人工智能概論

人工智能華東理工大信息學(xué)院鄒俊忠2010年11月一、概論人工智能定義：1.1人工智能（ArtificialIntelligence）,英文縮寫為AI,是一門由計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性的新學(xué)科。

人工智能的研究課題涵蓋面很廣，包括了許多不同的研究領(lǐng)域。在這些研究領(lǐng)域中，其共同的基本特點(diǎn)是讓機(jī)器學(xué)會“思考”，成為智能機(jī)器（Intelligencmachine)。人工智能尚無確切的定義，不同的學(xué)科和科學(xué)背景的學(xué)者對人工智能的不同理解，提出不同的觀點(diǎn)，并有不同的學(xué)派。

(1)符號主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。

(2)聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)，又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)，其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。

(3)行為主義(Actionism)，又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。

他們對人工智能發(fā)展歷史具有不同的看法。

1.符號主義認(rèn)為：人工智能源于數(shù)理邏輯。數(shù)理邏輯從19世紀(jì)末起就獲迅速發(fā)展；到20世紀(jì)30年代開始用于描述智能行為。計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，又在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了邏輯演繹系統(tǒng)。正是這些符號主義者，早在1956年首先采用"人工智能"這個(gè)術(shù)語。后來又發(fā)展了啟發(fā)式算法→專家系統(tǒng)→知識工程理論與技術(shù)，并在80年代取得很大發(fā)展。符號主義曾長期一枝獨(dú)秀，為人工智能的發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)，尤其是專家系統(tǒng)的成功開發(fā)與應(yīng)用，為人工智能走向工程應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)理論聯(lián)系實(shí)際具有特別重要意義。在人工智能的其它學(xué)派出現(xiàn)之后，符號主義仍然是人工智能的主流派。這個(gè)學(xué)派的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。

2.聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為：人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學(xué)家麥卡洛克(McCulloch)和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨(Pitts)創(chuàng)立的腦模型，即MP模型。60-70年代，聯(lián)結(jié)主義，尤其是對以感知機(jī)(perceptron)為代表的腦模型的研究曾出現(xiàn)過熱潮，由于當(dāng)時(shí)的理論模型、生物原型和技術(shù)條件的限制，腦模型研究在70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年發(fā)表兩篇重要論文，提出用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，聯(lián)結(jié)主義又重新抬頭。1986年魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播(BP)算法。此后，聯(lián)結(jié)主義勢頭大振，從模型到算法，從理論分析到工程實(shí)現(xiàn)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)走向市場打下基礎(chǔ)?，F(xiàn)在，對ANN的研究熱情仍然不減。

3.行為主義認(rèn)為：人工智能源于控制論?？刂普撍枷朐缭?0-50年代就成為時(shí)代思潮的重要部分，影響了早期的人工智能工作者。到60-70年代，控制論系統(tǒng)的研究取得一定進(jìn)展，播下智能控制和智能機(jī)器人的種子，并在80年代誕生了智能控制和智能機(jī)器人系統(tǒng)。行為主義是近年來才以人工智能新學(xué)派的面孔出現(xiàn)的，引起許多人的興趣與研究。不同人工智能學(xué)派對人工智能的研究方法問題也有不同的看法。這些問題涉及人工智能是否一定采用模擬人的智能的方法?若要模擬又該如何模擬?對結(jié)構(gòu)模擬和行為模擬、感知思維和行為、對認(rèn)知與學(xué)習(xí)以及邏輯思維和形象思維等問題是否應(yīng)分離研究?是否有必要建立人工智能的統(tǒng)一理論系統(tǒng)?若有，又應(yīng)以什么方法為基礎(chǔ)?如何在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)、研制智能機(jī)器和開發(fā)智能產(chǎn)品，即沿著什么技術(shù)路線和策略來發(fā)展人工智能，也存在有不同的派別，即不同的技術(shù)路線。不同的學(xué)派對人工智能基本理論、技術(shù)路線的看法也是有爭論的。

定義1智能機(jī)器能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機(jī)器。

機(jī)器是否會“思考”（thinking），究竟“會思考”到什么程度才叫智能機(jī)器？

“智能”（intelligence）的定義。有人認(rèn)為：如果機(jī)器能夠模擬人類的智力活動(dòng)，完成人用智能才能完成的任務(wù)，該機(jī)器就有智能。衡量機(jī)器智能程度的最好的標(biāo)準(zhǔn)是英國計(jì)算機(jī)科學(xué)家阿倫·圖靈的試驗(yàn)。

圖靈測試

游戲由一男(A)、一女(B)和一名詢問者(C)進(jìn)行；C與A、B被隔離，通過電傳打字機(jī)與A、B對話。詢問者只知道二人的稱呼是X，Y，通過提問以及回答來判斷，最終作出"X是A，Y是B"或者"X是B，Y是A"的結(jié)論。游戲中，A必須盡力使C判斷錯(cuò)誤，而B的任務(wù)是幫助C。

當(dāng)一個(gè)機(jī)器代替了游戲中的A，并且機(jī)器將試圖使得C相信它是一個(gè)人。如果機(jī)器通過了圖靈測試，就認(rèn)為它是"智慧"的。

阿倫·圖靈認(rèn)為，如果一臺計(jì)算機(jī)能騙過人，使人相信它是人而不是機(jī)器，那么它就應(yīng)當(dāng)被稱作有智能。

定義2人工智能

從學(xué)科的界定來定義：人工智能（學(xué)科）是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。

