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人工智能及未来的发展方向 作者：XXX 琼州学院，海南省三亚市，电子信息工程学院软件工程，邮编：572000 人工智能（Artificial Intelligence, AI）主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展 人的智能，实现机器的智能。其长期目标是实现人类水平的智能。近年来，人工智能获得很 大的发展， 它引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视， 成为一门广泛的交叉和前 沿科学。现代计算机的发展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 件功能均取得了长足进步，从而使人工智能获得进一步的应用。人工智能的进一步发展， 已超越了人们的早期预料。
生物和自然智能在算法建模方面所 取得的巨大成功，导致了计算智能系统的建立和应用。这些智能算法设计人工神经网络、模 糊系统、进化计算、群优化智能和人工生命等领域这些新领域与人工智能的谓词逻辑、演绎 推理、 事例推理、 符号学习系统和专家系统的传统领域相结合， 拓宽了人工智能的研究领域， 并丰富了人工智能的研究内容。
目前，人工智能的主要学派有下列三家：
符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符 号操作系统）假设和有限合理性原理。认为人工智能的研究方法应该是功能模拟方法。通过 分析人类认知系统所具备的功能和机能，然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。符号 主义力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系， 但遇到了不少暂时无法解决的困 难，并受到了其他学派的否定。
连接主义：
又称仿生学派或生理学派， 其原理主要为神经网络及神经网络之间的联结机 制与学习算法。主张人工智能应着重于结构模拟，即模拟人的生理神经网络结构，并认为功 能、结构和智能行为是密切相关的。不同结构表现出不同的功能和行为，已经提出多种人工 神经网络结构和众多的学习算法。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。认 为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分的。不 同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。
行为主义的研究方法也受到其他学派的怀疑 与批判，认为行为主义最多只能创造出智能昆虫的行为，而无法创造出人的智能行为。
人工智能研究的领域有很多方面，这里重点介绍以下几种类型。
1、问题求解：人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程 序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成 为搜索和问题规约为人工智能基本技术。
但这个问题中为解决的问题包括人类棋手具有的但 尚不明确表达的能力， 另一个未解决的问题涉及问题的原概念， 在人工智能中叫做问题标示 的选择。人们常常能够找到某种思考问题的方法，从而使求解变得容易而最终解决该问题。
到目前为止， 人工智能程序已知如何考虑要解决的问题， 即搜索解答空间， 寻找最优的解答。
2、逻辑推理与定理证明：逻辑推理是人工智能研究领域中最持久的子领域之一。特别 重要的是要找到一些方法， 只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上， 留意可信的 证明， 并在出现新信息时适时地修正这些证明。
定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾 经产生过重要的影响。
例如在谓词逻辑语言的演绎过程的形式化有助于更清楚地理解推理的 某些子命题， 许多非形式化的工作， 包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加 以形式化。
3、自然语言理解：语言处理也是人工智能早期研究的领域之一，现已编写出能够从内 部数据库回答问题的程序， 这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库， 能够把句子从一 种语言翻译为另外一种语言， 执行给出的指令和获取知识等。
要想建立一个能够生成和理解 哪怕是只言片语的计算机系统是异常困难的， 这样一个能够理解自然语言信息的计算机系统 看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进 行推理的过程。语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。
4、专家系统：专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个 领域的知识与经验， 能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
它应 用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类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，以解决需要专家决定的复杂问题。
