人工智慧 歷史 應用 現狀

2021-06-22 18:09:08 字數 2539 閱讀 5832

人工智慧(artificial intelligence) , 英文縮寫為ai 。「人工智慧」一詞最初是在1956 年dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴充套件。人工智慧是一門極富挑戰性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,計算機視覺等等,總的說來,人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的, 現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確, 因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智慧型才能完成的複雜任務」, 可見複雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和電腦科學與技術的發展史聯絡在一起的。除了電腦科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。

人工智慧學科研究的主要內容包括:知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧型機械人、自動程式設計等方面。

常識,自然為人們所關注,已提出多種方法,如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

問題求解中的自動推理是知識的使用過程,由於有多種知識表示方法,相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承效能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要,近幾年來提出了多種非演澤的推理方法,如連線機制推理、模擬推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜尋是人工智慧的一種問題求解方法,搜尋策略決定著問題求解的乙個推理步驟中知識被使用的優先關係。可分為無資訊導引的盲目搜尋和利用經驗知識導引的啟發式搜尋。啟發式知識常由啟發式函式來表示,啟發式知識利用得越充分,求解問題的搜尋空間就越小。典型的啟發式搜尋方法有a*、ao*演算法等。近幾年搜尋方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜尋問題。

機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程,按照學習機制的不同,主要有歸納學習、分析學習、連線機制學習和遺傳學習等。

知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫儲存系統所需要的知識,當知識量較大而又有多種表示方法時,知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時,規定使用知識的基本方法和策略,推理過程中為記錄結果或通訊需設資料庫或採用黑板機制。如果在知識庫中儲存的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識,則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應複雜問題的求解需要,單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展,這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。

人工智慧(ai)是一門極富挑戰性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,計算機視覺等等,總的說來,人工智慧的目的就是讓計算機這台機器能夠象人一樣思考。這可是不是乙個容易的事情。 如果希望做出一台能夠思考的機器,那就必須知識什麼是思考,更進一步講就是什麼是智慧型,它的表現是什麼,你可以說科學

家有智慧型,可你決不會說乙個路人什麼也不會,沒有知識,你同樣不敢說乙個孩子沒有智慧型,可對於機器你就不敢說它有智慧型了吧,那麼智慧型是如何分辨的呢?我們說的話,我們做的事情,我們的想法如同泉水一樣從大腦中流出,如此自然,可是機器能夠嗎,那麼什麼樣的機器才是智慧型的呢?科學家已經作出了汽車,火車,飛機,收音機等等,它們模仿我們身體器官的功能,但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止,我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋裡面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官,我們對這個東西知之甚少,模仿它或許是天下最困難的事情了。

在定義智慧型時,英國科學家圖靈做出了貢獻,如果一台機器能夠通過稱之為圖靈實驗的實驗,那它就是智慧型的,圖靈實驗的本質 就是讓人在不看外型的情況下不能區別是機器的行為還是人的行為時,這個機器就是智慧型的。不要以為圖靈只做出這一點貢獻就會名垂表史,如果你是學計算機的就會知道,對於計算機人士而言,獲得圖靈獎就等於物理學家獲得諾貝爾獎一樣,圖靈在理論上奠定了計算機產生的基礎,沒有他的傑出貢獻世界上根本不可能有這個東西,更不用說什麼網路了。

科學家早在計算機出現之前就已經希望能夠製造出可能模擬人類思維的機器了,在這方面我希望提到另外乙個傑出的數學家,哲學家布林,通過對人類思維進行數學化精確地刻畫,他和其它傑出的科學家一起奠定了智慧型機器的思維結構與方法,今天我們的計算機內使用的邏輯基礎正是他所創立的。

我想任何學過計算機的人對布林一定不會陌生,我們所學的布林代數,就是由它開創的。當計算機出現後,人類開始真正有了乙個可以模擬人類思維的工具了,在以後的歲月中,無數科學家為這個目標努力著,現在人工智慧已經不再是幾個科學家的專利了,全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科,學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程,在大家不懈的努力下,現在計算機似乎已經變得十分聰明了,剛剛結束的西洋棋大賽中,計算機把人給勝了,這是人們都知道的,大家或許不會注意到,在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬於人類的工作,計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智慧始終是電腦科學的前沿學科,計算機程式語言和其它計算機軟體都因為有了人工智慧的進展而得以存在。

「人工智慧發展現狀」

人工智慧是繼蒸汽技術 電力技術 計算機及資訊科技革命之後的第四次科技革命核心驅動力。從20世紀50年代發展至今,人工智慧已經形成全新的生產力,對生產結構和生產關係產生了顛覆性的改變和影響。經歷了技術驅動和資料驅動階段,人工智慧現在已經進入場景驅動階段,深入落地到各個行業之中去解決不同場景的問題。此類...

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