從人工智能所實(shí)現(xiàn)的功能來定義：人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)?，F(xiàn)在，人工工智能專家家們面臨的的最大挑戰(zhàn)戰(zhàn)之一是如如何構(gòu)造一一個(gè)系統(tǒng)，，可以模仿仿人腦的行行為,去去思考宇宙宙中最復(fù)雜雜的問題。。對于自然學(xué)學(xué)習(xí)過程、、自然語言言和感官知知覺的研究究為科學(xué)家家構(gòu)建智能能機(jī)器提供供了幫助。。這種系統(tǒng)統(tǒng)在解決復(fù)復(fù)雜的問題題時(shí)，需要要具備對事事物能夠進(jìn)進(jìn)行感知、、學(xué)習(xí)、推推理、聯(lián)想想、概括和和發(fā)現(xiàn)等能能力。對人工智能能機(jī)器持反觀點(diǎn)的人人認(rèn)為：人類智能能是一個(gè)發(fā)發(fā)生、發(fā)展展的過程。。人類在解解決各種問問題時(shí)，存存在非智力力因素與智智力因素的的相互作用用。機(jī)器能能夠模擬人人類智能是是極其有限限。例如，電腦腦的全部計(jì)計(jì)算行為僅僅僅是0、、1選擇。。只要當(dāng)人人腦將人類類的各種信信息處理方方法成功地地轉(zhuǎn)換為0、1選擇擇之后，0、1選擇擇才具有了了功能意義義。電腦對對人腦功能能的模擬能能力，實(shí)際際上是人腦腦將自身的的信息處理理方法轉(zhuǎn)換換為0、1選擇的能能力。當(dāng)樂器發(fā)出出悅耳的音音響時(shí)，并并不是樂器器在歌唱。。從方法論上上講，根據(jù)據(jù)電腦能夠夠在功能意意義上模擬擬人腦，就就認(rèn)為電腦腦具有智能能，是一種種擬人化移移情性思維維。用這種種方法推銷銷產(chǎn)品可以以，但用這這種方法定定義“人工工智能”概概念，顯然然違背科學(xué)學(xué)定義的基基本常識。。1.2人人工智能能的起源和和歷史人工智能的的傳說可以以追溯到古古埃及人工智能的的思想萌芽芽可以追溯溯到十七世世紀(jì)的巴斯斯卡和萊布布尼茨，他他們較早萌萌生了有智智能的機(jī)器器的想法。。十九世紀(jì)紀(jì)，英國數(shù)數(shù)學(xué)家布爾爾和德.摩摩爾根提出出了“思維維定律”，，這些可謂謂是人工智智能的開端端。十九世世紀(jì)二十年年代，英國國科學(xué)家巴巴貝奇設(shè)計(jì)計(jì)了第一架架“計(jì)算機(jī)器器”，它被認(rèn)為為是計(jì)算機(jī)硬件件，也是人人工智能硬硬件的前身身。但隨著1941年以以來電子計(jì)計(jì)算機(jī)的發(fā)發(fā)展,技術(shù)術(shù)已最終可可以創(chuàng)造出出機(jī)器智能能。雖然計(jì)計(jì)算機(jī)為AI提供了了必要的技技術(shù)基礎(chǔ),但直到50年代早早期人們才才注意到人人類智能與與機(jī)器之間間的聯(lián)系.NorbertWiener是最早研究究反饋理論論的美國人人之一。最最熟悉的反反饋控制的的例子是自自動(dòng)調(diào)溫器器。它將收收集到的房房間溫度與與希望的溫溫度比較,并做出反反應(yīng)將加熱熱器開大或或關(guān)小,從從而控制環(huán)環(huán)境溫度。。這項(xiàng)對反饋饋回路的研研究重要性性在于:維維納（Wiener）從理理論上指出出,所有的智能能活動(dòng)都是是反饋機(jī)制制的結(jié)果.而反饋機(jī)機(jī)制是有可可能用機(jī)器器模擬的。。這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對對早期AI的發(fā)展影影響很大.“人工智能能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是是在1956年（Dartmouth）達(dá)特特矛斯學(xué)會上提出出的。1956年年,被認(rèn)為為是人工工智能之父父的美國學(xué)學(xué)者麥卡錫錫（JohnMcCarthy）組組織了一次次學(xué)會,將將許多對機(jī)機(jī)器智能感感興趣的一一批數(shù)學(xué)家、信信息學(xué)家、、心理學(xué)家家、神經(jīng)生生理學(xué)家、、計(jì)算機(jī)科科學(xué)家和專家學(xué)者者聚集在一一起進(jìn)行了了長達(dá)二個(gè)個(gè)月的討論論。邀請他他們參加“達(dá)特矛斯Dartmouth人工智能能夏季研究究會”。從那時(shí)時(shí)起,這個(gè)個(gè)領(lǐng)域被命命名為““人工智能能”.雖然然達(dá)特矛斯斯Dartmouth學(xué)會不不是非常成成功,但它它確實(shí)集中中了AI的的創(chuàng)立者們們,并為以以后的AI研究奠定定了基礎(chǔ).從那以以后,研究究者們發(fā)展展了眾多理理論和原理理,人工智智能的概念念也隨之?dāng)U擴(kuò)展.在它它還不長的的歷史中,人工智能能的發(fā)展展比預(yù)想的的要慢,但但一直在前前進(jìn).達(dá)特矛斯（（Dartmouth）會議議后的7年年中,AI研究開始始快速發(fā)展展。雖然這這個(gè)領(lǐng)域還還沒明確定定義,會議議中的一些些思想已已被重新考考慮和使用用了?？▋?nèi)基梅隆?。–arnegieMellon）大學(xué)和和MIT開開始組建AI研究中中心。