李冠宇　黃映輝

摘要：本文從分析“智能”、“Intelligence”、“科學(xué)”、“技術(shù)”的語義入手，首先界定了“人類智能”、“人工智能”、“智能科學(xué)與技術(shù)”概念的內(nèi)涵，進而構(gòu)建了“智能科學(xué)與技術(shù)”的知識體系，繼之導(dǎo)出了“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育的課程體系。本文的討論取得了若干頗有新意的研究結(jié)論：真正與英文的Intelligence對應(yīng)的是中文的“智”；“智能”是“智的能力”的簡稱；“智能”應(yīng)該是“能智”；智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系由兩個理論和四種技術(shù)構(gòu)成，據(jù)此決定了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教育應(yīng)該設(shè)置的六門主干課程。

關(guān)鍵詞：智能；智能科學(xué)與技術(shù)；語義分析；知識體系；課程體系

中圖分類號：G642文獻標識碼：A

1引言

“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育意指將“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”傳授給本科生或研究生。構(gòu)建智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系通常有兩種途徑：(1)經(jīng)驗歸納法，從社會實踐和科學(xué)研究已經(jīng)獲得的知識集合中選擇出若干，認為這些知識應(yīng)該歸屬于“智能科學(xué)與技術(shù)”，且將其結(jié)構(gòu)化與系統(tǒng)化。(2)概念演繹法。追問“智能科學(xué)與技術(shù)”的確切含義為何，由此聯(lián)想其涉及的主要方面，概念推演形成的軌跡即是知識體系。兩種方法的結(jié)論應(yīng)是一致的。就實際操作而言，前者的主要環(huán)節(jié)是“選擇知識”和“搭建體系”，而“選擇什么”和“搭建成何樣”就與研究者的偏好相關(guān)，常出現(xiàn)觀點相左的情形；后者的主要環(huán)節(jié)是“明確語義”和“語義延伸”，能被稱為概念的東西總是成熟的，即已有大量的先前研究，對此人們的分歧較少，而從概念出發(fā)的語義延伸又是遵循演繹邏輯的，由此而得的知識體系就易被公認。

本文的研究采用概念演繹法，具體的討論依層次遞進展開，首先明確“智能科學(xué)與技術(shù)”的中文語義，其次討論該語義涉及的關(guān)鍵概念之內(nèi)涵，進而合成這些關(guān)鍵概念的具體內(nèi)容，繼之概括“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”，最后設(shè)計“智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教育的課程體系”。

2“智能科學(xué)與技術(shù)”的語義

盡管有邏輯上的先后，“科學(xué)”與“技術(shù)”通常被認為是并列的兩種人類文化活動?！爸悄芸茖W(xué)與技術(shù)”就應(yīng)被分為“智能科學(xué)”與“智能技術(shù)”。

智能是某種行為主體所具有的能力和所表現(xiàn)的行為。這種具有智能的行為主體目前(也許永遠)只有兩類：生物(其中主要是人類)和機器。若以人類代表生物，智能就有兩種表現(xiàn)形態(tài)，人類智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是對前者的模仿與延展。

科學(xué)是為了獲得所考察對象的知識體系，技術(shù)則是依據(jù)某種原理設(shè)計制造各種人工系統(tǒng)。由此，“人類智能科學(xué)”、“人工智能科學(xué)”、“人工智能技術(shù)”是無歧義的，而“人類智能技術(shù)”就不成立(確切地說，是間接地通過“人工智能技術(shù)”的方式表現(xiàn)出來)。

基于上述分析，“智能科學(xué)與技術(shù)”的語義由三部分構(gòu)成，“關(guān)于人類智能的科學(xué)”、“關(guān)于人工智能的科學(xué)”和“應(yīng)用人工智能的技術(shù)”。根據(jù)慣常的教育與研究分工，前者是心理科學(xué)領(lǐng)域的重點所在，后二者則是信息科學(xué)領(lǐng)域的前沿方向。目前國內(nèi)所開辦的“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育大多屬于理工科本科，其側(cè)重所在自然是“人工智能”。

支撐著“智能科學(xué)與技術(shù)”及其三部分構(gòu)成的關(guān)鍵概念是“智能”、“科學(xué)”與“技術(shù)”，對其進行深入剖析有助于推演出“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”。

