第1講 人工智能概述、數(shù)據(jù)模型

課題：人工智能第1講人工智能概述、數(shù)據(jù)模型教學(xué)內(nèi)容：人工智能的定義和發(fā)展人類智能與人工智能人工智能的學(xué)派及其爭(zhēng)論人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。人工智能對(duì)人類的影響。重點(diǎn)：數(shù)據(jù)模型第一章緒論從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，40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)?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠象人一樣思考。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)努力著?，F(xiàn)在人工智能已經(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，現(xiàn)在計(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)(DeepBlue)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。人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì)，正醞釀著新的突破--人工生命的提出，不僅意味著人類試圖從傳統(tǒng)的工程技術(shù)途徑，而且將開辟生物工程技術(shù)途徑，去發(fā)展人工智能；同時(shí)人工智能的發(fā)展，又將作為人工生命科學(xué)的重要支柱和推動(dòng)力量?？梢灶A(yù)言：人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級(jí)的智能”制品”，并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能；人工智能將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活作出更大貢獻(xiàn)。1.1人工智能的定義和發(fā)展1.1.1人工智能的定義國(guó)際上人工智能研究作為一門科學(xué)的前沿和交叉學(xué)科，但像許多新興學(xué)科一樣，人工智能至今尚無統(tǒng)一的定義。要給人工智能下個(gè)準(zhǔn)確的定義是困難的。人類的許多活動(dòng)，如解算題、猜謎語、進(jìn)行討論、編制計(jì)劃和編寫計(jì)算機(jī)程序，甚至駕駛汽車和騎自行車等等，都需

要”智能”。如果機(jī)器能夠執(zhí)行這種任務(wù)，就可以認(rèn)為機(jī)器已具有某種性質(zhì)的”人工智能”。不同科學(xué)或?qū)W科背景的學(xué)者對(duì)人工智能有不同的理解，提出不同的觀點(diǎn)，人們稱這些觀點(diǎn)為符號(hào)主義(Symbolism)、連接主X(Connectionism)和行為主義(Actionism)等，或者叫做邏輯學(xué)派(Logicism)、仿生學(xué)派(Bionicsism)和生理學(xué)派(Physiologism)。此外還有計(jì)算機(jī)學(xué)派、心理學(xué)派和語言學(xué)派等。我們將在1.3節(jié)中綜述他們的主要觀點(diǎn)。這里，我們結(jié)合自己的理解來定義人工智能。這些定義是比較狹義的。定義1智能機(jī)器(intelligentmachine)能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的機(jī)器。例子1：能夠模擬人的思維，進(jìn)行博弈的計(jì)算機(jī)。1997年5月11日，一個(gè)名為”深藍(lán)”(DeepBlue)的IBM計(jì)算機(jī)系統(tǒng)戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍蓋利.卡斯帕羅夫(GarryKasparov)。例子2：能夠進(jìn)行深海探測(cè)的潛水機(jī)器人。例子3：在星際探險(xiǎn)中的移動(dòng)機(jī)器人，如美國(guó)研制的火星探測(cè)車。定義2人工智能斯坦福大學(xué)的Nilsson提出人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)(知識(shí)的表示、知識(shí)的獲取以及知識(shí)的運(yùn)用)，本書中首先從學(xué)科的界定來定義：?人工智能(學(xué)科)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。從人工智能所實(shí)現(xiàn)的功能來定義：?人工智能(能力)是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)。1.1.2人工智能的起源與發(fā)展人工智能的發(fā)展是以硬件與軟件為基礎(chǔ)。它的發(fā)展經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程。人們從很早就已開始研究自身的思維形成，早在亞里士多德(公元前384-322年)在著手解釋和編注他稱之為三段論的演繹推理時(shí)就邁出了向人工智能發(fā)展的早期步伐，可以看作為原始的知識(shí)表達(dá)規(guī)范。什么是三段論？三段論是以真言判斷為其前提的一種演繹推理，它借助于一個(gè)共同項(xiàng)，把兩個(gè)直言判斷聯(lián)系起來，從而得出結(jié)論。例如：一切金屬都是能夠熔解的；鐵是金屬；所以，鐵是能夠熔解的。亞里士多德(公元前384-322年)1.2人類智能與人工智能1.2.1研究認(rèn)知過程的任務(wù)人的心理活動(dòng)具有不同的層次，它可以與計(jì)算機(jī)的層次相比較，見圖1.1。心理活動(dòng)的最高層級(jí)是思維策略，

思艙策略計(jì)算機(jī)程序Ai思艙策略計(jì)算機(jī)程序AiJk初思信息處理計(jì)萱機(jī)語言JL生理過程計(jì)聳機(jī)硬件（a）人類Cb）計(jì)算機(jī)圖1.1人類任知活動(dòng)與計(jì)算機(jī)的比較1.2.2智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)伴隨有3個(gè)推論，中間一層是初級(jí)信息處理，最低層級(jí)是生理過程，即中樞神經(jīng)系統(tǒng)、神經(jīng)元和大腦的活動(dòng)，與此相應(yīng)的是計(jì)算機(jī)程序、語言和硬件。研究認(rèn)知過程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級(jí)信息處理的關(guān)系，并用計(jì)算機(jī)程序來模擬人的思維策略水平，而用計(jì)算機(jī)語言模擬人的初級(jí)信息處理過程。或稱為附帶條件。推論一:既然人具有智能，那么他（她）就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。推論二:既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。推論三:既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。控制論之父維納1940年主張計(jì)算機(jī)五原則。