人工智能发展综述_田金萍

算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、 （文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发
知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构 智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自
化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘 身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、
等。
准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。
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餐馆对话和兑换外币时，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 京大学有关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。北大 指纹自动识别系统的推出，使我国公安干警从指纹 查对的繁重人工处理中解放出来。
ｃｕｒｒｅｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｈｏｔ ｓｐｏｔ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｆｕｔｕｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｅｎｄｅｎｃｙ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ
１ 什么是人工智能 人工智能领域的研究是从 １９５６ 年正式开始的，
教育出版社，２００４． ［ ６ ］ 李陶深． 人工智能［ Ｍ ］ ． 重庆： 重庆大学出版
社，２００２．
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别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以 Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ 和 Ｍａｐｌｅ 是它们的代表，由于它们都是
及自然语言理解等技术已经开始实用化。
用 Ｃ 语言写成的， 所以可以在绝大多数计算机上使
（２） 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪 用。
声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在
（２）模式识别
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
智 能 发
由于网络技术特别是国际互连网技术的发展， 前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多 展
人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环
主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主
综 述
境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目 体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学
（１）符号计算
是： 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
计算机最主要的用途之一就是科学计算， 科学计
（１） 智能接口技术是研究如何使人们能够方便 算可分为两类： 一类是纯数值的计算，例如求函数的
自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计 值， 方程的数值解， 比如天气预报、油藏模拟、航天
算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能 等领域； 另一类是符号计算，又称代数运算，这是一
２６４０２５）
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
关键词： 人工智能
中图分类号：ＴＰ３０２．７
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７１－４７９２－（２００７）１－０１３２－０２
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｏｕｔｌｉｎｅ ｅｌａｂｏｒａｔｉｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｃｏｎｃｅｐｔ，ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｈｉｓｔｏｒｙ，
当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人 工智能的研究经历了以下几个阶段：
第一阶段： 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、Ｌ Ｉ Ｓ Ｐ 表处理语言等。但由于消解法推 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。 第二阶段： 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－ＩＩ 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，１ ９ ６ ９ 年成立了国际人工智能 联合会议（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ 即 ＩＪＣＡＩ）。 第三阶段： ８０ 年代，随着第五代计算机的研制， 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 Ｋ Ｉ Ｐ Ｓ ”，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。 第四阶段： ８０ 年代末，神经网络飞速发展
够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又 种智能化的计算， 处理的是符号。符号可以代表整
依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术 数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式，函数，
的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。 集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展， 相继
目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识 出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件， 其中
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人工智能发展综述
ｔｈｅ Ｄｅｖｅｌａｐｍｅｎｔ ｏｆ ＡＩ
田金萍 Ｔｉａｎ Ｊｉｎｐｉｎｇ （鲁东大学计算机科学与技术学院， 烟台 ２６４０２５） （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｄｏｇｙ， Ｌｕｄａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｙａｎｔａｉ
（３）专家系统 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 １ ０ 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 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，国内的机器翻译软 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。 ５ 未来发展 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
人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智 能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技 术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的 成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的 发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的 影响。
今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人 工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲 创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我 们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要 发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市 场需求。
（３）主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、
以“语音识别”为例： 语音识别就是让计算机
选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大， 能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言
智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治 （英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。
地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其 该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在
计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不 本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译
断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以 等方面的应用作简单介绍，籍此使读者对我们身边
及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作 的人工智能应用有一个感性的认识。
现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点
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１９８７ 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣 他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要
告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方
研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协
人
面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图 工
第五阶段： ９０ 年代，人工智能出现新的研究高 潮
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，下一步就是模仿人类右脑 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 交往至关重要。 ６ 结束语
标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多 习以及多主体系统应用等方面。
目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由 ４ 实际应用
于 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 多层神经网络模型的提出，使人工神经
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心
网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能 理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来
参考文献 ［１］王文杰．人工智能原理与应用［Ｍ］．北京：人民
邮电出版社，２００４． ［２］张玉峰．智能情报系统［Ｍ］．武汉：武汉大学出
版社，１９９１． ［３］王万良．人工智能及其应用［Ｍ］．北京：高等教
育出版社，２００５． ［４］蔡自兴．人工智能基础［Ｍ］．北京：清华大学出
版社，１９９６． ［５］张仰森．人工智能原理与应用［Ｍ］．北京：高等
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，ＡＩ）这个术
语。人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控 制论、信息论、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—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，并开发相关的技术产品，建 立有关的理论。 ２ 人工智能历史
已深入到社会生活的各个领域。
的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计
３ 研究热点
算机）பைடு நூலகம்模仿和实现人类的智能行为，经过几十年
ＡＩ 研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人 的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我
工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为 们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。
其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研
息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前 究模式的自动处理和判读。这里， 我们把环境与客体
已经形成了三根强大的技术支柱： 数据库、人工智 统称为“模式”， 随着计算机技术的发展，人类有可
能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现 能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式