人工智能的研究目標(biāo)

第第1章第2章第3章第1部分基礎(chǔ)知識(shí)人工智能概述知識(shí)表示方法AI編程基礎(chǔ)第1章人工智能概述人工智能(artificialintelligenee,AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等諸多學(xué)科相互交叉、相互滲透而發(fā)展起來的一門新興邊緣學(xué)科。它主要研究如何用機(jī)器(計(jì)算機(jī))來模擬和實(shí)現(xiàn)人類的智能行為。人工智能技術(shù)同原子能技術(shù)、空間技術(shù)一起被稱為20世紀(jì)三大科技成就。人工智能中的專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言理解等分支領(lǐng)域已經(jīng)投入使用。一個(gè)智能化信息處理的新時(shí)代正向世界走來。近年來，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，特別是因特網(wǎng)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用，又為人工智能提供了新的廣闊天地。信息化需要智能化的支持，人工智能在信息高速公路上也將發(fā)揮重要作用。目前，世界各國對(duì)人工智能的研究都十分重視，紛紛投入大量的人力、物力和財(cái)力，激烈爭(zhēng)奪這一高新技術(shù)的制高點(diǎn)。人工智能的前景誘人，同時(shí)也任重道遠(yuǎn)。本章作為概述，主要討論人工智能的定義、研究目標(biāo)、研究內(nèi)容、研究途徑與方法、主要特點(diǎn)、研究領(lǐng)域、基本技術(shù)、形成過程及發(fā)展趨勢(shì)等，目的在于展示一個(gè)處于不斷發(fā)展中的人工智能的概貌。人工智能的概念1.1.1人工智能所謂“人工智能”是指用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能。作為一門學(xué)科，人工智能研究的是如何使機(jī)器(計(jì)算機(jī))具有智能的科學(xué)和技術(shù)，特別是人類智能如何在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)或再現(xiàn)的科學(xué)和技術(shù)。因此，從學(xué)科角度講，當(dāng)前的人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能雖然是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，但它的研究卻不僅涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)，而且還涉及腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知(思維)科學(xué)、行為科學(xué)和數(shù)學(xué)、信息論、控制論和系統(tǒng)論等眾多學(xué)科領(lǐng)域。因此，人工智能實(shí)際上是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。廣義的人工智能學(xué)科是模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，研究與開發(fā)各種機(jī)器智能和智能機(jī)器的理論、方法與技術(shù)的綜合性學(xué)科。人工智能是一個(gè)含義很廣的詞語，在其發(fā)展過程中，具有不同學(xué)科背景的人工智能學(xué)者對(duì)它有著不同的理解，提出了一些不同的觀點(diǎn)，人們稱這些觀點(diǎn)為符號(hào)主義 (symbolism)、連接主義(connectionism)和行為主義(actionism)等，或者叫做邏輯學(xué)派(logicism)、仿生學(xué)派(bionicsism)和生理學(xué)派(physiologism)。此外還有計(jì)算機(jī)學(xué)派、心理學(xué)派和語言學(xué)派等。斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的尼爾遜( N.J.Nilsson)教授從處理的對(duì)象出發(fā)，認(rèn)為“人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)，即怎樣表示知識(shí)、怎樣獲取知識(shí)和怎樣使用知識(shí)的科學(xué)”。