具有人工智能的機器人
例如繁重的(de)(de)(de)科學(xue)和工程計(ji)(ji)算(suan)本來是要(yao)人(ren)腦來承(cheng)擔(dan)的(de)(de)(de)，如今計(ji)(ji)算(suan)機不但能(neng)(neng)完成這(zhe)種計(ji)(ji)算(suan)，而且能(neng)(neng)夠比人(ren)腦做得(de)更(geng)快、更(geng)準確(que)，因此當代人(ren)已(yi)不再把這(zhe)種計(ji)(ji)算(suan)看作(zuo)(zuo)是“需要(yao)人(ren)類智能(neng)(neng)才能(neng)(neng)完成的(de)(de)(de)復雜任務”，可見(jian)復雜工作(zuo)(zuo)的(de)(de)(de)定義是隨(sui)著時代的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)和技術(shu)的(de)(de)(de)進步(bu)而變(bian)化(hua)的(de)(de)(de)，人(ren)工智能(neng)(neng)這(zhe)門科學(xue)的(de)(de)(de)具(ju)體目標也自然隨(sui)著時代的(de)(de)(de)變(bian)化(hua)而發(fa)展(zhan)。它一(yi)方(fang)面(mian)不斷獲得(de)新的(de)(de)(de)進展(zhan)，另一(yi)方(fang)面(mian)又轉(zhuan)向更(geng)有意義、更(geng)加(jia)困(kun)難的(de)(de)(de)目標。
通(tong)常，“機(ji)(ji)(ji)器(qi)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)”的(de)(de)數學(xue)(xue)(xue)基礎是“統計學(xue)(xue)(xue)”、“信(xin)息論(lun)”和(he)“控(kong)制(zhi)論(lun)”。還包括其他非數學(xue)(xue)(xue)學(xue)(xue)(xue)科(ke)。這(zhe)類“機(ji)(ji)(ji)器(qi)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)”對“經(jing)(jing)(jing)驗”的(de)(de)依賴性(xing)很強。計算(suan)機(ji)(ji)(ji)需要不(bu)斷從(cong)解(jie)決(jue)一類問題的(de)(de)經(jing)(jing)(jing)驗中獲取(qu)知識，學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)策(ce)略(lve)，在(zai)遇到類似的(de)(de)問題時(shi)，運用經(jing)(jing)(jing)驗知識解(jie)決(jue)問題并積累新的(de)(de)經(jing)(jing)(jing)驗，就像普通(tong)人(ren)一樣。我們可(ke)以將這(zhe)樣的(de)(de)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)方式(shi)稱(cheng)之(zhi)為(wei)“連續型學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)”。但人(ren)類除(chu)了會從(cong)經(jing)(jing)(jing)驗中學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)之(zhi)外，還會創(chuang)造，即“跳(tiao)躍型學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)”。這(zhe)在(zai)某些(xie)情形下(xia)被稱(cheng)為(wei)“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算(suan)機(ji)(ji)(ji)最難學(xue)(xue)(xue)會的(de)(de)就是“頓悟”。或者再(zai)嚴(yan)格(ge)一些(xie)來說，計算(suan)機(ji)(ji)(ji)在(zai)學(xue)(xue)(xue)習(xi)(xi)和(he)“實踐(jian)”方面難以學(xue)(xue)(xue)會“不(bu)依賴于量變(bian)的(de)(de)質(zhi)變(bian)”，很難從(cong)一種“質(zhi)”直接到另(ling)一種“質(zhi)”，或者從(cong)一個(ge)“概念”直接到另(ling)一個(ge)“概念”。正因為(wei)如(ru)此，這(zhe)里的(de)(de)“實踐(jian)”并非同人(ren)類一樣的(de)(de)實踐(jian)。人(ren)類的(de)(de)實踐(jian)過(guo)程同時(shi)包括經(jing)(jing)(jing)驗和(he)創(chuang)造。這(zhe)是智能(neng)化研(yan)究(jiu)者夢(meng)寐以求的(de)(de)東西。
2013年，帝金數(shu)據普(pu)數(shu)中心數(shu)據研究員SC WANG開發了(le)一(yi)種(zhong)(zhong)新的(de)(de)數(shu)據分析(xi)(xi)方(fang)法(fa)(fa)，該方(fang)法(fa)(fa)導出了(le)研究函數(shu)性質的(de)(de)新方(fang)法(fa)(fa)。作(zuo)者發現，新數(shu)據分析(xi)(xi)方(fang)法(fa)(fa)給計(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)學會“創(chuang)造(zao)(zao)”提供(gong)了(le)一(yi)種(zhong)(zhong)方(fang)法(fa)(fa)。本質上(shang)，這種(zhong)(zhong)方(fang)法(fa)(fa)為(wei)人的(de)(de)“創(chuang)造(zao)(zao)力”的(de)(de)模式(shi)化提供(gong)了(le)一(yi)種(zhong)(zhong)相當有(you)(you)(you)效的(de)(de)途徑(jing)(jing)。這種(zhong)(zhong)途徑(jing)(jing)是數(shu)學賦予的(de)(de)，是普(pu)通人無(wu)法(fa)(fa)擁有(you)(you)(you)但計(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)可以擁有(you)(you)(you)的(de)(de)“能力”。從(cong)此，計(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)不僅精于(yu)算(suan)(suan)，還會因精于(yu)算(suan)(suan)而精于(yu)創(chuang)造(zao)(zao)。計(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)學家們應該斬釘(ding)截鐵(tie)地剝奪“精于(yu)創(chuang)造(zao)(zao)”的(de)(de)計(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)過于(yu)全面的(de)(de)操作(zuo)能力，否則計(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)真的(de)(de)有(you)(you)(you)一(yi)天會“反(fan)捕”人類。
