【摘 要】
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当前人工智能的学习模式主要以数据驱动为主要手段，以深度神经网络为主流的机器学习算法取得了显著进展。但是这种数据驱动的人工智能手段依然面临数据获取成本高、可解释性弱、鲁棒性不强等不足。该文认为在现有机器学习算法中引入先验假设、逻辑规则和方程公式等知识，建立数据和知识双轮驱动的人工智能方法，将推动更通用计算范式的变革创新。该文将可用于引导人工智能算法模型知识归纳为4种——逻辑知识、视觉知识、物理定律知
【基金项目】
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国家自然科学基金（62037001）； 中国工程科技知识中心（CKCEST）；
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当前人工智能的学习模式主要以数据驱动为主要手段，以深度神经网络为主流的机器学习算法取得了显著进展。但是这种数据驱动的人工智能手段依然面临数据获取成本高、可解释性弱、鲁棒性不强等不足。该文认为在现有机器学习算法中引入先验假设、逻辑规则和方程公式等知识，建立数据和知识双轮驱动的人工智能方法，将推动更通用计算范式的变革创新。该文将可用于引导人工智能算法模型知识归纳为4种——逻辑知识、视觉知识、物理定律知识和因果知识，探讨将这些知识与现有数据驱动模型相互结合的典型方法。
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