維納在1940年寫給朋友的一封信中，對(duì)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)曾提出了幾條原則：（1）不是模擬式，而是數(shù)字式；（2）由電子元件構(gòu)成，盡量減少機(jī)械部件；（3）采用二進(jìn)制，而不是十進(jìn)制；（4）內(nèi)部存放計(jì)算表；（5）在計(jì)算機(jī)內(nèi)部存貯數(shù)據(jù)。這些原則是十分正確的。1940年，維納開始考慮計(jì)算機(jī)如何能像大腦一樣工作。他發(fā)現(xiàn)了二者的相似性。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)是一個(gè)進(jìn)行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的系統(tǒng)，只要這個(gè)系統(tǒng)能得到數(shù)據(jù)，機(jī)器本身就應(yīng)該能做幾乎任何事情。而且計(jì)算機(jī)本身并不一定要用齒輪，導(dǎo)線，軸，電機(jī)等部件制成。麻省理工學(xué)院的一位教授為了證實(shí)維納的這個(gè)觀點(diǎn)，甚至用石塊和衛(wèi)生紙卷制造過一臺(tái)簡(jiǎn)單的能運(yùn)行的計(jì)算機(jī)。維納系統(tǒng)地創(chuàng)建了控制論，根據(jù)這一理論，一個(gè)機(jī)械系統(tǒng)完全能進(jìn)行運(yùn)算和記憶。1.2.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬帕梅拉?麥考達(dá)克（PamelaMcCorduck）在她的著名的人工智能歷史研究《機(jī)器思維》（MachineWhoThink,1979）中曾經(jīng)指出：在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在著長(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的復(fù)雜巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的智能活動(dòng)進(jìn)行直接聯(lián)系。著名的英國(guó)科學(xué)家圖靈被稱為人工智能之父，圖靈不僅創(chuàng)造了一個(gè)簡(jiǎn)單的通用的非數(shù)字計(jì)算模型，而且直接證明了計(jì)算機(jī)可能以某種被理解為智能的方法工作。1950年，圖靈發(fā)表了題為《計(jì)算機(jī)能思考嗎？》的論文，給人工智能下了一個(gè)定義，而且論證了人工智能的可能性。定義智慧時(shí)，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)，那它就是智慧的。圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為時(shí)，這個(gè)機(jī)器就是智慧的。圖靈測(cè)試游戲由一男(A)、一女(B)和一名詢問者(C)進(jìn)行；C與A、B■被隔離，通過電傳打字機(jī)與A、B對(duì)話。詢問者只知道二人的稱呼是X，Y，通過提問以及回答來判斷，最終作出”X是A，Y是B”或者”X是B，Y是A”的結(jié)論。游戲中，A必須盡力使c判斷錯(cuò)誤，而b的任務(wù)是幫助c。...當(dāng)一個(gè)機(jī)器代替了游戲中的A，并且機(jī)器將試圖使得C相信它是一個(gè)人。如果機(jī)器通過了圖靈測(cè)試，就認(rèn)為它是'智慧AlanTuring(1912-1954)"的。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的推論一也告訴我們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng);推論三指出，可以編寫出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動(dòng)。這就是說，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)所使用的物理符號(hào)是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動(dòng)過程。1.3人工智能的學(xué)派及其爭(zhēng)論目前人工智能的主要學(xué)派：符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義。任何新生事物的成長(zhǎng)都不是一帆風(fēng)順的，人工智能也不例外。從人工智能孕育于人類社會(huì)的母胎時(shí)，就引起人們的爭(zhēng)議。自1956年問世以來，人工智能也是在比較艱難的環(huán)境中頑強(qiáng)地拚搏與成長(zhǎng)的。一方面，社會(huì)上對(duì)人工智能的科學(xué)性有所懷疑，或者對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生恐懼。在一些國(guó)家(如前蘇聯(lián))，甚至曾把人工智能視為反科學(xué)的異端邪說。在我國(guó)那”史無前例”的年代里，也有人把人工智能作為迷信來批判，以致連'人工智能”這個(gè)名詞也不敢公開提及。另一方面，科學(xué)界內(nèi)部對(duì)人工智能也表示懷疑。真正的科學(xué)與任何其它真理一樣，是永遠(yuǎn)無法壓制的。人工智能研究必將排除千難萬險(xiǎn)，尤如滾滾長(zhǎng)江，后浪推前浪，一浪更比一浪高地向前發(fā)展。在我國(guó)，人工智能科學(xué)也開始迎來了它的春天。1.3.1人工智能的主要學(xué)派目前人工智能的主要學(xué)派有下列3家：(1)符號(hào)主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)(即符號(hào)操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)，又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)，其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。行為主義(Actionism)，又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。他們對(duì)人工智能發(fā)展歷史具有不同的看法。符號(hào)主義認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。數(shù)理邏輯從19世紀(jì)末起就獲迅速發(fā)展；到20世紀(jì)30年代開始用于描述智能行為。計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，又在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了邏輯演繹系統(tǒng)。正是這些符號(hào)主義者，早在1956年首先采用”人工智能”這個(gè)術(shù)語。后來又發(fā)展了啟發(fā)式算法一專家系統(tǒng)一知識(shí)工程理論與技術(shù)，并在80年代取得很大發(fā)展。符號(hào)主義曾長(zhǎng)期一枝獨(dú)秀，為人工智能的發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)，尤其是專家系統(tǒng)的成功開發(fā)與應(yīng)用，為人工智能走向工程應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)理論聯(lián)系實(shí)際具有特別重要意義。