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1，人工智能的演進

第一階段：50年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。

人工智能的演進

2，求初識人工智能相關(guān)論文資料

關(guān)于人工智能的定義眾說不一。美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授下過這樣一個定義:“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué) ?！?而麻省理工學(xué)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。”人們普遍認為人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI,也稱機器智能。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是從計算機應(yīng) 用系統(tǒng)的角度出發(fā) , 研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng) , 來模擬人類智能活動的能力, 以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能就其本質(zhì)而言 , 是對人的思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能 , 更不會超過人的智能。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行, 一是結(jié)構(gòu)模擬 , 仿照人腦的結(jié)構(gòu)機制 , 制造出 “類人腦”的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu), 而從其功能過程進行模擬。人工智能可以分為強人工智能和弱人工智能。強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解決問題 (Problem solving)的智能機器,并且,這樣的機器能將被認為是有知覺的, 有自我意識的。弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器 , 這些機器只不過看起來像是智能的 , 但并不真正擁有智能 , 也不會有自主意識。人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段: 第一階段:20 世紀 50 年代人工智能的興起和冷落。人工智能概念首次提出后,出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機器定理證明、跳棋程序、 LISP 表處理語言等。但由于解法推理能力有限,以及機器翻譯失敗等,使人工智能走入低谷。這一階段的特點是:重視問題求解的方法,忽視知識重要性。第二階段:20 世紀 60 年代末到 70 年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn)使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā),將人工智能引向了實用化。1969 年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(IJCAI)。第三階段:20 世紀 80 年代,隨著第五代計算機的研制,人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982 年開始了“第五代計算機研制計劃”,即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”,其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段:20 世紀 80 年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。1987 年,美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 國際會議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后, 各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段:20 世紀 90 年代,人工智能出現(xiàn) 新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標問題求解,將人工智能面向?qū)嵱谩Ｈ斯ぶ悄苎芯糠懂犛凶匀徽Z言處理 , 知識表現(xiàn),智能搜索,推理,知識獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設(shè)計,軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜系統(tǒng)等。目前,人工智能是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進行研究的,有如下領(lǐng)域:(1)專家系統(tǒng)。依靠人類已有的知識建立起來的知識系統(tǒng),目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域。(2)機器學(xué)習(xí)。主要在三個方面進行:一是研究人類學(xué)習(xí)的機理、人腦思維的過程;二是機器學(xué)習(xí)的方法;三是建立針對具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。(3)模式識別。研究如何使機器具有感知能力,主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。(4)理解自然語言。計算機如能“聽懂”人的語言,便可以直接用口語操作計算機,這將給人們帶極大的便利。(5)機器人學(xué)。機器人是一種能模擬人的行為的機械,對它的研究經(jīng)歷了三代發(fā)展過程:第一代(程序控制)機器人:這種機器人只能刻板地按程序完成工作,環(huán)境稍有變化就會出問題,甚至發(fā)生危險。第二代(自適應(yīng))機器人:這種機器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器, 能取得作業(yè)環(huán)境、操作對象等簡單的信息,并由機器人體內(nèi)的計算機進行分析處理,控制機器人的動作。第三代(智能)機器人:智能機器人具有類似人的智能,它裝備了高靈敏度傳感器,因而具有超過人的視覺、聽覺、www.homelunwen.com 、嗅覺、觸覺的能力,能對感知的信息進行分析,控制自己的行為,處理環(huán)境發(fā)生的變化,完成各種復(fù)雜的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識的能力。(6)智能決策支持系統(tǒng)。20 世紀 80 年代以來專家系統(tǒng)在許多方面取得成功,將人工智能中特別是智能和知識處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng),擴大了決策支持系統(tǒng) 的應(yīng)用范圍,提高了系統(tǒng)解決問題的能力,這就成為智能決策支持系統(tǒng)。(7)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā),試圖用大量的處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機理。

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3，淺談人工智能技術(shù)在生活科技中的運用技術(shù)

人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。人工智能（Artificial Intelligence）, 英文縮寫為 AI, 是一門由計算機科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學(xué)科。自問世以來AI經(jīng)過波波折折，但終于作為一門邊緣新學(xué)科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開始引入或借用AI技術(shù)，而且AI中的專家系統(tǒng)、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產(chǎn)業(yè)的三大突破口。作為一門學(xué)科，人工智能于1956年問世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計算機科學(xué)家在Dartmouth大學(xué)召開的會議上，首次提出。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學(xué)派。這就是：符號主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。傳統(tǒng)人工智能是符號主義，它以Newell和Simon提出的物理符號系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)。物理符號系統(tǒng)是由一組符號實體組成，它們都是物理模式，可在符號結(jié)構(gòu)的實體中作為組成成分出現(xiàn)，可通過各種操作生成其它符號結(jié)構(gòu)。物理符號系統(tǒng)假設(shè)認為：物理符號系統(tǒng)是智能行為的充分和必要條件。主要工作是“通用問題求解程序“（General Problem Solver, GPS www.bfblw.com 論文網(wǎng)）：通過抽象，將一個現(xiàn)實系統(tǒng)變成一個符號系統(tǒng)，基于此符號系統(tǒng)，使用動態(tài)搜索方法求解問題。連接主義學(xué)派是從人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)出發(fā)，研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力，研究大量簡單的神經(jīng)元的集團信息處理能力及其動態(tài)行為。人們也稱之為神經(jīng)計算。研究重點是側(cè)重于模擬和實現(xiàn)人的認識過程中的感覺、知覺過程、形象思維、分布式記憶和自學(xué)習(xí)、自組織過程。行為主義學(xué)派是從行為心理學(xué)出發(fā)，認為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來。人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段：第一階段：50年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮 DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982年開始了“第五代計算機研制計劃“，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS“，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展 1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。 IBM公司“深藍“電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國制定了以多Agent系統(tǒng)應(yīng)用為重要研究內(nèi)容的信息高速公路計劃，基于Agent技術(shù)的Softbot(軟機器人)在軟件領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中得到了充分應(yīng)用，同時，美國Sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實“實驗室，擬通過數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實現(xiàn)更友好的人機交互，建立更好的智能用戶接口。圖像處理和圖像識別，聲音處理和聲音識別取得了較好的發(fā)展，IBM公司推出了ViaVoice聲音識別軟件，以使聲音作為重要的信息輸入媒體。國際各大計算機公司又開始將“人工智能“作為其研究內(nèi)容。人們普遍認為，計算機將會向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)灾悄苄畔⑻幚頌橹行摹? 目前人工智能主要研究內(nèi)容是：分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)（包括專家系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng)）、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘（從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對我們有用的知識）、遺傳與演化計算（通過對生物遺傳與進化理論的模擬，揭示出人的智能進化規(guī)律）、人工生命（通過構(gòu)造簡單的人工生命系統(tǒng)（如：機器蟲）并觀察其行為，探討初級智能的奧秘）、人工智能應(yīng)用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。

淺談人工智能技術(shù)在生活科技中的運用技術(shù)