智能是指对具备感知、记忆、学习、表达、思考、规划、相应特征物体的总称。从上述定义出发,生物、特别是动物都是智能体。
       人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学

2.1.1 数据 数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。 数据是一种客体存在,并随着文明的发展而不断扩大和变化。以前并不是数据的,但现在看来都已经变成了数据内的范畴,比如在互联网出现之前,文字并不被认为是数据,但是互联网出来以后,通过将文字进行电子化储存,因此成了可以计算的文本,这就涉及到自然语言处理技术。甚至包括我们聊天记录、网页内容、打电话记录、用户生存内容(UGC)、论坛评论,购物数据,社会关系,行程记录等等都是数据内容。数据也经历了从结构化到非结构化的转变,而且非结构化数据中蕴含这更大的价值。 从人工智能知识表示的角度出发,数据是符号的组合。

2.1.2 信息 信息是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映,是客观事物之间相互联系和相互作用的表征,表现的是客观事物运动状态和变化的实质内容。 信息是结构化的数据。所谓结构化,是多个数据依据内在的连接,组成的一个数据整体。因此,信息区别与数据,信息是能被直接理解的数据。而普通数据的理解需要通过分析过程才能完成。信息具备确定性, 信息奠基人香农(Shannon)认为"信息是用来消除随机不确定性的东西"。 信息,指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象,泛指人类社会传播的一切内容。人通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物,得以认识和改造世界。在一切通讯和控制系统中,信息是一种普遍联系的形式。1948年,数学家香农在题为"通讯的数学理论"的论文中指出:"信息是用来消除随机不定性的东西"。创建一切宇宙万物的最基本万能单位是信息。 从认识智能知识表示的角度出发,信息是命题的实体化。 信息是数据,简单的说信息是有用的数据。信息是对世界人和事等描述,它比数据更加抽象。信息是隐藏在数据背后的规律,需要人类的挖掘和探索才能够发现。比如地球的面积和质量,物理学中的参数,圆周率等。同时,信息与数据一个显著的不同是信息能被广泛的理解,而数据却不一定具备此特征。比如网络上传输的信号,是数据,但却不是信息,因为不能广泛的被人所理解。所以,简单的说,信息是能被人广泛理解的有用结构化数据。 2.1.3 知识 知识是人类的认识成果,是高度结构化的信息。来自社会实践。其初级形态是经验知识,高级形态是系统科学理论。知识就是概念之间的连结。它是概念的内容的一个方面。概念的内容的另一个方面,就是与直观之间的连结。我们构造概念的目的归根结底是为了把握直观。因此,概念与概念之间必需彼此连结形成知识。有了知识才有力量,才能去把握直观。知识是个体通过与环境相互作用后获得的信息以及组织。按现代认知心理学的理解,知识有广义与狭义之分。广义的知识可以分为两类,即陈述性知识、程序性知识。’
    2.1.3.1 陈述性知识 陈述性知识是描述客观事物的特点及关系的知识,也称为描述性知识。人类已经提出了不少的知识表示解决方案,并且依据知识表示,形成了各种各样的应用,一般统称为知识图谱。陈述性知识按到从简单到复杂:划分为符号、度量、特征、概念、事实、规则
