人工智能的發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程人工智能與虛擬現(xiàn)實技術(shù)在教育領(lǐng)域中的研究成果和應(yīng)用情況人工智能也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能發(fā)展簡史萌芽期（1956年以前）自古以來，人類就力圖根據(jù)認識水平和當(dāng)時的技術(shù)條件，企圖用機器來代替人的部分腦力勞動，以提高征服自然的能力。公元850年，古希臘就有制造機器人幫助人們勞動的神話傳說。在我國公元前900多年，也有歌舞機器人傳說的記載，這說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RomenLuee試圖制造能解決各種問題的通用邏輯機。十七世紀(jì)法國物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家B.Pascal制成了世界上第一臺會演算的機械加法器并獲得實際應(yīng)用。隨后德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家G.W.Leibniz在這臺加法器的基礎(chǔ)上發(fā)展并制成了進行全部四則運算的計算器。他還提出了邏輯機的設(shè)計思想，即通過符號體系，對對象的特征進行推理，這種"萬能符號"和"推理計算"的思想是現(xiàn)代化"思考"機器的萌芽，因而他曾被后人譽為數(shù)理邏輯的第一個奠基人。十九世紀(jì)英國數(shù)學(xué)和力學(xué)家C.Babbage致力于差分機和分析機的研究，雖因條件限制未能完全實現(xiàn)，但其設(shè)計思想不愧為當(dāng)時人工智能最高成就。進入本世紀(jì)后，人工智能相繼出現(xiàn)若干開創(chuàng)性的工作。1936年，年僅24歲的英國數(shù)學(xué)家A.M.Turing在他的一篇"理想計算機"的論文中，就提出了著名的圖林機模型，1945年他進一步論述了電子數(shù)字計算機設(shè)計思想，1950年他又在"計算機能思維嗎,"一文中提出了機器能夠思維的論述，可以說這些都是圖靈為人工智能所作的杰出貢獻。1938年德國青年工程師Zuse研制成了第一臺累計數(shù)字計算機Z-1,后來又進行了改進，到1945年他又發(fā)明了Planka.kel程序語言。此外，1946年美國科學(xué)家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一臺電子數(shù)字計算機ENIAC。還有同一時代美國數(shù)學(xué)家N.Wiener控制論的創(chuàng)立，美國數(shù)學(xué)家C.E.Shannon信息論的創(chuàng)立，英國生物學(xué)家W.R.Ashby所設(shè)計的腦等，這一切都為人工智能學(xué)科的誕生作了理論和實驗工具的巨大貢獻。形成時期(1956-1961)1956年在美國的Dartmouth大學(xué)的一次歷史性的聚會被認為是人工智能學(xué)科正式誕生的標(biāo)志，從此在美國開始形成了以人工智能為研究目標(biāo)的幾個研究組: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，這一時期人工智能的研究工作主要在下述幾個方面。1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理學(xué)小組編制出一個稱為邏輯理論機LT(TheLogicTheoryMachine)的數(shù)學(xué)定理證明程序，當(dāng)時該程序證明了B.A.W.Russell和A.N.Whitehead的"數(shù)學(xué)原理"一書第二章中的38個定理(1963年修訂的程序在大機器上終于證完了該章中全部52個定理)。后來他們又揭示了人在解題時的思維過程大致可歸結(jié)為三個階段:(1)先想出大致的解題計劃;根據(jù)記憶中的公理、定理和推理規(guī)則組織解題過程;進行方法和目的分析，修正解題計劃。這種思維活動不僅解數(shù)學(xué)題時如此，解決其他問題時也大致如此。基于這一思想，他們于1960年又編制了能解十種類型不同課題的通用問題求解程序GPS（GeneralProblemSolving）。另外他們還發(fā)明了編程的表處理技術(shù)和NSS國際象棋機。和這些工作有聯(lián)系的Newell關(guān)于自適應(yīng)象棋機的論文和Simon關(guān)于問題求解和決策過程中合理選擇和環(huán)境影響的行為理論的論文，也是當(dāng)時信息處理研究方面的巨大成就。后來他們的學(xué)生還做了許多工作，如人的口語學(xué)習(xí)和記憶的EPAM模型（1959年）、早期自然語言理解程序SAD-SAM等。此外他們還對啟發(fā)式求解方法進行了探討。1956年Samuel研究的具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力的西洋跳棋程序是IBM小組有影響的工作，這個程序可以像一個優(yōu)秀棋手那樣，向前看幾步來下棋。