具有人工智能的機器人
例如繁重的(de)科(ke)(ke)學和工程計算(suan)(suan)本來是要人腦來承擔的(de)，如今計算(suan)(suan)機不但能(neng)(neng)完成(cheng)這(zhe)種計算(suan)(suan)，而(er)且能(neng)(neng)夠比人腦做(zuo)得更(geng)快、更(geng)準(zhun)確，因(yin)此當代(dai)人已不再把這(zhe)種計算(suan)(suan)看作是“需要人類智能(neng)(neng)才能(neng)(neng)完成(cheng)的(de)復(fu)雜任務”，可見(jian)復(fu)雜工作的(de)定(ding)義是隨著時(shi)(shi)代(dai)的(de)發(fa)展和技術的(de)進步而(er)變化的(de)，人工智能(neng)(neng)這(zhe)門科(ke)(ke)學的(de)具體(ti)目(mu)標(biao)(biao)也自(zi)然隨著時(shi)(shi)代(dai)的(de)變化而(er)發(fa)展。它一方面不斷獲得新的(de)進展，另一方面又轉向更(geng)有意(yi)義、更(geng)加困難的(de)目(mu)標(biao)(biao)。
通(tong)(tong)常，“機(ji)(ji)(ji)器學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)”的(de)數學(xue)基礎是“統計(ji)學(xue)”、“信息論”和“控(kong)制論”。還包括(kuo)其他非(fei)數學(xue)學(xue)科(ke)。這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)類(lei)(lei)“機(ji)(ji)(ji)器學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)”對“經(jing)(jing)驗(yan)(yan)”的(de)依賴(lai)(lai)性很強。計(ji)算(suan)機(ji)(ji)(ji)需要(yao)不斷從(cong)解(jie)決一(yi)(yi)類(lei)(lei)問題(ti)的(de)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)中(zhong)(zhong)獲取知識，學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)策略，在(zai)遇到類(lei)(lei)似的(de)問題(ti)時(shi)(shi)，運用(yong)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)知識解(jie)決問題(ti)并積(ji)累(lei)新的(de)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)，就像普(pu)通(tong)(tong)人(ren)一(yi)(yi)樣(yang)。我們(men)可(ke)以(yi)將這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)樣(yang)的(de)學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)方式稱之(zhi)為“連續(xu)型學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)”。但(dan)人(ren)類(lei)(lei)除了會從(cong)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)中(zhong)(zhong)學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)之(zhi)外(wai)，還會創造，即“跳躍型學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)”。這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)在(zai)某些情形下被稱為“靈感”或“頓(dun)悟”。一(yi)(yi)直(zhi)以(yi)來，計(ji)算(suan)機(ji)(ji)(ji)最難學(xue)會的(de)就是“頓(dun)悟”。或者再(zai)嚴格一(yi)(yi)些來說，計(ji)算(suan)機(ji)(ji)(ji)在(zai)學(xue)習(xi)(xi)(xi)(xi)和“實(shi)踐(jian)”方面(mian)難以(yi)學(xue)會“不依賴(lai)(lai)于量變(bian)的(de)質變(bian)”，很難從(cong)一(yi)(yi)種“質”直(zhi)接到另一(yi)(yi)種“質”，或者從(cong)一(yi)(yi)個(ge)“概念”直(zhi)接到另一(yi)(yi)個(ge)“概念”。正(zheng)因(yin)為如此，這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)里(li)的(de)“實(shi)踐(jian)”并非(fei)同(tong)人(ren)類(lei)(lei)一(yi)(yi)樣(yang)的(de)實(shi)踐(jian)。人(ren)類(lei)(lei)的(de)實(shi)踐(jian)過程(cheng)同(tong)時(shi)(shi)包括(kuo)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)和創造。這(zhe)(zhe)(zhe)(zhe)是智(zhi)能化研究者夢寐以(yi)求(qiu)的(de)東(dong)西(xi)。
2013年，帝金數(shu)(shu)據(ju)普數(shu)(shu)中心(xin)數(shu)(shu)據(ju)研(yan)究(jiu)員SC WANG開(kai)發(fa)了一種(zhong)(zhong)新的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)分析方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)，該(gai)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)導出了研(yan)究(jiu)函數(shu)(shu)性質(zhi)的(de)(de)新方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)。作者(zhe)發(fa)現，新數(shu)(shu)據(ju)分析方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)給計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)學(xue)會“創(chuang)(chuang)造(zao)(zao)”提供了一種(zhong)(zhong)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)。