在人工智能的其它學(xué)派出現(xiàn)之后，符號(hào)主義仍然是人工智能的主流派。這個(gè)學(xué)派的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學(xué)家麥卡洛克(McCulloch)和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨(Pitts)創(chuàng)立的腦模型，即MP模型。60-70年代，聯(lián)結(jié)主義，尤其是對(duì)以感知機(jī)(perceptron)為代表的腦模型的研究曾出現(xiàn)過熱潮，由于當(dāng)時(shí)的理論模型、生物原型和技術(shù)條件的限制，腦模型研究在70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年發(fā)表兩篇重要論文，提出用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，聯(lián)結(jié)主義又重新抬頭。1986年魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播(BP)算法。此后，聯(lián)結(jié)主義勢(shì)頭大振，從模型到算法，從理論分析到工程實(shí)現(xiàn)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)走向市場(chǎng)打下基礎(chǔ)?，F(xiàn)在，對(duì)ANN的研究熱情仍然不減。行為主義認(rèn)為人工智能源于控制論?？刂普撍枷朐缭?0-50年代就成為時(shí)代思潮的重要部分，影響了早期的人工智能工作者。到60-70年代，控制論系統(tǒng)的研究取得一定進(jìn)展，播下智能控制和智能機(jī)器人的種子，并在80年代誕生了智能控制和智能機(jī)器人系統(tǒng)。行為主義是近年來才以人工智能新學(xué)派的面孔出現(xiàn)的，引起許多人的興趣與研究。1.3.2對(duì)人工智能基本理論的爭(zhēng)論不同人工智能學(xué)派對(duì)人工智能的研究方法問題也有不同的看法。這些問題涉及人工智能是否一定采用模擬人的智能的方法?若要模擬又該如何模擬?對(duì)結(jié)構(gòu)模擬和行為模擬、感知思維和行為、對(duì)認(rèn)知與學(xué)習(xí)以及邏輯思維和形象思維等問題是否應(yīng)分離研究?是否有必要建立人工智能的統(tǒng)一理論系統(tǒng)?若有，又應(yīng)以什么方法為基礎(chǔ)？符號(hào)主義認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號(hào)，而且認(rèn)知過程即符號(hào)操作過程。它認(rèn)為人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，因此，我們就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的智能行為，即用計(jì)算機(jī)的符號(hào)操作來模擬人的認(rèn)知過程。也就是說，人的思維是可操作的。它還認(rèn)為，知識(shí)是信息的一種形式，是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。人工智能的核心問題是知識(shí)表示、知識(shí)推理和知識(shí)運(yùn)用。知識(shí)可用符號(hào)表示，也可用符號(hào)進(jìn)行推理，因而有可能建立起基于知識(shí)的人類智能和機(jī)器智能的統(tǒng)一理論體系。聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人的思維基元是神經(jīng)元，而不是符號(hào)處理過程。它對(duì)物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)持反對(duì)意見，認(rèn)為人腦不同于電腦，并提出聯(lián)結(jié)主義的大腦工作模式，用于取代符號(hào)操作的電腦工作模式。他們對(duì)人工智能發(fā)展歷史具有不同的看法。行為主義認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)(所以被稱為行為主義)，提出智能行為的”感知-動(dòng)作”模式。行為主義者認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人類智能一樣逐步進(jìn)化(所以稱為進(jìn)化主義)；智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。行為主義還認(rèn)為：符號(hào)主義還包括聯(lián)結(jié)主義)對(duì)真實(shí)世界客觀事物的描述及其智能行為工作模式是過于簡(jiǎn)化的抽象，因而是不能真實(shí)地反映客觀存在的。1.3.3對(duì)人工智能技術(shù)路線的爭(zhēng)論如何在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)、研制智能機(jī)器和開發(fā)智能產(chǎn)品，即沿著什么技術(shù)路線和策略來發(fā)展人工智能，也存在有不同的派別，即不同的路線。專用路線強(qiáng)調(diào)研制與開發(fā)專用的智能計(jì)算機(jī)、人工智能軟件、專用開發(fā)工具、人工智能語言和其它專用設(shè)備。2?通用路線認(rèn)為通用的計(jì)算機(jī)硬件和軟件能夠?qū)θ斯ぶ悄荛_發(fā)提供有效的支持，并能夠解決廣泛的和一般的人工智能問題。通用路線強(qiáng)調(diào)人工智能應(yīng)用系統(tǒng)和人工智能產(chǎn)品的開發(fā)，應(yīng)與計(jì)算機(jī)立體技術(shù)和主流技術(shù)相結(jié)合，并把知識(shí)工程視為軟件工程的一個(gè)分支。3.硬件路線認(rèn)為人工智能的發(fā)展主要依靠硬件技術(shù)。該路線還認(rèn)為智能機(jī)器的開發(fā)主要有賴于各種智能硬件、智能工具及固化技術(shù)。軟件路線強(qiáng)調(diào)人工智能的發(fā)展主要依靠軟件技術(shù)。軟件路線認(rèn)為智能機(jī)器的研制主要在于開發(fā)各種智能軟件、工具及其應(yīng)用系統(tǒng)。從上面的討論我們可以看到，在人工智能的基本理論、研究方法和技術(shù)路線等方面，存在幾種不同的學(xué)派，有著不同的論點(diǎn)；對(duì)其中某些觀點(diǎn)的爭(zhēng)論是十分激烈的。從一枝獨(dú)秀”的符號(hào)主義發(fā)展到多學(xué)派”百花爭(zhēng)艷”，是一件大好事，必將促進(jìn)人工智能的進(jìn)一步發(fā)展。對(duì)人工智能各種問題的爭(zhēng)論可能還要持續(xù)幾十年甚至幾百年。盡管未來的人工智能系統(tǒng)很可能是集各家之長(zhǎng)的多種方法之結(jié)合，但是單獨(dú)研究各種方法仍然是必要的和有價(jià)值的。在努力實(shí)現(xiàn)某種主要目標(biāo)之前，很可能有幾種方法相互競(jìng)爭(zhēng)和角逐。人工智能的研究者們已經(jīng)開發(fā)和編制出許多表演系統(tǒng)和實(shí)用系統(tǒng)，這些系統(tǒng)顯示出有限領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)良智能水平，有的系統(tǒng)甚至已具有商業(yè)價(jià)值。