人工智能综述以及未来

人工智能综述以及未来

人工智能(Artificial

Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。“人工智能”一词最初是在1956

年美国计算机协会组织的达特莫学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的，它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。人工智能是自然智能(特别是人的智能)的模拟、延伸和扩展,即研究“机器智能”，也开发“智能机器”。如果把计算机看作是宝剑,那么人工智能就是高明灵巧的剑法。

英国科学家图灵于1936

年提出“理论计算机”模型,被称之为“图灵机”,创立了“自动机理论”。1950年,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗?》,明确地提出了“机器能思维”的观点。1956年夏季,在美国达特摩斯大学,由麦卡赛、明斯基、香农等发起,由西蒙、塞缪尔、纽厄尔等参加,举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会，第一次正式采用“人工智能”的术语。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议,标志着“人工智能”新学科的诞生。

人类在进入新世纪时对未来充满新的更大的希望。科技进步必将为各国的可持续发展提供根本保障，科技新成果必将在更大的广度和深度上造福于人类。人工智能学科及其“智能制品”的重要作用已为人们普遍共识。最近，中国教育部决定在中学开设《人工智能》新课程就是一个新的例证。

人工智能获得很大发展，它引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学。国际上人工智能研究作为一门前沿和交叉学科，伴随着世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，在过去十多年中已取得长足进展。在国内，人工智能已得到迅速传播与发展，并促进其它学科的发展。吴文俊院士的定理证明的几何方法就是一个例证和代表性成果。

现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件实现均取得长足进步，使人工智能获得进一步的应用。尽管目前人工智能在发展过程中面临不少争论、困难和挑战，然而这些争论是十分有益的，这些困难终会被解决，这些挑战始终与机遇并存，并将推动人工智能的继续发展。可以预言：人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

1．认知观和对认知本质的研究

1.1

人工智能的各种认知观

目前人工智能的主要学派有下列3家：

（1）符号主义

符号主义（Symbolicism），又称为逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）或计算机学派（Computerism），其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能源于数理逻辑。计算机出现后，在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展做出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义。

（2）连接主义

连接主义（Connectionism），又称为仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism），其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克（McCulloch）和数理逻辑学家皮茨（Pitts）创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60－70年代，连接主义，尤其是对以感知机（perceptron）为代表的脑模型的研究曾出现过热潮，直到Hopfield教授在1982年和1984年提出用硬件模拟神经网络时，连接主义又重新抬头。1986年鲁梅尔哈特（Rumelhart）等人提出多层网络中的反向传播（BP）算法。此后，连结主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。

（3）行为主义

行为主义（Actionism），又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism），其原理为控制论及感知—动作型控制系统。行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳和麦克洛等人提出的控制论和自组织系统影响了许多领域。控制论的早期研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到60－70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。

以上三个人工智能学派将长期共存与合作，取长补短，并走向融合和集成，为人工智能的发展作出贡献。

1.2

解开认知本质之谜

人的认知活动具有不同的层次，对认知行为的研究也应具有不同的层次，以便不同学科之间分工协作，联合攻关，早日解开人类认知本质之谜。应从下列4个层次开展对认知本质的研究。

（1）认知生理学

研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动，是认知科学研究的底层。它与心理学、神经学、脑科学有密切关系，且与基因学、遗传学等有交叉联系。

（2）认知心理学

研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。它与心理学有密切关系，且与人类学、语言学交叉。

（3）认知信息学

研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级自然信息处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。它与神经学、信息学、计算机科学有密切关系，并与心理学、生理学有交叉关系。

（4）认知工程学

研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具，应成为现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。它与人工智能、信息学、计算机科学有密切关系，并与控制论、系统学等交叉。

只有开展大跨度的多层次、多学科交叉研究，应用现代智能信息处理的最新手段，认知科学才可能较快地取得突破性成果。

2人工智能的发展前景

2.1

人工智能的研究新课题

人工智能的长远目标是要理解人类智能的机器，用机器模拟人类的智能。这是一个十分漫长的过程，人工智能研究者奖通过多种途径、从不同的研究课题入手进行探索。

在近期，有几方面的研究课题可供选择：更完善更新的人工智能理论框架；自动或半自动的知识获取工具；能实现海量高速存储并具有学习功能的联想知识库；新型推理机制和推理机；分布式人工智能与协同式专家系统；智能控制与智能管理；智能机器人；人工智能机；新一代的脑模型。

2.2

最新的AI产品

安放于加州劳伦斯•利佛摩尔国家实验室的asci

white电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔“(blue

jean)。据其研究主任保罗•霍恩称，预计于4年后诞生的“蓝色牛仔“的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。据网站http://www.xiexiebang.com报道，比利时的starlab正在制造一个人工猫脑，这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称，移植了人工猫脑的小猫能够行走，还能玩球。我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

2.3人机大战

1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP

BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

2.4人机融合人机融合是一个相当长的发展过程，它将伴随技术进步，逐级逐步地向前发展。首先实现的是低级和局部的融合，近几年人工智能科授的进步不断证实了这种趋势。如最近美国科学家就明确宣布，他们研制的“神经芯片”首先就是用于改善人的中枢神经功能，“使截瘫患者丢掉手杖”。随着人机融合的升级，最终将在地球上产生一种人机高度融合、高智慧、能自行繁殖(复制)的“新智体”(或曰“新人类”）。因此，文明人类的演化由于技术的影响将经历自然进化——人工促进人智能的进化——人机融合体(新智体)的自行进化的辩证发展过程。在人机融合时代，出于物理目标的不同，将存在多种多样、多层次的智能机(体)，但具有怨茁级智能的应是人机融合体。当今人工智能科技和其他高科技的种种发展动向表明，在人类进入“信息社会”之后，将有一场规模巨大的“智能革命”，智能革命的环境是人工智能对人、对社会的广泛而深入的影响，就像今天的微电子技术对信息革命的影响一样。人工智能科技将渗透到社会各个领域，人类将对人工智能科技进行大规模的研究、开发和应用。

3.结束语

美国在人工智能技术的开发，应用方面表现的更加积极，这对人工智能的发展有着积极的推动作用。我国在人工智能的发展上也投入了大量的人力，财力。相信在不久的未来，人工智能技术会更加广泛的运用在社会主义大中国下的人们生产，生活中，为人类做出更大的贡献。

科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生;另一方面是高度融合,更多地呈现学科交叉和综合的趋势。这种特征在人工智能研究中表现尤其突出。秉承人工智能学科交叉的天性,并把它作为创新思想的源泉,必将孕育网络时代人工智能的大突破,对人类文明产生重大影响。