2022年12 人工智能的發(fā)展史

1、1.2 人工智能的開展史人工智能的研究不僅與對人的思維研究直截了當相關(guān)，而且和許多其它學科領(lǐng)域關(guān)系親密。因而說到人工智能的歷史，應(yīng)當上溯到歷史上一些偉大的科學家和思想家所作的奉獻，他們?yōu)槿斯ぶ悄苎芯糠e累了充分的條件和根底理論。這里僅列舉幾位重要的代表人物。 古希臘偉大的哲學家、思想家Aristotle（亞里士多德）（公元前384-322），他的主要奉獻是為方式邏輯奠定了根底。方式邏輯是一切推理活動的最根本的出發(fā)點。在他的代表作工具論中，就給出了方式邏輯的一些根本規(guī)律，如矛盾律、排中律，同時實際上已經(jīng)提到了同一律和充足理由律。此外，亞里士多得還研究了概念、推斷征詢題，以及概念的分類和概念之間的關(guān)

2、系，推斷征詢題的分類和它們之間的關(guān)系。其最著名的制造確實是提出人人熟知的三段論。 英國的哲學家、自然科學家Bacon（培根）（1561-1626），他的主要奉獻是系統(tǒng)地給出了歸納法，成為和Aristotle的演繹法相輔相成的思維法則。Bacon另一個功績是強調(diào)了知識的作用。Bacon的著名警句是知識確實是力量。 德國數(shù)學家、哲學家Leibnitz（萊布尼茨）（1646-1716），他提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把方式邏輯符號化，從而能對人的思維進展運算和推理。他曾經(jīng)做出了能進展四則運算的手搖計算機 英國數(shù)學家、邏輯學家Boole（布爾）（1815-1864），他初步實現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號化和數(shù)

3、學化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)-布爾代數(shù)。 美籍奧地利數(shù)理邏輯學家Godel（哥德爾）（1906-1978），他證明了一階謂詞的完備性定理；任何包含初等數(shù)論的方式系統(tǒng)，假如它是無矛盾的，那么一定是不完備的。此定理的意義在于，人的思維方式化和機械化的某種極限，在理論上證明了有些事是做不到的。 英國數(shù)學家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計算機的數(shù)學模型（圖靈機），1950年提出了圖靈試驗，發(fā)表了計算機與智能的論文。當今世界上計算機科學最高榮譽獎勵為圖靈獎。名詞解釋：圖靈試驗。當一個人與一個封閉房間里的人或者機器交談時，假如他不能分辨本人征詢題的答復是計算機

4、依然人給出時，則稱該機器是具有智能的。以往該試驗幾乎是衡量機器人工智能的唯一標準，但是從九十年代開場，現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域的科學家開場對此試驗提出異議：反對封閉式的，機器完全自主的智能；提出與外界交流的，人機交互的智能。 美國數(shù)學家Mauchly，1946制造了電子數(shù)字計算機ENIAC 美國神經(jīng)生理學家McCulloch，建立了第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學模型。從某種意義上能夠說近代人工智能的開展，首先是從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究開場的。但是由于某種緣故，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究一度進入低潮。詳細內(nèi)容參見第六章人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 美國數(shù)學家Shannon（香農(nóng)）,1948年發(fā)表了通訊的數(shù)學理論，標志著信息論的誕生。 美國數(shù)學家、

5、計算機科學家McCarthy，人工智能的早期研究者。1956年，他和其他一些學者結(jié)合發(fā)起召開了世界上第一次人工智能學術(shù)大會，在他的提議下，會上正式?jīng)Q定使用人工智能這個詞來概括這個研究方向。參加大會的有Minsky, Rochester, Shannon, Moore, Samuel, Selfridge, Solomonff, Simon, Newell等數(shù)學家、心理學家、神經(jīng)生理學家、計算機科學家。McCarthy也被尊為人工智能之父。50年代-70年代 50年代初開場有了符號處理，搜索法產(chǎn)生。人工智能的根本方法是邏輯法和搜索法。最初的搜索應(yīng)用于機器翻譯、機器定理證明、跳棋程序等。 60年代

