人工智能及專家系統(tǒng)(課件全集)第1章-人工智能概述

敖志剛

編制第1章人工智能概述

第1章人工智能概述

1．1人工智能的根本概念1．1．1智能1．1．2人類智能1．1．3人工智能1．1．4人工智能的爭論目標(biāo)1．2人工智能的科學(xué)體系與分支1．2．1人工智能的科學(xué)體系1．2．2人工智能的學(xué)科范疇1．2．3人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域第1章人工智能概述1．3工智能的技術(shù)方案與途徑1．3．1人工智能的根本技術(shù)1．3．2人工智能的爭論內(nèi)容1．3．3人工智能的爭論途徑與方法1．4人工智能的產(chǎn)生與進(jìn)展1．4．1人工智能的孕育期1．4．2人工智能的根底技術(shù)爭論與形成期1．4．3人工智能的進(jìn)展與應(yīng)用期(1970年以后1．4．4人工智能在我國的進(jìn)展?fàn)顩r1．4．5人工智能的進(jìn)展趨勢與展望1．1人工智能的根本概念1．1．1智能“智力”：是運用學(xué)問解決問題的力量“智能”：是指學(xué)問的集合與智力的綜合(或總和)，是靜態(tài)的學(xué)問和動態(tài)的智力綜合所表達(dá)的一種力量。智能具有收集、集合、選擇、理解和感覺信息的功能。智能過程：感覺、記憶、回憶、思維、語言、自適應(yīng)、行為的整個過程。智能的概念是廣義的。廣義智能包括:人類智能、人工智能和集成智能。集成智能：是人類智能與人工智能相結(jié)合的人-機(jī)系統(tǒng)。

廣義智能信息系統(tǒng)論智能信息論廣義智能論智能系統(tǒng)論感知信息論思維信息論行為信息論智能普存論智能層次論智能進(jìn)化論感知系統(tǒng)論思維系統(tǒng)論行為系統(tǒng)論智能的共性⑴智能的根本要素是“學(xué)問”。⑵智能是普遍存在的。人、動物、機(jī)器都可能有智能。⑶智能是多層的。高層智能(思維)、中層智能(感知)、基層智能(行為)。⑷智能是進(jìn)化的。先天進(jìn)化(遺傳、變異)、后天進(jìn)化(學(xué)習(xí)、學(xué)問推理)。⑸智能是相對的。不同的主體、客體、時間、空間、環(huán)境、條件有不同智能水平。⑹智能是智能系統(tǒng)的整體功能。1．１．２人類智能

人類智能通常表現(xiàn)為感知力、觀看力、記憶力、思維力量、語言表達(dá)力量、正確行動的力量等等，根本過程是：感覺→分析→推斷→決策→行動。它是指人在生疏與改造客觀世界的活動中，由思維過程和腦力活動所表達(dá)出的力量。包括思維力量、感知力量和行為力量思維力量人們通過腦的思維活動(如:記憶、聯(lián)想、推理、計算、分析、比較、推斷、決策、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、探究等)，對各種信息進(jìn)展加工處理，將感性學(xué)問上升為理性學(xué)問。進(jìn)一步積存與總結(jié)閱歷，形成概念、建立方法、制訂打算、作出決策的力量；通過推理、論證或分析、計算，求解問題、作出結(jié)論的力量；通過學(xué)習(xí)、教育或訓(xùn)練、實踐，從而增長學(xué)問、豐富閱歷、促進(jìn)工作的力量。思維的構(gòu)造模型

圖1-1思維的結(jié)構(gòu)模型外部表象初級處理感覺表象初級處理外部表象形象源語言形象思維抽象思維輸入記憶處理輸出感知力量人們通過視覺、聽覺、觸覺系統(tǒng)等，感知客觀世界，獵取感性學(xué)問的力量。例如，由眼、耳等感覺器官承受各種信息(如:文字、圖象、物景、聲音、語言等)，產(chǎn)生相應(yīng)的沖動，沿外周神經(jīng)傳入中樞神經(jīng)——腦，通過視覺、聽覺中樞等，進(jìn)展信息處理、模式識別、語言理等的智能活動的力量。行為力量人們通過效應(yīng)器官(如:手、足以及發(fā)音器官等)，對外界刺激(輸入信息)作出反響(輸出信息),實行行動的力量。例如，依據(jù)儀表的顯示信息，進(jìn)展手動操作，或者對用戶提出的問題作出答復(fù)或解釋等。行為的智能特性表現(xiàn)在反響的敏捷性與適應(yīng)性。１．１．３人工智能

