人工智能導(dǎo)論論文

　　人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制方向發(fā)展，智能控制是人工智能和自動(dòng)控制的重要部分和研究領(lǐng)域，并被認(rèn)為是通向自主機(jī)器遞階道路上自動(dòng)控制的頂層，象征著自動(dòng)化的未來(lái)。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于人工智能導(dǎo)論論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　人工智能導(dǎo)論論文篇一

　　人工智能、智能控制與未來(lái)社會(huì)等若干問(wèn)題的探索

　　摘要：人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制方向發(fā)展，智能控制是人工智能和自動(dòng)控制的重要部分和研究領(lǐng)域，并被認(rèn)為是通向自主機(jī)器遞階道路上自動(dòng)控制的頂層，象征著自動(dòng)化的未來(lái)。

　　關(guān)鍵詞：現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命;人工智能;智能控制;未來(lái)社會(huì)

　　隨著科學(xué)技術(shù)革命的發(fā)展，自動(dòng)控制技術(shù)裝置、電子計(jì)算機(jī)、人工智能、智能控制將普遍應(yīng)用于社會(huì)生活的各個(gè)方面，將出現(xiàn)生產(chǎn)智能化、組織管理智能化、生活環(huán)境智能化。這就要求人們按照當(dāng)代和未來(lái)社會(huì)發(fā)展的需要進(jìn)行更有成效的知識(shí)和精神生產(chǎn)。因此，人工智能、智能控制作為具有廣闊應(yīng)用前景的學(xué)科，已經(jīng)不單純是個(gè)別哲學(xué)家或理論自然科學(xué)家的職業(yè)嗜好，而是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命發(fā)展的需要[1][2]。

　　一、人工智能

　　隨著1941年以來(lái)電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展，從50年代早期人們開(kāi)始注意到人類智能與機(jī)器之間的聯(lián)系。1955年末，Newell和Simon做了一個(gè)名為“邏輯專家”(Logic Theorist)的程序，它對(duì)AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使其成為AI發(fā)展史中一個(gè)重要的里程碑，被許多人認(rèn)為是第一個(gè)AI程序。1956年，被認(rèn)為是人工智能之父的John McCarthy組織了一次學(xué)會(huì)，將許多對(duì)機(jī)器智能感興趣的專家學(xué)者聚集在一起進(jìn)行了一個(gè)月的討論。他請(qǐng)他們到 Vermont參加“Dartmouth人工智能夏季研究會(huì)”，并提出人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來(lái)就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。從那時(shí)起，這個(gè)領(lǐng)域被命名為“人工智能”。1958年McCarthy宣布了他的新成果： LISP(LISt Processing)語(yǔ)言，很快就為大多數(shù)AI開(kāi)發(fā)者采納。70年代專家系統(tǒng)被開(kāi)發(fā)出來(lái)，該系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)在一定條件下某種解的概率，被用于股市預(yù)測(cè)，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等。70年代另一個(gè)進(jìn)展是David Marr提出了機(jī)器視覺(jué)方面的新理論。

　　在理論探索方面，美國(guó)學(xué)者Zadeh首創(chuàng)模糊邏輯，它可以從不確定的條件做出決策;還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被視為實(shí)現(xiàn)人工智能的可能途徑。同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用方面也進(jìn)行了大量的研究，并取得了可喜的成果[3][4]。

　　人工智能(Artificial Intelligence)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)等等。人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)[5]。

　　二、智能控制

　　人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制方向發(fā)展，智能控制代表了自動(dòng)控制的最新發(fā)展階段，也是應(yīng)用計(jì)算機(jī)模擬人類智能實(shí)現(xiàn)人類腦力勞動(dòng)和體力勞動(dòng)自動(dòng)化的一個(gè)重要領(lǐng)域。

