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发信人: Lerry (戒网·学习), 信区: Algorithm
标  题: 人工智能的概念 
发信站: 哈工大紫丁香 (2001年12月13日09:47:00 星期四), 站内信件

人工智能的概念
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  人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科，即用人工的方法和
技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。
人工智能发展历史
人工智能作为一门学科，自1956年问世以来，经历了曲折的发展历程，在理论与实践的
矛盾中，探索着自身发展的有效途径和技术。人工智能的发展历史可分为四个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。 人工智能概念是在1956年由J. McCarthy、
M. L. Minsky等四人发起，十名从事数学、精神病学、心理学、信息科学和计算机科学
的学者在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出的。当时，相继出现了一批显著的成果
，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法
推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是
：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化
学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音
理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国
际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligen
ce IJCAI）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年
开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使
逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工
智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议
，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅
速发展起来。
人工智能的研究范围
人工智能研究的基本范围如下：
1.问题求解：如下棋程序。
2.逻辑推理和定理证明：如数学定理的证明。
3.自然语言处理：如语言翻译、语音识别、语言生成和理解等。
4.自动程序设计：“超级编译程序”，能从高级形式的描述，生成所需的程序。
5.学习：归纳学习和类比学习。
6.专家系统：利用专家知识进行推理达到专家解决问题的能力。
7.机器人学：完成人部分工作的机器人。
8.机器视觉：研究感知过程。
9.智能检索系统：具有智能行为的情报检索。
10.组合的调度问题：如最短旅行路线。
11.系统与表达语言：用人工智能来深化计算机系统（如操作系统）和语言。
人工智能的主要研究领域有：
1）符号智能: 符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、获取、推理过程。
2）计算智能: 计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、进化程序设计等。神经计
算是从神经生理学和认知科学的研究成果出发，应用数学方法描述非程序的和适应性的
、大脑风格的人工神经网络信息处理的本质和能力。符号智能和神经计算似乎是完全不
同的研究方法，前者基于知识，后者基于数据；前者采用推理，后者通过映射。但是从
人类思维模型看，这两个学派正是研究思维的不同形态。符号智能研究抽象思维，神经
计算研究形象思维。如何将两者联系起来，互为补充，是当前研究的热点问题之一。从
人类思维的层次模型出发，提出了人工思维模型。这是基于智能主体（intelligent ag
ent）的概念，通过与环境的交互，实现智能行为。智能主体从环境接受感知信息，进行
协同工作，执行各种智能行为。智能主体的研究是90年代人工智能研究的核心。按照La
ne的定义，智能体是一个具有控制问题求解机理的计算单元。支持智能体独立工作的技
术主要包括：1.模式匹配和复杂的逻辑比较。2.基于知识的快速推理系统。3.继承其它
智能体知识的能力。4.当数据不完整时可以进行缺省推理的能力。智能主体是通过人工
智能技术而实现的计算实体，它能在特定环境中连续、自主运行，无需人的引导与干预
。智能主体通常具有学习能力，并能与其他主体协作完成问题求解。
3）人工生命: 人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造表现自然生命系统行为特
