人工智能的历史

摘要(Abstract)：

本文回忆、分析、展望人工智能的历史、现状、前景，认为：已从传统的、狭义的“人工智能”走向现代“广义人工智能”，将进展成将来的“智能科学技术”。Inthispaper,thehistory,presentandfutureofArtificialIntelligencearereviewed,analyzedandforecasted.Inauthor’sopinion,thetraditional“ArtificialIntelligence”hasgonetopresent“GeneralizedArtificialIntelligence”,andwouldbedevelopingtofuturistic“Science&TechnologyofIntelligence”.20231名目人工智能的历史回忆—功能模拟、构造模拟、行为模拟2.广义人工智能—多学派、多层次、多智体人工智能3.广义智能学—智能科学技术的理论根底结论主要参考文献202321．人工智能的历史回忆—

功能模拟、构造模拟、行为模拟1.1人工智能的历史背景人工智能在中国的历史渊源:司辰、击鼓、报时的“机关人”，会跳舞的“人形舞姬”，能捕鼠的木制“钟馗”，会化缘的“木僧人”，等等.国际方面：英国科学家图灵于1936年提出“理论计算机”模型，被称之为“图灵机”(TuringMachine)，创立了“自动机理论”。1950年，图灵发表了著名论文《计算机能思维吗？》，明确地提出了“机器能思维”的观点。1943年，美国科学家麦卡洛克〔W.S.McCulloch〕、匹茨〔W.H.Pitts〕研制出世界上第一个人工神经细胞模型，被称之为“MP模型”。从仿生学观点，以构造模拟方法，探讨人工智能的途径。1948年，美国科学家维纳等创立了“掌握论”〔Cybernetics〕,争论动物与机器中的掌握和通讯的共同规律，在生物科学与工程技术之间架起了学术桥梁，开拓了从行为模拟观点争论人工智能的园地。202331．人工智能的历史回忆—

功能模拟、构造模拟、行为模拟1.2启发程序→专家系统启发程序(Heuristicprogram〕:第一个著名的启发程序是“规律理论机”(LogicTheroyMachine)，简称为“LT”。由纽厄尔、西蒙、肖〔J.C.Shaw〕合作，于1956年研制成功。1960年，华裔美国数理规律学家王浩〔WangHao〕提出了命题规律的机器定理证明的新算法，利用计算机证明白集合论中的300多条定理。1965年，罗滨逊〔J.A.Robinson〕提出了一阶谓词规律的“消解原理”(ResolutionPrinciple)，简化了判定步骤，推动了基于谓词规律的机器定理证明的进展。1977年，我国数学家、人工智能学家吴文俊提出了初等几何判定问题的机器定理证明方法，并进一步推广到初等微分几何、非欧几何领域，被称为“吴氏方法”。专家系统(ExpertSystem)：第一个专家系统DENDRAL是化学分析专家系统，由美国科学家费根鲍姆〔E.A.Feigennbaum〕于1965年提出，1968年研制成功的。医疗专家系统MYCIN是由斯坦福大学〔StanfordUniversity〕肖特利夫(E.H.Shortliffe〕等人于1971年开头研制，1974年根本完成，1976年发表的，具有类似于内科医生的学问和阅历，可用于血液感染病的诊断、治疗和询问效劳。在应用上获得显著成就的是地质勘探专家系统〔PROSPECTOR〕。它是由斯坦福争论所〔SRI〕的杜达〔R.O.Duda〕等研制的，可用于地质勘测数据分析，探查矿床的类型、隐藏量、分布。从1976年开头研制，1981年根本完成，其特点是具有多专家、多专业的学问和阅历。我国的第一个专家系统“中医关幼波肝炎诊断治疗程序”，由中国科学院自动化争论所掌握论组涂序彦、郭荣江等，与北京市中医院关幼波等合作，于1976年开头研制，1977年研制成功的，这也是国际上第一个中医专家系统。202341．人工智能的历史回忆—

