人工智能的起源

人工智能的起源人工智能是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門學(xué)科。人工智能的發(fā)展雖然己走過了半個世紀(jì)的歷程，但是，對人工智能至今尚無統(tǒng)一的定義。盡管學(xué)術(shù)界有各種各樣的說法和定義，但就其本質(zhì)而言，人工智能是研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人類智能的科學(xué)。人類智能活動的能力是指人類在認(rèn)識世界和改造世界的活動中，經(jīng)過腦力勞動表現(xiàn)出來的能力。一般地說，人類智能主要表現(xiàn)在以下幾個方面。感知能力通過視覺、聽覺、觸覺等感官活動，接受并理解文字識和理解外界環(huán)境的能力。推理與決策能力圖像、聲音、語言等各種外界信息通過人腦的生理與心理活動及有關(guān)的信息處理過程，將感性知識抽象為理性知識，并能對事物運行的規(guī)律進行分析、判斷和推理，這就是提出概念、建立方法、進行演繹和歸納推理、作出決策的能力。學(xué)習(xí)能力通過教育、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程，更新和豐富擁有的知識和技能，這就是學(xué)習(xí)的能力。適應(yīng)能力對不斷變化的外界環(huán)境(如干擾、刺激等)能靈活地作出正確的反應(yīng)，這就是自適應(yīng)能力。不論從什么角度來研究人工智能，都是通過計算機等現(xiàn)代工具來實現(xiàn)的。計算機科學(xué)與技術(shù)的飛速發(fā)展和計算機應(yīng)用的日益普及，為人工智能的研究和應(yīng)用奠定了良好的物質(zhì)基礎(chǔ)。人工智能的發(fā)展使計算機更聰明、更有效，與人更接近。自古以來，人類對人工智能就有持久的、狂熱的追求，并憑借當(dāng)時的認(rèn)識水平和技術(shù)條件，設(shè)法用機器來代替人的部分腦力勞動，用機器來延伸和擴展人類的某種智能行為。例如，公元前900多年，我國就有歌舞機器人傳說的記載。12世紀(jì)末至13世紀(jì)初，西班牙的一位神學(xué)家和邏輯學(xué)家曾試圖制造能解決各種問題的通用邏輯機。17世紀(jì)，法國物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家巴斯卡(u.Pascal)制成了世界第一臺會演算的機械加法并獲得實際應(yīng)用。隨后，德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茲(G.W.Leibni2)在這臺加法器的基礎(chǔ)上研發(fā)了可進行全部四則運算的計算器，他還提出了邏輯機的設(shè)計思想，即通過形式邏輯符引t，對思維進行推理計算。這種“萬能符號”和“基于符號的推理計算”的思想是“智能機器”的萌芽，因而萊布尼茲被譽為數(shù)理邏輯的的英國數(shù)學(xué)家圖靈(A.M.Turi“g)在他的一篇“理想計算機”的論文中，提出了著名的圖靈機模型1945年，他進一步論述了電子數(shù)字計算機的設(shè)計思想21950年，他又在“計算機能思維嗎?”一文中提出了機器能夠思維的論述。1938年，德國工程師蘇斯(Zuse)研制成第一臺累計數(shù)字計算機Z—1。1946年，在美國誕生了世界上第一臺電子數(shù)字計算機ENIAc。在同一時代，控制論和信息論創(chuàng)立，生物學(xué)家設(shè)計了腦模型等，都為人工智能學(xué)科的誕生作出了理論和實驗工具的巨大貢獻。1956年的一次歷史性聚會被認(rèn)為是人工智能學(xué)科誕生的標(biāo)志。1956年夏季，在美國達持莫斯(Dartm。uth)大學(xué)，由當(dāng)時的年青數(shù)學(xué)助教、后任斯坦福大學(xué)教授的麥卡錫(J.MccaMhy)聯(lián)合他的三位朋友：哈佛大學(xué)年青數(shù)學(xué)和神經(jīng)學(xué)家、后任麻省理工學(xué)院教授的明斯基(M.L.MEnsky)，IDM公司信息研究中心負(fù)責(zé)人洛切斯特(N.Lochester)和貝爾實驗室信息部數(shù)學(xué)研究員香農(nóng)(CKShan咖n)共同發(fā)起，邀請賜M公司的莫爾(T.Moore)和塞繆爾(A.LSamuel)、麻省理工學(xué)院的塞爾夫利奇(。.scl戴dge)利索羅莫夫(R.solomonff)、蘭德(RAND)公司和卡內(nèi)基工科大學(xué)的紐厄爾(A.Newell)和西蒙(11.A.