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研究價值

具有人工智能的機器人

例(li)如繁重(zhong)的(de)(de)科學(xue)和工程計算(suan)(suan)本(ben)來是要人(ren)腦來承(cheng)擔的(de)(de)，如今計算(suan)(suan)機(ji)不(bu)但(dan)能(neng)(neng)(neng)完成(cheng)這種計算(suan)(suan)，而且能(neng)(neng)(neng)夠比人(ren)腦做得(de)更(geng)快、更(geng)準確，因此當(dang)代(dai)(dai)人(ren)已不(bu)再把這種計算(suan)(suan)看(kan)作是“需(xu)要人(ren)類智能(neng)(neng)(neng)才能(neng)(neng)(neng)完成(cheng)的(de)(de)復雜任務”，可見復雜工作的(de)(de)定義是隨(sui)著時代(dai)(dai)的(de)(de)發(fa)展(zhan)(zhan)和技術的(de)(de)進(jin)步(bu)而變化的(de)(de)，人(ren)工智能(neng)(neng)(neng)這門(men)科學(xue)的(de)(de)具體目標也自然隨(sui)著時代(dai)(dai)的(de)(de)變化而發(fa)展(zhan)(zhan)。它一(yi)方面(mian)不(bu)斷獲得(de)新的(de)(de)進(jin)展(zhan)(zhan)，另一(yi)方面(mian)又(you)轉向更(geng)有意義、更(geng)加困難的(de)(de)目標。

通常，“機(ji)(ji)(ji)器學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)”的(de)(de)數學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)基(ji)礎是“統計學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)”、“信息論”和(he)(he)“控制論”。還(huan)包(bao)括其他非(fei)數學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)科。這(zhe)類“機(ji)(ji)(ji)器學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)”對(dui)“經(jing)(jing)驗(yan)(yan)”的(de)(de)依賴性很強。計算機(ji)(ji)(ji)需(xu)要不斷從解(jie)決一(yi)類問題(ti)(ti)的(de)(de)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)中獲取(qu)知(zhi)識(shi)，學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)策略，在(zai)(zai)遇(yu)到類似的(de)(de)問題(ti)(ti)時(shi)，運用經(jing)(jing)驗(yan)(yan)知(zhi)識(shi)解(jie)決問題(ti)(ti)并(bing)積累新的(de)(de)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)，就像普通人一(yi)樣。我(wo)們可以(yi)將這(zhe)樣的(de)(de)學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)方(fang)式稱之(zhi)為(wei)(wei)“連續型(xing)學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)”。但人類除了會從經(jing)(jing)驗(yan)(yan)中學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)之(zhi)外，還(huan)會創造(zao)(zao)，即“跳躍型(xing)學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)”。這(zhe)在(zai)(zai)某些情形(xing)下被(bei)稱為(wei)(wei)“靈感”或“頓(dun)悟”。一(yi)直(zhi)以(yi)來，計算機(ji)(ji)(ji)最難(nan)學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)會的(de)(de)就是“頓(dun)悟”。或者(zhe)再嚴(yan)格一(yi)些來說，計算機(ji)(ji)(ji)在(zai)(zai)學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)和(he)(he)“實(shi)踐(jian)(jian)”方(fang)面難(nan)以(yi)學(xue)(xue)(xue)(xue)(xue)會“不依賴于量(liang)變的(de)(de)質變”，很難(nan)從一(yi)種“質”直(zhi)接到另(ling)(ling)一(yi)種“質”，或者(zhe)從一(yi)個“概念”直(zhi)接到另(ling)(ling)一(yi)個“概念”。正因為(wei)(wei)如此(ci)，這(zhe)里的(de)(de)“實(shi)踐(jian)(jian)”并(bing)非(fei)同人類一(yi)樣的(de)(de)實(shi)踐(jian)(jian)。人類的(de)(de)實(shi)踐(jian)(jian)過(guo)程同時(shi)包(bao)括經(jing)(jing)驗(yan)(yan)和(he)(he)創造(zao)(zao)。這(zhe)是智能化(hua)研究者(zhe)夢(meng)寐以(yi)求(qiu)的(de)(de)東(dong)西。

