人工智能綜述.doc

人工智能綜述摘要： 隨著科學(xué)的進(jìn)步，一個(gè)新的概念走進(jìn)了人們的視野人工智能人工智能是一項(xiàng)高科技技術(shù)，也是計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)重要分支。此技術(shù)是以人工的方法，對人類的行動和思維進(jìn)行模仿，同時(shí)在人的智能基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展。人工智能應(yīng)用面比較廣泛，可代替人類進(jìn)行各個(gè)方面的工作，可以說大大提高了人類在日常生活工作中的效率。因此，本文將結(jié)合人工智能技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀，對整體的人工智能技術(shù)在未來的技術(shù)走向及覆蓋面進(jìn)行研究分析，以此完善人工智能技術(shù)。關(guān)鍵詞：人工智能：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò): 計(jì)算機(jī)科學(xué)一，人工智能的概念計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，主要研究用計(jì)算機(jī)來模擬人類的某些智力活動的有關(guān)理論和技術(shù)。人工智能的研究課題主要有：問題求解(如博弈)、感知(視覺、聽覺、觸覺等)、推理、執(zhí)行(說話、寫字等)、學(xué)習(xí)(如專家系統(tǒng))。研究內(nèi)容包括：建立感覺和思維的模型，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行符號、圖像、聲音、語言等識別，證明定理和求解等。 人工智能涉及到控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、仿生學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)等多種學(xué)科。人工智能研究從50年代中期開始，至今已取得很多成果，目前正進(jìn)行研制的第五代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其主要特點(diǎn)就是使之具有人工智能的能力。整體結(jié)構(gòu)是人類智能產(chǎn)生的條件，神經(jīng)元之間的不斷作用和刺激帶來了感官上的認(rèn)識，為智能認(rèn)知提供了極好的模型。二，人工智能的理論基礎(chǔ)1，海森堡的不確定理論不確定理論又稱“測不準(zhǔn)原理”是德國物理學(xué)家海森堡于 1927 年提出的,海森堡對于測不準(zhǔn)原理是這樣定義的：對任何物體進(jìn)行測量，并且它的動量的不確定量是p，同時(shí)對它的 x 位置就不能知道的比不確定量x=h/p 更精確。任何時(shí)刻的位置不確定量和動量不確定量的乘積都必須大于普朗克常量。即：xh/p 或ph/x。該原理表明：一個(gè)微觀粒子的某些物理量不能同時(shí)具有確定的數(shù)值。在人類社會以及整個(gè)客觀世界中存在著許多不確定因素，這些不確定因素表現(xiàn)為模糊性和隨機(jī)性，其中復(fù)雜的系統(tǒng)演化和人類智能的進(jìn)化都有隨機(jī)因素，這種量子力學(xué)的不確定性給予我們的很多重要的啟示，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)、人類思維變異和進(jìn)化都體現(xiàn)了不確定性，海森堡的不確定理論是物理學(xué)的重大發(fā)現(xiàn)，同時(shí)具有重要的意義就是在機(jī)器在模仿人類智能的不確定性方面提供寶貴的思想理論依據(jù)。2，歌德爾的不完備理論歌德爾的不完備理論論證自然科學(xué)的不確定性的結(jié)果是：所有的公理化形式系統(tǒng)都是不完備的，這就是說數(shù)學(xué)的能力不完美的、有限的，它的缺陷就是不能證實(shí)其相容性，不能證明所有的論題真和假，都可能有不相兼容的東西，具有相互矛盾性。歌德爾的不完備理論不僅僅在數(shù)學(xué)上帶來極大的影響，而且其中一些整數(shù)函數(shù)是無法計(jì)算的觀點(diǎn)為圖靈的研究提供了思想材料，啟發(fā)了圖靈對于機(jī)器模仿思維的研究，為圖靈機(jī)的研究奠定了理論基礎(chǔ)。3，圖靈：智能的本質(zhì) 1950 年，自然哲學(xué)家、人工智能開拓者圖靈在思想雜志上發(fā)表了一篇論文機(jī)器能思維嗎？，在文章中他提出了著名的“圖靈實(shí)驗(yàn)”，針對“機(jī)器能不能思維？”給與了巧妙的回答。他設(shè)計(jì)了一種由 3 個(gè)人參加的“模仿游戲”。