人工智能的發(fā)展及應用.doc

1、人工智能的發(fā)展及應用這是個信息爆炸自動控制飛速發(fā)展的時代，而在這樣的時代中，人工智能也取得了飛速的發(fā)展。成為了最前沿最熱門的學科和研究方向之一。人工智能的定義“人工智能 ”(Artificial Intelligence) 一詞最初是在 1956 年 Dartmouth 學會上提出的。人工智能是指研究、 開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、 方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支 ,它企圖了解智能的實質 ,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機 ,人工智能的發(fā)展

2、歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。人工智能理論進入 21 世紀 ,正醞釀著新的突破 ,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能 “制品 ”,并使之在越來越多的領域超越人類智能 ,人工智能將為發(fā)展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。人工智能的應用領域1.在管理系統(tǒng)中的應用(1) 人工智能應用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做 ,但工業(yè)工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在談談人工智能在企業(yè)管理中的應用一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業(yè)管理中 ,以數據管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務和主導流程建立若干個主題數據庫 ,而所有的應用系

3、統(tǒng)應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數據進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關鍵因子。2.在工程領域的應用(1) 醫(yī)學專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術在醫(yī)學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復雜的醫(yī)學問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實上 ,早在 1982 年,美國匹茲堡大學的 Miller 就發(fā)表了著名的作為內科醫(yī)生咨詢的 Internist 2內科計算機輔助診斷系統(tǒng)的研究成果 ,由此 , 掀起了醫(yī)學智能系統(tǒng)開發(fā)與應用的高潮。目前 ,醫(yī)學智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學影像方面的重要作用 ,從而應用于內科、骨

4、科等多個醫(yī)學領域中 ,并在不斷發(fā)展完善中。(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發(fā)揮領地。1978 年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”, 該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領域的首個人工智能專家系統(tǒng) ,其發(fā)現了一個鉬礦沉積 ,價值超過 1 億美元。3.在技術研究中的應用(1) 在超聲無損檢測 (NDT) 與無損評價 (NDE) 領域中 ,目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷 (UT) 中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類 ;專家運用超聲無損檢測儀器 ,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動

5、,減少了任務因素造成的無擦 , 提高了檢測的可靠性 ,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發(fā)展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統(tǒng)技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更 ,大力發(fā)展數據挖掘技術、 人工免疫技術等高效的 AI 技術 , 開發(fā)更高級 AI 通用和專用語言 ,和應用環(huán)境以及開發(fā)專用機器 ,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。人工智能的發(fā)展人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，人工智能的研究經歷了以下幾個階段 :孕育階段 : 古希臘的 Aristotle（亞里士多德）（前 384-322），給出了形式邏輯的

6、基本規(guī)律。英國的哲學家、自然科學家 Bacon（培根）（1561-1626），系統(tǒng)地給出了歸納法?！爸R就是力量” 德國數學家、哲學家 Leibnitz （布萊尼茲）（ 1646-1716）。提出了關于數理邏輯的思想， 把形式邏輯符號化， 從而能對人的思維進行運 算和推理。做出了能做四則運算的手搖計算機英國數學家、邏輯學家 Boole（布爾）（ 1815-1864）實現了布萊尼茨的思維符號化和數學化的思想,提出了一種嶄新的代數系統(tǒng)布爾代數。第一階段 : 50 年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后， 相繼出現了一批顯著的成果， 如機器定理證明、 跳棋程序、通用問題 s 求解程序 LIS

7、P 表處理語言等。 但由于消解法推理能力的有限， 以及機器翻譯等的失敗， 使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。第二階段 : 60 年代末到 70 年代，專家系統(tǒng)出現，使人工智能研究出現新高潮 DENDRAL化學質譜分析系統(tǒng)、 MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、 PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、 Hearsay-II 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且， 1969 年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（ International JointConferences onArtificial Intelligence即 IJCAI ）。第三

8、階段 : 80 年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本 1982 年開始了 “第五代計算機研制計劃” ，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KI P S”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段 : 80 年代末，神經網絡飛速發(fā)展 1987 年，美國召開第一次神經網絡國際會議， 宣告了這一新學科的誕生。 此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。第五階段 : 90 年代，人工智能出現新的研究高潮由于網絡技術特別是國際互連網技術的發(fā)展， 人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能

9、研究。 不僅研究基于同一目標的分布式問題求解， 而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于 Hopfield 多層神經網絡模型的提出， 使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。 人工智能已深入到社會生活的各個領域。未來發(fā)展與展望人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現有的計算機更聰明更有用。 正是根據這一近期研究目標， 我們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。 人工智能還有它的遠期研究目標， 即探究人類智能和機器智能的基本原理， 研究用自動機 (automata) 模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科

