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人工智能研究生畢業(yè)論文(2)

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  人工智能研究生畢業(yè)論文篇二

  人工智能、智能控制與未來社會等若干問題的探索

  摘要:人工智能是一門邊沿學(xué)科,屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動控制向智能控制方向發(fā)展,智能控制是人工智能和自動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)器遞階道路上自動控制的頂層,象征著自動化的未來。

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

  隨著科學(xué)技術(shù)革命的發(fā)展,自動控制技術(shù)裝置、電子計算機(jī)、人工智能、智能控制將普遍應(yīng)用于社會生活的各個方面,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)代和未來社會發(fā)展的需要進(jìn)行更有成效的知識和精神生產(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年以來電子計算機(jī)的發(fā)展,從50年代早期人們開始注意到人類智能與機(jī)器之間的聯(lián)系。1955年末,Newell和Simon做了一個名為“邏輯專家”(Logic Theorist)的程序,它對AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使其成為AI發(fā)展史中一個重要的里程碑,被許多人認(rèn)為是第一個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,將許多對機(jī)器智能感興趣的專家學(xué)者聚集在一起進(jìn)行了一個月的討論。他請他們到 Vermont參加“Dartmouth人工智能夏季研究會”,并提出人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。從那時起,這個領(lǐng)域被命名為“人工智能”。1958年McCarthy宣布了他的新成果: LISP(LISt Processing)語言,很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者采納。70年代專家系統(tǒng)被開發(fā)出來,該系統(tǒng)可以預(yù)測在一定條件下某種解的概率,被用于股市預(yù)測,幫助醫(yī)生診斷疾病,以及指示礦工確定礦藏位置等。70年代另一個進(jìn)展是David Marr提出了機(jī)器視覺方面的新理論。

  在理論探索方面,美國學(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),被視為實現(xiàn)人工智能的可能途徑。同時在實際應(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),是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它是研究、開發(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、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(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)器視覺等等。人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(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)自動控制向智能控制方向發(fā)展,智能控制代表了自動控制的最新發(fā)展階段,也是應(yīng)用計算機(jī)模擬人類智能實現(xiàn)人類腦力勞動和體力勞動自動化的一個重要領(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)運算,而人工智能所關(guān)心的主要與符號運算、邏輯推理即計算智能有關(guān),在相當(dāng)長的時間內(nèi),很少有人提到過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控制的交接關(guān)系。由于傅先生的重要貢獻(xiàn),他已成為國際公認(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,在美國費城由IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會與計算機(jī)學(xué)會聯(lián)合召開了第一屆智能控制國際會議,這標(biāo)志著智能控制作為一門新學(xué)科正式建立起來。

  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。

  (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控制的交結(jié)領(lǐng)域以來,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表示,即

  IC=AI∧AC

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

  (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、自動控制和運籌學(xué)的交接,可以用下式來表示:

  IC=AI∧AC∧OR

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

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

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

  第三級:執(zhí)行級,是智能控制系統(tǒng)的最低層級,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度,信息論參與智能控制的全過程,并對執(zhí)行級起到核心作用,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控制、人工智能、信息論和運籌學(xué)4個學(xué)科的交集,可表示如下:

  IC=AI∧AC∧OR∧IT

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

  從學(xué)科結(jié)構(gòu)的觀點看,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)人工智能的知識表示和推理、計算智能(如模糊計算、神經(jīng)計算和進(jìn)化計算等)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。在實際應(yīng)用方面,從實驗室到工業(yè)現(xiàn)場,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,有著廣泛的實用性;信息和熵的內(nèi)涵刻畫了復(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,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)控制問題,才有實際的意義,這是解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題頗有前景的方向,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)識論的觀點,我們應(yīng)該認(rèn)識到,在今天具有更多微觀知識和更先進(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

  英國科研人員在2008年8月13日宣布,他們已經(jīng)將成千上萬的老鼠神經(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)器人運動的能力,由此推出一個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5萬到10萬個活神經(jīng)細(xì)胞,由英國雷丁大學(xué)科研人員設(shè)計??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,“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”大腦通過藍(lán)牙無線連接同自己的“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。

  試驗一開始,神經(jīng)細(xì)胞便忙碌起來。“大約24小時內(nèi),它們(神經(jīng)細(xì)胞)開始彼此試探,建立聯(lián)系。”主要設(shè)計者之一的雷丁大學(xué)教授凱文·沃里克說。

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

  這一開創(chuàng)性研究旨在探索自然智能和人工智能的分界問題,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)報道,這可能是世界上首個完全由活體腦組織控制的機(jī)器人[8]。

  四、人工智能、智能控制在未來社會的縱深發(fā)展

  當(dāng)代科學(xué)技術(shù)革命和社會發(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)識論和方法論問題,回答當(dāng)代社會的發(fā)展規(guī)律問題。同近代科學(xué)技術(shù)發(fā)展時期相比,今天人類思維所面臨的對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)造型思考的逐步實現(xiàn),人工智能越來越多地承擔(dān)著各種腦力勞動,把知識生產(chǎn)者同人類先前創(chuàng)造的全部知識財富聯(lián)系起來,把數(shù)以百計、千計的專家、學(xué)者、知識勞動者聯(lián)系、組織成一個有機(jī)的知識生產(chǎn)機(jī)體,使得知識交流和知識鑒定的速度和準(zhǔn)確性比使用以往的普遍手段快出、高出幾個數(shù)量級,可以使整個社會從事創(chuàng)造性勞動的人數(shù)比例得到極大的提高。人腦思維活動中的創(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拓新的創(chuàng)造性工作。這種情況的發(fā)展不僅會導(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)造性思維活動方式[9][10]。在未來社會里,智能控制將向更高的技術(shù)水平發(fā)展,包含多層級、多變量、非線性、大時滯、快速響應(yīng)、分布參數(shù)和大規(guī)模系統(tǒng)等。

  五、結(jié)語

  隨著科技的不斷進(jìn)步,人工智能、智能控制對未來社會的推動力是不可或缺的。但人工智能與智能控制專家也警告說,現(xiàn)在必須為有關(guān)研究制定道德規(guī)范,以確保未來社會的發(fā)展能夠幫助人類而不是危害人類。“人工智能奇點研究所”的創(chuàng)辦人之一伊利澤·尤德庫斯基目前正在研究所謂的“友好人工智能”。他說,他最擔(dān)心的是,在未來社會里,如果一些科技怪才發(fā)明一種能夠自我進(jìn)化但卻沒有道德感的機(jī)器人,這將給人類帶來災(zāi)難。在未來社會里,人工智能、智能控制與社會文化、物質(zhì)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會文明、社會變遷、社會結(jié)構(gòu)、社會進(jìn)步等方面存在越來越密切和復(fù)雜的關(guān)系,馬克思主義同樣面臨越來越多需要認(rèn)識或解釋的新的社會現(xiàn)象和問題,分析現(xiàn)代科技革命發(fā)展情況也是認(rèn)識馬克思主義的基礎(chǔ)。馬克思主義一貫認(rèn)為科學(xué)技術(shù)是社會革命的重要力量,是推動社會進(jìn)步的巨大杠桿,是直接的革命力量。在未來社會里,我們需要立足于人工智能與智能控制的發(fā)展趨勢,從馬克思主義與近現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命交匯點出發(fā),深刻理解當(dāng)代社會主義與現(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。

  參考文獻(xiàn)

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  [6]易繼鍇,侯媛彬.智能控制技術(shù)[M].北京:北京工業(yè)大學(xué)出版社,1999.

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