王千蔚

本文以介紹人工智能的發(fā)展歷史為起點，敘述了人工智能的定義、研究方向和研究價值，對當前人工智能的應用進行了大致總結，并簡要闡述了發(fā)展規(guī)律。

前言

在人類的漫長的歷史上，無數(shù)傳說與文學作品的想象讓“人工智能”成為人們腦海中對未來的一種美好猜測。此后，伴隨著數(shù)理邏輯思想的誕生和“圖靈機模型”的提出，電子計算機誕生并得到長足的發(fā)展，為人工智能的誕生提供了土壤。隨著計算機科學的進步和人們?nèi)粘Ｉ钚枨筇岣?，人工智能保持發(fā)展并不斷革新，為社會的進步做出了不可磨滅的貢獻。

1.人工智能的發(fā)展及重大變革

1.1 誕生與初步發(fā)展

1956年，美國達特瑪斯大學的一次研究性學會上，正式使用“AI（人工智能）”這一術語，此后“人工智能”作為一個新的研究方向正式出現(xiàn)在全球各地的研究機構中。50年代末至60年代初，人工智能快速發(fā)展，出現(xiàn)了一大批顯著的成果，如LISP表處理語言，著名的下棋程序等。但是，由于知識水平的限制和問題處理方法的局限性，人工智能的發(fā)展速度較慢，面臨問題較多。這時，一些人對人工智能的發(fā)展失去耐心，人工智能的發(fā)展也就走入低谷期。

1.2 走出低谷，進入新的高潮

1970年左右，一些大型公司開始著手于專家系統(tǒng)的研發(fā)，包括探礦系統(tǒng)，語音識別系統(tǒng)以及醫(yī)學使用的疾病診斷系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)擴展了人工智能的應用范圍，使得人工智能在現(xiàn)實生活中的作用得以彰顯，人工智能技術再次崛起。此后，日本提出了“第五代計算機研制計劃”，雖然未能成功，但是對人工智能的發(fā)展起了很大的推進作用。1987年，美國舉辦了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，作為人工智能分支的人工神經(jīng)網(wǎng)絡開始迅速發(fā)展。

1.3 理論知識和發(fā)展趨勢的革新

1990年以前，人工智能的研究集中在對機器意識思考能力的研究上，而人腦被視為意識的來源，因此這時的人工智能依靠所謂的研究人腦的方式進行。但是由于我們對自己的大腦理解十分有限，這樣的方法效率并不高。1990年以后，統(tǒng)計學的方法出現(xiàn)了，通過對大量信息的處理，計算機可以找到某件事物的信息化規(guī)律，進而對接收到的信息進行更加準確的識別處理。這一方法的出現(xiàn)為日后人工智能的進一步發(fā)展奠定了基礎。此后，隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，人工智能的研究工作由對某一臺具備信息處理能力的機器的研究轉變?yōu)閷σ栏接诰W(wǎng)絡環(huán)境下的多元信息處理單元的研究。網(wǎng)絡大幅度提升了信息收集的效率，進而使計算機識別信息的能力大大加強。

2.人工智能的含義

2.1 定義

所謂“人工智能”，從計算機的領域上來看，就是由人所制造的，具有處理信息和與外界交互的能力的信息處理單元。人工智能研究特定的信息處理單元對信息的接收、處理及反饋過程，針對智能機器在各大領域解決實際問題的能力進行探索并予以改進。作為電子信息學科中的一個分支，人工智能的研究的目的是使計算機能像人腦一樣獨立處理各種信息，并避免像人類一樣產(chǎn)生情感，進而使信息處理結果更加可控高效。

