【正文】 三到：心到、眼到、口到玉不琢、不成器，人不學、不知義。——高爾基1少而好學，如日出之陽；壯而好學，如日中之光；志而好學，如炳燭之光。知識處理是人工智能這一科學領域的關鍵問題。只是愛源于人們對客觀世界運動規(guī)律的正確認識，是從感知認識上升成為理性認識的高級思維勞動過程的結晶，故相應于一定的客觀環(huán)境與條件下，只是無疑是正確的。有諺語曰：“東邊日（晴天），西邊雨。對智能機器系統(tǒng)而言只是表示，實際上就是對知識的一種描述或約定。如圖2二、常用知識表示法：：一階謂詞邏輯表示法是目前應用最廣的方法之一，在AI系統(tǒng)上已經(jīng)得到了應用。定義謂詞：COMPUTER(x):x是計算機系的 學生LIKE(x,y):x喜歡y 謂詞公式為：LIKE(liming，programming)COMPUTER(liming)∧謂詞邏輯是一種傳統(tǒng)經(jīng)典也是最基本的形式化方法。產(chǎn)生式表示的基本形式為：（1）確定性知識的表示：產(chǎn)生式形式：P→Q或者IF P THEN Q 它的含義：如果前提P滿足，則可以推出結論Q或執(zhí)行Q操作。效率低?；?又叫做邊或支路)。語義網(wǎng)絡是一種結構化知識表示方法，具有表達直觀，方法靈活，容易掌握和理解的特點。下面是一個關于“大學教師”的框架設計模式。（2）產(chǎn)生式規(guī)則方法推理方法太單一，如果前提條件太多，或規(guī)則條數(shù)太多，則推理的速度將慢得驚人。計算機應用與軟件；1994年03期 [2].張科杰,袁國華,彭穎紅； 知識表示及其在機械工程設計中的應用探討[J]。1998。讀書要三到：心到、眼到、口到玉不琢、不成器，人不學、不知義?！郀柣?少而好學，如日出之陽；壯而好學，如日中之光；志而好學，如炳燭之光。AI是計算機科學的一部分，因而必須建立在堅實的理論知識之上并應用于計算機科學領域。實際上，人工智能提供了一種獨特而強大的工具來精確探索這些問題。雪萊告訴我們，諸如達爾文的進化論和發(fā)現(xiàn)電流這樣的科學進步已經(jīng)使普通民眾相信：自然法則并非奧妙無窮，而是可以被系統(tǒng)分析和理解的。由于注意到“智能”這一概念難以確切定義，他提出了著名的圖靈測試：如果一臺機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。[35]。更為重要的是，理解人類智能本身就是一個吸引人的、有待研究的科學挑戰(zhàn)。[3] 4 人工智能應用之模式的識別如何使機器具有感知能力也是智能的表現(xiàn)。專家系統(tǒng)是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域。[3] l 金融銀行用人工智能系統(tǒng)組織運作，金融投資和管理財產(chǎn)。它們常做對人是危險的工作。l 音樂人工智能：用科學解密生命與智慧技術常會影晌音樂的進步，科學家想用人工智能技術盡量趕上音樂家的活動；現(xiàn)正集中在研究作曲，演奏，音樂理論，聲音加工等。同人和其他動物一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡是適應世界的一種機制：經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡結果是通過學識形成的。光電結合的神經(jīng)計算機為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展提供了良好條件。DBN 由多層神經(jīng)元構成，這些神經(jīng)元又分為顯性神經(jīng)元和隱性神經(jīng)元（以下簡稱顯元和隱元）。 被訓練好后如下圖：圖2 訓練好的深度信念網(wǎng)絡。五，人工智能未來發(fā)展趨勢科學技術是第一生產(chǎn)力，但技術的發(fā)展往往是遠遠超越我們的想象。今后機器學習的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學習的機理等。5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡，常被簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡或類神經(jīng)網(wǎng)絡。然而，人工智能仍有很多尚待解答的問題，需要探索和研究。讀書要三到：心到、眼到、口到玉不琢、不成器，人不學、不知義?！郀柣?少而好學，如日出之陽；壯而好學，如日中之光；志而好學，如炳燭之光。其中“終結者T800”機器人在電影中被塑造成一個有肌肉、血液等人類特性、冷血、為達目的不擇手段的機械戰(zhàn)士，更重要的是，這個機器人擁有與人類相似的智能特征，能使用工具，能了解人類語言，有學習功能也有了解人性的功能。因此近十幾年人工智能領域的主流研究集中在用這些方法解決“學習問題“，即利用案例持續(xù)改進對新問題的解答，并名之為“機器學習”。目前，美國在研制殺手機器人方面處于技術領先地位，尤其是無人機經(jīng)常用于攻擊巴基斯坦、也門等地可疑的好戰(zhàn)分子。在電影《終結者》系列中，“終結者”人型機器人T800系列是一些機器改造人。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。解決這個問題，才能實現(xiàn)電影中“終結者”機器人與人類之間的必要的語言交流這個難題，才能使“終結者”在人群中不容易被發(fā)現(xiàn)，便于執(zhí)行任務?，F(xiàn)在，在礦物勘測、化學分析、規(guī)劃和醫(yī)學診斷方面,專家系統(tǒng)已經(jīng)達到了人類專家的水平。這些觀點各有側重，第一種觀點強調(diào)學習的外部行為效果，第二種則強調(diào)學習的內(nèi)部過程，而第三種主要是從知識工程的實用性角度出發(fā)的。