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米勒模型（Minsky Model）是由美国计算机科学家玛罗·马蒂尼·米勒（Marvin Minsky）提出的一种智能模型，它旨在描述人类智能的复杂特征，从而提供一种基于机器智能的认知计算机科学理论框架。米勒模型提出的一般性隐喻是，人类的智能可以被模拟为一个处理模型，它由多个相互作用的高级过程所组成，通过可以被多种输入数据激活的定义明确的规则来实现。

在米勒模型中，任务的处理可以分解成三个递归函数，即输入、处理和输出。输入过程会将诸多外部环境因素转变为一系列有意义的输入，而处理过程则会将这些输入与某些现有知识进行连接，同时生成新的知识，最终也会建立出有意义的输出。

此外，米勒模型还认为，模拟人类智能所必需的复杂的相互作用，可以由许多简单过程构成，此外，人类智能的行为可以看作是自我学习的过程，在任务的处理过程中，会改变诸多内部规则和策略，从而使得行为过程更具多样性，这也是米勒模型所推崇的一个哲学。

米勒模型的优点有很多，它能够准确模拟人类智能，为机器智能研究提供了清晰的理论框架；构建的处理模型能够模拟出复杂的相互作用；另外，米勒模型也有助于对不同层次的过程进行统一的处理与定义，从而实现自主决策的能力。

拓展知识：米勒模型进一步衍生出了神经网络模型，它是以反向传播算法（Back Propagation Algorithm）为核心，模拟神经元结构，构建人工神经网络，进行智能技术的建模和实验，以实现智能机器的自主控制能力，为人工智能的技术提供重要的理论支撑。