第一章-人工智能概述

人工智能學(xué)習(xí)目標(biāo)

通過對(duì)本課程的學(xué)習(xí)，突破傳統(tǒng)思想的束縛，對(duì)人工智能的思想和方法有比較深刻的相識(shí)。了解人工智能的發(fā)展歷史，國內(nèi)外人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)，并能夠應(yīng)用相應(yīng)的人工智能技術(shù)解決問題。

人工智能學(xué)習(xí)指南

人工智能的思想和傳統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)的方法有很大的不同，因此在學(xué)習(xí)人工智能時(shí)要能夠領(lǐng)會(huì)人工智能思想的精髓。同時(shí)，人工智能是飛速發(fā)展的，在學(xué)習(xí)現(xiàn)有的人工智能技術(shù)的同時(shí)應(yīng)當(dāng)親密關(guān)注人工智能的發(fā)展動(dòng)態(tài)以及探討熱點(diǎn)，因此應(yīng)當(dāng)大量閱讀最新有關(guān)人工智能方面的文獻(xiàn)以及常常閱讀介紹最新人工智能成果的網(wǎng)站。

人工智能難重點(diǎn)

學(xué)習(xí)人工智能最大的難點(diǎn)就在于突破傳統(tǒng)思想的藩籬，從智能、學(xué)問、推理的角度動(dòng)身去思索問題，解決問題。另一個(gè)難點(diǎn)在于人工智能的內(nèi)容特別浩繁，深化地了解人工智能的各個(gè)方向是特別困難的。因此應(yīng)當(dāng)在駕馭人工智能思想，對(duì)人工智能的各個(gè)領(lǐng)域有一定了解的同時(shí)，有重點(diǎn)地探討人工智能的相關(guān)領(lǐng)域，跟蹤人工智能的探討熱點(diǎn)，做到點(diǎn)面結(jié)合，既擴(kuò)大了學(xué)問面，又能夠抓住探討重點(diǎn)。

第一章人工智能概述本章主要內(nèi)容：1.1人工智能的概念

1.2人工智能探討途徑與方法

1.3人工智能的分支領(lǐng)域

1.4人工智能的基本技術(shù)

1.5人工智能的發(fā)展概況第一節(jié)人工智能的概念本節(jié)主要內(nèi)容：人工智能的定義為什么要探討人工智能人工智能的目標(biāo)人工智能的表現(xiàn)形式第一節(jié)人工智能的概念人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是一門正在發(fā)展中的綜合性前沿學(xué)科，又是交叉學(xué)科與邊緣學(xué)科，其由計(jì)算機(jī)科學(xué)、限制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來。盡管建立關(guān)于智能的理論和讓智能機(jī)器達(dá)到人類的智力水平是人工智能的最終目標(biāo)，但人工智能的生命力卻在于能作為工程技術(shù)而得到實(shí)際應(yīng)用。人工智能的定義字面意義：人造智能狹義定義：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能(思維科學(xué))智能:學(xué)問+思維（對(duì)語言能理解、能學(xué)習(xí)、能推理，分析問題和解決問題的實(shí)力）廣義人類智能行為規(guī)律、智能理論方面的探討。為什么要探討人工智能人們對(duì)“數(shù)據(jù)世界”的需求進(jìn)而發(fā)展到對(duì)“學(xué)問世界”的需求而產(chǎn)生的。為了尋求摸爽性的搜尋，啟發(fā)式的不精確的模糊的甚至允許出現(xiàn)錯(cuò)誤的推理方法。以便符合人類的思維過程。為什么要探討人工智能計(jì)算機(jī)同人腦一樣具有智能。信息化社會(huì)的迫切需求。自動(dòng)化發(fā)展的必定趨勢(shì)探究人類自身智能的奇異。人工智能的目標(biāo)

遠(yuǎn)期目標(biāo)：制造智能機(jī)器。近期目標(biāo)：即先部分地或某種程度的實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能。