2013年，帝金(jin)數(shu)(shu)(shu)(shu)據普(pu)數(shu)(shu)(shu)(shu)中(zhong)心(xin)數(shu)(shu)(shu)(shu)據研究員SC WANG開發了(le)一(yi)種(zhong)(zhong)新(xin)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據分析方(fang)(fang)法(fa)，該(gai)方(fang)(fang)法(fa)導出了(le)研究函數(shu)(shu)(shu)(shu)性質的(de)(de)新(xin)方(fang)(fang)法(fa)。作者發現，新(xin)數(shu)(shu)(shu)(shu)據分析方(fang)(fang)法(fa)給計算(suan)機(ji)學會“創造(zao)”提供了(le)一(yi)種(zhong)(zhong)方(fang)(fang)法(fa)。本質上(shang)，這種(zhong)(zhong)方(fang)(fang)法(fa)為(wei)人(ren)(ren)的(de)(de)“創造(zao)力”的(de)(de)模式化提供了(le)一(yi)種(zhong)(zhong)相當有效(xiao)的(de)(de)途(tu)徑(jing)(jing)。這種(zhong)(zhong)途(tu)徑(jing)(jing)是數(shu)(shu)(shu)(shu)學賦予的(de)(de)，是普(pu)通人(ren)(ren)無法(fa)擁有但計算(suan)機(ji)可以擁有的(de)(de)“能(neng)力”。從此，計算(suan)機(ji)不僅精(jing)(jing)(jing)于(yu)(yu)算(suan)，還會因精(jing)(jing)(jing)于(yu)(yu)算(suan)而精(jing)(jing)(jing)于(yu)(yu)創造(zao)。計算(suan)機(ji)學家(jia)們應該(gai)斬釘截鐵(tie)地剝奪“精(jing)(jing)(jing)于(yu)(yu)創造(zao)”的(de)(de)計算(suan)機(ji)過于(yu)(yu)全(quan)面的(de)(de)操作能(neng)力，否則(ze)計算(suan)機(ji)真的(de)(de)有一(yi)天會“反捕”人(ren)(ren)類。

當回頭(tou)審視(shi)新方(fang)法的(de)推演過程和數(shu)學(xue)(xue)的(de)時候，作者拓展了對思維(wei)和數(shu)學(xue)(xue)的(de)認(ren)識。數(shu)學(xue)(xue)簡潔，清晰，可靠性(xing)、模(mo)式(shi)(shi)化強。在(zai)數(shu)學(xue)(xue)的(de)發展史上(shang)，處處閃(shan)耀著數(shu)學(xue)(xue)大師(shi)們創造力的(de)光輝。這些(xie)創造力以各種數(shu)學(xue)(xue)定理(li)或結論(lun)的(de)方(fang)式(shi)(shi)呈(cheng)現(xian)出來(lai)，而數(shu)學(xue)(xue)定理(li)最(zui)(zui)大的(de)特點(dian)就是：建立(li)在(zai)一些(xie)基本的(de)概念(nian)和公理(li)上(shang)，以模(mo)式(shi)(shi)化的(de)語言方(fang)式(shi)(shi)表達出來(lai)的(de)包(bao)含豐富信息的(de)邏輯結構(gou)。應該說，數(shu)學(xue)(xue)是最(zui)(zui)單(dan)純、最(zui)(zui)直白地反映(ying)著（至少一類）創造力模(mo)式(shi)(shi)的(de)學(xue)(xue)科。