本質(zhi)上，這種(zhong)(zhong)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)為(wei)人(ren)的(de)(de)“創(chuang)(chuang)造(zao)(zao)力”的(de)(de)模式化提供了一種(zhong)(zhong)相當有效的(de)(de)途(tu)徑。這種(zhong)(zhong)途(tu)徑是(shi)數(shu)(shu)學(xue)賦(fu)予的(de)(de)，是(shi)普通人(ren)無法(fa)(fa)(fa)擁有但計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)可以擁有的(de)(de)“能力”。從此，計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)不(bu)僅(jin)精(jing)于(yu)(yu)算(suan)(suan)，還會因(yin)精(jing)于(yu)(yu)算(suan)(suan)而精(jing)于(yu)(yu)創(chuang)(chuang)造(zao)(zao)。計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)學(xue)家們應該(gai)斬釘截鐵地剝奪“精(jing)于(yu)(yu)創(chuang)(chuang)造(zao)(zao)”的(de)(de)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)過(guo)于(yu)(yu)全面的(de)(de)操作能力，否則計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)真的(de)(de)有一天(tian)會“反(fan)捕(bu)”人(ren)類。
當(dang)回頭(tou)審視(shi)新方(fang)法的(de)(de)推演過程和(he)數(shu)學(xue)的(de)(de)時候(hou)，作者拓(tuo)展(zhan)了對思維和(he)數(shu)學(xue)的(de)(de)認(ren)識(shi)。數(shu)學(xue)簡潔，清晰，可靠性、模(mo)(mo)式(shi)(shi)化強。在數(shu)學(xue)的(de)(de)發展(zhan)史上(shang)，處處閃耀著數(shu)學(xue)大(da)(da)師(shi)們創造力的(de)(de)光輝。這些創造力以(yi)各種數(shu)學(xue)定理或結論的(de)(de)方(fang)式(shi)(shi)呈(cheng)現出(chu)(chu)來，而數(shu)學(xue)定理最大(da)(da)的(de)(de)特點就是：建(jian)立在一些基本的(de)(de)概念和(he)公理上(shang)，以(yi)模(mo)(mo)式(shi)(shi)化的(de)(de)語言方(fang)式(shi)(shi)表達出(chu)(chu)來的(de)(de)包含豐富信(xin)息的(de)(de)邏輯結構。應該說(shuo)，數(shu)學(xue)是最單純(chun)、最直(zhi)白地反映(ying)著（至少一類(lei)）創造力模(mo)(mo)式(shi)(shi)的(de)(de)學(xue)科(ke)。
1956年夏季，以麥(mai)卡(ka)賽、明斯基、羅切斯特和申農(nong)等(deng)為首的(de)(de)(de)(de)一(yi)(yi)批有遠見卓(zhuo)識(shi)的(de)(de)(de)(de)年輕科(ke)學(xue)(xue)家在一(yi)(yi)起(qi)聚會，共(gong)同研究和探(tan)討用機器(qi)模擬智(zhi)能的(de)(de)(de)(de)一(yi)(yi)系列有關問題(ti)，并首次提出(chu)了“人(ren)工(gong)智(zhi)能”這(zhe)一(yi)(yi)術語，它標志著“人(ren)工(gong)智(zhi)能”這(zhe)門新興學(xue)(xue)科(ke)的(de)(de)(de)(de)正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人(ren)類的(de)(de)(de)(de)世界國際象棋冠軍更是人(ren)工(gong)智(zhi)能技術的(de)(de)(de)(de)一(yi)(yi)個完美表(biao)現。
從1956年(nian)正(zheng)式提出人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)學科(ke)(ke)算起，50多年(nian)來，取得長足(zu)的(de)(de)發展，成為一(yi)門廣泛的(de)(de)交叉和前(qian)沿科(ke)(ke)學。總的(de)(de)說來，人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)目(mu)的(de)(de)就是(shi)(shi)讓計算機(ji)(ji)這臺(tai)機(ji)(ji)器(qi)能(neng)夠(gou)像人一(yi)樣(yang)思考。如(ru)果希望做出一(yi)臺(tai)能(neng)夠(gou)思考的(de)(de)機(ji)(ji)器(qi)，那就必須知(zhi)道什么是(shi)(shi)思考，更進(jin)一(yi)步講就是(shi)(shi)什么是(shi)(shi)智(zhi)慧。什么樣(yang)的(de)(de)機(ji)(ji)器(qi)才是(shi)(shi)智(zhi)慧的(de)(de)呢(ni)？科(ke)(ke)學家(jia)已經(jing)作出了汽車(che)(che)，火車(che)(che)，飛機(ji)(ji)，收(shou)音機(ji)(ji)等等，它(ta)們(men)模仿(fang)我們(men)身體器(qi)官的(de)(de)功能(neng)，但是(shi)(shi)能(neng)不能(neng)模仿(fang)人類大腦(nao)的(de)(de)功能(neng)呢(ni)？到目(mu)前(qian)為止(zhi)，我們(men)也僅僅知(zhi)道這個裝在我們(men)天(tian)靈蓋里面的(de)(de)東(dong)西是(shi)(shi)由數十億(yi)個神經(jing)細(xi)胞組(zu)成的(de)(de)器(qi)官，我們(men)對這個東(dong)西知(zhi)之甚少，模仿(fang)它(ta)或(huo)許是(shi)(shi)天(tian)下最困難(nan)的(de)(de)事情了。
