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2024-08-23 09:33本頁面
【正文】 兩個方面的問題：其一是組合爆炸問題,狀態(tài)空間法是人工智能中基本的形式化方法。如此巨大的狀態(tài)空間,現(xiàn)有計算機是很難忍受的。而對于多人對弈、隨機性的博弈這類問題,至少目前計算機還是難以模擬實現(xiàn)的。目前機器翻譯所面臨的問題仍然是1964年語言學家黑列爾所說的構(gòu)成句子的單詞和歧義性問題。同樣一個句子在不同的場合使用,其含義的差異是司空見慣的。然而,計算機卻往往孤立地將句子作為理解單位。目前的NLU系統(tǒng)幾乎不能隨著時間的增長而增強理解力,系統(tǒng)的理解大都局限于表層上,沒有深層的推敲,沒有學習,沒有記憶,更沒有歸納。現(xiàn)在NLU的研究方法很不成熟,大多數(shù)研究局限在語言這一單獨的領域,而沒有對人們是如何理解語言這個問題做深入有效的探討。歸結(jié)原理雖然簡單易行,但它所采用的方法是演繹,而這種形式上的演繹與人類自然演繹推理方法是截然不同的。前面曾提到過的GPS是企圖實現(xiàn)一種不依賴于領域知識求解人工智能問題的通用方法。不管是用一階謂詞邏輯進行定理證明的歸結(jié)原理,還是求解人工智能問題的通用方法GPS,都可以從中分析出表達能力的局限性,而這種局限性使得它們縮小了其自身的應用范圍。人的識別手段、形象思維能力,是任何最先進的計算機識別系統(tǒng)望塵莫及的,另一方面,在現(xiàn)實世界中,生活并不是一項結(jié)構(gòu)嚴密的任務，一般家畜都能輕而易舉地對付,但機器不會,這并不是說它們永遠不會,而是說目前不會。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡和機器情感。(1)自動推理是人工智能最經(jīng)典的研究分支,其基本理論是人工智能其它分支的共同基礎。(2)機器學習的研究取得長足的發(fā)展。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。許多產(chǎn)品已經(jīng)進入了眾多領域。由于信息獲取與精化技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題,將A I技術應用于這一領域的研究是人工智能走向應用的契機與突破口。結(jié)束語人工智能一直處于計算機技術的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術的發(fā)展方向。將來，人工智能技術的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更
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