人工智能的研究方向和應用領域

1、1人工智能的研究方向和應用領域人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。廣義的人工智能包括人工智能、人工情感與人工意志三個方面。一、研究

2、方向1.問題求解人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋(如國際象棋)程序。在下棋程序中應用的某些技術，如向前看幾步，并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸約這樣的人工智能基本技術。今天的計算機程序能夠下錦標賽水平的各種方盤棋、十五子棋和國際象棋。另一種問題求解程序把各種數學公式符號匯編在一起，其性能達到很高的水平，并正在為許多科學家和工程師所應用。有些程序甚至還能夠用經驗來改善其性能。2.邏輯推理與定理證

3、明邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領域之一。其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型數據庫中的有關事實上，留意可信的證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。對數學中臆測的定理尋找一個證明或反證，確實稱得上是一項智能任務。為此不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且需要某些直覺技巧。1976年7月，美國的阿佩爾(K.Appel)等人合作解決了長達124年之久的難題四色定理。他們用三臺大型計算機，花去1200小時CPU時間，

4、并對中間結果進行人為反復修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動計算機界。3.自然語言理解NLP(NaturalLanguageProcessing)自然語言處理也是人工智能的早期研究領域之一，已經編寫出能夠從內部數據庫回答用英語提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內部數據庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行用英語給出的指令和獲取知識等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令(而不是從鍵盤打入計算機的

5、指令)。目前語言處理研究的主要課題是：在翻譯句子時，以主題和對話情況為基礎，注意大量的一般常識世界知識和期望作用的重要性。36.機器學習學習能力無疑是人工智能研究上最突出和最重要的一個方面。人工智能在這方面的研究近年來取得了一些進展。學習是人類智能的主要標志和獲得知識的基本手段。機器學習(自動獲取新的事實及新的推理算法)是使計算機具有智能的根本途徑。正如香克(R.Shank)所說：“一臺計算機若不會學習，就不能稱一臺計算機若不會學習，就

6、不能稱為具有智能的。為具有智能的?！按送?，機器學習還有助于發(fā)現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。所以這是一個始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠未達到理想境地的研究領域。二、應用領域1.人工神經網絡由于馮諾依曼(VanNeumann)體系結構的局限性，數字計算機存在一些尚無法解決的問題。人們一直在尋找新的信息處理機制，神經網絡計算就是其中之一。研究結果已經證明，用神經網絡處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。神經

7、網絡的發(fā)展有著非常廣闊的科學背景，是眾多學科研究的綜合成果。神經生理學家、心理學家與計算機科學家的共同研究得出的結論是：人腦是一個功能特別強大、結構異常復雜的信息處理系統(tǒng)，其基礎是神經元及其互聯關系。因此，對人腦神經元和人工神經網絡的研究，可能創(chuàng)造出新一代人工智能機神經計算機。對神經網絡的研究始于40年代初期，經歷了一條十分曲折的道路，幾起幾落，80年代初以來，對神經網絡的研究再次出現高潮。霍普菲爾德(Hopfield)提出用硬件實現神

8、經網絡，魯梅爾哈特(Rumelhart)等提出多層網絡中的反向傳播(BP)算法就是兩個重要標志?，F在，神經網絡已在模式識別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理、機器人學和人工智能的其它領域獲得日益廣泛的應用。2.機器人學人工智能研究日益受到重視的另一個分支是機器人學，其中包括對操作機器人裝置程序的研究。這個領域所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。機器人和機器人學的研究促進了許多人工智能