它還能學(xué)習(xí)棋譜，在分析大約175000幅不同棋局后，可猜測出書上所有推薦的走步，準(zhǔn)確度達48,，這是機器模擬人類學(xué)習(xí)過程卓有成就的探索。1959年這個程序曾戰(zhàn)勝設(shè)計者本人，1962年還擊敗了美國一個州的跳棋大師。在MIT小組，1959年McCarthy發(fā)明的表（符號）處理語言LISP，成為人工智能程序設(shè)計的主要語言，至今仍被廣泛采用。1958年McCarthy建立的行動計劃咨詢系統(tǒng)以及1960年Minsky的論文"走向人工智能的步驟"，對人工智能的發(fā)展都起了積極的作用。此外，1956年N.Chomsky的文法體系，1958年Selfridge等人的模式識別系統(tǒng)程序等，都對人工智能的研究產(chǎn)生有益的影響。這些早期成果，充分表明人工智能作為一門新興學(xué)科正在茁壯成長。發(fā)展時期（1961年以后）六十年代以來，人工智能的研究活動越來越受到重視。為了揭示智能的有關(guān)原理，研究者們相繼對問題求解、博弈、定理證明、程序設(shè)計、機器視覺、自然語言理解等領(lǐng)域的課題進行了深入的研究。幾十年來，不僅使研究課題有所擴展和深入，而且還逐漸搞清了這些課題共同的基本核心問題以及它們和其他學(xué)科間的相互關(guān)系。1974年NJ.Nillson對發(fā)展時期的一些工作寫過一篇綜述論文，他把人工智能的研究歸納為四個核心課題和八個應(yīng)用課題，并分別對它們進行論述。這一時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，推動了自動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言的程序。關(guān)于知識表示技術(shù)有C.Green（1996年）的一階謂詞演算語句，M.R.Quillian（1996年）的語義記憶的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，R.F.Simmon（1973年）等人的語義網(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)于專家系統(tǒng)自1965年研制DENDRAL系統(tǒng)以來，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。1977年E.A.Feigenbaum提出了知識工程（KnowledgeEngineering）的研究方向，導(dǎo)致了專家系統(tǒng)和知識庫系統(tǒng)更深入的研究和開發(fā)工作。此外智能機器人、自然語言理解和自動程序設(shè)計等課題，也是這一時期較集中的研究課題，也取得不少成果。從80年代中期開始，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)化問題的近似計算。1985年Hopfield利用這種模型成功地求解了）”問題。1986年Rumelhart提出了反向傳播（backpropagation-BP）”旅行商（TSP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)用于模式識別、故障診斷、預(yù)測和智能控制等多個領(lǐng)域。1997年5月，IBM公司研制的〃深藍〃計算機，以3.5:2.5的比分，首次在正式比賽中戰(zhàn)勝了人類國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，在世界范圍內(nèi)引起了轟動。這標(biāo)志著在某些領(lǐng)域，經(jīng)過努力，人工智能系統(tǒng)可以達到人類的最高水平。這一時期學(xué)術(shù)交流的發(fā)展對人工智能的研究有很大推動作用。1969年國際人工智能聯(lián)合會成立，并舉行第一次學(xué)術(shù)會議JCAI-69(InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence)，以后每兩年召開一次。隨著人工智能研究的發(fā)展，1974年又成立了歐洲人工智能學(xué)會，并召開第一次會議ECAI(EuropeanConferenceonArtificialIntelligence)，隨后也是相隔兩年召開一次。此外許多國家也都有本國的人工智能學(xué)術(shù)團體。在人工智能刊物方面，1970年創(chuàng)辦y《ArtificialIntelligence》國際性期刊，愛丁堡大學(xué)還不定期出版《MachineIntelligence》雜志，還有IJCAI會議文集，ECAI會議文集等。此外ACM,AFIPS和IEEE等刊物也刊載人工智能的論著。美國是人工智能的發(fā)源地，隨著人工智能的發(fā)展，世界各國有關(guān)學(xué)者也都相繼加入這一行列，英國在60年代就起步人工智能的研究，到70年代，在愛丁堡大學(xué)還成立了"人工智能"系。日本和西歐一些國家雖起步較晚，但發(fā)展都較快，蘇聯(lián)對人工智能研究也開始予以重視。我國是從1978年才開始人工智能課題的研究，主要在定理證明、漢語自然語言理解、機器人及專家系統(tǒng)方面設(shè)立課題，并取得一些初步成果。