人工智能學(xué)術(shù)講座論文.pdf

學(xué)術(shù)講座論文學(xué)術(shù)講座論文 學(xué)院：計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院 年級(jí)：2009 級(jí) 專(zhuān)業(yè)：軟件工程 課程名稱(chēng)：學(xué)術(shù)講座 學(xué)號(hào)： 姓名： 人工智能人工智能 摘要摘要幾個(gè)世紀(jì)以來(lái)，人類(lèi)依靠其智慧，發(fā)明了許多機(jī)器，使人類(lèi)能夠從許多體力勞動(dòng) 中解放出來(lái)。 現(xiàn)在， 有了電腦， 電腦是一個(gè)信息處理的工具、 人腦也是一個(gè)信息處理的器官。 那么，在用電腦代替人腦的部分功能，用電腦模擬思維、產(chǎn)生智能行為方面，能否取得同樣 巨大的成功呢? 這是信息時(shí)代必然會(huì)提出的問(wèn)題。 社會(huì)需求與科技的發(fā)展， 呼喚著一個(gè)新學(xué) 科的誕生。19 世紀(jì)以來(lái)數(shù)理邏輯、自動(dòng)機(jī)理論、控制論、信息論、仿生學(xué)、心理學(xué)、電 腦等科學(xué)技術(shù)的發(fā)展， 為一個(gè)新科的誕生準(zhǔn)備了思想、 理論與物質(zhì)基礎(chǔ)。 在這一背景下， 1956 年美國(guó)的一些科學(xué)家， 包括心理學(xué)家、數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)學(xué)家、信息論學(xué)家在美國(guó)一所大學(xué) 舉辦討論會(huì)，正式提出了人工智能。 關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞人工智能計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)傳輸信息數(shù)據(jù)傳送 引言引言：人工智能是 20 世紀(jì) 50 年代中期興起的一門(mén)新興邊緣科學(xué)，它既是計(jì)算機(jī)科學(xué) 的一個(gè)分支，又是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲 學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來(lái)的綜合性學(xué)科。 人工智能又稱(chēng)為智能模擬， 是用計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)模仿人類(lèi)的感知、思維、推理等思維活動(dòng)。它研究和應(yīng)用的領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語(yǔ)言 理解與生成、專(zhuān)家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、聯(lián)想與思維的機(jī)理、數(shù)據(jù)智能檢索等。 一、人工智能簡(jiǎn)介：一、人工智能簡(jiǎn)介： 人工智能是指研究如何用計(jì)算機(jī)去模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能;如何使計(jì)算機(jī)變得更聰 敏、更能干;如何設(shè)計(jì)和制造具有更高智能水平的計(jì)算機(jī)的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的 一門(mén)新興的科學(xué)技術(shù)。 人工智能研究與計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)有著不可分割的關(guān)系， 一方面各種人工智能要用計(jì)算機(jī) 軟件實(shí)現(xiàn);另一方面許多計(jì)算機(jī)軟件也要應(yīng)用人工智能的理論、方法和技術(shù)去開(kāi)發(fā)，例如專(zhuān) 家智能系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)故障診斷、計(jì)算機(jī)財(cái)會(huì)、計(jì)算機(jī)游戲等軟件。 人的智能體現(xiàn)在思維、感知、行為三個(gè)層次，因此，計(jì)算機(jī)人工智能也要研究解決這三 個(gè)層次的問(wèn)題。 (1)機(jī)器思維。具體講是計(jì)算機(jī)思維、計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)診斷、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、計(jì) 算機(jī)證明疑難算例、計(jì)算機(jī)編程、計(jì)算機(jī)下棋、計(jì)算機(jī)作曲、計(jì)算機(jī)繪畫(huà)等等。 (2)機(jī)器感知。讓計(jì)算機(jī)像人一樣能感覺(jué)到氣味、顏色、觸覺(jué)。 (3)機(jī)器行為。研究計(jì)算機(jī)模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能行為，例如語(yǔ)言、動(dòng)作、智能監(jiān) 測(cè)、智能控制等行為。 人工智能的應(yīng)用十分廣泛，如智能控制、智能管理、智能設(shè)計(jì)、智能優(yōu)化、智能材料、 智能家電、智能系統(tǒng)工程、智能經(jīng)濟(jì)、智能通信、智能商務(wù)等等。 人工智能發(fā)展的方向是:把握知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新機(jī)遇，跟蹤知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新需求，借鑒 并發(fā)展知識(shí)工程的方法和技術(shù)，為知識(shí)經(jīng)濟(jì)全過(guò)程服務(wù)。 “知識(shí)工程”是人工智能領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用系統(tǒng)工程，是基于知識(shí)獲取、知識(shí)表達(dá)、知識(shí)傳 輸、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)推理等方法和技術(shù)的知識(shí)應(yīng)用體系。由于知識(shí)的復(fù)雜性、多變性、主動(dòng) 性、不確切性等特點(diǎn)，除了運(yùn)用已有的知識(shí)工程方法和技術(shù)外，還必須根據(jù)知識(shí)的特點(diǎn)和需 求，進(jìn)一步發(fā)展知識(shí)工程的新方法和新技術(shù)。 二、人工智能的發(fā)展：二、人工智能的發(fā)展： 1. 萌芽期（萌芽期（1956 年以前）年以前） 自古以來(lái)， 人類(lèi)就力圖根據(jù)認(rèn)識(shí)水平和當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件， 企圖用機(jī)器來(lái)代替人的部分腦 力勞動(dòng)，以提高征服自然的能力。公元 850 年，古希臘就有制造機(jī)器人幫助人們勞動(dòng)的神 話(huà)傳說(shuō)。在我國(guó)公元前 900 多年，也有歌舞機(jī)器人傳說(shuō)的記載，這說(shuō)明古代人就有人工智 能的幻想。 隨著歷史的發(fā)展， 到十二世紀(jì)末至十三世紀(jì)初年間， 西班牙的神學(xué)家和邏輯學(xué)家 Romen Luee 試圖制造能解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。十七世紀(jì)法國(guó)物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家 B.Pascal 制 成了世界上第一臺(tái)會(huì)演算的機(jī)械加法器并獲得實(shí)際應(yīng)用。隨后德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家 G.W.Leibniz 在這臺(tái)加法器的基礎(chǔ)上發(fā)展并制成了進(jìn)行全部四則運(yùn)算的計(jì)算器。他還提出了 邏輯機(jī)的設(shè)計(jì)思想，即通過(guò)符號(hào)體系，對(duì)對(duì)象的特征進(jìn)行推理，這種“萬(wàn)能符號(hào)“和“推理計(jì) 算“的思想是現(xiàn)代化“思考“機(jī)器的萌芽，因而他曾被后人譽(yù)為數(shù)理邏輯的第一個(gè)奠基人。十 九世紀(jì)英國(guó)數(shù)學(xué)和力學(xué)家 C.Babbage 致力于差分機(jī)和分析機(jī)的研究，雖因條件限制未能完 全實(shí)現(xiàn)，但其設(shè)計(jì)思想不愧為當(dāng)時(shí)人工智能最高成就。 