當回頭審視新方(fang)(fang)法(fa)的(de)推演過程和(he)(he)數學(xue)的(de)時候，作者拓展了(le)對思維和(he)(he)數學(xue)的(de)認(ren)識(shi)。數學(xue)簡潔，清晰，可靠(kao)性、模式(shi)化強。在數學(xue)的(de)發展史上(shang)，處(chu)處(chu)閃耀著(zhu)數學(xue)大(da)師們創(chuang)造力的(de)光輝。這些創(chuang)造力以各種數學(xue)定理(li)(li)或結(jie)論的(de)方(fang)(fang)式(shi)呈(cheng)現出來，而數學(xue)定理(li)(li)最(zui)大(da)的(de)特點就是：建立在一(yi)些基本的(de)概(gai)念(nian)和(he)(he)公理(li)(li)上(shang)，以模式(shi)化的(de)語言方(fang)(fang)式(shi)表(biao)達出來的(de)包(bao)含豐富信息的(de)邏輯結(jie)構。應該說，數學(xue)是最(zui)單純、最(zui)直白地(di)反(fan)映著(zhu)（至少一(yi)類）創(chuang)造力模式(shi)的(de)學(xue)科。
1956年(nian)夏季，以(yi)麥卡(ka)賽、明斯基(ji)、羅切斯特和(he)申農(nong)等為首的一批有(you)遠(yuan)見卓識的年(nian)輕(qing)科(ke)學(xue)家在一起聚會，共(gong)同研究和(he)探討用機器模(mo)擬智(zhi)能的一系列有(you)關問題，并(bing)首次提(ti)出(chu)了“人工智(zhi)能”這一術語，它標(biao)志(zhi)著“人工智(zhi)能”這門新興學(xue)科(ke)的正式誕生。IBM公司“深藍”電(dian)腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智(zhi)能技術的一個完美表現。
從1956年(nian)正式提出(chu)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)學科(ke)算(suan)起，50多年(nian)來，取(qu)得長足的(de)(de)(de)(de)發(fa)展，成為一門廣泛(fan)的(de)(de)(de)(de)交叉和前沿(yan)科(ke)學。總的(de)(de)(de)(de)說來，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)目(mu)的(de)(de)(de)(de)就是(shi)(shi)讓計(ji)算(suan)機(ji)這臺機(ji)器能(neng)(neng)夠像(xiang)人(ren)一樣思考(kao)(kao)。如果希望做出(chu)一臺能(neng)(neng)夠思考(kao)(kao)的(de)(de)(de)(de)機(ji)器，那就必須知(zhi)道什(shen)么是(shi)(shi)思考(kao)(kao)，更進一步講就是(shi)(shi)什(shen)么是(shi)(shi)智(zhi)慧。什(shen)么樣的(de)(de)(de)(de)機(ji)器才是(shi)(shi)智(zhi)慧的(de)(de)(de)(de)呢？科(ke)學家已經(jing)作出(chu)了(le)汽車(che)，火(huo)車(che)，飛機(ji)，收音機(ji)等等，它們(men)(men)(men)模仿我們(men)(men)(men)身體器官的(de)(de)(de)(de)功(gong)能(neng)(neng)，但是(shi)(shi)能(neng)(neng)不能(neng)(neng)模仿人(ren)類大腦的(de)(de)(de)(de)功(gong)能(neng)(neng)呢？到目(mu)前為止，我們(men)(men)(men)也(ye)僅(jin)僅(jin)知(zhi)道這個(ge)裝在我們(men)(men)(men)天(tian)靈蓋(gai)里面的(de)(de)(de)(de)東(dong)西是(shi)(shi)由數十億個(ge)神經(jing)細胞(bao)組成的(de)(de)(de)(de)器官，我們(men)(men)(men)對(dui)這個(ge)東(dong)西知(zhi)之甚少，模仿它或許是(shi)(shi)天(tian)下最困難的(de)(de)(de)(de)事情了(le)。
當計(ji)(ji)算(suan)(suan)機出現(xian)后，人(ren)類(lei)(lei)開始(shi)真正(zheng)有(you)了(le)(le)一(yi)個(ge)可(ke)以模擬(ni)人(ren)類(lei)(lei)思維的(de)(de)(de)工具，在(zai)(zai)以后的(de)(de)(de)歲(sui)月(yue)中，無數科學(xue)(xue)(xue)(xue)家(jia)為(wei)(wei)這個(ge)目標努力著。如(ru)今人(ren)工智能已(yi)經不再是幾(ji)個(ge)科學(xue)(xue)(xue)(xue)家(jia)的(de)(de)(de)專利了(le)(le)，全世界幾(ji)乎所有(you)大(da)學(xue)(xue)(xue)(xue)的(de)(de)(de)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機系都有(you)人(ren)在(zai)(zai)研究這門(men)學(xue)(xue)(xue)(xue)科，學(xue)(xue)(xue)(xue)習計(ji)(ji)算(suan)(suan)機的(de)(de)(de)大(da)學(xue)(xue)(xue)(xue)生(sheng)也必須學(xue)(xue)(xue)(xue)習這樣一(yi)門(men)課程(cheng)(cheng)，在(zai)(zai)大(da)家(jia)不懈的(de)(de)(de)努力下(xia)，如(ru)今計(ji)(ji)算(suan)(suan)機似乎已(yi)經變得十分(fen)聰明(ming)了(le)(le)。