智能科学与技术导论课件第1章
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不同学科学者对人工智能给出了各自的理解，产生了不同的学术流派，其中影响较大的的主要有符号主 义、联结主义和行为主义三大学派，不同学派采取不同的技术路线模拟人类（自然）的智能。
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
1.科学、技术与工程之间关系
4）低迷发展期。20世纪80年代中至90年代中。规模的不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常 识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5）稳步发展期。20世纪90年代中至2010年。互联网技术发展，促使人工智能技术进一步走向实用化。 1997年IBM的深蓝超级计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
典型案例：启发式算法、专家系统、知识工程理论与技术。 2）结构模拟。结构模拟方式亦称为联结主义（仿生学派或生理学派）。联结主义认为，AI起源于仿生学， 特别是人脑模型。人类认知的基元是神经元，认知过程是神经元的联结活动过程。思维的基元是神经元，而 不是符号。思维过程是神经元的联结活动过程，而不是符号运算过程。 典型案例：人工神经网络。 3）行为模拟。行为模拟方式亦称行为主义（进化主义或控制论学派）。行为主义认为，人工智能起源于 控制论，智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，不需要推理。智能行为只能在现实世界中 与周围环境交互作用而表现出来，而且人工智能可以像人类智能那样逐步进化。 典型案例：智能行为“感知–动作”模型。
2）包容说。部分西方心理学家认为智能等同于智力或能力，智力包含有多种多样的能力，各种能力是智 力的组成因素。例如，著名教育心理学家霍华德·加德纳提出的“多元智能理论”，将智能区分为八种：语 言文字智能、数学逻辑智能、视觉空间智能、身体运动智能、音乐旋律智能、人际关系智能、自我认知智能 和自然观察智能。
3）等同说。部分西方心理学家认为智能等同于智力或能力，智力就是能力。例如，智力就是思维能力、 学习能力或适应环境的能力。
4）从属说。前苏联的心理学届认为智能等同于智力或能力，能力是上位概念，而智力则是其下位概念。 能力包含着智力，智力是能力的组成部分。可以把能力划分为一般能力和特殊能力，一般能力就是指智力。
2.四种典型智能计算方法
1）进化算法（Evolutionary Algorithm）。进化计算启迪于大自然适者生存、优胜劣态的进化规律， 进化计算中将群体中的每一个个体称为染色体，将每一个个体的特性称为基因，子代通过个体间的竞争而繁 殖产生，群体的进化通过个体之间的交叉、变异、选择等一系列过程而实现。
人工免疫系统在模式识别、机器学习和自动控制等众多领域得到了深入研究和广泛应用，基于人 工免疫系统的分类是人工免疫系统研究的热点之一。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.4 机器智能计算
2.四种典型智能计算方法
4）群智能算法（Swarm Intelligence Algorithm）。群智能算法启迪于诸如鸟群、蚁群、鱼群、 蝇群等群居生物体的社会行为，通常情况下群体中的个体行为都比较简单，而且个体之间没有差异，群 体中也没有中心控制个体，个体与个体之间可以通过相互协作来完成复杂问题的求解。
1.1.4 机器智能计算
2.四种典型智能计算方法
2）人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）。生物的神经系统由大量的神经元和传播 信号的突触组成，它的传播机制为人工神经网络模型的设计提供了灵感，人工神经元被用来模拟生物神 经元，从而可以产生多种不同类型的神经网络模型。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.1 智能与自然智能
2.智能的定义
关于智能的定义，不同领域的专家学者从不同角度给出的定义多达几十种，而且，绝大部分也都是从人 类自身智能的角度给出的定义。例如：
心理学学者通常将智能定义为各种能力的综合（例如，加德纳总结为八种能力，也有学者认为是五种能 力），包括人的注意力、观察力、想象力、记忆力和思维力五类，人的智能作为一种综合能力，但以人的思 维力为核心。
从进化论角度看，人类是从自然界动物演化来的，动物又是从古生物，甚至是微生物、单细胞等演化来 的。因此，单纯地从人类的角度来定义智能，忽略其它生物智能是不科学的，也是不完整的。
