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第1章绪论人工智能自诞生之日起就引起人们无限美丽的想象和憧憬。人工智能已经成为学科交叉发展中的一盏明灯，光芒四射；但其理论起伏跌宕，也存在争议和误解。本章首先介绍人工智能的定义、发展概况和相关学派及其认知观，然后讨论人工智能的研究和应用领域，最后综述未来人工智能领域有待解决的问题。1.1人工智能的定义与发展四十多年来，人工智能获得很大发展，已引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门交叉学科和前沿科学。近十年来，现代计算机已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件实现均取得长足进步，使人工智能获得进一步的应用。人类智能伴随着人类活动时时处处存在。人类的许多活动，如下棋、竞技、解题、游戏、规划和编程，甚至驾车和骑车都需要“智能”。如果机器能够执行这种任务，就可以认为机器已具有某种性质的“人工智能”。不同科学或学科背景的学者对人工智能有着不同的理解，先后出现了3个主流学派：逻辑学派（符号主义方法）、仿生学派（联结主义方法）和控制论学派（行为主义方法）。1．人工智能的定义人工智能（artificialintelligence）是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。智能机器（intelligentmachine）是能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。人工智能能力是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和Java程序设计2人工智能问题求解等思维活动。2．人工智能的起源与发展20世纪30年代，数理逻辑学家Frege,Whitehead,Russell和Tarski等人研究表明，推理的某些方面可以用比较简单的结构加以形式化。Church和Turing等人给出了计算的本质刻画。1956年Dartmouth会议标志人工智能学科的诞生，它从一开始就是交叉学科的产物。与会者有数学家、逻辑学家、认知学家、心理学家、神经生理学家和计算机科学家。Dartmouth会议上，MarvinMinsky的神经网络模拟器、JohnMcCarthy的搜索法，以及HerbertSimon和AllenNewell的定理证明器是会议的3个亮点。分别讨论如何穿过迷宫，如何搜索推理和如何证明数学定理。会上，首次使用了“人工智能”这一术语。这些学者（还包括Lochester,Shannon,More,Samuel）后来绝大多数都成为著名的人工智能专家。1969年召开了第一届国际人工智能联合会议（InternationalJointConferenceonAI，IJCAI），此后每两年召开一次；1970年《InternationalJournalofAI》杂志创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究与发展起到积极的作用。控制论思想对人工智能早期研究有着重要影响。Wiener、McCulloch等人提出的控制论和自组织系统的概念集中讨论了“局部简单”系统的宏观特性。1948年，Wiener发表的“动物与机器中的控制与通信”论文，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制论学派（即行为主义学派）树立了新的里程碑。控制论影响了许多领域，因为控制论的概念跨接了许多领域，把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来。最终把这些不同思想连接起来的是由Babbage,Turing,vonNeumann和其他一些人所研制的计算机本身。在机器的应用成为可行之后不久，人们就开始试图编写程序以解决智力测验难题、下棋以及把文本从一种语言翻译成另一种语言。这是第一批人工智能程序。三十多年来，人工智能的应用研究取得了重大进展。首先，专家系统（expertsystem）显示出强大的生命力。被誉为“专家系统和知识工程之父”的Feigenbaum所领导的研究小组于1968年研究成功第一个专家系统DENDRAL，用于质谱仪分析有机化合物的分子结构。1972—1976年，Feigenbaum小组又成功开发了医疗专家系统MYCIN，用于抗生素药物治疗。此后，许多著名的专家系统，如地质勘探专家系统PROSPECTOR、青光眼诊断治疗专家系统CASNET、计算机结构设计专家系统RI、符号积分与定理证明专家系统MACSYMA、钻井数据分析专家系统ELAS和电话电缆维护专家系统ACE等被相继开发，为工矿数据分析处理、医疗诊断、计算机设计、符号运算和定理证明等提供了强有力的工具。1977年，Feigenbaum进一步提出了知识工程（knowledgeengineering）的概念。整个20世纪80年代，专家系统和知识工程在全世界得到迅速发展。在开发专家系统的过程中，许多研究者获得共识，即人工智能系统是一个知识处理系统，而知识表示、知识利用和知识获取则成为人工智能系统的3个基本问题。近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等行为主义的研究深入开展，形成高潮，这些都推动了人工智能研究的深入发展。J第1章绪论3我国的人工智能研究起步较晚。纳入国家计划的研究（“智能模拟”）开始于1978年；1984年召开了智能计算机及其系统的全国学术讨论会；1986年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理（含模式识别）等重大项目列入国家高技术研究计划；1993年起，又把智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。进入21世纪后，已有更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金计划支持。