其中一個(gè)人是詢問者，他單獨(dú)在一個(gè)房間里與其他兩個(gè)人分別通過電傳打字機(jī)聯(lián)系，他可以向這兩人提各種問題。圖靈設(shè)想：如果在這個(gè)游戲中用一臺機(jī)器代替一個(gè)被詢問者，情況會怎樣?這種“模仿游戲”后來被稱為“圖靈測試”。圖靈給出了“機(jī)器思維”的行為主義定義，并且對人工智能的研究提出初步的設(shè)想。他建議不要關(guān)心機(jī)器能不能思維，而是要看機(jī)器能否通過智能行為的測驗(yàn)，他針對一些哲學(xué)家的“機(jī)器不能思維”給予強(qiáng)有力的反駁，他倡導(dǎo)要關(guān)心機(jī)器對人類的行為模擬而不是關(guān)心這個(gè)模擬是“真實(shí)的”還是“模擬的”，關(guān)心如何創(chuàng)造模擬人類行為的算法或程序。在取得了一系列成就以后，他進(jìn)一步得出了結(jié)論是：直覺是可以計(jì)算和操作的思想，并認(rèn)為機(jī)器是能模擬人類心靈活動的。4，維納控制論：動物和機(jī)器中控制和通信的科學(xué)20 世紀(jì)中期，諾伯特維納的控制論帶動了整個(gè)控制理論根本變革，該理論是用統(tǒng)一的觀點(diǎn)研究動物和機(jī)器，成為人工智能研究的一個(gè)重要的理論基礎(chǔ)。維納的控制論中基本思想是：“用統(tǒng)一的觀點(diǎn)討論控制、通信與計(jì)算機(jī)，指出了計(jì)算機(jī)與神經(jīng)系統(tǒng)工作機(jī)理的相似性；找出它們的內(nèi)在聯(lián)系；控制論建立在統(tǒng)計(jì)的理論基礎(chǔ)上，分析了控制系統(tǒng)中信息流的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，將自動控制的研究提高到一個(gè)新階段，為生物學(xué)、物理學(xué)、和化學(xué)的研究開辟了一條新途徑；還首次提出以計(jì)算機(jī)為中心的自動化工廠的思想?！? 維納將機(jī)器與生物的控制和通訊機(jī)制進(jìn)行類比，抽象出它們的共同特征。在控制論中他指出：“就其控制行為而言，所有的人工系統(tǒng)都模仿生物系統(tǒng)，但沒有任何一種生物系統(tǒng)模仿人工系統(tǒng)。”維納對于生物神經(jīng)系統(tǒng)及其信息處理機(jī)制的觀點(diǎn)，引起了人們對生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行模仿研究的興趣。維納在控制論中寫道：“能夠做計(jì)算系統(tǒng)所做工作的人和動物的神經(jīng)系統(tǒng)，它們的工作單元?jiǎng)幼髌饋砭拖窭^電器。這個(gè)事實(shí)值得我們注意，這些工作單元就是所謂的神經(jīng)元或神經(jīng)細(xì)胞?！?948 年誕生的維納控制論對人工智能研究產(chǎn)生的影響是把過去的傳統(tǒng)的模擬發(fā)展到功能模擬，這是人工智能研究的一個(gè)新的歷史階段，這個(gè)轉(zhuǎn)變的重大意義就是使得機(jī)器代替人類智能的部分智能變成了可能，使得人工智能研究途徑轉(zhuǎn)向了功能模擬，帶動人工智能向縱深發(fā)展。在維納的思想的帶動下 20 世紀(jì)五十年代興起了基于開關(guān)網(wǎng)的神經(jīng)系統(tǒng)模擬研究。 Simon 和 Newell 稱，用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)的人對弱結(jié)構(gòu)化問題的求解搜索方法為弱方法，這是繼承了維納控制論思想的精華。 總之，推動智能學(xué)發(fā)展的科學(xué)理論還有很多，有心理學(xué)的、語言學(xué)生物學(xué)等，從正是這些眾多學(xué)科的力量的集合，才能推動智能學(xué)從理論到實(shí)踐的發(fā)展。人工智能在外部有科學(xué)理論的支持，其內(nèi)部也在不斷進(jìn)步著，盡管其內(nèi)部發(fā)展有著不平衡性，也正是這些問題才帶來諸多的解決途徑，這些途徑有的是從物理方面，有的是從生物和心理方面的等等。三，人工智能的應(yīng)用及影響1，人工智能的應(yīng)用 人工智能技術(shù)是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、心理學(xué)、語言學(xué)包括哲學(xué)在內(nèi)的多種學(xué)科相互滲透的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門新型邊緣學(xué)科，主要用于研究用機(jī)器（主要是計(jì)算機(jī)）來模范和實(shí)現(xiàn)人類的智能行為，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能在不少領(lǐng)域得到發(fā)展，在我們的日常生活和學(xué)習(xí)當(dāng)中也有許多應(yīng)用。