定义：智能是指生物体或系统在特定环境条件下，自适应地调整自身或调控各种资源达到目标的能力。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.1 智能与自然智能
第1章 绪论
目录
1.1 人类智能与机器智能 1.2 智能科学与技术 1.3 智能科学与技术模型 1.4 智能科学与技术重点研究领域 1.5 智能科学与技术发展和应用
1.1 人类智能与机器智能
智能与自然智能
1.智能的涵义
国内外四种观点：
1）独立说。我国古代的智能观可称之独立说。认为智力与能力是两个独立的概念。例如，明末清初思想 家王夫之认为：智为认识潜能，即潜在的认识能力；能是实践潜能，即潜在的实践能力。智乃“知”，系 “耳力”、“目力”、“心思”对外界的了解，属于认识活动；能为“用”，即作用于外部世界并取得效果， 属于实践活动。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.4 机器智能计算
1.智能计算概念
“智能计算（计算智能）”是一个内涵相当丰富的概念，而且由于实施计算的主体是机器（计算机），故 也可称为“机器智能计算”或“机器计算智能”。
在自然界，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的，智能计算就是人们基 于对自然界独特规律的认知，提取相关特性，研究设计出适合问题求解的计算工具（模型和算法）。因此， 智能计算是以生物进化的观点来认识和模拟智能的。
遗传算法（Genetic Algorithm）是进化计算的典型算法之一，其主要特点是直接对结构对象进行操作， 不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和解空间全局寻优能力；能自适应地调整搜索方向， 不需要确定性的规则。广泛地应用于组合优化、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
1.1 人类智能与机器智能
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
1.人工智能发展历程
1956年夏季，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会讨论“如何用机器模拟人的智能”，并 首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”这一术语。
1）起步发展期。1956年至20世纪60年代初。相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳 棋程序等。学术界也有人将人工智能起步追溯到1950年图灵测试诞生。
人类个体智力的高低，取决于其拥有知识的真实、准确、可靠程度，以及在所掌握的知识基础上的悟性、 想象力、思维力等主观因素。而能力的高低则取决于其本身的特质和自我认知，在自我动机支配下的社会角 色实现，以及知识获取与技能锻炼。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.2 人类智能与能力
2.能力的分类
为了与近年来发展迅速的人工智能研究相对比，可以将人类智能所涉及的能力归纳为六种能力： 1）感知能力。通过感受器官感知外界的能力。感知是对外界事物（信息）的感觉、知觉、注意的一系列 过程，例如，眼睛能感知光线，耳朵能感知声音，鼻子能感知气味，皮肤能感知冷热，等等。 2）记忆能力。对外界信息和内部知识的存储能力。记忆是人脑对经历过的事件或事物的识记、保持、再 现或再认，是进行思维、想象、决策等高级心理活动的基础。 3）思维能力。对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识能力。每逢人们在工作、学习、生活中 遇到问题，总要“想一想”，这种“想”就是思维。思维能力包括常识思维能力、逻辑思维能力、形象思维 能力、灵感思维能力等。 4）学习能力。指具有特定目的的知识获取的能力。学习是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径 获得知识和技能的过程。 5）自适应能力。通过自我调节适应外界环境的能力。人类可以根据环境的变化，调整自身使得其行为在 新的或者已经改变了的环境下达到最佳状态。 6）行为能力。人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。
神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习，学习是一个过程，在其所处环境的激励下输入一 定数量的训练样本，并按照一定的规则（学习算法）调整网络各层的权值矩阵，当权值收敛时，则学习 过程结束，所生成的神经网络即可正式处理实际数据。
