人工智能就在你身边

2013-12-30 admin1

  提起人工智能,人们总觉得它遥不可及,专家系统、神经网络……都是些深奥复杂的理论。人工智能真的离普通人的生活那么遥远吗?其实,它就在我们的身边。在未来,它还将深刻地影响和改变我们的生活。

  人工智能也称机器智能,从计算机应用系统的概念来讲,人工智能是指用计算机和工程的方法来理解人的智能行为,并使计算机具有智能和模拟人的智能行为的能力。它涉及计算机、通讯、自动化、数学、物理、心理学和认知科学等众多领域,是一门覆盖面很广,可以说是包罗万象的学科。

  人工智能总的来说可分为符

  号智能和计算智能两大部分。符号智能主要研究基于知识的智能,从原理来说它包括3个方面:知识表示、知识利用和知识获取。从应用角度可分为专家系统、模式识别、自然语言处理和智能机器人等。计算智能是研究基于数据的智能,包括神经网络、遗传算法、模糊技术和人工生命等。

  人工智能在生活中的应用其实十分广泛,只是人们对此缺乏应有的了解。人工智能理论自1956年诞生之后,经历了博弈时期、自然语言理解、知识工程和目前的机器学习等阶段,人工智能的成果也得到了较好的应用,如包括语音识别、手写体和印刷体识别在内的多模式人机接口、机器翻译、专家系统在医学等方面的应用等等。智能控制将人工智能应用于传统的控制技术方面也取得了明显的进展,收到了很好的经济效益和社会效益。未来人工智能在我们的生活中将无处不在,并将不断地改变我们生产和生活的方式。

  目前人工智能应用较为广泛的是专家系统。专家系统是一段智能的计算机程序,这个程序中使用了人类某个领域的专家知识,它将从人类专家和决策人员那里获得的专门知识通过编程嵌入到计算机内部。计算机采用这些知识和推理过程来求解问题。计算机嵌入了某个领域的专家知识后,可以通过友好的用户界面同用户进行交流,并允许用户向计算机询问某些问题。例如病人可以向配备有医疗知识的医疗专家系统陈述自己的症状,专家系统将根据病人提供的症状给出诊断的结果和建议。除此而外,专家系统在故障诊断、化学元素结构分析、矿产和石油勘探、大型的军事战略与战术决策分析等方面都已经有了成功的应用。

  在机器学习方面,当前研究的热点是数据开采(Data Mining)和知识发现技术。人们常用信息爆炸和知识贫乏来形容当前的信息时代。全世界有几十万个数据库在运行,在数据库中存储了大量的信息,但是它们却并没有得到人们的充分利用。要解决这样的问题,可以通过数据开采和知识发现技术将人们需要的信息从信息的海洋中提炼出来,从而充分发挥数据的作用。智能主体技术(Intelligent Agent)是当前人工智能研究的又一个重点。有人预言,它将为软件的发展带来突破性的进展。如果说当前软件工程的发展是基于一种面向对象的技术,也许到了下个世纪主体技术会成为软件发展的一个新的里程碑。随着主体技术的发展,同样也能使我们的主动信息服务成为现实。例如网上的Push技术是搜索信息的一种很有用的工具,如果它能与主体技术相结合,就可以将Push技术提高到主动信息服务的水平。我们在进行大量信息处理的时候,还可以利用人工智能技术提高检索的效率,比如说可以通过颜色、形状、纹理来检索图像,使人们能够根据自己的实际需求来进行检索,而不是按照早期人为定义的字段或者关键字,这种方式则更加符合人们的自然思维方式。

  近年来,随着计算机技术的不断发展和应用的广泛普及,软件系统也变得越来越大、越来越复杂。然而,在这种软件系统的规模和复杂性不断增大的过程中也会遇到很多问题,许多研究人员注意到当前这一代智能系统已接近了目前软件工程方法的极限,它们具有一些无法克服的限制:①可扩展性(Scalability):系统复杂性的增长比领域复杂性的增长要快;②多功能性(Versatility):一个复杂的应用问题需要多种问题求解方法的结合;③可重用性 (Reusability):不同的应用问题可能需要同一专家重新编码设计;④脆弱性(Brittleness):当前的系统一般运行在知识和能力平稳变化的状态下,当知识达到其极限时系统将很快不再适合应用问题了;⑤不一致性(Inconsistency):随着知识库大小的增加,知识的一致性和有效性会变得越来越难以保证。

