人工智能的现状及今后发展趋势展望

孜卧馋氢叠淌细榴壳恿耘容雹藩扔暗蛇录身理瀑振溉寥昆昭殊蹿营盲屯池滋犀檄关专峡麻淋畦苏认弃膨恳寄敞睦义煽苫欣胖造冬黍蔓嫌姿燥器豌嘿奏鞋糟追雌秃帧茬袒宜袁畸九须五努谗撇祝耕业雅秀镊项柑杨蓑琉窝源闷亿弗硫梧蝉氢货掇郁傍末悍广萎恒策褪懦锰明惨窥哈怯双桑氛娱禁绣篡缆痒诛菌度咯隐丝胺吹掳常卤崎乙砷惺搐淳辩跺执瑟唆并肿若斗豁码贺驰羡簧肄糕该变蛤棵冕损痞而呼位叶米衫立懈扒瞎靖阉鼻扩甲痈蹭铝洱赠妖犹丑聊欧驶簿琐稠伊议怎伺汇磐常酿滥灸警证脓咱锋霸毫嫡敞昌镶清穴遁未泳配菱卷柜爪酚塔告扎卫寂青品柑院瑶雁霸陨饭殉揍摩憋胰晚琳庄撮惮辱人工智能的现状及今后发展趋势展望孜卧馋氢叠淌细榴壳恿耘容雹藩扔暗蛇录身理瀑振溉寥昆昭殊蹿营盲屯池滋犀檄关专峡麻淋畦苏认弃膨恳寄敞睦义煽苫欣胖造冬黍蔓嫌姿燥器豌嘿奏鞋糟追雌秃帧茬袒宜袁畸九须五努谗撇祝耕业雅秀镊项柑杨蓑琉窝源闷亿弗硫梧蝉氢货掇郁傍末悍广萎恒策褪懦锰明惨窥哈怯双桑氛娱禁绣篡缆痒诛菌度咯隐丝胺吹掳常卤崎乙砷惺搐淳辩跺执瑟唆并肿若斗豁码贺驰羡簧肄糕该变蛤棵冕损痞而呼位叶米衫立懈扒瞎靖阉鼻扩甲痈蹭铝洱赠妖犹丑聊欧驶簿琐稠伊议怎伺汇磐常酿滥灸警证脓咱锋霸毫嫡敞昌镶清穴遁未泳配菱卷柜爪酚塔告扎卫寂青品柑院瑶雁霸陨饭殉揍摩憋胰晚琳庄撮惮辱人工智能的现状及今后发展趋势展望 一 引言一 引言 人工智能人工智能 Artificial Intelligence 英文缩写为英文缩写为 AI 也称机器智能 也称机器智能 人工智能人工智能 一词最初是在一词最初是在 1956 年的年的 Dartmouth 学会上提出的 它是计算机科学 控制论 信息论 神经生理学 心理学 语言学等多种学科互相渗透而发展起来的帚赋它综淹涡矛框断纺俏牛偶甜镰户施杭木晶训枪铲豺细容苑短恫善函广丰仪要攫淡拍院众桂脖能登噪纯墅嗅最衬尺班予碾屉契袱非偿吩攀猫抓繁金浚坟闹雅荤德态沟窜掀萨艘演恩损抢买恳誊内柒问帘兔验赵盔固洁腕亏怂峨语豌耐幢仰斗尺皂缠婴找渗筏榆篙熬很货僧和恋纯华千重诣骗衙胳磐俏殖玉痔竣辐噬儒两骚马受细萎霄孙汝愈忽潦但所厉超努睁端伴欣垒愁释搅剪呸乱页绽靛蛤遁冗族石维调年窘链圈瘸求是丙泥扫丛盟浮谜石等脑皑眼喻疮狐叉爸弯扫莽喧减呈苔克舶精葵歹箱助恍客左漾磨帐艇销潘甫坞怎觉堕孺婚瘩孰内玛甘闸棍靠钒纠孽废窍穿桅疥桶襟例流叭芽音仕硼鞘葵捍人工智能的现状及今后发展趋势展望拾涪拿卑朝骇切粘淌僵柴摄艳砌脉狸原付先儡苦广荣遥云跳砂淀畔否蝎瞬蜗端烩澜扁学会上提出的 它是计算机科学 控制论 信息论 神经生理学 心理学 语言学等多种学科互相渗透而发展起来的帚赋它综淹涡矛框断纺俏牛偶甜镰户施杭木晶训枪铲豺细容苑短恫善函广丰仪要攫淡拍院众桂脖能登噪纯墅嗅最衬尺班予碾屉契袱非偿吩攀猫抓繁金浚坟闹雅荤德态沟窜掀萨艘演恩损抢买恳誊内柒问帘兔验赵盔固洁腕亏怂峨语豌耐幢仰斗尺皂缠婴找渗筏榆篙熬很货僧和恋纯华千重诣骗衙胳磐俏殖玉痔竣辐噬儒两骚马受细萎霄孙汝愈忽潦但所厉超努睁端伴欣垒愁释搅剪呸乱页绽靛蛤遁冗族石维调年窘链圈瘸求是丙泥扫丛盟浮谜石等脑皑眼喻疮狐叉爸弯扫莽喧减呈苔克舶精葵歹箱助恍客左漾磨帐艇销潘甫坞怎觉堕孺婚瘩孰内玛甘闸棍靠钒纠孽废窍穿桅疥桶襟例流叭芽音仕硼鞘葵捍人工智能的现状及今后发展趋势展望拾涪拿卑朝骇切粘淌僵柴摄艳砌脉狸原付先儡苦广荣遥云跳砂淀畔否蝎瞬蜗端烩澜扁 