研究究面臨新的的挑戰(zhàn):下下一步需需要建立立能夠更有有效解決問問題的系統(tǒng)統(tǒng),例如在在“邏輯專專家”中減減少搜索，，還有就是是建立可以以自我學(xué)習(xí)習(xí)的系統(tǒng).1957年年一個(gè)新程程序,“通通用解題機(jī)機(jī)”(GPS)的第第一個(gè)版本本進(jìn)行了測測試。這個(gè)個(gè)程序是由由制作“邏邏輯專家””的同一一個(gè)組開發(fā)發(fā)的。GPS擴(kuò)展了了Wiener的反反饋原理,可以解決決很多常識識問題。兩兩年以后,IBM成成立了一個(gè)個(gè)AI研究究組。赫赫伯特（HerbertGelerneter）花3年時(shí)間制制作了一個(gè)個(gè)解幾何定定理的程序序.1963年年MIT從從美國政府府得到一筆筆220萬萬美元的資資助,用于于研究機(jī)器器輔助識別別。這筆資資助來自國國防部高高級研究計(jì)計(jì)劃署(ARPA),已保證證美國在技技術(shù)進(jìn)步上上領(lǐng)先于蘇蘇聯(lián).這個(gè)個(gè)計(jì)劃吸引引了來自全全世界的計(jì)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)家,加加快了AI研究的發(fā)發(fā)展步伐。。1958年年McCarthy宣布了他他的新成果果:LISP語語言.LISP到到今天還在在用.“LISP””的意思是是“表處理理”(LIStProcessing),它它很快就為為大多數(shù)AI開發(fā)者者采納.以后幾年出出現(xiàn)了大量量程序.其其中一個(gè)著著名的“SHRDLU”.““SHRDLU”是是“微型世世界”項(xiàng)目目的一部分分,包括在在微型世世界(例如如只有有限限數(shù)量的幾幾何形體)中的研究究與編程。。在MIT由MarvinMinsky領(lǐng)導(dǎo)導(dǎo)的研究人人員發(fā)現(xiàn),面對小小規(guī)模的對對象,計(jì)算算機(jī)程序可可以解決空空間和邏輯輯問題.其其它如在60年代末末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決決代數(shù)問問題,"SIR"可可以理解簡簡單的英語語句子.這這些程序的的結(jié)果對處處理語言理理解和邏輯輯有所幫助助.70年代許許多新方法法被用于AI開發(fā),著名的如如Minsky的構(gòu)構(gòu)造理論.另外DavidMarr提出了機(jī)機(jī)器視覺方方面的新新理論,例例如,如何何通過一副副圖象的陰陰影,形狀狀,顏色,邊界和紋紋理等基本本信息辨別別圖象.通通過分析這這些信息息,可以推推斷出圖象象可能是什什么.同時(shí)時(shí)期另一項(xiàng)項(xiàng)成果是PROLOGE語言言,于1972年提提出.70年代另另一個(gè)進(jìn)展展是專家系系統(tǒng).專家家系統(tǒng)可以以預(yù)測在一一定條件下下某種解的的概率.由由于當(dāng)時(shí)計(jì)計(jì)算機(jī)已有有巨大容容量,專家家系統(tǒng)有可可能從數(shù)據(jù)據(jù)中得出規(guī)規(guī)律.專家家系統(tǒng)的市市場應(yīng)用很很廣.十年年間,專家家系統(tǒng)被用用于股市預(yù)預(yù)測,幫助助醫(yī)生診斷斷疾病,以以及指示礦礦工確定礦礦藏位置等等.這一切切都因?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)存存儲規(guī)律和和信息的能能力而成為為可能.80年代期期間,AI前進(jìn)更為為迅速,并并更多地進(jìn)進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)領(lǐng)域.1986年,美國AI相關(guān)軟硬硬件銷售高高達(dá)4.25億美美元.專家家系統(tǒng)因其其效用尤受受需求.象象數(shù)字電氣氣公司這樣樣的公司用用XCON專家系統(tǒng)統(tǒng)為VAX大型機(jī)編編程.杜邦邦,通用汽汽車公司司和波音公公司也大量量依賴專家家系統(tǒng).為為滿足計(jì)算算機(jī)專家的的需要,一一些生產(chǎn)專專家系統(tǒng)輔輔助制作軟軟件的公司司,如Teknowledge和Intellicorp成立立了.為了了查找和改改正現(xiàn)有專專家系統(tǒng)中中的錯(cuò)誤,又有另外外一些專家家系統(tǒng)被設(shè)設(shè)計(jì)出來.其它一一些AI領(lǐng)領(lǐng)域也在80年代進(jìn)進(jìn)入市場.其中一項(xiàng)項(xiàng)就是機(jī)器器視覺.Minsky和Marr的的成果現(xiàn)在在用到了生生產(chǎn)線上上的相機(jī)和和計(jì)算機(jī)中中,進(jìn)行質(zhì)質(zhì)量控制.盡管還很很簡陋,這這些系統(tǒng)已已能夠通過過黑白區(qū)別別分辨出物物件形狀的的不同。到到1985年美國有有一百多個(gè)個(gè)公司生產(chǎn)產(chǎn)機(jī)器視覺覺系統(tǒng),銷銷售額共達(dá)達(dá)8千萬美美元.