計(jì)算機(jī)導(dǎo)論 第12章 人工智能

計(jì)算機(jī)導(dǎo)論教師：第12章人工智能12目錄CONTENTS12.1人工智能的起源與發(fā)展12.2人工智能的定義與研究意義12.3人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解人工智能的起源與發(fā)展理解人工智能的定義了解人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域本章學(xué)習(xí)目標(biāo)《列子·湯問(wèn)》中記載了有關(guān)西周時(shí)期的巧匠偃師制造的能歌舞的機(jī)器人的傳說(shuō)故事。公元850年，古希臘傳說(shuō)中有關(guān)于利用制造的機(jī)器人幫助人們勞動(dòng)的故事記載。在近代史中，關(guān)于制造具有智能行為機(jī)器人的記載更是層出不窮。這說(shuō)明，在人類歷史的發(fā)展過(guò)程中，人們從未間斷對(duì)人工智能的探索和研究。古希臘哲學(xué)家亞里士多德（Aristotle）是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他所提出的三段論（大前提、小前提和結(jié)論）奠定了演繹推理的基礎(chǔ)。17世紀(jì)世界上第一臺(tái)會(huì)演算的機(jī)械——加法器，由法國(guó)物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家帕斯卡（B.Pascal）研制成功。在此基礎(chǔ)上，德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲（G.W.Leibniz）研制了能進(jìn)行四則運(yùn)算的計(jì)算器，并提出了“萬(wàn)能符號(hào)”和“推理計(jì)算”的思想，成為現(xiàn)代“思考”機(jī)器的設(shè)計(jì)思想萌芽。進(jìn)入20世紀(jì)后，人工智能領(lǐng)域相繼出現(xiàn)了若干個(gè)開(kāi)創(chuàng)性的工作成果。其中，英國(guó)數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)邏輯的奠基者艾倫·麥席森·圖靈對(duì)人工智能的發(fā)展做出了杰出貢獻(xiàn)。12.1.1萌芽期1950年，艾倫·麥席森·圖靈發(fā)表了《計(jì)算機(jī)能思考嗎？》的論文，這篇?jiǎng)潟r(shí)代之作為他贏得了“人工智能之父”的美譽(yù)。為了證明機(jī)器是否真的能思考，他又提出了“圖靈測(cè)試”。所謂圖靈測(cè)試，是一種測(cè)試機(jī)器是不是具備智能的方法。被測(cè)試者中有一個(gè)人和一個(gè)聲稱具有智能的機(jī)器。測(cè)試時(shí)，測(cè)試人與被測(cè)試者分開(kāi)，測(cè)試人通過(guò)一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者提問(wèn)。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的提問(wèn)后，如果測(cè)試人無(wú)法分辨回答問(wèn)題的是人還是機(jī)器，則該機(jī)器就通過(guò)了圖靈測(cè)試，可認(rèn)為該機(jī)器具有智能。圖靈測(cè)試至今仍被沿用。可惜到目前為止，還沒(méi)有一臺(tái)機(jī)器能夠通過(guò)圖靈測(cè)試。不過(guò)有些軟件可以通過(guò)圖靈測(cè)試的子測(cè)試。1946年，第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)ENIAC由美國(guó)數(shù)學(xué)家莫克利（JW.Mauchly）和艾克特（J.P.Eckert）合作研制成功。12.1.1萌芽期1947年，美國(guó)數(shù)學(xué)家維納（N.Wiener）創(chuàng)立了控制論，揭示了機(jī)器中的通信和控制機(jī)能與人的神經(jīng)、感覺(jué)機(jī)能的共同規(guī)律，為現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)研究提供了嶄新的科學(xué)方法。1948年，美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室的數(shù)學(xué)家香農(nóng)（C.E.Shannon）創(chuàng)立了信息論，信息論是運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法研究信息、信息熵、通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)壓縮等問(wèn)題的應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科。1952年，美籍奧地利生物學(xué)家貝塔朗菲（L.V.Bertalanffy）創(chuàng)立了系統(tǒng)論。系統(tǒng)論是研究系統(tǒng)的一般模式、結(jié)構(gòu)和規(guī)律的學(xué)問(wèn)，它能研究各種系統(tǒng)的共同特征，用數(shù)學(xué)方法定量地描述其功能，尋求并確立適用于一切系統(tǒng)的原理、原則和數(shù)學(xué)模型，是具有邏輯和數(shù)學(xué)性質(zhì)的一門新興科學(xué)。人類在這一時(shí)期的主要成就是創(chuàng)立了數(shù)理邏輯、自動(dòng)機(jī)理論、控制論、信息論和系統(tǒng)論，并發(fā)明了通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)。這些成就為人工智能的誕生和迅速發(fā)展提供了充足的思想、理論和實(shí)驗(yàn)工具等物質(zhì)技術(shù)條件。12.1.1萌芽期1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議的召開(kāi)標(biāo)志著人工智能學(xué)科的正式誕生。該會(huì)議由麥卡錫（JohnMcCarthy，1971年的圖靈獎(jiǎng)獲得者）、明斯基（MarvinMinsky，1969年圖靈獎(jiǎng)獲得者）、香農(nóng)（C.E.Shannon）、羅切斯特（NathanielRochester）4個(gè)年輕人發(fā)起，普林斯頓大學(xué)的莫爾（Trenchardmore）、IBM的塞繆爾（ArthurSamuel）、麻省理工的索羅蒙夫（RaySolomonoff）和塞爾夫里奇（OliverSelfridge）、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的紐厄爾（A.Newel，1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者）和西蒙（Simon，1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者）共10人參加，探討了用機(jī)器模擬智能的各種相關(guān)問(wèn)題，并正式提出了人工智能這一術(shù)語(yǔ)。東道主麥卡錫有一個(gè)宏偉的目標(biāo)：組織十來(lái)個(gè)人，用兩個(gè)月的時(shí)間共同努力設(shè)計(jì)一臺(tái)具有真正智能的機(jī)器。