當(dang)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機出現后，人(ren)(ren)類(lei)開(kai)始真正有了(le)(le)(le)一(yi)個可以(yi)模擬人(ren)(ren)類(lei)思維的(de)工(gong)具(ju)，在(zai)以(yi)后的(de)歲月中(zhong)，無(wu)數科(ke)學(xue)(xue)家(jia)(jia)(jia)(jia)為(wei)這個目標努(nu)力著(zhu)。如(ru)今人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能已經不(bu)再是(shi)幾個科(ke)學(xue)(xue)家(jia)(jia)(jia)(jia)的(de)專(zhuan)利了(le)(le)(le)，全世界幾乎所(suo)有大學(xue)(xue)的(de)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機系都有人(ren)(ren)在(zai)研究這門(men)學(xue)(xue)科(ke)，學(xue)(xue)習(xi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機的(de)大學(xue)(xue)生也必須學(xue)(xue)習(xi)這樣(yang)一(yi)門(men)課程，在(zai)大家(jia)(jia)(jia)(jia)不(bu)懈的(de)努(nu)力下，如(ru)今計(ji)(ji)算(suan)(suan)機似乎已經變得(de)十分聰(cong)明了(le)(le)(le)。例如(ru)，1997年(nian)5月，IBM公司研制(zhi)的(de)深藍（DEEP BLUE）計(ji)(ji)算(suan)(suan)機戰勝了(le)(le)(le)國(guo)際象棋大師卡(ka)斯(si)帕洛夫（KASPAROV）。大家(jia)(jia)(jia)(jia)或許不(bu)會注意到，在(zai)一(yi)些地方計(ji)(ji)算(suan)(suan)機幫助人(ren)(ren)進行(xing)其(qi)它原來只屬于人(ren)(ren)類(lei)的(de)工(gong)作，計(ji)(ji)算(suan)(suan)機以(yi)它的(de)高速和準確為(wei)人(ren)(ren)類(lei)發揮著(zhu)它的(de)作用(yong)。人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能始終是(shi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機科(ke)學(xue)(xue)的(de)前(qian)沿學(xue)(xue)科(ke)，計(ji)(ji)算(suan)(suan)機編程語言和其(qi)它計(ji)(ji)算(suan)(suan)機軟件都因為(wei)有了(le)(le)(le)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能的(de)進展(zhan)而得(de)以(yi)存在(zai)。
2019年3月4日,十(shi)三屆(jie)全國人大二(er)次會(hui)議舉行新聞發布會(hui)，大會(hui)發言人張業(ye)遂表示，已將(jiang)與人工智能(neng)密切相關的立法項目列入立法規劃。
實際應用
機器(qi)視覺，指紋識(shi)別(bie)，人臉識(shi)別(bie)，視網膜(mo)識(shi)別(bie)，虹膜(mo)識(shi)別(bie)，掌紋識(shi)別(bie)，專(zhuan)家(jia)系統，自動(dong)規(gui)劃，智(zhi)能(neng)搜索，定理證明，博弈(yi)，自動(dong)程(cheng)序(xu)設計，智(zhi)能(neng)控制，機器(qi)人學，語言(yan)和圖像理解，遺傳(chuan)編程(cheng)等。
學科范疇
人工智能(neng)是一門邊(bian)緣學(xue)科，屬(shu)于自(zi)然科學(xue)和社會科學(xue)的交(jiao)叉。
涉及學科
哲學(xue)和認知(zhi)科學(xue)，數學(xue)，神(shen)經生理學(xue)，心理學(xue)，計算機科學(xue)，信息論(lun)，控制論(lun)，不(bu)定(ding)性(xing)論(lun)
研究范疇
自然語言處(chu)理(li)(li)，知識表現，智能搜索，推理(li)(li)，規(gui)劃，機(ji)器學習，知識獲取，組合調度問題，感(gan)知問題，模式(shi)識別，邏輯(ji)程序設計(ji)軟(ruan)計(ji)算，不(bu)精確和(he)不(bu)確定的管(guan)理(li)(li)，人工生(sheng)命，神經網絡，復雜系統(tong)，遺(yi)傳算法(fa)
意識和人工智能
人工智能就其本質而言，是對人的(de)思維的(de)信(xin)息過程的(de)模(mo)擬。
對于人(ren)(ren)的(de)(de)(de)思(si)維模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)可以(yi)從(cong)兩條道路進行，一(yi)是(shi)結構(gou)(gou)(gou)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)，仿照人(ren)(ren)腦的(de)(de)(de)結構(gou)(gou)(gou)機制，制造出“類(lei)人(ren)(ren)腦”的(de)(de)(de)機器；二(er)是(shi)功(gong)能模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)，暫時撇開人(ren)(ren)腦的(de)(de)(de)內部結構(gou)(gou)(gou)，而從(cong)其(qi)功(gong)能過程進行模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)。現代電子(zi)計算機的(de)(de)(de)產(chan)生便是(shi)對人(ren)(ren)腦思(si)維功(gong)能的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)，是(shi)對人(ren)(ren)腦思(si)維的(de)(de)(de)信息過程的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)。
弱人工智能如今(jin)不斷地迅猛(meng)發展，尤其是2008年經(jing)濟危(wei)機后，美日歐希望借機器(qi)人等實現再(zai)工業化，工業機器(qi)人以比以往任何時候更(geng)快的速度發展，更(geng)加帶動了弱人工智能和(he)相關領域(yu)產業的不斷突破，很(hen)多必須(xu)用人來(lai)做的工作(zuo)如今(jin)已經(jing)能用機器(qi)人實現。
而強人工智能則暫時處于瓶頸(jing)，還需要科學家們和(he)人類的努力。
人機對弈
1996年2月10～17日(ri)， GARRY KASPAROV以4：2戰勝“深藍” （DEEP BLUE）。
