1、人工智能的發(fā)展及應(yīng)用這是個(gè)信息爆炸自動(dòng)控制飛速發(fā)展的時(shí)代，而在這樣的時(shí)代中，人工智能也取得了飛速的發(fā)展。成為了最前沿最熱門(mén)的學(xué)科和研究方向之一。人工智能的定義“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。人工智能是指研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技

2、術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì),正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級(jí)的智能“制品”,并使之在越來(lái)越多的領(lǐng)域超越人類(lèi)智能,人工智能將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大貢獻(xiàn)。 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù),而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。換句話說(shuō)

3、,就是將企業(yè)各部門(mén)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用(1)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)是人工智能和專(zhuān)家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,具有極大的科研和應(yīng)用價(jià)值,它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問(wèn)題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實(shí)上,早在1982年,美國(guó)匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist 2內(nèi)科計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用的高潮。目前,醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過(guò)其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用,從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,并在不斷發(fā)展完善中。(2)地質(zhì)勘探、石油化工等

4、領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專(zhuān)家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專(zhuān)家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過(guò)1億美元。3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用(1)在超聲無(wú)損檢測(cè)(NDT)與無(wú)損評(píng)價(jià)(NDE)領(lǐng)域中,目前主要廣泛采用專(zhuān)家系統(tǒng)方法對(duì)超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類(lèi);專(zhuān)家運(yùn)用超聲無(wú)損檢測(cè)儀器,以其高精度的運(yùn)算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動(dòng),減少了任務(wù)因素造成的無(wú)擦,提高了檢測(cè)的可靠性,實(shí)現(xiàn)了超聲檢測(cè)和評(píng)價(jià)的自動(dòng)化、智能化。 (2)人工智能

5、在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點(diǎn),因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開(kāi)發(fā)更高級(jí)AI通用和專(zhuān)用語(yǔ)言,和應(yīng)用環(huán)境以及開(kāi)發(fā)專(zhuān)用機(jī)器,而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。人工智能的發(fā)展人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段: 孕育階段:古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384-322），給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國(guó)的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）（1561-1626），系統(tǒng)地給出了歸納法。“知識(shí)就是力量”德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Le

6、ibnitz（布萊尼茲）（1646-1716）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號(hào)化，從而能對(duì)人的思維進(jìn)行運(yùn) 算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（1815-1864）實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨 的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想,提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)布爾代數(shù)。 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(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s 求解程序LISP表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是：重視問(wèn)題求解的方法，忽視知識(shí)重要性。第二階段: 60

7、年代末到70 年代，專(zhuān)家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969 年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。第三階段: 80 年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982 年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)K I P S”，其目的是使邏輯推理達(dá)

8、到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開(kāi)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987 年，美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。第五階段: 90 年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開(kāi)始由單個(gè)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。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗猓捎贖opfield 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的

9、景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。未來(lái)發(fā)展與展望人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類(lèi)從事腦力勞動(dòng)，即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類(lèi)智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類(lèi)的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。在重新闡述我們的歷史知識(shí)的過(guò)程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會(huì)努力解決知識(shí)的模糊性以及消除知識(shí)的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識(shí)的某些改善，以便能夠比較容易地推

10、斷出令人感興趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少問(wèn)題，這主要表現(xiàn)在下列幾個(gè)方面：1 宏觀與微觀隔離一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次未予研究，無(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。2 全局與局部割裂人類(lèi)智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類(lèi)智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。它們存在明顯的局限性。必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究智能，才能克服

11、上述局限性。3 理論和實(shí)際脫節(jié)大腦的實(shí)際工作，在宏觀上我們已知道得不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出”智能”就算相當(dāng)成功了。上述存在問(wèn)題和其它問(wèn)題說(shuō)明，人腦的結(jié)構(gòu)和功能要比人們想象的復(fù)雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計(jì)的重大得多，人工智能研究的任務(wù)要比我們討論過(guò)的艱巨得多。同時(shí)也說(shuō)明，要從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，解決面臨的難題，完成人工智能的研究任務(wù)，需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進(jìn)

12、一步發(fā)展的理論基礎(chǔ)。我們至少需要經(jīng)過(guò)幾代人的持續(xù)奮斗，進(jìn)行多學(xué)科聯(lián)合協(xié)作研究，才可能基本上解開(kāi)”智能”之謎，使人工智能理論達(dá)到一個(gè)更高的水平。 人工智能自1956年在美國(guó)誕生至今已50多年了。長(zhǎng)久以來(lái),人工智能對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無(wú)數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智。從美國(guó)麻省理工學(xué)院、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)到IBM公司、本田公司、SONY公司以及國(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所,全世界許多實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著AI技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。隨著時(shí)代的發(fā)展及信息革命的到來(lái),人工智能的研究領(lǐng)域日益拓寬,其內(nèi)容逐步豐富,對(duì)人類(lèi)發(fā)展有劃時(shí)代的意義。一、何謂“人工智能”?“智能”源于拉丁語(yǔ)Legere,字面意