雖然他們沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，但是他們卻創(chuàng)立了一個(gè)嶄新的學(xué)科——人工智能。麥卡錫也被譽(yù)為“人工智能之父”。麥卡錫的主要研究方向是計(jì)算機(jī)下棋，其發(fā)明了著名的α-β搜索算法。在該算法中，麥卡錫巧妙地將節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生與求評(píng)價(jià)函數(shù)值結(jié)合起來(lái)，從而使某些子樹(shù)節(jié)點(diǎn)根本不必產(chǎn)生和搜索。該算法至今仍是人工智能領(lǐng)域中一種高效、常用的求解方法。12.1.2形成期卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的紐厄爾和西蒙在會(huì)議上展示了啟發(fā)式程序“邏輯理論家”，它可以證明數(shù)學(xué)名著《數(shù)學(xué)原理》一書(shū)第2章52個(gè)定理中的38個(gè)定理。該程序模擬了人類用數(shù)理邏輯證明定理時(shí)的思維特點(diǎn)，把認(rèn)知理論、人機(jī)交互等結(jié)合起來(lái)，建立了一個(gè)“智能問(wèn)題解決和學(xué)習(xí)”模型，只要事先在機(jī)器中存儲(chǔ)一組公理和推理規(guī)則，該程序就可以自己去探索解決方案。這是利用機(jī)器對(duì)人的高級(jí)思維活動(dòng)實(shí)現(xiàn)模擬的第一個(gè)重大成果。另外，在開(kāi)發(fā)“邏輯理論家”的過(guò)程中，他們首次提出并成功應(yīng)用了“鏈表”（List）作為基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了表處理語(yǔ)言IPL。IPL是最早的表處理語(yǔ)言，也是最早使用遞歸子程序的語(yǔ)言。明斯基在會(huì)議上展示了名為Snarc的學(xué)習(xí)機(jī)的雛形。Snarc是世界上第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器，主要用于學(xué)習(xí)如何穿過(guò)迷宮。其組成包括40個(gè)智能體（Agent）和1個(gè)對(duì)成功給予獎(jiǎng)勵(lì)的系統(tǒng)。在Snarc的基礎(chǔ)上，明斯基解決了如何讓機(jī)器利用過(guò)去的知識(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前行為結(jié)果的預(yù)測(cè)這一問(wèn)題。塞繆爾在1952年運(yùn)用博弈理論和狀態(tài)空間搜索技術(shù)研制了世界上第一個(gè)跳棋程序，經(jīng)過(guò)不斷完善，1959年該程序擊敗了它的設(shè)計(jì)者塞繆爾，1962年該程序擊敗了美國(guó)的一個(gè)州冠軍。該程序具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力，可以像一個(gè)真正的棋手那樣學(xué)習(xí)棋譜和積累下棋經(jīng)驗(yàn)。12.1.2形成期1956年，喬姆斯基（N.Chomsky）發(fā)表了用形式語(yǔ)言方法研究自然語(yǔ)言的第一篇論文，創(chuàng)立了形式語(yǔ)言。形式語(yǔ)言與自動(dòng)機(jī)結(jié)合，用來(lái)描述和研究思維過(guò)程。這樣的組合在自然語(yǔ)言的理解和翻譯、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的描述和編譯、社會(huì)和自然現(xiàn)象的模擬、語(yǔ)法制導(dǎo)的模式識(shí)別等方面有廣泛的應(yīng)用。1959年，麥卡錫開(kāi)發(fā)了著名的表處理語(yǔ)言LISP，LISP是一種函數(shù)式的符號(hào)處理語(yǔ)言，其程序由一些函數(shù)子程序組成。LISP還具有自編譯能力。該語(yǔ)言成為人工智能界第一個(gè)廣泛流行的語(yǔ)言。1960年，西蒙夫婦通過(guò)一個(gè)有趣的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)表明，人類解決問(wèn)題的過(guò)程是一個(gè)搜索的過(guò)程，其效率取決于啟發(fā)式函數(shù)。在這個(gè)實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，西蒙、紐厄爾和肖（J·Shaw）等人成功地開(kāi)發(fā)了“通用問(wèn)題求解系統(tǒng)”（GeneralProblemSolver，GPS）。GPS是根據(jù)人在解題中的共同思維規(guī)律編制而成的，可以求解11種不同類型的問(wèn)題，從而使啟發(fā)式程序有了更普遍的意義。人們?cè)谶@一時(shí)期的主要成就是人工智能學(xué)科的正式誕生，人工智能學(xué)科在定理證明、問(wèn)題求解、博弈、LISP及模式識(shí)別等許多領(lǐng)域取得了眾多突破成果，其作為一門新興學(xué)科迅速受到人們的關(guān)注。12.1.2形成期20世紀(jì)60年代以來(lái)，人工智能的研究活動(dòng)越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的重視。其不僅在問(wèn)題求解、博弈、定理證明、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域的研究取得了深入進(jìn)展，而且開(kāi)始走向?qū)嵱没膽?yīng)用研究。人工智能的理論和成果廣泛地被應(yīng)用于化學(xué)、醫(yī)療、氣象、地質(zhì)、軍事、教學(xué)等諸多領(lǐng)域。1972年，法國(guó)馬賽大學(xué)的科麥瑞爾（A.Comerauer）提出并實(shí)現(xiàn)了邏輯程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言PROLOG。同年，斯坦福大學(xué)的肖特利夫（E.H.Shortliffe）等人開(kāi)始研制MYCIN專家系統(tǒng)。該專家系統(tǒng)是用于診斷和治療細(xì)菌感染性疾病的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠識(shí)別51種病菌，處理23種抗菌素，能夠?yàn)榛颊咛峁┳罴烟幏健?991年8月在悉尼召開(kāi)的第12屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議上，澳大利亞國(guó)際象棋冠軍約翰森（D.Johansen）與IBM研制的“深藍(lán)”（DeepThought）計(jì)算機(jī)進(jìn)行了一場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)，最終以1∶1平局結(jié)束。1996年2月，IBM邀請(qǐng)國(guó)際象棋棋王卡斯帕羅夫（Kasparov）與“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)進(jìn)行人機(jī)大戰(zhàn)，不過(guò)最終棋王卡斯帕羅夫以4∶2贏得了比賽。但1997年5月，“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)再次挑戰(zhàn)卡斯帕羅夫，并以3.5∶2.5的總分擊敗了卡斯帕羅夫。