《人工智能導(dǎo)論》第2版 第1章 概論

第2版周蘇教授QQ：81505050人工智能導(dǎo)論什么是ChatGPTOpenAI是一家人工智能研究實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)行AI研究的目的是促進(jìn)和開(kāi)發(fā)友好的AI。OpenAI系統(tǒng)運(yùn)行在世界上第五強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)上。馬斯克、微軟都是該組織的捐助者。2020年OpenAI發(fā)布GPT-3，這是一種在大型互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，旨在用自然語(yǔ)言回答問(wèn)題，但它也可以在語(yǔ)言之間進(jìn)行翻譯并連貫地生成即興文本。什么是ChatGPT2021年OpenAI推出DALL-E，這是一種深度學(xué)習(xí)模型，可以從自然語(yǔ)言描述中生成數(shù)字圖像。2022年12月，OpenAI推出基于GPT-3.5的新型AI聊天機(jī)器人ChatGPT，受到媒體的廣泛報(bào)道。在發(fā)布僅兩個(gè)月后就擁有1億用戶（成為史上用戶增長(zhǎng)最快的應(yīng)用）。2023年3月14日，OpenAI發(fā)布了GPT-4聊天機(jī)器人語(yǔ)言模型。相比GPT3.5，GPT4.0訪問(wèn)更加穩(wěn)定，數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確，并且更加符合我們?nèi)祟惖乃季S方式。簡(jiǎn)而言之，更智能！什么是MidjourneyMidjourney（簡(jiǎn)稱MJ）是AI繪圖里實(shí)用性最強(qiáng)的軟件，其開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)是美國(guó)舊金山的小型自籌資金團(tuán)隊(duì)，專注于設(shè)計(jì)、人類基礎(chǔ)設(shè)施和人工智能。MJ是一個(gè)致力于探索新的思維方式并擴(kuò)展人類的想象力的人工智能繪圖平臺(tái)。它于2022年7月12日首次公測(cè)，并于2022年3月14日正式以架設(shè)在Discord上的服務(wù)器形式推出，用戶注冊(cè)Discord并加入MJ服務(wù)器即可開(kāi)始AI創(chuàng)作。ChatGPT+Midjourney一雙丹鳳三角眼，兩彎柳葉吊梢眉，身量苗條，體格風(fēng)騷，粉面含春威不露，丹唇未啟笑先聞。ApairofDanfengtriangleeyes,Twocurvedwillowleaveshangingeyebrows,Slimandcoquettish,Powdernoodlescontainspringpower,Dandidn'tsmileandsmellfirst.谷歌翻譯：王熙鳳ChatGPT+Midjourney一雙丹鳳三角眼，兩彎柳葉吊梢眉，身量苗條，體格風(fēng)騷，粉面含春威不露，丹唇未啟笑先聞。ApairofDanfengtriangleeyes,Twocurvedwillowleaveshangingeyebrows,Slimandcoquettish,Powdernoodlescontainspringpower,Dandidn'tsmileandsmellfirst.谷歌翻譯：王熙鳳第1章周蘇教授QQ：81505050概論導(dǎo)讀案例：有意義的人工智能時(shí)代由于生成式人工智能的出現(xiàn)，人們與人工智能的距離逐漸縮短。過(guò)去很少關(guān)注相關(guān)技術(shù)的人們，很快也會(huì)成為人工智能工具的用戶。01計(jì)算的淵源02計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)03人工的智能行為04人工智能學(xué)科目錄/CONTENTS05人工智能發(fā)展的6個(gè)階段人類，又稱智人，即有智慧的人，這是因?yàn)橹悄軐?duì)于人類來(lái)說(shuō)尤其重要。幾千年來(lái)，人們一直在試圖理解人類是如何思考和行動(dòng)的，也就是不斷地了解人類的大腦是如何憑借它那小部分的物質(zhì)去感知、理解、預(yù)測(cè)并操縱一個(gè)遠(yuǎn)比其自身更大更復(fù)雜的世界。第1章概論人工智能（artificialintelligence，AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要的分支，這個(gè)領(lǐng)域涉及理解和構(gòu)建智能實(shí)體，并確保這些機(jī)器在各種情況下都能有效和安全地行動(dòng)。人工智能對(duì)世界的影響“將超過(guò)迄今為止人類歷史上的任何事物”，它包含大量不同的子領(lǐng)域，從學(xué)習(xí)、推理、感知等通用領(lǐng)域到下棋、證明數(shù)學(xué)定理、寫詩(shī)、駕車或診斷疾病等。人工智能可以與任何智能任務(wù)產(chǎn)生聯(lián)系，是真正普遍存在的領(lǐng)域。第1章概論P(yáng)ART01計(jì)算的淵源幾千年來(lái)，人類一直在利用工具幫助其思考。最原始的工具之一可能就是小鵝卵石了。牧羊人會(huì)將與羊群數(shù)量一致的小石頭放在包里隨身攜帶。當(dāng)他想要確定是否所有羊都在時(shí)，只需要數(shù)一只羊掏出一顆石頭，如果包里的石頭還有剩余，那一定是有羊走丟了。1.1計(jì)算的淵源慢慢地，用來(lái)代表5、10、12、20等不同數(shù)字的石頭也就出現(xiàn)了，中世紀(jì)無(wú)處不在的計(jì)數(shù)板就直接來(lái)源于此。在中國(guó)，同樣的理念還催生了現(xiàn)代算盤。幾個(gè)世紀(jì)以來(lái)，人類發(fā)明的如計(jì)算尺和計(jì)算器這樣的一些工具，在一定程度上減輕了人們的腦力勞動(dòng)量，但應(yīng)用范圍十分有限。1.1計(jì)算的淵源傳說(shuō)在13世紀(jì)左右，一個(gè)德國(guó)商人告訴他的兒子，如果他只是想學(xué)加法和減法，上德國(guó)的大學(xué)就足夠了，但如果他還想要學(xué)乘法和除法，那就必須去意大利才行。數(shù)千年甚至數(shù)萬(wàn)年來(lái)，人類智商并沒(méi)有什么突破性的變化，簡(jiǎn)單的算術(shù)何以變得如此困難呢？因?yàn)楫?dāng)時(shí)所有的數(shù)字都是用羅馬數(shù)字寫成的，只要想象一下將VI乘以VII得到XLII的復(fù)雜程度，就能想到像今天一樣在紙上計(jì)算是完全不可能的，這種復(fù)雜的操作需要依賴于計(jì)數(shù)板才能進(jìn)行。板的表面標(biāo)有網(wǎng)格，有表示個(gè)位、十位、百位等的豎列。1.1.1阿拉伯?dāng)?shù)字人們將計(jì)數(shù)器放在板上，按照規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，與我們的長(zhǎng)除法和長(zhǎng)乘法大致相同，這些計(jì)數(shù)板讓算術(shù)成為可能。但正如上面的故事所表現(xiàn)出來(lái)的那樣，這個(gè)過(guò)程一點(diǎn)也不容易。實(shí)際上，古印度很早就想出了解決這些難題的方法。印度數(shù)學(xué)家使用一套十位數(shù)碼，規(guī)定每個(gè)位置的數(shù)字所代表的數(shù)位，按個(gè)、十、百依次類推。這一規(guī)則與今天的進(jìn)位制一致，在讀到“234”這個(gè)數(shù)字時(shí)，我們可以知道它包含了兩個(gè)一百、三個(gè)十及個(gè)位數(shù)四。1.1.1阿拉伯?dāng)?shù)字這個(gè)概念一路向西經(jīng)過(guò)阿拉伯傳到了歐洲，途中遭遇了無(wú)數(shù)質(zhì)疑和抵制的目光。遭受非議最多的就是數(shù)字“0”，在那之前這個(gè)數(shù)字幾乎沒(méi)有被提及過(guò)。有時(shí)候“0”沒(méi)有實(shí)際意義，比如，出現(xiàn)在數(shù)字“3”前面構(gòu)成“03”時(shí)，“03”和“3”在本質(zhì)上沒(méi)有區(qū)別。但有些時(shí)候它可以與其他數(shù)字相乘，構(gòu)成十位數(shù)、百位數(shù)，甚至更大數(shù)位的數(shù)字，比如，“30”和“3”就完全不同了。與印度數(shù)碼不同，每一個(gè)羅馬數(shù)字的值都是恒定不變的，“I”就代表1，“X”就代表10。一開(kāi)始，“0”不是被當(dāng)成數(shù)字對(duì)待，而是不倫不類的外來(lái)者。然而，隨著時(shí)間的推移，新方法的優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，并最終取代了原來(lái)的舊體系，從而大大提高了計(jì)算速度和解答復(fù)雜問(wèn)題的能力。1.1.1阿拉伯?dāng)?shù)字1821年，英國(guó)數(shù)學(xué)家兼發(fā)明家查爾斯·巴貝奇開(kāi)始了對(duì)數(shù)學(xué)機(jī)器的研究，這也成為他幾乎奮斗一生的事業(yè)。不像今天我們擁有的便攜式計(jì)算器和智能手機(jī)應(yīng)用，當(dāng)時(shí)人們還沒(méi)有辦法快速解決復(fù)雜計(jì)算問(wèn)題，只能通過(guò)紙筆運(yùn)算，過(guò)程漫長(zhǎng)并且極有可能出錯(cuò)。于是，人們針對(duì)一些特殊應(yīng)用制成了相應(yīng)的速算表格，例如，可以根據(jù)給定的貸款利率確定還款額，或計(jì)算一定范圍內(nèi)的槍支射角和裝載量，但由于這些表格需要手工排版和描繪，所以出錯(cuò)還是在所難免。1.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器一次，巴貝奇在與好友約翰·赫歇爾費(fèi)盡心思檢查這樣的函數(shù)表時(shí)，不禁感嘆：如果這些計(jì)算能通過(guò)蒸汽動(dòng)力執(zhí)行該有多好！這位天才數(shù)學(xué)家也因此立志要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。1.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器（1）差分機(jī)。在英國(guó)政府的資金支持下，巴貝奇創(chuàng)造了差分機(jī)。差分機(jī)與我們熟知的計(jì)算機(jī)不同，它只能進(jìn)行諸如編制表格這樣的簡(jiǎn)單計(jì)算。差分機(jī)體積龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，重達(dá)3.6公噸（4噸）。