發展階段

1956年夏季(ji)，以麥卡(ka)賽(sai)、明斯基(ji)、羅(luo)切斯特和申農等為首(shou)的(de)一(yi)(yi)(yi)批有遠見卓(zhuo)識的(de)年輕科(ke)學家(jia)在一(yi)(yi)(yi)起聚會，共同研究(jiu)和探討用機器模擬智(zhi)能(neng)(neng)的(de)一(yi)(yi)(yi)系列(lie)有關問(wen)題，并首(shou)次提(ti)出了(le)“人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)”這(zhe)一(yi)(yi)(yi)術語(yu)，它(ta)標志著“人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)”這(zhe)門(men)新興(xing)學科(ke)的(de)正式誕生。IBM公司(si)“深藍(lan)”電腦擊敗了(le)人(ren)類(lei)的(de)世(shi)界國(guo)際象棋(qi)冠軍更是人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)技術的(de)一(yi)(yi)(yi)個(ge)完美表現。

從1956年(nian)正式提出人(ren)(ren)工智(zhi)能學(xue)(xue)科(ke)算起，50多年(nian)來(lai)，取得長足的(de)(de)(de)發展(zhan)，成為(wei)一(yi)(yi)門廣泛的(de)(de)(de)交叉和前沿科(ke)學(xue)(xue)。總的(de)(de)(de)說(shuo)來(lai)，人(ren)(ren)工智(zhi)能的(de)(de)(de)目(mu)的(de)(de)(de)就(jiu)是(shi)讓計算機(ji)這(zhe)臺(tai)機(ji)器(qi)能夠(gou)像人(ren)(ren)一(yi)(yi)樣(yang)思考(kao)。如(ru)果希望做出一(yi)(yi)臺(tai)能夠(gou)思考(kao)的(de)(de)(de)機(ji)器(qi)，那就(jiu)必須(xu)知(zhi)道什么是(shi)思考(kao)，更進(jin)一(yi)(yi)步講就(jiu)是(shi)什么是(shi)智(zhi)慧。什么樣(yang)的(de)(de)(de)機(ji)器(qi)才(cai)是(shi)智(zhi)慧的(de)(de)(de)呢(ni)？科(ke)學(xue)(xue)家已(yi)經(jing)作(zuo)出了汽車，火車，飛機(ji)，收音機(ji)等等，它(ta)們模仿(fang)我們身(shen)體器(qi)官的(de)(de)(de)功(gong)能，但是(shi)能不(bu)能模仿(fang)人(ren)(ren)類大腦的(de)(de)(de)功(gong)能呢(ni)？到目(mu)前為(wei)止，我們也僅(jin)僅(jin)知(zhi)道這(zhe)個(ge)裝在我們天靈蓋里面的(de)(de)(de)東西是(shi)由(you)數十億個(ge)神經(jing)細(xi)胞組(zu)成的(de)(de)(de)器(qi)官，我們對這(zhe)個(ge)東西知(zhi)之甚(shen)少，模仿(fang)它(ta)或許是(shi)天下最困難的(de)(de)(de)事情了。

