對人工智能學習的感想

1、學校：蘇州科技學院 學院：電子信息工程 班級：電科0812班姓名：鐘建峰 學號：談談人工智能的學習感想人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)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)的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(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，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能技術導論這門課的學習，讓我知道了人工智能從誕生發(fā)展到今天經(jīng)歷了一條漫長的路，許多科研人員為此而不懈努力。 人工智能的開始可以追溯到電子學出

2、現(xiàn)以前。象布爾和其他一些哲學家和數(shù)學家 建立的理論原則后來成為人工智能邏輯學的基礎。而人工智能真正引起 研究者的興趣則是1943年計算機發(fā)明以后的事。技術的發(fā)展最終使得人們可以仿真 人類的智能行為，至少看起來不太遙遠。接下來的四十年里，盡管碰到許多阻礙，人工智能仍然從最初只有十幾個研究者成長到現(xiàn)在數(shù)以千計的工程師和專家在研究； 從一開始只有一些下棋的小程序到現(xiàn)在的用于疾病診斷的專家系統(tǒng)，人工智能的發(fā)展有目共睹。人工智能經(jīng)過幾十年的發(fā)展，其應用在不少領域得到發(fā)展，在我們的日常生活和學習當中也有許多地方得到應用。我通過網(wǎng)絡查找，知道了以下領域的人工智能的發(fā)展。1機器翻譯機器翻譯是利用計算機把一種自

3、然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系統(tǒng)。幾十年來，國內(nèi)外許多專家、學者為 機器翻譯的研究付出了大量的心血和汗水。雖然至今還沒有一個實用、全面、高質(zhì)量的自動翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過也取得了很大的進展，特別是作為人們的輔助翻譯工 具，機器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認可。目前，國內(nèi)的機器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻 譯類。詞典類翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供單詞的發(fā)音，為用戶了解單詞或詞組含 義提供了極大的便利。漢化翻譯軟件的典型代表是“東方

4、快車2000”，它首先提出了“智能漢化”的概念，使翻譯軟件的輔助翻譯作用更加明顯。以“譯星”、 “雅信譯霸”為代表的專業(yè)翻譯系統(tǒng)，是面對專業(yè)或行業(yè)用戶的翻譯軟件，但其專業(yè)翻譯的質(zhì)量與人們的實用性還有不少差距，有人評價說“滿篇英文難不住，滿篇 中文看不懂”，該說法雖然比較極端，但機譯譯文的質(zhì)量確實卻一直是個老大難問題。這里，我們不妨對現(xiàn)有的機譯和人譯過程作一比較，從中可以看出一些原因。 機器翻譯： 1.一句一句處理，上下文缺乏聯(lián)系； 2.對源語言的分析只是求解句法關系，完全不是意義上的理解； 3.缺乏領域知識，從計算機到醫(yī)學，從化工到法律都通用，就換專業(yè)詞典； 4.譯文轉(zhuǎn)換是基于源語言的句法結構

5、的，受源語言的句法結構的束縛； 5.翻譯只是句法結構的和詞匯的機械對應。 人工翻譯： 1.一般會先通讀全文，會前后照應； 2.對源語言是求得意義上的理解； 3.只有專業(yè)翻譯人員，而沒有萬能翻譯人員； 4.譯文是基于他對源語言的理解，不受源語言的句法結構的束縛； 5.翻譯是一個再創(chuàng)造的過程。 在目前的情況下，計算機輔助翻譯應該是一個比較好的實際選擇。事實上，在很多領域中，計算機輔助人類工作的方式已經(jīng)得到了廣泛的應用，例如CAD軟 件。如果計算機輔助技術用于語言的翻譯研究，應該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計算機輔助翻譯”。它集機器記憶式翻譯、語法分析式翻譯和人 際交互式翻譯為一體，把

6、翻譯過程中機械、重復、瑣碎的工作交給計算機來完成。這樣，翻譯者只需將精力集中在創(chuàng)造性的思考上，有利于工作效率的提高。機器翻譯研究歸根結底是一個知識處理問題，它涉及到有關語言內(nèi)的知識、語言間的知識、以及語言外的世界知識，其中包括常識和相關領域的專門知識。隨 著因特網(wǎng)的普及與發(fā)展，機器翻譯的應用前景十分廣闊。作為人類探索自己智能和操作知識的機制的窗口，機器翻譯的研究與應用將更加誘人。國際上有關專家分析 認為機器翻譯要想達到類似人工翻譯一樣的流暢程度，至少還要經(jīng)歷15年時間的持續(xù)研究，但在人類對語言研究還沒有清楚“人腦是如何進行語言的模糊識別和判 斷”的情況下，機器翻譯要想達到100%的準確率是不可