10、學的范疇， 幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。 在重新闡述我們的歷史知識的過程中， 哲學家、科學家和人工智能學家有機會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。 這種努力的結果，可能導致知識的某些改善， 以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少問題，這主要表現在下列幾個方面：1 宏觀與微觀隔離一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、 神經網絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠， 中間還有許多層次未予研究， 無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。2 全局與局部割裂人類智能是腦系

11、統(tǒng)的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性； 連接主義只模仿人的形象思維特性； 行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。 它們存在明顯的局限性。 必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究智能，才能克服上述局限性。3 理論和實際脫節(jié)大腦的實際工作，在宏觀上我們已知道得不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復雜得難以理出清晰的頭緒。 在微觀上， 我們對大腦的工作機制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出”智能”就算相當成功了。上述存在問題和其它問題說明，人腦的結構和功能要比人們

12、想象的復雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計的重大得多，人工智能研究的任務要比我們討論過的艱巨得多。 同時也說明， 要從根本上了解人腦的結構和功能，解決面臨的難題， 完成人工智能的研究任務， 需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進一步發(fā)展的理論基礎。我們至少需要經過幾代人的持續(xù)奮斗，進行多學科聯(lián)合協(xié)作研究，才可能基本上解開”智能”之謎，使人工智能理論達到一個更高的水平。人工智能自 1956 年在美國誕生至今已 50 多年了。長久以來 , 人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及 , 然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智。從美國麻省理工學院、卡內基 - 梅隆大學到

13、IBM 公司、本田公司、 SONY公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所 , 全世界許多實驗室都在進行著 AI 技術的實驗。隨著時代的發(fā)展及信息革命的到來 , 人工智能的研究領域日益拓寬 , 其內容逐步豐富 , 對人類發(fā)展有劃時代的意義。一、何謂“人工智能” ?“智能”源于拉丁語 Legere, 字面意思是采集 ( 特別是果實 ) 、收集、匯集 , 并由此進行選擇 , 形成一個東西。 Intelegere 是從中進行選擇 , 進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉麥考達克在機器思維中所提出的 : 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。 從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始 , 人們已

14、對機器操作的復雜性與自身的某些活動進行直觀聯(lián)系。經過幾個世紀之后 , 新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。 1936 年 ,24 歲的英國數學家圖靈提出了“自動機”理論 , 把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步 , 他也因此被稱為“人工智能之父” ?！叭斯ぶ悄堋?(Artificial Intelligence)簡稱 AI 它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人們認為“人工智能”是計算機科學技術的前沿科技領域。因此 , “人工智能”與計算機軟件有密切的關系。一方面 , 各種人工智能應用系統(tǒng)都要用計算機軟件去實現 , 另

15、一方面 , 許多聰明的計算機軟件也應用了人工智能的理論方法和技術。例如 , 專家系統(tǒng)軟件 , 機器博奕軟件等。 但是 ,“人工智能” 不等于“軟件”,除了軟件以外 , 還有硬件及其他自動化的通信設備。人工智能是從思維、感知、行為三層次和機器智能、智能機器兩方面研究模擬、延伸與擴展人的智能的理論、方法、技術及其應用的技術學科。二、人工智能的研究領域人工智能是一種外向型的學科, 它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識 , 而且要求有比較扎實的數學基礎及哲學和生物學基礎 , 只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領域十分廣闊 , 它總的來說是面向應用的 , 主要研究領

16、域有專家系統(tǒng) , 有人在工作 , 它就可以用在什么地方 , 因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維?？梢詺w納為八個字: 機器智能、智能機器。1. 機器智能例如 , 用計算機打印常用的報表 , 進行一些常規(guī)的文字處理 , 都是程序化的操作 , 談不上有智能。但是 , 用計算機給人看病 , 進行病理診斷和藥物處方 , 或者 , 用計算機給機器看病 , 進行故障診斷和維修處理 , 就需要計算機有人工智能。 人工智能學科領域中有一個重要的學科分支是“專家系統(tǒng)” (Expert System), 簡稱代寫論文 ES。就是用計算機去模擬、延伸和擴展專家的智能?；趯＜业闹R和經驗 , 可以求解專業(yè)性

