人工智能畅想.docx
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人工智能畅想
人工智能畅想
——人工智能的现在和我眼中的未来
1、概述
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学本身的范畴。
她并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的，人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成的。
当前人工智能的发展方向可以分为两种：
一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理、逻辑、判断、学习、进步的智能。
目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。
基本上有如下领域；
一、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、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
二、机器学习
机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：
一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。
依赖于这些学科而共同发展。
目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。
三、模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。
如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。
在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。
近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。
特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
四、人工神经网络
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的人工智能的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。
人工智能研究的近期目标；使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。
按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。
例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。
随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的，但是，正如《科学画报》所预测的一样，人工智能发展将在四个阶段中不断发展，进步：
一、应用阶段（1980年至今）：
在这一阶段里，人工智能技术在军事、工业和医学等领域中的应用显示出了它具有明显的经济效益潜力。
适合人们投资的这一新天地浮出了水面。
二、融合阶段（2010—2020年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。
比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、量子计算机和DNA计算机会有更大发展，能够提高智能化水平的新型材料会不断问世。
7、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
8、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。
比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（2020—2030年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2030—2040年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。
人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，全新的人工智能世界。
一起期待未来的世界吧。
2、你身边的人工智能
我们身边的人工智能大都处于高速发展的新兴阶段。
按照领域划分，大致上可以分为人机对弈、模式识别、知识工程、自动工程。
2.1人机对弈
1996年2月10～17日，GARRYKASPAROV以4：
2战胜“深蓝”（DEEPBLUE）。
1997年5月3～11日，GARRYKASPAROV以2.5：
3.5输于改进后的“深蓝”。
2003年2月GARRYKASPAROV3:
3战平“小深”（DEEPJUNIOR）。
2003年11月GARRYKASPAROV2:
2战平“X3D德国人”（X3D-FRITZ）。
2017年5月柯洁落败alpha-go
人机对弈作为人工智能主要进攻领域，不断突破着人类技巧的底线。
此次的人工智能主要是以运算建成，通过大量的计算来达到超过人类的目标，然后为其上的人工智能则是通过局势的模拟构建模型来达到提高技巧的目标。
这与之前通过暴力计算来证实，人类已经有了很大的不同，现在在人机对弈方面上的人工智能，则是构建起属于人工智能自身的知识网络，学会用不同的方式取得最不同情况的最优解法。
那么我们能够从人机对弈的人工智能中学到一些什么呢？
但从对弈本身上来讲，我们可以从对比中学会人工智能的大局观，学到人工智能不同的应对方法，打开人们被禁锢的思路。
从交叉学科和跨领域技术来说，人工智能的这种训练和学习方法，能够启发人们开发出更加，灵活的人工智能系统，虽然我们看到人工智能在对一方面确实是有一定的优势，但是这种人工智能仅限于当前的问题解决，而不能应用到其他领域，这是人工智能较为单一的方面。
不过至少对于那些底层的问题，诊断和问题解决，能够将人们从重复枯燥无聊的工作中解脱出来劲儿，解放人们的创造天性。
2.2模式识别
模式识别是当今人工智能发展的一个重要领域，如果人类想要人工智能辅助人类处理事务，或是代替人类处理事务，那么就必须让机器理解目前的情况，也就是说模式识别其实是人工智能感知这个世界的窗口，也就是说是人工智能的眼睛耳朵。
目前已经有成熟的模式识别有恨多很多比如场景识别，物体识别，人像识别等等。
它们所应用的原理大同小异，无非是仙游底层软件构建人工智能的学习模型，更复杂的只是构建人工智能的神经网络，模拟人脑的神经元的活动过程，之后再用大量的数据去让人工智能学习，并逐渐成熟，在其过程中需要时刻注意人工智能的发展方向，需要不断的纠正调整数据，最后的事，最关键的应用阶段，以及与其他模块的融洽度。
2.3专家系统
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。
根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。
具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识（组成知识库），以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制（构成推理机）。
系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。
2.4机器翻译
机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。
虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。
目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：
词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。
词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。
3、未来人工智能畅想
未来的人工智能在硬件和软件上，香蕉和现代的人工智能，显然会有极高的发展。
我觉得可以分为两块内容阐释，第一块从人工智能的能力上说，第二块从人工智能应用的范围上来说。
3.1人工之智能的能力
3.1.1专才
作为专才的人工智能，必然会对科研前沿领域造成不可磨灭的重大影响。
这种专才的人工智能必然是融会贯通的某一领域的所有知识病也有一定的数理理论基础，能够，辅助人类开展科研，或是自如的进行探索。
就拿化学这一基础学科来说，现在的化学缺乏大统一的理论支持，在微观描述结构不太精确，因而在描述某些反应的机理，或是研究某些物质形成的原因，缺乏强有力的说服证据。
那么倘若在，现在有一个专才的人工智能，可以辅助研究，探索物质结构，提出反应机理的假设。
就像你说的是错误的结论，也可以通过人工智能的自我矫正学习来改善自己，他们的思维过程和思维结构。
专才的人工智能相较于科研探索者，必然会有不小的差距，但是问题的理解上，人工智能由于是从一学起，或许比人根深蒂固的观念会有较大的进步，同时他们的思维结构也是我们需要学习。
3.1.2全才
作为全才的人工智能，相较于专才必然是在知识深度上不及的。
但是全才的人工智能在知识广度上相比于人类相比于身材的人工智能则是最大的优势。
因为机器存在着剂量大，反应迅速并且不会疲劳的优点。
那么出全才的人工智能则可以担起一定程度上的教育和高强度的处理问题的责任。
比如未来可能存在的处理交通事故的人工智能，由于交通事故严重程度不一，具体情况不一，在现在需要人工来判断定责，虽然现在有人工智能辅助，但不是作为主体。
那么试想未来将会存在人工智能来帮助判断定责来处理交通事故，那么交通管理部门的行政管理效率以及交通事故处理速度将会极大提升。
又或是政府行政管理部门，他们每天需要处理大量的情况，不同的行政事务。
由于现在人类处理事务的速率有些局限，因为我们现在采用的是不同事物分类由专人处理，比如房产证的办理，一些有关的证明开具，或者是财产公证。
我们人类目前很难从这些繁杂的事物中提取一个统一的模型，进而教会机器快捷处理，与此同时，事物的复杂程度以及突发状况也会使得机器不能够顺利的完成任务。
那么倘若有个全才的人工智能来处理这些繁杂的事务，不但使得行政效率大大提高，与此同时也能解放出那些人的创造性，做更多有益于他们发展的事情。
3.2按照应用的领域划分人工智能，我想大概可以分为生产和生活。
3.2.1生产
应用于生产上的人工智能，有着自己的思想和自己的思维，能够根据用户需求来定制产品，我觉得这是工业4.0的趋势。
相较于当前的工业化阶段，大部分的产品都是有一定的定式，因而样式单一。
生产上的人工智能能够开发自己的设计语言，满足用户的设计需求，乃至于满足用户的真正生活需求，按照所需要的功能定制商品。
在未来你可以将自己的需求含糊的说给人工智能，人工智能也会提出，几套方案或是追问细节，来完成某些产品的初步设计，之后人工智能会找到机器，找出生产数据，指导生产。
3.2.2生活
应用于生活上的人工智能能最大程度上地维护我们的生活，仿佛隐形的管家，照顾我们，关怀到我们的生活方方面面。
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