1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2。5：3。5輸于改進后的“深藍”。
2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰平 “小深”（DEEP JUNIOR）。
2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰平 “X3D德(de)國人” (X3D-FRITZ）。
模式識別
采用 $模式識別引(yin)(yin)擎(qing)，分支有2D識別引(yin)(yin)擎(qing) ，3D識別引(yin)(yin)擎(qing)，駐(zhu)波識別引(yin)(yin)擎(qing)以(yi)及多維識別引(yin)(yin)擎(qing)
2D識(shi)別(bie)(bie)引(yin)擎(qing)(qing)(qing)已推出指紋識(shi)別(bie)(bie)，人像(xiang)(xiang)識(shi)別(bie)(bie) ，文字識(shi)別(bie)(bie)，圖像(xiang)(xiang)識(shi)別(bie)(bie) ，車牌識(shi)別(bie)(bie)；駐波識(shi)別(bie)(bie)引(yin)擎(qing)(qing)(qing)已推出語音識(shi)別(bie)(bie)；3D識(shi)別(bie)(bie)引(yin)擎(qing)(qing)(qing)已推出指紋識(shi)別(bie)(bie)玉帶林(lin)中(zhong)掛（玩游智能版1。25）
自動工程
自動駕(jia)駛（OSO系統）
印鈔工(gong)廠（￥流水線）
獵鷹系統（YOD繪圖）
知識工程
以知(zhi)識本身為處理(li)對象，研究如(ru)何運(yun)用人(ren)工智能(neng)和軟件(jian)技術，設計、構造和維(wei)護知(zhi)識系統
專家系統
智能搜索引擎
計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺和(he)圖像(xiang)處理(li)
機器(qi)翻譯和(he)自(zi)然語言理解
數據挖(wa)掘和(he)知識發現
《視讀(du)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)》：機(ji)器(qi)(qi)真的(de)(de)(de)可(ke)以思考(kao)嗎(ma)？人(ren)的(de)(de)(de)思維只(zhi)是一(yi)個復雜的(de)(de)(de)計算(suan)機(ji)程序嗎(ma)？本(ben)書(shu)著眼于人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)這個有史以來最(zui)(zui)為棘手的(de)(de)(de)科學問題(ti)之一(yi)，集中探討(tao)了(le)其背后(hou)的(de)(de)(de)一(yi)些主要話題(ti)。人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)不僅(jin)僅(jin)是一(yi)個虛構的(de)(de)(de)概念。人(ren)類對智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)機(ji)體結構半(ban)個世紀的(de)(de)(de)研(yan)究表(biao)明：機(ji)器(qi)(qi)可(ke)以打敗人(ren)類最(zui)(zui)偉大(da)的(de)(de)(de)棋手，類人(ren)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)可(ke)以走路(lu)并(bing)且能(neng)(neng)和人(ren)類進行互動。盡管早就有宣言稱智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)機(ji)器(qi)(qi)指日可(ke)待(dai)，但(dan)此方面的(de)(de)(de)進展(zhan)卻緩慢(man)而艱難。意(yi)識(shi)和環境是困擾研(yan)究的(de)(de)(de)兩大(da)難題(ti)。我們到(dao)底(di)應該怎樣去制造智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)機(ji)器(qi)(qi)呢？它應該像(xiang)大(da)腦一(yi)樣運轉(zhuan)？它是否(fou)需(xu)要軀(qu)體？從圖靈(ling)影(ying)響深遠的(de)(de)(de)奠基(ji)性研(yan)究到(dao)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)和新人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)飛躍，本(ben)書(shu)圖文(wen)并(bing)茂(mao)的(de)(de)(de)將(jiang)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)在(zai)(zai)過去半(ban)個世紀的(de)(de)(de)發展(zhan)清晰的(de)(de)(de)呈現在(zai)(zai)讀(du)者面前。
《人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)未來》：詮(quan)釋了智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)內涵，闡述了大(da)腦(nao)(nao)工(gong)作的(de)(de)(de)(de)(de)(de)原(yuan)理，并(bing)(bing)告訴我們如何才能(neng)(neng)制造出(chu)(chu)真(zhen)正意義上(shang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)機器——這樣的(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)機器將不再僅僅是對人(ren)(ren)(ren)(ren)類大(da)腦(nao)(nao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)簡(jian)單模仿(fang)，它們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)在許多(duo)方面(mian)會遠(yuan)遠(yuan)超(chao)過人(ren)(ren)(ren)(ren)腦(nao)(nao)。