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人工智能的發展

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人工智能的發展

發布日期:2018-10-25 作者:XGY 點擊:

發展階段                   

     從1956年正式提出人工智能學科算起,40多年來,取得長足的發展,成為一門廣泛的交叉和前沿科學??偟恼f來,人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器,那就必須知道什么是思考,更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢?科學家已經作出了汽車,火車,飛機,收音機等等,它們模仿我們身體器官的功能,但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止,我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官,我們對這個東西知之甚少,模仿它或許是天下最困難的事情了。當計算機出現后,人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具,在以后的歲月中,無數科學家為這個目標努力著?,F在人工智能已經不再是幾個科學家的專利了,全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科,學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程,在大家不懈的努力下,現在計算機似乎已經變得十分聰明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深藍(Deep Blue)計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(Kasparov)。大家或許不會注意到,在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作,計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科,計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在?!?nbsp; 計算機時代龐然大物,世界第一臺電子計算機圖冊1941年的一項發明使信息存儲和處理的各個方面都發生了革命.這項同時在美國和德國出現的 發明就是電子計算機.第一臺計算機要占用幾間裝空調的大房間,對程序員來說是場惡夢:僅僅為運行一個程序就要設置成千的線路.1949年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些,而且計算機理論的發展產生了計算機科學,并最終促使了人工智能的出現.計算機這個用電子方式處理數據的發明, 為人工智能的可能實現提供了一種媒介.  AI的開端雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎,但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機器之間 的聯系. Norbert Wiener是最早研究反饋理論的美國人之一。最熟悉的反饋控制的例子是自動調溫器。它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較,并做出反應將加熱器開大或關小,從而控制環境溫度。這項對反饋 回路的研究重要性在于: Wiener從理論上指出,所有的智能活動都是反饋機制的結果。而反饋機制是有可能用機器模擬的。這項發現對早期AI的發 美國國防部五角大樓圖冊展影響很大. 1955年末,Newell和Simon做了一個名為"邏輯專家"(Logic Theorist)的程序.這個程序被許多人 認為是第一個AI程序.它將每個問題都表示成一個樹形模型,然后選擇最可能得到正確結論的那一枝來求解 問題."邏輯專家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中一個重要的里程碑.1956年,被認為是人工智能之父的John McCarthy組織了一次學會,將許多對機器智能感興趣的專家學者聚集在一起進行了一 個月的討論。他請他們到 Vermont參加 " Dartmouth人工智能夏季研究會"。從那時起,這個領域被命名為 "人工智能"。雖然 Dartmouth學會不是非常成功,但它確實集中了AI的創立者們,并為以后的AI研究奠定了基礎。 Dartmouth會議后的7年中,AI研究開始快速發展.雖然這個領域還沒明確定義,會議中的一些思想已被重新考慮和使用了。 Carnegie Mellon大學和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰: 下一步需 要建立能夠更有效解決問題的系統,例如在"邏輯專家"中減少搜索;還有就是建立可以自我學習的系統. 1957年一個新程序,"通用解題機"(GPS)的第一個版本進行了測試。這個程序是由制作"邏輯專家" 的同一個組開發的。GPS擴展了Wiener的反饋原理,可以解決很多常識問題.兩年以后,IBM成立了一個AI研 究組.Herbert Gelerneter花3年時間制作了一個解幾何定理的程序. 

通用汽車標徽圖冊當越來越多的程序涌現時,McCarthy正忙于一個AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP語言. LISP到今天還在用."LISP"的意思是"表處理"(LISt Processing),它很快就為大多數AI開發者采納。 1963年MIT從美國政府得到一筆220萬美元的資助,用于研究機器輔助識別.這筆資助來自美國國防部高級研究計劃署(ARPA),已保證美國在技術進步上領先于蘇聯.這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學家, 加快了AI研究的發展步伐.  大量的程序以后幾年出現了大量程序。其中一個著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限數量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由Marvin Minsky領導的研究人員發現, 面對小規模的對象,計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現的"STUDENT"可以解決代數 問題,"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.。70年代另一個進展是專家系統。專家系統可以預測在一定條件下某種解的概率。由于當時計算機已有巨大容量,專家系統有可能從數據中得出規律.專家系統的市場應用很廣.十年間,專 波音、世界著名飛機生產廠商圖冊家系統被用于股市預 測,幫助醫生診斷疾病,以及指示礦工確定礦藏位置等。這一切都因為專家系統存儲規律和信息的能力而成為可能. 70年代許多新方法被用于AI開發,著名的如Minsky的構造理論.另外David Marr提出了機器視覺方面的新理論,例如,如何通過一副圖像的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本信息辨別圖像。通過分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什么.同時期另一項成果是PROLOGE語言,于1972年提出. 80年代期間,AI前進更為迅速,并更多地進入商業領域.1986年,美國AI相關軟硬件銷售高達4.25億美元.專家系統因其效用尤受需求.象數字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統為VAX大型機編程.杜邦,通用汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統.為滿足計算機專家的需要,一些生產專家系統輔助制作軟件的公司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。為了查找和改正現有專家系統中的錯誤,又有另外一些專家系統被設計出來. 從實驗室到日常生活人們開始感受到計算機和人工智能技術的影響.計算機技術

美國國防部高級研究計劃署支持的項目“機器騾子”圖冊不再只屬于實驗室中的一小群研究人員. 個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現在人們面前.有了象美國人工智能協會這樣的基金會.因為AI開發 的需要,還出現了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC(它雇了700多員工從事AI研究)這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發組上. 其它一些AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺. Minsky和Marr的成果現在用到了生產線上的相機和計算機中,進行質量控制。盡管還很簡陋,這些系統已能夠通過黑白區別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產機器視覺系統,銷售額共達8千萬美元. 但80年代對AI工業來說也不全是好年景.86-87年對AI系統的需求下降,業界損失了近5億美元。象 Teknowledge和Intellicorp兩家共損失超過6百萬美元,大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究領導者削減經費.另一個另人失望的是美國國防部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研制一種能完成許多戰地任務的機器人。由于項目缺陷和成功無望,Pentagon停止了項目的經費.盡管經歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來,如在美國首創的模糊邏輯,它可以從不確定的條件作出決策;還有神經網絡,被視為實現人工智能的可能途徑.總之,80年代AI被引入了市場,并顯示出實用價值.可以確信,它將是通向21世紀之匙.。人工智能技術接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智能設備經受了戰爭的檢驗.人工智能技術被用于導彈系統和預警顯示以 及其它先進武器。AI技術也進入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣;一些面向蘋果機和IBM兼容機的應用 軟件例如語音和文字識別已可買到;使用模糊邏輯,AI技術簡化了攝像設備.對人工智能相關技術更大的需求促 使新的進步不斷出現.人工智能已經并且將繼續不可避免地改變我們的生活.

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