人工智能的發展與應用

尹逸卓

摘 要 計算機科學發展初期，人類主要依賴計算機實現高速計算與數據處理。隨著科技的飛速發展和社會需求的不斷變化，人們希望計算機具有類似人類的智能，從而提供更加人性化的服務。因此人工智能這一概念被提出并迅速成為一門計算機新興學科。目前，人工智能已經在科技、文化、生活等多個領域與人類活動密切相關。而隨著人工智能的多元化發展，人們將不斷提出新理論、新方法，使其應用于人類社會的更多方面。

關鍵詞 人工智能；計算機；發展

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）201-0109-02

人工智能（Artificial Intelligence， AI）是指由人制造出來的機器所表現出來的智能。這是一門研究和開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的技術方法的一門新的科學。

它試圖找出智能的本質，并對人類的意識、思維和信息處理進行模擬，通過核心的算法讓機器實現類似人類的功能。

因此，人工智能不僅是計算機科學的一個重要分支，同時也與信息論、仿生學、心理學、哲學、語言學等多門學科緊密關聯。

1 人工智能的發展

人工智能最早于1965年在Dartmouth學會上被提出，隨后被定義為“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能的工作”[ 1 ]。

在圖靈所著的《計算機器與智能》中，討論了人類智能機械化的可能性并提出了著名的圖靈測試理論，即如果一個人使用測試對象皆理解的語言去詢問兩個他不能看見的對象（一個正常思維的人類，一個機器）任意一串問題，如果經過若干詢問以后，這個人不能得出實質的區別來分辨兩個對象的不同，則此機器通過圖靈測試。這也成為了人工智能研究領域中最重要的智能標準。此后人工智能的發展主要分為3個階段：

第一階段，計算機主要被用于學習解決代數問題、證明幾何定理、代替人完成部分邏輯推理和問題求解等簡單智能工作，并發展出“專家系統”這一代表性人工智能程序[ 2 ]。

第二階段，實現了智能系統與環境之間的復雜交互。主要技術突破為研發出智能機器人，能夠根據環境變化獲取相關信息，代替人完成存在不確定性的部分思維任務。

第三階段，由于海量數據的出現，數據挖掘技術得到了發展，基于數據挖掘的智能系統也成為研究熱點。數據挖掘技術實現了機器能夠自主學習的可能性，人工智能技術步入高速發展階段。

2 人工智能的應用

人工智能的實際應用體現在圖像和語言理解、人臉識別、智能搜索、博弈、機器學習等多個方面。

1）人工智能已經在語言和語音識別方面取得了很大進展。

蘋果公司于2007年推出Siri這一人工智能助理軟件，用戶可以使用自然語言與計算機進行交互，并發出指令使其完成查找資料、查詢天氣、自動撥打電話等多種服務。微軟亞洲研究院也曾推出人工智能聊天機器人“微軟小冰”，實現了計算機與人類對話功能，并使計算機具有學習能力，能夠從大量對話歷史中完善更新算法，從而作出更加人性化的回應。另一個在自然語言處理方面的重要應用是翻譯系統。目前計算機已經可以自主學習多種語言并根據用戶指令返回十分類似人類語言的翻譯語句。

2）智能推薦系統是隨著人工智能第三階段數據挖掘學科的發展而衍生的應用，如今已經滲透在人們生活的各個角落。

各大在線購買平臺如淘寶、京東商城、亞馬遜都會根據用戶搜索歷史、購買歷史及好友關系智能計算用戶興趣與需求，由此推薦相似或用戶可能感興趣的商品。與此類似，人們常用的搜索引擎、郵箱、社交網絡等平臺都會根據用戶行為產生算法，從而投放相關廣告到用戶界面，吸引用戶點擊購買。另一方面，國內外流行的電影及音樂評分網站同樣會計算用戶標記的電影音樂，并根據不同電影、音樂間的相似的進行權值計算，為用戶進行智能推薦。這也是人工智能在科技、生活外的文化領域產生的重要應用。

3）從人工智能的概念提出之前，人們就致力于人工智能游戲的研究。

早在1951年，西洋跳棋程序和國際象棋程序就相繼誕生，并在近10年的發展后已經能夠挑戰具有相當水平的棋手。1997年，IBM的深藍戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。而今年的人工智能AlphaGo對戰60名人類頂尖圍棋高手并獲得全勝更是人工智能游戲發展的里程碑事件。AlphaGo是谷歌公司研發的人工智能產品，它運行在適合加速深層神經網絡運算能力的芯片TPU上，能夠從自我對弈中強化學習，同時使用更強大的策略和價值網絡。因此人工智能不僅具有應有的認知能力，甚至已經表現出了一定的創造力。

4）人工智能仍在發展階段并具有廣闊前景的應用是無人車和無人機的研究。

無人車即全自動駕駛汽車，其研發目標為不需要駕駛者就能啟動、行駛以及停止。無人車使用的人工智能系統通過對照相機、雷達感應器和激光測距機傳回的圖片、數據進行處理，可以實時分析當前路面情況，并在特殊時刻迅速、有效地作出反應。現階段谷歌已將大量無人車投入測試，并將在未來幾年投入生產。而人工智能無人機不同于當前使用遙控操作的無人機。人工智能無人機將在環境變化的過程中學會維持穩定、找到方向，并自動選擇最佳路徑到達目的地。

3 人工智能的瓶頸與展望

人工智能出現的50年來，相關的研究取得了一定的進展，但在每個階段都曾出現過曲折。人工智能的第一次低谷出現在70年代，因為計算機性能的瓶頸、計算復雜性的指數級增長、數據量缺失等問題而止步不前。人工智能的第二次低谷為80年代晚期，由于技術發展相對于預期較為緩慢，短時間內缺少顯著研究成果，導致投資者們失去信心，人工智能遭遇了經費危機。總體來看，人工智能尚缺乏必要的理論。人工智能對多粒度視覺信息的處理以及全局性判斷模糊信息處理是極為困難的。而“實現人類水平的智能”這個出現伊始即被提出的課題至今沒有答案，我們也無法預測何時才會實現。

長遠來看，人工智能的發展正處于黃金階段，已經是計算機科學最為熱門和最具前景的學科之一。目前按照人工智能的實力，人們將其主要分為弱人工智能和強人工智能兩類。弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能，它讓計算機具備觀察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理。而強人工智能指在各方面都能和人類比肩的人工智能。它可以讓計算機獲得自適應能力，解決一些之前沒有遇到過的問題。

近幾年來，人們又提出了超人工智能的概念。它被定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能”。現在，人類已經掌握了若人工智能，并在實現強人工智能的過程中取得了重要進展。人工智能科學的終極目標即實現超人工智能，使計算機能夠真正服務于人類，極大地解放人類勞動力。

目前絕大多數人工智能都是建立在物理符號系統假設之上的[3]。一旦人們能夠突破這一假設，找出能與之抗衡的新的理論，人工智能將在短期內取得突破性進展。

此外，由于人工智能是計算機科學與腦科學、認知科學、神經科學[ 4 ]等交叉構成的學科，隨著生物學、認知學等的發展，以及人工智能科學在更多領域的深入研究，人工智能必將在不久的將來創造更多成就和社會價值。

參考文獻

[1]派崔克？溫斯頓.人工智能[M].劍橋出版社，1984.

[2]高海，董硯秋，郭巍.計算機與人工智能[J].網絡與信息，2009.

[3]肖斌，薛麗敏，李照順.對人工智能發展新方向的思考[J].信息技術，2009，33（12）：166-168.

[4]史忠植.高級人工智能[M].北京：科學出版社，2011.endprint