人工智能

人工智能的起源是什么?

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  展开全部人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折,但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术,而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。

  人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世,使人工智能的研究真正成为可能。

  作为一门学科,人工智能于1956年问世,是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上,首次提出。对人工智能的研究,由于研究角度的不同,形成了不同的研究学派。这就是:符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。

  传统人工智能是符号主义,它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成,它们都是物理模式,可在符号结构的实体中作为组成成分出现,可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为:物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“(General Problem Solver, GPS):通过抽象,将一个现实系统变成一个符号系统,基于此符号系统,使用动态搜索方法求解问题。

  连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发,研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力,研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。

  人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。

  行为主义学派是从行为心理学出发,认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。

  人工智能概念首次提出后,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s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。

  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。

  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。

  由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

  IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划,基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用,同时,美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室,拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互,建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别,声音处理和声音识别取得了较好的发展,IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件,以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为,计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。

  目前人工智能主要研究内容是:分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现与数据挖掘(从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识)、遗传与演化计算(通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律)、人工生命(通过构造简单的人工生命系统(如:机器虫)并观察其行为,探讨初级智能的奥秘)、人工智能应用(如:模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等)等等。

  人工智能研究与应用虽取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大的距离,还有许多问题有待解决,且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有:人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

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