12.1.3發(fā)展期2016年3月，AlphaGo以4∶1的戰(zhàn)績(jī)戰(zhàn)勝了韓國(guó)棋手李世石。2017年5月，它以3∶0的戰(zhàn)績(jī)擊敗了圍棋排名世界第一的柯杰。在中國(guó)，類人形機(jī)器人的研究受到機(jī)械和自動(dòng)控制工作者的重視。中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)一直從事兩足步行機(jī)器人、類人形機(jī)器人的研究，于1990年成功研制出中國(guó)第一臺(tái)兩足步行機(jī)器人。同時(shí)，經(jīng)過(guò)10年的辛苦鉆研，于2000年11月，又成功研制出中國(guó)第一臺(tái)類人形機(jī)器人，并使其具備了一定的語(yǔ)言能力。它的行走頻率從過(guò)去的6s/步，加快到2步/s；從只能平靜地靜態(tài)步行，到能快速自如地動(dòng)態(tài)步行；從只能在已知的環(huán)境中步行，到能在小偏差、不確定環(huán)境中行走，取得了機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生理視覺(jué)系統(tǒng)、雙手協(xié)調(diào)系統(tǒng)、手指控制系統(tǒng)等多項(xiàng)重大研究成果。目前，人工智能技術(shù)發(fā)展十分迅速，在人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、圖像理解、步態(tài)識(shí)別、自動(dòng)控制等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。12.1.3發(fā)展期歷史上，人工智能的定義歷經(jīng)了多次轉(zhuǎn)變。一些膚淺的、未能揭示內(nèi)在規(guī)律的定義很早就被研究者拋棄。但直到今天，被廣泛接受的定義仍有很多種。具體使用哪一種定義，通常取決于我們討論問(wèn)題的語(yǔ)境和關(guān)注的焦點(diǎn)。簡(jiǎn)要列舉幾種歷史上有影響的，或目前仍然流行的人工智能的定義。定義1：人工智能是讓人覺(jué)得不可思議的計(jì)算機(jī)程序。定義2：人工智能是與人類思考方式相似的計(jì)算機(jī)程序。定義3：人工智能是與人類行為相似的計(jì)算機(jī)程序。定義4：人工智能是會(huì)學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序。定義5：人工智能是根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。以上，我們列舉了5種常見(jiàn)的人工智能的定義。其中，定義2（與人類思考方式相似）特別不可取。人們對(duì)大腦工作機(jī)理的認(rèn)識(shí)尚淺，而計(jì)算機(jī)走得幾乎是完全不同的技術(shù)路線。12.2.1人工智能的定義《維基百科的人工智能詞條采用的是斯圖爾特·羅素（StuartJ.Russell）與彼得諾維格（PeterNorvig）在《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》一書(shū)中的定義，他們認(rèn)為人工智能是有關(guān)“智能主體（IntelligentAgent）的研究與設(shè)計(jì)”的學(xué)問(wèn)，而“智能主體是指一個(gè)可以觀察周遭環(huán)境并做出行動(dòng)以達(dá)到目標(biāo)的系統(tǒng)”?；旧希@個(gè)定義將前面幾個(gè)實(shí)用主義的定義都涵蓋了進(jìn)去，既強(qiáng)調(diào)人工智能可以根據(jù)環(huán)境感知做出主動(dòng)反應(yīng)，又強(qiáng)調(diào)人工智能所做出的反應(yīng)必須達(dá)到目標(biāo)，同時(shí)不再?gòu)?qiáng)調(diào)人工智能對(duì)人類思維方式或人類總結(jié)的思維法則（邏輯學(xué)規(guī)律）的模仿。人工智能不是“模仿人類”，而通常是“遠(yuǎn)超人類”。幾年后，你能和這樣的計(jì)算機(jī)競(jìng)爭(zhēng)嗎？每天自我對(duì)弈100萬(wàn)盤棋，并從中學(xué)習(xí)的AlphaGo？每天從100萬(wàn)輛車實(shí)際行駛中吸收所有經(jīng)驗(yàn)的Tesla？一秒內(nèi)對(duì)比全世界所有機(jī)場(chǎng)攝像頭視頻和所有通緝犯人臉的計(jì)算機(jī)？12.2.1人工智能的定義國(guó)家戰(zhàn)略（2017年政府工作報(bào)告）要全面實(shí)施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加快人工智能等技術(shù)的研發(fā)和轉(zhuǎn)化，做大做強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集群，把發(fā)展智能制造作為主攻方向，以推進(jìn)國(guó)家智能制造示范區(qū)、制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)。人工智能必將成為計(jì)算機(jī)專業(yè)的重要研究方向。由此，我們給出了人工智能的概念。人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。12.2.1人工智能的定義人工智能有哪些類型呢？弱人工智能，包含基礎(chǔ)的、特定場(chǎng)景下的角色型的任務(wù)，如Siri等聊天機(jī)器人和AlphaGo等下棋機(jī)器人。通用人工智能，包含人類水平的任務(wù)，涉及機(jī)器的持續(xù)學(xué)習(xí)。強(qiáng)人工智能，指比人類更聰明的機(jī)器。12.2.1人工智能的定義研究人工智能也是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求。信息化的進(jìn)一步發(fā)展，必須有智能技術(shù)的支持。例如，當(dāng)前迅速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)（Internet）、萬(wàn)維網(wǎng)（WWW）和網(wǎng)格（Grid）計(jì)算就越來(lái)越多地需要智能技術(shù)的支持。事實(shí)上，人工智能技術(shù)在上述領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)揮了和正在發(fā)揮著重要作用。另外，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)展必然是智能化。事實(shí)上，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。此外，研究人工智能對(duì)探索人類自身智能的奧秘也能提供有益的幫助。我們可以通過(guò)計(jì)算機(jī)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。事實(shí)上，現(xiàn)在有一門稱為“計(jì)算神經(jīng)科學(xué)”的學(xué)科正迅速崛起，它從整體水平、細(xì)胞水平和分子水平對(duì)人腦進(jìn)行模擬研究，以揭示其智能活動(dòng)的機(jī)理和規(guī)律。人工智能作為一門學(xué)科，其研究目標(biāo)就是制造智能機(jī)器和智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能化社會(huì)。