【正文】 器獲取知識的根本途徑，也是機(jī)器智能的重要標(biāo)志。計算機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究內(nèi)容為如何讓計算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)能力。今后機(jī)器學(xué)習(xí)的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學(xué)習(xí)的機(jī)理等。3 模式識別用計算機(jī)實現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補(bǔ)計算機(jī)對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。依然是人工智能技術(shù)今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類人工智能：用科學(xué)解密生命與智慧認(rèn)識自身智能提供線索，也是開發(fā)智能機(jī)器的一個最關(guān)鍵的突破口。目前計算機(jī)模式識別系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)主要為三維景物、活動目標(biāo)的識別和分析方面。傳統(tǒng)的用統(tǒng)計模式和結(jié)構(gòu)模式的識別方法將會被近年來迅速發(fā)展起來的模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識別中取得較大進(jìn)展。4 專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是根據(jù)某領(lǐng)域中一個或多個專家提供的知識或經(jīng)驗，進(jìn)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(fù)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)。目前各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域，因此專家系統(tǒng)還將是人工智能應(yīng)用研究最廣泛和最活躍的應(yīng)用領(lǐng)域之一。5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常被簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量處理單元（神經(jīng)元）互連而成的網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，主要擅長處理復(fù)雜的多維的非線性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有大規(guī)模并行處理和分布的信息存儲能力?；蛟S未來智能計算機(jī)的結(jié)構(gòu)可能就是作為主機(jī)的馮? 諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。小結(jié)人工智能是一個年輕而充滿希望的研究領(lǐng)域，其宗旨是尋找一種有效的方式把智能問題求解、規(guī)劃和通信技巧應(yīng)用在更廣泛的實際問題中。人工智能的工作者是工具的制造者。我們的表示、算法和語言都是一些工具，用來設(shè)計和建立那些展現(xiàn)智能行為的機(jī)制。通過實驗，我們同時檢驗了它們解決問題的計算合適性，也檢驗了我們對智能現(xiàn)象的理解。然而，人工智能仍有很多尚待解答的問題，需要探索和研究。人工智能：用科學(xué)解密生命與智慧參考文獻(xiàn)[1] Artificial intelligence507, 28 July 行萬里路，讀萬卷書。書山有路勤為徑，學(xué)海無涯苦作舟。讀書破萬卷，下筆如有神。我所學(xué)到的任何有價值的知識都是由自學(xué)中得來的。——達(dá)爾文少壯不努力，老大徒悲傷。黑發(fā)不知勤學(xué)早，白首方悔讀書遲?！佌媲鋵殑︿h從磨礪出，梅花香自苦寒來。讀書要三到：心到、眼到、口到玉不琢、不成器，人不學(xué)、不知義。一日無書，百事荒廢。——陳壽1書是人類進(jìn)步的階梯。1一日不讀口生，一日不寫手生。1我撲在書上，就像饑餓的人撲在面包上?！郀柣?書到用時方恨少、事非經(jīng)過不知難?！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。——笛卡兒1學(xué)習(xí)永遠(yuǎn)不晚。——高爾基1少而好學(xué)，如日出之陽；壯而好學(xué)，如日中之光；志而好學(xué)，如炳燭之光。——劉向1學(xué)而不思則惘，思而不學(xué)則殆。——孔子讀書給人以快樂、給人以光彩、給人以才干?！喔谖迤喝斯ぶ悄軐?dǎo)論論文解讀終結(jié)者會出現(xiàn)嗎？對于人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢的思考摘要：時間過去30年了，當(dāng)回想起這部電影，我們不禁想問幾個問題：“終結(jié)者”會出現(xiàn)嗎？在現(xiàn)在的技術(shù)水平下能制造出如此復(fù)雜高度發(fā)達(dá)的機(jī)器人嗎？未來是否會有制造出“終結(jié)者”的可能性？這些問題，都來源于對于當(dāng)今世界人工智能技術(shù)發(fā)展的趨勢的思考。在當(dāng)今人工智能發(fā)展的領(lǐng)域中跟研制出“終結(jié)者”機(jī)器人有著最密切的關(guān)系的領(lǐng)域應(yīng)該有模式識別、機(jī)器翻譯、自然語言處理、計算機(jī)視覺、智能信息檢索技術(shù)、專家系統(tǒng)以及最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。