然而，由于巴貝奇與工匠在機(jī)器零部件方面產(chǎn)生分歧，英國(guó)政府在支出1.75萬(wàn)英鎊后也對(duì)該項(xiàng)目失去了信心，因此差分機(jī)一直都沒(méi)能最終完成。1.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器在差分機(jī)工程停歇的時(shí)候，巴貝奇遇見(jiàn)了時(shí)年17歲的數(shù)學(xué)家埃達(dá)·拜倫，她是詩(shī)人拜倫勛爵的女兒。巴貝奇被埃達(dá)的數(shù)學(xué)能力所折服，邀請(qǐng)埃達(dá)參觀差分機(jī)，埃達(dá)也癡迷上了這類機(jī)器。1.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器（2）分析機(jī)。巴貝奇繼續(xù)進(jìn)行他的工作，不過(guò)不再是差分機(jī)，而是一項(xiàng)被稱為分析機(jī)的更加宏大的工程。分析機(jī)利用了與提花機(jī)所用類似的鑿孔卡紙，可以勝任所有數(shù)學(xué)計(jì)算，本有希望成為真正的機(jī)械計(jì)算機(jī)。1.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器1801年提花織機(jī)首次面世，這是第一臺(tái)使用鑿孔卡紙來(lái)記錄數(shù)據(jù)的設(shè)備。它的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)是利用紙帶鑿孔控制頂針穿入，代替經(jīng)緯線組織點(diǎn)。提花機(jī)能夠編織出復(fù)雜精美的花樣，大大提高了紡織效率。1.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器1842年，巴貝奇請(qǐng)求埃達(dá)幫他將一篇與機(jī)器相關(guān)的法文文章翻譯成英文，并按照她的理解添加注解。埃達(dá)在注解中包含了一套機(jī)器編程系統(tǒng)，這也被認(rèn)為是人類首個(gè)出版的計(jì)算機(jī)程序，埃達(dá)因此被人們稱為第一位計(jì)算機(jī)程序員?？梢院艽_定地說(shuō)，埃達(dá)對(duì)分析機(jī)的了解程度不比除巴貝奇之外的任何人低，然而她卻對(duì)機(jī)器能帶來(lái)智能產(chǎn)物這一點(diǎn)深感懷疑。她曾寫道：“分析機(jī)不該自命不凡，自詡無(wú)論什么問(wèn)題都能解決。它只能完成我們告訴它應(yīng)該怎么做的事情。它能遵循分析，但沒(méi)有能力預(yù)測(cè)任何解析關(guān)系或事實(shí)。它的職責(zé)就是幫助我們利用那些我們已經(jīng)熟知了的事情?！?.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器分析機(jī)的制造仍然沒(méi)有完成，甚至設(shè)計(jì)都不完整，自始至終只是一系列局部圖表而已。然而，在研究分析機(jī)的過(guò)程中，巴貝奇總結(jié)了一些原則和提升空間，從而提出了一套全新的差分機(jī)設(shè)計(jì)方案。缺乏資金支持的第二代差分機(jī)后來(lái)還是被制作了出來(lái)。1985—2002年，倫敦科學(xué)博物館根據(jù)巴貝奇的設(shè)計(jì)方案，利用19世紀(jì)可以得到的材料，在容差范圍內(nèi)完成了二代差分機(jī)的制作，機(jī)器也正如巴貝奇預(yù)料的那樣能正常工作。1.1.2巴貝奇與數(shù)學(xué)機(jī)器公元8年，羅馬詩(shī)人奧維德完成了他的15卷史詩(shī)《變形記》，其中（第十卷，故事七）包含了皮格瑪利翁的故事。皮格瑪利翁厭棄身邊女子的頹靡做派，雕刻了一座象牙少女像并愛(ài)上了她，他將雕像當(dāng)成自己的妻子，給她穿上華美的衣裳，戴上美麗的珠寶，甚至與她同床共枕。維納斯節(jié)來(lái)臨時(shí)，他真摯地祈禱：“如果神能夠賦予一切，請(qǐng)將這座象牙雕像變成我的妻子?！本S納斯聽(tīng)到了他的禱告，當(dāng)他再次回到雕像身邊時(shí)，驚訝地發(fā)現(xiàn)雕像竟在他的愛(ài)撫下變成了一位活生生的少女。1.1.3“機(jī)器人”的由來(lái)除了表現(xiàn)人類癡迷于人工智能，很明顯，這個(gè)故事背后還蘊(yùn)藏著其他含義，它表明，在那個(gè)時(shí)代，將無(wú)生命的物體變成有生命的存在并不是一件不可思議的事情?？ɡ谞枴で∨蹇说摹读_梭的萬(wàn)能工人》是一部于1920年首次展演的舞臺(tái)劇。該劇的捷克語(yǔ)劇名被譯為英語(yǔ)，其中的“Robot”一詞就源于古捷克語(yǔ)，意為“強(qiáng)迫性勞工”。該劇中的機(jī)器人（Robot）不是機(jī)械裝置，而是沒(méi)有情感的人造生命體。一開(kāi)始這些機(jī)器人還沒(méi)有近似人類，直到最后，在消滅了人類種族之后，它們才擁有了愛(ài)的能力。1.1.3“機(jī)器人”的由來(lái)PART02計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)科學(xué)家創(chuàng)造出了汽車、火車、飛機(jī)、收音機(jī)這樣無(wú)數(shù)的技術(shù)系統(tǒng)，它們模仿并拓展了人類身體器官的功能。但是，技術(shù)系統(tǒng)能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，人們對(duì)人類大腦還知之甚少，僅僅知道它是由100億到1000億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，模仿它或許是天下最困難的事情了。1.2計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)20世紀(jì)40年代，那時(shí)候還沒(méi)有“計(jì)算機(jī)（Computer）”這個(gè)詞。在Z3計(jì)算機(jī)、離散變量自動(dòng)電子計(jì)算機(jī)和小規(guī)模實(shí)驗(yàn)機(jī)面世之前，“Computer”指的是做計(jì)算的人。這些計(jì)算員在桌子前一坐就是一整天，面對(duì)一張紙、一份打印的指示手冊(cè)，可能還有一臺(tái)機(jī)械加法機(jī)，按照指令一步步地費(fèi)力工作，最后得出一個(gè)結(jié)果。只有他們足夠仔細(xì)，結(jié)果才可能正確。1.2計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)面對(duì)全球沖突，戰(zhàn)爭(zhēng)的雙方都會(huì)通過(guò)無(wú)線電發(fā)送命令和戰(zhàn)略信息，而這些信號(hào)同樣可以被敵方截獲，為了防止信息泄露，軍方會(huì)對(duì)信號(hào)進(jìn)行加密。能否破解敵方編碼關(guān)乎著成百上千人的性命，自動(dòng)化破解過(guò)程顯然大有裨益。于是，一幫數(shù)學(xué)家開(kāi)始致力于盡可能快地解決復(fù)雜數(shù)學(xué)問(wèn)題。這樣，到戰(zhàn)爭(zhēng)結(jié)束時(shí)，人們已經(jīng)制造出了兩臺(tái)機(jī)器，它們可以被看做是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的源頭。1.2.1為戰(zhàn)爭(zhēng)而發(fā)展的計(jì)算機(jī)器一臺(tái)是美國(guó)的電子數(shù)字積分計(jì)算機(jī)（ENIAC），它被譽(yù)為世界上第一臺(tái)通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)，另一臺(tái)是英國(guó)的巨人計(jì)算機(jī)（Colossus）。這兩臺(tái)計(jì)算機(jī)都不能像今天的計(jì)算機(jī)一樣進(jìn)行編程，配置新任務(wù)時(shí)需要進(jìn)行移動(dòng)電線和推動(dòng)開(kāi)關(guān)等一系列操作。但受其制造經(jīng)驗(yàn)的啟發(fā)，第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束后僅用了三年的時(shí)間，第一臺(tái)真正意義上的計(jì)算機(jī)就成功問(wèn)世了。1.2.1為戰(zhàn)爭(zhēng)而發(fā)展的計(jì)算機(jī)器早期計(jì)算機(jī)，諸如英國(guó)曼切斯特大學(xué)研制的小規(guī)模實(shí)驗(yàn)機(jī)（SSEM）和美國(guó)陸軍彈道研究實(shí)驗(yàn)室研制的離散變量自動(dòng)電子計(jì)算機(jī)（EDVAC）已經(jīng)具備了真正計(jì)算機(jī)的特性，它們是通用的，此外，它們的存儲(chǔ)器還會(huì)對(duì)程序和數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存。Z3計(jì)算機(jī)是第二次世界大戰(zhàn)期間德國(guó)研制成功的，比同盟國(guó)所有計(jì)算機(jī)都要先進(jìn)，作為通用計(jì)算機(jī)，它與現(xiàn)代計(jì)算機(jī)唯一不同之處，是其利用紙帶而非存儲(chǔ)器來(lái)存儲(chǔ)程序。1943年，Z3計(jì)算機(jī)在盟軍對(duì)柏林的空襲中毀于一旦。而ENIAC計(jì)算機(jī)專為美國(guó)陸軍軍械部隊(duì)所造，主要用于計(jì)算大炮射程表，對(duì)氫彈研制背后的數(shù)學(xué)計(jì)算也做出了重要貢獻(xiàn)。1.2.1為戰(zhàn)爭(zhēng)而發(fā)展的計(jì)算機(jī)器在第二次世界大戰(zhàn)期間，人們?yōu)橥瓿商囟ㄈ蝿?wù)而研制的計(jì)算機(jī)，如同差分機(jī)一樣只能進(jìn)行一項(xiàng)計(jì)算工作，如果目標(biāo)任務(wù)改變就必須重新再設(shè)計(jì)一臺(tái)。因此，為了簡(jiǎn)化操作，人們推出了電子數(shù)字積分計(jì)算機(jī)，它由一系列零部件構(gòu)成，通過(guò)線路的不同組合可以進(jìn)行不同計(jì)算。由此，在面對(duì)新任務(wù)時(shí)，人們不再需要重新制造計(jì)算機(jī)，只要將一臺(tái)機(jī)器的線路重新組合即可。1.2.1為戰(zhàn)爭(zhēng)而發(fā)展的計(jì)算機(jī)器今天，計(jì)算機(jī)幾乎存在于所有電子設(shè)備之中，通常只是因?yàn)樗绕渌x項(xiàng)都要便宜，這類計(jì)算機(jī)被稱為嵌入式計(jì)算機(jī)。