人工智能综述 (Artificial Intelligence)

《人工智能综述 (Artificial Intelligence)》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、人工智能“人工智能”(ArtificialIntelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。在世界各地对人工智能的研究很早就开始了

2、。但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后．因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整．我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象目前，人工智能的研究是与具

3、体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]：1)问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。2)逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子

4、领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。3)理解自然语言NLP(NaturallanguageProcessing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序。这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，

5、执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识一世界知识和期望作用的重要性。人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就。发展为人类自然语言处理的新概念。4)自动程序设计也许程序设计并不是人类知识的一个十分重要的方面，但是它本身却是人工智能的一个重要研究领域。这个领域的工作叫做自动程序设计。已经研制出能够以各种不同的目的描述(例如输入，输出对，高级

6、语言描述。甚至英语描述算法)来编写计算机程序。这方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展。而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。自动编制一份程序来获得某种指定结果的任务同证明一份给定程序将获得某种指定结果的任务是紧密相关的。后者叫做程序验证。许多自动程序设计系统将产生一份输出程序的验证作为额外收获。5)专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统。目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领

7、域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决同题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。也就是说，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家

8、的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。高性能的专家系统也已经从学术研究开始进入实际应用研究。随着人工智能整体水平的提高，专家系统也获得发展。正在开发的新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的方法，而且采用基于模型的原理。6)机器学习学习能力无疑是