　　由于傳統(tǒng)的控制理論(包括古典的和近代的)主要涉及對(duì)伺服機(jī)構(gòu)有關(guān)的系統(tǒng)或裝置進(jìn)行操作與數(shù)學(xué)運(yùn)算，而人工智能所關(guān)心的主要與符號(hào)運(yùn)算、邏輯推理即計(jì)算智能有關(guān)，在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，很少有人提到過(guò)控制理論與人工智能的聯(lián)系。1965年，著名的美籍華裔科學(xué)家傅京孫(K S Fu)教授首先把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制理論;然后，他又于1971年論述了人工智能和自動(dòng)控制的交接關(guān)系。由于傅先生的重要貢獻(xiàn)，他已成為國(guó)際公認(rèn)的智能控制的先行者和奠基人。1967年，利昂茲(Leondes)等人首次正式使用“智能控制”一詞，這一術(shù)語(yǔ)的出現(xiàn)要比“人工智能”晚11年，比“機(jī)器人”晚47年[6]。1987年1月，在美國(guó)費(fèi)城由IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會(huì)與計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)聯(lián)合召開(kāi)了第一屆智能控制國(guó)際會(huì)議，這標(biāo)志著智能控制作為一門新學(xué)科正式建立起來(lái)。

　　在理論結(jié)構(gòu)上，智能控制具有十分明顯的跨學(xué)科(多元)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。

　　(1)自從傅京孫教授1971年提出把智能控制作為人工智能和自動(dòng)控制的交結(jié)領(lǐng)域以來(lái)，許多研究人員試圖建立起智能控制這一新學(xué)科。這可以用二元交集結(jié)構(gòu)來(lái)表示;也可以用離散數(shù)學(xué)和人工智能中常用的謂詞公式之合取來(lái)表示，即

　　IC=AI∧AC

　　式中，各子集(或合取項(xiàng))的含義如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自動(dòng)控制(Automatic Control);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示連詞“與”符號(hào)。

　　(2)薩里迪斯于1977年提出另一種智能控制結(jié)構(gòu)，他把傅京孫教授的智能控制擴(kuò)展為三元結(jié)構(gòu)，即把智

　　能控制看作為人工智能、自動(dòng)控制和運(yùn)籌學(xué)的交接，可以用下式來(lái)表示：

　　IC=AI∧AC∧OR

　　式中，各子集(或合取項(xiàng))的含義如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自動(dòng)控制(Automatic Control);OR—運(yùn)籌學(xué)(Operation Research);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示連詞“與”符號(hào)。

　　在提出三元結(jié)構(gòu)的同時(shí)，薩里迪斯還提出分級(jí)智能控制系統(tǒng)，指出它主要由3個(gè)智能級(jí)組成。

　　第一級(jí)：組織級(jí)，它代表系統(tǒng)的主導(dǎo)思想，并由人工智能起控制作用。

　　第二級(jí)：協(xié)調(diào)級(jí)，是上一級(jí)(第一級(jí))和下一級(jí)(第三級(jí))間的接口，由人工智能和運(yùn)籌學(xué)起控制作用。

　　第三級(jí)：執(zhí)行級(jí)，是智能控制系統(tǒng)的最低層級(jí)，要求具有很高的精度，并由控制理論進(jìn)行控制。

　　(3)蔡自興教授根據(jù)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，發(fā)現(xiàn)信息論是解釋智能的一種手段，控制論、系統(tǒng)論和信息論是緊密相互作用的，信息論已成為控制智能機(jī)器的工具，信息熵成為智能控制的測(cè)度，信息論參與智能控制的全過(guò)程，并對(duì)執(zhí)行級(jí)起到核心作用，基于此，蔡自興教授提出四元智能控制結(jié)構(gòu)，把智能控制看作自動(dòng)控制、人工智能、信息論和運(yùn)籌學(xué)4個(gè)學(xué)科的交集，可表示如下：

　　IC=AI∧AC∧OR∧IT

　　式中各子集(或合取項(xiàng))的含義如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自動(dòng)控制(Automatic Control);OR—運(yùn)籌學(xué)(Operation Research);IT—信息論(Information Theory);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示連詞“與”符號(hào)[7]。

　　從學(xué)科結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)看，智能控制的四元交集結(jié)構(gòu)是最具有代表性的一種集成思想。在智能控制領(lǐng)域內(nèi)已集成了許多不同的控制方案，如模糊自學(xué)習(xí)神經(jīng)控制就集成了模糊控制、學(xué)習(xí)控制和神經(jīng)控制等技術(shù)。