霍(huo)金斯認為，從人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)到神經網絡(luo)，早先復(fu)制人(ren)(ren)(ren)(ren)類智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)努(nu)力(li)(li)無一(yi)成(cheng)(cheng)功，究其原(yuan)因(yin)，都(dou)是由(you)于人(ren)(ren)(ren)(ren)們并(bing)(bing)未真(zhen)正了解智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)內涵和(he)人(ren)(ren)(ren)(ren)類大(da)腦(nao)(nao)。所(suo)謂智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)，就(jiu)(jiu)是人(ren)(ren)(ren)(ren)腦(nao)(nao)比較過去、預(yu)測未來的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)力(li)(li)。大(da)腦(nao)(nao)不是計算(suan)機，不會亦步亦趨、按部就(jiu)(jiu)班的(de)(de)(de)(de)(de)(de)根據輸入產生輸出(chu)(chu)。大(da)腦(nao)(nao)是一(yi)個龐(pang)大(da)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)記(ji)(ji)憶系(xi)統(tong)(tong)，它儲(chu)存著在某(mou)種(zhong)程度(du)上(shang)反映世(shi)界真(zhen)實(shi)結構的(de)(de)(de)(de)(de)(de)經驗，能(neng)(neng)夠(gou)記(ji)(ji)憶事件的(de)(de)(de)(de)(de)(de)前后順序及(ji)其相互關系(xi)，并(bing)(bing)依據記(ji)(ji)憶做出(chu)(chu)預(yu)測。形成(cheng)(cheng)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)、感(gan)覺、創造力(li)(li)以及(ji)知覺等(deng)基礎的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，就(jiu)(jiu)是大(da)腦(nao)(nao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)記(ji)(ji)憶-預(yu)測系(xi)統(tong)(tong)……
《人(ren)工(gong)智(zhi)能哲(zhe)學(xue)》：人(ren)工(gong)智(zhi)能哲(zhe)學(xue)是伴隨現(xian)代信息(xi)理論和計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)(ji)技術(shu)發展(zhan)起來的(de)一個哲(zhe)學(xue)分支(zhi)。本(ben)書收集了(le)(le)人(ren)工(gong)智(zhi)能研究(jiu)領(ling)域學(xue)者(zhe)的(de)十五篇代表性論文(wen)，這些(xie)論文(wen)為計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)(ji)科學(xue)的(de)發展(zhan)和人(ren)工(gong)智(zhi)能哲(zhe)學(xue)的(de)建立(li)作出了(le)(le)開創性的(de)貢獻。這些(xie)文(wen)章總(zong)結了(le)(le)人(ren)工(gong)智(zhi)能發展(zhan)的(de)歷程，該學(xue)科發展(zhan)的(de)趨勢，以及(ji)人(ren)工(gong)智(zhi)能中(zhong)的(de)重要課題(ti)。在這些(xie)劃時代的(de)著作中(zhong)，包括有：現(xian)代計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)(ji)理論之(zhi)父(fu)艾倫·圖靈的(de)“計(ji)算(suan)(suan)(suan)機(ji)(ji)與智(zhi)能”；美國(guo)哲(zhe)學(xue)家塞爾的(de)“心(xin)靈，大腦與程序”；J·E·欣(xin)頓等人(ren)的(de)“分布(bu)式表述”，以及(ji)本(ben)書編者(zhe)、英(ying)國(guo)人(ren)工(gong)智(zhi)能學(xue)者(zhe)M·A·博(bo)登(deng)的(de)“逃(tao)出中(zhong)文(wen)屋”。
《人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)：一(yi)種現代的(de)(de)(de)方法》：本(ben)書(shu)(shu)以詳(xiang)盡(jin)和(he)豐富的(de)(de)(de)資料，從理(li)性智(zhi)(zhi)能(neng)體的(de)(de)(de)角(jiao)度，全面闡述(shu)了(le)(le)人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)領(ling)(ling)域(yu)的(de)(de)(de)核心(xin)內容，并(bing)深入介紹了(le)(le)各(ge)個主要的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)方向，是一(yi)本(ben)難得的(de)(de)(de)綜合(he)性教(jiao)材(cai)。全書(shu)(shu)分為(wei)(wei)八(ba)(ba)大(da)部(bu)分：第(di)(di)一(yi)部(bu)分"人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)"，第(di)(di)二部(bu)分"問題求(qiu)解"，第(di)(di)三部(bu)分"知識與推理(li)"，第(di)(di)四部(bu)分"規(gui)劃"，第(di)(di)五部(bu)分"不確定知識與推理(li)"，第(di)(di)六部(bu)分"學習"，第(di)(di)七部(bu)分"通訊、感(gan)知與行動"，第(di)(di)八(ba)(ba)部(bu)分"結論"。本(ben)書(shu)(shu)既(ji)詳(xiang)細介紹了(le)(le)大(da)量(liang)的(de)(de)(de)基(ji)本(ben)概(gai)念、思(si)想和(he)算法，也(ye)描述(shu)了(le)(le)各(ge)研(yan)究(jiu)方向最(zui)前沿的(de)(de)(de)進展，同時收(shou)集整理(li)了(le)(le)詳(xiang)實的(de)(de)(de)歷史文獻與事件。因(yin)此本(ben)書(shu)(shu)適合(he)于不同層次和(he)領(ling)(ling)域(yu)的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)人員及學生，可以作為(wei)(wei)信息領(ling)(ling)域(yu)和(he)相關領(ling)(ling)域(yu)的(de)(de)(de)高(gao)等院校本(ben)科生和(he)研(yan)究(jiu)生的(de)(de)(de)教(jiao)材(cai)或教(jiao)學輔導(dao)書(shu)(shu)目(mu)，也(ye)可以作為(wei)(wei)相關領(ling)(ling)域(yu)的(de)(de)(de)科研(yan)與工(gong)程技(ji)術人員的(de)(de)(de)參考書(shu)(shu)。