人工智能(AI)是一門爭論機(jī)器智能和智能機(jī)器的新型的、綜合性的、具有強(qiáng)大生命力的邊緣學(xué)科，它爭論怎樣讓計算機(jī)或智能機(jī)器〔包括硬件和軟件〕仿照、延長和擴(kuò)展人腦從事推理、規(guī)劃、計算、思考、學(xué)習(xí)、等思維活動，解決迄今為止需要人類專家才能處理好的簡單問題。。人工智能程序和通常程序的比較人工智能程序通常計算機(jī)程序主要是符號處理主要是數(shù)字處理啟發(fā)式搜尋依靠算法掌握構(gòu)造和學(xué)問域相分別信息和掌握聯(lián)結(jié)在一起易于修改、更新和轉(zhuǎn)變難以修改允許不正確的答案要求正確的答案人工智能的爭論內(nèi)容1．機(jī)器思維與思維機(jī)器機(jī)器思維，如:啟發(fā)式程序、專家系統(tǒng)、學(xué)問工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器證明、機(jī)器博弈等。思維機(jī)器，如:智能計算機(jī)，學(xué)習(xí)機(jī)、推理機(jī)、博弈機(jī)、規(guī)律機(jī)、自動機(jī)，神經(jīng)細(xì)胞模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、腦模型等。2．機(jī)器感知與感知機(jī)器機(jī)器感知，如:文字、圖象、物景、聲音等模式識別與自然語言理解；計算機(jī)視覺、聽覺、觸覺等。感知機(jī)器，如:文字、圖象、聲音、語言的識別機(jī)、感知機(jī);觸覺感知器，平衡感知器，各種智能傳感器等。3．機(jī)器行為與行為機(jī)器機(jī)器行為，如:自適應(yīng)、自鎮(zhèn)靜、自尋優(yōu)等智能掌握、治理、決策行為，機(jī)器人在不確定的、動態(tài)環(huán)境中的“漫游”行為等。行為機(jī)器，如:智能掌握器、智能效應(yīng)器、智能執(zhí)行機(jī)構(gòu)、智能機(jī)械手、智能機(jī)器人等。人工智能計算機(jī)即第五代計算機(jī)，它是一種具有直接感知文字、圖象、理解自然語言、進(jìn)展學(xué)問推理和規(guī)律推斷的計算機(jī)，具有能聽、能說、能看、能寫、能計算、會規(guī)劃、會設(shè)計、會思考、會推理、會學(xué)習(xí)等功能。需配備機(jī)器視覺、聽覺、感覺與智能電腦。人工智能的困難在于對腦的了解，人腦僅重1500克，神經(jīng)元1011與銀河系中的星星差不多，記憶1015比特信息。對腦的模擬爭論、在于對腦的功能模擬和思維模擬。人工智能的爭論目標(biāo)索羅門的人工智能目標(biāo):①對智能行為有效解釋的理論分析；②解釋人類智能；③構(gòu)造智能的人工制品。李艾特和費根鮑姆的人工智能目標(biāo):即①理解人類的生疏，②有效的自動化，③有效的智能拓展，④超人的智力，⑤通用問題求解，⑥連貫性交談，⑦自治，⑧學(xué)習(xí)，⑨儲存信息。人工智能的爭論目標(biāo)遠(yuǎn)期目標(biāo)是要制造智能機(jī)器，使現(xiàn)有的計算機(jī)更聰明，能夠模擬人類的智能行為。具體來講，就是要使計算機(jī)具有看、聽、說、寫等感知和交互功能，具有聯(lián)想、推理、思考、分析、決策、猜測、理解、規(guī)劃、設(shè)計和學(xué)習(xí)等高級思維力量，還要有分析問題、解決問題和制造制造的力量。近期目標(biāo)是實現(xiàn)機(jī)器智能，即先局部地或某種程度地實現(xiàn)機(jī)器的智能，從而使現(xiàn)有的計算機(jī)更敏捷、更好用和更有用，成為人類的智能化信息處理工具。1．2．1人工智能的科學(xué)體系一、人工智能的位置基礎(chǔ)科學(xué)交叉科學(xué)：系統(tǒng)科學(xué)、思維科學(xué)、人體科學(xué)人工智能指導(dǎo)科學(xué)

圖科學(xué)體系

哲學(xué)

數(shù)學(xué)

社會科學(xué)自然科學(xué)人工智能是規(guī)律學(xué)、思維學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)，電子學(xué)、語言學(xué)、教育、圖學(xué)、光學(xué)、聲學(xué)、工業(yè)自動化、空間爭論、物理學(xué)、程序設(shè)計學(xué)等多學(xué)科相互滲透的結(jié)果。人工智能是在掌握論、信息論與系統(tǒng)論根底之上誕生的，也必定隨著突變論、耗散構(gòu)造理論、協(xié)同論的進(jìn)展而進(jìn)入到新的階段。人工智能的根底學(xué)科包括：數(shù)學(xué)理論〔離散數(shù)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)〕、思維科學(xué)理論〔論知心理學(xué)、規(guī)律和抽象思維學(xué)、形象和直觀思維學(xué)〕和計算機(jī)工程技術(shù)〔硬件和軟件技術(shù)〕。

人工智能機(jī)知器識感獲知取機(jī)問器題思求維解機(jī)知器識思應(yīng)維用機(jī)視覺器聽覺知問識題推求理解智能機(jī)器系統(tǒng)模式識別：文字圖象識別、景物分析、聲音識別。人機(jī)對話：自然語言理解、自然語言生成。知識表達(dá)技術(shù)：規(guī)則、邏輯、網(wǎng)絡(luò)知識積累技術(shù)：知識庫、數(shù)據(jù)庫知識推理：啟發(fā)算法；學(xué)習(xí)、聯(lián)想、歸納、演繹；證明、博弈知識處理工具：智能自動程序設(shè)計、自動程序設(shè)計專家咨詢系統(tǒng)、智能機(jī)、第五代計算機(jī)、腦膜型、智能機(jī)器人、生產(chǎn)、辦公、家務(wù)自動化、智能控制、管理系統(tǒng)、計算機(jī)輔助設(shè)計、教學(xué)、實驗、制造圖1-3人工智能的學(xué)科范疇1．2．2人工智能的學(xué)科范疇

1.機(jī)器感知——學(xué)問獵取它爭論機(jī)器如何直接或間接獵取(自動或半自動)學(xué)問，輸入自然信息(文字、圖象、聲音、語言、物景)，如機(jī)器視覺(文字、圖象識別、物景分析)；機(jī)器聽覺(聲音識別、語言理解)；機(jī)器觸覺；機(jī)器嗅覺；以及其他機(jī)器感覺(力感覺、平衡感覺等)。其中最重要的是機(jī)器視覺。2．機(jī)器思維——學(xué)問處理這涉及到在機(jī)器中如何表示學(xué)問；積存與存儲學(xué)問；組織與治理學(xué)問；進(jìn)展學(xué)問推理和問題求解；如機(jī)器記憶、聯(lián)想、學(xué)習(xí)、推理和解題等機(jī)器思維的工程技術(shù)方法。學(xué)問表達(dá)技術(shù)學(xué)問積存技術(shù)學(xué)問推理技術(shù)學(xué)問處理工具3．機(jī)器行為——學(xué)問運用機(jī)器行為是指運用機(jī)器所獵取的學(xué)問，通過學(xué)問信息處理，作出反響，付諸行動，發(fā)揮學(xué)問的效用的問題，以及各種智能機(jī)器和智能系統(tǒng)的設(shè)計方法和工程實現(xiàn)技術(shù)。如基于學(xué)問庫的專家系統(tǒng)，智能掌握與智能治理系統(tǒng)，進(jìn)展學(xué)問信息處理的、具有人——機(jī)靈能接口的第五代計算機(jī)或新一代的智能機(jī)，能夠自行制訂行動規(guī)劃，具有機(jī)器視覺與聽覺、觸覺的智能機(jī)器人，自然語言理解與生成及人機(jī)對話系統(tǒng)，具有AI的計算機(jī)幫助設(shè)計、教學(xué)、試驗、制造系統(tǒng)，以及生產(chǎn)自動化、辦公室自動化、家務(wù)治理自動化系統(tǒng)等。1．2．3人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

