對人工智能現狀及發(fā)展思考

1、人工智能課程論文對人工智能現狀及發(fā)展的思考【摘要】： 自從計算機誕生以來，計算機的發(fā)展十分迅猛快速， 而且計算機的運算速度已經超過了人腦的運算速度。 目前對于計算機 科學的研究已經出現了很多的分支， 其中的人工智能在整個計算機科 學領域中也是一個十分熱門的課題。 本文從人工智能的概念開始， 并 對人工智能的發(fā)展進行講述，最后對人工智能進行人文思考?！娟P鍵詞】： 人工智能，發(fā)展，思考" 人工智能 " 一詞最早是在 1956 年 Dartmouth 學會上提出的。 從那以后 ,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理 ,人工智能的概念也隨之擴 展。人工智能其英文全稱為 Artificial

2、 Intelligence ，縮寫為人所共知 的Al，它主要是對用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技 術及應用系統(tǒng)等進行研究討論。對于人工智能的定義義眾說不一， 一般有兩種說法：一種是人 工智能是關于知識的學科， 即怎樣對知識進行表示以及怎樣獲取知識 并對知識進行使用的科學； 另一種是人工智能研究的是如何實現讓 計算機做過去只有人才能夠做的智能工作。 但是不管是哪一種， 它都 是計算機科學的一個分支， 它企圖了解智能的實質， 并生產出一種 新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的定義可以分為兩部分， 即" 人工 " 和 " 智能 "

3、; 。對于 " 人工 " ，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或 者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步， 等等。但 總的來說，"人工系統(tǒng) "就是通常意義下的人工系統(tǒng)。 誕生對于 "智能 "， 則存在著很大的爭議。 因為這涉及到了諸如意識 (consciousness )、 自我(self )、思維(mind )(包括無意識的思維(unconscious_mind ) 等等問題。人類唯一能夠了解的智能就是人類本身的智能。 但是我們 對我們自身智能的理解都非常有限， 對構成人的智能的必要元素也 了解有限，

4、所以就很難定義什么是 "人工 "制造的 "智能 "了。人工智能的實現方式有 2 種方法。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術， 使系統(tǒng)呈現智能的效果， 而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用 的方法相同。這種方法叫工程學方法( Engineering approach )， 它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是 模擬法( Modeling approach )，它不僅要看效果，還要求實現方 法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。2 、人工智能的發(fā)展 對于人工智能的研究一共可以分為五個階段。第一個階段是人工智能的興起與冷落， 這個時間是在

5、 20 世紀的 50 年代。這個階段是人工智能的起始階段，人工智能的概念首次被 提出，并相繼涌現出一批科技成果，例如機器定理證明、跳棋程序、 LISP 表處理語言等。由于人工智能處于起始階段，很多地方都存在 著缺陷，在加上對自然語言的翻譯失敗等諸多原因， 人工智能的發(fā)展 一度陷入了低谷。 同時在這一個階段的人工智能研究有一個十分明顯 的特點： 問題求解的方法過度重視，卻忽視知識重要性。第二個階段從 20 世紀的 60 年代末到 70 年代。專家系統(tǒng)的出現 將人工智能的研究再一次推向高潮。其中比較著名的專家系統(tǒng)有 DENDAL 化學質譜分析系統(tǒng)、 MTCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng) 、 Hearsa

6、y-11 語言理解系統(tǒng)等。 這些專家系統(tǒng)的出現標志著人工智能 已經進入了實際運用的階段。 同時國際人工智能聯(lián)合會于 1969 年成 立。第三個階段是 20 世紀 80 年代。這個階段伴隨著第五代計算機 的研制， 人工智能的研究也取得了極大的進展。日本為了能夠使推 理的速度達到數值運算的速度那么快，于 1982 年開始了 " 第五代計 算機研制計劃 " 。這個計劃雖然最終結果是以失敗結束，但是它卻帶 來了人工智能研究的又一輪熱潮。第四個階段是 20 世紀的 80 年代末。1987 年是神經網絡這一新 興科學但是的年份。 1987 年，美國召開了第一次神經網絡國際會議， 并向世

7、人宣告了這一新興科學的誕生。 此后，世界各國在神經網絡上 的投資也開始逐漸的增加。第五個階段是 20 世紀 90 年代后。網絡技術的出現于發(fā)展，為 人工智能的研究提供了新的方向。 人工智能的研究已經從曾經的單個 智能主體研究開始轉向到基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。 在 這個階段 _人工智能不僅僅只對基于同一目標的分布式問題求解進 行研究， 同時還對多個智能主體的多目標問題求解進行研究，讓人 工智能有更多的實際用途。3、對人工智能的思考3.1 人工智能與人的智能從哲學上的量變引起質變的角度來講，人工智能在不斷的發(fā)展 過程中一定會產生質的飛躍。在最初，人工智能只具有簡單的模擬功 能，但是發(fā)展

