人工智能發(fā)展簡(jiǎn)介

王千蔚

本文以介紹人工智能的發(fā)展歷史為起點(diǎn)，敘述了人工智能的定義、研究方向和研究?jī)r(jià)值，對(duì)當(dāng)前人工智能的應(yīng)用進(jìn)行了大致總結(jié)，并簡(jiǎn)要闡述了發(fā)展規(guī)律。

前言

在人類的漫長(zhǎng)的歷史上，無(wú)數(shù)傳說(shuō)與文學(xué)作品的想象讓“人工智能”成為人們腦海中對(duì)未來(lái)的一種美好猜測(cè)。此后，伴隨著數(shù)理邏輯思想的誕生和“圖靈機(jī)模型”的提出，電子計(jì)算機(jī)誕生并得到長(zhǎng)足的發(fā)展，為人工智能的誕生提供了土壤。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)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(huì)的進(jìn)步做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)。

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(guó)達(dá)特瑪斯大學(xué)的一次研究性學(xué)會(huì)上，正式使用“AI（人工智能）”這一術(shù)語(yǔ)，此后“人工智能”作為一個(gè)新的研究方向正式出現(xiàn)在全球各地的研究機(jī)構(gòu)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(yǔ)言，著名的下棋程序等。但是，由于知識(shí)水平的限制和問(wèn)題處理方法的局限性，人工智能的發(fā)展速度較慢，面臨問(wèn)題較多。這時(shí)，一些人對(duì)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(jìn)入新的高潮

1970年左右，一些大型公司開(kāi)始著手于專家系統(tǒng)的研發(fā)，包括探礦系統(tǒng)，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)以及醫(yī)學(xué)使用的疾病診斷系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)擴(kuò)展了人工智能的應(yīng)用范圍，使得人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的作用得以彰顯，人工智能技術(shù)再次崛起。此后，日本提出了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，雖然未能成功，但是對(duì)人工智能的發(fā)展起了很大的推進(jìn)作用。1987年，美國(guó)舉辦了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，作為人工智能分支的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始迅速發(fā)展。

1.3 理論知識(shí)和發(fā)展趨勢(shì)的革新

1990年以前，人工智能的研究集中在對(duì)機(jī)器意識(shí)思考能力的研究上，而人腦被視為意識(shí)的來(lái)源，因此這時(shí)的人工智能依靠所謂的研究人腦的方式進(jìn)行。但是由于我們對(duì)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(jì)學(xué)的方法出現(xiàn)了，通過(guò)對(duì)大量信息的處理，計(jì)算機(jī)可以找到某件事物的信息化規(guī)律，進(jìn)而對(duì)接收到的信息進(jìn)行更加準(zhǔn)確的識(shí)別處理。這一方法的出現(xiàn)為日后人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。此后，隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，人工智能的研究工作由對(duì)某一臺(tái)具備信息處理能力的機(jī)器的研究轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)依附于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的多元信息處理單元的研究。網(wǎng)絡(luò)大幅度提升了信息收集的效率，進(jìn)而使計(jì)算機(jī)識(shí)別信息的能力大大加強(qiáng)。

2.人工智能的含義

2.1 定義

所謂“人工智能”，從計(jì)算機(jī)的領(lǐng)域上來(lái)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(duì)信息的接收、處理及反饋過(guò)程，針對(duì)智能機(jī)器在各大領(lǐng)域解決實(shí)際問(wèn)題的能力進(jìn)行探索并予以改進(jìn)。作為電子信息學(xué)科中的一個(gè)分支，人工智能的研究的目的是使計(jì)算機(jī)能像人腦一樣獨(dú)立處理各種信息，并避免像人類一樣產(chǎn)生情感，進(jìn)而使信息處理結(jié)果更加可控高效。

2.2 主要研究方向

隨著時(shí)間的推移，計(jì)算機(jī)技術(shù)，作為人工智能作土壤的理論知識(shí)不斷取得新的進(jìn)展，因此人工智能涉及的領(lǐng)域越來(lái)越廣，研究方向日趨多樣化。