當計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)出現后，人(ren)(ren)類開始真正有了一(yi)個可以模擬(ni)人(ren)(ren)類思(si)維的(de)(de)工(gong)具(ju)，在(zai)以后的(de)(de)歲月中，無(wu)數(shu)科學(xue)(xue)家為(wei)這(zhe)個目標努力(li)著。如(ru)今人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)已(yi)經不再是幾個科學(xue)(xue)家的(de)(de)專利了，全世界幾乎所有大(da)(da)學(xue)(xue)的(de)(de)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)系都有人(ren)(ren)在(zai)研究這(zhe)門(men)學(xue)(xue)科，學(xue)(xue)習計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)的(de)(de)大(da)(da)學(xue)(xue)生也必(bi)須學(xue)(xue)習這(zhe)樣(yang)一(yi)門(men)課程，在(zai)大(da)(da)家不懈的(de)(de)努力(li)下，如(ru)今計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)似乎已(yi)經變得(de)十(shi)分聰明了。例如(ru)，1997年5月，IBM公司研制(zhi)的(de)(de)深藍(lan)（DEEP BLUE）計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)戰勝了國際象棋大(da)(da)師卡斯帕(pa)洛夫（KASPAROV）。大(da)(da)家或許不會注意(yi)到(dao)，在(zai)一(yi)些(xie)地(di)方(fang)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)幫助人(ren)(ren)進行其它(ta)原來只屬(shu)于人(ren)(ren)類的(de)(de)工(gong)作，計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)以它(ta)的(de)(de)高速和準(zhun)確(que)為(wei)人(ren)(ren)類發揮(hui)著它(ta)的(de)(de)作用(yong)。人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)始終是計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)科學(xue)(xue)的(de)(de)前沿學(xue)(xue)科，計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)編程語言和其它(ta)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機(ji)(ji)(ji)軟件(jian)都因為(wei)有了人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)進展而得(de)以存在(zai)。

2019年3月4日,十(shi)三(san)屆(jie)全國人(ren)大(da)二次會(hui)議舉行新聞發布(bu)會(hui)，大(da)會(hui)發言(yan)人(ren)張(zhang)業遂表示，已(yi)將與(yu)人(ren)工智能密切(qie)相關(guan)的立(li)法項目列(lie)入(ru)立(li)法規(gui)劃。

科學介紹

實際應用

機器(qi)視覺，指紋(wen)識(shi)別(bie)，人臉識(shi)別(bie)，視網膜識(shi)別(bie)，虹膜識(shi)別(bie)，掌紋(wen)識(shi)別(bie)，專家(jia)系統，自動(dong)規(gui)劃，智(zhi)能(neng)(neng)搜索，定理證明(ming)，博弈(yi)，自動(dong)程(cheng)序設計，智(zhi)能(neng)(neng)控制(zhi)，機器(qi)人學，語(yu)言和(he)圖像理解，遺傳編程(cheng)等(deng)。

學科范疇

人工智能(neng)是一(yi)門邊緣(yuan)學科，屬(shu)于自(zi)然科學和(he)社會科學的交叉。

涉及學科

哲學(xue)和認(ren)知科(ke)學(xue)，數學(xue)，神經生理學(xue)，心理學(xue)，計算機(ji)科(ke)學(xue)，信息論，控制(zhi)論，不定性論

研究范疇

自然語言處理，知識表現，智能搜(sou)索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題(ti)，感知問題(ti)，模式(shi)識別，邏輯程序設計(ji)軟計(ji)算(suan)，不(bu)精確(que)和不(bu)確(que)定的管(guan)理，人工(gong)生命(ming)，神經網絡(luo)，復雜系統，遺傳算(suan)法

意識和人工智能

人工智能(neng)就(jiu)其本質(zhi)而(er)言，是對人的思維的信息(xi)過程的模擬。

對于人的(de)(de)(de)思維模擬(ni)(ni)可(ke)以從兩條(tiao)道路進行，一是結(jie)構模擬(ni)(ni)，仿(fang)照人腦的(de)(de)(de)結(jie)構機制，制造出“類人腦”的(de)(de)(de)機器；二是功(gong)能模擬(ni)(ni)，暫時(shi)撇開人腦的(de)(de)(de)內(nei)部結(jie)構，而從其功(gong)能過程進行模擬(ni)(ni)。現(xian)代電子(zi)計算機的(de)(de)(de)產生便(bian)是對人腦思維功(gong)能的(de)(de)(de)模擬(ni)(ni)，是對人腦思維的(de)(de)(de)信息過程的(de)(de)(de)模擬(ni)(ni)。