5、神经网络：由于冯·诺依曼体系结构的局限性，数字计算机还存在一些尚无法解决 的问题。例如，基于逻辑思维的知识处理，在一些比较简单的知识范畴内能够建立比较清楚 的理论框架，部分地表现出人类智能，但在视觉理解、直觉思维、常识与顿悟能力等问题上 与人类智能活动有许多重要差别。
研究已表明用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传 统处理方式好得多的效果。
神经生理学家、 心理学家与计算机学家的共同研究得出的结论是：
人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。
因此， 对人脑神经元和人工神经网络的研究， 可能创造出新一代人工智能机——神经计算机。
人工智能的发展，要依靠人类智能的支持，要吸取对人类自身智能机制的研究成果，同 时人工智能的科技成果反过来又可直接帮助和改善人类智能。
按照事物发展的辩证规律， 人 工智能不会与人类智能相对独立和平行地向前发展， 而是人和 “机” 的相互影响、 相互渗透、 相互交织在一起共同向前发展。
只有对人类智能结构不断地做更透彻的研究和理解， 才可能 研究更高水平的人工智能， 这种技术进步的趋势， 必然使人工智能领域的尖端成果具有与人 类智能结构越来越大的同构性和相亲性。
基于人类高度关心改善自身的智能， 人工智能的尖 端成果必然优先用来改善人类自身的智能。
目前人工智能对人类已经产生了极其深远的影响。
人工智能系统的开发与应用， 已经为 人类创造出了可观的经济效益， 并且推动着计算机技术的发展； 在重新阐述我们的历史知识 的过程中， 哲学家、 科学家和人工智能学家有机会努力解决只是的模糊性以及消除知识的不 一致性，这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够能够比较容易地推断出令人 感兴趣的新的真理。
随着人工智能原理日益广泛的传播， 人们可能应用人工智能概念来描述 他们日常生活状态和求解各种问题的过程。
人工智能的发展带来了如此之多的好处之外， 相应的， 也不可避免的带来了一些负面影 响。如，由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以一部分人将不得不改变他们的 工种，甚至造成失业。人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，另 一方面又担心他们的发展引起新的社会问题， 人工智能的发展与推广应用， 将影响到人类的 思维方式和传统观念，并使他们发生改变。人们担心，如果有一天，智能机器的人工智能超 过了人类的自然智能， 人类将沦为智能机器和智能系统的奴隶。
人工智能技术是一种信息技 术，能够快速地传递。因此存在比爆炸技术更大的潜在危险，即人工智能技术可能落入不负 责任的人的手中，被他们进行反对人类和危害社会的犯罪，对此，我们必须保持警惕。
综上分析我们知道， 人工智能技术对人类社会进步、 经济发展和文化提高都有巨大的影 响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来，还有一些影响可能 使我们现在难以预测的。
但是可以肯定的是， 人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生 越来越大的影响。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机， 用以代替人类从事脑力劳动。
人工智能 还有它的远期目标， 即探究人类智能和机器智能基本原理， 研究用自动机模拟人类的思维过 程和智能行为。
无论是近期目标还是与远期目标相比， 人工智能的研究都存在不少问题。
人脑的结构和 功能要不人们想象的复杂得多， 人工智能研究面临的困难要比我们估计的大得多， 人工智能 研究的任务要比我们讨论过的艰巨的多。
要从根本上了解大脑的结构和功能， 解决面临的难 题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工 智能进一步发展的理论基础。
人工智能技术是其他信息处理技术及相关学科技术的集成， 实 现这一集成面临许多挑战， 如创造知识表示和传递的标准形式、 理解各个子系统之间的有效 交互作用以及开发数值模型与非数值模型知识综合表示的新方法， 也包括定量模型与定性模 型的结合，以便以较快的速度进行定性推理。智能系统、认知科学和知识技术基本科学的发 展，必将对未来工业和未来社会产生不可估量的影响。智能技术既是社会进步的成果，也是 一个重要的不断发展的过程。
了解人类自身的社会文化发展过程， 是开发智能系统的一个基 本目标。
人工智能的实现固然需要硬件的保证，然而，软件应是人工智能的核心技术。由于人工 智能应用问题的复杂性和广泛性， 传统的软件设计方法显然是不够用也是不适用的， 人工智 能软件所要执行的功能很可能随着系统的开发而发生变化。
人工智能方法必须支持人工智能 系统的开发实验， 并允许系统有组织地从一个较小的核心原型逐渐发展为一个完整的应用系 统。在当前的人工智能应用方法研究中，有几个引人注目的课题，其中，有人认为：对人脑 机理和分布式人工智能的研究，确立了新一代计算机的基础。
随着人工智能应用方法的日渐成熟， 人工智能的应用领域必将不断扩大， 从基础研究到 新产品开发，都有人工智能的用武之地。可以预言，人工智能、机器智能和智能系统会比现 在的电子计算机有着更为广泛的应用领域。 参考文献 [1]蔡自兴， 徐光祐.人工智能及其应用.第二版， 本科生用书.北京：
清华大学出版社， 2003 [2]蔡自兴， 徐光祐.人工智能及其应用.第三版， 研究生用书.北京：
清华大学出版社， 2004 [3]张清华.人工智能技术及其应用.北京：中国石化出版社，2011
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