人工智能简介及发展趋势.doc

计算机科学与技术概论结业作业人工智能技术简介及发展趋势院系:信息科学与技术学院计算机科学与技术系姓名:尹颜朋学号: 2011508009 前言人工智能( Artificial Intelligence ), 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广,从机器视觉到专家系统,包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考”。为了区分机器是否会“思考”( thinking ), 有必要给出“智能”( intelligence ) 的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能?比方说, 解决复杂的问题, 还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”( perception ), 什么是“理解”( comprehension ) 等等? 对学****过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在,人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统, 可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许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。他认为, 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。人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路,许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是 1943 年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为,至少看起来不太遥远。接下来的四十年里,尽管碰到许多阻碍, 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究; 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统,人工智能的发展有目共睹。人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道, 但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学****和生活。第一章人工智能的产生人工智能, 英文单词 artilect, 来源于雨果·德· 加里斯的著作<The Artilect War> . “人工智能”一词最初是在 1956 年 Dartmouth 学会上提出的。从那以后, 研究者们发展了众多理论和原理, 人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识, 心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学, 它由不同的领域组成, 如机器学****计算机视觉等等, 总的说来, 人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括: 知识表示、自动推理和搜索方法、机器学****和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能的两种实现方法人工智能在计算机上实现时有 2 种不同的方式。一种是采用传统的编程技术, 使系统呈现智能的效果, 而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法( Engineering approach ), 它已在一些领域内作出了成果, 如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法( Modeling approach ),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法( Generic Algorithm, 简称 GA)和人工神经网络( Artificial work, 简称 ANN )均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传- 进化机制,人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智