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文檔簡介
《人工智能》課程論文
對人工智能現(xiàn)狀及發(fā)展的思慮
【大綱】:自從計算機出生以來,計算機的發(fā)展十分迅猛快速,
而且計算機的運算速度已經(jīng)高出了人腦的運算速度。目前關于計算機
科學的研究已經(jīng)出現(xiàn)了好多的分支,其中的人工智能在整個計算機科
學領域中也是一個十分熱門的課題。本文從人工智能的看法開始,并
對人工智能的發(fā)展進行表達,最后對人工智能進行人文思慮。
【要點詞】:人工智能,發(fā)展,思慮
人工智能"一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出的。從那此后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的看法也隨之擴
展。人工智能其英文全稱為ArtificialIntelligence,縮寫為人所
共知的AI,它主若是對用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、
技術及應用系統(tǒng)等進行研究談論。
關于人工智能的定義義眾說不一,一般有兩種說法:一種是人
工智能是關于知識的學科,即怎樣對知識進行表示以及怎樣獲取悉識
并對知識進執(zhí)行用的科學;另一種是人工智能研究的是怎樣實現(xiàn)讓計算機做過去只有人才能夠做的智能工作。但是無論是哪一種,它都是計算機科學的一個分支,它企圖認識智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。
人工智能的定義能夠分為兩部分,即"人工"和"智能"。關于"人
工",爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的,或許人自己的智能程度有沒有高到能夠創(chuàng)立人工智能的地步,等等。但
大數(shù)據(jù)總的來說,"人工系統(tǒng)"就是平時意義下的人工系統(tǒng)。出生關于"智能",則存在著很大的爭議。由于這涉及到了諸如意識(consciousness)、自我(self)、思想(mind)(包括沒心識的思想(unconscious_mind)等等問題。人類唯一能夠認識的智能就是人類自己的智能。但是我們對我們自己智能的理解都特別有限,對構成人的智能的必要元素也認識有限,因此就很難定義什么是"人工"制造的"智能"了。
人工智能的實現(xiàn)方式有2種方法。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術,使系統(tǒng)表現(xiàn)智能的收效,而不考慮所用方法可否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(Engineeringapproach),它已在一些領域內(nèi)作出了成就,如文字鑒別、電腦下棋等。另一種是模擬法(Modelingapproach),它不只要看收效,還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或鄰近似。
2、人工智能的發(fā)展
關于人工智能的研究一共能夠分為五個階段。
第一個階段是人工智能的流行與冷漠,這個時間是在20世紀的
年代。這個階段是人工智能的初步階段,人工智能的看法首次被提出,并接踵涌現(xiàn)出一批科技成就,比方機器定理證明、跳棋程序、
LISP表辦理語言等。由于人工智能處于初步階段,好多地方都存在
著弊端,在加上對自然語言的翻譯失敗等諸多原因,人工智能的發(fā)展
一度墜入了低谷。同時在這一個階段的人工智能研究有一個十分明顯
的特點:問題求解的方法過分重視,卻忽視知識重要性。
第二個階段從20世紀的60年代末到70年代。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)
大數(shù)據(jù)將人工智能的研究再一次推向熱潮。其中比較出名的專家系統(tǒng)有
DENDAL化學質(zhì)譜解析系統(tǒng)、MTCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、Hearsay-11語言理解系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)的出現(xiàn)標志住人工智能已經(jīng)進入了實質(zhì)運用的階段。同時國際人工智能聯(lián)合會于1969年成立。
第三個階段是20世紀80年代。這個階段陪同著第五代計算機的
研制,人工智能的研究也獲取了極大的進展。日本為了能夠使推理
的速度達到數(shù)值運算的速度那么快,于1982年開始了"第五代計算機
研制計劃"。這個計劃誠然最后結果是以失敗結束,但是它卻帶來了
人工智能研究的又一輪熱潮。
第四個階段是20世紀的80年代末。1987年是神經(jīng)網(wǎng)絡這一新興科學但是的年份。1987年,美國召開了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議,并向世人宣告了這一新興科學的出生。此后,世界各國在神經(jīng)網(wǎng)絡上的投資也開始逐漸的增加。
