IT前沿技术论文-人工智能初步分析

论文题目：IT前沿技术-人工智能初步分析
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人工智能初步分析
人工智能基本概念
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

发展历程
从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。

总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。

什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。

当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。

现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。

例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。

大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。

人工智能始终是计算机科学的前沿学科，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。

应用
1.机器人思维进化的唯一途径
你能想象在未来公共场所遍布的机器人吗？你能想象在未来某一天，你可以和机器人进行一对一或多对一的愉快谈话吗？是的，我们可以想象！
工业机器人大都还是以机械臂存在，其他服务型机器人虽然已经具有了人类的基本形态(四肢、头等)，但在功能上还比较单一。

而工厂中对机器人也提出了更多的要求，比如说要具有多功能性，一定的自主性，服务机器人则在此之上更进一步，我们需要它更“聪明”。

而机器人的“聪明”就是体现在人工智能上。

一个强大的人工智能带给机器人将是一个质的改变。

人工智能的研究还在继续，目前还没有取得突破性的进展，现在机器人所表现出来的人工智能，更多的是把可能会遇到的事件，通过事先编好的计算机程序装在机器人上，然后让机器人对实际接触到的事物来进行判断。

这充其量可以说人工智能的最低级作用，还不具备足够高的拟人化。

在这一方面最突出的代表就可以说是“深蓝”超级国际象棋计算机了。

2.游戏
人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战；二是使玩家处于亢奋状态；三是提供不可预知性结果；四是帮助完成游戏的故事情节；五是创造一个生动的世界。

这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。

但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。

3.符号计算
这是一种智能化的计算,处理的是符号。

符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。

长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。

进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。

Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。

4.模式识别
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

这里,我们把环
境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。

用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。

信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。

对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。

这是模式识别的两个重要方面。

市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统(Optical_character Recognition，OCR)、语音识别系统等。

5.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。

6.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。

机器翻译：
1.一句一句处理，上下文缺乏联系；
2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；
3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；
4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；
5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。

人工翻译：
1.一般会先通读全文，会前后照应；
2.对源语言是求得意义上的理解；
3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；
4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；
5.翻译是一个再创造的过程。

机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。

随着因特网的普及与发展，
机器翻译的应用前景十分广阔。

作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。

国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

汇总：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程。

中国的人工智能
48年来，世界各国都前赴后继地奔跑在研究利用人工智能这条新路上，特别是美国和日本已经逐步发展成为了人工智能强国。

我国人工智能研究起步较晚。

纳入国家计划的研究（智能模拟）始于1978年，1984年召开了智能计算机及其系统的全国学术研讨会，1986年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理（含模拟识别)等重大项目列为国家高技术研究计划，1993年起，又把智能10控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。

1981年起，相继成立了中国人工智能学会，全国高校人工智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会等。

1989年首次召开的中国人工智能控制联合会议（cjcai）至今已召开多次。

已有多部国内自编的人工智能专著和教材公开出版。

《模拟识别与人工智能》杂志已于1987年创刊。

我国近年来许多单位都紧跟世界研究潮流，开展了对知识发现、数据挖掘、多agent系统、模式识别、智能机器人、自然语言处理和自动推理等多领域的研究与开发工作，并取得了一定的进展。

当前，我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能研究与学习，人工智能研究已经在我国深入开展。

尽管中国人工智能学科起步晚，但在理论研究方面已赶超日本、追平美国，完全达到了世界领跑水平，特别是中国科学家协同配合国外传统研究方法，开发出的新的综合创新性研究体系，为国际人工智能科学发展做出了突出贡献。

中国科学家提出的仿生识别方法、可拓学理论等在全球可谓独树一臶，能够较好地处理过去在人工智能方面难以解决的矛盾问题，并已逐步替代之前的模拟人体结构理论等，成为全球实验室优先采用的研究方法。

我国虽然在人工智能的软件方面水平不低，但在硬件、机器制造方面水平还不高，和日本等应用水平和普及度都较高的国家相比，中国还处于一个‘很初级’的阶段。

这并不代表我们不能开发出具有强大功能的机器人，事实上我国的实验室研究生产水平已经完全可以11制造出与日本同等水平的人工智能成果。

当前影响我国人工智能应用发展的原因主要是，工业化生产水平相比于美日还存在较大差距，对资源和能源的消耗也都难以达到需求，此外，一项先进的人工智能成果在刚开始投入市场生产时需要较高的成本，这对于我国一些普通家庭来说还属于奢侈品，因此在市场需求和推广上也难以跟上国外的脚步。

