人類對(duì)人工智能的看法有哪些
人類對(duì)人工智能的看法有哪些
每個(gè)人對(duì)新事物的出現(xiàn)會(huì)有不同的看法，對(duì)于人工智能的看法也是各有千秋。下面是學(xué)習(xí)啦小編為你整理對(duì)人工智能的看法，供大家閱覽!
人工智能的介紹與看法
內(nèi)容提要：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，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作出反應(yīng)的智能機(jī)器。它研究和應(yīng)用的領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解與生成、專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、聯(lián)想與思維的機(jī)理、數(shù)據(jù)智能檢索等。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技術(shù)之一。近三十年來(lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞：人工智能 領(lǐng)域 應(yīng)用 技術(shù)
一、人工智能概述
“人工智能”一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)術(shù)會(huì)議上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之越來(lái)越深入人心。人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。
通常，計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)包括統(tǒng)計(jì)學(xué)，信息論和控制論，當(dāng)然還包括一些非數(shù)學(xué)學(xué)科。長(zhǎng)期的工作中，計(jì)算機(jī)往往只是始終如一的運(yùn)用這些知識(shí)來(lái)進(jìn)行工作，基本上只是依靠以前的“經(jīng)驗(yàn)”。所謂人工智能，就是指能讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣去工作，不僅僅是能夠連續(xù)式學(xué)習(xí)，更要在工作的過(guò)程中，學(xué)會(huì)跳躍式學(xué)習(xí)，也就是能過(guò)像人類一樣，獲得頓悟或是靈感。一直以來(lái)，計(jì)算機(jī)通常只能靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)工作，很難會(huì)“頓悟”，也就是很難獲得較大的技能提高。人類的實(shí)踐過(guò)程同時(shí)包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。這正是智能化工作者夢(mèng)寐的東西。
近幾十年來(lái)，人工智能日益發(fā)展，技術(shù)日趨成熟，研究成果也日趨豐富。例如2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員S.C WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“創(chuàng)造”提供了一種方法。
二、人工智能的科學(xué)范疇
現(xiàn)在，人工智能已構(gòu)成信息技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)重要的學(xué)科。該學(xué)科研究如何使機(jī)器具有智能或者說(shuō)如何利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的理論、方法和技術(shù)，所以，人工智能既屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)前沿領(lǐng)域，也屬于信息處理和自動(dòng)化技術(shù)的一個(gè)前沿領(lǐng)域。但由于其研究?jī)?nèi)容涉及到“智能”，因此，人工智能不僅局限于計(jì)算機(jī)、信息和自動(dòng)化等學(xué)科，還涉及到智能學(xué)科、認(rèn)知科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、教育科學(xué)、系統(tǒng)教學(xué)、數(shù)理科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域。人工智能是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。
三、人工智能的研究?jī)?nèi)容
人工智能的研究?jī)?nèi)容可以歸納為：搜索與求解、學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)、知識(shí)與推理、發(fā)明與創(chuàng)造、感知與交流、記憶與聯(lián)想、系統(tǒng)與建設(shè)、應(yīng)用于工程等八個(gè)方面。從研究對(duì)象來(lái)說(shuō)，人工智能涉及三個(gè)相對(duì)獨(dú)立的域，即：(1)研究會(huì)讀和說(shuō)的計(jì)算機(jī)程序，也就是通常稱為“自然語(yǔ)言處理”領(lǐng)域;(2)研制靈敏的機(jī)器，通過(guò)設(shè)計(jì)出具有視覺(jué)和聽覺(jué)程序化的機(jī)器人，在活動(dòng)時(shí)能識(shí)別不斷改變的環(huán)境;(3)開發(fā)用符號(hào)識(shí)別來(lái)模擬人類專家行為的程序，即專家系統(tǒng)。但是，從研究的性質(zhì)來(lái)說(shuō)，人工智能一般可分為理論研究和工程研究?jī)蓚€(gè)方面。理論研究主要是對(duì)有關(guān)開發(fā)和理解人和機(jī)器智能方面理論進(jìn)行研究和探索.而工程研究則主要是
設(shè)計(jì)和開發(fā)研究人工智能的工具和像專家系統(tǒng)這樣的產(chǎn)品。但是，這并不是說(shuō)，它們彼此是獨(dú)立的;相反，它們是彼此依賴和不可分割的。隨著人工智能理論和技術(shù)逐步被采用，并具體地開發(fā)出產(chǎn)品。理論和工程研究之間的界限將會(huì)縮小，直至消失。
四、人工智能的技術(shù)特征
(1)具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。
(2)知識(shí)表示能力?？梢员硎疽恍┎痪_的、模糊的知識(shí)(適合表示多媒體數(shù)據(jù))。
(3)一定的推理功能?？梢詮慕o定的實(shí)事、前提中找出答案、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。
(4)抽象功能。抽象用以區(qū)分重要與非重要的特征，借助抽象功能可將處理問(wèn)題中的重要特征和變式與大量非重要特征和變式區(qū)分開來(lái)，使處理變得更有效、更靈活。對(duì)用戶來(lái)說(shuō),往往只需要敘述“是什么問(wèn)題”，“要做什么”，而把“怎么做”留給智能程序來(lái)完成。
(5)語(yǔ)音識(shí)別功能及模糊信息處理能力。有處理不精確和模糊信息的能力。
五、人工智能的發(fā)展階段
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落：人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、LISP表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是：重視問(wèn)題求解的方法，忽視知識(shí)重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議。
第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。 1987年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮.由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。
六、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù)，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。
(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式，也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善，推動(dòng)人們綜合運(yùn)用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。
2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用
