文｜志剛

計(jì)算機(jī)與智能

通常我們用計(jì)算機(jī)，不僅要告訴計(jì)算機(jī)，要做什么，還必須詳細(xì)地、正確地告訴計(jì)算機(jī)怎么做。也就是說，人們要根據(jù)任務(wù)的要求，以適當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)語言，編制針對該任務(wù)的應(yīng)用程序，才能應(yīng)用計(jì)算機(jī)完成此項(xiàng)任務(wù)。這樣實(shí)際上是在人完全控制計(jì)算機(jī)完成的，是談不上計(jì)算機(jī)有“智能”。

1997年5月11日，世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的深藍(lán)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行了六局“人機(jī)大戰(zhàn)”，結(jié)果“深藍(lán)”以3.5∶2.5的總比分獲勝。比賽給人們留下了深刻的思考。下棋要獲勝要求選手有很強(qiáng)的思維能力、記憶能力以及豐富的下棋經(jīng)驗(yàn)，還得及時(shí)作出反映，迅速進(jìn)行有效的處理，否則一招出錯(cuò)滿皆輸，這顯然是個(gè)“智能”問題。盡管開發(fā)“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)的IBM專家也認(rèn)為它離智能計(jì)算機(jī)還相差甚遠(yuǎn)，但它以高速的并行的計(jì)算能力。實(shí)現(xiàn)了人類智力的計(jì)算機(jī)上的部分模擬。

從字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)人的智能，或者說是人們使計(jì)算機(jī)具有類似于人的智能。

智能與知識

20世紀(jì)70年代以后，許多國家都相繼開展了人工智能的研究，由于當(dāng)時(shí)對實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能理解得過于容易和片面，認(rèn)為只要一些推理的定律加上強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)就能有專家的水平和超人的能力。這樣，雖然獲得一定成果，但問題也跟著出現(xiàn)了，例如當(dāng)時(shí)人們往往認(rèn)為機(jī)器翻譯只要用一部雙向詞典及詞法知識，就能實(shí)現(xiàn)兩種語言文字的互譯，其實(shí)完全不是這么一回事，例如把英語句子“Time flies like an arrow”（光陰似箭）翻譯成日語，然后再譯回英語，竟然成為“蒼蠅喜歡箭”；當(dāng)把英語“The spirit is willing but the flesh is weak”（心有余而力不足）譯成俄語后，再譯回來竟變成“The wine is good but the meat is spoiled”（酒是好的但肉已變質(zhì)）。當(dāng)時(shí)的人工智能在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。這時(shí)，本來對人工智能抱懷疑態(tài)度的人提出指責(zé)，甚至把人工智能說成是“騙局”、“庸人自擾”，有些國家還削減人工智能的研究經(jīng)費(fèi)，一時(shí)人工智能的研究進(jìn)入了低潮。

然而，人工智能研究的先驅(qū)者們沒有放棄，經(jīng)過認(rèn)真的反思，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，認(rèn)識到人的智能表現(xiàn)在人能學(xué)習(xí)知識，有了知識，能了解、運(yùn)用已有的知識。正像思維科學(xué)所說的“智能的核心是思維，人的一切智慧或智能都來自大腦思維活動，人類的一切知識都是人們思維的產(chǎn)物?！薄耙粋€(gè)系統(tǒng)之所以有智能是因?yàn)樗哂锌蛇\(yùn)用的知識?！币層?jì)算機(jī)“聰明”起來，首先要解決計(jì)算機(jī)如何學(xué)會一些必要知識，以及如何運(yùn)用學(xué)到的知識問題。只是對一般事物的思維規(guī)律進(jìn)行探索是不可能解決較高層次問題的。人工智能研究的開展應(yīng)當(dāng)改變?yōu)橐灾R為中心來進(jìn)行。

自從人工智能的研究轉(zhuǎn)向以知識為中心以來，以專家知識為基礎(chǔ)開發(fā)的專家系統(tǒng)在許多領(lǐng)域里獲得成功，例如：地礦勘探專家系統(tǒng)擁有15種礦藏知識，能根據(jù)巖石標(biāo)本及地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)對礦產(chǎn)資源進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測，能對礦床分布、儲藏量、品位、開采價(jià)值等進(jìn)行推斷，制定合理的開采方案，最終成功地找到了超億美元的鉬礦；又如專家系統(tǒng)MYCIN能識別51種病菌，正確使用23種抗菌素，可協(xié)助醫(yī)生診斷、治療細(xì)菌感染性血液病，為患者提供最佳處方，成功地處理了數(shù)百個(gè)病例。它還通過以下了的測試：在互相隔離的情況下，用MYCIN系統(tǒng)和九位斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院醫(yī)生，分別對十名不清楚感染源的患者進(jìn)行診斷和處方，由八位專家進(jìn)行評判，結(jié)果是MYCIN和三位醫(yī)生所開出的處方對癥有效；而在是否對其它可能的病原體也有效而且用藥又不過量方面，MYCIN則勝過了九位醫(yī)生，顯示出較高的水平。

專家系統(tǒng)的成功，充分表明知識是智能的基礎(chǔ)，人工智能的研究必須以知識為中心來進(jìn)行。由于知識的表示、利用、獲取等的研究都取得較大的進(jìn)展，因而，人工智能的研究解決了許多理論和技術(shù)上問題。