3關(guān)鍵概念的剖析

3.1“智”對應(yīng)于Intelligence

漢語中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指認識的事物可以脫口而出。“知”添加了“曰”即為“智”，再清楚不過，“智，知而道出也”。智，就是人們?nèi)粘？谡Z中的“知道”。

英語中的Intelligence源于拉丁語的動詞intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl與legere(to choose)的合成詞，故它所表達的是“在推理基礎(chǔ)上的理解”。

可見，漢語的“智”關(guān)注知識(識，知也?！墩f文》)及其共享；英文的Intelligence則強調(diào)知識及其可靠來源。有所差異并不妨礙將不同文化系統(tǒng)中的這兩個概念對應(yīng)起來。

3.2“智”的派生詞

盡管語義十分貼切，卻不可將Intelligence直接漢譯為“智”。在現(xiàn)代漢語中，單字形式的名詞一般不用于表達抽象概念，因為單音節(jié)的高頻率使用在言語交流中難以通暢順口。通常都是采用雙字形式的名詞?！爸恰毙枰偬砑右蛔?。處理的辦法無非兩類，同義重復(fù)或附加意義。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”，一方面與“智”同義(知或謂之慧?！斗窖浴?，另一方面又與佛教名詞“般若”(Praina)相連，在中國的文化傳統(tǒng)中，佛是高深至上的，這樣，智慧的真理性就毋庸置疑。作為漢語詞匯的“智慧”固定下來之后，除了與英文的Intelligence相對應(yīng)，還與英文的wisdom(wise“聰明的”+dom“性質(zhì)或狀態(tài)”)相一致。更重要的是，wisdom就是希臘語的sophy，由此構(gòu)成了philosophia(英文philosophy)?！爸腔邸边B接著中國的佛教(與中國哲學(xué)相通)和西方的哲學(xué)。智慧是哲學(xué)層面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的簡稱。推敲其中的意味饒是有趣。作為物理學(xué)概念的“能”和“力”，二者是一種源流關(guān)系，因而在漢語的習(xí)慣中，“能”更本質(zhì)，“力”則外顯，暗含著有高下之分。這樣，智能有“智能人”、“智能機器”、“智能科學(xué)”等，智力則是“智力游戲”、“智力玩具”、“智力商數(shù)”等。層次的感覺是明顯的。智能和智力是科學(xué)層面的。

“智”的派生詞最常用的有三個：智慧、智能和智力，它們均可英譯為Intelligence，但在漢語中分別屬于三個層次，即哲學(xué)領(lǐng)域、科學(xué)領(lǐng)域(較高層次)和科學(xué)領(lǐng)域(較低層次)。

3.3關(guān)鍵概念的文化比較

將與“智”相關(guān)的中文概念和與Intelligence相關(guān)的英文概念進行對比，可看出中西方文化的相通與差異，有助于更深刻明晰地理解“智能”的語義。表1是基于英語概念的文化比較。從中可見，“智能”較高于“智力”在西方文化中表現(xiàn)為對現(xiàn)在分詞的偏愛。

表2是基于漢語概念的文化比較。英語的Intelligence可以籠統(tǒng)地表示漢語的“智、智慧、智能、智力”?，F(xiàn)限定“構(gòu)建智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”是一項科學(xué)研究(即不考慮“智慧”)，再用“智能”作為“智能”和“智力”的統(tǒng)稱，這樣，“智能”就成為將要繼續(xù)討論的唯一概念。

3.4智能之“能”

前已闡明，智能就是“智的能力”。這種能力究竟為何，學(xué)者們曾有過大量的討論。其中一種通俗簡潔的表述

是，智能包括四種能力：感知和理解的能力、思維與演繹的能力、學(xué)習(xí)與積累的能力、適應(yīng)環(huán)境的能力。

3.5科學(xué)及智能科學(xué)

