索等应用。
3. 自然语言处理：通过AI技术处理和理解自然语言，如机器翻译、智能客服等。
4. 自动驾驶：利用AI技术和传感器设备实现车辆的自主驾驶，提高交通安全和出行效率。
5. 金融风控：利用AI技术分析和预测金融市场的风险，提供决策参考和风险评估。
6. 医疗诊断：采用AI技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗水平。
AI智能是什么意思？
AI智能是什么意思?
AI智能是指人工智能技术的应用，是指让机器通过学习、推理、分析等方式，实现类似于人类智能的一系列功能。
AI 智能技术的发展是基于多个技术领域的交叉，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等。
具体来说，AI智能技术可以实现以下功能：
1. 机器学习：通过处理大量数据，机器可以自动学习和改进，从而实现类似于人类的决策和判断能力。
2. 自然语言处理：能够让计算机理解和处理自然语言，即人类使用的语言。
3. 计算机视觉：通过计算机视觉技术，让计算机能够理解和处理图像和视频数据，并识别其中的内容。
4. 知识图谱：为人工智能技术提供了结构化数据，可以更好地对知识相关的问题进行处理。
5. 深度学习：一种计算机学习的方式，在神经网络中添
加多层隐藏层，使得机器可以自主提取高层次的抽象特征。
6. 自主决策：AI智能技术可以帮助计算机系统在不需要人类干预的情况下实现决策。
在现代社会，AI智能技术已经广泛应用于各个行业领域，如自动驾驶、智能手机、语音助手、面部识别技术、智能机器人等等。
通过AI智能技术的不断发展和完善，我们可以更好地利用机器的计算能力，促进人机交互和人工智能的不断进步。
人工智能ai是什么
人工智能ai是什么人工智能（AI）是指将人类的智能特性和思维过程应用于计算机系统中，使计算机能够模拟人类的智能，并具备一定的学习和决策能力。
AI技术的发展已经在各个领域带来了巨大的变革和影响，包括医疗保健、金融服务、交通运输、制造业等。
本文将围绕人工智能的定义、应用、发展趋势以及对社会和人类的影响展开讨论。
一、人工智能的定义人工智能是一门研究如何使计算机智能化的科学和技术，它主要包括机器学习、语音识别、数据挖掘、自然语言处理等技术。
通过人工智能技术，计算机可以模仿人类的认知和决策过程，能够解决复杂问题、进行智能决策，并能够不断学习和提高。
二、人工智能的应用领域1. 医疗保健领域：人工智能可以应用于医学影像分析、辅助诊断、基因组学研究等方面。
通过对大量的医学数据进行分析和学习，AI技术可以提高疾病的早期诊断准确性，为医生提供更全面的参考信息。
2. 金融服务领域：人工智能可以应用于风险管理、投资决策、信用评估等方面。
通过对大量的金融数据进行分析和预测，AI技术可以帮助金融机构识别和应对潜在风险，提高金融服务的效率和准确性。
3. 交通运输领域：人工智能可以应用于无人驾驶、智能交通管理等方面。
通过运用AI技术，车辆可以自动感知和决策，实现智能化的驾驶过程，提高交通安全性和交通效率。
4. 制造业领域：人工智能可以应用于智能制造、预测性维护等方面。
通过将AI技术与传统制造业相结合，可以实现制造过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
三、人工智能的发展趋势1. 深度学习技术的进一步发展：深度学习作为人工智能的核心技术之一，将继续得到广泛应用和发展。
通过模拟人类大脑神经网络的方式，深度学习可以从大规模数据中进行自动学习和提取特征，为人工智能提供更强大的处理能力。
2. 多模态智能的实现：随着感知技术的进步，人工智能将进一步发展成为具备多种感知能力的系统。
例如，通过结合图像处理、语音识别和自然语言处理等技术，实现更全面的智能认知和交互能力。
什么是智能
什么是智能，我们如何理解智能智能是指一种认知能力，具有理解、学习、推理、解决问题和适应环境等能力。
智能是人类和动物区别于机器的重要特征之一。
智能可以分为人类智能和人工智能两种，人工智能是指利用计算机技术来模拟和实现人类智能的一种技术。
