论计算机与人工智能

论计算机和人工智能

摘要：计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。现在是网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学与人工智能之间的交叉渗透;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型发展人工智能。

关键词：人工智能；计算机发展；应用方向；发展方向

一、引言

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

二、人工智能的定义

人工智能（artificial intelligence，AI）又称为机器智能或者计算机智能。所谓人工智能就是用人工的方法在计算机上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类智能。人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。

人工智能虽然是计算机科学的一

个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到医学、逻辑学等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

三、计算机和人工智能

的发展史

1.计算机的发展史

计算机的发展与电子技术的发展密切相关，每当电子技

术有突破性的进展，就会导致

计算机的一次重大的改革。

(1)第一代计算机（1946年—1957

年）

第一代计算机的共同特点是：逻辑器件使用电子管；用

穿孔卡片机作为数据和指令

的输入设备；用磁鼓或磁带作

为外存存储器；使用机器语言

编译。

(2)第二代计算机（1958年—1964

年）

第二代计算机的主要特点是：用晶体管代替了电子管；内存储器采用了磁心体；引入了变址寄存器和浮点运算硬件；利用I/O处理机提高了输入输出能力；在软件方面配置了子程序库和批处理管理程序，并且推出了FORTRAN、COBOL、ALGOL等高级程序设计语言及相应的编译程序。

(3)第三代计算机（1965年—1971

年）

第三代计算机的共同特点是：用小规模或中规模的集成电路来代替晶体管等分立元件；用半导体存储器代替磁心存储器；使用微程序设计技术简化处理机的结构；在软件方面则广泛引入多道程序、并行处理、虚拟存储器系统以及功能完备的操作系统，同时还提供了大量的面向用户的应用程序。

(4)第四代计算机（1972年至今）

第四代计算机最为显著的特征是使用了大规模集成电路和超大规模集成电路。此外，使用大容量的半导体存储器作为内存储器；在体系结构方面进一步发展了并行处理、多机系统、分布式计算机和计算机网络系统；在软件方面则推出了数据库系统、分布式操作系统及软件工程标准等。

(5)第五代计算机

目前使用的计算机都是属于第四代计算机，第五代计算机尚在研制之中，而且进展比较缓慢。第五代计算机的研究目标是试图打破计算机现有的体系结构，使得计算机能够像人那样的思维、推理和判断能力。也就是说，第五代计算机的主要特征就是人工智能，它具有一些人类智能的属性。

2.人工智能的发展史（1）第一阶段:

50 年代人工智能的兴起

和冷落人工智能概念首次提

出后，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

译等的失败，使人工智能走入

了低谷。这一阶段的特点是：

重视问题求解的方法，忽视知

识重要性。

（2）第二阶段:

60 年代末到70 年代，专

家系统出现，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，1969 年成立了国

际人工智能联合会议

（International Joint

Conferences onArtificial

Intelligence 即IJCAI）。（3）第三阶段:

80 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”，其目的是使逻辑推理

达到数值运算那么快。虽然此

计划最终失败，但它的开展形

成了一股研究人工智能的热

潮。

（4）第四阶段:

80 年代末，神经网络飞速

发展1987 年，美国召开第一

次神经网络国际会议，宣告了

这一新学科的诞生。此后，各

国在神经网络方面的投资逐

渐增加，神经网络迅速发展起

来。

（5）第五阶段:

90 年代，人工智能出现新的

研究高潮由于网络技术特别是国

际互连网技术的发展，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，将人工智能

更面向实用。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。人工智能已深入到社

会生活的各个领域。

四、人工智能的应用领

域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理

的意义主要不在于提高效率,而是

用计算机实现人们非常需要做,但

工业工程信息技术是靠人工却做

不了或是很难做到的事情。在《谈

谈人工智能在企业管理中的应用》

一文中刘玉然指出把人工智能应

用于企业管理中,以数据管理和处

理为中心,围绕企业的核心业务和

主导流程建立若干个主题数据库,

而所有的应用系统应该围绕主题

数据库来建立和运行。换句话说,

就是将企业各部门的数据进行统

一集成管理,搭建人工智能的应用

平台,使之成为企业管理与决策中

的关键因子。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能

和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI 技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机