比起亂七八糟的一堆組件，嵌入式計(jì)算機(jī)只用一個(gè)簡(jiǎn)單芯片就可以實(shí)現(xiàn)所有功能。這類計(jì)算機(jī)運(yùn)行速度不同、體積大小不一，但從根本上講，它們的功用都是一樣的。1.2.2計(jì)算機(jī)無(wú)處不在烤面包機(jī)內(nèi)嵌的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器可能無(wú)法運(yùn)行電子制表程序，它也沒(méi)有顯示屏、鍵盤和鼠標(biāo)供人機(jī)交互使用，但這些都是物理限制。如果為其配備更高級(jí)的存儲(chǔ)器和合適的外圍設(shè)備，它同樣能夠用來(lái)運(yùn)行指定的任何程序。事實(shí)上，這類計(jì)算機(jī)大部分只在工廠進(jìn)行一次編程，這樣做是為了對(duì)運(yùn)行的程序進(jìn)行加密，同時(shí)降低可能因改編程序引起的售后服務(wù)成本。與臺(tái)式計(jì)算機(jī)相比，嵌入式計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度要慢得多。1.2.2計(jì)算機(jī)無(wú)處不在機(jī)器人其實(shí)就是配有特殊外圍設(shè)備的電子設(shè)備，諸如手臂和輪子，以幫助其與外部環(huán)境進(jìn)行交互。機(jī)器人內(nèi)部的計(jì)算機(jī)能夠運(yùn)行程序，它的攝像頭拍攝物體影像后，相關(guān)程序通過(guò)數(shù)據(jù)中心里的貓和狗的照片就可以對(duì)影像進(jìn)行區(qū)分，以此來(lái)幫助機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中辨認(rèn)物體。1.2.2計(jì)算機(jī)無(wú)處不在電子計(jì)算機(jī)簡(jiǎn)稱計(jì)算機(jī)，俗稱電腦，是一種通用的信息處理機(jī)器，它能執(zhí)行可以充分詳細(xì)描述的任何過(guò)程。用于描述解決特定問(wèn)題的步驟序列稱為算法，算法可以變成軟件（程序）以確定硬件（物理機(jī)）能做什么。創(chuàng)建軟件的過(guò)程稱為程序設(shè)計(jì)，也稱編程。1.2.3通用計(jì)算機(jī)中國(guó)的第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)誕生于1958年。在2023年6月的榜單中，進(jìn)入全球超算前十強(qiáng)的超級(jí)計(jì)算機(jī)中，中國(guó)入圍兩家，神威·太湖之光和天河二號(hào)位列第七和第十。1.2.3通用計(jì)算機(jī)量子計(jì)算機(jī)是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算、存儲(chǔ)及處理量子信息的物理裝置。當(dāng)某個(gè)裝置處理和計(jì)算的是量子信息，運(yùn)行的是量子算法時(shí)，它就是量子計(jì)算機(jī)。量子計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)主要有運(yùn)行速度較快、處置信息能力較強(qiáng)、應(yīng)用范圍較廣等。與一般計(jì)算機(jī)比較起來(lái)，信息處理量愈多，對(duì)于量子計(jì)算機(jī)實(shí)施運(yùn)算也就愈加有利，也就更能確保運(yùn)算具備精準(zhǔn)性。1.2.3通用計(jì)算機(jī)全球有100多家量子計(jì)算公司投入了巨大的人力物力進(jìn)行研制。美國(guó)IBM公司在2019年將其商用量子計(jì)算機(jī)交付部署，加拿大的量子計(jì)算公司2011年出售了其第一個(gè)量子計(jì)算機(jī)。中科院量子信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的科技成果轉(zhuǎn)化平臺(tái)合肥本源量子科技公司在2020年已上線國(guó)內(nèi)首臺(tái)國(guó)產(chǎn)超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)本源悟源，并通過(guò)云平臺(tái)面向全球用戶提供量子計(jì)算服務(wù)；2021年2月8日，具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的量子計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)“本源司南”發(fā)布。圖1-12本源悟源超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)1.2.3通用計(jì)算機(jī)至今，合肥本源量子已研發(fā)出多臺(tái)國(guó)產(chǎn)量子計(jì)算機(jī)，并成功交付給用戶使用，使我國(guó)成為世界上第三個(gè)具備量子計(jì)算機(jī)整機(jī)交付能力的國(guó)家，這是我國(guó)繼實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”之后，又一次牢固確立在國(guó)際量子計(jì)算研究領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。據(jù)了解，本源量子在2022年發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)量子計(jì)算機(jī)和超級(jí)計(jì)算機(jī)協(xié)同計(jì)算系統(tǒng)解決方案，該方案可以雙向發(fā)揮量子計(jì)算機(jī)和超級(jí)計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)?shù)貢r(shí)間2022年6月9日，英國(guó)國(guó)防部宣布，獲得政府首臺(tái)量子計(jì)算機(jī)。2022年8月25日，百度發(fā)布集量子硬件、量子軟件、量子應(yīng)用于一體的產(chǎn)業(yè)級(jí)超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)“乾始”。1.2.3通用計(jì)算機(jī)量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)成為各國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)之一，越來(lái)越多的研究單位和大型公司企業(yè)的加入，將加速可實(shí)用化通用量子計(jì)算機(jī)研制的進(jìn)程。計(jì)算機(jī)到底是什么機(jī)器？一個(gè)計(jì)算設(shè)備怎么能執(zhí)行這么多不同的任務(wù)呢？現(xiàn)代計(jì)算機(jī)可以被定義為“在可改變的程序的控制下，存儲(chǔ)和操縱信息的機(jī)器”。該定義有兩個(gè)關(guān)鍵要素：第一，計(jì)算機(jī)是用于操縱信息的設(shè)備。這意味著人們可以將信息存入計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)將信息轉(zhuǎn)換為新的、有用的形式，然后顯示或以其他方式輸出信息。1.2.3通用計(jì)算機(jī)第二，計(jì)算機(jī)在可改變的程序的控制下運(yùn)行。計(jì)算機(jī)不是唯一能操縱信息的機(jī)器。人們用簡(jiǎn)單的計(jì)算器來(lái)運(yùn)算一組數(shù)字時(shí)，就執(zhí)行了輸入信息（數(shù)字），處理信息（如計(jì)算連續(xù)的總和），然后輸出信息（如顯示）。另一個(gè)簡(jiǎn)單的例子是油泵，給油箱加油時(shí)，油泵利用某些輸入：當(dāng)前每升汽油的價(jià)格和來(lái)自傳感器的信號(hào)，讀取汽油流入汽車油箱的速率。油泵將這個(gè)輸入轉(zhuǎn)換為加了多少汽油和應(yīng)付多少錢的信息。但是，計(jì)算器或油泵并不是完整的計(jì)算機(jī)，盡管這些設(shè)備實(shí)際上可能包含有嵌入式計(jì)算機(jī)，與通用計(jì)算機(jī)不同，它們被構(gòu)建為執(zhí)行單個(gè)特定任務(wù)。1.2.3通用計(jì)算機(jī)在讀取—執(zhí)行周期中，存儲(chǔ)器內(nèi)的指令會(huì)被依次讀取并執(zhí)行，計(jì)算機(jī)理解的指令組決定了編程的有效性。所有計(jì)算機(jī)都能完成一樣的工作，但有些只需要一個(gè)指令就能執(zhí)行，其他的可能需要好幾個(gè)指令才能執(zhí)行。普通臺(tái)式計(jì)算機(jī)可用的指令成百上千，其中還包括一些可用于解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)或圖形問(wèn)題的指令。但制造單一指令計(jì)算機(jī)也是有可能的。就像詞匯構(gòu)成語(yǔ)言一樣，計(jì)算機(jī)理解的指令構(gòu)成了計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，也就是機(jī)器代碼，這是一種用二進(jìn)制數(shù)值表示的復(fù)雜語(yǔ)言，由人類寫入十分困難。1.2.4計(jì)算機(jī)語(yǔ)言小規(guī)模實(shí)驗(yàn)機(jī)、離散變量自動(dòng)電子計(jì)算機(jī)以及后來(lái)出現(xiàn)的大多數(shù)計(jì)算機(jī)都將程序和程序運(yùn)行數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在同一存儲(chǔ)器中，這就意味著有些程序可以編寫和修改其他一些程序。在計(jì)算機(jī)的幫助下，人們可以設(shè)計(jì)出更有表現(xiàn)力、更加優(yōu)雅的語(yǔ)言，并指示機(jī)器將其翻譯為讀取—執(zhí)行周期能夠理解的模式。1.2.4計(jì)算機(jī)語(yǔ)言計(jì)算機(jī)語(yǔ)言有許多種，其中有一些是專為利基應(yīng)用——針對(duì)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)細(xì)分出來(lái)的市場(chǎng)——而設(shè)計(jì)的，產(chǎn)品推進(jìn)利基市場(chǎng)是因?yàn)槠溆杏幕A(chǔ)。有些計(jì)算機(jī)語(yǔ)言有助于操控文本，有些則能夠有效處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或是簡(jiǎn)明應(yīng)用數(shù)學(xué)概念。