人工智能參考模板

1、人工智能當今世界，科學技術日新月異，以信息技術等為代表的新技術產業(yè)迅速發(fā)展，深刻影響著各國的政治、經濟、軍事、文化等方面。其中，人工智能對人類生活的影響更是尤為重大。人工智能簡稱AI，它是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)于一體的新的技術科學。 人工智能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作出反應的智能機器，該領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?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在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

2、工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。關于人工智能，我想講以下4點。一、人工智能的發(fā)展現狀：人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科以外。人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。符號主義、聯(lián)結主義、行為主義分別代表了人工智能研究領域的三種主要發(fā)展觀。它們是人工智能學科發(fā)展的最重要的理論成果，同

3、時又是人工智能學科發(fā)展的理論基礎。符號主義，又稱為邏輯主義或計算機學派，它認為符號是人類的認識基元，同時人認識的過程即是對符號的計算與推理的過程。符號主義首先將人的認識對象通過數學邏輯的方法以符號形式表示出來，然后再利用計算機自身所具有的符號處理推算能力來模擬人的認識過程。支撐符號主義的原理主要為物理符號系統(tǒng)假設和有限合理性原理。符號主義的主要研究內容就是基于邏輯的知識表示和推理技術J。主要的研究成果有歸結推理方法、啟發(fā)式算法專家系統(tǒng)、知識工程理論與技術等。符號主義在邏輯問題求解方面取得了巨大的成功。例如，人工智能證明了人類所能證明的全部定理，并且解決了尚無手工證明的“四色猜想”問題，上世紀7

4、O年代專家系統(tǒng)的成功開發(fā)和應用等。聯(lián)結主義又被叫做仿生學派，其主要原理是人類的智能是由人腦的生理結構和工作模式決定的。聯(lián)結主義認為人的認識基元是人腦的神經元，認識的過程就是人腦進行信息處理的過程。因此，聯(lián)結主義主張從結構和工作模式上對人腦進行模仿從而真正實現人類智能在機器上的模擬。聯(lián)結主義研究的主要內容是神經網絡。主要的研究成果有腦模型研究和多層網絡中的反向傳播(BP)算法。目前，對人工神經網絡的研究仍然熱火朝天。行為主義又被稱作進化主義、控制論學派。其主要原理是智能取決于感知和行動，它不需要知識、不需要表示、不需要推理。行為主義認為人的本質能力是行為能力、感知能力和維持生命及自我繁殖的能力，

5、智能行為是通過與現實世界環(huán)境的交互作用體現出來的；人工智能應像人類智能一樣通過逐步進化而實現，而與知識的表示和知識的推理無關J。行為主義的研究重點是模擬人的各種控制行為。其主要代表人物是布魯克。主要的發(fā)展成果是實現了智能控制和智能機器人系統(tǒng)。行為主義目前還沒有形成完整的理論體系，但因為它與傳統(tǒng)的人工智能觀點完全不同，所以引起了人工智能界的關注。2 / 82015年7月26日上午，中國科學院院士、自動化所譚鐵牛研究員在中國人工智能大會上作主題報告人工智能的發(fā)展現狀與展望，報告中關于人工智能發(fā)展現狀的內容可總結為以下幾點：第一，互聯(lián)網和大數據推動人工智能進入了新的春天。第二，專用人工智能取得了突破

6、性進展，在單點突破、局部智能水平單項測試超越人類智能。第三，通用人工智能的發(fā)展，即像人腦一樣能夠“一腦萬用”，依然任重道遠。第四，人工智能產業(yè)化應用蓬勃發(fā)展。第五，企業(yè)巨頭搶灘布局人工智能產業(yè)鏈，目前呈現出熱門的發(fā)展前景。第六，人工智能已經上升到國家戰(zhàn)略高度。第七，人工智能社會影響已引起廣泛關注。簡言之，人工智能的發(fā)展現狀可以概括為十六個字，國家重視，態(tài)勢喜人，差距不小，前景看好。二、人工智能的關鍵技術。有人說三大關鍵技術決定人工智能未來。他們分別是機器理解語言的技術、知識挖掘技術和對人的建模技術。關鍵一，讓機器理解語言的技術。理解語言是一個從詞語逐漸遞進到事件的過程。1、分詞技術讓機器理解語

