人工智能應(yīng)用普及

人工智能ArtificialIntelligenceAI目錄人工智能的涵義人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的未來(lái)方向人工智能的安全問(wèn)題人工智能的涵義1人工智能的涵義人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)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(yīng)的智能機(jī)器。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域2人工智能246531個(gè)人助理自駕領(lǐng)域電商零售安防教育金融延遲符7醫(yī)療健康人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域語(yǔ)音助理語(yǔ)音輸入家庭管家陪護(hù)機(jī)器人人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域通過(guò)智能對(duì)話與即時(shí)問(wèn)答的智能交互，實(shí)現(xiàn)幫忙用戶解決問(wèn)題。根據(jù)操作者的講話,電腦識(shí)別成漢字的輸入方法(又稱聲控輸入)不僅能控制家中播放的音樂(lè)，還能辨識(shí)訪客以決定是否打開(kāi)家門。具有服務(wù)、安全監(jiān)護(hù)、人機(jī)交互以及多媒體娛樂(lè)四大功能。個(gè)人助理人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域自駕領(lǐng)域選擇禮物選擇商品管理庫(kù)存洞察消費(fèi)者人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域電商零售教育自動(dòng)批改作業(yè)拍照搜題語(yǔ)音識(shí)別測(cè)評(píng)學(xué)習(xí)診斷報(bào)告?zhèn)€性化學(xué)習(xí)人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域智能客服降低風(fēng)險(xiǎn)人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域金融12安防345公安行業(yè)交通行業(yè)智能樓宇工廠園區(qū)民用安防人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域人工智能在視頻內(nèi)容的特征提取、內(nèi)容理解方面有著天然的優(yōu)勢(shì)。前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片，可實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象，識(shí)別人、車屬性信息，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)。匯總的海量城市級(jí)信息，再利用強(qiáng)大的計(jì)算能力及智能分析能力，人工智能可對(duì)嫌疑人的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，給出最可能的線索建議公安行業(yè)人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域利用人工智能技術(shù)，可實(shí)時(shí)分析城市交通流量，調(diào)整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時(shí)間，提升城市道路的通行效率。交通行業(yè)人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域人工智能是建筑的大腦，區(qū)分辦公人員與外來(lái)人員，監(jiān)控大樓的能源消耗，使得大廈的運(yùn)行效率最優(yōu)，延長(zhǎng)大廈的使用壽命。智能樓宇的人工智能核心，匯總整個(gè)樓宇的監(jiān)控信息、刷卡記錄，室內(nèi)攝像機(jī)能清晰捕捉人員信息，在門禁刷卡時(shí)實(shí)時(shí)比對(duì)通行卡信息及刷卡人臉部信息，檢測(cè)出盜刷卡行為。智能樓宇人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域利用可移動(dòng)巡線機(jī)器人，定期巡邏，讀取儀表數(shù)值，分析潛在的風(fēng)險(xiǎn)，保障全封閉無(wú)人工廠的可靠運(yùn)行。工廠園區(qū)人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域以家庭安防為例，當(dāng)檢測(cè)到家庭中沒(méi)有人員時(shí)，家庭安防攝像機(jī)可自動(dòng)進(jìn)入布防模式，有異常時(shí)，給予闖入人員聲音警告，并遠(yuǎn)程通知家庭主人。而當(dāng)家庭成員回家后，又能自動(dòng)撤防，保護(hù)用戶隱私。民用安防應(yīng)用方向融資概括新藥研發(fā)人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)療健康15423醫(yī)療機(jī)器人智能診療智能影像識(shí)別智能健康管理藥物研究應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域能夠讀取人體神經(jīng)信號(hào)的可穿戴型機(jī)器人；能夠承擔(dān)手術(shù)或醫(yī)療保健功能的機(jī)器人醫(yī)療機(jī)器人人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域圖像識(shí)別，將影像進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息深度學(xué)習(xí)，通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，促使其掌握診斷能力。智能影像識(shí)別人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。智能健康管理人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域通過(guò)大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速、準(zhǔn)確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物藥物研究人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域2017互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療人工智能應(yīng)用企業(yè)TOP10人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域致力于自主研制銷售新一代貼敷式智能胰島素泵、新型血糖監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、糖尿病管理系統(tǒng)等產(chǎn)品。致力于打造集生命大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)為一體的平臺(tái)性機(jī)構(gòu)百洋智能與IBM達(dá)成戰(zhàn)略合作關(guān)系，醫(yī)生將通過(guò)基于海量大數(shù)據(jù)的智能決策輔助系統(tǒng)大幅提升診療精準(zhǔn)性。人工智能應(yīng)用于新藥研發(fā)人工智能的柒大應(yīng)用領(lǐng)域方向AI公司合作企業(yè)技術(shù)原理新藥開(kāi)發(fā)BenevolentAIJanssenGPU模擬

