人工智能调查报告

1、关于工智的调报告0目前 言一、人工智能的定义.二、人工智能的研究发展阶段.3三、人工智能的研究方法.4四、人工智能在人类生活中的应用.5五、人工智能发展的利.六、人工智能发展的弊.七、人工智能的影响.八、人工智能的研究热点.7九、人工智能的研究价值.8十、展望人工智.总 结1前言通过这段时间对人工智能的调查、研究习我对人工智能有了更深的认识。我理解 的人工智能就是对人的意识思的信息过程的模拟人工智能不是人的智能但能像人那 样思考、也可能超过人的智能。人工智能是计算机学科的一个分支世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之 一（空间技术、能源技术、人工智能也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程

2、、 纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发,在多学科领域都 获得了广泛应用得丰硕的成,人工智能已逐步成为一个独立的分,无论在理论和 实践上都已自成一个系统.人工能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩 大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能在计算机领域内,得到愈加广泛的重视在机器,经济政治决策制系 统仿系统中得到应用智是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行(如 学习推、思考、规划的科主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能 的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。2一、人工智的定义人工智能的定义可以分为两部分，

3、即“人工”和“智”比较好理解，争议性 也不大时们会要考虑什么人力所能及制造的者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。但总的来说统”就是通常意义下的人工系统关于什么是“智能 ，就题多多了。这涉及到其它诸如意识 (CONSCIOUSNESS我 (SELF维MIND括无意识的思维UNCONSCIOUS_MIND等题。人唯一了解的 智能是人本身的智能，这是普遍认同的观.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以就很难定义什么“人工制“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

4、究课题。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、 规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算 机能实现更高层次的应用.著名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:“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 用知识的科学一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为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这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基 本内容即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是究如何

5、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.二、人工智的研究发展段一）一段50 年代工能兴和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 求解序LISP 表理语言等。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.这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重 要性.二）二段60 年代到 70 年，专系出,人智研出新潮 DENDRAL 化质谱分析系统、 MYCIN 疾病断和治疗系统、 PROSPECTIOR 探系统、Hearsay 语音解系统等专系统的研究和开,将人工智能引向了实用化并且,1969 年

6、成立了国际人工智能联合会议第三阶:80 年代，随着第五代计算机的研,人工智能得 到了很大发展本 年始第五代计算机研制计划知识信息处理计算机系统 KIPS目是使逻辑推理达数值运算那么快。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.三）三段80 年代，经络速展 年美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,经网络迅速发展起来。（）四段90 年代人智出新研高由于网络技术特别是国际互连网的技术发展智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仅研究基于同一目标的分布式问题求解且研究 多个智能主体的多目标问题求解，将人

7、工智能更面向实用。另外，由于 Hopfield 多层神经3网络模型的提出人神经网研究与应用出现了欣欣向荣的景象工智能已深入到社 会生活的各个领.三、人工智的研究方法如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究多题上研究者都存在争论中 个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智?或者像鸟类生物 学对于航空工程一样 ,人类生物对于人工智能研究是没有关系的 ?智能为能否用简单的 原则(如逻辑或优化）来描述？是必须解决大量完全无关的问题？智能是否可以使用高级符号表达 , 如和想法？还是需要“子符号”的处理？ JOHN HAUGELAND 提了 （色的老式人工智能,也提议人工智能应归类为

8、 SYNTHETIC INTELLIGENCE，个概念后来被某些非 GOFAI 研究者采纳。一)脑拟主条目：控制论和计算神经科学20 世 年到 50 年，许多研究者探索神经病,信息理论及控制论之间的联. 其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如 W。 WALTER 的 TURTLES 和 JOHNS HOPKINS BEAST研者还经在普林斯顿大学和英国的 RATIO CLUB 举技术协会会议。 直到 1960 大分人已经放弃这方法，尽管在 80 年再次提出这些原.（)号理主条目：GOFAI当 20 世纪 50 年,数字计算机制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号 处理研主要集中在

9、卡内基梅大学坦福大学和麻省理工学院而各自有独立的研究 风格。 HAUGELAND 称这些法为 GOFAI(色的老式人工智能 年代符号方法在 小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次 要60 年代的研究者确信符方法最终可以成功创造强人工智能的机器时也是他 们的目标。认知模拟经济学家赫伯特蒙艾伦厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式 化同他们为人工智能的基本原理打下基如认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研 究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序法一直在卡内基梅隆 大学沿袭下来并 80 年于 SOAR 发展到高峰。基于逻辑不像艾伦纽厄尔和赫伯特

