人工智能背景與發(fā)展

1、人工智能的主要背景與進展數(shù)學(xué) 1704 41721113 高芷晗1、人類智能和人工智能的概念 和其他生物物種不同，人類是一種智慧型生物。人類智慧包含兩個相輔相成的部分：隱性智慧和顯 性智慧。隱性智慧負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和確定創(chuàng)新的方向， 顯性智慧負(fù)責(zé)在確定的創(chuàng)新方向上實現(xiàn)具體的創(chuàng)新求解。 更具體地說，隱性智慧是人類發(fā)現(xiàn)問題和定義問題的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和開拓能 力，是一種內(nèi)隱的創(chuàng)造性能力，因而不可被機器模擬；顯性智慧是人類在隱性智慧所定義的問題框架內(nèi) 解決問題的能力，需要獲取信息生成知識和運用知識解決問題的能力，是外顯的操作性能力，因而可以 被機器模擬。人類的顯性智慧通常也會被稱為人類智

2、能，模擬人類智能（顯性智慧）的科學(xué)技術(shù)就叫人 工智能。 隱性智慧表現(xiàn)在：面對環(huán)境定義的實際問題；為知識庫提供的已有知識；預(yù)設(shè)的問題求解目 標(biāo)。這三者就是隱性智慧定義的工作框架。在這個框架下，人工智能系統(tǒng)所要執(zhí)行的任務(wù)就是模擬人類 智能（顯性智慧）的能力，運用所提供的信息和已有知識解決所給定的實際問題， 達到預(yù)定的求解目標(biāo)。在人類與人工智能系統(tǒng)之間，人類始終是主體，人工智能系統(tǒng)則是人類求解問題的聰明工具。由于 人工智能系統(tǒng)接受了人類所預(yù)設(shè)的求解目標(biāo)和提供的專門知識， 就保證了人類主體與客體之間實現(xiàn)主客 雙贏的策略：主體贏，因為實現(xiàn)了主體的求解目標(biāo)；客體贏，因為遵守體現(xiàn)在知識中的客觀規(guī)律。人工智能

3、系統(tǒng)工作的基本過程： （1）人類主體（隱性智慧）首先設(shè)定工作框架，即定義要解決的實 際問題，提供已有知識，預(yù)設(shè)求解目標(biāo)。 （2）人工智能系統(tǒng)收集工作框架的信息，包括模型中的本體論 信息。（3）通過信息獲?。ǜ兄﹩卧?，把本體論信息轉(zhuǎn)換為認(rèn)識論信息。（4）通過信息傳遞（通信）（7）通過策略創(chuàng)建（決策）單（8）通過策略傳遞（通信）單 把智能策略轉(zhuǎn)換成為智能行為，單元，單元，把認(rèn)識論信傳送到信息處理單元。 （5）通過信息處理（計算）單元，使認(rèn)識論信息成為適用信息。 （6 通過知識生成（認(rèn)知）單元，根據(jù)求解問題的需要生成專門知識。 元，把認(rèn)識論信息、專門知識、求解目標(biāo)轉(zhuǎn)換為求解問題的智能策略。 元，把

4、智能策略傳遞到策略執(zhí)行單元。 （9）通過策略執(zhí)行（控制） 反作用于實際問題。 （10）如果智能行為反作用于實際問題的結(jié)果沒有滿意地實現(xiàn)預(yù)期的求解目標(biāo)， 就把誤差作為新的信息反饋到信息獲?。ǜ兄﹩卧ㄟ^學(xué)習(xí)，補充新的知識，優(yōu)化智能策略，改善 執(zhí)行效果，減小求解誤差。人類智能）2 、人工智能技術(shù) 以上論證說明：人工智能技術(shù)可以在人類隱性智慧定義的工作框架內(nèi)模擬人類顯性智慧 生成知識，創(chuàng)建主客雙贏的策略解決各種復(fù)雜問題。而這是現(xiàn)今其他各類技術(shù)做不到的。不過，由于在人工智能系統(tǒng)工作的基本過程中，第（1）步中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現(xiàn)客觀規(guī)律，也未必能夠完全滿足求解問題的