    2.1.3.2 程序性知识 程序性知识是一套关于办事的操作步骤和过程的知识,也称操作性知识。这类知识主要用来解决"做什么"和"如何做"的问题,可用来进行操作和实践。 云平台将程序性知识分为演绎推理知识、归纳推理知识、技能知识三类。程序性知识在大部分情况下,是可以用文字来进行说明的,因此程序性知识也是可以学习的,但程序性知识的学习一般需要配合实践才能更好的掌握。程序性知识与陈述性知识不同。陈述性知识只有掌握以后,就可以直接使用。但程序性知识掌握以后,一般还需要具备一些外部条件,或经过思考才能真正解决问题。 云平台对程序性知识的管理不是停留在简单的提供内容,而是提供一个手段,将程序性知识固化在云平台,具备解决实际问题的能力。程序性知识首先都是在应用一个贴定的场景,都需要一个推理过程。技能知识则还需要一定执行过程。为此,云平台推出了应用场景、算法、命令三个概念,用于程序性知识的管理。程序性知识的调度与运用,能为平台用户提供解决问题的信息和方案,是真正实现用户价值的核心和关键。
     2.1.3.2.1 演绎推理知识 演绎推理(Deductive Reasoning)是由一般到特殊的推理方法。与"归纳法"相对。推论前提与结论之间的联系是必然的,是一种确实性推理。运用此法研究问题,首先要正确掌握作为指导思想或依据的一般原理、原则;其次要全面了解所要研究的课题、问题的实际情况和特殊性;然后才能推导出一般原理用于特定事物的结论。包括三段论、假言推理和选言推理、关系推理等。 演绎推理是云平台人工智能的核心实现。平台上实现的演绎推理的知识主要有数理统计和商业规划两类。对每一个业务规则,都单独封装成一个算法类,输入是应用场景,输出则是信息。这些算法类有云平台统一管理和调度。
  2.1.3.2.2 归纳推理知识 归纳推理是一种由个别到一般的推理。由一定程度的关于个别事物的观点过渡到范围较大的观点,由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。自然界和社会中的一般,都存在于个别、特殊之中,并通过个别而存在。一般都存在于具体的对象和现象之中,因此,只有通过认识个别,才能认识一般。人们在解释一个较大事物时,从个别、特殊的事物总结、概括出各种各样的带有一般性的原理或原则,然后才可能从这些原理、原则出发,再得出关于个别事物的结论。这种认识秩序贯穿于人们的解释活动中,不断从个别上升到一般,即从对个别事物的认识上升到对事物的一般规律性的认识。例如,根据各个地区、各个历史时期生产力不发展所导致的社会生活面貌落后,可以得出结论说,生产力发展是社会进步的动力,这正是从对于个别事物的研究得出一般性结论的推理过程,即归纳推理。显然,归纳推理是从认识研究个别事物到总结、概括一般性规律的推断过程。在进行归纳和概括的时候,解释者不单纯运用归纳推理,同时也运用演绎法。在人们的解释思维中,归纳和演绎是互相联系、互相补充、不可分割的。 云平台对归纳推理也是采用算法的方式实现,输入是信息集合,输出的是用于演绎推理的知识。
    2.1.3.3 策略性知识 策略性知识是指学习者在学习情境中对任务的认识、对学习方法的选择和对学习过程的调控。它是由学习方法、学习调控和元认知等要素构成的监控系统。策略性知识作为一种特殊的程序性知识日益引起心理学家和教育家的关注。 从知识分类的观点看,策略性知识也属于程序性知识的范畴,其实质也是一套如何学习、记忆、思维的规则和程序,它控制着人的学习、记忆和思维活动 策略性知识是一种较为特殊的程序性知识。它是关于认识活动的方法和技巧的知识。例如,"如何有效记忆?""如何明确解决问题的思维方向?"等等。 策略性知识作为知识的高级形态,是彩虹智慧物联网云平台的下一个目标。策略性知识又称为元知识,是关于知识的知识。