（1）智能感知。智能感知包括模式識別和自然言語理解。人工智能所研究的模式識別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知的模式，是對人類感知外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識別系統(tǒng)，也就是使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息、識別和理解周圍環(huán)境的感知能力。而自然言語理解，就是讓計(jì)算機(jī)通過閱讀文本資料建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，可以將句子從一種語言轉(zhuǎn)換為另一種語言，實(shí)現(xiàn)對給定的指令獲取知識等。此類系統(tǒng)的目的就是建立一個(gè)可以生成和理解語言的軟件環(huán)境。（2）智能推理。智能推理包括問題求解、邏輯推理與定理證明、專家系統(tǒng)、自動程序設(shè)計(jì)。人工智能的第一個(gè)主要成果是一個(gè)可以解決問題的國際象棋程序的發(fā)展。在象棋應(yīng)用中的某些技術(shù)，如果再往前看幾步，可以將很難的問題分為一些比較容易的問題，開發(fā)問題搜索和問題還原等人工智能技術(shù)。而基于此的邏輯推理也是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。這就需要人工智能不僅需要解決問題的能力，更要有一些假設(shè)推理和直覺技巧。在此兩者的基礎(chǔ)上出現(xiàn)的專家熊就是一個(gè)相對完整的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，應(yīng)用大量的專家知識，解決相關(guān)領(lǐng)域的難題，經(jīng)常要在不完全、不精確或不確定的信息基礎(chǔ)上作出結(jié)論。而所有這三個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)都是最終實(shí)現(xiàn)自動程序的基礎(chǔ)，讓計(jì)算機(jī)學(xué)會人類的編程理論并自行進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，而這一功能目前最大的貢獻(xiàn)之一就是作為問題求解策略的調(diào)整概念。（3）智能學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)能力無疑是人工智能研究中最突出和最重要的方面之一。學(xué)習(xí)更是人類智力的主要標(biāo)志，是獲取知識的基本手段。近年來，人工智能技術(shù)在這方面的研究取得了一定的進(jìn)展。包括機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算智能和進(jìn)化計(jì)算。而智能學(xué)習(xí)正是計(jì)算機(jī)獲得智能的根本途徑。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)將有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)制，揭示人類大腦皮層的奧秘。所以這是一個(gè)一直受到關(guān)注的理論領(lǐng)域，思維和行動是創(chuàng)新的，方法也是近乎完美的，但目前的水平還距離理想狀態(tài)有一定的距離。（4）智能行動。智能行動是人工智能應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域，也是最貼近生活的領(lǐng)域，包括機(jī)器人學(xué)、智能控制、智能檢索、智能調(diào)度與指揮、分布式人工智能與 Agent、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、人工生命、機(jī)器視覺。智能行動就是對機(jī)器人操作程序的研究。從研究機(jī)器人手臂相關(guān)問題開始，進(jìn)而達(dá)到最佳的規(guī)劃方法，以獲得完美的機(jī)器人移動序列為目標(biāo)，最終成功產(chǎn)生人工生命。而將來智能人工生命的成功研制也必將會作為人工智能技術(shù)突破的標(biāo)志。2，人工智能技術(shù)對人類社會的主要影響（1）取代重復(fù)簡單勞動力人工智能技術(shù)的崛起將導(dǎo)致“失業(yè)潮”的發(fā)生已基本成為行業(yè)的共識?！笆澜缃?jīng)濟(jì)論壇”2016 年年會，基于對全球企業(yè)戰(zhàn)略高管和個(gè)人的調(diào)查發(fā)布的報(bào)告稱：未來五年，機(jī)器人和人工智能等技術(shù)的崛起，將導(dǎo)致全球 15 個(gè)主要國家的就業(yè)崗位減少 710 萬個(gè)，2/3 將屬于辦公和行政人員。