人工智能技术课程综述

人工智能技术课程综述

1 人工智能的定义与发展

1.1 人工智能的定义

40多年来，人工智能获得了很大的发展，已引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前言学科。进十年来，现代计算机的发展已能够存储及其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件实现军取得长足进步，使人工智能获得进一步的应用。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。目前的“人工智能”一词是指用计算机模拟或实现的一种智能。同时人工智能又是一个学科名称，作为一个学科，人工智能研究的如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算机上实现或再现的科学技术。从科学的角度讲，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作出反应的智能机器，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。

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解

是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

1.2 人工智能的研究发展

对于人工智能的发展来说，20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件最重要的事：数理逻辑和关于计算的新思想。而人工智能的总体发展阶段大致可以分为以下五大阶段：

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s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。

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 on Artificial Intelligence即IJCAI）。

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。

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。

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的技术发展，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。

2 人工智能的目标和研究策略

人工智能作为一门学科，其研究目标就是制造智能机器和智能系统，实现智能化社会。具体来讲，就是要使计算机不仅具有脑智能和群智能，还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。简言之，就是要使计算机具有自主发现规律、解决问题和发明创造的能力，从而大大扩展和延伸人的智能，实现人类社会的全面智能化。

人工智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能，并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具，从而逐步扩展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。

3 人工智能的研究与应用领域

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。通过本次人工智能技术的课程，也使我了解到了其一些相关领域的应用知识，以下就简单概述关于人工智能的几个应用领域的相关知识。

3.1 问题的求解

人工智能的第一大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程序中应用的某些程序，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标

赛水平的各种方盘棋。十五子棋和国际象棋，并取得前面提到的计算机棋手战胜国际象棋冠军的成就。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。正如前面所述，这个问题中未解决的问题包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力，如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个未解决的问题涉及问题的原概念，在人工智能中叫做问题表示的选择。人们常常能够找到某种思考问题的方法从而使求解变得容易而最终解决问题。到目前为止，人工智能程序已经知道如何考虑要解决的问题，即搜索解决空间，寻找较优的解答。

3.2 逻辑推理

早期的逻辑推理演绎工作与问题和难题的求解相当密切。已经开发出的程序能够借助于对事实的数据库的操作来“证明”断定；其中每个事实由分立的数据结构来表示，就像数理逻辑中由分立公式表示一样。与人工智能的其他技术的不同之处是，这些方法能够完整的和一致的加以表示。也就是说，只要原本事实是正确的，那么程序就能够证明这些从事实得出的定理，而且也仅仅是证明这些原理。

逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息的时候适时地修正这些证明。

3.3 机器学习