具體來(lái)講，就是使計(jì)算機(jī)具有自主發(fā)現(xiàn)規(guī)律、解決問(wèn)題和發(fā)明創(chuàng)造的能力，從而大大擴(kuò)展和延伸人的智能，實(shí)現(xiàn)人類社會(huì)的全面智能化。12.2.2研究人工智能的意義專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識(shí)建立起來(lái)的知識(shí)系統(tǒng)，是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序相比，專家系統(tǒng)以知識(shí)為中心，注重知識(shí)本身而不是確定的算法，根據(jù)專家的理論知識(shí)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，對(duì)人們還沒(méi)有進(jìn)行精確描述和嚴(yán)格分析的問(wèn)題，在不確定或不精確的信息基礎(chǔ)上做出判斷。標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)程序能精確地區(qū)分每個(gè)任務(wù)應(yīng)該如何完成，而專家系統(tǒng)則是告訴計(jì)算機(jī)做什么。它能應(yīng)用人工智能技術(shù)，模擬人類專家解決問(wèn)題時(shí)的思維過(guò)程，求解特定領(lǐng)域中的各種問(wèn)題，以達(dá)到或接近專家的水平。專家系統(tǒng)能突出知識(shí)的價(jià)值，大大減少了知識(shí)傳授和應(yīng)用的代價(jià)，使專家的知識(shí)迅速變成社會(huì)財(cái)富。另外，專家系統(tǒng)采用的是人工智能的原理和技術(shù)，如符號(hào)表示、符號(hào)推理、啟發(fā)式搜索等，與一般的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)不同。12.3.1專家系統(tǒng)人類具有智能的一個(gè)重要標(biāo)志就是人類擁有學(xué)習(xí)能力。同樣，機(jī)器的智能性也可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)體現(xiàn)。作為人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）能研究如何使計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲得新的知識(shí)或技能，從而實(shí)現(xiàn)自身的不斷完善。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究與認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)等學(xué)科都有密切的聯(lián)系，并對(duì)人工智能的其他分支，如專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)推理、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)等起到了重要的推動(dòng)作用。機(jī)器學(xué)習(xí)能根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對(duì)人的學(xué)習(xí)機(jī)理的理解，建立人類學(xué)習(xí)過(guò)程的計(jì)算模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，開(kāi)發(fā)通用的學(xué)習(xí)算法，建立面向任務(wù)的具有一定應(yīng)用性的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。12.3.2機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)形成了許多學(xué)習(xí)方法，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、傳授學(xué)習(xí)、機(jī)械學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、事例學(xué)習(xí)、連接學(xué)習(xí)、遺傳學(xué)習(xí)等。而目前，人工智能領(lǐng)域最熱門的科目之一是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)已在筆跡識(shí)別、面部識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)駕駛、自然語(yǔ)言處理、生物信息數(shù)據(jù)分析等方面取得了成功應(yīng)用。AlphaGo中也應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)。AlphaGo的優(yōu)勢(shì)之一就是能夠自我學(xué)習(xí)，也就是說(shuō)，AlphaGo能夠和不同版本的“自己”下棋，從而每次都可以獲得一點(diǎn)小的進(jìn)步，由此，AlphaGo獲得了“思維”能力。具體來(lái)說(shuō)，AlphaGo具有一套針對(duì)圍棋而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，將增強(qiáng)學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、策略網(wǎng)絡(luò)、快速走子、估值網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡洛樹(shù)搜索進(jìn)行整合，同時(shí)利用Google強(qiáng)大的硬件支撐和云計(jì)算資源，依靠CPU+GPU運(yùn)算，通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)和自我博弈學(xué)習(xí)不斷提高自身水平。因此，AlphaGo也可作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)成功案例。12.3.2機(jī)器學(xué)習(xí)模式識(shí)別（PatternRecognition）是根據(jù)研究對(duì)象的特征或?qū)傩裕靡杂?jì)算機(jī)為中心的機(jī)器系統(tǒng)運(yùn)用一定的分析算法認(rèn)定它的類別，系統(tǒng)應(yīng)使分類識(shí)別的結(jié)果盡可能地符合真實(shí)。模式識(shí)別是一門綜合性、交叉性學(xué)科，在理論上涉及代數(shù)、矩陣論、概率論、圖論、模糊數(shù)學(xué)、最優(yōu)化理論等眾多學(xué)科知識(shí)，在應(yīng)用上與其他許多領(lǐng)域的工程技術(shù)密切相關(guān)，其內(nèi)涵可以概括為信息處理、分析與決策，它既是人工智能研究領(lǐng)域的重要分支，又是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能必不可少的技術(shù)手段。目前，模式識(shí)別理論和技術(shù)已成功應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國(guó)防、科研、公安、生物醫(yī)學(xué)、氣象、天文學(xué)等許多領(lǐng)域，如信件自動(dòng)分撿、指紋識(shí)別、生物醫(yī)學(xué)的細(xì)胞或組織分析、遙感圖片的機(jī)器判讀、系統(tǒng)的故障診斷及文字與語(yǔ)言的識(shí)別等。