第五個階段是20世紀90年代后。網(wǎng)絡技術的出現(xiàn)于發(fā)展,為人工智能的研究供應了新的方向。人工智能的研究已經(jīng)從從前的單個智能主體研究開始轉向到基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。在這個階段__人工智能不行是只對基于同一目標的分布式問題求解進行
研究,同時還對多個智能主體的多目標問題求解進行研究,讓人工智能有更多的實質(zhì)用途。
3、對人工智能的思慮
3.1人工智能與人的智能
從哲學上的量變引起質(zhì)變的角度來講,人工智能在不斷的發(fā)展
大數(shù)據(jù)過程中必然會產(chǎn)生質(zhì)的飛馳。在最初,人工智能只擁有簡單的模擬功能,但是發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)具備了思慮的能力(邏輯推理解析),這已經(jīng)表示人工智能在不斷量變的過程中已經(jīng)發(fā)生了質(zhì)變。
有人以為有人會說人工智能不會高出人類的智能,原因是人工智能是人類創(chuàng)立出來的。但是現(xiàn)實中好多人類創(chuàng)立出來的東西已經(jīng)在某一些方面高出了人類自己的能力,比方起重機的力氣高出人類好多;汽車速度也遠高出人類的速度。人類之因此會制造出各樣各樣的工
具,其目的就是希望自己的能力能經(jīng)過這些工具進行延伸和打破。人類研究人工智能就是希望人工智能幫助人類實現(xiàn)人類某些無法實現(xiàn)的東西。
還有人以為人工智能是人類創(chuàng)立出來的,因此它必然存在著致命的弊端,也因此人的智能優(yōu)于人工智能。但是殊不知人類與機器對照也有著十分明顯的弊端,比方人類所需要的生計條件比機器更加
的嚴格,人類思想會碰到人的情緒所影響,而機器可是碰到程序的影響,它們沒有情緒的起伏。就目前的人工智能而言,它們在某一些領域比人類更強。
但是目前我們必定正視人工智能的一些還沒有方法改變的弊端,那就是人工智能的學習能力與創(chuàng)新能力。人工智能的知識獲取大部門都是人為的進行灌輸,而無法像人類自己那樣進行主動的學習。同時
人工智能只能夠利用已有的知識去解決一些問題,但是卻還不能夠夠創(chuàng)立性的提出一些新的東西。
3.2對機器人三大定律的迷惑
大數(shù)據(jù)美國最出名的科普作家艾薩克.阿西莫夫提出過比較出名的機器人三大定律:第必然律,機器人不得傷害人,或任人碰到傷害而無所作為;第二定律,機器人應遵從人的所有命令,但命令與第必然律相抗爭時例外;第三定律,機器人必定保護自己的安全,但不得與第
一、第二定律相抗爭。誠然這可是科幻作家所提出的一家之言,但是也代表了人類對與人工智能發(fā)展的一種希望與擔憂。人們害怕自己所創(chuàng)立出來的人工智能會傷害人類自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人類為中心的,而忽視了人工智能自己?;蛟S這是人類的一種天性,人間所有的事物都應該圍繞人類自己來定義、發(fā)展。就好
像人類自以為掌控了能夠改變大自然的力量,最后卻被大自然反噬相同。同時,隨著科學技術的發(fā)展,人工智能已經(jīng)不只單需要邏輯思想與模擬,同時還應該將感情賜予人工智能。由于隨著科學家對人類大腦和精神系統(tǒng)的研究的深入,已經(jīng)愈來愈必然感情是智能的一部分。若是人工智能擁有了感情此后,人類的自我中心又可否會傷害到人類自己創(chuàng)立出來的人工智能。
3.3對人工智能未來的思慮
人工智能有著十分巨大的發(fā)展?jié)摿?,關于人工智能的研究誠然經(jīng)過了好多年,但是這也可是是方才開始而已,連續(xù)研究下去在好多方面都會有重要的打破。自動推理是人工智能最經(jīng)典的一個研究分支,它的基本理論是人工智能其他分支的共同基礎。素來以來人工
智能最熱門的研究內(nèi)容里面就有自動推理,同時在該知識系統(tǒng)中的動向演化特點及可行性推理的研究是一個十分熱門的研究內(nèi)容,很有
大數(shù)據(jù)可能獲取大的打破。
機器學習素來在致力于研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習
行為,以獲取新的知識或技術。在過去的很長的一段時間內(nèi)都沒有取
得十分明顯的成就。但是好多新的學習方法接踵問世,而且已經(jīng)有了實質(zhì)的應用,這充分的說明在這方面的研究已經(jīng)有了很大的進步。
自然語言辦理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要
方向。在經(jīng)過人工智能研究人員的艱辛努力此后,在該領域中已獲取了大量令人矚目的理論與實質(zhì)應用成就,好多產(chǎn)品已經(jīng)進人了眾多領域。智能信息檢索技術在Internet技術的影響下,近來幾年來發(fā)展勢頭十分迅猛,而且已經(jīng)成為了人工智能的一個獨立研究分支。
4、結語
人工智能的研究素來都處于計算機技術研究的前沿,它的研究關于計算機技術、控制科學與技術的發(fā)展方向有著十分明顯的影響。人工智能是人類的大腦與思想的延伸,隨著科學技術的發(fā)展,人工智能不斷的向著人類智能的方向發(fā)展,因此我
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