2.1.4 智能 智能则是运用知识,解决问题的能力,智能的表现形式由感知、认知、表达、记忆、学习、推理、规划、执行等。智慧则主要是对获取知识、运用知识能力的度量,并不包括具体的解决问题的   能力。其中的感知、表达、执行属于解决问题的范围,不包含在智慧的范畴。一个智能系统一定是一个拥有知识的系统,但智慧系统因为不需要解决问题,因此,可以不拥有知识。比如说一个知识渊博的人,一定是一个智能的人,但不一定很智慧。但一个聪明智慧的人,不一定需要拥有很多知识,但却能提出解决问题的新方案,即能创造知识。智慧不能脱离智能而独立存在,一个没有感知、表达、执行能力的系统不可能是一个智慧系统。 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,需要具备知识表示、知识获取、知识的能力。一个人工智能系统并不需要具备所有的智能特征,但至少需要具备两个以上特征的系统,才被称为人工智能系统。现在人工智能应用最活跃的一个特征是认识,特别是图像识别。 智慧物联网是一个智慧系统,而不是智能系统。因为智慧物联网并不包含传感器和执行器部分。同时,智慧物联网相比于现在流行的人工智能应用,具备完整的智慧特征。当然,相对于阿尔法狗等人工智能系统,智慧物联网的学习能力和创造知识的能力还有待提高,因此,智慧物联网现在还是一个弱人工智能系统,创造知识的能力还比较弱。但物联网却是一个完整的智慧系统,运行在彩虹智慧物联网云平台的物联网应用,是一个完整的智能系统。 符号 度量 特征 概念 信息 规则 演绎推理 归纳推理 命令 行为知识 感知 对外部世界进行度量,并用符号进行表示 认知 根据感知关联到各种和概念 表达 将知识传递该外部世界 记忆 对信息进行存储 对行为知识进行存储 学习 获取知识 获取知识 获取知识 获取知识 推理 运用演绎推理,得出特征和信息的过程 思考 创造新知识过程 规划 根据信息形成命令的过程 执行 运用行为知识达到目标的过程
    2.1.4.1 感知 感知即意识对内外界信息的觉察,感觉,注意,知觉的一系列过程。感知可分为感觉过程和知觉过程。 感觉过程中被感觉的信息包括有机体内部的生理状态,心理活动,也包含外部环境的存在以及存在关系信息。感觉不仅接受信息,也受到心理作用影响。 知觉过程中对感觉信息进行有组织的处理,对事物存在形式进行理解认识。 感知从外部世界获取信息的过程。包括感和知两个过程。感是从外部世界获取获取信号的过程;知则是对获取信息进行处理,是一个从数据从知识的转换过程。对外部信号的处理结果可以划分为区分概念实体和信息。即知道是什么,或者某个物体的特征度量,即获取信息。感属于智能范围,知属于智慧范畴。
   2.1.4.2 表达 表达是将思维所得的成果用语言语音语调、表情、动作等方式反映出来的一种行为。表达以交际、传播为目的,以物、事、情、理为内容,以语言为工具,以听者、读者为接收对象。表达输入智能范畴,本质是知识的输出。对一个物体智能程度的衡量,很大程度是通过表达来进行的。
   2.1.4.3 记忆 记忆是人脑对经验过事物的识记、保持、再现或再认,它是进行思维、想象等高级心理活动的基础 。 记忆的基本过程是由识记、保持、回忆和再认三个环节组成的。识记是记忆过程的开端,是对事物的识别和记住,并形成一定印象的过程。保持是对识记内容的一种强化过程,使之能更好地成为人的经验。回忆和再认是对过去经验的两种不同再现形式。记忆过程中的这三个环节是相互联系、相互制约的。识记是保持的前提,没有保持也就没有回忆和再认,而回忆和再认又是检验识记和保持效果好坏的指标。由此看来,记忆的这三个环节缺一不可。记忆的基本过程也可简单的分成"记"和"忆"的过程,"记"包括识记、保持,"忆"包括回忆和再认 [4] 。人的记忆分为瞬时记忆和长久记忆,中间有一个忘记过程。 信息加工理论认为,记忆过程就是对输入信息的编码、存储和提取过程。只有经过编码的信息才能被记住,编码就是对已输入的信息进行加工、改造的过程,编码是整个记忆过程的关键阶段 。
