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    網(wǎng)絡(luò)時(shí)代人工智能研究與發(fā)展

    2017-02-21 19:30張大蓬
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年36期
    關(guān)鍵詞:專(zhuān)家系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代

    張大蓬

    摘 要:文章簡(jiǎn)要闡述了人工智能的基本內(nèi)涵及其發(fā)展歷程,重點(diǎn)分析了人工智能的研究進(jìn)展及其在專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別以及智能決策支持系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:人工智能;網(wǎng)絡(luò)時(shí)代;專(zhuān)家系統(tǒng);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    引言

    從1956年召開(kāi)的達(dá)特沃斯會(huì)議至今,人工智能學(xué)科已經(jīng)經(jīng)歷了半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,期間不斷涌現(xiàn)出了邏輯學(xué)派、控制論學(xué)派以及仿生學(xué)派等。這些理論學(xué)科的創(chuàng)新,極大地推動(dòng)了模式識(shí)別、知識(shí)工程以及機(jī)器人等領(lǐng)域的發(fā)展,涌現(xiàn)出了一大批專(zhuān)家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、智能機(jī)器人、智能控制系統(tǒng)和設(shè)備,推動(dòng)了整個(gè)科技和社會(huì)的發(fā)展,使得我們的生活方式也發(fā)生了極大地改變。當(dāng)下,網(wǎng)絡(luò)時(shí)代下的人工智能正以計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心,在認(rèn)識(shí)科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)以及生物智能等交叉領(lǐng)域中已經(jīng)開(kāi)始有較快的發(fā)展和創(chuàng)新,人工智能的水平不斷提高、處理速度和精度逐漸提升。文章主要結(jié)合人工智能的研究進(jìn)展和應(yīng)用領(lǐng)域,對(duì)未來(lái)人工智能發(fā)展做出了展望和啟示。

    1 人工智能的內(nèi)涵及其發(fā)展

    人工智能(Artificial Intelligence,AI)是在1956年召開(kāi)的達(dá)特沃斯會(huì)議上由McMarthy提出的。人工智能最為計(jì)算機(jī)學(xué)科的重要分支之一,主要研究用于模擬、延伸以及拓展人類(lèi)的智能的理論、技術(shù)和方法的新型綜合技術(shù)科學(xué),被視為世界三大尖端科技技術(shù)之一。

    人工智能的發(fā)展主要經(jīng)歷了兩個(gè)階段:弱人工智能階段、強(qiáng)人工智能階段。弱人工智能階段主要是二十世紀(jì)五十年代至六十年代,這段時(shí)期,人工智能的研究主要方向是結(jié)合領(lǐng)域內(nèi)知識(shí),采用啟發(fā)式思維編寫(xiě)能證明平面幾何定理或者能與象棋大師進(jìn)行下棋的計(jì)算機(jī)程序。特別的,在AlanTuring著述的《計(jì)算器與智能》中,對(duì)人類(lèi)智能的機(jī)械化進(jìn)行了論述,提出了圖靈機(jī)準(zhǔn)則和理論模型,為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ),也為整個(gè)人工智能研究提供了重要的智能機(jī)標(biāo)準(zhǔn)。

    強(qiáng)人工智能階段主要是二十世紀(jì)六十年代至七十年代,期間,人們開(kāi)始嘗試進(jìn)行自然語(yǔ)言通訊。如何讓計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解語(yǔ)言,并自動(dòng)處理回答問(wèn)題、分析和處理圖像信息等成為人工智能研究的主要目標(biāo)和方向。到了七十年代,在進(jìn)行大量科學(xué)推理和探索后,逐漸出現(xiàn)了一大批專(zhuān)家級(jí)的程序,并迅速運(yùn)用在其他各個(gè)生產(chǎn)領(lǐng)域,創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)利益。到了八十年代,人工智能逐漸開(kāi)始向以知識(shí)為中心的領(lǐng)域發(fā)展,人們也逐漸重視到模擬智能的重要性,展開(kāi)對(duì)知識(shí)的表示、推理以及機(jī)器學(xué)習(xí)。

    2 人工智能的研究進(jìn)展與應(yīng)用領(lǐng)域

    2.1 專(zhuān)家系統(tǒng)

    作為人工智能技術(shù)領(lǐng)域的重要分支之一,專(zhuān)家系統(tǒng)(Expert System,ES)通過(guò)將探討思維方法移植到求解專(zhuān)門(mén)問(wèn)題上,使得人工智能實(shí)現(xiàn)了從理論研究向?qū)嶋H運(yùn)用的重大跨越。專(zhuān)家系統(tǒng)被也視為具有專(zhuān)門(mén)知識(shí)的計(jì)算機(jī)智能系統(tǒng),它可以在特定領(lǐng)域的專(zhuān)家提供的知識(shí)以及經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上,運(yùn)用人工智能推理技術(shù)進(jìn)行模擬和求解各類(lèi)復(fù)雜問(wèn)題。近年來(lái),專(zhuān)家智能系統(tǒng)已經(jīng)成功地運(yùn)用在人工智能領(lǐng)域,例如用戶(hù)與專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行“咨詢(xún)”和“對(duì)話(huà)”。同時(shí),在一些地址數(shù)據(jù)分析、化學(xué)數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及醫(yī)療診斷咨詢(xún)等,都已達(dá)到了非常高的水平。專(zhuān)家系統(tǒng)的基本組成包括:知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)知識(shí)獲取以及相應(yīng)的解釋機(jī)制和用戶(hù)界面,如圖1所示。

