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人工智能一、概论人工智能尚无确切的定义,不同的学科和科学背景的学者对人工智能的不同理解,提出不同的观点,并有不同的学派。 (1)符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。(2)联结主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。(3)行为主义(Actionism),又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。他们对人工智能发展历史具有不同的看法。1.符号主义认为:人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展;到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。正是这些符号主义者,早在1956年首先采用"人工智能"这个术语。后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程理论与技术,并在80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的发展作出重要贡献,尤其是专家系统的成功开发与应用,为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义。在人工智能的其它学派出现之后,符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。2.联结主义认为:人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型,即MP模型。60-70年代,联结主义,尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮,由于当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制,脑模型研究在70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文,提出用硬件模拟神经网络时,联结主义又重新抬头。1986年鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播(BP)算法。此后,联结主义势头大振,从模型到算法,从理论分析到工程实现,为神经网络计算机走向市场打下基础。现在,对ANN的研究热情仍然不减。3.行为主义认为:人工智能源于控制论。控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。到60-70年代,控制论系统的研究取得一定进展,播下智能控制和智能机器人的种子,并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是近年来才以人工智能新学派的面孔出现的,引起许多人的兴趣与研究。不同人工智能学派对人工智能的研究方法问题也有不同的看法。这些问题涉及人工智能是否一定采用模拟人的智能的方法?若要模拟又该如何模拟?对结构模拟和行为模拟、感知思维和行为、对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离研究?是否有必要建立人工智能的统一理论系统?若有,又应以什么方法为基础? 如何在技术上实现人工智能系统、研制智能机器和开发智能产品,即沿着什么技术路线和策略来发展人工智能,也存在有不同的派别,即不同的技术路线。 不同的学派对人工智能基本理论、技术 路线的看法也是有争论的。定义1智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。 机器是否会“思考”(thinking),究竟“会思考”到什么程度才叫智能机器? “智能”(intelligence)的定义。 有人认为:如果机器能够模拟人类的智力活动,完成人用智能才能完成的任务,该机器就有智能。 衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 图灵测试游戏由一男(A)、一女(B)和一名询问者(C)进行;C与A、B被隔离,通过电传打字机与A、B对话。询问者只知道二人的称呼是X,Y,通过提问以及回答来判断,最终作出"X是A,Y是B"或者"X是B,Y是A"的结论。游戏中,A必须尽力使C判断错误,而B的任务是帮助C。当一个机器代替了游戏中的A,并且机器将试图使得C相信它是一个人。如果机器通过了图灵测试,就认为它是"智慧"的。 阿伦·图灵认为,如果一台计算机能骗过人,使人相信它是人而不是机器,那么它就应当被称作有智能。 定义2人工智能从学科的界定来定义: 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。从人工智能所实现的功能来定义: 人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。