第0講 人工智能

人工智能中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院第0講歡迎大家學(xué)習(xí)人工智能教師簡(jiǎn)介陳英義職稱：副教授郵箱：chyingyi@126.com電話：62738489辦公地點(diǎn)：信電樓5593課題內(nèi)容人工智能概述第1章搜索問題第2章謂詞邏輯與歸結(jié)原理第3章知識(shí)表示第4章不確定性推理方法第5章自然語(yǔ)言處理第6章機(jī)器學(xué)習(xí)第7章人工智能的未來(lái)與展望4緒論很早人類就有制造機(jī)器人的幻想黃帝的“指南車”諸葛亮的“木牛流馬”亞里士多德的形式邏輯布萊尼茨的關(guān)于數(shù)理邏輯的思想“機(jī)器人”一詞的來(lái)源5現(xiàn)代人工智能的興起現(xiàn)代人工智能（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI），一般認(rèn)為起源于美國(guó)1956年的一次夏季討論（達(dá)特茅斯會(huì)議），在這次會(huì)議上，第一次提出了“ArtificialIntelligence”這個(gè)詞。究竟什么是人工智能？AI的坎坷經(jīng)歷人工智能的孕育期（1943-1955年）人工智能的誕生（1956年）早起的熱情，巨大的期望（1952-1969年）現(xiàn)實(shí)的困難（1966-1973年）基于知識(shí)的系統(tǒng)，力量的秘訣（1969-1979年）人工智能成為產(chǎn)業(yè)（1980年-現(xiàn)在）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸（1986-現(xiàn)在）人工智能采用科學(xué)方法（1987年-現(xiàn)在）智能Agent的出現(xiàn)（1995年-現(xiàn)在）極大數(shù)據(jù)集的可用性（2001年-現(xiàn)在）AI的8種定義7像人一樣思考的系統(tǒng)理性地思考的系統(tǒng)“要使計(jì)算機(jī)能夠思考..….意思就是：有頭腦的機(jī)器”（Haugeland,1985）“與人類的思維相關(guān)的活動(dòng)，諸如決策、問題求解、學(xué)習(xí)等活動(dòng)”（Bellman,1978）“通過利用計(jì)算模型來(lái)進(jìn)行心智能力的研究”（Chamiak和McDermott,1985）“對(duì)使得知覺、推理和行為成為可能的計(jì)算的研究”（Winston,1992）像人一樣行動(dòng)的系統(tǒng)理性地行動(dòng)的系統(tǒng)“一種技藝，創(chuàng)造機(jī)器來(lái)執(zhí)行人需要智能才能完成的功能”（Kurzweil,1990）“研究如何讓計(jì)算機(jī)能夠做到那些目前人比計(jì)算機(jī)做得更好的事情”（Rich和Knight,1991）“計(jì)算智能是對(duì)設(shè)計(jì)智能化智能體的研究”（Poole等，1998）“AI..….關(guān)心的是人工制品中的智能行為”（Nilsson,1998）至今沒有統(tǒng)一的定義8什么是人工智能？從表現(xiàn)形式的角度機(jī)器智能，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)的機(jī)器。從學(xué)科發(fā)展的角度人工智能，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，其近期主要目標(biāo)是用機(jī)器來(lái)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)什么是人工智能？從實(shí)用主義的角度智能計(jì)算，研究智能信息處理技術(shù)，以使機(jī)器具有與人類智能相類似的行為，如：判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)。10圖靈測(cè)試如何知道一個(gè)系統(tǒng)是否具有智能呢？1950年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家圖靈提出了著名的“圖靈測(cè)試”。111950年，圖靈來(lái)到曼徹斯特大學(xué)任教，同時(shí)還擔(dān)任該大學(xué)自動(dòng)計(jì)算機(jī)項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。就在這一年的十月，他發(fā)表了一篇題為《機(jī)器能思考嗎？》的論文，成為劃時(shí)代之作。也正是這篇文章，為圖靈贏得了一頂桂冠——“人工智能之父”。在這篇論文里，圖靈第一次提出“機(jī)器思維”的概念。他逐條反駁了機(jī)器不能思維的論調(diào)，做出了肯定的回答。他還對(duì)智能問題從行為主義的角度給出了定義，由此提出一假想：即一個(gè)人在不接觸對(duì)方的情況下，通過一種特殊的方式，和對(duì)方進(jìn)行一系列的問答，如果在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，他無(wú)法根據(jù)這些問題判斷對(duì)方是人還是計(jì)算機(jī)，那么，就可以認(rèn)為這個(gè)計(jì)算機(jī)具有同人相當(dāng)?shù)闹橇?，即這臺(tái)計(jì)算機(jī)是能思維的。這就是著名的“圖靈測(cè)試”(TuringTesting)。當(dāng)時(shí)全世界只有幾臺(tái)電腦，其他幾乎所有計(jì)算機(jī)根本無(wú)法通過這一測(cè)試。但圖靈預(yù)言，在20世紀(jì)末，一定會(huì)有電腦通過“圖靈測(cè)試”。目前為止還沒有電腦通過圖靈測(cè)試。美國(guó)科學(xué)家兼慈善家休·勒布納20世紀(jì)90年代初設(shè)立人工智能年度比賽,把圖靈的設(shè)想付諸實(shí)踐.比賽分為金、銀、銅三等獎(jiǎng).12圖靈采用“問”與“答”模式，即觀察者通過控制打字機(jī)向兩個(gè)測(cè)試對(duì)象通話，其中一個(gè)是人，另一個(gè)是機(jī)器。要求觀察者不斷提出各種問題，從而辨別回答者是人還是機(jī)器。圖靈還為這項(xiàng)測(cè)試親自擬定了幾個(gè)示范性問題：?jiǎn)枺赫?qǐng)給我寫出有關(guān)“第四號(hào)橋”主題的十四行詩(shī)。答：不要問我這道題，我從來(lái)不會(huì)寫詩(shī)。問：34957加70764等于多少？答：（停30秒后）105721問：你會(huì)下國(guó)際象棋嗎？答：是的。問：我在我的K1處有棋子K；你僅在K6處有棋子K，在R1處有棋子R?，F(xiàn)在輪到你走，你應(yīng)該下那步棋？答：（停15秒鐘后）棋子R走到R8處，將軍！圖靈指出：“如果機(jī)器在某些現(xiàn)實(shí)的條件下，能夠非常好地模仿人回答問題，以至提問者在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間里誤認(rèn)它不是機(jī)器，那么機(jī)器就可以被認(rèn)為是能夠思維的。”13從表面上看，要使機(jī)器回答按一定范圍提出的問題似乎沒有什么困難，可以通過編制特殊的程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。然而，如果提問者并不遵循常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，編制回答的程序是極其困難的事情。例如，提問與回答呈現(xiàn)出下列狀況：?jiǎn)枺耗銜?huì)下國(guó)際象棋嗎？答：是的。問：你會(huì)下國(guó)際象棋嗎？答：是的。問：請(qǐng)?jiān)俅位卮穑銜?huì)下國(guó)際象棋嗎？答：是的。14你多半會(huì)想到，面前的這位是一部笨機(jī)器。如果提問與回答呈現(xiàn)出另一種狀態(tài)：?jiǎn)枺耗銜?huì)下國(guó)際象棋嗎？