计算机组成原理智能系统24

第8章人工智能8.1什么是人工智能8.2人工智能的研究方法8.3人工智能的研究与应用领域人工智能的定义有些事情计算机能比人类做得更好。例如，求100个5位数的和，虽然人用纸和笔也可以得出计算结果，但是要花费很长时间还可能出错，而计算机却只用不到1秒钟就能给出准确无误的计算结果；有些事情计算机还远远达不到人类的水平。例如，人可以识别出各种各样的桌子（即使是缺少一只桌腿的破桌子），人脑能够对那些残缺的、失真的、变形的信息进行快速识别，而计算机就很难做到这一点。人工智能的定义什么是人工智能？人工智能与人类智能有什么关系？如何判定机器是否具有智能？人工智能的定义1981年，费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）认为：“人工智能是计算机科学的一个分支，涉及到智能计算机系统的设计，该系统显示人类行为中与智能有关的某些特征”。1984年，绍特里夫（E.A.Shortliffe）认为：“人工智能是计算机科学的一个分支，它研究问题求解的符号方法和非算法方法”。人工智能的定义1992年，温斯顿（Winston）认为：“人工智能是计算机科学的一个领域，它主要解决如何使计算机感觉、推理和行为等问题”。1997年，博登（M.Boden）认为：“人工智能是利用计算机程序和程序设计技术来认识普通的智能原理和具体的人类思想”。人工智能的定义2003年，斯达特·如塞（StuartRussell）和皮特·诺维志（PeterNorvig）认为：已有的人工智能定义可以分成四类：像人一样思考的系统；像人一样行动的系统；理性思考的系统；理性行动的系统。人工智能的起源和发展1950年，英国数学家图灵发表了一篇具有里程碑性质的论文《计算机器和智能》，论文中提出了一个问题：机器可以思考吗？开创了人工智能的先河。1956年夏，在达特莫斯大学召开了学术研讨会，会上经麦卡锡提议并正式采用了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”学科的诞生。人工智能的起源和发展1956年，纽厄尔（A.Newell）领导的研究组研制出逻辑理论机，证明了《数学原理》第二章52个定理中的38条。1956年，赛穆尔（A.Samuel）研制成功具有自学习能力的跳棋程序，于1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，体现出人工智能的优势。1960年，麦卡锡创建了面向人工智能程序设计的表处理语言LISP，可以方便地处理各种符号进行符号推演。人工智能的起源和发展20世纪50年代末到60年代初，开始了人工神经网络的研究。1960年，美国生产了第一批商用工业机器人，20世纪60年代末，机器人的研究发展到高潮。1964年，费根鲍姆研制了一个可以用有限的自然语言进行交谈的软件ELIZA，该软件可以模仿一名临床医生与心理病人在终端上对话，导致了自然语言理解这一分支领域的出现。人工智能的起源和发展20世纪60年代到70年代，专家系统的研究有了很大的发展，使人工智能开始走向实际应用。1967年，如森泽格（Rosengerg）和伯格勒（Bagley）提出了遗传算法的思想，1975年，霍兰德（Holland）奠定了遗传算法的理论基础，导致了演化计算这一研究方向的形成。20世纪70年代初，英国爱丁堡大学柯瓦斯基（R.Kowalski）提出以逻辑为基础的程序设计语言PROLOG，1986年，Borland公司推出可运行在个人计算机上的TurboPROLOG。人工智能的起源和发展1977年，费根鲍姆提出了“知识工程”，标志着人工智能的研究进入了实际应用的阶段。20世纪80年代开始，某些特定领域的人工智能技术已经成熟，各国政府纷纷投入巨资用于人工智能及其应用的研究。1994年，IEEE召开了关于神经网络、进化计算和模糊系统的首届计算智能国际会议。20世纪90年代，智能Agent的研究开始引起人工智能界的广泛关注，并迅速成为一个热门的研究领域。人工智能的研究意义现在的普通计算机系统的智能还相当低下，譬如缺乏自适应、自学习、自优化等能力，只能被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤进行工作。智能化是自动化发展的必然趋势，自动化发展到一定程度，再向前发展就必然是智能化。事实上，智能化是继机械化、自动化之后，人类生产和生活中的又一个技术特征。研究人工智能对探索人类自身智能的奥秘也可提供有益的帮助。人工智能的研究方法——符号智能符号智能：从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，主要通过逻辑推演，运用知识模拟人类的思维过程。