例(li)如(ru)，1997年5月(yue)，IBM公司研制的(de)(de)(de)深藍（DEEP BLUE）計(ji)(ji)算(suan)(suan)機戰勝(sheng)了(le)(le)國際(ji)象棋大(da)師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大(da)家(jia)或許不會注意到(dao)，在(zai)(zai)一(yi)些(xie)地方計(ji)(ji)算(suan)(suan)機幫助人(ren)進行(xing)其它(ta)(ta)原來只(zhi)屬于(yu)人(ren)類(lei)(lei)的(de)(de)(de)工作(zuo)，計(ji)(ji)算(suan)(suan)機以它(ta)(ta)的(de)(de)(de)高速和(he)準確為(wei)(wei)人(ren)類(lei)(lei)發揮著它(ta)(ta)的(de)(de)(de)作(zuo)用。人(ren)工智能始(shi)終是計(ji)(ji)算(suan)(suan)機科學(xue)(xue)(xue)(xue)的(de)(de)(de)前沿(yan)學(xue)(xue)(xue)(xue)科，計(ji)(ji)算(suan)(suan)機編程(cheng)(cheng)語言和(he)其它(ta)(ta)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機軟件都因為(wei)(wei)有(you)了(le)(le)人(ren)工智能的(de)(de)(de)進展(zhan)而得以存在(zai)(zai)。
2019年3月4日,十三屆全(quan)國人(ren)大二次會(hui)(hui)議舉行(xing)新聞發布會(hui)(hui)，大會(hui)(hui)發言人(ren)張業遂表(biao)示，已將與人(ren)工智能密切相(xiang)關的立(li)法項目列入立(li)法規劃。
實際應用
機(ji)器(qi)視覺，指紋識(shi)別(bie)，人(ren)臉識(shi)別(bie)，視網膜識(shi)別(bie)，虹膜識(shi)別(bie)，掌(zhang)紋識(shi)別(bie)，專家系統(tong)，自動規劃，智能搜索，定理(li)證明，博弈，自動程序設(she)計，智能控制，機(ji)器(qi)人(ren)學，語(yu)言和(he)圖像理(li)解，遺傳編程等。
學科范疇
人工智能是一門邊緣學(xue)科，屬于自然科學(xue)和社會科學(xue)的交(jiao)叉。
涉及學科
哲(zhe)學(xue)和認知科學(xue)，數(shu)學(xue)，神經(jing)生(sheng)理學(xue)，心理學(xue)，計(ji)算機科學(xue)，信息論，控制論，不定性論
研究范疇
自然語言(yan)處理，知(zhi)(zhi)識(shi)表現，智(zhi)能搜索(suo)，推理，規劃(hua)，機器學習(xi)，知(zhi)(zhi)識(shi)獲取(qu)，組合調度問題，感知(zhi)(zhi)問題，模式識(shi)別，邏輯程(cheng)序設計軟(ruan)計算(suan)，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺(yi)傳算(suan)法(fa)
意識和人工智能
人工(gong)智能(neng)就其本質而言，是對(dui)人的(de)思維的(de)信息(xi)過程的(de)模擬。
對于人的(de)(de)思維(wei)模(mo)擬(ni)(ni)(ni)(ni)可以從兩條道路進行(xing)，一是結構(gou)模(mo)擬(ni)(ni)(ni)(ni)，仿照(zhao)人腦(nao)(nao)的(de)(de)結構(gou)機制(zhi)，制(zhi)造出“類(lei)人腦(nao)(nao)”的(de)(de)機器(qi)；二是功能(neng)(neng)模(mo)擬(ni)(ni)(ni)(ni)，暫時撇開人腦(nao)(nao)的(de)(de)內部結構(gou)，而從其功能(neng)(neng)過程進行(xing)模(mo)擬(ni)(ni)(ni)(ni)。現代電子計算機的(de)(de)產生便是對人腦(nao)(nao)思維(wei)功能(neng)(neng)的(de)(de)模(mo)擬(ni)(ni)(ni)(ni)，是對人腦(nao)(nao)思維(wei)的(de)(de)信息過程的(de)(de)模(mo)擬(ni)(ni)(ni)(ni)。
弱(ruo)人(ren)工(gong)(gong)(gong)智能如(ru)今(jin)不斷地(di)迅猛發展，尤其(qi)是2008年經濟危機(ji)后，美日歐希望借機(ji)器人(ren)等實(shi)現再工(gong)(gong)(gong)業化(hua)，工(gong)(gong)(gong)業機(ji)器人(ren)以(yi)比以(yi)往任何時(shi)候更快的(de)速(su)度發展，更加帶(dai)動了弱(ruo)人(ren)工(gong)(gong)(gong)智能和(he)相關(guan)領域產業的(de)不斷突破，很多必須用(yong)人(ren)來做的(de)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)如(ru)今(jin)已經能用(yong)機(ji)器人(ren)實(shi)現。
而強人(ren)工智能則暫時處于瓶頸，還(huan)需(xu)要科(ke)學家們(men)和人(ren)類的努力。
人機對弈
1996年2月10～17日(ri)， GARRY KASPAROV以4：2戰勝“深藍(lan)” （DEEP BLUE）。
1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2。5：3。5輸于改進(jin)后的“深藍”。
2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰平 “小(xiao)深”（DEEP JUNIOR）。
2003年(nian)11月GARRY KASPAROV 2:2戰平 “X3D德國(guo)人(ren)” (X3D-FRITZ）。
模式識別
采用 $模式識別引(yin)擎(qing)，分支有(you)2D識別引(yin)擎(qing) ，3D識別引(yin)擎(qing)，駐(zhu)波識別引(yin)擎(qing)以及多維(wei)識別引(yin)擎(qing)
2D識(shi)別(bie)(bie)引擎已(yi)推(tui)出指紋(wen)識(shi)別(bie)(bie)，人像(xiang)識(shi)別(bie)(bie) ，文字識(shi)別(bie)(bie)，圖像(xiang)識(shi)別(bie)(bie) ，車牌識(shi)別(bie)(bie)；駐波識(shi)別(bie)(bie)引擎已(yi)推(tui)出語音識(shi)別(bie)(bie)；3D識(shi)別(bie)(bie)引擎已(yi)推(tui)出指紋(wen)識(shi)別(bie)(bie)玉帶林中掛（玩游智能(neng)版(ban)1。25）