人工智能的表現(xiàn)形式（應(yīng)用形式）

智能軟件：智能軟件系統(tǒng)：專家系統(tǒng)智能的程序模塊：WORD智能設(shè)備：具有確定智能的設(shè)備智能網(wǎng)絡(luò)：智能化的信息網(wǎng)絡(luò)智能計(jì)算機(jī)：擬人化的智能機(jī)器Agent：智能體，具有智能的實(shí)體，軟件開發(fā)的重要突破口。智能體是智能體程序結(jié)構(gòu)的結(jié)合。其次節(jié)人工智能的探討途徑和方法本節(jié)主要內(nèi)容：結(jié)構(gòu)模擬，神經(jīng)計(jì)算(連接主義）功能模擬，符號(hào)推演（符號(hào)主義）行為模擬，限制進(jìn)化（六腳蟲）一結(jié)構(gòu)模擬，神經(jīng)計(jì)算依據(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。（局部或近似）關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值計(jì)算微觀性低級(jí)感知（圖象和聲音）一結(jié)構(gòu)模擬，神經(jīng)計(jì)算人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：接受物理可實(shí)現(xiàn)的模型來仿照人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能的系統(tǒng)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的用途：人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)或許恒久無法代替人腦，但它能幫助人類擴(kuò)展對(duì)外部世界的相識(shí)和智能限制。

二功能模擬，符號(hào)推演是以人腦的心理模型，將問題或?qū)W問表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)，接受符號(hào)推演的方法，實(shí)現(xiàn)搜尋、推理、學(xué)習(xí)等功能。關(guān)鍵詞：最早，主要運(yùn)用利用學(xué)問庫、推理機(jī)高級(jí)認(rèn)知（推理、決策）定理證明：人工智能探討最原始的課題之一，取得了很多可以證明人工智能技術(shù)進(jìn)步的成就。但不是當(dāng)今的熱點(diǎn)話題。

專家系統(tǒng)：七十年來起先的人工智能領(lǐng)域的古老話題，有一些系統(tǒng)做得比較好，如下棋、探礦等。

機(jī)器博弈：主要問題是機(jī)器學(xué)習(xí)和搜尋。

三行為模擬，限制進(jìn)化基于感知行為模型的探討途徑和方法，模擬人在限制過程中的智能活動(dòng)和行為特性。關(guān)鍵詞：自適應(yīng)環(huán)境的交互六腳蟲：沒有學(xué)問表示、沒有推理的智能，從以前單一的mind到現(xiàn)在mindandbody，SensingandActing的結(jié)合，并且引入了概率論、遺傳算法等理論。

第三節(jié)人工智能的分支領(lǐng)域本節(jié)主要內(nèi)容：基于腦功能的領(lǐng)域劃分基于探討途徑與實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分一基于腦功能的領(lǐng)域劃分機(jī)器感知：計(jì)算機(jī)干脆感覺四周世界。（配置感覺器官；圖象、聲音等信息的識(shí)別）計(jì)算機(jī)視覺的任務(wù)可以分成下列幾個(gè)方面：圖像的獲得、特征抽取、識(shí)別與分類、三維信息理解、景物描述和圖像說明。（圖像處理：羊絨/羊毛）一基于腦功能的領(lǐng)域劃分機(jī)器聯(lián)想：建立事物之間的聯(lián)系傳統(tǒng)的方法：指針、函數(shù)、鏈表，地址存取。人腦的功能：不完全信息的捕獲；相關(guān)內(nèi)容的記憶。聯(lián)想存儲(chǔ)一基于腦功能的領(lǐng)域劃分機(jī)器推理：計(jì)算機(jī)推理（自動(dòng)推理）將人的推理功能賜予機(jī)器。（最基本的和最重要的）推理：前提推出結(jié)論（演繹推理、歸納推理、類比推理）方法：符號(hào)演算、數(shù)值計(jì)算牢靠性：確定性推理、不確定性推理（基于概率和基于模糊的）一基于腦功能的領(lǐng)域劃分機(jī)器學(xué)習(xí)：計(jì)算機(jī)自己獲得學(xué)問（人類已有學(xué)問的獲得、對(duì)客觀規(guī)律的發(fā)覺、對(duì)自身行為的修正）方法：符號(hào)學(xué)習(xí)（機(jī)械、指導(dǎo)、說明、類比、示例、發(fā)覺）、連接學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)）