3）免疫算法（Immune Algorithm）。免疫算法引入自然免疫系统中的抗原、抗体、亲合度、B细 胞、树突细胞、T细胞等一系列概念，建立解决具体问题的模型。免疫算法全局收敛能力和收敛速度都 表现出优越性，可以克服寻优处理过程中的早熟现象，然而大量参数配置成为了人工免疫算法的瓶颈。
无论哪种定义，人们均把感觉、注意、记忆、思维、逻辑、理解、推理以及决策等作为智能的特征，然 而这些无一不是人脑的功能。难道除了人类之外，地球上的其它动物和植物就没有智能吗？
例如，鸽子可以辨认不同图案，甚至能分辨哪些图案相同、哪些图案不同。老虎遇到猎物时会伏低身体， 并且寻找掩护慢慢潜近；在追捕时，老虎会规划路线，打出提前量截击猎物。还有，“语法大师”黑猩猩， “优秀学生”海豚，“逻辑学者”海狮，“多情才子”鹦鹉，等等。
蚁群算法用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解； 粒子群算法起源于对鸟类寻找食物的飞行行为轨迹的研究； 果蝇算法产生于研究果蝇这一群体寻找食物的行为轨迹； 烟花算法启迪于烟花爆炸时产生的火花现象。 群智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂分布式问题的解决方案提供了 有效工具，特别是在组合优化这一传统领域，群智能算法表现出了很好的求解能力。
人类具有最高的智能水平，智能的最主要体现是在 智力上，而智力的表现往往以思维为核心。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.2 人类智能与能力
1.能力与素质
1973年，美国心理学家麦克利兰提出素质冰山模型。 “水面之上冰山部分”约占1/8 ：知识指个体拥有的某一特定领 域事实型与经验型信息，技能指个体对某一特定领域所需技术与知识 的掌握情况。知识和技能是外在的显性表现，容易了解与测量，相对 而言也容易通过学习培训加以改变和发展。 “水面之下冰山部分”约占7/8：社会角色是指个体基于态度和 价值观的行为方式与风格；自我认知是指个体的态度、价值观和自我 认知；特质是指个性、身体特征对环境和各种信息所表现出来的持续 反应；动机则是指在一个特定领域的自然而持续的想法和偏好。7/8将 驱动、引导和决定一个人的外在行动，不太容易通过外界影响加以改 变，但其却对人类个体的行为与表现起着关键性的作用。
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
1.科学、技术与工程之间关系
4）低迷发展期。20世纪80年代中至90年代中。规模的不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常 识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5）稳步发展期。20世纪90年代中至2010年。互联网技术发展，促使人工智能技术进一步走向实用化。 1997年IBM的深蓝超级计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
典型案例：启发式算法、专家系统、知识工程理论与技术。 2）结构模拟。结构模拟方式亦称为联结主义（仿生学派或生理学派）。联结主义认为，AI起源于仿生学， 特别是人脑模型。人类认知的基元是神经元，认知过程是神经元的联结活动过程。思维的基元是神经元，而 不是符号。思维过程是神经元的联结活动过程，而不是符号运算过程。 典型案例：人工神经网络。 3）行为模拟。行为模拟方式亦称行为主义（进化主义或控制论学派）。行为主义认为，人工智能起源于 控制论，智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，不需要推理。智能行为只能在现实世界中 与周围环境交互作用而表现出来，而且人工智能可以像人类智能那样逐步进化。 典型案例：智能行为“感知–动作”模型。
2）包容说。部分西方心理学家认为智能等同于智力或能力，智力包含有多种多样的能力，各种能力是智 力的组成因素。例如，著名教育心理学家霍华德·加德纳提出的“多元智能理论”，将智能区分为八种：语 言文字智能、数学逻辑智能、视觉空间智能、身体运动智能、音乐旋律智能、人际关系智能、自我认知智能 和自然观察智能。
3）等同说。部分西方心理学家认为智能等同于智力或能力，智力就是能力。例如，智力就是思维能力、 学习能力或适应环境的能力。
4）从属说。前苏联的心理学届认为智能等同于智力或能力，能力是上位概念，而智力则是其下位概念。 能力包含着智力，智力是能力的组成部分。可以把能力划分为一般能力和特殊能力，一般能力就是指智力。