然而，已實(shí)現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)仍遠(yuǎn)未達(dá)到人類所具有的那些幾乎是萬能的認(rèn)知技巧。研究工作沿著許多不同的途徑和方法繼續(xù)進(jìn)行，每種方法都有它的熱烈的支持者和實(shí)踐者。也許終有一天，他們會(huì)攜起手來，并肩開創(chuàng)人工智能的新世界。1.4人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域在大多數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括語言處理、自動(dòng)定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等。在過去30多年中，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。1.4.1問題求解人工智能的第一個(gè)大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋(如國(guó)際象棋)程序。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸約這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)程序能夠下錦標(biāo)賽水平的各種方盤棋、十五子棋和國(guó)際象棋。另一種問題求解程序把各種數(shù)學(xué)公式符號(hào)匯編在一起，其性能達(dá)到很高的水平，并正在為許多科學(xué)家和工程師所應(yīng)用。有些程序甚至還能夠用經(jīng)驗(yàn)來改善其性能。小知識(shí)：DeepBlue簡(jiǎn)歷：1985年，美國(guó)卡內(nèi)基-梅隆(Carnegie-Mellon)大學(xué)的博士生Feng-hsiungHsu著手研制一個(gè)國(guó)際象棋的計(jì)算機(jī)程序：〃Chiptest〃.1989年Hsu與MurrayCampbell加入了IBM的DeepBlue研究項(xiàng)目，最初研究目的是為了檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)的并行處理能力。幾年后，研制小組開發(fā)了專用處理器，可以在每秒中計(jì)算2-3000步棋局。經(jīng)歷了數(shù)百次的失利，在科研人員的不斷完善下，1997年，DeepBlue的硬件系統(tǒng)采用了32節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模并行結(jié)構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)由8片專用的處理器同時(shí)工作，這樣，系統(tǒng)由256個(gè)處理器組成了一個(gè)高速并行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；研究小組又不斷完善了博弈的程序。DeepBlue發(fā)展為高水平的博弈大師，在國(guó)際象棋比賽規(guī)定的每步棋限時(shí)3分鐘里，可以推演1000-2000億步棋局。GarryKasparov的思考速度是200步/分。1997年5月11日，DeepBlue以3.5：2.5戰(zhàn)勝了GarryKasparov。1.4.2邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。其中特別重要的是要找到一些方法，只把

用四種顏色標(biāo)注不同的區(qū)域注意力集中在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對(duì)數(shù)學(xué)中臆測(cè)的定理尋找一個(gè)證明或反證，確實(shí)稱得上是一項(xiàng)智能任務(wù)。為此不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且需要某些直覺技巧。用四種顏色標(biāo)注不同的區(qū)域1976年7月，美國(guó)的阿佩爾（K.Appel）等人合作解決了長(zhǎng)達(dá)124年之久的難題--四色定理。他們用三臺(tái)大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)CPU時(shí)間，并對(duì)中間結(jié)果進(jìn)行人為反復(fù)修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動(dòng)計(jì)算機(jī)界。1.4.3自然語言理解NLP（NaturalLanguageProcessing）自然語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，已經(jīng)編寫出能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫回答用英語提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行用英語給出的指令和獲取知識(shí)等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令（而不是從鍵盤打入計(jì)算機(jī)的指令）。目前語言處理研究的主要課題是：在翻譯句子時(shí)，以主題和對(duì)話情況為基礎(chǔ)，注意大量的一般常識(shí)--世界知識(shí)和期望作用的重要性。人工智能在語言翻譯與語音理解程序方面已經(jīng)取得的成就，發(fā)展為人類自然語言處理的新概念。1.4.4自動(dòng)程序設(shè)計(jì)也許程序設(shè)計(jì)并不是人類知識(shí)的一個(gè)十分重要的方面，但是它本身卻是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。這個(gè)領(lǐng)域的工作叫做自動(dòng)程序設(shè)計(jì)。已經(jīng)研制出能夠以各種不同的目的描述（例如輸入/輸出對(duì)，高級(jí)語言描述，甚至英語描述算法）來編寫計(jì)算機(jī)程序。這方面的進(jìn)展局限于少數(shù)幾個(gè)完全現(xiàn)成的例子。對(duì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的研究不僅可以促進(jìn)半自動(dòng)軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，而且也使通過修正自身數(shù)碼進(jìn)行學(xué)習(xí)（即修正它們的性能）的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。自動(dòng)編制一份程序來獲得某種指定結(jié)果的任務(wù)同證明一份給定程序?qū)@得某種指定結(jié)果的任務(wù)是緊密相關(guān)的。后者叫做程序驗(yàn)證。許多自動(dòng)程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)將產(chǎn)生一份輸出程序的驗(yàn)證作為額外收獲。1.4.5專家系統(tǒng)一般地說，專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。也就是說，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。