漢語中的“科學(xué)”，本義是“劃分等級之學(xué)”，反映出在古代能將事物合理地區(qū)別開來已經(jīng)是了不起的學(xué)問了。英語中的science源于拉丁語動詞scire(to know)的現(xiàn)在分詞sciens，意思是knowledge。人類想要知道什么?客觀事物的規(guī)律也。科學(xué)是人類的一種有目的的活動，首先認知科學(xué)事實，進而上升為科學(xué)規(guī)律，最后組織成科學(xué)理論。將之套用于“智能”，智能科學(xué)就是，認知智能事實、歸納智能規(guī)律、總結(jié)智能理論。

3.6技術(shù)及智能技術(shù)

漢語中，“技，巧也《說文》”，“術(shù)，道也《廣雅》”，技術(shù)，取巧之道也，即效率方法。英語中的technology源于希臘語technologia，包括techne(craft)和logia(saying)，直譯為漢語應(yīng)是“手藝學(xué)”。技術(shù)也是人類的一種有目的的活動，首先創(chuàng)造和發(fā)展實用的手段、技能和方法，然后應(yīng)用它們?nèi)ピO(shè)計與制造人工系統(tǒng)。將之套用于“智能”，智能技術(shù)就是，設(shè)計人工智能系統(tǒng)的手段、技能和方法。

4“智能”的內(nèi)涵

4.1“智能”應(yīng)為“能智”

智，知而道出也。智能，能智而能道出也?！爸悄堋睉?yīng)為“能智”，這樣更形象也更深刻。Intelligence是“在推理基礎(chǔ)上的理解”。那么，在“智能”的中西方兩種文化的表述中所提及的“知”、“日”、“推理”、“理解”的對象是什么?就是知識。知識是智能的主線，智能是圍繞著知識的主體活動，圖1示意了這種關(guān)系。

“能智”之知，分為“感知”和“深知”兩個層面。如圖1所示，智能主體對存在于自然界之現(xiàn)象進行感知，繼而進行推理使其上升為深知(理解)，隨之道出(日)，最后將知識應(yīng)用于適從自然界與改造自然界。

4.2智能：知識為主線的三個環(huán)節(jié)

圖1是基于語言的分析，通俗易懂，接近于人的常識。為便于學(xué)術(shù)研究，需將其整理為更簡明規(guī)范的理論模型。智能就是“能智”，是智能主體所從事的一種活動過程，如圖2所示。

由圖2可見，智能作為智能主體的自覺性活動，依序展開為三個主要環(huán)節(jié)：(1)知識獲取。智能主體通過兩種途徑從外部獲取知識，直接地從自然界感知和間接地從人類已有的知識積累中共享；(2)知識推理。智能主體選用合適的推理方法，將從外部獲取的現(xiàn)有知識提煉上升為新知識；(3)知識應(yīng)用。智能主體利用新知識解決其(或幫助解決其他主體)面臨的實際問題，具體形式有二，制訂解決問題的方案和執(zhí)行解決問題的動作。

在智能的三個主要環(huán)節(jié)中，知識推理處于中心地位，而且完全是智能主體內(nèi)部的活動，可以說，知識推理是智能的關(guān)鍵所在。知識是智能的主線(見圖1)，推理是智能的關(guān)鍵(見圖2)，簡潔不乏深刻的表述是：智能=知識+推理。

智能主體目前只有兩類：以人類為代表的生物和機器。這樣，基于圖2所示的模型就可以分別討論人類智能和人工智能的實質(zhì)與特征。

4.3人類智能：自然語言知識+人腦推理

當圖2中的智能主體為人類時，就可得到人類智能的模型表示(見圖3)。在人類智能中，知識總是用自然語言(其中主要是文字)表示的，推理是人腦的功能，所以，人類智能的標志是：自然語言知識+人腦推理。

如圖3所示，人類智能的知識獲取，有兩種基本形式：通過人的感官從自然界中直接感知；通過信息檢索(閱讀或計算機輔助查找)從人類已有的知識積累(通常以書籍、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)的形式存在)中間接獲取。人類智能的知識推理，是將現(xiàn)有知識上升為新知識的人腦推理。人類智能的知識應(yīng)用，表現(xiàn)為兩種形式的對外輸出，基于新知識制訂的解決實際問題的方案(既可用于指導(dǎo)推理者自己進行勞動以直接解決實際問題，也可提供給其他人應(yīng)用)：執(zhí)行解決問題方案的勞動(因為任何實際問題只有人類親自動手才能獲得解決)。