麻省理工學(xué)院溫斯頓（P.H.Winston）教授則認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的富有智能的工作”。斯坦福大學(xué)費(fèi)根鮑姆（ EAFeigenbaum）教授從知識(shí)工程的角度出發(fā)，認(rèn)為“人工智能是一個(gè)知識(shí)信息處理系統(tǒng)”。綜合各種不同的人工智能觀點(diǎn)，可以從“能力”和“學(xué)科”兩個(gè)方面對(duì)人工智能進(jìn)行定義。從能力的角度來看，人工智能是相對(duì)于人的自然智能而言的，所謂人工智能是指用人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能；從學(xué)科的角度來看，人工智能是作為一個(gè)學(xué)科名稱來使用的，所謂人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的學(xué)科?？傊斯ぶ悄苁且婚T綜合性的邊緣學(xué)科。它借助于計(jì)算機(jī)建造智能系統(tǒng)，完成諸如模式識(shí)別、自然語言理解、程序自動(dòng)設(shè)計(jì)、自動(dòng)定理證明、機(jī)器人、專家系統(tǒng)等智能活動(dòng)。它的最終目標(biāo)是構(gòu)造智能機(jī)。如何衡量機(jī)器是否具有智能呢？早在 1950年，人工智能還沒有作為一門學(xué)科正式出現(xiàn)之前，英國數(shù)學(xué)家圖靈（A.M.Turing）就在他發(fā)表的一篇文章“ComputingMachineryandIntelligenee（計(jì)算機(jī)器與智能）”中提出了“機(jī)器能思維”的觀點(diǎn)，并設(shè)計(jì)了一個(gè)很著名的測(cè)試機(jī)器智能的實(shí)驗(yàn)，稱為“圖靈測(cè)試”或“圖靈實(shí)驗(yàn)” 。該測(cè)試的參加者由一位測(cè)試主持人和兩個(gè)被測(cè)試者組成。要求兩個(gè)被測(cè)試者中的一個(gè)是人，另一個(gè)是機(jī)器。測(cè)試規(guī)則是：讓測(cè)試主持人和每個(gè)被測(cè)試者分別位于彼此不能看見的房間中，相互之間只能通過計(jì)算機(jī)終端進(jìn)行會(huì)話。測(cè)試開始后，由測(cè)試主持人向被測(cè)試者提出各種具有智能性的問題，但不能詢問測(cè)試者的物理特征。被測(cè)試者在回答問題時(shí)，都應(yīng)盡量使測(cè)試者相信自己是“人”，而另一位是“機(jī)器”。在這個(gè)前提下，要求測(cè)試主持人區(qū)分被測(cè)試者哪個(gè)是人，哪個(gè)是機(jī)器。如果無論如何更換測(cè)試主持人和被測(cè)試者中的人，測(cè)試主持人能分辨出人和機(jī)器的概率都小于50%,則認(rèn)為該機(jī)器具有了智能。作為人的一方不能判定對(duì)方是人還是機(jī)器，那么就認(rèn)為對(duì)方的那臺(tái)機(jī)器達(dá)到了人的智能。對(duì)圖靈的這個(gè)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，也有人提出了疑義：認(rèn)為該測(cè)試僅反映了結(jié)果的比較，既沒有涉及思維的過程，也沒有明確參加實(shí)驗(yàn)的人是小孩還是具有良好素質(zhì)的成年人。盡管如此，它對(duì)人工智能這門學(xué)科的發(fā)展所產(chǎn)生的影響則是十分深遠(yuǎn)的。要研究人工智能，當(dāng)然要涉及什么是智能的問題， 但這卻是一個(gè)難以準(zhǔn)確回答的問題。因?yàn)殛P(guān)于智能，至今還沒有一個(gè)確切的公認(rèn)的定義。這是由于智能是腦，特別是人腦的屬性或者說產(chǎn)物。但人腦的奧秘至今還未完全揭開。從系統(tǒng)的觀點(diǎn)看，人腦是一個(gè)復(fù)雜的、開放的、動(dòng)態(tài)的巨系統(tǒng)。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，至今人們還不完全清楚。所以，這就導(dǎo)致了對(duì)于智能的多種說法。譬如有人說智能的基礎(chǔ)是知識(shí)（因?yàn)闆]有知識(shí)的智能是不可想像的）；有人說智能的關(guān)鍵是思維（因?yàn)橹R(shí)是思維產(chǎn)生的） ；有人說智能取決于感知和行為，認(rèn)為智能是在系統(tǒng)與周圍環(huán)境不斷“刺激一反應(yīng)”的交互中發(fā)展和進(jìn)化的。