答：是的。問：你會(huì)下國(guó)際象棋嗎？答：是的，我不是已經(jīng)說(shuō)過了嗎？問：請(qǐng)?jiān)俅位卮?，你?huì)下國(guó)際象棋嗎？答：你煩不煩，干嘛老提同樣的問題。那么，你面前的這位，大概是人而不是機(jī)器。上述兩種對(duì)話的區(qū)別在于，第一種可明顯地感到回答者是從知識(shí)庫(kù)里提取簡(jiǎn)單的答案，第二種則具有分析綜合的能力，回答者知道觀察者在反復(fù)提出同樣的問題。“圖靈測(cè)試”沒有規(guī)定問題的范圍和提問的標(biāo)準(zhǔn)，如果想要制造出能通過試驗(yàn)的機(jī)器，以我們現(xiàn)在的技術(shù)水平，必須在電腦中儲(chǔ)存人類所有可以想到的問題，儲(chǔ)存對(duì)這些問題的所有合乎常理的回答，并且還需要理智地作出選擇。15希爾勒的中文屋子羅杰?施安克（JohnSearle）的故事理解程序。機(jī)器是否真的理解了呢？16希爾勒的中文屋子問題：通過了圖靈測(cè)試就具有了智能嗎？思考題：如何理解希爾勒的中文屋子？中文房間的思維試驗(yàn)可表述為：一個(gè)對(duì)中文一竅不通的，以英語(yǔ)作母語(yǔ)的人被關(guān)閉在一只有兩個(gè)通口的封閉房間中。房間里有一本用英文寫成，從形式上說(shuō)明中文文字句法和文法組合規(guī)則的手冊(cè)，以及一大堆中文符號(hào)。房外的人不斷向房間內(nèi)遞進(jìn)用中文寫成的問題。房?jī)?nèi)的人便按照手冊(cè)的說(shuō)明，將中文符號(hào)組合成對(duì)問題的解答，并將答案遞出房間。約翰·希爾勒認(rèn)為，盡管房里的人甚至可以以假亂真，讓房外的人以為他是中文的母語(yǔ)使用者，然而他壓根不懂中文。而在上面的過程中，房外人所扮演的角色相當(dāng)于程序員，房中人相當(dāng)于計(jì)算機(jī)，而手冊(cè)則相當(dāng)于計(jì)算機(jī)程序。而正如房中人不可能通過手冊(cè)理解中文一樣，計(jì)算機(jī)也不可能通過程序來(lái)獲得理解力。17AI的本質(zhì)問題 研究如何制造出人造的智能機(jī)器或系統(tǒng)，來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。Ai的基礎(chǔ)哲學(xué)數(shù)學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)神經(jīng)科學(xué)心理學(xué)計(jì)算機(jī)工程控制論語(yǔ)言學(xué)19AI的歷史回顧第一階段（40年代中～50年代末）神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代 雙層網(wǎng)絡(luò) M-P模型、感知器模型等 問題：XOR問題不能解決20AI的歷史回顧（續(xù)1）XOR問題（異或問題）輸入1輸入2輸出000011101110(0,0)(1,1)(0,1)(1,0)21AI的歷史回顧（續(xù)2）Minsky的著作：《Perceptions》（感知器）從理論上證明了二層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)不可能解決XOR問題如果要求解XOR問題，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)必須是3層或3層以上的結(jié)構(gòu)對(duì)于3層或3層以上的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，難于找到一個(gè)通用的學(xué)習(xí)算法22AI的歷史回顧（續(xù)3）第二階段（50年代中～60年代中）通用方法時(shí)代物理符號(hào)系統(tǒng)主要研究的問題：GPS、游戲、翻譯等對(duì)問題的難度估計(jì)不足，陷入困境23AI的歷史回顧（續(xù)4）一個(gè)笑話（英俄翻譯）： Thespiritiswillingbutthefleshisweek. （心有余而力不足） Thevodkaisstrongbutmeatisrotten. （伏特加酒雖然很濃，但肉是腐爛的）24AI的歷史回顧（續(xù)5）出現(xiàn)這樣的錯(cuò)誤的原因： Spirit： 1）精神 2）烈性酒結(jié)論： 必須理解才能翻譯，而理解需要知識(shí)25AI的歷史回顧（續(xù)6）知識(shí)就是力量——培根知識(shí)蘊(yùn)涵著力量——費(fèi)根鮑姆26AI的歷史回顧（續(xù)7）第三階段（60年代中～80年代初）知識(shí)工程時(shí)代專家系統(tǒng)知識(shí)工程知識(shí)工程席卷全球各國(guó)發(fā)展計(jì)劃：美國(guó)星球大戰(zhàn)計(jì)劃英國(guó)ALVEY計(jì)劃法國(guó)UNIKA計(jì)劃日本五代機(jī)計(jì)劃中國(guó)“863”計(jì)劃27AI的歷史回顧（續(xù)8）遇到的困難：知識(shí)獲取的瓶頸問題28AI的歷史回顧（續(xù)9）第四階段（80年代中～90年代初）新的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代BP網(wǎng)（算法），解決了多層網(wǎng)的學(xué)習(xí)問題Hopfield網(wǎng)，成功求解了旅行商問題存在問題：理論依據(jù)解決大規(guī)模問題的能力新的動(dòng)向——構(gòu)造化方法29AI的歷史回顧（續(xù)10）第五階段（90年代初～現(xiàn)在）海量數(shù)據(jù)處理與網(wǎng)絡(luò)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)給AI帶來(lái)無(wú)限的機(jī)會(huì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘AI走向?qū)嵱没?0AI的研究?jī)?nèi)容搜索技術(shù)知識(shí)表示規(guī)劃方法機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)31AI的研究?jī)?nèi)容（續(xù)1）自然語(yǔ)言理解與機(jī)器翻譯專家系統(tǒng)與知識(shí)工程定理證明博弈機(jī)器人數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)32AI的研究?jī)?nèi)容（續(xù)2）多Agent系統(tǒng)復(fù)雜系統(tǒng)足球機(jī)器人人機(jī)交互技術(shù)33人工智能取得的一些成果四十多年來(lái)，人工智能的研究雖然步履艱難，但也取得了一些很突出的成績(jī)。下面列舉一些實(shí)例。34定理證明50年代中期，世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”，證明了數(shù)學(xué)名著《數(shù)學(xué)原理》中的38個(gè)定理。經(jīng)改進(jìn)后，62年證明了該書中全部的52個(gè)定理。被認(rèn)為是用計(jì)算機(jī)探討人類智力活動(dòng)的第一個(gè)真正的成果。35四色定理的證明四色定理從1852年發(fā)現(xiàn)四色問題，世界上很多著名的科學(xué)家試圖證明，當(dāng)一直未能完成。1976年6月，哈肯在美國(guó)伊利諾斯大學(xué)的兩臺(tái)不同的電子計(jì)算機(jī)上，用了1200個(gè)小時(shí)，作了100億次判斷，終于完成了四色定理的證明，從而解決了一個(gè)歷時(shí)100多年的問題，轟動(dòng)了世界。36定理證明的“吳方法”2000年我國(guó)最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者吳文俊教授，提出了“數(shù)學(xué)機(jī)器化”。1977年，吳文俊關(guān)于平面幾何定理的機(jī)械化證明首次取得成功。