人工智能發(fā)展綜述絕對猛烈第1頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月摘要

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的學科．主要包括計算機實現(xiàn)的智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。文章分析了人工智能的內涵、發(fā)展歷程以及目前人工智能研究領域占主導地位的三種發(fā)展觀，最后簡要的介紹其應用領域及發(fā)展前景。

關鍵詞：人工智能發(fā)展歷程三大學派應用領域發(fā)展前景第2頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月人工智能發(fā)展綜述發(fā)展前景應用領域

發(fā)展歷程

三大學派第3頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月AddyourtitleinhereAddyourtitleinhereAddyourtitleinhere人工智能(ArtificialIntelligence，英文縮寫為AI)是一門綜合了計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的的一門交叉學科，是二十一世紀三大尖端技術(基因工程、納米科學、人工智能)之一。“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展?？偟恼f來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。人工智能第4頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月人工智能發(fā)展歷史第一階段：50年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LiSp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮DENDRAL化學質譜分析系統(tǒng)、Mucin疾病診斷和治療系統(tǒng)、Prospect探礦系統(tǒng)、Hearsay—II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(InternationalJointconferencesartificialIntelligence即CAI)。第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982年開始了第5頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月

“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)Chips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段：80年代末，神經網絡飛速發(fā)展。1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一科學的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互聯(lián)網技術的發(fā)展，人工智能開始由單個只能主題研究性幻想基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究國歌只能主題的多目標求解，將人工智能面向實用。

第6頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月三種學派符號主義聯(lián)合主義行為主義三種學派第7頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月符號主義符號主義又稱為邏輯主義或計算機學派，它認為符號是人類的認識基元，同時人認識的過程即是對符號的計算與推理的過程。符號主義首先將人的認識對象通過數(shù)學邏輯的方法以符號形式表示出來，然后再利用計算機自身所具有的符號處理推算能力來模擬人的認識過程。支撐符號主義的原理主要為物理符號系統(tǒng)假設和有限合理性原理。符號主義的主要研究內容就是基于邏輯的知識表示和推理技術。其主要的代表人物有紐厄爾、西蒙、麥卡錫、魯賓遜、肖特利菲。主要的研究成果有歸結推理方法、啟發(fā)式算法、專家系統(tǒng)、知識工程理論與技術等。符號主義在邏輯問題求解方面取得了巨大的成功。例如，人工智能證明了人類所能證明的全部定理，并且解決了尚無手工證明的“四色猜想”問題，上世紀70年代專家系統(tǒng)的成功開發(fā)和應用等。第8頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月連接主義又被叫做仿生學派，其主要原理是人類的智能是由人腦的生理結構和工作模式決定的。聯(lián)結主義認為人的認識基元是人腦的神經元，認識的過程就是人腦進行信息處理的過程。因此，聯(lián)結主義主張從結構和工作模式上對人腦進行模仿從而真正實現(xiàn)人類智能在機器上的模擬。聯(lián)結主義研究的主要內容是神經網絡。其主要代表人物有麥克萊倫德和魯梅爾哈特等。主要的研究成果有腦模型研究和多層嘲絡中的反向傳播(B-P)算法。第9頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月行為主義行為主義又被稱作進化主義，控制論學派。其主要原理是智能取決于感知和行動，它不需要知識、不需要表示、不需要推理。行為主義認為人的本質能力是行為能力、感知能力和維持生命及自我繁殖的能力，智能行為是通過與現(xiàn)實世界環(huán)境的交互作用體現(xiàn)出來的；人工智能應像人類智能一樣通過逐步進化而實現(xiàn)，而與知識的表示和知識的推理無關。行為主義的研究重點是模擬人的各種控制行為。其主要代表人物是布魯克。主要的發(fā)展成果是實現(xiàn)了智能控制和智能機器人系統(tǒng)。行為主義目前還沒有形成完整的理論體系，但因為它與傳統(tǒng)的人工智能觀點完全不同，所以引起了人工智能界的關注。以上三種觀點對人工智能的發(fā)展意義重大、影響深遠，可以說正是在這三種觀點的指導下才誕生出各種具體的人工智能的分析模型、實現(xiàn)方法和算法。即使是最新出現(xiàn)的數(shù)據挖掘和知識發(fā)現(xiàn)以及智能Agent技術也深受上述觀點的影響。第10頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月人工智能應用如今，經過半個多世紀的發(fā)展，人工智能這門新興學科從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言的理解、專家系統(tǒng)、自動程序設計、博弈、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，在許多領域取得了令人矚目的研究成果，而且已經建立了一些具有不同智能程度的計算機系統(tǒng)。例如，求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言、語音識別、手寫體識別、鑒別診斷專家系統(tǒng)等。人工智能的應用領域不斷擴大，對人類社會的發(fā)展也產生了巨大的影響。目前，人工智能主要應用于如下領域：第11頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)（expertsystem,ES）是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。它產生于二十世紀六十年代中期，是目前人工智能中最活躍最有成效的一個研究領域。自從費根鮑姆等研制出第一個專家系統(tǒng)DENDRL以來，它已獲得了迅速發(fā)展，廣泛地應用于數(shù)學、物理、化學、農業(yè)、教育、軍事、醫(yī)療診斷、地質勘探、石油化工及交通運輸?shù)葞缀鯂窠洕乃兄匾I域，產生了巨大的社會效益和經濟效益。第12頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月教育

