课学生姓学专业班指导教
计算机科学与通信工程学院
程
人工智能
名
号
级 师
人工智能技术发展历程及应用前景
摘要： “人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年的达特茅斯学会上提出的。人工智能又名机器智能，智能模拟，在日本叫做FGCS。它是一门通过计算过程力图理解和模仿只能行为的学科（Schalkoff，1990）。可实现判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动的自动化。（Bellman，1978）。现如今时代发展，人类社会中的许多问题越来越难以使用常规的计算机系统解决问题。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
关键词：人工智能 发展
一、人工智能的定义
“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年的达特茅斯学会上提出的。人工智能又名机器智能，智能模拟，在日本叫做FGCS。它是一门通过计算过程力图理解和模仿只能行为的学科（Schalkoff，1990）。可实现判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动的自动化。（Bellman，1978）。现如今时代发展，人类社会中的许多问题越来越难以使用常规的计算机系统解决问题。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破。人工智能的研究成果将能够创造出更多高级的智能产品，极大的方便我们的生活。并为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。即将到来的信息时代绝非一般性地推广使用常规计算机，而是发展人工智能。
二、人工智能的发展阶段
第一阶段：孕育期
早在计算机出现之前，科学家们就已经希望能够制造出可以模拟人类思维的机器了。而在更加久远的神话中，也有自动机的记载。对这些东西我们已经无从考证，但他们还是反应了人们的期望。今天我们的计算机所使用的逻辑基础正是由数学家布尔与其他杰出的科学家们在计算机出现之前的那个年代通过研究一起奠定的。
毫无疑问，图灵的机器智能思想是人工智能的直接起源之一。在1937年他年仅24岁时就在一篇关于“理想计算机”的论文中提出了极好的设想，这就是为众人所熟知的图灵机。他于1950年发表了《计算机器与智能》。他在这篇论文中提出的“图灵测试”则指出，如果测试者在与被测试者）隔开的情况下，通过一些装置向被测试者随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人工智能。
第二阶段：人工智能基础技术的研究与形成
1956年，在美国汉诺威的达特茅斯大学举办了一次暑期讨论会。在交流探讨中，与会者萌发了一个朴素的思想：设法使得电子计算机具有人的只能。他们大胆的预言，在25年之后这一设想将会初见成效。这次会议筹备者之一的达特茅斯大学数学系助教麦卡锡提出了人工智能（artificial intelligence）这一名称。从那时起，人工智能的名字才正式确立。 这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。
1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。
纽厄尔、西蒙、啸鸟心理学小组的工作是这一时期的一个开创性工作。他们于1953年创立了证明数学定理的LT逻辑推理程序。机器以此证明了罗素、怀德海所著《数学原理》一书中的38个定理。基于相同的思想，他们在1960年又编制了可以解出十种不同性质课题的“通用问题求解机”程序。 西蒙还发表了两篇著名的论文：理想选择的行为理论和问题求解的决策过程中环境的影响。他为此还获得了1978年的诺贝尔奖金。他们所做的开创性工作是人工智能向前发展的决定性步骤。
在这种环境下LISP应运而生。它是第一种声明式系内函数式程序设计语言。用具有智能的程序阐述了数学和数理逻辑相互作用的许多问题，为译码机打下了基础。
第三阶段：发展和实用化 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，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
70年代之后，人们一方面继续进行机器翻译、模式识别等的开发工作，一边又着手进行定理证明、自然语言理解、专家系统等新领域的研究。科学家们还创办了《人工智能》杂志，这为开展协作研究重大核心问题、制定研究方向，推动其他国家的学者一起展开研究起到了积极作用。
1976年在美国的一次州国际象棋锦标赛中，由西北大学设计的弈棋程序在B级水平的较量中战胜了所有对手。在经过改进之后它于次年参加了第84届明尼苏达州国际象棋公开赛，挫败名手拔得头筹。从此机器弈棋名声大振，西北大学应西欧各国之邀巡回比赛，历时一个多月载誉而归。
虽然模式识别技术已经初步用于医疗诊断、遥感图像分析、信件分拣等方面，但正如人工智能专家尼尔·格雷厄姆（Neill Graham）所言，即使计算机称得上是一个基本称职的翻译，并且能在弈棋比赛中与人分庭抗礼，但在模式识别方面与人的差距仍旧十分遥远。 在这一时间段，由于国家的需求，机器人的研究和开发获得了媚果国家宇航局等的大力支持。很快的第二代机器人得到批量生产，第三代机器人——可以一边工作一边拟定自己工作计划的智能机器人也进入了应用研究阶段。日本从70年代末起在这一领域突飞猛进，其拥有机器人的总数已经超越了美国。
70年代以来，Comad等人研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出了不断完善的“人工世界”模型。80年代人工神经网络再度兴起，促进了人工生命的发展。其主要研究方法有信息模型法和工作原理法。其研究途径分为工程技术途径和生物科学途径。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
专家系统于九十年代兴起，其重点在于模拟对于人类专家的模拟和知识库的改进与归纳。在其诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛。由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
随着计算机硬件和人工智能理论的发展，上世纪九十年代以来人工智能的研究出现了新的高潮。人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘和主体及多主体系统。
智能接口技术研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图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。
三、人工智能的发展前景
AI与各门学科不断的融合。其中信息技术的地位最为重要。其他方面，如心理学、语言学、认知科学，还有社会学、人类学、哲学以及系统科学也与AI进行着越来越频繁的交流。
AI应用问题需要开发复杂的软件系统，这将促进软件工程学科的发展。软件工程为一定类型的问题求解提供标准化程序；知识软件为AI问题求解提供有效的编程手段。AI系统的开发也将发展为一个完整的应用系统。
在当前的AI应用方法研究中，有几大前沿课题格外引人注目：即多种方法混合技术、多专家系统、机器学习(尤以神经网络学习和知识发现)方法、硬软件一体化以及并行分布处理技术等。其中对人脑机理和分布式AI（或MAS）的研究，将会确立新一代计算机的基础。
四、心得体会
在进入大学校园乃至于学习这门课程之前，人工智能对我来讲都更像是科幻电影中才会存在的事物。在那里人工智能往往都站在人类阵营的对立面，这令我对人工智能这一领域充满了敬畏和恐惧。但通过学习，我发现它其实并不会离我们的生活那么遥远。人工智能本身也不如想象中的那么可怕。人工智能的存在使现代生活变得更加便捷舒适，而且它也成为了人们茶余饭后的谈资。比如IBM的沃森在问答节目《危机边缘》中取得冠军，再比如谷歌的无人驾驶汽车和kiva的智能仓储系统。尽管与此同时它也为我们带来了一些麻烦。但毕竟过度的悲观和乐观都将会影响我们对于人工智能的正确判断，所以我觉得我们还是应该辩证的去看待这一问题。相信随着科技的发展，人工智能一定会克服那些问题从而更好的为人类服务。
通过对这门课程的学习，我了解到了一些新的前沿的领域，对自己所学习的专业有了进一步的认识，并且对已经学习的某些课程有了更加进一步的认识。同时这也让我在进一步深造的专业选择中有了更多的想法。
参考文献：
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