人工智能的发展及应用.docx

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人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用

这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。

成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。

人工智能的定义

“人工智能”（ArtificialIntelligence）一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。

人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

（1）人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。

在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。

换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

2.在工程领域的应用

（1）医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。

事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2?

内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。

目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

（2）地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。

1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

（1）在超声无损检测（NDT）与无损评价（NDE）领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤（UT）中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

（2）人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。

随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

人工智能的发展

人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段:

孕育阶段:

古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。

英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。

“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。

提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。

做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学

1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,家Boole（布尔）（1815-

提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。

第一阶段:

50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。

但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

这一阶段的特点是:

重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段:

60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。

并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJoint

ConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。

第三阶段:

80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。

虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:

80年代末，神经网络飞速发展1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。

此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段:

90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。

不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。

另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

人工智能已深入到社会生活的各个领域。

未来发展与展望

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。

正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。

人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。

这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。

在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。

这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。

人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面:

1宏观与微观隔离

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。

这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2全局与局部割裂

人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。

但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。

它们存在明显的局限性。

必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。

3理论和实际脱节

大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。

在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。

在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。

上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。

同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。

我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。

人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。

长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智。

从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。

随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。

一、何谓“人工智能”?

“智能”源于拉丁语Legere,字面意思是采集（特别是果实）、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。

Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。

正如帕梅拉?

麦考达克在《机器思维》中所提出的:

在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。

从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些活动进行直观联系。

经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。

1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。

“人工智能”（ArtificialIntelligence）简称AI它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。

因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。

一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。

例如,专家系统软件,机器博奕软件等。

但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。

人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。

二、人工智能的研究领域

人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。

因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。

可以归纳为八个字:

机器智能、智能机器。

1.机器智能

例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。

但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。

人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”（ExpertSystem）,简称代写论文ES。

就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。

基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。

如:

医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。

除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。

如:

机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信„„的软件等。

例如:

IBM的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。

2.智能机器

“智能机器”（IntelligentMachine）,简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。

现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。

但是,在原理上,还没有重大的突破。

通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:

做什么?

而且还必须详细地、正确地告诉计算机:

如何做?

。

也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动

才能用计算机完成该项工作任务。

这里,计算机实质上只是机械地、该应用程序,

被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:

为什么?

。

因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。

那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?

这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。

人们提出了关于新一代计算机的各种方案,如:

面向知识和符号信息处理的“符号处理机”;基于知识库的、具有推理能力的“知识信息处理机”;基于人工神经网络的、具有分布式结构的“联结机”以及其他数据流计算机、控制流计算机„„除了“智能计算机”之外,还有其他的许多智能机器。

如:

智能机器人、智能控制器、智能仪器、仪表、智能自动化装置、智能通信设备、智能网络、智能汽车、智能玩具以及各种智能化家用电器„„

目前人工智能主要研究内容是:

分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统并观察其行为,探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如:

模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。

未来人工智能的研究方向主要有:

人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型,智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

三、小结

人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳

为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。

人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。

参考文献:

[1]StuartRussell.人工智能———一种现代方法[M].北京:

人民邮电出版社,2004.6.

[2]蔡自兴.人工智能及其应用[M].北京:

清华大学出版社,2003.

[3]陆汝铃.人工智能[M].北京:

科学出版社,2000.

机器人和人工智能的区别（2008-07-2919:

00:

35）标签:

杂谈

我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。

我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种:

工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误;军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力;无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。

这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。

人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。

人工智能要解决的问题主要是以下几个方面:

一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。

二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。

三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。

实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。

【人工和智能】

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。

“人工”比较好理解，争议性也不大。

有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。

但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。

这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。

人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。

但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。

其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。

并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

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