對(duì)人工智能學(xué)習(xí)的感想

1、學(xué)校：蘇州科技學(xué)院 學(xué)院：電子信息工程 班級(jí)：電科0812班姓名：鐘建峰 學(xué)號(hào)：談?wù)勅斯ぶ悄艿膶W(xué)習(xí)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(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，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能技術(shù)導(dǎo)論這門課的學(xué)習(xí)，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(xué)出

2、現(xiàn)以前。象布爾和其他一些哲學(xué)家和數(shù)學(xué)家 建立的理論原則后來成為人工智能邏輯學(xué)的基礎(chǔ)。而人工智能真正引起 研究者的興趣則是1943年計(jì)算機(jī)發(fā)明以后的事。技術(shù)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(yuǎn)。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(gè)研究者成長到現(xiàn)在數(shù)以千計(jì)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(yīng)用在不少領(lǐng)域得到發(fā)展，在我們的日常生活和學(xué)習(xí)當(dāng)中也有許多地方得到應(yīng)用。我通過網(wǎng)絡(luò)查找，知道了以下領(lǐng)域的人工智能的發(fā)展。1機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)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(jī)器翻譯系統(tǒng)。幾十年來，國內(nèi)外許多專家、學(xué)者為 機(jī)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(gè)實(shí)用、全面、高質(zhì)量的自動(dòng)翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過也取得了很大的進(jìn)展，特別是作為人們的輔助翻譯工 具，機(jī)器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認(rèn)可。目前，國內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點(diǎn)，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(duì)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(shí)用性還有不少差距，有人評(píng)價(jià)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(jī)譯譯文的質(zhì)量確實(shí)卻一直是個(gè)老大難問題。這里，我們不妨對(duì)現(xiàn)有的機(jī)譯和人譯過程作一比較，從中可以看出一些原因。 機(jī)器翻譯： 1.一句一句處理，上下文缺乏聯(lián)系； 2.對(duì)源語言的分析只是求解句法關(guān)系，完全不是意義上的理解； 3.缺乏領(lǐng)域知識(shí)，從計(jì)算機(jī)到醫(yī)學(xué)，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(jié)構(gòu)

5、的，受源語言的句法結(jié)構(gòu)的束縛； 5.翻譯只是句法結(jié)構(gòu)的和詞匯的機(jī)械對(duì)應(yīng)。 人工翻譯： 1.一般會(huì)先通讀全文，會(huì)前后照應(yīng)； 2.對(duì)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(duì)源語言的理解，不受源語言的句法結(jié)構(gòu)的束縛； 5.翻譯是一個(gè)再創(chuàng)造的過程。 在目前的情況下，計(jì)算機(jī)輔助翻譯應(yīng)該是一個(gè)比較好的實(shí)際選擇。事實(shí)上，在很多領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)輔助人類工作的方式已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如CAD軟 件。如果計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)用于語言的翻譯研究，應(yīng)該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計(jì)算機(jī)輔助翻譯”。它集機(jī)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(jī)械、重復(fù)、瑣碎的工作交給計(jì)算機(jī)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(jī)器翻譯研究歸根結(jié)底是一個(gè)知識(shí)處理問題，它涉及到有關(guān)語言內(nèi)的知識(shí)、語言間的知識(shí)、以及語言外的世界知識(shí)，其中包括常識(shí)和相關(guān)領(lǐng)域的專門知識(shí)。隨 著因特網(wǎng)的普及與發(fā)展，機(jī)器翻譯的應(yīng)用前景十分廣闊。作為人類探索自己智能和操作知識(shí)的機(jī)制的窗口，機(jī)器翻譯的研究與應(yīng)用將更加誘人。國際上有關(guān)專家分析 認(rèn)為機(jī)器翻譯要想達(dá)到類似人工翻譯一樣的流暢程度，至少還要經(jīng)歷15年時(shí)間的持續(xù)研究，但在人類對(duì)語言研究還沒有清楚“人腦是如何進(jìn)行語言的模糊識(shí)別和判 斷”的情況下，機(jī)器翻譯要想達(dá)到100%的準(zhǔn)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(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專家水平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠運(yùn)用人類專家的知識(shí)和解決 問題的方法進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一,涉及到社會(huì)各個(gè) 方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)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(yù)測 型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)型和控制型等10種類型。具體應(yīng)用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專家系統(tǒng)等等。為了實(shí)現(xiàn)專家