人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的傳說(shuo)可(ke)以(yi)追溯到古埃及，但(dan)隨(sui)著1941年以(yi)來電(dian)子計算機的發(fa)展，技(ji)術已最終(zhong)可(ke)以(yi)創造出(chu)機器智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)，“人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一(yi)詞最初(chu)是(shi)在(zai)1956年DARTMOUTH學會上(shang)提出(chu)的，從(cong)那以(yi)后(hou)，研(yan)究者們(men)發(fa)展了(le)眾多理論(lun)和原理，人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的概念(nian)也隨(sui)之擴展，在(zai)它還不長的歷史(shi)中，人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的發(fa)展比預想的要慢，但(dan)一(yi)直在(zai)前(qian)進，從(cong)40年前(qian)出(chu)現至今，已經出(chu)現了(le)許多AI程序，并且(qie)它們(men)也影響到了(le)其它 技(ji)術的發(fa)展。
1941年的(de)(de)(de)一(yi)(yi)(yi)項發明使信息存儲和處理(li)的(de)(de)(de)各個方面都發生(sheng)了(le)(le)(le)革命(ming)。這項同時在美國(guo)和德國(guo)出(chu)現(xian)(xian)的(de)(de)(de) 發明就是電子(zi)計(ji)算機(ji)。第一(yi)(yi)(yi)臺計(ji)算機(ji)要(yao)占(zhan)用幾間裝空調的(de)(de)(de)大房間，對程(cheng)(cheng)(cheng)序員來說是場噩夢：僅僅為(wei)運行一(yi)(yi)(yi) 個程(cheng)(cheng)(cheng)序就要(yao)設置成千的(de)(de)(de)線路(lu)。1949年改進(jin)后(hou)的(de)(de)(de)能(neng)存儲程(cheng)(cheng)(cheng)序的(de)(de)(de)計(ji)算機(ji)使得(de)輸入程(cheng)(cheng)(cheng)序變(bian)得(de)簡單(dan)些，而且計(ji)算機(ji) 理(li)論的(de)(de)(de)發展產生(sheng)了(le)(le)(le)計(ji)算機(ji)科學，并最(zui)終促(cu)使了(le)(le)(le)人工智(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)出(chu)現(xian)(xian)。計(ji)算機(ji)這個用電子(zi)方式處理(li)數(shu)據的(de)(de)(de)發明，為(wei)人工智(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)可能(neng)實現(xian)(xian)提供了(le)(le)(le)一(yi)(yi)(yi)種媒介。
雖(sui)然(ran)計算(suan)機為AI提(ti)供了必要(yao)的技術基礎，但直(zhi)到(dao)50年代早(zao)期人(ren)們(men)才(cai)注意到(dao)人(ren)類智(zhi)能與機器之間(jian) 的聯系。 NORBERT WIENER是(shi)最(zui)早(zao)研(yan)究(jiu)反(fan)饋(kui)(kui)理(li)論的美(mei)國人(ren)之一。最(zui)熟悉(xi)的反(fan)饋(kui)(kui)控制的例子是(shi)自(zi)動(dong)調溫(wen)器。它將收集到(dao)的房間(jian)溫(wen)度與希望的溫(wen)度比(bi)較，并(bing)做出反(fan)應將加熱器開大或關小，從而控制環境溫(wen)度。這項對(dui)反(fan)饋(kui)(kui) 回路(lu)的研(yan)究(jiu)重(zhong)要(yao)性(xing)在于：WIENER從理(li)論上(shang)指出，所有(you)的智(zhi)能活動(dong)都是(shi)反(fan)饋(kui)(kui)機制的結果。而反(fan)饋(kui)(kui)機制是(shi)有(you)可(ke) 能用機器模擬(ni)的。這項發現對(dui)早(zao)期AI的發展影響(xiang)很大。
1955年末，NEWELL和(he)SIMON做了一個(ge)名為(wei)(wei)(wei)"邏輯(ji)專(zhuan)家(jia)(jia)"(LOGIC THEORIST）的(de)程序。這個(ge)程序被許多(duo)人(ren) 認(ren)為(wei)(wei)(wei)是第一個(ge)AI程序。它(ta)將(jiang)每個(ge)問題都表示成一個(ge)樹形模型，然后選(xuan)擇最(zui)可能(neng)得到正確(que)結論的(de)那一枝來求解 問題。"邏輯(ji)專(zhuan)家(jia)(jia)"對公眾和(he)AI研(yan)究(jiu)(jiu)領域產生的(de)影響使它(ta)成為(wei)(wei)(wei)AI發展中一個(ge)重要(yao)的(de)里程碑。1956年，被認(ren)為(wei)(wei)(wei)是 人(ren)工(gong)智能(neng)之父的(de)JOHN MCCARTHY組織(zhi)了一次(ci)學會(hui)，將(jiang)許多(duo)對機器智能(neng)感興趣(qu)的(de)專(zhuan)家(jia)(jia)學者聚集(ji)在一起進行了一 個(ge)月的(de)討論。他請他們(men)(men)到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人(ren)工(gong)智能(neng)夏季研(yan)究(jiu)(jiu)會(hui)"。從那時起，這個(ge)領域被命名為(wei)(wei)(wei) "人(ren)工(gong)智能(neng)"。雖(sui)然 DARTMOUTH學會(hui)不是非常(chang)成功，但(dan)它(ta)確(que)實(shi)集(ji)中了AI的(de)創立者們(men)(men)，并(bing)為(wei)(wei)(wei)以(yi)后的(de)AI研(yan)究(jiu)(jiu)奠定了基礎。