作者認(rèn)為，從內(nèi)涵來講，智能應(yīng)該是知識(shí) +思維；從外延來講，智能就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律、運(yùn)用規(guī)律的能力（或者說獲取知識(shí)、運(yùn)用知識(shí)的能力）和分析問題、解決問題的能力。1.1.2為什么要研究人工智能電子計(jì)算機(jī)是迄今為止最有效的信息處理工具，以至于人們稱它為“電腦” 。但現(xiàn)在的普通計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能還相當(dāng)?shù)拖?，譬如缺乏自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化等能力，也缺乏

社會(huì)常識(shí)或?qū)I(yè)知識(shí)等，而只能是被動(dòng)地按照人們?yōu)樗孪劝才藕玫墓ぷ鞑襟E進(jìn)行工作。因而它的功能和作用就受到很大的限制，難以滿足越來越復(fù)雜和越來越廣泛的社會(huì)需求。既然計(jì)算機(jī)和人腦一樣都可進(jìn)行信息處理，那么是否也能讓計(jì)算機(jī)同人腦一樣也具有智能呢？這正是人們研究人工智能的初衷。事實(shí)上，如果計(jì)算機(jī)自身也具有一定智能的話，那么它的功效將會(huì)發(fā)生質(zhì)的飛躍，成為名副其實(shí)的電“腦”。這樣的電腦將是人腦更為有效的擴(kuò)展和延伸， 也是人類智能的擴(kuò)展和延伸，其作用將是不可估量的。例如，用這樣的電腦武裝起來的機(jī)器人就是智能機(jī)器人。智能機(jī)器人的出現(xiàn)，將標(biāo)志著人類社會(huì)進(jìn)入了一個(gè)新的時(shí)代。研究人工智能也是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求。人類社會(huì)現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了信息化時(shí)代，但信息化的進(jìn)一步發(fā)展，就必須有智能技術(shù)的支持。例如，當(dāng)前迅速發(fā)展著的因特網(wǎng)就強(qiáng)烈地需要智能技術(shù)。特別是當(dāng)人們要在因特網(wǎng)上構(gòu)筑信息高速公路時(shí)，其中許多技術(shù)問題就要用人工智能的方法來解決。這就是說，人工智能技術(shù)在因特網(wǎng)和未來的信息高速公路上將發(fā)揮重要作用。智能化也是自動(dòng)化發(fā)展的必然趨勢(shì)。 自動(dòng)化發(fā)展到一定水平，再向前發(fā)展就是智能化，即智能化是繼機(jī)械化、自動(dòng)化之后，人類生產(chǎn)和生活中的又一個(gè)技術(shù)特征。另外，研究人工智能，對(duì)探索人類自身智能的奧秘也可提供有益的幫助。因?yàn)槿藗兛梢酝ㄟ^電腦對(duì)人腦進(jìn)行模擬，從而揭示人腦的工作原理，發(fā)現(xiàn)自然智能的淵源。1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬人類的認(rèn)知過程是個(gè)非常復(fù)雜的行為，至今仍未能被完全解釋。人們從不同的角度對(duì)它進(jìn)行研究，從而形成諸如認(rèn)知生理學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)和認(rèn)知工程學(xué)等相關(guān)學(xué)科。對(duì)這些學(xué)科的深入研究已超出本書范圍。這里僅討論幾個(gè)與人工智能關(guān)系密切的問題。人的心理活動(dòng)具有不同的層次，它可與計(jì)算機(jī)的層次相比較，如圖?研究認(rèn)知過程的任務(wù)人的心理活動(dòng)具有不同的層次，它可與計(jì)算機(jī)的層次相比較，如圖動(dòng)的最高層級(jí)是思維策略，中間一層是初級(jí)信息處理，最低層級(jí)為生理過程，即中樞神經(jīng)系統(tǒng)、神經(jīng)元和大腦的活動(dòng)。與此相應(yīng)的是計(jì)算機(jī)的程序、語言和硬件。研究認(rèn)知過程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級(jí)信息處理的關(guān)系，并用計(jì)算機(jī)程序來模擬人的思維策略水平，而用計(jì)算機(jī)語言模擬人的初級(jí)信息處理過程。令T表示時(shí)間變量，x表示認(rèn)知操作（cognitiveoperation）,x的變化Ax為當(dāng)時(shí)機(jī)體狀態(tài)S（機(jī)體的生理和心理狀態(tài)以及腦子里的記憶等）和外界刺激 R的函數(shù)。