符号智能的主要研究内容包括知识获取、知识组织与管理、知识推理与运用等技术，这些技术构成了知识工程。符号主义对机器是否具有智能的判定是：两个系统（人和计算机）应该使用相同的内部过程来生成结果，即用计算机来模拟人类的智力活动。但是这种方法至少有三个关键问题很难解决：（1）许多人不知道怎样表达自己如何做事，人类的智能包含了下意识、瞬间的洞察力，以及其他一些人类很难理解或不能理解的智力活动。人工智能的研究方法——符号智能（2）人脑的结构与计算机的部件之间存在巨大的差别，人脑可以将复杂的工作分为许多细小、简单的部分，并同时完成这些简单的部分，这种并行处理的能力，即使是最强大的超级计算机也不能完全具备。（3）机器做事情的最佳方法与人类做这些事情时所用的方法往往不同，例如，在怀特兄弟之前，所有的发明家都没有能够制造出飞行器，因为他们只是试图模拟鸟类而没有发挥机器本身的特性。人工智能的研究方法——符号智能人工智能的研究方法——计算智能计算智能以数值数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。神经计算是从人脑的生理层面入手，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟人脑神经网络的工作过程，来研究和实现人工智能。进化计算（演化计算）是以生物进化为基础，模拟人与环境的交互和控制过程中表现出来的行为特性，如反应、适应、学习、寻优等，来研究和实现人工智能。模糊计算是以模糊数学为基础，运用数学手段，描述和处理人的思维存在的模糊性概念，来研究和实现人工智能。人工智能的研究方法——智能AgentAgent是一种具有智能的实体，这种实体可以是软件、设备、机器人或计算机系统。Agent的抽象模型是具有传感器和效应器，Agent通过传感器感知环境，通过效应器作用于环境，并且能与其他Agent进行信息交流并协同工作。基于Agent的计算；面向Agent的程序设计；面向Agent的软件开发。人工智能的研究与应用领域机器博弈博弈：诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动。博弈为人工智能提供了一个很好的实验领域，人工智能中的许多概念和方法都是从博弈中提取出来的。博弈成果显著，如IBM公司研制的IBM超级计算机“深蓝”于1997年5月与当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对弈，结果“深蓝”获胜。人工智能的研究与应用领域专家系统专家系统是一个智能的计算机系统，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。世界上第一个专家系统DENDRAL可以像物理化学家一样推断分子结构。美国DEC公司配置专家系统XCON。人工智能的研究与应用领域数据挖掘数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的、有潜在应用价值的信息或模式的处理过程。数据挖掘不仅面向特定数据库的检索，而且对这些数据进行微观和宏观的统计、分析、综合及推理，企图发现事件间的相互联系，利用已有的数据对未来的活动进行预测。人工智能的研究与应用领域自然语言理解自然语言处理（又称自然语言理解）采用人工智能的理论和技术将自然语言机理用计算机程序表达出来，构造能够理解自然语言的系统。自然语言理解在下列场合获得广泛应用：（1）机器翻译。（2）篇章理解。（3）自然语言接口。人工智能的研究与应用领域模式识别模式是提供模仿用的标本，模式识别就是识别出给定事物和哪一个模式相同或相似。模式识别的研究主要在以下两个方面：（1）图形和图像识别（2）语音识别预处理系统识别处理系统待识别事物识别结果人工智能的研究与应用领域智能机器人机器人是一种可再编程的多功能的操作装置。机器人和其他类型计算机的最重要的硬件区别是复杂的输入和输出设备，机器人并不是把输出传送到屏幕或打印机，而是发送命令给关节、手臂或其他可移动部件。现代机器人大都装有输入传感器，这些传感器允许机器人根据外界的反馈信息纠正或修改他们的行为。人机共生在人工智能、机器人、基因学、生物技术和微技术方面的成就或许有一天会使这些技术的界限全部消失。计算机和机器人勿庸置疑将会继续承担起更多原本应由人类来完成的工作，它们甚至可以生长并且利用人类生物学中的基因技术进行繁殖。如果它们能够变得足够智能以至于它们自己可以制造智能机器，那么所有的事情就是可能的了。不论是好是坏，我们都要与计算机共存。人造智能机器和生物有机体的界限到底是什么？