進(jìn)入本世紀(jì)后，人工智能相繼出現(xiàn)若干開(kāi)創(chuàng)性的工作。1936 年，年僅 24 歲的英國(guó)數(shù)學(xué) 家 A.M.Turing 在他的一篇“理想計(jì)算機(jī)“的論文中，就提出了著名的圖林機(jī)模型，1945 年他 進(jìn)一步論述了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)思想，1950 年他又在“計(jì)算機(jī)能思維嗎？“一文中提出了 機(jī)器能夠思維的論述，可以說(shuō)這些都是圖靈為人工智能所作的杰出貢獻(xiàn)。1938 年德國(guó)青年 工程師 Zuse 研制成了第一臺(tái)累計(jì)數(shù)字計(jì)算機(jī) Z-1， 后來(lái)又進(jìn)行了改進(jìn)， 到 1945 年他又發(fā)明 了 Planka.kel 程序語(yǔ)言。 2. 形成時(shí)期（形成時(shí)期（1956-1961） 1956 年在美國(guó)的 Dartmouth 大學(xué)的一次歷史性的聚會(huì)被認(rèn)為是人工智能學(xué)科正式誕生 的標(biāo)志，從此在美國(guó)開(kāi)始形成了以人工智能為研究目標(biāo)的幾個(gè)研究組：如 Newell 和 Simon 的 Carnegie-RAND 協(xié)作組；Samuel 和 Gelernter 的 IBM 公司工程課題研究組；Minsky 和 McCarthy 的 MIT 研究組等，這一時(shí)期人工智能的研究工作主要在下述幾個(gè)方面。 1957 年 A.Newell、J.Shaw 和 H.Simon 等人的心理學(xué)小組編制出一個(gè)稱(chēng)為邏輯理論機(jī) LT(The Logic Theory Machine)的數(shù)學(xué)定理證明程序，當(dāng)時(shí)該程序證明了 B.A.W.Russell 和 A.N.Whitehead 的“數(shù)學(xué)原理“一書(shū)第二章中的 38 個(gè)定理（1963 年修訂的程序在大機(jī)器上終 于證完了該章中全部 52 個(gè)定理）。后來(lái)他們又揭示了人在解題時(shí)的思維過(guò)程大致可歸結(jié)為 三個(gè)階段： （1） 先想出大致的解題計(jì)劃； （2） 根據(jù)記憶中的公理、定理和推理規(guī)則組織解題過(guò)程； （3） 進(jìn)行方法和目的分析，修正解題計(jì)劃。 這種思維活動(dòng)不僅解數(shù)學(xué)題時(shí)如此，解決其他問(wèn)題時(shí)也大致如此。基于這一思想，他們 于 1960 年又編制了能解十種類(lèi)型不同課題的通用問(wèn)題求解程序 GPS（General Problem Solving）。另外他們還發(fā)明了編程的表處理技術(shù)和 NSS 國(guó)際象棋機(jī)。和這些工作有聯(lián)系的 Newell 關(guān)于自適應(yīng)象棋機(jī)的論文和 Simon 關(guān)于問(wèn)題求解和決策過(guò)程中合理選擇和環(huán)境影響 的行為理論的論文，也是當(dāng)時(shí)信息處理研究方面的巨大成就。 3. 發(fā)展時(shí)期（發(fā)展時(shí)期（1961 年以后）年以后） 六十年代以來(lái)，人工智能的研究活動(dòng)越來(lái)越受到重視。為了揭示智能的有關(guān)原理，研究 者們相繼對(duì)問(wèn)題求解、博弈、定理證明、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域的課題 進(jìn)行了深入的研究。幾十年來(lái)，不僅使研究課題有所擴(kuò)展和深入，而且還逐漸搞清了這些課 題共同的基本核心問(wèn)題以及它們和其他學(xué)科間的相互關(guān)系。1974 年 N.J.Nillson 對(duì)發(fā)展時(shí)期 的一些工作寫(xiě)過(guò)一篇綜述論文，他把人工智能的研究歸納為四個(gè)核心課題和八個(gè)應(yīng)用課題， 并分別對(duì)它們進(jìn)行論述。 這一時(shí)期中某些課題曾出現(xiàn)一些較有代表性的工作，1965 年 J.A.Robinson 提出了歸結(jié) （消解）原理，推動(dòng)了自動(dòng)定理證明這一課題的發(fā)展。