【正文】 5年，美國(guó)卡內(nèi)基 梅?。?CarnegieMellon）大學(xué)的博士生（ Fenghsiung Hsu）著手研制一個(gè)國(guó)際象棋的計(jì)算機(jī)程序：“ Chiptest”。深藍(lán)發(fā)展為高水平的博弈大師，在國(guó)際象棋比賽規(guī)定的每步棋限時(shí) 3分鐘里，可以推演 10002023億步棋局。 因?yàn)?，我們常說「知識(shí)就是力量」。機(jī)器在既定的知識(shí)庫(kù)中，針對(duì)問題能快速收斂到應(yīng)該作為問題最佳解決的知識(shí)上去的這類系統(tǒng)。 2）通過計(jì)算機(jī)技術(shù)延伸人類智力，提高人類解決生產(chǎn)、生活中的具體問題的能力。 3）通過計(jì)算機(jī)程序語言實(shí)現(xiàn)對(duì)象信息的加工處理。其具體工作至少應(yīng)該包括： 1）分析處理對(duì)象與工具的關(guān)系：在問題解決過程中，哪些知識(shí)需要并且可能數(shù)字化？規(guī)則化？模型化？邏輯運(yùn)算化？何種計(jì)算機(jī)程序語言可以實(shí)現(xiàn)所選擇的信息處理方案？ 2）人工智能與人腦智能的效率比較：電腦和人腦各具優(yōu)勢(shì)是一個(gè)基本常識(shí)。 3）選擇人工智能系統(tǒng)的人機(jī)互助方案：凡是不可能建立完整的計(jì)算機(jī)信息處理規(guī)則的信息系統(tǒng)，信息處理過程中的人工參與將不可避免。因此，對(duì)人工智能技術(shù)的價(jià)值（效率）評(píng)價(jià)、人工智能系統(tǒng)的人機(jī)互助方案選擇，必須進(jìn)行開發(fā)成本和市場(chǎng)效益分析。通過測(cè)量穿戴者的呼吸、心率、血壓、出汗、體溫、肌肉反應(yīng)、皮膚電等信號(hào)，判斷出穿戴者的情感狀態(tài)，為穿戴者記錄狀態(tài)數(shù)據(jù)，提出保健建議，或發(fā)布健康報(bào)警。該系統(tǒng)可以采用非接觸式情感信號(hào)采集裝置，如圖象與語音信號(hào)。 實(shí)例三： 計(jì)算機(jī)游戲與娛樂系統(tǒng)。未來的計(jì)算機(jī)棋類機(jī)應(yīng)該可以模擬各種情感類型棋手，如進(jìn)攻型或防御型棋手的情感行為?！凹彝ビ脵C(jī)器人”將在 10至 20年內(nèi)開始上市銷售。 目前的工業(yè)機(jī)器人只能根據(jù)計(jì)算機(jī)程序的安排完成固定作業(yè)，對(duì)靜止物體進(jìn)行操作。 機(jī)器人內(nèi)部的中央處理芯片對(duì)圖像信息進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，迅速驅(qū)動(dòng)機(jī)器人的手臂，使其能夠捕捉到高速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)。 日本計(jì)劃從 1998年開始著手研究開發(fā)可用于處理家務(wù)和照顧病人的人形智能機(jī)器人。 例如，在人工智能的理論方法研究方面，提出了機(jī)器定理證明的吳氏方法、廣義智能信息系統(tǒng)論、信息 — 知識(shí) — 智能轉(zhuǎn)換理論、全信息論、泛邏輯學(xué)、可拓學(xué)等具有創(chuàng)新特色的理論和方法，為人工智能理論的發(fā)展提供了新的理論體系。 人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)可能如下： ? 從獨(dú)立進(jìn)行的過程仿真走向與相關(guān)技術(shù)進(jìn)行組合的功能仿真 ? 從機(jī)器替代走向機(jī)器參與 ? 從機(jī)器思維走向機(jī)器輔助人腦思維 ? 從機(jī)器學(xué)習(xí)走向機(jī)器幫助人學(xué)習(xí) 在機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展過程中，幾乎涉及到了人工智能技術(shù)發(fā)展中的所有上述問題?，F(xiàn)在的生物技術(shù)已使人們相信，將來人們完全可把不同的基因加以組合，然后在生物工廠中利用這些基因繁殖細(xì)胞，然后生長(zhǎng)出一個(gè)具有生命的東西，那么這個(gè)東西就具有了智能。 謝謝 ! 演講完畢，謝謝觀看！ 。 21世紀(jì)是信息化在全球普遍開展的時(shí)代，作為現(xiàn)代信息技術(shù)的精髓，人工智能技術(shù)必然成為新世紀(jì)科學(xué)技術(shù)的前沿和焦點(diǎn)。 