　　智能控制獲得迅速發(fā)展，并已初具學(xué)科體系，包括基礎(chǔ)理論、技術(shù)方法和實(shí)際應(yīng)用諸方面。在基礎(chǔ)理論方面，涉及傳統(tǒng)人工智能的知識(shí)表示和推理、計(jì)算智能(如模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算等)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。在技術(shù)方法方面，從遞階控制、專家控制、模糊控制、神經(jīng)控制、學(xué)習(xí)控制、仿人控制和進(jìn)化控制等系統(tǒng)加以研究。在實(shí)際應(yīng)用方面，從實(shí)驗(yàn)室到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，從家用電器到火箭制導(dǎo)，從制造業(yè)到采礦業(yè)，從飛行器到武器控制，從軋鋼機(jī)到郵件處理機(jī)，從工業(yè)機(jī)器人到康復(fù)假肢等等都具有十分廣泛的應(yīng)用。

　　在智能控制的各種理論中，從普遍適用和統(tǒng)一觀點(diǎn)出發(fā)的宏觀綜合方法最具有吸引力，但目前缺乏統(tǒng)一的描述和基本理論框架。雖然以信息熵為測(cè)度的思想方法與有關(guān)傳統(tǒng)控制的方法論和專門技術(shù)不同，有著廣泛的實(shí)用性;信息和熵的內(nèi)涵刻畫(huà)了復(fù)雜系統(tǒng)的有關(guān)特性，控制理論的信息熵方法以傳統(tǒng)理論方法為特例，具有普遍性，但是，在以信息熵為基礎(chǔ)的同時(shí)，必須以馬克思主義的世界觀與方法論為指導(dǎo)，采用宏觀綜合方法研究復(fù)雜系統(tǒng)控制問(wèn)題，才有實(shí)際的意義，這是解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問(wèn)題頗有前景的方向，將有助于智能控制基礎(chǔ)理論的形成與完善。按照辯證唯物主義的認(rèn)識(shí)論的觀點(diǎn)，我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，在今天具有更多微觀知識(shí)和更先進(jìn)研究工具的條件下，再把基于模型的控制理論發(fā)展成為基于信息控制理論，便是在高一個(gè)層次上從微觀到宏觀研究的一次回溯。

　　三、最新研究成果

　　英國(guó)科研人員在2008年8月13日宣布，他們已經(jīng)將成千上萬(wàn)的老鼠神經(jīng)元“縫合”進(jìn)原始的生物大腦，而這些神經(jīng)元已經(jīng)具備控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的能力，由此推出一個(gè)由老鼠的腦組織控制的機(jī)器人。機(jī)器人名為“戈登”，它的“大腦”擁有5萬(wàn)到10萬(wàn)個(gè)活神經(jīng)細(xì)胞，由英國(guó)雷丁大學(xué)科研人員設(shè)計(jì)?？蒲腥藛T將人工培養(yǎng)的老鼠神經(jīng)細(xì)胞同機(jī)器人的一些部件結(jié)合起來(lái)，“戈登”大腦是活的組織，因此必須裝在特定溫度控制的器具中。“戈登”大腦通過(guò)藍(lán)牙無(wú)線連接同自己的“身體”聯(lián)絡(luò)。除受自身大腦支配外，“戈登”不受額外的人為或電腦控制。

　　試驗(yàn)一開(kāi)始，神經(jīng)細(xì)胞便忙碌起來(lái)。“大約24小時(shí)內(nèi)，它們(神經(jīng)細(xì)胞)開(kāi)始彼此試探，建立聯(lián)系。”主要設(shè)計(jì)者之一的雷丁大學(xué)教授凱文·沃里克說(shuō)。

　　某種程度上說(shuō)，“戈登”在自學(xué)。比如，撞到墻時(shí)，它會(huì)從傳感器得到電子刺激。再遇到類似情況時(shí)，它就會(huì)記住。

　　這一開(kāi)創(chuàng)性研究旨在探索自然智能和人工智能的分界問(wèn)題，可能有助人類弄清楚記憶和學(xué)習(xí)機(jī)能的根本構(gòu)架，據(jù)報(bào)道，這可能是世界上首個(gè)完全由活體腦組織控制的機(jī)器人[8]。

　　四、人工智能、智能控制在未來(lái)社會(huì)的縱深發(fā)展

　　當(dāng)代科學(xué)技術(shù)革命和社會(huì)發(fā)展要求哲學(xué)回答和解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制和管理及人工智能、智能控制發(fā)展所提

　　出的認(rèn)識(shí)論和方法論問(wèn)題，回答當(dāng)代社會(huì)的發(fā)展規(guī)律問(wèn)題。同近代科學(xué)技術(shù)發(fā)展時(shí)期相比，今天人類思維所面臨的對(duì)象和客體具有極大的綜合性、總體性，系統(tǒng)性。