  2.1.4.4 学习 学习是获取知识的过程。获取知识的途径由三种,天生赋予、外部获取或自我领悟。生物智能都具备上述三种获取知识的手段。人与动物在知识获取的区别是动物的知识主要依靠天生赋予,而人类的知识主要通过外部获取和自我领悟。 学习,是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识或技能的过程。学习分为狭义与广义两种: 狭义:通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程,是一种使个体可以得到持续变化(知识和技能,方法与过程,情感与价值的改善和升华)的行为方式。例如通过学校教育获得知识的过程。 广义:是人在生活过程中,通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的行为方式。
  2.1.4.5 推理 推理是由一个或几个已知的判断(前提)推出新判断(结论)的过程。 按推理过程的思维方向划分,主要有演绎推理、归纳推理和类比推理。 2.1.4.5.1 演绎推理 演绎推理(Deductive Reasoning)是由一般到特殊的推理方法。与"归纳法"相对。推论前提与结论之间的联系是必然的,是一种确实性推理。运用此法研究问题,首先要正确掌握作为指导思想或依据的一般原理、原则;其次要全面了解所要研究的课题、问题的实际情况和特殊性;然后才能推导出一般原理用于特定事物的结论。包括三段论、假言推理和选言推理等. ②它是前提蕴涵结论的推理; ③它是前提和结论之间具有必然联系的推理。 ④演绎推理就是前提与结论之间具有充分条件或充分必要条件联系的必然性推理. 2.1.4.5.2 归纳推理 它是由特殊的前提推出普遍性结论的推理。实质是从已有的信息中得出新知识的过程。归纳推理有以下几种类型:1.完全归纳法,2.不完全归纳法,3.简单枚举法,4.科学归纳法5.挈合法(求同法),6.差异法(求异法),7.共变法,8.剩余法。 2.1.4.5.3 类比推理 它是从特殊性前提推出特殊性结论的一种推理,也就是从一个对象的属性推出另一对象也可能具有这属性。 2.1.4.6 预测 预测是指在掌握现有信息的基础上,依照一定的方法和规律对未来的事情进行测算,以预先了解事情发展的过程与结果。主要的预测方法有(1)移动平均预测法(简单移动平均、二项移动平均、三项移动平均);(2)指数平滑预测法(简单指数平滑、二项指数平滑、三项指数平滑、温特斯指数平滑);(3)趋势外推预测法;(4)回归预测法;(5)灰色预测法;(6)移动自回归预测法(ARIMA)。 预测从信息的角度来看,是对已有的信息运用一定的变化法则,进行改变,然后再运用演绎推理方法,得出新信息的过程,本质还是对知识的演绎推理。 2.1.4.7 执行 规划,意思就是个人或组织制定的比较全面长远的发展计划,是对未来整体性、长期性、基本性问题的思考和考量,设计未来整套行动的方案。规划本质上还是一种演绎推理过程,不过是需要考虑的信息量更大,推理的复杂程度更高。 2.1.5 数据、信息、知识、智能相互关系 先相互依赖关系来看,数据是信息的表现形式,同时,数据也是陈述性知识中符号的组合。信息是结构化的数据,同时也是有用的数据,符号通过用谓词表达式来表示信息;同时,对人类普遍有用的正确信息则归入事实知识。同时,信息是推理性知识的输入和输出,或者说知识是对信息的处理方法;同时,信息还是规则、命名的出发点和基础。即规则是对信息的一种认知,而命名则对对信息的一个动作。智能需要在获取信息的前提,运用知识来解决来问题,智能是对知识表示、知识获取、知识应用的一种度量。 数据 信息 知识 智能 数据 信息 信息是能被人理解且有用的数据 正确并且普遍有用的信息是百科知识,信息是程序性知识的加工对象 智能是获取信息,运用知识,对外界作出正确对象的能力。 知识 知识来源于数据,数据是符号的组合 智能是关于知识的科学,研究如何解决知识表示、知识获取和知识应用 智能
 2.1.6 知识图谱 彩虹智慧物联网对知识图谱的理解为知识之间的关系的一种表示,以及基于知识之间关系建立的应用。 智能与知识关系 智慧解决方案