創(chuàng)立了定理機(jī)器證明的“吳方法”。37通用問題求解器（GPS）從1957年開始，Newell等人開始研究一種不依賴于具體領(lǐng)域的通用解題程序，這個(gè)程序的設(shè)計(jì)是從模仿人類問題求解的規(guī)程開始的。在它能處理的有限類別的問題中，它顯示出程序決定的子目標(biāo)及可能采取的行動(dòng)的次序，與人類求解同樣問題是類似的。因此，GPS很可能是第一個(gè)實(shí)現(xiàn)了“像人一樣思考”方法的程序。38專家系統(tǒng)人類之所以能求解問題，是因?yàn)槿祟惥哂兄R(shí)。專家系統(tǒng)就是把有關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)整理出來(lái)，讓計(jì)算機(jī)利用這些知識(shí)求解專門領(lǐng)域的問題。1968年世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)DENDRAL問世。MYCIN，一個(gè)著名的醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)39第一個(gè)商用專家系統(tǒng)：R1世界上第一個(gè)成功的商用專家系統(tǒng)，1982年開始正式在DEC公司使用。該程序幫助為新計(jì)算機(jī)系統(tǒng)配置訂單；到1986年為止，估計(jì)它為公司每年節(jié)省了4千萬(wàn)美元。40海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中的專家系統(tǒng)在1991年的海灣危機(jī)中，美國(guó)軍隊(duì)使用專家系統(tǒng)用于自動(dòng)的后勤規(guī)劃和運(yùn)輸日程安排。這項(xiàng)工作同時(shí)涉及到50000個(gè)車輛、貨物和人，而且必須考慮到起點(diǎn)、目的地、路徑以及解決所有參數(shù)之間的沖突。AI規(guī)劃技術(shù)使得一個(gè)計(jì)劃可以在幾小時(shí)內(nèi)產(chǎn)生，而用舊的方法需要花費(fèi)幾個(gè)星期。41數(shù)字識(shí)別清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法研制的數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)，用于2000年我國(guó)人口普查。對(duì)普查數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，錯(cuò)誤率達(dá)到了萬(wàn)分之一以下的高水平。42古籍?dāng)?shù)字化——《四庫(kù)全書》43IBM的“深藍(lán)” 北京時(shí)間1997年5月12日凌晨4點(diǎn)50分，美國(guó)紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍(lán)”超級(jí)電腦將棋盤上的一個(gè)兵走到C4的位置上時(shí)，國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{(lán)”的人機(jī)大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍(lán)”以3.5：2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。44正在與深藍(lán)下棋的卡斯帕羅夫45IBM的“深藍(lán)”（續(xù)1）96年2月第一次比賽結(jié)果： “深藍(lán)”：勝、負(fù)、平、平、負(fù)、負(fù)97年5月第二次比賽結(jié)果： “深藍(lán)”：負(fù)、勝、平、平、平、勝46IBM的“深藍(lán)”（續(xù)2）“深藍(lán)”的技術(shù)指標(biāo)：32個(gè)CPU每個(gè)CPU有16個(gè)協(xié)處理器每個(gè)CPU有256M內(nèi)存每個(gè)CPU的處理速度為200萬(wàn)步/秒47“人機(jī)之戰(zhàn)”簡(jiǎn)史1958年，IBM704成為第一臺(tái)能同人下棋的計(jì)算機(jī)，名為“思考”，思考速度每秒200步60年代中期，科學(xué)家德里夫斯斷言，計(jì)算機(jī)將無(wú)法擊敗一位年僅10歲的棋手1973年，國(guó)際象棋軟件4.0被開發(fā)出來(lái)，這是未來(lái)程序的基礎(chǔ)1979年，國(guó)際象棋軟件4.9達(dá)到專家級(jí)水平1981年，CRAYBLITZ新的超級(jí)計(jì)算機(jī)擁有特殊的集成電路，預(yù)言將可在1995年擊敗世界棋王481983年，BELLEAT＆T開發(fā)了國(guó)際象棋硬件，達(dá)到了大師水平80年代中期，皮茲堡的CARNEGIE

MELLON大學(xué)開始研究世界級(jí)的國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)程序1987年，“深思”首次以每秒鐘75萬(wàn)步的思考速度露面，它的水平相當(dāng)于擁有國(guó)際等級(jí)分為2450的棋手1988年，“深思”擊敗丹麥特級(jí)大師拉爾森1989年，“深思”已經(jīng)有6臺(tái)信息處理器，每秒思考速度達(dá)200萬(wàn)步，但在與世界棋王卡斯帕羅夫進(jìn)行的“人機(jī)大戰(zhàn)”中對(duì)陣以0比2敗北491990年，“深思”第二代產(chǎn)生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡爾波夫與之對(duì)抗1991年，“弗里茨”問世1993年，“深思”二代擊敗了丹麥國(guó)家隊(duì)，在與世界優(yōu)秀女棋手小波爾加的對(duì)抗中獲勝1995年，“深藍(lán)”更新程序，新的集成電路將其思考速度達(dá)到每秒300萬(wàn)步1996年，“深藍(lán)”在與卡斯帕羅夫的挑戰(zhàn)賽中，以2比4不敵卡斯帕羅夫1997年，“超級(jí)深藍(lán)”開發(fā)出了更加高級(jí)的“大腦”，4名國(guó)際大師參與IBM的挑戰(zhàn)小組為電腦與卡斯帕羅夫重戰(zhàn)出謀劃策，最后“超級(jí)深藍(lán)”以3比2擊敗了卡斯帕羅夫，卡斯帕羅夫要求重賽，但沒有得到回應(yīng)501999年，“弗里茨”升級(jí)為“更弗里茨”(DeepFritz)2001年，“更弗里茨”更新了程序，擊敗了卡斯帕羅夫和阿南德，以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手2002年10月，“更弗里茨”與克拉姆尼克在巴林進(jìn)行“人機(jī)大戰(zhàn)”，思考速度為每秒600萬(wàn)步，雙方4比4戰(zhàn)平2003年1～2月“更年少者”與卡斯帕羅夫舉行人機(jī)對(duì)抗，雙方3比3戰(zhàn)平51智能汽車智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研制的智能汽車52在高速公路上，該汽車可以自動(dòng)識(shí)別道路，自動(dòng)躲避障礙物在最近的實(shí)驗(yàn)中，平均速度為100公里，最高速度達(dá)到了150公里，達(dá)到了世界先進(jìn)水平。53人工智能的研究途徑與方法

1.結(jié)構(gòu)模擬，神經(jīng)計(jì)算所謂結(jié)構(gòu)模擬，就是根據(jù)人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的智能，即人工智能。我們知道，人腦的生理結(jié)構(gòu)是由大量神經(jīng)細(xì)胞組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人腦是由大約1011個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的一個(gè)動(dòng)態(tài)的、開放的、高度復(fù)雜的巨系統(tǒng)，以致于人們至今對(duì)它的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理還未完全弄清楚。8.4.4

