人工智能學(xué)科未來五十

人工智能學(xué)科的未來五十年,西北工業(yè)大學(xué)何華燦hehuac2006-08-03北京,熱烈祝賀,人工智能學(xué)科誕生五十周年暨中國人工智能學(xué)會成立二十五周年,序讓我們暫時(shí)放下日常使用的小視野、短時(shí)空、細(xì)粒度的思維方式；切換到不常使用的大視野、長時(shí)空、粗粒度的思考中來；這也許能夠幫助我們?yōu)V除高頻干擾，發(fā)現(xiàn)人工智能學(xué)科發(fā)展的歷史脈絡(luò)。,一對過去五十年的整體評價(jià),計(jì)算機(jī)代替、延伸和增強(qiáng)了人的智力，人工智能的誕生，表明人類已經(jīng)認(rèn)識到單純的數(shù)值計(jì)算不能完全解決智能模擬問題，邏輯推理和啟發(fā)式搜索必不可少。知識工程出現(xiàn)顯示了專門知識的重要性，也暴露了經(jīng)典數(shù)理邏輯的局限性，誘發(fā)了人工智能（符號主義）的理論危機(jī)。,符號主義的停滯不前，為計(jì)算智能的蓬勃發(fā)展提供了理想環(huán)境，它們用模型計(jì)算來模擬各種自然智能機(jī)制，取得巨大成功。計(jì)算智能的成功說明智能不僅存在于腦思維中，也廣泛存在于生命活動中。廣義智能觀的確立為智能科學(xué)提出了一系列深刻的理論課題和技術(shù)課題。,人工智能學(xué)科現(xiàn)已形成三大流派符號智能智能可通過符號演算模擬，如狀態(tài)空間搜索、邏輯推理和知識工程；計(jì)算智能智能可通過模型計(jì)算模擬，如進(jìn)化計(jì)算、免疫計(jì)算和模糊計(jì)算；群體智能-智能可通過群體協(xié)同模擬，如多智能體系統(tǒng)，蟻群算法和生態(tài)平衡。,機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中的永恒主題，無學(xué)習(xí)能力的“智能系統(tǒng)”最終會失去智能。各大流派都離不開機(jī)器學(xué)習(xí)，它們都為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了原理方法和應(yīng)用環(huán)境。在計(jì)算智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中各種模型計(jì)算的成功，并不說明智能可脫離邏輯而存在，而是呼喚可描述各種智能機(jī)制的新邏輯。,應(yīng)用是人工智能學(xué)科向前發(fā)展的原動力，專家系統(tǒng)和知識工程的廣泛應(yīng)用，推動了人工智能學(xué)科的發(fā)展和普及。盡管人工智能學(xué)科發(fā)展還很不成熟，但它的原理和方法已經(jīng)滲透到許多學(xué)科中，體現(xiàn)到許多技術(shù)中，應(yīng)用在許多產(chǎn)品中。應(yīng)用向人工智能學(xué)科提出了許多新課題。,歷史上反復(fù)出現(xiàn)過對人工智能發(fā)展的過頭預(yù)言和對新興學(xué)派的頑固排斥，這都是源于對智能的本質(zhì)和特點(diǎn)缺乏深刻認(rèn)識。我們常犯的錯(cuò)誤是把智能想象得太簡單，太單純，太固定，太絕對。以偏概全。智能科學(xué)和宇宙科學(xué)一樣復(fù)雜，目前知道的仍然很少，需要各方面不懈地探索。,二對未來五十年的展望,發(fā)展人工智能學(xué)科的有利條件社會信息化已經(jīng)進(jìn)入智能化的新階段；腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、復(fù)雜性科學(xué)和邏輯學(xué)正在迅速發(fā)展，可提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)；應(yīng)用系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性日益增加，對機(jī)器智能和智能機(jī)器的需求日益強(qiáng)烈；對智能本質(zhì)和機(jī)制的認(rèn)識日益深入全面。,發(fā)展中需要注意的問題急于求成。智能的復(fù)雜性、艱巨性和長期性。多層次、多因素、非線性和演化；智能研究中不斷會有新的規(guī)律發(fā)現(xiàn)；以偏概全是永遠(yuǎn)需要警惕的錯(cuò)誤傾向；智能科學(xué)的形成需要多學(xué)科的交叉融和；智能應(yīng)用系統(tǒng)需要學(xué)科內(nèi)外的大綜合。