自動工程
自動駕駛（OSO系統）
印鈔工廠（￥流水線）
獵鷹系統（YOD繪(hui)圖）
知識工程
以知識本(ben)身為處理(li)對象，研究(jiu)如何運用人工智能(neng)和軟件技(ji)術，設計、構(gou)造(zao)和維護(hu)知識系(xi)統(tong)
專家系統
智能搜索引擎
計算機(ji)視覺和圖像處理
機器翻譯和(he)自(zi)然語言理解
數據(ju)挖掘(jue)和知識(shi)發(fa)現
《視讀人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能》：機(ji)(ji)(ji)器(qi)真的(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)思(si)考嗎(ma)(ma)？人(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)思(si)維只是(shi)(shi)一(yi)個(ge)(ge)(ge)復雜的(de)(de)(de)(de)計算機(ji)(ji)(ji)程序嗎(ma)(ma)？本(ben)書著眼于(yu)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能這(zhe)個(ge)(ge)(ge)有(you)史以(yi)(yi)(yi)來(lai)最(zui)為棘手的(de)(de)(de)(de)科學問(wen)題(ti)之一(yi)，集(ji)中探討了(le)其(qi)背(bei)后(hou)的(de)(de)(de)(de)一(yi)些主要(yao)話題(ti)。人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能不僅僅是(shi)(shi)一(yi)個(ge)(ge)(ge)虛構的(de)(de)(de)(de)概念(nian)。人(ren)(ren)(ren)類(lei)對智(zhi)(zhi)(zhi)能機(ji)(ji)(ji)體結(jie)構半(ban)個(ge)(ge)(ge)世紀的(de)(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)表明：機(ji)(ji)(ji)器(qi)可(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)打敗人(ren)(ren)(ren)類(lei)最(zui)偉大的(de)(de)(de)(de)棋手，類(lei)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)可(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)走路并且(qie)能和人(ren)(ren)(ren)類(lei)進行互動(dong)。盡管(guan)早(zao)就有(you)宣言(yan)稱(cheng)智(zhi)(zhi)(zhi)能機(ji)(ji)(ji)器(qi)指日可(ke)(ke)待，但此方面的(de)(de)(de)(de)進展(zhan)卻緩慢(man)而艱難。意識和環(huan)境是(shi)(shi)困擾研(yan)究(jiu)的(de)(de)(de)(de)兩大難題(ti)。我們到底應(ying)該怎樣(yang)去制造智(zhi)(zhi)(zhi)能機(ji)(ji)(ji)器(qi)呢？它應(ying)該像大腦一(yi)樣(yang)運(yun)轉？它是(shi)(shi)否需要(yao)軀體？從(cong)圖(tu)靈影響深遠(yuan)的(de)(de)(de)(de)奠(dian)基性研(yan)究(jiu)到機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)(ren)和新人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能的(de)(de)(de)(de)飛躍，本(ben)書圖(tu)文并茂的(de)(de)(de)(de)將(jiang)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能在過去半(ban)個(ge)(ge)(ge)世紀的(de)(de)(de)(de)發展(zhan)清晰(xi)的(de)(de)(de)(de)呈現在讀者面前。
《人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)的(de)未來》：詮釋了智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)的(de)內涵(han)，闡述了大腦(nao)工(gong)(gong)作的(de)原(yuan)理，并(bing)告(gao)訴(su)我們如何(he)才能(neng)制造(zao)出真正(zheng)意義上的(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)機(ji)器——這樣(yang)的(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)機(ji)器將不再僅(jin)僅(jin)是(shi)(shi)對人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)大腦(nao)的(de)簡單模仿，它(ta)們的(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)在(zai)許多方面會(hui)遠遠超過人(ren)(ren)(ren)(ren)腦(nao)。霍金斯(si)認(ren)為(wei)，從人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)到神經網(wang)絡，早先復制人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)的(de)努力(li)無一成功，究(jiu)其(qi)原(yuan)因，都是(shi)(shi)由于人(ren)(ren)(ren)(ren)們并(bing)未真正(zheng)了解智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)的(de)內涵(han)和人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)大腦(nao)。所謂智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)，就(jiu)是(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)(ren)腦(nao)比較過去、預(yu)(yu)測未來的(de)能(neng)力(li)。大腦(nao)不是(shi)(shi)計算機(ji)，不會(hui)亦步亦趨、按(an)部(bu)就(jiu)班的(de)根(gen)據輸入產生輸出。大腦(nao)是(shi)(shi)一個龐大的(de)記(ji)憶系統，它(ta)儲(chu)存著在(zai)某種(zhong)程度上反映(ying)世界真實(shi)結構的(de)經驗，能(neng)夠記(ji)憶事件(jian)的(de)前后順序及其(qi)相互關系，并(bing)依據記(ji)憶做出預(yu)(yu)測。形成智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)、感覺(jue)、創造(zao)力(li)以及知(zhi)覺(jue)等基礎的(de)，就(jiu)是(shi)(shi)大腦(nao)的(de)記(ji)憶-預(yu)(yu)測系統……