互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP）億：代表的是10的八次方。兆：代表的是10的十二次方。京：代表的是10的十六次方。垓：代表的是10的二十次方。杼：代表的是10的二十四次方。穰：代表的是10的二十八次方。溝：代表的是10的三十二次方。澗：代表的是10的三十六次方。正：代表的是10的四十次方。。。。。不可思議：代表的是10的六十四次方。無(wú)量：代表的是10的六十八次方。2功能模擬，符號(hào)推演由于人腦的奧秘至今還未徹底揭開，所以，人們就在當(dāng)前的數(shù)字計(jì)算機(jī)上，對(duì)人腦從功能上進(jìn)行模擬，實(shí)現(xiàn)人工智能。這種途徑稱為功能模擬法。具體來(lái)講，功能模擬法就是以人腦的心理模型，將問題或知識(shí)表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)，采用符號(hào)推演的方法，實(shí)現(xiàn)搜索、推理、學(xué)習(xí)等功能，從宏觀上來(lái)模擬人腦的思維，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。553行為模擬，控制進(jìn)化

除了上述兩種研究途徑和方法外，還有一種基于感知-行為模型的研究途徑和方法。我們稱其為行為模擬法。這種方法是模擬人在控制過程中的智能活動(dòng)和行為特性，如自尋優(yōu)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織等，來(lái)研究和實(shí)現(xiàn)人工智能。

基于這一方法研究人工智能的典型代表要算MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走機(jī)器人(亦稱為人造昆蟲或機(jī)器蟲)，曾引起人工智能界的轟動(dòng)。這個(gè)機(jī)器蟲可以看作是新一代的“控制論動(dòng)物”，它具有一定的適應(yīng)能力，是一個(gè)運(yùn)用行為模擬即控制進(jìn)化方法研究人工智能的代表作。5657

人工智能的分支領(lǐng)域

基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分1.機(jī)器感知機(jī)器感知就是計(jì)算機(jī)直接“感覺”周圍世界。具體來(lái)講，就是計(jì)算機(jī)像人一樣通過“感覺器官”直接從外界獲取信息。如通過視覺器官獲取圖形、圖像信息，通過聽覺器官獲取聲音信息。所以，要使機(jī)器具有感知能力，就首先必須給機(jī)器配置各種感覺器官，如視覺器官、聽覺器官、嗅覺器官等等。于是，機(jī)器感知還可以再分為機(jī)器視覺、機(jī)器聽覺等分支課題。要研究機(jī)器感知，首先要涉及圖像、聲音等信息的識(shí)別問題。為此，現(xiàn)在已發(fā)展了一門稱為“模式識(shí)別”的專門學(xué)科。模式識(shí)別的主要目標(biāo)就是用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的各種識(shí)別能力，當(dāng)前主要是對(duì)視覺能力和聽覺能力的模擬，并且主要集中于圖形識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別。圖形識(shí)別主要是研究各種圖形（如文字、符號(hào)、圖形、圖像和照片等）的分類。例如識(shí)別各種印刷體和某些手寫體文字，識(shí)別指紋、白血球和癌細(xì)胞等等。這方面的技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)用階段。58語(yǔ)音識(shí)別主要是研究各種語(yǔ)音信號(hào)的分類。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)近年來(lái)發(fā)展很快，現(xiàn)已有商品化產(chǎn)品(如漢字語(yǔ)音錄入系統(tǒng))上市。模式識(shí)別的過程大體是先將攝像機(jī)、送話器或其它傳感器接受的外界信息轉(zhuǎn)變成電信號(hào)序列，計(jì)算機(jī)再進(jìn)一步對(duì)這個(gè)電信號(hào)序列進(jìn)行各種預(yù)處理，從中抽出有意義的特征，得到輸入信號(hào)的模式，然后與機(jī)器中原有的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較，完成對(duì)輸入信息的分類識(shí)別工作。592.機(jī)器聯(lián)想仔細(xì)分析人腦的思維過程，可以發(fā)現(xiàn)，聯(lián)想實(shí)際是思維過程中最基本、使用最頻繁的一種功能。例如，當(dāng)聽到一段樂曲，我們頭腦中可能會(huì)立即浮現(xiàn)出幾十年前的某一個(gè)場(chǎng)景，甚至一段往事，這就是聯(lián)想。6061當(dāng)前，對(duì)機(jī)器聯(lián)想功能的研究中，人們就是利用這種按內(nèi)容記憶原理，采用一種稱為“聯(lián)想存儲(chǔ)”的技術(shù)實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能。聯(lián)想存儲(chǔ)的特點(diǎn)是：(1)可以存儲(chǔ)許多相關(guān)（激勵(lì)，響應(yīng)）模式對(duì);(2)通過自組織過程可以完成這種存儲(chǔ);(3)以分布、穩(wěn)健的方式（可能會(huì)有很高的冗余度）存儲(chǔ)信息;(4)可以根據(jù)接收到的相關(guān)激勵(lì)模式產(chǎn)生并輸出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)模式;(5)即使輸入激勵(lì)模式失真或不完全時(shí)，仍然可以產(chǎn)生正確的響應(yīng)模式;(6)可在原存儲(chǔ)中加入新的存儲(chǔ)模式。3.機(jī)器推理機(jī)器推理就是計(jì)算機(jī)推理，也稱自動(dòng)推理。它是人工智能的核心課題之一。因?yàn)椋评硎侨四X的一個(gè)基本功能和重要功能。事實(shí)上，幾乎所有的人工智能領(lǐng)域都與推理有關(guān)。因此，要實(shí)現(xiàn)人工智能，就必須將推理的功能賦予機(jī)器，實(shí)現(xiàn)機(jī)器推理。624.機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)就是機(jī)器自己獲取知識(shí)。具體來(lái)講，機(jī)器學(xué)習(xí)主要有這幾層意思：(1)對(duì)人類已有知識(shí)的獲?。ㄟ@類似于人類的書本知識(shí)學(xué)習(xí)）；(2)對(duì)客觀規(guī)律的發(fā)現(xiàn)（這類似于人類的科學(xué)發(fā)現(xiàn)）；(3)對(duì)自身行為的修正（這類似于人類的技能訓(xùn)練和對(duì)環(huán)境的適應(yīng)）。635.機(jī)器理解機(jī)器理解主要包括自然語(yǔ)言理解和圖形理解等。自然語(yǔ)言理解就是計(jì)算機(jī)理解人類的自然語(yǔ)言，如漢語(yǔ)、英語(yǔ)等，并包括口頭語(yǔ)言和文字語(yǔ)言兩種形式。試想，計(jì)算機(jī)如果能理解人類的自然語(yǔ)言，那么計(jì)算機(jī)的使用將會(huì)變得十分方便和簡(jiǎn)單，而且機(jī)器翻譯也將真正成為現(xiàn)實(shí)。