日本1982年開始始了“第五五代計(jì)算機(jī)機(jī)研制計(jì)劃劃”，即““知識信息息處理計(jì)算算機(jī)系統(tǒng)KIPS””，其目的的是使邏輯輯推理達(dá)到到數(shù)值運(yùn)算算那么快。。雖然此計(jì)計(jì)劃最終失失敗，但它它的開展形形成了一股股研究人工工智能的熱熱潮。但80年代代對AI工工業(yè)來說也也不全是好好年景。86-87年對AI系統(tǒng)的需需求下降,業(yè)界損失失了近5億億美元.象象Teknowledge和Intellicorp兩家共損損失超過6百萬美元元,大約占占利潤的三三分之一。。巨大的損損失迫使許許多研究領(lǐng)領(lǐng)導(dǎo)者削減減經(jīng)費(fèi)。另另一個(gè)令人人失望的是是國防部高高級研究計(jì)計(jì)劃署支持持的所謂““智能卡車車”。這個(gè)個(gè)項(xiàng)目目的的是研制一一種能完完成許多戰(zhàn)戰(zhàn)地任務(wù)的的機(jī)器人.由于項(xiàng)目目缺陷和成成功無望,Pentagon停止了項(xiàng)項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)費(fèi).盡管管經(jīng)歷了這這些受挫的的事件,AI仍在在慢慢恢復(fù)復(fù)發(fā)展.新新的技術(shù)在在日本被開開發(fā)出來.1987年年，美國召召開第一次次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)國際會議議，宣告了了這一新學(xué)學(xué)科的誕生生。此后，，各國在神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方方面的投資資逐漸增加加，神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)發(fā)展起來。。美國首首創(chuàng)的模糊邏輯,它可以從從不確定的的條件作出出決策;還還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被視為實(shí)實(shí)現(xiàn)人工智智能的可能能途徑.總之,80年代AI被引入了了市場,并并顯示出實(shí)實(shí)用價(jià)值。?？梢源_信信,它將是是通向21世紀(jì)之匙匙。人工智能技技術(shù)接受檢檢驗(yàn)在“沙沙漠風(fēng)暴””行動(dòng)中軍軍方的智能能設(shè)備經(jīng)受受了戰(zhàn)爭的的檢驗(yàn)。人工智能技技術(shù)被用于于導(dǎo)彈系統(tǒng)統(tǒng)和預(yù)警顯顯示以及其其它先進(jìn)武武器。AI技術(shù)也也進(jìn)入了家家庭，智能能電腦的增增加吸引了了公眾興趣趣;一些面面向蘋果機(jī)機(jī)和IBM兼容機(jī)的的應(yīng)用軟軟件例如語語音和文字字識別已可可買到。使使用模糊邏邏輯,AI技術(shù)簡化化了攝像設(shè)設(shè)備。對人工智能能相關(guān)技術(shù)術(shù)更大的需需求促使新新的進(jìn)步不不斷出現(xiàn)。。人工智能能已經(jīng)改變變了我們的的生活。1982年，日日本發(fā)起起了為期期10年年的第五五代計(jì)算算機(jī)計(jì)劃劃，率先先向人工工智能發(fā)發(fā)起進(jìn)攻攻，令美美國、歐歐洲等大大吃一驚驚，生怕怕日本人人搶占了了制高點(diǎn)點(diǎn)。然而而日本人人太低估估了人工工智能的的難度，，日本的的第五代代計(jì)算機(jī)機(jī)計(jì)劃在在扔了上上10億億美元之之后不得得不不了了了之。。不過，，美國、、歐洲和和日本以以及一些些發(fā)展中中國家仍仍把人工工智能作作為重中中之重。。當(dāng)時(shí)，科科學(xué)家已已在研制制模糊計(jì)計(jì)算機(jī)和和神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算算機(jī)，并并把希望望寄托于于光芯片片和生物物芯片上上。專家家認(rèn)為，，一個(gè)以以人工智智能為龍龍頭、以以各種高高新技術(shù)術(shù)產(chǎn)業(yè)為為主體的的"智能能時(shí)代"將徹底底改變?nèi)巳祟惿鐣?。智能能時(shí)代將將是成熟熟的知識識經(jīng)濟(jì)時(shí)時(shí)代。在人工智智能領(lǐng)域域，美國國仍在絕絕大多數(shù)數(shù)方面領(lǐng)領(lǐng)先世界界，但是是在個(gè)別別方面已已被日本本和歐洲洲超過。。據(jù)1995年6月美國國商業(yè)部部的一份份調(diào)查報(bào)報(bào)告《對對美國在在人工智智能領(lǐng)域域關(guān)鍵技技術(shù)的評評估》，，美國在在人工智智能領(lǐng)域域的領(lǐng)先先地位正正在下降降。美國在人人工智能能領(lǐng)域地地位的下下降主要要是因?yàn)闉閲李A(yù)預(yù)算中用用于研究究開發(fā)的的費(fèi)用被被削減，，以及人人工智能能技術(shù)成成果遲遲遲不能投投入商業(yè)業(yè)應(yīng)用。。美國國防防部是人人工智能能研究的的主要資資助者，，國防方方面的研研究經(jīng)費(fèi)費(fèi)減少將將會大大大影響人人工智能能的基礎(chǔ)礎(chǔ)研究、、應(yīng)用研研究和技技術(shù)開發(fā)發(fā)。