當(dāng)前的研究涉及有關(guān)專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)的各種問題。這些系統(tǒng)是在某個(gè)領(lǐng)域的專家（他可能無法明確表達(dá)他的全部知識(shí)）與系統(tǒng)設(shè)計(jì)者之間經(jīng)過艱苦的反復(fù)交換意見之后建立起來的。在已經(jīng)建立的專家咨詢系統(tǒng)中，有能夠診斷疾病的（包括中醫(yī)診斷智能機(jī)），估計(jì)潛在石油等礦藏的，研究復(fù)雜有機(jī)化合物結(jié)構(gòu)的以及提供使用其它計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的參考意見等。發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運(yùn)用專家知識(shí)，即來自人類專家的并已被證明對(duì)解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題是有用的事實(shí)和過程。專家系統(tǒng)和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序最本質(zhì)的不同之處在于專家系統(tǒng)所要解決的問題一般沒有算法解，并且經(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。專家系統(tǒng)可以解決的問題一般包括解釋、預(yù)測(cè)、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等。高性能的專家系統(tǒng)也已經(jīng)從學(xué)術(shù)研究開始進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用研究。隨著人工智能整體水平的提高，專家系統(tǒng)也獲得發(fā)展。正在開發(fā)的新一代專家系統(tǒng)有分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)等。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的方法，而且采用基于模型的原理。1.4.6機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)能力無疑是人工智能研究上最突出和最重要的一個(gè)方面。人工智能在這方面的研究近年來取得了一些進(jìn)展。學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識(shí)的基本手段。機(jī)器學(xué)習(xí)(自動(dòng)獲取新的事實(shí)及新的推理算法)是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。正如香克(R.Shank)所說：”一臺(tái)計(jì)算機(jī)若不會(huì)學(xué)習(xí)，就不能稱為具有智能的?！贝送猓瑱C(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。所以這是一個(gè)始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠(yuǎn)未達(dá)到理想境地的研究領(lǐng)域。1.4.7人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)您的位置：第1章＞＞第4節(jié)＞＞第7、8點(diǎn)；學(xué)習(xí)狀態(tài)：瀏覽學(xué)習(xí)由于馮?諾依曼(VanNeumann)體系結(jié)構(gòu)的局限性，數(shù)字計(jì)算機(jī)存在一些尚無法解決的問題。人們一直在尋找新的信息處理機(jī)制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算就是其中之一。研究結(jié)果已經(jīng)證明，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有著非常廣闊的科學(xué)背景，是眾多學(xué)科研究的綜合成果。神經(jīng)生理學(xué)家、心理學(xué)家與計(jì)算機(jī)科學(xué)家的共同研究得出的結(jié)論是：人腦是一個(gè)功能特別強(qiáng)大、結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，其基礎(chǔ)是神經(jīng)元及其互聯(lián)關(guān)系。因此，對(duì)人腦神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，可能創(chuàng)造出新一代人工智能機(jī)--神經(jīng)計(jì)算機(jī)。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于40年代初期，經(jīng)歷了一條十分曲折的道路，幾起幾落，80年代初以來，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次出現(xiàn)高潮?；羝辗茽柕翲opfield)提出用硬件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，魯梅爾哈特(Rumelhart)等提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播(BP)算法就是兩個(gè)重要標(biāo)志。現(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。1.4.8機(jī)器人學(xué)人工智能研究日益受到重視的另一個(gè)分支是機(jī)器人學(xué)，其中包括對(duì)操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法，無所不包。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。它所導(dǎo)致的一些技術(shù)可用來模擬世界的狀態(tài)，用來描述從一種世界狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N世界狀態(tài)的過程。它對(duì)于怎樣產(chǎn)生動(dòng)作序列的規(guī)劃以及怎樣監(jiān)督這些規(guī)劃的執(zhí)行有了一種較好的理解。復(fù)雜的機(jī)器人控制問題迫使我們發(fā)展一些方法，先在抽象和忽略細(xì)節(jié)的高層進(jìn)行規(guī)劃，然后再逐步在細(xì)節(jié)越來越重要的低層進(jìn)行規(guī)劃。在本書中，我們經(jīng)常應(yīng)用一些機(jī)器人問題求解的例子來說明一些重要的思想。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，如機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)、機(jī)構(gòu)、控制、智能、視覺、觸覺、力覺、聽覺、機(jī)器人裝配、惡劣環(huán)境下的機(jī)器人以及機(jī)器人語言等。機(jī)器人已在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國(guó)防等領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。