虽然有差距，但是也在不断的进行努力和尝试。

在2006年中国就曾经进行过一次中国象棋的人机大战，其过程和效果堪比美国的深蓝人机竞赛，另外，以哈工大为首的国内众多高校的人工智能研发水平近年来发展迅猛，在一些国际水平的机器人足球赛、机器人起重大赛等人工智能竞赛中都取得了优异的成绩。

人工智能的未来展望与挑战
人工智能研究的主要目标,就是希望用现代科学技术的手段来扩展人类智能系统的能力[3],那么人工智能未来的发展方向有哪些更值得关注的呢?本文从四方面进行了阐述:人工智能技术与生物技术、电子技术结合研究生物电子体,与脑科学、信息处理技术结合研究大脑信息处理模型,与网络技术、软件技术结合研究网络智能软件,与通讯技术、控制技术结合研究家庭机器人
1.生物电子体
生物电子体是生物细胞与电脑微芯片有效协作的共存体,可以实现部分或全部生物的智能,既研究把模拟生物体的电脑微芯片植入生物体,与生物体形成协作共存体,又研究从生物体中提取出细胞组织与模拟生物体的微芯片接合为协作共存体。

麻省理工大学贝尔实验室和神经信息学研究所的科学家们已经成功实现了将模拟人类神经系统的电脑微芯片植入大脑,对人体神经进行了有效修复[4]。

日本东京大学的Shimoyama教授领导的课题组研究蟑螂的控制技术,即把蟑螂头上的探须和翅膀切除,插入电极和微处理器以及红外传感器,通过遥控信号产生电刺激,使蟑螂向特定方向前进。

美国纽约州立大学通过在老鼠体内植入微控制器,成功实现对老鼠的转弯、前进、爬树和跳跃等动作的人工制导。

国内的南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所也在研究壁虎的人工控制技术,把微电极植入壁虎体内,通过电刺激模拟神经控制其运动[5]。

此外,英国科研人员于2008年推出一个由老鼠的脑组织控制的机器人,名为“戈登”。

该项研究的科研人员从老鼠身上分离出神经细胞,放置在酶溶液中,让这些神经细胞彼此分离。

然后,将这些神经细胞置于营养丰富的培养基中,该培养基与一个拥有60个电极的电子矩阵相连接。

这个机器人身上就放置了数个这样的电子矩阵“大脑”,使其具有多重性格,但是,如果没有外界刺激,在数月内其大脑会萎缩死亡。

尽管如此,“戈登”仍是实现提取活体脑组织和电子部件结合的研究新突破。

生物细胞组织结构及其各部件间协作的复杂性,致使真正实现人工体,模拟生物智能困难重重。

然而,研究电脑芯片植入生物体,与生物体形成协作共存体,或是从生物体提取细胞组织与电子芯片结合构成协作共存体,对生物体进行有效控制,使其为人类服务,实际上就是以研究生物智能而达到研究人工智能的目的。

“美国9・11”刚过后,机器人第一次被带到城市搜索和救援工作中,当时到达现场的机器人达到十种,仅有3种机器人参加了救援任务。

其中,iRobot研制的Urban机器人则因为只是为DARPA的战术移动机器人计划研制的一个原型样机,太脆弱,且操作员接口不好用,所以无法使用。

另外有六种机器人虽然可以人工携带,但是由于体积仍然太大,不能装入背包,所以不能运输到现场。

事后,许多救援和机器人专家撰写报告和论文分析当前救援机器人在移动机构、感知系统、智能行为、人机交互等方面存在的问题,并提出了许多宝贵的建议[6]。

试想研究生物电子体,有效控制爬行动物的行为,使其为人类服务,可能比研究救援机器人花费的时间和资源更少一些。

此外,研究生物脑的基本功能构建人工脑,进而实现人工智能是一个长期而复杂的课题,生物脑的许多功能对人类仍是一个十分深奥的谜。

然而,通过智能技术与生物技术、电子技术相结合,研究实现生物细胞组织与电脑微芯片接合为协作共存体,以达到利用脑细胞功能构建生物智能,即生物电子体,将是实现人工真智能研究历程中的一个重要阶段。