,建立定量的智能科學(xué)理論人首先在思維機(jī)制中認(rèn)識到智能，后又從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳進(jìn)化、免疫、群體協(xié)作和生態(tài)平衡中發(fā)現(xiàn)了不同的智能機(jī)制。未來將在各種智能機(jī)制和復(fù)雜性科學(xué)的基礎(chǔ)上深入認(rèn)識智能的本質(zhì)和一般規(guī)律，建立定量的智能科學(xué)理論體系。,物理學(xué)建立在質(zhì)、時(shí)、距、場、力、能和運(yùn)動等基本觀念的基礎(chǔ)上，定性和定量地描述了物質(zhì)世界的各種運(yùn)動規(guī)律。信息世界應(yīng)該有類似于物理學(xué)的定量智能科學(xué)理論出現(xiàn)，它建立在一系列的基本觀念的基礎(chǔ)上，可以定性和定量地描述信息世界的各種基本運(yùn)動規(guī)律。,信息、知識和智能的轉(zhuǎn)換信息世界可粗分為廣義的信息、知識和智能三層。不同智能機(jī)制的原理不同，但都在實(shí)現(xiàn)某種形式的信息/知識/智能轉(zhuǎn)換。未來將深入定量的研究信息、知識和智能的關(guān)系及轉(zhuǎn)化規(guī)律，建立廣義的信息，知識和智能轉(zhuǎn)換理論。,智能科學(xué)的邏輯基礎(chǔ)邏輯是各種智能過程需要共同遵守的語法規(guī)則；各種智能過程都不過是邏輯的語義解釋。邏輯無處不在，形態(tài)萬千。研究邏輯一般規(guī)律的泛邏輯學(xué)已經(jīng)出現(xiàn)。未來將進(jìn)一步建立和完善各種邏輯，特別是處理矛盾、不確定性和演化的邏輯。,群體智能中的自協(xié)調(diào)理論單一學(xué)派和單個(gè)智體的智能都很有限，綜合集成是提高系統(tǒng)智能水平的有效途徑，協(xié)調(diào)是發(fā)揮集成效果的關(guān)鍵所在。未來發(fā)展的重大課題是從群體智能和生態(tài)平衡中吸取營養(yǎng)，利用復(fù)雜系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞难芯砍晒⒆詤f(xié)調(diào)理論。,建立機(jī)器學(xué)習(xí)的一般理論學(xué)習(xí)是一切智能系統(tǒng)不可缺少的，將來還會有許多新的機(jī)器學(xué)習(xí)原理和方法出現(xiàn)。未來將會在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制和復(fù)雜性科學(xué)的基礎(chǔ)上，定量探討學(xué)習(xí)的本質(zhì)和一般規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)的一般理論，它將是定量智能科學(xué)的重要組成部分。,生物和機(jī)器的智能交互生物有許多自然的智能功能，它非常靈巧和有效，獲取它的成本很低；機(jī)器智能可以完全按照人的意圖設(shè)計(jì)，可控制性好。有人正在研究如何把兩者結(jié)合起來。未來將會在機(jī)器智能和自然智能的交互方面(包括BCI)加強(qiáng)研究，建立復(fù)合智能系統(tǒng)。這是解決復(fù)雜問題的有效方法之一。,智能產(chǎn)業(yè)將主導(dǎo)社會隨著智能技術(shù)和智能產(chǎn)品的廣泛應(yīng)用，智能產(chǎn)業(yè)將成為社會的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，特別是：知識件將從軟件中分離出來，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將分為硬件、軟件和知件。智能信息處理器將從一般信息處理器中分離出來，成為機(jī)器中的智能部件。,基于視覺的人工智能研究人類智能水平的人工智能將有重大進(jìn)展；視覺提供了85%的環(huán)境信息，研究視覺信息處理機(jī)理對理解智能機(jī)制十分重要；形象思維是深入理解抽象思維和創(chuàng)新思維的入口，盡管它們處在不同的思維層次，未來將發(fā)現(xiàn)它們的共同本質(zhì)和規(guī)律。,自然語言級的智能研究符號演算從宏觀入手研究智能機(jī)制-太粗；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從微觀入手研究智能機(jī)制-太細(xì)；自然語言是思維的載體，它反映了人腦智能機(jī)制中絕大部分規(guī)律，從自然語言理解層次研究智能機(jī)制，可提供比較容易切入和突破的中觀手段，未來將有大的發(fā)展。,智能科學(xué)百年,拔,現(xiàn)在正處在人工智能學(xué)科發(fā)生深刻