13、思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集,并由此進(jìn)行選擇,形成一個(gè)東西。Intelegere是從中進(jìn)行選擇,進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉麥考達(dá)克在機(jī)器思維中所提出的:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開(kāi)始,人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過(guò)幾個(gè)世紀(jì)之后,新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年,24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈提出了“自動(dòng)機(jī)”理論,把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步,他也因此被稱(chēng)為“人工智能之父”?！叭斯ぶ悄堋?Artificial Intelligence)簡(jiǎn)稱(chēng)AI它是研究、開(kāi)發(fā)用于模

14、擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人們認(rèn)為“人工智能”是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的前沿科技領(lǐng)域。因此,“人工智能”與計(jì)算機(jī)軟件有密切的關(guān)系。一方面,各種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)都要用計(jì)算機(jī)軟件去實(shí)現(xiàn),另一方面,許多聰明的計(jì)算機(jī)軟件也應(yīng)用了人工智能的理論方法和技術(shù)。例如,專(zhuān)家系統(tǒng)軟件,機(jī)器博奕軟件等。但是,“人工智能”不等于“軟件”,除了軟件以外,還有硬件及其他自動(dòng)化的通信設(shè)備。人工智能是從思維、感知、行為三層次和機(jī)器智能、智能機(jī)器兩方面研究模擬、延伸與擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及其應(yīng)用的技術(shù)學(xué)科。二、人工智能的研究領(lǐng)域人工智能是一種外向型的學(xué)科,它不但要求研究它的人懂得人

15、工智能的知識(shí),而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ),只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊,它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的,主要研究領(lǐng)域有專(zhuān)家系統(tǒng),有人在工作,它就可以用在什么地方,因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類(lèi)的思維。可以歸納為八個(gè)字:機(jī)器智能、智能機(jī)器。1.機(jī)器智能例如,用計(jì)算機(jī)打印常用的報(bào)表,進(jìn)行一些常規(guī)的文字處理,都是程序化的操作,談不上有智能。但是,用計(jì)算機(jī)給人看病,進(jìn)行病理診斷和藥物處方,或者,用計(jì)算機(jī)給機(jī)器看病,進(jìn)行故障診斷和維修處理,就需要計(jì)算機(jī)有人工智能。人工智能學(xué)科領(lǐng)域中有一個(gè)重要的學(xué)科分支是“專(zhuān)家系統(tǒng)”(Expert

16、System),簡(jiǎn)稱(chēng)代寫(xiě)論文ES。就是用計(jì)算機(jī)去模擬、延伸和擴(kuò)展專(zhuān)家的智能。基于專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),可以求解專(zhuān)業(yè)性問(wèn)題的、具有人工智能的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。如:醫(yī)療診斷專(zhuān)家系統(tǒng),故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)等。除了“專(zhuān)家系統(tǒng)”之外,還可列舉出其他許多聰明的智能軟件系統(tǒng)。如:機(jī)器博突的智能軟件、智能控制、智能管理、智能通信的軟件等。例如:IBM的“深藍(lán)”系統(tǒng)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕諾夫,就是計(jì)算機(jī)的機(jī)器智能水平的一次榮譽(yù)記錄,也是聰明的人工智能軟件的一個(gè)成功范例。2.智能機(jī)器“智能機(jī)器”(Intelligent Machine),簡(jiǎn)稱(chēng)IM,研究如何設(shè)計(jì)和制造具有更高智能水平的機(jī)器,特別是設(shè)計(jì)和制造更聰明的計(jì)算機(jī)。

