人工智能领域的科学技术发展与及其研究方法论

人工智能领域的科学技术发展与及其研究方法论摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。作为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），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的研究成果及应用，发展前景及方向，意义以及作用作一个初步的解读。关键词：人工智能成果应用发展前景方向意义一、人类智能与人工智能1.1人类智能（1）、人类智能的先进性。人类智能是目前我们所了解到的地球上最高级的智能型式。但是人类智能不是唯一的智能型式。有很多动物具有智能，只不过它们的智能都比人类智能低级一些。尽管很多科幻类作品编造出很多高于人类智能的东西，但是目前并没有相应的证据。我认为：宇宙间可能存在高于人类智能的智能，但是它们的形式我们并不知道。我们科幻出的高级智能，不过是人类智能可以想象出的延伸，并不一定是高级智能的真实状态。（2）、人类智能的自主性。人类智能的首要特征是它具有独立自主性。这是人类智能与目前已有的人工智能的最大区别。所谓独立自主性，就是说人类智能系统不是为了完成任何特定的任务而构造的。它有为自己提出任务和完成任务的能力。而目前的人工智能、机器智能不能实现这一点。它们都是为了完成某种特定任务而构造的。它们都没有自己为自己提出任务和自己为自己完成任务而努力的能力。实际上，动物智能都具有独立自主性，在这个方面都高于目前的人工智能。具有高度独立自主性的人工智能，属于强人工智能的研究范畴。（3）、人类智能的意识性。人类智能是一种有意识的智能。意识是一种比独li自主性更要高级的功能。人类智能的意识性，使得人类智能在工作是能够清醒地认识到自己要干什么（目标）？自己要如何去干（计划、步骤）？自己正在干什么（指挥操作）？自己干的结果如何（对效果的监督）？自己下一步要不要改进（修正）？工作结束后评价自己的工作如何（总结、认识）？这一系列在意识控制下的智能工作，显然会使得人类智能的水平超出一般的“独立自主性”的水平。由于交流的困难，我们目前无法获得其它动物“有无意识”的确切证据。因此我既不反对“动物有意识”的说法。也不反对“动物无意识”的说法。但是我不赞成人们目前盲目的研究没有依据的动物意识，我认为，我们应该研究我们上能够了解的“人类意识”，集中精力解决好人类智能意识性的问题。而不要去胡思乱想。模拟具有意识性的人类智能，显然是只有强人工智能才能够完成的任务。（4）、人类智能的情感性。人类智能是受人类情感活动影响的。因此人类智能的情感性是人类智能的又一大特征。情感活动对于人类智能有正反两方面的影响：正方面的影响是，有些情感活动会促进智能活动的进行，例如好奇心、争胜心、进取心等。负方面的影响是，有些情感活动会对智能活动起阻碍作用，例如颓废、自满、失望等。动物也有情感活动。它们的情感活动也会对智能活动有正反两方面的影响。目前的人工智能没有情感活动。目前的情感模拟研究由于偏离“人类智能的情感性”主题，也不能使机器智能产生类似“人类智能的情感性”的效果。对那些垃圾不必考虑。（5）、人类智能的发明创造性。人类智能是一种具有发明创造能力的智能。这是目前人工智能远远不能比拟的。因此发明创造性可以说是人类智能的一个重要标志。没有发明创造性的智能，不是我们要实现的智能。高等动物也具有发明创造能力。但是比人类智能都低级很多。模拟人类智能，其目标一定是模拟人类的发明创造能力。任何回避这个目标的研究，都不属于真心模拟人类智能。他们的目光还没有超出弱人工智能的狭窄范围。（6）、人类智能的最高成果——理论的产生。人类智能的发明创造能力的最高结晶是人类理论的提出。因此我们也可以把能否提出自己的理论，作为模拟人类智能的最高标准。如果一个机器智能系统，在一系列运作以后，能够提出自己的的某种理论，那么它就可以证明我们的“模拟人类智能”已经成功。（7）、图灵检测的细致化。图灵在提出人工智能的设想时，也提出对人工智能的检测方式，通常称之为图灵检测。我认为本段对人类智能的几点认识（２-６），可以作为对图灵检测的细致化补充。成为对一个系统是否成功地模拟人类智能的具体检测标准。1.2人工智能人工智能是计算机学科的一个重要分支，它与基因工程、纳米科学被列为二十一世纪三大尖端技术，同时人工智能也是一门由多种学科相互渗透发展起来的交叉学科。对于人工智能的定义，至今尚未统一，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为：人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；麻省理工学院的温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。除此之外，还有很多种不同的观点，但这些说法都形象地反映了人工智能学科的基本内容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在计算机上模拟、实现和扩展人类智能的一门科学与技术。二、人工智能技术的成果及应用我们可以看到，当今社会很多领域的各种技术的发展都涉及到了人工智能技术。下面就人工智能的几种典型应用做如下探讨：2.1人工智能应用之问题的求解人工智能中的问题解求，就是如何让机器去解决人类会遇到的问题，如何根据某一具体问题找到思考问题并解决这个问题的方法。目前，人工智能技术已经可以通过计算机程序解决了如何考虑要解决的问题，并能寻求较为准确的解决方案。2.2人工智能应用之逻辑的推理与定理的证明人工智能研究中最持久的探究领域之一就是逻辑推理。有关定理的证明就是让机器证明非数值性的真假。其中比较重要的是，通过找到合理、准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实，关注可信度证明，并在出现新信息时适时修改这些证明。2.3人工智能应用之自然语言的处理智能的另一表现就是进行自然语言的交流，自然语言处理就是让机器与人类进行无阻碍的沟通，这正是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。