在传统的机器学习研究中,数据空间与知识空间分离表达、计算机的信息处理过程与人脑的认知处理过程不一致,成为了当前人工智能研究需要解决的核心关键问题.本文从认知计算的角度,回顾分析了基于多粒度认知的智能计算研究的发展历史轨迹,介绍了该领域的研究现状,提出了多粒度认知计算、可解释的认知机器学习、脑认知的智能计算辅助等该领域的三个前沿研究方向,探讨了在多粒度认知启发下,这些智能计算研究的未来可能发展趋势.
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