6、Simon由試驗得到結(jié)論：人類征詢題的求解是一個搜索的過程，效果與啟發(fā)式函數(shù)有關(guān)。表達了智能系統(tǒng)的特點：智能表示、智能推理、智能搜索。 Nilson發(fā)表了A* 算法（搜索方法） McCarthy建立了人工智能程序設(shè)計語言Lisp 1965年Robinson提出了歸結(jié)原理。歸結(jié)原理是與傳統(tǒng)的自然演繹法完全不同的消解法。是第一個也是目前唯一的一個具有完備性（半完備性）的推理方法。曾轟動整個科學界。但該方法本身也有計算爆炸等征詢題。 1968年Quillian提出了語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法 1969年Minsky出了一本書感知機，給當時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果判了死刑由于該書從理論上證明了當時主要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7、模型-感知器的分類才能是非常有限的。因而，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究由此進入低潮時期，而人工智能、專家系統(tǒng)的研究進入高潮。70年代以后 70年代，人工智能開場從理論走向?qū)嵺`，處理一些實際征詢題。同時非?？炀桶l(fā)覺征詢題：歸結(jié)法費時、下棋贏不了全國冠軍、機器翻譯一團糟。如今，以Feigenbaum為首的一批年輕科學家改變了戰(zhàn)略思想，1977年提出了知識工程的概念，開展了以知識為根底的專家征詢系統(tǒng)研究與應(yīng)用。著名的專家系統(tǒng)有DENDRAL化學分析專家系統(tǒng)（斯坦福大學1968）；MACSYMA符號數(shù)學專家系統(tǒng)（麻省理工1971）；MYCIN診斷和治療細菌感染性血液病的專家征詢系統(tǒng)（斯坦福大學1973）；CAS

8、NET(Causal ASsciational Network)診斷和治療青光眼的專家征詢系統(tǒng)（拉特格爾斯（Rutgers）大學70年代中）；CADUCEUS(原名INTERNIST)醫(yī)療征詢系統(tǒng)（匹茲堡大學）；HEARSAY I 和II語音理解系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學）；PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)（斯坦福大學1976）；XCON計算機配置專家系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學1978）。應(yīng)該說，知識工程和專家系統(tǒng)是近十余年來人工智能研究中最有成就的分支之一。 80年代，人工智能開展到達階段性的頂峰。87,89年世界大會有67千人參加。硬件公司有上千個。Lisp硬件、Lisp機構(gòu)成產(chǎn)品。同時，在專

9、家系統(tǒng)及其工具越來越商品化的過程中，國際軟件市場上構(gòu)成了一門旨在消費和加工知識的新產(chǎn)業(yè)-知識產(chǎn)業(yè)。 同年代，1986年Rumlhart領(lǐng)導的并行分布處理研究小組提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學習算法，處理了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類才能有限這一根本征詢題。從此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進入新的高潮。 90年代，計算機開展趨勢為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。人工智能技術(shù)逐步與數(shù)據(jù)庫、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合，并交融在主流技術(shù)之中，旨在使計算機更聰明、更有效、與人更接近。日本政府于1992年完畢了為期十年的，稱為知識信息處理體統(tǒng)的第五代計算機系統(tǒng)研究開發(fā)計劃。并開場了為期十年的實況計算（Real World Computin

10、g）計劃。隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的開展與普及，當今人工智能主攻方向表達于： 并行與分布式處理技術(shù)，包括大規(guī)模并行機和機群的體系構(gòu)造、并行操作系統(tǒng)與并行數(shù)據(jù)構(gòu)造，分布式Client/Server計算模型及其處理技術(shù)，多專機系統(tǒng)的合作與知識共享技術(shù)等； 知識的獲取、表示、更新和推理新機制，包括新的知識獲取方法，常識性知識的表示、更新與推理，大型知識庫的組織與維護，新一代邏輯處理機制等； 多功能的感知技術(shù)，包括對語音文字、圖形與圖像等信號的獲取、識別、壓縮與轉(zhuǎn)化，以及多媒體輸出和VR技術(shù)等。 智能Agent。智能體的交互、通訊和多智能體體系構(gòu)造。智能體是智能體程序和智能體構(gòu)造的結(jié)合。 數(shù)據(jù)挖掘。其中包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)查詢。該方面的研究主要是信息時代的需求，面對海量的信息，人類必須有一整套的信息檢索、處理手段，才能夠從中得到有效的知識，否則將被繁多無用的信息吞沒。 人工智能從以往的追求自主的系統(tǒng)，改變?yōu)槿藱C結(jié)合的系統(tǒng)。計算機的定量與人的定性信息處理相結(jié)合，取長補短。甚至提出了沒有知識表示、沒有推理的智能（六腳爬蟲）。從往常單一的mind到如今mind and body，Situated AI ,Sensing and Acting的結(jié)合，同時引入了概率論、遺傳算法等理論。傳統(tǒng)的人工智能研究是的基于邏輯的，深思熟慮的智