7、言，也就是要讓機器學會自己思考，那么就需要讓機器去理解語言。而漢語的理解與英語相比起來就顯得更加困難，在英語中每個單詞都是基本上可以被機器直接讀取的，但是漢語在分詞上則更為困難。我們來舉幾個列子。“你|老張|著什么急|啊”“你|老張著|什么嘴|啊”上面是一個簡單的列子，修改一個字，意思就相差十萬八千里，而機器根據字的不同則可以勉強分出來。但是下面這個列子就折騰了?！捌古仪蚺馁u完了”機器該怎么分？這就困難了，機器既可以分出兩種意思“乒乓球|拍賣|完了”“乒乓|球拍|賣完了”那么困難就來了，我們如何告訴機器這句話中的詞該怎么分呢？對于人來說很簡單，根據前后文馬上就能識別出來，但是對于機器來說則極為

8、艱難。2、句子的分析技術分詞問題解決之后便是分析句子的問題，請看下面兩句“謝霆鋒|是誰|兒子”“謝霆鋒|兒子|是誰”對于機器來說，這兩句話獲得的關鍵分詞信息是一樣的，都是“謝霆鋒”、“是誰”、“兒子”，這三個關鍵分詞信息。我們該如何告訴計算機，因為順序先后的原因而導致的語義的天差地別呢？這其中就需要對語言有很深入的分析，對語義理解，從而知道他們要找的答案是不一樣。做到這單同樣不容易。3、上下文相關的分析技術分析完一句話后，機器自然要推演到分析一篇文章的內容。在信息簡史中有一個很重要的信息原理，就是說當我們需要傳遞信息時，需要大量的冗余信息來保障信息的準確性，沒用的廢話越多則傳遞信息的準確性越高

9、，同樣對于讓機器理解某句話也是基于同樣原理。但問題是，人可以依靠直覺抓取關鍵信息，而機器又憑借什么來抓取關鍵信息呢？又如何識別真正的信號與噪聲？這也是至關重要的技術。4、分析事件的技術分析文章的問題解決后就必須再攀登更高的高度，讓機器去系統(tǒng)性的分析一個事件，也就是再加上時間的這個維度，將與某個事件相關關鍵的文章全部集合，就可以還原一個歷史事件的進程。當我們搜索“斯諾登”時，就會出現一些按照時間軸展開的標題。在事件歸類的技術上，百度與360都已能夠做到識別，而搜狗目前沒有做到這點事件整理是最高難度的技術，也是如何做到讓機器理解語言的最高一層。關鍵二，知識挖掘技術1、知識圖譜的建立技術首先假設，我

10、們在機器中存儲了上億個實體知識，這對于機器來說不是難事，輕而易舉，難就難在存儲實體的關系上，一個實體對應多個屬性，比如一張桌子對應了品牌、顏色、木材等等屬性，這些屬性就有上百億級別，這些關系錯綜復雜的整合起來，要存儲的數據就會指數級的增加，這注定是一張超級的海量級圖譜。如何建立起圖譜？以以下這句話來舉例“奢侈品牌路易威登1854年成立法國巴黎”那么機器該如何進行知識的存儲呢？1） 奢侈品與路易威登（識別出路易威登是個品牌并且是奢侈品，存儲該知識）2） 路易威登與1854年成立（識別出路易威登的成立時間，存儲該知識）3） 路易威登成立于法國巴黎（識別出路易威登成立于發(fā)過，存儲該知識）4） 法國巴

11、黎（識別出法國與巴黎有關系，存儲該知識）5） .以上只是一種粗略的理想化的情景，王博士也沒有說更細節(jié)的事情。我這里補充下，實際上這種只是圖譜一直是動態(tài)的，有不斷的增加刪減的過程，每個語句中的知識都是按照時間線出現的大數據關鍵詞內容，根據統(tǒng)計后才建立起的知識圖譜，與人腦一樣，這些關系知識圖譜出現又消失，最后那些確鑿無疑的關系被留了下來，但是這些依然是動態(tài)的，如果哪天法國的首都不再是巴黎，整個關系知識圖譜數據庫會將所有數據全部更新。2， 知識推理技術當知識圖譜建立后，要做的就是實際層面的應用，將這些知識圖譜應用到真正的實現中，當用戶搜索某個問題后，去檢索數據庫中的關系圖譜，然后將關聯(lián)性最高的精確答