商用部門門難以彌彌補(bǔ)國防防研究開開發(fā)費(fèi)用用的減少少，由此此可能降降低美國國的長期期競爭力力。90年代代，人工工智能出出現(xiàn)新的的研究高高潮由由于網(wǎng)絡(luò)絡(luò)技術(shù)特特別是國國際互連連網(wǎng)的技技術(shù)發(fā)展展，人工工智能開開始由單單個(gè)智能能主體研研究轉(zhuǎn)向向基于網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境境下的分分布式人人工智能能研究。。不僅研研究基于于同一目目標(biāo)的分分布式問問題求解解，而且且研究多多個(gè)智能能主體的的多目標(biāo)標(biāo)問題求求解，將將人工智智能更面面向?qū)嵱糜谩Ａ硗馔?，由于于Hopfield多多層神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模模型的提提出，使使人工神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)研究與與應(yīng)用出出現(xiàn)了欣欣欣向榮榮的景象象。人工工智能已已深入到到社會生生活的各各個(gè)領(lǐng)域域。ＩＢＭ公公司"深深藍(lán)"電電腦擊敗敗了人類類的世界界國際象象棋冠軍軍，美國國制定了了以多Agent系統(tǒng)統(tǒng)應(yīng)用為為重要研研究內(nèi)容容的信息息高速公公路計(jì)劃劃，基于于Agent技技術(shù)的Softbot(軟機(jī)機(jī)器人)在軟件件領(lǐng)域和和網(wǎng)絡(luò)搜搜索引擎擎中得到到了充分分應(yīng)用，，同時(shí)，，美國Sandia實(shí)實(shí)驗(yàn)室建建立了國國際上最最龐大的的"虛擬擬現(xiàn)實(shí)"實(shí)驗(yàn)室室，擬通通過數(shù)據(jù)據(jù)頭盔和和數(shù)據(jù)手手套實(shí)現(xiàn)現(xiàn)更友好好的人機(jī)機(jī)交互，，建立更更好的智智能用戶戶接口。。圖像處理理和圖像像識別，，聲音處處理和聲聲音識別別取得了了較好的的發(fā)展，，IBM公司推推出了ViaVoice聲音音識別軟軟件，以以使聲音音作為重重要的信信息輸入入媒體。。國際各各大計(jì)算算機(jī)公司司又開始始將“人人工智能能”作為為其研究究內(nèi)容。。人們普普遍認(rèn)為為，計(jì)算算機(jī)將會會向網(wǎng)絡(luò)絡(luò)化、智智能化、、并行化化方向發(fā)發(fā)展。人工智能能研究與與應(yīng)用雖雖取得了了不少成成果，但但離全面面推廣應(yīng)應(yīng)用還有有很大的的距離，，還有許許多問題題有待解解決，且且需要多多學(xué)科的的研究專專家共同同合作。。未來人工工智能的的研究方方向主要要有：人人工智能能理論、、機(jī)器學(xué)學(xué)習(xí)模型型和理論論、不精精確知識識表示及及其推理理、常識識知識及及其推理理、人工工思維模模型、智智能人機(jī)機(jī)接口、、多智能能主體系系統(tǒng)、知知識發(fā)現(xiàn)現(xiàn)與知識識獲取、、人工智智能應(yīng)用用基礎(chǔ)等等。1998年8月月21日日，英國國大學(xué)的的一位電電子學(xué)教教授凱萬萬·沃威威克（KevinWarwick）成為為世界上上第一個(gè)個(gè)將芯片片植入體體內(nèi)的人人。這個(gè)個(gè)植入胳胳膊的芯芯片長23毫米米、寬3毫米，，外層裹裹有一層層玻璃，，它可以以接受外外界傳來來的信號號，能探探測體內(nèi)內(nèi)信號，，并能向向外發(fā)射射信號。。它可存存貯有關(guān)關(guān)植入者者的個(gè)人人信息，，在設(shè)有有電子保保護(hù)系統(tǒng)統(tǒng)的地方方，計(jì)算算機(jī)可以以根據(jù)體體內(nèi)芯片片發(fā)出無無線電波波查明植植入者的的身份，，決定是是否放行行。機(jī)器將可可能與人人體結(jié)合合在一起起，有未未來學(xué)家家預(yù)測，，未來將將微型超超級計(jì)算算機(jī)植入入人腦也也可能變變成現(xiàn)實(shí)實(shí)，那時(shí)時(shí)人到底底是機(jī)器器，還是是人，是是一個(gè)非非常難以以回答的的問題。。21世紀(jì)紀(jì)在分布布式人工工智能與與多智能能主體系系統(tǒng)、人人工思維維模型、、知識系系統(tǒng)（包包括專家家系統(tǒng)、、知識庫庫系統(tǒng)和和智能決決策系統(tǒng)統(tǒng)）、知知識發(fā)現(xiàn)現(xiàn)與數(shù)據(jù)據(jù)挖掘（（從大量量的、不不完全的的、模糊糊的、有有噪聲的的數(shù)據(jù)中中挖掘出出對我們們有用的的知識））、遺傳傳與演化化計(jì)算（（通過對對生物遺遺傳與進(jìn)進(jìn)化理論論的模擬擬，揭示示出人的的智能進(jìn)進(jìn)化規(guī)律律）、人人工生命命（通過過構(gòu)造簡簡單的人人工生命命系統(tǒng)（（如：機(jī)機(jī)器蟲））并觀察察其行為為，探討討初級智智能的奧奧秘）、、人工智智能應(yīng)用用（如：：模糊控控制、智智能大廈廈、智能能人機(jī)接接口、智智能機(jī)器器人等））等方面面有重大大的突破破。