宋靚冰

摘 要：人工智能自提出到興盛，短短半個世紀以來，一直都處于科技研究的前沿和創(chuàng)新熱點。人工智能已經(jīng)逐漸從科學(xué)家們的想象逐步走入了人們的工作生活當(dāng)中，人工智能相關(guān)的語音識別、圖像處理、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域也得到了蓬勃的發(fā)展。該文從人工智能的基本概念出發(fā)，探索及了解了人工智能領(lǐng)域的相關(guān)研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域，解讀了人工智能發(fā)展歷程中的大事件和大人物，立足于現(xiàn)狀，對于未來可能的發(fā)展方向和技術(shù)瓶頸進行了預(yù)測和總結(jié)。

關(guān)鍵詞：人工智能；人機交互；機器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是當(dāng)今科技發(fā)展中最具潛力的熱點問題之一，2016年初轟動世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關(guān)注和熱議。“人工智能”這個概念再次被推到了風(fēng)口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個背景下，我們深入探究人工智能及其相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，對于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究者們提供一些參考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術(shù)科學(xué)，是計算機科學(xué)技術(shù)的一個重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)的理論和技術(shù)方法的開發(fā)研究。主要通過研究及了解人類智能的本質(zhì)從而開發(fā)出能給出類似人類智能反饋的智能機器，計算機系統(tǒng)在理解目標方向之后所取得的最大化成果是計算機實現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個特定的技術(shù)，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識的高科技機器，包括了算法和其他應(yīng)用程序，處理的任務(wù)也遠遠超出了簡單計算，從學(xué)習(xí)感知規(guī)劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術(shù)、機器人設(shè)計、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實踐也使得應(yīng)用領(lǐng)域范圍大規(guī)模擴張，人工智能是人類智慧的結(jié)晶，未來也可能展現(xiàn)出超過人類的智能。

2 人機智能的研究方向

人工智能的科學(xué)研究通常涉及到數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認知科學(xué)、以及最重要的計算機科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，延伸出了以下幾個主要的研究方向：

2.1 邏輯推理與證明

早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學(xué)問題，邏輯推理是基礎(chǔ)也是研究時間最長最重點的領(lǐng)域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的實例進行推導(dǎo)并及時更新證明結(jié)論，演繹和直覺相結(jié)合，在推理和證明中實現(xiàn)部分智能。

2.2 問題求解

問題求解領(lǐng)域的一大重要應(yīng)用則是下棋程序的功能實現(xiàn)，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進行求解；而另一個實例則是數(shù)學(xué)方程的求解實現(xiàn)，分析各種公式符號的組合意義從而為科學(xué)研究者提供強有力的基礎(chǔ)保障。問題求解中所運用的搜索和規(guī)約也是人工智能領(lǐng)域中的兩大基本技術(shù)。

2.3 自然語言處理

自然語言處理也叫自然語言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計算機來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，并研究相關(guān)的理論方法和技術(shù)。NLP是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機器翻譯等等都是NLP的重要研究內(nèi)容，目前也都在人工智能領(lǐng)域獲得了突出的應(yīng)用成果。

2.4 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R和經(jīng)驗的智能計算機程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關(guān)技術(shù)，根據(jù)專家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進行判斷推理進一步?jīng)Q策，從而代替人類專家解決一部分該領(lǐng)域的特定問題。從知識表示技術(shù)的角度上看，專家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡(luò)語義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務(wù)類型及專家系統(tǒng)主要解決的問題類型的角度來看，專家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號數(shù)據(jù)的意義）、調(diào)試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預(yù)測型（根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測指定對象未來可能的結(jié)果）、維修型（針對特定故障制定并實施規(guī)劃方案）、設(shè)計型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標制定行動方案）等。

專家系統(tǒng)的建立包含以下幾個步驟：（1）初始專家知識庫的設(shè)計：包括問題、知識、概念、形式、規(guī)則等多個概念的籌建；（2）開發(fā)和試驗系統(tǒng)原型機；（3）改進與歸納專家知識庫等。

專家系統(tǒng)的實現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與人類專家提供的問題解決實例上，沒有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計算機科學(xué)快速發(fā)展的今天，專家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎(chǔ)研究，除了基于經(jīng)驗的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實際運用中，未來的專家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。