雖然現(xiàn)在機(jī)器識(shí)別的水平還遠(yuǎn)不如人腦，但隨著模式識(shí)別理論及其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，可以預(yù)言，它的功能將會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，應(yīng)用也會(huì)越來(lái)越廣泛。12.3.3模式識(shí)別自動(dòng)定理證明（AutomaticTheoremProving）是最典型的邏輯推理問(wèn)題之一，它對(duì)人工智能的發(fā)展曾經(jīng)產(chǎn)生過(guò)重要影響。在數(shù)學(xué)領(lǐng)域中對(duì)已測(cè)得定理尋求一個(gè)證明或反證，是一項(xiàng)艱巨的智能任務(wù)。在定理證明過(guò)程中，不僅要根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹，還需要某些直覺(jué)和技巧。例如，為了證明一個(gè)定理，首先數(shù)學(xué)家要設(shè)想需要證明哪些引理，并運(yùn)用他的判斷力推測(cè)已證明的哪些結(jié)論會(huì)在這個(gè)定理的證明中起作用，把主要問(wèn)題分解成若干個(gè)子問(wèn)題，然后對(duì)各個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行求解。自動(dòng)定理證明是讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)地進(jìn)行推理和證明數(shù)學(xué)定理，自動(dòng)模擬人類證明非數(shù)值符號(hào)的演算過(guò)程。很多非數(shù)值領(lǐng)域的任務(wù)，如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制度和難題求解等都可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)定理證明問(wèn)題，因此自動(dòng)定理證明的研究在人工智能領(lǐng)域具有普遍意義。12.3.4自動(dòng)定理證明自然語(yǔ)言是人們相互之間進(jìn)行信息交流的主要媒介，人們之所以能夠輕松自如地進(jìn)行交流，是因?yàn)槿祟愑泻軓?qiáng)的自然語(yǔ)言理解能力。自然語(yǔ)言充滿歧義，結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，語(yǔ)義表達(dá)千變?nèi)f化，結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義之間有千絲萬(wàn)縷、錯(cuò)綜復(fù)雜的聯(lián)系，這使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與人類的交互只能限制在各種非自然語(yǔ)言上。對(duì)自然語(yǔ)言理解（NaturalLanguageUnderstanding）的研究是用計(jì)算機(jī)模擬人的語(yǔ)言交際過(guò)程，使計(jì)算機(jī)能理解和運(yùn)用人類社會(huì)的自然語(yǔ)言，如漢語(yǔ)、英語(yǔ)等，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語(yǔ)言通信，以代替人的部分腦力勞動(dòng)，包括查詢資料、解答問(wèn)題、摘錄文獻(xiàn)、匯編資料及一切有關(guān)自然語(yǔ)言信息的加工處理。這在當(dāng)前新技術(shù)革命的浪潮中占有十分重要的地位。研制第5代計(jì)算機(jī)的主要目標(biāo)之一，就是使計(jì)算機(jī)具有理解和運(yùn)用自然語(yǔ)言的功能。與自然語(yǔ)言理解密切相關(guān)的另一個(gè)領(lǐng)域是機(jī)器翻譯，即用計(jì)算機(jī)把一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。12.3.5自然語(yǔ)言理解近年來(lái)，在自然語(yǔ)言理解的研究方面，有了長(zhǎng)足的進(jìn)展。ChatGPT（全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer），美國(guó)OpenAI研發(fā)的聊天機(jī)器人程序，于2022年11月30日發(fā)布。ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，它能夠通過(guò)理解和學(xué)習(xí)人類的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，真正像人類一樣來(lái)聊天交流，甚至能完成撰寫(xiě)郵件、視頻腳本、文案、翻譯等任務(wù)。翻譯軟件在近年來(lái)也得到了快速發(fā)展，特別是在中國(guó)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的爆炸式發(fā)展，翻譯技術(shù)的使用越來(lái)越廣泛。越來(lái)越多的翻譯從業(yè)人員開(kāi)始重視翻譯技術(shù)的使用和翻譯引擎的應(yīng)用，使得機(jī)器翻譯在翻譯行業(yè)中的身影越來(lái)越多。這種技術(shù)進(jìn)步使得翻譯從業(yè)者可以將更多的重復(fù)勞動(dòng)交給機(jī)器來(lái)完成，從而提高了翻譯服務(wù)的效率和質(zhì)量。12.3.5自然語(yǔ)言理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork）是指用大量的簡(jiǎn)單計(jì)算單元（神經(jīng)元）構(gòu)成的非線性系統(tǒng)，在一定程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理、存儲(chǔ)及檢索功能，因而具有學(xué)習(xí)、記憶和計(jì)算等智能處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)廣泛，反映了多學(xué)科交叉技術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)。目前，主要的研究工作集中在以下幾個(gè)方面。（1）生物原型研究。從生理學(xué)、心理學(xué)、解剖學(xué)、腦科學(xué)、病理學(xué)等生物科學(xué)方面研究神經(jīng)細(xì)胞、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機(jī)理。（2）建立理論模型。根據(jù)生物原型的研究，建立神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型，其中包括概念模型、知識(shí)模型、物理化學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型等。12.3.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究。在理論模型研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬或硬件化實(shí)現(xiàn)。