導語：說到人工智能，從Google旗下的DeepMind公司組織研發(fā)的Al-phaGo系統與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石對弈，并以4比1的成績獲得勝利的事。此后關于人工智能的話題一直熱度不減。對于人工智能的智能的理解，可能很多人都浮于表面，小編整理了關于人工智能的相關資料，希望可以給大家?guī)砩钜粚拥牧私狻?/span>
今年5月，在中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會上，AlphaGo系統對壘排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔，以3比0再次獲勝。人工智能似乎被烙上了“非常聰明”的印記。那么大家一直說的“人工智能”到底是什么，西安理工大學計算機科學與工程學院院長、博士生導師王磊教授告訴您有關人工智能的前世今生。
什么是人工智能
“其實早在20年前，就有一場有關人類與機器之間的比賽了?！蓖趵诮淌谡f，當時，對陣的雙方是IBM公司研制的Deep Blue（深藍）計算機，和世界象棋特級大師、俄羅斯的加里·基莫維奇·卡斯帕羅夫。那場比賽，互有勝負，深藍計算機系統雖有不俗的表現，但仍然顯得有些“幼稚”，被大師投訴在控制時間上“作弊”。
20年后的今天，這種人機棋類博弈的結果，已無任何懸念。再放眼四周，機器語言翻譯、語音對話機器人、掃地機器人，無人駕駛汽車等等，已逐步走進我們人類的生活。這是否在暗示人工智能時代正向我們走來？那么，什么是人工智能呢？王磊教授說，人工智能就是能夠在各類環(huán)境中自主地，或交互地執(zhí)行各種擬人任務（anthropomorphictasks）的一類機器。它是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支，其近期主要目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，探究相關理論、研發(fā)相應技術，如：判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等思維活動。
1956年夏天人工智能學科就誕生了
人工智能的發(fā)展是以軟硬件為基礎，經歷了漫長的發(fā)展歷程。上世紀三四十年代，以維納、弗雷治、羅素等為代表發(fā)展起來的數理邏輯，和以丘奇、圖靈等人為先驅提出的計算思維，促進了智能計算方法的萌生。1956年夏，人類歷史上第一次人工智能研討會在美國的達特茅斯（Dartmouth）大學舉行，標志著人工智能學科的誕生。
1969年，召開了第一屆國際人工智能聯合會議，此后每兩年召開一次。次年，《人工智能》國際雜志（InternationalJour nalofAI）創(chuàng)刊。這些對開展人工智能國際學術活動和交流、促進人工智能的研究和發(fā)展起到積極作用。隨后，20世紀七八十年代，知識工程的提出和專家系統的成功應用，確定了知識在人工智能中的地位。近年來，機器學習、深度學習、演化計算、群智能等研究深入開展，形成高潮。
判斷是否是人工智能不是件簡單事
王磊教授說，人們設計的人工智能系統，是一種高效的信息處理系統，又被稱為符號操作系統（SymbolOperationSystem），或物理符號系統（PhysicalSym bolSystem）。一個完善的符號系統應具有六種基本功能，即：輸入符號、輸出符號、存儲符號、復制符號、建立符號結構和條件性遷移。我們目前廣泛使用的計算機系統就具備這六種功能。
任何一個系統，若要能表現出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述六種功能。反之，任何系統如果具有這六種功能，那么它能否表現出智能來呢？王磊教授說，為了探討這個問題，一般會研究三個推論。推論一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是個物理符號系統。換言之，人之所以能夠表現出智能，就是基于他（她）的信息處理過程。推論二：既然計算機（系統）是一個物理符號系統，它就一定能夠表現出智能，這也是人工智能的一個基本條件。推論三：既然人是一個物理符號系統，計算機（系統）也是一個物理符號系統，那么就能夠用計算機（系統）來模擬人的活動。
前兩個推論比較容易理解，但第三個推論是否能夠成立，還需要我們進一步的分析與討論。這就要從人類認知世界的四個層次說起。首先，認知的生理學層次，就是要研究認知行為的生理過程，比如研究人的神經系統的活動，是認知科學研究的底層。一般認為，自然界中人類是生命中智能形態(tài)的最高層次。所以，一切針對自然智能行為的模擬，多是以人類的行為和思考方式為參照對象的。其次，認知的心理學層次，即研究認知行為的心理活動，主要研究人的思維策略，這是認知科學研究的頂層。再次，認知的信息學層次，即研究人的認知行為在人體內的初級信息處理，主要研究人的認知行為如何通過初級信息自然處理，由生理活動變?yōu)樾睦砘顒蛹捌淠孢^程，這是認知活動的中間層。最后，認知的工程學層次，即研究認知行為的信息加工處理，主要研究如何通過以計算機為中心的人工信息處理系統，對人的各種認知行為（如知覺、思維、記憶、語言、學習、理解、推理、識別等）進行信息處理。這是研究認知科學和認知行為的工具，是現代認知心理學和現代認知生理學的重要研究手段。
如何構建人工智能系統有不同學派
由于對解析人類智能行為的角度不同，在如何構建人工智能系統方面，人們的觀點也逐漸形成了一些差異，對人工智能發(fā)展的理論與方法出現了不同學派。王磊教授說，概括起來，主要有三大學派。其一，符號主義，又稱為邏輯主義、心理學派或計算機學派，其原理主要為物理符號系統（即符號操作系統）假設和有限合理性原理。其代表人物有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜等，主要觀點是認為人工智能源于數理邏輯。其二，連接主義，又稱為仿生學派或生理學派，其原理主要為神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法。這一學派的學者主要認為人工智能源于仿生學，所以強調針對人腦模型的研究。其三，行為主義，又稱進化主義或控制論學派，其原理為控制論及感知動作型控制系統，認為人工智能源于控制論。
為什么人工智能會受到高度重視
人工智能的發(fā)展為什么能夠得到人們的高度重視呢？其主要原因還是該理論及相關技術在很多領域得到了應用，切實解決了一些人們遇到的疑難問題，在此基礎上得到了快速發(fā)展。這些領域主要包括：復雜問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、自動程序設計、專家系統、機器學習、人工神經網絡、機器人學、模式識別、機器視覺、智能控制、智能檢索、智能調度與指揮、分布式人工智能與Agent、計算智能與演化計算、數據挖掘與知識發(fā)現、人工生命、系統與語言工具等。
隨著信息技術的日趨完善與應用推廣，“計算”已無處不在，其結果-“數據”，正以前所未有的速度產生、延伸、記錄下來，這就是我們眾所周知的“大數據時代”。數據的極大豐富，直接推動了信息的完善與擴展，真正做到了一機（如手機）在手，天下盡知。在各種信息交流平臺日益健全的今天，信息對每個人幾乎是公平的，但每個人對信息的理解與處理結果卻是千差萬別的，究其原因是知識是否完備和運用是否得當。為了追求知識的完備性，人們曾經迷戀追求學歷，似乎讀的書越多，知識就越豐富，就越有可能成就為一位“智者”。
在只有創(chuàng)新才有未來的今天，這種認識正在被重新審視。掌握盡可能多的知識是有必要的，但不是充分的，更不是全部。而需要更進一步的實踐過程，積累經驗，從而使知識升華，這就是我們真正追求的智慧。具備這種能力的，無論是人，還是機器，我們稱其具備的能力，就是“智能”。
人工智能的發(fā)展迅速，已經滲透到我們生活的方方面面，對于人工智能的了解，我們會近一步深刻體會。（原標題：人工智能到底是什么）
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