如果向學習系統(tǒng)提供的是雜亂無章的指導執(zhí)行具體動作的具體信息，則學習系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后，刪除不必要的細節(jié)，進行總結推廣，形成指導動作的一般原則，放入知識庫，這樣學習部分的任務就比較繁重，設計起來也較為困難。(3)容易修改知識庫。這些表示方式各有其特點，在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面：(1)表達能力強。知識庫里存放的是指導執(zhí)行部分動作的一般原則，但環(huán)境向學習系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。學習是構造或修改對于所經(jīng)歷事物的表示。專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是目前人工智能研究領域中最活躍、最有成效的一個研究領域。而后者盡管在現(xiàn)在已經(jīng)取得了些成就，但在發(fā)展過程中依然是一個舉步維艱的難題，主要是因為人類語言的歧義性、多義性、易混淆性、多樣性、語句和語氣意義多變性等等特性在阻礙著自然語言被計算機“理解”。從這里我們可以看出，在當今人工智能發(fā)展的領域中跟研制出“終結者”機器人有著最密切的關系的領域應該有模式識別、機器翻譯、自然語言處理、計算機視覺、智能信息檢索技術、專家系統(tǒng)以及最重要的機器學習等領域。殺手型機器人的迅猛發(fā)展，令人瞠目結舌。霍恩稱，“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。就算是專家能夠總結出所有經(jīng)驗（很多情況專家自己講不明白自己是怎么得到結論的），一旦面對全新的對象（比如醫(yī)學診斷系統(tǒng)面對一種全新的疾病），機器就不能得到答案而且無法自動從新的案例中學習到新知識。剩下的人類在領袖約翰康納的領導下與電腦英勇作戰(zhàn)，并扭轉了局面。——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。黑發(fā)不知勤學早，白首方悔讀書遲。我們的表示、算法和語言都是一些工具，用來設計和建立那些展現(xiàn)智能行為的機制。4 專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是根據(jù)某領域中一個或多個專家提供的知識或經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。機器學習是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。在附件中提供了程序代碼。DBN 是由多層 RBM 組成的一個神經(jīng)網(wǎng)絡，它既可以被看作一個生成模型，也可以當作判別模型，其訓練過程是：使用非監(jiān)督貪婪逐層方法去預訓練獲得權值。它是一種生成模型，通過訓練其神經(jīng)元間的權重，我們可以讓整個神經(jīng)網(wǎng)絡按照最大概率來生成訓練數(shù)據(jù)。將信息幾何應用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究開辟了新的途徑。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。l 玩具和游戲1990年企圖用基本人工智能大量為教育和消遣生產(chǎn)民用產(chǎn)品。這樣系統(tǒng)幫助掃描數(shù)據(jù)圖像，從計算X光斷層圖發(fā)現(xiàn)疾病，典型應用是發(fā)現(xiàn)腫塊、心臟聲音分析。它們的許多發(fā)明已人工智能：用科學解密生命與智慧被主流計算機科學采用，而不認為是AI的一部份。人工智能應用之專家系統(tǒng)我們常說的專家系統(tǒng)就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。[2] 3 人工智能應用之自然語言的處理智能的另一表現(xiàn)就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行人工智能：用科學解密生命與智慧無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。但是，人工智能中一部分主要的研究著偏重于研究對人類智能的理解。2014年6月8日，一臺計算機成功讓人類相信它是一個13歲的男孩，成為有史以來首臺通過圖靈測試的計算機。在《語言，真理與邏輯》中，艾爾建議有意識的人類及無意識的機器之間的區(qū)別。難道生命不是這樣形成的嗎？或許死尸還可能復活；流電電流實驗已經(jīng)讓我們看到了這樣的跡象：生命體的組成部分可以被制造、組合并注入活力（Butler 1998）。例如：用語言理解的馬爾可夫模型，提供新數(shù)學理論的自動推理系統(tǒng)，通過大腦皮層網(wǎng)跟蹤信號的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡，以及基因表達的數(shù)據(jù)模式的可視化，等等。對人工智能的一個熱門分支——神經(jīng)計算進行了著重介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡通過模擬人腦的學習機制，將人工智能的重點從符號表示可靠的推理策略問題轉化到學習和適應的問題，描述了其在字符識別問題上的實際應用?！懹?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。黑發(fā)不知勤學早，白首方悔讀書遲。[4].王永慶人工智能原理與方法［Ｍ］。與神經(jīng)網(wǎng)絡結合。