大部分計(jì)算機(jī)語(yǔ)言（但并非所有）都由規(guī)則和計(jì)算構(gòu)成，這也是大部分人所理解的計(jì)算機(jī)。1.2.4計(jì)算機(jī)語(yǔ)言計(jì)算機(jī)科學(xué)家常常會(huì)談及建立某個(gè)過(guò)程或物體的模型，這并不是說(shuō)要拿卡紙和軟木來(lái)制作一個(gè)實(shí)際的復(fù)制品。這里，“模型”是一個(gè)數(shù)學(xué)術(shù)語(yǔ)，意思是寫出事件運(yùn)作的所有方程式并進(jìn)行計(jì)算，這樣就可以在沒(méi)有真實(shí)模型的情況下完成實(shí)驗(yàn)測(cè)試。由于計(jì)算機(jī)運(yùn)行十分迅速，因此，與真正的實(shí)驗(yàn)操作相比，計(jì)算機(jī)建模能夠更快得出答案。在某些情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)可能是不實(shí)際的，氣候變化就是一個(gè)典型例子。根本沒(méi)有第二個(gè)地球或是時(shí)間可供我們進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。計(jì)算機(jī)模型可以非常簡(jiǎn)單也可以非常復(fù)雜，完全取決于我們想要探索的信息是什么。1.2.5計(jì)算機(jī)建模假設(shè)我們想要對(duì)橡皮球運(yùn)動(dòng)進(jìn)行物理學(xué)建模。在理想環(huán)境中，掉落的橡皮球總是會(huì)反彈到其的一定高度。如果從1米處掉落，它可能會(huì)反彈至0.5米，下一次反彈的高度可能只有0.25米，再下一次0.125米，依此類推。反彈所需的時(shí)間可以從掉落物體的物理運(yùn)動(dòng)中得出。這就是兩個(gè)簡(jiǎn)單的方程式及兩個(gè)數(shù)字，給出了每次反彈的高度及所需時(shí)間。理想小球在停止運(yùn)動(dòng)前會(huì)進(jìn)行無(wú)限次彈跳，但由于每次彈跳時(shí)間遞減，所以小球會(huì)在有限時(shí)間內(nèi)結(jié)束有限次數(shù)的彈跳。不過(guò)理想小球并不存在。1.2.5計(jì)算機(jī)建模在計(jì)算上建立這樣的模型十分容易但并不精確。因?yàn)樾∏驈椞拇螖?shù)不僅取決于球本身，還與反彈觸及的表面有關(guān)。此外，小球在每次彈跳的過(guò)程中還會(huì)因反彈摩擦力和空氣阻力丟失能量。將所有這些因素都囊括進(jìn)模型中需要大量研究和物理學(xué)背景作為支撐，但這并不是不可完成的任務(wù)?，F(xiàn)在假設(shè)要計(jì)算球拍擊球后網(wǎng)球在球場(chǎng)上彈跳的路徑，需要考慮球可能以不同角度接觸不同平面，以及球本身的旋轉(zhuǎn)。此外，每次彈跳都會(huì)對(duì)球內(nèi)空氣進(jìn)行加熱并改變其特性，要建立起這樣的模型就更加困難。1.2.5計(jì)算機(jī)建模最后，假設(shè)我們要設(shè)計(jì)某種武器，能夠?qū)⑾鹌で蛞詷O快的速度朝定點(diǎn)射出，速度太快以致球會(huì)在沖擊力作用下破碎。我們需要對(duì)小球的構(gòu)成材料進(jìn)行建模，并且追蹤每一塊四散飛開(kāi)的小球碎片。在建立起足夠精確的模型之前，我們甚至需要模擬橡皮球的每一個(gè)原子。在現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)上，這樣的模型的運(yùn)行速度一定會(huì)十分緩慢，但也是有可能建立起來(lái)的，因?yàn)槲覀兞私馕锢砗突瘜W(xué)的基本原理。人工智能最根本也最宏偉的目標(biāo)之一就是建立人腦般的計(jì)算機(jī)模型。完美模型固然最好，但精確性稍遜的模型也同樣十分有效。1.2.5計(jì)算機(jī)建模艾倫·圖靈（1912.6.23-1954.6.7），出生于英國(guó)倫敦帕丁頓，畢業(yè)于普林斯頓大學(xué)，是英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家，被譽(yù)為“計(jì)算機(jī)科學(xué)之父”、“人工智能之父”，他是計(jì)算機(jī)邏輯的奠基者。1950年，圖靈在其論文《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了著名的“圖靈機(jī)”和“圖靈測(cè)試”等重要概念。，首次提出了機(jī)器具備思維的可能性。他還預(yù)言，到20世紀(jì)末一定會(huì)出現(xiàn)可以通過(guò)圖靈測(cè)試的計(jì)算機(jī)。

圖1-9計(jì)算機(jī)科學(xué)之父，人工智能之父——圖靈1.2.6人工智能大師圖靈思想為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的邏輯工作方式奠定了基礎(chǔ)。為了紀(jì)念圖靈對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)的巨大貢獻(xiàn)，1966年，由美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（ACM）設(shè)立一年一度的“圖靈獎(jiǎng)”，以表彰在計(jì)算機(jī)科學(xué)事業(yè)中做出重要貢獻(xiàn)的人。圖靈獎(jiǎng)被喻為“計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)”。1.2.6人工智能大師約翰·馮·諾依曼（1903.12.28-1957.2.8），出生于匈牙利，畢業(yè)于蘇黎世聯(lián)邦工業(yè)大學(xué)，數(shù)學(xué)家，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)、博弈論、核武器和生化武器等領(lǐng)域內(nèi)的科學(xué)全才，被后人稱為“現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父”和“博弈論之父”。他在泛函分析、遍歷理論、幾何學(xué)、拓?fù)鋵W(xué)和數(shù)值分析等眾多數(shù)學(xué)領(lǐng)域及計(jì)算機(jī)學(xué)、量子力學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)中都有重大成就，也為第一顆原子彈和第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)的研制做出了巨大貢獻(xiàn)。圖1-10現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父馮·諾依曼1.2.6人工智能大師PART03人工的智能行為顯然，人工智能就是人造的智能，它是科學(xué)和工程的產(chǎn)物。我們也會(huì)進(jìn)一步考慮什么是人力所能及的，或者人自身的智能程度有沒(méi)有達(dá)到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。不過(guò)，生物學(xué)不在這里討論，因?yàn)榛蚬こ膛c人工智能的科學(xué)基礎(chǔ)全然不同。人們可以在器皿中培育腦細(xì)胞，但這只能算是天然大腦的一部分。所有人工智能的研究都圍繞著計(jì)算機(jī)展開(kāi)，其全部技術(shù)也都是在計(jì)算機(jī)中執(zhí)行的。1.3人工的智能行為研究人員曾經(jīng)研究過(guò)幾種不同版本的人工智能：有些根據(jù)對(duì)人類行為的復(fù)刻來(lái)定義智能，而另一些喜歡用“理性”來(lái)抽象正式地定義智能，直觀上的理解是做“正確的事情”。智能主題的本身也各不相同：一些人將智能視為內(nèi)部思維過(guò)程和推理的屬性，而另一些人則關(guān)注智能的外部特征，也就是智能行為。1.3人工的智能行為從人與理性以及思想與行為這兩個(gè)維度來(lái)看，有4種可能的組合，即類人行為、類人思考、理性思考和理性行為。追求類人智能（前兩者）必須在某種程度上是與心理學(xué)相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)科學(xué)，包括對(duì)真實(shí)人類行為和思維過(guò)程的觀察和假設(shè)；而理性主義方法（后兩者）涉及數(shù)學(xué)和工程的結(jié)合，并與統(tǒng)計(jì)學(xué)、控制理論和經(jīng)濟(jì)學(xué)相聯(lián)系。1.3計(jì)算機(jī)的智能行為“智能”涉及到諸如意識(shí)、自我、思維（包括無(wú)意識(shí)的思維）等問(wèn)題。事實(shí)上，人應(yīng)該了解的是人類本身的智能，但我們對(duì)自身智能的理解，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，很難準(zhǔn)確定義出什么是“人工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究，其他關(guān)于動(dòng)物或人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是與人工智能相關(guān)的研究課題。

