人工智能发展与应用简介

1、人工智能发展与应用综述摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以 及未来的发展趋势20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发 展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相 尖，必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重 大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50 年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设 备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析 为主的学科演化发展成动态的以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自 动化、智能化。在生

2、物系统的领域，人工智能的发展尤为令人尖注。一 人工智能的概念人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学 召开的会议上正式使用了 人工智能” (Artificial Intelligence，Al)这个术 语。人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论彳言息论、神经生理学、 心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机 应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟 人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人 工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类 服务。只要电脑能够表现

3、出与人类相似的智能行为，就算是达到了目的，而不 在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科 学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，人工智能的目标就是研究怎 样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相尖的技术产品，建立有 尖的理论。人工智能是在计算机科学控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科 相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器(主要是计算 机)来模仿和实现人类的智能行为二人工智能的发展历史50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但

4、由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的 失 败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽 视知识重要性。60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统=PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-ll语音理解系统等专家系统的研究和开 发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会 议(In ter natio nal Joi nt Conferen ces on Artificial In tellige nee 艮卩 IJCAI)。80年代，随着第五代计算机的研制，

5、人工智能得到了很大发展日本 1982年开始了 “第五代计算机研制计划，即“知识信息处理计算机系统 KIPS” ，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败， 但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络 国 际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐 增加，神经网络迅速发展起来。90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技 术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式 人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而 且研究多个智 能主体的多目标问题

6、求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多 层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景 象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的 进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不 断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展， 许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。三人工智能研究热点目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘主体及多主体 系统。1智能接口技术智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算 机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂

7、文字、听懂语言、说话表 达，甚 至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表 示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础 的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识 别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用 化。2数据挖掘 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的模糊的、随 机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有 用 的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根 强 大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、 发现算法、数据仓库、可视

8、化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发 现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识 发现以及网上数 据挖掘等。3.主体系统主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体， 比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独 立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。 多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行 为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应 用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多 主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的

9、体系结构和组织、主体 语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统 应用等方面。四人工智能的实际应用经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生 活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统机器翻译等方面的应用作简单介 绍，籍此使读者对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。1符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算，科学计算可分为两类：一类是纯 数值的计算，例如求函数的值，方程的数值解，比如天气预报、油藏模 拟、航 天等领域;另一类是符号计算，又称代数运算，这是一种智能化的计算，处理的 是符号。符号可以代表整数、有理数、实

10、数和复数，也可以代表多项式，函 数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展，相继出现了多种功能齐全 的计算机代数系统软件，其中Mathematica和Maple是它们的代 表，由于它 们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动 处理和判读。这里，我们把环境与客体统称为“模式，随着计算机技术的发 展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声 音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最尖键的突破口， 也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性 和效率高。识别过程与人类的

11、学习过程相似。以“语音识别为例：语音识 别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、 意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅 馆、购买机票、在餐馆对话和兌换外币时，只要利用电话网络和国际互联 网，就可用手机、电话等与“老外通话。指纹是人体的一个重要特征，具 有唯一性。北京大学有尖专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究， 建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向进而提取指纹特征信息的理 论与算法，随后研究成功了适于民用身 份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及 适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识别系统应用 的先河。3.专家系统

12、专家系统是一种模拟人类专家解决某些领域问题的计算机程 序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够 运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家 的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究 最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及到社会各个方面，各种专家系统已 遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型， 把专家系统分为解释型、诊断型、调试型=维修型、教育型、预测型、 规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝 结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专 家系统等等。4.机器翻译

13、机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语 言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国內的 机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类： 词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词 霸了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词 义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉 化翻译软件的典型代表是东方快车2000”，它首先提出了 “智能汉化 的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。五人工智能的发展趁势技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工 智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工 智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情 感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中， 下就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功臺 能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机 的构成，可能 就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网 络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人 工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算 机与人的自然交往至尖重要。六结语人工智能一直处于计算机