人工智能的歷史?
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。
“人工智能”一詞最初是在1956
年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的,
現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,
可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展,
一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),
人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外,
人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。
人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。
知識(shí)表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。
常識(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。
問題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問題。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。
知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫和推理機(jī)組成。知識(shí)庫存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。 `