我國也先后成立中國人工智能學(xué)會、中國計算機學(xué)會人工智能和模式識別專業(yè)委員會和中國自動化學(xué)會模式識別與機器智能專業(yè)委員會等學(xué)術(shù)團體，開展這方面的學(xué)術(shù)交流。此外國家還著手興建了若干個與人工智能研究有關(guān)的國家重點實驗室，這些都將促進我國人工智能的研究，為這一學(xué)科的發(fā)展作出貢獻。近年來，人工智能在很多方面取得了新的進展，尤其是隨著因特網(wǎng)的普及和應(yīng)用，對人工智能的需求，變得越來越迫切，也給人工智能的研究提供了新的廣泛的舞臺。人工智能(ArtificialIntelligence，AI)一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落?? 長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學(xué)院(MIT)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術(shù)的實驗。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(A.I.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。人工智能是近年來引起人們很大興趣的一個領(lǐng)域:它的研究目標(biāo)是用機器，通常為電子儀器、電腦等，盡可能地模擬人的精神活動，并且爭取在這些方面最終改善并超出人的能力;其研究領(lǐng)域及應(yīng)用范圍十分廣泛、例如，自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統(tǒng)、智能機器人、學(xué)習(xí)、博彩、自然語言理解等等。模式識別可能是人工智能這門學(xué)科中最基本也是最重要的一部分。簡單來說，模式識別就是讓電腦能夠認識它周圍的事物，使我們與電腦的交流更加自然與方讀)、語音識別(聽)、語音合成(說)、自然語言理解與電腦便。它包括文字識別(圖形識別?，F(xiàn)在的電腦可以說是又聳又啞，而且還是個瞎子，如果模式識別技術(shù)能夠得到充分發(fā)展并應(yīng)用于電腦，那我們就能夠很自然地與電腦進行交流，開也不需要記那些英文的命令就可以立接向電腦下命令。這也為智能機器人的研究提供了必要條件，它能使機器人能夠像人一樣與外面的世界進行交流。在人工智能的應(yīng)用當(dāng)中最有趣的應(yīng)該就是機器人了其實機器人的范圍很廣，不僅包括各種外型的智能機器人，還包括一些用于工業(yè)生產(chǎn)的、用于代替人類勞動的機器人、現(xiàn)在的機器人技術(shù)在制造只有某一種功能的機器人方面已經(jīng)取得了一定的成果、但是要研制一種多功能、人性化的智能機器人，還需要不少時間。到了那時，我們在科幻片中看到的人類與機器人的矛盾不知會不會成為現(xiàn)實。專家系統(tǒng)具有一定的商業(yè)特性、它先把某一種行業(yè)(譬如醫(yī)學(xué)、法律等等)的主要知識都輸入到電腦的系統(tǒng)知識庫里，再由設(shè)計者根據(jù)這些知識之間的特有關(guān)系和職業(yè)人員的經(jīng)驗，設(shè)計出一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)不僅能夠為使用者提供這個行業(yè)知識的查詢、建議等服務(wù)，更重要的是作為一個人工智能系統(tǒng)、必須具有自動推理、學(xué)習(xí)的能力。專家系統(tǒng)經(jīng)常應(yīng)用于各種商業(yè)用途，例如企業(yè)內(nèi)部的客戶息系統(tǒng)，決策支持系統(tǒng)，以及我們在世面上可以看見的醫(yī)學(xué)顧問、法津顧問等軟件。除此之外，在我們生活中的許多地方都能找到人工智能的影子。例如許多家用電器里都有智能芯片，汽車、飛機的奪航系統(tǒng)，電動游或里的人工專能程序，以及某些特制的能夠幫助人的電子產(chǎn)品。計算機與人工智能――"智能"源于拉丁語LEGERE,字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。INTELEGERE是從中進行選擇，進而理解、領(lǐng)悟和認識。正如帕梅拉?麥考達克在《機器思維》(MachinesWhoThinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀(jì)之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(Turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。 人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了"人工智能"(ArtificialIntelligence，AI)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機器人學(xué)等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的IBM的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。 