理解智能需要从多个角度进行探讨，包括心理学、神经科学、计算机科学和哲学等领域。
一、心理学角度从心理学的角度看，智能是一种认知能力，包括知识、学习、语言、记忆、思维和情感等方面。
心理学家通过心理测试和实验研究，可以评估个体的智力水平和智力类型。
心理学家根据个体智能的差异，将智能分为多种类型，如语言智能、逻辑数学智能、空间智能、音乐智能、运动智能和人际智能等。
这些智能类型代表了人类智能的多样性和复杂性。
二、神经科学角度从神经科学的角度看，智能是由大脑的神经元和神经回路组成的。
神经科学家通过对大脑结构和功能的研究，揭示了智能的神经机制和基础。
神经科学家发现，大脑的皮层和海马体等区域是智能处理的重要区域。
不同的智力类型对应于不同的大脑区域和神经连接。
例如，逻辑数学智能与前额叶皮层的活动有关，空间智能与右侧大脑半球的活动有关。
三、计算机科学角度从计算机科学的角度看，智能是一种可编程的能力，可以通过编写软件程序来实现。
计算机科学家利用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，构建了许多人工智能系统。
人工智能系统可以通过学习和训练来提高自己的性能，具有自适应性和自我改进能力。
例如，语音识别系统可以通过学习大量语音数据来提高自己的识别准确率，自然语言处理系统可以通过学习大量语料库来提高自己的语义理解能力。
四、哲学角度从哲学的角度看，智能是一种综合的概念，涉及到知识、理解、意识和价值等方面。
哲学家对智能的理解涉及到对人类本质和存在意义的思考。
哲学家认为，智能不仅仅是一种认知能力，也是一种价值取向和生命意义的表现。
智能的发展和提高可以使人类更好地认识世界、改善生活和实现自我价值。
综上所述，智能是一个多维度的概念，需要从多个角度进行探讨和理解。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
什么是智能一智能是什么？人具有智能的一部分，而不是全部。
智能是东西方文明一直共同关注的对象，孟子曰:“是非之心，智也”（《告子上》）；是非在西方可以用“to be or not to be”来替代，两者之间的活动——应该（should）即是智能。
西方人偏哲学科学是为了反对迷信（神太多），中国人好历史伦理是以人为本（人不少），其实智能里这些成分都有。
智能里包含了逻辑，同时也存在着大量的非逻辑成分，如直觉、非公理、模糊等因素。
智能里不仅存在着逻辑/伦理悖论的对抗，而且还隐藏着逻辑/伦理悖论的妥协，本质上是用多元（一切）的可能性通过一元（一）的现实性不失其意的表征，简言之，就是把万千的可能性用唯一的现实性表达出来，以简示繁，弥聚有度。
智能是相关无关化的应该存在，即把表面上无关（本质上存在着千丝万缕关系）的事物应该相关在一起去发现、分析、解决问题的能力。
评价智能好坏的指标是处理问题的复杂程度。
首要的关系不是智能和事物的关系，而是：智能就是事物的关系，智能把每一物拥入存在并保持在存在里，就此而言，智能本身即是关联，不考虑因果的关联。
狭义的智能有时空性（如人工智能），要求在资源有限的情况下适应性地处理信息；广义的智能则没有时空性（如智慧），用无限的材质方法去达到目的——这种有无时空的跨界也是智能很难被定义的原因之一。
人们解释世界常常是秩序（时序）的，但理解世界往往不是如此，改造世界更不是这般!智能提供了使现实在其可能性中显现的“逻辑空间”。
智能使得“可能性优先于现实性”出现了，然后把世界转变成了一个可能的世界，同时又实现了新的现实性。
从这个意义上说，智能就是现实可能性的能力。
智能是由最小的知觉所触发的适应性交互行为。
这种行为的缔造者不是人脑，也不是人，而是由人物环境系统相互作用产生的。
这种行为在自然和日常中得到体现。
知觉是身体感觉和交互行为产生出的关系。
所有关涉事物或事实的智能基准点就是“我”的存在，“我”的概念包括了身体、行为、意识、语言、秩序、关系、机制机理等方面，事实上，这个世界是由“我”构建生成的，所有的交互都是以个性化出现的，涉及到外部的事物变化也是个性化的理解，随着“我”的消失，这些变化就会变化，进而由新“我”一切态势，其中应该有旧“我”的痕迹。
