生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

《生活中的人工智能——人工智能的现状及未来》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、生活中的人工智能----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。关键词：人工智能、应用、发展随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。1.人工智能的兴起和早期发展人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落

2、。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际

3、人工智能联合会议(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的

4、投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象2.近年来人工智能的应用随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。2.1“人机大战”在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机

5、大战”。1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生涯中最快的失利。这是人工智能的一个重要里程碑。在当时看来，人工智能辅以网络技术、海量运算和数据库的海量存储技术，能像人脑一样思考的前景也许并不遥远。然而，“湛蓝

6、”靠的是暴力运算制胜的——一个每秒算两亿步棋和瞬间探索内含几百万个棋谱的数据库。当然，面对现实生活中的问题，对自然语言的识别和判断，对于模糊概念的分析，对于联想和幽默的理解等，计算机依然是一筹莫展。除开这些，2001年，一家德国公司开发的国际象棋软件“更弗里茨”击败了卡斯帕罗夫、阿南德以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手；2002年10月，“更弗里茨”与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”，思考速度为每秒600万步，双方以4比4战平；2003年1至2月由两位以色列电脑专家研究出的“更年少者”与卡斯帕罗夫举行人机大战，双

7、方3比3战平。而中国也有中国象棋大师对阵超级电脑“浪潮天梭”的“人机大战”，最终大师输了。今天一台装载有磁盘程序的个人电脑可以击败99.999%人类棋手。对于人类来说，值得安慰的是剩下的0.001%最高级别的人类棋手，对于完全被电脑占优势的国际象棋领域依然代表了一种不道逾越的障碍。运行在高速机器上最强大的棋弈程序每秒钟可以完成1,000,000个或者更多局面的计算。在复杂的战术局面里它们强于任何人类棋手。在开局方面它们能从磁盘上获得无限的知识——数千万步已经被尝试和验证过的着法。在残局方面它们使用残局库能够进行非常深的搜索，而

8、且对于特定限制的残局(比如棋盘上所有加起来只剩下五个棋子的)，它们事实上拥有所有的信息，所以能走得滴水不漏。没有计算机或者人工智能能够通过图灵测试？至少来说，到目前为止，就算是IBM的Watson都还没有能够通过图灵测试。然而，已经有人工智能“迷惑”或者说“欺骗”了我们的考官