：難題求解、自動定理證明、自動程序設(shè)計、自動翻譯、模式識別、自然語言理解、博弈、計算機(jī)視覺、智能掌握、智能治理、智能決策、智能通信、智能仿真、智能CAD、智能CAI等⑴難題求解主要指那些沒有算法解，或雖有算法解但在現(xiàn)有機(jī)器上無法實施或無法完成的困難問題。例如：路徑規(guī)劃、運輸調(diào)度、電力調(diào)度、地質(zhì)分析、測量數(shù)據(jù)解釋、天氣預(yù)報、市場猜測、股市分析、疾病診斷、故障診斷、軍事指揮、機(jī)器人行動規(guī)劃、機(jī)器博弈等等。⑵自動定理證明把人證明數(shù)學(xué)定理和日常生活中的演繹推理變成一系列能在計算機(jī)上自動實現(xiàn)的符號演算的過程和技術(shù)，稱為自動定理證明，也就是機(jī)器定理證明，其方法主要有四類：①自然演繹法。依據(jù)推理規(guī)章，從前提和公理中可以推出很多定理，假設(shè)待證的定理恰在其中，則定理得證。②判定法。即對一類問題找出統(tǒng)一的計算機(jī)上可實現(xiàn)的算法解。③定理證明器。它爭論一切可判定問題的證明方法。④計算機(jī)幫助證明。它是以計算機(jī)為幫助工具，幫助人完成手工證明中難以完成的大量計算、推理和窮舉。⑶自動程序設(shè)計就是讓計算機(jī)設(shè)計程序。具體來講，就是只要人給出關(guān)于某程序要求的特別高級的描述，計算機(jī)就會自動生成一個能完成這個要求目標(biāo)的具體程序。它通過規(guī)劃過程，生成所需的程序。自動程序設(shè)計包括兩方面的內(nèi)容：程序綜合與程序自動驗證。程序綜合即實現(xiàn)自動編程，只要告知計算機(jī)“做什么”，而不用說“如何做”，計算機(jī)就可以自動地把程序設(shè)計出來。程序自動驗證是指自動證明所設(shè)計程序的正確性。⑷自動翻譯即機(jī)器翻譯，是在沒有人工翻譯參與的狀況下，利用最新技術(shù)生成的翻譯。也就是完全用計算機(jī)作為兩種語言之間的翻譯。〔5〕模式識別模式識別的一般過程可描述為：所謂模式識別〔PatternRecognition〕就是是利用計算機(jī)對各種符號、文字、圖形、語言、聲音等進(jìn)展分析、推斷、分類的學(xué)科，分為三類：即模式獵取、模式分析和模式分類。模式獵取是利用變換器、傳感器等檢驗器件將信息源中模擬數(shù)據(jù)收集起來作為待識別的模式信號；給計算機(jī)配感覺器官〔如攝象機(jī)、送話器等〕→電信號系列→進(jìn)展預(yù)處理→抽出特征模式→與標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)展比較→分類識別。模式識別常常承受的方法有模板匹配法、統(tǒng)計模式法、句法模式法、模糊模式法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。下面分別對這些方法作以簡潔介紹:①統(tǒng)計模式法統(tǒng)計模式法是利用概率統(tǒng)計的方法進(jìn)展模式識別。它把模式看成是三維空間的一些點，先對樣本模式進(jìn)展學(xué)習(xí)，通過樣本特征建立起判別函數(shù)，以此對識別事物進(jìn)展分類識別。信息空間信息空間模式空間特征空間分類空間學(xué)習(xí)局部統(tǒng)計判決系統(tǒng)框圖模式獲取預(yù)處理特征提取分類判決特征選擇模式樣本學(xué)習(xí)教練②構(gòu)造〔句法〕模式法該方法把模式分成假設(shè)干個簡潔元素，然后用特殊的文法規(guī)章描述這些元素之間的構(gòu)造關(guān)系。不同的模式對應(yīng)著不同的語句。構(gòu)造法識別系統(tǒng)如下圖。

圖構(gòu)造法識別系統(tǒng)框圖提取有關(guān)特征模式獲取預(yù)處理模式表示語法分析模式選擇模式樣本文法推斷③參數(shù)與非參數(shù)法參數(shù)法又稱為參數(shù)估量法。它是當(dāng)模式樣本的類概率密度函數(shù)，或者從供給的作為設(shè)計分類器用的訓(xùn)練樣本能估量出類概率密度函數(shù)的近似表達(dá)式的狀況下使用的一種模式識別方法。例如，在多數(shù)狀況下，類概率密度函數(shù)常常用正態(tài)分布來近似，即用正態(tài)分布的均值和協(xié)方差矩陣作為估量計算判別函數(shù)的參數(shù)。參數(shù)估量中最常用的方法是最大貝葉斯估量和最大似然估量。④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法這是一種把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識別相結(jié)合所產(chǎn)生的新方法。它在進(jìn)展識別之前，首先需要用一訓(xùn)練樣例對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)展訓(xùn)練，將連接權(quán)值確定下來，然后才能對待識別事務(wù)進(jìn)展識別。該方法適應(yīng)于對簡單事物的分類，并具有并行分布、容錯、學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)等特點。⑹自然語言理解自然語言理解〔NaturalLanguageProcessing〕主要爭論如何使計算機(jī)能夠理解和生成自然語言。早期的自然語言理解主要針對書面語言進(jìn)展?fàn)幷?，即利用語言的句法、語法、語義、語用、語氣、語調(diào)等學(xué)問，再結(jié)合有關(guān)外界信息對其進(jìn)展理解。60年月只留意語法；70年月消失了理解程序；73年涉及到語言的語法、語義、概念?，F(xiàn)在的爭論一般是在文字識別和語音識別系統(tǒng)的協(xié)作下進(jìn)展書面語言和有聲語音的識別與理解。

