关于人工智能的文献

1、关于人工智能的文献人工智能的历史并不久远，关于人工智能的文献有哪些呢？。下面是为你整理的关于人工智能的文献，供大家阅览！人工智能的形成及其发展现状分析摘要：人工智能的历史并不久远，故将从人工智能的出现、形成、 发展现状及前景几个方面对其进行分析，总结其发展过程中所出现的 问题，以及发展现状中的不足之处，分析其今后的发展方向。关键词：人工智能，发展过程，现状分析，前景。1 .引言人工智能最早是在1936年被英国的科学家图灵提出，并不为多 数人所认知。当时，他编写了一个下象棋的程序，这就是最早期的人 工智能的应用。也有著名的“图灵测试”，这也是最初判断是否是人 工智能的方案，因此，图灵被尊称为“人

2、工智能之父”。人工智能从产 生到发展经历了一个起伏跌宕的过程，直到目前为止，人工智能的应用技术也不是很成熟，而且存在相当的缺陷。通过搜集的资料，将详 细的介绍人工智能这个领域的具体情况，剖析其面临的挑战和未来的 前景。2 .人工智能的发展历程1.1956年前的孕育期(1)从公元前伟大的哲学家亚里斯多德(Aristotle)到16世纪英 i国哲学家培根(F. Bacon),他们提出的形式逻辑的三段论、归纳法以 及“知识就是力量”的警句，都对人类思维过程的研究产生了重要影 响。(2)17世纪德国数学家莱布尼兹(G.Leibniz)提出了万能符号和 推理计算思想，为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，播

3、下了现代机器思维设计思想的种子。而19世纪的英国逻辑学家布尔(G. Boole) 创立的布尔代数，实现了用符号语言描述人类思维活动的基本推理法 则。(3) 20世纪30年代迅速发展的数学逻辑和关于计算的新思想， 使人们在计算机出现之前，就建立了计算与智能关系的概念。 被誉为 人工智能之父的英国天才的数学家图灵(A. Tur-ing)在1936年提出 了一种理想计算机的数学模型，即图灵机之后，1946年就由美国数学 家莫克利(J. Mauchly)和埃柯特(J. Echert)研制出了世界上第一台数 字计算机，它为人工智能的研究奠定了不可缺少的物质基础。1950年图灵又发表了 “计算机与智能”的

4、论文，提出了著名的“图灵测试”， 形象地指出什么是人工智能以及机器具有智能的标准，对人工智能的 发展产生了极其深远的影响。(4) 1934年美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch) 和匹兹 (W. Pitts )建立了第一个神经网络模型，为以后的人工神经网络研究 奠定了基础。2. 1956年至1969年的诞生发育期(1)1956年夏季，麻省理工学院(MIT)的麦卡锡(J.McCarthy)、明斯基(M. Minshy)、塞尔夫里奇 (O. Selfridge)与索罗门夫(R. Solomonff) 、 IBM 的洛切斯特(N. Lochester)、莫尔(T. More)与塞缪尔(

5、A. Samuel)、 贝尔实验室的香农(C. Shannon)、卡内基-梅隆大学(CMU)的纽厄尔 (A. Newell)与西蒙(H. Simon)等10人在美国的达特茅斯大学 (Dartmouth)举办了一个长达两个月的关于机器智能的研讨会，会上 统一使用了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语，用它来代表 有关机器智能这一研究方向，这标志了人工智能学科的正式诞生。(2)1956 年至1969年间，塞缪尔研制了能自学习的跳棋程 序.1959年它击败了塞缪尔本人，1969年又击败了一个州的冠军(3) 1956年至1965年间，纽厄尔和西蒙研制的“逻辑理论家” 的程

6、序，证明了 “数学原理”中的 38个定理；1958年美籍华人数理学家王浩在计算机上仅用5分钟就证明了“数学原理”中的有关命题演算的全部 220条定理；1960年纽厄尔和西蒙在心理学实验的基础上研制成了一种不依 赖具体领域的通用问题求解程序 GPS(General Problem Solver),可 以求解11种不同类型的问题；1965年鲁滨逊(J.Robinson )提出了消解原理，为定理的机器证 明做出了突破性的贡献。(4) 1956 年至1968年间，斯坦福大学的费根鲍姆(G . Feigenbaum )教授首先开展了专家系统的研究，他们研究成功的 DENDRAL专家系统能根据质谱仪的实验

