人工智能学习研究现状

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1、人工智能学习研究现状长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为Z奉献才智，从美国的麻省理工学院(rnit)、卡内基-梅降大学(emu)到ibm公司，再到口本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文•斯皮尔伯格述将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工劉能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所御能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。计算机

2、与人工智能“智能“源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。止如帕梅拉・麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,1979)中所提出的：在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从儿个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪Z后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(hiring)提出了“自动机“理论,把研究会思维的机器和计算机的工作人大向前推进了

3、一步，他也因此被称为”人工智能之父IIO人工智能领域的硏究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence,ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、口然语言理解、博弈、口动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具冇不同程度人工聖能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类口然语言，而进行情报检索，提供语音识别、T-写体识別的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的牛活。我们熟知的ibm的”深

4、蓝“在棋盘上击败了国际彖棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件來运行—•些要求更高的五软件，而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以來，人丄智能研究乂出现了新的高潮。我们冇幸采访了屮国科学院计算技术硏究所智能信息处理开放实验室史忠植硏究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奧却又具有无穷魅力的领域。问：1=1前人工智能研究出现了

5、新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？答:ai研究出现了新的高潮，这一方血是因为在人工智能理论方面有了新的进展，方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩人、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便口然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言Z间的翻译，而这些功能的实现乂依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨人的应用价值,又

6、冇基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识別、语音识別、语音合成、图像识别、机器翻译以及口然语言理解等技术已经开始实用化。数据挖掘就是从人量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其屮的、人们事先不知道的、但乂是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实

7、体，比对彖的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而FL可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用上体來模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。1=1前对主体和多主体系统的研究主要集屮在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体Z间的协作