2.2.1 對(duì)數(shù)據(jù)的采集與分析

當(dāng)今，很多利用了人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的領(lǐng)域，都需要收集大量的實(shí)際應(yīng)用信息，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法總結(jié)內(nèi)在規(guī)律，通俗來(lái)講，就是利用實(shí)際應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，獲取信息已不是什么難事，但從大量的信息中提取出對(duì)解決當(dāng)下問(wèn)題有用的信息，并對(duì)其加以準(zhǔn)確有效的分析總結(jié)成為了一個(gè)不可避免的難點(diǎn)。利用龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和先進(jìn)的數(shù)理分析方法，計(jì)算機(jī)可以獲得大量的經(jīng)驗(yàn)，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(guò)對(duì)人類棋局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行大量的分析與判斷，最終取得超出人類的局勢(shì)分析與決策能力。

2.2.2 智能接口技術(shù)

這一技術(shù)是研究人工智能對(duì)信息的智能接收能力，即如何使外界環(huán)境能夠簡(jiǎn)單快捷的與計(jì)算機(jī)交互。這需要依靠各種信號(hào)轉(zhuǎn)化與處理儀器，使計(jì)算機(jī)能理解不同種類的外界信號(hào)并予以反饋。通俗來(lái)講，就是要使計(jì)算機(jī)能聽(tīng)懂人類講話，看懂人類文字，并會(huì)說(shuō)話，回答人類提出的問(wèn)題，甚至是與人腦直接交互。這一技術(shù)對(duì)解決實(shí)際問(wèn)題很有幫助，并且也為未來(lái)人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定基礎(chǔ)。現(xiàn)在這一技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音與文字識(shí)別、圖像的識(shí)別和語(yǔ)言翻譯等領(lǐng)域。

2.2.3 計(jì)算機(jī)意識(shí)化

現(xiàn)在人類所掌握的技術(shù)足以制造出在某幾個(gè)方面具有智能的機(jī)器，但是由于在其他方面不具有智能，一般認(rèn)為它們不具有意識(shí)。而所謂計(jì)算機(jī)意識(shí)化，是要根據(jù)人腦創(chuàng)造出有意識(shí)的、同時(shí)具有理性的分析能力和感性的感受能力的計(jì)算機(jī)，從而脫離人的控制，自主、全面、多方位地完成任務(wù)。這一研究與對(duì)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(lái)成為可能。但不管是人腦的研究還是智能意識(shí)的研究，現(xiàn)在都處于瓶頸階段，進(jìn)展比預(yù)測(cè)的慢。況且，不管是曾被提出的“中文屋”理論，還是一系列哲學(xué)的爭(zhēng)論，都指出這類研究可能根本無(wú)法成功,可以說(shuō)是前途未卜。

2.3 研究?jī)r(jià)值

現(xiàn)在人工智能的研究以計(jì)算機(jī)為載體，而計(jì)算機(jī)對(duì)人類日常生活的作用十分明顯。計(jì)算機(jī)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(guān)問(wèn)題，或是以其為載體進(jìn)行交流或娛樂(lè)活動(dòng)。而有了人工智能的幫忙，計(jì)算機(jī)可以更加全面地處理相關(guān)問(wèn)題，并簡(jiǎn)化人類輸入信息和處理信息的過(guò)程，從而獲得速度與效果的同時(shí)提升。人工智能研究還包括對(duì)類人意識(shí)的研究等，這些研究可以在不遠(yuǎn)的將來(lái)更加豐富人們的日常生活。

3.人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨的難題

3.1 實(shí)際應(yīng)用

人工智能是多門學(xué)科、各大領(lǐng)域交叉滲透所形成的學(xué)科，研究用計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí)和數(shù)字算法來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題的方法。這一特點(diǎn)使人工智能擁有廣闊的應(yīng)用范圍和較大的發(fā)展?jié)撡|(zhì)。

3.1.1 數(shù)據(jù)及信息處理

面對(duì)大量的數(shù)據(jù)處理工作，人們或多或少會(huì)感到力不從心。這時(shí)人工智能便可以發(fā)揮自身不受體力限制的優(yōu)勢(shì)，幫助人類進(jìn)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(cuò)率降到幾乎為零，人工智能在這一方面已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類并取得廣泛應(yīng)用，如自動(dòng)化生產(chǎn)中對(duì)生產(chǎn)資料的統(tǒng)籌管理、各大網(wǎng)站對(duì)用戶數(shù)據(jù)的處理和地理信息系統(tǒng)中對(duì)信息的處理等。