這方面的研究也包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)特性分析、學(xué)習(xí)算法構(gòu)建等內(nèi)容的研究。近年來(lái)，憶阻器件的出現(xiàn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件化實(shí)現(xiàn)開(kāi)辟了新的研究方向。（4）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究的基礎(chǔ)上，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)。例如，完成某種信號(hào)處理或模式識(shí)別的功能、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)推理決策或作為自動(dòng)化系統(tǒng)的控制器等。特別是最近幾年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別等領(lǐng)域中的應(yīng)用取得了令人矚目的效果。12.3.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策系統(tǒng)是管理科學(xué)的一個(gè)分支，把人工智能中的專家系統(tǒng)和決策系統(tǒng)有機(jī)地結(jié)合就形成了智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportSystem）。它是近年來(lái)新興的一個(gè)研究領(lǐng)域。智能決策支持系統(tǒng)是在20世紀(jì)80年代初提出來(lái)的，它是決策支持系統(tǒng)與人工智能，特別是專家系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物。它既充分發(fā)揮了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中數(shù)值分析的優(yōu)勢(shì)，又充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)中知識(shí)及知識(shí)處理的特長(zhǎng)，既可以進(jìn)行定量分析，又可以進(jìn)行定性分析，能有效地解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的問(wèn)題，從而擴(kuò)大決策支持系統(tǒng)的范圍，提高決策支持系統(tǒng)的能力。智能決策支持系統(tǒng)是在傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，由傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)加上相應(yīng)的智能部件就構(gòu)成了智能決策支持系統(tǒng)。智能部件可以有多種模式，如專家系統(tǒng)模式、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)模式等。12.3.7智能決策支持系統(tǒng)博弈（GamePlaying）是在多決策主體之間的行為具有相互作用時(shí)，各主體根據(jù)所掌握的信息及對(duì)自身能力的認(rèn)知，做出有利于自己的決策的一種行為。博弈論是二人或多人在平等的對(duì)局中各自根據(jù)對(duì)方的策略變換自己的對(duì)抗策略，達(dá)到取勝目標(biāo)的理論，是研究互動(dòng)決策的理論。由于博弈可以分析自己與對(duì)手的利弊關(guān)系，從而確立自己在博弈中的優(yōu)勢(shì)，因此有不少博弈理論，可以幫助對(duì)弈者分析局勢(shì)，從而釆取相應(yīng)策略最終達(dá)到取勝的目的。博弈的類型分為合作博弈、非合作博弈、完全信息博弈、非完全信息博弈、靜態(tài)博弈、動(dòng)態(tài)博弈等。在機(jī)器博弈方面，1956年，人工智能的先驅(qū)程序能夠從棋譜中學(xué)習(xí)，并能從實(shí)戰(zhàn)中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)時(shí)較轟動(dòng)的一條新聞是塞繆爾的跳棋程序贏了美國(guó)一個(gè)州的跳棋冠軍。12.3.8博弈1997年，IBM的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)以2勝3平1負(fù)的戰(zhàn)績(jī)擊敗了蟬聯(lián)12年之久的世界國(guó)際象棋冠軍。2001年，德國(guó)的“更弗里茨”國(guó)際象棋軟件擊敗了當(dāng)時(shí)世界排名前十棋手中的9位。2004年，中國(guó)首屆國(guó)際象棋“人機(jī)大戰(zhàn)”中，當(dāng)時(shí)筆記本電腦最高水平的“紫光之星”險(xiǎn)些戰(zhàn)勝棋后。這些事實(shí)說(shuō)明機(jī)器在博弈方面已具有相當(dāng)高的智能性。與象棋不同，圍棋的棋盤空間更大，變化也更加復(fù)雜，因此在AlphaGo出現(xiàn)以前，一直沒(méi)有與圍棋高手相抗衡的計(jì)算機(jī)軟件。AlphaGo的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)是DeepMind，DeepMind是由人工智能程序師兼神經(jīng)科學(xué)家戴密斯·哈薩比斯等人于2010年9月在英國(guó)創(chuàng)立的人工智能企業(yè)，它將深度學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的先進(jìn)技術(shù)結(jié)合起來(lái)，建立了強(qiáng)大的通用學(xué)習(xí)算法。2014年，Google以將近4億美元的價(jià)格收購(gòu)了該公司，在不到6年的時(shí)間里，DeepMind開(kāi)發(fā)了能夠戰(zhàn)勝人類專業(yè)圍棋選手的AlphaGo，展示了人工智能不可阻擋的發(fā)展趨勢(shì)。12.3.8博弈智能仿真是指將人工智能技術(shù)引入仿真領(lǐng)域，建立智能仿真系統(tǒng)。我們知道，仿真是對(duì)動(dòng)態(tài)模型的實(shí)驗(yàn)，即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)條件下驅(qū)動(dòng)模型，從而產(chǎn)生模型行為。具體來(lái)說(shuō)，仿真是在3種類型的知識(shí)，即描述性知識(shí)、目的性知識(shí)及處理知識(shí)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的另一種形式的知識(shí)——結(jié)論性知識(shí)。因此可以將仿真視為一個(gè)特殊的知識(shí)變換器，從這個(gè)意義上講，人工智能與仿真有密切關(guān)系。利用人工智能技術(shù)對(duì)整個(gè)仿真過(guò)程（包括建模、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行及結(jié)果分析）進(jìn)行指導(dǎo)，以改善仿真模型的描述能力。