浅谈人工智能学习研究的现状及其发展趋势9.pdf

浅谈人工智能学习研究的现状及其发展趋势 浅谈人工智能学习研究的现状及其发展趋势 浅浅谈谈人人工工智智能能学学习习研研究究的的现现状状及及其其发发展展趋趋势势 作者： 作者单位： 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、 知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。 但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应 的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工 智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。 本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先 导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉 研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、 复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然 语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言 中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生 活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网 络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍 要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 1.前言 11..前前言言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激 烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智 能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现 对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在 各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加 突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需 要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。 目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的 智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或 “智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来 的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理 提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统 具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习 行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的 变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是 构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所；学 习机制与知识表达方式密切相关，神经网络表示形式的知识可以用 ANN算法或GA算法来获取，也可以用加强算法来获取。因此，人工 智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类 智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复 杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑 来承担的，现在电子计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做 得更快、更准确，于是当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智 能才能完成的复杂任务”。可见复杂工作的定义是随着时代的发展和 技术的进步而变化的，人工智能学习这门科学的具体目标也自然随着 时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有 意义、更加困难的目标。 一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系 在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学 等多门学科。 一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和 哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的通用语言设想。这 一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表 达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻 辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设 想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研 究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950 年他提出