3.1.2 識(shí)別與判斷

在統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上，收集大量實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)后，運(yùn)用人工智能的手段，可以對(duì)收到的圖像、文字、語(yǔ)音等信號(hào)進(jìn)行識(shí)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(shí)中實(shí)際應(yīng)用實(shí)例所提供的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，識(shí)別系統(tǒng)的精度正在漸漸提高。以聲音轉(zhuǎn)文字系統(tǒng)為例，它接收聲音信號(hào)，并由智能系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，最后將信號(hào)以文字的形式反饋給人們。還有現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中常用的DNA檢測(cè)技術(shù)，可以在大量的遺傳信息中識(shí)別出需要的片段，用于遺傳病的探查或是確定遺傳關(guān)系。

3.1.3 設(shè)計(jì)與決策

人工智能在這一方面的應(yīng)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(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)，人工智能可以將當(dāng)下的事情和曾經(jīng)發(fā)生過(guò)的事情進(jìn)行比較和分析，作出最有利于局勢(shì)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(yīng)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(shí)，可以進(jìn)行推理與分析，并對(duì)當(dāng)下問(wèn)題作出判斷。借此，專家系統(tǒng)可以為人們提供咨詢服務(wù)，或是幫助人們作出決策。

3.2 面臨的問(wèn)題

目前人工智能主要面臨的問(wèn)題集中在實(shí)際應(yīng)用的限制上。在實(shí)際應(yīng)用中，人造智能計(jì)算機(jī)的識(shí)別能力有時(shí)不符合要求，容易出現(xiàn)誤判的情況；受機(jī)制影響，現(xiàn)在的智能計(jì)算機(jī)處理問(wèn)題傾向于將現(xiàn)在的問(wèn)題與過(guò)去經(jīng)歷過(guò)的問(wèn)題作比較，因此應(yīng)對(duì)新型創(chuàng)新性問(wèn)題能力較弱，即使用于做決策也需要人類輔助；而涉及自動(dòng)化的智能程序設(shè)計(jì)較為困難，需要考慮多種要求并盡可能的避免錯(cuò)誤的發(fā)生；等等。這些問(wèn)題的解決將會(huì)使人工智能的實(shí)際應(yīng)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(lái)的發(fā)展可看出，未來(lái)的人工智能發(fā)展速度可能越來(lái)越快，涉及領(lǐng)域越來(lái)越多，也可能造成更多的問(wèn)題。在某幾個(gè)方面具有強(qiáng)于人類能力的人造智能機(jī)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?，而下一步則是對(duì)這一類工具進(jìn)行修整，使其整體化，擁有更加簡(jiǎn)單的操作方式，或是更多的功能，進(jìn)而強(qiáng)化人工智能的實(shí)際應(yīng)用能力，真正為人類服務(wù)。

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(guò)分注重模擬人腦的思路，轉(zhuǎn)而利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和數(shù)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以使計(jì)算機(jī)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(rèn)為其內(nèi)部具有意識(shí)。新的研究趨勢(shì)中有對(duì)計(jì)算機(jī)意識(shí)化的研究，試圖重啟數(shù)十年前的思路，讓計(jì)算機(jī)具有像人一樣的情感、決心、毅力、目標(biāo)等意識(shí)產(chǎn)物，進(jìn)而達(dá)到真正的智能。

現(xiàn)代的人工智能技術(shù)可以制作模擬人類的機(jī)器人，且以后也能做到以假亂真，但這些機(jī)器人不過(guò)是表現(xiàn)為與人類相似，內(nèi)部處理的系統(tǒng)只不過(guò)是利用已有的數(shù)據(jù)與外界交互，而不具有意識(shí)。想要制作出具有意識(shí)的機(jī)器，就要探明意識(shí)形成的原因，也就涉及到生物學(xué)以及哲學(xué)的問(wèn)題了。南非生物學(xué)家萊爾·沃森說(shuō)：“如果我們的大腦簡(jiǎn)單到能讓我們完全理解，那么我們的思維就會(huì)簡(jiǎn)單到不能理解大腦?！辈环翆⒆⒁饬倪@種哲學(xué)化的問(wèn)題中轉(zhuǎn)移出來(lái)，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(shù)為人類的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。（作者單位：鄭州市十九中）

5.結(jié)束語(yǔ)

作為現(xiàn)代社會(huì)應(yīng)用技術(shù)重要的一部分，人工智能的研究與應(yīng)用是現(xiàn)代科學(xué)的重要課題。由于實(shí)際應(yīng)用需求，人工智能已取得長(zhǎng)足的進(jìn)展，下一步將傾向于實(shí)用化。