弱人(ren)工(gong)(gong)(gong)智能如今不斷地迅猛發展(zhan)，尤其是2008年經濟危機(ji)后，美日歐希望借(jie)機(ji)器(qi)人(ren)等實(shi)現再(zai)工(gong)(gong)(gong)業化，工(gong)(gong)(gong)業機(ji)器(qi)人(ren)以(yi)比以(yi)往任何時候更(geng)快(kuai)的速度發展(zhan)，更(geng)加帶動了弱人(ren)工(gong)(gong)(gong)智能和相關領域產業的不斷突(tu)破(po)，很(hen)多(duo)必須用人(ren)來做的工(gong)(gong)(gong)作如今已經能用機(ji)器(qi)人(ren)實(shi)現。

而強人工(gong)智(zhi)能則暫時(shi)處于瓶(ping)頸，還需(xu)要科(ke)學家(jia)們和人類的努力。

主要成果

人機對弈

1996年2月10～17日(ri)， GARRY KASPAROV以4：2戰(zhan)勝“深藍” （DEEP BLUE）。

1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2。5：3。5輸(shu)于改進后(hou)的(de)“深藍”。

2003年(nian)2月(yue)GARRY KASPAROV 3:3戰平 “小(xiao)深(shen)”（DEEP JUNIOR）。

2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰平 “X3D德國人” (X3D-FRITZ）。

模式識別

采用 $模式識(shi)(shi)別引(yin)擎(qing)，分支(zhi)有2D識(shi)(shi)別引(yin)擎(qing) ，3D識(shi)(shi)別引(yin)擎(qing)，駐(zhu)波(bo)識(shi)(shi)別引(yin)擎(qing)以及多(duo)維(wei)識(shi)(shi)別引(yin)擎(qing)

2D識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)引擎已(yi)推(tui)出(chu)(chu)指紋(wen)識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)，人(ren)像識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie) ，文字(zi)識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)，圖像識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie) ，車牌識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)；駐波(bo)識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)引擎已(yi)推(tui)出(chu)(chu)語音識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)；3D識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)引擎已(yi)推(tui)出(chu)(chu)指紋(wen)識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)玉帶林中掛（玩游(you)智能版1。25）

自動工程

自(zi)動駕(jia)駛（OSO系統）

印鈔(chao)工廠（￥流水線）

獵鷹系統（YOD繪圖）

知識工程

以知識(shi)本身為處理對象，研究如何運用(yong)人工智能和軟件技術，設(she)計、構造和維(wei)護知識(shi)系統

專家系統

智能搜索引擎

計算(suan)機視覺(jue)和圖像處(chu)理

機器翻譯和自然語言理(li)解

數據挖(wa)掘(jue)和知識(shi)發現

發展簡史

人工(gong)智能的(de)傳說可(ke)以(yi)追溯到(dao)古埃及，但隨(sui)著1941年以(yi)來電子計算機(ji)的(de)發展(zhan)(zhan)，技術已最(zui)終可(ke)以(yi)創造出(chu)(chu)機(ji)器智能，“人工(gong)智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一(yi)詞(ci)最(zui)初是在1956年DARTMOUTH學(xue)會上提出(chu)(chu)的(de)，從(cong)那(nei)以(yi)后，研(yan)究者們發展(zhan)(zhan)了眾多理(li)論和原理(li)，人工(gong)智能的(de)概念也(ye)隨(sui)之擴展(zhan)(zhan)，在它還(huan)不(bu)長的(de)歷史中，人工(gong)智能的(de)發展(zhan)(zhan)比預(yu)想的(de)要慢，但一(yi)直在前(qian)進，從(cong)40年前(qian)出(chu)(chu)現(xian)至今，已經出(chu)(chu)現(xian)了許多AI程序，并且它們也(ye)影響到(dao)了其它技術的(de)發展(zhan)(zhan)。