《人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)哲(zhe)(zhe)學(xue)(xue)(xue)》：人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)哲(zhe)(zhe)學(xue)(xue)(xue)是伴隨現(xian)代(dai)(dai)信息理論和計算(suan)機技術(shu)發(fa)展起來的一個哲(zhe)(zhe)學(xue)(xue)(xue)分支。本書(shu)收集了人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)研(yan)究領域學(xue)(xue)(xue)者的十(shi)五(wu)篇代(dai)(dai)表(biao)性論文(wen)，這(zhe)(zhe)些(xie)論文(wen)為計算(suan)機科學(xue)(xue)(xue)的發(fa)展和人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)哲(zhe)(zhe)學(xue)(xue)(xue)的建(jian)立作(zuo)出了開創性的貢獻。這(zhe)(zhe)些(xie)文(wen)章(zhang)總結了人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)發(fa)展的歷程(cheng)，該(gai)學(xue)(xue)(xue)科發(fa)展的趨勢，以及(ji)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)中(zhong)的重要課題。在這(zhe)(zhe)些(xie)劃時代(dai)(dai)的著作(zuo)中(zhong)，包(bao)括有(you)：現(xian)代(dai)(dai)計算(suan)機理論之(zhi)父艾倫(lun)·圖靈的“計算(suan)機與智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)”；美國(guo)哲(zhe)(zhe)學(xue)(xue)(xue)家塞爾的“心靈，大腦與程(cheng)序”；J·E·欣(xin)頓等人(ren)的“分布式表(biao)述(shu)”，以及(ji)本書(shu)編者、英國(guo)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)學(xue)(xue)(xue)者M·A·博登的“逃出中(zhong)文(wen)屋”。
《人(ren)工智(zhi)能：一(yi)種現代的(de)(de)方(fang)法》：本書以詳盡和(he)豐富的(de)(de)資料，從理性(xing)(xing)智(zhi)能體的(de)(de)角度(du)，全面闡述了(le)人(ren)工智(zhi)能領(ling)域的(de)(de)核(he)心內容，并(bing)深入介紹了(le)各個主要的(de)(de)研究方(fang)向，是一(yi)本難得的(de)(de)綜合(he)性(xing)(xing)教(jiao)材(cai)(cai)。全書分(fen)(fen)(fen)(fen)為(wei)八(ba)大(da)部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)：第一(yi)部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"人(ren)工智(zhi)能"，第二部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"問(wen)題求解(jie)"，第三部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"知(zhi)(zhi)識(shi)與(yu)推理"，第四部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"規劃"，第五部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"不(bu)確定知(zhi)(zhi)識(shi)與(yu)推理"，第六(liu)部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"學習"，第七部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"通訊(xun)、感知(zhi)(zhi)與(yu)行動"，第八(ba)部(bu)(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)"結論"。本書既詳細介紹了(le)大(da)量的(de)(de)基本概念、思想和(he)算法，也(ye)描(miao)述了(le)各研究方(fang)向最前(qian)沿的(de)(de)進展(zhan)，同時收(shou)集(ji)整理了(le)詳實的(de)(de)歷史(shi)文獻與(yu)事件。因此本書適合(he)于不(bu)同層次(ci)和(he)領(ling)域的(de)(de)研究人(ren)員(yuan)及(ji)學生，可(ke)以作為(wei)信息(xi)領(ling)域和(he)相關領(ling)域的(de)(de)高(gao)等院校本科生和(he)研究生的(de)(de)教(jiao)材(cai)(cai)或教(jiao)學輔導書目，也(ye)可(ke)以作為(wei)相關領(ling)域的(de)(de)科研與(yu)工程技(ji)術人(ren)員(yuan)的(de)(de)參(can)考書。