基于圖3所示模型，人類智能的內(nèi)容主要有五個：感官感知、信息檢索、人腦推理、實際問題解決方案、實際問題解決方案的執(zhí)行。

4.4人工智能：機器語言知識+機器推理

人工智能是對人類智能的模仿和延伸。將圖2中的智能主體設(shè)為機器，并參照圖3的分析過程與結(jié)論，就可得人工智能的模型表示(見圖4)。在人類智能中，知識用自然語言表示，人們學(xué)會知識表示是通過長期的家庭生活的口授、語言環(huán)境的熏陶、學(xué)校教育的滲透而逐漸在不知不覺中完成的，是一個自然漸進過程。對人工智能而言，知識表示卻成為必須專門解決的首要問題。機器語言的發(fā)明和應(yīng)用其表示知識是人工智能的重要內(nèi)容。這樣，人工智能的內(nèi)容就有四個方面：知識表示、知識獲取、知識推理、知識應(yīng)用(人類智能也應(yīng)如此，只是知識表示的問題不很突出而已)。人工智能的主要特征是：機器語言知識+機器推理。

如圖4所示，人工智能的知識獲取，有兩種基本形式：通過機器感知從自然界中直接獲取數(shù)據(jù)或信息：通過知識發(fā)現(xiàn)(包括信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘等)從已有數(shù)據(jù)庫、信息庫和知識庫中獲取。人工智能的知識推理，是將現(xiàn)有知識上升為新知識的機器推理。人工智能的知識應(yīng)用，是以提供人工智能系統(tǒng)的方式輔助人類解決其實際遇到的復(fù)雜問題，該人工智能系統(tǒng)有兩種主要形式，即專家系統(tǒng)(包括信息管理系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng))和機器人，前者輔助人類決策解決復(fù)雜問題的方案，后者則幫助人類執(zhí)行解決復(fù)雜問題的動作。

從圖4所示模型可見，人工智能的內(nèi)容主要有五個：機器感知、知識發(fā)現(xiàn)、機器推理、專家系統(tǒng)、機器人。

5智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系

現(xiàn)將以上對各關(guān)鍵概念進行語義分析所得的結(jié)論集成起來，以構(gòu)成智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系。集成的具體過程如下所述。

(1)智能科學(xué)與技術(shù)的構(gòu)成。第2節(jié)的分析已指出，智能科學(xué)與技術(shù)包括關(guān)于人類智能的科學(xué)、關(guān)于人工智能的科學(xué)、應(yīng)用人工智能的技術(shù)。

(2)關(guān)于人類智能的科學(xué)。圖3示意了人類智能的五個內(nèi)容，即感官感知、信息檢索、人腦推理、實際問題解決方案、實際問題解決方案的執(zhí)行?！靶畔z索、人腦推理、實際問題解決方案”毋庸置疑是人腦的功能和活動?！案泄俑兄北M管依賴于人的感官，但“感知”卻完全是心理現(xiàn)象即人腦在起作用?！皩嶋H問題解決方案的執(zhí)行”一定是在人腦支配下的人的肢體的動作序列。概而言之，關(guān)于人類智能的科學(xué)就是腦科學(xué)。

(3)關(guān)于人工智能的科學(xué)。第3，5節(jié)說明，科學(xué)的對象是客觀事實，科學(xué)的成果是理論。圖4所示模型聲稱，人工智能的內(nèi)容由機器感知、知識發(fā)現(xiàn)、機器推理、專家系統(tǒng)、機器人構(gòu)成。在這五個部分中，涉及客觀事實的有機器感知、知識發(fā)現(xiàn)、機器推理?！案兄焙汀鞍l(fā)現(xiàn)”都是生命體對自然界的認識活動，前者是后者的前端，或前者

被包含于后者之中。在人工智能中將二者分開，緣于它們的對象不同，前者針對的是自然界，后者則面向人類已有的知識積累?！巴评怼笔巧w存在的基本前提。所以，關(guān)于人工智能的科學(xué)只有兩個分支：機器感知／發(fā)現(xiàn)理論(派生于人的認識論)和機器推理理論(基于人腦推理理論的討論)。