8、系統(tǒng)，必須要存儲(chǔ)有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(shí)(組成知識(shí)庫)，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的 推理機(jī)制(構(gòu)成推理機(jī))。系統(tǒng)能對(duì)輸入信息進(jìn)行處理，并運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達(dá)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(guān)鍵是表示和運(yùn)用專家知識(shí)，即來自領(lǐng)域?qū)＜业募罕蛔C明對(duì)解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題有用的事實(shí)和過程。目前，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則 的知識(shí)表示和推理技術(shù)。由于領(lǐng)域的知識(shí)更多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識(shí)表示與知識(shí)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(duì)擴(kuò)

9、大專家系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，加快專家系統(tǒng)的開發(fā)過程，將起到積極地促進(jìn)作用。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)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(luò)的方法與技術(shù)。3符號(hào)計(jì)算計(jì)算機(jī)最主要的用途之一就是科學(xué)計(jì)算,科學(xué)計(jì)算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計(jì)算,例如求函數(shù)的值,方程的數(shù)值解,比如天氣預(yù)報(bào)、油藏模擬、航天等領(lǐng) 域;。另一類是符號(hào)計(jì)算,又稱代數(shù)運(yùn)算,這是一種智能化的計(jì)算,處理的是符號(hào)。符號(hào)可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù),也可以代表多項(xiàng)式,函數(shù),集合 等。長期以來,人們一直盼望有一個(gè)可以進(jìn)行符號(hào)計(jì)算的計(jì)

10、算機(jī)軟件系統(tǒng)。早在50年代末,人們就開始對(duì)此研究。進(jìn)入80年代后,隨著計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)上使用。Mathematica是第一個(gè)將符號(hào)運(yùn)算,數(shù)值計(jì)算和圖形顯示很好地結(jié)合在一起的數(shù)學(xué)軟件,用戶能夠方便地用它進(jìn)行多種形 式的數(shù)學(xué)處理。計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進(jìn)行大規(guī)模的代數(shù)運(yùn)算。通常我們用筆和紙進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算只能處理符號(hào)較少的算式,當(dāng)算式的符號(hào)上升到百位數(shù) 后,手工計(jì)算就很困難了,這時(shí)用計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)算就可以做到準(zhǔn)確,快捷

11、,有效。 現(xiàn)在符號(hào)計(jì)算軟件有一些共同的特點(diǎn)就是在可以進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算、數(shù)值計(jì)算和圖形顯示等同時(shí),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(jì)算機(jī)處理后即顯示結(jié)果。并且人機(jī)界面友好,命令輸入方便靈活,很容易尋求幫助。盡管計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)在代替人繁瑣的符號(hào)運(yùn)算上有著無比的優(yōu)越性,但是,計(jì)算機(jī)畢竟是機(jī)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(jì) 算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)硬件有較高的要求,在進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算時(shí),通常需要很大的內(nèi)存和較長的計(jì)算時(shí)間,而精確的代數(shù)運(yùn)算以時(shí)間和空間為代價(jià)的。第二個(gè)問題是用 計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,雖然計(jì)算精度可以到任意位,但由于計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)是用軟件本身浮點(diǎn)運(yùn)算代替硬件算術(shù)運(yùn)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(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)包含大量的數(shù)學(xué)知識(shí),但這僅僅是數(shù)學(xué)中的一小部分,目前仍有許多數(shù)學(xué)領(lǐng)域未能被計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)涉 及。計(jì)算機(jī)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?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容 量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(xué)習(xí)，讓我明白了