圖1-11研究人的智能1.3.1什么是“智能”1906年，法國(guó)心理學(xué)家阿爾弗雷德·比奈這樣定義智能：“……判斷，又或稱為判斷力強(qiáng)，實(shí)踐感強(qiáng)，首創(chuàng)精神，適應(yīng)環(huán)境的能力。良好決策、充分理解、正確推論……但記憶與判斷不同且獨(dú)立于判斷?！薄杜＝蛴⒄Z(yǔ)詞典》對(duì)智能的定義是“獲取和應(yīng)用知識(shí)與技能的能力”，這顯然取決于記憶。也許人工智能領(lǐng)域已經(jīng)影響了人們對(duì)智力的一般性認(rèn)識(shí)，人們會(huì)根據(jù)對(duì)實(shí)際情況的指導(dǎo)作用來(lái)判斷知識(shí)的重要程度。人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域就是儲(chǔ)存知識(shí)以供計(jì)算機(jī)使用。1.3.1什么是“智能”棋局是程序員研究的早期問(wèn)題之一。他們認(rèn)為，就象棋而言，只有人類才能獲勝。1997年，IBM機(jī)器深藍(lán)擊敗了象棋大師加里·卡斯帕羅夫，但深藍(lán)并沒(méi)有顯示出任何人類特質(zhì)，僅僅只是對(duì)這一任務(wù)進(jìn)行快速有效的編程而已。圖1-12卡斯帕羅夫與深藍(lán)對(duì)弈當(dāng)中1.3.1什么是“智能”圖靈測(cè)試是由艾倫·圖靈提出的（1950），它被設(shè)計(jì)成一個(gè)思維實(shí)驗(yàn)，用以回避“機(jī)器能思考嗎？”這個(gè)哲學(xué)上模糊的問(wèn)題。如果人類提問(wèn)者在提出一些書(shū)面問(wèn)題后無(wú)法分辨書(shū)面回答是來(lái)自人還是來(lái)自計(jì)算機(jī)，那么計(jì)算機(jī)就能通過(guò)測(cè)試。1.3.2類人行為：圖靈測(cè)試目前，為計(jì)算機(jī)編程使其能夠通過(guò)嚴(yán)格的應(yīng)用測(cè)試尚有大量工作要做。計(jì)算機(jī)需要具備下列能力：·自然語(yǔ)言處理，以使用人類語(yǔ)言成功地交流；·知識(shí)表示，以存儲(chǔ)它所知道或聽(tīng)到的內(nèi)容；·自動(dòng)推理，以回答問(wèn)題并得出新的結(jié)論；·機(jī)器學(xué)習(xí)，以適應(yīng)新的環(huán)境，并檢測(cè)和推斷模式。1.3.2類人行為：圖靈測(cè)試圖靈認(rèn)為，沒(méi)有必要對(duì)人進(jìn)行物理模擬來(lái)證明智能。然而，其他研究人員提出了完全圖靈測(cè)試，該測(cè)試需要與真實(shí)世界中的對(duì)象和人進(jìn)行交互。為了通過(guò)完全圖靈測(cè)試，機(jī)器人還需要具備下列能力：·計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別功能，以感知世界；·機(jī)器人學(xué)，以操縱對(duì)象并行動(dòng)。1.3.2類人行為：圖靈測(cè)試以上6個(gè)方面構(gòu)成了人工智能的大部分內(nèi)容。然而，人工智能研究人員很少把精力用在通過(guò)圖靈測(cè)試上，他們認(rèn)為研究智能的基本原理更為重要。當(dāng)工程師和發(fā)明家停止模仿鳥(niǎo)類，轉(zhuǎn)而使用風(fēng)洞并學(xué)習(xí)空氣動(dòng)力學(xué)時(shí)，對(duì)“人工飛行”的探索取得了成功。航空工程學(xué)著作并未將其領(lǐng)域的目標(biāo)定義為制造“能像鴿子一樣飛行，甚至可以騙過(guò)其他真鴿子的機(jī)器”。1.3.2類人行為：圖靈測(cè)試只有知道人類是如何思考的，才能說(shuō)程序像人類一樣思考。可以通過(guò)3種方式來(lái)了解人類的思維：（1）內(nèi)省——試圖在自己進(jìn)行思維活動(dòng)時(shí)捕獲思維；（2）心理實(shí)驗(yàn)——觀察一個(gè)人的行為；（3）大腦成像——觀察大腦的活動(dòng)。一旦有了足夠精確的心智理論，就有可能把這個(gè)理論表達(dá)為計(jì)算機(jī)程序。如果程序的輸入/輸出行為與相應(yīng)的人類行為相匹配，那就表明程序的某些機(jī)制也可能在人類中存在。1.3.3類人思考：認(rèn)知建模例如，開(kāi)發(fā)通用問(wèn)題求解器的艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙并不僅僅滿足于讓他們的程序正確地求解問(wèn)題，他們更關(guān)心的是將推理步驟的順序和時(shí)機(jī)與求解相同問(wèn)題的人類測(cè)試者進(jìn)行比較。認(rèn)知科學(xué)這一跨學(xué)科領(lǐng)域匯集了人工智能的計(jì)算機(jī)模型和心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)技術(shù)，用以構(gòu)建精確且可測(cè)試的人類心智理論。認(rèn)知科學(xué)本身是一個(gè)引人入勝的領(lǐng)域。我們會(huì)偶爾評(píng)論人工智能技術(shù)和人類認(rèn)知之間的異同，但真正的認(rèn)知科學(xué)必須建立在對(duì)人類或動(dòng)物實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上。1.3.3類人思考：認(rèn)知建模計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域?qū)⑸窠?jīng)生理學(xué)證據(jù)整合到了計(jì)算模型中。此外，將神經(jīng)影像學(xué)方法與分析數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，開(kāi)啟了“讀心”能力（即查明人類內(nèi)心思想的語(yǔ)義內(nèi)容）的研究。這種能力反過(guò)來(lái)可以進(jìn)一步揭示人類認(rèn)知的運(yùn)作方式。1.3.3類人思考：認(rèn)知建模希臘哲學(xué)家亞里士多德（公元前384—公元前322）是最早試圖法則化“正確思維”的人之一，他將其定義為無(wú)可辯駁的推理過(guò)程。他的三段論為論證結(jié)構(gòu)提供了模式，當(dāng)給出正確的前提時(shí)，總能得出正確的結(jié)論。舉個(gè)經(jīng)典的例子，當(dāng)給出前提蘇格拉底是人和所有人都是凡人時(shí)，可以得出結(jié)論蘇格拉底是凡人。這些思維法則被認(rèn)為支配著思想的運(yùn)作，他們的研究開(kāi)創(chuàng)了一個(gè)稱為邏輯的領(lǐng)域。1.3.4理性思考：“思維法則”19世紀(jì)的邏輯學(xué)家建立了一套精確的符號(hào)系統(tǒng)，用于描述世界上物體及其之間的關(guān)系。這與普通算術(shù)表示系統(tǒng)形成對(duì)比，后者只提供關(guān)于數(shù)的描述。到1965年，任何用邏輯符號(hào)描述的可解問(wèn)題在原則上都可以用程序求解，人工智能中所謂的邏輯主義就希望在此類程序的基礎(chǔ)上創(chuàng)建智能系統(tǒng)。1.3.4理性思考：“思維法則”按照常規(guī)的理解，邏輯要求關(guān)于世界的認(rèn)知是確定的，而實(shí)際上這很難實(shí)現(xiàn)。例如，人們對(duì)政治或戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)則的了解遠(yuǎn)不如對(duì)國(guó)際象棋或算術(shù)規(guī)則的了解。概率論填補(bǔ)了這一鴻溝，允許我們?cè)谡莆詹淮_定信息的情況下進(jìn)行嚴(yán)格的推理。原則上，它允許我們構(gòu)建全面的理性思維模型，從原始的感知到對(duì)世界運(yùn)作方式的理解，再到對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)。它無(wú)法做到的是形成智能行為。1.3.4理性思考：“思維法則”智能體（agent）是指某種能夠采取行動(dòng)的東西。當(dāng)然，所有計(jì)算機(jī)程序都可以完成一些任務(wù)，但我們期望計(jì)算機(jī)智能體能夠完成更多的任務(wù)：自主運(yùn)行、感知環(huán)境、長(zhǎng)期持續(xù)存在、適應(yīng)變化以及制定和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。理性智能體需要為取得最佳結(jié)果或在存在不確定性時(shí)取得最佳期望結(jié)果而采取行動(dòng)。1.3.5理性行為：理性智能體基于人工智能的“思維法則”方法重視正確的推斷。做出正確的推斷有時(shí)是理性智能體的一部分，因?yàn)椴扇±硇孕袨榈囊环N方式是推斷出某個(gè)給定的行為是最優(yōu)的，然后根據(jù)這個(gè)結(jié)論采取行動(dòng)。但是，理性行為的有些方式并不能說(shuō)與推斷有關(guān)。例如，從火爐前退縮是一種反射作用，這通常比經(jīng)過(guò)深思熟慮后采取的較慢的動(dòng)作更為成功。1.3.5理性行為：理性智能體通過(guò)圖靈測(cè)試所需的所有技能也使智能體得以采取理性行為。知識(shí)表示和推理能讓智能體做出較好的決策。我們需要具備生成易于理解的自然語(yǔ)言句子的能力，以便在復(fù)雜的社會(huì)中生存。我們需要學(xué)習(xí)不僅是為了博學(xué)多才，也是為了提升我們產(chǎn)生高效行為的能力，尤其是在新環(huán)境下，這種能力更加重要。1.3.5理性行為：理性智能體與其他方法相比，基于人工智能的理性智能體方法有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)。首先，它比“思維法則”方法更普適，因?yàn)檎_的推斷只是實(shí)現(xiàn)理性的幾種可能機(jī)制之一。其次，它更適合科學(xué)發(fā)展。理性的標(biāo)準(zhǔn)在數(shù)學(xué)上是明確定義且完全普適的。我們經(jīng)?？梢詮倪@個(gè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范中得出可以被證明能夠?qū)崿F(xiàn)的智能體設(shè)計(jì)，而把模仿人類行為或思維過(guò)程作為目標(biāo)的設(shè)計(jì)在很大程度上是不可能的。1.3.5理性行為：理性智能體由于上述原因，在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展中，基于理性智能體的方法都占據(jù)了上風(fēng)。在最初的幾十年里，理性智能體建立在邏輯的基礎(chǔ)上，并為了實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)制定了明確的規(guī)劃。后來(lái)，基于概率論和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以使智能體在不確定性下做出決策，以獲得最佳期望結(jié)果。1.3.5理性行為：理性智能體簡(jiǎn)而言之，人工智能專注于研究和構(gòu)建做正確的事情的智能體，其中正確的事情是我們提供給智能體的目標(biāo)定義。這種通用范式非常普遍，它不僅適用于人工智能，也適用于其他領(lǐng)域?？刂评碚撝?，控制器使代價(jià)函數(shù)最小化；運(yùn)籌學(xué)中，策略使獎(jiǎng)勵(lì)的總和最大化；統(tǒng)計(jì)學(xué)中，決策規(guī)則使損失函數(shù)最??；經(jīng)濟(jì)學(xué)中，決策者追求效用或某種意義的社會(huì)福利最大化。1.3.5理性行為：理性智能體然而，在復(fù)雜的環(huán)境中，完美理性（總是采取精確的最優(yōu)動(dòng)作）是不可行的，它的計(jì)算代價(jià)太高了，因此需要對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模型做一些重要的改進(jìn)，也就是在沒(méi)有足夠時(shí)間進(jìn)行所有可能的計(jì)算的情況下，適當(dāng)?shù)夭扇⌒袆?dòng)。但是，完美理性仍然是理論分析的良好出發(fā)點(diǎn)。