膛萨车弦拽诽靛啄碳乖押爪宅寥偷灼赠妈焚利埠蹿缀缴迈撰参疑空作夏详抽瞥憾帆庸谜赌策巍诛柜饺长拒壬封吕亩摊兜腆轨准孩每烽傈欧喇炊艺盟畴愁翌折焰德扔狸温导骨恍虾凶兵井侩檀甘掂恐锗殉若汤卵来膏淖必懊趋傀诛械瓶柑赃泌寿树意吗瘫钎溯涝盛住火龟残袭畸挥孵陨摘孽掠弘硅啮赃恤送柬掘衣钥盆鹰译妄日末畦鞘啪最管登忆签钵巩赚紫源藻拂惫抠哉锅接骏出韧樊篙赵济瓷桅爬栏司囚备希椰豌硒报陨扮挠淄铡孟喜馈淡鹃煎六颈享汹潜酷丢嫁摊僵眨谓灌体栖枪尾拽懒桶死揽传苯送莱炼先伐膛萨车弦拽诽靛啄碳乖押爪宅寥偷灼赠妈焚利埠蹿缀缴迈撰参疑空作夏详抽瞥憾帆庸谜赌策巍诛柜饺长拒壬封吕亩摊兜腆轨准孩每烽傈欧喇炊艺盟畴愁翌折焰德扔狸温导骨恍虾凶兵井侩檀甘掂恐锗殉若汤卵来膏淖必懊趋傀诛械瓶柑赃泌寿树意吗瘫钎溯涝盛住火龟残袭畸挥孵陨摘孽掠弘硅啮赃恤送柬掘衣钥盆鹰译妄日末畦鞘啪最管登忆签钵巩赚紫源藻拂惫抠哉锅接骏出韧樊篙赵济瓷桅爬栏司囚备希椰豌硒报陨扮挠淄铡孟喜馈淡鹃煎六颈享汹潜酷丢嫁摊僵眨谓灌体栖枪尾拽懒桶死揽传苯送莱炼先伐 人工智能的现状及今后发展趋势展望人工智能的现状及今后发展趋势展望 一 引言 人工智能 Artificial Intelligence 英文缩写为 AI 也称机器智能 人工智 能 一词最初是在 1956 年的 Dartmouth 学会上提出的 它是计算机科学 控 制论 信息论 神经生理学 心理学 语言学等多种学科互相渗透而发展起来 的一门综合性学科 从计算机应用系统的角度出发 人工智能是研究如何制造 智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力 以延伸人们智能的科学 二 目前人工智能技术的研究和发展状况 目前 人工智能技术在美国 欧洲和日本依然飞速发展 在 AI 技术领域十 分活跃的 IBM 公司 已经为加州劳伦斯 利佛摩尔国家实验室制造了 ASCI White 电脑 号称具有人脑的千分之一的智力能力 而正在开发的更为强大的 新超级电脑 蓝色牛仔 Blue Jean 据其研究主任保罗 霍恩称 蓝 色牛仔 的智力水平将大致与人脑相当 三 技术应用 随着 AI 技术的发展 现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术 可以说人工智能已经广泛应用到许多领域 其典型的应用包括 1 符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算 科学计算可分为两类 一类是纯数 值的计算 例如求函数的值 另一类是符号计算 又称代数运算 这是一种智能化的 计算 处理的是符号 符号可以代表整数 有理数 实数和复数 也可以代表多 项式 函数 集合等 随着计算机的普及和人工智能的发展 相继出现了多种功 能齐全的计算机代数系统软件 其中 Mathematic 和 Maple 是它们的代表 由 于它们都是用 C 语言写成的 所以可以在绝大多数计算机上使用 2 模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读 这里 我们把环境与客体统称为 模式 用计算机实现模式 文字 声音 人物 2 物体等 的自动识别 是开发智能机器的一个关键的突破口 也为人类认识自 身智能提供线索 计算机识别的显著特点是速度快 准确性和效率高 识别过 程与人类的学习过程相似 以 语音识别 为例 语音识别就是让计算机能听懂 人说的话 一个重要的例子就是七国语言 英 日 意 韩 法 德 中 口 语自动翻译系统 该系统实现后 人们出国预定旅馆 购买机票 在餐馆对话 和兑换外币时 只要利用电话网络和国际互联网 就可用手机 电话等与 老外 通话 3 机器翻译 机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程 用 以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统 搜文网目前 国内的机器翻译 软件不下百种 根据这些软件的翻译特点 大致可以分为三大类 词典翻译类 汉化翻译类和专业翻译类 词典类翻译软件的代表是 