1981年起，相继成立了中国人工智能学会（CAAI）、全国高校人工智能研究会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国软件行业协会人工智能协会、中国智能机器人专业委员会、中国计算机视觉与智能控制专业委员会以及中国智能自动化专业委员会等学术团体。1989年首次召开中国人工智能联合会议（CJCAI）。1987年《模式识别与人工智能》杂志创刊。中国科学家在人工智能领域取得一些在国际上有影响的创造性成果，如吴文俊院士关于几何定理证明的“吴氏方法”。20世纪40位图灵奖获得者中有6位人工智能学者：MarvinMinsky（1969年获奖），JohnMcCarthy（1971年获奖），HerbertSimon和AllenNewell（1975年获奖），EdwardAlbertFeigenbaum和RajReddy（1994年获奖）。人工智能有3次大飞跃。第一次是智能系统代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统。第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人。第三次是智能系统具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。1.2人类智能与人工智能人类的认知过程是一个非常复杂的行为，人们从不同的角度对它进行研究，从而形成诸如认知生理学、认知心理学和认知工程学等相关学科。这里仅讨论几个与人工智能有密切关系的问题。1.2.1智能信息处理系统的假设人的心理活动具有不同的层次，可与计算机的层次相比较。心理活动的最高层是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层为生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动。与此相应的是计算机的程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。计算机也以类似的原理进行工作。在规定时间内，计算机存储的记忆相当于机体的状态；计算机的输入相当于机体施加的某种刺激。在得到输入之后，计算机便进行操作，使得其内部状态随时间发生变化。可以从不同的层次来研究这种计算机系统。这种系统以人的思维方式为模型进行智能信息处理。显然，这是一种智能计算机系统。设计适用于特定领域的这种高水平智能信息处理系统，是研究认知过程的一个具体而又重要的目标。例如，一个具有智能信息处理能力的自动控制系统就是一个智能控制系统，它可以Java程序设计4人工智能是专家控制系统，或者是智能决策系统等。可以把人看成是一个智能信息处理系统。信息处理系统也称符号操作系统（symboloperationsystem）或物理符号系统（physicalsymbolsystem）。所谓符号就是模式（pattern）。任一模式，只要它能与其他模式相区别，就是一个符号。例如，不同的汉语拼音字母或英文字母就是不同的符号。对符号进行操作就是对符号进行比较，从中找出相同的和不同的符号。物理符号系统的基本任务和功能就是辨认相同的符号和区别不同的符号。为此，这种系统就必须能够辨别出不同符号之间的实质差别。符号既可以是物理符号，也可以是头脑中的抽象符号，或者是电子计算机中的电子运动模式，还可以是头脑中神经元的某些运动方式。一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能。（1）输入符号；（2）输出符号；（3）存储符号；（4）复制符号；（5）建立符号结构；（6）条件性迁移。建立符号系统是通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；而条件性迁移则是根据已有符号，继续完成活动过程。如果一个物理符号系统具有上述全部6种功能，能够完成这个全过程，那么它就是一个完整的物理符号系统。人能够输入信号，如用眼睛看、用耳朵听、用手触摸等。计算机也能通过磁盘或键盘等方式输入符号。人具有上述6种功能，现代计算机也具备物理符号系统的这6种功能。假设任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。把这个假设称为物理符号系统的假设。物理符号系统的假设伴随3个推论，或称为附带条件。推论1.1既然人具有智能，那么他就一定是个物理符号系统。人之所以能够表现出智能，就是基于他的信息处理过程。推论1.2既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。这是人工智能的基本条件。推论1.3既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算机来模拟人的活动。值得指出的是，推论1.3并不一定是从推论1.1和推论1.2推导出来的必然结果。因为人是物理符号系统，具有智能；计算机也是一个物理符号系统，也具有智能，但它们可以用不同的原理和方式进行活动。所以，计算机并不总是模拟人的活动，它可以编制出一些复杂的程序来求解方程，进行复杂的计算。不过，计算机的这种运算过程未必就是人类的思维过程。可以按照人类的思维过程来编制计算机程序，这项工作就是人工智能的研究内容。如果做到了这一点，就可以用计算机在形式上来描述人的思维活动过程，或者建立一个J第1章绪论5理论来说明人的智力活动过程。人的认知活动具有不同的层次，对认知行为的研究也应具有不同的层次，以便不同学科之间的分工协作，联合攻关，早日解开人类认知本质之谜。可以从下列4个层次开展对认知本质的研究。（1）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动，是认知科学研究的底层。认知生理学与心理学、神经学、脑科学有着密切的关系，且与基因学、遗传学等有交叉联系。（2）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。认知心理学与心理学有着密切的关系，且与人类学、语言学交叉。（3）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。认知信息学与神经学、信息学、计算机科学有着密切的关系，并与心理学、生理学有交叉关系。（4）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具，