1.4智能科学与技术重点研究领域本节仅从五个方面来介绍智能科学与技术的重点研究领域，包括自然智能研究、机器感知研究、机器思维研究、机器行为研究和智能系统研究。1.4.1自然智能研究人类要发展科学与技术，寻求智能的本质和源泉，首先就将目标锁定在了人自身这种高级动物身上：人类大脑如何产生新想法？思维如何产生，又是如何运作的？意识缘何形成？什么是情感、感觉、想法？如果将人类大脑看成一台机器，那么这是否有益于我们设计出能够像人一样能理解、善思考、会工作的高级人工智能机器？近年来，各国都在加大投入，开展多学科交叉、多层次的脑与认知科学研究。美国、韩国、欧盟、日本、澳大利亚等国家和地区都积极布局各自的脑计划。中国的“脑科学计划”也早已经作为重大科技项目被列入“十三五”规划，创新地提出了脑认知功能的解析和技术平台为“一体”，认知障碍相关重大脑疾病诊治和类脑计算与脑机智能技术为“两翼”的“一体两翼”脑计划布局。脑科学是研究脑认知、意识与智能的本质与规律的科学。随着脑成像、生物传感、人机交互等新技术的不断涌现，必将有效推动自然智能研究领域，尤其是人类智能研究领域的跨越式发展。1.4智能科学与技术重点研究领域1.4.1自然智能研究1973年，英国爱丁堡大学人工智能系教授希金斯第一次在论文中使用“认知科学（Cognitivescience）”一词。认知科学研究对象为人类、动物和人工智能机制的理解和认知，研究范围包括知觉、注意、记忆、动作、语言、推理、思考乃至意识在内的各个层次和各个方面的人类的认知活动。因此，认知科学是研究人类认知的本质及规律，揭示人类心智奥秘的科学。大脑产生心智的过程被称为认知。从低级到高级的5个层级的心智和认知：神经层级、心理层级、语言层级、思维层级以及文化层级。在研究人类智能的同时，人们也在研究其它形式的自然智能，从中发现智能原理和本质、机制，发明各种各样的仿生智能算法，人们也在研究人类智能与人工智能之间的关系。思维移植、芯片植入、脑机接口、人机融合研究寄希望于整个世界的生物智能和非生物智能高度融合，成为一个功能强大的“人–机智能共生体”。或将大脑与互联网直接相连，提升人类智能甚至构建“全球超级大脑”，1.4智能科学与技术重点研究领域1.4.2机器感知研究1.智能体模型智能体（Agent）模型结构智能体通过传感器感知所处环境，并通过执行机构对该环境产生作用，智能体可是人，是机器，也可以是计算机程序。智能体结构虽然类似于行为主义提出的智能行为“感知–动作”模型，但智能体不仅需要知识表示，更需要思维推理，其在与周围环境的感知和交互作用下达到既定目标。人类利用眼、耳、手、脚、鼻和皮肤等器官感知环境、感知世界，继而实现对自然界的利用和改造。机器感知是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等。1.4智能科学与技术重点研究领域1.4.2机器感知研究2.机器感知技术机器感知：视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号，传给专用图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，抽取目标特征进行测量和判断。机器视觉涉及图像处理、模式识别、机械工程、自动控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术，等。机器听觉涉及声音采集、预处理、声源分离、去噪/增强、音频事件检测、提取或学习音频特征、声音分类、声音识别等。自然语言处理（NLP）包括自然语言理解、自然语言生产。机器触觉、嗅觉、味觉等，从传统的压力、温度、可燃或有毒气体等常规的传感器，到现代新型的红外、激光、光纤、雷达、紫外等种类的传感器，出现了大量新型传感器、新算法。“态势感知”技术研究，融合运用内部、外部的多维感知数据，进行未来发展趋势的预测分析，在网络安全态势分析、设备运维故障预警、市场前景评估、业务用户感知等得到了初步应用。1.4智能科学与技术重点研究领域1.4.3机器思维研究最早提出“机器思维”这一概念的人是图灵。1950年他在“计算机和智力”一文中讲到：“我相信在本世纪末……人们可以谈论机器思维而不会遭到什么反对”。1.机器思维标准1）费根鲍姆的标准。费根鲍姆认为：一项需要人依靠智力才能完成的工作，如果交给机器也能完成，就应该认为机器能思维。这是一种低级标准，按此标准，机器思维的确已是“现实”。2）图灵的标准。即图灵测试：如果一部机器，能在某些指定条件下模仿人把问题回答