人工智能发展浅谈

一、什么是智能？

认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。

二、什么是人工智能？

用人工的方法在机器上实现智能，构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。

三、人工智能是脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论、微电子等学科延伸出来的综合学科，依赖这些学科的共同发展，但目前这些学科的现状来看，实现人工智能的远期目标还须要一个较长的时期。

四、人的智能行为：感知、思惟、学习、行为。

五、人工智能的远期目标和近期目标是相互依存的，远期目标为近期目标指明了方向，而近期目标为远期目标奠基了理论和技术基础。

六、人工智能发展简史：

            孕育期：

                1943年    达特茅斯会议，定义名词 AI

             低潮期：1971-1980

                已知识为中心，面向应用开发

                缘由：人的神经元10^11-10^12个，脑科学的发展远不能达到能模拟人脑的地步

                          单层感知器的局限性

                          研发经费的削减

               1982年Hopfield网络提出，解决了时间复杂度为NP彻底的“旅行商”问题

                1986年BP算法的提出，解决了多层感知器的学习问题

七、学派分立到学派综合

    人工智能研究造成了相对独立的三大学派：基于知识工程的符号主义学派、基于人工神经网络的链接主义学派、基于控制论的行为主义学派。

    符号主义学派：强调知识的表示和推理；认知的基元是符号；

    联结主义学派：强调神经元的联结活动过程；思惟的基元是神经元；

    行为注意学派：强调对外界环境的感知和适应；智能取决于感知和行动；

    它们的学术观点和科学方法上存在严重分歧和差别，在特定的历史条件下，格子走出了本身的研究道路和成长历史。可是，随着研究和应用的深刻，人们又逐渐认识到，三个学派各有所长，各有所短，应相互结合取长补短、综合集成。所以，人们一般把20世纪80年代末到21世纪初的这段时间称为从学派分立走向综合的时期。

八、人工智能研究的基本内容

    脑科学、认知科学（情感、动机、意志相对应的理智或认识的过程）、

九、智能模拟方法和技术研究

    机器感知：让计算机具备相似人的感知能力，如视觉、听觉、触觉等。在机器感知中，目前较多和较为成功的机器视觉（或叫计算机视觉）和机器听觉（或叫计算机听觉）。人们对机器感知的研究已在人工智能中造成了一些专门的研究领域，如计算机视觉、模式识别、天然语言理解等。

    机器思惟：让计算机可以对感知到的外界信息和本身产生的内部信息进行思惟性加工。因为人类智能主要来自于大脑的思惟活动，所以机器思惟也应该是机器智能的重要组成部分。为了实现机器的思惟功能，须要在知识的表示，组织及推理方法，各类启发式搜索及控制策略，神经网络、思惟极力等方面进行研究。

    机器学习：让计算机可以像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和加强能力。机器学习是机器具备智能的重要表示，也是人工智能研究的核心问题之一。目前人么根据对人类自身学习的已有认识，已经研究出了很多机器学习方法，如记忆学习、概括学习，解释学习，发现学习，联结学习和遗传学习等。

    机器行为：让计算机可以具备像人那样行动和表达能力。

 

参考：人工智能原理及应用（第三版）_王万森