人工智能的爭(zhēng)論與發(fā)展現(xiàn)狀

1、成衣亳孑卯kM題目人工智能的爭(zhēng)論與現(xiàn)狀學(xué) 院電子工程學(xué)院專(zhuān)業(yè)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)生姓名教師姓名 摘要人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫(xiě)為AI。它是 研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù) 及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。但是在人工智能的發(fā)展過(guò)程 中，它也引起了人們關(guān)于人工智能理論、方法以及技術(shù)路線(xiàn)等爭(zhēng) 論。盡管如此，人工智能對(duì)人類(lèi)未來(lái)的發(fā)展，還是會(huì)有深遠(yuǎn)的的 意義。關(guān)鍵字：人工智能；發(fā)展現(xiàn)狀；未來(lái)展望引言人工智能” 一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)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?dāng)U展。人工智 能是

2、一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心 理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如 機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是 使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí) 代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工 程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算，而且能 夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要 人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展 和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的 變化而發(fā)展

3、。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加 困難的目標(biāo)。目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人 工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù) 的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、 控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和 哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推 理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì) 算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。人工智能的爭(zhēng)論隨著人工智能的發(fā)展，計(jì)算機(jī)科學(xué)界以及外界對(duì)人工智能的發(fā)展持有不同的 看法。但總體來(lái)說(shuō)，對(duì)于人

4、工智能的爭(zhēng)論主要有以下幾點(diǎn)： 2.1對(duì)人工智能理論的爭(zhēng)論2.1.1符號(hào)主義：符號(hào)主義認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號(hào)，而且認(rèn)知過(guò)程即符號(hào)操作過(guò)程。它認(rèn)為 人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，因此，我們就能夠用計(jì) 算機(jī)來(lái)模擬人的智能行為，即用計(jì)算機(jī)的符號(hào)操作來(lái)模擬人的認(rèn)知過(guò)程。也就是 說(shuō)，人的思維是可操作的。它還認(rèn)為，知識(shí)是信息的一種形式，是構(gòu)成智能的基 礎(chǔ)。人工智能的核心問(wèn)題是知識(shí)表示、知識(shí)推理和知識(shí)運(yùn)用。知識(shí)可用符號(hào)表示， 也可用符號(hào)進(jìn)行推理，因而有可能建立起基于知識(shí)的人類(lèi)智能和機(jī)器智能的統(tǒng)一 理論體系。2.1.2聯(lián)結(jié)主義聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人的思維基元是神經(jīng)元，而不是符號(hào)處理過(guò)程。它對(duì)物理符號(hào)

5、 系統(tǒng)假設(shè)持反對(duì)意見(jiàn)，認(rèn)為人腦不同于電腦，并提出聯(lián)結(jié)主義的大腦工作模式， 用于取代符號(hào)操作的電腦工作模式。2.1.3行為主義行為主義認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)（所以被稱(chēng)為行為主義），提出智能行為 的“感知一動(dòng)作”模式。行為主義者認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要 推理；人工智能可以像人類(lèi)智能一樣逐步進(jìn)化（所以稱(chēng)為進(jìn)化主義）；智能行為只 能在現(xiàn)實(shí)世界中與周?chē)h(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來(lái)。行為主義還認(rèn)為:符號(hào)主義（還 包括聯(lián)結(jié)主義）對(duì)真實(shí)世界客觀事物的描述及其智能行為工作模式是過(guò)于簡(jiǎn)化的 抽象，因而是不能真實(shí)地反映客觀存在的。2.2對(duì)人工智能方法的爭(zhēng)論2.2.1符號(hào)主義符號(hào)主義認(rèn)為人工智能的研究方法應(yīng)