圖人機(jī)對話系統(tǒng)方框圖。自然語言理解自然語言生成語言識別語言理解語言生成語言發(fā)生推理解題決策話筒喇叭自然語言理解要到達(dá)以下一些目標(biāo)：一種語言翻譯成另外一種語言；用書本語言變成口頭語言；將口頭語言變成書本語言；修改和解釋語言；依據(jù)各種語言發(fā)出各種指令，進(jìn)展推理和問答等；在有關(guān)專題中找到某種答案。自然語言理解的應(yīng)用：機(jī)器翻譯或機(jī)助翻譯。目前已研制出中、英、日等有用的翻譯系統(tǒng)，其翻譯的總開銷是人工翻譯的30%以下。篇章理解：機(jī)器閱讀，在消化篇章內(nèi)容的根底上生成其摘要，或答復(fù)有關(guān)問題。篇章生成：依據(jù)以某種形式語言存儲在計算機(jī)中的信息，生成自然語言。自然語言接口：用戶直接承受自然語言，如英語、漢語等同大型數(shù)據(jù)庫或?qū)＜以儐栂到y(tǒng)對話⑺博弈是一個有關(guān)對策和斗智問題的領(lǐng)域。例如，下棋、打牌、戰(zhàn)斗等這一類競爭性智能活動都屬于博弈問題。在AI中大多以下棋為例來爭論博弈規(guī)律，并研制出一些很著名的博弈程序，例如塞繆爾的跳棋程序，格林布萊特等人設(shè)計的國際象棋程序等?！吧钏{(lán)”被稱為世界上第一臺超級國際象棋電腦，于1997年5月3日至5月11日在美國紐約曼哈頓同當(dāng)時的國際象棋世界冠軍蘇聯(lián)人卡斯帕羅夫?qū)?局，結(jié)果“深藍(lán)”獲勝。1997年,世界國際象棋冠軍斯卡帕羅夫(Kasparow)與一為特殊的對手進(jìn)展了一次競賽。這位特殊的對手不是人類，而是IBM公司制造的超級計算機(jī)——深藍(lán)(Deepblue)由于第六具戲劇性的大勝，深藍(lán)以3.5比2.5的總比分迫使斯卡帕羅夫低頭認(rèn)輸。人們驚呼：電腦戰(zhàn)勝了人腦！深藍(lán)制造了歷史那么深藍(lán)又是如何做到這一點的呢〉⑻計算機(jī)視覺它是一門用計算機(jī)實現(xiàn)或模擬人類視覺功能，爭論為完成在簡單的環(huán)境中運動和在簡單的場景中識別物體所需要哪些視覺信息，以及如何從圖像中獵取這些信息的新興學(xué)科。前沿爭論領(lǐng)域包括實時并行處理,主動式定性視覺,動態(tài)和時變視覺,三維景物的建模與識別,實時圖像壓縮傳輸和復(fù)原,多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。主要爭論目標(biāo)是使計算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的力量，這種力量不僅包括對三維環(huán)境中物體外形、位置、姿勢、運動等幾何信息的感知，而且還包括對這些信息的描述、存儲、識別與理解。計算機(jī)視覺的應(yīng)用計算機(jī)視覺已在條形碼、郵政編碼、指紋、染色體、字符等識別方面，在衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤、成像準(zhǔn)確制導(dǎo)、景物識別、目標(biāo)檢測和定位、CT圖像的臟器重建、醫(yī)學(xué)圖像分析與識別、盲人導(dǎo)航視覺、機(jī)器人對物體識別與定位、障礙識別與回避、自動導(dǎo)航視覺、監(jiān)測系統(tǒng)、生產(chǎn)過程監(jiān)控、集成電路分析檢測、鋼管焊縫檢測和彩色顯像屏熒光膜混色檢測等方面有較廣泛的應(yīng)用。⑼智能掌握。是指那種無需或盡可能少的人的干預(yù)就能獨立地驅(qū)動智能機(jī)器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動掌握。智能掌握系統(tǒng)是由智能機(jī)器對生產(chǎn)過程自動掌握的系統(tǒng)。智能掌握系統(tǒng)的智能可歸納為以下幾方面：①先驗智能：有關(guān)掌握對象及干擾的先驗學(xué)問；②反響性智能：對系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反響力量；③優(yōu)化智能：先驗性優(yōu)化及反響性優(yōu)化；④組織與協(xié)調(diào)智能：系統(tǒng)之間的有效治理與協(xié)調(diào)。⑽智能治理是指通過智能技術(shù)進(jìn)展信息的智能過濾處理，將正確的信息在適當(dāng)?shù)臅r候傳遞給適當(dāng)?shù)娜?。它模擬治理人員的社會行為及治理行為偏好，自主地獵取、檢索因特網(wǎng)上的信息，治理過載信息，擔(dān)當(dāng)信息收集者、過濾者及學(xué)問學(xué)習(xí)者的角色。⑾智能檢索智能檢索就是利用分詞詞典、同義詞典，同音詞典改善檢索效果，還可在學(xué)問層面或者說概念層面上幫助查詢，通過主題詞典、上下位詞典、相關(guān)同級詞典，形成一個學(xué)問體系或概念網(wǎng)絡(luò)，賜予用戶智能學(xué)問提示，最終幫助用戶獲得最正確的檢索效果。⑿智能決策把AI技術(shù)引入決策過程，建立智能決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠為決策者供給決策所需的數(shù)據(jù)、信息和背景材料，幫助明確決策目標(biāo)和進(jìn)展問題的識別，建立或修改決策模型，供給各種備選方案，并且對各種方案進(jìn)展評價和優(yōu)選，通過人機(jī)交互功能進(jìn)展分析、比較和推斷，為正確決策供給必要的支持。⒀智能通信指以智能化的方式將通信嵌入到實時的系統(tǒng)運行之中，進(jìn)而在整個系統(tǒng)范圍內(nèi)將人員和業(yè)務(wù)流程聯(lián)接在一起，在通信系統(tǒng)的各個層次和環(huán)節(jié)上實現(xiàn)智能化。例如在通信網(wǎng)的構(gòu)建、網(wǎng)管與網(wǎng)控、轉(zhuǎn)接、信息傳輸與轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，都可實現(xiàn)智能化。這樣，網(wǎng)絡(luò)就可運行在最正確狀態(tài)，使其具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)、自修復(fù)等功能。⒁智能仿真把以學(xué)問為核心和人類思維行為作背景的智能技術(shù)引入整個建模與仿真過程，構(gòu)造智能仿真平臺。智能仿真技術(shù)的開發(fā)途徑是AI與仿真技術(shù)的集成化。因此，近年來各種智能算法，如模糊算法、神經(jīng)算法、遺傳算法的探究也形成了智能建模與仿真中的一些爭論熱點。⒂智能制造是指應(yīng)用智能制造技術(shù)和智能制造系統(tǒng)的制造生產(chǎn)模式，在制造的各個環(huán)節(jié)中，以一種高度柔性和高度集成的方式，通過計算機(jī)模擬人類專家的智能活動，進(jìn)展分析、推斷、推理、構(gòu)思和決策，旨在取代或延長制造環(huán)境中人的局部腦力勞動，并對人類專家的制造智能進(jìn)展收集、存貯、完善、共享、繼承和進(jìn)展。⒃智能CAD將AI理論與CAD(計算機(jī)幫助設(shè)計)技術(shù)相結(jié)合,使計算機(jī)具有支持人類專家的設(shè)計思維、推理決策及模擬人的思維方法與智能行為的力量,從而把設(shè)計自動化推向更高層次。從目前進(jìn)展的趨勢來看，它至少涉及設(shè)計自動化、智能交互、智能圖形學(xué)、自動數(shù)據(jù)采集四個方面，把工程數(shù)據(jù)庫及其治理系統(tǒng)、學(xué)問庫及其專家系統(tǒng)、擬人化用戶接口治理系統(tǒng)集于一體。⒄智能CAI就是把AI技術(shù)引入CAI(計算機(jī)幫助教學(xué))領(lǐng)域。它將教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)策略分開，依據(jù)學(xué)生資料庫供給的學(xué)生模型，通過智能系統(tǒng)的搜尋與推理，動態(tài)生成適合于個別化教學(xué)的內(nèi)容與策略，自動生成各種問題與練習(xí)，自動解決問題生成解答；通過智能診斷機(jī)制推斷學(xué)生的學(xué)習(xí)水平，分析學(xué)生產(chǎn)生錯誤的緣由，同時向?qū)W生提出更改建議、以及進(jìn)一步需學(xué)習(xí)內(nèi)容的建議；通過對學(xué)生資料庫中全體學(xué)生消失錯誤分布的統(tǒng)計，智能診斷機(jī)制向教師供給教學(xué)重點、方式、測試重點、方式、題型的建議；為教師供給友好的教學(xué)內(nèi)容、測試內(nèi)容維護(hù)界面，無需轉(zhuǎn)變軟件的構(gòu)造即可調(diào)整教學(xué)策略；通過對學(xué)生模型、教學(xué)內(nèi)容、測試結(jié)果的智能分析，向教學(xué)督導(dǎo)人員供給對教師教學(xué)業(yè)績評價的參考意見。⒅計算智能與進(jìn)化計算計算智能涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)化計算等爭論領(lǐng)域。進(jìn)化計算是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計、掌握和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法、進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)劃。⒆人工生命旨在用計算機(jī)和周密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。人工生命所爭論的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”的寬闊范圍內(nèi)深入爭論“生命之所知”的實質(zhì)。人工生命學(xué)科的爭論內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。1．2．4人工智能分支的劃分