隨著人工智能的發(fā)展和教育信息化的深入，人工智能技術在教育領域的應用正日益受到人們的重視，許多專家學者力爭從不同角度對教育的各個方面開展研究，應用人工智能技術來改變教學中的某些環(huán)節(jié)，創(chuàng)造現(xiàn)有教育中無法實現(xiàn)或實現(xiàn)不理想的教學方法、教學條件、教學環(huán)境等，促進教育的發(fā)展。。另外,機器人教育也是一個重要的發(fā)展方向,它是提高學習信息素養(yǎng)的舉措之一。機器人教育是指學習、利用機器人,優(yōu)化教育效果及師生勞動方式的理論與實踐。(文獻4)目前,在國內,很多理工科學校開設了與機器人相關的課程和研究工作,并取得了一定的收效。在國外,日本、德國、美國和澳大利亞等發(fā)達國家,已經將機器人教育列入中小學科學技術課程的學習內容。這充分體現(xiàn)了機器人教育在當今教育界的重要性和受重視程度。第13頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月符號計算計算機最主要的用途之一就是科學計算，科學計算可分為兩類：一類是純數(shù)值的計算，例如求函數(shù)的值，方程的解，比如天氣預報、油藏模擬、航天等領域;另一類是符號計算，又稱代數(shù)運算，這是一種智能化的計算，處理的是符號。符號可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實數(shù)和復數(shù)，也可以代表多項式、函數(shù)、集合等。長期以來，人們一直盼望有一個可以進行符號計算的計算機軟件系統(tǒng)。早在50年代末，人們就開始對此研究。進入80年代后，隨著計算機的普及和人工智能的發(fā)展，相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計算機代數(shù)系統(tǒng)軟件，這其中的Mathematic和Maple是它們的代表，由于它們都是用C語言寫成的，所以可以在絕大多數(shù)計算機上使用。Mathematic是第一個將符號運算，數(shù)值計算和圖形顯示很好地結合在一起的數(shù)學軟件，用戶能夠方便地用它進行多種形式的數(shù)學處理。(文獻5)第14頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月模式識別模式識別(patternrecognition)就是使計算機能夠對給定的事物進行鑒別,并把它歸入其相同或相似的模擬中。模式識別主要目標是用計算機來模擬人的各種識別能力,當前主要是對視覺、聽覺能力的模擬,并且主要應用于圖形圖向和語音識別。圖形圖向識別主要識別文字、符號、照片、工程圖紙和各種圖向等。目前能識別中、英、日等印刷體和某些手寫體文字,并已有產品出現(xiàn)在市面上,工程圖紙的識別已進入實用化。語音識別主要是各種語言信號的分類。語音識別技術近年發(fā)展的很快,已有如漢字語音錄入系統(tǒng)等商品化產品。(文獻5)第15頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月人工神經網絡人工神經網絡(artificialneuralnetwork,ANN)的研究始于20世紀40年代,是利用多個簡單的處理單元彼此按照某一種方式相互連接而成的計算機系統(tǒng),用來模擬大腦神經系統(tǒng)的結構和功能。(文獻4)人工神經網絡也已經成功地應用于人工智能領域地許多方面,例如,自然語言處理、圖像(數(shù)據)壓縮、字符識別、金融業(yè)與經濟模式等。它在機器學習、專家系統(tǒng)、智能控制、模式識別、計算機視覺、信息處理等領域已經取得顯著成就,并極大的推動了人類社會的發(fā)展?，F(xiàn)在,人工神經網絡已成為人工智能中的一個極其重要的研究領域,我們可以預測,隨著計算機科學與技術水平的不斷提高,人類必將在此領域實現(xiàn)新的突破。第16頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月機器學習機器學習(machinelearning)是機器具有智能的重要標志,同時夜是機器獲取知識的根本途徑。機器學習是人工智能的一個重要研究領域,主要研究如何使計算機能夠模擬或實現(xiàn)人類的學習功能,如人類的學習機理、學習方法等。因此,它與認識科學、神經生理學、邏輯學、教育學等學科都有著密切的聯(lián)系。(文獻6)我們不難想到,通過機器學習的研究,不僅可以使計算機通過學習獲取更多的知識,具有更強的智能,而且還可以進一步接示人類的思維規(guī)律和學習的奧秘,幫助人們提高學習的效率,為神童的培養(yǎng)提供更加有利的條件。第17頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月博弈博弈(game)研究對策和斗智,諸如下棋、打牌、戰(zhàn)爭等智能活動。博弈以問題求解和模式識別為基礎,最能體現(xiàn)人工智能的優(yōu)勢,其研究大多以下棋為例,研制一些下棋程序。如IBM公司推出的名為“深藍”(DeepBlue)的計算機。1996年,“深藍”以4比2戰(zhàn)勝了連續(xù)12年保有國際象棋世界冠軍頭銜的卡斯帕羅夫,1997年,又以3勝1平2負的成績贏了卡斯帕羅夫。2003年,卡斯帕羅夫和計算機“X3D-Fritz”交手,以2比2的比分戰(zhàn)平?？ㄋ古亮_夫說:“幾年前,對于計算機是否擁有智能,我總是報之一笑。這次,我在‘深藍’這樣的計算機上看到了某種形式的智能,它盡管瘋狂、粗魯、不很實際,且不可變通,但卻能達到和人類智能一樣的效果?！?文獻2)第18頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月我們可以看到,目前,人工智能已經在專家系統(tǒng)、教育、符號計算、模式識別、人工神經網絡、機器學習和博弈等領域獲得了廣泛的應用和研究,它集成了許多學科的新思想、新理論、新技術及新成就,是一門綜合性極強的交叉性學科,人工智能已成為21世紀的重要學科。許多科學家斷言,機器的智慧會迅速超過阿爾伯特和史蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理學家霍金認為,就像人類可以憑借其高超的搗弄數(shù)字的能力來設計計算機一樣,智能機器將創(chuàng)造出性能更好的計算機,最遲到本世紀中葉而且可能還要快得多,計算機的智能也許就會超出人的智能。(文獻7)第19頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月發(fā)展前景1人工智能的研究新課題人工智能的長遠目標是要理解人類智能的機器，用機器模擬人類的智能。這是一個十分漫長的過程，人工智能研究者獎通過多種途徑、從不同的研究課題入手進行探索。在近期，有幾方面的研究課題可供選擇：更完善更新的人工智能理論框架；自動或半自動的知識獲取工具；能實現(xiàn)海量高速存儲并具有學習功能的聯(lián)想知識庫；新型推理機制和推理機；分布式人工智能與協(xié)同式專家系統(tǒng)；智能控制與智能管理；智能機器人；人工智能機；新一代的腦模型。第20頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月發(fā)展前景2最新AI產品

