网络时代人工智能的发展

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1、网络时代人工智能的发展摘要：五十多年来，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正的人类智能还相差甚远。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能科学有着非常值得关注的研究方向，要在科学交叉研究中实现人工智能的发展与创新。要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能间的交叉渗透，尤其是重视认知物理学的研究；自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型

2、,发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能科学与应用新的辉煌。关键词;人工智能;认知物理学;数据场;云模型;网络化智能从1956年著名的达特茅斯（Dartmouth）会议算起，人工智能学科诞生已有半个世纪的历史，先后出现有逻辑学派（符号主义）、控制论学派（联结主义）和仿生学派（行为主义）。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合

3、理性原理为基础，联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心，行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系。这些理论和方法在模式识别、知识工程、机器人等领域取得伟大成就，极大地推动了科技进步和社会发展。专家系统、智能控制、数据挖掘、智能机器人、智能社区随处可见，改变了我们的生活。人工智能自诞生之日起就引发了人们无限美丽的想象和憧憬，但人工智能的发展过程也存在着不少争议和困惑：什么才算是真正的“智能”？为什么再高级的屯脑、再智能的机器与人类的智能相比仍然那么幼稚?为什么人工智能与人们最初的想象和期望仍

4、然相距甚远?在网络时代人工智能的发展会有什么样新的特征？最近十几年来，我们在国家自然科学基金项日、国家863计划、973计划的支持下，把网络拓扑作为知识表示手段，围绕不确定性人工智能做了一些研究工作。这些研究正走向一个有机的整体，把许多重要的、但又是局部的结果，统一到一个令人满意的框架内。这些研究也让我们深深陷入了对人工智能未来发展方向的思考。1在交叉学科研究中实现人工智能的创新人工智能虽然常常被划分为计算机或自动化学科的一个分支，但它的研究范畴一直是很宽泛的，涉及到哲学、认知科学、行为科学、脑

5、科学、生理学、心理学、语言学、逻辑学、物理学、数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。人工智能这种综合性、交叉渗透性早在它诞生之FI起就得到充分地体现。在达特茅斯会议上，有包括数学、神经生理学、精神病学、心理学、信息论和计算机科学等多领域的学者参加，科学家们从各自学科的角度出发，根据不同的学科背景，强调了各自的重点，产生了激烈的碰撞。尽管各自的出发点有所不同，它们都汇聚到研究人类智能活动的表现形式和认知规律，借用数理逻辑来形式化，用计算机作为载体,提供关于形式化计算和符号处理的理论，模拟人

6、类某些智能行为和方法，构造具有一定智能的人工系统，让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，从而诞生了“人工智能”这一新的学科。当前，网络科学和技术无所不在，网络中的节点，可以是形形色色的行为主体，本质上说，网络科学是研究网络中节点相互作用的理论和方法。回首人工智能当初在起点时刻发生的学科碰撞，今天甚至可以通过网络拓扑进行形式化研究。21世纪人工智能发展的主要动力，更是要来自更广泛学科的交叉渗透，而各学科自身的飞速发展，为人工智能交叉研究提供了广阔的空间。1.1重视和脑科学的交叉研究脑科学的

7、目的是认识脑、保护脑和创造脑。人脑是生物智能最杰出的表现，是自然界中最复杂、最高级的智能系统。计算机很早就被称为电脑，说明人工智能要用电脑模拟人脑、制造机器生命的伟大目标。因此脑科学和人工智能的交叉是必然的。脑科学又称神经科学。揭示脑的奥秘已成为当代白然科学面临的最大挑战。对人脑的探索，人类走过漫长的道路。早在公元前400年，古希腊医师希波克拉底(Hippocrates)就提出脑是智慧的器官；17世纪笛卡尔(Descartes)提出了“反射”的概念；19世纪末，卡赫尔(Cajal)发明的以他的名

8、字命名的染色法奠定了神经元学说基础。进入20世纪后，巴甫洛夫(IvanPetrovichPavlov)创立了高级神经活动的条件反射学说；40年代，微电极的发明开创了神经生理研究，对神经活动的认识出现了重大的飞跃；60年代，神经科学蓬勃发展，从细胞与分子水平研究脑科学；元创伤大脑成像技术为人们认识活体脑的活动及分析其机制提供了前所未有的强大工具；90年代开始，人们开始重视脑科学研究中整合性的观点。1989年，美国率先推岀了全国性的脑科学计划，并把20世纪最后十年命名为“脑的十年”。人类在探求脑的崎