人工智能与模糊数学

序论人工智能与模糊数学人工智能之父JohnMccarthy人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”

“人工”比较好理解，争议性也不大。

“智能”涉及诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能。但是我们对自身智能的理解非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。一、什么叫人工智能（ArtificialIntelligence）麦卡锡（JohnMcCarthy）：人工智能是使一部机器的反应方式就象是一个人在行动时所依据的智能。尼尔逊（美国斯坦福大学人工智能研究中心教授）：人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿（麻省理工学院教授）：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。现在通用的描述：所谓人工智能，是指人类的各种智能行为和各类脑力劳动，诸如感知、记忆、情感、判断、推理、证明、识别、理解、通信、设计、思考、学习等思维活动，可用某种物化了的机器予以人工的实现。二、人工智能的发展历程在1955的时候，香农等人一起开发了TheLogicTheorist程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。

这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。1956年6月，达特茅斯会议发起者：约翰.迈卡锡（JohnMcCarthy）（普林斯顿大学数学博士）马文.明斯基（MarvinMinsky)（人工智能大师，《心智社会》的作者）纳撒尼尔.罗彻斯特（NathanielRochester）（IBM计算机设计者之一）克劳德.香农（ClaudeShannon）（信息论创立者）在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉。在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。20世纪80年代，数理逻辑和形式化推理成为人工智能的时尚。关于神经网络的研究和日本的“第五代计算机研制计划”（即“知识信息处理计算机系统”），把人工智能研究推向高潮。最近20年，计算机技术飞速发展，人工智能新增众多研究方向，各方面研究深入进行，但距离真正的“智能”还很遥远。实际应用机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，航天应用等。研究范畴自然语言处理，不确定性的数学理论，知识表示，知识获取，机器学习，推理，神经网络，复杂系统，智能搜索，规划，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，人工生命，遗传算法，人类思维方式涉及学科哲学，脑科学学，认知科学学，数学，神神经生理学，，心理学，计计算机科学，，信息论，控控制论，仿生生学，人类学学，语言学等等多个自然科科学和社会科科学的交叉。。家庭智能机器人类人形机器人宝石般的机器鱼，可以执行搜寻水中污染物的巡逻任务机器龙虾真正认识人类类大脑是开发发智能机器的的必由之路。。—杰夫.霍霍金斯杰夫.霍金斯斯(掌上型电脑脑Palmpilot、、智能电话Treo以及及许多手持装装置的发明人人，ONINTELLIGENCE一书作作者)—智能究竟是是什么？为什什么人脑有智智能而电脑没没有？为什么么一个6岁的的小孩可以在在河床的石头头上跳来跳去去，姿势优美美，而当今最最先进的机器器人却象行动动迟缓的傻瓜瓜？为什么3岁的小孩已已经粗通语言言，而计算机机却语言不通通，枉费了程程序师半个世世纪以来艰苦苦卓绝的努力力？为什么你你能在一秒钟钟以内分辨猫猫和狗，而超超级计算机却却不能？这些些都是亟待破破解的斯芬克斯之谜谜。目前的线索索不少，但真真正需要的是是一些关键性性的见解。—单就美国就就有成千上万万的神经科学学家，可惜至至今也没有形形成一套有关关智能和大脑脑工作原理的的完整的理论论。