功能模拟、构造模拟、行为模拟1.3人工神经细胞→人工神经网络人工神经细胞(ArtificialNeuralCell〕1943年，麦卡洛克、匹茨合作争论的“MP”模型，这是关于神经细胞模型的奠基性工作，因而，人们认为它是从脑的生物构造原型动身,探讨人工智能的开创性成果。克里纳研制了带有反响的闭环神经细胞模型，进展了“自动机”理论。1949年，心理学家荷布〔D.O.Hebb〕指出，当神经细胞参与某种心理活动时，细胞之间的联结通路的信息传导力量将会增加，即所谓“Hebb规章”。人工神经网络”(ArtificialNeuralNetwork)：1957年罗森勃拉特〔F.Rosenblatt〕等研制的“感知机”(Perceptron)1969年，明斯基出版了专著：Perceptrons1982年，荷普菲尔德〔J.Hopfield〕提出Hopfield型的网络，成功地求解了计算简单度为NP完全的“旅行商”问题。1983年，欣顿〔J.Hinton〕研制出“Boltzman机”1986年，鲁姆哈特〔D.Rumelhar〕等研制出新一代的多层感知机，称之为“反向传播神经网络〔Back-Bropagation)，简称“BP”网络。格罗斯伯格〔S.Grossberg〕提出了自适应共振理论ART。1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈〔San－Diego〕进展，成立了“国际神经网络协会”〔InternationalNeuralNetworkSociety〕简称INNS，掀起了人工神经网络争论的其次次高潮。1980年，我们在《生物掌握论》(Bio-Cybernetics〕一书中，争论了人工神经网络和神经系统掌握论。202351．人工智能的历史回忆—

功能模拟、构造模拟、行为模拟1.4掌握论动物→智能机器人掌握论动物(CyberneticAnimal〕1952年，香农研制的机器老鼠模型，模拟老鼠在“迷宫”中查找通路的条件反射行为和学习功能，称为“香农老鼠”，是第一个著名的掌握论动物。瓦尔特〔G.Walter〕研制的“电动乌龟”等。被认为是“自学习机器”和“掌握论动物”的先驱。智能机器人(IntelligentRobot)：1968年，麦卡锡〔J.McCarthy〕等争论了智能机器人的视觉和听觉，利用斯坦福大学的“手一眼”机器人进展了试验，可依据红、黄、绿、白四种颜色，将积木进展分类识别，装卸、堆放。1972年，温斯顿〔P.H.Winston〕对MIT研制的智能机器人进展了总结和评述。1991年，在国际人工智能联合会〔IJCAI〕上，麻省理工学院的布鲁克斯(R.A.Brooks)表演了他研制的新型智能机器人，能够在未知的动态环境中进展漫游。1977年，中国科学院自动化争论所在国内领先开展了“智能掌握”理论方法和技术的争论；80－90年月，我国高等院校和争论机构在智能掌握与智能机器人的争论开发方面，取得了丰硕的成果。202361．人工智能的历史回忆—

功能模拟、构造模拟、行为模拟1.5人工智能的学派分支回忆人工智能进展的历史进程，从科学方法论的角度分析，其进展有三条途径，在学术观点上有三大学派，如图1所示。人工神经网络启发程序人工神经细胞功能模拟行为模拟人工智能结构模拟控制论动物专家系统智能机器人图l人工智能的学派分支与争论进展202372．广义人工智能—

多学派、多层次、多智体人工智能2.1“广义人工智能”的概念涵义事实说明：“人工智能”学科已从学派分歧的、不同层次的、传统的“狭义人工智能”，走向多学派兼容、多层次结合的、现代的“广义人工智能”〔GeneralizedArtificialIntelligence〕。“广义人工智能”GAI的涵义如下：“多学派”人工智能“广义人工智能”是兼容多学派的“多学派人工智能”，模拟、延伸与扩展“人的智能”及其它动物智能，既争论“机器智能”，也开发“智能机器”。“多层次”人工智能“广义人工智能”是多层次结合的“多层次人工智能”。如：自推理，自联想，自学习，自寻优，自协调，自规划，自决策，自感知，自识别，自辨识，自诊断，自猜测，自聚焦，自融合，自适应，自组织，自整定，自校正，自稳定，自修复，自繁衍，自进化等。不仅争论专家系统，而且争论人工神经网络、模式识别、智能机器人等。“多智体”人工智能“广义人工智能”不仅争论个体的、单机的、集中式人工智能，而且争论群体的、网络的、“多智体”(Multi-Agent)、分布式人工智能(DistributedArtificialIntelligence)。争论如何使分散的“个体人工智能”协调协作，形成协同的“群体人工智能”，模拟、延长与扩展人的群体智能或其它动物的群体智能。202382．广义人工智能—

