本文關(guān)鍵詞：人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢(shì)展望，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢(shì)展望

一．引言

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI，也稱機(jī)器智能�！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。

二．目前人工智能技術(shù)的研究和發(fā)展?fàn)顩r

目前，人工智能技術(shù)在美國(guó)、歐洲和日本依然飛速發(fā)展。在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活躍的IBM公司，已經(jīng)為加州勞倫斯·利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室制造了ASCI White電腦，號(hào)稱具有人腦的千分之一的智力能力。而正在開(kāi)發(fā)的更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦———“藍(lán)色牛仔”（Blue Jean），據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。

三．技術(shù)應(yīng)用

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代幾乎各種技術(shù)的發(fā)展都涉及到了人工智能技術(shù)，可以說(shuō)人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用到許多領(lǐng)域，其典型的應(yīng)用包括：

1符號(hào)計(jì)算

計(jì)算機(jī)最主要的用途之一就是科學(xué)計(jì)算,科學(xué)計(jì)算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計(jì)算,例如求函數(shù)的值;另一類是符號(hào)計(jì)算,又稱代數(shù)運(yùn)算,這是一種智能化的計(jì)算,處理的是符號(hào)。符號(hào)可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù),也可以代表多項(xiàng)式、函數(shù)、集合等。隨著計(jì)算機(jī)的普及和人工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件,其中Mathematic和Maple是它們的代表。由于它們都是用C語(yǔ)言寫成的,所以可以在絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)上使用。

2模式識(shí)別

模式識(shí)別就是通過(guò)計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來(lái)研究模式的自動(dòng)處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動(dòng)識(shí)別，是開(kāi)發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)關(guān)鍵的突破口，也為人類認(rèn)識(shí)自身智能提供線索。計(jì)算機(jī)識(shí)別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識(shí)別過(guò)程與

人類的學(xué)習(xí)過(guò)程相似，以“語(yǔ)音識(shí)別”為例：語(yǔ)音識(shí)別就是讓計(jì)算機(jī)能聽(tīng)懂人說(shuō)的話，一個(gè)重要的例子就是七國(guó)語(yǔ)言（英、日、意、韓、法、德、中）口語(yǔ)自動(dòng)翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)后，人們出國(guó)預(yù)定旅館、購(gòu)買機(jī)票、在餐館對(duì)話和兌換外幣時(shí)，只要利用電話網(wǎng)絡(luò)和國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)，就可用手機(jī)、電話等與“老外”通話。 3機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)變成另一種自然語(yǔ)言的過(guò)程，用以完成這一過(guò)程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。搜文網(wǎng)目前，國(guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點(diǎn)，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類。詞典類翻譯軟件的代表是“金山詞霸”，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義并提供單詞的發(fā)音，為用戶了解單詞或詞組含義提供了極大的便利。漢化翻譯軟件的典型代表是“東方快車2000”，它首先提出了“智能漢化”的概念，使翻譯軟件的輔助翻譯作用更加明顯。 4機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器具有智能的重要標(biāo)志，同時(shí)也是機(jī)器獲取知識(shí)的根本途徑。有人認(rèn)為，一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如果不具備學(xué)習(xí)功能，就不能稱其為智能系統(tǒng)。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究如何使計(jì)算機(jī)能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)功能。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)難度較大的研究領(lǐng)域，它與認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)等學(xué)科都有著密切的聯(lián)系，并對(duì)人工智能的其他分支，如專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)推理、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)等方面，也會(huì)起到重要的推動(dòng)作用。 5問(wèn)題求解

人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù),今天的計(jì)算機(jī)程序已能夠達(dá)到下各種方盤棋和國(guó)際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是,尚未解決包括人類棋手具有但尚不能明確表達(dá)的能力，如國(guó)際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個(gè)問(wèn)題是涉及問(wèn)題的原概念,在人工智能中叫問(wèn)題表示的選擇,人們常能找到某種思考問(wèn)題的方法,從而使求解變易而解決該問(wèn)題。到目前為止,人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問(wèn)題,即搜索解答空間,尋找較優(yōu)解答。 6邏輯推理與定理證明

邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一,其中特別重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)事實(shí)上,留意可信的證明,

并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問(wèn)題一樣加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中，定理證明是一個(gè)極其重要的論題。

7自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例,經(jīng)過(guò)多年艱苦努力,這一領(lǐng)域已獲得了大量令人矚目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是:計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對(duì)話情境為基礎(chǔ),注重大量的常識(shí)———世界知識(shí)和期望作用,生成和理解自然語(yǔ)言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問(wèn)題。