1．依據(jù)腦功能模擬的劃分⑴機(jī)器學(xué)習(xí)——就是機(jī)器自己獵取學(xué)問。⑵機(jī)器感知——就是機(jī)器像人一樣通過“感覺器官”直接從外界獵取信息。⑶機(jī)器聯(lián)想——就是機(jī)器具有聯(lián)想的功能。聯(lián)想是指感知或回憶某一事物時，連帶想起其他的有關(guān)事物的過程。⑷機(jī)器推理——就是計算機(jī)推理，也稱自動推理。所謂推理就是以一些推斷(前提)推出一個新推斷(結(jié)論)的思維過程。⑸機(jī)器理解——就是使機(jī)器能夠理解包括自然語言和圖形在內(nèi)的各種符號。⑹機(jī)器行為——主要指機(jī)器人行動規(guī)劃。2.依據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的劃分⑴專家系統(tǒng)——是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機(jī)程序系統(tǒng)。其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降膶W(xué)問與閱歷，能夠利用人類專家的學(xué)問和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的簡單問題。⑵學(xué)問庫系統(tǒng)——是以學(xué)問庫為核心的，包含人、硬件和軟件的各種資源，用于實現(xiàn)學(xué)問共享的系統(tǒng)。⑶智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)——就是在數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用中集成了自我治理及資源調(diào)度的的功能，由數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)自己進(jìn)展錯誤分析、可能的解決方案建議、自我修復(fù)及參數(shù)的自動配置。⑷智能機(jī)器人系統(tǒng)——是融合了感知、視覺、聽覺、思考、人機(jī)通訊和執(zhí)行等功能的綜合系統(tǒng)。機(jī)器人機(jī)器人(Robot)是具有類似某些生物器官功能、用以完成特定操作和移動任務(wù)的、可再編程的機(jī)械電子自動裝置。簡單的機(jī)器人除機(jī)械手和腳、推動器、旋轉(zhuǎn)器件、動力系統(tǒng)、掌握系統(tǒng)、計算裝置、存貯裝置外，還具有多種人類器官的功能，如：具有觸覺、聽覺、嗅覺、感覺：粗造硬度、位置重量、熱導(dǎo)體、溫度、接近、外形、大小、距離的傳感器。機(jī)器人可廣泛用于生產(chǎn)自動化、原子能利用、宇宙和海洋開發(fā)等領(lǐng)域，例如，可讓機(jī)器人代替人在高溫、高壓、深水、單調(diào)、孤寂、狹小或帶有放射性、有害性物質(zhì)的環(huán)境中從事繁重或危急工作；另一方面，可以為人工智能理論、方法、技術(shù)爭論供給一個綜合試驗場地，對人工智能各個領(lǐng)域的爭論進(jìn)展全面檢查，并反過來推動人工智能爭論的進(jìn)展。機(jī)器人的分類1．按打算分第一代機(jī)器人——固定程序機(jī)器人和遙控式機(jī)器人；其次代機(jī)器人——可變程序機(jī)器人和示教再現(xiàn)式機(jī)器人；第三代機(jī)器人——自適應(yīng)機(jī)器人和智能機(jī)器人。2．按應(yīng)用型劃分工業(yè)機(jī)器人、宇宙開發(fā)機(jī)器人、海洋開發(fā)機(jī)器人、玩具機(jī)器人、效勞機(jī)器人、智能機(jī)器人。3．按重量劃分機(jī)器人可分為重負(fù)荷〔50公斤以上〕機(jī)器人、中負(fù)荷〔5~50公斤〕機(jī)器人、輕負(fù)荷〔5公斤以下〕機(jī)器人。有關(guān)機(jī)器人的爭論內(nèi)容1．利用大規(guī)模集成電路的小型化和計算機(jī)的高性能，研制新式推斷機(jī)理的工程方法及軟件；2．爭論視覺、聽覺、觸覺等感知器，尤其是爭論空間識別問題；3．研制用周密機(jī)械元件做成的手、腳等與計算機(jī)結(jié)合的方式；4．爭論機(jī)器人從三維空間收搜集信息的處理方式；5．爭論機(jī)器人識別外界環(huán)境的力量；人們正在研制在構(gòu)造上有敏捷動作的多關(guān)節(jié)手和兩腿步行機(jī)構(gòu)，利用電視攝像機(jī)和光學(xué)測距器、超聲波等做視覺，在廣泛范圍內(nèi)對物體進(jìn)展搜尋、識別和測距，并帶有觸覺、聽覺等功能的智能機(jī)器人。3.依據(jù)計算機(jī)系統(tǒng)構(gòu)造的劃分