70 年代初，T.Winograd、R.C.Schank 和 R.F.Simmon 等人在自然語(yǔ)言理解方面做了許多發(fā)展工作，較重要的成就是 Winograd 提 出的積木世界中理解自然語(yǔ)言的程序。關(guān)于知識(shí)表示技術(shù)有 C.Green（1996 年）的一階謂 詞演算語(yǔ)句，M.R.Quillian(1996 年)的語(yǔ)義記憶的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，R.F.Simmon（1973 年）等人 的語(yǔ)義網(wǎng)結(jié)構(gòu)，R.C.Schank（1972 年）的概念網(wǎng)結(jié)構(gòu)，M.Minsky(1974 年)的框架系統(tǒng)的分 層組織結(jié)構(gòu)等。關(guān)于專(zhuān)家系統(tǒng)自 1965 年研制 DENDRAL 系統(tǒng)以來(lái)，一直受到人們的重視， 這是人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用最引人注目的課題。 從 80 年代中期開(kāi)始，經(jīng)歷了 10 多年的低潮之后，有關(guān)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的研究取得了 突破性的進(jìn)展。1982 年生物物理學(xué)家 Hopfield 提出了一種新的全互聯(lián)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型， 被稱(chēng)為 Hopfield 模型。利用該模型的能量單調(diào)下降特性，可用于求解優(yōu)化問(wèn)題的近似計(jì)算。 1985 年 Hopfield 利用這種模型成功地求解了“旅行商（TSP）“問(wèn)題。1986 年 Rumelhart 提 出了反向傳播（back propagation-BP）學(xué)習(xí)算法，解決了多層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問(wèn)題， 成為廣泛應(yīng)用的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。從此，掀起了新的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的研究熱潮，提出 了很多新的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，并被廣泛的應(yīng)用于模式識(shí)別、故障診斷、預(yù)測(cè)和智能控制等多 個(gè)領(lǐng)域。 美國(guó)是人工智能的發(fā)源地， 隨著人工智能的發(fā)展， 世界各國(guó)有關(guān)學(xué)者也都相繼加入這一 行列，英國(guó)在 60 年代就起步人工智能的研究，到 70 年代，在愛(ài)丁堡大學(xué)還成立了“人工智 能“系。日本和西歐一些國(guó)家雖起步較晚，但發(fā)展都較快，蘇聯(lián)對(duì)人工智能研究也開(kāi)始予以 重視。 我國(guó)是從 1978 年才開(kāi)始人工智能課題的研究，主要在定理證明、 漢語(yǔ)自然語(yǔ)言理解、 機(jī)器人及專(zhuān)家系統(tǒng)方面設(shè)立課題， 并取得一些初步成果。 我國(guó)也先后成立中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能和模式識(shí)別專(zhuān)業(yè)委員會(huì)和中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)模式識(shí)別與機(jī)器智能專(zhuān) 業(yè)委員會(huì)等學(xué)術(shù)團(tuán)體， 開(kāi)展這方面的學(xué)術(shù)交流。 此外國(guó)家還著手興建了若干個(gè)與人工智能研 究有關(guān)的國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 這些都將促進(jìn)我國(guó)人工智能的研究， 為這一學(xué)科的發(fā)展作出貢獻(xiàn)。 近年來(lái)，人工智能在很多方面取得了新的進(jìn)展，尤其是隨著因特網(wǎng)的普及和應(yīng)用，對(duì)人 工智能的需求，變得越來(lái)越迫切，也給人工智能的研究提供了新的廣泛的舞臺(tái)。 