關(guān)鍵詞：人工智能自動化自主意識機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)1984年一部名為《終結(jié)者》的科幻電影在全球電影院上映的時候，人類第一次對“人工智能”這個詞有了一次極為深刻的印象——電影講述了在2029年原本用于防御人類安全的擁有高級人工智能的智能防御系統(tǒng)“天網(wǎng)”產(chǎn)生了自主意識，試圖統(tǒng)治人類，人類幾乎被消滅殆盡。剩下的人類在領(lǐng)袖約翰康納的領(lǐng)導(dǎo)下與電腦英勇作戰(zhàn)，并扭轉(zhuǎn)了局面。“天網(wǎng)”為了改變這一切，制造了時光逆轉(zhuǎn)裝置，派遣“終結(jié)者”人型機(jī)械人T800回到1984年,去殺死約翰的母親莎拉康納，以阻止約翰的誕生。其中“終結(jié)者T800”機(jī)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(dá)目的不擇手段的機(jī)械戰(zhàn)士，更重要的是，這個機(jī)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(xué)習(xí)功能也有了解人性的功能。這個大膽的關(guān)于“終結(jié)者”的想法使當(dāng)時的人們?yōu)橹痼@——如果這種終結(jié)者真的出現(xiàn)了，人類要如何應(yīng)對？時間過去30年了，當(dāng)回想起這部電影，我們不禁想問幾個問題：“終結(jié)者”會出現(xiàn)嗎？在現(xiàn)在的技術(shù)水平下能制造出如此復(fù)雜高度發(fā)達(dá)的機(jī)器人嗎？未來是否會有制造出“終結(jié)者”的可能性？這些問題，都來源于對于當(dāng)今世界人工智能技術(shù)發(fā)展的趨勢的思考。機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域的主流研究方法，也是人工智能的核心，是使計算機(jī)具有智能的根本途徑。學(xué)術(shù)意義上的人工智能的原始目標(biāo)是要模擬智能的“人”，即讓計算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類特有的智能行為，包括語言，高級情感，學(xué)習(xí)行為等。成功的標(biāo)準(zhǔn)即所謂的“圖靈測試”：如果電腦能在5分鐘內(nèi)回答由人類測試者提出的一系列問題，且其超過30%的回答讓測試者誤認(rèn)為是人類所答，則電腦通過測試。這個直觀的目標(biāo)后來被發(fā)現(xiàn)可行性太低，就算是專家系統(tǒng)那樣用規(guī)則加上知識庫（或加上推理機(jī)）構(gòu)造的專用功能，也只能解決預(yù)置規(guī)則范疇內(nèi)的問題。就算是專家能夠總結(jié)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(jié)論的），一旦面對全新的對象（比如醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)面對一種全新的疾?。?，機(jī)器就不能得到答案而且無法自動從新的案例中學(xué)習(xí)到新知識。而在對人工智能的研究過程中發(fā)現(xiàn)了如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)等用途眾多的方法，在模式識別、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的應(yīng)用中有大量積極進(jìn)展。因此近十幾年人工智能領(lǐng)域的主流研究集中在用這些方法解決“學(xué)習(xí)問題“，即利用案例持續(xù)改進(jìn)對新問題的解答，并名之為“機(jī)器學(xué)習(xí)”。那么讓我們看看現(xiàn)在的人工智能技術(shù)發(fā)展到什么境界了。進(jìn)入 21世紀(jì)以來，人類在人工智能方面由于理論的飛速發(fā)展，因而人工智能技術(shù)在具體應(yīng)用上如魚得水，已經(jīng)開始滲透到人們的日常生活之中，從衛(wèi)星智能控制，到機(jī)器人足球比賽，再到智能家居機(jī)器人，等等，都標(biāo)志著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展。目前，人工智能技術(shù)在美國、歐洲和日本依然在以十分驚人的速度發(fā)展著。在超級計算機(jī)的領(lǐng)域，在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活躍的IBM公司，已經(jīng)為加州勞倫斯利佛摩爾國家實驗室制造了ASCI White電腦，號稱具有人腦的千分之一的智力能力。而正在開發(fā)的更為強(qiáng)大的新超級電腦———“藍(lán)色牛仔”（Blue Jean），據(jù)其研究主任保羅霍恩稱，“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。讓我們再來看看軍事領(lǐng)域的發(fā)展。目前，美國在研制殺手機(jī)器人方面處于技術(shù)領(lǐng)先地位，尤其是無人機(jī)經(jīng)常用于攻擊巴基斯坦、也門等地可疑的好戰(zhàn)分子。無人機(jī)可由人類操作員進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，在沒有授權(quán)的情況下不會執(zhí)行攻擊指令，但是半自主性武器攻擊系統(tǒng)現(xiàn)已存在。