1.3.5理性行為：理性智能體PART04人工智能學(xué)科人工智能是計(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。自誕生以來(lái)，人工智能的理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。1.4人工智能學(xué)科為人工智能提供思想、觀點(diǎn)和技術(shù)的主要學(xué)科有哲學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程等。（1）哲學(xué)。古代先哲亞里土多德（公元前384～前322）歷史上第一個(gè)制定了一套精確的法則來(lái)統(tǒng)御思維的理性部分，他發(fā)展了一套非正式的三段論系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐评?，原則上允許人們?cè)诮o定初始前提下機(jī)械地得出結(jié)論。拉蒙·魯爾（約1232-1315）試圖使用實(shí)際的機(jī)械設(shè)備——一組可以旋轉(zhuǎn)成不同排列的紙盤——來(lái)實(shí)現(xiàn)一種推理系統(tǒng)。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)大約在1500年，列奧納多·達(dá)·芬奇（1452-1519）設(shè)計(jì)了一臺(tái)機(jī)械計(jì)算器，雖然當(dāng)時(shí)并未制造，但當(dāng)代人的重構(gòu)表明該設(shè)計(jì)是可行的。第一臺(tái)已知的計(jì)算器是在1623年前后由德國(guó)科學(xué)家威廉·席卡德（1592-1635）制造的。布萊茲·帕斯卡（1623-1662）于1642年建造了滾輪式加法器。托馬斯·霍布斯（1588-1679）提出了會(huì)思考的機(jī)器的想法，他設(shè)想“心臟無(wú)非就是發(fā)條，神經(jīng)只是一些游絲，而關(guān)節(jié)不過(guò)是一些齒輪”，他還認(rèn)為“推理就是一種數(shù)值計(jì)算，也就是相加減”。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)勒內(nèi)·笛卡兒（1596-1650）首次清晰地討論了思維與物質(zhì)之間的區(qū)別。他認(rèn)為，人類思維（靈魂或者精神）的一部分處于自然之外，不受物理定律的約束。但是，動(dòng)物不具備這種二元特性，可以被視為機(jī)器。唯物主義認(rèn)為大腦根據(jù)物理定律的運(yùn)作構(gòu)成了思維，自由意志僅僅是實(shí)體對(duì)可選決策的感知。如果給定可以操縱知識(shí)的實(shí)體思維，接下來(lái)的問(wèn)題就是建立知識(shí)的來(lái)源。弗朗西斯·培根（1561-1626）提出“知識(shí)歸根到底都來(lái)源于經(jīng)驗(yàn)”。大衛(wèi)·休謨（1711-1776）提出了歸納法原則：通過(guò)暴露要素之間的重復(fù)聯(lián)系獲得一般規(guī)則。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)以路德維?！ぞS特根斯坦（1889-1951）和伯特蘭·羅素（1872-1970）的工作為基礎(chǔ)，著名的維也納學(xué)派的哲學(xué)家和數(shù)學(xué)家發(fā)展了邏輯實(shí)證主義學(xué)說(shuō)，認(rèn)為所有知識(shí)都可以通過(guò)邏輯理論來(lái)描述，最終與對(duì)應(yīng)于感知輸入的觀察語(yǔ)句相聯(lián)系，因此結(jié)合了理性主義和經(jīng)驗(yàn)主義。魯?shù)婪颉た{普（1891-1970）和卡爾·亨佩爾（1905-1997）的確證理論試圖通過(guò)量化應(yīng)分配給邏輯語(yǔ)句的信念度來(lái)分析從經(jīng)驗(yàn)中獲取知識(shí)，信念度的取值基于邏輯語(yǔ)句與確證或否定它們的觀察之間的聯(lián)系?？{普最先提出將思維視為計(jì)算過(guò)程。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)思維的哲學(xué)圖景中最后一個(gè)要素是知識(shí)與動(dòng)作之間的聯(lián)系。這個(gè)問(wèn)題對(duì)人工智能來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，因?yàn)橹悄懿粌H需要推理，還需要?jiǎng)幼?。而且，只有理解了怎樣的行為是合理的，才能?gòu)建行為合理的（或理性的）智能體。亞里士多德在《論動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)》中指出，動(dòng)作的合理性是通過(guò)目標(biāo)和動(dòng)作結(jié)果的知識(shí)之間的邏輯聯(lián)系來(lái)證明的，并進(jìn)一步提出了一個(gè)算法。后來(lái)，紐厄爾和西蒙在通用問(wèn)題求解器程序中實(shí)現(xiàn)了亞里士多德的算法，稱為貪婪回歸規(guī)劃系統(tǒng)。在人工智能理論研究的前幾十年中，基于邏輯規(guī)劃以實(shí)現(xiàn)確定目標(biāo)的方法占據(jù)主導(dǎo)地位。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)（2）數(shù)學(xué)。人工智能需要邏輯和概率的數(shù)學(xué)化，由此引入了一個(gè)新的數(shù)學(xué)分支——計(jì)算。形式化邏輯思想的數(shù)學(xué)發(fā)展始于喬治·布爾（1815-1864）的工作，他提出了命題和布爾邏輯的細(xì)節(jié)。1879年，戈特洛布·弗雷格（1848-1925）將布爾邏輯擴(kuò)展到包括對(duì)象和關(guān)系，創(chuàng)建了沿用至今的一階邏輯（文本和幾何特征的神秘組合）。一階邏輯除了在人工智能研究的早期發(fā)揮核心作用外，還激發(fā)了哥德?tīng)柡蛨D靈的工作，支撐了計(jì)算本身。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)概率論可以被視為信息不確定情況下的廣義邏輯，這對(duì)人工智能非常重要。吉羅拉莫·卡爾達(dá)諾（1501-1576）首先提出了概率的概念，并根據(jù)賭博事件的可能結(jié)果對(duì)其進(jìn)行了刻畫。1654年，布萊茲·帕斯卡（1623-1662）展示了如何預(yù)測(cè)一個(gè)未完成的賭博游戲的結(jié)局，并為賭徒分配平均收益。概率很快成為定量科學(xué)的重要組成部分，用于處理不確定的度量和不完備的理論。雅各布·伯努利（1654-1705）等人發(fā)展這一理論，并引入了新的統(tǒng)計(jì)方法、托馬斯·貝葉斯（1702-1761）提出了根據(jù)新證據(jù)更新概率的法則，貝葉斯法是人工智能系統(tǒng)的重要工具。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)概率的形式化結(jié)合數(shù)據(jù)的可用性，使統(tǒng)計(jì)學(xué)成為了一個(gè)新研究策域，最早的應(yīng)用之一是1662年約翰·格蘭特對(duì)倫教人口普查數(shù)據(jù)的分析。羅納德·費(fèi)舍爾（1890～1962）被認(rèn)為是第一位現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)家，他匯總了概率、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和計(jì)算等思想?！八惴ā币辉~源自一位9世紀(jì)的數(shù)學(xué)家穆罕默德·本·穆薩·阿爾·花剌子模，他的著作還將阿拉伯?dāng)?shù)字和代數(shù)引入了歐洲。布爾等人討論了邏輯演繹的算法，到19世紀(jì)末，人們開(kāi)始努力將一般的數(shù)學(xué)推理形式化為邏輯演繹。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)艾倫·圖靈試圖準(zhǔn)確地描述哪些函數(shù)是可計(jì)算的，即能夠通過(guò)有效的過(guò)程進(jìn)行計(jì)算，提出將圖靈機(jī)可計(jì)算的函數(shù)作為可計(jì)算性的一般概念。圖靈還表明，存在某些任何圖靈機(jī)都無(wú)法計(jì)算的函數(shù)。盡管可計(jì)算性對(duì)理解計(jì)算很重要，但易處理性的概念對(duì)人工智能的影響更大。粗略地說(shuō)，如果解決一個(gè)問(wèn)題實(shí)例所需的時(shí)間隨著問(wèn)題規(guī)模呈指數(shù)增長(zhǎng)，那么這個(gè)問(wèn)題就是難處理的。在20世紀(jì)60年代中期，復(fù)雜性的多項(xiàng)式增長(zhǎng)和指數(shù)增長(zhǎng)之間的區(qū)別首次被強(qiáng)調(diào)。因?yàn)橹笖?shù)級(jí)增長(zhǎng)意味著即使是中等規(guī)模的問(wèn)題實(shí)例也無(wú)法在合理的時(shí)間內(nèi)解決，所以易處理性很重要。盡管計(jì)算機(jī)的速度在不斷提高，但對(duì)資源的謹(jǐn)慎使用和必要的缺陷將成為智能系統(tǒng)的特征。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)（3）經(jīng)濟(jì)學(xué)。起源于1776年，當(dāng)時(shí)亞當(dāng)·斯密（1723-1790）在《國(guó)富論》中建議將經(jīng)濟(jì)視為由許多關(guān)注自身利益的獨(dú)立主體組成，但他并不主張將金融貪婪作為道德立場(chǎng)。大多數(shù)人認(rèn)為經(jīng)濟(jì)學(xué)就是關(guān)于錢的。第一個(gè)對(duì)不確定性下的決策進(jìn)行的確實(shí)與賭注的貨幣價(jià)值相關(guān)。后來(lái)丹尼爾·伯努利提出了基于期望效用最大化的原則，并指出額外貨幣的邊際效用會(huì)隨著一個(gè)人獲得更多貨幣而減少，從而解釋了大眾的投資選擇。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)里昂·瓦爾拉斯為效用理論提供了一個(gè)更為普適的基礎(chǔ)，即對(duì)任何結(jié)果（不僅僅是貨幣）的投機(jī)偏好。這一理論的進(jìn)一步改進(jìn)，使經(jīng)濟(jì)學(xué)不再是研究金錢的學(xué)科，而是研究欲望和偏好。決策論結(jié)合了概率論和效用理論，為在不確定性下做出個(gè)體決策提供了一個(gè)形式化完整的框架。