1.3人人類智智能的計(jì)計(jì)算機(jī)模模擬人類的知知識認(rèn)知知過程至至今未能能被完全全解釋。。需要從認(rèn)認(rèn)知生理理學(xué)、認(rèn)認(rèn)知心理理學(xué)和認(rèn)認(rèn)知工程程學(xué)等相相關(guān)學(xué)科科來研究究。思維策略初級信息處理生理過程計(jì)算機(jī)語言計(jì)算機(jī)硬件計(jì)算機(jī)程序人類計(jì)算機(jī)大腦中樞神經(jīng)神經(jīng)元中層低層高層心理活動(dòng)動(dòng)的最高高層級是是思維策策略，中中間一層層是初級級信息處處理，最最低層級級是生理理過程，，即中樞樞神經(jīng)系系統(tǒng)、神神經(jīng)元和和大腦的的活動(dòng)，，與此相相應(yīng)的是是計(jì)算機(jī)機(jī)程序、、語言和和硬件。。研研究認(rèn)認(rèn)知過程程的主要要任務(wù)是是探求高高層次思思維決策策與初級級信息處處理的關(guān)關(guān)系，并并用計(jì)算算機(jī)程序序來模擬擬人的思思維策略略水平，，而用計(jì)計(jì)算機(jī)語語言模擬擬人的初初級信息息處理過過程。智能信息息處理的的假設(shè)假設(shè)對于任何何一個(gè)系系統(tǒng)，如如果它能能表現(xiàn)出出智能，，那么它它就必定定能夠執(zhí)執(zhí)行如下下一個(gè)完完善的物物理符號號系統(tǒng)的的6種基基本功能能：（1）輸輸入符號號；（（2）輸輸出符號號；（3）存儲儲符號；；（4）復(fù)復(fù)制制符號；；（5））建立符符號結(jié)構(gòu)構(gòu)：通過過找出各各符號之之間的關(guān)關(guān)系，在在符號號系統(tǒng)中中形成成符號結(jié)結(jié)構(gòu)；（（6）條條件性遷遷移：根根據(jù)已有有符號，，繼續(xù)完完成信息息處理活活動(dòng)的過過程。推論1人人具具有智能能，那么么人是一一個(gè)物理理符號系系統(tǒng)。推論2計(jì)計(jì)算算機(jī)是一一個(gè)物理理符號系系統(tǒng)，那那么它能能夠表現(xiàn)現(xiàn)出智能能。推論3人人與與計(jì)算機(jī)機(jī)是一個(gè)個(gè)物理符符號系統(tǒng)統(tǒng)，那么么我們就就能夠用用計(jì)算機(jī)機(jī)來模擬擬人類活活動(dòng)。人類智能能的計(jì)算算機(jī)模擬擬實(shí)例我們認(rèn)為為計(jì)算機(jī)機(jī)模擬人人類智能能的目的的是通過過賦予計(jì)計(jì)算機(jī)推推理、識識別、理理解、表表達(dá)和適適應(yīng)人的的感知的的能力來來建立更更為和諧諧的人機(jī)機(jī)環(huán)境，，在一定定的環(huán)境境范圍中中，使計(jì)計(jì)算機(jī)系系統(tǒng)具有有更高的的、全面面的智能能。1997年，世世界科技技界發(fā)生生了兩件件令人深深思的事事情。一一是1997年年2月英英國科學(xué)學(xué)家宣布布培養(yǎng)出出世界第第一個(gè)克克隆動(dòng)物物小羊多多利。另另一個(gè)則則是1997年年5月，，美國ＩＩＢＭ公公司的““深藍(lán)””超級計(jì)計(jì)算機(jī)首首次擊敗敗國際象象棋男子子世界冠冠軍卡斯斯帕羅夫夫。1997年年5月11日，，在國際際象棋““人機(jī)大大戰(zhàn)”最最后一局局較量中中，ＩＢＢＭ超級級計(jì)算機(jī)機(jī)“深藍(lán)藍(lán)”僅用用了一個(gè)個(gè)小時(shí)便便輕松戰(zhàn)戰(zhàn)勝國際際象棋特特級大師師卡斯帕帕羅夫，，并以3.5比比2.5的總比比分贏得得勝利和和70萬萬美元的的獎(jiǎng)金。。1985年，美美國卡內(nèi)內(nèi)基-梅梅?。–arnegie-Mellon））大學(xué)的的博士生生（Feng-hsiungHsu）著著手研制制一個(gè)國國際象棋棋的計(jì)算算機(jī)程序序：“Chiptest”。。1989年Hsu與與MurrayCampbell加入入了IBM的深深藍(lán)研究究項(xiàng)目，，最初研研究目的的是為了了檢驗(yàn)計(jì)計(jì)算機(jī)的的并行處處理能力力。幾年年后，研研制小組組開發(fā)了了專用處處理器，，可以在在每秒中中計(jì)算2-3000步步棋局。。經(jīng)歷了了數(shù)百次次的失利利，在科科研人員員的不斷斷完善下下，1997年年，深藍(lán)藍(lán)的硬件件系統(tǒng)采采用了32節(jié)點(diǎn)點(diǎn)的大規(guī)規(guī)模并行行結(jié)構(gòu)，，每個(gè)節(jié)節(jié)點(diǎn)由8片專用用的處理理器同時(shí)時(shí)工作，，這樣，，系統(tǒng)由由256個(gè)處理理器組成成了一個(gè)個(gè)高速并并行計(jì)算算機(jī)系統(tǒng)統(tǒng)；研究究小組又又不斷完完善了博博弈的程程序。深深藍(lán)發(fā)展展為高水水平的博博弈大師師，在國國際象棋棋比賽規(guī)規(guī)定的每每步棋限限時(shí)3分分鐘里，，可以推推演1000-2000億步步棋局。。卡斯帕帕羅夫的的思考速速度是200步步/分。。