10、蒙，JOHN MCCARTHY 认机器不要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的 本质，不管人们是否使用同样的算.在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决 多种问题，包括知识表示,智能划和机器学.致力于逻辑方法的还有爱丁堡大,而促成 欧洲的其他地方开发编程语言 PROLOG 和辑编程科学坦大学的研究者 （ 马文闵基和西摩尔派特发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题要 专门的方案 他主张不存在简单和通用原理 ( 如逻辑）能够达到所有的智能行为。 ROGER SCHANK 描述们的“反逻辑”法SCRUFFY识知识库 (如 LENAT 的 ） 是SCRUFFYAI 的例子为们必须

11、人工一次编写一个复杂的概念于知识大约在 年出现大容量内存计算机研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件“识 革命促专家系统的开发与计是第一个成功的人工智能软件形式革同时 让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知（）符法80 年符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知4过程特是感知机人，机学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特 定的人工智能问题。自下而上，接口 AGENT，入环境（机器人主义，新式 AI 机器领域相关的研 究者如 RODNEY 否定符人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问. 他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点 ,

12、时提出了在人工智能中使用控制理论 .这 与认知科学领域中的表征感知论点是一致:更高的智能需要个体的表征（如移动，感知和 形象）计智能 80 年代 DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主.这和其他的 子符号方法如糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。（）计法90 年，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真 正的科学方法即这些方法的结是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。 共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学 ,经或运筹学 J. RUSSELL 和 PETER 指这些进步不于“革命”和NEATS 的成功人批评这些技术太专注

13、于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。（）成法智能 AGENT 范智能 AGENT 是一会感知环境并作出行动以达致目标的系统单的 智能 AGENT 是那些可以解决特定题的程序杂 AGENT 包人类和人类组公司 这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方 法解特定问题的 AGENT 可使用任何可行的方法一些 AGENT 用号方法和逻辑方 法一些是子符号神经网络或他新的方法 .范式时也给研究者提供一个与其他领域沟 通的共同语-如决策论和经济学（也使用 BSTRACT AGENTS 概念 年代智能 AGENT 范式被广泛接受AGENT 体系结和认知体系结构

14、研究者设计出一些系统来处理多 ANGENT 系统中智能 AGENT 之的相互作用系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能 系统 ，对这种系统的研究则人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI 和高级别的传统符号 AI 提桥梁时放宽了规划和世界建模的时间 BROOKS 的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE 是一个早期的分级系统计划。四、人工智在人类生活的应用目前人工智能应用人工智能是在计算机科学制论、信息论、心理学学等多种 学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科要研究用机（主要是计算机来模 仿和实现人类的智能行为 ,经几十年的发展，人工智能应用在不少领域得

15、到发展。日前 “AI+已经成为公式，发展至今下面是人工智能应用最多的几大场景。（）居智能家居主要是基于物联网技通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整 的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习,来 整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的,近两年随着智能语音技术 的发展，智能音箱成为一个爆发点。小米、天猫Rokid 等企纷纷推出自身的智能音, 不仅成功打开家居市,也为未更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智 能产品种类繁杂何打通这些品之间的沟通壁垒及建立安全可靠的智能家居服务环 境，是该行业下一步的发力点。（)售人工智能在零售领

16、域的应用已经十分广,无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人5仓无人等等都是的热门方向 .京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同 与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技,让业机器人可以 进行自主的判断和行为成种复杂的任务商品分拣输出库等环节实现自动化. 图普科技则将人工智能技术应用于客流统,过人脸识别客流统计功能可从性别、 年龄表、新老顾客、滞留时等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据 基础,帮助门店运营从匹配真实店客流的角度提升转换率。三）通智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产.ITS 应最广泛 的地区是日本其是美国、欧等地区

17、。目前，我国ITS 方面的应用主要是通过对交通 中的车辆流量行速度进行采和分析可对交通进行实施监控和调度效高通行 能力、简化交通管理、降低环境污染等。（）疗目前在垂直领域的图像算法和然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求场 上出现了众多技术服务商,例如供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别 医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医,统及处理医疗数据的 易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗病测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发 挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流,导企业与医院之间合 作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。五）育科大

