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        計算機人工智能發(fā)展分析

        2015-10-21 19:41:30黃天翼
        關(guān)鍵詞:人工智能應(yīng)用發(fā)展

        黃天翼

        【摘要】在1956年人工智能的概念被提出,它是由多個學科相互檢查滲透的結(jié)果。從人工智能首次提出到如今經(jīng)過半個世紀的發(fā)展已經(jīng)取得了很大的成果,并分為了符號主義學派、行為主義學派、聯(lián)結(jié)主義學派三大主要派系。本文介紹了人工智能的概念、人工智能的發(fā)展、應(yīng)用領(lǐng)域以及發(fā)展的前景,希望可以帶給讀者啟示。

        【關(guān)鍵詞】人工智能;發(fā)展;應(yīng)用

        在電子計算機問世以來,科學技術(shù)不斷發(fā)展進步,在此基礎(chǔ)上人工智能得到了發(fā)展,并逐漸應(yīng)用到了各個領(lǐng)域,給人類的生產(chǎn)生活帶來了很大的影響。隨著研究的進一步深入,人工智能定會得到更大的發(fā)展,給人類的生活提供便利,為人類更好的服務(wù)。

        1.人工智能的概念

        1956年在Dartmouth年會上人工智能這個詞第一次被提出來。在這個概念被提出之后,相關(guān)的研究人員不斷進行研究,使人工智能的的理論得到進一步的發(fā)展,使這個詞所包含的內(nèi)容也更加豐富。計算機人工智能這一門學科挑戰(zhàn)性極強,要求相關(guān)的工作人員不僅需要熟練的掌握計算機技術(shù),還要求對心理學和哲學有一定的了解。人工智能作為一門新發(fā)展起來的學科包含的內(nèi)容豐富,且包含多種領(lǐng)域,例如機器學習、計算機視覺等,然而它們的目標是一致的,即通過利用機器來完成一些較為復雜的人類工作。隨著時代的發(fā)展,復雜工作的定義是不同的。目前主要是依靠計算機來實現(xiàn)對人工智能技術(shù)的研究并且實現(xiàn)人工智能技術(shù)應(yīng)用,所以人工智能的發(fā)展離不開計算機科學技術(shù)的進步。所以人工智能包含了計算機科學,同時還包括信息論、自動控制、仿生學、心理學等多門學科。目前人工智能研究所包含的內(nèi)容有:自動推理和搜索方法、自動程序設(shè)計、計算機視覺、自然語言理解等內(nèi)容。

        2.計算機人工智能的發(fā)展

        2.1計算機人工智能的發(fā)展歷程

        到21世紀,計算機人工智能已經(jīng)經(jīng)過了半個世紀的發(fā)展,并取得了驕人的成績,縱觀其發(fā)展道路,歷經(jīng)艱難。我們可以將人工智能發(fā)展的歷程分為五個階段。雖然人工智能這個詞在1956年被提出,然而在1956年之前已經(jīng)有了一定的發(fā)展,所以在1956年之前是人工智能的第一階段,是發(fā)展的萌芽期。1956年人工智能這個詞的提出代表著它的誕生。然而從1967年到八十年代初期,人工智能的發(fā)展進入了低谷期,在這一段時間內(nèi),人工智能并沒有取得大的進步,因為在這以前人工智能取得了較大的成果,一些研究人員沉醉在這些成果的喜悅中,而沒有正確的認識在人工智能發(fā)展的道路中的困難,大大減慢了前進的速度,造成人工智能的發(fā)展止步不前,并且沒有研究出新的重要理論,令人欣慰的是研究人工智能的工作人員仍在繼續(xù)努力。從八十年代中期到九十年代初,第五代計算機問世,科學技術(shù)取得了很大的發(fā)展,這些都為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了很好的條件,所以在這一時期人工智能取得了很大的發(fā)展,可以說這一時期是其發(fā)展的第二個高潮期。人工智能不斷的發(fā)展,并逐漸應(yīng)用到了市場中,在市場應(yīng)用中取得了很好的成績,使人們對人工智能的未來充滿了希望。從這一時期之后到如今是人工智能發(fā)展的第五階段,即在九十年代到如今人工智能平穩(wěn)的發(fā)展。從九十年代開始互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅猛,在此基礎(chǔ)上人工智能不再是個體人工智能,而是逐漸向網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中分布人工智能轉(zhuǎn)換,人類生活中的人工智能隨處可見。

        2.2計算機人工智能發(fā)展中形成的主要學派

        在人工智能不斷的發(fā)展過程中,符號主義學派、行為主義學派、聯(lián)結(jié)主義學派是形成的三大學派,這三個學派立足于不同的角度對人工智能進行研究,共同保證人工智能的快速發(fā)展。

        物理符號系統(tǒng)及有限合理性原理是符號主義學派的理論基礎(chǔ),符號主義學派認為人類認知物體的單元是符號,所以認知事物的過程就是計算符號并進行推理的過程。因此符號主義學派是從推理、翻譯、數(shù)學問題證明、專家系統(tǒng)和知識工程等方面來促進人工智能的不斷發(fā)展。

