人工智能

什么是人工智能

人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包含无意识的思维)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人 造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

人工智能的研究内容

人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。人工智能学科研究的紧要内容包含:知识表示、自动推理和搜索方式、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

1)知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方式密切相关。常用的知识表示方式有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

2)常识,自然为人们所关注,已提出多种方式,如非单调推理、定性推理就是从区别角度来表达常识和处理常识的。

3)问题求解中的自动推理是知识的使用历程,由于有多种知识表示方式,相应地有多种推理方式。推理历程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方式,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

4)搜索是人工智能的一种问题求解方式,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方式有A*、AO*算法等。近几年搜索方式研究开始注意那些具备百万节点的超大规模的搜索问题。

5)机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的历程,按照学习机制的区别,紧要有归纳学习、解析学习、连接机制学习和遗传学习等。

6)知识处理系统紧要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方式时,知识的合理组织与经营管理是重要的。推理机在问题求解时,规范使用知识的基本方式和策略,推理历程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统进展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。

人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域紧要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种区别的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包含推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方式包含统计方式,计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能,其中包含搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

人工智能的历史

“人工智能”一词最初是在1956年达特茅斯(Dartmouth)学会上提出的。从那以后,研究者们进展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包含十分广泛的科学,它由区别的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个紧要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但区别的时代、区别的人对这种“复杂工作”的理解是区别的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的进展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而进展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的紧要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的进展历史是和计算机科学与技术的进展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

在定义智慧时,英国科学家图灵做出了贡献,如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验,那它就是智慧的,图灵实验的本质就是让人在不看外型的状况下不能区别是机器的行为还是人的行为时,这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史,如果你是学计算机的就会知道,对于计算机人士而言,获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样,图灵在理论上奠定了计算机产生的基础,没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西,更不用说什么网络了。

科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了,在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家、哲学家布尔,通过对人类思维实行数学化精确地刻画,他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方式,今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。

我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生,我们所学的布尔代数,就是由它开创的。当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着,现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科,学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程,在大家不懈的努力下,现在计算机似乎已经变得十分聪明了,刚刚结束的国际象棋大赛中,计算机把人给胜了,这是人们都知道的,大家或许不会注意到,在一些地方计算机帮助人实行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步,而人工智能也在下世纪领导计算机进展的潮头,现在人工智能的进展因为受到理论上的限制不是很明显,但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。

让我们顺着人工智能的进展来回顾一下计算机的进展,在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了,从此以后人类存储和处理信息的方式开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好,它比较胖,还比较娇气,需要工作在有空调的房间里,如果希望它处理什么事情,需要大家把线路重新接一次,这可不是一件省力气的活儿,把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。

终于在1949发明了可以存储程序的计算机,这样,编程程序总算可以不用焊了,好多了。因为编程变得十分简单,计算机理论的进展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方式了。

虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力,但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。美籍俄裔数学家、控制论的创始人诺伯特·维纳(Norbert Wiener)在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断,所有人类智力的结果都是一种反馈的结果,通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作,进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子,水之所以不会常流不断,正是因为有一个装置在检测水位的变化,如果水太多了,就把水管给关了,这就实现了反馈,是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了,那我们应该可以用一种机器实现反馈,进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。

在1955的时候,美国计算机科学家艾伦·纽威尔(Allen Newell)和赫伯特·西蒙(Herbert A.Simon)The Logic Theorist程序,它是一种采用树形结构的程序,在程序运行时,它在树中搜索,寻找与可能答案最接近的树的分枝实行探索,以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的,它在学术上和社会上带来的巨大的影响,以至于我们现在所采用的方式思想方式有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年,“人工智能之父”和LISP语言的发明人(ZT) 约翰·麦卡锡(John McCarthy)召集了一次会议来讨论人工智能未来的进展方向。从那时起,人工智能的名字才正式确立,这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功,但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会,并为未来人工智能的进展起了铺垫的作用。在此以后,工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统,并要求系统有自学习能力。在1957年,艾伦·纽威尔和赫伯特·西蒙又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS),它对维纳的反馈理论有一个扩展,并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时,麦卡锡创建了表处理语言LISP,直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言,它几乎成了人工智能的代名词,到了今天,LISP仍然在进展。