    2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

    機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)主要是研究怎樣實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)活動(dòng)。它是在專(zhuān)家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出來(lái)的又一人工智能領(lǐng)域,成為人工智能研究的重要核心內(nèi)容之一,遍布于人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。

    學(xué)習(xí)作為一種有特定目的性的知識(shí)獲取途徑,它最主要的內(nèi)部特征為知識(shí)結(jié)構(gòu)的不斷更新與修改,而外部特征則為性能的不斷改善。同時(shí),學(xué)習(xí)活動(dòng)作為人類(lèi)智能的一個(gè)重要特征,是獲取知識(shí)的最基本手段,因此,機(jī)器學(xué)習(xí)也是成為實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)智能化的基本手段。相應(yīng)的,機(jī)器學(xué)習(xí)也會(huì)形成反哺效應(yīng),有助于研究和發(fā)現(xiàn)人類(lèi)自身學(xué)習(xí)的機(jī)理,進(jìn)而揭示人腦的奧秘。例如,近年來(lái)不斷發(fā)展的基于解釋、概念、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法。

    2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Aficial Neural Network)也被稱(chēng)作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它主要由大量的神經(jīng)元即處理單元相互連接而成。對(duì)于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,它由相互連接的神經(jīng)元組成一個(gè)運(yùn)算模型,是對(duì)人腦基本特性的一種抽象與模擬,主要是為了模擬大腦的一些機(jī)理與反應(yīng)機(jī)制,從而實(shí)現(xiàn)某些特定功能。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是通過(guò)神經(jīng)元之間相互作用實(shí)現(xiàn)信息的處理,即知識(shí)和信息的存儲(chǔ)具體表現(xiàn)是神經(jīng)元互連之間的分布式關(guān)系。對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,它具有很強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力,可以擺脫“專(zhuān)家”頭腦自行處理數(shù)據(jù)總結(jié)規(guī)律,具有良好的自適應(yīng)性和組織性。對(duì)于一些復(fù)雜多維的線性問(wèn)題、定量問(wèn)題,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

    2.4 模式識(shí)別

    在當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)模式下,計(jì)算機(jī)人工智能所對(duì)應(yīng)的模式識(shí)別主要指的是用計(jì)算機(jī)來(lái)代替人類(lèi)感知的一種模式,主要目的是實(shí)現(xiàn)和完善計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人體器官對(duì)外界進(jìn)行感知,而對(duì)應(yīng)的研究對(duì)象是計(jì)算機(jī)模式下的識(shí)別系統(tǒng)。

    總的說(shuō)來(lái),雖然模式識(shí)別的概念在不斷更新,但其主要分類(lèi)可分為三種:句法模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。早前的模式識(shí)別主要集中于文字、圖像等信息,直到二十世紀(jì)六十年代才漸漸開(kāi)始對(duì)復(fù)雜三維景物進(jìn)行解釋和描述。緊接著的開(kāi)始展開(kāi)對(duì)活動(dòng)目標(biāo)的跟蹤識(shí)別與分析,標(biāo)志著景物分析開(kāi)始向?qū)嵱没姆较虬l(fā)展。典型的識(shí)別模式案例有:語(yǔ)言識(shí)別、人臉識(shí)別以及虹膜識(shí)別、步態(tài)識(shí)別等。但計(jì)算機(jī)識(shí)別模式最根本的問(wèn)題是魯棒性,現(xiàn)階段的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)對(duì)環(huán)境具有自適應(yīng)性而對(duì)噪聲等具有魯棒性。在當(dāng)下的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及深度學(xué)習(xí)性能的不斷提升,從某種程度上解決了計(jì)算機(jī)模式識(shí)別的自適應(yīng)性和魯棒性,但與人相比仍然有較大的差距,還有待進(jìn)一步深度學(xué)習(xí)和研究。

    2.5 智能決策支持系統(tǒng)

    智能決策支持系統(tǒng)作為人工智能和DSS相結(jié)合的應(yīng)用專(zhuān)家系統(tǒng)(ES,Expert System)技術(shù),與“知識(shí)-智能”關(guān)系緊密。智能決策支持系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)特征和“大數(shù)據(jù)”高度吻合,開(kāi)展大數(shù)據(jù)技術(shù)研究,一定會(huì)為將智能決策支持系統(tǒng)發(fā)展帶向一片新的天地。智能決策支持系統(tǒng)在系統(tǒng)定位、決策、數(shù)據(jù)處理和信息檢索與系統(tǒng)安全等方面會(huì)成為未來(lái)發(fā)展的新趨勢(shì)。

    3 未來(lái)人工智能發(fā)展展望與啟示

    人工智能思想家Nick Bostrom將超級(jí)智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類(lèi)大腦都聰明很多,包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人類(lèi)強(qiáng)一點(diǎn),也可以是各方面都比人類(lèi)強(qiáng)萬(wàn)億倍的。當(dāng)前,人工智能技術(shù)的發(fā)展正向著大型分布式人工智能以及多專(zhuān)家協(xié)同、推理的多智能協(xié)同系統(tǒng)方向發(fā)展。

    參考文獻(xiàn)

    [1]徐卓函.大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能的創(chuàng)新與發(fā)展研究[J].科技資訊,2015,33:30-31.

    [2]王敏.淺談網(wǎng)絡(luò)時(shí)代下人工智能的研究與發(fā)展[J].電子制作,2013,

    12:231.

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