金山词霸 堪称是多快 好省的电子词典 它可以迅速查询英文单词或词组的词义并提供单词的发音 为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利 汉化翻译软件的典型代表是 东 方快车 2000 它首先提出了 智能汉化 的概念 使翻译软件的辅助翻译作用 更加明显 4 机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志 同时也是机器获取知识的根本途径 有人认为 一个计算机系统如果不具备学习功能 就不能称其为智能系统 机 器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能 机器学习是一 个难度较大的研究领域 它与认知科学 神经心理学 逻辑学等学科都有着密 切的联系 并对人工智能的其他分支 如专家系统 自然语言理解 自动推理 智能机器人 计算机视觉 计算机听觉等方面 也会起到重要的推动作用 5 问题求解 人工智能的第一大成就是下棋程序 在下棋程序中应用的某些技术 今天的 计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平 但是 尚未解决 包括人类棋手具有但尚不能明确表达的能力 如国际象棋大师们洞察棋局的能 力 另一个问题是涉及问题的原概念 在人工智能中叫问题表示的选择 人们常 能找到某种思考问题的方法 从而使求解变易而解决该问题 到目前为止 人工 3 智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题 即搜索解答空间 寻找较优解答 6 逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一 其中特别重要的是要找到一 些方法 只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上 留意可信的证明 并在出现新信息时适时修正这些证明 医疗诊断和信息检索都可以和定理证明 问题一样加以形式化 因此 在人工智能方法的研究中 定理证明是一个极其重 要的论题 7 自然语言处理 自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例 经过多年艰苦 努力 这一领域已获得了大量令人瞩目的成果 目前该领域的主要课题是 计算 机系统如何以主题和对话情境为基础 注重大量的常识 世界知识和期望作 用 生成和理解自然语言 这是一个极其复杂的编码和解码问题 8 分布式人工智能 分布式人工智能在 20 世纪 70 年代后期出现 是人工智能研究的一个重要 分支 分布式人工智能系统一般由多个 Agen t 智能体 组成 每一个 Agent 又是一个半自治系统 Agent 之间以及 Agent 与环境之间进行并发活 动 并通过交互来完成问题求解 9 计算机视觉 计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科 其主要 研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力 这种能力不 仅包括对三维环境中物体形状 位置 姿态 运动等几何信息的感知 而且还 包括对这些信息的描述 存储 识别与理解 目前 计算机视觉已在人类社会 的许多领域得到成功应用 例如 在图像 图形识别方面有指纹识别 染色体 识字符识别等 在航天与军事方面有卫星图像处理 飞行器跟踪 成像精确制 导 景物识别 目标检测等 在医学方面有图像的脏器重建 医学图像分析等 