人工智能技术和发展趋势论文

1/20丁松老师的作业，15级信管班学生人工智能技术和发展趋势2/20摘要：人工智能，简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能一直是人们所追求的，所向往的一门科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大的推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学,数理逻辑、语言学、等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC,图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。关键词：人工智能，机器学习，发展趋势，神经网络，运用3/204/20第一章人工智能1.1人工和智能含义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵（包括无意识的精神等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。1.2人工智能的简介使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：亚里士多德（公元前384-322年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者RamonLlull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器；近代“人工智能”（ArtificialIntelligence）这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。广义来讲，人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展，在不同的发展阶段，对于人工智能有不同的理解，其概念也随5/20之拓展。人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。它涉及到计算机科学，心理学，哲学和语言学学科。总的目标是增强人的智能进而我们需要了解什么是智能。智能是一种能够认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。智能的四个特征：具有感知能力，具有记忆和思维能力，具有学习和自适应的能力，具有行为能力。智能是客观世界中解决实际问题的能力，这种能力就是各个科学领域中的“知识”，以及交叉学科的灵活应用。因而，还可以认为，人工智能的研究目标是使机器模仿人的行为计算机模仿人脑的推理，学习，思考和规划等思维活动。概括而言，人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做好的事情。因为“智能”是关于解决问题能力的知识，所以从使用观点看，人工智能是关于知识的科学，它包含三个怎样，即怎样表示知识，怎样获取知识，怎样使用知识。1.3人工智能发展的历史人工人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的通用语言设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工6/20智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。NorbertWiener是最早研究反馈理论的美国人之一。最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器。它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度。这项对反馈回路的研究重要性在于:Wiener从理论上指出，所有的智能活动都是反馈机制的结果。而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期AI的发展影响很大。70年代另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。由于当时计算机已有巨大容量，专家系统有可能从数据中得出规律。专家系统的市场应用很广。十年间，专家系统被用于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能。但80年代对AI工业来说也不全是好年景。86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元。象Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元，大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领导者削减经费。另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓智能卡车。这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望，Pentagon停止了项目的经费。尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展。新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值。可以确信，它将是通向21世纪之匙。人工智能技术接受检验在沙漠风暴行动中军方的智能设备经受了战争的检验。人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以及其它先进武器。AI技术也进入了家庭。智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑，AI技术简化了摄像设备。对人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现。人工7/20智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。1.4研究的现状为了将人工智能的理论研究成果应用于实际，人们发明了多种方法。目前大部分的人工智能应用系统是在冯•诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。目前人工智能的研究方向已经被分成几个子领域，研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力，以下将这些能力列出并说明。1.4.1演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。人类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。1.4.2多元智能大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为为了达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。8/20因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能工，就像是人类一样。1.4.3规划智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大（或“值”）的行为。在传统的规划问题中，智能Agent被假定它是世界中为一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。在多Agent中，多Agent规划采用合作和竞争去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。1.4.4知觉机器感知是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸辨识和物体辨识。1.4.5社交情感和社交技能对于一个智慧代理人是很重要的。首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交道。至少，它本身应该有正常的情绪。1.4.6创造力一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造9/20力。相关领域研究的包括了人工知觉和人工想象。第二章体现形式和研究领域2.1博弈博弈论，又称对策论，是使用严谨的数学模型研究冲突对抗条件下最优决策问题的理论。博弈思想在人工智能方面最早体现在计算机游戏方面，最早的计算机游戏（computergame）指的就是下棋,为了设计可以和人类竞争甚至战胜人类的程序，人们便开始研究如何使得计算机可以学习人类的思维模式，具备与人类一样的博弈能力。博弈的过程包含着对问题的表示、分解、搜索和归纳这四个重要问题。计算机棋类博弈基本属于完全信息的动态博弈。也就是对弈双方不仅清楚当前的局面，了解对手以往的着数，而且了解对手接下来可能采取的着数。尽管双方可能采取的着法数以十计、百计，但毕竟还是有限的。计算机可以通过展开一颗根在上、叶在下的庞大的博弈树描述这一对弈过程。再利用自身在时间和空间上的强大能力，进行巧妙的搜索，从而找到可行解及近优解，亦即给出当前的着法。显然，计算机的搜索能力是计算机智力水平的重要体现。搜索算法是机器“思维”的核心。包括着法生成，博弈树展开，各种剪枝搜索和各种启发式搜索。显而易见，搜索算法的设计和编写过程处处体现着人工智能的思想。机器博弈是既简单方便、经济实用，又丰富内涵、变化无穷的思维逻辑研究载体。个把小时就可以下一盘棋，就可以对电脑的“智能”进行测试，而且可以悔棋、重试、复盘，可以一步步地发现电脑与人脑功能的差距，从而