《人工智能阅读报告》 一、 人工智能发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们 为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。古希腊伟大的哲学家、思想家亚里士多德， 他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。英国的哲学家、自然科学家培根，他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。培根另一个功绩是 强调了知识的作用。德国数学家、哲学家莱布尼茨，他提出了关于数理逻辑的思想，把形式 逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。英国数学家图灵,1936 年提出了一种理想 计算机的数学模型（图灵机），1950 年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。美 国数学家 Mauchly，1946 发明了电子数字计算机 ENIAC。美国神经生理学家 McCulloch，建 立了第一个神经网络数学模型。从某种意义上可以说近代人工智能的发展，首先是从人工神 经网络研究开始的。美国数学家 Shannon（香农）,1948 年发表了《通讯的数学理论》，标志 着"信息论"的诞生。美国数学家、计算机科学家 McCarthy，人工智能的早期研究者。1956 年，他和其他一些学者联合发起召开了世界上第一次人工智能学术大会，在他的提议下，会 上正式决定使用人工智能这个词来概括这个研究方向。从 1956 年的正式开始研究到现在 50 多年来，人工智能(AI．Artificial Intelligence)获得了很大的发展。人工智能集计算机 学科、控制论、信息论、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起众多学科的日益重视， 已成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。50 年代初开始有了符号处理，搜索法产 生。人工智能的基本方法是逻辑法和搜索法。最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、 跳棋程序等。60 年代 Simon 由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与 启发式函数有关。叙述了智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索。Nilson 发表 了 A* 算法（搜索方法）。1965 年 Robinson 提出了归结原理。归结原理是与传统的自然演绎 法完全不同的消解法。是第一个也是目前唯一的一个具有完备性（半完备性）的推理方法。 1968 年 Quillian 提出了语义网络的知识表示方法。1969 年 Minsky 出了一本书"感知机"， 给当时的神经网络研究结果判了死刑。70 年代，人工智能开始从理论走向实践，解决一些 实际问题。1977 年提出了知识工程的概念，开展了以知识为基础的专家咨询系统研究与应 用。80 年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。同时，国际软件市场上形成了一门旨在生 产和加工知识的新产业--知识产业。同年代，1986 年 Rumlhart 领导的并行分布处理研究小 组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络分类能力有限这一根本问题。90 年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。人工智能技术逐渐与数据库、 多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更 接近。 我国人工智能研究状况：从七十年代开始，在国家的支持下，做了一些专家系统的研究，其 中医疗诊断系统最多，尤其是中医医疗诊断系统。相对于美国很多探矿、化学等专家系统来 说，我国的医疗诊断专家系统也是相当成功的，但是由于医疗风险等问题，投入实际使用的 难度比较大。 

二、人工智能的发展方向 国外发展现状。目前，AI 技术在美国、欧洲和日本发展很快。在 AI 技术领 域十分活跃的 IBM 公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千 分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝 色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗·霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与 人脑相当。麻省理工学院的 AI 实验室进行一个的代号为 cog 的项目。cog 计划意图赋予机 器人以人类的行为。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所 看好。微软研究院目前正致力于 AI 的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、 表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。我国人工 智能的研究现状。在 1990 年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研 1O 年攻关，于 2000 年 l1 月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四 肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每 秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行， 到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调 系统、手指控制系统等多项重大研究成果。 随着计算机和网络技术的发展与普及，当今人工智能主攻方向体现于： ◆ 并行与分布式处理技术，包括大规模并行机和机群的体系结构、并行操作系统与并 行数据结构，分布式 Client/Server 计算模型及其处理技术，多专机系统的合作与知识共享 技术等； ◆ 知识的获取、表示、更新和推理新机制，包括新的知识获取方法，常识性知识的表 示、更新与推理，大型知识库的组织与维护，新一代逻辑处理机制等； ◆ 多功能的感知技术，包括对语音文字、图形与图像等信号的获取、识别、压缩与转 化，以及多媒体输出和 VR 技术等。 ◆ 智能 Agent。智能体的交互、通讯和多智能体体系结构。智能体是智能体程序和智 能体结构的结合。 ◆ 数据挖掘。其中包括数据挖掘、数据查询。 三、人工智能的应用 符号计算：又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整 数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。现在符号计算软件有一些共同 的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。 在操作界面上一般都支持交互式处理. 模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式的自动识 别，是开发智能机器的一个最关键的突破口。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过 视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方 面。 专家系统：专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内 部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方 

法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。 机器翻译：机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成 这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。 人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在： 1、如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括 机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。 2、由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这 些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利 用人工智能的研究成果。 四、总结 纵观人工智能的发展历史，无数的科学前辈为之付出了心血，无数的科学家前赴后 继的为之孜孜不倦的工作。在人工智能的发展史上，我们可以看到一个又一个科学伟人的影 子，或许他们中某一个人的研究不算什么，但是，所有人所做的贡献加起来，就诞生了人工 智能这个科学上的奇迹。正是有了这么多人的贡献，成就了人工智能。而且，在现在社会来 看，人工智能的重要性已经越来越大，若是人类社会有了人工智能的帮助将会越来越便利， 或许还会有意想不到的收获。 人工智能的发展前景是十分乐观的，尤其是现代社会需要人工智能帮助的地方数不 胜数。从日常生活到平时工作，人工智能应有更加巨大的进步来满足人类的需求，目前来说， 人工智能的普及率还十分小，仅有个别的方面在使用人工智能带来的便利，所以，它还有待 进步。 正所谓科学技术是一把双刃剑，科学技术的发展再给人类带来便利生活的同时，也会 给人类带来潜在的隐患。现在的许多科幻电影中经常有这样的情节：当人工智能发展到一个 顶峰，就会出现“科学技术”奴役人类的情况。比如说机器人同人类开战的情节，现在我们 看来可能会很荒谬，但谁又能保证将来不会发生呢。人们在大力发展科技的同时，也应该注 意它所带来的隐患，防患于未然。