人類對(duì)人工智能的看法有哪些

1、人類對(duì)人工智能的看法有哪些每個(gè)人對(duì)新事物的出現(xiàn)會(huì)有不同的看法， 對(duì)于人工智能的看法也 是各有千秋。下面是 為你整理對(duì)人工智能的看法，供大家閱覽！內(nèi)容提要：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，它企圖了解智能 的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能 機(jī)器。它研究和應(yīng)用的領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解與生成、專 家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、聯(lián)想與思維的機(jī)理、數(shù)據(jù)智能檢 索等。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng) 化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多 門學(xué)科。人工智能也被認(rèn)為是二十一世紀(jì) （基因工程、納米科學(xué)、人 工智能）三大尖端技術(shù)之一

2、。近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很 多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐 步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：人工智能領(lǐng)域應(yīng)用技術(shù)一、人工智能概述“人工智能” 一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)術(shù)會(huì)議上 提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概 念也隨之越來越深入人心。人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能 夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。通常，計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)包括統(tǒng)計(jì)學(xué)，信息論和控制論，當(dāng)然還包括一些非數(shù)學(xué)學(xué)科。長(zhǎng)期的工作中，計(jì)算機(jī)往往只是始終如一的運(yùn)用這些知識(shí)來進(jìn)行工作，基本上只是依靠以前的“經(jīng)

3、驗(yàn)”。所謂人工智能，就是指能讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣去工作， 不僅僅是能夠連續(xù)式學(xué) 習(xí)，更要在工作的過程中，學(xué)會(huì)跳躍式學(xué)習(xí)，也就是能過像人類一樣， 獲得頓悟或是靈感。一直以來，計(jì)算機(jī)通常只能靠經(jīng)驗(yàn)來工作，很難 會(huì)“頓悟”，也就是很難獲得較大的技能提高。人類的實(shí)踐過程同時(shí) 包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。這正是智能化工作者夢(mèng)寐的東西。近幾十年來，人工智能日益發(fā)展，技術(shù)日趨成熟，研究成果也日 趨豐富。例如2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員 S.C WANG 開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方 法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“創(chuàng)造”提供了一種方 法。二、人工智能的科學(xué)范疇現(xiàn)在，人工智

4、能已構(gòu)成信息技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)重要的學(xué)科。該學(xué)科研究如何使機(jī)器具有智能或者說如何利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的理論、方法和技術(shù)，所以，人工智能既屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)前沿領(lǐng)域， 也屬于信息處理和自動(dòng)化技術(shù)的一個(gè)前沿領(lǐng)域。 但由于其研究?jī)?nèi)容涉 及到“智能”，因此，人工智能不僅局限于計(jì)算機(jī)、信息和自動(dòng)化等 學(xué)科，還涉及到智能學(xué)科、認(rèn)知科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、教育科學(xué)、 系統(tǒng)教學(xué)、數(shù)理科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域。人工智能是一門綜合性的交叉 學(xué)科和邊緣學(xué)科。三、人工智能的研究?jī)?nèi)容人工智能的研究?jī)?nèi)容可以歸納為：搜索與求解、學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)、知 識(shí)與推理、發(fā)明與創(chuàng)造、感知與交流、記憶與聯(lián)想、系統(tǒng)與建設(shè)、應(yīng) 用于工程等八個(gè)方面。從研究

5、對(duì)象來說，人工智能涉及三個(gè)相對(duì)獨(dú)立 的域，即：(1)研究會(huì)讀和說的計(jì)算機(jī)程序，也就是通常稱為“自然 語(yǔ)言處理”領(lǐng)域；(2)研制靈敏的機(jī)器，通過設(shè)計(jì)出具有視覺和聽覺程 序化的機(jī)器人，在活動(dòng)時(shí)能識(shí)別不斷改變的環(huán)境 ；(3)開發(fā)用符號(hào)識(shí)別 來模擬人類專家行為的程序，即專家系統(tǒng)。但是，從研究的性質(zhì)來說， 人工智能一般可分為理論研究和工程研究?jī)蓚€(gè)方面。理論研究主要是 對(duì)有關(guān)開發(fā)和理解人和機(jī)器智能方面理論進(jìn)行研究和探索而工程研究則主要是設(shè)計(jì)和開發(fā)研究人工智能的工具和像專家系統(tǒng)這樣的產(chǎn)品。但 是，這并不是說，它們彼此是獨(dú)立的；相反，它們是彼此依賴和不可 分割的。隨著人工智能理論和技術(shù)逐步被采用，并具體地開發(fā)

6、出產(chǎn)品。 理論和工程研究之間的界限將會(huì)縮小，直至消失。四、人工智能的技術(shù)特征(1) 具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。(2) 知識(shí)表示能力?？梢员硎疽恍┎痪_的、模糊的知識(shí) (適合表 示多媒體數(shù)據(jù))。(3) 一定的推理功能?？梢詮慕o定的實(shí)事、前提中找出答案、發(fā) 現(xiàn)知識(shí)。抽象功能。抽象用以區(qū)分重要與非重要的特征，借助抽象功 能可將處理問題中的重要特征和變式與大量非重要特征和變式區(qū)分開來，使處理變得更有效、更靈活。對(duì)用戶來說，往往只需要敘述“是 什么問題”，“要做什么”，而把“怎么做”留給智能程序來完成。(5)語(yǔ)音識(shí)別功能及模糊信息處理能力。有處理不精確和模糊信 息的能力。五、人工