1.4.9模式識(shí)別計(jì)算機(jī)硬件的迅速發(fā)展，計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷開拓，急切地要求計(jì)算機(jī)能更有效地感知諸如聲音、文字、圖象、溫度、震動(dòng)等等信息資料，模式識(shí)別便得到迅速發(fā)展?！蹦Ｊ?(Pattern)一詞的本意是指完美無缺的供模仿的一些標(biāo)本。模式識(shí)別就是指識(shí)別出給定物體所模仿的標(biāo)本。人工智能所研究的模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對(duì)人類感知外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識(shí)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(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。模式識(shí)別是一個(gè)不斷發(fā)展的新學(xué)科，它的理論基礎(chǔ)和研究范圍也在不斷發(fā)展。隨著生物醫(yī)學(xué)對(duì)人類大腦的初步認(rèn)識(shí)，模擬人腦構(gòu)造的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法早在50年代末、60年代初就已經(jīng)開始。至今，在模式識(shí)別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成功地用于手寫字符的識(shí)別、汽車牌照的識(shí)別、指紋識(shí)別、語音識(shí)別等方面。目前模式識(shí)別學(xué)科正處于大發(fā)展的階段，隨著應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷進(jìn)步，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別技術(shù)，在90年代將有更大的發(fā)展。1.4.10機(jī)器視覺機(jī)器視覺或計(jì)算機(jī)視覺已從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。在視覺方面，已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠”看見”周圍的東西。視覺是感知問題之一。在人工智能中研究的感知過程通常包含一組操作。例如，可見的景物由傳感器編碼，并被表示為一個(gè)灰度數(shù)值的矩陣。這些灰度數(shù)值由檢測(cè)器加以處理。檢測(cè)器搜索主要圖象的成分，如線段、簡(jiǎn)單曲線和角度等。這些成分又被處理，以便根據(jù)景物的表面和形狀來推斷有關(guān)景物的三維特性信息。帶有視覺的月球自主車帶有視覺的越野自主車機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖象壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖象的處理與解釋等。機(jī)器視覺已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖象處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)以及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。1.4.11智能控制人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無需（或需要盡可能少的）人的干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制?；蛘哒f，智能控制是驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程。隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，已可能把自動(dòng)控制和人工智能以及系統(tǒng)科學(xué)的某些分支結(jié)合起來，建立一種適用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制理論和技術(shù)。智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動(dòng)控制的最新發(fā)展階段，也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域o1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。十多年后，建立實(shí)用智能控制系統(tǒng)的技術(shù)逐漸成熟。1971年，傅京孫提出把人工智能與自動(dòng)控制結(jié)合起來的思想。1977年，美國(guó)薩里迪斯提出把人工智能、控制論和運(yùn)籌學(xué)結(jié)合起來的思想。1986年，中國(guó)蔡自興提出把人工智能、控制論、信息論和運(yùn)籌學(xué)結(jié)合起來的思想。按照這些結(jié)構(gòu)理論已經(jīng)研究出一些智能控制的理論和技術(shù)，用來構(gòu)造用于不同領(lǐng)域的智能控制系統(tǒng)。智能控制的核心在高層控制，即組織級(jí)控制。其任務(wù)在于對(duì)實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)行組織，即決策和規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)廣義問題求解。已經(jīng)提出的用以構(gòu)造智能控制系統(tǒng)的理論和技術(shù)有分級(jí)遞階控制理論、分級(jí)控制器設(shè)計(jì)的熵方法、智能逐級(jí)增高而精度逐級(jí)降低原理、專家控制系統(tǒng)、學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)和基于NN的控制系統(tǒng)等。智能控制有很多研究領(lǐng)域，它們的研究課題既具有獨(dú)立性，又相互關(guān)聯(lián)。目前研究得較多的是以下6個(gè)方面：智能機(jī)器人規(guī)劃與控制、智能過程規(guī)劃、智能過程控制、專家控制系統(tǒng)、語音控制以及智能儀器。1.4.12智能檢索隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了”知識(shí)爆炸”的情況。對(duì)國(guó)內(nèi)外種類繁多和數(shù)量巨大的科技文獻(xiàn)之檢索遠(yuǎn)非人力和傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)所能勝任。研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速發(fā)展的重要保證。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是儲(chǔ)存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它們可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)也是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、存儲(chǔ)和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展了許多技術(shù)。