智能是人类知识产生的吗?还是通过搜索和学习获得的呢?抑或是知识+搜索+学习得到的?智能主要表现在可能性的大小上而不仅是现实性吗?
Rich Sutton反对传统人工构建知识的方法,比如知识表示或手动构建的启发式函数,他认为痛苦的教训是基于历史的观察,即:1)人工智能研究人员常常试图将知识构建到他们的智能体中;2)从短期来看,这总是有帮助的,而且对研究人员来说是个人满意的,但是从长远来看,它会停滞不前,甚至会阻碍进一步的进展;3)通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法,可能会最终取得突破性的进展。
一、元知识的概念
元知识的定义
目前对元知识的定义,在学术界还没有一个严格的概念。通常来说,元知识就是“关于知识的知识”。
元知识可用来描述一类知识或知识***所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题;而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识, 是管理、控制和使用领域知识的知识。
元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的,就不能学习和认知基本的知识,元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统,自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。
二、知识的分类
布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作,他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域,其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。
布鲁姆认知目标分类诞生几十年来,对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。
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