安放于加州勞倫斯•利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是IBM制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，IBM正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據其研究主任保羅稱預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。據網站報道，比利時的starlab正在制造一個人工貓腦，這個貓腦將有7500萬個人造神經細胞。據稱，移植了人工貓腦的小貓能夠行走，還能玩球。我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。第21頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月發(fā)展前景3人機融合

人機融合是一個相當長的發(fā)展過程，它將伴隨技術進步，逐級逐步地向前發(fā)展。首先實現(xiàn)的是低級和局部的融合，近幾年人工智能科授的進步不斷證實了這種趨勢。文明人類的演化由于技術的影響將經歷自然進化——人工促進人智能的進化——人機融合體(新智體)的自行進化的辯證發(fā)展過程。在人機融合時代，出于物理目標的不同，將存在多種多樣、多層次的智能機(體)，但具有怨茁級智能的應是人機融合體。當今人工智能科技和其他高科技的種種發(fā)展動向表明，在人類進入“信息社會”之后，將有一場規(guī)模巨大的“智能革命”，智能革命的環(huán)境是人工智能對人、對社會的廣泛而深入的影響，就像今天的微電子技術對信息革命的影響一樣。人工智能科技將滲透到社會各個領域，人類將對人工智能科技進行大規(guī)模的研究、開發(fā)和應用。第22頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月結語人工智能誕生50多年來，在崎嶇不平的道路上取得了可喜的進展，特別與機器學習、數(shù)據挖掘、計算機視覺、專家系統(tǒng)、自然語言處理、模式識別、規(guī)劃和機器人等相關的應用帶來了良好的經濟效益和社會效益。廣泛使用的互聯(lián)網也正在探索應用知識表示和推理，構建語義Web，提高互聯(lián)網信息的效用率。人工智能的長期目標是建立人類水平的人工智能，由腦科學、認知科學、人工智能等共同研究，形成交叉學科智能科學。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質。認知科學是研究人類感知、學習、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學。人工智能研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的第23頁，課件共26頁，創(chuàng)作于2023年2月

智能，實現(xiàn)機器智能。智能科學不僅要