8分布式人工智能

分布式人工智能在20世紀(jì)70年代后期出現(xiàn)，是人工智能研究的一個(gè)重要分支。分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個(gè)Agen（t智能體）組成，每一個(gè)Agent又是一個(gè)半自治系統(tǒng)，Agent之間以及Agent與環(huán)境之間進(jìn)行并發(fā)活動(dòng)，并通過(guò)交互來(lái)完成問(wèn)題求解。

9計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)或模擬人類視覺(jué)功能的新興學(xué)科，其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過(guò)二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力，這種能力不僅包括對(duì)三維環(huán)境中物體形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)等幾何信息的感知，而且還包括對(duì)這些信息的描述、存儲(chǔ)、識(shí)別與理解。目前，，計(jì)算機(jī)視覺(jué)已在人類社會(huì)的許多領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。例如，在圖像、圖形識(shí)別方面有指紋識(shí)別、染色體識(shí)字符識(shí)別等；在航天與軍事方面有衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤、成像精確制導(dǎo)、景物識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等；在醫(yī)學(xué)方面有圖像的臟器重建、醫(yī)學(xué)圖像分析等；在工業(yè)方面有各種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)等。

10智能信息檢索技術(shù)

信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。

11專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來(lái),在“專家系統(tǒng)”或“知識(shí)工程”

的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢(shì)。人類專家由于具有豐富的知識(shí),所以才能達(dá)到優(yōu)異地解決問(wèn)題的能力。那么計(jì)算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識(shí),也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問(wèn)題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過(guò)程中出現(xiàn)的差錯(cuò),現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。如在礦物勘測(cè)、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面,專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了人類專家的水平。

四．目前人工智能發(fā)展中所面臨的難題

人工智能(AI)學(xué)科自1956年誕生至今已走過(guò)50多個(gè)年頭,就研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律這一總目標(biāo)來(lái)說(shuō),已經(jīng)邁出了可喜的一步,某些領(lǐng)域已取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展。但從整個(gè)發(fā)展的過(guò)程來(lái)看,人工智能發(fā)展曲折,而且還面臨不少難題，主要有以下幾個(gè)方面：

1計(jì)算機(jī)博弈的困難

博弈是自然界的一種普遍現(xiàn)象，它表現(xiàn)在對(duì)自然界事物的對(duì)策或智力競(jìng)爭(zhēng)上。博弈不僅存在于下棋之中,而且存在于政治、經(jīng)濟(jì)、軍事和生物的斗智和競(jìng)爭(zhēng)之中。盡管西洋跳棋和國(guó)際象棋的計(jì)算機(jī)程序已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的水平,然而計(jì)算機(jī)博弈依然面臨著巨大的困難。這主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面的問(wèn)題：其一是組合爆炸問(wèn)題,狀態(tài)空間法是人工智能中基本的形式化方法。若用博弈樹(shù)來(lái)表示狀態(tài)空間,對(duì)于幾種常見(jiàn)的棋類,其狀態(tài)空間都大得驚人,例如,西洋跳棋為10的40次方,國(guó)際象棋為10的120次方,圍棋則是10的700次方。如此巨大的狀態(tài)空間,現(xiàn)有計(jì)算機(jī)是很難忍受的。其二是現(xiàn)在的博弈程序往往是針對(duì)二人對(duì)弈、棋局公開(kāi)、有確定走步的一類棋類進(jìn)行研制的。而對(duì)于多人對(duì)弈、隨機(jī)性的博弈這類問(wèn)題,至少目前計(jì)算機(jī)還是難以模擬實(shí)現(xiàn)的。

2機(jī)器翻譯所面臨的問(wèn)題

在計(jì)算機(jī)誕生的初期,有人提出了用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)翻譯的設(shè)想。目前機(jī)器翻譯所面臨的問(wèn)題仍然是1964年語(yǔ)言學(xué)家黑列爾所說(shuō)的構(gòu)成句子的單詞和歧義性問(wèn)題。歧義性問(wèn)題一直是自然語(yǔ)言理解(NLU)中的一大難關(guān)。同樣一個(gè)句子在不同的場(chǎng)合使用,其含義的差異是司空見(jiàn)慣的。因此,要消除歧義性就要對(duì)原文的每一個(gè)句子及其上下文進(jìn)行分析理解,尋找導(dǎo)致歧義的詞和詞組在上下文中的準(zhǔn)確意義。然而,計(jì)算機(jī)卻往往孤立地將句子作為理解單位。另外,即使對(duì)原文有了一定的理解,理解的意義如何有效地在計(jì)算機(jī)里表示出來(lái)也存在問(wèn)題。目前的

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