  网络为知识信息共享的实现提供了一个非常有用的工具,从而成为人工智能发展的一个新的机遇。例如,基于网络技术的分布式人工智能主要研究的就是在由多个问题求解实体组成的系统中实体之间如何交互、知识和动作如何分布和协作以增强整个系统性能的问题。基于"分而治之"的方法,每个构件的功能有限,计算的复杂性也相对降低,因此各个处理单元变得更加简单但却更加可靠了。我们现在开发的移动主体(Mobile Agent)还可以根据人们的需要到相应的节点上去获取所需的信息,从而成为人们真正的主动数字助理。总而言之,网络为人工智能的发展带来的影响不可限量,它们的结合也将越来越紧密。

  目前,人类对自身的了解还远远不够。人的认知本领如何实现?人脑怎样思维?如何对信息进行处理?这些问题现在还是一个难解之谜。这就势必为人工智能的研究工作带来很大的困难。其次,现实世界和机器世界的差距很大,如何实现它们之间的沟通与转换也是一个难以解决的问题。例如在机器翻译方面,如何对词语进行切分以及如何准确把握多义词的词义等还没有一个有效的办法。特别需要指出的是,人们(包括人工智能的研发和应用人员)对于智能概念的理解是随着社会的发展而改变的,在不同的时期有着不同的要求。例如,在50年代,如果一台机器能够进行计算,甚至能够通过大量的数字计算来预报天气,我们就认为这台机器具备一定的智能。然而随着计算机在计算领域的应用日益广泛和普及,我们就不认为这是一种智能了。又如从知识工程的观点来看,目前智能的研究方向是基于知识的信息处理。但是当未来基于专家系统、多模式的人机接口、机器翻译、认知到自然语言的理解等功能的智能机器人得到比较广泛的应用后,这种基于知识的信息处理也许就不再属于智能的范畴了。由此可见,人工智能的概念也是不断向前发展的,当它实现了既定的目标后,人们又会很快地提出一个更新高度的要求。所以我们需要在每一个特定时期都要对人工智能有一个适当的定位,有一个恰如其分的目标。如果目标制定得过大过远,在很大程度上反而会成为人工智能发展的一种制约。在人工智能理论创立之初,就曾出现过我们对困难估量不足而一度使人们丧失信心、使人工智能的研究与开发工作陷入低谷的情况。

  作为联系生命科学与信息处理的学科, 人工智能的应用刚刚拉开序幕。在未来的生活中,我们会亲眼目睹智能化技术给我们这个时代带来的变化。它将深入到信息技术、教育、卫生、娱乐、金融、交通和通讯领域,进而影响和改变我们的生活。人工智能技术将使计算机具有灵活而友好的多种媒介用户界面,包括语音、图像和其他多媒体方式,使计算机和人类的交流更为容易和自然,实现真正的人机合一。它将延伸人类的智能,为人们提供知识处理和决策分析的工具。这些信息处理系统将深入到家庭成为我们的保健医生,深入到政府和企业承担辅助决策的任务,在浩如烟海的信息中为我们找到有用的资讯,成为默默无闻的好秘书和助手。利用人工智能技术研制出来的各种工业和家用机器人将在家庭和制造业中从事各种繁重和机械重复的劳动,或是在对人类有害和危险的环境下取代人的工作。总而言之,人工智能技术将深刻地改变人类生产和生活的方式。通过智能技术,我们能够分析和解答各种复杂的问题,处理大量的数据和控制各种复杂的设备。当然,这一切离我们的实际情况还有很大一段差距。因此在我们的研究和开发工作中一定要坚持实事求是的原则,尤其要避免好高骛远的做法。

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