當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的AI軟件，而且現(xiàn)在的AI具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。人工智能的研究領(lǐng)域與應(yīng)用領(lǐng)域人工智能是近年來引起人們很大興趣的一個領(lǐng)域:它的研究目標(biāo)是用機器，通常為電子儀器、電腦等，盡可能地模擬人的精神活動，并且爭取在這些方面最終改善并超出人的能力;其研究領(lǐng)域及應(yīng)用范圍十分廣泛、例如，自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統(tǒng)、智能機器人、學(xué)習(xí)、博彩、自然語言理解等等。模式識別可能是人工智能這門學(xué)科中最基本也是最重要的一部分。簡單來說，模式識別就是讓電腦能夠認識它周圍的事物，使我們與電腦的交流更加自然與方便。它包括文字識別（讀）、語音識別（聽）、語音合成（說）、自然語言理解與電腦圖形識別。現(xiàn)在的電腦可以說是又聳又啞，而且還是個瞎子，如果模式識別技術(shù)能夠得到充分發(fā)展并應(yīng)用于電腦，那我們就能夠很自然地與電腦進行交流，開也不需要記那些英文的命令就可以立接向電腦下命令。這也為智能機器人的研究提供了必要條件，它能使機器人能夠像人一樣與外面的世界進行交流。在人工智能的應(yīng)用當(dāng)中最有趣的應(yīng)該就是機器人了其實機器人的范圍很廣，不僅包括各種外型的智能機器人，還包括一些用于工業(yè)生產(chǎn)的、用于代替人類勞動的機器人、現(xiàn)在的機器人技術(shù)在制造只有某一種功能的機器人方面已經(jīng)取得了一定的成果、但是要研制一種多功能、人性化的智能機器人，還需要不少時間。到了那時，我們在科幻片中看到的人類與機器人的矛盾不知會不會成為現(xiàn)實。專家系統(tǒng)具有一定的商業(yè)特性、它先把某一種行業(yè)（譬如醫(yī)學(xué)、法律等等）的主要知識都輸入到電腦的系統(tǒng)知識庫里，再由設(shè)計者根據(jù)這些知識之間的特有關(guān)系和職業(yè)人員的經(jīng)驗，設(shè)計出一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)不僅能夠為使用者提供這個行業(yè)知識的查詢、建議等服務(wù)，更重要的是作為一個人工智能系統(tǒng)、必須具有自動推理、學(xué)習(xí)的能力。專家系統(tǒng)經(jīng)常應(yīng)用于各種商業(yè)用途，例如企業(yè)內(nèi)部的客戶息系統(tǒng)，決策支持系統(tǒng)，以及我們在世面上可以看見的醫(yī)學(xué)顧問、法津顧問等軟件。除此之外，在我們生活中的許多地方都能找到人工智能的影子。例如許多家用電器里都有智能芯片，汽車、飛機的奪航系統(tǒng)，電動游或里的人工專能程序，以及某些特制的能夠幫助人的電子產(chǎn)品。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域1、問題求解。人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。2、邏輯推理與定理證明。邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。對數(shù)學(xué)中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。3、自然語言處理。自然語言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是:計算機系統(tǒng)如何以主題和對話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。4、智能信息檢索技術(shù)。受"()*+(*)技術(shù)迅猛發(fā)展的影響，信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計算機科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實際應(yīng)用的契機與突破口。5、專家系統(tǒng)。它是一種具有特專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來，在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識，也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯，現(xiàn)在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面，專家系統(tǒng)已經(jīng)達到了人類專家的水平。