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深度學(xué)習(xí)軟件分析

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關(guān)聯(lián)并篩選出候選藥物分子結(jié)構(gòu)TwoXARSantenDUMA藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)

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大量科學(xué)數(shù)據(jù)分析→

對(duì)疾病和藥物進(jìn)行自動(dòng)匹配PharnextGalapagos構(gòu)建新型藥物分子InsilicoMedicineLifeExtensionGANs數(shù)據(jù)分析+

高級(jí)信號(hào)通路活化分析技術(shù)

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深度學(xué)習(xí)算法→研發(fā)新的藥物分子結(jié)構(gòu)NovartisChampionsOncology藥物有效性和安全性預(yù)測(cè)AtomwiseMerckAtomNet系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)庫(kù)

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深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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分析化合物的構(gòu)效關(guān)系

→預(yù)測(cè)新藥品的效果Autodesk新藥物靶點(diǎn)和組合療法IBMWatsonHealthPfizerWatson系統(tǒng)分析孤立數(shù)據(jù)

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藥企假設(shè)驗(yàn)證→

發(fā)現(xiàn)免疫腫瘤領(lǐng)域新藥物靶點(diǎn)、研究聯(lián)合療法和選擇患者策略人工智能的未來(lái)方向3二、強(qiáng)人工智能強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解決問(wèn)題（Problem_solving）的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺(jué)的，有自我意識(shí)的。一、弱人工智能人工智能是人造機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能性（弱人工智能）?？傮w來(lái)講，目前對(duì)人工智能的定義大多采取行動(dòng)，或制定行動(dòng)的決策，而不是肢體動(dòng)作。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。人工智能的未來(lái)方向人工智能的安全問(wèn)題4圍棋界的人機(jī)大戰(zhàn)比人類更先進(jìn)的新物種人工智能的安全問(wèn)題戰(zhàn)爭(zhēng)兵器人工智能ArtificialIntelligenceAI謝謝欣賞！演講完畢，謝謝觀看！附錄資料：人工智能簡(jiǎn)介?AboutTeachingPlan基本要求：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，是目前迅速發(fā)展的一門新興學(xué)科，新思想新方法層出不窮。其基本思想是利用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的功能，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(wèn)題求解等思維活動(dòng)。對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用能力，開(kāi)闊思路和視野，有重要意義。

