人工情感的發(fā)展歷程與最終歸宿(編輯修改稿)
2025-08-31 13:22 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 予知識(shí)和才能的計(jì)算機(jī)程序，從而使這種程序所起到的作用達(dá)到專(zhuān)家的水平”，這種“專(zhuān)家水平”意味著醫(yī)學(xué)教授作出診斷和治療的水平，高級(jí)工程師從事工程技術(shù)研究和開(kāi)發(fā)的水平，特級(jí)教師在課堂上傳授知識(shí)的水平。專(zhuān)家系統(tǒng)的客觀(guān)目的就是要在機(jī)器智能與人類(lèi)智慧集大成者──專(zhuān)家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)之間建造一座橋梁，它是人類(lèi)專(zhuān)家可以信賴(lài)的高水平智力助手。人類(lèi)專(zhuān)家的知識(shí)通常包括書(shū)本知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)兩大類(lèi)，前者可能是專(zhuān)家在學(xué)校讀書(shū)求學(xué)時(shí)所獲，也可能是從雜志和書(shū)籍中自學(xué)而來(lái)，然而，僅僅掌握了書(shū)本知識(shí)的學(xué)者還不配稱(chēng)為專(zhuān)家，專(zhuān)家最為寶貴的知識(shí)是他憑借多年的實(shí)踐積累的經(jīng)驗(yàn)，這是他頭腦中最具魅力的知識(shí)瑰寶?！ ≠M(fèi)根鮑姆研制的第一個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng)DENDRAL是化學(xué)領(lǐng)域的“專(zhuān)家”。在輸入化學(xué)分子式和質(zhì)譜圖等信息后，它能通過(guò)分析推理決定有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)，其分析能力已經(jīng)接近、甚至超過(guò)了有關(guān)化學(xué)專(zhuān)家的水平。該專(zhuān)家系統(tǒng)為AI的發(fā)展樹(shù)立了典范，其意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了系統(tǒng)本身在實(shí)用上創(chuàng)造的價(jià)值。在費(fèi)根鮑姆發(fā)表演講后，專(zhuān)家系統(tǒng)如同雨后春筍迅速遍及世界各地。此外，在極其廣泛的領(lǐng)域，人工智能研究者構(gòu)建了不計(jì)其數(shù)的“電腦專(zhuān)家”，如數(shù)學(xué)專(zhuān)家MACSYMA，農(nóng)業(yè)專(zhuān)家PLANT，生物專(zhuān)家MOLGEN，地質(zhì)探礦專(zhuān)家PROSPECTOR，教育專(zhuān)家GUIDON，法律專(zhuān)家LDS，軍事專(zhuān)家ACES、ADEPT、ANALYST等系統(tǒng)。 人如果要靈活地分析問(wèn)題和處理問(wèn)題，并且適用于復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)合，就必須不斷地吸收新知識(shí)和新信息，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，變更計(jì)劃與步驟，這就需要不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)，在人工智能中，“學(xué)習(xí)”具有重要的意義。顯然，專(zhuān)家系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)始具備了“學(xué)習(xí)”的功能，專(zhuān)家系統(tǒng)的“學(xué)習(xí)”過(guò)程就是知識(shí)的自動(dòng)積累過(guò)程。在數(shù)學(xué)推理系統(tǒng)中，“學(xué)習(xí)”過(guò)程就是根據(jù)一些簡(jiǎn)單的概念推理形成較復(fù)雜的概念，并作出數(shù)學(xué)猜想等，根據(jù)一些簡(jiǎn)單的公理推理形成較復(fù)雜的公理，并作出理論假說(shuō)等；在問(wèn)題判斷與求解中，“學(xué)習(xí)”過(guò)程就是根據(jù)執(zhí)行情況修改計(jì)劃。此階段的專(zhuān)家系統(tǒng)主要是以大規(guī)模集成電路方式來(lái)實(shí)施的。五、模式識(shí)別階段模式識(shí)別是近30年來(lái)得到迅速發(fā)展的人工智能分支學(xué)科。但是，對(duì)于什么是“模式”，或者什么是機(jī)器（也包括人）能夠辨認(rèn)的模式，迄今尚無(wú)確切的定義。電腦模式識(shí)別技術(shù)最初起源于圖象識(shí)別的需要，比如協(xié)助警方根據(jù)照片從茫茫人海里搜尋某個(gè)罪犯，或者幫助醫(yī)生把顯微鏡下觀(guān)察的細(xì)菌形態(tài)進(jìn)行分類(lèi)，確認(rèn)它是球菌、桿菌還是弧菌。嚴(yán)格地說(shuō)，模式識(shí)別又不是簡(jiǎn)單的分類(lèi)學(xué)，它的目標(biāo)包括對(duì)于識(shí)別對(duì)象的描述、理解與綜合。 在1973年召開(kāi)的模式識(shí)別第一次國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議基礎(chǔ)上，成立了國(guó)際模式識(shí)別協(xié)會(huì)（IAPP）。一位專(zhuān)家曾經(jīng)指出：“模式識(shí)別是本世紀(jì)雄心最大的學(xué)科，需要電腦科學(xué)家、數(shù)學(xué)家、生物學(xué)家、心理學(xué)家、哲學(xué)家和社會(huì)學(xué)家的通力合作?！比绻皇请娔X，而是人腦接受到視覺(jué)器官（如眼睛和視網(wǎng)膜）傳遞來(lái)的信息，它究竟是怎樣識(shí)別和區(qū)分大千世界的萬(wàn)物呢？一種可能的解決方案是：圖象上的每一點(diǎn)都用一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞與之對(duì)應(yīng)并逐一判別，最后綜合為整體，但是，既使只描述圖象局部的大致輪廓，神經(jīng)元的數(shù)目仍不敷使用；另一種可能的方案更符合實(shí)際：大腦感知的不是圖象上所有的點(diǎn)，而是其輪廓中最典型的特征，如線(xiàn)段、角度、弧度、反差、顏色等等，把它們從圖象中抽取出來(lái)，然后結(jié)合頭腦中過(guò)去的記憶和有關(guān)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)分析判斷，即“特征抽取”，它是電腦圖象識(shí)別的基礎(chǔ)。人類(lèi)相互之間交流思想，除“讀寫(xiě)”之外的重要途徑是“聽(tīng)說(shuō)”，電腦語(yǔ)音識(shí)別理所當(dāng)然被列為與圖象識(shí)別同等重要的人工智能技術(shù)，它包括用口令控制電腦的動(dòng)作、或者根據(jù)口述聲音錄入文字、設(shè)計(jì)出“會(huì)聽(tīng)話(huà)”的電腦等內(nèi)容。語(yǔ)音識(shí)別的基礎(chǔ)技術(shù)也是模式識(shí)別，通常每個(gè)人說(shuō)話(huà)的音色和音調(diào)都有一定的差異，發(fā)聲頻率各不相同，人腦對(duì)語(yǔ)音似乎有一種自適應(yīng)的能力，既能
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