6、為功能模擬方法。通過(guò)分析人類(lèi)認(rèn)知系 統(tǒng)所具備的功能和機(jī)能，然后用計(jì)算機(jī)模擬這些功能，實(shí)現(xiàn)人工智能。符號(hào)主義 力圖用數(shù)學(xué)邏輯方法來(lái)建立人工智能的統(tǒng)一理論體系，但遇到不少暫時(shí)無(wú)法解決 的困難，并受到其它學(xué)派的否定。2.2.2聯(lián)結(jié)主義聯(lián)結(jié)主義主張人工智能應(yīng)著重于結(jié)構(gòu)模擬，即模擬人的生理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)， 并認(rèn)為功能、結(jié)構(gòu)和智能行為是密切相關(guān)的。不同的結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出不同的功能和行 為。已經(jīng)提出多種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和眾多的學(xué)習(xí)算法。2.2.3行為主義行為主義認(rèn)為人工智能的研究方法應(yīng)采用行為模擬方法，也認(rèn)為功能、結(jié)構(gòu) 和智能行為是不可分開(kāi)的。不同的行為表現(xiàn)出不同的功能和不同的控制結(jié)構(gòu)。行 為主義的研究方法也受到其

7、它學(xué)派的懷疑與批判，認(rèn)為行為主義最多只能創(chuàng)造出 智能昆蟲(chóng)行為，而無(wú)法創(chuàng)造出人的智能行為。2.3對(duì)人工智能技術(shù)路線(xiàn)的爭(zhēng)論2.3.1專(zhuān)用路線(xiàn)專(zhuān)用路線(xiàn)強(qiáng)調(diào)研制與開(kāi)發(fā)專(zhuān)用的智能計(jì)算機(jī)、人工智能軟件、專(zhuān)用開(kāi)發(fā)工具、 人工智能語(yǔ)言和其它專(zhuān)用設(shè)備，如LISP機(jī)、PROLOG機(jī)、PROLOG、LISP語(yǔ)言、M.I 語(yǔ)言、OPSS83語(yǔ)言、專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具EMYCIN、EXPERT、INSIGHT2和GURU等。 2.3.2通用路線(xiàn)通用路線(xiàn)認(rèn)為通用的計(jì)算機(jī)硬件和軟件能夠?qū)θ斯ぶ悄荛_(kāi)發(fā)提供有效的支 持，并能夠解決廣泛的和一般的人工智能問(wèn)題。這方面的例子有以VLSI技術(shù)為 基礎(chǔ)的RISC技術(shù)、UNIX分時(shí)操作系統(tǒng)、

8、C語(yǔ)言及其改進(jìn)型、SUNX作站和SPARC 工作站等。通用路線(xiàn)強(qiáng)調(diào)人工智能應(yīng)用系統(tǒng)和人工智能產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，應(yīng)與計(jì)算機(jī) 立體技術(shù)和主流技術(shù)相結(jié)合，并把知識(shí)工程視為軟件工程的一個(gè)分支。2.3.3硬件路線(xiàn)硬件路線(xiàn)認(rèn)為人工智能的發(fā)展主要依靠硬件技術(shù)，如VLSI、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 腦模型、智能機(jī)和智能機(jī)器人等。該路線(xiàn)還認(rèn)為智能機(jī)器的開(kāi)發(fā)主要有賴(lài)于各種 智能硬件、智能工具及固化技術(shù)。2.3.4軟件路線(xiàn)軟件路線(xiàn)強(qiáng)調(diào)人工智能的發(fā)展主要依靠軟件技術(shù)，例如，啟發(fā)性程序設(shè)計(jì)、 自動(dòng)編程專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)工程以及其它各種智能算法等。軟件路線(xiàn)認(rèn)為智能機(jī)器 的研制主要在于開(kāi)發(fā)各種智能軟件、工具及其應(yīng)用系統(tǒng)。2.4強(qiáng)人工智能的哲學(xué)