7、，通过分析推理决定化合物 的分子结构，其能力相当于化学专家的水平。(5)1969年国际人工智能联合会议(international Conferences On Artificial Intelligence) 成立，它标志着人工智能这门新兴学科得 到了世界范围的公认。3. 1970年以后的起伏发展期20世纪70年代，人工智能进入发展期，许多国家都相继开展了 这门新兴学科的研究工作。60年代一连串的胜利，使人工智能的学 者们兴高采烈，也使公众对人工智能提出了更高的期望， 但是事情发 展远非如此。塞缪尔的下棋程序当了州级冠军之后，与世界冠军对弈时就从没有赢过。最有希望出实质性成果的自然语言翻译也

8、问题不 断，人们原以为只要用一部双向字典和一些语法知识就可能解决自然 语言的互译问题，结果发现机器翻译闹出了不少笑话。以至于有人挖苦说，美国花了 2000万美元为机器翻译建立了一 块墓碑。被公认为有“重大突破”的消解法，也因其局限性不能适应 现实世界诸多问题，在神经网络、机器学习研究方面也遇到了种种困 难。舆论的谴责，经费的缺乏，使人工智能研究一时陷入了困境。3 .人工智能的现状分析及发展前景(一)现状分析人工智能的理论现状为分而治之(主要有三个方面，即结构主义, 功能主义，行为主义)。人们的对事物本质认识论存在差异性，从事 物的不同方面模拟智能系统，使得人工智能从其产生，到现在，不论 是对其

9、认知，或是研究，都存在一种“盲人摸象”的错误认识。结构、功能、行为是智能系统的基本属性，最能揭示系统本质的应当是“工 作机制”，亦可称之为机制主义。所谓的机制主义即是在给定的问题- 环境-工具的前提下，提取相关信息，并在此基础上将信息转换为知 识。主要有三个阶段：首先是从本体论信息到认识论信息（信息的获取），然后是从认识论信息到知识，而最后一阶段是智能策略。其结 构流程图如下：这个图简明的说明了 “机制主义”的具体构成，以及所包含的内 容。然而，尽管如此，人工智能在现阶段任然有很大的局限性，这 主要表现在五个大的方面：1 .认识论的局限性。人们对于思维的过程的认识是比较片面的， 觉得思维过程可

10、以通过物理符号的运算模拟出来，而一些形象思维或 者抽象思维的程式是无法被简单物化的。2 .智能化方法与途径方面的局限性。从机械角度出发，主要分为 结构派和功能派。结构派从研究人的大脑神经结构出发， 企图模拟人 的神经网络，殊不知人的神经元数量众多，这也使得结构派的智能化 道路显得任重道远；功能派从研究思维的活动和智能行为的心理学特 性出发，但是根本思维还是符号主义，理论模型仍是图灵机模型。3 .数学基础的局限性。人工智能最基本的还是计算问题，这就涉 及到近代数学的现状。近代数学具有封闭性，线性，结构不变性，收 敛性以及精确性，而人工智能所要求的却恰好相反，它所需要的是进 行非结构化的、非线性、

11、模糊发散的计算，以满足智能化的需求。4 .计算机模型的局限性。主要表现在四个方面：1）问题表示的方法的局限性。2）需要对问题本身抽象出一个数学意义上的精确地解析式。3）需要针对问题设计算法。4）求解的结果的唯一性。5）图灵计算机模型下的问题一般都是可递归的问题。6）很多时候，要实现真正的人工智能，我们要求的是满意解而非 是精确解，而这时以图灵模型为原型的计算机模型所做不到的。5 .形式演绎理论方面的局限性6 .实现技术方面的局限性。知识表示、推理、环境与工具等都存 在较大的局限性，限制其发展。毕竟人脑和机器是有很大的区别的，人脑胜于计算机的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维

12、 ，能从知识中抽 取出性质不同、更高层次的核心知识，能从多方面地把握信息，因此 在解决问题时,大大减少了对每一种可能组合的解决问题方案的探 索，甚至在很多情况下，根本无须探索各种可能的组合，就直接想出 办法，找到答案。这样，就避免了组合爆炸。计算机虽能进行调整，进 行有限的自组织，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能。由此，决 定了计算机不能进行学习、思维、创造。在计算机领域 ，机器人仍然 是机器，并不具有生命，但是克隆技术、转基因技术等的巨大突破却 可能使人们设计创造出具有生命、甚至具有智能的东西。（二）发展前景对于已解决或者即将解决的智能问题，通过对计算机的功能程序 和它们之间的关系的深入研究中，或许我们可以找到一条发展人工智 能的新途径。使用计算机解题，都必须通过汇编语言编写一些程序， 将要求解的问题和算法转换成机器语言，即“ 0”、“1”代二进制机 器指令，方可进行。因此用通用的指令集，即代表了计算机解决问题