64例如，美國(guó)認(rèn)知心理學(xué)家G.M.Ulson曾為理解提出了四條判別標(biāo)準(zhǔn):(1)能夠成功地回答與輸入材料有關(guān)的問題；(2)能夠具有對(duì)所給材料進(jìn)行摘要的功能；(3)能用不同的詞語(yǔ)敘述所給材料；(4)具有從一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)譯成另一種語(yǔ)言的能力。656.機(jī)器行為機(jī)器行為主要指機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃。它是智能機(jī)器人的核心技術(shù)，規(guī)劃功能的強(qiáng)弱反映了智能機(jī)器人的智能水平。因?yàn)?，雖然感知能力可使機(jī)器人認(rèn)識(shí)對(duì)象和環(huán)境，但解決問題，還要依靠規(guī)劃功能擬定行動(dòng)步驟和動(dòng)作序列。66基于研究途徑與實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分1.符號(hào)智能符號(hào)智能就是以符號(hào)知識(shí)為基礎(chǔ)，通過符號(hào)推理進(jìn)行問題求解而實(shí)現(xiàn)的智能。這也就是所說(shuō)的傳統(tǒng)人工智能或經(jīng)典人工智能。符號(hào)智能研究的主要內(nèi)容包括知識(shí)工程和符號(hào)處理技術(shù)。知識(shí)工程涉及知識(shí)獲取、知識(shí)表示、知識(shí)管理、知識(shí)運(yùn)用以及知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)等一系列知識(shí)處理技術(shù)。符號(hào)處理技術(shù)指基于符號(hào)的推理和學(xué)習(xí)技術(shù)，它主要研究經(jīng)典邏輯和非經(jīng)典邏輯理論以及相關(guān)的程序設(shè)計(jì)技術(shù)。簡(jiǎn)而言之，符號(hào)智能就是基于人腦的心理模型，運(yùn)用傳統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)的人工智能。672.計(jì)算智能計(jì)算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過數(shù)值計(jì)算進(jìn)行問題求解而實(shí)現(xiàn)的智能。計(jì)算智能研究的主要內(nèi)容包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算(包括遺傳算法、遺傳程序設(shè)計(jì)、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略等)、模糊技術(shù)以及人工生命等。計(jì)算智能主要模擬自然智能系統(tǒng)，研究其數(shù)學(xué)模型和相關(guān)算法，并實(shí)現(xiàn)人工智能。計(jì)算智能是當(dāng)前人工智能學(xué)科中一個(gè)十分活躍的分支領(lǐng)域。68基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分1.難題求解這里的難題，主要指那些沒有算法解，或雖有算法解但在現(xiàn)有機(jī)器上無(wú)法實(shí)施或無(wú)法完成的困難問題。例如：路徑規(guī)劃、運(yùn)輸調(diào)度、電力調(diào)度、地質(zhì)分析、測(cè)量數(shù)據(jù)解釋、天氣預(yù)報(bào)、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、股市分析、疾病診斷、故障診斷、軍事指揮、機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃、機(jī)器博弈等等。69基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分2.自動(dòng)定理證明自動(dòng)定理證明就是機(jī)器定理證明，這也是人工智能的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，也是最早的研究領(lǐng)域之一。定理證明是最典型的邏輯推理問題之一，它在發(fā)展人工智能方法上起過重大作用。70基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分自動(dòng)定理證明的方法主要有四類：(1)自然演繹法。它的基本思想是依據(jù)推理規(guī)則，從前提和公理中可以推出許多定理，如果待證的定理恰在其中，則定理得證。(2)判定法。即對(duì)一類問題找出統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)的算法解。在這方面一個(gè)著名的成果是我國(guó)數(shù)學(xué)家吳文俊教授1977年提出的初等幾何定理證明方法。71基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分(3)定理證明器。它研究一切可判定問題的證明方法。(4)計(jì)算機(jī)輔助證明。它是以計(jì)算機(jī)為輔助工具，利用機(jī)器的高速度和大容量，幫助人完成手工證明中難以完成的大量計(jì)算、推理和窮舉。72基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分3.自動(dòng)程序設(shè)計(jì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)就是讓計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)程序。具體來(lái)講，就是人只要給出關(guān)于某程序要求的非常高級(jí)的描述，計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)要求目標(biāo)的具體程序。所以，這相當(dāng)于給機(jī)器配置了一個(gè)“超級(jí)編譯系統(tǒng)”，它能夠?qū)Ω呒?jí)描述進(jìn)行處理，通過規(guī)劃過程，生成所需的程序。但這只是自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容，它實(shí)際是程序的自動(dòng)綜合。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)還包括程序自動(dòng)驗(yàn)證，即自動(dòng)證明所設(shè)計(jì)程序的正確性。73基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分4.自動(dòng)翻譯自動(dòng)翻譯即機(jī)器翻譯，就是完全用計(jì)算機(jī)作為兩種語(yǔ)言之間的翻譯。機(jī)器翻譯由來(lái)已久。早在電子計(jì)算機(jī)問世不久，就有人提出了機(jī)器翻譯的設(shè)想。隨后就開始了這方面的研究。當(dāng)時(shí)人們總以為只要用一部雙向詞典及一些語(yǔ)法知識(shí)就可以實(shí)現(xiàn)兩種語(yǔ)言文字間的機(jī)器互譯，結(jié)果遇到了挫折。74基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分5.智能控制智能控制就是把人工智能技術(shù)引入控制領(lǐng)域，建立智能控制系統(tǒng)。自從國(guó)際知名美籍華裔科學(xué)家傅京孫(KS.Fu)在1965年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)以來(lái)，國(guó)內(nèi)外眾多的研究者投身于智能控制研究，并取得一些成果。