5、需要，第（2）步中人類預(yù)設(shè)的求解目標(biāo)也不見得完全合理，第（ 3）步中人工智能系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)必然存在各種不理想性。因此，人工智 能系統(tǒng)對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位， 人工智能系統(tǒng)提供的問題解答也可能不如人類求出 的解答。 如果說人工智能系統(tǒng)確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等 因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質(zhì)。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法， 是沒有根據(jù)的。無論是人工智能系統(tǒng)， 還是其他各種機器系統(tǒng)，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發(fā)現(xiàn)應(yīng)當(dāng)解決 的實際問題，不可能自主形成機器的智慧， 尤其不可能無中生有地形成超越

6、人類和淘汰人類的荒唐愿望， 因此更不可能產(chǎn)生淘汰人類或滅絕人類的行為。4、“新型”信息技術(shù) 近十多年來，先后出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)以及各種互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用技術(shù)。人們把它們稱為“新型”信息技術(shù)或“新一代” 信息技術(shù)。深入分析可以發(fā)現(xiàn)，這些新型信 息技術(shù)的核心技術(shù) 正是核心人工智能系統(tǒng)的知識生成和策略創(chuàng)建技術(shù)。不妨以大數(shù)據(jù)技術(shù)為例加以說明。由于有著多種來源、多種背景以 及多種格式，大數(shù)據(jù)通常是病態(tài)結(jié)構(gòu)的或不良結(jié)構(gòu)的大規(guī)模數(shù)據(jù) 集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)的第一個環(huán)節(jié)就是智能分類：把無 用的數(shù)據(jù)識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數(shù)據(jù)按照某些特征進行分類

7、，再分門別類地送到恰當(dāng) 的云計算（和云存儲）系統(tǒng)，進行相應(yīng)的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準(zhǔn)備。通過知 識挖掘生成了足夠的知識之后， 才可以把這些知識（結(jié)合求解目標(biāo)）轉(zhuǎn)換成為用來解決問題的智能策略。 其中，智能分類、知識挖掘和策略創(chuàng)建都是人工智能的基本技術(shù)?？梢姡绻麤]有這些人工智能技術(shù)，大數(shù)據(jù)就只能是數(shù)據(jù)，而不可能轉(zhuǎn)換成為有用的知識和可 用來解決問題的智能策略。由此可知，大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心就是人工智能技術(shù)，可以把它比較確切地稱為 面向大數(shù)據(jù)的智能技術(shù)。網(wǎng)應(yīng)用到各行各業(yè)是完全必要的，這是信息化建設(shè)的正常要求。 但是，從信息化建設(shè)的發(fā)展大勢來看，互聯(lián)網(wǎng)升級即把當(dāng)前常規(guī)互聯(lián)網(wǎng)升級為智能互

8、聯(lián)網(wǎng)則更為必要， 這將為中國信 息化建設(shè)注入更為強大的新活力，是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的需要，是國民經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)升級的 需要。綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，其實都是人工智能技術(shù)的相關(guān)具體應(yīng)用。 可以這么說，如果沒有人工智能技術(shù)，單憑信息技術(shù)很難有效地應(yīng)對大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)以及未來更多更復(fù) 雜的技術(shù)挑戰(zhàn)。5、人工智能（如 alphago ）軍事應(yīng)用展望一般來說 , 按照作戰(zhàn)活動的不同 , 可以將戰(zhàn)爭空間劃分為物理域、信息域、認(rèn)知域和社會域 4 個交 疊構(gòu)成的具有跨域特性的作戰(zhàn)域。隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能的快速發(fā)展 , 以谷歌 AlphaGo 、微軟智能圖 像識別、 IBM 沃森等為代表的人工

9、智能技術(shù)必然會應(yīng)用于戰(zhàn)爭空間的各作戰(zhàn)域 . 美國國防部高級研究計 , 在人工智能近來人們在密切關(guān)注著“互聯(lián)網(wǎng)”。其實，“互聯(lián)網(wǎng)”可以有兩種不同的理解。一種理解是當(dāng)前人 們所關(guān)注的互聯(lián)網(wǎng)推廣，這里的“” 就相當(dāng)于信息化的“化”，就是互聯(lián)網(wǎng)的各種應(yīng)用。另一種更有意義 的理解則把“互聯(lián)網(wǎng)”理解為互聯(lián)網(wǎng)升級，就是把以計算機為終端的現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)升級為以人工智能系統(tǒng) 為終端的智能互聯(lián)網(wǎng)。應(yīng)當(dāng)認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)推廣即把互聯(lián). 表 1 列出了人工智能技術(shù)在各個作戰(zhàn)域中的可能應(yīng)用情況以及劃局 （Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA） 作為美國先進科技的引領(lǐng)者