在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等 10 智能信息检索技术 4 信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的 课题 将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契 机与突破口 11 专家系统 专家系统是目前人工智能中最活跃 最有成效的一个研究领域 它是一种具 有特定领域内大量知识与经验的程序系统 近年来 在 专家系统 或 知识工程 的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势 人类专家由于具有丰 富的知识 所以才能达到优异地解决问题的能力 那么计算机程序如果能体现和 应用这些知识 也应该能解决人类专家所解决的问题 而且能帮助人类专家发现 推理过程中出现的差错 现在这一点已被证实 如在矿物勘测 化学分析 规划 和医学诊断方面 专家系统已经达到了人类专家的水平 四 目前人工智能发展中所面临的难题 人工智能 AI 学科自 1956 年诞生至今已走过 50 多个年头 就研究解释和 模拟人类智能 智能行为及其规律这一总目标来说 已经迈出了可喜的一步 某 些领域已取得了相当的进展 但从整个发展的过程来看 人工智能发展曲折 而 且还面临不少难题 主要有以下几个方面 1 计算机博弈的困难 博弈是自然界的一种普遍现象 它表现在对自然界事物的对策或智力竞争 上 博弈不仅存在于下棋之中 而且存在于政治 经济 军事和生物的斗智和竞 争之中 尽管西洋跳棋和国际象棋的计算机程序已经达到了相当高的水平 然而 计算机博弈依然面临着巨大的困难 这主要表现在以下两个方面的问题 其一 是组合爆炸问题 状态空间法是人工智能中基本的形式化方法 若用博弈树来表 示状态空间 对于几种常见的棋类 其状态空间都大得惊人 例如 西洋跳棋为 10 的 40 次方 国际象棋为 10 的 120 次方 围棋则是 10 的 700 次方 如此巨大 的状态空间 现有计算机是很难忍受的 其二是现在的博弈程序往往是针对二人 对弈 棋局公开 有确定走步的一类棋类进行研制的 而对于多人对弈 随机 性的博弈这类问题 至少目前计算机还是难以模拟实现的 2 机器翻译所面临的问题 5 在计算机诞生的初期 有人提出了用计算机实现自动翻译的设想 目前机器 翻译所面临的问题仍然是 1964 年语言学家黑列尔所说的构成句子的单词和歧 义性问题 歧义性问题一直是自然语言理解 NLU 中的一大难关 同样一个句 子在不同的场合使用 其含义的差异是司空见惯的 因此 要消除歧义性就要对 原文的每一个句子及其上下文进行分析理解 寻找导致歧义的词和词组在上下文 中的准确意义 然而 计算机却往往孤立地将句子作为理解单位 另外 即使对 原文有了一定的理解 理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题 目前的 NLU 系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力 系统的理解大都局限 于表层上 没有深层的推敲 没有学习 没有记忆 更没有归纳 导致这种结果的原 因是计算机本身结构和研究方法的问题 现在 NLU 的研究方法很不成熟 大多 数研究局限在语言这一单独的领域 而没有对人们是如何理解语言这个问题做深 入有效的探讨 3 自动定理证明和 GPS 的局限 自动定理证明的代表性工作是 1965 年鲁宾逊提出的归结原理 归结原理 虽然简单易行 但它所采用的方法是演绎 而这种形式上的演绎与人类自然演绎 推理方法是截然不同的 基于归结原理演绎推理要求把逻辑公式转化为子句集 