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丁松教师的作业 ,15级信管班学生
人工智能技术和开展趋势摘要:人工智能 ,简称AI,它是当今最火的一门科学,是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能通用语言〞中可以实现“思维的机械化〞这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
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但随着1941年以来电子计算机的开展,技术已最终可以创造出机器智能,“人工智能〞(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们开展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展,在它还不长的历史中,人工智能的开展比预想的要慢,但一直在前进,从40年前出现到现在,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它技术的开展。    虽然计算机为AI提供了必要的技术根底,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。Norbert Wiener是最早研究反响理论的美国人之一。最熟悉的反响控制的例子是自动调温器。它 将收集到的房间温度与希望的温度比拟,并做出反响将加热器开大或关小,从而控制环境温度。这项对反响 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反响机制的结果。而反响机制是有可 能用机器模拟的。这项发现对早期AI的开展影响很大。   70年代另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律。专家系统的市场应用很广。十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以与指示矿工确定矿藏位置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能。     但80年代对AI工业来说也不全是好年景。86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元。象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费。另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"。这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费。   尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复开展。新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径。总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值。可以确信,它将是通向21世纪之匙。 人工智能技术承受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验。人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 与其它先进武器。AI技术也进入了家庭。智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备。对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现。人工智能已经并且将继续不可防止地改变我们的生活。
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研究的现状
为了将人工智能的理论研究成果应用于实际,人们发明了多种方法。目前大局部的人工智能应用系统是在冯•诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。
目前人工智能的研究方向已经被分成几个子领域,研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力,以下将这些能力列出并说明。
演绎、推理和解决问题
早期的人工智能研究人员直接模仿人类进展逐步的推理,就像是玩棋盘游戏或进展逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年,利用机率和经济学上的概念,人工智能研究还开展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题,有可能需要大量的运算资源,也就是发生了“可能组合爆增〞:当问题超过一定的规模时,电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
人类解决问题的模式通常是用最快捷,直观的判断,而不是有意识的,一步一步的推导,早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的〞解决问题方法取得进展:实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。
多元智能
大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能),结合以上所有的技能并且超越大局部人类的能力。有些人认为为了达成以上目标,可能需要拟人化的特性,如人工意识或人工大脑。 上述许多问题被认为是人工智能完整性:为了解决其中一个问题,你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务,如机器翻译,要求机器按照作者的

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