【正文】 。 Dreyfus：常識問題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙 結(jié)論 ： 萬能的邏輯推理體系至今沒有創(chuàng)造出來，并不是因?yàn)槿斯ぶ悄軐＜业谋臼虏粔?，而是因?yàn)檫@種萬能的體系從根本上就是不可能有的。 Minsky：人工智能是有史以來最難的科學(xué)之一。 問題焦點(diǎn)： 當(dāng)前人工智能的研究應(yīng)該以人類的普遍思維規(guī)律為主，還是以特定知識的處理和運(yùn)用為主？智能的本質(zhì)是什么？機(jī)器能達(dá)到人的水平嗎？總而言之，人工智能研究是非常困難的。 人工智能的系統(tǒng)過程：數(shù)據(jù)處理 知識處理，數(shù)據(jù) 符號。 事實(shí)上 ， 現(xiàn)在的人工智能技術(shù)已同整個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)緊密地結(jié)合在一起了 ， 其應(yīng)用也與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用越來越相互融合了 。 第 1章 人工智能概述 (4)應(yīng)用研究愈加深入而廣泛 。 (2)一批新思想、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)。 – 基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)采掘 (DM)； – 知識發(fā)現(xiàn) (KDD) – =語義網(wǎng)絡(luò) 以上我們介紹了人工智能的一些基本理論和技術(shù) ， 因?yàn)檫@些理論和技術(shù)仍在不斷發(fā)展和完善之中 ， 所以 ， 它們同時(shí)也是人工智能的基本課題 第 1章 人工智能概述 當(dāng)前發(fā)展趨勢 由于人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展 ， 很難對人工智能的當(dāng)前發(fā)展趨勢作出全面 、 準(zhǔn)確的評估 。 歸納可分為基于符號處理的歸納和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歸納 。 第 1章 人工智能概述 歸納技術(shù) 所謂歸納技術(shù) ， 是指機(jī)器自動提取概念 、 抽取知識 、 尋找規(guī)律的技術(shù) 。 顯然 ， 知識庫與知識表示密切相關(guān) 。 知識庫類似于數(shù)據(jù)庫 ， 所以知識庫技術(shù)包括知識的組織 、 管理 、 維護(hù) 、 優(yōu)化等技術(shù) 。 目前 ， 啟發(fā)式搜索仍然是人工智能的重要研究課題之一 。 截至目前 ， 對啟發(fā)式搜索的研究 ， 人們已取得了不少成果 。 搜索技術(shù)是人工智能中發(fā)展最早的技術(shù) 。 第 1章 人工智能概述 搜索技術(shù)也是一種規(guī)劃技術(shù) 。 所謂 “ 問題求解 ” 過程 ， 實(shí)質(zhì)上就是在顯式的或隱式的問題空間中進(jìn)行搜索的過程 。 搜索技術(shù)就是對推理進(jìn)行引導(dǎo)和控制的技術(shù) ， 它也是人工智能的基本技術(shù)之一 。 后者通常稱為非經(jīng)典或非標(biāo)準(zhǔn)邏輯 。 邏輯是人腦思維的規(guī)律 ， 從而也是推理的理論基礎(chǔ) 。 第 1章 人工智能概述 人工智能的基本技術(shù) 推理技術(shù) 幾乎所有的人工智能領(lǐng)域都要用到推理 ， 因此 ，推理技術(shù)是人工智能的基本技術(shù)之一 。 第 1章 人工智能概述 2. 智能硬件平臺 指直接支持智能系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行的機(jī)器硬件 ， 這方面現(xiàn)在也取得了不少成果 。 第 1章 人工智能概述 基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分 包括開發(fā)建造智能系統(tǒng)的程序語言和工具環(huán)境等 ，這方面現(xiàn)已有不少成果 。 5 分布式人工智能系統(tǒng) 傳統(tǒng)人工智能以集中式人工智能為主 ， 研究的是個(gè)體智能 （ 個(gè)體的推理 、 學(xué)習(xí) 、 理解等智能行為 ） 。 如在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 、 網(wǎng)絡(luò)管理與控制 、 信息檢索與轉(zhuǎn)換 、 人機(jī)接口等環(huán)節(jié) ， 運(yùn)用 AI的技術(shù)與成果 。 這種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從基本元件到體系結(jié)構(gòu) ， 從處理對象到編程語言 ， 從使用方法到應(yīng)用范圍 ， 同當(dāng)前的諾依曼型計(jì)算機(jī)相比 ， 都有質(zhì)的飛躍和提高 ， 它將全面支持智能應(yīng)用開發(fā) ， 且自身就具有智能 。 