但實際工作中，如果要建立一個人工智能系統(tǒng)、專家系統(tǒng)時，還是要根據(jù)具體情況提出一個混合性的知識表達方式。每個被定義的框架對象分別代表著不同的特殊知識結構，從而可在大腦或計算機中表示、存儲并予以認識、理解和處理。（4）指針(Pointer)：也叫指示器。語義網(wǎng)絡結構共使用了三種圖形符號：框、帶箭頭及文字標識的線條和文字標識線。方便地表示專家的啟發(fā)性知識與經(jīng)驗透明性。目前，產(chǎn)生式表示方法是專家系統(tǒng)的第一選擇的知識表達方式。在一階謂詞表示法中連接詞是非常重要的其中： 連接詞：172。在自然科學實際應用研究中，利用映射（稱之為變換）原理迂回求解的思想，是一種非常有效而廣為使用的重要手段。進而實現(xiàn)知識調(diào)用，達到利用知識求解問題的目的。這樣，則由該信息結構形成的知識也有了確定與不確定的特征。常言道：實踐出真理。例如：“人機大戰(zhàn)”中深藍計算機輕松的獲勝、人類基因組排序工作的基本完成、人類大腦結構性解密、單純器官性克隆的成功實現(xiàn)等等?！懹?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。黑發(fā)不知勤學早，白首方悔讀書遲?？偠灾M管人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了曲折的過程，但它在自動推理、認知建模、機器學習、神經(jīng)元網(wǎng)絡、自然語言處理、專家系統(tǒng)、智能機器人等方面的理論和應用上都取得了稱得上具有“智能”的成果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的主要特點是信息的分布存儲和信息處理的并行化，并具有自組織自學習能力，這使人們利用機器加工處理信息有了新的途徑和方法，解決了一些符號方法難以解決的問題，使人工智能的學術界興起了神經(jīng)網(wǎng)絡的熱潮。然而，隨著專家系統(tǒng)應用的不斷深入，專家系統(tǒng)自身存在的知識獲取難、知識領域窄、推理能力弱、只能水平低、沒有分布式功能、實用性差等等問題逐步暴露出來。恰當?shù)倪\用專家知識的獲取、表示、推理過程的構成與解釋，是設計基于知識的系統(tǒng)的重要技術問題。例如1982年，美國利用該系統(tǒng)在華盛頓發(fā)現(xiàn)一處礦藏，據(jù)說實用價值可能超過1億美元。經(jīng)專家小組對醫(yī)學專家、實習醫(yī)師以及MYCIN行為進行正式測試評價，認為MYCIN的行為超過了其他所有人，尤其在診斷和治療菌血癥和腦膜炎方面，顯示了該系統(tǒng)作為臨床醫(yī)生實際助手的前途。（4）大腦約有10的15次方以上的記憶容量，此容量相當于存放幾億本書的容量，現(xiàn)有的技術條件下在機器的結構上模擬人腦是不大可能的。正是由于人工智能在20世紀50年代到60年代的迅速發(fā)展和取得的一系列的研究成果，使科學家們歡欣鼓舞，并對這一領域給予了過高的希望。（3）1958年，麥卡錫研制出表處理程序設計語言LISP，它不僅可以處理數(shù)據(jù)，而且可以方便的處理各種符號，成為了人工智能程序語言的重要里程碑。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論的那一枝來求解問題，證明了懷特黑德與羅素的數(shù)學名著《數(shù)學原理》的第2章中52個定理中的38個定理?！鬃幼x書給人以快樂、給人以光彩、給人以才干。——陳壽1書是人類進步的階梯。書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟。我覺得這門課是一門非常富有挑戰(zhàn)性的學科，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。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。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。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鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。人工智能的應用: 人工智能是在計算機科學、控制論、信息論、心理學、語言學等多種學科相互滲透的基礎發(fā)展起來的一門新興邊緣學科，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，人工智能應用在不少領域得到發(fā)展，在我們的日常生活和學習當中也有許多地方得到應用。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?！爸R就是力量”德國數(shù)學家、哲學家Leibnitz（布萊尼茲）（16461716）。它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。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)學常被認為是多種學科的基礎科學，數(shù)學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數(shù)學工具，數(shù)學不僅在標準邏輯、模糊數(shù)學等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。“人工”比較好理解，爭議性也不大。人工智能體現(xiàn)在思維、感知、行為三個層次。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數(shù)式增長