75基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分智能控制系統(tǒng)的智能可歸納為以下幾方面：(1)先驗(yàn)智能：有關(guān)控制對(duì)象及干擾的先驗(yàn)知識(shí)，可以從一開始就考慮到控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中;(2)反應(yīng)性智能：在實(shí)時(shí)監(jiān)控、辨識(shí)及診斷的基礎(chǔ)上，對(duì)系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反應(yīng)能力;(3)優(yōu)化智能：包括對(duì)系統(tǒng)性能的先驗(yàn)性優(yōu)化及反應(yīng)性優(yōu)化;(4)組織與協(xié)調(diào)智能：表現(xiàn)為對(duì)并行耦合任務(wù)或子系統(tǒng)之間的有效管理與協(xié)調(diào)。76基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分6.智能管理智能管理就是把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域，建立智能管理系統(tǒng)。智能管理是現(xiàn)代管理科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新動(dòng)向。智能管理是人工智能與管理科學(xué)、系統(tǒng)工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)及通信技術(shù)等多學(xué)科、多技術(shù)互相結(jié)合、互相滲透而產(chǎn)生的一門新技術(shù)、新學(xué)科。它研究如何提高計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)的智能水平，以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論、方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。77基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分7.智能決策智能決策就是把人工智能技術(shù)引入決策過程，建立智能決策支持系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)是在20世紀(jì)80年代初提出來(lái)的。它是決策支持系統(tǒng)與人工智能，特別是專家系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物。78基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分一般來(lái)說(shuō)，智能部件中可以包含如下一些知識(shí)：(1)建立決策模型和評(píng)價(jià)模型的知識(shí)。(2)如何形成候選方案的知識(shí)。(3)建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的知識(shí)。(4)如何修正候選方案，從而得到更好候選方案的知識(shí)。(5)完善數(shù)據(jù)庫(kù)，改進(jìn)對(duì)它的操作及維護(hù)的知識(shí)。79基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分8.智能通信智能通信就是把人工智能技術(shù)引入通信領(lǐng)域，建立智能通信系統(tǒng)。智能通信就是在通信系統(tǒng)的各個(gè)層次和環(huán)節(jié)上實(shí)現(xiàn)智能化。例如在通信網(wǎng)的構(gòu)建、網(wǎng)管與網(wǎng)控、轉(zhuǎn)接、信息傳輸與轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，都可實(shí)現(xiàn)智能化。這樣，網(wǎng)絡(luò)就可運(yùn)行在最佳狀態(tài)，使呆板的網(wǎng)變成活化的網(wǎng)，使其具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)、自修復(fù)等功能。80基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分9.智能仿真智能仿真就是將人工智能技術(shù)引入仿真領(lǐng)域，建立智能仿真系統(tǒng)。我們知道，仿真是對(duì)動(dòng)態(tài)模型的實(shí)驗(yàn)，即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)條件下驅(qū)動(dòng)模型，從而產(chǎn)生模型行為。81基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分10.智能CAD智能CAD（簡(jiǎn)稱ICAD）就是把人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)領(lǐng)域，建立智能CAD系統(tǒng)。事實(shí)上，AI幾乎可以應(yīng)用到CAD技術(shù)的各個(gè)方面。從目前發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看，至少有下述四個(gè)方面：(1)設(shè)計(jì)自動(dòng)化。(2)智能交互。(3)智能圖形學(xué)。(4)自動(dòng)數(shù)據(jù)采集。82基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分從具體技術(shù)來(lái)看，ICAD技術(shù)大致可分為如下幾種方法：(1)規(guī)則生成法。(2)約束滿足方法。(3)搜索法。(4)知識(shí)工程方法。(5)形象思維方法。83基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分11.智能CAI智能CAI就是把人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)領(lǐng)域，建立智能CAI系統(tǒng)，即ICAI。ICAI的特點(diǎn)是能對(duì)學(xué)生因才施教地進(jìn)行指導(dǎo)。為此，ICAI應(yīng)具備下列智能特征:(1)自動(dòng)生成各種問題與練習(xí)。(2)根據(jù)學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)情況自動(dòng)選擇與調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與進(jìn)度。(3)在理解教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上自動(dòng)解決問題生成解答。84基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分1.專家系統(tǒng)所謂專家系統(tǒng)，就是基于人類專家知識(shí)的程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)的特點(diǎn)是擁有大量的專家知識(shí)（包括領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)），能模擬專家的思維方式，面對(duì)領(lǐng)域中復(fù)雜的實(shí)際問題，能作出專家水平級(jí)的決策，像專家一樣解決實(shí)際問題。85基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分2.知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)所謂知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，從概念來(lái)講，它可以泛指所有包含知識(shí)庫(kù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（這是廣義理解）；也可以僅指擁有某一領(lǐng)域廣泛知識(shí)以及常識(shí)的知識(shí)咨詢系統(tǒng)（這是一種狹義理解）。