一基于腦功能的領(lǐng)域劃分機(jī)器理解：自然語言理解和圖形理解自然語言理解：計(jì)算機(jī)理解人類的自然語言（口頭語言和文字語言）圖形理解：是圖形識(shí)別的自然延長，也是計(jì)算機(jī)視覺的組成部分。一基于腦功能的領(lǐng)域劃分機(jī)器行為：機(jī)器人的行動(dòng)規(guī)劃，是智能機(jī)器人的核心技術(shù)。二基于探討途徑和實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分符號(hào)智能：以符號(hào)學(xué)問為基礎(chǔ)，通過符號(hào)推理求解而實(shí)現(xiàn)的智能。（傳統(tǒng)或經(jīng)典人工智能包括學(xué)問工程和符號(hào)處理技術(shù)）計(jì)算智能：是數(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。（數(shù)學(xué)模型和相關(guān)算法）三基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分難題求解：困難問題。NP問題：不能證明其困難性，又找不到有效算法的問題。NPC完全問題：排課表問題。（更難）智力性問題：意義重大（可以找到解決的途徑；有助于其他領(lǐng)域的發(fā)展）三基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分自動(dòng)定理證明：機(jī)器定理證明方法：自然演繹法判定法定理證明器計(jì)算機(jī)協(xié)助證明三基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分自動(dòng)程序設(shè)計(jì)：給出高級(jí)描述，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)設(shè)計(jì)程序。（人工智能和軟件工程相結(jié)合的課題）自動(dòng)翻譯：用計(jì)算機(jī)做兩種語言之間的翻譯。（依靠自然語言的理解）智能限制：把人工智能技術(shù)引入限制領(lǐng)域三基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分智能管理：把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域，是現(xiàn)代管理技術(shù)的新動(dòng)向。（集成技術(shù)）智能決策：把人工智能技術(shù)引入決策過程（決策系統(tǒng)、人工智能與專家系統(tǒng)的結(jié)合）智能通信：智能仿真：智能CAD：計(jì)算機(jī)協(xié)助領(lǐng)域智能CAI：計(jì)算機(jī)協(xié)助教學(xué)三基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分專家系統(tǒng)：基于人類專家學(xué)問的程序系統(tǒng)（最主要的應(yīng)用系統(tǒng)）學(xué)問庫系統(tǒng)：廣義：包含學(xué)問庫的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)狹義：某一領(lǐng)域廣泛學(xué)問以及常識(shí)的學(xué)問詢問系統(tǒng)。包括：學(xué)問庫（數(shù)據(jù)庫的演化）和學(xué)問庫管理系統(tǒng)三基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫加上智能成分。智能機(jī)器人系統(tǒng)：人工智能技術(shù)的全面體現(xiàn)和綜合運(yùn)用。四種技能：感知機(jī)能、思維機(jī)能、人-機(jī)通訊機(jī)能和運(yùn)動(dòng)機(jī)能。四基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分智能操作系統(tǒng)：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)多用戶的學(xué)問處理和并行推理。特點(diǎn)：并行性、分布性、智能性四基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分智能多媒體系統(tǒng)：綜合處理文字、圖形、圖象和聲音等多種多媒體信息。（多媒體技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合）智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)：全方位具有智能（新一代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)）智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)：人工智能引入網(wǎng)絡(luò)。五基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分智能軟件工具：LISP，PROLOG，SMALLTALK，C++，JAVA等以及各種專家系統(tǒng)工具、學(xué)問工程工具、學(xué)問庫管理系統(tǒng)等。智能硬件平臺(tái)：支持系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行的機(jī)器硬件。六基于體系結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分集中式人工智能：個(gè)體智能。個(gè)體的推理、學(xué)習(xí)、進(jìn)化、理解等智能行為。分布式人工智能：群體智能，個(gè)體智能的組合和疊加，主要探討在邏輯上或物理上分散的智能個(gè)體或智能系統(tǒng)如何并行的、相互協(xié)作的實(shí)現(xiàn)大型困難問題的求解。第四節(jié)人工智能的基本技術(shù)本節(jié)主要內(nèi)容：推理技術(shù)搜尋技術(shù)學(xué)問表示與學(xué)問庫技術(shù)歸納技術(shù)聯(lián)想技術(shù)一推理技術(shù)是人工智能的基本技術(shù)理論基礎(chǔ)是邏輯一階謂詞邏輯（重點(diǎn)）二搜尋技術(shù)為了達(dá)到某一目的，連續(xù)進(jìn)行推理的過程問題求解定理證明狀態(tài)圖的搜尋三歸納技術(shù)計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取概念、抽取學(xué)問、尋求規(guī)律的技術(shù)與學(xué)問獲得，機(jī)器學(xué)習(xí)親密相關(guān)分為基于符號(hào)處理和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歸納KDD（學(xué)問發(fā)覺）技術(shù)和DM（數(shù)據(jù)開采）技術(shù)四聯(lián)想技術(shù)前提是聯(lián)想記憶或聯(lián)想存儲(chǔ)第五節(jié)人工智能的發(fā)展概況本節(jié)主要內(nèi)容：人工智能學(xué)科的產(chǎn)生符號(hào)主義途徑發(fā)展概況連接主義途徑發(fā)展概況當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì)我國人工智能探討發(fā)展簡況一人工智能學(xué)科的產(chǎn)生1956年夏季，由麥卡錫(McCarthy)等美國年輕學(xué)者發(fā)起的首次人工智能研討會(huì)標(biāo)記著人工智能作為新興學(xué)科的誕生。就在這次會(huì)議上，第一次運(yùn)用了人工智能這一術(shù)語。自此以后，人工智能作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支，獲得了快速的發(fā)展。這一發(fā)展歷程大致可劃分為形成、成長、快速發(fā)展和穩(wěn)步增長四個(gè)階段一人工智能學(xué)科的產(chǎn)生英國數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種志向計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型（圖靈機(jī)），1950年提出了圖靈試驗(yàn)，發(fā)表了"計(jì)算機(jī)與智能"的論文。