人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)傳說(shuo)可以追溯到古埃(ai)及，但隨(sui)著1941年(nian)以來電子計算機(ji)的(de)發(fa)展(zhan)，技(ji)術已(yi)最(zui)終可以創造出機(ji)器智(zhi)能(neng)(neng)，“人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一詞最(zui)初是在(zai)1956年(nian)DARTMOUTH學會上提出的(de)，從(cong)那(nei)以后，研究者們發(fa)展(zhan)了眾多理論(lun)和原理，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)概念也隨(sui)之擴展(zhan)，在(zai)它還(huan)不長的(de)歷史中(zhong)，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)發(fa)展(zhan)比預(yu)想的(de)要(yao)慢，但一直在(zai)前進，從(cong)40年(nian)前出現至今，已(yi)經出現了許多AI程序，并且它們也影響到了其(qi)它 技(ji)術的(de)發(fa)展(zhan)。
1941年的(de)一(yi)項(xiang)發(fa)(fa)明(ming)使(shi)信息存儲和處理(li)(li)的(de)各個方面(mian)都發(fa)(fa)生了(le)革命(ming)。這(zhe)項(xiang)同時在美國和德(de)國出(chu)現(xian)(xian)的(de) 發(fa)(fa)明(ming)就(jiu)是電子計算機。第一(yi)臺計算機要(yao)占(zhan)用(yong)幾(ji)間裝空調的(de)大(da)房間，對程(cheng)序(xu)員來說是場(chang)噩夢：僅僅為運(yun)行一(yi) 個程(cheng)序(xu)就(jiu)要(yao)設置成千的(de)線路。1949年改進后的(de)能(neng)(neng)存儲程(cheng)序(xu)的(de)計算機使(shi)得(de)輸入程(cheng)序(xu)變得(de)簡單些(xie)，而且計算機 理(li)(li)論的(de)發(fa)(fa)展產(chan)生了(le)計算機科學，并(bing)最(zui)終促使(shi)了(le)人工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)出(chu)現(xian)(xian)。計算機這(zhe)個用(yong)電子方式處理(li)(li)數據的(de)發(fa)(fa)明(ming)，為人工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)可能(neng)(neng)實現(xian)(xian)提(ti)供了(le)一(yi)種媒介。
雖然計算機(ji)為AI提供了必要(yao)的(de)(de)技術基礎(chu)，但直到(dao)50年代(dai)早(zao)期(qi)人(ren)(ren)們才(cai)注意到(dao)人(ren)(ren)類智(zhi)(zhi)能與機(ji)器(qi)之(zhi)間 的(de)(de)聯系。 NORBERT WIENER是最早(zao)研究反饋(kui)(kui)理(li)論(lun)的(de)(de)美國人(ren)(ren)之(zhi)一。最熟悉的(de)(de)反饋(kui)(kui)控(kong)制(zhi)的(de)(de)例子是自動調(diao)溫器(qi)。它將收集到(dao)的(de)(de)房間溫度(du)與希望的(de)(de)溫度(du)比(bi)較，并做出(chu)反應將加(jia)熱器(qi)開大或關小(xiao)，從而(er)控(kong)制(zhi)環境溫度(du)。這項對(dui)(dui)反饋(kui)(kui) 回路的(de)(de)研究重要(yao)性在于：WIENER從理(li)論(lun)上指出(chu)，所有的(de)(de)智(zhi)(zhi)能活動都是反饋(kui)(kui)機(ji)制(zhi)的(de)(de)結果。而(er)反饋(kui)(kui)機(ji)制(zhi)是有可 能用機(ji)器(qi)模擬的(de)(de)。這項發現對(dui)(dui)早(zao)期(qi)AI的(de)(de)發展影響很大。
1955年(nian)(nian)末，NEWELL和SIMON做了(le)(le)一(yi)(yi)(yi)個(ge)名(ming)為(wei)(wei)"邏輯專家"(LOGIC THEORIST）的(de)(de)程序。這(zhe)個(ge)程序被許多人(ren) 認為(wei)(wei)是(shi)第一(yi)(yi)(yi)個(ge)AI程序。它將(jiang)每個(ge)問(wen)題都(dou)表示成一(yi)(yi)(yi)個(ge)樹形模型，然(ran)后選擇(ze)最可能(neng)得到正確結(jie)論的(de)(de)那一(yi)(yi)(yi)枝(zhi)來求(qiu)解(jie) 問(wen)題。"邏輯專家"對公眾和AI研究領域產生的(de)(de)影響使它成為(wei)(wei)AI發展中(zhong)一(yi)(yi)(yi)個(ge)重要的(de)(de)里程碑。1956年(nian)(nian)，被認為(wei)(wei)是(shi) 人(ren)工(gong)智能(neng)之父的(de)(de)JOHN MCCARTHY組織了(le)(le)一(yi)(yi)(yi)次學(xue)會，將(jiang)許多對機器智能(neng)感興趣的(de)(de)專家學(xue)者聚集在一(yi)(yi)(yi)起進行(xing)了(le)(le)一(yi)(yi)(yi) 個(ge)月(yue)的(de)(de)討論。他請他們到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人(ren)工(gong)智能(neng)夏(xia)季(ji)研究會"。從那時起，這(zhe)個(ge)領域被命(ming)名(ming)為(wei)(wei) "人(ren)工(gong)智能(neng)"。雖(sui)然(ran) DARTMOUTH學(xue)會不(bu)是(shi)非常成功，但(dan)它確實集中(zhong)了(le)(le)AI的(de)(de)創立者們，并為(wei)(wei)以(yi)后的(de)(de)AI研究奠定了(le)(le)基礎。
DARTMOUTH會議(yi)后的(de)7年中，AI研究開始(shi)快(kuai)速發(fa)展(zhan)。雖然這(zhe)個領域還沒明確定義，會議(yi)中的(de)一(yi)些思想(xiang) 已(yi)被重新考(kao)慮和使(shi)用了(le)CARNEGIE MELLON大(da)學和MIT開始(shi)組建(jian)(jian)AI研究中心。研究面臨新的(de)挑戰：下一(yi)步(bu)需 要(yao)建(jian)(jian)立能夠更有效解決問(wen)題的(de)系統，例如在"邏輯專家(jia)"中減少搜索；還有就是建(jian)(jian)立可(ke)以自我學習(xi)的(de)系統。