在仿真模型中引進(jìn)知識(shí)，一方面表示將為研究面向目標(biāo)的建模語(yǔ)言打下基礎(chǔ)，提高仿真工具面向用戶、面向問(wèn)題的能力；另一方面仿真與人工智能相結(jié)合可使仿真更有效地用于決策，更好地用于分析、設(shè)計(jì)及評(píng)價(jià)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，從而推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。正是基于這兩方面，將人工智能特別是專家系統(tǒng)與仿真相結(jié)合，就成為仿真領(lǐng)域一個(gè)十分重要的研究方向。12.3.9智能仿真計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（ComputerAidedDesign，CAD）指利用計(jì)算機(jī)及其圖形設(shè)備幫助設(shè)計(jì)人員進(jìn)行設(shè)計(jì)工作。智能CAD（簡(jiǎn)稱ICAD）就是把人工智能技術(shù)引入CAD領(lǐng)域，建立ICAD系統(tǒng)。事實(shí)上，人工智能幾乎可以應(yīng)用到CAD技術(shù)的各個(gè)方面。智能制造是在數(shù)控技術(shù)、柔性制造技術(shù)和計(jì)算機(jī)集成制造技術(shù)的基礎(chǔ)上，引入智能技術(shù)。智能制造系統(tǒng)由智能加工中心及材料傳送檢測(cè)和實(shí)驗(yàn)裝置等智能設(shè)備組成。它具有一定的自組織、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能在不可預(yù)測(cè)的環(huán)境下，基于不確定、不精確、不完全的信息，完成擬人的制造任務(wù)，并進(jìn)行高度自動(dòng)化生產(chǎn)。12.3.10智能設(shè)計(jì)與制造計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（ComputerAidedInstruction，CAI）是在計(jì)算機(jī)輔助下進(jìn)行的各種教學(xué)活動(dòng)，以對(duì)話方式與學(xué)生討論教學(xué)內(nèi)容、安排教學(xué)進(jìn)程、進(jìn)行教學(xué)訓(xùn)練的方法與技術(shù)。智能CAI就是把人工智能技術(shù)引入CAI領(lǐng)域，建立智能CAI系統(tǒng)，即ICAI。ICAI的特點(diǎn)是能對(duì)學(xué)生因材施教，它具備下列智能特征。（1）具有自然語(yǔ)言的生成和理解能力。（2）對(duì)教學(xué)內(nèi)容有解釋咨詢能力。（3）能診斷學(xué)生錯(cuò)誤，分析原因并采取糾正措施。（4）能評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為。（5）能在教學(xué)中不斷改善教學(xué)策略。ICAI可以自動(dòng)生成各種問(wèn)題與練習(xí)，根據(jù)學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)情況自動(dòng)選擇與調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與進(jìn)度，在理解教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上自動(dòng)解決問(wèn)題，生成解答。為了實(shí)現(xiàn)上述ICAI系統(tǒng)，一般把整個(gè)系統(tǒng)分成專業(yè)知識(shí)、教導(dǎo)策略和學(xué)生模型3個(gè)基本模塊和1個(gè)自然語(yǔ)言的智能接口。12.3.11智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)智能機(jī)器人（IntelligentRobot）是指具有人類所特有的某種智能行為的機(jī)器，它是在電子學(xué)、人工智能、控制理論、系統(tǒng)工程、機(jī)械工程、仿生學(xué)及心理學(xué)等各個(gè)學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的綜合性學(xué)科。由于它是直接面向應(yīng)用的，社會(huì)效益強(qiáng)，所以發(fā)展非常迅速，顯示出其強(qiáng)大的生命力。智能機(jī)器人按照智能化程度的高低，可以分為外部受控機(jī)器人、半自主機(jī)器人和全自主機(jī)器人。從行業(yè)應(yīng)用的角度來(lái)講，智能機(jī)器人可分為智能工業(yè)機(jī)器人和智能娛樂(lè)機(jī)器人，如圖12.3和圖12.4所示。智能工業(yè)機(jī)器人，包括工作在電焊、弧焊、噴漆、搬運(yùn)、碼垛等工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中的機(jī)器人。在不同的應(yīng)用場(chǎng)合又有水下機(jī)器人、空間機(jī)器人和農(nóng)業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、醫(yī)用機(jī)器人等。按移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方式，智能機(jī)器人又可分為輪式移動(dòng)機(jī)器人、步行移動(dòng)機(jī)器人、履帶式機(jī)器人、爬行式機(jī)器人和空氣推進(jìn)機(jī)器人、水下推進(jìn)機(jī)器人等。12.3.12智能機(jī)器人12.3.12智能機(jī)器人

圖12.3智能工業(yè)機(jī)器人

圖12.4智能娛樂(lè)機(jī)器人隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的成熟和數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，人類積累的數(shù)據(jù)量正在以指數(shù)級(jí)速度迅速增長(zhǎng)，但是浩瀚無(wú)垠的信息海洋，數(shù)據(jù)洪水正向人們滾滾涌來(lái)。當(dāng)數(shù)據(jù)量極度增長(zhǎng)時(shí)，如果沒(méi)有有效的方法提取有用的信息和知識(shí)，人們處理問(wèn)題時(shí)就會(huì)像大海撈針一樣。相對(duì)于“數(shù)據(jù)過(guò)?！焙汀靶畔⒈ā?，人們反而會(huì)感到信息貧乏。于是數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)運(yùn)而生，其能幫助人們?cè)跀?shù)據(jù)汪洋中去粗存精、去偽存真。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘提取的知識(shí)可以表示為概念、規(guī)律、模式、約束、可視化等。數(shù)據(jù)挖掘算法的好壞會(huì)直接影響所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)的質(zhì)量。12.3.13數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)是所謂數(shù)據(jù)挖掘的一種更廣義的說(shuō)法，即可從各種媒體表示的信息中，根據(jù)不同的需求獲得知識(shí)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的目的是向使用者屏蔽原始數(shù)據(jù)的煩瑣細(xì)節(jié)，從原始數(shù)據(jù)中提煉有意義的、簡(jiǎn)潔的知識(shí)，直接向使用者報(bào)告。