人工智能论文

人工智能论文摘要:人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。关键词:人工智能计算机神经网络0.引言人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。1.人工智能是什么？1.1.人工智能的定义“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能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。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。1.2.人工智能的运用范畴人工智能可以运用到自然语言的处理，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，人工生命，复制系统、遗传算法人类思维方式等多个领域。1.3.简单来说，现阶段的人工智能便是人类采用各种技术手段，将机器智能化，为人类完成各种复杂、危险的工作，从而便捷人们，发展社会的一门综合性学科。2.人工智能研究的目标1950年英国数学家图灵（A.M.Turing,1912—1954）发表了”计算机与智能”的论文中提出著名的“图灵测试”，形象地提出人工智能应该达到的智能标准。图灵在这篇论文中认为“不要问一个机器是否能思维，而是要看它能否通过以下的测试：人和机器分别位于两个房间，他们只可通话，不能互相看见。通过对话，如果人的一方不能区分对方是人还是机器，那么就可以认为那台机器达到了人类智能的水平”。图灵为此特地设计了被称为“图灵梦想”的对话。在这段对话中“询问者”代表人，“智者”代表机器，并且假定他们都读过狄更斯（C.Dickens）的著名小说《匹克威克外传》，对话内容如下：询问者：在14行诗的首行是“你如同夏日”，你不觉得“春日”更好吗？智者：它不合韵。询问者：“冬日”如何？它可完全合韵的。智者：它确是合韵，但没有人愿意被比作“冬日”。询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？智者：是的。询问者：圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。智者：我认为您不够严谨，“冬日”指的是一般冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。从上面的对话可以看出，满足这样的要求，计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，达到甚至超过人类智能的水平，在目前是难以达到的，它是人工智能研究的根本目标。人工智能研究的近期目标，是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。3.人工智能的研究领域目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域:(1)专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。(2)机器学习要使计算机具有知识一般有两种方法：一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。(3)模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。(4)理解自然语言计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言。(5)机器人学机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程：第一代（程序控制）机器人：这种机器人只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化（如加工物品略有倾斜）就会出问题；第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作；第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。（6）智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识—智能”有着极其密切的关系。将人工智能中智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。（7）人工神经网络人工神经网络是试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。（8）分布式人工智能分布式人工智能在20世纪70年代后期出现，是人工智能研究的一个重要分支。分布式人工智能系统一般由多个Agent（智能体）组成，每一个Agent又是一个半自治系统，Agent之间以及Agent与环境之间进行并发活动，并通过交互来完成问题求解。4.结束语人类经过五十年的发展进入了基于知识的“知识经济”。人类社会空前地高速发展。知识是智能的基础，知识只有转化为智能才能发挥作用，知识无限的积累，智能也就将在人类社会起越来越大的作用。更有人提出：知识经济的进一步发展将是“智能经济”。“智能经济”是基于“广义智能”的经济，“广义智能”包含：人的智能、人工智能以及人和智能机器相结合的“集成智能”。可以想象基于广义智能的“智能经济”将比基于知识的“知识经济”将具有更高的智能水平，更高更快发展速度。参考文献[1]吴康迪.智能体技术—人工智能的新飞跃[J].科学对社会的影响,2000,(1)[2]王文杰.人工智能原理与应用[M].北京:人民邮电出版社,2004[3]王万良.人工智能及其应用[M].北京:高等教育出版社,2005[4]蔡自兴.人工智能基础[M].北京:清华大学出版社,1996[5]张仰森.人工智能原理与应用[M].北京:高等教育出版社,2004[6]李陶深.人工智能[M].重庆:重庆大学出版社,2002[7]林尧瑞,马少平.人工智能导论[M].北京:清华大学出版社,2001[8]M·明斯基.TechnologyReview.1983,(6)[9]http:öö202.120.159.3öthesis[EBöOL].人工智能研究的历史回顾,2002[10]孙珩著.浅谈人工智能的发展趋势[J].IT与网络,2002,(6)