機(jī)器翻譯技術(shù)目前的處境，值得整個(gè)人工智能界思考。 例如，中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)李衍達(dá)教授提出的“ 知識(shí)表達(dá)的情感適應(yīng)模型 ”獨(dú)創(chuàng)了“ 信息建模 ”的新方法，由計(jì)算機(jī)提供候選模型，由人進(jìn)行情感選擇，人機(jī)合作，可以在復(fù)雜情況下通過學(xué)習(xí)有效建立滿意的信息模型。 日本制造科學(xué)技術(shù)中心、本田技研工業(yè)、法蘭克、川崎重工、富士通公司、松下公司、日立公司和東京大學(xué)、早稻田大學(xué)等已組成了集科研、生產(chǎn)和教學(xué)為一體的集團(tuán)，申請(qǐng)承擔(dān)這個(gè)“與人協(xié)調(diào)及共存型機(jī)器人系統(tǒng)研究開發(fā)計(jì)劃”。這項(xiàng)技術(shù)可使機(jī)器人靈巧到能抓住飛舞的蒼蠅、接住飛過來的棒球。 東京大學(xué)研制的新型機(jī)器人裝備有一套特殊攝像機(jī)，它只有 256個(gè)像素，清晰度僅為普通攝像機(jī)的千分之一。托夫勒等人對(duì)機(jī)器人為人類服務(wù)前景作出樂觀預(yù)測(cè)的同時(shí)，對(duì)于“高智能機(jī)器人”出現(xiàn)可能導(dǎo)致有人利用其犯罪的前景表示了憂慮。 1997年 8月在日本東京舉行的“紀(jì)念日本機(jī)械學(xué)會(huì)創(chuàng)立 100周年國(guó)際研討會(huì)”上，著名美國(guó)未來學(xué)家阿爾文 目前的計(jì)算機(jī)棋類機(jī)不具備如此能力。而語音信號(hào)用于識(shí)別司機(jī)回答問題的語言遲鈍性 (SlowReaction Mood)，如語音速度、音調(diào)變化、音量強(qiáng)度、嗓音質(zhì)量、發(fā)音清晰度等。情感狀態(tài)具有個(gè)人屬性，根據(jù)個(gè)人情感的動(dòng)態(tài)特征，使計(jì)算機(jī)能夠“對(duì)癥下藥”，作出最適宜的反應(yīng)。這是一個(gè)典型的可穿戴式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人機(jī)能力組合技術(shù)的科學(xué)性、功能完整性、普遍適用性水平，決定了一個(gè)人工智能系統(tǒng)的實(shí)用價(jià)值。因此，必須根據(jù)相關(guān)公認(rèn)知識(shí)系統(tǒng)的或然性、可變性等參數(shù)，與人腦的處理水平進(jìn)行價(jià)值比較。 既然是一種實(shí)用工程技術(shù)，就必須建立人工智能技術(shù)開發(fā)的規(guī)范性方法。 方法： 1）將對(duì)象信息轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)內(nèi)碼（數(shù)字化信息）。 前者典型如「 專家系統(tǒng) 」，後者典型為「 機(jī)器發(fā)明系統(tǒng) 」。 機(jī)器人學(xué)在人工智能研究中，由於其只是一種在相對(duì)固定環(huán)境中工作的一種工具，配備智能較少。 二、人工智能的研究與應(yīng)用 問題求解 邏輯推理與定理證明 自然語言理解 自動(dòng)程序設(shè)計(jì) 專家系統(tǒng) 機(jī)器學(xué)習(xí) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)器人學(xué) 模式識(shí)別 機(jī)器視覺 智能控制 智能檢索 智能調(diào)度與指揮 系統(tǒng)與語言工具 人工智能研究的研究領(lǐng)域 人工智能的三個(gè)大分支即 ∶ 知識(shí)工程、模式識(shí)別以及機(jī)器人學(xué)。幾年后，研制小組開發(fā)了專用處理器，可以在每秒中計(jì)算 23000步棋局。另一個(gè)則是 1997年5月，美國(guó)ＩＢＭ公司的“深藍(lán)”超級(jí)計(jì)算機(jī)首次擊敗國(guó)際象棋男子世界冠軍卡斯帕羅夫。 ? 推論 3 人與計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人類活動(dòng)。 研究認(rèn)知過程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級(jí)信息處理的關(guān)系，并用計(jì)算機(jī)程序來模