2.大脑信息处理模型
大脑信息处理模型的研究即从信息处理切入,结合脑科学研究大脑对信息流的获取、存储、联想(提取)、回忆(反馈)等处理逻辑,以及脑神经细胞的工作原理,并为之建模。

1999年
日本京都先进电讯研究所成功研究了机器猫,该机器猫的脑部主要采用了人工神经网络技术,包含约3770万个人造神经细胞,尽管数量比人脑的1000亿相比差之甚远,但其智能超过了昆虫。

2002年“人工大脑之父”雨果在比利时研制了能让机器人拥有数百个行为能力的人工大脑。

2008年雨果在中国厦门大学研究中国的第一个人工大脑,用基因算法设计神经网络,即生产大脑,CBM大脑制造机器可以在几秒钟内进化为一个神经网络,处理将近一亿个神经元,其计算能力相当于一万台个人电脑。

雨果致力于研究制造像人一样思考的智能机器人。

尽管已有研究成果证明了智能机器人已经不再是科幻,但是目前仍没有一个智力达到三岁儿童,视力可以与老鼠相比的机器人。

美国杰夫・霍金斯认为真正认识人类大脑是开发智能机器的必由之路。

他认为所谓智能,就是人脑比较过去、预测未来的能力,大脑不是计算机,不会亦步亦趋、按部就班地根据输入产生输出,大脑是个庞大的记忆系统,真正了解智能的内涵和人类大脑,构建大脑的记忆-预测系统模型才能制造真正的智能。

[7]中科院院士李衍达在《人工智能发展面临的新机遇》一文中提到:“大脑的作用机理要用信息处理的模型来说明,而不是仅用可计算模型来说明[8]。

”BCI的出现为机器模拟大脑的信息处理机制、产生拟大脑的思维与智能、帮助人类解决复杂问题提供了可能。

在BCI发展的基础上,结合脑科学和信息科学研究大脑对信息的认知、处理逻辑将被人们更加重视。

基于目前的科技手段,仅能获得表明某种任务在大脑的反应区域的相关数据,难以观测到随时间的变化,外界环境对大脑输入信息是如何流经大脑的,无法检测脑神经元之间反馈连接的工作数据。

因此,揭示大脑的奥秘,对大脑获取信息、存储信息、提取信息、反馈信息等一系列过程进行建模,将为人工大脑的研究提供新的机遇,也将是人工智能发展的一个新挑战。

3.网络智能软件
智能主体是智能互联网中的生灵,它是一种智能的软件实体,能够在智能互联网中自由遨游,为用户提供各种智能服务。

所谓网络智能软件是面向智能主体的研究方法所设计、开发的软件。

网络智能软件技术是网络技术、人工智能技术、软件工程技术的结合。

软件设计与开发经历了从面向对象到面向服务的转化,进入80年代以来,尽管软件工程研究与实践取得了可喜的成就,软件技术水平有了长足的进展,但是软件生产水平依然远远落后于硬件生产水平的发展速度。

从20世纪90年代中后期开始,基于Agent的研究逐渐影响到软件体系结构及智能系统的设计,并被认为是克服软件危机的重要突破口。

它与现存的开发方法相比,存在一些优越性,特别是在软件系统中,Agent是现实世界的高水平的抽象[8]。

Shoham深入研究了面向Agent的编程方法,简称AOP,他认为AOP是对OOP方法的延伸和扩展。

在AOP方法中,允许每个Agent拥有涉及环境和其他Agent的知识和信念,允许这些模块具有能力和做出承诺等,一个计算由这些Agent之间的相互告知、请求、谈判、帮助等组成。

本世纪初,面向Agent 开发的软件陆续出现,如基于Agent的实时道路交通导航系统模型、面向Agent的巡航导弹武器控制系统、多Agent敏捷调度系统、CoABS主体(Agent)网格系统、主体网格智能平台AGrIPTA等。