创造性的本质和源泉就是个性化的“我”。
“我”从幼儿到儿童到青年到成人就是从无智~意智~情智~理智的过程，也即从本能到智能的过程，这个演化过程可以粗略地用这样一组类比来体验一下：照猫画猫，照猫画虎，照猫画豹，照猫画狗，照猫画鹿，照猫画马，照猫画猴，照猫画人，照猫画外星人…啥也不照就成啦。
这是一个从形式到内容再到价值的过程，个性化具有语义形态，大众化具有语法模式，而连接两者的就是适用的语用情境。
智能是顺势而为，天地人、人机环的合一；智能同时又可逆势而为，一刀切，出奇制胜（明知不可为而为之）。
智能是关系主观的建构，智能同时也是对客观存在的反映，是一种主客观融合的产物。
所谓对客观存在的描述实际上就是把人物（机）环境系统之间的交互关系梳理清楚、分析干净。
仅以当前的数学模型确实很难，有不完备的成分在。
从这个意义上说，大家对智能的突破期待，实际上是对崭新描述方法和手段的渴望。
尽管主客观二元划分的方法虽然为人类提供了不少解释世界的便利，但同时也为改造世界设置了一定的障碍，如何打破之（比如除了主客体之外设立第三体角度），可能是未来的一个突破方向吧！当前的智能本身就不是单独的科学或数学或哲学或人文能解决的一个学问。
比如说数学，现在的数学可以比较好比较精确描述物理对象，但是比较难描述复杂过程。
未来的智能本身也不是以后的某个学科单独能解决的一个学问。
它本质是复杂性问题，需要多领域的不断地交叉融合。
当然，通过一些学科的努力会取得一些进步，但这些进步也许会造成一些隐形的退步或阻碍，简而言之——进步的退步。
二从某种意义上说，人类文明是一个人类对世界和自己不断认知的过程，所谓认知就是对有用的数据---信息进行采集过滤、加工处理、预测输出、调整反馈的全过程。
自学习系统就是系统具有能够按照自己运行过程中的经验来改进控制算法的能力，它是自适应系统的一个延伸和发展。
自学习系统理论也是用于工程控制的理论，它有“定式”和“非定式”两个方面。
前者是根据已有的答案对系统工作状态做出判断来改进系统的控制，使之不断趋近于理想的算法。
后者是通过各种试探、统计决策和模式识别等工作来对系统进行控制，使之趋近于理想的算法。
一般而言，人、机、环境（自然、社会）等构成特定情境的组成成分常常会发生快速的变化，在这种快节奏的态势演变中，由于没有充分的时间和足够的信息来形成对态势的全面感知、理解，所以准确对未来态势的定量预测可能会大打折扣（但应该不会影响对未来态势的定性分析）。
大数据时代，对于人工智能系统而言，如何在充分理清各组成成分及其干扰成分之间的排斥、吸引、竞争、冒险等逻辑关系的基础上，建立起基于离散规则和连续概率，甚至包括基于情感和顿悟的、反映客观态势的定性定量综合决策模型越发显得更为重要，简言之，不了解数据表征关系（尤其是异构变异数据）的大数据挖掘是不可靠的，建立在这种数据挖掘上的智能预测系统也不可能是可靠的。
另外，在智能预测系统中也时常面对一些管理缺陷与技术故障难以区分的问题，如何把非概念问题概念化？如何把异构问题同构化？如何把不可靠的部件组成可靠的系统？如何通过组成智能预测系统之中的前/后（刚性、柔性）反馈系统把人的失误/错误减到最小，同时把机和环境的有效性提高到最大？对此，1975年计算机图灵奖及1978年诺贝尔经济奖得主西蒙（H.A.Simon）提出了一个聪明的对策：有限的理性，即把无限范围中的非概念、非结构化成分可以延伸成有限时空中可以操作的柔性的概念、结构化成分处理，这样就可把非线性、不确定的系统线性化、满意化处理（不追求在大海里捞一根针，而只满意在一碗水中捞针），进而把表面上无关之事物相关在了一起，使智能预测变得更加智慧落地。
深度态势认知的含义是“对态势感知的认知，是一种人机智慧，既包括了人的智慧，也融合了机器的智能（人工智能）”, 是能指+所指，既涉及事物的属性（能指、感觉）又关联它们之间的关系（所指、知觉），既能够理解事物原本之意，也能够明白弦外之音。
它是在以Endsley为主体的态势感知（包括信息输入、处理、输出环节）基础上，加上人、机（机器、机制、机理）、环境（自然、社会）及其相互关系的整体系统趋势分析，具有“软/硬”两种调节反馈机制；既包括自组织、自适应，也包括他组织、互适应；既包括局部的定量计算预测，也包括全局的定性算计评估，是一种具有自主、自动弥聚效应的信息修正、补偿的期望-选择-预测-控制体系。