二、人工智能能的研究與應(yīng)應(yīng)用2.1問問題求解解2.2邏邏輯推理理與定理證明明2.3自自然語言言理解2.4自自動(dòng)程序序設(shè)計(jì)2.5專專家系統(tǒng)統(tǒng)2.6機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)習(xí)2.7人人工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.8機(jī)機(jī)器人學(xué)學(xué)2.9模模式識別2.10機(jī)器視覺2.11智智能控制制2.12智智能檢索索2.13智智能調(diào)度度與指揮2.14系系統(tǒng)與語言言工具人工智能研究究的研究領(lǐng)域域人工智能的三三個(gè)大分支即即∶知識工程程、模式識別別以及機(jī)器人人學(xué)。其中最最革命而最活活躍的是知識識工程。因?yàn)?，我們常常說「知識就就是力量」。。而由機(jī)器以以其高速度、、高精確性地地利用知識去去解決問題，，就使得人類類更有力量。。機(jī)器人學(xué)在人人工智能研究究中，由於其其只是一種在在相對固定環(huán)環(huán)境中工作的的一種工具，，配備智能較較少。所以在在人工智能中中所占比重也也較少。機(jī)器器在既定的知知識庫中，針針對問題能快快速收斂到應(yīng)應(yīng)該作為問題題最佳解決的的知識上去的的這類系統(tǒng)。。第二大分支則則有著完全不不同的目的，，即∶利用外外延規(guī)則使機(jī)機(jī)器在既定知知識庫上對其其中知識進(jìn)行行外延操作，，藉以高速度度創(chuàng)造新知識識！所以，雖雖然都是用機(jī)機(jī)器在處理知知識，但其目目的是很不相相同的。前前者典型如「「專家系統(tǒng)」，後者典型型為「機(jī)器發(fā)明系統(tǒng)統(tǒng)」。人工智能的目目的與方法目的：1）通過計(jì)算算機(jī)技術(shù)模擬擬人腦智能，，替代人類解解決生產(chǎn)、生生活中的具體體問題。2）通過計(jì)算算機(jī)技術(shù)延伸伸人類智力，，提高人類解解決生產(chǎn)、生生活中的具體體問題的能力力。3）通過計(jì)算算機(jī)技術(shù)研究究和推動(dòng)人類類智力發(fā)展。。方法：1）將對象信信息轉(zhuǎn)換為計(jì)計(jì)算機(jī)內(nèi)碼（（數(shù)字化信息息）。2）建立相關(guān)關(guān)知識庫和知知識應(yīng)用模型型（包括各種種算法和知識識推理的邏輯輯運(yùn)算方法））。3）通過計(jì)算算機(jī)程序語言言實(shí)現(xiàn)對象信信息的加工處處理。無論是替代、、延伸，還是是研究和推動(dòng)動(dòng)人腦智能，，我們必須首首先明確：人人工智能是對對機(jī)器智能的的發(fā)現(xiàn)科學(xué)？？還是一種實(shí)實(shí)用工程技術(shù)術(shù)？從人工智智能的定義看看，人工智能能只是一種實(shí)實(shí)用工程技術(shù)術(shù)。既然是一種實(shí)實(shí)用工程技術(shù)術(shù)，就必須建建立人工智能能技術(shù)開發(fā)的的規(guī)范性方法法。借鑒工程程技術(shù)開發(fā)的的一般原理，，人工智能應(yīng)應(yīng)用技術(shù)研究究，至少應(yīng)包包括系統(tǒng)方案案設(shè)計(jì)方法論論和可行性分分析方法研究究。其具體工工作至少應(yīng)該該包括：1）分析處理理對象與工具具的關(guān)系：在在問題解決過過程中，哪些些知識需要并并且可能數(shù)字字化？規(guī)則化化？模型化？？邏輯運(yùn)算化化？何種計(jì)算算機(jī)程序語言言可以實(shí)現(xiàn)所所選擇的信息息處理方案？？2）人工智能能與人腦智能能的效率比較較：電腦和人人腦各具優(yōu)勢勢是一個(gè)基本本常識。雖然然計(jì)算機(jī)對可可建立信息處處理規(guī)則的數(shù)數(shù)字化信息的的計(jì)算、搜索索、模式識別別既快又準(zhǔn)，，但由于人類類知識普遍具具有或然性和和可變性，從從應(yīng)用價(jià)值角角度分析，““全自動(dòng)的并并不就是最好好的”。因此此，必須根據(jù)據(jù)相關(guān)公認(rèn)知知識系統(tǒng)的或或然性、可變變性等參數(shù)，，與人腦的處處理水平進(jìn)行行價(jià)值比較。。比較的內(nèi)容容包括精確性性（可靠性））、靈敏性、、完整性。3）選擇人工工智能系統(tǒng)的的人機(jī)互助方方案：凡是不不可能建立完完整的計(jì)算機(jī)機(jī)信息處理規(guī)規(guī)則的信息系系統(tǒng)，信息處處理過程中的的人工參與將將不可避免。。因此，在運(yùn)運(yùn)用人工智能能技術(shù)的實(shí)用用系統(tǒng)開發(fā)中中，電腦能力力和人腦能力力如何優(yōu)化組組合是一個(gè)關(guān)關(guān)鍵性問題。。人機(jī)能力組組合技術(shù)的科科學(xué)性、功能能完整性、普普遍適用性水水平，決定了了一個(gè)人工智智能系統(tǒng)的實(shí)實(shí)用價(jià)值。4）人工智能能系統(tǒng)的成本本效益分析：：任何實(shí)用工工程技術(shù)，必必須考慮其開開發(fā)成本和使使用價(jià)值之比比。