9、爭(zhēng)論關(guān)于強(qiáng)人工智能的爭(zhēng)論不同于更廣義的一元論和二元論（dualism）的 爭(zhēng)論。其爭(zhēng)論要點(diǎn)是：如果一臺(tái)機(jī)器的唯一工作原理就是對(duì)編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行 轉(zhuǎn)換，那么這臺(tái)機(jī)器是不是有思維的？希爾勒認(rèn)為這是不可能的。他舉了 個(gè)中文房間的例子來(lái)說(shuō)明，如果機(jī)器僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，而數(shù)據(jù)本身 是對(duì)某些事情的一種編碼表現(xiàn)，那么在不理解這一編碼和這實(shí)際事情之間 的對(duì)應(yīng)關(guān)系的前提下，機(jī)器不可能對(duì)其處理的數(shù)據(jù)有任何理解?；谶@一 論點(diǎn)，希爾勒認(rèn)為即使有機(jī)器通過(guò)了圖靈測(cè)試，也不一定說(shuō)明機(jī)器就真的 像人一樣有思維和意識(shí)。也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn)。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Expla

10、ined 里認(rèn)為，人也不過(guò)是一臺(tái)有靈魂的機(jī)器而已， 為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢？他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識(shí)的。有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的，那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn) 的。比如Simon Blackburn在其哲學(xué)入門(mén)教材 Think里說(shuō)道，一個(gè)人的看 起來(lái)是“智能”的行動(dòng)并不能真正說(shuō)明這個(gè)人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不 可能知道另一個(gè)人是否真的像我一樣是智能的，還是說(shuō)她/他僅僅是看起來(lái)是智能的?；谶@個(gè)論點(diǎn)，既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來(lái)像是智 能的，那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。Blackburn認(rèn)為這是一 個(gè)主觀認(rèn)定的問(wèn)題。需要要指

11、出的是，弱人工智能并非和強(qiáng)人工智能完全對(duì)立，也就是說(shuō)， 即使強(qiáng)人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意義的。至少，今日的計(jì) 算機(jī)能做的事，像算術(shù)運(yùn)算等，在百多年前是被認(rèn)為很需要智能的。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域3.1人工智能在管理及教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用。劉玉然在談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng) 用一文中提到把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，認(rèn)為要做的工作就是搞清楚人的 智能和人工智能的關(guān)系，了解人工智能的外延和內(nèi)涵，搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái)， 搞好企業(yè)智能化軟件的開(kāi)發(fā)工作，這樣，人工智能就能在企業(yè)決策中起到關(guān)鍵的 作用。人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用。焦加麟，徐良賢，戴克昌（2003）在總結(jié)

12、國(guó)際上相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合其在開(kāi)發(fā)智能多媒體漢德語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)二 十一世紀(jì)漢語(yǔ)的過(guò)程中累積的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，介紹了智能教學(xué)系統(tǒng)的歷史、結(jié)構(gòu)和 主要技術(shù)，著重討論了人工智能技術(shù)與方法在其中的應(yīng)用，并指出了當(dāng)今這個(gè)領(lǐng) 域上存在的一些問(wèn)題。3.2人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用3.2.1人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。國(guó)外最早將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療診斷的是MYCIN專(zhuān)家系統(tǒng)。1982年，美 國(guó)Pittsburgh大學(xué)Miller發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢(xún)的Internist 21內(nèi) 科計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究成果，1977年改進(jìn)為Internist 2 H，經(jīng)過(guò)改進(jìn)后 成為現(xiàn)在的CAU-CEUS，19

13、91年美國(guó)哈佛醫(yī)學(xué)院Barnett等開(kāi)發(fā)的DEX-PLAIN， 包含有2200種疾病和8000種癥狀。我國(guó)研制基于人工智能的專(zhuān)家系統(tǒng)始于上世 紀(jì)70年代末，但是發(fā)展很快。早期的有北京中醫(yī)學(xué)院研制成“關(guān)幼波肝炎醫(yī)療 專(zhuān)家系統(tǒng)”，它是模擬著名老中醫(yī)關(guān)幼波大夫?qū)Ω尾≡\治的程序。上世紀(jì)80年 代初，福建中醫(yī)學(xué)院與福建計(jì)算機(jī)中心研制的林如高骨傷計(jì)算機(jī)診療系統(tǒng)。其他 如廈門(mén)大學(xué)、重慶大學(xué)、河南醫(yī)科大學(xué)、長(zhǎng)春大學(xué)等高等院校和其他研究機(jī)構(gòu)開(kāi) 發(fā)了基于人工智能的醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)家系統(tǒng)，并成功應(yīng)用于臨床。3.2.2人工智能在礦業(yè)中的應(yīng)用與礦業(yè)有關(guān)的第一個(gè)人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)是1978年美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所 的礦藏勘探和評(píng)