三、人工智能未來(lái)的趨勢(shì)：三、人工智能未來(lái)的趨勢(shì)： 人工智能的兩大目標(biāo)就是能理解人類(lèi)的智能,使計(jì)算機(jī)用途更廣泛。許多研究者認(rèn)為:智 能機(jī)器的關(guān)鍵總是如何表達(dá)知識(shí),從而使計(jì)算機(jī)能用這種知識(shí)將知識(shí)具體應(yīng)用在計(jì)算機(jī)程序 中雖然必要,但很困難。即使回答日常生活中的極簡(jiǎn)單的問(wèn)題,也需要大量的知識(shí),而且其中許 多知識(shí)我們是不知道的。 現(xiàn)在主要有兩種類(lèi)型的機(jī)器人:工業(yè)機(jī)器人和智能機(jī)器人。這兩種類(lèi)型都是人工智能研 究者的研究范圍,但重點(diǎn)在智能機(jī)器人上。他們集中力量研究感覺(jué)上的認(rèn)識(shí),以及這些認(rèn)識(shí) 如何用計(jì)算機(jī)來(lái)表達(dá),人們已經(jīng)研制出計(jì)算機(jī)輔助視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)裝置、計(jì)算機(jī)輔助活動(dòng)肢體和 其他用微機(jī)控制的假體裝置。用智能機(jī)器人來(lái)探查海底和太空的奧秘更為實(shí)際,因?yàn)樵谶@些 環(huán)境中工作既艱難又危險(xiǎn)。研制一種不需要人參與就能完成探索工作的智能機(jī)器人,以便讓 他們到宇宙空間去探索。由于這項(xiàng)工作遠(yuǎn)離地球,用人類(lèi)控制的機(jī)器人就不適宜了?，F(xiàn)在美 國(guó)國(guó)家航空和航天局使用的機(jī)器人是完全獨(dú)立的,它能采集巖石,收集土壤和其它勘探的研究 項(xiàng)目,這些工作都不用人指揮。 計(jì)算機(jī)目前還沒(méi)能完全理解語(yǔ)言的復(fù)雜和細(xì)微的差別。至于自然語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)翻譯器, 在初期研制階段,對(duì)算法上規(guī)范化的句子,就已經(jīng)顯示出相當(dāng)高的理解力和造句能力。不過(guò), 在抓住句子的意思這一點(diǎn)上,還未獲得過(guò)顯著的成就。我們懂得的東西大量來(lái)自上下文關(guān)系 和我們的知識(shí)。人們的生活中,個(gè)人、社會(huì)和文化見(jiàn)解對(duì)句子上附著的意義施加了很大的影 響,試圖定量表示人類(lèi)對(duì)語(yǔ)言的理解無(wú)疑是人工智能研究領(lǐng)域中最復(fù)雜的問(wèn)題之一。 在人工智能研究中,使用計(jì)算機(jī)產(chǎn)生了很多意義深遠(yuǎn)的課題。通過(guò)人工智能的研究,人們 對(duì)人類(lèi)的精神能力和身體能力都有了更深入的了解。在工業(yè)上,人工智能專(zhuān)家們已研制出工 業(yè)機(jī)器人和智能機(jī)器人,以便完成單調(diào)、危險(xiǎn)及困難的工作。使人類(lèi)解放出來(lái),把他們的時(shí)間 更有效地用于創(chuàng)造性的研究、設(shè)計(jì),以及人們之間的相互交往等人類(lèi)特有的活動(dòng)中去,這便是 人工智能各種應(yīng)用的推動(dòng)力。在醫(yī)學(xué)和其它高級(jí)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域內(nèi),由于人工智能的進(jìn)展,那些 離開(kāi)計(jì)算機(jī)就解決不了的難題正獲得解決。 人工智能研究工作的進(jìn)展和困難將會(huì)極大地影響人工智能研究的未來(lái)。 計(jì)算機(jī)體積的縮 小和成本的下降對(duì)人工智能的影響不是最重要的,發(fā)展的主要限制來(lái)自軟件。語(yǔ)文障礙的克 服,或者在什么時(shí)候克服,無(wú)疑將是今后發(fā)展人工智能的關(guān)鍵。正如我們所看到的那樣,為了使 計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言,并具有智能行為,必須使探索、知識(shí)表達(dá),自然語(yǔ)言等主要研究領(lǐng)域結(jié)合 起來(lái),形成一個(gè)系統(tǒng)。與此同時(shí)人工