多学派、多层次、多智体人工智能2.2“广义人工智能”的学科体系

GAIMSAIDAIMLAIMIIMBMTMPMMBMTMPPRESMGRMABIR研究对象学科内容学科分支CVTPICIIANIMNLUKENLGISIC‘INMAAI图2广义人工智能GAI学科体系MSAI—多学派人工智能,MLAI—多层次人工智能，MAAI—多智体人工智能。MI—机器智能〔MachineIntelligence〕MP—机器感知〔MachinePerception〕,MT—机器思维〔MachineThinking〕,MB—机器行为〔MachineBehavior〕。IM—智能机器〔GeneralizedIntelligentMachine〕PM—感知机器〔PerceptionMachine〕,TM—思维机器〔ThinkingMachine〕,BM—行为机器〔BehaviorMachine〕。MP—机器感知CV—计算机视觉〔ComputerVision〕,PR—模式识别〔PatternRecognition〕,NLU—自然语言理解〔NaturalLanguageUnderstanding〕MT—机器思维ES—专家系统〔ExpertSystem〕,KE—学问工程〔KnowledgeEngineering〕,TP—定理证明〔TheoremProving〕。MB—机器行为MG—机器博奕〔MachineGame〕,IC—智能掌握〔IntelligentControl〕,NLG—自然语言生成〔NaturalLanguageGeneration〕。PM—感知机器II—智能仪表〔IntelligentInstrument〕,RM—识别机器〔RecognitionMachine〕,IS—工程感觉装置〔Industrialsensor〕。TM—思维机器，AN—人工神经网络〔ArtificialNeuralNetwork〕,IC’—智能计算机〔IntelligentComputer〕,AB—人工脑〔ArtificialBrain〕。BM—行为机器，IR—智能机器人〔IntelligentRobot〕,IM—智能操作机〔IntelligentManipulator〕,IN—智能网络〔IntelligentNetwork〕202392．广义人工智能—

多学派、多层次、多智体人工智能2.3“广义人工智能”的理论根底“广义人工智能”学科的理论根底是“广义智能信息系统论”〔GeneralizedIntelligenceInformationSystemTheory，简称GIIST〕，包括：(1)广义智能论:智能普存论，争论广义智能的普存性及其存在形式和环境。人有智能，其他动物也有智能，计算机有智能，其他机器也可以有智能。智能普存性是广义人工智能争论和开发的前提条件。(2)智能信息论:感知信息论，争论感知活动过程中，广义信息猎取、存储、传递、变换、处理的理论和方法。如文字、图象、声音、语言等多媒体信息的感知理论。思维信息论，争论思维活动过程中，广义信息的猎取、存储、传递、变换、处理的理论和方法。如联想学习，推理等思维过程的信息理论。行为信息论，争论行为活动过程中广义信息的传递、变换、处理和利用的理论和方法。如说话、行走、运动、操作过程的信息处理和利用方法。智能系统论:感知系统论，争论感知系统的建模、分析和设计的理论和方法。如，视觉系统、听觉系统、嗅觉系统、触觉系统等，以及多重感知系统的多媒体信息融合及情景协同问题。思维系统论，争论思维系统的建模、分析和设计的理论和方法。如：规律思维系统、形象思维系统、创新思维系统的理论与方法，以及群体思维系统的协同解题与智能集成问题。行为系统论，争论行为系统的建模、分析和设计的理论和方法。如人或机器人的行动规划系统、运动掌握系统，语言生成系统等，及其相互协作与协调掌握问题。2023102．广义人工智能—

