【正文】 第一篇：人工智能的發(fā)展及應(yīng)用解讀人工智能的發(fā)展及應(yīng)用學(xué)院 ： 班級 ： 姓名 ： 學(xué)號 ：人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能幾乎涉及到是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠遠超出了計算機科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進入人工智能學(xué)科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。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，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機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。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的： 人工智能是人造的智能,是計算機科學(xué)、邏輯學(xué)、認知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡稱AI。人工智能體現(xiàn)在思維、感知、行為三個層次。它主要模擬眼神、擴展人的智能。其研究內(nèi)容可以分為機器思維和思維機器、機器行為和行為機器、機器感知和感知機器、三個層次。人工智能研究與應(yīng)用雖然取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大距離，還有很多問題需要許多學(xué)科的共同研究。人工智能有兩種實現(xiàn)方式，第一種叫做工程學(xué)方法（Engineering approach），是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。第二種是模擬法（Modeling approach），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。第一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應(yīng)的邏輯就會很復(fù)雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁, 非常麻煩。采用第二種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。人工智能的發(fā)展: 人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段: 孕育階段:古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384322），給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）（15611626），系統(tǒng)地給出了歸納法。“知識就是力量”德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz（布萊尼茲）（16461716）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進行運 算和推理。做出了能做四則運算的手搖計算機英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（18151864）實現(xiàn)了布萊尼茨 的思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想,提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。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)、HearsayII 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 onArtificial 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)K I P S”，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)技術(shù)的發(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(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，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。人工智能的應(yīng)用: 人工智能是在計算機科學(xué)、控制論、信息論、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透的基礎(chǔ)發(fā)展起來的一門新興邊緣學(xué)科，主要研究用機器（主要是計算機）來模仿和實現(xiàn)人類的智能行為，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能應(yīng)用在不少領(lǐng)域得到發(fā)展，在我們的日常生活和學(xué)習(xí)當(dāng)中也有許多地方得到應(yīng)用。本文就符號計算、模式識別、專家系統(tǒng)、機器翻譯等方面的應(yīng)用作簡單介紹，籍此使讀者對我們身邊的人工智能應(yīng)用有一個感性的認識。符號計算計算機最主要的用途之一就是科學(xué)計算,科學(xué)計算可分為兩類: 一類是純數(shù)值的計算,例如求函數(shù)的值, 方程的數(shù)值解, 比如天氣預(yù)報、油藏模擬、航天等領(lǐng)域。另一類是符號計算,又稱代數(shù)運算,這是一種智能化的計算, 處理的是符號。符號可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實數(shù)和復(fù)數(shù),也可以代表多項式,函數(shù),集合等。隨著計算機的普及和人工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計算機代數(shù)系統(tǒng)軟件, 其中Mathematica和Maple 是它們的代表，由于它們都是用C 語言寫成的, 所以可以在絕大多數(shù)計算機上使用。模式識別模式識別就是通過計算機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”, 隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類有可能研究復(fù)雜的信息處理過程。用計算機實現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發(fā)智能機器的一個最關(guān)鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。計算機識別的顯著特點是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識別過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似。以“語音識別”為例：語音識別就是讓計算機能聽懂人說的話，一個重要的例子就是七國語言（英、日、意、韓、法、德、中）口語自動翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)后，人們出國預(yù)定旅館、購買機票、在餐館對話和兌換外幣時，只要利用電話網(wǎng)絡(luò)和國際互聯(lián)網(wǎng)，就可用手機、電話等與“老外”通話。指紋是人體的一個重要特征，具有唯一性。