7、能的。2專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠運用人類專家的知識和解決 問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領域的復雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的應用領域之一,涉及到社會各個 方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領域，取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預測 型、規(guī)劃型、設計型和控制型等10種類型。具體應用就很多了，例如血液凝結疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護專家系統(tǒng)、花布圖案設計和花布印染專家系統(tǒng)等等。為了實現(xiàn)專家

8、系統(tǒng)，必須要存儲有該專門領域中經(jīng)過事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識(組成知識庫)，以及擁有類似于領域?qū)＜医鉀Q實際問題的 推理機制(構成推理機)。系統(tǒng)能對輸入信息進行處理，并運用知識進行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達到或接近專家的水平，因此能起到專家或?qū)＜?助手的作用。開發(fā)專家系統(tǒng)的關鍵是表示和運用專家知識，即來自領域?qū)＜业募罕蛔C明對解決有關領域內(nèi)的典型問題有用的事實和過程。目前，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則 的知識表示和推理技術。由于領域的知識更多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識表示與知識推理是專家系統(tǒng)開發(fā)與研究的重要課題。此外，專家系統(tǒng)開發(fā)工 具的研制發(fā)展也很迅速，這對擴

9、大專家系統(tǒng)的應用范圍，加快專家系統(tǒng)的開發(fā)過程，將起到積極地促進作用。隨著計算機科學技術整體水平的提高，分布式專家系 統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法與技術。3符號計算計算機最主要的用途之一就是科學計算,科學計算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計算,例如求函數(shù)的值,方程的數(shù)值解,比如天氣預報、油藏模擬、航天等領 域;。另一類是符號計算,又稱代數(shù)運算,這是一種智能化的計算,處理的是符號。符號可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實數(shù)和復數(shù),也可以代表多項式,函數(shù),集合 等。長期以來,人們一直盼望有一個可以進行符號計算的計

10、算機軟件系統(tǒng)。早在50年代末,人們就開始對此研究。進入80年代后,隨著計算機的普及和人 工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計算機代數(shù)系統(tǒng)軟件,其中Mathematica和Maple是它們的代表，由于它們都是用C語言寫成的,所以可 以在絕大多數(shù)計算機上使用。Mathematica是第一個將符號運算,數(shù)值計算和圖形顯示很好地結合在一起的數(shù)學軟件,用戶能夠方便地用它進行多種形 式的數(shù)學處理。計算機代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進行大規(guī)模的代數(shù)運算。通常我們用筆和紙進行代數(shù)運算只能處理符號較少的算式,當算式的符號上升到百位數(shù) 后,手工計算就很困難了,這時用計算機代數(shù)系統(tǒng)進行運算就可以做到準確,快捷

11、,有效。 現(xiàn)在符號計算軟件有一些共同的特點就是在可以進行符號運算、數(shù)值計算和圖形顯示等同時,還具有高效的可編程功能。在操作界面上一般都支持交互式處理,人們 通過鍵盤輸入命令,計算機處理后即顯示結果。并且人機界面友好,命令輸入方便靈活,很容易尋求幫助。盡管計算機代數(shù)系統(tǒng)在代替人繁瑣的符號運算上有著無比的優(yōu)越性,但是,計算機畢竟是機器,它只能執(zhí)行人們給它的指令，有一定的局限性。首先,多數(shù)計 算機代數(shù)系統(tǒng)對計算機硬件有較高的要求,在進行符號運算時,通常需要很大的內(nèi)存和較長的計算時間,而精確的代數(shù)運算以時間和空間為代價的。第二個問題是用 計算機代數(shù)系統(tǒng)進行數(shù)值計算,雖然計算精度可以到任意位,但由于計算機代數(shù)系統(tǒng)是用軟件本身浮點運算代替硬件算術運算,所以在速度要比用Fortran語 言算同樣的問題慢百倍甚至千倍。另外,雖然計算機代數(shù)系統(tǒng)包含大量的數(shù)學知識,但這僅僅是數(shù)學中的一小部分,目前仍有許多數(shù)學領域未能被計算機代數(shù)系統(tǒng)涉 及。計算機代數(shù)系統(tǒng)仍在不斷地發(fā)展、完善之中。如今，人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容 量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。人工智能的學習，讓我明白了