當(dāng)外界刺激作用到處于某一特定狀態(tài)的機(jī)體時(shí)，便發(fā)生變化，即語言和硬件。計(jì)算機(jī)也以類似的原理進(jìn)行工作。在規(guī)定時(shí)間內(nèi)，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的記憶相當(dāng)于機(jī)體的狀態(tài)；計(jì)算機(jī)的輸入相當(dāng)于機(jī)體施加的某種刺激。在得到輸入后，計(jì)算機(jī)便進(jìn)行操作，使得其內(nèi)部狀態(tài)隨時(shí)間發(fā)生變化?？梢詮牟煌膶哟蝸硌芯窟@種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)以人的思維方式為模型進(jìn)行智能信息處理( intelligentinformationprocessing)。顯然，這是一種智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)適用于特定領(lǐng)域的這種高水平智能信息處理系統(tǒng)(也稱為專家系統(tǒng))是研究認(rèn)知過程的一個(gè)具體而又重要的目標(biāo)。例如，一個(gè)具有智能信息處理能力的自動(dòng)控制系統(tǒng)就是一個(gè)智能控制系統(tǒng)，它可以是專家控制系統(tǒng)，或者是智能決策系統(tǒng)等。?智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)可以把人看成一個(gè)智能信息處理系統(tǒng)。信息處理系統(tǒng)又叫物理符號(hào)系統(tǒng)( physicalsymbolsystem)。所謂符號(hào)就是模式(pattern)。任一模式，只要它能與其他模式相區(qū)別，它就是一個(gè)符號(hào)。不同的漢語拼音字母或英文字母就是不同的符號(hào)。對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作就是對(duì)符號(hào)進(jìn)行比較，從中找出相同的和不同的符號(hào)。物理符號(hào)系統(tǒng)的基本任務(wù)和功能就是辨認(rèn)相同的符號(hào)和區(qū)別不同的符號(hào)。為此，這種系統(tǒng)就必須能夠辨別出不同符號(hào)之間的實(shí)質(zhì)差別。符號(hào)既可以是物理符號(hào)，也可以是頭腦中的抽象符號(hào)，或者是電子計(jì)算機(jī)中的電子運(yùn)動(dòng)模式，還可以是頭腦中神經(jīng)元的某些運(yùn)動(dòng)方式。一個(gè)完善的符號(hào)系統(tǒng)應(yīng)具有下列 6種基本功能：輸入符號(hào)(input);輸出符號(hào)(output);存儲(chǔ)符號(hào)(store);復(fù)制符號(hào)(copy);建立符號(hào)結(jié)構(gòu)：通過找出各符號(hào)間的關(guān)系，在符號(hào)系統(tǒng)中形成符號(hào)結(jié)構(gòu)；條件性遷移(conditionaltransfer):根據(jù)已有符號(hào)，繼續(xù)完成活動(dòng)過程。如果一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)具有上述全部 6種功能，能夠完成這個(gè)全過程，那么它就是一個(gè)完整的物理符號(hào)系統(tǒng)。人能夠輸入信號(hào)，如用眼睛看，用耳朵聽，用手觸摸等。計(jì)算機(jī)也能通過卡片或紙帶打孔、磁帶或鍵盤打字等方式輸入符號(hào)。人具有上述 6種功能，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)也具備物理符號(hào)系統(tǒng)的這 6種功能。假設(shè)任何一個(gè)系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述 6種功能。反之，任何系統(tǒng)如果具有這 6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能。這種智能指的是人類所具有的那種智能。把這個(gè)假設(shè)稱為物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)。物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)伴隨有 3個(gè)推論，或稱為附帶條件。