基于因素空间的人工智能样本选择策略

• 作者: 崔铁军 李莎莎
• 来源期刊: 智能系统学报
• 关键词: 智能科学 因素空间 莫拉维克悖论 样本选择 策略研究 因素驱动 策略网络 人的思维
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能基础|Fundamentals of Artificial Intelligence
• 页码范围: 346-352
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|X913|C931.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.202003002

摘要

为解决人工智能中莫拉维克悖论提出的问题,基于因素空间思想提出一种人工智能样本选择策略.首先通过因素空间论证了莫拉维克悖论的证确定.其次论述了人的选择过程即是比较过程的论断.认为人选择样本需经过三次选择,分别为选择适合的因素、因素概念相和因素量化相,样本空间中样本在这三次选择中逐渐减少最终唯一.最终为实现策略,划分了研究对象,建立了选择策略层次结构,从而建立了人工智能样本选择策略网络模型.实例分析表明:过程中操作基本是因素及因素相的运算,之后才涉及少量的相测量和数据计算.该策略是人对样本的选择过程,也是人工智能样本选择应具备的策略.