(4)應(yīng)用人工智能的技術(shù)。第3.6節(jié)說明，技術(shù)就是應(yīng)用手段、技能和方法設(shè)計與制造人工系統(tǒng)。圖4模型所示意要設(shè)計與制造的人工系統(tǒng)只有專家系統(tǒng)和機器人。所以，應(yīng)用人工智能的技術(shù)主要有兩個：專家系統(tǒng)技術(shù)和機器人技術(shù)。

(5)基于現(xiàn)狀的人工智能科學(xué)與人工智能技術(shù)的內(nèi)容調(diào)整。前面將“機器感知”和“知識發(fā)現(xiàn)”歸于科學(xué)范疇，其根據(jù)就是因為它們均是客觀存在。然而，現(xiàn)在的“機器感知”還非常簡單，對于諸如表情、語氣等稍微復(fù)雜的客觀現(xiàn)象就無能為力：“知識發(fā)現(xiàn)”也主要依賴于基于語法的關(guān)鍵詞匹配，而對于如何有效地理解語義特別是語用還差得很遠。鑒于如此現(xiàn)狀，將“機器感知”和“知識發(fā)現(xiàn)”歸于技術(shù)更合適一些。

(6)智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系。集成上述的觀點可得圖5所示的知識體系。理論是概念、原理的體系(《辭?！?，本身就是知識體系。技術(shù)包括手段、技能和方法，也是知識或知識指導(dǎo)下的操作。所以，智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系由兩個理論和四種技術(shù)構(gòu)成。

圖5的表示是粗線條的。正是因為它沒有將與“智能”有關(guān)的科學(xué)理論和技術(shù)方法全部羅列出來，才有了一個簡潔的框架，以便在此基礎(chǔ)上進一步細分和添加，最終形成一個系統(tǒng)的圖景。

6“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育的課程體系

“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育的使命就是將圖5所示的知識體系教授給本科生或研究生。學(xué)校教育總是以課程方式進行的。智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系必須轉(zhuǎn)化為課程體系。基于圖5所示模型、兼顧目前大學(xué)課程設(shè)置的現(xiàn)狀、特別是參照國內(nèi)學(xué)者的研究成果和國內(nèi)率先開辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的大學(xué)的探索性經(jīng)驗，提出“智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教育的課程體系”的一種方案，見表3。

如表3所示，“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)的課程設(shè)置對應(yīng)于智能科學(xué)與技術(shù)知識體系的主要內(nèi)容(見圖5)，共六門主干課程：

(1)“腦與認知科學(xué)”。包括“腦科學(xué)”與“認知科學(xué)”。

(2)“機器學(xué)習(xí)”。推理是學(xué)習(xí)過程中所采用的主要方法，機器學(xué)習(xí)包含機器推理，在一般意義上可以認為二者同義。目前講授機器學(xué)習(xí)的大學(xué)課程主要有：“機器學(xué)習(xí)”、“模式識別”(是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的一種方法)、“計算智能”。后者包括“模糊計算”、“神經(jīng)計算”、“進化計算”，講授一些具有前沿性的理論與方法。

(3)“機器感知”。包括“機器視覺”模仿人類的視覺、“計算機語音技術(shù)”模仿人類的聽覺、“自然語言理解”模仿人類對語言與文字的理解。

(4)“知識發(fā)現(xiàn)”。包括“信息檢索”和“數(shù)據(jù)挖掘”，前者在數(shù)據(jù)庫中進行關(guān)鍵字匹配、在萬維網(wǎng)上進行關(guān)鍵字匹配、在語義網(wǎng)上進行語義匹配以獲取所需要的信息，后者將信息組織到數(shù)據(jù)倉庫中以便尋求信息之間的規(guī)律性關(guān)聯(lián)即獲得知識。

(5)“專家系統(tǒng)”。該課程所講授的內(nèi)容包括管理信息系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、多Agent系統(tǒng)。它們是人工智能為人類提供的實用型信息產(chǎn)品。

(6)“機器人”。利用機器來獲得身心的解放與擴展是人類的夢想和永遠的追求。擬人機器的設(shè)計與制造涉及諸多學(xué)科，在大學(xué)的專業(yè)教育中只能講授一些基礎(chǔ)概念。