按廣義理解，專家系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等也都是知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。這里我們對(duì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)按狹義理解。86基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分3.智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)就是給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中再加上智能成分。例如：演繹數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)等等，都是智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。4.智能機(jī)器人系統(tǒng)智能機(jī)器人是這樣一類機(jī)器人：它能認(rèn)識(shí)工作環(huán)境、工作對(duì)象及其狀態(tài)，能根據(jù)人給予的指令和“自身”認(rèn)識(shí)外界的結(jié)果來(lái)獨(dú)立地決定工作方法，實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)，并能適應(yīng)工作環(huán)境的變化。87基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分1.智能操作系統(tǒng)智能操作系統(tǒng)就是將人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)之中，從質(zhì)上提高操作系統(tǒng)的性能和效率。智能操作系統(tǒng)的基本模型，將以智能機(jī)為基礎(chǔ)，并能支撐外層的AI應(yīng)用程序，以實(shí)現(xiàn)多用戶的知識(shí)處理和并行推理。88基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分2.智能多媒體系統(tǒng)多媒體技術(shù)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)最為熱門的研究領(lǐng)域之一。多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)就是能綜合處理文字、圖形、圖像和聲音等多種媒體信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。智能多媒體就是將人工智能技術(shù)引入多媒體系統(tǒng)，使其功能和性能得到進(jìn)一步發(fā)展和提高。事實(shí)上，多媒體技術(shù)與人工智能所研究的機(jī)器感知、機(jī)器理解等技術(shù)也不謀而合。89基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分3.智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)就是人們正在研制的新一代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。這種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從基本元件到體系結(jié)構(gòu)，從處理對(duì)象到編程語(yǔ)言，從使用方法到應(yīng)用范圍，同當(dāng)前的諾依曼型計(jì)算機(jī)相比，都有質(zhì)的飛躍和提高，它將全面支持智能應(yīng)用開發(fā)，且自身就具有智能。90基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分4.智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就是將人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。如在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、網(wǎng)絡(luò)管理與控制、信息檢索與轉(zhuǎn)換、人機(jī)接口等環(huán)節(jié)，運(yùn)用AI的技術(shù)與成果。研究表明，AI的專家系統(tǒng)、模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可用于網(wǎng)絡(luò)的連接接納控制、業(yè)務(wù)量管制、業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)、資源動(dòng)態(tài)分配、業(yè)務(wù)流量控制、動(dòng)態(tài)路由選擇、動(dòng)態(tài)緩沖資源調(diào)度等許多方面。91基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分1.智能軟件工具包括開發(fā)建造智能系統(tǒng)的程序語(yǔ)言和工具環(huán)境等，這方面現(xiàn)已有不少成果。如：函數(shù)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言(LISP)、邏輯程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言(PROLOG)、對(duì)象程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言(Smalltalk、C++、Java)、框架表示語(yǔ)言(FRL)、產(chǎn)生式語(yǔ)言(OPS5)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)語(yǔ)言(AXON)、智能體(Agent)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言等等，以及各種專家系統(tǒng)工具、知識(shí)工程工具、知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)等。92基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分2.智能硬件平臺(tái)指直接支持智能系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行的機(jī)器硬件，這方面現(xiàn)在也取得了不少成果。如：LISP機(jī)、PROLOG機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)、知識(shí)信息處理機(jī)、模糊推理計(jì)算機(jī)、面向?qū)ο笥?jì)算機(jī)、智能計(jì)算機(jī)等，以及由這些計(jì)算機(jī)組成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，有的已研制成功，有的正在研制之中。93基于體系結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分基于智能系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，人工智能可以分為集中式人工智能和分布式人工智能，前者研究的是個(gè)體智能，而后者研究的則是群體智能。個(gè)體智能是指?jìng)€(gè)體的推理、學(xué)習(xí)、理解等智能行為。分布式人工智能（DistributedArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱DAI）主要研究在邏輯上或物理上分散的智能個(gè)體或智能系統(tǒng)如何并行地、相互協(xié)作地實(shí)現(xiàn)大型復(fù)雜問題求解。94人工智能的基本技術(shù)