点的仿真系统或模型系统。人工生命是形成新的信息处理体系的推动力，并成为研究生
物的有用工具。人工生命的研究可能将信息科学和什么科学结合起来，形成生命信息科
学，成为人工智能研究的新途径。
通过引入计算机人工智能、先进的自动化、模糊判断系统等技术，同时应用信息学、神
经元网络等先进信息化处理手段，将人类思维中的分析、判定、专家经验、工程实录等
大量知识赋予计算机，在人的帮助下，机器可以做出极为精确的综合评价与决策。
　　另一方面，风起云涌的计算机技术赋予人工智能新的发展空间。几十年前，美国计
算机界设置了“图灵奖”，专门表彰在计算机模拟人工智能方面做出杰出成就的专家学
者。可是很多图灵奖获得者却表示，当他们看到研究成果被应用于大大小小的仿真游戏
时，他们普遍感到困惑。
　　一个有力的证据是在美国热销200万套的PC游戏“模拟人生”，它模仿人的一生，创
造出一个可以乱真的虚拟社会，人与人可以交谈，行事，完成各种日常生活的活动，完
全是真实生活的再现。这种角色扮演＋仿真情景的电子游戏现在有很多，大多受到玩家
的欢迎。
　　尽管有专家声称“模拟人生”容易让人产生误会，错误理解人工智能的应用，但游
戏引擎的设计师却为自己的成就能够通过游戏得到大众认可而感到自豪。他本来也是在
麻省理工研究人工智能的，他承认，如果不是从事游戏业，他的成果可能一辈子只能埋
没在实验室中。
史蒂芬·斯匹尔伯格的新片《人工智能》(A.I.)以未来为背景，讲述了一个人形机器人
男孩的故事。小男孩依靠人工智能软件运行，这种软件不像今天的软件那样只能执行预
定的指令，它还能够思考、学习和自我完善。这是一部科学幻想片，它和现实的距离如
同斯匹尔伯格当年的E.T.外星人一样遥远。然而，人工智能却是真实存在的。它远非人
的大脑的仿
制品，尽管后者在30年后就有可能实现。今天的AI(Artificial Intelligence，即人工
智能)能够具备大脑的部分功能，比如判断和决策能力。
　　近年来，狭义的AI已经进入了我们每日的生活。一架喷气机能够在迷雾之中自动降
落，靠的就是电脑里最简单的AI程序。程序对飞机各项情况进行总的分析，然后根据不
同条件进行不同操作，比如风门的开闭、襟翼的调节等等，起到了类似于飞行员的作用
。
　　最近，AI时常见于新发布的技术进步中。比如：
　　全美第一大网络证券金融投资服务商嘉信理财(CharlesSchwab)宣称，他们的网站上
已添加了AI程序，可以帮助消费者更容易地找到所需信息。
　　美国电话电报公司(AT＆T)的实验室正在研制能够让机器人学会踢足球、提高电脑网
络的效率的AI软件。
　　上月发布的一款名为Aaron的电脑软件，已经学会了如何绘制出大师级的绘画作品。
其开发者雷·库尔茨威尔说：“它进一步模糊了人脑与电脑的边界。”
　　商业上的成功加速了实验室里的研究进程，AI正与人类智能日益靠拢。在将复杂的
人脑决策能力分化为简单的辨识挑选能力方面，现在的软件已做得越来越好。硬件也在
向着人脑能力的方向大步迈进。
　　安放于加州的劳伦斯·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，其运算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，预计于四年后
诞生的″蓝色牛仔″每秒钟的运算能力将大致与人脑相当。
　　AI领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上，它得
到了正式定名。80年代中期，媒体和大众对它的关注达到了一个顶峰，AI被描绘成即将
改变世界的技术。其时出现了AI最具影响的分支——专家系统，也就是一种能照搬人类
专家决策过程的计算机系统。比如说，将酿酒大师的知识输入到软件里去后，酒厂就可
以让机器来酿造酒了。但是不久之后，笼罩在AI头上的神奇光辉便黯淡了。原因至少有
两点：第一，当时的电脑的计算能力根本就无法模仿人脑的思考；第二，AI的野心太大
了。创造出完完全全的智能太难了——现在情况依然如此。
　　而近来，这方面已越来越不成为问题。每年，计算机的运算能力都在以指数级增长
。现在的计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件。AI的研究者们也
明白了一点：要让软件知道自己不是什么都能干的，但同时也要让它知道它能干好至少
一件事。这就是IBM的“深蓝”在棋盘上击败了卡斯帕罗夫的原因。因此，现在的AI具备
了更多的现实应用的可行性。
　　当然，应用的形式五花八门各不相同。比如说科罗拉多州利特尔顿市的大陆分界线
机器人技术公司(Continental Divide Robotics，简称CDR)就推出了一套能用于定位的
仪器。它能够监视需要定位的人或者物，一旦该人／物违反了预定规则，它就能够根据
监视对象违规的轻重程度及时地通知用户或采取别的紧急措施。比如说获准假释的罪犯
佩戴上寻呼机大小的这么一个仪器后，只要超出了活动范围，或者去了不该去的地方，
它就可以立即报告警方。
　　今年八月的西雅图，AT＆T实验室将举行一年一度的机器人足球赛。每支球队的11名
“球员”都装备上了AI软件和一大堆感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也
