1.丫丫陕西麻将这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【69174242】

2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【69174242】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

本期导读

人工智能，就是人造智能，从其自身含义来看，也就是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类或者其他生物体智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，其研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）（Woniu，2021）。目前，基于大数据的深度学习人工智能主流范式与强人工智能有着本质的区别，人工智能的硬件基础——计算机，其计算能力依然受限，机器学习算法基本上还是基于数理统计的框架。发展新的人工智能，需要在基础理论领域取得突破。

人工智能的发展融合了许多学科，同时也在科学和技术的发展中发挥着越来越大的作用。

从图1-1中可以看出，人工智能的研发内容包括人工智能基础和人工智能应用两个层面。人工智能的基础分为四个层次：第一层是哲学和伦理学，从哲学和伦理学层面探讨人工智能，就是要回答什么样的形式化规则或者形式化逻辑能够被用于推导出有效的结论，思维如何从物理的大脑中产生，知识来自何方，知识如何导致行动等问题。第二层是人工智能产生的生物结构和心理活动的基础，即认知科学中的认知神经科学和认知心理学。认知神经科学研究大脑是如何处理信息的，认知心理学研究人类和动物是如何思考和行动的等问题。第三层的基础学科包括许多自然科学学科，其中主要有数学、统计学、物理学、化学、生物学、医学等。什么是“能够被用于推导出有效的结论”的形式化规则或者形式化逻辑？什么可以被计算？我们如何用不确定的信息来推理？哲学给出了人工智能的一些基本思想，但是人工智能要跃升为真正的科学，需要在逻辑、计算和概率三个基础领域形成具有一定理论严密程度的数学形式体系。为了让人工智能获得成功，我们需要智能和人工制品两件东西，而计算机是被选中的人工制品，这就是第四层实现人工智能的技术层面的基础。因此，人工智能基础研究是一个多学科交叉的重大而复杂的课题，本书的研究没有涉及所有的层次，而是重点研究第二层和第三层自然科学基础中的部分内容，其他层的基础研究有待后续课题进一步研究。

人工智能第二层的基础学科是认知科学中的认知神经科学和认知心理学。人工智能研究的终极目标之一是创造出拥有类似甚至超越人类智能水平、可以灵活适应不同环境，同时可以解决各种问题的通用人工智能（强人工智能）系统。面对目前唯一已知的类似系统——人脑，搞清楚人脑究竟具备哪些功能，又是如何实现这些功能的，对人工智能的发展显然具有重要的基础性意义。第一，认知神经科学的发展不断为人工智能研究提出新的科学问题。第二，对生物智能的准确描述和测量可以为人工智能树立标杆。第三，认知神经科学发现的脑活动规律可能会直接启发人工智能产生新的方法和技术。第四，认知神经科学的研究结果有助于更好地评估和验证已有的人工智能技术。第五，认知神经科学和人工智能存在显著的协同性，二者的紧密结合将大大加速两个领域各自的发展。

认知神经科学对人工智能的发展做出了重要贡献，首先是对建立神经网络的贡献，这也是认知神经网络最著名的贡献。人工神经网络的灵感直接来源于生物神经元的结构与功能，如赫布学习规则（Hebbian Learning Rule）通过模拟神经元突触强度的可塑性，为神经网络的权重更新机制奠定了基础；卷积神经网络的视觉分层处理模仿了大脑视觉皮层的层级特征。其次是对学习机制的优化。强化学习的理论框架与大脑的多巴胺奖励系统存在关联，如时间差分学习（TD Learning）模型受到大脑奖赏回路的启发；稀疏编码等高效表征方式模拟了大脑的信息处理原则。最后是推动类脑计算与神经形态芯片的发展。脉冲神经网络试图模拟生物神经元的时序编码特性，推动低功耗人工智能硬件发展（如IBM的TrueNorth芯片为低功耗人工智能硬件提供了新范式）。虽然当前人工智能模型的能效比和泛化能力仍与大脑存在数量级差距，但认知神经科学将持续为人工智能提供新的发展方向（如注意力机制与大脑默认模式网络的关联）。

人工智能作为引领未来的战略性技术之一，需要认知心理学作为基础提供理论框架和研究成果的支撑。目前，在人工智能研究和应用中都非常活跃的语音识别、视觉识别、中文信息处理、自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等领域，认知心理学都发挥了重要作用。人工智能领域新算法的提出和发展，其中有很多是直接借鉴和模拟了人类的基本认知过程。在人工智能发展的过程中，许多人工智能的发现与大脑认知研究息息相关。20世纪五六十年代发展起来的认知心理学，也叫信息加工心理学，把人看成一个类似于计算机的信息加工系统，并以信息加工的观点，即从信息的输入、编码、传输、存取等过程来研究人的高级心理过程。认知心理学研究者对应地建立各种认知模型，进行计算机模拟（中国就业培训技术指导中心和中国心理卫生协会，2015）。认知心理学通过研究人类如何感知、学习、记忆、推理和决策，为人工智能提供了关键的理论框架和方法论指导。其核心意义在于将人类心智的抽象模型转化为可计算的人工智能系统设计原则，推动人工智能从“机械执行”向“类人智能”演进。当前的人工智能设计，大量参考了人的认知模型。在注意、编码、记忆等各个方面，计算机开始模仿真人的心理活动过程，一方面，通过这种仿真过程，帮助心理学家研究人的心理发展；另一方面，也推动了人工智能技术的进步。近年来，随着人工智能领域发展的加快以及领域复杂性的增加，许多研究者开始重新思考人工智能发展的方向。作为目前已知的唯一高级智能存在的证据，人脑的运行机制对人工智能研究具有非凡的意义。目前，该领域最为明显的发展趋势，就是脑启发的人工智能（brain-inspired AI）或类脑人工智能（brain-like AI）。人脑的表现明显优于人工智能，理解人类的认知功能机制有助于人工智能更好地发展。因此，认知心理学的研究与人工智能的研究是高度融合、互相交叉的。