這適用于“大型”經(jīng)濟(jì)體，其中每個(gè)主體都無(wú)須關(guān)注其他獨(dú)立主體的行為。對(duì)“小型”經(jīng)濟(jì)體而言更像是一場(chǎng)博弈：一個(gè)參與者的行為可以顯著影響另一個(gè)參與者的效用（積極或消極的）。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)馮·諾依曼和摩根斯特恩對(duì)博弈論的發(fā)展得出了令人驚訝的結(jié)果，即對(duì)于某些博弈，理性智能體應(yīng)該采用隨機(jī)的策略。與決策論不同，博弈論并沒(méi)有為行為的選擇提供明確的指示。當(dāng)行為的收益不是立即產(chǎn)生的，而是在幾個(gè)連續(xù)的行為后產(chǎn)生時(shí)，應(yīng)該如何做出理性的決策。這個(gè)課題在運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域得到探討。理查德·貝爾曼的工作將一類序貫決策問(wèn)題進(jìn)行了形式化，稱為馬爾可夫決策過(guò)程，用于解決復(fù)雜決策。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)經(jīng)濟(jì)學(xué)和運(yùn)籌學(xué)的工作對(duì)理性智能體的概念做出了很大貢獻(xiàn)，但是多年來(lái)的人工智能研究是沿著完全獨(dú)立的道路發(fā)展的。原因之一是做出理性決策顯然是復(fù)雜的。人工智能的先驅(qū)赫伯特·西蒙（1916-2001）憑借其早期工作在1978年獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，他指出基于滿意度的決策模型做出“夠好”的決策，而不是費(fèi)力地計(jì)算最優(yōu)決策，可以更好地描述實(shí)際的人類行為。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，人工智能的決策理論技術(shù)重新引起了人們的興趣。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)（4）神經(jīng)科學(xué)。盡管大腦進(jìn)行思考的確切方式還是科學(xué)的奧秘之一，但大腦確實(shí)能思考這一現(xiàn)實(shí)已經(jīng)被人們接受了數(shù)千年。到18世紀(jì)中葉，大腦被廣泛認(rèn)為是意識(shí)的所在地，而之前意識(shí)所在地的候選位置包括心臟和脾臟。1861年，保羅·布羅卡（1824-1880）在大腦左半球發(fā)現(xiàn)一個(gè)局部區(qū)域負(fù)責(zé)語(yǔ)音的產(chǎn)生，從而開(kāi)始了對(duì)大腦功能組織的研究。那時(shí)，人們已經(jīng)知道大腦主要由神經(jīng)細(xì)胞或神經(jīng)元組成。

圖1-14神經(jīng)細(xì)胞或神經(jīng)元部分1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)現(xiàn)在人們普遍認(rèn)為認(rèn)知功能是由這些結(jié)構(gòu)的電化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的。也就是說(shuō)，一組簡(jiǎn)單的細(xì)胞就可以產(chǎn)生思維、行為和意識(shí)，即大腦產(chǎn)生思想?，F(xiàn)在，人們有了一些關(guān)于大腦區(qū)域和身體部位之間映射關(guān)系的數(shù)據(jù)，這些部位是受大腦控制或者是接收感官輸入的。1929年，漢斯·伯杰發(fā)明腦電圖儀（EEG），開(kāi)啟了對(duì)完整大腦活動(dòng)的測(cè)量。功能磁共振成像（fMRI）的發(fā)展為神經(jīng)科學(xué)家提供了前所未有的大腦活動(dòng)的詳細(xì)圖像，從而使測(cè)量能夠以有趣的方式與正在進(jìn)行的認(rèn)知過(guò)程相對(duì)應(yīng)。神經(jīng)元活動(dòng)的單細(xì)胞電記錄技術(shù)和光遺傳學(xué)方法的進(jìn)展增強(qiáng)了這些功能，從而可以測(cè)量和控制被修改為對(duì)光敏感的單個(gè)神經(jīng)元。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)用于傳感和運(yùn)動(dòng)控制的腦機(jī)接口的發(fā)展不僅有望恢復(fù)殘疾人的功能，還揭示了神經(jīng)系統(tǒng)許多方面的奧秘，這項(xiàng)工作的一項(xiàng)重要發(fā)現(xiàn)是，大腦能夠自我調(diào)整，使自己成功與外部設(shè)備進(jìn)行交互，就像對(duì)待另一個(gè)感覺(jué)器官或肢體一樣。大腦和數(shù)字計(jì)算機(jī)有不同的特性。計(jì)算機(jī)的周期時(shí)間比大腦快一百萬(wàn)倍。雖然與高端個(gè)人計(jì)算機(jī)相比，大腦擁有更多的存儲(chǔ)和互連，但最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)在某些指標(biāo)上已經(jīng)與大腦相當(dāng)。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)（5）心理學(xué)?？茖W(xué)心理學(xué)的起源可以追溯到德國(guó)物理學(xué)家赫爾曼·馮·赫爾姆霍茨的工作，他將科學(xué)方法應(yīng)用于人類視覺(jué)研究。認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)為大腦是一個(gè)信息處理設(shè)備，感知涉及一種無(wú)意識(shí)的邏輯推斷形式。劍橋大學(xué)應(yīng)用心理學(xué)系的弗雷德里克·巴特利特及其學(xué)生指出了知識(shí)型智能體的3個(gè)關(guān)鍵步驟：①刺激必須轉(zhuǎn)化為一種內(nèi)在表示；②認(rèn)知過(guò)程處理表示，從而產(chǎn)生新的內(nèi)部表示；③這些過(guò)程反過(guò)來(lái)又被重新轉(zhuǎn)化為行為。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)建模的發(fā)展導(dǎo)致了認(rèn)知科學(xué)的誕生?，F(xiàn)在心理學(xué)家普遍認(rèn)為“認(rèn)知理論應(yīng)該就像一個(gè)計(jì)算機(jī)程序”，也就是說(shuō)，認(rèn)知理論應(yīng)該從信息處理的角度來(lái)描述認(rèn)知功能的運(yùn)作。人機(jī)交互的先驅(qū)之一道格·恩格巴特倡導(dǎo)智能增強(qiáng)的理念。他認(rèn)為，計(jì)算機(jī)應(yīng)該增強(qiáng)人類的能力，而不是完全自動(dòng)化人類的任務(wù)。1968年，在恩格巴特的“所有演示之母”上首次展示了計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)、窗口系統(tǒng)、超文本和視頻會(huì)議，所有這些都是為了展示人類知識(shí)工作者可以通過(guò)某些智能增強(qiáng)（IA）來(lái)共同完成工作。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)今天，人們更傾向于將IA和AI視為同一枚硬幣的兩面，IA以人為中心，AI以機(jī)器為中心。前者強(qiáng)調(diào)人類控制，而后者強(qiáng)調(diào)機(jī)器的智能行為，都是機(jī)器有利于人類所必需的。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)（6）計(jì)算機(jī)工程。現(xiàn)代數(shù)字電子計(jì)算機(jī)是由3個(gè)國(guó)家的科學(xué)家們獨(dú)立且?guī)缀跬瑫r(shí)發(fā)明的。從那時(shí)起，每一代計(jì)算機(jī)硬件更新都帶來(lái)了速度和容量的提升以及價(jià)格的下降，這是摩爾定律所描述的趨勢(shì)——大約每18個(gè)月CPU的性能就會(huì)翻一番。但是，功耗問(wèn)題導(dǎo)致制造商開(kāi)始增加CPU的核數(shù)而不是提高CPU的時(shí)鐘頻率。人們預(yù)期，未來(lái)性能的增加將來(lái)自于大量的并行性，這體現(xiàn)了與大腦特性奇妙的一致性。在應(yīng)對(duì)不確定的世界時(shí)，基于這一理念設(shè)計(jì)硬件，不需要64位的數(shù)字精度，只需16位甚至8位就足夠了，這可以使處理速度更快。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)已經(jīng)出現(xiàn)了一些針對(duì)人工智能應(yīng)用進(jìn)行調(diào)整的硬件，如圖形處理單元（GPU）、張量處理單元（TPU）和晶圓級(jí)引擎（WSE）。從20世紀(jì)60年代到大約2012年，用于訓(xùn)練頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的計(jì)算能力遵循摩爾定律。從2012年到2018年，數(shù)字增長(zhǎng)了30萬(wàn)倍，大約每100天翻一番。在2014年花一整天訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在2018年只需兩分鐘就可以訓(xùn)練完成。盡管量子計(jì)算還不實(shí)用，但它有望為人工智能算法的一些重要子方向提供更顯著的加速。人工智能還得益于計(jì)算機(jī)軟件方面的發(fā)展，后者提供了編寫現(xiàn)代程序所需的操作系統(tǒng)、編程語(yǔ)言和工具。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)（7）控制論。古希臘工程師克特西比烏斯（約公元前250年）建造了第一個(gè)自我控制的機(jī)器：一臺(tái)水鐘，它擁有一個(gè)可以保持恒定水流速度的調(diào)節(jié)器。這一發(fā)明改變了人造物可以做什么的定義。在此之前，只有生物才能根據(jù)環(huán)境的變化來(lái)改變自己的行為。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)控制理論發(fā)展的核心人物諾伯特·維納（1894-1964）和他的同事認(rèn)為，具有目的的行為源于試圖最小化“錯(cuò)誤”的調(diào)節(jié)機(jī)制，即當(dāng)前狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)之間的差異。