10、領(lǐng)域正在和計劃開展大量研究項目 DARPA 開展項目的情況, 必然. 這些智, 而不是. 如 DARPA 正在研發(fā)打擊、防護和機動的作戰(zhàn)域 . 人工智能技術(shù)在該域的應(yīng)用, 如智能作戰(zhàn)機器人、無人駕駛汽車、無人船、無人機等, 是一類具有思考決策能力的系統(tǒng). 這必然導(dǎo)致打擊、機動和防護能力的全面提升行駛速度 , 超強偵察外部環(huán)境躲避敵方偵察的, 是信息產(chǎn)生、處理、共享與對抗發(fā)生的領(lǐng)域 . 長期以來 , 由, 例如戰(zhàn)場偵察衛(wèi)星傳回的圖像、無人機偵察圖像、各類, 這直接導(dǎo)致信息的處理速度和利用效率極低 , 甚至可能使物理域是各種軍事力量進行交戰(zhàn)、 導(dǎo)致大量智能化無人作戰(zhàn)平臺的出現(xiàn) 能化的無人作戰(zhàn)平臺與

11、當(dāng)前的無人系統(tǒng)將具有本質(zhì)性的區(qū)別 簡單地應(yīng)對大致有限的既定環(huán)境 的 X 戰(zhàn)車 （GXV-T）, 依賴先進的人工智能技術(shù)具備更快 能力 .信息域是信息化戰(zhàn)爭對抗發(fā)生的主戰(zhàn)場 于信息的處理共享等環(huán)節(jié)需要大量的人工操作 人員語音信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要人工判讀 指揮員淹沒在 “信息洪流”中. 微軟的 ImageNet 圖像識別理解、科大訊飛的語音識別等人工智能技術(shù) 的發(fā)展 , 使智能化處理非結(jié)構(gòu)化戰(zhàn)場數(shù)據(jù)越來越接近實戰(zhàn)要求 , 由此正在催生各類傳感器、數(shù)據(jù)處 理器 以及信息網(wǎng)絡(luò)的全面智能化 , 使得信息收集的 范圍更為廣泛 , 信息處理的速度更快質(zhì)量更好 . 另外 , 信 息域中的網(wǎng)電對抗 , 借助于

12、人工智能技術(shù)將能夠 實現(xiàn)自主敏捷反應(yīng) , 如 DARPA 資助的 “認(rèn)知電子戰(zhàn)” 計劃使用最新的人工智能和機器學(xué)習(xí)方法 , 能夠自主識別對手的信號頻譜并作出反應(yīng) .認(rèn)知域和社會域是感知、認(rèn)知和決策產(chǎn)生的作戰(zhàn)域 , 智能態(tài)勢感知理解和自主決策是目前人工智能亟待解決的領(lǐng)域 , 是通向真正意義的智能化戰(zhàn)爭 的關(guān)鍵一環(huán) . 由于戰(zhàn)場環(huán)境具有高度的復(fù)雜性和不確定性 , 長期以來 , 態(tài)勢理解及預(yù)測等認(rèn)知活動機器 智能還無法勝任 , 主要依賴人工完成 . 現(xiàn)代化戰(zhàn)爭復(fù)雜程度越來越高 , 陸、海、空、天、電、網(wǎng)各維度態(tài)勢 相互鉸鏈 , 單純依賴人工對態(tài)勢圖判讀來理解和 預(yù)測態(tài)勢將會變得越來越困難 . 另外

13、, 由于戰(zhàn)爭內(nèi)在的 復(fù)雜性 , 對手行為的高度不確定性 , 長期以來 , 輔助決策功能一直飽受詬病 . 為了解決這一問題 , DARPA 從 2008 年開始支持 “深綠”計劃 , 試圖研究 一種能夠嵌入美軍 C4ISR 系統(tǒng)的先進輔助決策模塊 . “水晶球” 和“閃電戰(zhàn)”是兩大核心模塊 . 水晶球 負(fù)責(zé)生成 和更新未來作戰(zhàn)可能的各個分支 , 即繪制和更新戰(zhàn) 爭的博弈樹 , 而閃電戰(zhàn)模塊用來對每個分 支進行模 擬并給出交戰(zhàn)結(jié)果 , 即完成對博弈樹的剪枝和搜索 , 這與 AlphaGo 采用的方法極為類似 . 因 此, AlphaGo 的成功極有可能帶來這類智能軍事決策的突破, 這也是 AlphaGo 技術(shù)最有借鑒意義之所