繳moIL)等10名年青學(xué)者，舉辦了為期2個月的學(xué)術(shù)討論會，討論機器智能問題。經(jīng)麥卡錫提議，在會上正式?jīng)Q定使用“人工智能”(Ani處ialIntelll8cnce)這一術(shù)語，從而開創(chuàng)了人工智能作為一門獨立學(xué)科的研究方向。麥卡錫因而被稱為人工智能之父。從此，在美國開始形成了以人工智能為研究目標(biāo)的幾個研究組，如紐厄爾和西蒙的car。egMRAND協(xié)作組，明斯基和麥卡錫的MIT研究組，塞繆爾的IBM工程研究組等。1956年，人工智能的研究取得了兩項重大突破。第一項是紐厄爾、肖0shaw)和西蒙的研究組編制丁一個邏輯理論程序I‘T(TheL。9cTheoryMaclline)，模擬人們用數(shù)理邏輯證明定理的思想.采用分解、代入、替換等規(guī)則，證明了懷特赫德(A.YWhitehead)和羅素(B.人w.漢ussell)合著的《數(shù)學(xué)原理》第二章中的38條定理。l963年，修訂的程序在大機器上終于完成了該章中全部52條定理的證明。一般認(rèn)為，這是用計算機模擬人的高級思維活動的一個重大成果，是人工智能研究的真正開端。第二項是IBM工程研究組的塞繆爾研制的西洋跳棋程序。這個程序可以像一個優(yōu)秀棋手那樣.向前看幾步來下棋。尤其是它具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)的能力，能在下棋過程中積累經(jīng)驗，不斷提高棋藝。它能學(xué)習(xí)棋譜，在學(xué)q了175000多個棋局后，可以根據(jù)棋局猜測棋諾所有推薦的走步，準(zhǔn)確度達48%，這是機器模擬人類學(xué)習(xí)過程的一次極有意義的探索。1959年，這個程序戰(zhàn)勝丫設(shè)計者本人，1962年，它又擊敗了美國一個州的跳棋冠軍。1957年，紐厄爾、肖和西蒙通過心理學(xué)實驗，發(fā)現(xiàn)了人在問題求解過程中思維的一般規(guī)律：1.先思考出大致的解題計劃；2.根據(jù)記憶中的公理、定理和推理規(guī)則組織解題過程；3.進行方法和目的分析，不斷修正解題計劃，基于這一規(guī)律，他們于1960年合作編制成功一種不依賴于具體領(lǐng)域的通用問題求解程序GPS(GeneralProbIemS。1ver)，該程序能求解11種不同類型的問題。1959年，麻省理工學(xué)院研究組的麥卡錫發(fā)表了表處理語言量sP。由于LtsF可以方便地處理符號，所以很快成為人工智能程序設(shè)計的主要語言°LIsP武裝了一代人工智能科學(xué)家，至今仍然是研究人工智能的重要工具。一連串的研究成果使醉心十人工智能遠景的學(xué)者們作出了過于樂觀的預(yù)言。1958年，紐厄爾和西蒙曾亢滿自信地認(rèn)為：在10年內(nèi)，計算機將成為世界的象棋冠軍；計算機將要發(fā)現(xiàn)和證明重要的數(shù)學(xué)定理；計算機將能譜寫具有優(yōu)秀作曲家水平的樂曲；大多數(shù)心理學(xué)理論將在計算機上形成。有人甚至斷言：20世紀(jì)80年代將是全面實現(xiàn)人工智能的年代，到了2000年，機器的智能可以超過人的智能。但是，事情的發(fā)展遠非如此理想。塞繆爾的F棋程序在獲得州冠軍之后并沒有獲得全國冠軍。自然語言的機器翻譯是人工智能研究最早并取得實驗性成果的研究方向之一。人們以為只要用一部雙向互譯字典和某些語法知識即哪B快地解決自然語言之間的互譯問題，實際上，由機器翻譯出來的文字有時會出現(xiàn)十分荒謬的錯誤。例如，英語句子“ThesNrnMwillingb山thefle5hisweak”（心商余而力不足），翻譯成俄語后再翻澤成英語，竟然成為'1、hewine%goodb皿theme歐i‘sPoiled，，（灑是奸的但肉變質(zhì)F）。自從工人智能形成一個學(xué)科之后，許多學(xué)者遵姬的指導(dǎo)思想是：研究和總結(jié)人類思維的普遍規(guī)律，并用計算機來模擬人類的思維活動。他們認(rèn)為，實現(xiàn)這種計算機智能模擬的關(guān)鍵是建立一種通用的符號邏輯運算體系。但是，由于人類的認(rèn)知和思維過程是一種非常復(fù)雜的行為，故至今仍未能被完全解釋；也由于現(xiàn)實世界的復(fù)雜性和問題的多樣性，故老一輩人工智能科學(xué)家為之奮斗的通用邏輯推理體系至今