1推理技術(shù)幾乎所有的人工智能領(lǐng)域都要用到推理，因此，推理技術(shù)是人工智能的基本技術(shù)之一。需指出的是，對(duì)推理的研究往往涉及到對(duì)邏輯的研究。邏輯是人腦思維的規(guī)律，從而也是推理的理論基礎(chǔ)。機(jī)器推理或人工智能用到的邏輯，主要包括經(jīng)典邏輯中的謂詞邏輯和由它經(jīng)某種擴(kuò)充、發(fā)展而來(lái)的各種邏輯。后者通常稱為非經(jīng)典或非標(biāo)準(zhǔn)邏輯。952搜索技術(shù)所謂搜索，就是為了達(dá)到某一“目標(biāo)”，而連續(xù)地進(jìn)行推理的過程。搜索技術(shù)就是對(duì)推理進(jìn)行引導(dǎo)和控制的技術(shù)，它也是人工智能的基本技術(shù)之一。事實(shí)上，許多智能活動(dòng)的過程，甚至所有智能活動(dòng)的過程，都可看作或抽象為一個(gè)“問題求解”過程。而所謂“問題求解”過程，實(shí)質(zhì)上就是在顯式的或隱式的問題空間中進(jìn)行搜索的過程。即在某一狀態(tài)圖，或者與或圖，或者一般地說(shuō)，在某種邏輯網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行搜索的過程。96搜索技術(shù)也是一種規(guī)劃技術(shù)。因?yàn)閷?duì)于有些問題，其解就是由搜索而得到的“路徑”。搜索技術(shù)是人工智能中發(fā)展最早的技術(shù)。在人工智能研究的初期，“啟發(fā)式”搜索算法曾一度是人工智能的核心課題。截至目前，對(duì)啟發(fā)式搜索的研究，人們已取得了不少成果。如著名的A*算法和AO*算法就是兩個(gè)重要的啟發(fā)式搜索算法。但至今，啟發(fā)式搜索仍然是人工智能的重要研究課題之一。973知識(shí)表示與知識(shí)庫(kù)技術(shù)知識(shí)表示是指知識(shí)在計(jì)算機(jī)中的表示方法和表示形式，它涉及到知識(shí)的邏輯結(jié)構(gòu)和物理結(jié)構(gòu)。知識(shí)庫(kù)類似于數(shù)據(jù)庫(kù)，所以知識(shí)庫(kù)技術(shù)包括知識(shí)的組織、管理、維護(hù)、優(yōu)化等技術(shù)。對(duì)知識(shí)庫(kù)的操作要靠知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)的支持。顯然，知識(shí)庫(kù)與知識(shí)表示密切相關(guān)。需說(shuō)明的是，知識(shí)表示實(shí)際也隱含著知識(shí)的運(yùn)用，知識(shí)表示和知識(shí)庫(kù)是知識(shí)運(yùn)用的基礎(chǔ)，同時(shí)也與知識(shí)的獲取密切相關(guān)。984歸納技術(shù)所謂歸納技術(shù)，是指機(jī)器自動(dòng)提取概念、抽取知識(shí)、尋找規(guī)律的技術(shù)。顯然，歸納技術(shù)與知識(shí)獲取及機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，因此，它也是人工智能的重要基本技術(shù)。歸納可分為基于符號(hào)處理的歸納和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歸納。這兩種途徑目前都有很大發(fā)展。995聯(lián)想技術(shù)如前面所述，聯(lián)想是最基本、最基礎(chǔ)的思維活動(dòng)，它幾乎與所有的AI技術(shù)息息相關(guān)。因此，聯(lián)想技術(shù)也是人工智能的一個(gè)基本技術(shù)。聯(lián)想的前提是聯(lián)想記憶或聯(lián)想存儲(chǔ)，這也是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的技術(shù)領(lǐng)域。以上我們介紹了人工智能的一些基本理論和技術(shù)，因?yàn)檫@些理論和技術(shù)仍在不斷發(fā)展和完善之中，所以，它們同時(shí)也是人工智能的基本課題。100101歷史上的人工智能大師下面介紹圖靈和幾位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能大師102阿倫?圖靈（AlanTuring） 計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)始人103阿倫?圖靈（AlanTuring）1912年出生于英國(guó)倫敦，1954年去世1936年發(fā)表論文“論可計(jì)算數(shù)及其在判定問題中的應(yīng)用”，提出圖靈機(jī)理論1950年發(fā)表論文“計(jì)算機(jī)與智能”，闡述了計(jì)算機(jī)可以具有智能的想法，提出圖靈測(cè)試1966年為紀(jì)念圖靈的杰出貢獻(xiàn)，ACM設(shè)立圖靈獎(jiǎng)104馬文?明斯基（MarnivLeeMinsky） 人工智能之父 框架理論的創(chuàng)立者 首位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能學(xué)者105馬文?明斯基（MarnivLeeMinsky）1927年出生于美國(guó)紐約1951年提出思維如何萌發(fā)并形成的基本理論1956年達(dá)特茅斯會(huì)議的發(fā)起人之一1958年在MIT創(chuàng)建世界上第一個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室1969年獲得圖靈獎(jiǎng)1975年首創(chuàng)框架理論106約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）人工智能之父LISP語(yǔ)言的發(fā)明人首次提出AI的概念107約翰?麥卡錫（JohnMcCarthy）1927年出生于美國(guó)波士頓1956年發(fā)起達(dá)特茅斯會(huì)議，并提出“人工智能”的概念1958年與明斯基一起創(chuàng)建世界上第一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)明α－β剪枝算法1959年開發(fā)LISP語(yǔ)言開創(chuàng)邏輯程序研究，用于程序驗(yàn)證和自動(dòng)程序設(shè)計(jì)1971年獲得圖靈獎(jiǎng)108赫伯特?西蒙（HerbertA.Simon）符號(hào)主義學(xué)派的創(chuàng)始人愛好廣泛的全能科學(xué)家中國(guó)科學(xué)院外籍院士109赫伯特?西蒙(HerbertA.Simon）1916年出生于美國(guó)的威斯康辛州1943年在匹茲堡大學(xué)獲政治學(xué)博士學(xué)位1969年因心理學(xué)方面的貢獻(xiàn)獲得杰出科學(xué)貢獻(xiàn)獎(jiǎng)1975年和他的學(xué)生艾倫?紐厄爾共同獲得圖靈獎(jiǎng)1978年獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)1986年因行為學(xué)方面的成就獲得美國(guó)全國(guó)科學(xué)家獎(jiǎng)?wù)?1050年代至60年代初開發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”LT，證明了《數(shù)學(xué)原理》第二章中的全部52個(gè)定理，開創(chuàng)了機(jī)器定理證明這一新的學(xué)科領(lǐng)域57年開發(fā)了IPL(Info