深度态势认知是一种自组织自适应的融合机制，即：融智合能，融情合意，融学合习，融形合神，融慧合通，融态合势，融科合艺，融文合教，融人合机，融环合境……。
从某种意义上讲，深度态势认知是为完成主题任务在特定环境下组织系统充分运用各种人的认知活动（如目的、感觉、注意、动因、预测、自动性、运动技能、计划、模式识别、决策、动机、经验及知识的提取、存储、执行、反馈等）的综合体现。
既能够在信息、资源不足情境下运转，也能够在信息、资源超载情境下作用。
正常的深度态势认知不是单次就能实现的，它需要根据任务或情境需要不断的循环迭代以满足要求。
三表面上，人机融合智能问题是一个现代科学技术问题，同时也是一个古老的伦理问题。
伦，字典里常常有四种解释：1辈，类。
2人与人之间的关系。
3条理，次序。
4姓。
伦理，就是指的就是人与人以及人与自然的关系和处理这些关系的规则。
人们往往把伦理看作是对道德标准的寻求。
道德是后天养成的合乎行为规范和准则的东西。
它是社会生活环境中的意识形态之一，它是做人做事和成人成事的底线。
它要求我们且帮助我们，并在生活中自觉自我地约束着我们。
假如没有道德或失去道德，人类就很难是美好的，甚至就是一个动物世界，人们也就无理性无智慧可言。
伦理道德的最现实作用就是使人对事物产生价值观，而这价值观恰恰是产生意向（should）和存在（being）的主要源泉，意向性是意识的基础、存在是规律的反映，人类智能的根本就在于此：：“德化情，情生意，意恒动。
”“意恒动，识中择念，动机出矣。
”传统逻辑学规范的对象是一种可自控的推理活动。
作为对于逻辑学奠基于伦理学之上的一个基本论证，皮尔士强调：“就其一般特征来看，推理现象类似于那些伦理道德活动的现象。
因为，推理本质上乃处于自控状态下的思想，正如道德活动乃处于自控状态下的活动一样。
实际上，推理是受控活动的一种，因此必然带有受控活动的本质特征。
虽然由于教士专门负责让你们记住，推理现象并非像道德现象那样为你们所熟知，但是，如果你们关注推理现象，你们可以很容易看到，一个得出理性结论的人不仅认为它是真的，而且认为每一类似情况下的推理同样正确。
如果他没有这样认为，他的推断就不能称为推理。
它不过是他心中出现的一个想法，他无法抗拒地认为它是真的。
而由于没有经受任何检查或控制，它并不是被有意认可的，并不能称为推理。
”这里核心的论证结构是：任何可判定好坏的行为都必须是可自控的，逻辑学以区分推理好坏为主要任务，所以作为逻辑规范对象的推理必须是可自控的活动。
作为人造的机器、机制而言，其本质必然是可自控的活动结果，而人的则未必完全是逻辑自控的，人机融合智能更不是逻辑的自控推理活动。
人机融合智能是一种新型智能形式，它不同于人的智能、也不同于人工智能，是一种跨物种越属性结合的下一代智能科学体系。
如果说真就是Being，善就是Should，美就是Being+Should的融合；假设机就是Being，人就是Should，那么人机就是Being+Should的融合。
同时，人机融合智能也是东西方文明的共同结晶体现。
一般而言，东方文明对于智能的追求永远是“反求诸己”，企图打破人自身思维的界限而达到超越性的智慧；西方则是追求借助外力计算实现超越，计算即要求有穷，或者至少极限存在being，函数收敛。
而针对无穷发散式的问题，也就是应该should的问题，人工智能很难跨出聚合这一步：人可以超越机，形成人机；机则不能超越人，形成机人。
而人机融合智能则能跨出这一步：人的意向性可以灵活自如地帮助人机协调各种智能问题中的矛盾和悖论。
四人机融合智能，即人把一部分智能存储于机中，然后结合那部分不能存储于机的智能，形成超越人的一种1+1>1的混合智能。
人的感觉常常是嵌套混合贯通联合的，视觉里包含着听觉触觉嗅觉和味觉，机器的信号采集／数据输入则是单纯唯一独立分离的，各种通道模态之间没有融合交叉。
人与机的感觉秩序大相径庭，刺激与数据、信息与信号差异太大。
对人而言，未感觉到的刺激往往被隐藏在感觉到时刺激里，进而形成无意识感觉或下意识感觉。