【文章內(nèi)容簡介】 ：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。實際應用，機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng),智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，還有航天應用等。學科范疇：人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科：哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，研究范疇：自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法 人類思維方式應用領域：智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程，機器人工廠，安全問題。目前人工智能還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。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（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，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)更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。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、模糊科學等范圍發(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。人工智能技術在國內(nèi)的發(fā)展與趨勢人工智能學習的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。隨著社會的發(fā)展,人們對產(chǎn)品的要求也發(fā)生了很大變化,要求品種要多樣、更新要快捷、質量要高檔、使用要方便、價格要合理、外形要美觀、自動化程度要高、售后服務要好、要滿足人們越來越高的要求,就必須采用先進的機械制造技術。中國經(jīng)濟經(jīng)過30年改革開放的快速增長,取得了令世人矚目的驕人業(yè)績,綜合國力和經(jīng)濟總量位居世界前列。自20世紀80年代以來,我國制造業(yè)取得了長足的發(fā)展。目前,中國正成為“世界工廠”,承接全世界制造業(yè)的轉移。據(jù)相關資料表明,世界上國家之間的經(jīng)濟競爭,先進制造技術是重要的競爭手段之一。其競爭能力最終體現(xiàn)在所生產(chǎn)的產(chǎn)品的市場占有率上。隨著經(jīng)濟技術的高速發(fā)展以及顧客需求和市場環(huán)境的不斷變化,這種競爭日趨激烈,因而我國非常重視對先進制造技術的研究。制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟和綜合國力的重要支柱產(chǎn)業(yè),其先進生產(chǎn)總值占國民生產(chǎn)總值(GDP)的40%左右。尤其，中國近幾年來房地產(chǎn)業(yè)的崛起，帶動了三一重工、中聯(lián)重科、徐工等一批工程機械企業(yè)的發(fā)展，而這些企業(yè)的發(fā)展的同時又帶動了先進制造技術的發(fā)展，然而雖然我們在先進制造技術方面取得了很多卓越的成績，但與工業(yè)發(fā)達國家相比，仍然存在一個階段性的整體上的差距。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：管理方面：工業(yè)發(fā)達國家廣泛采用計算機管理，重視組織和管理體制、生產(chǎn)模式的更新發(fā)展，推出了準時生產(chǎn)（JIT）、敏捷制造（AM）、精益生產(chǎn)（LP）、并行工程（CE）等新的管理思想和技術。我國只有少數(shù)大型企業(yè)局部采用了計算機輔助管理，多數(shù)小型企業(yè)仍處于經(jīng)驗管理階段。制造工藝方面：工業(yè)發(fā)達國家較廣泛的采用高精密加工、精細加工、微細加工、微型機械和微米 / 納米技術、激光加工技術、電磁加工技術、超塑加工技術以及復合加工技術等新型加工方法。我國普及率不高，尚在開發(fā)、掌握之中。設計方面：工業(yè)發(fā)達國家不斷更新設計數(shù)據(jù)和準則，采用新的設計方法，廣泛采用計算機輔助設計技術（CAD/CAM），大型企業(yè)開始無圖紙的設計和生產(chǎn)。我國采用CAD/CAM技術的比例較低。自動化技術方面：工業(yè)發(fā)達國家普遍采用數(shù)控機床、加工中心及柔性制造單元（FMC）、柔性制造系統(tǒng)（FMS）、計算機集成制造系統(tǒng)（CIMS），實現(xiàn)了柔性自動化、知識智能化、集成化。我國尚處在單機自動化、剛性自動化階段，柔性制造單元和系統(tǒng)僅在少數(shù)企業(yè)使用。產(chǎn)品結構方面：中國機械制造業(yè)的快速發(fā)展，主要依靠技術引進和趕超型發(fā)展戰(zhàn)略，加之中國勞動力豐富而資金相對短缺，致使機械制造業(yè)的科技開發(fā)明顯滯后。雖然中國機械制造業(yè)的產(chǎn)品數(shù)量已經(jīng)位居世界前列，但主要是勞動密集型產(chǎn)品，具有自主知識產(chǎn)權的高、精、尖產(chǎn)品比較少。比如數(shù)控機床和精密機床的可靠性差、質量問題嚴重，軸承、液壓件、密封件等基礎件產(chǎn)品水平低、品種少、滿足度低、質量不穩(wěn)定。人工智能技術的發(fā)展趨勢表現(xiàn)在：全球化：一方面由于國際和國內(nèi)市場上的競爭越來越激烈，例如在機械制造業(yè)中，國內(nèi)外已有不少企業(yè)，甚至是知名度很高的企業(yè)，在這種無情的競爭中紛紛落敗，有的倒閉，有的被兼并。