机器感知

来自计算思维百科
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机器感知是指通过传感器(如摄像机、麦克风、声纳等)的输入信号而对世界产生不同感官认知的能力。现在计算机系统已经能够通过摄像机"看见"周围的东西,通过麦克风"听见"外界的声音。这里计算机的视觉和听觉都是感知问题,都涉及到要对复杂的输入数据进行处理,有效的处理方法要求具有"理解"的能力,这要求大量有关感受到的事物的许多基础知识。

在人工智能中研究的感知过程通常包含一组复杂的操作过程,整个感知问题的要点是建立一个精炼的表示来取代难以处理的极其庞大的、未经加工的输入数据,这种最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。在视觉问题中,感知一幅景物的主要困难是候选描述的数量太多。有一种策略是对不同层次的描述做出假设,然后再测试这些假设,这种假设-测试的策略给这个问题提供了一种方法,它可应用于感知过程的不同层次上。此外假设的建立过程还要求大量有关感知对象的知识。感知问题除了信号处理技术外,还涉及知识表示和推理模型等一些人工智能技术。