萊斯大學(xué)計(jì)算機(jī)工程教授摩西瓦迪近日同樣表示，今后 30 年，電腦可以從事人類的所有工作，他預(yù)計(jì)，2045 年的人類失業(yè)率將超過 50%。（2）新成員進(jìn)入社會一方面，人們迫切希望人工智能能代替人類在各種各樣的勞動中，另一方面，他們擔(dān)心人工智能的發(fā)展會帶來新的社會問題。事實(shí)上，近年來，社會結(jié)構(gòu)正在悄然的發(fā)生變化。社會結(jié)構(gòu)正在由“人-機(jī)器”到“人-智能機(jī)器-機(jī)器”悄然的轉(zhuǎn)變。因此，人們必須開始學(xué)習(xí)如何與智能機(jī)器和睦相處。（3）人類容易滋生惰性思維方式人工智能對知識的掌握將會是動態(tài)的，是會不斷增加和更新的，而且知識更新的速度遠(yuǎn)超人類的極限，這勢必會影響到人類的思維方式，使得越來越多的人過度的依賴人工智能的計(jì)算，從而自身的主動思維能力日漸下降。這會造成人們對于事物和是非的判斷能力減弱，到最后只是一味的聽取計(jì)算機(jī)給予的建議，認(rèn)知能力越來越弱，并逐漸開始對社會產(chǎn)生錯(cuò)覺。并且在日常生活中失去對問題的求知責(zé)任感，這或許才是人工智能真正的威脅吧。四，人工智能的現(xiàn)狀目前，全球的人工智能技術(shù)正在被科研人員大力開發(fā)與研究。究其人工智能的本質(zhì)，實(shí)際上就是對人的思維進(jìn)行模仿，以此代替人類工作。人工智能技術(shù)與基因過程、納米科學(xué)并列為二十一世紀(jì)的三大尖端技術(shù)，并且人工智能技術(shù)所包含的科學(xué)知識也較多，理解上也較為復(fù)雜。通過人工智能技術(shù)的覆蓋，計(jì)算機(jī)可以熟練完成只有人類才能完成的工作，減少了人類的工作量，同時(shí)也提升了整體的工作效率。目前的人工智能多為低端人工智能，還不能完全像人類一樣行動和思考，僅僅也只能代替人類進(jìn)行簡單的工作而已。目前在各個(gè)領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用廣泛，在某些程度上極大的方便了人類的正常生活與工作。人工智能種類較多，如機(jī)器視覺、指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、專家系統(tǒng)、智能搜索等等。目前這些人工智能都屬于弱人工智能，暫時(shí)智能按指定程序?qū)C(jī)器進(jìn)行指揮下達(dá)命令，并不具備人類的意識與行為。但隨著科學(xué)技術(shù)的飛快發(fā)展。未來的人工智能水平將會走上一個(gè)新的高度。這一具體走向并不是人為所能控制的，而是因時(shí)代的需要必然會出現(xiàn)的。人工智能相對于其他智能技術(shù)來說，屬于一種比較另類的科學(xué)技術(shù)。目前，因技術(shù)本身的局限性，人工智能技術(shù)并沒有全面普及，即使已經(jīng)普及的地方，也都是弱人工智能，并不是科學(xué)家所要真正實(shí)現(xiàn)的人工智能。在我們的手機(jī)與電腦中都可以看到人工智能的影子。就拿當(dāng)今功能強(qiáng)大的智能手機(jī)來說，指紋識別或智能語音搜索等相關(guān)技術(shù)引擎皆為低端人工智能技術(shù)的研究成果，通過人的行為或特征對設(shè)備下達(dá)指令，從而實(shí)現(xiàn)智能化系統(tǒng)的工作。當(dāng)前應(yīng)用于該方面的人工智能技術(shù)極為簡單，對人類有明顯的幫助，并沒有任何威脅。五，人工智能的發(fā)展前景對于人工智能的研發(fā)在世界各地都存在較大的爭議。有些科學(xué)家認(rèn)為，人工智能對于科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域來說是一種革命，可大大改變?nèi)祟愒诳茖W(xué)領(lǐng)域的具體技術(shù)水平，同時(shí)造福人類。而持反對意見的科學(xué)家則認(rèn)為，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展將對人類在地球上的地位產(chǎn)生極大的威脅。當(dāng)弱人工智能逐漸向強(qiáng)人工智能發(fā)展時(shí)，為了方便人類而產(chǎn)生人工智能將逐漸擁有人的全部思維與行動能力，也就是在科幻片中常常會看到的情節(jié)，機(jī)器人取代人類成為主宰。綜合這兩種看法，都有各自的道理。強(qiáng)人工智能的出現(xiàn)可以大大提高人類的科學(xué)技術(shù)水平，必然也會向擬人化發(fā)展。擬人化之后帶來的副作用就需要提前全面考慮好。無論對此的爭議有多大，對于人工智能的研究是永遠(yuǎn)不會停止的，科學(xué)的進(jìn)程也只會越來越快。人工智能技術(shù)作為一項(xiàng)另類的科