人工智能大作業(yè)-

1、人 工 智 能 課 程 考 查 論 文學(xué) 號 姓 名系 別年 級專 業(yè)人工智能大作業(yè)1什么是人工智能？人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反響的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能的定義可以分為兩局部，即“人工和“智能?！叭斯け葦M好理解，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

2、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)。人工智能是計算機學(xué)科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能。也被認為是二十一世紀基因工程、納米科學(xué)、人工智能三大尖端技術(shù)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的開展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。 人工智能Artificial Intelligence，AI是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益

3、成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，但沒有一個統(tǒng)一的定義。2簡述人工智能的研究內(nèi)容與研究目標、人工智能的研究途徑和方法、人工智能的研究領(lǐng)域。A. 人工智能的研究內(nèi)容：1、搜索與求解：為了到達某一目標而屢次地進行某種操作、運算、推理或計算的過程。事實上，搜索是人在求解問題時而不知現(xiàn)成解法的情況下所采用的一種普遍方法。許多問題(包括智力問題和實際工程問題)的求解都可以描述為或歸結(jié)為對某種圖或空間的搜索問題。搜索技術(shù)就成為人工智能最根本的研究內(nèi)容2、學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)：學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)是指機器的知識學(xué)習(xí)和規(guī)律發(fā)現(xiàn)。事實上，經(jīng)驗積累能力、規(guī)律發(fā)現(xiàn)能力和知識學(xué)習(xí)能力都是智能的表現(xiàn)3、知識與推理：知識就是力量，知識就是智能，發(fā)現(xiàn)

4、客觀規(guī)律，運用知識解決問題都是有智能的表現(xiàn)，而且是最為根本的一種表現(xiàn)。發(fā)現(xiàn)規(guī)律和運用知識本身還需要知識，因此知識是智能的根底和源泉。研究面向機器的知識表示形式和基于各種表示的機器推理技術(shù)：知識表示要求便于計算機的接受、存儲、處理和運用，機器的推理方式與知識的表示又息息相關(guān)4、創(chuàng)造與創(chuàng)造：廣義的創(chuàng)造創(chuàng)造不僅需要知識和推理，還需要想象和靈感。不僅需要邏輯思維，還需要形象思維人工智能中最富挑戰(zhàn)性的一個研究領(lǐng)域。目前已有一些進展：已展開了關(guān)于形象信息的認知理論、計算模型和應(yīng)用技術(shù)的研究，已開發(fā)出了計算機輔助創(chuàng)新軟件，還嘗試用計算機進行文藝創(chuàng)作等等5、感知與交流：指計算機對外部信息的直接感知和人機之間、

5、智能體之間的直接信息交流。機器感知包括計算機視覺、聽覺等各種感覺能力。機器信息交流涉及通信、自然語言理解和表達6、記憶與聯(lián)想：記憶是智能的根本條件，不管是腦智能還是群智能，都以記憶為根底傳統(tǒng)方法實現(xiàn)的聯(lián)想，只能對于那些完整的、確定的(輸入)信息，聯(lián)想起(輸出)有關(guān)的信息。這種“聯(lián)想與人腦的聯(lián)想功能相差甚遠人腦的聯(lián)想功能基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的按內(nèi)容記憶方式，而非存儲地址當前，采用一種稱為“聯(lián)想存儲的技術(shù)來實現(xiàn)聯(lián)想功能7、系統(tǒng)與建造：包括智能系統(tǒng)的分類、硬/軟件體系結(jié)構(gòu)、設(shè)計方法、實現(xiàn)語言工具與環(huán)境等8、應(yīng)用與工程：人工智能技術(shù)與實際應(yīng)用的接口，主要研究人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域、應(yīng)用形式、具體應(yīng)用工程工程等，涉

