目录1. 定义1.0 模式识别 ：1.1 机器学习：1.2 计算机 视觉：2. 联系2.0 模式识别 vs 机器学习:2.1 模式识别 vs 计算机 视觉:3. 参考链接： 1. 定义 1.0 模式识别 ： The field of pattern recognition is concerned with the automatic discovery of regularities in data ...

人工 智能 是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、 模式识别 、专家知识 系统 、 智能 机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、 模式识别 、专家 系统 、机器翻译四个方面的人工 智能 的日常生活应用。  　　一、符号计算 ...

认知科学是涉及认知、感知、思考等人 类 认知心理的 学科 ，人工 智能 是指利用 计算机 技术对 智能 的研究和应用。认知科学方面的知识与现有人工 智能 的结合，可以使人工 智能 更加接近人 类 智能 ，从而实现更高效、更准确的 智能 应用。 在认知科学方面，研究人员研究人 类 认知过程中神经机制和认知流程，这为人工 智能 研究提供了宝贵的参考。现有的人工 智能 算法仍然是基于 计算机 程序实现的规则和命令，通过结合认知科学的理论，可以使得人工 智能 更加接近人 类 思维，不断提高其 智能 水平。 一方面，认知科学的研究可以帮助改进机器学习算法。机器学习是人工 智能 技术的重要分支，主要利用大数据来训练机器，让机器能够“学习”数据中的规律，这样机器才能对新数据进行预测和分 类 等处理。然而，机器学习也有其局限性，例如它难以处理那些对人 类 来说是自然和直观的输入（例如视觉识别和自然语言理解）。 因此，深度学习和模型压缩等技术的出现使得机器学习更接近真正的人 类 智能 。在深度学习中，人工神经网络被引入，来模拟人 类 的神经网络，这使得机器能够更加准确地学习数据中的规律，实现更加精准的预测和分 类 等操作。另外，模型压缩利用知识蒸馏的方法，可以将大型神经网络转化成小型神经网络，进而减小神经网络的计算复杂度，使得机器可以在处理大规模的数据时，更加高效。 另一方面，认知科学的研究可以改进自然语言处理和对话 系统 。人 类 的自然语言处理是在人 类 的语言、知识和经验的基础上进行的，而人工 智能 的自然语言处理不仅需要学习精准的语法表达，还需要理解语言的意义、语境和情感等方面。目前，自然语言处理技术已经发展得比较成熟，但是在情感识别和语义理解等方面还需要进一步地深入研究，结合认知科学的研究成果，使得机器更加接近人 类 智能 。 同时，对话 系统 是人工 智能 应用的重要领域之一，目前已经出现了很多针对特定领域的对话 系统 。将认知科学的研究结果与对话 系统 的开发相结合，可以使得对话 系统 更加灵活、 智能 和自然，更贴近人 类 对话的体验。 综上所述，将认知科学方面的知识与现有人工 智能 相结合，可以使得人工 智能 更接近人 类 智能 ，实现更加高效、准确和灵活的 智能 应用。未来，人工 智能 技术的发展将与认知科学方面的研究密不可分，共同为人 类 创造更加 智能 、人性化的技术。