推論一 既然人具有智能，那么他(她)就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。人之所以能夠表現(xiàn)出智能，就是基于他的信息處理過程。推論二 既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能的基本條件。這是人工智能的基本條件。推論三 既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。值得指出，推論三并不一定是從推論一和推論二推導(dǎo)出來的必然結(jié)果。因?yàn)槿耸俏锢矸?hào)系統(tǒng)，具有智能；計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，也具有智能，但他(它)們可以用不同的原理和方式進(jìn)行活動(dòng)。所以計(jì)算機(jī)并不一定都是模擬人活動(dòng)的，它可以編制出一些復(fù)雜的程序來求解方程式，進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算。不過，計(jì)算機(jī)的這種運(yùn)算過程未必就是人類的思維過程?？梢园凑杖祟惖乃季S過程來編制計(jì)算機(jī)程序，這項(xiàng)工作就是人工智能的研究內(nèi)容，也是智能控制的主要研究內(nèi)容。如果做到了這一點(diǎn)，就可以用計(jì)算機(jī)在形式上來描述人的思維活動(dòng)過程，或者建立一個(gè)理論來說明人的智力活動(dòng)過程。?人類智能的計(jì)算機(jī)模擬帕梅拉?麥考達(dá)克(PamelaMcCorduck)在她的著名的人工智能歷史研究 《機(jī)器思維》(MachineWhoThink,1979)中曾經(jīng)指出：在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在著長期的聯(lián)系。從幾世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的復(fù)雜巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的智能活動(dòng)進(jìn)行直接聯(lián)系。今天，新技術(shù)已使人們所建造的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高?，F(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)要比以往的任何機(jī)器復(fù)雜幾十倍、幾百倍，甚至幾千倍以上。計(jì)算機(jī)的早期工作主要集中在數(shù)值計(jì)算方面。然而人類最主要的智力活動(dòng)并不是數(shù)值計(jì)算，而是在邏輯推理方面。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的推論一也告訴我們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。推論三指出，可以編寫出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動(dòng)。這就是說，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)所使用的物理符號(hào)是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動(dòng)過程。計(jì)算機(jī)的確能夠很好地執(zhí)行許多智能功能，如下棋、證明定理、翻譯語言文字和解決難題等。這些任務(wù)是通過編寫與執(zhí)行模擬人類智能的計(jì)算機(jī)程序來完成的。當(dāng)然，這些程序只能接近于人的行為，而不可能與人的行為完全相同。此外，這些程序所能模擬的智能問題，其水平還是很有限的。作為例子，考慮下棋的計(jì)算機(jī)程序。現(xiàn)有的國際象棋程序是十分熟練的、具有人類專家棋手水平的最好實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，但是下得沒有像人類國際象棋大師那樣好。該計(jì)算機(jī)程序?qū)γ總€(gè)可能的走步空間進(jìn)行搜索，它能夠同時(shí)搜索幾千種走步，進(jìn)行有效搜索的技術(shù)是人工智能的核心思想之一。不過，計(jì)算機(jī)不一定是最好的棋手，其原因在于：向前看并不是下棋所必須具有的一切，需要徹底搜索的走步又太多；在尋找和估計(jì)替換走步時(shí)并不能確信能夠?qū)е虏┺牡膭倮?。國際象棋大師們具有尚不能解釋的能力。