12、案呈現給用戶1）直接推理。我們以搜索“劉德華多少歲了”來舉例。當我們搜索這個問題后，搜索結果中就會直接呈現出了劉德華的年齡，這就是運用了知識的推理能力。這個53歲是一個動態(tài)結果，機器在幕后進行了大量的運算后知道獲得年齡是一個動態(tài)的算法，需要將此人的生日與當前時間相減，之后才能得出結論。同樣的，當我們搜索“謝霆鋒兒子的母親的前夫的父親”后得出是“謝賢”的結果，這也是技術在背后的推理的作用。2）分類推理上面談了比較簡單直觀的推理模型，但這只是在用戶提問有確定唯一結果答案的時候才那么奏效，但當用戶搜索某個沒有唯一標準答案的問題時就不再奏效。那么這里就會用到分類推理的技術。比如當用戶搜索搜索“觀賞魚”

13、。這種搜索沒有指定的唯一標準答案，所以機器從后臺的知識體系庫中提取了關于“觀賞魚”的相關分類內容，列出了所有相關結果，給出了各個觀賞魚的種類結果，好讓用戶去找到自己想要的結果。在這里又順便將三個搜索結果做了比較，百度的搜索結果最為全面，搜狗次之，而360沒有分類。通過大數據，在后臺為實體知識進行分類，這是一種在線性的直接推理之上的高層次整合式的推理。而這些結果都不是人工輸入的，全部都是通過大數據挖掘得出的結果，三家都能夠挖掘出與”關羽“相關的信息，但百度挖的更深，把關羽與劉備以及貂蟬的關系都挖了出來。這種對隱性信息挖掘是大數據價值的核心，大數據的價值不在于大，而在于挖掘有價值的關聯(lián)，然后拉動其

14、他價值。舉個簡單的例子，通過大數據發(fā)掘，發(fā)現下面包店某款面包會賣的更好，存在這么一種隱性關聯(lián)，那么店主只需要準備更多的該蛋糕就能帶來更多的收益。關鍵三，對人的建模技術機器發(fā)展出智能的最終目的是為了與人交互，所以還需要讓機器能夠理解人的行為，只有當理解完人的行為后機器才有可能將知識運用到與用戶的交互中，才有最終商業(yè)化落地的價值。1、 個體建模所謂個體建模，就是說根據某單個用戶的操作行為為其提供私人定制化的服務?！敖袢疹^條”就是用的個體建模技術，當用戶查看新聞時，它會根據用戶的行為軌跡，為用戶推薦其感興趣的內容。同樣的，在百度搜索引擎中同樣如此，當用戶搜索的關鍵詞越多，百度就越有能力向其推薦其更為

15、感興趣的內容。比如當用戶搜索“SF”關鍵詞后。如果該用戶經常逛百度動漫相關貼吧，搜索相關動漫人物名稱，音樂等等操作，那么排序在第一位的就會是某個關于動漫的網站，但是如果該用戶經常搜索與快遞相關的知識，那么排在第一位的就會是順豐網站。這種針對個人的精準建模在未來數據更加充足的情況下，每個人都將獲得數據化的留存，我們的一切行為都將數據化可視化，進而得出自己的一切相關結論。當前數據采集并建模這種技術已經趨于成熟，剩下的就等物聯(lián)網大潮上陣。2、 群體建模光對個人建模還不夠，機器最重要的是對群體建模，而對群體建模也是商業(yè)化價值的核心所在。所謂群體建模，就是判斷在某一場景下最多數人的行為進行收集，然后取得