18、讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别， 可以进行机器批改试卷识答等；通过语音识别可以纠正、改进发音机交互可以 进行在线答疑解惑等AI 和育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费 用高昂等问题从工具层面给师提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多 实质性的影响。（）流物流行业通过利用智能搜索、 理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、 仓储配装卸等流程上已经进了自动化改造能够基本实现无人操作比如利用大数据 对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部 分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁

19、、菜鸟争先研发无人车、无人,力 求抢占市场机会.（)防近些年来,中国安防监控行业发迅速监数量不断增在公共和个人场景监控 摄像头安装总数已经超过了 175 亿且部分一线城市频控已经实现了全覆盖。 不过,相对于国外而言，我国安监控领域仍然有很大成长空间。五、人工智发展的利目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效,工智能可以代替人类做大量 人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低能持续工作大的提 升工作效率约大量的成本,来的人工智能可能还会代替人类工作替类做家务， 帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗， 延长人类的寿命，让人类的生活变得越来

20、越美.6六、人工智发展的弊科技的发展是一把双刃剑车发明颠覆了传统的马车行业工能的发展同样也 将颠覆许多行业器代替了多人类的工作将导致大量的人口失业器的学习速度 远远快于人类阿法狗战胜李石引起人们的恐慌人说不怕阿尔法狗战胜李世石怕 的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一,机人变成像电影机械姬中有意识的 机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶时，人工智能面临着技术失控的危险金 曾发出警告面一个不确定的未先进的人工智能设备能够独立思考,并适应环境变 化它未来或将成为导致人类灭亡的终结者果真的有一天人工智能机器人变成了能 独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为,到人工智能对于人类

21、将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消.球将被人工智能统.七、人工智的影响(一)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科AI 带 来的帮助不言而喻。更重要的是AI 反过有助于人类最终认识自身智能的形成。（二）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效 也 促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于 AI 在技和工 程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（三）工智能对社会的影响 也为类文化生活提供了新的模式.现的游戏将逐步 发展为更高智能的交互式文化娱乐手段天戏中的人工智能应用已经深入到各大

22、游戏 制造商的开发中。八、人工智的研究热点（一)智接。能接口技术是研究如何使人们能够方便然地与计算机交流。为了 实现这一目标要计算机能够懂文字、听懂语言、说话表达至能够进行不同语言之 间的翻译而些功能的实现又赖于知识表示方法的研究此智能接口技术的研究既 有巨大的应用价值有基础的理论意.目,智能接口技术已经取得了显著成果字 别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。（二）数挖.据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际 应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根

23、强大的技术支柱： 数库、人工智能和数 理统计主研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模 型知表示方法发知识的护和再利用结构化和非结构化数据中的知识发现以及 网上数据挖掘等。（三）主及主体统主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状 态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立 地完成任务，而且可以和环境交互其他主体通信，通过规划达到目标主系统主要 研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为 ,最终实现问题求解 .多体 系统试图用主体来模拟人的理性行,要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智7能机械等领域前

24、对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论体体系 结构和组织、主体语言体间的协作和协调通和交互技术、多主体学习以及多主体 系统应用等方面。技术的发展总是超乎人们的想,准确地预测人工智能的未来是不可能 的是目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: 模 糊处理、并行化、神经网络和机器情感。九、人工智的研究价值繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的 如今算机不但能完成这种计算 ,而且 能够比人脑做得更快更准确因此当代人已不再把这种计算看作需要人类智能才能完 成的复杂任务”可复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能 这门科学的具体目标也自然随着时代的

25、变化而发展。它一方面不断获得新的进,另一方面 又转向更有意义、更加困难的目标。通常,“机器学习的数学基础是统计学”和“控制论包括其他非数 学学科这“机器学习“验依赖性很计算机需要不断从解决一类问题的经验 中获取知识学策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就 像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习人类除了会从经验中 学习之外，还会创造，即“跳跃型学习某些情形下被称为“灵或“顿悟。直 以来,计算机最难学会的就是“悟者严格一些来说计算机在学习和“实践”方面 难以学会“不依赖于量变的质变从一种“质”直接到另一种“质从一个“概 念直到另一个“概念因为如此这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实 践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。2013 年，帝金数据普数中心数研究员 。C 开了一种新的数据分析方法，该 方法导出了研究函数性质的新方法者发现，新数据分析方法给