14、價(jià)專(zhuān)家系統(tǒng)PROSPECTOR，用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井 井位選擇等。20世紀(jì)80年代以來(lái)，美國(guó)礦山局匹茲堡研究中心與其它單位合作 開(kāi)發(fā)了預(yù)防煤礦巷道底臌、瓦斯治理和煤塵控制的專(zhuān)家系統(tǒng)；弗尼吉亞理工學(xué)院 及州立大學(xué)研制了模擬連續(xù)開(kāi)采過(guò)程中開(kāi)采、裝載、運(yùn)輸、頂板錨固和設(shè)備檢查 專(zhuān)家系統(tǒng)Consim；阿拉斯加大學(xué)編寫(xiě)了地下煤礦采礦方法選擇專(zhuān)家系統(tǒng)。 3.2.3人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用人工智能在超聲無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用。在超聲無(wú)損檢測(cè)(NDT)與無(wú)損評(píng)價(jià)(NDE) 領(lǐng)域中，目前主要廣泛采用專(zhuān)家系統(tǒng)方法對(duì)超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)，形狀和 大小進(jìn)行判斷和歸類(lèi)；專(zhuān)家在傳統(tǒng)超聲無(wú)損檢測(cè)與智能超聲無(wú)

15、損檢測(cè)之間架起了 一座橋梁，它能把一般的探傷人員變成技術(shù)熟練。經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家。所以在實(shí)際 應(yīng)用中這種智能超聲無(wú)損檢測(cè)有很大的價(jià)值。3.2.4人工智能在電子技術(shù)方面的應(yīng)用。沈顯慶認(rèn)為可以把人工智能和仿真技術(shù)相結(jié)合，以單片機(jī)硬件電路為專(zhuān)家系 統(tǒng)的知識(shí)來(lái)源，建立單片機(jī)硬件配置專(zhuān)家系統(tǒng)，進(jìn)行故障診斷，以提高糾錯(cuò)能力。 人工智能技術(shù)也被引入到了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的常用技術(shù)是 防火墻技術(shù)，而防火墻的核心部分就是入侵檢測(cè)技術(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，各 種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統(tǒng)的防范手段已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足現(xiàn)實(shí)的需要，把 人工智能技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在簡(jiǎn)

16、述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用一文中具體介紹了如何把人工智能技 術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中，起到了很好的安全防范作用。4人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀4.1國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀目前，AI技術(shù)在美國(guó)、歐洲和日本發(fā)展很快。在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活躍的 IBM公司。已經(jīng)為加州勞倫斯利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室制造了號(hào)稱(chēng)具有人腦的千分 之一的智力能力的“ASCII White”電腦，而且正在開(kāi)發(fā)的更為強(qiáng)大的新超級(jí)電 腦一一“藍(lán)色牛仔(blue jean)”，據(jù)其研究主任保羅霍恩稱(chēng)，預(yù)計(jì)“藍(lán)色牛 仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。麻省理工學(xué)院的AI實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào) 為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類(lèi)的行為，該實(shí)驗(yàn)的

17、一個(gè)項(xiàng)目是讓 機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過(guò)的 東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽(tīng)音樂(lè)的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來(lái)。 由于人工智能有著廣大的發(fā)展前景，巨大的發(fā)展市場(chǎng)被各國(guó)和各公司所看好。除 了【BM等公司繼續(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(guó)華盛頓召開(kāi)的AI(人工智能)國(guó)際會(huì)議上進(jìn)行了主題演講，稱(chēng)微軟研究院目 前正致力于AI的基礎(chǔ)技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)的研究，其對(duì)象包括自我決定、表達(dá)知識(shí) 與信息、信息檢索、機(jī)械學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)采集、自然語(yǔ)言、語(yǔ)音筆跡識(shí)別等。4.2我國(guó)人工智

