文獻(xiàn)綜述-人工智能

1、人工智能的形成及其發(fā)展現(xiàn)狀分析人工智能的形成及其發(fā)展現(xiàn)狀分析馮海東馮海東（長江大學(xué)管理學(xué)院荊州434023）摘要摘要：人工智能的歷史并不久遠(yuǎn)，故將從人工智能的出現(xiàn)、形成、發(fā)展現(xiàn)狀及前景幾個方面對其進(jìn)行分析，總結(jié)其發(fā)展過程中所出現(xiàn)的問題，以及發(fā)展現(xiàn)狀中的不足之處，分析其今后的發(fā)展方向。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：人工智能，發(fā)展過程，現(xiàn)狀分析，前景。一一引言引言人工智能最早是在1936年被英國的科學(xué)家圖靈提出，并不為多數(shù)人所認(rèn)知。當(dāng)時(shí)，他編寫了一個下象棋

2、的程序，這就是最早期的人工智能的應(yīng)用。也有著名的“圖靈測試”，這也是最初判斷是否是人工智能的方案因此，圖靈被尊稱為“人工智能之父”。人工智能從產(chǎn)生到發(fā)展經(jīng)歷了一個起伏跌宕的過程，直到目前為止，人工智能的應(yīng)用技術(shù)也不是很成熟，而且存在相當(dāng)?shù)娜毕?。通過搜集的資料，將詳細(xì)的介紹人工智能這個領(lǐng)域的具體情況，剖析其面臨的挑戰(zhàn)和未來的前景。二二人工智能的發(fā)展歷程人工智能的發(fā)展歷程1.1956年前的孕育期年前的孕育期(1)從公元前偉大的哲學(xué)家亞里斯多

3、德(Aristotle)到16世紀(jì)英國哲學(xué)家培根(F.Bacon)，他們提出的形式邏輯的三段論、歸納法以及“知識就是力量”的警句，都對人類思維過程的研究產(chǎn)生了重要影響。（2）17世紀(jì)德國數(shù)學(xué)家萊布尼茲(G..Leibniz)提出了萬能符號和推理計(jì)算思想，為數(shù)理邏輯的產(chǎn)生和發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，播下了現(xiàn)代機(jī)器思維設(shè)計(jì)思想的種子。而19世紀(jì)的英國邏輯學(xué)家布爾（G.Boole）創(chuàng)立的布爾代數(shù)，實(shí)現(xiàn)了用符號語言描述人類思維活動的基本推理法則。（3）2

4、0世紀(jì)30年代迅速發(fā)展的數(shù)學(xué)邏輯和關(guān)于計(jì)算的新思想，使人們在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前，就建立了計(jì)算與智能關(guān)系的概念。被譽(yù)為人工智能之父的英國天才的數(shù)學(xué)家圖靈（A.Turing）在1936年提出了一種理想計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型，即圖靈機(jī)之后1946年就由美國數(shù)學(xué)家莫克利（J.Mauchly）和?？绿兀↗.Echert）研制出了世界上第一臺數(shù)字計(jì)算機(jī)，它為人工智能的研究奠定了不可缺少的物質(zhì)基礎(chǔ)。1950年圖靈又發(fā)表了“計(jì)算機(jī)與智能”的論文，提出了著名的“圖

5、靈測試”，形象地指出什么是人工智能以及機(jī)器具有智能的標(biāo)準(zhǔn)，對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了極其深遠(yuǎn)的影響。（4）1934年美國神經(jīng)生理學(xué)家麥克洛奇(W.McCulloch)和匹茲(W.Pitts)建立了第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為以后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究奠定了基礎(chǔ)。2.2.19561956年至年至19691969年的誕生發(fā)育期年的誕生發(fā)育期(1)1956年夏季，麻省理工學(xué)院（MIT)的麥卡錫（JMcCarthy）、明斯基（M.Minshy）、塞爾夫里奇（

6、O.Selfridge)與索羅門夫(R.Solomonff)、IBM（信息的獲?。?，然后是從認(rèn)識論信息到知識，而最后一階段是智能策略。其結(jié)構(gòu)流程圖如下：這個圖簡明的說明了“機(jī)制主義”的具體構(gòu)成，以及所包含的內(nèi)容。然而，盡管如此，人工智能在現(xiàn)階段任然有很大的局限性，這主要表現(xiàn)在五個大的方面：1.認(rèn)識論的局限性。人們對于思維的過程的認(rèn)識是比較片面的，覺得思維過程可以通過物理符號的運(yùn)算模擬出來，而一些形象思維或者抽象思維的程式是無法被簡單物化

7、的。2智能化方法與途徑方面的局限性。從機(jī)械角度出發(fā)，主要分為結(jié)構(gòu)派和功能派。結(jié)構(gòu)派從研究人的大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)出發(fā)，企圖模擬人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，殊不知人的神經(jīng)元數(shù)量眾多，這也使得結(jié)構(gòu)派的智能化道路顯得任重道遠(yuǎn)；功能派從研究思維的活動和智能行為的心理學(xué)特性出發(fā)，但是根本思維還是符號主義，理論模型仍是圖靈機(jī)模型。3.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的局限性。人工智能最基本的還是計(jì)算問題，這就涉及到近代數(shù)學(xué)的現(xiàn)狀。近代數(shù)學(xué)具有封閉性，線性，結(jié)構(gòu)不變性，收斂性以及精確性，而人工智

8、能所要求的卻恰好相反，它所需要的是進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化的、非線性、模糊發(fā)散的計(jì)算，以滿足智能化的需求。4.計(jì)算機(jī)模型的局限性。主要表現(xiàn)在四個方面：1）問題表示的方法的局限性。2）需要對問題本身抽象出一個數(shù)學(xué)意義上的精確地解析式。3）需要針對問題設(shè)計(jì)算法。4)求解的結(jié)果的唯一性。5）圖靈計(jì)算機(jī)模型下的問題一般都是可遞歸的問題。6）很多時(shí)候，要實(shí)現(xiàn)真正的人工智能，我們要求的是滿意解而非是精確解，而這時(shí)以圖靈模型為原型的計(jì)算機(jī)模型所做不到的。5形式演