人工智能淺析

周哲賢

（鄭州市第一中學(xué)，鄭州 450007）

1 人工智能的發(fā)展過程

人工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的科學(xué)技術(shù)。它的研究領(lǐng)大概分為：知識工程（knowledge engineering）、模式識別（pattern recognition）與機器人學(xué)（robotoligy）[1]。

人工智能誕生于20世紀中葉，它的發(fā)展歷程大概經(jīng)歷了5個階段。早在20世紀50年代，馬文·明斯基和鄧恩·埃德蒙建造了世界上第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機，這被看作是人工智能的一個起點。到20世紀80年代，由于卡耐基梅隆大學(xué)提出的

專家系統(tǒng) ，人工智能被推向了高潮，可實用性提高。80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。人工智能也引起了廣泛的注意，隨之引來了人工智能的高潮。90年代，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人工智能由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究，人工智能在這一階段獲得了大幅度的發(fā)展。到21世紀，人工智能已取得輝煌成果，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象，人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。比如在1997年，IBM的深藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫；2009年，瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院發(fā)起的藍腦計劃，已經(jīng)成功模擬了部分鼠腦；以及谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝韓國圍棋高手李世乭。

2 人工智能的應(yīng)用

如今，人工智能的應(yīng)用很多，可替代人類完成一些簡單的機械性、重復(fù)性高的工作，例如車間流水線等。但隨著AlphaGo輕松在圍棋、德州撲克上戰(zhàn)勝人類，以及越來越多的工作開始被機器人所取代，我們不得不直面現(xiàn)實：人工智能的時代已經(jīng)來臨。在金融行業(yè)，人工智能已經(jīng)迅速代替交易崗位；助理、翻譯、保安，這些工作真的都會被取代。所以，人類應(yīng)該怎樣面對就業(yè)問題和提高自身水平成了日益重要的問題[2-3]。此外，人工智能還應(yīng)用在抗震救災(zāi)、醫(yī)療、VR技術(shù)等方面。

人工智能技術(shù)主要從三個方面加強了人類在防震救災(zāi)當(dāng)中的能力：用數(shù)據(jù)預(yù)測和模擬地震；智能化提高救災(zāi)物資運輸與救災(zāi)人員調(diào)配效率；機器代替人類完成救災(zāi)高危作業(yè)。One Concern公司目前正在研發(fā)一項技術(shù)，希望在地震發(fā)生后的幾分鐘內(nèi)，就能夠快速預(yù)測城鎮(zhèn)中受地震破壞最強的地區(qū)在什么地方，就可以知道應(yīng)該先去那個地區(qū)進行救災(zāi)。

智能技術(shù)抗震的核心難點在于，地震救援是低概率事件，大部分技術(shù)成果難以有實際驗證機會。需要更充分的擬真實驗和地方政府大力配合，才能爭分奪秒搶救出更多生命。當(dāng)然，在泥石流或者核爆炸時，人工智也可以進行搜救工作。

在醫(yī)療方面，機器人技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用并不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設(shè)備等技術(shù)修復(fù)人類受損身體，醫(yī)療保健機器人輔助醫(yī)護人員的工作等。目前實踐中的醫(yī)療機器人主要有兩種：一是能夠讀取人體神經(jīng)信號的可穿戴型機器人，也成為 智能外骨骼 ；二是能夠承擔(dān)手術(shù)或醫(yī)療保健功能的機器人，以IBM開發(fā)的達·芬奇手術(shù)系統(tǒng)為典型代表。此外，人工智能還可用于智能藥物的研發(fā)。智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預(yù)測。借助深度學(xué)習(xí)，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領(lǐng)域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發(fā)中也發(fā)揮了重要的作用。

3 人工智能與人類的關(guān)系

當(dāng)然人工智能在其他很多方面有著積極的應(yīng)用和作用，隨著大數(shù)據(jù)，云計算，虛擬現(xiàn)實，3D技術(shù)等的發(fā)展，人工智能將迅猛發(fā)展并取得長足進步。有人說，人工智能會在某一天取代人類。這是一類很片面的觀點。不可否認的是，人工智能可以代替甚至超過人腦的部分思維能力。但是，人工智能絕不會取代、超越人的意識[4]。人類意識與人工智能有著本質(zhì)的區(qū)別，他們是創(chuàng)造與被創(chuàng)造、支配與被支配、操縱與被操縱的關(guān)系?？突?梅隆大學(xué)機器學(xué)習(xí)學(xué)院院長曼努拉·維羅索教授說，將來人類與智能系統(tǒng)將是不可分割的，他們需要緊密結(jié)合，不斷交流信息，她稱這種關(guān)系為 共生自治 。維羅索預(yù)測，將來人類代理與自動化助理之間將很難區(qū)分，但是無論是人類還是軟件，缺少任何一方都將玩不轉(zhuǎn)。所以，人工智能與人類之間并不存在誰取代誰，誰消滅誰的問題。