6、及問題的分析、識別和表示，相應(yīng)求解方法和技術(shù)的選擇等B. 人工智能的研究目標：一般研究目標：理解人類智能，通過編寫程序來模仿和檢驗人類智能的有關(guān)理論，更好的理解人類智能；實現(xiàn)人類智能，創(chuàng)造有用的靈巧程序，執(zhí)行一般需要人類專家才能實現(xiàn)的任務(wù)，實現(xiàn)人類智能。近期目標：建造智能計算機代替人類的局部智力勞動。遠期目標：揭示人類智能的根本機理，用智能機器去模擬，延伸和擴展人類的智能C. 人工智能的研究途徑與方法1、心理模擬，符號推演2、生理模擬，神經(jīng)計算3、行為模擬，控制進化4、群體模擬，仿生計算5、博采廣鑒，自然計算6、原理分析，數(shù)學(xué)建模D. 人工智能的研究領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，機器學(xué)習(xí)，模式識別，自然語言理

7、解，自動定理證明，自動程序設(shè)計，機器人學(xué)，博弈，智能決定支持系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。3人工智能將來肯定能戰(zhàn)勝人類智能，對嗎？請辨析。人工智能只能作為人類工具而不可能超過人類智能。人工智能的本質(zhì)是對人類智能思維的模擬從方法論上講模擬一般分為兩種結(jié)構(gòu)模擬和功能模擬結(jié)構(gòu)模擬方法根據(jù)系統(tǒng)之間形態(tài)結(jié)構(gòu)的相似性運用物理模擬和數(shù)學(xué)模擬方法用模型去模擬對象通過模型來間接地研究原型的規(guī)律性這種傳統(tǒng)模擬方法在科學(xué)技術(shù)的開展過程中發(fā)揮了巨大的作用。機器思維和人工智能在未來開展的可能性和重要性有其值得重視的一面，但機器思維只是人的思維在一定程度上的延伸和補充，而不是一種獨立的思維，機器思維同人類思維具有本質(zhì)的區(qū)別：第一

8、， 二者的物質(zhì)承當者不同。第二， 第二，二者在智能活動中的地位不同。第三， 第三，二者在思維的程序上不同。第四， 第四，人工智能沒有人類的意識所特有的能動的創(chuàng)造能力。第五，人工智能沒有社會性。模擬思維不可能超越其被模擬的真正思維。人類同機器的關(guān)系永遠是制造與被制造、支配與被支配、使用與被使用的關(guān)系，而不是相反。認為機器思維能夠完全取代人腦，人工智能能夠戰(zhàn)勝人類智能，機器人將會統(tǒng)治世界的觀點是沒有根據(jù)的。二、查閱相關(guān)文獻陳述人工智能的國內(nèi)外開展與應(yīng)用現(xiàn)狀及開展趨勢？不少于3000字人工智能的國內(nèi)外開展：國外開展現(xiàn)狀 目前，AI技術(shù)在美國、歐洲和日本開展很快。在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活潑的IBM公司。已

9、經(jīng)為加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一的智力能力的“ASCII White電腦，而且正在開發(fā)的更為強大的新超級電腦“藍色牛仔(blue jean)，據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計“藍色牛仔的智力水平將大致與人腦相當。麻省理工學(xué)院的AI實驗室進行一個的代號為cog的工程。cog方案意圖賦予機器人以人類的行為，該實驗的一個工程是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個工程是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個工程那么是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。由于人工智能有著廣闊的開展前景，巨大的開展市場被各國和各公司所看好。除了IBM等公司繼

10、續(xù)在AI技術(shù)上大量投入，以保證其領(lǐng)先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾·蓋茨在美國華盛頓召開的AI(人工智能)國際會議上進行了主題演講，稱微軟研究院目前正致力于AI的根底技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)的研究，其對象包括自我決定、表達知識與信息、信息檢索、機械學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)采集、自然語言、語音筆跡識別等。 我國人工智能的研究現(xiàn)狀 很長一段時間以來，機械和自動控制專家們都把研制具有人的行為特征的類人性機器人作為奮斗目標。中國國際科技大學(xué)在國家863方案和自然科學(xué)基金支持下，一直從事兩足步行機器人、類人性機器人的研究開發(fā)，在1990年成功研制出我國第一臺兩足步行