⑴智能操作系統(tǒng)——是一類基于學(xué)問處理、問題求解、現(xiàn)場感應(yīng)、環(huán)境適應(yīng)并且能產(chǎn)生人類智能行為的操作系統(tǒng)⑵智能多媒體系統(tǒng)——是一種多媒體播放系統(tǒng)，支持終端模式下大規(guī)模用戶的多媒體應(yīng)用，支持點播和組播等多種播放方式。它利用了本地計算力量，播放方式對用戶完全透亮，用戶使用方式只需雙擊效勞器上的文件即可。⑶智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。AI技術(shù)、智能計算機(jī)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合與融合，形成具有更多思維力量的智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。當(dāng)前，基于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分布式智能決策系統(tǒng)、分布專家系統(tǒng)、分布學(xué)問庫系統(tǒng)、分布智能代理技術(shù)、分布智能掌握系統(tǒng)及智能網(wǎng)絡(luò)治理技術(shù)等的進(jìn)展，也都明顯的表達(dá)了這種智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的進(jìn)展趨向。⑷智能計算機(jī)系統(tǒng)——是信息采集、存儲、處理、通信同AI結(jié)合在一起的新一代計算機(jī)系統(tǒng)。它具有計算、感知、記憶、推理、學(xué)習(xí)等功能，能以漢語語音、漢字、圖形和圖像與系統(tǒng)進(jìn)展交互作用，具有較豐富的軟件設(shè)計和生產(chǎn)力量，是一個功能較強(qiáng)的智能應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境。智能計算機(jī)的特點1．集中——分布式多級遞階構(gòu)造；2．串行——并行相結(jié)合的工作方式；3．

分工——分區(qū)相結(jié)合的協(xié)調(diào)掌握體制；4．

兩態(tài)——多態(tài)兼容的復(fù)合規(guī)律；5．

自組織、自修復(fù)的柔性聯(lián)結(jié)系統(tǒng)；6．

啟發(fā)——算法，歸納——演繹；7．

聯(lián)想記憶、聯(lián)想識別、聯(lián)想推理；8．

自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自尋優(yōu)；9．

自整定、自規(guī)劃、自編程；10.自然信息的輸入、處理及輸出。智能計算機(jī)要到達(dá)的目標(biāo)1．執(zhí)行1——10億規(guī)律推理，1規(guī)律推理100——1000步；2．

學(xué)問庫容量1000億——100000億字節(jié)，在幾秒鐘內(nèi)搜尋得到結(jié)果；3．

智能接口系統(tǒng)——以自然語言方式對話，供給機(jī)器翻譯10000個根本詞，1000條語法規(guī)章，分析精度達(dá)99%；4．

核心語言——Prolog語言；5．

不學(xué)就會用；6．

高度的準(zhǔn)確推理和學(xué)習(xí)；7．

程序自動生成；8．

高牢靠性和保密。4.依據(jù)根底理論的劃分從根底理論看，AI可分為數(shù)理規(guī)律和多種非標(biāo)準(zhǔn)規(guī)律、圖論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集、粗糙集、概率統(tǒng)計〔貝葉斯統(tǒng)計決策理論〕和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)、形式語言與自動機(jī)等領(lǐng)域和方向。5.依據(jù)智能算法來劃分從智能算法來看，AI可分為數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)問覺察、智能主體、啟發(fā)式算法、規(guī)律演算、高級學(xué)問推理、模糊算法、遺傳算法、免疫算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工生命、進(jìn)化編程、粒群優(yōu)化、蟻群算法、自然計算等分支與方向。1．3人工智能的技術(shù)方案與途徑