計算機時代

1941年(nian)(nian)的(de)(de)一項(xiang)發(fa)(fa)明(ming)使信息存(cun)儲和(he)處理(li)的(de)(de)各個方面都發(fa)(fa)生了革命(ming)。這項(xiang)同時(shi)在美(mei)國和(he)德(de)國出現(xian)的(de)(de) 發(fa)(fa)明(ming)就是電子計算(suan)機(ji)。第一臺計算(suan)機(ji)要占(zhan)用(yong)幾間(jian)裝(zhuang)空(kong)調的(de)(de)大房間(jian)，對程(cheng)序(xu)員(yuan)來說是場噩夢：僅僅為運行一個程(cheng)序(xu)就要設(she)置成(cheng)千的(de)(de)線路。1949年(nian)(nian)改(gai)進后的(de)(de)能存(cun)儲程(cheng)序(xu)的(de)(de)計算(suan)機(ji)使得(de)(de)輸入程(cheng)序(xu)變得(de)(de)簡單些，而且計算(suan)機(ji) 理(li)論的(de)(de)發(fa)(fa)展產生了計算(suan)機(ji)科學，并最終促使了人工智能的(de)(de)出現(xian)。計算(suan)機(ji)這個用(yong)電子方式處理(li)數據的(de)(de)發(fa)(fa)明(ming)，為人工智能的(de)(de)可能實現(xian)提供了一種媒介。

雖然(ran)計(ji)算機為AI提供(gong)了必(bi)要的(de)(de)(de)技術基礎(chu)，但直到(dao)(dao)50年代早(zao)期(qi)人(ren)們才注意到(dao)(dao)人(ren)類智能與機器(qi)之間(jian) 的(de)(de)(de)聯系(xi)。 NORBERT WIENER是最早(zao)研究反饋(kui)理論的(de)(de)(de)美(mei)國人(ren)之一。最熟悉的(de)(de)(de)反饋(kui)控(kong)制的(de)(de)(de)例子是自動(dong)調溫(wen)器(qi)。它將收集到(dao)(dao)的(de)(de)(de)房間(jian)溫(wen)度與希望的(de)(de)(de)溫(wen)度比較，并(bing)做(zuo)出(chu)(chu)反應將加熱器(qi)開大或關小(xiao)，從而(er)控(kong)制環境溫(wen)度。這(zhe)(zhe)項對(dui)(dui)反饋(kui) 回(hui)路的(de)(de)(de)研究重(zhong)要性在于：WIENER從理論上指出(chu)(chu)，所有的(de)(de)(de)智能活動(dong)都是反饋(kui)機制的(de)(de)(de)結果。而(er)反饋(kui)機制是有可能用機器(qi)模擬(ni)的(de)(de)(de)。這(zhe)(zhe)項發現對(dui)(dui)早(zao)期(qi)AI的(de)(de)(de)發展影響(xiang)很大。

1955年末，NEWELL和(he)SIMON做(zuo)了(le)一個(ge)(ge)名為(wei)(wei)(wei)"邏(luo)輯專家"(LOGIC THEORIST）的(de)(de)(de)程序。這個(ge)(ge)程序被(bei)許多(duo)(duo)人認為(wei)(wei)(wei)是第一個(ge)(ge)AI程序。它將每個(ge)(ge)問題都表示成(cheng)一個(ge)(ge)樹形模型，然后選擇最可能得到(dao)正確結論(lun)的(de)(de)(de)那一枝來求解問題。"邏(luo)輯專家"對(dui)公眾和(he)AI研究(jiu)(jiu)領(ling)域產生的(de)(de)(de)影響使它成(cheng)為(wei)(wei)(wei)AI發展中一個(ge)(ge)重要(yao)的(de)(de)(de)里(li)程碑。1956年，被(bei)認為(wei)(wei)(wei)是人工智能之父(fu)的(de)(de)(de)JOHN MCCARTHY組織了(le)一次學(xue)會，將許多(duo)(duo)對(dui)機器智能感興趣的(de)(de)(de)專家學(xue)者聚集(ji)在(zai)一起進行了(le)一個(ge)(ge)月的(de)(de)(de)討論(lun)。他(ta)請他(ta)們(men)到(dao) VERMONT參加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究(jiu)(jiu)會"。從那時起，這個(ge)(ge)領(ling)域被(bei)命名為(wei)(wei)(wei) "人工智能"。雖(sui)然 DARTMOUTH學(xue)會不是非常成(cheng)功，但它確實集(ji)中了(le)AI的(de)(de)(de)創立者們(men)，并為(wei)(wei)(wei)以后的(de)(de)(de)AI研究(jiu)(jiu)奠定(ding)了(le)基礎。

