浅谈人工智能技术的发展(3)

1．引言

在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。

2．人工智能的发展概述

人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：20世纪50年代人T智能的兴起和冷落。人工 智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理 证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。但由于揭发推理能力 有限，以及其翻泽失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段 的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：20世纪60年代末到70年代，专家系统出现使 人工智能研究出现新高潮，DENDAI。化学质谱分析系统、 MTCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统， Hearsay-II语言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。1969年成立了国际人工智能联合会。 第三阶段：20世纪80年代，随着第五代计算机的研 制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五 代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 LIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然 此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的 热潮一 第四阶段：20世纪80年代末，精神网络飞速发展。 1987年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一 新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增 大，精神网络迅速发展起来。 第五阶段：20世纪90年代，人工智能出现新的研究高 潮。由于网络技术特别是嗣际互联网的技术发展，人工智 能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式 人工智能研

究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求 解，而目．研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智 能面向实用。 人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能 搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式 识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和小确定的管理， 人工生命精神网络，复杂系统等。[2]

3．人工智能的应用领域

? 虚拟现实在问题求解中的应用

人工智能的第一大成就是下棋，在下棋程序中应用的某些技术 如向前看几步 把困难的问题分解成一些较容易的子问题 发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能 基本技术 今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际 象棋的锦标赛水平 但是 尚未解决包括人类棋手具有的但尚不 能明确表达的能力 如国际象棋大师们洞察棋局的能力 另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变为解决该问题到目前为止人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题 。

? 虚拟现实在物景分析中的应用 [3]

计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立 的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个 精练的表示．以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数 据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的 前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变 视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱 和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图 像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等 领域获得极为广泛的应用。

? 虚拟现实在知识库系统中的应用[4]

知识库系统也叫数据库系统。是储存某学科大量事实的计算 机软件系统．它们可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。 知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地 表示、储存和检索大量事实，已经发展了许多技术。但是在设计智 能信息检索系统时还是遇到很多问题。包括对自然语言的理解： 根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的 知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。

? 虚拟现实在专家系统中的应用 [5]

专家系统是一个智能计算机程序系统．其内部具有大量专家 水平的某个领域知识与经验．能够

利用人类专家的知识和解决问 题的方法来解决该领域的问题。也就是说．专家系统是一个具有大 量专门知识与经验的程序系统．它应用人工智能技术．根据某个领 域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断．模拟人 类专家的决策过程。以解决那些需要专家决定的复杂问题。现有的 专家系统都局限在一定范围内．而且没有人类那种能够知道自己什 么时候可能出错的感觉．新的研究包括应用专家系统来教初学者． 以及请教有经验的专业人员。专家系统和传统的计算机程序本质的 不同之处在于．专家系统所要解决的问题一般没有算法解．并且经 常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。它可以解 决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和 控制等。新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等． 它们不但采用基于规则的方法。而且还采用基于模型的原理．

4.目前人工智能发展中所面临的难题[6]

人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头。就研究 解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了 可喜的一步，某些领域已取得r相当的进展。但从整个发展的过程来 看，人工智能发展曲折，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：

? 计算机博弈的困难

博弈是自然界的一种普遍现象，它表现在对自然界事物的对策或 智力竞争上。博弈不仅存在于下棋之中，而且存在于政治、经济、军事和 生物的斗智和竞争之中。尽管西洋跳棋和国际象棋的计算机程序已经 达到了相当高的水平，然而计算机博弈依然面llfli着巨大的困难。这主要 表现在以下两个方面的『口j题：其一是组合爆炸问题，状态空间法是人工 智能中基本的形式化方法。若用博弈树来表示状态空间，对于几种常见 的棋类，其状态空间都大得惊人，例如，西洋跳棋为10的40次方，国际 象棋为lO的120次方，围棋则是lO的700次方。如此巨大的状态空 间，现有计算机是很难忍受的。其二是现在的博弈程序往往是针对二人 对弈、棋局公开、有确定走步的一类棋类进行研制的。而对于多人对弈、 随机性的博弈这类问题，至少目前计算机还是难以模拟实现的。 …… 此处隐藏：1188字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……