張遠望

【摘 要】隨著社會的不斷發(fā)展，人工智能，正在逐步走入人們的生活，大多數(shù)人對人工智能的認識，都是從美國好萊塢大片中獲得的，對于人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀并不了解。本篇文章向大家介紹了人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，和人工智能的研究領域。深入淺出的讓不熟悉人工智能的人對人工智能有一個大概地了解。

【關鍵詞】人工智能 人工智能發(fā)展 AI

在沒有接觸人工智能以前，對于人工智能的了解都是從美國的好萊塢大片當中，像《鋼鐵俠》、《超能陸戰(zhàn)隊》等。但是現(xiàn)實中的人工智能并不像電影中的那樣，在現(xiàn)實中，也許你會覺得，人工智能怎么會那么蠢，那么笨。是的，像電影中那樣機器人具有比人類更高的智慧，甚至會滅絕人類的事情，至少在可見的未來是不可能發(fā)生的。

1 人工智能一詞的由來

人工智能，這個詞的產(chǎn)生，是在1956年，在美國達特茅斯大學的討論會上，人們討論應該如何定義機器可以自我感知，自我學習的這種能力，后來經(jīng)麥卡錫教授提議科學家們正式將機器的這種能力命名為人工智能，人工智能這個名詞由此產(chǎn)生。人工智能是當前最前沿的學術領域，目前科學家們對于人工智能的研究還處于初級階段，遠沒有達到人們想象中的人工智能。經(jīng)濟學家預測人工智能將是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新增長點。是20世紀與空間技術，原子能技術并列的第三大科技成就。現(xiàn)在科學家們正在逐漸的將人工智能應用于我們的生活之中，許多的大公司都在做這樣的嘗試，如：

（1）谷歌的自動駕駛汽車，也就是無人駕駛汽車，谷歌一直在秘密的研究這項計劃，直到谷歌將這項計劃公布于眾時，谷歌無人駕駛汽車，已經(jīng)安全駕駛了22萬公里，相當于繞赤道5圈，谷歌還設想，通過汽車與汽車之間的互聯(lián)，實時共享路況信息來實現(xiàn)無人駕駛，谷歌現(xiàn)在還在為無人駕駛汽車增加更多新的功能，要想使谷歌無人駕駛汽車能夠正式的應用于人們的生活之中，可能至少還需要8年的時間。

（2）Google大腦，是一種人造的 “神經(jīng)網(wǎng)絡”，它將1.6萬臺計算機的處理器相連接，建造出了全球為數(shù)不多的最大中樞網(wǎng)絡系統(tǒng)。它能夠自主學習，自主決定關注數(shù)據(jù)的哪部分特征和哪些模式，能夠識別聲音和圖形。Google大腦的技術目前正應用于iphone手機開發(fā)，谷歌無人駕駛汽車，谷歌眼鏡，人臉識別等領域。

（3）微軟小冰，是一種能夠讓機器學習人的溝通方式，讓機器與人可以自然交流的技術。它通過大數(shù)據(jù)、云計算、自然語義分析、機器學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡等技術，讓微軟小冰可以學習人類的交流方式，包括語音、手勢、表情、觸摸等。另一方面，通過微軟小冰技術，科學家們可以讓機器更加容易理解人的思想和意圖，讓機器產(chǎn)生一種基于數(shù)據(jù)相關性的基本智能。

（4）日本的智能機器主持人，是由日本石黑浩實驗室研制的，石黑浩在仿制人領域，是一位非常有影響力的科學家，仿制人的目的是讓機器人更具有人性，它將認知科學、心理學、神經(jīng)科學、社會學等學科結合在一起使機器人更加像真人一樣。日本的智能機器主持人，是一種仿制人，她的骨骼由金屬制成，皮膚由硅膠制成，帶上假發(fā)并且化妝以后幾乎和真人無異，不僅外形酷似人類，而且說話自然、連貫甚至還有些幽默，上半身還可以靈活的動作，真是可以以假亂真。

（5）計算機通過“圖靈”測試，“圖靈”測試是由英國數(shù)學家、邏輯學家，被視為計算機科學之父的阿蘭·麥席森·圖靈于1950年提出的，他設想如果電腦能在5分鐘內回答由人類測試者提出的一系列問題，且其超過30%的回答讓測試者誤認為是人類所答，則電腦通過測試。圖靈測試的目的是為了測試機器是否具備了人類的智能，圖靈認為機器是可以具有人類的智能的，即假設有一臺電腦，其運算速度非?？臁⒂洃浫萘亢瓦壿媶卧臄?shù)目也超過了人腦，而且還為這臺電腦編寫了許多智能化的程序，并提供了合適種類的大量數(shù)據(jù)，那么，就可以說這臺機器具有思維能力了。

（6）百度計劃推出“神燈”搜索，通過在手機上下載百度的APP，再在手機上安裝“神燈”搜索的配件，當啟動“神燈”搜索的時候，會在手機的上方出現(xiàn)一個全息的投影，人可以與全息投影實時進行互動交流。

2 人工智能的研究領域

以上是人工智能在現(xiàn)階段水平上的一些社會實踐。既然人工智能是未來科技的發(fā)展方向，那么我們這些門外漢想要學習人工智能需要學習哪些知識呢？在美國，人工智能教學的核心課程以美國計算機類專業(yè)的核心課程為例，美國計算機類專業(yè)最核心的課程是system和AI。system和AI主要研究以下人工智能研究的基本內容：

知識表示：將人類知識形式化或者模型化。機器感知：使計算機具有類似于人的感知能力。以機器視覺與機器聽覺為主。機器思維：對感知到的外部信息及機器內部的各種工作信息進行有目的的處理。機器學習：使計算機具有類似人類的學習能力，自動獲取知識。機器行為：計算機的表達能力，即“說”，“寫”，“畫”等能力。

3 人工智能的教學內容

人工智能概述：基本概念，研究領域，以開闊學生的視野，使學生對人工智能有全面的了解。知識表示：一階謂詞邏輯，產(chǎn)生式，框架等。確定性推理：魯濱遜歸結原理，利用歸結原理證明定理和求解問題的方法。不確定性推理：實用的可信度方法，證據(jù)理論，模糊推理。搜索求解：狀態(tài)空間知識表示，寬度優(yōu)先，深度優(yōu)先，A*搜索。進化計算：進化算法，是一個算法簇，包括遺傳算法，遺傳規(guī)劃，進化策略，進化規(guī)劃以及差分進化，量子進化等。遺傳算法是基礎。群智能算法：受動物群體智能啟發(fā)的算法稱為群智能算法，包括粒子群優(yōu)先算法，螞蟻算法等。專家系統(tǒng)：概念、工作原理、建立方法、典型的專家系統(tǒng)實例以及開發(fā)工具。機器學習：機器學習的概念和方法，以及知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡：BP學習算法，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡，在軟測量，聯(lián)想記憶與優(yōu)化求解中的應用。智能體與多智能體：多智能體系統(tǒng)的通信，協(xié)調，協(xié)作與協(xié)商方法。自然與語言理解：計算機理解，處理自然語言的基本方法，包括機器翻譯和語音識別。對于人工智能的研究，目前人類還處于一個比較初級的階段，人工智能還是一個比較前沿的學科，但是我相信在不久的將來，人工智能必將服務于我們的生活，稱為我們生活中的一位司空見慣的好幫手。