人工智能浅析解读

精品文档浅析人工智能及其发展人工智能是20世纪50年代中期兴起，是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。1. 人工智能的定义 人工智能是研究、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作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在从“人机大战”到人机共生中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 2. 人工智能的能做什么，应用的领域 目前 , 人 工 智 能 是 与 具 体 领 域相 结 合 进 行 研 究 的 , 有 如 下领 域 ：（1） 专家系统 专家系统是一种模拟人类专家解决某些领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域 的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型设计型和控制型等10 种类型。（2）机器学习主要在三个方面进行 首先是研究 人 类 学 习 的机 理 、人脑 思 维 的过程 。其次是机器学 习的方法 。最后是建立针对具体任务的学习系统 。（3）模式识别研究如何使机器具有感知能力 , 主要研究听觉模式和视觉模式的识别 。理解 自然语言 , 计算机如能“ 听懂 ” 人的语言 , 便可以直接用 口语操作计算机 , 这将给人们带来极大的便利 。机器人学机器人是一种模 拟人的行为的机械 , 对它的研究历经三代发展过程 第一代机器人只能按程序完成工作 。第二代机器人配备了像样的感觉传感器 , 能取得作业环境 、操作对象等简单的信息 , 并由机器人体内的计算机进行分析处理 , 控制机器人的动作 。第三代机器人具有类似人的智能 , 它装备了高灵敏度传感器 , 因而具有超过人的视觉 、听觉 、嗅觉 、触觉的能力 , 能对感知的信息进行分析 , 控制 自己的行为 , 处理环境发生的变化 , 完成各种复杂的任务 。而且有 自我学习 、归纳 、总结 、提高已掌握知识的能力 。（4）数据挖掘与数据库中的知识发现数据挖掘(也称数据开采、 数据采掘等)和数据库中的知识发现的本质含义是一样的, 只是前者主要流行于统计、 数据分析、 数据库和信息系统等领域, 后者则主要流行于人工智能和机器学习等领域, 所以现在有关文献中一般都把二者同时列出。 （5）人工神经网络在研 究人脑 的奥秘 中得 到启 发 ,试图用大量的处理单元模仿人脑系统工程结构和工作机理 。 (6)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,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域; 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Mathematica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。 (7)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。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。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，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。3. 人工智能的发展方向 3.1人工智能的发展现状 国内人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。 国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。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号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且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，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。 3.2人工智能发展方向 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 。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 。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等同时也应看到 ,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 。自然语言处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例 ,经过人工智能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 , 许多产品已经进人了众多领域 。智能信息检索技术在 Internet技术的影响下 , 近年来迅猛发展 , 已经成为了人工智能的一个独立研究分支 。 基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。 人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。 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。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。4. 展望 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。致谢 转眼间，一年级上学期的研究生生活即将结束，在求学和论文写作过程中，许多老师和同学给予我很大地帮助，在此，我要向他们表示诚挚地谢意! 衷心感谢我的老师吴斌教授，我的导师陈翰林教授，是他们为我打开了学术研究的大门，带我走进了科技的领域，这学年来我每一个进步无不凝聚着导师的心血。本文是在导师的悉心指导下完成的，在论文写作过程中，陈老师多次亲自指导，指点迷津。陈老师渊博的学识、严谨的治学态度、宽以待人的师表风范和孜孜不 倦的敬业作风使我受益匪浅。在此，谨向尊敬的陈老师表示诚挚的谢意!感谢信息学院全体老师，他们的启迪和教诲，让我成功的走到了今天。 非常感谢师兄弟姐妹们以及同窗们在论文资料收集过程中的学习生活中给予了我无私的帮助与关心! 衷心感澍一直默默关心、支持我学业的父母及家人! 最后，谨向曾经关心和支持我的师长和朋友们致以诚挚的谢意。参考文献1 赵玉鹏 , 刘则渊 情感 、机器 、认知 斯洛曼的人工智能哲学思想探析J自然辩证法通讯 , 2009年2 期:94一 98。2 杨状元 , 林建中 人工智能的现状及今后发展趋势展望J 科技信息 , 2009年4期 ：524一525。4 Conejo A J，Plazas M A，Espinola R,et a1Dayahead electricity price forecasting using the wavelet transform and ARIMA modes lJIEEE Trans Power System,2005，20(2)：103510425方利伟，张剑平基于实时专家系统的智能机器人设计与实现明中国教育信息化，2007，(8)：69706张剑平等人工智能课程研究M北京：人民教育出版社，2003:45-567李德毅，杜鹚不确定性人工智能M北京：国防工业出版社，2005:29-408LI Deyi，DU YiArtificial intelligence with uncertaintyMBoca Raton，USA：ChapmanHalICRC，2007:22-349LI Deyi，X1AO Liping，HAN Yanni，et a1Network thinking and network intelligenceJLecture Notes in Artificial Intelligence，2007，4845：36-5810李德毅，刘坤，孙岩，等涌现计算：从无序掌声到有序掌声的虚拟现实J中国科学E辑：技术科学，2007，37(10)：1248-125711Robin RMurphy人工智能机器入学导论【M】北京：电子工业出版社，2004:78-8312 Graham N人工智能使机器“思维”fMl北京：机械工业出版社，1985:56-6013徐明昆从计算机下棋谈起人工智能浅谈【M】西安：西安交通大学出版社，1985:45-5614SQANQ Review Investigation Report：Computing and Information SystemsDBOLhttp：wwwsqaorguksqa28139html15MARLAN PETRE and BLAINE PRICEUsillg Robotics to MotivateBack DoorLearningJEducation and Information Technologies，2004，9(2)：1471S8。16Wisconsin Department of Public InstructionWisconsins Model Academic Standards for Information and Technology LiteracyDBOLhttp：wwwdpistatewiusdpistandardspdfinfotechpdf：17Chesterfield County Public SchoolsHigh School Course Offerings Guide-Elective Offerings and DescriptionsDBOLhttp：homerchesterfieldk12vaushscourseshmalel_istcfm18Liebowitz J.Knowledge management and its link to artificial intelligence. 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