事實(shí)上 ， 多媒體技術(shù)與人工智能所研究的機(jī)器感知 、 機(jī)器理解等技術(shù)也不謀而合 。 多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)就是能綜合處理文字 、 圖形 、圖像和聲音等多種媒體信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 。 智能操作系統(tǒng)的基本模型 ， 將以智能機(jī)為基礎(chǔ) ，并能支撐外層的 AI應(yīng)用程序 ， 以實(shí)現(xiàn)多用戶的知識處理和并行推理 。 智能機(jī)器人是這樣一類機(jī)器人：它能認(rèn)識工作環(huán)境 、 工作對象及其狀態(tài) ， 能根據(jù)人給予的指令和 “ 自身 ” 認(rèn)識外界的結(jié)果來獨(dú)立地決定工作方法 ， 實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo) ， 并能適應(yīng)工作環(huán)境的變化 。 第 1章 人工智能概述 智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)就是給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中再加上智能成分 。 按廣義理解 ， 專家系統(tǒng) 、 智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等也都是知識庫系統(tǒng) 。 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)是擁有大量的專家知識 （ 包括領(lǐng)域知識和經(jīng)驗(yàn)知識 ） ， 能模擬專家的思維方式 ， 面對領(lǐng)域中復(fù)雜的實(shí)際問題 ， 能作出專家水平級的決策 ，像專家一樣解決實(shí)際問題 。 (3)在理解教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上自動解決問題生成解答 。 為此 ， ICAI應(yīng)具備下列智能特征 : (1)自動生成各種問題與練習(xí) 。 第 1章 人工智能概述 CAI 智能 CAI就是把人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)領(lǐng)域 ， 建立智能 CAI系統(tǒng) ， 即 ICAI。 (4)知識工程方法 。 (2)約束滿足方法 。 (4)自動數(shù)據(jù)采集 。 (2)智能交互 。 事實(shí)上 ，AI幾乎可以應(yīng)用到 CAD技術(shù)的各個(gè)方面 。 我們知道 ， 仿真是對動態(tài)模型的實(shí)驗(yàn) ， 即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)條件下驅(qū)動模型 ， 從而產(chǎn)生模型行為 。 這樣 ， 網(wǎng)絡(luò)就可運(yùn)行在最佳狀態(tài) ， 使呆板的網(wǎng)變成活化的網(wǎng) ， 使其具有自適應(yīng) 、 自組織 、 自學(xué)習(xí) 、自修復(fù)等功能 。 智能通信就是在通信系統(tǒng)的各個(gè)層次和環(huán)節(jié)上實(shí)現(xiàn)智能化 。 它研究如何提高計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)的智能水平 ， 以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論 、 方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù) 。 把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域 ， 建立智能管理系統(tǒng)是現(xiàn)代管理科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新動向 。 (4)如何修正候選方案 ， 從而得到更好候選方案的知識 。 (2)如何形成候選方案的知識 。 智能決策支持系統(tǒng)是在 20世紀(jì) 80年代初提出來的 。 (4)組織與協(xié)調(diào)智能：表現(xiàn)為對并行耦合任務(wù)或子系統(tǒng)之間的有效管理與協(xié)調(diào)。 (2)反應(yīng)性智能：在實(shí)時(shí)監(jiān)控 、 辨識及診斷的基礎(chǔ)上 ， 對系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反應(yīng)能力 。 美籍華裔科學(xué)家傅京孫 ()1