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江苏大学计算机科学与通信工程学院人工智能的应用及发展趋势学生姓名学号专业班级指导教师2014年4月人工智能教程（论文）2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。本论文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析人工智能的当前的发展状况和应用领域，并展望了人工智能今后的发展趋势。关键字:人工智能；计算机；专家系统；神经网络引言：近三十年来人工智能获得了迅速的发展，在计算机科学、心理学、哲学和语言学等很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，都涉及到人工智能的应用，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，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。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。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）人工智能的定义人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，人工智能也称机器智能，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出智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。众所周知，传统的计算机程序就是告诉机器干些什么以及如何干，而这“如何干”则是靠人设计出方法，给出算法并编写出程序实现的。但是人工智能程序只要求知道机器要干什么，只要把问题描述清楚，人工智能教程（论文）3机器就能自动实现求解其中包括由“数值计算”过渡到“符号处理”。（2）人工智能的现状和应用领域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；让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。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。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，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。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。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等人工智能教程（论文）4多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。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。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。4、理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便利。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，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。5、机器人学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。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。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。在80年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是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、人工神经网络人工智能教程（论文）5人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，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。在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。多年来，人工神经网络的研究取得了较大的进展，成为具有一种独特风格的信息处理学科。当然目前的研究还只是一些简单的人工神经网络模型。要建立起一套完整的理论和技术系统，需要作出更多努力和探讨。然而人工神经网络已经成为人工智能中极其重要的一个研究领域。（3）人工智能的发展趋势技术的发展总是超乎人们的想象。要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从日前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。21世纪是网络时代，也很可能成为人工智能发展的第二个黄金时代。因特网，随着用户的激增，问题也暴露得越来越多。如何实现高效的网上搜索技术、数据挖掘技术、网络安全技术和分布计算技术等给各派人工智能学者都带来了新的挑战。可以说，计算机网络为人工智能的研究提供了难能可贵的机遇与动力。概括地说，网络的规模与复杂性的进一步提高，将对智能技术提出两个方面的需求，一是多模式的、目标导向的、自适应的、智能人机交互界面；二是包括数据与知识的管理、集成与翻译、智能化的系统开发与支撑环境等服务在内的智能信息服务。计算机网络新的需求，使已有的人工智能技术获得了应用和发展。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。人工智能教程（论文）6结束语：人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发展在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。参考文献：[1]陈慧萍，赵跃华，钱旭.人工智能教程[M].北京：电子工业出版社，2006.8[2]赵鹏章.人工智能的现状和未来发展方向[J].中国西部科技,2013,12(04):38-39[3]刘树安.人工智能研究领域及其社会影响[J].合作经济与科技，2012，10（450）：126-128[4]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.[5]贲可荣,张彦铎.人工智能[M].北京：清华大学出版社，2008.3