目前此领域的主要研究内容是：如何利用计算机系统以主题和对话情境为基础，生成和理解自然语言。2.4人工智能应用之模式的识别如何使机器具有感知能力也是智能的表现。模式的识别是利用人工智能技术开发智能机器的关键，主要是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，让计算机实现“看见”，“听见”等功能。计算机模式识别的主要特点是速度快，准确率高，效率高，计算机模式识别也为人类认识自身智能提供了有利帮助。2.5人工智能应用之智能信息的检索技术在科学技术飞速发展的今天，人类已进入了“知识爆炸”的时代。传统检索系统已经满不足了对如今如此数量巨大以及种类繁多的文献检索要求。人工智能科技持续稳定发展的重要前提就是智能检索模块，可以说，智能信息的检索技术的运用势在必行。2.6人工智能应用之专家系统我们常说的专家系统就是指从人类专家那里获取的知识，并用来解决只有专家才能解决的疑难问题。这是一种基于知识的系统，从而也被称为知识基系统。专家系统是人工智能技术中研究最活跃，最有成效的一个领域。现在的专家系统尤其特殊的模仿了专家在处理故障时的思维方式，其水平有时甚至可以超过人类专家的水平。2.7人工智能应用之机器人学机器人对我们并不陌生，已在多个领域获得了越来越普遍的应用，诸如农业、工业、商业、旅游业、航空和海洋等。那么，机器人学所研究的问题主要包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法。机器人和机器人学的研究对人工智能思想的发展都起到了促进作用。三、人工智能的前景及研究方向未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。科学技术是第一生产力，但技术的发展往往是远远超越我们的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能技术的发展有如下几大趋势：3.1问题求解问题求解一般包括两种，一种是指解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。正在逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术；另一种问题的求解程序，是把各种数学公式符号汇编在一起。其性能已达到非常高的水平，并正在被许多工程师和科学家应用，甚至还有些程序能够用经验来改善其性能。3.2机器学习人工智能研究的核心课题之一就是机器学习。我们知道学习是人类智能的重要特征，那么机器学习就是指机器自动获取知识的过程。机器学习是机器获取知识的根本途径，也是机器智能的重要标志。计算机的机器学习主要研究内容为如何让计算机模拟或实现人类的学习能力。今后机器学习的研究主要是研究人脑思维的过程、人类学习的机理等。3.3模式识别用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。依然是人工智能技术今后研究的重要方向。因为模式识别能为人类认识自身智能提供线索，也是开发智能机器的一个最关键的突破口。目前计算机模式识别系统的研究热点主要为三维景物、活动目标的识别和分析方面。传统的用统计模式和结构模式的识别方法将会被近年来迅速发展起来的模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代，特别是神经网络方法在模式识别中取得较大进展。3.4专家系统专家系统是根据某领域中一个或多个专家提供的知识或经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题的智能软件，它是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。目前各种专家系统已遍布各个专业领域，因此专家系统还将是人工智能应用研究最广泛和最活跃的应用领域之一。专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统需要庞大的知识库，并且，为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采用一定的方式表示知识。专家系统还需要能够根据条件及知识进行推理判断。它也有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。3.5人工神经网络人工神经网络，常被简称为神经网络或类神经网络。是未来人工智能应用的新领域，人工神经网络是指由大量处理单元（神经元）互连而成的网络。人工神经网络具有很强的自学习能力，主要擅长处理复杂的多维的非线3.6智能控制智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。智能控制系统通过智能机自动地完成其目标的控制过程,其智能机可以在熟悉或不熟悉的环境中自动地或人机交互地完成拟人任务。具有人工智能的控制系统，可以感知系统处在的环境，并比人脑更加迅速的开始各种思维并得出结论，发出控制指令。这一应用可以极大减小人力成本，以前人们需要经过细心观察、精确计算、正确判断保证人力控制系统的正常，而具有人类感知、学习、思维能力的人工智能，更可以发挥机器善于运算的长处，使得系统更具有效率。其中，机器的感知能力和思维方式将受到极大考验。机器必须可个细小因素以及其的细小变化。在处理中，根据种环境而进行思维的运算方法也需要智能控制，3.7机器人机器人经常是人们对未来生活的主体，很多对未来进行描述的艺术作品中也都出现了这种人工智能产物。它不是生物，不属于人类的家庭，但外表设计的酷似人类，并被赋予人类的智能。因此，这种机器被以被视为一种新型的人类。他们懂得如何活动，懂得人类的思维方式，懂得人类的情感，懂得冷暖。在人类的控制下，机器人将大大减小人类工作的负担和危险，这些“人们”将去做更加危险更加费力的工作。制造这种“新人类”，需要大量人工智能技术，并且需要对人类有非常透彻的认识。这