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人工智能的未來(lái)論文
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，在各個(gè)領(lǐng)域的應用都相當廣泛，下面要為大家分享的就是人工智能的未來(lái)論文，希望你會(huì )喜歡！
摘要： 本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當前研究熱點(diǎn)和實(shí)際應用及未來(lái)的發(fā)展趨勢。
關(guān)鍵詞： 人工智能 發(fā)展過(guò)程 研究熱點(diǎn) 應用領(lǐng)域 未來(lái)發(fā)展
一、人工智能概述
人工智能(Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI)，也稱(chēng)機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計算機應用系統角度來(lái)看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統，實(shí)現模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門(mén)交叉學(xué)科，是一門(mén)涉及心理學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語(yǔ)言處理、博弈、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設計、專(zhuān)家系統、知識庫、智能機器人等多個(gè)領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
二、人工智能的發(fā)展過(guò)程
人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現問(wèn)題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專(zhuān)家系統;第二次是智能系統能夠和環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內的部分思維工作，通過(guò)自身的動(dòng)作，對環(huán)境施加影響，并適應環(huán)境的變化，如智能機器人;第三次是智能系統，具有類(lèi)人的認知和思維能力，能夠發(fā)現新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數據挖掘的系統。
三、人工智能的研究熱點(diǎn)
AI研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著(zhù)計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價(jià)格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現在已經(jīng)能夠實(shí)現。目前人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
1.智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實(shí)現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話(huà)表達，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現又依賴(lài)于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應用價(jià)值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著(zhù)成果，文字識別、語(yǔ)音識別、語(yǔ)音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)用化。
2.數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實(shí)際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過(guò)程。數據挖掘和知識發(fā)現的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數據庫、人工智能和數理統計。主要研究?jì)热莅ɑA理論、發(fā)現算法、數據倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發(fā)現及網(wǎng)上數據挖掘等。
3.主體系統是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調智能行為，最終實(shí)現問(wèn)題求解。多主體系統試圖用主體來(lái)模擬人的理性行為，主要應用在對現實(shí)世界和社會(huì )的模擬、機器人及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習及多主體系統應用等方面。
四、人工智能的應用領(lǐng)域
1.專(zhuān)家系統
專(zhuān)家系統是一個(gè)具有大量專(zhuān)門(mén)知識與經(jīng)驗的程序系統，專(zhuān)家系統存儲著(zhù)某個(gè)專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域中經(jīng)過(guò)事先總結、分析并按某種模式表示的專(zhuān)家知識，以及擁有類(lèi)似于領(lǐng)域專(zhuān)家解決實(shí)際問(wèn)題的推理機制。專(zhuān)家系統的開(kāi)發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應用研究領(lǐng)域，涉及社會(huì )各個(gè)方面。
2.知識庫系統
知識庫系統也叫數據庫系統，是儲存某學(xué)科大量事實(shí)的計算機軟件系統，它可以回答用戶(hù)提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問(wèn)題。知識庫系統的設計是計算機科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設計智能信息檢索系統時(shí)還是遇到很多問(wèn)題，包括對自然語(yǔ)言的理解，根據儲存的事實(shí)演繹答案的問(wèn)題、理解詢(xún)問(wèn)和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數據庫所表示的知識。
3.物景分析
計算機視覺(jué)已從模式識別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門(mén)獨立的學(xué)科。視覺(jué)是感知問(wèn)題之一。整個(gè)感知問(wèn)題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數據。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統的目標。機器視覺(jué)的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺(jué)、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺(jué)、三維景物的建模與識別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺(jué)已在機器人裝配、衛星圖像處理、工業(yè)過(guò)程監控、飛行器跟蹤和制導及電視實(shí)況轉播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應用。
4.模式識別
模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統能夠彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過(guò)感官接受外界信息，識別和理解周?chē)h(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動(dòng)目標的識別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎。此外，人工智能還在機器視覺(jué)、組合調度問(wèn)題、自然語(yǔ)言理解、機器學(xué)習、博弈、定理證明等研究應用領(lǐng)域發(fā)揮著(zhù)重要作用�？梢哉f(shuō)人工智能已深入各行各業(yè)，對人類(lèi)社會(huì )作出了巨大的貢獻。
5.機器人
機器人學(xué)所研究的問(wèn)題，從機器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現機器人目標的動(dòng)作序列的規劃方法，無(wú)所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復雜的機器人系統，但是現在工業(yè)上運行的機器人都是一些按預先編好的程序執行某些重復作業(yè)的簡(jiǎn)單裝置，大多數工業(yè)機器人是“盲人”。機器人和機器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機器人的研究和應用體現出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業(yè)、農業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個(gè)領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應用。
五、人工智能的未來(lái)發(fā)展
目前絕大多數人工智能系統都是建立在物理符號系統假設之上的。在尚未出現能與物理符號系統假設相抗衡的新的人工智能理論之前，無(wú)論從設計原理還是從已取得的實(shí)驗結果來(lái)看，Soar在探討智能行為的一般特征和人類(lèi)認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以NewellA為代表的研究學(xué)者總結了專(zhuān)家系統的成功經(jīng)驗，吸收了認知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎的體系結構Soar。目前的Soar已經(jīng)顯示出強大的問(wèn)題求解能力。在Soar中已實(shí)現了30多種搜索方法，實(shí)現了若干知識密集型任務(wù)(專(zhuān)家系統)，如RI等。對于人工智能未來(lái)的發(fā)展方向，專(zhuān)家們通過(guò)一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì )向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及其情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類(lèi)右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是未來(lái)人工智能應用的新領(lǐng)域。未來(lái)智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
根據這些前瞻性研究我們也可以通過(guò)想象模擬勾畫(huà)出人工智能未來(lái)發(fā)展的三個(gè)階段。
1.融合時(shí)期(2010―2020年)
(1)用語(yǔ)言操縱和控制的智能化設備十分普及，像遠程醫療這樣的服務(wù)也更為完善。
(2)以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為基礎的遠程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。
(3)在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。
(4)量子計算機和DNA計算機會(huì )有更大發(fā)展，新材料不斷問(wèn)世。
(5)抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。
2.自信時(shí)期(2020―2030年)
(1)智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復，也能自行進(jìn)行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。
(2)一些新型材料的出現，促使智能化向更高層次發(fā)展。
(3)有了高水準智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢(mèng)”可能性大增。
3.非神秘時(shí)期(2030―2040年)
(1)新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。
(2)人們對一些目前無(wú)法解釋的自然現象會(huì )有更完善的解釋。
(3)人工智能可以模仿人類(lèi)的智能，因此會(huì )出現有關(guān)法律來(lái)規范這些行為。
六、小結
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，在各個(gè)領(lǐng)域的應用都相當廣泛，而且人工智能研究的理論和發(fā)現在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向�，F在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應用前景，我們應當加大力度對人工智能理論進(jìn)行研究，讓其更好地為人類(lèi)服務(wù)。相信在不久的將來(lái)，人工智能理論將會(huì )有更大的突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì )給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
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