成功的例子如PROSPECTOR系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。DENDRL系統(tǒng)的性能已超過一般專家的水平，可供數(shù)百人在化學(xué)結(jié)構(gòu)分析方面的使用。MYCIN系統(tǒng)可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經(jīng)正式鑒定結(jié)果，對患有細菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。虛擬現(xiàn)實是計算機領(lǐng)域的一門新興技術(shù)，具有舉足輕重的作用。國外經(jīng)濟發(fā)達國家一直將其列為國防高科技重點發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。本文介紹了虛擬現(xiàn)實技術(shù)的基本原理、概念，扼要論述了虛擬技術(shù)在部分領(lǐng)域的應(yīng)用，并對其發(fā)展和應(yīng)用前景進行了討論。1.虛擬現(xiàn)實技術(shù)虛擬現(xiàn)實是計算機與用戶之間的一種更為理想化的人-機界面形式。通常用戶戴一個頭盔（用來顯示立體圖象的頭式顯示器），手持傳感手套，仿佛置身于一個幻覺世界中，在虛擬環(huán)境中漫游，并允許操作其中的“物體”。。。2.虛擬現(xiàn)實的定義之一虛擬現(xiàn)實是計算機與用戶之間的一種更為理想化的人-機界面形式。通常用戶頭戴一個頭盔（用來顯示立體圖象的頭式顯示器），手持傳感手套，仿佛置身于一個幻覺世界中，在虛擬環(huán)境中漫游，并允許操作其中的“物體”。。。3.虛擬現(xiàn)實的定義之二虛擬現(xiàn)實的英文名稱是"VirtualReality",簡寫為"VR",又由錢學(xué)森院士翻譯為“靈境”。Virtual的英文本意是表現(xiàn)上具有真實事物的某些屬性，但本質(zhì)上是虛幻的。Reality的英文本義是"真實"而不是"現(xiàn)實"。我想應(yīng)該注意這一點，不過既然"虛擬現(xiàn)實"的名稱已經(jīng)在中國廣泛應(yīng)用，也就不改正它了。。。4.虛擬現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用前景VR技術(shù)的應(yīng)用極為廣泛，Helsel與Doherty在1993年對全世界范圍內(nèi)已經(jīng)進行的805項VR研究項目作了統(tǒng)計，結(jié)果表明：目前在娛樂、教育及藝術(shù)方面的應(yīng)用占據(jù)主流，達21.4,，其次是軍事與航空達12.7,，醫(yī)學(xué)方面達6.13,，機器人方面占6.21,，商業(yè)方面占4.96,，另外在可視化計算、制造業(yè)等方面也有相當(dāng)?shù)谋戎?。?！?.虛擬現(xiàn)實技術(shù)與應(yīng)用自從計算機誕生以來，傳統(tǒng)的信息處理環(huán)境一直是以計算機為中心，是“人適應(yīng)計算機”。要實現(xiàn)以人為本，讓“計算機適應(yīng)人”，必須解決一系列技術(shù)問題，形成和諧的人機環(huán)境。虛擬現(xiàn)實技術(shù)就是解決這一類問題的方法之一。本文著重從實物虛化、虛物實化、高性能計算處理技術(shù)等四個方面闡述虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用領(lǐng)域現(xiàn)狀。。。.城市仿真概述--MultigenVega城市仿真(UrbanSimulation)對大多數(shù)人來說，還是一個比較陌生的概念。簡單來說，“城市仿真”就是將“虛擬現(xiàn)實”技術(shù)應(yīng)用在城市規(guī)劃、建筑設(shè)計等領(lǐng)域。近幾年，城市仿真在國內(nèi)外已經(jīng)得到了越來越多的應(yīng)用，其前所未有的人機交互性、真實建筑空間感、大面積三維地形仿真等特性，都是傳統(tǒng)方式所無法比擬的。。。.城市仿真開發(fā)步驟--MultiGenCreator首先需要從“頂視圖”的角度，有精確的“尺寸”和“位置”數(shù)據(jù)，包括整個仿真區(qū)域、區(qū)塊(Blocks)和建筑物。最終的虛擬場景和實景的尺寸比例為1:1。原始“頂視圖”數(shù)據(jù)有兩個來源。。。虛擬現(xiàn)實技術(shù)與應(yīng)用自從計算機誕生以來，傳統(tǒng)的信息處理環(huán)境一直是以計算機為中心，是“人適應(yīng)計算機”。要實現(xiàn)以人為本，讓“計算機適應(yīng)人”，必須解決一系列技術(shù)問題，形成和諧的人機環(huán)境。虛擬現(xiàn)實技術(shù)就是解決這一類問題的方法之一。本文著重從實物虛化、虛物實化、高性能計算處理技術(shù)等四個方面闡述虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用領(lǐng)域現(xiàn)狀。