2.2 主要研究方向

隨著時間的推移，計算機技術，作為人工智能作土壤的理論知識不斷取得新的進展，因此人工智能涉及的領域越來越廣，研究方向日趨多樣化。

2.2.1 對數(shù)據(jù)的采集與分析

當今，很多利用了人工智能技術進行數(shù)據(jù)處理的領域，都需要收集大量的實際應用信息，并利用統(tǒng)計學的方法總結內(nèi)在規(guī)律，通俗來講，就是利用實際應用的經(jīng)驗進行學習。在互聯(lián)網(wǎng)時代，獲取信息已不是什么難事，但從大量的信息中提取出對解決當下問題有用的信息，并對其加以準確有效的分析總結成為了一個不可避免的難點。利用龐大的數(shù)據(jù)庫和先進的數(shù)理分析方法，計算機可以獲得大量的經(jīng)驗，從而作出更加全面的決定。就像曾在2016年3月?lián)魯∈澜鐕骞谲娎钍朗腁lphaGo人工智能程序，就是通過對人類棋局數(shù)據(jù)進行大量的分析與判斷，最終取得超出人類的局勢分析與決策能力。

2.2.2 智能接口技術

這一技術是研究人工智能對信息的智能接收能力，即如何使外界環(huán)境能夠簡單快捷的與計算機交互。這需要依靠各種信號轉化與處理儀器，使計算機能理解不同種類的外界信號并予以反饋。通俗來講，就是要使計算機能聽懂人類講話，看懂人類文字，并會說話，回答人類提出的問題，甚至是與人腦直接交互。這一技術對解決實際問題很有幫助，并且也為未來人工智能的進一步發(fā)展奠定基礎?，F(xiàn)在這一技術已被廣泛應用于語音與文字識別、圖像的識別和語言翻譯等領域。

2.2.3 計算機意識化

現(xiàn)在人類所掌握的技術足以制造出在某幾個方面具有智能的機器，但是由于在其他方面不具有智能，一般認為它們不具有意識。而所謂計算機意識化，是要根據(jù)人腦創(chuàng)造出有意識的、同時具有理性的分析能力和感性的感受能力的計算機，從而脫離人的控制，自主、全面、多方位地完成任務。這一研究與對人腦的研究相互聯(lián)系，使嘗試制作出和人一樣的大腦出來成為可能。但不管是人腦的研究還是智能意識的研究，現(xiàn)在都處于瓶頸階段，進展比預測的慢。況且，不管是曾被提出的“中文屋”理論，還是一系列哲學的爭論，都指出這類研究可能根本無法成功,可以說是前途未卜。

2.3 研究價值

現(xiàn)在人工智能的研究以計算機為載體，而計算機對人類日常生活的作用十分明顯。計算機可以幫助人們更加快速、精確地處理大量信息，輔助人們分析相關問題，或是以其為載體進行交流或娛樂活動。而有了人工智能的幫忙，計算機可以更加全面地處理相關問題，并簡化人類輸入信息和處理信息的過程，從而獲得速度與效果的同時提升。人工智能研究還包括對類人意識的研究等，這些研究可以在不遠的將來更加豐富人們的日常生活。

3.人工智能應用現(xiàn)狀及面臨的難題

3.1 實際應用

人工智能是多門學科、各大領域交叉滲透所形成的學科，研究用計算機相關知識和數(shù)字算法來解決實際問題的方法。這一特點使人工智能擁有廣闊的應用范圍和較大的發(fā)展?jié)撡|。

3.1.1 數(shù)據(jù)及信息處理

面對大量的數(shù)據(jù)處理工作，人們或多或少會感到力不從心。這時人工智能便可以發(fā)揮自身不受體力限制的優(yōu)勢，幫助人類進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。由于工作效率不受精力影響，且算法固定使出錯率降到幾乎為零，人工智能在這一方面已遠遠超過人類并取得廣泛應用，如自動化生產(chǎn)中對生產(chǎn)資料的統(tǒng)籌管理、各大網(wǎng)站對用戶數(shù)據(jù)的處理和地理信息系統(tǒng)中對信息的處理等。