17、現(xiàn)在的計(jì)算機(jī),雖然經(jīng)歷了從電子管、晶體管、集成電路、超大規(guī)模集成電路等幾代的發(fā)展,在工藝和性能方面都有巨大的進(jìn)步。但是,在原理上,還沒(méi)有重大的突破。通常,人們用計(jì)算機(jī),不僅要告訴計(jì)算機(jī):做什么?,而且還必須詳細(xì)地、正確地告訴計(jì)算機(jī):如何做?。也就是說(shuō),人們要根據(jù)工作任務(wù)的需求,以適當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)語(yǔ)言,進(jìn)行相應(yīng)的軟件設(shè)計(jì),編制面向該任務(wù)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序,并且,正確地操作計(jì)算機(jī),裝入、啟動(dòng)該應(yīng)用程序,才能用計(jì)算機(jī)完成該項(xiàng)工作任務(wù)。這里,計(jì)算機(jī)實(shí)質(zhì)上只是機(jī)械地、被動(dòng)地執(zhí)行人們編制的應(yīng)用程序指令的“電子奴仆”,也不理解為什么要做這項(xiàng)工作,即不懂得:為什么?。因而,只不過(guò)是一個(gè)低智能的、不聰明的“電腦”。那

18、么,如何設(shè)計(jì)和制造高智能的、聰明的“電腦”呢?這正是人工智能另一方面的研究對(duì)象和學(xué)科任務(wù)。人們提出了關(guān)于新一代計(jì)算機(jī)的各種方案,如:面向知識(shí)和符號(hào)信息處理的“符號(hào)處理機(jī)”;基于知識(shí)庫(kù)的、具有推理能力的“知識(shí)信息處理機(jī)”;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、具有分布式結(jié)構(gòu)的“聯(lián)結(jié)機(jī)”以及其他數(shù)據(jù)流計(jì)算機(jī)、控制流計(jì)算機(jī)除了“智能計(jì)算機(jī)”之外,還有其他的許多智能機(jī)器。如:智能機(jī)器人、智能控制器、智能儀器、儀表、智能自動(dòng)化裝置、智能通信設(shè)備、智能網(wǎng)絡(luò)、智能汽車(chē)、智能玩具以及各種智能化家用電器目前人工智能主要研究?jī)?nèi)容是:分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)(包括專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng))、知

19、識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)我們有用的知識(shí))、遺傳與演化計(jì)算(通過(guò)對(duì)生物遺傳與進(jìn)化理論的模擬,揭示出人的智能進(jìn)化規(guī)律)、人工生命(通過(guò)構(gòu)造簡(jiǎn)單的人工生命系統(tǒng)并觀察其行為,探討初級(jí)智能的奧秘)、人工智能應(yīng)用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機(jī)接口、智能機(jī)器人等)等等。未來(lái)人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識(shí)表示及其推理、常識(shí)知識(shí)及其推理、人工思維模型,智能人機(jī)接口、多智能主體系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。三、小結(jié)人工智能是一門(mén)包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制學(xué)、信系論、語(yǔ)言論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互

20、滲透發(fā)展起來(lái)的學(xué)科,其研究對(duì)象可以歸納為“機(jī)器智能、智能機(jī)器”,它體現(xiàn)在思維、感知、行為三個(gè)層次,而它要模擬眼神、擴(kuò)展人的智能,其研究?jī)?nèi)容可以分為機(jī)器思維和思維機(jī)器、機(jī)器感知和感知機(jī)器、機(jī)器行為和行為機(jī)器三個(gè)層次。人工智能研究與應(yīng)用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大距離,還有許多問(wèn)題有待于解決且需要許多學(xué)科的研究專(zhuān)家共同創(chuàng)作。參考文獻(xiàn):1Stuart Russell.人工智能一種現(xiàn)代方法M.北京:人民郵電出版社,2004.6.2蔡自興.人工智能及其應(yīng)用M.北京:清華大學(xué)出版社,2003.3陸汝鈴.人工智能M.北京:科學(xué)出版社,2000.機(jī)器人和人工智能的區(qū)別(2008-07-29 19:00:35)標(biāo)簽：雜談 我們研究的是人工智能，和機(jī)器人有密切關(guān)系，但不是為了研究那些現(xiàn)實(shí)的機(jī)器人。我們不會(huì)去研究機(jī)器人足球賽、跳舞機(jī)器人這些東西，機(jī)器人有很多種：工業(yè)機(jī)器人能夠不斷重復(fù)作一些設(shè)定好的精確動(dòng)作，提高效率，減少失誤；軍用機(jī)器人能夠捕捉移動(dòng)目標(biāo)并開(kāi)槍射擊，它需要具有簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別能力；無(wú)人飛機(jī)也是一種機(jī)器人，需要遙感和一些圖像識(shí)別能力。這些都是已經(jīng)投入使用了的機(jī)器人，但它們顯然沒(méi)有人的智力，只是自動(dòng)控制技術(shù)的延展。 人工智能是“類(lèi)人”機(jī)器人所需要的算法和技術(shù)，也就是說(shuō)