?AboutTeachingPlan因此，要求學(xué)生掌握知識(shí)表示和問(wèn)題求解的幾種常用方法，尤其是不確定性推理；掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念，了解幾種機(jī)器學(xué)習(xí)方法尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法；掌握專家系統(tǒng)的概念，了解專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，掌握一些智能控制方法，了解國(guó)內(nèi)外人工智能研究尤其是機(jī)器人的最新進(jìn)展；具有一定的人工智能編程設(shè)計(jì)能力（利用Lisp或Prolog語(yǔ)言）。?AboutTeachingPlan課程內(nèi)容以及學(xué)時(shí)分配人工智能引論(1) 人工智能概念及與計(jì)算機(jī)的關(guān)系，研究途徑、內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域概況介紹，其他最新材料。符號(hào)主義、連接主義、行為主義三大流派人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(1)知識(shí)表示方法（2） 狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法，謂詞邏輯法、產(chǎn)生式表示法（動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)）；CLIPS語(yǔ)言；語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法、框架法（這是結(jié)構(gòu)化表示）；劇本、過(guò)程、Petri網(wǎng)、面向?qū)ο蟮谋硎尽?AboutTeachingPlan 搜索技術(shù)和策略（3-4）狀態(tài)空間法，盲目搜索和啟發(fā)式搜索，A*算法；海伯倫理論、消解原理和策略；與\或形推理和搜索策略；其他求解技術(shù)。 不確定推理技術(shù)（3-4）主觀Bayes理論；可信度方法和證據(jù)理論；系統(tǒng)組織技術(shù)；非單調(diào)推理；Rete快速算法；模糊推理技術(shù)；基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架不確定推理； 專家系統(tǒng)（2）專家系統(tǒng)概念、結(jié)構(gòu)和知識(shí)獲取；黑板模型、知識(shí)組織、管理及系統(tǒng)建造和開(kāi)發(fā)工具；專家系統(tǒng)舉例及編程。