概念與特征虛擬現(xiàn)實(VirtualReality，簡稱VR)，是一種基于可計算信息的沉浸式交互環(huán)境，具體地說，就是采用以計算機技術(shù)為核心的現(xiàn)代高科技生成逼真的視、聽、觸覺一體化的特定范圍的虛擬環(huán)境，用戶借助必要的設(shè)備以自然的方式與虛擬環(huán)境中的對象進行交互作用、相互影響，從而產(chǎn)生“沉浸”于等同真實環(huán)境的感受和體驗。VR帶來了人機交互的新概念、新內(nèi)容、新方式和新方法，使得人機交互的內(nèi)容更加豐富、形象，方式更加自然、和諧。虛擬現(xiàn)實是高度發(fā)展的計算機技術(shù)在各種領(lǐng)域的應(yīng)用過程中的結(jié)晶和反映，它具有以下主要特征:(1)依托學(xué)科的高度綜合化;(2)人的臨場化;(3)系統(tǒng)或環(huán)境的大規(guī)模集成化;(4)數(shù)據(jù)表示的多樣化和標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)存儲的大容量、數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咚倩c數(shù)據(jù)處理的分布式和并行化。虛擬現(xiàn)實技術(shù)具有以下三個基本特征:1(沉浸性。虛擬現(xiàn)實技術(shù)是根據(jù)人類的視覺、聽覺的生理心理特點，由計算機產(chǎn)生逼真的三維立體圖像(使用者戴上頭盔顯示器和數(shù)據(jù)手套等交互設(shè)備，便可將自己置身于虛擬環(huán)境中，成為虛擬環(huán)境中的一員。使用者在虛擬環(huán)境中，一切感覺都是那么逼真，有一種身臨其境的感覺。2(交互性。虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)中的人機交互是一種近乎自然的交互，使用者不僅可以利用電腦鍵盤、鼠標(biāo)進行交互，而且能夠通過特殊頭盔、數(shù)據(jù)手套等傳感設(shè)備進行交互。3(多感知性。由于虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)中裝有視、聽、觸、動覺的傳感及反應(yīng)裝置，因此，使用者在虛擬環(huán)境中可獲得視覺、聽覺、觸覺、動覺等多種感知，從而達到身臨其境的感受。虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)按其功能不同，可分成三種類型。1(沉浸型虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)。使用者必須頭戴頭盔、手帶數(shù)據(jù)手套等傳感跟蹤裝置，才能與虛擬世界進行交互。用戶可排除外界干擾，全身心地投入到虛擬現(xiàn)實中去。這種系統(tǒng)的優(yōu)點是用戶可完全沉浸到虛擬世界中去，缺點是系統(tǒng)設(shè)備價格昂貴，難以普及推廣。2(簡易型虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)。簡易型虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)由一臺普通的計算機系統(tǒng)組成，使用者通過鍵盤、鼠標(biāo)便可與虛擬環(huán)境進行交互。例如蘋果公司推出的快速虛擬系統(tǒng)(QuickTimeVR),是采用360度全景拍攝來生成逼真的虛擬情景，用戶在普通的電腦上，利用鼠標(biāo)和鍵盤，就能真實地感受到所虛擬的情景。這種系統(tǒng)的特點是結(jié)構(gòu)簡單、價格低廉，易于普及推廣，是一套經(jīng)濟實用的系統(tǒng)。3(共享型虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)。共享型虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)是利用遠程網(wǎng)絡(luò)，將異地的不同用戶聯(lián)結(jié)起來，共享一個虛擬空間，多個用戶通過網(wǎng)絡(luò)對同一虛擬世界進行觀察和操作，達到協(xié)同工作的目的。虛擬現(xiàn)實技術(shù)不僅對傳統(tǒng)教學(xué)產(chǎn)生深刻的影響，在遠程教學(xué)中也起著不可替代的作用。如:1彌補遠程教學(xué)條件的不足。在遠程教學(xué)中，往往會因為實驗設(shè)備、實驗場地、教學(xué)經(jīng)費等方面的原因，而使一些應(yīng)該開設(shè)的教學(xué)實驗無法進行。利用虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)，可以彌補這些方面的不足，學(xué)生足不出戶便可以做各種各樣的實驗，獲得與真實實驗一樣的體會，從而豐富感性認識，加深對教學(xué)內(nèi)容的理解。2避免真實實驗或操作所帶來的各種危險。例如虛擬的飛機駕駛教學(xué)系統(tǒng)，可免除學(xué)員操作失誤而造成飛機墜毀的嚴(yán)重事故。徹底打破空間、時間的限制。例如，生物中的孟德爾遺傳定律，用果蠅做實驗往往要幾個月的時間，而虛擬技術(shù)在一堂課內(nèi)就可以實現(xiàn)?？梢蕴摂M人物形象。如，在外語教學(xué)中，可以通過計算機虛擬學(xué)生到國外旅