人工智能發(fā)展的計算機應(yīng)用論文

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1引言

“人工智能”一詞最早是在1956年Dartmouth學(xué)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?dāng)U展。人工智能其英文全稱為ArtificialIntelligence，縮寫為人所共知的AI，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(shù)及應(yīng)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(guān)于知識的學(xué)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(xué)；另一種是人工智能研究的是如何實現(xiàn)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(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應(yīng)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”。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(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，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(xiàn)方式有2種方法。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)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(xué)方法（Engineeringapproach），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（Modelingapproach），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MTCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、Hearsay-11語言理解系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)的出現(xiàn)標(biāo)志著人工智能已經(jīng)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(shù)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(jié)果是以失敗結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新興科學(xué)但是的年份。1987年，美國召開了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，并向世人宣告了這一新興科學(xué)的誕生。此后，世界各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)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(jīng)從曾經(jīng)的單個智能主體研究開始轉(zhuǎn)向到基于網(wǎng)絡(luò)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(biāo)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(biāo)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(xué)上的量變引起質(zhì)變的角度來講，人工智能在不斷的發(fā)展過程中一定會產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。在最初，人工智能只具有簡單的模擬功能，但是發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)具備了思考的能力（邏輯推理分析），這已經(jīng)表明人工智能在不斷量變的過程中已經(jīng)發(fā)生了質(zhì)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(xiàn)實中很多人類創(chuàng)造出來的東西已經(jīng)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(xiàn)人類某些無法實現(xiàn)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(lǐng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)。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，或任人受到傷害而無所作為；第二定律，機器人應(yīng)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(dān)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(yīng)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(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)不單單需要邏輯思維與模仿，同時還應(yīng)該將情感賦予人工智能。因為隨著科學(xué)家對人類大腦和精神系統(tǒng)的研究的深入，已經(jīng)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瑢τ谌斯ぶ悄艿难芯侩m然經(jīng)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(jīng)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(chǔ)。一直以來人工智能最熱門的研究內(nèi)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(nèi)容，很有可能取得大的突破。機器學(xué)習(xí)一直在致力于研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能。在過去的很長的一段時間內(nèi)都沒有取得十分顯著的成果。但是許多新的學(xué)習(xí)方法相繼問世，并且已經(jīng)有了實際的應(yīng)用，這充分的說明在這方面的研究已經(jīng)有了很大的進步。自然語言處理是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。在經(jīng)過人工智能研究人員的艱苦努力之后，在該領(lǐng)域中已取得了大量令人矚目的理論與實際應(yīng)用成果，許多產(chǎn)品已經(jīng)進人了眾多領(lǐng)域。智能信息檢索技術(shù)在Internet技術(shù)的影響下，近年來發(fā)展勢頭十分迅猛，而且已經(jīng)成為了人工智能的一個獨立研究分支。

4結(jié)語

人工智能的研究一直都處于計算機技術(shù)研究的前沿，它的研究對于計算機技術(shù)、控制科學(xué)與技術(shù)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(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能不斷的向著人類智能的方向發(fā)展，所以我們需要在研究的過程中不斷的正視人工智能與人類智能的關(guān)系。