部署在美國海軍戰(zhàn)艦上的雷神公司“密集陣槍系統(tǒng)”，能夠自動搜尋敵人炮火，并摧毀即將到來的炮彈。美國諾斯羅普格魯曼公司研制的X47B是一款普通飛機(jī)大小的無人機(jī)，能夠在航母上起飛和降落，無需飛行員便能執(zhí)行空中作戰(zhàn)，甚至可實現(xiàn)空中燃油補(bǔ)給?？赡茏罱咏K結(jié)者類型的殺手機(jī)器人是三星公司的哨兵機(jī)器人，現(xiàn)已在韓國投入部署。這款機(jī)器人能夠探測到不同尋常的軍事活動性，挑戰(zhàn)性的入侵者，在人類控制員的授權(quán)下能夠開火攻擊。殺手型機(jī)器人的迅猛發(fā)展，令人瞠目結(jié)舌。而在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，除了有最重要最核心的機(jī)器學(xué)習(xí)之外，還包括有符號計算、模式識別、機(jī)器翻譯、問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言處理、分布式人工智能、計算機(jī)視覺、智能信息檢索技術(shù)和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。在電影《終結(jié)者》系列中，“終結(jié)者”人型機(jī)器人T800系列是一些機(jī)器改造人。表面的生化皮膚下掩蓋著真正的金屬骨骼，由腦部的微處理芯片控制全身，所以這種機(jī)器人擁有強(qiáng)大的搏擊能力。生化皮膚是一種活體組織，主要應(yīng)用于T800系列機(jī)器人。這種生化皮膚由毛發(fā)、血肉和表面皮層構(gòu)成，是一種可再生的物質(zhì)。由于機(jī)器人身體覆蓋這樣一層生化物質(zhì)，所以其觸感溫?zé)?，甚至可以產(chǎn)生汗類物質(zhì)，所以單憑體熱掃描儀是不可能看出這種機(jī)器人與人類的差別的。擁有超人般的力量，可以完美地復(fù)制各種語言，各種知識，可以使用所有已知的交通工具和武器，裝備有紅外線，這一切使他成為了完美的殺手，設(shè)計原理完全超出了人類的能力范圍。從這里我們可以看出，在當(dāng)今人工智能發(fā)展的領(lǐng)域中跟研制出“終結(jié)者”機(jī)器人有著最密切的關(guān)系的領(lǐng)域應(yīng)該有模式識別、機(jī)器翻譯、自然語言處理、計算機(jī)視覺、智能信息檢索技術(shù)、專家系統(tǒng)以及最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。這些至關(guān)重要的領(lǐng)域，在當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展中，又可以做到哪些事情呢？ 模式識別模式識別就是通過計算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。今天的模式識別，基本上可以實現(xiàn)文字識別、語音識別、指紋識別、遙感和醫(yī)療診斷等功能，但是在精度和準(zhǔn)確度上還擁有很多進(jìn)步的空間。電影中“終結(jié)者”機(jī)器人能夠利用臉部識別、文字識別甚至DNA識別來找到終結(jié)生命的目標(biāo)，這一系列識別功能應(yīng)該就是模式識別的集中高度發(fā)達(dá)的體現(xiàn)。機(jī)器翻譯和自然語言處理機(jī)器翻譯是利用計算機(jī)把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。自然語言處理，即實現(xiàn)人機(jī)間自然語言通信，或?qū)崿F(xiàn)自然語言理解和自然語言生成。前者實現(xiàn)起來比較容易，被我們熟知的成果即為各種電子詞典或查詢單詞的軟件。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(jī)“理解”。自然語言處理技術(shù)的難點(diǎn)，即要致力解決的問題有單詞的邊界界定、詞義的消歧、句法的模糊性、有瑕疵的或不規(guī)范的輸入和語言行為與計劃差別等。解決這個問題，才能實現(xiàn)電影中“終結(jié)者”機(jī)器人與人類之間的必要的語言交流這個難題，才能使“終結(jié)者”在人群中不容易被發(fā)現(xiàn)，便于執(zhí)行任務(wù)。計算機(jī)視覺和智能信息檢索技術(shù)這兩項功能對于研制需要快速精確查找目標(biāo)人物的“終結(jié)者”機(jī)器人絕對是不可或缺的。計算機(jī)視覺是一門用計算機(jī)實現(xiàn)或模擬人類視覺功能的新興學(xué)科，其主要研究目標(biāo)是使計算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力，這種能力不僅包括對三維環(huán)境中物體形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動等幾何信息的感知，而且還包括對這些信息的描述、存儲、識別與理解。而智能信息檢索能理解自然語言，根據(jù)存儲的事實，演繹出答案演繹出更一般的一些答案來。這樣的功能結(jié)合起來的結(jié)果就是一個功能強(qiáng)大的搜索匹配系統(tǒng)，簡單而又形象地比喻來說就是一個大腦擁有類似谷歌之類搜索引擎的人，能夠利用獲取到的外界的信息進(jìn)行分析推理得出具有一般性、準(zhǔn)確性和實時性的答案，相當(dāng)于加強(qiáng)版的“人”。這對于電影中“終結(jié)者”機(jī)器人的概念來說是基本符合的。專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是目前人工智能研究領(lǐng)域中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域。