【正文】 作為重中之重。 商用部門難以彌補(bǔ)國(guó)防研究開發(fā)費(fèi)用的減少，由此可能降低美國(guó)的長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力。人們普遍認(rèn)為，計(jì)算機(jī)將會(huì)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。 21世紀(jì)在分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)（包括專家系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng)）、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘（從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)我們有用的知識(shí)）、遺傳與演化計(jì)算（通過對(duì)生物遺傳與進(jìn)化理論的模擬，揭示出人的智能進(jìn)化規(guī)律）、人工生命（通過構(gòu)造簡(jiǎn)單的人工生命系統(tǒng)（如：機(jī)器蟲）并觀察其行為，探討初級(jí)智能的奧秘）、人工智能應(yīng)用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機(jī)接口、智能機(jī)器人等）等方面有重大的突破。 ? 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)。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。 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。 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）。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。這是一個(gè)典型的可穿戴式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。而語(yǔ)音信號(hào)用于識(shí)別司機(jī)回答問題的語(yǔ)言遲鈍性 (SlowReaction Mood)，如語(yǔ)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。 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 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。 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”。 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。 謝謝 ! 演講完畢，謝謝觀看！ 。 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。 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。 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。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。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(yǔ)音信號(hào)。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。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(yǔ)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)。 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。 因?yàn)?，我們常說「知識(shí)就是力量」。 1985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”。 ? 推論 1 人具有智能，那么人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。它可存貯有關(guān)植入者的個(gè)人信息，在設(shè)有電子保護(hù)系統(tǒng)的地方，計(jì)算機(jī)可以根據(jù)體內(nèi)芯片發(fā)出無線電波查明植入者的身份，決定是否放行。 圖像處理和圖像識(shí)別，聲音處理和聲音識(shí)別取得了較好的發(fā)展， IBM公司推出了 ViaVoice聲音識(shí)別軟件，以使聲音作為重要的信息輸入媒體。 美國(guó)在人工智能領(lǐng)域地位的下降主要是因?yàn)閲?guó)防預(yù)算中用于研究開發(fā)的費(fèi)用被削減，以及人工智能技術(shù)成果遲遲不能投入商業(yè)應(yīng)用。 1982年，日本發(fā)起了為期 10年的第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃，率先向人工智能發(fā)起進(jìn)攻，令美國(guó)、歐洲等大吃一驚，生怕日本人搶占了制高點(diǎn)?？梢源_信 ,它將是通向 21世紀(jì)之匙。 但 80年代對(duì) AI工業(yè)來說也不全是好年景。 GPS擴(kuò)展了 Wiener的反饋原理 ,可以解決很多常識(shí)問題。 但隨著 1941年以來電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展 ,技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機(jī)器智能。只要當(dāng)人腦將人類的各種信息處理方法成功地轉(zhuǎn)換為 0、 1選擇之后， 0、 1選擇才具有了功能意義。 從人工智能所實(shí)現(xiàn)的功能來定義： 人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)。詢問者只知道二人的稱呼是 X， Y，通過提問以及回答來判斷，最終作出 X是 A， Y是 B或者 X是 B， Y是 A的結(jié)論。這些問題涉及人工智能是否一定采用模擬人的智能的方法 ?若要模擬又該如何模擬 ?對(duì)結(jié)構(gòu)模擬和行為模擬、感知思維和行為、對(duì)認(rèn)知與學(xué)習(xí)以及邏輯思維和形象思維等問題是否應(yīng)分離研究 ?是否有必要建立人工智能的統(tǒng)一理論系統(tǒng) ?若有，又應(yīng)以什么方法為基礎(chǔ) ? 如何在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)、研制智能機(jī)器和開發(fā)智能產(chǎn)品，即沿著什么技術(shù)路線和策略來發(fā)展人工智能，也存在有不同的派別，即不同的技術(shù)路線。 1986年魯梅爾哈特 (Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播 (BP)算法。后來又發(fā)展了啟發(fā)式算法 → 專家系統(tǒng) → 知識(shí)工程理論與技術(shù)，并在 80年代取得很大發(fā)展。 (1) 符號(hào)主義 (Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派 (Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng) (即符號(hào)操作系統(tǒng) )假設(shè)和有限合理性原理。 人工智能尚無確切的定義，不同的學(xué)科和科學(xué)背景的學(xué)者對(duì)人工智能的不同理解，提出不同的觀點(diǎn)，并有不同的學(xué)派。