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从历史角度来看，人工智能研究以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，这种合作在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工智能系统和系统科学领域中形成了卓有成效的研究方向 [4][10]。然而，经过数十年的相互和开拓性合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种碎片化促进了一些能够在特定领域（如计算机视觉或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人能力的人工智能系统的发展。但另一方面，它却建立在分而治之的方法之上，严重阻碍了跨领域合作和科学研究，这些研究旨在更全面地了解自然智能和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发式人工智能系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域开展更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“自然智能和人工智能之间的差距仍然巨大”[21]，而这一领域的研究现在似乎对于开发更好的人工智能系统至关重要。特别是，认知研究可以对一系列似乎对人类来说特别容易完成的任务提供有用的见解（由于自动采用
认知研究能为人工智能做些什么：案例研究
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