北京大學(xué)有關(guān)專家對數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計算紋線局部方向、進而提取指紋特征信息的理論與算法，隨后研究成功了適于民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統(tǒng)，以及適于公安刑事偵破的指紋鑒定系統(tǒng)。從而開創(chuàng)了我國指紋自動識別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。北京指紋自動識別系統(tǒng)的推出，使我國公安干警從指紋查對的繁重人工處理中解放出來。專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決某些領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠運用人類專家的知識和解決問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一,涉及到社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預(yù)測型、規(guī)劃型、設(shè)計型和控制型等1 0 種類型。具體應(yīng)用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計和花布印染專家系統(tǒng)等等。機器翻譯機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系統(tǒng)。目前，國內(nèi)的機器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類。詞典類翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供單詞的發(fā)音，為用戶了解單詞或詞組含義提供了極大的便利。漢化翻譯軟件的典型代表是“東方快車2000”，它首先提出了“智能漢化”的概念，使翻譯軟件的輔助翻譯作用更加明顯。未來發(fā)展與展望: 未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展: 模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感，因為目前人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活，一些面向蘋果機和IBM兼容機的應(yīng)用軟件例如語音和文字識別已可買到。使用模糊邏輯,AI技術(shù)簡化了攝像設(shè)備，相信將來人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。我們至少要經(jīng)歷幾代人的堅持奮斗，進行多學(xué)科聯(lián)合協(xié)作研究，才可能基本上解開“人工智能”之謎，使人工智能理論達到一個更高水平。心得體會 通過老師對人工智能的講解，我對人工智能有了一些簡單的感性的認識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經(jīng)歷一個漫長的過程，許多人為此做出了不懈的努力。我覺得這門課是一門非常富有挑戰(zhàn)性的學(xué)科，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得編程。人工智能在很多領(lǐng)域得到了發(fā)展，在我們的日常生活和學(xué)習(xí)中發(fā)揮了重要的作用。如：機器翻譯，機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系統(tǒng)。利用這些機器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前，國內(nèi)的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當(dāng)屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢英文單詞和詞組句子翻譯，重要的是它還可以提供發(fā)音功能，為用戶提供了極大的方便。通過老師對人工智能的講解，我明白了人工智能發(fā)展的歷史和所處的地位，它始終處于計算機發(fā)展的最前沿。我相信人工智能在不久的將來將會得到更深一步的實現(xiàn)，會創(chuàng)造出一個全新的人工智能世界。讀書的好處行萬里路，讀萬卷書。書山有路勤為徑，學(xué)海無涯苦作舟。讀書破萬卷，下筆如有神。我所學(xué)到的任何有價值的知識都是由自學(xué)中得來的?！_爾文少壯不努力，老大徒悲傷。黑發(fā)不知勤學(xué)早，白首方悔讀書遲。——顏真卿寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來。讀書要三到：心到、眼到、口到玉不琢、不成器，人不學(xué)、不知義。一日無書，百事荒廢?！悏?書是人類進步的階梯。1一日不讀口生，一日不寫手生。1我撲在書上，就像饑餓的人撲在面包上?！郀柣?書到用時方恨少、事非經(jīng)過不知難。——陸游1讀一本好書，就如同和一個高尚的人在交談——歌德1讀一切好書，就是和許多高尚的人談話?！芽▋?學(xué)習(xí)永遠不晚?！郀柣?少而好學(xué)，如日出之陽；壯而好學(xué)，如日中之光；志而好學(xué)，如炳燭之光?！獎⑾?學(xué)而不思則惘，思而不學(xué)則殆?！鬃幼x書給人以快樂、給人以光彩、給人以才干?！喔诙喝斯ぶ悄馨l(fā)展史解讀人工智能學(xué)科誕生于20世紀(jì)50年代中期，當(dāng)時由于計算機的產(chǎn)生與發(fā)展，人們開始了具有真正意義的人工智能的研究。（雖然計算機為AI提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ), ,并做出反應(yīng)將加熱器開大或關(guān)小, 回路的研究重要性在于: Wiener從理論上指出, 。）1956年夏，美國達特莫斯大學(xué)助教麥卡錫、哈佛大學(xué)明斯基、貝爾實驗室申龍、IBM公司信息研究中心羅徹斯特、卡內(nèi)基——、麻省理工學(xué)院塞夫里奇和索羅門夫，以及IBM公司塞繆爾和莫爾在美國達特莫斯大學(xué)舉行了以此為其兩個月的學(xué)術(shù)討論會，從不同學(xué)科的角度探討人類各種學(xué)習(xí)和其他職能特征的基礎(chǔ)，并研究如何在遠離上進行精確的描述，探討用機器模擬人類智能等問題，并首次提出了人工智能的術(shù)語。從此，人工智能這門新興的學(xué)科誕生了。這些青年的研究專業(yè)包括數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論和電腦科學(xué)，分別從不同角度共同探討人工智能的可能性。他們的名字人們并不陌生，例如申龍是《信息論》的創(chuàng)始人，塞繆爾編寫了第一個電腦跳棋程序，麥卡錫、明斯基、紐厄爾和西蒙都是“圖靈獎”的獲獎?wù)?。這次會議之后，在美國很快形成了3個從事人工智能研究的中心，即以西蒙和紐威爾為首的卡內(nèi)基—梅隆大學(xué)研究組，以麥卡錫、明斯基為首的麻省理工學(xué)院研究組，以塞繆爾為首的IBM公司研究組。隨后，這幾個研究組相繼在思維模型、數(shù)理邏輯和啟發(fā)式程序方面取得了一批顯著的成果：（1）1956年，紐威爾和西蒙研制了一個“邏輯理論家“（簡稱LT）程序，它將每個問題都表示成一個樹形模型,然后選擇最可能得到正確結(jié)論的那一枝來求解問題，證明了懷特黑德與羅素的數(shù)學(xué)名著《數(shù)學(xué)原理》的第2章中52個定理中的38個定理。1963年對程序進行了修改，證明了全部定理。這一工作受到了人們的高度評價，被認為是計算機模擬人的高級思維活動的一個重大成果，是人工智能的真正開端。（2）1956年，塞繆爾利用對策論和啟發(fā)式搜索技術(shù)編制出西洋跳棋程序Checkers。該程序具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能在下棋過程中不斷積累所獲得的經(jīng)驗，并能根據(jù)對方的走步，從許多可能的步數(shù)中選出一個較好的走法。這是模擬人類學(xué)習(xí)過程第一次卓有成效的探索。這臺機器不僅在1