人工智能

来源:百度文库 编辑:神马文学网 时间:2024/05/25 21:23:08
   人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

      人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

      知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

      常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

      问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

      搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。

      机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

      知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。

一、人工智能的历史

      人工智能(AI)是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知识什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧,它的表现是什么,你可以说科学

  家有智慧,可你决不会说一个路人什么也不会,没有知识,你同样不敢说一个孩子没有智慧,可对于机器你就不敢说它有智慧了吧,那么智慧是如何分辨的呢?我们说的话,我们做的事情,我们的想法如同泉水一样从大脑中流出,如此自然,可是机器能够吗,那么什么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车,火车,飞机,收音机等等,它们模仿我们身体器官的功能,但是能不能模仿人类大脑的功能呢?到目前为止,我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官,我们对这个东西知之甚少,模仿它或许是天下最困难的事情了。

      在定义智慧时,英国科学家图灵做出了贡献,如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验,那它就是智慧的,图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时,这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史,如果你是学计算机的就会知道,对于计算机人士而言,获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样,图灵在理论上奠定了计算机产生的基础,没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西,更不用说什么网络了。

      科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了,在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家,哲学家布尔,通过对人类思维进行数学化精确地刻画,他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法,今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。

      我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生,我们所学的布尔代数,就是由它开创的。当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着,现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科,学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程,在大家不懈的努力下,现在计算机似乎已经变得十分聪明了,刚刚结束的国际象棋大赛中,计算机把人给胜了,这是人们都知道的,大家或许不会注意到,在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

      现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步,而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头,现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显,但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。 

      在世界各地对人工智能的研究很早就开始了,但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起,这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的,在此以后,因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速,因为人工智能的基本理论还不完整,我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考,这种思考来自于什么,这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展,人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。

      让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展,在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了,从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好,它比较胖,还比较娇气,需要工作在有空调的房间里,如果希望它处理什么事情,需要大家把线路重新接一次,这可不是一件省力气的活儿,把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。

      终于在1949发明了可以存储程序的计算机,这样,编程程序总算可以不用焊了,好多了。因为编程变得十分简单,计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。

      虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力,但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。我们注意到旁边这位大肚子的老先生了,他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断,所有

人类智力的结果都是一种反馈的结果,通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作,进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子,水之所以不会常流不断,正是因为有一个装置在检测水位的变化,如果水太多了,就把水管给关了,这就实现了反馈,是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了,那我们应该可以用一种机器实现反馈,进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。

      在1955的时候,香农与人一起开发了The Logic Theorist程序,它是一种采用树形结构的程序,在程序运行时,它在树中搜索,寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索,以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的,它在学术上和社会上带来的巨大的影响,以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

      1956年,作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希(就是右图的那个人)召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起,人工智能的名字才正式确立,这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功,但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会,并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后,工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统,并要求系统有自学习能力。在1957年,香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS),它对Wiener的反馈理论有一个扩展,并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时,右图这位科学家作出了一项重大的贡献,他创建了表处理语言LISP,直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言,它几乎成了人工智能的代名词,到了今天,LISP仍然在发展。

      在1963年,麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究,美国政府不是为了别的,而是为了在冷战中保持与苏联的均衡,虽然这个目的是带点火药味的,但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目,麻省理工大学开发出了SHRDLU。在这个大发展的60年代,STUDENT系统可以解决代数问题,而SIR系统则开始理解简单的英文句子了,SIR的出现导致了新学科的出现:自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步,他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了,由于计算机硬件性能的提高,人工智能得以进行一系列重要的活动,如统计分析数据,参与医疗诊断等等,它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面,70年代也是大发展的一个时期,计算机开始有了简单的思维和视觉,而不能不提的是在70年代,另一个人工智能语言Prolog语言诞生了,它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远,它已经在进入我们的生活,模糊控制,决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动,把人类解放用于其它更有益的工作,这是人工智能的目的,但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。