11、機器人的根底上，經(jīng)過科研10年攻關(guān)，于2000年11月，又成功研制成我國第一臺類人性機器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，并具備了一定的語言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步；從只能平靜地靜態(tài)不行，到能快速自如的動態(tài)步行；從只能在的環(huán)境中步行，到可在小偏差、不確定環(huán)境中行走，取得了機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生理視覺系統(tǒng)、雙手協(xié)調(diào)系統(tǒng)、手指控制系統(tǒng)等多項重大研究成果。應(yīng)用現(xiàn)狀：自動規(guī)劃、調(diào)度與配置：規(guī)劃一般指設(shè)計制定一個行動序列，例如機器人行動規(guī)劃、交通路線規(guī)劃調(diào)度就是一種任務(wù)分派或者安排，例如車輛調(diào)度、電力調(diào)度、資源分配、任務(wù)分配。調(diào)度的數(shù)學(xué)本質(zhì)是給出兩個集合間的一個映射配置

12、那么是設(shè)計合理的部件組合結(jié)構(gòu)，即空間布局，例如資源配置、系統(tǒng)配置、設(shè)備或設(shè)施配置 三者有一定的內(nèi)在聯(lián)系，有時甚至可以互相轉(zhuǎn)化。事實上，它們都屬于人工智能的經(jīng)典問題之一的約束滿足問題。機器定理證明：定理證明是最典型的邏輯推理問題，它在開展人工智能方法上起過重大作用很多非數(shù)學(xué)領(lǐng)域的任務(wù)如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制定和難題求解，都可以轉(zhuǎn)化成一個定理證明問題機器定理證明的方法主要有四類：自然演繹法，其根本思想是依據(jù)推理規(guī)那么，從前提和公理中可以推出許多定理，如果待證的定理恰在其中，那么定理得證判定法，即對一類問題找出統(tǒng)一的計算機上可實現(xiàn)的算法解。在這方面一個著名的成果是我國數(shù)學(xué)家吳文俊教授1977年提

13、出的初等幾何定理證明方法定理證明器，它研究一切可判定問題的證明方法計算機輔助證明，它是以計算機為輔助工具，利用機器的高速度和大容量，幫助人完成手工證明中難以完成的大量計算、推理和窮舉。自動程序設(shè)計：讓計算機設(shè)計程序：就是人只要給出關(guān)于某程序要求的非常高級的描述，計算機就會自動生成一個能完成這個要求目標的具體程序相當于給機器配置了一個“超級編譯系統(tǒng)，它能夠?qū)Ω呒壝枋鲞M行處理，通過規(guī)劃過程，生成所需的程序自動程序設(shè)計還包括程序自動驗證，即自動證明所設(shè)計程序的正確性機器翻譯：把“光陰似箭的英語句子“Time flies like an arrow翻譯成日語，然后再翻譯回來的時候，竟變成了“蒼蠅喜歡箭

14、；又如，當把“心有余而力缺乏的英語句子“The spirit is willing but the flesh is weak翻譯成俄語，然后再翻譯回來時竟變成了“酒是好的，肉變質(zhì)了，即“The wine is good but the meat is spoiled機器翻譯并非想像的那么簡單，并使得人們認識到，單純地依靠“查字典的方法不可能解決翻譯問題，只有在對語義理解的根底上，才能做到真正的翻譯，所以機器翻譯的真正實現(xiàn)，還要靠自然語言理解方面的突破。智能控制：把人工智能技術(shù)引入控制領(lǐng)域，建立智能控制系統(tǒng)智能控制具有兩個顯著的特點：智能控制是同時具有知識表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