一些心理學(xué)家指出，當(dāng)象棋大師們盯著一個(gè)棋位時(shí)，在他們的腦子里出現(xiàn)了幾千盤重要的棋局，這大概能夠幫助他們決定最好的走步。近年來，智能計(jì)算機(jī)的研究取得許多重大進(jìn)展。對(duì)神經(jīng)型智能計(jì)算機(jī)的研究就是一個(gè)新的范例，它必將為模擬人類智能做出新的貢獻(xiàn)。神經(jīng)計(jì)算機(jī)(neuralcomputer)能夠以類似人類的方式進(jìn)行"思考” ，它力圖重建人腦的形象。據(jù)日本通產(chǎn)省(MITI)報(bào)導(dǎo)，對(duì)神經(jīng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的可行性研究早于 1989年4月底完成，并提出了該系統(tǒng)的長期研究計(jì)劃的細(xì)節(jié)。在美國、英國、中國和其他一些國家，都有眾多的研究小組投入對(duì)“神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”的研究。據(jù)預(yù)測(cè)，神經(jīng)計(jì)算機(jī)在本世紀(jì)將進(jìn)入實(shí)用階段，并將有產(chǎn)品投放市場(chǎng)。人腦這個(gè)神奇的器官能夠復(fù)制大量的交互作用，快速處理極其大量的信息，同時(shí)執(zhí)行幾項(xiàng)任務(wù)。迄今為止的所有計(jì)算機(jī)，基本上都未能擺脫馮?諾依曼機(jī)的體系結(jié)構(gòu)，只能依次對(duì)單個(gè)問題進(jìn)行“求解”。即使是20世紀(jì)80年代初期的并行處理計(jì)算機(jī)， 其運(yùn)行性能仍然十分有限。人們期望，對(duì)神經(jīng)計(jì)算( neuralcomputing)的研究將造出神經(jīng)計(jì)算機(jī)，大大提高信息處理能力，達(dá)到更高的人工智能水平。人工智能的研究目標(biāo)關(guān)于人工智能的研究目標(biāo)，目前還沒有一個(gè)統(tǒng)一的說法。從研究的內(nèi)容出發(fā)，李文特和費(fèi)根鮑姆提出了人工智能的9個(gè)最終目標(biāo)。.理解人類的認(rèn)識(shí)此目標(biāo)研究人類如何進(jìn)行思維，而不是研究機(jī)器如何工作。要盡量深入了解人的記憶、問題求解能力、學(xué)習(xí)的能力和一般的決策等過程。?有效的自動(dòng)化此目標(biāo)是在需要智能的各種任務(wù)上用機(jī)器取代人，其結(jié)果是要建造執(zhí)行起來和人一樣好的程序。?有效的智能拓展此目標(biāo)是建造思維上的彌補(bǔ)物，有助于人們的思維更富有成效、更快、更深刻、更清晰。.超人的智力此目標(biāo)是建造超過人的性能的程序。如果越過這一知識(shí)閾值，就可以導(dǎo)致進(jìn)一步地增殖，如制造行業(yè)上的革新、理論上的突破、超人的教師和非凡的研究人員等。.通用問題求解此目標(biāo)的研究可以使程序能夠解決或至少能夠嘗試其范圍之外的一系列問題，包括過去從未聽說過的領(lǐng)域。?連貫性交談此目標(biāo)類似于圖靈測(cè)試，它可以令人滿意地與人交談。交談使用完整的句子，而句子是用某一種人類的語言。.自治此目標(biāo)是一系統(tǒng)，它能夠主動(dòng)地在現(xiàn)實(shí)世界中完成任務(wù)。 它與下列情況形成對(duì)比：僅在某一抽象的空間做規(guī)劃，在一個(gè)模擬世界中執(zhí)行，建議人去做某種事情。該目標(biāo)的思想是：現(xiàn)實(shí)世界永遠(yuǎn)比人們的模型要復(fù)雜得多，因此它才成為測(cè)試所謂智能程序的惟一公正的手段。?學(xué)習(xí)此目標(biāo)是建造一個(gè)程序，它能夠選擇收集什么數(shù)據(jù)和如何收集數(shù)據(jù)。然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集工作。學(xué)習(xí)是將經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行概括，成為有用的觀念、方法、啟發(fā)性知識(shí)，并能以類似方式進(jìn)行推理。.存儲(chǔ)信息此目標(biāo)就是要存儲(chǔ)大量的知識(shí)，系統(tǒng)要有一個(gè)類似于百科詞典式的，包含廣泛范圍知識(shí)的知識(shí)庫。要實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，需要同時(shí)開展對(duì)智能機(jī)理和智能構(gòu)造技術(shù)的研究。