(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用，具有極大的科研和應(yīng)用價(jià)值，它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問(wèn)題，作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。目前，醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過(guò)其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用，從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，并在不斷發(fā)展完善中。
(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”，該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業(yè)領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過(guò)1億美元。
3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用
(1)在超聲無(wú)損檢測(cè)(NDT)與無(wú)損評(píng)價(jià)(NDE)領(lǐng)域中，目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對(duì)超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類;專家運(yùn)用超聲無(wú)損檢測(cè)儀器，以其高精度的運(yùn)算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動(dòng)，減少了任務(wù)因素造成的無(wú)擦，提高了檢測(cè)的可靠性，實(shí)現(xiàn)了超聲檢測(cè)和評(píng)價(jià)的自動(dòng)化、智能化。
(2)人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點(diǎn)，因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù)，開發(fā)更高級(jí)AI通用和專用語(yǔ)言，和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器，而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。
七、人工智能的發(fā)展方向
1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域，它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來(lái)，在“專家系統(tǒng)”或“知識(shí)工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢(shì)。
2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)信息既包括規(guī)律性的知識(shí)，如一般原理概念，也包括大量的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)這些知識(shí)不可避免地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素對(duì)其進(jìn)行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu)，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強(qiáng)大的問(wèn)題求解能力，它認(rèn)為機(jī)器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。
八、強(qiáng)弱對(duì)比
1.強(qiáng)人工智能：強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺(jué)的，有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：(1)類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。(2)非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺(jué)和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。
2.弱人工智能：弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。
結(jié)論與看法：
人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域之廣，決定了人工智能在將來(lái)的各個(gè)工作領(lǐng)域得到大展手腳的機(jī)會(huì)，是未來(lái)社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。為此，需要我們一代代人去為之努力奮斗。不僅要在弱人工智能上取得突破，更要努力在強(qiáng)人工智能上做出一些較大的進(jìn)取。對(duì)于人工智能，現(xiàn)在與將來(lái)同樣會(huì)有很多人為之付出或多或少的精力，為了更加美好的明天。期待著將來(lái)人工智能能更好地融入到社會(huì)的各個(gè)方面，造福于人類。
人工智能的發(fā)展階段
1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問(wèn)題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。
從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，50多年來(lái)，取得長(zhǎng)足的發(fā)展，成為一門廣泛的 交叉和前沿科學(xué)。總的說(shuō)來(lái)，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢?科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車， 火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止，我們也僅僅知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對(duì)這個(gè)東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。
當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無(wú)數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)(DEEP BLUE)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)。大家或許不會(huì)注意到，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來(lái)只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。
人工智能的主要成果
人機(jī)對(duì)弈
1996年2月10～17日， GARRY KASPAROV以4：2戰(zhàn)勝“深藍(lán)” (DEEP BLUE)。
1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2.5：3.5輸于改進(jìn)后的“深藍(lán)”。
2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰(zhàn)平 “小深”(DEEP JUNIOR)。
2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰(zhàn)平 “X3D德國(guó)人” (X3D-FRITZ)。
模式識(shí)別
采用 $模式識(shí)別引擎，分支有2D識(shí)別引擎 ，3D識(shí)別引擎，駐波識(shí)別引擎以及多維識(shí)別引擎
2D識(shí)別引擎已推出指紋識(shí)別，人像識(shí)別 ，文字識(shí)別，圖像識(shí)別 ，車牌識(shí)別;駐波識(shí)別引擎已推出 語(yǔ)音識(shí)別;3D識(shí)別引擎已推出指紋識(shí)別玉帶林中掛(玩游智能版1.25)
自動(dòng)工程
自動(dòng)駕駛(OSO系統(tǒng))
印鈔工廠(￥流水線)
獵鷹系統(tǒng)(YOD繪圖)
知識(shí)工程
以知識(shí)本身為處理對(duì)象，研究如何運(yùn)用人工智能和軟件技術(shù)，設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)知識(shí)系統(tǒng)
專家系統(tǒng)
智能搜索引擎
計(jì)算機(jī)視覺(jué)和 圖像處理
機(jī)器翻譯和自然語(yǔ)言理解
數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)
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