不少暫時還在國內(nèi)市場上占有份額的企業(yè)，不得不擴展新的市場；另一方面，網(wǎng)絡通訊技術的快速發(fā)展推動企業(yè)向著既競爭又合作的方向發(fā)展，這種發(fā)展進一步激化了國際間市場的競爭。這兩個原因的相互作用，已成為全球化制造業(yè)發(fā)展的動力，全球化制造的第一個技術基礎是網(wǎng)絡化，網(wǎng)絡通訊技術使制造的全球化得以實現(xiàn)。網(wǎng)絡化：網(wǎng)絡通訊技術的迅速發(fā)展和普及，給企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營活動帶來了革命性的變革。產(chǎn)品設計、物料選擇、零件制造、市場開拓與產(chǎn)品銷售都可以異地或跨越國界進行。此外，網(wǎng)絡通訊技術的快速發(fā)展，加速技術信息的交流、加強產(chǎn)品開發(fā)的合作和經(jīng)營管理的學習，推動了企業(yè)向著既競爭又合作的方向發(fā)展。虛擬化：制造過程中的虛擬技術是指面向產(chǎn)品生產(chǎn)過程的模擬和檢驗。檢驗產(chǎn)品的可加工性、加工方法和工藝的合理性，以優(yōu)化產(chǎn)品的制造工藝、保證產(chǎn)品質量、生產(chǎn)周期和最低成本為目標，進行生產(chǎn)過程計劃、組織管理、車間調(diào)度、供應鏈及物流設計的建模和仿真。虛擬化的核心是計算機仿真，通過仿真軟件來模擬真實系統(tǒng)，以保證產(chǎn)品設計和產(chǎn)品工藝的合理性，保證產(chǎn)品制造的成功和生產(chǎn)周期，發(fā)現(xiàn)設計、生產(chǎn)中不可避免的缺陷和錯誤。自動化：自動化是一個動態(tài)概念，目前它的研究主要表現(xiàn)在制造系統(tǒng)中的集成技術和系統(tǒng)技術、人機一體化制造系統(tǒng)、制造單元技術、制造過程的計劃和調(diào)度、柔性制造技術和適應現(xiàn)化生產(chǎn)模式的制造環(huán)境等方面。制造自動化技術的發(fā)展趨勢是制造全球化、制造敏捷化、制造網(wǎng)絡化、制造虛擬化、制造智能化和制造綠色化。綠色化：綠色制造則通過綠色生產(chǎn)過程、綠色設計、綠色材料、綠色設備、綠色工藝、綠色包裝、綠色管理等生產(chǎn)出綠色產(chǎn)品，產(chǎn)品使用完以后再通過綠色處理后加以回收利用。采用綠色制造能最大限度地減少制造對環(huán)境的負面影響，同時使原材料和能源的利用效率達到最高。精密化：現(xiàn)代高新技術產(chǎn)品需要高精度制造，社會的發(fā)展對機械產(chǎn)品的質量提出了越來越高的要求。這決定了發(fā)展精密加工、超精密加工技術是機械制造未來的一個重點 智能化：智能制造是指綜合利用各個學科、各種先進技術和方法，解決和處理制造系統(tǒng)中的各種問題。系統(tǒng)能領會設計人員的意圖，能夠檢測失誤，回答問題，提出建議方案等?？焖倩嚎焖倩侵笇κ袌龅目焖夙憫?，對生產(chǎn)的快速重組。它要求生產(chǎn)模式有高度的柔性與高度敏捷性?？焖倩軓娪辛Φ赝苿又圃旒夹g的進步與發(fā)展，它是先進制造技術發(fā)展的“動力”。集成化：現(xiàn)代制造業(yè)的方向并不只是計算機的集成，信息的集成，而是人、技術、組織的整體集成，包括功能集成、組織集成、信息集成、過程集成、知識集成和企業(yè)間的集成。人工智能技術在國外的發(fā)展與趨勢智能是一種知識與思維的合成,是人類認識世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。對于人工智能，美國麻省理工學院的溫斯頓教授提出“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授提出“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學”。綜合來看人工智能是相對人的智能而言的。其本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發(fā)模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能經(jīng)過信息采集、處理和反饋三個核心環(huán)節(jié)，綜合表現(xiàn)出智能感知、精確性計算、智能反饋控制，即感知、思考、行動三個層層遞進的特征。智能感知：智能的產(chǎn)生首先需要收集到足夠多的結構化數(shù)據(jù)去表述場景，因此智能感知是實現(xiàn)人工智能的第一步。智能感知技術的目的是使計算機能 “聽”、會“看”,目前相應的計算機視覺技術和自然語言處理技術均已經(jīng)初步成熟，開始商業(yè)化嘗試。智能處理：產(chǎn)生智能的第二步是使計算機具備足夠的計算能力模擬人的某些思維過程和行為對分析收集來的數(shù)據(jù)信息做出判斷，即對感知的信息進行自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應反映。具體的研究領域包括知識表達、自動推理、機器學習等，與精確性計算及編程技術、存儲技術、網(wǎng)絡技術等密切相關，是大數(shù)據(jù)技術發(fā)展的遠期目標，目前該領域研究還處于實驗室研究階段，其中機器學習是人工智能領域目前熱度最高，科研成果最密集的領域。智能反饋：智能反饋控制將前期處理和判斷的結果轉譯為肢體運動和媒介信息傳輸給人機交互界面或外部設備，實現(xiàn)人機、機物的信息交流和物理互動。智能反饋控制是人工智能最直觀的表現(xiàn)形式，其表達能力展現(xiàn)了系統(tǒng)整體的智能水平。智能反饋控制領域與機械技術、控制技術和感知技術密切相關，整體表現(xiàn)為機器人學，目前機械技術受制于材料學發(fā)展緩慢，控制技術受益于工業(yè)機器人領域的積累相對成熟。在學術界，實現(xiàn)人工智能有三種路線，一是基于邏輯方法進行功能模擬的符號主義路線，代表領域有專家系統(tǒng)和知識工程。