當(dāng)今世界上計(jì)算機(jī)科學(xué)最高榮譽(yù)嘉獎(jiǎng)為"圖靈獎(jiǎng)"。

名詞說明：圖靈試驗(yàn)。當(dāng)一個(gè)人與一個(gè)封閉房間里的人或者機(jī)器交談時(shí)，假如他不能辨別自己問題的回答是計(jì)算機(jī)還是人給出時(shí)，則稱該機(jī)器是具有智能的。以往該試驗(yàn)幾乎是衡量機(jī)器人工智能的唯一標(biāo)準(zhǔn)，但是從九十年頭起先，現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家起先對(duì)此試驗(yàn)提出異議：反對(duì)封閉式的，機(jī)器完全自主的智能；提出與外界溝通的，人機(jī)交互的智能。

二符號(hào)主義途徑發(fā)展概況定理證明跳棋程序模式識(shí)別GPS（通用問題求解程序）LISP語言歸結(jié)原理專家系統(tǒng)PROLOG語言學(xué)問工程二符號(hào)主義途徑發(fā)展概況符號(hào)主義認(rèn)為智能產(chǎn)生于符號(hào)運(yùn)算，符號(hào)是智能的基本單元，而智能行為則是符號(hào)運(yùn)算的結(jié)果。這是AI探討的傳統(tǒng)觀點(diǎn)，經(jīng)典的AI基礎(chǔ)理論就建立在這種觀點(diǎn)之上，目前絕大多數(shù)AI系統(tǒng)也均劃入這個(gè)范疇。（符號(hào)）三連接主義發(fā)展概況MP（形式神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（智能限制、語音識(shí)別與合成、圖形文字識(shí)別、數(shù)據(jù)壓縮、學(xué)問工程、最優(yōu)化問題求解、智能計(jì)算機(jī)）三連接主義發(fā)展概況聯(lián)接主義認(rèn)為智能產(chǎn)生于大量簡潔元素的并行分布式聯(lián)接之中，簡潔元素的相互聯(lián)接是智能的基本單元，而智能行為則是聯(lián)接計(jì)算的結(jié)果。（神經(jīng)元）四當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì)兩者相結(jié)合新思想、新技術(shù)、新理論的出現(xiàn)AGENT技術(shù)和分布式人工智能技術(shù)（DAI）應(yīng)用探討愈加深化而廣泛。五我國人工智能探討概況起步較晚（70年頭）學(xué)術(shù)團(tuán)體紛紛成立（80年頭）自主探討起先人工智能探討的發(fā)展1956年夏季，由麥卡錫(McCarthy)等美國年輕學(xué)者發(fā)起的首次人工智能研討會(huì)標(biāo)記著人工智能作為新興學(xué)科的誕生。就在這次會(huì)議上，第一次運(yùn)用了人工智能這一術(shù)語。自此以后，人工智能作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支，獲得了快速的發(fā)展。這一發(fā)展歷程大致可劃分為形成、成長、快速發(fā)展和穩(wěn)步增長四個(gè)階段。JohnMcCarthy人工智能探討的發(fā)展1形成期1956年到1961年。基于數(shù)學(xué)邏輯和形式推理成果。