　　隨著人類自然智能和人工智能相結(jié)合，創(chuàng)造型思考的逐步實(shí)現(xiàn)，人工智能越來(lái)越多地承擔(dān)著各種腦力勞動(dòng)，把知識(shí)生產(chǎn)者同人類先前創(chuàng)造的全部知識(shí)財(cái)富聯(lián)系起來(lái)，把數(shù)以百計(jì)、千計(jì)的專家、學(xué)者、知識(shí)勞動(dòng)者聯(lián)系、組織成一個(gè)有機(jī)的知識(shí)生產(chǎn)機(jī)體，使得知識(shí)交流和知識(shí)鑒定的速度和準(zhǔn)確性比使用以往的普遍手段快出、高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，可以使整個(gè)社會(huì)從事創(chuàng)造性勞動(dòng)的人數(shù)比例得到極大的提高。人腦思維活動(dòng)中的創(chuàng)造性工作和非創(chuàng)造性工作是互為前提、互相制約、互相轉(zhuǎn)化的。創(chuàng)造性是在非創(chuàng)造性工作基礎(chǔ)上進(jìn)行的，創(chuàng)造性工作又可以不斷轉(zhuǎn)化為非創(chuàng)造性工作。當(dāng)一種創(chuàng)造性工作轉(zhuǎn)化為非創(chuàng)造性工作并轉(zhuǎn)交給人工智能與智能控制進(jìn)行之后，人腦又可以去從事和開(kāi)拓新的創(chuàng)造性工作。這種情況的發(fā)展不僅會(huì)導(dǎo)致人工智能與智能控制水平的普遍提高，而且使得人們不斷創(chuàng)造出適應(yīng)創(chuàng)造性思維活動(dòng)方式[9][10]。在未來(lái)社會(huì)里，智能控制將向更高的技術(shù)水平發(fā)展，包含多層級(jí)、多變量、非線性、大時(shí)滯、快速響應(yīng)、分布參數(shù)和大規(guī)模系統(tǒng)等。

　　五、結(jié)語(yǔ)

　　隨著科技的不斷進(jìn)步，人工智能、智能控制對(duì)未來(lái)社會(huì)的推動(dòng)力是不可或缺的。但人工智能與智能控制專家也警告說(shuō)，現(xiàn)在必須為有關(guān)研究制定道德規(guī)范，以確保未來(lái)社會(huì)的發(fā)展能夠幫助人類而不是危害人類。“人工智能奇點(diǎn)研究所”的創(chuàng)辦人之一伊利澤·尤德庫(kù)斯基目前正在研究所謂的“友好人工智能”。他說(shuō)，他最擔(dān)心的是，在未來(lái)社會(huì)里，如果一些科技怪才發(fā)明一種能夠自我進(jìn)化但卻沒(méi)有道德感的機(jī)器人，這將給人類帶來(lái)災(zāi)難。在未來(lái)社會(huì)里，人工智能、智能控制與社會(huì)文化、物質(zhì)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)文明、社會(huì)變遷、社會(huì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)進(jìn)步等方面存在越來(lái)越密切和復(fù)雜的關(guān)系，馬克思主義同樣面臨越來(lái)越多需要認(rèn)識(shí)或解釋的新的社會(huì)現(xiàn)象和問(wèn)題，分析現(xiàn)代科技革命發(fā)展情況也是認(rèn)識(shí)馬克思主義的基礎(chǔ)。馬克思主義一貫認(rèn)為科學(xué)技術(shù)是社會(huì)革命的重要力量，是推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的巨大杠桿，是直接的革命力量。在未來(lái)社會(huì)里，我們需要立足于人工智能與智能控制的發(fā)展趨勢(shì)，從馬克思主義與近現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命交匯點(diǎn)出發(fā)，深刻理解當(dāng)代社會(huì)主義與現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命匯流的歷史必然性，并從分析現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命的巨大物質(zhì)功能、經(jīng)濟(jì)功能和精神功能入手，了解人工智能、智能控制的最新進(jìn)展和前沿動(dòng)態(tài)，使自己在所從事的科研領(lǐng)域不斷有新的發(fā)現(xiàn)、新的發(fā)明。

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