另外,北京科技大学涂序彦教授等人又在Agent的基础上提出了软件人,一种Agent的延伸和扩展,致力于研究基于软件人的软件体系结构与智能系统的设计,探讨了软件人在数字气田、智能ERP、计算机安全系统、智能游戏中的应用。

目前,多Agent系统的研究非常活跃。

多Agent系统试图用Agent来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人和智能机械等领域。

而在现实世界中生存、工作的智能主体,要面对的是一个不断变化的环境。

在这样的环境中,智能主体不仅要保持对紧急情况的及时反应,还要使用一定的策略对中短期的行为作出规划,进而通过对世界和其它智能主体的建模分析来预测未来的状态,以及通过通讯语言实现和其他智能主体的协作或协商[9]。

Agent技术不仅是分布智能的研究热点,而且将成为下一代软件开发的重要突破点。

事实上,基于Agent的软件设计与开发已经成为人工智能学科的重要内容之一,而如何在软件设计与开发中更好地体现
Agent的自治性、交互性、协作性、以及可通信性等,又使智能软件的设计与开发成为了人工智能学科的新挑战。

4.家庭机器人
家庭机器人可以和人成为朋友,陪人聊天,也可以帮助人们看家、清洁地板、.照顾孩子等做一些家庭琐事,把人们从繁琐家务劳动中解脱出来,成为人们生活的友好助手,人们不仅可以近距离地传达指令给家庭机器人,指挥其完成某些工作,还可以对其进行远程遥控。

过去50年里,机器人主要被应用在工业生产和危险环境中,但现在更大的市场已经转移到了家庭。

2002年,iRo2bot公司研制了吸尘器机器人Roomba。

2003年,日本泰姆泽库(Tmsuk)公司研发了恐龙机器人“番龙”,如果家中出现异常情况,就会呼叫主人手机,通知主人家中有异常现象出现,或者根据传感器的反应,主人可以远距离操纵“番龙”寻找所出现的异常现象[10]。

2004年底完成并发表了ROBO2RIOR试制1号机,该机器人以深海生物水母的形象出现,用光与声同周围环境进行对话,它有远距离操作、看家、电视电话等功能[11]。

2005年日本发布了PaPeRo2005,这是一款强化通讯功能的家庭型机器人,它可以在噪声环境下分辨声音,而且对手写笔记、文字和动画有识别能力,有与人自然沟通的能力,可与儿童对话并实现部分儿童监护功能。

2007年日本的FujiHousing公司在大阪展示了它们正在开发外观似泰迪熊的新型家务机器人,它带有声音识别系统,可以听懂一万多种命令并能够准确执行这些命令。

2008年太平洋网公布了信息时报综合报道的加拿大IT奇才打造完美机器人妻子Aiko,该女性机器人一头秀发,五官精致,能简单从事清洁和家务工作,精于数学,可以认人,能够大声读报纸,给人指方向等。

北京商报报道了中国首台家庭智能机器人上市,该机器人名叫塔米,身高只有45cm,能跟孩子一起玩,具有唱歌、跳舞、背唐诗、说英语等能力,同时它还有自动充电、安全防盗等多种功能,并可以语音播报天气预报和新闻头条,其市场售价超过6万元[12]。

现阶段家用机器人仍然受到技术的限制,目前普遍使用激光技术计算距离,使用雷达技术保持平衡,使用红外线摄像技术探测热能识别人的存在。

无论人、动物还是灯都是一处热源,机器人无法分辨。

家庭机器人俨然已成为21世纪智能科学研究的重要领域之一,然而结合通讯技术、控制技术研究全智能的可远程操作的家庭机器人也必然成为智能科学发展的又一挑战。

结束语
人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的,它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。

21世纪各学科蓬勃发展,高科技层出不穷,人工智能也必将在时代要求下实现同多学科的交叉研究。

它将与生物技术、电子技术、信息技术、网络技术、软件技术、脑科学等研究更加紧密的结合,研究具有人类智能水平的智能机器与智能软件。

21世纪将成为智能革命的世纪,信息时代的特征必将使人工智能的三个分支:符号主义、联结主义和行为主义,在信息论的启示下达成和谐统一,在多学科的交叉研究与发展中必将掀起一场智能技术革命,真正实现人机协同思考的新纪元。