大部分神神经生物学家家不大考虑有有关大脑的理理论，因为他他们只贯注于于有关大脑的的诸子系统的的实验，只埋埋头于收集更更多的数据。。尽管一批又又一批的计算算机工程师曾曾经尝试让计计算机拥有智智能，却一次次次以失败而而收场。我相相信他们会屡屡战屡败，除除非这些程序序师不再忽视视计算机与大大脑之间的差差别。大脑：人类的的大脑皮层平平均厚度为2.5～3.0毫米，分分为6个层次次，神经细胞胞约有140亿个，面积积约2200平方厘米，，灰色物质层层有四张A4打印纸大小小，神经细胞胞的周围还有有1000多多亿个胶质细细胞。神经元：神经经元细胞体、、轴突、树突突、树突棘。。树突棘的数数量及分布因因不同神经元元而异，并可可随功能而改改变。在大脑脑皮质锥体细细胞和小脑皮皮质蒲肯野细细胞的树突上上，树突棘数数量最多而明明显，一个蒲蒲肯野细胞的的树突棘可多多达10万个个以上。三、知识的不不确定性知识的不确定定性包括：随随机性、模糊糊性、不完备备性、不协调调性、非恒常常性研究人工智能能不能回避的的问题：语言的不确定定性常识知识的不不确定性（一）随机性性德国儿歌：““你知道有多多少星星镶嵌嵌在蓝色的天天空？你知道道有多少云朵朵飘浮过大地地？上帝对它它们作过清点点，数字虽然然巨大，可是是无一遗漏。。”星表、云表多少世纪以前前，人们就能能预测常见的的天文现象；；但要想精确确地预测明天天的天气，一一般并不容易易。天文学和气象象学所以这样样不同，原因因是天文学的的时间是可逆逆的，而气象象学的时间是是不同逆的。。牛顿时间与伯伯格森时间以牛顿理论为为代表的确定定性科学，创创造了给世界界以精确描绘绘的方法，将将整个宇宙看看作是钟表式式的动力学系系统，处于确确定、和谐、、有序的运动动之中。只要要知道初始条条件就可以确确定未来的一一切。爱因斯坦与玻玻尔的分歧当自然科学进进入到有大量量要素组成的的多自由度体体系时，确定定论不再有效效。统计力学、量量子力学、气气象学、海洋洋学、进化论论随机现象：在在完全相同的的条件下，一一个试验或观观察出现的结结果可能是不不同的（即条条件和结果没没有必然的因因果关系）。。（二）模糊性性杨炳儒教授与与模糊理论创始始人L.A.Zadeh教授秃头悖论命题A：一根根头发都没有有的人肯定是是秃头。命题B：比秃秃头多一根头头发的还是秃秃头。所以命题C：满头头乌发是秃头头。清晰：非此即即彼，明明白白白，不模棱棱两可模糊性的例子子季节交替、昼昼夜交替、少少年青年几乎一切连续续变化过程的的定性描述模糊性根植于于客观事物差差异的中介过过渡性。就客观对象而而言，有的对对象明显地呈呈现出非此即即彼的性态（（清晰），有有的对象明显显地呈现出亦亦此亦彼的性性态（模糊））。认为模糊知识识必定是靠不不住的，这种种看法是大错错特错了。罗素传统逻辑都习习惯于假设使使用的是精确确的符号，因因此，它不适适用于尘世生生活，而仅仅仅适用于想象象的天堂。同计算机相比比，人脑的一一个优越性似似乎是“能够够掌握尚未明明确的含糊概概念”。大脑的语言不不是数学语言言。冯.诺伊曼诺伯特.维纳纳自然语言的不不确定性自然语言的不不确定性是知知识不确定性性的一个重要要研究内容，，而自然语言言理解又是人人工智能研究究的重要内容容。语言组织思思想表达句句子名名词谓谓词人们使用语言言时，词语的的意思常常是是模糊的，词词语的选择、、句子的表达达、语句的使使用、句间的的组织有随机机性。如果能在自然然语言的不确确定性研究方方面有所突破破，让计算机机不再用精确确严密的符号号来计算，而而直接用自然然语言来思考考，那么就可可以使自然语语言理解乃至至人工智能取取得实质性的的进展。参考文献：1.人工智能的未来作者：杰夫.霍金斯

出版社：陕西科学技术出版社出版日期：2006年1月2.人工智能：一种现代方法作者：罗素Russell,s.诺维格Norvig,P.

出版日期：2006年5月3.神经生物学:从神经元到脑原书名：FromNeurontoBrain

原出版社：SinauerAssociates作者：J.G.尼克尔斯

A.R.马丁

B.G.华莱士

P.A.富克斯

译者：杨雄里出版社：科学出版社出版日期：2006年12月4.模糊系统与模糊控制教程王立新(著)王迎军(译)