二是基于統(tǒng)計方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領域有機器學習和人腦仿生，三是行為主義，希望從進化的角度出發(fā)，基于智能控制系統(tǒng)的理論、方法和技術，研究擬人的智能控制行為。各國政府高度重視人工智能相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進制造業(yè)，投入方向之一便是“國家機器人計劃”。在技術方向上，美國將機器人技術列為警惕技術，主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫(yī)療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人?，F(xiàn)階段的技術突破的重點一是云機器人技術，二是人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將云機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬帶網(wǎng)絡設施的普及，云計算、大數(shù)據(jù)等技術的不斷發(fā)展，未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產(chǎn)化目標實現(xiàn)，機器人通過網(wǎng)絡獲得數(shù)據(jù)或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括：建立開放系統(tǒng)機器人架構（包括通用的硬件與軟件平臺）、網(wǎng)絡互聯(lián)機器人系統(tǒng)平臺、機器人網(wǎng)絡平臺的算法和圖像處理系統(tǒng)開發(fā)、云機器人相關網(wǎng)絡基礎設施的研究等。由于深度學習的成功，學術界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度。人腦仿生計算技術的發(fā)展，將使電腦可以模仿人類大腦的運算并能夠實現(xiàn)學習和記憶，同時可以觸類旁通并實現(xiàn)對知識的創(chuàng)造，這種具有創(chuàng)新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創(chuàng)造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統(tǒng)奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內(nèi)繪制出“人類大腦圖譜”，以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選“未來新興旗艦技術項目”，并為此設立專項研發(fā)計劃，每項計劃將在未來10年內(nèi)分別獲得10億歐元的經(jīng)費。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生芯片，利用這些芯片，人類可以實現(xiàn)電腦模仿人腦的運算過程，預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。智能更面向實用。另外，由于Hopfield 多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(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域。既然“人工智能”的發(fā)展如此吸引人，那就一定具有相當多的發(fā)展方向啦，那么未來它的發(fā)展趨勢會是如何呢？我們不妨可以設想一下： 在計算機網(wǎng)絡如此發(fā)達的社會中，我們可以利用人工智能來實現(xiàn)語言技術與人類生活的聯(lián)系，雖然目前關于語言的研究尚未突破語義障礙，現(xiàn)在還看不出在解決自然語言中含糊曖昧的成份方面可能會取得多大的進展，也很難想象在近期內(nèi)能實現(xiàn)對任意輸入均可產(chǎn)生高質量譯文的機器翻譯系統(tǒng)或非常理想的篇章理解系統(tǒng)，我們所能看到的是一些有一定限制的但與人類生活密切相關的語言處理技術的發(fā)展。隨著語言技術產(chǎn)品市場的不斷壯大，語言技術也會得到更快的發(fā)展。另外，我們也可以利用人工智能來建立與理解復雜的自適應系統(tǒng)：下一個十年人工智能研究應著重于對未必能符號化、信息未必完全的復雜的自適應系統(tǒng)的研究，其中最關鍵的是如何理解與建立這樣的系統(tǒng)。建立這樣的系統(tǒng)需要發(fā)展一些新的理論與技術。首先必須發(fā)展能理解與處理上下文的技術，使所建立的系統(tǒng)能在不同的上下文情境下合理地處理各類問題；其次應發(fā)展多路學習機制，使系統(tǒng)能從復雜的變化的環(huán)境中同時學到多種技能(如機器人足球運動員就需要有這樣的功能)；另外還應探討系統(tǒng)的可自動進化機制，使系統(tǒng)能從簡單的被動式的系統(tǒng)逐步進化為復雜的具有自適應能力的系統(tǒng)?；谌斯ぶ悄艿陌l(fā)展趨勢，還可以在機器學習的研究方面取得長足的發(fā)展。許多新的學習方法相繼問世并獲得了成功的應用,如增強學習算法、reinforcement learning等。也應看到,現(xiàn)有的方法處理在線學習方面尚不夠有效,尋求一種新的方法,以解決移動機器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在線學習問題是研究人員共同關心的問題,相信不久會在這些方面取得突破。還有，在最受人關注的機器人領域里，人工智能蘊含著十分強大的發(fā)展空間！雖然現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)了機器人與人的對話交流等強大的功能，但相信在未來，人們一定會挖掘出人工智能更多更強大的功能來運用到機器人中去，讓機器人更好的未人們服務！最后，在控制領域內(nèi)，雖然已經(jīng)實現(xiàn)了遠程操控技術，但并不普及，相信在未來，我們可以更輕松自如的利用人工智能來實現(xiàn)