計算機人工智能發展分析

黃天翼

【摘要】在1956年人工智能的概念被提出，它是由多個學科相互檢查滲透的結果。從人工智能首次提出到如今經過半個世紀的發展已經取得了很大的成果，并分為了符號主義學派、行為主義學派、聯結主義學派三大主要派系。本文介紹了人工智能的概念、人工智能的發展、應用領域以及發展的前景，希望可以帶給讀者啟示。

【關鍵詞】人工智能；發展；應用

在電子計算機問世以來，科學技術不斷發展進步，在此基礎上人工智能得到了發展，并逐漸應用到了各個領域，給人類的生產生活帶來了很大的影響。隨著研究的進一步深入，人工智能定會得到更大的發展，給人類的生活提供便利，為人類更好的服務。

1.人工智能的概念

1956年在Dartmouth年會上人工智能這個詞第一次被提出來。在這個概念被提出之后，相關的研究人員不斷進行研究，使人工智能的的理論得到進一步的發展，使這個詞所包含的內容也更加豐富。計算機人工智能這一門學科挑戰性極強，要求相關的工作人員不僅需要熟練的掌握計算機技術，還要求對心理學和哲學有一定的了解。人工智能作為一門新發展起來的學科包含的內容豐富，且包含多種領域，例如機器學習、計算機視覺等，然而它們的目標是一致的，即通過利用機器來完成一些較為復雜的人類工作。隨著時代的發展，復雜工作的定義是不同的。目前主要是依靠計算機來實現對人工智能技術的研究并且實現人工智能技術應用，所以人工智能的發展離不開計算機科學技術的進步。所以人工智能包含了計算機科學，同時還包括信息論、自動控制、仿生學、心理學等多門學科。目前人工智能研究所包含的內容有：自動推理和搜索方法、自動程序設計、計算機視覺、自然語言理解等內容。

2.計算機人工智能的發展

2.1計算機人工智能的發展歷程

到21世紀，計算機人工智能已經經過了半個世紀的發展，并取得了驕人的成績，縱觀其發展道路，歷經艱難。我們可以將人工智能發展的歷程分為五個階段。雖然人工智能這個詞在1956年被提出，然而在1956年之前已經有了一定的發展，所以在1956年之前是人工智能的第一階段，是發展的萌芽期。1956年人工智能這個詞的提出代表著它的誕生。然而從1967年到八十年代初期，人工智能的發展進入了低谷期，在這一段時間內，人工智能并沒有取得大的進步，因為在這以前人工智能取得了較大的成果，一些研究人員沉醉在這些成果的喜悅中，而沒有正確的認識在人工智能發展的道路中的困難，大大減慢了前進的速度，造成人工智能的發展止步不前，并且沒有研究出新的重要理論，令人欣慰的是研究人工智能的工作人員仍在繼續努力。從八十年代中期到九十年代初，第五代計算機問世，科學技術取得了很大的發展，這些都為人工智能技術的發展提供了很好的條件，所以在這一時期人工智能取得了很大的發展，可以說這一時期是其發展的第二個高潮期。人工智能不斷的發展，并逐漸應用到了市場中，在市場應用中取得了很好的成績，使人們對人工智能的未來充滿了希望。從這一時期之后到如今是人工智能發展的第五階段，即在九十年代到如今人工智能平穩的發展。從九十年代開始互聯網技術發展迅猛，在此基礎上人工智能不再是個體人工智能，而是逐漸向網絡環境中分布人工智能轉換，人類生活中的人工智能隨處可見。

2.2計算機人工智能發展中形成的主要學派

在人工智能不斷的發展過程中，符號主義學派、行為主義學派、聯結主義學派是形成的三大學派，這三個學派立足于不同的角度對人工智能進行研究，共同保證人工智能的快速發展。

物理符號系統及有限合理性原理是符號主義學派的理論基礎，符號主義學派認為人類認知物體的單元是符號，所以認知事物的過程就是計算符號并進行推理的過程。因此符號主義學派是從推理、翻譯、數學問題證明、專家系統和知識工程等方面來促進人工智能的不斷發展。

行為主義學派與符號主義學派不同，該學派認為在人工智能的發展是由感知和行動決定，而不需要邏輯知識和推理。此外行為學派還認為人的本質能力包括行為、感知、維持生命以及自我繁殖，人類的人類智能行為與現實環境完成交互，因此要想實現人工智能就應與人類智能相同，靠的是逐步的進化，而不是依靠推理，因此行為主義學派又叫進化主義或控制論學派。盡管行為主義學派還沒有形成完善的理論體系，但該學派對人工智能的認識獨特，對人類控制行為的研究對人工智能的發展有很大的促進作用。

聯結主義學派就是仿生學派，該學派從仿生學著手，他們認為神經元是認知的基本單元，而不是符號，認知過程是通過大量的神經元聯結完成的，通過對人類智能進行解密從而實現真正的人工智能，而要想解密人類智能則要對大腦結構和大腦處理信息的過程進行研究，因為大腦結構是完成所有智能活動的基礎。

3.計算機人工智能的應用領域

3.1路徑查找和路徑規劃

通常情況下在路徑規劃和路徑查找系統中是可以使用特有的技術的，在這些技術中既有靈巧的，又有用蠻力解決的，有時會產生令人驚訝的結果。在現實世界中使用人工智能技術時可能需要克服許多困難，其中規模和復雜度最讓人煩惱，然而這些問題在人類看來卻是非常簡單的。前幾年快速、高效、充分理解的查找方法是人工智能研究的主要問題，計算機能力有限是使工作人員不斷研究人工智能的強大動力。

3.2規則和專家系統

如今人工智能開始將器官或機構記憶用知識庫來代替，而在人類診斷和經驗分析中專家系統和以規則為基礎的決策系統起主導作用。它是在知識庫中找到問題的答案，尋找與之相關聯的地方，并提取相應的模式。專家系統用處很廣泛，可以將其用在游戲中，成為游戲的一個特色。例如用于戰略游戲中，玩家可以先訓練一方的士兵軍團，使其能夠對某種類型的敵人進行攻擊和抵御，然后玩家再訓練敵人軍隊，讓他們抵御對方的進攻，如此反復進行。實際上士兵的進攻和防御都在一個數據庫中，當出現了特定的環境時，就需要采取相應的措施來抵抗，這些都是通過軟件來實現的，通過在專家系統中查找來抵御敵人。

4.計算機人工智能的發展前景

在人工智能的發展中人們最關心的莫過于人工智能是否能夠在智力水平上超過人類，最終與人類為敵。大部分科學家認為人工智能在智力上超過人類是有可能發生的，因為人工智能的大腦與人的大腦相比有一定的優勢，但是對于是否會與人類為敵這一問題大部分科學家認為不可能發生。IBM的霍恩認為即便電腦在粗略運算上可能會超過人類，但它也有自己的缺陷，要想具備人類所有人類精細特征是不可能的，這是因為人類自身對自己大腦的一些微妙能力并沒有研究透徹，所以不能創造出類似的模仿軟件。而庫爾維茲的觀點是人類在研究人工智能的同時會注意提高相應的人工智能引導與管理能力，這樣就會永遠走在人工智能前面，控制權依舊掌握在人類手中，所以不會發生與人類為敵的問題。

5.小結

人工智能的研究中充滿了挑戰，但經過我國科研人員的不懈努力，我國的的人工智能水平得到了很大的提高。然而在發展的過程中仍存在一些障礙，因此應加大對人工智能的研究力度，培養這一方面的人才，使我國的人工智能水平得到提高，真正為我們的生活服務。

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