明白有些情况下也不能死守岗位。尽管现在的“球星”们大部分时间都还是在玩个人盘
带，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。
　　AI机器人组队打比赛看似无聊，但却有很强的现实意义。因为通过这类活动，可以
加强机器之间的协作能力。就拿互联网来举例子吧。我们知道，互联网是由无数台服务
器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果
这些智能化的路由器能够协作起来的话，它们就能共同分析出传输数据的最佳路径，从
而大大减少了网络堵塞。
　　去麻省理工学院(MIT)的AI实验室看一看，你就知道现在的AI技术已经发展到了哪一
步。在那里，多个项目正同时进行着，其中一个的代号为Cog。Cog计划意图赋予机器人
以人类的行为。比如说，该实验的一项是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一项
是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一项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。
　　比利时的Starlab走得更远。据网站Artificialbrains.com报导，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。预计它将于2002年制作完成。
　　从美国的卡耐基·梅隆大学，到IBM，再到日本的本田公司，全世界的实验室都在进
行着模拟人脑的AI技术的实验。“我们对人类智能的认识越来越深了。我们的进度比人
们想象的还要快。”库尔茨维尔说道。
　　但是，AI真的能接近人脑的能力吗？大多数科学家都相信，这不过是时间早晚的问
题。IBM的霍恩则认为应该会是在2040至2040年之间。AT＆T负责AI实验室的斯通严肃地
说，他的目标是在2050年建立起一支能够与真人对抗的机器人足球队。
　　从某些方面来说，人造大脑要优于人脑。人脑学习的速度太慢。要流利地说一口法
语要花掉你好几年的时间来学习。而一旦某个人造大脑学会了法语之后，只要把它的程
序拷贝下来，再下载到其他人造大脑中去就行了。整个过程可能只需几秒钟，就和你现
在按Ctrl＋C、Ctrl＋V一样方便。
　　不过，这个问题就比较难了：人工智能会具有人类的感情吗？这个我们就不得而知
了。
　　更尖锐的问题是，人工智能机器人会不会变得比人类还聪明，最终反而把我们放到
了实验桌上去？霍恩认为，电脑的计算能力也许会超过人类，但“这并不是意味着它们
就具备了人类的复杂特性了”。
　　对此，霍尔维茨的态度更为乐观。他认为，人类总是会对电脑进行更好的引导和管
理，因此控制权还是在我们手中。“我们中的大多数(研究者)都认为AI会让世界变得更
好。”他说道。
现代科技对人类生活的影响之深已经无须多说，而在科学发挥其巨大能量的同时，科学
自身却面临着深刻的发展危机。目前全球科技界流行着一种观点，认为在几乎所有的尖
端科技领域，科学家都越来越难以寻得新的重大突破，只能在前人的基础上做一些无足
轻重的修补工作，也就是说“科学在走向终结”。这样的观点无疑是非常悲观的，而这
一结局最终无可避免则是人类真正的悲剧。我注意到的一个问题是，抱有这种悲观认识
的科学家几乎都否认“人工智能”的存在。两者间或许具有某些重要的联系？这样的疑
问是我们很容易想到的。
　　所谓“人工智能”，即让人类制造的机械———计算机———具有等同于人类的智
慧，专家更准确的说法是：使计算机能够做那些人类需要使用智能去做的事情。由于人
类除了吃喝拉撒睡等“本能”的行为之外几乎都是“智能”活动，所以按照这样的标准
，我们发现现在的计算机已经具有了一定的“智能”（代替人做许多事情），但显然还
是远远不够的。我们看到，机器人正在使工厂里大量的技术工人失业，飞机也在长时间
地自动控制飞行，程控交换机几乎完全接替了接线员的工作，一台名为“深蓝”的计算
机甚至战胜了国际象棋世界冠军。所有这一切，都表示着机器（计算机）的“智商”在
不断增高。那么，真正的差距在哪里呢？这个问题实在不好回答，其复杂程度可以一直
追究到人类意识的产生机理。但我想用一种更简单的方法予以说明，那就是让计算机会
变魔术或者能把人催眠。
　　可以肯定，“人工智能”的拥护者会强烈抗议以这种标准衡量机器的“智能”，因
为在他们看来，计算机与人类的构造不同，思维和行动的方式也不同，两者不能以同样
的（人类的）标准相比较。但我认为，舍此就不能很好地令反对者信服。其实，21世纪
的计算机能否真正做到这些，在今天已经没有人敢妄下断语，前提在于，人类科学要为
魔术家和催眠师的工作原理提出合理的解释。
　　有理由相信，在不承认存在所谓“特异功能”的前提下，计算能力正不断的以提高
的计算机将能够处理人所能及的任何程序。保守地估计，在一两年之内，它就将战胜像
我这样的围棋初级选手了。

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　　不在乎天长地久，就怕你从来没有！

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