3.1.2 識別與判斷

在統(tǒng)計學的基礎上，收集大量實際應用數(shù)據(jù)后，運用人工智能的手段，可以對收到的圖像、文字、語音等信號進行識別，并自行判斷其內(nèi)容，用于下一步的信息處理。隨著現(xiàn)實中實際應用實例所提供的數(shù)據(jù)越來越多，識別系統(tǒng)的精度正在漸漸提高。以聲音轉文字系統(tǒng)為例，它接收聲音信號，并由智能系統(tǒng)進行識別，最后將信號以文字的形式反饋給人們。還有現(xiàn)代醫(yī)學中常用的DNA檢測技術，可以在大量的遺傳信息中識別出需要的片段，用于遺傳病的探查或是確定遺傳關系。

3.1.3 設計與決策

人工智能在這一方面的應用很廣，包括咨詢系統(tǒng)、輔助調(diào)度系統(tǒng)和決策系統(tǒng)等。依靠大量的實際應用數(shù)據(jù)，人工智能可以將當下的事情和曾經(jīng)發(fā)生過的事情進行比較和分析，作出最有利于局勢的選擇。較早以前就已經(jīng)出現(xiàn)的“專家系統(tǒng)”就是這方面應用的事例。顧名思義，像人類專家一樣，專家系統(tǒng)擁有大量專業(yè)知識，可以進行推理與分析，并對當下問題作出判斷。借此，專家系統(tǒng)可以為人們提供咨詢服務，或是幫助人們作出決策。

3.2 面臨的問題

目前人工智能主要面臨的問題集中在實際應用的限制上。在實際應用中，人造智能計算機的識別能力有時不符合要求，容易出現(xiàn)誤判的情況；受機制影響，現(xiàn)在的智能計算機處理問題傾向于將現(xiàn)在的問題與過去經(jīng)歷過的問題作比較，因此應對新型創(chuàng)新性問題能力較弱，即使用于做決策也需要人類輔助；而涉及自動化的智能程序設計較為困難，需要考慮多種要求并盡可能的避免錯誤的發(fā)生；等等。這些問題的解決將會使人工智能的實際應用更加廣泛高效。

4.人工智能發(fā)展前景展望及討論

根據(jù)人工智能近些年來的發(fā)展可看出，未來的人工智能發(fā)展速度可能越來越快，涉及領域越來越多，也可能造成更多的問題。在某幾個方面具有強于人類能力的人造智能機器已被制造并大規(guī)模使用，成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡墓ぞ撸乱徊絼t是對這一類工具進行修整，使其整體化，擁有更加簡單的操作方式，或是更多的功能，進而強化人工智能的實際應用能力，真正為人類服務。

人工智能在數(shù)年間得以快速發(fā)展的原因之一是拋棄了以前過分注重模擬人腦的思路，轉而利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢和數(shù)學方法對數(shù)據(jù)進行處理，以使計算機表現(xiàn)為智能的。直到現(xiàn)在，人工智能也僅僅表現(xiàn)為智能，不認為其內(nèi)部具有意識。新的研究趨勢中有對計算機意識化的研究，試圖重啟數(shù)十年前的思路，讓計算機具有像人一樣的情感、決心、毅力、目標等意識產(chǎn)物，進而達到真正的智能。

現(xiàn)代的人工智能技術可以制作模擬人類的機器人，且以后也能做到以假亂真，但這些機器人不過是表現(xiàn)為與人類相似，內(nèi)部處理的系統(tǒng)只不過是利用已有的數(shù)據(jù)與外界交互，而不具有意識。想要制作出具有意識的機器，就要探明意識形成的原因，也就涉及到生物學以及哲學的問題了。南非生物學家萊爾·沃森說：“如果我們的大腦簡單到能讓我們完全理解，那么我們的思維就會簡單到不能理解大腦?！辈环翆⒆⒁饬倪@種哲學化的問題中轉移出來，投入到人工智能的功能性中，讓人工智能真正作為一門技術為人類的發(fā)展做出貢獻。（作者單位：鄭州市十九中）

5.結束語

作為現(xiàn)代社會應用技術重要的一部分，人工智能的研究與應用是現(xiàn)代科學的重要課題。由于實際應用需求，人工智能已取得長足的進展，下一步將傾向于實用化。