什么才是人工智能

　　什么才是人工智能

　　是否象蜘蛛俠2中一樣有人一般的思維模式。

　　什么是人工智能

　　近年來，隨著計算機技術的迅猛發展和日益廣泛的應用，自然地會提出人類智力活動能不能由計算機來實現的問題。幾十年來，人們一向把計算機當作是只能以極快地、熟練地、準確地運算數字的機器。但是在當今世界要解決的問題并不完全是數值計算，像語言的理解和翻譯、圖形和聲音的識別、決策管理等都不屬于數值計算，特別像醫療診斷要有專門的特有的經驗和知識的醫師才能作出正確的診斷。這就要求計算機能從“數據處理”擴展到還能“知識處理”的范疇。計算機能力范疇的轉化是導至“人工智能”快速發展的重要因素。

　　人工智能的定義：

　　著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

　　人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一(空間技術、能源技術、人工智能)。也被認為是二十一世紀(基因工程、納米科學、人工智能)三大尖端技術之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。

　　人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科?？梢哉f幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。

　　從實用觀點來看，人工智能是一門知識工程學：以知識為對象，研究知識的獲取、知識的表示方法和知識的使用。

　　計算機與智能

　　通常我們用計算機，不僅要告訴計算機，要做什么，還必須詳細地、正確地告訴計算機怎么做。也就是說，人們要根據任務的要求，以適當的計算機語言，編制針對該任務的應用程序，才能應用計算機完成此項任務。這樣實際上是在人完全控制計算機完成的，是談不上計算機有“智能”。

　　大家都知道，世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的RS/6000(深藍)計算機系統于1997年5月11日進行了六局“人機大戰”，結果“深藍”以3.5比2.5的總比分獲勝。比賽結束了給人們留下了深刻的思考;下棋要獲勝要求選手要有很強的思維能力、記憶能力、豐富的下棋經驗，還得及時作出反映，迅速進行有效的處理，否則一著出錯滿皆輸，這顯然是個“智能”問題。盡管開發“深藍”計算機的IBM專家也認為它離智能計算機還相差甚遠，但它以高速的并行的計算能力(2r108步/秒棋的計算速度)。實現了人類智力的計算機上的部分模擬。

　　從字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在計算機上實現人的智能，或者說是人們使計算機具有類似于人的智能。

　　智能與知識

　　在20世紀70年代以后，在許多國家都相繼開展了人工智能的研究，由于當時對實現機器智能理解得過于容易和片面，認為只要一些推理的定律加上強大的計算機就能有專家的水平和超人的能力。這樣，雖然也獲得一定成果，但問題也跟著出現了，例如機器翻譯當時人們往往認為只要用一部雙向詞典及詞法知識，就能實現兩種語言文字的互譯，其實完全不是這么一回事，例如，把英語句子“Time flies like an arrow”(光陰似箭)翻譯成日語，然后再譯回英語，竟然成為“蒼蠅喜歡箭”;當把英語“The spirit is willing but the flesh is weak”(心有余而力不足)譯成俄語后，再譯回來竟變成“The wine is good but the meat is spoiled”(酒是好的但肉已變質)。在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。這時，本來對人工智能抱懷疑態度的人提出指責，甚至把人工智能說成是“騙局”、“庸人自擾”，有些國家還削減人工智能的研究經費，一時人工智能的研究進入了低潮。

　　然而，人工智能研究的先驅者們沒有放棄，而是經過認真的反思、總結經驗和教訓，認識到人的智能表現在人能學習知識，有了知識，能了解、運用已有的知識。正向思維科學所說“智能的核心是思維，人的一切智慧或智能都來自大腦思維活動，人類的一切知識都是人們思維的產物?！薄耙粋€系統之所以有智能是因為它具有可運用的知識?！币層嬎銠C“聰明”起來，首先要解決計算機如何學會一些必要知識，以及如何運用學到的知識問題。只是對一般事物的思維規律進行探索是不可能解決較高層次問題的。人工智能研究的開展應當改變為以知識為中心來進行。

　　自從人工智能轉向以知識為中心進行研究以來，以專家知識為基礎開發的專家系統在許多領域里獲得成功，例如：地礦勘探專家系統(PROSPECTOR)擁有15種礦藏知識，能根據巖石標本及地質勘探數據對礦產資源進行估計和預測，能對礦床分布、儲藏量、品位、開采價值等進行推斷，制定合理的開采方案，成功地找到了超億美元的鉬礦。又如專家系統(MYCIN)能識別51種病菌，正確使用23種抗菌素，可協助醫生診斷、治療細菌感染性血液病，為患者提供最佳處方，成功地處理了數百個病例。它還通過以下的測試：在互相隔離的情況下，用MYCIN系統和九位斯坦福大學醫學院醫生，分別對十名不清楚感染源的患者進行診斷和處方，由八位專家進行評判，結果是MYCIN和三位醫生所開出的處方對癥有效;而在是否對其它可能的病原體也有效而且用藥又不過量方面，MYCIN 則勝過了九位醫生。顯示出較高的水平。

　　專家系統的成功，充分表明知識是智能的基礎，人工智能的研究必須以知識為中心來進行。由于知識的表示、利用、獲取等的研究都取得較大的進展。因而，人工智能的研究得以解決了許多理論和技術上問題。

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