人工智能發展的計算機應用論文

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1引言

“人工智能”一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出的。從那以后,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展。人工智能其英文全稱為ArtificialIntelligence，縮寫為人所共知的AI，它主要是對用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統等進行研究討論。對于人工智能的定義義眾說不一，一般有兩種說法：一種是人工智能是關于知識的學科，即怎樣對知識進行表示以及怎樣獲取知識并對知識進行使用的科學；另一種是人工智能研究的是如何實現讓計算機做過去只有人才能夠做的智能工作。但是不管是哪一種，它都是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。對于“人工”，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。誕生對于“智能”，則存在著很大的爭議。因為這涉及到了諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人類唯一能夠了解的智能就是人類本身的智能。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。人工智能的實現方式有2種方法。一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（Engineeringapproach），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（Modelingapproach），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

2人工智能的發展

對于人工智能的研究一共可以分為五個階段。第一個階段是人工智能的興起與冷落，這個時間是在20世紀的50年代。這個階段是人工智能的起始階段，人工智能的概念首次被提出，并相繼涌現出一批科技成果，例如機器定理證明、跳棋程序、LISP表處理語言等。由于人工智能處于起始階段，很多地方都存在著缺陷，在加上對自然語言的翻譯失敗等諸多原因，人工智能的發展一度陷入了低谷。同時在這一個階段的人工智能研究有一個十分明顯的特點：問題求解的方法過度重視，卻忽視知識重要性。第二個階段從20世紀的60年代末到70年代。專家系統的出現將人工智能的研究再一次推向高潮。其中比較著名的專家系統有DENDAL化學質譜分析系統、MTCIN疾病診斷和治療系統、Hearsay-11語言理解系統等。這些專家系統的出現標志著人工智能已經進入了實際運用的階段。同時國際人工智能聯合會于1969年成立。第三個階段是20世紀80年代。這個階段伴隨著第五代計算機的研制，人工智能的研究也取得了極大的進展。日本為了能夠使推理的速度達到數值運算的速度那么快，于1982年開始了“第五代計算機研制計劃”。這個計劃雖然最終結果是以失敗結束，但是它卻帶來了人工智能研究的又一輪熱潮。第四個階段是20世紀的80年代末。1987年是神經網絡這一新興科學但是的年份。1987年，美國召開了第一次神經網絡國際會議，并向世人宣告了這一新興科學的誕生。此后，世界各國在神經網絡上的投資也開始逐漸的增加。第五個階段是20世紀90年代后。網絡技術的出現于發展，為人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已經從曾經的單個智能主體研究開始轉向到基于網絡環境下的分布式人工智能研究。在這個階段人工智能不僅僅只對基于同一目標的分布式問題求解進行研究，同時還對多個智能主體的多目標問題求解進行研究，讓人工智能有更多的實際用途。

3對人工智能的思考

3.1人工智能與人的智能

從哲學上的量變引起質變的角度來講，人工智能在不斷的發展過程中一定會產生質的飛躍。在最初，人工智能只具有簡單的模擬功能，但是發展到現在已經具備了思考的能力（邏輯推理分析），這已經表明人工智能在不斷量變的過程中已經發生了質變。有人認為有人會說人工智能不會超過人類的智能，理由是人工智能是人類創造出來的。但是現實中很多人類創造出來的東西已經在某一些方面超過了人類本身的能力，例如起重機的力氣超過人類很多；汽車速度也遠超過人類的速度。人類之所以會制造出各種各樣的工具，其目的就是希望自身的能力能通過這些工具進行延伸和突破。人類研究人工智能就是希望人工智能幫助人類實現人類某些無法實現的東西。還有人認為人工智能是人類創造出來的，所以它一定存在著致命的弱點，也因此人的智能優于人工智能。但是殊不知人類與機器相比也有著十分明顯的弱點，例如人類所需要的生存條件比機器更加的嚴格，人類思維會受到人的情緒所影響，而機器只是受到程序的影響，它們沒有情緒的起伏。就目前的人工智能而言，它們在某一些領域比人類更強。但是目前我們必須正視人工智能的一些還沒有辦法改變的缺陷，那就是人工智能的學習能力與創新能力。人工智能的知識獲取大部門都是人為的進行灌輸，而無法像人類自身那樣進行主動的學習。同時人工智能只能夠利用已有的知識去解決一些問題，但是卻還不能夠創造性的提出一些新的東西。

3.2對機器人三大定律的困惑

美國最著名的科普作家艾薩克．阿西莫夫提出過比較著名的機器人三大定律：第一定律，機器人不得傷害人，或任人受到傷害而無所作為；第二定律，機器人應服從人的一切命令，但命令與第一定律相抵觸時例外；第三定律，機器人必須保護自身的安全，但不得與第一、第二定律相抵觸。雖然這只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人類對與人工智能發展的一種期望與擔心。人們害怕自己所創造出來的人工智能會傷害人類自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人類為中心的，而忽視了人工智能本身。或許這是人類的一種天性，世間所有的事物都應該圍繞人類自身來定義、發展。就好像人類自以為掌控了能夠改變大自然的力量，最終卻被大自然反噬一樣。同時，隨著科學技術的發展，人工智能已經不單單需要邏輯思維與模仿，同時還應該將情感賦予人工智能。因為隨著科學家對人類大腦和精神系統的研究的深入，已經愈來愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人類的自我中心又是否會傷害到人類自己創造出來的人工智能。

3.3對人工智能未來的思考

人工智能有著十分巨大的發展潛力，對于人工智能的研究雖然經過了很多年，但是這也僅僅是剛剛開始而已，繼續研究下去在很多方面都會有重大的突破。自動推理是人工智能最經典的一個研究分支，它的基本理論是人工智能其它分支的共同基礎。一直以來人工智能最熱門的研究內容里面就有自動推理，同時在該知識系統中的動態演化特征及可行性推理的研究是一個十分熱門的研究內容，很有可能取得大的突破。機器學習一直在致力于研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能。在過去的很長的一段時間內都沒有取得十分顯著的成果。但是許多新的學習方法相繼問世，并且已經有了實際的應用，這充分的說明在這方面的研究已經有了很大的進步。自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。在經過人工智能研究人員的艱苦努力之后，在該領域中已取得了大量令人矚目的理論與實際應用成果，許多產品已經進人了眾多領域。智能信息檢索技術在Internet技術的影響下，近年來發展勢頭十分迅猛，而且已經成為了人工智能的一個獨立研究分支。

4結語

人工智能的研究一直都處于計算機技術研究的前沿，它的研究對于計算機技術、控制科學與技術的發展方向有著十分明顯的影響。人工智能是人類的大腦與思維的延伸，隨著科學技術的發展，人工智能不斷的向著人類智能的方向發展，所以我們需要在研究的過程中不斷的正視人工智能與人類智能的關系。