1957年一(yi)個新程(cheng)(cheng)序，"通用(yong)解(jie)題(ti)機"(GPS）的第(di)一(yi)個版本進行了測試。這(zhe)個程(cheng)(cheng)序是由制作"邏輯專(zhuan)家" 的同一(yi)個組開發的。GPS擴展了WIENER的反(fan)饋原理，可以(yi)解(jie)決很多常識問題(ti)。兩年以(yi)后，IBM成立了一(yi)個AI研 究組。HERBERT GELERNETER花3年時(shi)間制作了一(yi)個解(jie)幾(ji)何定理的程(cheng)(cheng)序。
當越來越多的(de)(de)程(cheng)序涌現時，MCCARTHY正忙于一個AI史上(shang)的(de)(de)突破。1958年MCCARTHY宣布了(le)他的(de)(de)新成 果：LISP語言。 LISP到(dao)今天還(huan)在用。"LISP"的(de)(de)意(yi)思是"表處(chu)理"(LIST PROCESSING），它很快就為大多數AI開發者采納。
1963年MIT從美國政府得到(dao)一筆220萬美元的資(zi)(zi)助(zhu)，用于(yu)研(yan)究(jiu)機器輔助(zhu)識別(bie)。這筆資(zi)(zi)助(zhu)來自國防部 高級(ji)研(yan)究(jiu)計劃(hua)署（ARPA），已保證美國在技術進步上(shang)領先于(yu)蘇聯。這個計劃(hua)吸(xi)引(yin)了(le)來自全(quan)世界的計算機科學家(jia)，加(jia)快(kuai)了(le)AI研(yan)究(jiu)的發展(zhan)步伐(fa)。
以(yi)人類(lei)的(de)(de)(de)(de)智慧創(chuang)造出堪與(yu)人類(lei)大腦相平行的(de)(de)(de)(de)機器腦（人工(gong)智能(neng)(neng)），對人類(lei)來說是(shi)一(yi)個(ge)極具誘惑(huo)的(de)(de)(de)(de)領域，人類(lei)為(wei)了(le)(le)實現這一(yi)夢想(xiang)也已(yi)經(jing)奮斗了(le)(le)很(hen)多個(ge)年頭了(le)(le)。而(er)從一(yi)個(ge)語言研究者的(de)(de)(de)(de)角度來看，要讓機器與(yu)人之間自由交(jiao)流(liu)那是(shi)相當困(kun)難的(de)(de)(de)(de)，甚至可以(yi)說可能(neng)(neng)會(hui)是(shi)一(yi)個(ge)永無答案(an)的(de)(de)(de)(de)問題(ti)。人類(lei)的(de)(de)(de)(de)語言，人類(lei)的(de)(de)(de)(de)智能(neng)(neng)是(shi)如此(ci)的(de)(de)(de)(de)復雜，以(yi)至于(yu)我們的(de)(de)(de)(de)研究還并未觸及(ji)其導向本(ben)質的(de)(de)(de)(de)外延部分的(de)(de)(de)(de)邊沿(yan)。
以(yi)后幾(ji)年(nian)出現(xian)了大量(liang)程(cheng)序。其(qi)(qi)中一個叫"SHRDLU"。"SHRDLU"是"微型世界"項目的(de)一部分，包括 在微型世界（例(li)如只有有限(xian)數(shu)量(liang)的(de)幾(ji)何(he)形體）中的(de)研(yan)究(jiu)與編程(cheng)。在MIT由MARVIN MINSKY領(ling)導的(de)研(yan)究(jiu)人員發現(xian)，面對(dui)小規模的(de)對(dui)象，計算機程(cheng)序可以(yi)解(jie)決空間和邏(luo)輯問題(ti)。其(qi)(qi)它如在60年(nian)代末出現(xian)的(de)"STUDENT"可以(yi)解(jie)決代數(shu) 問題(ti)，"SIR"可以(yi)理解(jie)簡單的(de)英語句子。這些程(cheng)序的(de)結果(guo)對(dui)處理語言理解(jie)和邏(luo)輯有所幫助(zhu)。
70年代另一個(ge)進展是專家(jia)(jia)(jia)系(xi)統(tong)(tong)。專家(jia)(jia)(jia)系(xi)統(tong)(tong)可(ke)以預(yu)測在一定(ding)條件下某種解的概率(lv)。由(you)于當時計算機已 有巨大容量，專家(jia)(jia)(jia)系(xi)統(tong)(tong)有可(ke)能從數(shu)據中得出規律。專家(jia)(jia)(jia)系(xi)統(tong)(tong)的市(shi)場應用很廣。十(shi)年間，專家(jia)(jia)(jia)系(xi)統(tong)(tong)被用于股(gu)市(shi)預(yu) 測，幫(bang)助醫(yi)生診(zhen)斷疾病(bing)，以及指示礦工確定(ding)礦藏位(wei)置等。這一切都因(yin)為(wei)專家(jia)(jia)(jia)系(xi)統(tong)(tong)存(cun)儲規律和(he)信息的能力(li)而(er)成為(wei)可(ke)能。
70年代(dai)許多(duo)新(xin)方法被用(yong)(yong)于AI開發，如(ru)(ru)MINSKY的(de)構(gou)造(zao)理(li)(li)論(lun)。另(ling)外DAVID MARR提出(chu)了(le)機(ji)器視覺方 面的(de)新(xin)理(li)(li)論(lun)，例如(ru)(ru)，如(ru)(ru)何通過(guo)一副(fu)圖像的(de)陰影，形狀，顏色，邊界和(he)(he)(he)紋理(li)(li)等(deng)基(ji)本信(xin)息(xi)辨別圖像。通過(guo)分析(xi)這(zhe)些(xie)(xie)信(xin) 息(xi)，可以推斷(duan)出(chu)圖像可能是(shi)什么。同時期另(ling)一項(xiang)成(cheng)果是(shi)PROLOGE語(yu)言(yan)，于1972年提出(chu)。 80年代(dai)期間(jian)，AI前進更為迅速，并(bing)更多(duo)地進入商(shang)業領域(yu)。1986年，美(mei)國AI相關軟硬(ying)件銷售高達4。25億 美(mei)元(yuan)。專(zhuan)家(jia)(jia)(jia)系(xi)(xi)統因(yin)其效(xiao)用(yong)(yong)尤受需求(qiu)。象數字電氣(qi)公(gong)司這(zhe)樣(yang)的(de)公(gong)司用(yong)(yong)XCON專(zhuan)家(jia)(jia)(jia)系(xi)(xi)統為VAX大型(xing)機(ji)編(bian)程。杜邦(bang)，通用(yong)(yong) 汽車公(gong)司和(he)(he)(he)波音公(gong)司也大量(liang)依賴(lai)專(zhuan)家(jia)(jia)(jia)系(xi)(xi)統。為滿足計算(suan)機(ji)專(zhuan)家(jia)(jia)(jia)的(de)需要(yao)，一些(xie)(xie)生產專(zhuan)家(jia)(jia)(jia)系(xi)(xi)統輔助制作軟件的(de)公(gong) 司，如(ru)(ru)TEKNOWLEDGE和(he)(he)(he)INTELLICORP成(cheng)立(li)了(le)。為了(le)查找和(he)(he)(he)改正現有專(zhuan)家(jia)(jia)(jia)系(xi)(xi)統中(zhong)的(de)錯誤，又(you)有另(ling)外一些(xie)(xie)專(zhuan)家(jia)(jia)(jia)系(xi)(xi)統被設計出(chu)來(lai)。