DARTMOUTH會議(yi)后的7年中(zhong)，AI研究開始(shi)快(kuai)速發展。雖(sui)然這個領域還(huan)沒明確定義(yi)，會議(yi)中(zhong)的一些思想已被重新考(kao)慮(lv)和使用了(le)CARNEGIE MELLON大(da)學和MIT開始(shi)組(zu)建AI研究中(zhong)心。研究面(mian)臨新的挑戰：下一步需要建立能(neng)夠更(geng)有(you)效(xiao)解決問題的系(xi)統(tong)，例(li)如在"邏輯專家(jia)"中(zhong)減(jian)少搜索；還(huan)有(you)就是建立可以(yi)自(zi)我學習的系(xi)統(tong)。

1957年(nian)(nian)一(yi)個新程(cheng)序(xu)，"通用解(jie)題機(ji)"(GPS）的(de)(de)第一(yi)個版本進行了(le)測試。這(zhe)個程(cheng)序(xu)是(shi)由制作(zuo)"邏輯(ji)專家" 的(de)(de)同一(yi)個組(zu)(zu)開發的(de)(de)。GPS擴(kuo)展了(le)WIENER的(de)(de)反饋(kui)原理，可以解(jie)決很(hen)多(duo)常識問題。兩年(nian)(nian)以后，IBM成立(li)了(le)一(yi)個AI研究(jiu)組(zu)(zu)。HERBERT GELERNETER花3年(nian)(nian)時間制作(zuo)了(le)一(yi)個解(jie)幾何定理的(de)(de)程(cheng)序(xu)。

當(dang)越來越多的(de)程序涌(yong)現時(shi)，MCCARTHY正忙于一個AI史上的(de)突破。1958年(nian)MCCARTHY宣布了他的(de)新成果：LISP語言(yan)。 LISP到今天還在用。"LISP"的(de)意思是"表處理"(LIST PROCESSING），它很快就為(wei)大多數(shu)AI開發者采納。

1963年(nian)MIT從美(mei)國(guo)政府得到(dao)一筆(bi)220萬美(mei)元的(de)資助(zhu)，用于研(yan)究機器輔助(zhu)識別。這(zhe)筆(bi)資助(zhu)來自(zi)國(guo)防(fang)部高級研(yan)究計(ji)劃署（ARPA），已保證美(mei)國(guo)在技術進步(bu)上領先于蘇(su)聯。這(zhe)個計(ji)劃吸(xi)引了來自(zi)全世界的(de)計(ji)算機科學家，加快了AI研(yan)究的(de)發展步(bu)伐。

競賽

以人(ren)類的(de)(de)智(zhi)慧(hui)創造出堪與(yu)人(ren)類大腦相(xiang)平行的(de)(de)機器腦（人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)），對人(ren)類來說(shuo)是(shi)(shi)一個極具誘惑的(de)(de)領(ling)域，人(ren)類為(wei)了實現這(zhe)一夢想也(ye)已經(jing)奮斗了很多(duo)個年頭(tou)了。而從一個語(yu)言研(yan)究者的(de)(de)角度來看，要讓機器與(yu)人(ren)之(zhi)間(jian)自由交流那是(shi)(shi)相(xiang)當困(kun)難的(de)(de)，甚(shen)至可以說(shuo)可能(neng)(neng)會(hui)是(shi)(shi)一個永(yong)無(wu)答案(an)的(de)(de)問題。人(ren)類的(de)(de)語(yu)言，人(ren)類的(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)是(shi)(shi)如此的(de)(de)復雜，以至于我們的(de)(de)研(yan)究還并未觸及其導向本質的(de)(de)外延部(bu)分(fen)的(de)(de)邊沿(yan)。