主要成果是定理證明程序、GPS（GeneralProblemSolving）、下棋程序、LISP語言和模式識(shí)別系統(tǒng)。人工智能探討的發(fā)展2成長期61年以后早期（60年頭），由于不適當(dāng)?shù)剡^分強(qiáng)調(diào)和依靠于符號(hào)邏輯和形式推理，導(dǎo)致了AI探討陷入基于弱法（weakmethods）的純學(xué)術(shù)探討的逆境。弱法就是通用問題求解策略，由于片面強(qiáng)調(diào)相應(yīng)算法的通用性，忽視問題域特殊信息的指導(dǎo)作用，簡潔引起所謂的組合爆炸問題。組合爆炸意指，困難的問題涉及大量因素，由這些因素的適當(dāng)組合而構(gòu)成的可能解答的數(shù)目相當(dāng)浩大，以至于再高速的計(jì)算機(jī)已無法在合理的時(shí)間內(nèi)通過窮盡的枚舉來找出正確答案。人工智能探討的發(fā)展2成長期弱法只能解決智力游戲（過河，九宮圖）和玩具問題（積木塊世界動(dòng)作規(guī)劃）等特別簡潔的問題。60年頭中期到70年頭初，斯坦福高校研制的DENDRAL（用化學(xué)專業(yè)學(xué)問從質(zhì)譜議數(shù)據(jù)推斷有機(jī)化合物的結(jié)構(gòu)）和MYCIN（人血液疾病診斷詢問系統(tǒng)）以及隨之涌現(xiàn)的大批專家系統(tǒng)和建立工具的研制，使AI從純?nèi)醴ǖ奶接懩婢持薪饷摮鰜?，賜予新的生命力，以至引起八十年頭初的AI大發(fā)展。關(guān)鍵的教訓(xùn)在于早期的AI探討忽視了人類智能的本質(zhì)在于有學(xué)問，可用以合理地組織和指導(dǎo)問題求解，從而避開組合爆炸。人工智能探討的發(fā)展3快速發(fā)展期80年頭初是AI事業(yè)在全球得到大發(fā)展的時(shí)期。70年頭專家系統(tǒng)的初步成功和日本于1979年宣布的五代機(jī)探討支配起到了確定性的推動(dòng)作用。由于人工智能技術(shù)的不成熟性，以及對(duì)AI經(jīng)濟(jì)效益的期望值太高，結(jié)果令人悲觀；大部分草率上馬的專家系統(tǒng)項(xiàng)目均未達(dá)好用化程度。80年頭中期，AI熱特殊是專家系統(tǒng)熱大大降溫。進(jìn)而導(dǎo)致了一部分人對(duì)AI前景持悲觀看法，甚至有人提出AI的冬天已經(jīng)來臨。人工智能探討的發(fā)展4穩(wěn)步增長期盡管八十年頭中期AI探討的淘金熱跌到谷底，但大部份AI探討者都還保持著醒悟的頭腦。一些老資格的學(xué)者早就呼吁不要過于渲染AI的威力，應(yīng)多做些腳踏實(shí)地的工作。甚至在這個(gè)淘金熱來到時(shí)就已預(yù)言其很快就會(huì)降溫。也正是在這批人的領(lǐng)導(dǎo)下，大量扎實(shí)的探討工作接連不斷地進(jìn)行，從而使AI技術(shù)和方法論的發(fā)展始終保持了較高的速度。順便提一下，80年頭中期的降溫并不意味著AI探討停滯不進(jìn)或遭遇重大挫折，因?yàn)檫^高的期望未達(dá)到是預(yù)料中的事，不能認(rèn)為是受到挫折。自那以來，AI探討進(jìn)入穩(wěn)健的線性增長時(shí)期，而人工智能技術(shù)的好用化進(jìn)程也步入成熟時(shí)期。