15、混合表示的控制過程智能控制的核心在高層控制，即組織級控制，其任務(wù)在于對實際環(huán)境或過程進行組織，即決策與規(guī)劃。先驗智能：有關(guān)控制對象及干擾的先驗知識，可以從一開始就考慮在控制系統(tǒng)的設(shè)計中反響性智能：在實時監(jiān)控、辨識及診斷的根底上，對系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反響能力。開展趨勢：(1) 自動推理是人工智能最經(jīng)典的研究分支,其根本理論是人工智能其它分支的共同根底。一直以來自動推理都是人工智能研究的最熱門內(nèi)容之一,其中知識系統(tǒng)的動態(tài)演化特征及可行性推理的研究是最新的熱點,很有可能取得大的突破。(2)機器學(xué)習(xí)的研究取得長足的開展。許多新的學(xué)習(xí)方法相繼問世并獲得了成功的應(yīng)用,如增強學(xué)習(xí)算法、reinforcem

16、ent learning等。也應(yīng)看到,現(xiàn)有的方法處理在線學(xué)習(xí)方面尚不夠有效,尋求一種新的方法,以解決移動機器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在線學(xué)習(xí)問題是研究人員共同關(guān)心的問題,相信不久會在這些方面取得突破。 (3)自然語言處理是AI技術(shù)應(yīng)用于實際領(lǐng)域的典型范例,經(jīng)過A I研究人員的艱苦努力,這一領(lǐng)域已獲得了大量令人矚目的理論與應(yīng)用成果。許多產(chǎn)品已經(jīng)進入了眾多領(lǐng)域。智能信息檢索技術(shù)在Internet技術(shù)的影響下,近年來迅猛開展,已經(jīng)成為了AI的一個獨立研究分支。由于信息獲取與精化技術(shù)已成為當代計算機科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題,將A I技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向應(yīng)用

17、的契機與突破口。從近年的人工智能開展來看,這方面的研究已取得了可喜的進展4 面向交互的程序設(shè)計與社會構(gòu)造：開放的信息系統(tǒng)是人工智能乃至整個計算機領(lǐng)域研究的重要議題之一。所謂開放的信息系統(tǒng)是指由異構(gòu)的、分布的、動態(tài)的、大規(guī)模的、自主的成分構(gòu)成的系統(tǒng)。對這類系統(tǒng)的研究要求將人工智能與傳統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合，以獲得更大的可擴展性與適應(yīng)性。 5 并發(fā)約束模型，智能計算的根底：我們需要一種混合型的并發(fā)程序設(shè)計語言，這種語言既能描述系統(tǒng)的環(huán)境，又能描述系統(tǒng)所要執(zhí)行的任務(wù)；既可實現(xiàn)含連續(xù)時間參數(shù)的模型，又能實現(xiàn)含離散操作的模型。以這種混合型程序語言為根底可以建立一類可復(fù)合的模型，以刻畫同時含有不同類型時間參數(shù)及并發(fā)

18、約束的更復(fù)雜的問題類。 6 一種基于DAI 的新型軟件設(shè)計風范：錯誤永遠存在于復(fù)雜系統(tǒng)中，要求程序的無錯性可能導(dǎo)致對系統(tǒng)復(fù)雜性的制約或增加其它開銷，因此無錯誤的代碼未必一定是好的。應(yīng)該引入一種全新的軟件設(shè)計風范，以這種方法設(shè)計的軟件系統(tǒng)應(yīng)是由多個能交互、帶有驗證內(nèi)核的模塊組成的開放式結(jié)構(gòu)。 7 知識表示：在知識表示領(lǐng)域中，今后十年內(nèi)最具挑戰(zhàn)性的研究問題是動態(tài)知識系統(tǒng)的刻畫及關(guān)于Agent程序設(shè)計的理論與實現(xiàn)的研究。 8 建立與理解復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)：下一個十年人工智能研究應(yīng)著重于對未必能符號化、信息未必完全的復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)的研究，其中，最關(guān)鍵的是如何理解與建立這樣的系統(tǒng)。建立這樣的系統(tǒng)需要開展一些新的理論與技術(shù)。首先必須開展能理解與處理上下文的技術(shù)，使所建立的系統(tǒng)能在不同的上下文情境下合理地處