人工智能程序設(shè)計(jì)（1）人工智能語(yǔ)言基本機(jī)制：LISP和PROLOG。?AboutTeachingPlan 模式識(shí)別導(dǎo)論（3）模式識(shí)別專題：概率模式識(shí)別。模式識(shí)別專題：結(jié)構(gòu)模式識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí)（1）：機(jī)械,解釋經(jīng)驗(yàn),事例,歸納,概念,類比學(xué)習(xí)等；統(tǒng)計(jì),結(jié)構(gòu),模糊模式識(shí)別。 專題講座（3次） 1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論和應(yīng)用 (史奎凡課程：安排于人工智能理論與應(yīng)用課程內(nèi))； 2)智能體（Agent）； 3)自然語(yǔ)言處理； 4)智能控制和機(jī)器人科學(xué) 智能控制的結(jié)構(gòu)理論和研究領(lǐng)域，智能控制系統(tǒng)及應(yīng)用示例；機(jī)器人規(guī)劃、機(jī)器視覺(jué)和自然語(yǔ)言理解等。?AboutTeachingPlan 實(shí)踐：1) 搜索技術(shù)和策略2) 不確定推理技術(shù)3) 專家系統(tǒng)：動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)4) 模式識(shí)別技術(shù)5) 調(diào)研： 搜索技術(shù)和策略、不確定推理技術(shù)、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等四個(gè)領(lǐng)域進(jìn)展報(bào)告。?ChapterOne:BriefIntroductiontoArtificialIntelligence1.WhatisAI?人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是當(dāng)前科學(xué)技發(fā)展的一門前沿學(xué)科，同時(shí)也是一門新思想，新觀念，新理論，新技術(shù)不斷出現(xiàn)的新興學(xué)科以及正在發(fā)展的學(xué)科。它是在計(jì)算機(jī)科學(xué)，控制論，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的，因此又可把它看作是一門綜合性的邊緣學(xué)科。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視,并取得了很高的評(píng)價(jià)。有的人把它與空間技術(shù)，原子能技術(shù)一起并譽(yù)為20世紀(jì)的三大科學(xué)技術(shù)成就。?Intelligence智能是知識(shí)與智力的總合。 知識(shí)——智能行為的基礎(chǔ)； 智力——獲取知識(shí)并運(yùn)用知識(shí)求解問(wèn)題的能力。智能具有以下特征：(1)具有感知能力——指人們通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)等感覺(jué)器官感知外部世界的能力；(2)具有記憶與思維的能力——這是人腦最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因；(3)具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)能力；(4)具有行為能力。ArtificialIntelligence人工智能——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)，即人類智慧在機(jī)器上的模擬，或者說(shuō)是人們使機(jī)器具有類似于人的智慧（對(duì)語(yǔ)言能理解、能學(xué)習(xí)、能推理）。?2.BriefHistoryofAI (1) 孕育（1956年前）古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384-322），給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國(guó)的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）（1561-1626），系統(tǒng)地給出了歸納法?！爸R(shí)就是力量”德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz（布萊尼茨）（1646-1716）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號(hào)化，從而能對(duì)人的思維進(jìn)行運(yùn)算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（1815-1864）實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。?美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家Godel（哥德?tīng)枺?906-1978），證明了一階謂詞的完備性定；任何包含初等數(shù)論的形式系統(tǒng)，如果它是無(wú)矛盾的，那么一定是不完備的。意義在于，人的思維形式化和機(jī)械化的某種極限，在理論上證明了有些事是做不到的。英國(guó)數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計(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。圖靈獎(jiǎng)。美國(guó)數(shù)學(xué)家Mauchly，1946發(fā)明了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC美國(guó)神經(jīng)生理學(xué)家McCulloch，建立了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。美國(guó)數(shù)學(xué)家Shannon（香農(nóng)）,1948年發(fā)表了《通訊的數(shù)學(xué)理論》，代表了“信息論”的誕生。? (2) 形成（1956-1969）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”1956年夏由麻省理工學(xué)院的J.McCarthy、M.L.Minsky,IBM公司信息研究中心的N.Rochester,貝爾實(shí)驗(yàn)室的C.E.Shannon共同發(fā)起，邀請(qǐng)了Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等人，10位數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家，在Dartmouth大學(xué)召開(kāi)了一次關(guān)于機(jī)器智能的研討會(huì)，會(huì)上McCarthy提議正式采用了ArtificialIntelligence（人工智能）這一術(shù)語(yǔ)。這次會(huì)議，標(biāo)志著人工智能作為一門新興學(xué)科正式誕生了。 McCarthy（麥卡錫）——人工智能之父。這次會(huì)議之后的10年間，人工智能的研究取得了許多引人矚目的成就.機(jī)器學(xué)習(xí)方面：塞繆爾于1956年研制出了跳棋程序，該程序能從棋譜中學(xué)習(xí)，也能從下棋實(shí)踐中提高棋藝；?在定理證明方面：王浩于1958年在IBM機(jī)上證明了《數(shù)學(xué)原理》中有關(guān)命題演算的全部定理（220條），還證明了謂詞演算中150條定理85%；1965年，魯賓遜（Robinson）提出了消解原理；在模式識(shí)別方面：1959年塞爾夫里奇推出了一個(gè)模式識(shí)別程序；1965年羅伯特（Robert）編制出可辨別積木構(gòu)造的程序；在問(wèn)題求解方面：1960年紐厄爾等人通過(guò)心理學(xué)試驗(yàn)總結(jié)出了人們求解問(wèn)題的思維規(guī)律，編制了通用問(wèn)題求解程序GPS,可以用來(lái)求解11種不同類型的問(wèn)題；在專家系統(tǒng)方面：斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆（E.A.Feigenbaum）自1965年開(kāi)始進(jìn)行專家系統(tǒng)DENDRAL（化學(xué)分析專家系統(tǒng)），1968年完成并投入使用；在人工智能語(yǔ)言方面：1960年McCarthy等人建立了人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言Lisp，該語(yǔ)言至今仍是建造智能系統(tǒng)的重要工具；1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（InternationalJointConferencesOnArtificialIntelligence）? (3) 發(fā)展（1970年以后）70年代，開(kāi)始從理論走向?qū)嵺`，解決一些實(shí)際問(wèn)題。同時(shí)很快就發(fā)現(xiàn)問(wèn)題：歸結(jié)法費(fèi)時(shí)、下棋贏不了全國(guó)冠軍、機(jī)器翻譯一團(tuán)糟。以Feigenbaum為首的一批年輕科學(xué)家改變了戰(zhàn)略思想，1977年提出知識(shí)工程的概念，以知識(shí)為基礎(chǔ)的專家咨詢系統(tǒng)開(kāi)始廣泛的應(yīng)用。著名專家系統(tǒng)的有：DENDRAL化學(xué)分析專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1968）MACSYMA符號(hào)數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)（麻省理工1971）MYCIN診斷和治療細(xì)菌感染性血液病的專家咨詢系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)診斷和治療青光眼的專家咨詢系統(tǒng)（拉特格爾斯（Rutgers）大學(xué)70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)醫(yī)療咨詢系統(tǒng)（匹茲堡大學(xué)）；HEARSAYI和II語(yǔ)音理解系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)）PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1976）XCON計(jì)算機(jī)配置專家系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)1978）??80年代，人工智能發(fā)展達(dá)到階段性的頂峰。?87,89年世界大會(huì)有６－７千人參加。硬件公司有上千個(gè)。并進(jìn)行Lisp硬件、Lisp機(jī)的研究。?在專家系統(tǒng)及其工具越來(lái)越商品化的過(guò)程中,國(guó)際軟件市場(chǎng)上形成了一門旨在生產(chǎn)和加工知識(shí)的新產(chǎn)業(yè)——知識(shí)產(chǎn)業(yè)。應(yīng)該說(shuō)，知識(shí)工程和專家系統(tǒng)是近十余年來(lái)人工智能研究中最有成就的分支之一。?同年代，1986年Rumlhart領(lǐng)導(dǎo)的并行分布處理研究小組提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本問(wèn)題之一。從此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入新的高潮。?90年代，計(jì)算機(jī)發(fā)展趨勢(shì)為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。?人工智能技術(shù)逐漸與數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合，并融合在主流技術(shù)之中，旨在使計(jì)算機(jī)更聰明、更有效、與人更接近。?日本政府于1992年結(jié)束了為期十年的稱為“知識(shí)信息處理體統(tǒng)”的第五代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究開(kāi)發(fā)計(jì)劃。并開(kāi)始了為期十年的實(shí)況計(jì)算（RealWordComputing）計(jì)劃。?3.ResearchObjectsandMainContents