数学相关学科是人工智能关键的支撑学科。众所周知，现在所谓的人工智能技术都是建立在数学模型之上的，从解释到实现都离不开数学，并且用到了现代数学的多个分支。当前人工智能面临着可计算性、可解释性、泛化性、稳定性和创造性等重大理论挑战。人工智能所面临的这些基础问题，其本质都是来自数学的挑战。机器学习是人工智能的重要分支，它主要用来从数据中挖掘有价值的信息，而数据本身是无意识的，它不能自动呈现出有用的信息。因此，机器学习首先要给数据一个抽象的数据再表达；然后基于数据再表达进行建模；最后估计模型的参数，也就是计算。机器学习的关键在于数据再表达学习。数据再表达既要适合后面的预测或者识别任务，也要适合计算。目前基于深度表示的数据逐层再表达遇到的挑战在于，要处理规模庞大的大数据可能导致过参数化，多层的表示结构导致问题高度非凸化。统计学为解决问题提供了数据驱动的建模途径，可以引入代数、几何与拓扑、概率论、随机分析、微分方程、图论、博弈论、统计物理学等数学理论或工具来研究人工智能的数学机理。无论从统计学角度还是数学角度来研究人工智能，其实际性能最后都要通过优化和计算呈现出来，最优化是人工智能基础模型和算法中的最重要的工具之一。

从数学来看人工智能，现在主要指机器学习，即人或者智能体通过与环境的交互来提升自身行为和解决问题能力的智能化操作。机器学习就是把这种智能形式化为数学公式，转换成计算机可以操作的算法和软件。进一步说，人工智能就是指机器能做人类智能能做的事情，也就是根据人们对人脑工作机制和人类认知方式的研究成果，了解人类智能的实质，建立相应的数学模型，利用一定的数据设计训练和求解算法，并用计算机软硬件来实现，从而生产出一种新的智能机器，能以与人类智能相似的方式做出反应，胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能实际上是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，其核心就是模型和算法，也就是分析、概率论、几何与拓扑、数理逻辑、统计学、优化、博弈论、计算等数学的相关学科及其分支理论的体现。

本文摘编自《中国人工智能基础研究2035发展战略》，“中国学科及前沿领域发展战略研究（2021—2035）”项目组编，标题和内容有调整。

科学人文在线，与您共同关注科技史、科技哲学、科技前沿与科学传播，关注人类社会的可持续发展，创造有价值的阅读！欢迎点赞、转发、留言讨论，我们将每月选取互动活跃、留言精彩的读者给与赠书奖励，公号对话框输入“赠书”，可了解赠书活动详情。联系邮箱：kxrw@mail.sciencep.com。

转载说明：申请转载请在文末留言或邮件联系，转载时请完整保留文章出处说明，未经同意不允许修改、删减文章，不允许添加与文章内容无关的信息及广告。

人工智能基础研究是人工智能持续发展的保证，是引领人工智能未来发展的必由之路。本书梳理了人工智能基础研究相关的主要学科领域及其在人工智能发展中的作用，论述了认知神经科学、认知心理学、统计学和数学各个分支（包括概率与随机分析、最优化、数理逻辑与自动推理、图论、博弈论、逼近论、几何与拓扑、统计物理学、科学计算）等学科领域在人工智能基础研究中的科学意义与战略价值、研究特点与发展规律、发展现状与发展态势，分析了当前人工智能的机理、数学建模、技术等面临的瓶颈，探讨了发展新的人工智能的理论方法，提出了未来人工智能基础研究的一些可能方向和方法以及面向2035年的发展思路与发展方向、政策建议等。

本书为相关领域战略与管理专家、科技工作者、企业研发人员及高校师生提供了研究指引，为科研管理部门提供了决策参考，也是社会公众了解人工智能基础研究领域发展现状及趋势的重要读本。

袁亚湘，男，博士，中共党员，1960年1月出生于湖南省郴州市资兴市，数学家，中国科学院院士、发展中国家科学院院士、巴西科学院通讯院士，美国工业与应用数学会会士、美国数学学会首届会士。现为中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国数学会原理事长、国际工业与应用数学联合会主席、全国政协常委、中国科协副主席。

本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问http://renzheng.thepaper.cn。

Android版

iPhone版

iPad版

沪ICP备14003370号

沪公网安备31010602000299号

? 2014-2025 上海东方报业有限公司