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信息时代的计算机人工智能

发布时间:2018-05-09 10:36:00 文章来源:未来智库    
    [关键词]人工智能计算机信息时代
    中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2010)0110063-01
    
    能否利用电脑模拟和代替人的思维活动,从而创造出一系列的智能的机器,逐渐成为人们研究和探索的热点。数理逻辑,控制理论,信息论,仿生学,心理学,计算学等科学技术的发展为新兴学科人工智能的诞生准备了思想、理论与物质基础。
    人工智能(Artificial Intelligence)英文缩写为AI,是一门多学科相互渗透而发展起来的综合性新兴学科。自问世以来就面临不少争论、困难和挑战。然而,这些争论是十分有利的,这些困难最终都将被解决,这些挑战始终与机遇并存,这些都有助于推动人工智能的继续发展。通俗的说,人工智能就是希望计算机能够像人类一样思考。如何使计算机智能化,使其能灵活方便地为人类服务,是人工智能需要解决的问题。人类的认知过程是一个非常复杂的过程,到现在都还未被解释清楚。人的心理活动有不同的层次,从低级到高级可分为生理过程、初级信息处理、思维策略。研究认知过程主要是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系。用计算机程序来模拟人的思维策略水平,用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。可以把人看成一个智能信息处理系统,信息处理系统又叫符号操作系统或物理符号系统。符号就是模式,任一模式,只要它能与其他模式区别它就是一个符号。对符号进行操作就是对符号进行比较,找出相同的和不同的符号。所以信息处理系统就必须能够辨别出不同符号之间的实质性的区别。这些被处理的符号可以是头脑中抽象的符号,或者是电子计算机的电子运动模式,还可以是头脑中神经元的某些运动方式。一个完善的符号系统应具备以下6种基本功能:
    输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移。人具有上述六种功能,现代计算机也具备这六种功能。就是说能够利用计算机来模拟人的活动。
    帕梅拉・麦考达克(Pamela McCorduck)在其著名的人工智能历史研究《机器思维》中指出:在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。将人的智能赋予机器,让机器按照人类的意志去执行操作,这是科技发展的必然趋势。特别是计算机的出现更促进了智能与机器这两个被人类视为有某种联系的事物的结合成为了可能。早期的计算机主要处理的是一些数值计算的问题。然而人类的智力活动并不只是数值计算一方面,还有更多复杂的活动,例如逻辑推理等。所以计算机要模仿的不仅是简单是数值计算,而是更高级更复杂的逻辑思维等活动。这就要通过编写一些模仿人类思维活动的程序来实现计算机的智能。IBM公司的“深蓝”电脑击败了世界国际象棋冠军就是一个计算机模仿人类思维活动的很好的例子。但是人工智能仍然有待进一步的发展。人脑能快速多任务地处理多项任务,对与计算机来说,要做到快速多任务处理还是有一定的困难,这需要计算机技术的进步来提升人工智能的发展。
    人类要求人工智能的机器能完成的工作是随着时代的不同而不同的,所以人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。人工智能的研究途径有三条。第一生理学途径,采用仿生学的方法,模拟动物和人的感官以及大脑的结构和机能,制成神经元模型和脑模型;第二心理学途径,应用实验心理学方法,总结人们思维活动的规律,用电子计算机进行心理模拟;第三工程技术途径,研究怎样用电子计算机从功能上模拟人的智能行为。在以上的三个方法中,目前第三种研究方法发展较快。它也从前两种方法中吸收新的思想,依靠新的启示扩大自己的成果。
    人工智能发展的第一个大成就就死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已经发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。经过几十年的发展,人工智能已经应用在很多研究领域。以下简要提及众多领域中的六个:
    (1)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,并在出现新信息时实时修正这些证明。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。
    (2)自然语言理解。NLP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,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。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,一主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识世界知识和期望的重要性。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。
    (3)自动程序设计。程序设计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来编写计算机程序。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,而且使通过修正自身数码进行学习的人工智能系统得到发展。
    (4)专家系统。一般地说,专家系统是一个只能计算机程序系统,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,模拟人类专家的决策过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。
    当前的研究涉及有关专家系统设计的各种问题。这些系统是在某个领域的专家与系统设计者之间经过艰苦的反复交换意见之后建立起来的。在已经建立的专家咨询系统中,有能够诊断疾病的,估计潜在石油等矿藏的,研究复杂有机化合物结构的以及提供使用其它计算机系统的参考意见等。
    (5)机器学习。学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。
    (6)人工神经网络。由于冯・诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性,数字计算机存在一些尚无法解决的问题。神经网络计算就是其中之一。研究结果已经证明,用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。神经网络的发展有着非常广阔的科学背景,是众多学科研究的综合成果。神经生理学家、心理学家与计算机科学家的共同研究得出的结论是: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互联关系。因此,对人脑神经元和人工神经网络的研究,可能创造出新一代人工智能机--神经计算机。

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