DARTMOUTH會議后的(de)7年中，AI研究(jiu)開始快速發展(zhan)。雖然這個領域還(huan)沒(mei)明確定(ding)義(yi)，會議中的(de)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(jiu)中心。研究(jiu)面臨新的(de)挑戰：下一步需 要建立(li)(li)能夠更有效解(jie)決問題的(de)系(xi)統，例如在(zai)"邏輯專家"中減少搜(sou)索；還(huan)有就是建立(li)(li)可以自我學習的(de)系(xi)統。
1957年一(yi)個(ge)(ge)(ge)新程序，"通(tong)用(yong)解(jie)題(ti)機"(GPS）的(de)(de)(de)第一(yi)個(ge)(ge)(ge)版本進行了測試。這個(ge)(ge)(ge)程序是由制作(zuo)(zuo)"邏輯專家" 的(de)(de)(de)同一(yi)個(ge)(ge)(ge)組開發的(de)(de)(de)。GPS擴展了WIENER的(de)(de)(de)反饋原理，可(ke)以解(jie)決(jue)很多常識問(wen)題(ti)。兩年以后，IBM成立了一(yi)個(ge)(ge)(ge)AI研(yan) 究組。HERBERT GELERNETER花3年時間制作(zuo)(zuo)了一(yi)個(ge)(ge)(ge)解(jie)幾何定理的(de)(de)(de)程序。
當越來越多的程(cheng)序涌現時，MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破(po)。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(li)"(LIST PROCESSING），它很快就為大(da)多數AI開發者(zhe)采(cai)納(na)。
1963年MIT從(cong)美國政府(fu)得到一筆220萬美元(yuan)的資助(zhu)，用于研(yan)究(jiu)(jiu)機(ji)器輔助(zhu)識(shi)別(bie)。這(zhe)筆資助(zhu)來(lai)自國防部 高級研(yan)究(jiu)(jiu)計劃署（ARPA），已保證(zheng)美國在技術進步(bu)上領(ling)先于蘇聯。這(zhe)個計劃吸(xi)引了來(lai)自全世界的計算機(ji)科(ke)學家(jia)，加(jia)快了AI研(yan)究(jiu)(jiu)的發展(zhan)步(bu)伐。
以人類的(de)(de)(de)智慧創造出堪與(yu)人類大(da)腦相平(ping)行(xing)的(de)(de)(de)機器(qi)腦（人工智能），對(dui)人類來說(shuo)是(shi)(shi)一(yi)個(ge)(ge)極具(ju)誘惑的(de)(de)(de)領域，人類為了實現這(zhe)一(yi)夢想也已經奮斗了很多個(ge)(ge)年頭了。而從(cong)一(yi)個(ge)(ge)語言研究者的(de)(de)(de)角(jiao)度來看，要讓(rang)機器(qi)與(yu)人之間自由交(jiao)流那(nei)是(shi)(shi)相當困難(nan)的(de)(de)(de)，甚至可(ke)以說(shuo)可(ke)能會(hui)是(shi)(shi)一(yi)個(ge)(ge)永(yong)無答案的(de)(de)(de)問題(ti)。人類的(de)(de)(de)語言，人類的(de)(de)(de)智能是(shi)(shi)如此的(de)(de)(de)復雜，以至于我們的(de)(de)(de)研究還(huan)并(bing)未觸及其導(dao)向(xiang)本質的(de)(de)(de)外延部(bu)分的(de)(de)(de)邊(bian)沿(yan)。
以后幾年(nian)出(chu)現(xian)了大量程(cheng)序。其中(zhong)一(yi)個(ge)叫"SHRDLU"。"SHRDLU"是(shi)"微型世(shi)(shi)界"項(xiang)目的(de)(de)一(yi)部分(fen)，包括 在(zai)微型世(shi)(shi)界（例如只(zhi)有有限數量的(de)(de)幾何形體）中(zhong)的(de)(de)研究與編(bian)程(cheng)。在(zai)MIT由MARVIN MINSKY領導的(de)(de)研究人員發現(xian)，面(mian)對(dui)小規模的(de)(de)對(dui)象，計算機(ji)程(cheng)序可以解決空間和(he)邏輯(ji)(ji)問(wen)題(ti)。其它如在(zai)60年(nian)代(dai)末出(chu)現(xian)的(de)(de)"STUDENT"可以解決代(dai)數 問(wen)題(ti)，"SIR"可以理(li)(li)解簡(jian)單的(de)(de)英語句(ju)子(zi)。這些(xie)程(cheng)序的(de)(de)結果對(dui)處理(li)(li)語言理(li)(li)解和(he)邏輯(ji)(ji)有所幫助(zhu)。
70年代另一(yi)個(ge)進展是專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)。專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)可(ke)(ke)以(yi)(yi)預測在一(yi)定(ding)(ding)條件(jian)下(xia)某種(zhong)解的概(gai)率。由于(yu)當時計(ji)算機(ji)已 有巨大容(rong)量，專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)有可(ke)(ke)能從數據中得出規律(lv)。專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)的市場應(ying)用(yong)很廣。十年間，專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)被用(yong)于(yu)股市預 測，幫助(zhu)醫生診斷(duan)疾病，以(yi)(yi)及指(zhi)示礦工確定(ding)(ding)礦藏位(wei)置等。這一(yi)切都因(yin)為專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)存儲(chu)規律(lv)和信(xin)息的能力而(er)成為可(ke)(ke)能。