2.四种典型智能计算方法
1）进化算法（Evolutionary Algorithm）。进化计算启迪于大自然适者生存、优胜劣态的进化规律， 进化计算中将群体中的每一个个体称为染色体，将每一个个体的特性称为基因，子代通过个体间的竞争而繁 殖产生，群体的进化通过个体之间的交叉、变异、选择等一系列过程而实现。
人工免疫系统在模式识别、机器学习和自动控制等众多领域得到了深入研究和广泛应用，基于人 工免疫系统的分类是人工免疫系统研究的热点之一。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.4 机器智能计算
2.四种典型智能计算方法
4）群智能算法（Swarm Intelligence Algorithm）。群智能算法启迪于诸如鸟群、蚁群、鱼群、 蝇群等群居生物体的社会行为，通常情况下群体中的个体行为都比较简单，而且个体之间没有差异，群 体中也没有中心控制个体，个体与个体之间可以通过相互协作来完成复杂问题的求解。
1.1.4 机器智能计算
2.四种典型智能计算方法
2）人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）。生物的神经系统由大量的神经元和传播 信号的突触组成，它的传播机制为人工神经网络模型的设计提供了灵感，人工神经元被用来模拟生物神 经元，从而可以产生多种不同类型的神经网络模型。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.1 智能与自然智能
2.智能的定义
关于智能的定义，不同领域的专家学者从不同角度给出的定义多达几十种，而且，绝大部分也都是从人 类自身智能的角度给出的定义。例如：
心理学学者通常将智能定义为各种能力的综合（例如，加德纳总结为八种能力，也有学者认为是五种能 力），包括人的注意力、观察力、想象力、记忆力和思维力五类，人的智能作为一种综合能力，但以人的思 维力为核心。
从进化论角度看，人类是从自然界动物演化来的，动物又是从古生物，甚至是微生物、单细胞等演化来 的。因此，单纯地从人类的角度来定义智能，忽略其它生物智能是不科学的，也是不完整的。
定义：智能是指生物体或系统在特定环境条件下，自适应地调整自身或调控各种资源达到目标的能力。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.1 智能与自然智能
第1章 绪论
目录
1.1 人类智能与机器智能 1.2 智能科学与技术 1.3 智能科学与技术模型 1.4 智能科学与技术重点研究领域 1.5 智能科学与技术发展和应用
1.1 人类智能与机器智能
智能与自然智能
1.智能的涵义
国内外四种观点：
1）独立说。我国古代的智能观可称之独立说。认为智力与能力是两个独立的概念。例如，明末清初思想 家王夫之认为：智为认识潜能，即潜在的认识能力；能是实践潜能，即潜在的实践能力。智乃“知”，系 “耳力”、“目力”、“心思”对外界的了解，属于认识活动；能为“用”，即作用于外部世界并取得效果， 属于实践活动。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.4 机器智能计算
1.智能计算概念
“智能计算（计算智能）”是一个内涵相当丰富的概念，而且由于实施计算的主体是机器（计算机），故 也可称为“机器智能计算”或“机器计算智能”。
在自然界，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的，智能计算就是人们基 于对自然界独特规律的认知，提取相关特性，研究设计出适合问题求解的计算工具（模型和算法）。因此， 智能计算是以生物进化的观点来认识和模拟智能的。
遗传算法（Genetic Algorithm）是进化计算的典型算法之一，其主要特点是直接对结构对象进行操作， 不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和解空间全局寻优能力；能自适应地调整搜索方向， 不需要确定性的规则。广泛地应用于组合优化、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
1.1 人类智能与机器智能
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
1.人工智能发展历程
1956年夏季，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会讨论“如何用机器模拟人的智能”，并 首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”这一术语。