當(dāng)我們想用數(shù)據(jù)庫中的事實(shí)進(jìn)行推理并從中檢索答案時(shí)，這個(gè)課題就顯得很有意義。1.4.13智能調(diào)度與指揮確定最佳調(diào)度或組合的問題是我們感興趣的又一類問題。一個(gè)古典的問題就是推銷員旅行問題。這個(gè)問題要求為推銷員尋找一條最短的旅行路線。他從某個(gè)城市出發(fā)，訪問每個(gè)城市一次，且只許一次，然后回到出發(fā)的城市。大多數(shù)這類問題能夠從可能的組合或序列中選取一個(gè)答案，不過組合或序列的范圍很大。試圖求解這類問題的程序產(chǎn)生了一種組合爆炸的可能性。這時(shí)，即使是大型計(jì)算機(jī)的容量也會(huì)被用光。在這些問題中有幾個(gè)（包括推銷員旅行問題）是屬于計(jì)算理論家稱為NP完全性一類的問題。他們根據(jù)理論上的最佳方法計(jì)算出所耗時(shí)間（或所走步數(shù)）的最壞情況來排列不同問題的難度。智能組合調(diào)度與指揮方法已被應(yīng)用于汽車運(yùn)輸調(diào)度、列車的編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統(tǒng)。1.4.14系統(tǒng)與語言工具人工智能對(duì)計(jì)算機(jī)界的某些最大貢獻(xiàn)已經(jīng)以派生的形式表現(xiàn)出來。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一些概念，如分時(shí)系統(tǒng)、編目處理系統(tǒng)和交互調(diào)試系統(tǒng)等，已經(jīng)在人工智能研究中得到發(fā)展。幾種知識(shí)表達(dá)語言（把編碼知識(shí)和推理方法作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和過程計(jì)算機(jī)的語言）已在70年代后期開發(fā)出來，以探索各種建立推理程序的思想。特里?威諾格雷德（TerryWinograd的文章《在程序設(shè)計(jì)語言之外》（1979年）討論了他的某些關(guān)于計(jì)算的未來思想；其中部分思想是在他的人工智能研究中產(chǎn)生的。80年代以來，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、如分布式系統(tǒng)、并行處理系統(tǒng)、多機(jī)協(xié)作系統(tǒng)和各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等，都有了發(fā)展。在人工智能程序設(shè)計(jì)語言方面，除了繼續(xù)開發(fā)和改進(jìn)通用和專用的編程語言新版本和新語種外，還研究出了一些面向目標(biāo)的編程語言和專用開發(fā)工具。對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫研究所取得的進(jìn)展，無疑為人工智能程序設(shè)計(jì)提供了新的有效工具。1.5人工智能對(duì)人類的影響人工智能的發(fā)展已對(duì)人類及其未來產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，這些影響涉及人類的經(jīng)濟(jì)利益、社會(huì)作用和文化生活等方面，下面逐一加以討論。1.5.1人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，已為人類創(chuàng)造出可觀的經(jīng)濟(jì)效益，專家系統(tǒng)就是一個(gè)例子。隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)價(jià)格的繼續(xù)下降，人工智能技術(shù)必將得到更大的推廣，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益。下面略舉二例說明。專家系統(tǒng)的效益成功的專家系統(tǒng)能為它的建造者、擁有者和用戶帶來明顯的經(jīng)濟(jì)效益。用比較經(jīng)濟(jì)的方法執(zhí)行任務(wù)而不需要有經(jīng)驗(yàn)的專家，可以極大地減少勞務(wù)開支和培養(yǎng)費(fèi)用。由于軟件易于復(fù)制，所以專家系統(tǒng)能夠廣泛傳播專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，推廣應(yīng)用數(shù)量有限的和昂貴的專業(yè)人員及其知識(shí)。如果保護(hù)得當(dāng)，軟件能被長(zhǎng)期地和完整地保存。領(lǐng)域?qū)I(yè)人員（如醫(yī)生）難以同時(shí)保持最新的實(shí)際建議（如治療方案和方法），而專家系統(tǒng)卻能迅速地更新和保存這類建議，使終端用戶（如病人）從中受益。人工智能推動(dòng)計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展人工智能研究已經(jīng)對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的各個(gè)方面產(chǎn)生并將繼續(xù)產(chǎn)生較大影響。人工智能應(yīng)用要求繁重的計(jì)算，促進(jìn)了并行處理和專用集成片的開發(fā)。算法發(fā)生器和靈巧的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獲得應(yīng)用，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)技術(shù)將開始對(duì)軟件開發(fā)產(chǎn)生積極影響。所有這些在研究人工智能時(shí)開發(fā)出來的新技術(shù)，推動(dòng)了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，進(jìn)而使計(jì)算機(jī)為人類創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。1.5.2人工智能對(duì)社會(huì)的影響人工智能在給它的創(chuàng)造者、銷售者和用戶帶來經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí)，就象任何新技術(shù)一樣，它的發(fā)展也引起或即將出現(xiàn)許多問題，并使一些人感到擔(dān)心或懊惱。勞務(wù)就業(yè)問題由于人工智能能夠代替人類進(jìn)行各種腦力勞動(dòng)，將會(huì)使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業(yè)。人工智能在科技和工程中的應(yīng)用，會(huì)使一些人失去介入信息處理活動(dòng)（如規(guī)劃、診斷、理解和決策等）的機(jī)會(huì)，甚至不得不改變自己的工作方式。社會(huì)結(jié)構(gòu)變化人們一方面希望人工智能和智能機(jī)器能夠代替人類從事各種勞動(dòng)，另一方面又擔(dān)心它們的發(fā)展會(huì)引起新的社會(huì)問題。實(shí)際上，近十多年來，社會(huì)結(jié)構(gòu)正在發(fā)生一種靜悄悄的變化?！比?機(jī)器”的社會(huì)結(jié)構(gòu)，終將為”人-智能機(jī)器-機(jī)器”的社會(huì)結(jié)構(gòu)所取代。