对人工智能若干思考

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1、对人工智能的若干思考对人工智能的若干思考一、人工智能的现状人工智能的研究目前主要包括以下一些方面:1.问题求解人工智能的第一大成就是以下棋程序为代表的问题求解,如美国深蓝系统击败国际象棋大师俄国的卡斯帕洛夫,已经达到很高的水平。但究其实质则是单纯地搜索解答空间,寻求较优的解答。是一种机械地反复进行排列组合加判断的过程,根本不能与国际大师们洞察棋局的能力相提并论。2.逻辑推理定理证明像数学逻辑中的分离公式一样,以一定的数据结构表示每个事实,形成数据库,采用谓词逻辑,不断由已有的事实推演出新的结论。3.自然语言理解现在

2、已编写出能够从内部数据库回答用英语提出问题的程序,能把句子从一种语言翻译成另一种语言。4.自动程序设计在某种意义上讲,编译程序已经在干“自动程序设计”的事了,只不过是把高级语言的源代码转代写论文换为机器所能执行的机器代码。“自动程序设计”则是把更高级的语言如C语言、程序框图或自然语言转化为高级语言编制程序。5.专家系统现有专家系统已经在诊断疾病、探矿、质谱分析等方面达到了人类专家水平,但专家系统的领域非常狭窄,存在着“浅层次,窄台阶”的严重局限性,而人类专家可以从哲学和社会的角度对比较宽广的多领域问题进行思考。6.

3、机器学习目前较为成功的机械学习,导师把信息形式化,机器照抄这些信息。讲授式学习则是机器对导师提供的信息有一定的选择能力,并予以形式化。机器学习子领域开辟了多个方面的工作,但进展缓慢。7.人工神经网络对人脑的研究发展,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相互联系。1934年,McCarlock-Pitts提出第一人工神经网络模型,之后曾先后产生200多种神经网络模型。1986年,霍普菲尔德提出用硬件实现神经网络,提出霍普菲尔德模型。8.机器人学现在正在工业上运行的成千上万台机器人只是

4、按固定的程序重复简单操作。在增添了“视觉和视觉处理后,机器人可以对环境进行一些简单判断。9.模式识别模式识别着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息的能力。也就是识别、理解外部信息如图像、声音触觉信号等。具体做法是从对象提取若干特征,根据这些特征将对象分为若干类然后判断对象属哪一类。10.机器视觉机器视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立学科。包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别,实施图像压缩、传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。11.智能控制智能控制是一类无需

5、(或需要尽可能少的)人的干预能够独立驱动智能机器,实现其目标的自动控制。其本质是采用定量数学解析法和基于知识的定性方法的混合控制方式。由人工智能的现状可以看出,人工智能在解决具体领域问题方面已经取得了了不起的成就,解决了许多人类难以解决的问题。尽管如此,还是很难看出当前的人工智能技术或者说智能机器有些像人的智能。因此,有必要分析一下人的智能,以便找出机器智能与人的智能在外在表现上的差别及内在机制上的差别。二、对人工智能若干问题的思考人工智能的困难体现在两个方面。其一是对人脑的工作机制知之甚少,所以从结构和原理上模拟

6、人脑非常困难。其二是尽管在计算机上实现了许多所谓“智能化”,但这种智能化依然是解决某一领域的复杂程序。因此,有必要从科学发展的历史、人类认识自然的历史和哲学的角度对人工智能本身进行一些思考。1.实现人工智能是否一定要模仿人脑结构和工作过程单就实现人工智能的近期目标而言,可以说没有必要模仿人脑的工作过程。现有的计算机技术加上解决各类问题的数学算法基本上可以解决相当一部分问题。但就实现人工智能的远期目标而言,可以说现在计算机学派和连接主义学派都尚未取得突破。人类进行模仿生物的发明创造已有很长的历史了。但人类飞行和地面行

7、走并不是完全模仿鸟类和动物行走。2.人类认知世界的能力从理论上讲,人脑是物质的,物质世界是可以认识的,人类最终将认识脑机制。经典的还原论认为,通过研究和了解系统的每一部分,可以了解这个系统。通过研究客观现实的自然规律可以掌握客观世界的未来。但是,无论我们对生物体的每一个细胞了解有多深,我们无法理解和预测整个生物体的构造机制和行为。复杂的生物体似乎有他自己的某种动力。经典的牛顿力学使我们可以准确预测哈雷彗星何时重返太阳系,但是无法预测宇宙的未来。可以这样理解:根据人类对自然及自然规律的认识,人类可以在一定的时间、空间

8、范围内对不太复杂的系统做出彻底的理解和预测。但超过一定的时间、空间范围和复杂程度后,人的认识能力就有限了。这种有限是由四个方面的原因构成的。其一是人类所掌握的规律的局限性,例如,牛顿力学对高速和微观世界不适用;其二是人类的运算能力的局限性所造成的,例如,天气预报,从理论上讲,只要运算速度足够快,就可以精确预报未来相当长时间的天气情况。但这种能力还是非常有限的