1 人工智能研究概况
　　1.1 人工智能的含义
　　要解析人工智能的定义,必须对智能这个概念进行澄清。一般来说,智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的的行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。
　　人工智能(Artificial Intelligence), 英文 缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是 计算 机科学、控制论、信息论、神经生 理学 、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的综合性学科。人工智能领域的研究正式开始于1956年,人工智能(Artificial Intelligence,AI)这个术语就是在当年于达特茅斯大学召开的会议上确定的。会上探讨了人类各种学习和其他智能的特征,以及如何对人的智能进行精确的描述和用计算机进行模拟。这次会议标志着人工智能这门学科的正式诞生。此后,人们沿着人工智能的研究方向,在利用计算机模拟人的智能这一领域取得了一系列重要成果。
　　1.2 人工智能的学派
　　人工智能的主要学派有以下3家:符号主义、联结主义和行为主义。
　　(1)符号主义。也被称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)、计算机学派(computerism),该学派的代表人物是西蒙(H.A.Simen)和纽厄尔(A.Newell)。其主要思想是物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。传统的人工智能研究大多以该学派的思想为指导。
　　(2)联结主义。也被称为生理学派(physiologism)、仿生学派(bionicsism),其主要原理为神经 网络 及神经网络间的连接机制与学习算法,研究的主要方向是人工神经网络。联结主义的研究开始于20世纪40年代,神经生理学专家卡洛克(W.S.McCulloch)与数学家皮兹(W.Pitts)共同提出了形式神经元的数学模型。20世纪80年代末,随着计算机硬件水平的飞速发展,联结主义迅速崛起,在其擅长的领域如声音识别、图像处理等方面取得了很大成就。
　　(3)行为主义。也被称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism),其代表人物是布鲁克斯(R.Brooks)。该学派的代表思想是认为智能行为可以在没有明显推理系统的情况下产生,其主要原理为控制论和感知-动作型控制系统。他们的研究是从复制动物的智能开始的,其代表作是罗德尼·布鲁克斯研制的6腿“机器昆虫”。
　　2 从自组织理论分析人工智能的发展
　　自组织(self-organization)理论是复杂系统的演化理论,即研究客观事物自身的结构化、有机化、有序化和系统化过程的理论,它主要从系统、突变、分岔等角度探索复杂系统的自组织形成机制、条件和 规律 。20世纪50年代,阿什比首先提出自组织系统这一概念,20世纪60年代以来,一批关于进化机制的自组织理论相继而生,其中最著名的有普里高津(I.Prigogine,1967)的耗散结构(Dissipative Structure)理论,哈肯(H.Haken,1971)的协同学(Synergetics)和艾根(M.Eigen,1970)的超循环(HyPercycle)理论。自组织系统理论是一组新的横断学科群,各个理论的知识背景与对象有很大差别,但它们都试图解决有序和无序相互转化的机制与条件问题,这些理论从不同角度说明了各种物质系统如何从较低级的结构功能形式演化为较高级的形式。自组织理论的研究对 自然 科学、社会科学、自动控制系统都有重要意义,成为当代探索世界复杂性问题的新的科学观念和新的科学思潮。
　　2.1 传统人工智能
　　人工智能是一门从计算机科学中分离出来的横断学科。受计算机科学的影响,符号主义成为早期人工智能的主流,传统人工智能的发展主要是基于符号主义学派的推动。1956年,西蒙、纽厄尔和另一位著名学者约翰·肖(John Cliff Shaw)一起,成功开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT(1ogic Theorist),从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。在卡内基·梅隆大学的计算机实验室,西蒙和纽厄尔从分析人类解答数学题的技巧入手,让一些人对各种数学题作周密的思考,要求他们不仅写出求解的答案,而且要说出自己推理的方法和步骤。通过对实例的大量观察,西蒙和纽厄尔广泛收集了人类求解一般性问题的各种方案。他们发现,人们求解数学题时,通常采用试凑的办法。试凑时并不一定列出所有的可能性,而是用逻辑推理来迅速缩小搜索的范围。人类证明数学定理也有类似的思维规律,通过把一个复杂问题分解成几个简单的子问题,以及利用已知常量代入未知变量等方法,用已知的公理、定理或解题规则进行试探性推理,直到所有的子问题最终都变成已知的,然后根据记忆中的公理和已被证明的定理,运用代入法、替换法来解决子问题,最终解决整个问题。人类求证数学定理同样也是一种启发式搜索,与电脑下棋的原理有异曲同工之妙。在这一基础上,他们利用“逻辑理论家”程序向数学定理发起挑战,建立了机器证明数学定理的启发式搜索法,并用计算机证明了罗素、怀特海的数学名著《数学原理》一书第二章52个定理中的38个定理(1963年,经过改进的“逻辑理论家”程序在一台更大的电脑上,最终完成了第二章全部52条数学定理的证明)。基于这一成功,西蒙和纽厄尔把“逻辑理论家”程序扩充到了人类求解一般问题的过程,设想用机器模拟具有普遍意义的人类思维活动。此后,人工智能技术进一步发展,归结原理推动了定理证明技术的发展,专家系统和知识工程技术已应用到各种计算机应用系统中,

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