1）起步发展期。1956年至20世纪60年代初。相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳 棋程序等。学术界也有人将人工智能起步追溯到1950年图灵测试诞生。
人类个体智力的高低，取决于其拥有知识的真实、准确、可靠程度，以及在所掌握的知识基础上的悟性、 想象力、思维力等主观因素。而能力的高低则取决于其本身的特质和自我认知，在自我动机支配下的社会角 色实现，以及知识获取与技能锻炼。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.2 人类智能与能力
2.能力的分类
为了与近年来发展迅速的人工智能研究相对比，可以将人类智能所涉及的能力归纳为六种能力： 1）感知能力。通过感受器官感知外界的能力。感知是对外界事物（信息）的感觉、知觉、注意的一系列 过程，例如，眼睛能感知光线，耳朵能感知声音，鼻子能感知气味，皮肤能感知冷热，等等。 2）记忆能力。对外界信息和内部知识的存储能力。记忆是人脑对经历过的事件或事物的识记、保持、再 现或再认，是进行思维、想象、决策等高级心理活动的基础。 3）思维能力。对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识能力。每逢人们在工作、学习、生活中 遇到问题，总要“想一想”，这种“想”就是思维。思维能力包括常识思维能力、逻辑思维能力、形象思维 能力、灵感思维能力等。 4）学习能力。指具有特定目的的知识获取的能力。学习是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径 获得知识和技能的过程。 5）自适应能力。通过自我调节适应外界环境的能力。人类可以根据环境的变化，调整自身使得其行为在 新的或者已经改变了的环境下达到最佳状态。 6）行为能力。人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。
神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习，学习是一个过程，在其所处环境的激励下输入一 定数量的训练样本，并按照一定的规则（学习算法）调整网络各层的权值矩阵，当权值收敛时，则学习 过程结束，所生成的神经网络即可正式处理实际数据。
3）免疫算法（Immune Algorithm）。免疫算法引入自然免疫系统中的抗原、抗体、亲合度、B细 胞、树突细胞、T细胞等一系列概念，建立解决具体问题的模型。免疫算法全局收敛能力和收敛速度都 表现出优越性，可以克服寻优处理过程中的早熟现象，然而大量参数配置成为了人工免疫算法的瓶颈。
无论哪种定义，人们均把感觉、注意、记忆、思维、逻辑、理解、推理以及决策等作为智能的特征，然 而这些无一不是人脑的功能。难道除了人类之外，地球上的其它动物和植物就没有智能吗？
例如，鸽子可以辨认不同图案，甚至能分辨哪些图案相同、哪些图案不同。老虎遇到猎物时会伏低身体， 并且寻找掩护慢慢潜近；在追捕时，老虎会规划路线，打出提前量截击猎物。还有，“语法大师”黑猩猩， “优秀学生”海豚，“逻辑学者”海狮，“多情才子”鹦鹉，等等。
蚁群算法用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解； 粒子群算法起源于对鸟类寻找食物的飞行行为轨迹的研究； 果蝇算法产生于研究果蝇这一群体寻找食物的行为轨迹； 烟花算法启迪于烟花爆炸时产生的火花现象。 群智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂分布式问题的解决方案提供了 有效工具，特别是在组合优化这一传统领域，群智能算法表现出了很好的求解能力。
人类具有最高的智能水平，智能的最主要体现是在 智力上，而智力的表现往往以思维为核心。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.2 人类智能与能力
1.能力与素质
1973年，美国心理学家麦克利兰提出素质冰山模型。 “水面之上冰山部分”约占1/8 ：知识指个体拥有的某一特定领 域事实型与经验型信息，技能指个体对某一特定领域所需技术与知识 的掌握情况。知识和技能是外在的显性表现，容易了解与测量，相对 而言也容易通过学习培训加以改变和发展。 “水面之下冰山部分”约占7/8：社会角色是指个体基于态度和 价值观的行为方式与风格；自我认知是指个体的态度、价值观和自我 认知；特质是指个性、身体特征对环境和各种信息所表现出来的持续 反应；动机则是指在一个特定领域的自然而持续的想法和偏好。7/8将 驱动、引导和决定一个人的外在行动，不太容易通过外界影响加以改 变，但其却对人类个体的行为与表现起着关键性的作用。