(1)人工智能的研究目標(biāo)

人工智能的長(zhǎng)期研究目標(biāo)：構(gòu)造智能計(jì)算機(jī)。

人工智能的近期研究目標(biāo)：使現(xiàn)有的電子計(jì)算機(jī)更聰明，更有用，使它不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問(wèn)題，能模擬人類的部分智能行為。?(2)人工智能研究的基本內(nèi)容

1.機(jī)器感知以機(jī)器視覺(jué)與機(jī)器聽(tīng)覺(jué)為主。機(jī)器感知是機(jī)器獲取外部信息的基本途徑，是使機(jī)器具有智能不可或缺的組成部分，對(duì)此人工智能中已形成兩個(gè)專門的研究領(lǐng)域——

模式識(shí)別和自然語(yǔ)言理解。2.機(jī)器思維指通過(guò)感知的外部信息及機(jī)器內(nèi)部的各種工作信息進(jìn)行有目的的處理。主要開(kāi)展以下幾方面的研究：(1)知識(shí)表示(2)知識(shí)的組織，累計(jì)，管理技術(shù)(3)知識(shí)的推理(4)各種啟發(fā)式搜索及控制策略(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人腦的結(jié)構(gòu)及其工作原理?3.機(jī)器學(xué)習(xí)

使計(jì)算能自動(dòng)獲取知識(shí)，能直接向書(shū)本學(xué)習(xí)，能通過(guò)與人談話學(xué)習(xí)，能通過(guò)對(duì)環(huán)境的觀察學(xué)習(xí)，并能在實(shí)踐中自我完善。4.機(jī)器行為機(jī)器行為主要指計(jì)算機(jī)的表達(dá)能力，即“說(shuō)”、“寫(xiě)”、“畫(huà)”等，對(duì)智能機(jī)器人，還應(yīng)該有人的四肢功能，即能走路，能取物，能操作等。5.智能系統(tǒng)及智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)造技術(shù)?4.ResearchObjectsandMainContents人工智能面世以來(lái)，其研究途徑存在兩種不同的觀點(diǎn)：以符號(hào)處理為核心的方法——主張通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)人工智能在計(jì)算機(jī)的模擬。以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法——主張用生物學(xué)的方法進(jìn)行研究，搞清楚人類智能的本質(zhì)。(1)以符號(hào)處理為核心的方法該方法起源于紐厄爾等人的通用問(wèn)題求解系統(tǒng)（GPS），用于模擬人類求解問(wèn)題的心理過(guò)程，逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng)，這種方法認(rèn)為： 人類研究的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理能力，這種能力本身就蘊(yùn)含著演繹推理的內(nèi)涵，因而可通過(guò)運(yùn)行相應(yīng)的程序來(lái)體現(xiàn)某種基于邏輯思維的智能行為，達(dá)到模擬人類智能活動(dòng)的效果。目前人工智能的大部分研究成果都是基于這種方法實(shí)現(xiàn)的。?