可以將整個“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”看作是一個對知識進行“輸入一加工一輸出”的結(jié)構(gòu)。由表3可見，與知識輸入有關(guān)的是“機器感知技術(shù)”和“知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)”；與知識加工有關(guān)的是“腦科學(xué)理論”和“機器推理理論”；與知識輸出有關(guān)的是“專家系統(tǒng)技術(shù)”和“機器人技術(shù)”。在智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科中，分工專門研究知識輸入、知識加工、知識輸出，就構(gòu)成了其三個主要的研究方向：知識處理、智能理論與方法、智能系統(tǒng)與應(yīng)用(如表3所示)。

7結(jié)論

(1)智能科學(xué)與技術(shù)是人類智能科學(xué)、人工智能科學(xué)和人工智能技術(shù)的總稱。技術(shù)的標志是用于設(shè)計與制造人工系統(tǒng)，因而“人類智能技術(shù)”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的統(tǒng)稱。中文的“智”之本義是“知而道出”，與英文的Intelligence(本義“推理基礎(chǔ)上的理解”)盡管側(cè)重不同，仍被認為語義相等?，F(xiàn)代漢語不習(xí)慣單字形式的概念，“智”便有了三個常用派生名詞“智慧”、“智能”和“智力”。前者屬于哲學(xué)概念：后二者屬于科學(xué)對象，是“智的能力”的兩種不同簡稱，亦有層次高下之分。在科學(xué)領(lǐng)域，“智能”通常涵蓋“智能”和“智力”。

(3)智能科學(xué)是指，認知智能事實、歸納智能規(guī)律、總結(jié)智能理論。

(4)智能技術(shù)是指，設(shè)計與制造人工智能系統(tǒng)的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)應(yīng)該是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能應(yīng)用。

(6)智能是以知識為主線的三個環(huán)節(jié)的序貫過程。智能表現(xiàn)為知識在知識獲取、知識推理、知識應(yīng)用三類活動中的定向流動和逐級提升。

(7)智能首先遇到的問題是知識表示。人類智能的知識表示是在文化傳承中自然實現(xiàn)的，而人工智能的知識表示則依賴于專門的人為規(guī)定。這樣，智能的內(nèi)容就有四個部分：知識表示、知識獲取、知識推理、知識應(yīng)用。

(8)智能最簡明最本質(zhì)的定義是：知識+推理。人類智能的特征是，知識用自然語言表示、推理在人腦中進行；人工智能的特征是，知識用機器語言表示、推理用機器實現(xiàn)。

(9)人類智能的內(nèi)容主要有五個：感官感知、信息檢索、人腦推理、實際問題解決方案、實際問題解決方案的執(zhí)行。

(10)人工智能是對人類智能的模仿與延伸，其主要內(nèi)容也相應(yīng)有五個：機器感知、知識發(fā)現(xiàn)、機器推理、專家系統(tǒng)、機器人。

(11)智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系由兩個理論和四種技術(shù)構(gòu)成。智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系涉及關(guān)于人類智能的科學(xué)、關(guān)于人工智能的科學(xué)、應(yīng)用人工智能的技術(shù)，具體有腦科學(xué)理論、機器推理理論、機器感知技術(shù)、知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)、機器人技術(shù)。

(12)“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育的課程設(shè)置的依據(jù)是智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系。應(yīng)該設(shè)置六門主干課程，即“腦科學(xué)與認知科學(xué)”、“機器學(xué)習(xí)”、“機器感知”、“知識發(fā)現(xiàn)”、“專家系統(tǒng)”、“機器人”。根據(jù)教學(xué)內(nèi)容的多寡和側(cè)重視點的不同，還需要逐級分解(詳見表3)。例如，“知識發(fā)現(xiàn)”被劃分為“信息檢索”和“數(shù)據(jù)挖掘”，與前者關(guān)聯(lián)的是“數(shù)據(jù)庫”、“萬維網(wǎng)”和“語義網(wǎng)”，而后者的支撐基礎(chǔ)則是“數(shù)據(jù)倉庫”。

(13)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科可以分為三個研究方向。將智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系的六個內(nèi)容分為三組，可將其作為智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的一級研究方向：智能理論與方法、知識處理、智能系統(tǒng)與應(yīng)用。