智能機(jī)器人就是智能機(jī)器之一。現(xiàn)在和將來的很多本來是由人承擔(dān)的工作將由機(jī)器人來擔(dān)任，因此，人們將不得不學(xué)會(huì)與有智能的機(jī)器相處，并適應(yīng)這種變化了的社會(huì)結(jié)構(gòu)。思維方式與觀念的變化人工智能的發(fā)展與推廣應(yīng)用，將影響到人類的思維方式和傳統(tǒng)觀念，并使它們發(fā)生改變。例如，傳統(tǒng)知識(shí)一般印在書本報(bào)刊或雜志上，因而是固定不變的，而人工智能系統(tǒng)的知識(shí)庫的知識(shí)卻是可以不斷修改、擴(kuò)充和更新的。又如，一旦專家系統(tǒng)的用戶開始相信系統(tǒng)（智能機(jī)器）的判斷和決定，那么他們就可能不愿多動(dòng)腦筋，變得懶惰，并失去對(duì)許多問題及其求解任務(wù)的責(zé)任感和敏感性。那些過分依賴計(jì)算器的學(xué)生，他們的主動(dòng)思維能力和計(jì)算能力也會(huì)明顯下降。過分地依賴計(jì)算機(jī)的建議而不加分析地接受，將會(huì)使智能機(jī)器用戶的認(rèn)知能力下降，并增加誤解。在設(shè)計(jì)和研制智能系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)考慮到上述問題，盡量鼓勵(lì)用戶在問題求解中的主動(dòng)性，讓他們的智力積極參與問題求解過程。心理上的威脅人工智能還使一部分社會(huì)成員感到心理上的威脅，或叫做精神威脅。人們一般認(rèn)為，只有人類才具有感知精神，而且以此與機(jī)器相別。如果有一天，這些人開始相信機(jī)器也能夠思維和創(chuàng)作，那么他們可能會(huì)感到失望，甚至感到威脅。他們擔(dān)心：有朝一日，智能機(jī)器的人工智能會(huì)超過人類的自然智能，使人類淪為智能機(jī)器和智能系統(tǒng)的奴隸。對(duì)于人的觀念（更具體地指人的精神）和機(jī)器的觀念（更具體地指人工智能）之間的關(guān)系問題，哲學(xué)家、神學(xué)家和其它人們之間一直存在著爭(zhēng)論。按照人工智能的觀點(diǎn)，人類有可能用機(jī)器來規(guī)劃自己的未來，甚至可以把這個(gè)規(guī)劃問題想象為一類狀態(tài)空間搜索。當(dāng)社會(huì)上一部分人歡迎這種新觀念時(shí)，另一部分人則發(fā)現(xiàn)這些新觀念是惹人煩惱的和無法接受的，尤其是當(dāng)這些觀念與他們鐘愛的信仰和觀念背道而馳時(shí)。技術(shù)失控的危險(xiǎn)任何新技術(shù)最大危險(xiǎn)莫過于人類對(duì)它失去了控制，或者是它落入那些企圖利用新技術(shù)反對(duì)人類的人手中。有人擔(dān)心機(jī)器人和人工智能的其它制品威脅人類的安全。為此，著名的美國(guó)科幻作家阿西莫夫(I.Asimov)提出了”機(jī)器人三守則”：機(jī)器人必須不危害人類，也不允許它眼看人類受害而袖手旁觀。機(jī)器人必須絕對(duì)服從人類，除非這種服從有害于人類。機(jī)器人必須保護(hù)自身不受傷害，除非為了保護(hù)人類或者是人類命令它作出犧牲。我們認(rèn)為，如果把這個(gè)”機(jī)器人三守則”推廣到整個(gè)智能機(jī)器，成為”智能機(jī)器三守則”，那么，人類社會(huì)就會(huì)更容易接受智能機(jī)器和人工智能。人工智能技術(shù)是一種信息技術(shù)，能夠極快地傳遞。我們必須保持高度警惕，防止人工智能技術(shù)被用于反對(duì)人類和危害社會(huì)的犯罪(有的人稱之為”智能犯罪")。同時(shí)，人類有足夠的智慧和信心，能夠研制出防范、檢測(cè)和偵破各種智能犯罪活動(dòng)的智能手段。引起的法律問題人工智能的應(yīng)用技術(shù)不僅代替了人的一些體力勞動(dòng)，也代替了人的某些腦力勞動(dòng)，有時(shí)甚至行使著本應(yīng)由人擔(dān)任的職能，免不了引起法律糾紛。比如醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)萬一出現(xiàn)失誤，導(dǎo)致醫(yī)療事故，怎么樣來處理，開發(fā)專家系統(tǒng)者是否要負(fù)責(zé)任，使用專家系統(tǒng)者應(yīng)負(fù)什么責(zé)任，等等。人工智能的應(yīng)用將會(huì)越來越普及，正在逐步進(jìn)入家庭，使用”機(jī)頂盒”技術(shù)的智能化電器已問世?？梢灶A(yù)料，將會(huì)出現(xiàn)更多的與人工智能的應(yīng)用有關(guān)的法律問題，需要社會(huì)在實(shí)踐的基礎(chǔ)上從法律角度作出對(duì)這些問題的解決方案。要通過法律手段，對(duì)利用人工智能技術(shù)來反對(duì)人類和危害社會(huì)的犯罪行為進(jìn)行懲罰，使人工智能技術(shù)為人類的利益作貢獻(xiàn)。1.5.3人工智能對(duì)文化的影響如前所述，人工智能可能改變?nèi)说乃季S方式和傳統(tǒng)觀念。此外，人工智能對(duì)人類文化有更多的影響。改善人類知識(shí)在重新闡述我們的歷史知識(shí)的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會(huì)努力解決知識(shí)的模糊性以及消除知識(shí)的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識(shí)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。改善人類語言根據(jù)語言學(xué)的觀點(diǎn)，語言是思維的表現(xiàn)和工具，思維規(guī)律可用語言學(xué)方法加以研究，但人的下意識(shí)和潛意識(shí)往往”只能意會(huì)，不可言傳”。由于采用人工智能技術(shù)，綜合應(yīng)用語法、語義和形式知識(shí)表示方法，我們有可能在改善知識(shí)的自然語言表示的同時(shí)，把知識(shí)闡述為適用的人工智能形式。隨著人工智能原理日益廣泛傳播，人們可能應(yīng)用人工智能概念來描述他們生活中的日常狀態(tài)和求解各種問題的過程。人工智能能夠擴(kuò)大人們交流知識(shí)的概念集合，為我們提供一定狀況下可供選擇的概念，描述我們所見所聞的方法以及描述我們的信念的新方法。改善文化生活人工智能技術(shù)為人類文化生活打開了許多新的窗口。比如圖像處理技術(shù)必將對(duì)圖形藝術(shù)、廣告和社會(huì)教育部門產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。比如現(xiàn)有的智力游戲機(jī)將發(fā)展為具有更高智能的文化娛樂手段。綜上分析我們知道，人工智能技術(shù)對(duì)人類的社會(huì)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和文化提高都有巨大的影響。隨著時(shí)間的推進(jìn)和技術(shù)的進(jìn)步，這種影響將越來越明顯地表現(xiàn)出來。還有一些影響，可能是我們現(xiàn)在難以預(yù)測(cè)的。可以肯定，人工智能將對(duì)人類的物質(zhì)文明和精神文明產(chǎn)生越來越大的影響。1.6對(duì)人工智能的展望人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類從事腦力勞動(dòng)，即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)