2.5 機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是指計算機自動獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實的過程，是計算機具有智能的基礎(chǔ)。計算機的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進展，也是人工智能初步實現(xiàn)的重要標志。機器學(xué)習(xí)除了在人工智能領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，對于探索人類智慧的奧秘以及學(xué)習(xí)方法和機理都有著重要意義，機器學(xué)習(xí)的時代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。

3 人工智能的應(yīng)用

人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個循序漸進的過程中，無論是功能場景還是機器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復(fù)雜，表達方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機器產(chǎn)品一定的人類智能從而有效地提升機器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環(huán)境及思維方式來設(shè)計出真正具有人類智能的高效人機系統(tǒng)。

3.1 人工智能在各個行業(yè)的應(yīng)用

人工智能已經(jīng)運用到人類生產(chǎn)生活的各個方面，主要包括以下幾點：（1）以智能汽車為代表的自動化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務(wù)機器人。（3）用于臨床支持和病人看護中的自動化智能設(shè)備及醫(yī)療器械。（4）智能教育輔導(dǎo)系統(tǒng)、線上學(xué)習(xí)和智能輔助學(xué)習(xí)設(shè)備的普及。（5）基于圖像處理和自然語言處理的各類音樂社交軟件及VR設(shè)備的興起給互聯(lián)網(wǎng)娛樂時代帶來的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領(lǐng)域的預(yù)測及防范。（7）大量重復(fù)機械的勞動逐漸由智能機器取代，人類承擔(dān)著更多的創(chuàng)新及實踐工作。

3.2 人工智能生活應(yīng)用實例

作為輔助人類生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機器人已經(jīng)快速走進了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構(gòu)建：目前的智能停留在自動控制領(lǐng)域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調(diào)等等；而未來，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習(xí)慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法改造你所居住的環(huán)境。最終實現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導(dǎo)航和定位實現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過激光測距、雷達感應(yīng)和照相等技術(shù)，配合復(fù)雜的計算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環(huán)境下自動完成發(fā)動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準確性在智能機器的幫助下其實更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準確性一直都是人們關(guān)注的焦點之一。谷歌翻譯負責(zé)人表示將在部分功能上嘗試使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如果能順利實施必將使得翻譯準確性的研究取得實質(zhì)性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯方式則將幫助計算機更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結(jié)果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。

4 人工智能的發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程不算很長，但發(fā)展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學(xué)科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了高潮和低谷時期。根據(jù)不同時期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個過程分為以下幾個階段：

（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數(shù)學(xué)家，1912—1954）首次發(fā)表于《計算機與智能》一文，即通過房間外的人和兩個房間內(nèi)的人和機器分別對話中，是否能區(qū)分人和機器從而判斷出機器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的DARTMOUTH學(xué)會于達特茅斯大學(xué)召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關(guān)于人工智能領(lǐng)域的研討會，見證了人工智能學(xué)科研究的開端。

（3）1960年以來，生物進化領(lǐng)域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計算智能由Bezdek提出，計算智能對于生物進化學(xué)的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算等多學(xué)科集合與交叉。

（4）上世紀90年代開始，專家系統(tǒng)逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專家系統(tǒng)將是未來使用的主要趨勢。

（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于自動控制的實施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運籌學(xué)理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導(dǎo)了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。

（6）從1956年AI概念的正式提出以來，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進步在一代代科學(xué)工作者的不斷努力下逐漸設(shè)計落實，人工智能已經(jīng)從科學(xué)研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當(dāng)下最具潛力的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。

5 人工智能的未來與發(fā)展趨勢

從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問世則得到了人們的普遍關(guān)注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和興盛。人工智能領(lǐng)域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學(xué)科的發(fā)展歷程及應(yīng)用領(lǐng)域，我們大致可以推測出關(guān)于未來人工智能的一些方向：（1）機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)下更聰明更多樣性更具智能的機器系統(tǒng)。（2）自然語言處理應(yīng)用中更自然的人機互動交流。（3）機器學(xué)習(xí)時代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機構(gòu)對于人工智能先進技術(shù)更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡稱ASI）時代下AI是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。

6 結(jié)語

在短短60年的時間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個世界、幫助我們搜尋信息應(yīng)對各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強大的同時，有機遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時代的真正實現(xiàn)還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認知的智能、是否會出現(xiàn)違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內(nèi)需要研究的重要課題。

參考文獻

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