7、智能的發(fā)展階段第一階段：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(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、 通用問題s求解程序、LISP表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力 的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段 的特點(diǎn)是：重視問題求解的方法，忽視知識(shí)重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研 究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和 治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-ll語(yǔ)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(shí)用化。并且， 1969年成 立了國(guó)際人工智能聯(lián)合

8、會(huì)議。第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知 識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那 么快。雖然此計(jì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。 1987年，美國(guó)召 開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn) 向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。 不

9、僅研究基于同一目標(biāo)的 分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由?Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出， 使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入 到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。六、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域1. 在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用(1) 人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不 了或是很難做到的事情。在 談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用一 文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù)，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該

10、圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來建立和運(yùn)行。(2) 智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式，也是 今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開 發(fā)模式的提出和不斷完善，推動(dòng)人們綜合運(yùn)用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中 的典型代表。2. 在工程領(lǐng)域的應(yīng)用(1) 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域 的重要應(yīng)用，具有極大的科研和應(yīng)用價(jià)值，它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜 的醫(yī)學(xué)問題，作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。目前，醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng) 已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用，從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個(gè) 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，并在不斷發(fā)展完善中。(2

11、) 地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。 1978年美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”，該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位 選擇等，是工業(yè)領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng)， 其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉 積，價(jià)值超過1億美元。3. 在技術(shù)研究中的應(yīng)用(1) 在超聲無損檢測(cè)(NDT)與無損評(píng)價(jià)(NDE)領(lǐng)域中，目前主要廣 泛采用專家系統(tǒng)方法對(duì)超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行 判斷和歸類；專家運(yùn)用超聲無損檢測(cè)儀器，以其高精度的運(yùn)算、控制 和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動(dòng)， 減少了任務(wù)因素造成的 無擦，提高了檢測(cè)的可靠性，實(shí)現(xiàn)了超

12、聲檢測(cè)和評(píng)價(jià)的自動(dòng)化、智能 化。(2) 人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點(diǎn)，因此我們必須在傳統(tǒng) 技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等咼效的AI技術(shù)，開發(fā)更咼級(jí)AI通用和專用語(yǔ)言， 和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器，而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可 能性。七、人工智能的發(fā)展方向1. 專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng) 域，它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來， 在“專家系統(tǒng)”或“知識(shí)工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人 工智能技術(shù)的趨勢(shì)。2. 智能信息檢索技術(shù)的飛速

13、發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的 應(yīng)用，主要表現(xiàn)在：（1）如何利用計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展 人類智能的理論、方法和技術(shù)。（2）由于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)信息既包括規(guī)律性 的知識(shí)，如一般原理概念，也包括大量的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)這些知識(shí)不可避免 地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素對(duì)其進(jìn)行推理，需 要利用人工智能的研究成果。3.S0Ar是一種通用智能體系結(jié)構(gòu)，其始終處在人工智能研究的 前沿，已顯示出強(qiáng)大的問題求解能力，它認(rèn)為機(jī)器人的開發(fā)是人工智 能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。八、強(qiáng)弱對(duì)比1. 強(qiáng)人工智能：強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和 解決問題的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的，有 自我意識(shí)

14、的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：（1）類人的人工智能，即機(jī)器 的思考和推理就像人的思維一樣。（2）非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn) 生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方 式。2. 弱人工智能：弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理 和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的， 但是并 不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng) 取得可觀的成就。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。結(jié)論與看法：人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域之廣， 決定了人工智能在將來的 各個(gè)工作領(lǐng)域得到大展手腳的機(jī)會(huì)，是未來社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。為此， 需要我們

15、一代代人去為之努力奮斗。不僅要在弱人工智能上取得突 破，更要努力在強(qiáng)人工智能上做出一些較大的進(jìn)取。對(duì)于人工智能， 現(xiàn)在與將來同樣會(huì)有很多人為之付出或多或少的精力，為了更加美好的明天。期待著將來人工智能能更好地融入到社會(huì)的各個(gè)方面，造福于人類。人工智能的發(fā)展階段1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯 特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了 “人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM 公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍更是人工智能技術(shù) 的一個(gè)完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學(xué)科

16、算起，50多年來，取得長(zhǎng)足 的發(fā)展，成為一門廣泛的 交叉和前沿科學(xué)。總的說來，人工智能的 目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考。 如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智 慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人 類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個(gè)裝在我們天靈蓋 里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對(duì)這個(gè)東西知之 甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工 具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力

17、著。如今人工智能 已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都 有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課 程，在大家不懈的努力下，如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例 如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)(DEEP BLUE)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了 國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)。大家或許不會(huì)注意到，在一 些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前 沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn) 展而得以存在。人工智能的主要成果人機(jī)對(duì)弈1996 年 2 月 10 17 日，GARRY KASPAROV 以 4 : 2 戰(zhàn)勝“深 藍(lán)” (DEEP BLUE)。1997 年 5 月 3 11 日，GARRY KASPAROV 以 2.5 : 3.5 輸于 改進(jìn)后的“深藍(lán)”2003 年 2 月 GARRY KASPAROV 3:3 戰(zhàn)平 “小深”（DEEP JUNIOR）。2003 年 11 月 GARRY KASPAROV