1．3．1人工智能的根本技術(shù)1．推理技術(shù)：從一個或幾個的推斷〔前提〕得出另一個新推斷〔結(jié)論〕的思維過程。2．搜尋技術(shù)：為了到達(dá)某一目標(biāo)而連續(xù)地進(jìn)展推理的過程。搜尋技術(shù)就是對推理進(jìn)展引導(dǎo)和掌握的技術(shù)。3．學(xué)問表示與學(xué)問庫技術(shù)：學(xué)問表示是指學(xué)問在計算機(jī)中的表示方法和表示形式；學(xué)問庫技術(shù)包括學(xué)問的組織、治理、維護(hù)、優(yōu)化等技術(shù)。4．學(xué)問獵取技術(shù)：學(xué)問獵取包括機(jī)器學(xué)習(xí)和用人工移植的方法進(jìn)展學(xué)習(xí)兩個方面。1．3．1人工智能的根本技術(shù)5.聯(lián)想技術(shù)和歸納技術(shù)：聯(lián)想是指感知或回憶某一事物時，連帶想起其他的有關(guān)事物的過程。歸納技術(shù)，是指機(jī)器自動提取概念、抽取學(xué)問、查找規(guī)律的技術(shù)。6.學(xué)問覺察和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：學(xué)問覺察的全稱是從數(shù)據(jù)庫中覺察學(xué)問。學(xué)問覺察主要流行于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，而數(shù)據(jù)挖掘則主要流行于統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫和治理信息系統(tǒng)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫中覺察隱含的、從前不知道的、潛在有用的信息，它綜合了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、專家系統(tǒng)、模式識別、統(tǒng)計、治理信息系統(tǒng)、基于學(xué)問的系統(tǒng)、可視化等領(lǐng)域的有關(guān)技術(shù)。其目的就是從數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中抽取和精化一般規(guī)律或模式。7．智能系統(tǒng)與智能計算機(jī)的構(gòu)成技術(shù)：建立智能系統(tǒng)或構(gòu)造智能機(jī)器1．3．2人工智能的爭論內(nèi)容1．人工智能的理論體系爭論2．廣義學(xué)問模型的爭論

3．聯(lián)想學(xué)問庫的爭論

4．自組織推理機(jī)的爭論5．學(xué)問獵取工具的爭論6．專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境的爭論7．對智能掌握與智能治理的爭論8．高智能機(jī)器人及其應(yīng)用爭論9．新一代人工智能機(jī)的爭論10．高性能腦模型的爭論11．高智能專家系統(tǒng)的爭論12．對智能化儀器、儀表的研制1．3．3人工智能的爭論方法構(gòu)造模擬是從仿生學(xué)的觀點，基于腦的生理構(gòu)造原型和工作機(jī)理。思維模擬法就是以人腦的心理模型，利用計算機(jī)軟件、符號推演與心理學(xué)方法，從宏觀上來模擬人腦的思維，實現(xiàn)機(jī)器智能。1.啟發(fā)方法依靠啟發(fā)推理，利用啟發(fā)程序，進(jìn)展問題求解。2.算法主要依靠算法證明，利用算法程序進(jìn)展問題求解。行為模擬法是一種基于感知——行為模型的爭論方法1．4人工智能的產(chǎn)生與進(jìn)展1．4．1人工智能的孕育期(在1956年以前)在這個階段中，數(shù)理規(guī)律、自動機(jī)理論、掌握論、信息論、仿生學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、試驗心理學(xué)、電子計算機(jī)等科學(xué)技術(shù)的進(jìn)展，為人工智能學(xué)科的誕生，預(yù)備了思想、理論和物質(zhì)根底。1．4．1人工智能的孕育期1．

1647年法國的數(shù)學(xué)和物理學(xué)家帕斯卡(Pascal)制造了一臺有效的機(jī)械加法器。2．

1821年英國數(shù)學(xué)家巴貝奇(Babbage)制造了兩臺最先進(jìn)的差分機(jī)和分析機(jī)。其中分析機(jī)的設(shè)計思想與現(xiàn)代電子計算機(jī)特別相像。他提出了計算機(jī)的五個主要組成局部：輸入(把數(shù)字輸入機(jī)器)、存儲器(保存數(shù)字和程序指令)、運算器(執(zhí)行運算)、掌握器(掌握執(zhí)行各種命令)和輸出(把運算的結(jié)果告知用戶)。為電子計算機(jī)的進(jìn)展奠定了根底。3．

著名的英國規(guī)律學(xué)家和哲學(xué)家喬治·布爾(G.Boo1e，1815年一1864年)致力于使“思維規(guī)律”形式化和實現(xiàn)機(jī)械化，他制造了布爾代數(shù)，首次用符號語言描述了思維活動的根本推理法則。4.1936年英國數(shù)學(xué)家、圖靈機(jī)的制造者圖靈創(chuàng)立了自動機(jī)理論。圖靈1945年設(shè)計思想的21種特點中，已有15種由別人重新提出并在機(jī)器上實現(xiàn)了，如變址存放器、微程序設(shè)計、虛擬存儲器和變指令系統(tǒng)等等。布爾〔Boole〕〔1815—1864〕，英國數(shù)學(xué)家、規(guī)律學(xué)家。他的主要奉獻(xiàn)是初步實現(xiàn)了萊布尼茨關(guān)于思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)，但凡傳統(tǒng)規(guī)律能處理的問題，布爾代數(shù)都能處理。