在1963年,麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持实行人工智能的研究,美国政府不是为了别的,而是为了在冷战中保持与苏联的均衡,虽然这个目的是带点火药味的,但是它的结果却使人工智能得到了巨大的进展。其后进展出的许多程序十分引人注目,SHRDLU是维诺格拉德(T.Winograd)于1972年在美国麻省理工学院建立了一个用自然语言指挥机器人动作的系统。在这个大进展的60年代,STUDENT系统可以解决代数问题,而SIR(Selective Integrated Rail)系统则开始理解简单的英文句子了,SIR的出现导致了新学科的出现:自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步,他头一次让人知道计算机可以代替人类专家实行一些工作了,由于计算机硬件性能的提高,人工智能得以实行一系列重要的行为,如统计解析数据,参与医疗诊断等等,它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面,70年代也是大进展的一个时期,计算机开始有了简单的思维和视觉,而不能不提的是在70年代,另一个人工智能语言Prolog语言诞生了,它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远,它已经在进入我们的生活,模糊控制,决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类实行简单的智力行为,把人类解放用于其它更有益的工作,这是人工智能的目的,但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。

人工智能的应用领域

1、问题求解

人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,如向前看几步,把困难的问题分解成一些较容易的子问题,进展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是,尚未解决包含人类棋手具备的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方式,从而使求解变易而解决该问题。到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答。

2、逻辑推理与定理证明

逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,其中特别重要的是要找到一些方式,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设实行演绎的能力,而且许多非形式的工作,包含医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化,因此,在人工智能方式的研究中定理证明是一个极其重要的论题。

3、自然语言处理

自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的紧要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识——世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

4、智能信息检索技术

信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。

5、专家系统

专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具备特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具备丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理历程中出现的差错,现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学解析、规划和医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如:PROSPECTOR系统(用于地质学的专家系统)发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平,可供数百人在化学结构解析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提给咨询意见。经正式鉴定结果,对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提给治疗方案已超过了这方面的专家。

强人工智能和弱人工智能

人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的 达特矛斯会议上提出的:人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性(见下)。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲,目前对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。

强人工智能

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(解决问题)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有两类:

  • 类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。
  • 非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。

弱人工智能

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。

强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能,也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看,研究者已大量造出看起来像是智能的机器,获取相当丰硕的理论上和实质上的成果,如2009年康乃尔大学教授Hod Lipson 和其博士研究生Michael Schmidt 研发出的 Eureqa计算机程序,只要给予一些数据,这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式,等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式,这计算机程序也能用来研究很多其他领域的科学问题上。

对强人工智能的哲学争论

“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的,其定义为:

“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具;相反,只要运行适当的程序,计算机本身就是有思维的。”(J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980)

关于强人工智能的争论,区别于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是:如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据,那么这台机器是不是有思维的?希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明,如果机器仅仅是转换数据,而数据本身是对某些事情的一种编码表现,那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下,机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点,希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试,也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。

也有哲学家持区别的观点。丹尼尔·丹尼特在其著作《意识的解释》(Consciousness Explained)里认为,人也不过是一台有灵魂的机器而已,为什么我们认为:“人可以有智能,而普通机器就不能”呢?他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。 有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的,那么强人工智能也是可实现的。比如西蒙·布莱克本(Simon Blackburn)在其哲学入门教材Think里说道,一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的,还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点,既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的,那就不能完全否定这机器是真的有智能的。布莱克本认为这是一个主观认定的问题。

需要指出的是,弱人工智能并非和强人工智能完全对立,也就是说,即使强人工智能是可能的,弱人工智能仍然是有意义的。至少,今日的计算机能做的事,像算术运算等,在一百多年前是被认为很需要智能的。并且,即使强人工智能被证明为可能的,也不代表强人工智能必定能被研制出来。

人工智能的进展现状及前景

目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,Soar 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。

80 年代,以纳维尔(Newell)为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30多种搜索方式,实现了若干知识密集型任务(专家系统),如RI(用产生式规则表达知识,采用正向推理的控制结构,用OPSS语言写成。)等。rooks提出了人工智能的一种新的途径,认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。在它的研究中突出4 个概念:

1) 所处的境遇,机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。

2) 具体化,机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。

3) 智能,智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围实行交互的动态决定。

4) 浮现,从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。


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