多学派、多层次、多智体人工智能2.4广义人工智能的科学方法

(1)多学科协同广义人工智能是跨学科的综合性边缘学科，需要实行信息科学、生物科学、系统科学、思维科学、行为科学等多学科协同的科学争论方法。(2)多途径结合广义人工智能是对广义自然智能的模拟、延长和扩展，需要实行功能模拟、构造模拟、行为模拟等定性争论与定量分析，综合集成的多途径相结合的科学方法。(3)多学派兼容虽然,人工智能领域中存在不同学派的争论，但是，为了取长补短，集思广益，广义人工智能的争论应当也需要实行符号主义，联结主义，行为主义等多学派兼容的科学方法。2023113．广义智能学—

智能科学技术的理论根底提出和争论“广义智能学”〔GeneralizedIntelligenics〕之目的在于：探讨“自然智能”〔特殊是“人的智能”〕与“人工智能”的共性规律，对自然智能与人工智能进展“协同争论”，争论“人的智能”与“人工智能”相互结合的人机“集成智能”、“个体智能”协调涌现的群体“协同智能”，为“智能科学技术”的进展供给宽广的理论根底。2023123．广义智能学—

智能科学技术的理论根底3.1“广义智能学”的根本概念：“广义智能学”的根本概念是“广义智能观”，其主要观点如下：“智能”富于“内涵”，“智能”基于“信息”，“智能”源于“混沌”，“智能”寓于“系统”，“智能”擅长“协调”，“智能”需于“进化”，“智能”待于“开拓”，“智能”度于“相对”，“智能”伴于“情感”。2023133．广义智能学—

智能科学技术的理论根底3.2广义智能学”的争论对象“广义智能”是“自然智能”、“人工智能”、“集成智能”、“协同智能”的概括，可表示为四元组集合，如式〔1〕所示：Informula(1):

GI--GeneralizedIntelligence(广义智能)

NI--NaturalIntelligence(自然智能)

AI--ArtificialIntelligence(人工智能)

II--IntegratedIntelligence(集成智能)

CI--CooperativeIntelligence(协同智能)GI={NI,AI,II,CI}(1)2023143．广义智能学—

智能科学技术的理论根底〔3〕集成智能“集成智能”，指“自然智能”与“人工智能”通过协调协作所集成的智能，主要是“人的智能”与“机器智能”协调协作而形成的人机系统的“集成智能”，如式〔4〕所示：HI+MI→II〔4〕在式〔4〕中：HI—人的智能〔HumanIntelligence〕MI—机器智能〔MachineIntelligence〕如：计算机、掌握器、机器人的智能II—集成智能〔IntegratedIntelligence〕例如，人机和谐的智能CAD系统，人机协调的智能驾驶系统等。“集成智能”，指“自然智能”与“人工智能”通过协调协作所集成的智能，主要是“人的智能”与“机器智能”协调协作而形成的人机系统的“集成智能”，如式〔4〕所示.2023153．广义智能学—