70年(nian)代(dai)許多新(xin)方(fang)法被用(yong)于(yu)AI開發，如(ru)MINSKY的(de)構造理論(lun)(lun)。另(ling)(ling)外DAVID MARR提出(chu)(chu)了機(ji)(ji)器視覺方(fang) 面(mian)的(de)新(xin)理論(lun)(lun)，例如(ru)，如(ru)何通過(guo)一(yi)副圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)的(de)陰影，形狀，顏色，邊界和紋(wen)理等(deng)基本信息辨別圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)。通過(guo)分析這些(xie)信 息，可以推斷出(chu)(chu)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)可能(neng)是(shi)什么。同時(shi)期另(ling)(ling)一(yi)項成(cheng)果是(shi)PROLOGE語(yu)言，于(yu)1972年(nian)提出(chu)(chu)。 80年(nian)代(dai)期間，AI前進更為(wei)迅速(su)，并(bing)更多地(di)進入商業領域(yu)。1986年(nian)，美(mei)(mei)國AI相關軟硬件銷(xiao)售(shou)高達(da)4。25億(yi) 美(mei)(mei)元(yuan)。專家系統(tong)(tong)因其效用(yong)尤受需求。象(xiang)數字電氣公(gong)司這樣的(de)公(gong)司用(yong)XCON專家系統(tong)(tong)為(wei)VAX大(da)型機(ji)(ji)編程。杜邦(bang)，通用(yong) 汽車公(gong)司和波音公(gong)司也大(da)量依(yi)賴(lai)專家系統(tong)(tong)。為(wei)滿足(zu)計算機(ji)(ji)專家的(de)需要(yao)，一(yi)些(xie)生產專家系統(tong)(tong)輔助制(zhi)作軟件的(de)公(gong) 司，如(ru)TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成(cheng)立(li)了。為(wei)了查找和改正(zheng)現有專家系統(tong)(tong)中的(de)錯誤，又有另(ling)(ling)外一(yi)些(xie)專家系統(tong)(tong)被設(she)計出(chu)(chu)來。
人(ren)們開始感(gan)受(shou)到計(ji)算(suan)機(ji)和人(ren)工智(zhi)能技術的(de)影響。計(ji)算(suan)機(ji)技術不(bu)再只屬于實驗室中的(de)一小群研(yan)究人(ren)員(yuan)。 個人(ren)電腦和眾多(duo)技術雜志(zhi)使計(ji)算(suan)機(ji)技術展現在人(ren)們面前。有(you)了像美國人(ren)工智(zhi)能協會這樣的(de)基金會。因(yin)為AI開發 的(de)需要，還出現了一陣研(yan)究人(ren)員(yuan)進入私人(ren)公司(si)的(de)熱潮。150多(duo)所像DEC（它(ta)雇了700多(duo)員(yuan)工從事AI研(yan)究）這樣的(de)公司(si)共(gong)花了10億美元在內部的(de)AI開發組上。
其它AI領域(yu)也在80年(nian)代進入(ru)市場。其中一項就是機器視覺。 MINSKY和MARR的成(cheng)果如今用到了生(sheng)產線上的相機和計算(suan)機中，進行質量控制。盡(jin)管還很(hen)簡陋，這些系統已能(neng)夠通過黑白區別分辨出物件(jian)形狀的不同。到1985年(nian)美國(guo)有(you)一百多個公司(si)生(sheng)產機器視覺系統，銷(xiao)售額(e)共達(da)8千萬美元。
但80年代對AI工業來說也不(bu)全是好(hao)年景。86-87年對AI系統的需求下降，業界損(sun)失(shi)(shi)了近5億美元。象 TEKNOWLEDGE和(he)INTELLICORP兩家共損(sun)失(shi)(shi)超過6百萬美元，大約占利潤的三分之一巨大的損(sun)失(shi)(shi)迫使許(xu)多研(yan)究領 導者削減經費。另一個令人失(shi)(shi)望的是國防部高級研(yan)究計劃署支持的所(suo)謂"智能卡(ka)車"。這個項(xiang)目(mu)目(mu)的是研(yan)制一種(zhong)能完(wan)成許(xu)多戰地任務的機器(qi)人。由于(yu)項(xiang)目(mu)缺陷(xian)和(he)成功無(wu)望，PENTAGON停(ting)止了項(xiang)目(mu)的經費。
盡(jin)管經歷了(le)這些受(shou)挫的(de)(de)(de)事件(jian)，AI仍在慢慢恢復發展。新(xin)的(de)(de)(de)技(ji)術在日本(ben)被(bei)開發出(chu)來，如(ru)在美國(guo)首創的(de)(de)(de)模糊邏輯，它可以從(cong)不(bu)確定的(de)(de)(de)條件(jian)作出(chu)決策；還有神(shen)經網絡，被(bei)視(shi)為實現(xian)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)可能(neng)(neng)途徑。總之(zhi)，80年代AI被(bei)引入了(le)市場，并顯示出(chu)實用價值。可以確信，它將(jiang)是通向21世紀之(zhi)匙。 人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)技(ji)術接受(shou)檢驗 在"沙漠(mo)風暴"行動中軍方(fang)的(de)(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)設備經受(shou)了(le)戰爭的(de)(de)(de)檢驗。人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)技(ji)術被(bei)用于(yu)導彈系統(tong)和預警顯示以 及其(qi)它先進(jin)武(wu)器。AI技(ji)術也進(jin)入了(le)家庭。智(zhi)能(neng)(neng)電腦的(de)(de)(de)增加吸引了(le)公(gong)眾興趣；一些面向蘋果機和IBM兼(jian)容機的(de)(de)(de)應用 軟件(jian)例(li)如(ru)語音和文(wen)字識別已可買到；使(shi)(shi)用模糊邏輯，AI技(ji)術簡化了(le)攝像設備。對(dui)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)相關技(ji)術更(geng)大(da)的(de)(de)(de)需求促(cu) 使(shi)(shi)新(xin)的(de)(de)(de)進(jin)步(bu)不(bu)斷出(chu)現(xian)。人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)已經并且將(jiang)繼(ji)續不(bu)可避免地改(gai)變我們的(de)(de)(de)生活。
巧笑(xiao)倩兮
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