知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程由以下3個(gè)階段組成。（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。（2）數(shù)據(jù)挖掘。（3）結(jié)果表達(dá)和解釋。目前，數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)（DataMiningandKnowledgeDiscovering）的應(yīng)用十分廣泛。政府管理、商業(yè)經(jīng)營(yíng)、工業(yè)企業(yè)決策支持、市場(chǎng)銷售預(yù)測(cè)、金融投資、社會(huì)保險(xiǎn)、醫(yī)學(xué)、天文、地質(zhì)及科學(xué)研究等各個(gè)領(lǐng)域都會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)。12.3.13數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新是以“發(fā)明問(wèn)題解決理論（TRIZ）”為基礎(chǔ)，結(jié)合本體論（Ontology）、現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)而形成的一種用于技術(shù)創(chuàng)新的新技術(shù)手段。近年來(lái)，計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新在歐美國(guó)家迅速發(fā)展，成為新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中的一項(xiàng)關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新可以視為機(jī)器發(fā)明創(chuàng)造的初級(jí)形式。TRIZ是由俄語(yǔ)拼寫(xiě)的單詞首字母組成的，用英語(yǔ)可縮寫(xiě)為TIPS（TheoryofInventiveProblemSolving）。TRIZ是由GenrichAltshuller等人在分析了全世界近250萬(wàn)件高水平的發(fā)明專利，并綜合多學(xué)科領(lǐng)域的原理和法則后建立起來(lái)的一種發(fā)明創(chuàng)造理論和方法。TRIZ是由解決技術(shù)問(wèn)題和實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新開(kāi)發(fā)的各種方法、算法組成的綜合理論體系。TRIZ的基本原理如下：企業(yè)和科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中的問(wèn)題和解決方案是重復(fù)出現(xiàn)的；企業(yè)和科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展變化也是重復(fù)出現(xiàn)的；高水平的創(chuàng)新活動(dòng)經(jīng)常應(yīng)用到專業(yè)領(lǐng)域以外的科學(xué)知識(shí)。因此，技術(shù)系統(tǒng)的進(jìn)化遵循客觀的法則群，人們可以應(yīng)用這些進(jìn)化法則預(yù)測(cè)產(chǎn)品的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，把握新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)方向。12.3.14計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新在文藝創(chuàng)作方面，人們也嘗試開(kāi)發(fā)和運(yùn)用人工智能技術(shù)。事實(shí)上，使用計(jì)算機(jī)創(chuàng)作詩(shī)詞、小說(shuō)、樂(lè)曲、繪畫(huà)時(shí)有報(bào)道。例如，下面兩首“古詩(shī)”就是由計(jì)算機(jī)創(chuàng)作的。云松鑾仙玉骨寒，松虬雪友繁。大千收眼底，斯調(diào)不同凡。無(wú)題白沙平舟夜?jié)?，春日曉露路相逢。朱樓寒雨離歌淚，不堪腸斷雨乘風(fēng)。12.3.15計(jì)算機(jī)文藝創(chuàng)作自從Google正式對(duì)外宣布自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目以來(lái)，自動(dòng)駕駛行業(yè)呈現(xiàn)整體布局、多元配置、多角度切入的格局，幾年后也許會(huì)具備千億美元甚至萬(wàn)億美元規(guī)模的龐大產(chǎn)業(yè)生態(tài)。我們也許還無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，全功能最高等級(jí)的自動(dòng)駕駛汽車會(huì)在什么樣的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，真正走入普通人的生活，但毫無(wú)疑問(wèn)的是，在這一人工智能熱潮中，自動(dòng)駕駛一定是最大的應(yīng)用場(chǎng)景之一。自動(dòng)駕駛帶給我們有關(guān)未來(lái)生活的想象空間，如圖12.5所示，幾乎是無(wú)窮的。這絕對(duì)不是未來(lái)的汽車都不需要司機(jī)，我們可以躺在車?yán)锼X(jué)、聽(tīng)音樂(lè)這么簡(jiǎn)單的一件事。12.3.16自動(dòng)駕駛圖12.5自動(dòng)駕駛——未來(lái)生活例如，當(dāng)汽車不再需要司機(jī)的時(shí)候，我們?yōu)槭裁催€要像今天這樣，在家里保有一輛到兩輛私家車呢？滴滴、優(yōu)步等共享汽車已經(jīng)為我們揭示了一些未來(lái)生活的樣子。大多數(shù)汽車可以用共享經(jīng)濟(jì)的模式，隨叫隨到。因?yàn)椴恍枰緳C(jī)，這些車輛可以保證24小時(shí)待命，可以在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)提供高質(zhì)量的租用服務(wù)。這樣一來(lái)，整個(gè)城市的交通情況就會(huì)發(fā)生翻天覆地的變化。因?yàn)橹悄苷{(diào)度算法的幫助，共享汽車的使用率會(huì)接近100%，城市里需要的汽車總量則會(huì)大幅減少。需要停放的共享汽車數(shù)量不多，只需要占用城市有限的幾個(gè)公共停車場(chǎng)就足夠了。停車難、大堵車等現(xiàn)象會(huì)因?yàn)樽詣?dòng)駕駛、共享汽車的出現(xiàn)而得到真正解決。那個(gè)時(shí)候，私家車只用于滿足個(gè)人追求駕駛樂(lè)趣的需要，就像今天人們會(huì)到郊區(qū)騎自行車鍛煉身體一樣。12.3.16自動(dòng)駕駛在自動(dòng)駕駛時(shí)代里，人們可以把以前駕駛汽車的時(shí)間用來(lái)工作、思考問(wèn)題、開(kāi)會(huì)、娛樂(lè)。一部分共享汽車可以設(shè)計(jì)成會(huì)議室的樣子，人們既可以圍坐在汽車?yán)镉懻搯?wèn)題，又可以在乘車時(shí)通過(guò)視頻會(huì)議與辦公室里的同事溝通。目前駕駛汽車時(shí)，只能聽(tīng)廣播或音樂(lè)。未來(lái)，在乘坐自動(dòng)