智能科学技术的理论根底〔4〕协同智能“协同智能”，指“个体智能”相互协调所涌现的群体智能，即由智能个体所组成的群体的协同智能，如式〔5〕所示：PiI+PjI→CI〔5〕在式〔5〕中：PiI，PjI—个体智能〔PersonalIntelligence〕,i,j,=1,2,…nCI—协同智能〔CooperativeIntelligence〕例如，国际体育团体竞标赛中的篮球队、排球队、足球队的人群协同智能；蚁群、蜂群、鸟群的协同智能；计算机网络的分布式人工智能、国际机器人足球赛中的机器人团队的协同机器智能等。2023163.3“广义智能学”的学科体系依据“广义智能学”的争论对象，“广义智能学”的学科体系，如图3所示:广义智能自然智能集成智能人工智能广义智能学演绎+归纳宏观+微观定性+定量类比+联想分析+综合黑箱+白箱研究对象协同智能智能普存论智能层次论智能系统论智能协调论智能信息论智能生成论智能进化论智能测度论智能开拓论基本内容研究方法图3“广义智能学”的学科体系2023173.3，“广义智能学”的学科体系〔1〕自然智能学“自然智能学”〔NaturalIntelligenics〕在心理学、生理学、行为学、社会学与生物掌握论、生物信息学等学科根底上,争论“人的智能”及其他“生物智能”的“个体智能”、“群体智能”的根本概念和特性，存在性、层次性、相对性,产生形成、协调协同、进化开拓、评价测度、信息处理、系统构成的机制和理论。〔2〕人工智能学“人工智能学”〔ArtificialIntelligenics〕在“广义智能信息系统论”、“全信息”、“泛规律”、“可拓学”的根底上，争论兼容：“功能派人工智能”，“构造派人工智能”，“行为派人工智能”，包括：机器智能与智能机器二方面，思维、感知、行为三层次的“广义人工智能”的根本概念和特性，分析设计、协调协同、进化开拓、评价测度、信息处理、系统构成、治理掌握的理论和方法。〔3〕集成智能学“集成智能学”〔IntegratedIntelligenics〕在“协调学”、“工程心理学”、“人机系统”的根底上，争论“自然智能”与“人工智能”，主要是“人的智能”与“机器智能”如何协调协作、取长补短、合理分工、智能结合，形成“集成智能”、构成人机和谐“集成智能”系统的根本理论和方法。〔4〕协同智能学“协同智能学”〔CooperativeIntelligenics〕在“协调学”、“大系统掌握论”、“分布人工智能”、“社会学”的根底上，争论“智能个体”如何相互协调、友好协商、分工协作，组成“智能群体”，“个体智能”相互协调，涌现群体“协同智能”、组成分布式网络群体“协同智能”系统的根本理论和方法。2023183.4，“广义智能学”的根本内容(4)智能信息论“智能信息论”〔IntelligenceInformationTheory〕，简称IIT。争论“广义信息”，即“全信息”〔包括：语法信息、语义信息、语用信息〕的理论和方法。“广义智能”意味着“全信息”的猎取、处理、利用的理智和才能，争论基于“全信息”的智能信息论。“智能”基于“信息”“学问”，基于信息和学问的猎取、变换、传输、处理、加工及利用过程，思维层智能基于信息和学问的处理与加工，感知层智能基于信息和学问的猎取、变换、传输，行为层智能基于信息和学问的传输及利用。(5)智能协调论“智能协调论”〔IntelligenceCoordinationTheory〕,简称ICT。在“协调学”、“大系统掌握论”的根底上，争论：“人的智能”与“机器智能”如何协调协作、取长补短、合理分工、智能结合，形成人机“集成智能”；“个体智能”如何相互协调、友好协商、分工协作，涌现出群体“协同智能”的理论和方法；争论多学派智能、多层次智能的协调理论和方法，是“集成智能学”与“协同智能学”的理论根底。另一方面，“智能协调论”，还争论如何应用“人的智能”和“人工智能”，实现“人机协调”、“群体协调”；避开“人机失调”、“群体失调”的理论和方法。(6)智能生成论“智能生成论”〔IntelligenceGenerationTheory〕，简称IGT。争论“智能”的起源、产生、形成的理论和方法。如：自然智能，包括：人的智能及其它生物智能的起源、产生、形成的机制和理论；人工智能，包括：计算机灵能及其它机器智能的产生、形成的理论和方法；人机集成智能、群体协同智能的产生、形成的理论和方法。争论如何将自然智能的生成机制引用于开发人工智能，如何用人工智能系统模拟、仿真自然智能的生成机理，争论“信息—学问—智能”演化理论。2023193.4，“广义智能学”的根本内容(7)智能进化论“智能进化论”〔IntelligenceEvolutionTheory〕，简称IET。争论：自然智能，特殊是人的智能，包括：“先天智能”，基于遗传、变异的自然进化的机制；“后天智能”基于学习，训练的进化理论和方法；将自然智能进化的机制借鉴于争论人工智能的人工进化理论和方法，开发自进化的人工智能系统，争论人机集成智能、群体协同智能的协同进化理论与方法，开发协同进化的人机集成智能系统、群体协同智能系统、分布式网络智能系统。另一方面，将人工智能理论、方法用于争论人的智能进化机制，开发智能