17、問題的、 具有人工智能的計算機應用系統(tǒng)。 如: 醫(yī)療診斷專家系統(tǒng) , 故障診斷專家系統(tǒng)等。除了“專家系統(tǒng)”之外 , 還可列舉出其他許多聰明的智能軟件系統(tǒng)。如: 機器博突的智能軟件、智能控制、智能管理、智能通信 的軟件等。例如 :IBM 的“深藍”系統(tǒng)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕諾夫 , 就是計算機的機器智能水平的一次榮譽記錄 , 也是聰明的人工智能軟件的一個成功范例。2. 智能機器“智能機器” (Intelligent Machine),簡稱 IM, 研究如何設計和制造具有更高智能水平的機器 , 特別是設計和制造更聰明的計算機。 現在的計算機 , 雖然經歷了從電子管、晶體管、集成電路、超大規(guī)模集成

18、電路等幾代的發(fā)展 , 在工藝和性能方面都有巨大的進步。但是 , 在原理上 , 還沒有重大的突破。通常 , 人們用計算機 , 不僅要告訴計算機 : 做什么 ?, 而且還必須詳細地、正確地告訴計算機 : 如何做 ?。也就是說 , 人們要根據工作任務的需求 , 以適當的計算機語言 , 進行相應的軟件設計 , 編制面向該任務的計算機應用程序 , 并且 , 正確地操作計算機 , 裝入、啟動該應用程序 , 才能用計算機完成該項工作任務。這里 , 計算機實質上只是機械地、被動地執(zhí)行人們編制的應用程序指令的“電子奴仆” , 也不理解為什么要做這項工作 , 即不懂得 : 為什么 ?。因而 , 只不過是一個低智能

19、的、不聰明的“電腦” 。那么 , 如何設計和制造高智能的、 聰明的 “電腦” 呢?這正是人工智能另一方面的研究對象和學科任務。人們提出了關于新一代計算機的各種方案, 如: 面向知識和符號信息處理的“符號處理機” ; 基于知識庫的、具有推理能力的“知識信息處理機”; 基于人工神經網絡的、具有分布式結構的“聯(lián)結機”以及其他數據流計算機、控制流計算機 除了“智能計算機”之外, 還有其他的許多智能機器。如: 智能機器人、智能控制器、智能儀器、儀表、智能自動化裝置、智能通信設備、智能網絡、智能汽車、智能玩具以及各種智能化家用電器 目前人工智能主要研究內容是 : 分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、 人工思維

20、模型、知識系統(tǒng) ( 包括專家系統(tǒng)、 知識庫系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng) ) 、知識發(fā)現與數據挖掘 ( 從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數據中挖掘出對我們有用的知識 ) 、遺傳與演化計算 ( 通過對生物遺傳與進化理論的模擬 , 揭示出人的智能進化規(guī)律 ) 、人工生命 ( 通過構造簡單的人工生命系統(tǒng)并觀察其行為 , 探討初級智能的奧秘 ) 、人工智能應用 ( 如 : 模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等 )等等。未來人工智能的研究方向主要有 : 人工智能理論、機器學習模型和理論、 不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型 , 智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現與知識獲取、人工

21、智能應用基礎等。三、小結人工智能是一門包括計算機科學、控制學、信系論、語言論、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透發(fā)展起來的學科, 其研究對象可以歸納為“機器智能、智能機器” , 它體現在思維、感知、行為三個層次, 而它要模擬眼神、擴展人的智能 , 其研究內容可以分為機器思維和思維機器、機器感知和感知機器、機器行為和行為機器三個層次。 人工智能研究與應用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應用還有很大距離, 還有許多問題有待于解決且需要許多學科的研究專家共同創(chuàng)作。參考文獻 :1Stuart Russell.人工智能一種現代方法M. 北京 : 人民郵電出版社 ,2004.6.2 蔡自興

22、. 人工智能及其應用 M. 北京 : 清華大學出版社 ,2003.3 陸汝鈴 . 人工智能 M. 北京 : 科學出版社 ,2000.機器人和人工智能的區(qū)別(2008-07-29 19:00:35) 標簽：雜談我們研究的是人工智能， 和機器人有密切關系， 但不是為了研究那些現實的機器人。我們不會去研究機器人足球賽、 跳舞機器人這些東西， 機器人有很多種： 工業(yè)機器人能夠不斷重復作一些設定好的精確動作， 提高效率， 減少失誤；軍用機器人能夠捕捉移動目標并開槍射擊， 它需要具有簡單的圖像識別能力； 無人飛機也是一種機器人，需要遙感和一些圖像識別能力。 這些都是已經投入使用了的機器人，但它們顯然沒有人的智力，只是自動控制技術的延展。人工智能是 “類人