人工智能探討的成果1國際象棋（chess）鑒于下棋須要高級(jí)的智能，計(jì)算機(jī)下棋程序的進(jìn)展可視為人工智能探討的重大成就。不少AI問題求解技術(shù)來源于下棋程序的探討，如狀態(tài)空間搜尋方法。60年頭初麥卡錫提出了alpha-beta修剪算法，并被廣泛地用于各種下棋程序中。1988年卡內(nèi)基-梅隆高校下棋程序"DeepThought”97年由IBM公司研制的超級(jí)計(jì)算機(jī)"DeepBlue"DEEPBLUE世界上第一臺(tái)超級(jí)國際象棋電腦，于1997戰(zhàn)勝象棋大師卡斯帕羅夫，是一場引人矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”。世界排位其次的棋手說：“這是一場象人的機(jī)器和一個(gè)像機(jī)器的人之間的戰(zhàn)斗”，卡自己說：“幾年前，我對(duì)計(jì)算機(jī)是否有智能總是抱之一笑，這次，我在DEEPBLUE這樣的計(jì)算機(jī)上看到了某種形式上的智能，它盡管瘋狂，粗魯，不很實(shí)際，且不行變通，但卻能達(dá)到和人類一樣的智能。人工智能探討的成果2口語識(shí)別（speech）口語識(shí)別是長期以來AI要解決的困難問題。AI面臨的問題按困難程度排列如下：智力游戲、國際象棋、定理證明、專家系統(tǒng)、自然語言理解、口語識(shí)別、機(jī)器視覺?？谡Z識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的學(xué)問和處理的數(shù)據(jù)量大，并要求實(shí)時(shí)響應(yīng)。八十年頭后期Sphinx的系統(tǒng)?？谡Z識(shí)別需處理不完全、不精確的數(shù)據(jù)和學(xué)問，這些技術(shù)對(duì)于其它AI領(lǐng)域也有指導(dǎo)意義。智能系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)--黑板模型，就起源于口語識(shí)別的探討。九十年頭，出現(xiàn)好用化的口語識(shí)別初級(jí)產(chǎn)品。人工智能探討的成果3機(jī)器視覺（vision）起先于50年頭，并在60年頭開展了3維視覺的探討。明斯基（Minsky）和麥卡錫--手-眼（hand-eye）項(xiàng)目卡內(nèi)基-梅隆高校研制的Navlab（navigationlaboratory）的自動(dòng)車。具有視覺實(shí)力的機(jī)器人。4專家系統(tǒng)DENDRAL系統(tǒng)（從質(zhì)譜議數(shù)據(jù)推斷有機(jī)化合物的結(jié)構(gòu)）MYCIN系統(tǒng)（人血液疾病診斷詢問系統(tǒng)）80年頭后期，加快了其好用化步伐。DEC研制的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)配置軟件XCON。AmericanExpress公司研制的專家系統(tǒng)AA和CA。九十年頭初，美國軍方投資研制調(diào)度和規(guī)劃系統(tǒng)DART。其他領(lǐng)域的專家系統(tǒng)。人工智能探討的成果4專家系統(tǒng)1969年起，國際人工智能聯(lián)合會(huì)議（簡稱IJCAI）91年起，全美人工智能會(huì)議（簡稱AAAI）。我國AI和專家系統(tǒng)的探討起步較晚。70年頭末才由浙江高校、吉林高校和中科院計(jì)算所等單位領(lǐng)先開展。80年頭中期得到了國家的重視和支持。“七五”攻關(guān)項(xiàng)目。國家863高技術(shù)探討特殊設(shè)置了智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)主題。人工智能是一門學(xué)問的科學(xué)。以學(xué)問為對(duì)象，探討學(xué)問的獲得、表示和運(yùn)用。數(shù)據(jù)處理->學(xué)問處理，數(shù)據(jù)->符號(hào)。符號(hào)表示學(xué)問而不是數(shù)值、數(shù)據(jù)。有啟發(fā)，有推導(dǎo)。人工智能是引起爭論最多的科學(xué)之一焦點(diǎn)：當(dāng)前人工智能的探討應(yīng)當(dāng)以人類的普遍思維規(guī)律為主，還是以特定學(xué)問的處理和運(yùn)用為主？智能的本質(zhì)是什么？機(jī)器能達(dá)到人的水平嗎？結(jié)論：人工智能探討是特別困難的人工智能的探討特點(diǎn)（1）人工智能的探討特點(diǎn)（2）人工智能的探討是特別困難的。McCarthy： 人工智能的全部問題都是難解的。Minsky： 人工智能是有史以來最難的科學(xué)之一。難在：實(shí)現(xiàn)智能須要浩繁的學(xué)問，而最難應(yīng)付的學(xué)問是常識(shí)（不是專業(yè)學(xué)問）。Dreyfus： 常識(shí)問題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙。 常識(shí)問題

（CommonsenceProblems）常識(shí)是人類智能的重要部分，具有極其重大的學(xué)術(shù)和好用價(jià)值，但是難度極大。“鄧小平知道毛澤東何時(shí)去世，毛澤東知道鄧小平何時(shí)去世嗎？”常識(shí)學(xué)問的獲得(Cyc)常識(shí)推理（CommonsenseReasoning）存在的問題和發(fā)展前景存在的問題以經(jīng)典專家系統(tǒng)為代表的人工智能系統(tǒng)存在的問題包括：（1）脆弱性和不行靠性（2）與計(jì)算機(jī)主流技術(shù)脫節(jié)（3）學(xué)問獲得困難存在的問題和發(fā)展前景領(lǐng)域?qū)＜业拈啔v學(xué)問往往不完善