歌德爾〔G?del〕〔1906—1978〕，美籍奧地利數(shù)理規(guī)律學(xué)家，他爭論數(shù)理規(guī)律中的一些帶根本性的問題，即形式系統(tǒng)的完備性和可判定性問題，指出了把人的思維形式化和機(jī)械化的某些極限，在理論上證明白有些事情是機(jī)器做不到的。怎樣才能說機(jī)器〔計算機(jī)〕擁有了智能？1950年，圖靈提出了著名的“圖靈試驗”：讓一個人和一臺計算機(jī)分處兩個不同的房間，另有一主持人向他們提出問題，假設(shè)主持人通過聽取對問題的答復(fù)區(qū)分不出哪個是人的答復(fù)，哪個是計算機(jī)的答復(fù)，便認(rèn)為被試驗的計算機(jī)有了智能。1.1.2圖靈測試和中文屋子◆圖靈測試”〔TuringTest〕1．4．1人工智能的孕育期5．

1943年，麥卡洛克(W.cclloch)與匹茨(W.Pitts)研制了神經(jīng)細(xì)胞模型——MP模型，開創(chuàng)了腦模型爭論工作。6．

1945年匈牙利數(shù)學(xué)家、博弈論的創(chuàng)立者馮·諾依曼提出了存儲程序的概念。馮·諾依曼的這一思想被譽為電子計算機(jī)時代的開頭。至今，計算機(jī)的體系構(gòu)造還根本上是馮·諾依曼型。7．

1946年由美國人莫克利(Mauchly)和?？颂?Eckert)在賓夕法尼亞大學(xué)摩爾電工學(xué)院研制成功世界上第一臺電子計算機(jī)ENIAC(ElectronicNumericalIntegratorAndComputer)。該機(jī)由18000個電子管組成，占空間81立方米，占地1500平方米，重量60噸，運行速度為5000次/秒，是為計算槍炮和的彈導(dǎo)表而設(shè)計的，能夠在30秒內(nèi)計算出60個彈道曲線。8．

1948美國著名數(shù)學(xué)家、掌握論創(chuàng)始人維納(N.Wiener)創(chuàng)立了掌握論。9．

1948年美國應(yīng)用數(shù)學(xué)家、信息論的創(chuàng)始人香農(nóng)創(chuàng)立了信息論。10．

1948年英國生物學(xué)家阿希貝〔〕的《設(shè)計一個腦》一書出版。1．4．2人工智能的爭論與形成期(1956年至1970年)在這個階段，人工智能學(xué)科正式產(chǎn)生，在定理證明、問題求解、機(jī)器博弈、Lisp語言、文字和圖象識別、機(jī)器思維、感知、及行為等根本內(nèi)容上取得了重大突破。這一時期的主要爭論成果大致有以下一些方面。1．4．2人工智能的爭論與形成期1．

1956年麥卡錫在美國正式提出了“人工智能”〔ArtificialIntelligence〕這一術(shù)語。2．

1956年，美國的紐厄爾、肖和賽蒙合作編制了一個名為規(guī)律理論機(jī)(LogicTheoryMachine，LT)的計算機(jī)程序系統(tǒng)。證明白名著《數(shù)學(xué)原理》第2章中的38條定理(1963年在另一臺機(jī)器上證明白全部52條定理)。而美籍華人、數(shù)理規(guī)律學(xué)家王浩于1958年在IBM一704計算機(jī)上用3～5分鐘證明白《數(shù)學(xué)原理》中有關(guān)命題演算的全部220條定理，并且還證明白謂詞演算中150條定理的85%。。3．

1956年，塞繆爾研制成功了具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)力量的西洋跳棋程序。4．

1957年，羅森勃勞特(F.Rosenblatt)爭論制成感知機(jī)，具有學(xué)習(xí)功能，仿照視覺,進(jìn)展模式分類識別。5．

1959年，籍勒洛特發(fā)表了證明平面幾何問題的程序，塞爾夫里奇推出了一個模式識別程序；1．4．2人工智能的爭論與形成期6．

1960年，紐厄爾、肖和賽蒙等人編制了通用問題求解程序。該程序可以求解11種不同類型的問題。7．

1960年，麥卡錫研制成功了面對人工智能程序設(shè)計的表處理語言LISP。8．

1960年美國生產(chǎn)了第一批商用工業(yè)機(jī)器人UNIMATE和VERSATRAN。9．

1965年，魯賓遜(Robinson)提出了歸結(jié)(消解)原理。10．

1965年，美國斯坦福大學(xué)的費根鮑姆開頭爭論化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL。11．

1968年Quillian提出了語義網(wǎng)絡(luò)學(xué)問表示法。12．

1969年，由國際上很多學(xué)術(shù)團(tuán)體共同發(fā)起成立了國際人工智能聯(lián)合會議(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence，簡稱IJCAI)。1．4．3人工智能的進(jìn)展與應(yīng)用期〔1970年以后〕

從1970年以后，人工智能從試驗室走了出來，從一般思維規(guī)律探討轉(zhuǎn)向?qū)W問工程開發(fā)，進(jìn)入實際應(yīng)用時代。70年月后期開頭，一大批有用型專家系統(tǒng)不斷涌現(xiàn)。大量出版關(guān)于人工智能的專著、手冊和文集。在學(xué)問表示、不準(zhǔn)確推理、人工智能語言等方面也有重大進(jìn)展。1977年，在第五屆國際人工智能會議上，費根鮑姆進(jìn)一步提出了“學(xué)問工程”的概念。日本于1981年10月向全世界公布的第五代電子計算機(jī)的研制打算，準(zhǔn)備在此十年內(nèi)撥出大約4億5000萬美元資金用于該工程的實施。美國1983年制定了6一10年的研制規(guī)劃，投資6億多美元擬研制能看、聽、說和思考的新一代電子計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和技術(shù)在經(jīng)過近20年的暗淡時期后最終有了新的突破和驚人的成果。一般認(rèn)為，當(dāng)前人工智能的進(jìn)展，