8、到現在已經具備了思考的能力（邏輯推理分析），這 已經表明人工智能在不斷量變的過程中已經發(fā)生了質變。有人認為有人會說人工智能不會超過人類的智能， 理由是人工智 能是人類創(chuàng)造出來的。但是現實中很多人類創(chuàng)造出來的東西已經在某 一些方面超過了人類本身的能力，例如起重機的力氣超過人類很多； 汽車速度也遠超過人類的速度。人類之所以會制造出各種各樣的工 具，其目的就是希望自身的能力能通過這些工具進行延伸和突破。 人類研究人工智能就是希望人工智能幫助人類實現人類某些無法實 現的東西。還有人認為人工智能是人類創(chuàng)造出來的，所以它一定存在著致命的弱點， 也因此人的智能優(yōu)于人工智能。但是殊不知人類與機器 相比也有著十

9、分明顯的弱點，例如人類所需要的生存條件比機器更加 的嚴格，人類思維會受到人的情緒所影響，而機器只是受到程序的影響，它們沒有情緒的起伏。就目前的人工智能而言，它們在某一 些領域比人類更強。但是目前我們必須正視人工智能的一些還沒有辦法改變的缺陷， 那就是人工智能的學習能力與創(chuàng)新能力。 人工智能的知識獲取大部門 都是人為的進行灌輸，而無法像人類自身那樣進行主動的學習。 同時 人工智能只能夠利用已有的知識去解決一些問題，但是卻還不能夠創(chuàng)造性的提出一些新的東西。3.2 對機器人三大定律的困惑美國最著名的科普作家艾薩克 阿西莫夫提出過比較著名的機器 人三大定律：第一定律，機器人不得傷害人，或任人受到傷害而

10、無所 作為；第二定律，機器人應服從人的一切命令，但命令與第一定律相 抵觸時例外；第三定律， 機器人必須保護自身的安全， 但不得與第 一、第二定律相抵觸。雖然這只是科幻作家所提出的一家之言， 但 是也代表了人類對與人工智能發(fā)展的一種期望與擔心。 人們害怕自己 所創(chuàng)造出來的人工智能會傷害人類自己。 但是阿西莫夫所提出三大定 律都是以人類為中心的， 而忽視了人工智能本身。 或許這是人類的一 種天性， 世間所有的事物都應該圍繞人類自身來定義、發(fā)展。就好 像人類自以為掌控了能夠改變大自然的力量， 最終卻被大自然反噬一 樣。同時，隨著科學技術的發(fā)展，人工智能已經不單單需要邏輯思維 與模仿，同時還應該將情感

11、賦予人工智能。 因為隨著科學家對人類大 腦和精神系統(tǒng)的研究的深入， 已經愈來愈肯定情感是智能的一部分。 如果人工智能具有了情感之后， 人類的自我中心又是否會傷害到人類 自己創(chuàng)造出來的人工智能。3.3 對人工智能未來的思考人工智能有著十分巨大的發(fā)展?jié)摿Γ?對于人工智能的研究雖然 經過了很多年， 但是這也僅僅是剛剛開始而已，繼續(xù)研究下去在很 多方面都會有重大的突破。 自動推理是人工智能最經典的一個研究分 支， 它的基本理論是人工智能其它分支的共同基礎。一直以來人工 智能最熱門的研究內容里面就有自動推理， 同時在該知識系統(tǒng)中的 動態(tài)演化特征及可行性推理的研究是一個十分熱門的研究內容， 很有 可能取得

12、大的突破。機器學習一直在致力于研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習 行為，以獲取新的知識或技能。 在過去的很長的一段時間內都沒有取 得十分顯著的成果。但是許多新的學習方法相繼問世， 并且已經有 了實際的應用， 這充分的說明在這方面的研究已經有了很大的進步。自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要 方向。在經過人工智能研究人員的艱苦努力之后， 在該領域中已取 得了大量令人矚目的理論與實際應用成果， 許多產品已經進人了眾多 領域。智能信息檢索技術在 Internet 技術的影響下，近年來發(fā)展勢 頭十分迅猛， 而且已經成為了人工智能的一個獨立研究分支。4、結語人工智能的研究一直都處于計算機技術研究的前沿， 它的研究對 于計算機技術、 控制科學與技術的發(fā)展方向有著十分明顯的影響。 人 工智能是人類的大腦與思維的延伸， 隨著科學技術的發(fā)展， 人工智能 不斷