16、各個場景下的群體交集，進而得出擁有某一部分屬性的人經常會做出哪些選擇。這些人的屬性包括：地域、漫畫愛好者、美劇愛好者、父親、高考學生這些人的行為包括：看動漫、看美劇、搜索育兒知識、搜索高考知識機器通過后臺的判斷將他們進行群體人群的屬性與行為的歸類，然后讓相關高層找到可以進行商業(yè)化決策的支撐。上面說的還是有點抽象，那我們再說的簡單點，比如我們通過大數據挖掘預測某個地域30歲以上的人在最近一段時間有很強的購買秋褲的需求，那么商家在推廣秋褲的時候只需要加大在該地區(qū)的廣告投放即可獲得更高的利潤回報。當然這里不再是商家主動去找答案，而是機器通過挖掘后主動為其提供一系列選項，商家只需要被動接受即可。3、

17、存在問題人工智能尚未普及，但是，它已經引發(fā)了一些哲學問題。近日，英國物理學家霍金的言論“全面人工智能的發(fā)展可能會導致人類的終結”，再次引發(fā)人們對人工智能的討論。人工智能真的會超越人類并取代人類嗎？人類應該怎樣避免此事情的發(fā)生？目前，隨著搜索引擎、大數據分析、深度計算等技術的發(fā)展，人工智能已發(fā)展到能像真實人類與人進行自然交流。喬治華盛頓大學計算機科學教授Peter Bock在1993年出版的人工認知的興起（the Emergence of Artificial Cognition） 一書中，虛構了一個類似于人腦的人工智能機器Mada。他在書中介紹說，就像人類認知的過程一樣，這一智能機器將可以學習

18、新事物，以使得自己的智能得到不斷發(fā)展，并且預估這一技術將在2024年實現。機器人能夠代替人類工作、學習、做家務、甚至能夠幫忙看護老人，幫助人類解決環(huán)境、醫(yī)療、貧困等難題，從這個方面來說，人工智能的發(fā)展對人類有極大的好處。但是當虛擬現實、人工智能等越來越貼近人類生活，侵犯到人類隱私、信息安全的時候，科技倫理便成了必須回答的問題?！翱寺〖夹g會造成人類繁殖能力的退化嗎”、“會出現人倫關系混亂、造成性別比例失衡嗎”、“可穿戴技術獲得的信息能夠作為證據嗎”等這些問題都是人類在研究開發(fā)人工智能時所必須需要解決的。人類真實的感情，這是科學無法模擬的，也是人類的希望所在。當面對災難時，人工智能即使對人腦有著高

19、度相似能力，能發(fā)出人類哭的聲音，但要實現人類流眼淚這樣真實的感情，目前來說仍然有很大困難。許多科學家都一致認為，即使真的能開發(fā)出全面實現人類智能的機器人，但這在未來相當長的時間內不會成為現實。人之所以為人，就是能夠不斷地學習，不斷地創(chuàng)造新的事物，并且能控制自己的情感。即使現在有了谷歌制造出了無人駕駛汽車，日本研制出了能夠閱讀新聞甚至能夠模擬人類眨眼和呼吸的機器人，微軟開發(fā)出了能夠與人自然交流的小冰，也許未來會開發(fā)出真正能夠模擬人腦的機器人，但這些都無法取代人類的情感，無法體會人類的孤獨、悲傷、高興以及人與人之間不用交流只需一個眼神就能明白對方在想什么的情感。英國系列短劇黑鏡探討了在未來世界科技對人性的利用、重構與破壞。在未來世界，人工智能發(fā)展到制造一個與真人一模一樣的機器人，當你睡覺時，機器人可以代替你做飯、工作、甚至做愛，但卻是冷冰冰地、程序化地按照設定內容去完成規(guī)定動作。這對人類來說是有益于人類呢還是一種悲哀呢？加州大學伯克利分校電機工程和計算機教授羅素指出，哪怕我們窮盡一生的時間，也不可能像谷歌那樣在不到十分之一秒的時間內檢索出數以億計的文件，如此強大的計算能力，當在面對常識性知識以及情感時，卻顯示出局限性。德國哲學家康德曾說，“人應該在任何情況下把自己和他人當做目的，而非手段”