18、能的研究現(xiàn)狀。很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái)，機(jī)械和自動(dòng)控制專(zhuān)家們都把研制具有人的行為特征的類(lèi) 人性機(jī)器人作為奮斗目標(biāo)。中國(guó)國(guó)際科技大學(xué)在國(guó)家863計(jì)劃和自然科學(xué)基金支 持下，一直從事兩足步行機(jī)器人、類(lèi)人性機(jī)器人的研究開(kāi)發(fā)，在1990年成功研 制出我國(guó)第一臺(tái)兩足步行機(jī)器人的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)科研10年攻關(guān)，于2000年11 月，又成功研制成我國(guó)第一臺(tái)類(lèi)人性機(jī)器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、 眼睛，并具備了一定的語(yǔ)言功能。它的行走頻率從過(guò)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(dòng)態(tài)步行；從只能在已知的環(huán) 境中步行，到可在小偏差、不確定環(huán)境中行走，取得了機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生 理視覺(jué)

19、系統(tǒng)、雙手協(xié)調(diào)系統(tǒng)、手指控制系統(tǒng)等多項(xiàng)重大研究成果。5目前人工智能發(fā)展中所而臨的難題人工智能(A I)學(xué)科自1956年延續(xù)至今已走過(guò)50多個(gè)年頭，就研究解釋和 模擬人類(lèi)智能、智能行為及其規(guī)律這一總目標(biāo)來(lái)說(shuō)，已經(jīng)邁出了可喜的一步，某 些領(lǐng)域已取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展。但從整個(gè)發(fā)展的過(guò)程來(lái)看，人工智能發(fā)展曲折，而 且還面臨不少難題，主要有以下幾個(gè)方面：5.1計(jì)算機(jī)博弈的困難博弈是自然界的一種普遍現(xiàn)象，它表現(xiàn)在對(duì)自然界事物的對(duì)策或智力競(jìng)爭(zhēng)上。 博弈不僅存在于下棋之中，而且存在于政治、經(jīng)濟(jì)、軍事和生物的斗智和競(jìng)爭(zhēng)之 中。盡管西洋跳棋和國(guó)際象棋的計(jì)算機(jī)程序已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的水平，然而計(jì)算 機(jī)博弈依然面臨著巨大的

20、困難。這主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面的問(wèn)題：其一是組 合爆炸問(wèn)題，狀態(tài)空間法是人工智能中基本的形式化方法。若用博弈樹(shù)來(lái)表示狀 態(tài)空間，對(duì)于幾種常見(jiàn)的棋類(lèi)，其狀態(tài)空間都大得驚人，例如，西洋跳棋為10 的40次方，國(guó)際象棋為10的120次方，圍棋則是10的700次方。如此巨大的 狀態(tài)空間，現(xiàn)有計(jì)算機(jī)是很難忍受的。其一是現(xiàn)在的博弈程序往往是針對(duì)一人對(duì) 弈、棋局公開(kāi)、有確定走步的一類(lèi)棋類(lèi)進(jìn)行研制的。而對(duì)于多人對(duì)弈、隨機(jī)性的 博弈這類(lèi)問(wèn)題，至少目前計(jì)算機(jī)還是難以模擬實(shí)現(xiàn)的。5.2機(jī)器翻譯所而臨的問(wèn)題在計(jì)算機(jī)誕生的初期，有人提出了用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)翻譯的設(shè)想。目前機(jī)器 翻譯所面臨的問(wèn)題仍然是1964年語(yǔ)言學(xué)家黑列