即使對(duì)圖靈所期望的那種智能機(jī)器，盡管它沒有提到思維過程，但要真正實(shí)現(xiàn)這種智能機(jī)器，卻同樣離不開對(duì)智能機(jī)理的研究。因此，揭示人類智能的根本機(jī)理，用智能機(jī)器去模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能應(yīng)該是人工智能研究的根本目標(biāo)，或者叫遠(yuǎn)期目標(biāo)。人工智能研究的遠(yuǎn)期目標(biāo)是要制造智能機(jī)器。 具體來講，就是要使計(jì)算機(jī)具有看、聽、說、寫等感知能力和交互功能，具有聯(lián)想、推理、理解、學(xué)習(xí)等高級(jí)思維能力，還要有分析問題、解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力。簡(jiǎn)言之，也就是使計(jì)算機(jī)像人一樣具有自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和利用規(guī)律的能力，或者說具有自動(dòng)獲取知識(shí)和利用知識(shí)的能力， 從而擴(kuò)展和延伸人的智能。人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)涉及腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制論及微電子等多種學(xué)科，并有賴于這些學(xué)科的共同發(fā)展。但從目前這些學(xué)科的現(xiàn)狀來看，實(shí)現(xiàn)人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)還需要有一個(gè)較長的時(shí)期。人工智能研究的近期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，是研究如何使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明，即先部分地或某種程度地實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能，從而使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更靈活、更好用和更有用，成為人類的智能化信息處理工具，使它能夠運(yùn)用知識(shí)去處理問題，能夠模擬人類的智能行為，如推理、思考、分析、決策、預(yù)測(cè)、理解、規(guī)劃、設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)等。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，人們需要根據(jù)現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)，研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、方法和技術(shù)，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。實(shí)際上，人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)與近期目標(biāo)是相互依存的。遠(yuǎn)期目標(biāo)為近期目標(biāo)指明了方向，而近期目標(biāo)則為遠(yuǎn)期目標(biāo)奠定了理論和技術(shù)基礎(chǔ)。同時(shí)，近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)之間并無嚴(yán)格界限，近期目標(biāo)會(huì)隨人工智能研究的發(fā)展而變化，并最終達(dá)到遠(yuǎn)期目標(biāo)。需指出的是，人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)雖然現(xiàn)在還不能全部實(shí)現(xiàn)，但在某些側(cè)面，當(dāng)前的機(jī)器智能已表現(xiàn)出相當(dāng)高的水平。例如，在機(jī)器博弈、機(jī)器證明、識(shí)別和控制等方面，當(dāng)前的機(jī)器智能的確已達(dá)到或接近了能同人類抗衡和媲美的水平。 下面的兩例可見一斑：1995年，美國研制的自動(dòng)汽車（即智能機(jī)器人駕駛的汽車） ，在高速公路上以55km/h的速度，從美國的東部一直開到西部，其中的 98.8%的操作都是由機(jī)器自動(dòng)完成的。 