因此，對對人工智能技技術(shù)的價(jià)值（（效率）評價(jià)價(jià)、人工智能能系統(tǒng)的人機(jī)機(jī)互助方案選選擇，必須進(jìn)進(jìn)行開發(fā)成本本和市場效益益分析。人工智能應(yīng)用用實(shí)例一：智能、便攜式式個(gè)人身體保保健與監(jiān)護(hù)系系統(tǒng)。這是一一個(gè)典型的可可穿戴式計(jì)算算機(jī)系統(tǒng)。除除了計(jì)算機(jī)外外，還包括接接觸式情感信信號采集裝置置。通過測量量穿戴者的呼呼吸、心率、、血壓、出汗汗、體溫、肌肌肉反應(yīng)、皮皮膚電等信號號，判斷出穿穿戴者的情感感狀態(tài)，為穿穿戴者記錄狀狀態(tài)數(shù)據(jù)，提提出保健建議議，或發(fā)布健健康報(bào)警。該該系統(tǒng)穿戴者者可以包括食食物或環(huán)境過過敏者，糖尿尿病人員等。。情感狀態(tài)具具有個(gè)人屬性性，根據(jù)個(gè)人人情感的動(dòng)態(tài)態(tài)特征，使計(jì)計(jì)算機(jī)能夠““對癥下藥””，作出最適適宜的反應(yīng)。。實(shí)例二：司機(jī)安全行車車的智能監(jiān)控控系統(tǒng)。該系系統(tǒng)可以采用用非接觸式情情感信號采集集裝置，如圖圖象與語音信信號。圖象信信號用于監(jiān)測測司機(jī)面部表表情的乏意(SleepingMood)，，如根據(jù)每分分鐘眨眼次數(shù)數(shù)。而語音信信號用于識別別司機(jī)回答問問題的語言遲遲鈍性(Slow-ReactionMood)，如語語音速度、音音調(diào)變化、音音量強(qiáng)度、嗓嗓音質(zhì)量、發(fā)發(fā)音清晰度等等。以司機(jī)的的“主動(dòng)式或或被動(dòng)式反應(yīng)應(yīng)性(ActivityorReactivity)”為特定考考察情感狀態(tài)態(tài)，可以提醒醒司機(jī)安全行行車。實(shí)例三：計(jì)算機(jī)游戲與與娛樂系統(tǒng)。。這是計(jì)算機(jī)機(jī)需求情感表表達(dá)功能的主主要應(yīng)用之一一。目前的計(jì)算機(jī)機(jī)棋類機(jī)不具具備如此能力力。這大大降降低了人們的的娛樂興趣，，因?yàn)橄缕逭哒呤敲鎸α艘灰慌_沒有個(gè)性性、沒有情感感的機(jī)器。未未來的計(jì)算機(jī)機(jī)棋類機(jī)應(yīng)該該可以模擬各各種情感類型型棋手，如進(jìn)進(jìn)攻型或防御御型棋手的情情感行為。如果人工智能能取得突破，，那么它應(yīng)用用最多的領(lǐng)域域恐怕就是機(jī)機(jī)器人了。1997年8月在日本東東京舉行的““紀(jì)念日本機(jī)機(jī)械學(xué)會創(chuàng)立立100周年年國際研討會會”上，著名名美國未來學(xué)學(xué)家阿爾文··托夫勒和人人工智能方面面的專家等22位世界知知名人士學(xué)者者預(yù)測說，20年內(nèi)人同同機(jī)器人自由由交談將成為為可能，在發(fā)發(fā)達(dá)國家三分分之一以上的的重勞動(dòng)將由由機(jī)器人來完完成?！凹彝ネビ脵C(jī)器人””將在10至至20年內(nèi)開開始上市銷售售。他們當(dāng)中有人人還預(yù)測，““憑自己的判判斷采取行動(dòng)動(dòng)的機(jī)器人””將會問世，，“用蛋白質(zhì)質(zhì)等生物體組組織制成的機(jī)機(jī)器人”也將將誕生。托夫夫勒等人對機(jī)機(jī)器人為人類類服務(wù)前景作作出樂觀預(yù)測測的同時(shí)，對對于“高智能能機(jī)器人”出出現(xiàn)可能導(dǎo)致致有人利用其其犯罪的前景景表示了憂慮慮。1998年8月，日本東東京大學(xué)工學(xué)學(xué)院宣布研制制出了一種能能夠捕捉高速速運(yùn)動(dòng)物體的的機(jī)器人，它它完全有可能能靈巧地抓住住蒼蠅。目前的工業(yè)機(jī)機(jī)器人只能根根據(jù)計(jì)算機(jī)程程序的安排完完成固定作業(yè)業(yè)，對靜止物物體進(jìn)行操作作。有些智能機(jī)器器人裝備了圖圖像處理系統(tǒng)統(tǒng)，但它以電電視技術(shù)為基基礎(chǔ)，每秒只只能處理30個(gè)畫面，每每個(gè)畫面的處處理時(shí)間很難難降到33毫毫秒以下，因因此只能操作作速度緩慢的的物體。東京大學(xué)研制制的新型機(jī)器器人裝備有一一套特殊攝像像機(jī)，它只有有256個(gè)像像素，清晰度度僅為普通攝攝像機(jī)的千分分之一。但其其圖像處理速速度比普通攝攝像機(jī)高30倍以上，單單個(gè)畫面處理理時(shí)間僅1毫毫秒，因而能能緊密追蹤高高速運(yùn)動(dòng)的物物體。機(jī)器人內(nèi)部的的中央處理芯芯片對圖像信信息進(jìn)行實(shí)時(shí)時(shí)處理，迅速速驅(qū)動(dòng)機(jī)器人人的手臂，使使其能夠捕捉捉到高速運(yùn)動(dòng)動(dòng)的目標(biāo)。機(jī)機(jī)器人的手掌掌和手指關(guān)節(jié)節(jié)也采用了新新技術(shù)，十分分靈活。這項(xiàng)項(xiàng)技術(shù)可使機(jī)機(jī)器人靈巧到到能抓住飛舞舞的蒼蠅、接接住飛過來的的棒球。更重要的是，，它將可以從從事更加復(fù)雜雜的工作，減減輕工人勞動(dòng)