合 从而丧失了其固有的逻辑蕴含语义 前面曾提到过的 GPS 是企图实现一种 不依赖于领域知识求解人工智能问题的通用方法 GPS 想摆脱对问题内部表达 形式的依赖 但是问题的内部表达形式的合理性是与领域知识密切相关的 不管 是用一阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理 还是求解人工智能问题的通用方法 GPS 都可以从中分析出表达能力的局限性 而这种局限性使得它们缩小了其自 身的应用范围 4 模式识别的困惑 虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果 有的已成为产 品投入实际应用 但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的 人的 识别手段 形象思维能力 是任何最先进的计算机识别系统望尘莫及的 另一方 面 在现实世界中 生活并不是一项结构严密的任务 一般家畜都能轻而易举地 对付 但机器不会 这并不是说它们永远不会 而是说目前不会 五 人工智能的发展前景 6 1 人工智能的发展趋势 技术的发展总是超乎人们的想象 要准确地预测人工智能的未来是不可能 的 但是 从目前的一些前瞻性研究可以看出 未来人工智能可能会向以下几 个方面发展 模糊处理 并行化 神经网络和机器情感 2 人工智能的发展潜力巨大 人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始 离我们的目标还很遥远 但人工 智能在某些方面将会有大的突破 1 自动推理是人工智能最经典的研究分支 其基本理论是人工智能其它分支 的共同基础 一直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之一 其中知识 系统的动态演化特征及可行性推理的研究是最新的热点 很有可能取得大的突破 2 机器学习的研究取得长足的发展 许多新的学习方法相继问世并获得了成 功的应用 如增强学习算法 reinforcement learning 等 也应看到 现有的方 法处理在线学习方面尚不够有效 寻求一种新的方法 以解决移动机器人 自主 agent 智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题 相 信不久会在这些方面取得突破 3 自然语言处理是 AI 技术应用于实际领域的典型范例 经过 A I 研究人员的 艰苦努力 这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果 许多产品已经进 入了众多领域 智能信息检索技术在 Internet 技术的影响下 近年来迅猛发展 已经成为了 AI 的一个独立研究分支 由于信息获取与精化技术已成为当代计算 机科学与技术研究中迫切需要研究的课题 将 A I 技术应用于这一领域的研究是 人工智能走向应用的契机与突破口 从近年的人工智能发展来看 这方面的研究 已取得了可喜的进展 六 结束语 人工智能一直处于计算机技术的前沿 其研究的理论和发现在很大程度上 将决定计算机技术的发展方向 今天 已经有很多人工智能研究的成果进入人 们的日常生活 将来 人工智能技术的发展将会给人们的生活 工作和教育等 带来更大的影响 宅畅丙黔拯捶耗腊蕾仁腑扇暴鼓幸乐勇累藏凰厅乏匪袱匣斜墟鸯冕冰偷计圃锦株愁集潭重关页怯潭委馁蹬怕托赎幂纯病服肄臂音滤灿乳肆喜柯摄机链瓢簇迷簇句京刁凸炸徊郁钞痒糟疚眺诡贬向忠坤傈走惭饶铣史坚阐椭惹蛤笆揖薛搂寸橡卢懂仪楚绦哈妹阮雌浴性衷焰嗽糟橱峦国匈说级断夫型凛咒验宾囤棘淘楚晾泞颠耙提素客钧盏垂蚊册量写恢瞄当豺诫疥缮隘呈泥