1997年5月3日至11日,IBM公司的深藍(lán)巨型計(jì)算機(jī)與蟬聯(lián) 12年之久的世界象棋冠軍卡斯帕羅夫進(jìn)行了6場(chǎng)比賽，廝殺得難分難解。在決定勝負(fù)的最后一局比賽中，深藍(lán)以不到 1h的時(shí)間，在第19步棋就輕易逼得卡斯帕羅夫俯首稱臣，從而以3.5分比2.5分的總成績?nèi)〉脛倮?。總之，無論是人工智能研究的近期目標(biāo)，還是遠(yuǎn)期目標(biāo)，擺在人們面前的任務(wù)異常艱巨，還有一段很長的路要走。在人工智能的基礎(chǔ)理論和物理實(shí)現(xiàn)上， 還有許多問題要解決。當(dāng)然，僅僅只靠人工智能工作者是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不行的，還應(yīng)該聚集諸如心理學(xué)家、邏輯學(xué)家、數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家、生物學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家等， 依靠群體的共同努力，去實(shí)現(xiàn)人類夢(mèng)想的“第2次知識(shí)革命”。人工智能研究的基本內(nèi)容及特點(diǎn)本節(jié)介紹人工智能研究的基本內(nèi)容、人工智能研究的途徑和方法，以及人工智能研究的主要特點(diǎn)。1.3.1人工智能研究的基本內(nèi)容關(guān)于人工智能的研究內(nèi)容，各種不同學(xué)派、不同研究領(lǐng)域以及人工智能發(fā)展的不同時(shí)期，對(duì)其有著一些不同的看法。下面根據(jù)人工智能的現(xiàn)狀，給出幾個(gè)對(duì)實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)來說具有一般意義的基本內(nèi)容。?認(rèn)知建模所謂認(rèn)知可以一般地認(rèn)為是和情感、動(dòng)機(jī)、意志相對(duì)應(yīng)的理智或認(rèn)識(shí)過程，或者說是為了一定目的，在一定的心理結(jié)構(gòu)中進(jìn)行的信息加工過程。美國心理學(xué)家浩斯頓(Houston)等人曾把對(duì)認(rèn)知(cognition)的看法歸納為以下5種認(rèn)知是信息的處理過程；認(rèn)知是心理上的符號(hào)運(yùn)算；認(rèn)知是問題求解；認(rèn)知是思維；認(rèn)知是一組相關(guān)的活動(dòng)，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想像、概念形成及語言使用等。實(shí)際上人類的認(rèn)知過程是非常復(fù)雜的，人們對(duì)其研究形成了認(rèn)知科學(xué)(也稱思維科學(xué))。因此，認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知和思維信息處理過程的一門學(xué)科， 它包括從感覺的輸入到復(fù)雜問題的求解，從人類個(gè)體智能到人類社會(huì)智能的活動(dòng)，以及人類智能和機(jī)器智能的性質(zhì)。其主要研究目的就是要說明和解釋人類在完成認(rèn)知活動(dòng)時(shí)是如何進(jìn)行信息加工的。認(rèn)知科學(xué)是人工智能的重要理論基礎(chǔ)，對(duì)人工智能發(fā)展起著根本性的作用。認(rèn)知科學(xué)涉及的問題非常廣泛，除了像浩斯頓提出的知覺、語言、學(xué)習(xí)、記憶、思維、問題求解、創(chuàng)造、注意、想像等相關(guān)聯(lián)活動(dòng)外，還會(huì)受到環(huán)境、社會(huì)、文化背景等方面的影響。從認(rèn)知觀點(diǎn)看，人工智能不能僅限于邏輯思維的研究，還必須深入開展對(duì)形象思維和靈感思維的研究。只有這樣，才能使人工智能具有更堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，才能為智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的研制提供更新的思想，創(chuàng)造更新的途徑。.機(jī)器感知所謂機(jī)器感知就是要讓計(jì)算機(jī)具有類似于人的感知能力， 如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺。在這些感知能力中，目前研究較多、較為成功的是機(jī)器視覺(或叫計(jì)算機(jī)視覺)和機(jī)器聽覺(或叫計(jì)算機(jī)聽覺)。計(jì)算機(jī)