道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。博弈智能是一种涉及感性（尤其是勇敢）更多的智能，在紧急态势迅速变化时，一个人由情感而非思维支配，因而理智需要唤起勇气素质，继而在行动中支撑和维持必要的理智。

0 引言

随着深度学习、强化学习等新一代人工智能技术的发展，其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物医疗领域及游戏博弈等方面取得很大的突破，人工智能在军事领域应用也愈加广泛，催生了军事智能的概念。军事智能与民用智能不同，它有复杂性，因而会衍生出比民用智能更多的花样和不规矩；军事智能与民用智能又相似，它也是智能科学的一部分，都是为用户—这个上帝服务的，只不过，民用智能是让人舒服，而军事智能则是让人不舒服而已。未来的战争很可能是军事智能和民用智能融合，还未开始就已经结束，因为所有的对抗可能性都已经失去了意义。同时各种军用系统是一个人机环境系统，其中涉及到复杂的人机交互及其相互关系的问题，单纯的人工智能与人类智能都不能使其发挥最大效能，人机智能的混合是其重要的发展方向。人所要解决的是“做正确的事”，机所要解决的是“正确地做事”。

准确地说，军事智能不仅包含科学和技术，还涉及许多非科学的领域，如人文社会、哲学艺术、宗教巫术等等，这从世界上最早的兵书——《孙子兵法》的英文名字可见一斑：The art of war，所以军事智能的难度应该就是智能的难度，是当前的民用智能很难企及的：当前的民用智能简单地说就是加了统计概率的自动化系统，缺少非合作博弈强度。未来军事智能的最优存在形态应该不是个体性的（比如异常先进的单平台武器），而是系统性的（网络性的），更有可能是横跨各人机环境系统体系性的（如跨不同网络的陆海空天网体系），并且该体系还会不断自主升级。有人认为通用智能就是人类能做到所有任务的能力，难的是怎么定义那种完全独立于以人类为中心的价值观和偏见的宽度。超级智能需要在主要的概念突破。这些很难预测，即便我们有了速度更快的机器也没啥用。机器目前还不能形成通用化的智能，它们的功能通常局限于某一领域。

如同民用智能没有共识的定义一样，军事智能除了应用领域比较明确之外，现在也没有共同一致的概念，将来可能也很难产生一致认同的概念，因为人本身就是一个极其不容易归纳概括的名词，凡是一涉及到人的行为，尤其是智能行为，更是变化莫测、莫衷一是、阴阳*、出其不意了。德国军事家克劳塞维茨把战争中多方的智能博弈看作不透明的理论——The theory of war，其实也谈到了军事智能的不确定性和模糊性，甚至是超出了人类认知之外的感叹。

即使世界再复杂，情境再捉摸不定，也总有蛛丝马迹般的端倪会出现。“第三次抵消战略”自2014年9月由美军提出以来,目前已进入全面实施阶段。美国国防部副部长沃克提出,自主学习、机器辅助人员作战、有人—无人作战编组、网络化半自主武器将是“第三次抵消战略”重点发展的五大关键技术领域。美军在2016—2018财年的国防预算中,持续加大对自主系统、情报数据分析、大数据分析、机器人、自动化及先进传感技术的投资强度。是否能研究出支撑技术应用的算法,提升人工智能、自主技术的水平,将成为决定上述各主要方向技术发展的关键所在。从众多公开信息分析不难看出，当前世界排名第一的美军对军事智能领域的重视程度也很高，其主要着力点两部分：一是机器学习，二是自主系统。机器学习就是形式化的（程序规范性的）代表，描述一个规则的事态；自主系统就是意向性（非形式化、事实经验性的）的特点，描述一个可能的事态。形式化推理就是将命题，逻辑联接符号化，然后规定变形规则，进行公式间的转化变形，就可以用来表达推理。非形式化的推理就是不借助符号，而是直接通过自然需要来进行语句间的变换。一开始这两个部分可能是各自为战，分头突进，但过不了多久，该研究的真实意图就会和未来科技的发展趋势越发一致起来：人机融合智能系统。这也说明了军事智能的可见未来既不是单纯的机器学习，也不是可爱的自主系统，而很可能是结合人机各自优势的融合智能，若凝炼成科学问题，本质上就是要回答认知和计算的关系问题。

道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍

• 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
  认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：www.weilaitec.com，www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。
  认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。