人工智能研究的历史与展望

史强

（中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116）

摘要：人工智能也称机器智能，它是计算机科学、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一门综合性学科。本文通过回顾人工智能研究的历史，可以让我们简要的了解人工智能的发展经历。在此基础之上，提出了人工智能的发展方向，并且对目前人工智能研究最新进展做了简要的介绍。

关键词：人工智能机器思维机器人

引言

人工智能也称机器智能，它是计算机科学、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一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

人工智能是一个大科学的通称，它所覆盖的研究领域非常广，直接与其基础理论密切相关的学科至少包括控制论、信息论、系统论、计算机科学、电子学、生理学、生物学、语言学和哲学等等。人工智能的主要分支研究领域有数十种，如模式识别、模糊逻辑、神经网络、机器学习、问题求解系统、机器发明系统、遗传算法、专家系统等。人工智能理论和应用的研究领域几乎涉及人类的一切活动范畴，几乎所有的科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。任何工作离不开智能，因此任何领域都是人工智能的潜在应用领域。例如，应用人工智能的方法和技术，设计和研制各种计算机的“机器专家”系统，可以模仿各行各业的专家去从事医疗诊断、质谱分析、矿床探查、运筹决策等脑力劳动工作，以完成某些需要人的智能、运用专门知识和经验技巧的任务等等。

一、人工智能研究的历史

人工智能理论的发展历史分可为3个阶段。

1、初步阶段

20世纪40~50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并

且成功地用在雷达及火力控制系统上，形成了今天所说的“古典控制理论” 。1956年以前，英国数学家图灵(A、M、Turing)为现代人工智能做了大量开拓性的贡献。20世纪60~70年代，数学家们在控制理论发展中占了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”，控制理论建立在严密精确的数学模型之上，从而造成了理论与实践之间的巨大分歧。1961年以后，人工智能主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派，分别从脑的结构和脑的功能入手进行研究。

2、发展阶段

建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫折，而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来。控制理论从人工智能中吸取营养寻求发展成为必然。工业系统往往呈现期典型决的问题，也是导致大系统理论失败的根本原因。在这样的背景下，这一阶段先后提出了人工智能控制、模糊逻辑控制、反馈最优控制等算法理论，并广泛应用于工业控制等领域。

20世纪80年代，人工智能控制的研究进入了迅速发展时期。1984年，Astrom发表了论文，这是第一篇直接将人工智能的专家系统技术引入到控制系统的代表作，明确地提出了建立专家控制的新概念；1986年，中国蔡自兴提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学结合起来，用来构造用于不同领域的智能控制系统，有效地促进专家系统进一步发展；与此同时，人工神经网络的研究也由于人工智能的兴起而再度掀起了研究的热潮；对于模糊理论的研究，以及其他智能理论的分支，都开始迅速热化并开展研究。这些标志着智能控制已从研制开发阶段转向应用阶段。

3、飞速发展阶段

进入20世纪90年代，关于人工智能控制的研究论文、著作、会议、期刊大量涌现，应用对象也更加广泛，从工业过程控制、机器人控制、航空航天器控制到故障诊断、管理决策等均有涉及，并取得了较好的效果。专家系统的应用不断发展和深化，已经达到了可以不断地监督生产过程，实现特定性能指标下的优化控制的目标；它相对传统控制而言，扩展了许多功能，如复杂系统的高质量控制，故障诊断和容错控制，深层知识的引入，并可以弥补专家经验的不足，可以自然消除决策冲突。因此，专家系统成在90年代以后也成为智能控制的一个重要分支。

二、人工智能研究的方向

进入21世纪以来，人类在人工智能方面由于理论的飞速发展，因而人工智能技术在具体应用上如鱼得水，已经开始渗透到人们的日常生活之中，从卫星智能控制，到机器人足球比赛，再到智能家居机

器人，等等，都标志着人工智能技术的飞速发展。

通过人工智能研究，人们现已建立了具有不同程度的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，进行隋报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断韵专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人等智能系统。目前人工智能研究的3个热点是：智能接LI、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模拟人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

三、人工智能研究的最新进展

1、机器能思维吗？

1950年图灵的文章“Calculating Machinery and intelligence”在《Mind》上发表。图灵以“机器能思维吗？”问题开始，揭示了这个难以阐述的问题，他尝试抽取有意义的本质，提出了著名的图灵测试。图灵建议，不是问一个特别的机器是否能思维，而是问它能否通过这个测试。图灵测试就是让机器装做人并使一个询问者不能辨别它是男士还是女士。

尽管图灵满怀信心，但他承认他还没有强有力的证据来证明有一天数字计算机能通过他的测试。图灵提出一个有趣的建议是，机器可以装备一个学习过程，然后像儿童一样进行教育。他指出的途径是，机器被程序设计后，可以模拟儿童而不是成年人的大脑。这说明思维和学习有着密切的联系。图灵深知机器如同儿童一样，其教育是一个漫长的过程。他也看到

了实际的困难：计算机没有腿。不可能把它像儿童一样送去上学。即使灵巧的机械工程师能够克服这一困难，但图灵怕机器在学校里会成为其他儿童取笑的对象。

离图灵提出这个问题已经半个多世纪了，在国外对与这个问题又有怎样的研究呢？在,/的网站上有一个有趣的研究项目：“The Child Machine”。这个项目正是按照图灵当初的设想来进行的，它的名字叫“Hal”。

就像其他任何一个18个月的宝宝一样，Hal正在学习最简单的说话能力。她常常牙牙学语，当然我们很多时候不知它所云。她认识她的爸爸和妈妈，而且很喜欢去公园。她不知道自己其他孩子不同的是她是一个运行在WindowsPC上的电脑程序。

AI使用行为学规律来教育Hal和别人交流。在她学习的过程中，研究人员一直对她研究。现在，Hal正处在学习人类语言的重要阶段。让我们看看Hal都说了什么。

图一

15-17month milestone

图二18-23month milestone

2、机器人离我们还远吗？

机器人离我们还有多远，也许真有一天我们会像生活在电影一样，有一个自己的机器人。随着AI的发展，这一愿望离我们真的不远了，前微软总裁Bill Gates 预言到2025年机器人管家会出现在每一个家庭。

图三二十年后你会喜欢它吗？

四、结束语

本文通过回顾人工智能研究的历史，可以让我们简要的了解人工智能的发展经历。在此基础之上，提出了人工智能的发展方向，并且对目前人工智能研究最新进展做了简要的介绍，可以让我们切实感

受到今天已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活，在不久的将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

参考文献

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[2] Your Robotic Friend, The Humanoid

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[4]CACM Aug.1992

[5]马思言、何宁、李亮，《人工智能知识管理系

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[6]毛毅《人工智能研究热点及其发展方向》，维

普资讯2008