它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。現(xiàn)在，在礦物勘測、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面,專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了人類專家的水平。反思起在電影《終結(jié)者》系列中，“終結(jié)者”型機(jī)器人T800自己透露它的數(shù)據(jù)庫里擁有人類解剖學(xué)、基本的心理學(xué)、大量的武器知識和一些隨機(jī)應(yīng)變的戰(zhàn)術(shù)思想，而從它的執(zhí)行任務(wù)的情況來看，它很好地運(yùn)用了它所擁有的知識，儼然成為了最可怕的殺戮和毀滅的專家。機(jī)器學(xué)習(xí) 作為最重要最核心的人工智能的發(fā)展領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)是使計算機(jī)具有智能的根本途徑。不過雖然學(xué)習(xí)能力是智能行為的一個非常重要的特征，但至今對學(xué)習(xí)的機(jī)理尚不清楚。人們曾對機(jī)器學(xué)習(xí)給出各種定義。，學(xué)習(xí)是系統(tǒng)所作的適應(yīng)性變化，使得系統(tǒng)在下一次完成同樣或類似的任務(wù)時更為有效。，學(xué)習(xí)是構(gòu)造或修改對于所經(jīng)歷事物的表示。從事專家系統(tǒng)研制的人們則認(rèn)為學(xué)習(xí)是知識的獲取。這些觀點(diǎn)各有側(cè)重，第一種觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)的外部行為效果，第二種則強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)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。學(xué)習(xí)的方式有4種，分別是機(jī)械學(xué)習(xí)、通過傳授學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)和通過事例學(xué)習(xí)。環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息，學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識庫，以增進(jìn)系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能，執(zhí)行部分根據(jù)知識庫完成任務(wù)，同時把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中，環(huán)境，知識庫和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容，學(xué)習(xí)部分所需要解決的問題完全由上述3部分確定。影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?；蛘吒唧w地說是信息的質(zhì)量。知識庫里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動作的一般原則，但環(huán)境向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質(zhì)量比較高，與一般原則的差別比較小，則學(xué)習(xí)部分比較容易處理。如果向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的是雜亂無章的指導(dǎo)執(zhí)行具體動作的具體信息，則學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后，刪除不必要的細(xì)節(jié)，進(jìn)行總結(jié)推廣，形成指導(dǎo)動作的一般原則，放入知識庫，這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重，設(shè)計起來也較為困難。因為學(xué)習(xí)系統(tǒng)獲得的信息往往是不完全的，所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)所進(jìn)行的推理并不完全是可靠的，它總結(jié)出來的規(guī)則可能正確，也可能不正確。這要通過執(zhí)行效果加以檢驗。正確的規(guī)則能使系統(tǒng)的效能提高，應(yīng)予保留；不正確的規(guī)則應(yīng)予修改或從數(shù)據(jù)庫中刪除。知識庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的第二個因素。知識的表示有多種形式，比如特征向量、一階邏輯語句、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)和框架等等。這些表示方式各有其特點(diǎn)，在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面：(1)表達(dá)能力強(qiáng)。(2)易于推理。(3)容易修改知識庫。(4)知識表示易于擴(kuò)展。對于知識庫最后需要說明的一個問題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識，每一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識理解環(huán)境提供的信息，分析比較，做出假設(shè)，檢驗并修改這些假設(shè)。因此，更確切地說，學(xué)習(xí)