20世紀(jì)40年代后期，維納與沃倫·麥卡洛克、沃爾特·皮茨和約翰·馮·諾伊曼一起組織了一系列有影響力的會(huì)議，探索關(guān)于認(rèn)知的新數(shù)學(xué)和計(jì)算模型，使大眾意識(shí)到了人工智能機(jī)器的可能性。與此同時(shí)，英國(guó)控制論專家羅斯·艾什比在其《大腦設(shè)計(jì)》一書(shū)中指出，可以通過(guò)自我平衡設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)智能，該設(shè)備使用恰當(dāng)?shù)姆答伝芈穪?lái)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的自適應(yīng)行為。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)現(xiàn)代控制理論，特別是被稱為隨機(jī)最優(yōu)控制的分支，其目標(biāo)是設(shè)計(jì)隨時(shí)間最小化代價(jià)函數(shù)的系統(tǒng)，這與人工智能的標(biāo)準(zhǔn)模型——設(shè)計(jì)性能最優(yōu)的系統(tǒng)大致相符。微積分和矩陣代數(shù)是控制理論的工具，它們適用于固定的連續(xù)變量集描述的系統(tǒng)，而人工智能的建立在一定程度上是為了避開(kāi)這些可感知的局限性。邏輯推理和計(jì)算工具使人工智能研究人員能夠考慮語(yǔ)言、視覺(jué)和符號(hào)規(guī)劃等問(wèn)題，這些問(wèn)題完全超出了控制理論家的研究范圍。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)（8）語(yǔ)言學(xué)。1957年，斯金納對(duì)語(yǔ)言學(xué)習(xí)的行為主義方法做了全面詳細(xì)的描述。語(yǔ)言學(xué)家諾姆·喬姆斯基以句法模型為基礎(chǔ)的理論可以解釋語(yǔ)言創(chuàng)造力，而且它足夠形式化，原則上可以被程序化。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)現(xiàn)代語(yǔ)言學(xué)和人工智能幾乎同時(shí)“誕生”并一起成長(zhǎng)，交叉于一個(gè)被稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)或自然語(yǔ)言處理的混合領(lǐng)域。對(duì)語(yǔ)言需要理解其主題和上下文，而不僅僅是理解句子結(jié)構(gòu)，這個(gè)觀點(diǎn)直到20世紀(jì)60年代才得到廣泛認(rèn)可。知識(shí)表示（關(guān)于如何將知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以推理的形式的研究）的大部分早期工作與語(yǔ)言相關(guān)聯(lián)，并受到語(yǔ)言學(xué)研究的啟發(fā)，而語(yǔ)言學(xué)研究反過(guò)來(lái)又與數(shù)十年的語(yǔ)言哲學(xué)分析工作有關(guān)聯(lián)。1.4.1人工智能學(xué)科基礎(chǔ)作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，人工智能是研究、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)，是一門自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和技術(shù)科學(xué)交叉的邊緣學(xué)科，它涉及的學(xué)科內(nèi)容包括哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(xué)、社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀等。1.4.2人工智能定義人工智能研究領(lǐng)域的一個(gè)較早流行的定義，是由約翰·麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上提出的，即：人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來(lái)像是人類所表現(xiàn)出的智能行為一樣。另一個(gè)定義指出：人工智能是人造機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能性?？傮w來(lái)講，對(duì)人工智能的定義大多可劃分為四類，即機(jī)器“像人一樣思考”“像人一樣行動(dòng)”“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。這里“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng)，或制定行動(dòng)的決策，而不是肢體動(dòng)作。1.4.2人工智能定義尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！倍鴾厮诡D教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作?！边@些說(shuō)法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟/硬件來(lái)模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。1.4.2人工智能定義可以把人工智能定義為一種工具，用來(lái)幫助或者替代人類思維。它是一項(xiàng)計(jì)算機(jī)程序，可以獨(dú)立存在于數(shù)據(jù)中心、個(gè)人計(jì)算機(jī)，也可以通過(guò)諸如機(jī)器人之類的設(shè)備體現(xiàn)出來(lái)。它具備智能的外在特征，有能力在特定環(huán)境中有目的地獲取和應(yīng)用知識(shí)與技能。人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，甚至也可能超過(guò)人的智能。1.4.2人工智能定義20世紀(jì)七十年代以來(lái)，人工智能被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能），也被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一，這是因?yàn)榻鼛资陙?lái)人工智能獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，取得了豐碩成果。1.4.2人工智能定義對(duì)于人的思維模擬的研究可以從兩個(gè)方向進(jìn)行，一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制，制造出“類人腦”的機(jī)器；二是功能模擬，從人腦的功能過(guò)程進(jìn)行模擬?，F(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬，是對(duì)人腦思維的信息過(guò)程的模擬。1.4.3人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑實(shí)現(xiàn)人工智能有三種途徑，即強(qiáng)人工智能、弱人工智能和實(shí)用型人工智能。強(qiáng)人工智能，又稱多元智能。研究人員希望人工智能最終能成為多元智能并且超越大部分人類的能力。有些人認(rèn)為要達(dá)成以上目標(biāo)，可能需要擬人化的特性，如人工意識(shí)或人工大腦，這被認(rèn)為是人工智能的完整性：為了解決其中一個(gè)問(wèn)題，你必須解決全部的問(wèn)題。即使一個(gè)簡(jiǎn)單和特定的任務(wù)，如機(jī)器翻譯，要求機(jī)器按照作者的論點(diǎn)（推理），知道什么是被人談?wù)摚ㄖR(shí)），忠實(shí)地再現(xiàn)作者的意圖（情感計(jì)算）。因此，機(jī)器翻譯被認(rèn)為是具有人工智能完整性。1.4.3人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑強(qiáng)人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，并且這樣的機(jī)器將被認(rèn)為是有知覺(jué)的，有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：（1）類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣；（2）非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺(jué)和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。強(qiáng)人工智能即便可以實(shí)現(xiàn)也很難被證實(shí)。為了創(chuàng)建具備強(qiáng)人工智能的計(jì)算機(jī)程序，我們首先必須清楚了解人類思維的工作原理，而想要實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，還有很長(zhǎng)的路要走。1.4.3人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑弱人工智能，認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。弱人工智能只要求機(jī)器能夠擁有智能行為，具體的實(shí)施細(xì)節(jié)并不重要。深藍(lán)就是在這樣的理念下產(chǎn)生的，它沒(méi)有試圖模仿國(guó)際象棋大師的思維，僅僅遵循既定的操作步驟。倘若人類和計(jì)算機(jī)遵照同樣的步驟，那么比賽時(shí)間將會(huì)大大延長(zhǎng)，因?yàn)橛?jì)算機(jī)每秒驗(yàn)算的可能走位就高達(dá)2億個(gè)，就算思維驚人的象棋大師也不太可能達(dá)到這樣的速度。1.4.3人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑人類擁有高度發(fā)達(dá)的戰(zhàn)略意識(shí)，這種意識(shí)將需要考慮的走位限制在幾步或是幾十步以內(nèi)，而計(jì)算機(jī)的考慮數(shù)以百萬(wàn)計(jì)。就弱人工智能而言，這種差異無(wú)關(guān)緊要，能證明計(jì)算機(jī)比人類更會(huì)下象棋就足夠了。如今，主流的研究活動(dòng)都集