人工智能是怎么起源的


  人工智能是怎么起源的?

  人工智能(Artificial Intelligence), 英文縮寫為 AI, 是一門由計算機科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學(xué)科。自問世以來AI經(jīng)過波波折折,但終于作為一門邊緣新學(xué)科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開始引入或借用AI技術(shù),而且AI中的專家系統(tǒng)、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產(chǎn)業(yè)的三大突破口。

 人工智能是怎么起源的

  人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨,他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀,英國數(shù)學(xué)家布爾和德o摩爾根提出了“思維定律“,這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代,英國科學(xué)家巴貝奇設(shè)計了第一架“計算機器“,它被認為是計算機硬件,也是人工智能硬件的前身。電子計算機的問世,使人工智能的研究真正成為可能。

 人工智能是怎么起源的

  作為一門學(xué)科,人工智能于1956年問世,是由“人工智能之父“McCarthy及一批數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計算機科學(xué)家在Dartmouth大學(xué)召開的會議上,首次提出。對人工智能的研究,由于研究角度的不同,形成了不同的研究學(xué)派。這就是:符號主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。

 人工智能是怎么起源的

  傳統(tǒng)人工智能是符號主義,它以Newell和Simon提出的物理符號系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)。物理符號系統(tǒng)是由一組符號實體組成,它們都是物理模式,可在符號結(jié)構(gòu)的實體中作為組成成分出現(xiàn),可通過各種操作生成其它符號結(jié)構(gòu)。物理符號系統(tǒng)假設(shè)認為:物理符號系統(tǒng)是智能行為的充分和必要條件。主要工作是“通用問題求解程序“(General Problem Solver, GPS):通過抽象,將一個現(xiàn)實系統(tǒng)變成一個符號系統(tǒng),基于此符號系統(tǒng),使用動態(tài)搜索方法求解問題。

  連接主義學(xué)派是從人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)出發(fā),研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力,研究大量簡單的神經(jīng)元的集團信息處理能力及其動態(tài)行為。

  人們也稱之為神經(jīng)計算。研究重點是側(cè)重于模擬和實現(xiàn)人的認識過程中的感覺、知覺過程、形象思維、分布式記憶和自學(xué)習(xí)、自組織過程。

  行為主義學(xué)派是從行為心理學(xué)出發(fā),認為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來。

  人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段:

  第一階段:50年代人工智能的興起和冷落

  人工智能概念首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限,以及機器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是:重視問題求解的方法,忽視知識重要性。

  第二階段:60年代末到70年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮

  DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā),將人工智能引向了實用化。并且,1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。

  第三階段:80年代,隨著第五代計算機的研制,人工智能得到了很大發(fā)展

  日本1982年開始了“第五代計算機研制計劃“,即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS“,其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

  第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展

  1987年,美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

  第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮

  由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標問題求解,將人工智能更面向?qū)嵱谩A硗?,由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。

  IBM公司“深藍“電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍,美國制定了以多Agent系統(tǒng)應(yīng)用為重要研究內(nèi)容的信息高速公路計劃,基于Agent技術(shù)的Softbot(軟機器人)在軟件領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中得到了充分應(yīng)用,同時,美國Sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實“實驗室,擬通過數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實現(xiàn)更友好的人機交互,建立更好的智能用戶接口。圖像處理和圖像識別,聲音處理和聲音識別取得了較好的發(fā)展,IBM公司推出了ViaVoice聲音識別軟件,以使聲音作為重要的信息輸入媒體。國際各大計算機公司又開始將“人工智能“作為其研究內(nèi)容。人們普遍認為,計算機將會向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)灾悄苄畔⑻幚頌橹行摹?/p>

  目前人工智能主要研究內(nèi)容是:分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)(包括專家系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng))、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對我們有用的知識)、遺傳與演化計算(通過對生物遺傳與進化理論的模擬,揭示出人的智能進化規(guī)律)、人工生命(通過構(gòu)造簡單的人工生命系統(tǒng)(如:機器蟲)并觀察其行為,探討初級智能的奧秘)、人工智能應(yīng)用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等)等等。

  人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離,還有許多問題有待解決,且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。

  人工智能專業(yè)前景如何?

  極其好。如果說計算機專業(yè)是上個時代的老大,那么人工智能專業(yè)就是下個時代的龍頭。因為:

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