該方法的主要特征是：

?立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作，適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程，解決需要進(jìn)行邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題；

?知識(shí)可用顯式的符號(hào)表示；

?便于模塊化；?能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接；?可對(duì)推理結(jié)論做出解釋，便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇。

但該方法不適合于形象思維；而且在用符號(hào)表示概念時(shí)其有效性在很大程度上取決于符號(hào)表示的正確性，且對(duì)帶噪聲的信息及不完整的信息難以處理。(2)以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法該方法是在人腦神經(jīng)元及其相互連接而成網(wǎng)絡(luò)的啟示下，試圖通過(guò)多人工神經(jīng)元間的并行協(xié)同作用來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類智能的模擬。該方法認(rèn)為：大腦是人類一切智能活動(dòng)的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機(jī)制著手進(jìn)行研究，搞清楚大腦的結(jié)構(gòu)及它進(jìn)行信息處理的過(guò)程及機(jī)理，可望揭示人類智能的奧秘，從而真正實(shí)現(xiàn)人類智慧在機(jī)器上的模擬。?該方法的主要特征：?通過(guò)神經(jīng)元之間的并行協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)信息處理，處理過(guò)程具有并行性、動(dòng)態(tài)性、全局性；?通過(guò)神經(jīng)元間分布式的物理聯(lián)系存儲(chǔ)知識(shí)和信息，因而可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能，對(duì)于帶有噪聲、缺損、變形的信息能進(jìn)行有效地處理。近期的一些研究表明，該方法在模式識(shí)別、圖像信息壓縮等方面取得了一些研究成果；?通過(guò)神經(jīng)元間連接強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類學(xué)習(xí)、分類等的模擬；?適合于模擬人類的形象思維過(guò)程；?求解問(wèn)題時(shí)，可以比較快地球的一個(gè)近似解。該方法不適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程，而且就目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀來(lái)看，由固定的體系結(jié)構(gòu)與組成方案所構(gòu)成的系統(tǒng)還達(dá)不到開(kāi)發(fā)多種多樣知識(shí)的要求。?(3)系統(tǒng)集成

?符號(hào)方法善于模擬人的邏輯思維過(guò)程，求解問(wèn)題時(shí)，如果問(wèn)題有解，它可以準(zhǔn)確地求出最優(yōu)解；但求解過(guò)程的運(yùn)算量將隨問(wèn)題的復(fù)雜性的增加成指數(shù)性增長(zhǎng)，另外其知識(shí)和信息的符號(hào)化過(guò)程需要由人來(lái)完成，它自身不具備這種功能。?連接機(jī)制方法善于模擬人的形象思維過(guò)程，求解問(wèn)題時(shí)，由于它的并行處理能力，可以較快地得到問(wèn)題的解，但解一般是近似的，次優(yōu)的；另外，該方法求解問(wèn)題的過(guò)程是隱式的，難以對(duì)求解過(guò)程以顯式解釋。

?將兩個(gè)方法結(jié)合起來(lái)，取長(zhǎng)補(bǔ)短。

通過(guò)形象思維得到一個(gè)直覺(jué)的解或給出一種假設(shè)，然后用邏輯思維進(jìn)行仔細(xì)的論證或搜索，最終得到一個(gè)最優(yōu)解。但兩種方法存在太多的不同，因此將其結(jié)合起來(lái)還要克服許多困難。

?就目前的研究而言，這兩種方法結(jié)合起來(lái)有兩種途徑：結(jié)合——即兩者分