人(ren)們開(kai)始感受到計(ji)算機(ji)和(he)人(ren)工(gong)(gong)智能技術(shu)的(de)(de)影響。計(ji)算機(ji)技術(shu)不再只屬(shu)于實驗(yan)室中的(de)(de)一(yi)小群研(yan)究人(ren)員(yuan)(yuan)。 個人(ren)電腦和(he)眾多技術(shu)雜志使(shi)計(ji)算機(ji)技術(shu)展現(xian)在(zai)人(ren)們面前。有了(le)像美國(guo)人(ren)工(gong)(gong)智能協(xie)會(hui)這(zhe)(zhe)樣(yang)的(de)(de)基金(jin)會(hui)。因為AI開(kai)發 的(de)(de)需要，還出現(xian)了(le)一(yi)陣研(yan)究人(ren)員(yuan)(yuan)進入(ru)私(si)人(ren)公(gong)司的(de)(de)熱潮。150多所(suo)像DEC（它雇了(le)700多員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)從事AI研(yan)究）這(zhe)(zhe)樣(yang)的(de)(de)公(gong)司共花了(le)10億美元在(zai)內部(bu)的(de)(de)AI開(kai)發組(zu)上。
其它AI領(ling)域也在80年代(dai)進入市場。其中一(yi)項就是機器(qi)視覺。 MINSKY和MARR的成果如今用(yong)到了(le)生產線上的相(xiang)機和計算機中，進行質(zhi)量控(kong)制。盡管(guan)還很簡(jian)陋(lou)，這些系(xi)統已能夠通過黑白區別(bie)分辨出物(wu)件形(xing)狀(zhuang)的不同(tong)。到1985年美國(guo)有一(yi)百多個公司生產機器(qi)視覺系(xi)統，銷售(shou)額共達8千萬(wan)美元(yuan)。
但80年(nian)代對AI工業來說也不全是(shi)好年(nian)景(jing)。86-87年(nian)對AI系統的(de)(de)需(xu)求下降(jiang)，業界損(sun)失(shi)了近5億(yi)美(mei)元。象 TEKNOWLEDGE和(he)(he)INTELLICORP兩(liang)家共損(sun)失(shi)超過6百萬美(mei)元，大(da)約占利潤(run)的(de)(de)三分之一(yi)巨大(da)的(de)(de)損(sun)失(shi)迫使(shi)許多(duo)研究領 導者削(xue)減經費(fei)。另一(yi)個(ge)令人失(shi)望(wang)的(de)(de)是(shi)國(guo)防部高級(ji)研究計(ji)劃署支(zhi)持的(de)(de)所謂"智能卡(ka)車"。這個(ge)項(xiang)(xiang)目(mu)目(mu)的(de)(de)是(shi)研制(zhi)一(yi)種(zhong)能完(wan)成(cheng)許多(duo)戰(zhan)地任務的(de)(de)機器人。由于項(xiang)(xiang)目(mu)缺陷和(he)(he)成(cheng)功(gong)無望(wang)，PENTAGON停止(zhi)了項(xiang)(xiang)目(mu)的(de)(de)經費(fei)。
盡(jin)管經(jing)(jing)歷(li)了(le)(le)(le)這些受(shou)挫的(de)(de)事件，AI仍(reng)在(zai)慢(man)慢(man)恢復發(fa)展。新的(de)(de)技術(shu)(shu)在(zai)日本被開發(fa)出來，如(ru)在(zai)美國首創的(de)(de)模糊邏(luo)輯(ji)，它(ta)可(ke)以(yi)(yi)從不確(que)定的(de)(de)條件作(zuo)出決(jue)策；還有神(shen)經(jing)(jing)網絡(luo)，被視(shi)為(wei)實現人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)可(ke)能(neng)(neng)(neng)途(tu)徑。總(zong)之，80年代(dai)AI被引入(ru)了(le)(le)(le)市場，并顯示出實用價值。可(ke)以(yi)(yi)確(que)信，它(ta)將(jiang)是通向21世紀之匙。 人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)技術(shu)(shu)接受(shou)檢(jian)驗 在(zai)"沙漠風暴(bao)"行(xing)動(dong)中軍方的(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)設(she)備經(jing)(jing)受(shou)了(le)(le)(le)戰爭的(de)(de)檢(jian)驗。人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)技術(shu)(shu)被用于導彈(dan)系統和(he)預警顯示以(yi)(yi) 及其它(ta)先進武器。AI技術(shu)(shu)也進入(ru)了(le)(le)(le)家(jia)庭(ting)。智(zhi)能(neng)(neng)(neng)電腦的(de)(de)增加(jia)吸引了(le)(le)(le)公眾興(xing)趣；一些面(mian)向蘋果機(ji)和(he)IBM兼容機(ji)的(de)(de)應用 軟(ruan)件例如(ru)語音和(he)文字識別已可(ke)買到；使(shi)用模糊邏(luo)輯(ji)，AI技術(shu)(shu)簡化了(le)(le)(le)攝(she)像設(she)備。對人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)相關技術(shu)(shu)更大的(de)(de)需求促 使(shi)新的(de)(de)進步(bu)不斷出現。人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)已經(jing)(jing)并且(qie)將(jiang)繼續不可(ke)避免地(di)改變我們的(de)(de)生活。
巧笑倩兮
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