论人工智能的可行性.docx

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论人工智能的可行性

论人工智能的可行性

［摘要］本文首先对人工智能的含义进行了解释;并对人工智能的发展历史和发展阶段作了简要的回顾;对现阶段人工智能在人类科学以及生活的各个方面的应用进行了阐述;最后对人工智能的应用前景和目前面临的问题，以及有没有解决的可行性进行了简要的分析。

本文认为，人工智能将是21世纪科学发展的主要动力源泉，并且将在很大程度上决定着21世纪包括医学在内的各学科的发展面貌。

至少在21世纪早期，人工智能将重点关注下列论题：

（1）如何使机器人具有人的创造性智能，如何从经验证据中建立用于指导以后行动纠错的归纳判断？

（2）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？

等等。

［关键词］人工智能可行性

人工智能（ArtificialIntelligence）,英文缩写为AI,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。

自问世以来人工智能经过了漫长和曲折的发展道路，但终于作为一门新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。

不仅许多其他学科开始引入或借用人工智能技术，而且人工智能中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。

人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布.尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。

十九世纪，英国数学家布尔和德.摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。

十九世纪二十年代，英国科学家巴.贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。

电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。

作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在达特茅斯（Dartmouth）学会上首次提出【1】。

从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得数学、计算机知识，心理学以及哲学等多学科知识。

人工智能是一门包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。

总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,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。

目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

在整个对于人工智能的研究经历了五个发展阶段，每个阶段由于科技的发展以及人们对人工智能解决问题的重点不同而发展重心各不相同【2】。

第一阶段：

二十世纪五十年代人工智能的兴起和冷落。

人工智能概念从首次提出后，虽然相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题求解程序、LISP表处理语言等。

但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译技术发展的滞后等原因，使人工智能在兴起后不久就走入了低谷。

这一阶段的特点是：

重视问题求解的方法，忽视知识和逻辑发展的重要性。

第二阶段：

二十世纪六十年代末到七十年代，专家系统的出现，使人工智能研究出现新高潮。

DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。

并且，在1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。

第三阶段：

二十世纪八十年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。

日本作为战后经济和科技复苏与发展最快的国家于1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”。

其目的主要是使逻辑推理达到或超过数值运算的速度。

虽然此计划最终失败，但由于它的开展和研究使全球形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：

二十世纪八十年代末到九十年代初，神经智能网络飞速发展。

1987年，在美国召开第一次人工智能神经网络应用国际会议，宣告了“人工智能神经网络应用”这一新学科的诞生。

此后，各国在该领域的投资与研究工作逐渐增加，使人工智能网络应用研究迅速发展起来。

第五阶段：

90年代末，人工智能出现新的研究高潮。

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。

不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能技术越来越面向实用。

另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

人工智能已深入到人类社会生活的各个领域。

在著名的ＩＢＭ公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军之后，美国制定了以Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot（软机器人）在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用。

同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。

同时，对于人工智能研究的图像识别与处理，声音识别与处理方面都取得了较好的发展，IBM公司率先在全球推出了ViaVoice声音识别软件，使声音作为重要的信息能直接输入媒体。

之后，国际各大计算机公司也开始将“人工智能“作为其研究内容。

人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。

二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。

现阶段人工智能研究的内容主要是：

分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：

机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：

模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等【3】。

人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用于普通大众生活中去还有很长的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的共同合作。

本人认为未来人工智能的研究方向主要有：

人工智能应用、机器学习模型和理论、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

而且在发展人工智能技术的同时必须注意以下几个问题【4】。

  1、应使人工智能实体生存的第一目的是为了人类的生存与发展，否则人工智能实体就将威胁到人类的生存。

2、要使人工智能的研究迅速发展必需大量的人力、物力、财力，而在市场经济条件下，发展人工智能如不能带来利润是没有人愿意投资的。

只有让人工智能实体参与生产、研究才能产生利润。

而人工智能实体参与生产研究必然会挤占人的工作岗位（使人工智能实体完全代替人从事生产研究是我们的最终目的），从而加重失业危机，可能给社会带来不稳定因素，不利于社会和人工智能的发展，因而有必要在不影响人工智能发展的前提下根据人工智能、生产力、生产关系、道德、文化的发展状况适当限制人工智能进入某些领域。

在不影响人工智能发展的前提下应禁止人工智能进入那些即使人工智能进入也对人类的生存能力无多大影响的领域，如：

文化、体育市场。

3、为了尽可能减轻人工智能的发展对社会稳定及科技发展的负影响，我们应完善社会保障体制，在培养人才时亦应注重创造力的培养。

我个人的看法是：

计算机科学和人工智能将是21世纪各学科发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪计算机科学的另一幅面貌。

由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为……由此达到实践的成功。

于是，人工智能将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并进化处理功能【5】。

人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机与作为智能外围的人工神经网络的结合。

研究表明:

情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。

情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

安放于加州劳伦斯.利佛摩尔国家实验室的ASCIWhite电脑，是IBM目前制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。

目前，IBM已经开始着手开发能力更为强大的新超级电脑—“红杉”。

根据IBM研究主任保罗.霍恩称，预计于2010年诞生的“红杉”将取代ASCIWhite成为世界上运算最快的超级电脑，它的运算能力将相当于100个人拿着计算器同时不停的运算300年。

而且，根据有关报道比利时人工智能研究者Starlab已经成功的制造出一个人工智能猫脑，这个人工猫脑共有7500万个人造神经细胞。

据该研究者提供的资料显示，移植了人工猫脑的小猫不但能够象正常小猫一样行走，而且还能对运动的物体作出反映，能玩球。

所以，在不久的将来，人工智能在生活中的应用是完全可行的。

但同时也将遇到诸多急待解决的难题。

至少在21世纪，人工智能的发展将会重点关注下列论题：

（1）如何使机器人具有人的创造性智能以及逻辑判断、分析能力；如何从经验证据中建立用于指导以后行动的纠错的归纳判断？

（2）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？

人工智能研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，目前对人工智能的研究还局限在它只能选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。

而人类智能的本质特征和最高表现是创造。

在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是对具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。

因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。

我个人认为以上问题将是人工智能在未来发展中是否能获得突破的关键所在，它们将引领未来人工智能科学的发展方向，是各国研究者志力于解决的难题。

在当今世界经济越来越一体化的情况下，为应付以上挑战，促进即能影响人类未来又能影响人的眼前利益的人工智能的发展和应用，将会是全人类的共同努力的结果。

人工智能始终是计算机科学的前沿学科，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也将领导计算机发展的潮流，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。

今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。

所以我们有能力相信在不久的将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作、教育和发展等带来更大的影响。

参考文献

1.布尔《计算机科学与技术》2005

2.陈波《从人工智能看当代逻辑学的发展》2003

3.夏洁云《初探人工智能》2004

4.孙兴《人工智能简史》清华大学出版社1990年

5.蔡自兴，徐佑光《人工智能及其应用》清华大学出版社2002