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中文摘要：
五十多年来，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正的人类智能还相差甚远。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能科学有着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新。要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透，尤其是重视认知物理学的研究；自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能科学与应用新的辉煌。
英文摘要：
Pattern recognition, knowledge engineering, and robotics have been made significant progress in the 50 year history of artificial intelligence; however, AI is far away from human intelligence. In order to fulfill the requirement of data mining, machine learning, and knowledge discovery, there are three important directions of AI research and development in the network age, which are cognitive physics, intelligence with uncertainty, and networked intelligence, discussed in details in this paper.
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