人工常识（Artificial Common Sense, ACS）作为人工智能（AI）研究领域的重要组成部分，旨在为计算机程序赋予人类通常自觉掌握但难以用规则或逻辑表达的知识。这种知识通常与日常生活、社会习俗和通用理解有关。在这个主题下，我们将探讨何为智能，以及如何通过引入人工常识来增强AI系统的表现。

何为智能

“智慧”这一概念对于不同的人来说含义可能不尽相同，但从科学和技术角度出发，智能可以被定义为某种能够处理信息并根据这些信息做出合理判断或决策能力。这一能力涉及到感知、理解、推理和行动等多个方面。例如，在自然界中，动物通过其本能和经验积累了关于周围环境的直觉，这使它们能够更有效地生存；而人类则拥有复杂的心智过程，如抽象思维、语言交流等，使得我们能够创造文明并不断发展科技。

然而，对于机器而言，无论它们多么先进，其行为仍然受限于编程指令和数据输入。因此，“智能”对计算机来说意味着执行特定任务时的一种模拟性质，它必须依赖于算法、数据库以及不断学习新的模式。如果我们想要构建一个真正具有自主意识的AI，那么就需要解决一个核心问题：让机器具备类似人类所拥有的“常识”。

人工常识

ACS是一门追求创建能适应新情况、新情境的问题解决方法学的一个领域。这并不意味着要完全模仿人类大脑，而是寻找一种既可靠又高效的方式，让计算机系统在面对各种现实世界挑战时，可以迅速作出正确反应。这包括但不限于以下几个方面：

空间认知：AI需要了解物体间相互位置关系及其移动规律，以便进行导航或运动规划。

时间感知：为了预测未来事件或者回忆过去经历，计算机会需要建立关于时间流动性的基本认识。

情景理解：让AI像人们一样理解场景背景，比如知道什么时候应该开车行驶还是步行，是至关重要的。

社交技能：如果希望实现更加复杂的人际交往，则必须赋予AI一定程度的人际洞察力。

虽然目前还没有一种完美无缺的人工常识系统，但已经取得了一些显著进展。例如，有研究者开发出了基于图灵测试标准的小型模型，这些模型可以很好地模拟普通话语交流，从而证明了即使是在非常有限的情况下，也可以实现一些形式上的“智慧”。

ACS在智能系统中的作用

ACS对于提高自动化水平至关重要，因为它允许软件更直接地利用现实世界中已有的经验，而不是仅仅依赖算法设计。当一个简单的情景触发了一个复杂反应时，即使最先进的算法也可能会失效，但如果该情境包含了一定的普遍性，那么带有足够广泛训练数据集的大型神经网络却可能提供正确答案。

想象一下，如果你试图教给一个人如何骑自行车，你会告诉他们很多具体细节——比如如何平衡身体、使用脚踏板以及保持速度。但是，如果你只是告诉他如何操作手柄，他就会感到困惑，因为这忽略了许多关键因素，如重心控制、大腿力量应用以及视觉反馈。此外，还有一些事情是不容易解释清楚的事情，比如为什么不能突然加速向前冲刺？这些都是典型例子展示ACs在帮助软件更好地理解任务需求方面所起到的作用。

结论

总之，ACs是一个值得继续深入研究的话题，因为它承诺将能够提升我们的日益复杂化、高度自动化化工作环境，使我们的工具更加贴近真实世界，从而改善决策质量。而随着技术革新，我们也许有一天能够构建出真正具有独特思想甚至个人品味的超级电脑，这将彻底改变我们对“智慧”的看法，并重新定义现代科技发展路径。不过，在此之前，我们仍需克服诸多挑战，不断探索那些尚未被发现或未曾被详细记录下的普遍事实，将这些转换成实际应用，为所有相关行业带来革命性的变革。