21、爾所說(shuō)的構(gòu)成句子的單詞和歧義 性問(wèn)題。歧義性問(wèn)題一直是自然語(yǔ)言理解(NLU)中的一大難關(guān)。同樣一個(gè)句子 在不同的場(chǎng)合使用，其含義的差異是司空見(jiàn)慣的。因此，要消除歧義性就要對(duì)原 文的每一個(gè)句子及其上下文進(jìn)行分析理解，尋找導(dǎo)致歧義的詞和詞組在上下文中 的準(zhǔn)確意義。然而，計(jì)算機(jī)卻往往孤立地將句子作為理解單位。另外，即使對(duì)原 文有了一定的理解，理解的意義如何有效地在計(jì)算機(jī)里表示出來(lái)也存在問(wèn)題。目 前的N LU系統(tǒng)幾乎不能隨著時(shí)間的增張而增強(qiáng)理解力，系統(tǒng)的理解大都局限于 表層上，沒(méi)有深層的推敲、沒(méi)有學(xué)習(xí)、沒(méi)有記憶、也沒(méi)有歸納。導(dǎo)致這種結(jié)果的 原因是計(jì)算機(jī)本身結(jié)構(gòu)和研究方法的問(wèn)題?，F(xiàn)在NLU的研究方法很不

22、成熟，大多 數(shù)研究局限在語(yǔ)言這一單獨(dú)的領(lǐng)域，而沒(méi)有對(duì)人們是如何理解語(yǔ)言這個(gè)問(wèn)題做深 入有效的探討。5.3自動(dòng)定理證明和GPS的局限自動(dòng)定理證明的代表性工作是1965年魯濱遜提出的歸結(jié)原理。歸結(jié)原理雖 然簡(jiǎn)單易行，但它所采用的方法是演繹，而這種形式上的演繹與人類(lèi)自然演繹推 理方法是截然不同的?；跉w結(jié)原理演繹推理要求把邏輯公式轉(zhuǎn)化為子句集合， 從而良失了其固有的邏輯蘊(yùn)含語(yǔ)義。前面曾提到過(guò)的GPS是企圖實(shí)現(xiàn)一種不依賴(lài) 于領(lǐng)域知識(shí)求解人工智能問(wèn)題的通用方法。GPS想擺脫對(duì)問(wèn)題內(nèi)部表達(dá)形式的依 賴(lài)，但是問(wèn)題的內(nèi)部表達(dá)形式的合理性是與領(lǐng)域知識(shí)密切相關(guān)的。不管是用一階 謂詞邏輯進(jìn)行定理證明的歸結(jié)原理，還是

23、求解人工智能問(wèn)題的通用方法GPS,都 可以從中分析出表達(dá)能方的局限性，而這種局限性使得它們縮小了其自身的應(yīng)用 范圍。5.4模式識(shí)別的困惑雖然使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別的研究與開(kāi)發(fā)已取得大量成果，有的已成為產(chǎn) 品投入實(shí)際應(yīng)用，但是它的理論和方法與人的感官識(shí)別機(jī)制是截然不同的。人的 識(shí)別手段、形象思維能方，是任何最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)識(shí)別系統(tǒng)望塵莫及的，另一方 面，在現(xiàn)實(shí)世界中，生活并不是一項(xiàng)結(jié)構(gòu)嚴(yán)密的任務(wù)，一般家畜都能輕而易舉地 對(duì)付，但機(jī)器不會(huì)，這并不是說(shuō)它們永遠(yuǎn)不會(huì)，而是說(shuō)目前不會(huì)。6.人工智能的未來(lái)展望6.1人工智能的發(fā)展趨勢(shì)技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人工智能的未來(lái)是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出，未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面 發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。6.2人工智能的發(fā)展?jié)摿薮笕斯ぶ悄茏鳛橐粋€(gè)整體的研究才剛剛開(kāi)始，離我們的目標(biāo)還很遙遠(yuǎn)，但人工 智能在以下幾個(gè)方面將會(huì)有大的突破。6.2.1自動(dòng)推理自動(dòng)推理是人工智能最經(jīng)典的研究分支，其基本理論是人工智能其它分支 的共同基礎(chǔ)。一直以來(lái)自動(dòng)