        行為主義學派與符號主義學派不同,該學派認為在人工智能的發(fā)展是由感知和行動決定,而不需要邏輯知識和推理。此外行為學派還認為人的本質(zhì)能力包括行為、感知、維持生命以及自我繁殖,人類的人類智能行為與現(xiàn)實環(huán)境完成交互,因此要想實現(xiàn)人工智能就應(yīng)與人類智能相同,靠的是逐步的進化,而不是依靠推理,因此行為主義學派又叫進化主義或控制論學派。盡管行為主義學派還沒有形成完善的理論體系,但該學派對人工智能的認識獨特,對人類控制行為的研究對人工智能的發(fā)展有很大的促進作用。

        聯(lián)結(jié)主義學派就是仿生學派,該學派從仿生學著手,他們認為神經(jīng)元是認知的基本單元,而不是符號,認知過程是通過大量的神經(jīng)元聯(lián)結(jié)完成的,通過對人類智能進行解密從而實現(xiàn)真正的人工智能,而要想解密人類智能則要對大腦結(jié)構(gòu)和大腦處理信息的過程進行研究,因為大腦結(jié)構(gòu)是完成所有智能活動的基礎(chǔ)。

        3.計算機人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

        3.1路徑查找和路徑規(guī)劃

        通常情況下在路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中是可以使用特有的技術(shù)的,在這些技術(shù)中既有靈巧的,又有用蠻力解決的,有時會產(chǎn)生令人驚訝的結(jié)果。在現(xiàn)實世界中使用人工智能技術(shù)時可能需要克服許多困難,其中規(guī)模和復雜度最讓人煩惱,然而這些問題在人類看來卻是非常簡單的。前幾年快速、高效、充分理解的查找方法是人工智能研究的主要問題,計算機能力有限是使工作人員不斷研究人工智能的強大動力。

        3.2規(guī)則和專家系統(tǒng)

        如今人工智能開始將器官或機構(gòu)記憶用知識庫來代替,而在人類診斷和經(jīng)驗分析中專家系統(tǒng)和以規(guī)則為基礎(chǔ)的決策系統(tǒng)起主導作用。它是在知識庫中找到問題的答案,尋找與之相關(guān)聯(lián)的地方,并提取相應(yīng)的模式。專家系統(tǒng)用處很廣泛,可以將其用在游戲中,成為游戲的一個特色。例如用于戰(zhàn)略游戲中,玩家可以先訓練一方的士兵軍團,使其能夠?qū)δ撤N類型的敵人進行攻擊和抵御,然后玩家再訓練敵人軍隊,讓他們抵御對方的進攻,如此反復進行。實際上士兵的進攻和防御都在一個數(shù)據(jù)庫中,當出現(xiàn)了特定的環(huán)境時,就需要采取相應(yīng)的措施來抵抗,這些都是通過軟件來實現(xiàn)的,通過在專家系統(tǒng)中查找來抵御敵人。

        4.計算機人工智能的發(fā)展前景

        在人工智能的發(fā)展中人們最關(guān)心的莫過于人工智能是否能夠在智力水平上超過人類,最終與人類為敵。大部分科學家認為人工智能在智力上超過人類是有可能發(fā)生的,因為人工智能的大腦與人的大腦相比有一定的優(yōu)勢,但是對于是否會與人類為敵這一問題大部分科學家認為不可能發(fā)生。IBM的霍恩認為即便電腦在粗略運算上可能會超過人類,但它也有自己的缺陷,要想具備人類所有人類精細特征是不可能的,這是因為人類自身對自己大腦的一些微妙能力并沒有研究透徹,所以不能創(chuàng)造出類似的模仿軟件。而庫爾維茲的觀點是人類在研究人工智能的同時會注意提高相應(yīng)的人工智能引導與管理能力,這樣就會永遠走在人工智能前面,控制權(quán)依舊掌握在人類手中,所以不會發(fā)生與人類為敵的問題。

        5.小結(jié)

        人工智能的研究中充滿了挑戰(zhàn),但經(jīng)過我國科研人員的不懈努力,我國的的人工智能水平得到了很大的提高。然而在發(fā)展的過程中仍存在一些障礙,因此應(yīng)加大對人工智能的研究力度,培養(yǎng)這一方面的人才,使我國的人工智能水平得到提高,真正為我們的生活服務(wù)。

        【參考文獻】

        [1] 姚剛.計算機人工智能算法研究新進展[J].科技創(chuàng)新導報,2012,17(24):52-53.

        [2] 朱海龍.淺談人工智能啟發(fā)式搜索策略的研究[J].電子設(shè)計工程,2013,10(16):85-86.

        [3] 姜志淵.論計算機人工智能在統(tǒng)計行業(yè)分類編碼中的實現(xiàn)[J].統(tǒng)計科學與實踐,2014,2(8):156-158.

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