我認為當(dāng)前階段談人工智能取代人類還有些太早，因為最起碼任何一個學(xué)科要有所成，這個前提是對它的研究對象要有透徹的了解。比如仿生學(xué)，是建立在對物理學(xué)和動物身體結(jié)構(gòu)的透徹理解上的。如果按這個標(biāo)準看人工智能，則不難發(fā)現(xiàn)它缺乏這個前提：我們對生物智能甚至是腦部活動本身的機制都不了解，那談什么模擬？現(xiàn)代的人工智能更多地算是對策論的一個分支，換句話說它不是在模擬智能，而是一種借助計算機強大的運算速度對一類給定的數(shù)學(xué)模型做快速高強度計算的一種方法。至于說人造系統(tǒng)達到一定復(fù)雜度之后可以從中自發(fā)演化，我認為我們還沒有證據(jù)表明它在科學(xué)上的真實性，只能說我們曾經(jīng)觀察到類似的現(xiàn)象，比如在原始大氣環(huán)境下無機物通過環(huán)境作用合成氨基酸。但首先我們從原理上尚未厘清這一現(xiàn)象背后的本質(zhì)，其次對于人工智能而言，我們所掌握的知識甚至更少于生物學(xué)。

所以，我們不必擔(dān)心人工智能在某一天會取代人類，我們依舊可以盡情發(fā)展人工智能，享受它帶來的便捷?，F(xiàn)在，如亞馬遜的Alexa、蘋果的Siri、微軟的Cortana，作為人工智能的第一塊敲門磚，已經(jīng)被較為廣泛的使用；搜索、翻譯、地圖、無人車，深度學(xué)習(xí)的影子無處不在，人工智能正在重構(gòu)人類的生活。但目前人工智能的應(yīng)用和落地方式還極其有限。幾乎所有人工智能的最新進展都是通過一種類型來完成：輸入數(shù)據(jù)（A）快速生成簡單的回應(yīng)（B）。這種簡單的回應(yīng)模式勢必比人腦復(fù)雜的模式簡單很多。諸如此類，人工智能現(xiàn)在還面臨著許多困難。

4 人工智能所面臨問題

目前，人工智能所面對的困難主要包括計算機博弈的困難，人工智能理論不夠成熟，模式識別的困惑等問題。

博弈是自然界的一種普遍現(xiàn)象，它表現(xiàn)在對自然界事物的對策或智力競爭上。盡管西洋跳棋和國際象棋的計算機程序已經(jīng)達到了相當(dāng)高的水平，然而計算機博弈依然面臨著巨大的困難。這主要表現(xiàn)在以下兩個方面：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。若用博弈樹來表示狀態(tài)空間，對于幾種常見的棋類，其狀態(tài)空間都大得驚人。二是現(xiàn)在的博弈程序往往是針對二人對弈、棋局公開、有確定走步的一類棋類進行研制的。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。人工智能理論不夠成熟的問題也是現(xiàn)在人工智能所面對主要挑戰(zhàn)之一。人工智能從誕生發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)從最初的 經(jīng)典控制論 發(fā)展到現(xiàn)今的反饋控制、最優(yōu)控制、模糊邏輯控制、專家智能控制理論等若干分支理論，但是除了 經(jīng)典控制論建構(gòu)了詳盡而規(guī)范的理論體系之外，其他后發(fā)展起來的智能控制理論，或多或少都是依據(jù)一定的工程背景或特殊的應(yīng)用場合才逐步發(fā)展起來的，因此，人工智能控制理論的發(fā)展呈現(xiàn)出不同的理論算法且只適用于特定的領(lǐng)域或工程背景、理論的通用性和可移植性較弱的特點。另一方面，人工智能理論的發(fā)展與人工智能技術(shù)的實現(xiàn)是相輔相成的，有的人工智能理論的發(fā)展先于技術(shù)的實現(xiàn)，有的理論算法是在特定的工程應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的研究才獲得或提出的，因此，人工智能技術(shù)的實現(xiàn)對于理論的發(fā)展也存在了一定程度的影響，而且很多人工智能的理論的提出或算法的分析研究都是以相關(guān)的技術(shù)實現(xiàn)為假設(shè)前提的，這就決定了很多人工智能的理論在某些特定的方面必然存在一定的局限性，因此，到目前為止，人工智能理論的發(fā)展還尚未形成一個完整而系統(tǒng)的理論結(jié)構(gòu)框架。就模式識別而言，雖然使用計算機進行模式識別的研究與開發(fā)已取得大量成果，有的已成為產(chǎn)品投入實際應(yīng)用，但是它的理論和方法與人的感官識別機制是全然不同的。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(wù)，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。

5 結(jié)束語

總之，我們相信真正屬于人工智能的熱潮還沒有來臨，它的未來前景非常廣闊，可以想象一個甚至比你還聰明的機器能帶來些什么影響，但是這條道路絕對非常艱辛。但只要我們砥礪前行，相信人工智能會給人類帶來更大的驚喜。

[1] 尹行.淺析計算機人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].科技視界，2015，15：130+228.

[2] 楊恒.人工智能技術(shù)在計算機中的發(fā)展和應(yīng)用[J].電子世界，2013，24：10-11.

[3] 楊焱.人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢研究[J].信息與電腦（理論版），2012，08：151-152.

[4] 許萬增，王行剛等.人工智能對人類社會的影響[M].北京：科學(xué)出版社，1996：21-73.