大量程序

以(yi)后幾(ji)年(nian)出(chu)現(xian)了大量(liang)程序(xu)。其中(zhong)(zhong)一(yi)個叫"SHRDLU"。"SHRDLU"是"微(wei)型世(shi)(shi)界"項目的(de)一(yi)部分，包括在微(wei)型世(shi)(shi)界（例如只有(you)(you)有(you)(you)限(xian)數量(liang)的(de)幾(ji)何形體(ti)）中(zhong)(zhong)的(de)研究(jiu)與(yu)編程。在MIT由MARVIN MINSKY領導的(de)研究(jiu)人員發現(xian)，面對(dui)小規模的(de)對(dui)象，計算機程序(xu)可以(yi)解決空間和邏輯問(wen)題。其它如在60年(nian)代(dai)末出(chu)現(xian)的(de)"STUDENT"可以(yi)解決代(dai)數問(wen)題，"SIR"可以(yi)理解簡(jian)單的(de)英語句子。這些程序(xu)的(de)結(jie)果對(dui)處(chu)理語言理解和邏輯有(you)(you)所(suo)幫助。

70年代(dai)另一個進展是專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)。專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)可(ke)以(yi)預測在一定條件下(xia)某種解的概率。由(you)于當時計(ji)算機(ji)已有巨大容量，專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)有可(ke)能(neng)從數據中得出規律(lv)。專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)的市(shi)場(chang)應用很廣。十年間(jian)，專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)被用于股市(shi)預測，幫(bang)助醫(yi)生診(zhen)斷(duan)疾病，以(yi)及(ji)指示礦(kuang)工確定礦(kuang)藏位置等。這一切都因為(wei)專(zhuan)家(jia)系(xi)統(tong)(tong)存儲規律(lv)和信息的能(neng)力而成為(wei)可(ke)能(neng)。

70年(nian)代許多新方法被用于(yu)AI開發，如(ru)(ru)(ru)MINSKY的構造理(li)論。另外DAVID MARR提出了(le)機(ji)(ji)(ji)器視覺(jue)方面的新理(li)論，例(li)如(ru)(ru)(ru)，如(ru)(ru)(ru)何通(tong)過一(yi)副圖像的陰影，形狀(zhuang)，顏色，邊(bian)界和(he)(he)紋理(li)等基本信(xin)息(xi)辨別圖像。通(tong)過分析這(zhe)些信(xin) 息(xi)，可(ke)以推斷出圖像可(ke)能是(shi)什么。同時(shi)期另一(yi)項成(cheng)果是(shi)PROLOGE語言(yan)，于(yu)1972年(nian)提出。 80年(nian)代期間，AI前進更為(wei)迅速，并更多地進入商業領域。1986年(nian)，美國AI相關軟(ruan)硬件(jian)銷(xiao)售(shou)高達(da)4。25億(yi) 美元。專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)因(yin)其(qi)效(xiao)用尤受需求。象(xiang)數字電氣(qi)公(gong)司(si)這(zhe)樣的公(gong)司(si)用XCON專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)為(wei)VAX大型機(ji)(ji)(ji)編程(cheng)。杜邦(bang)，通(tong)用汽(qi)車公(gong)司(si)和(he)(he)波音公(gong)司(si)也大量依賴專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)。為(wei)滿足計算機(ji)(ji)(ji)專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家的需要，一(yi)些生產專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)輔助(zhu)制作軟(ruan)件(jian)的公(gong) 司(si)，如(ru)(ru)(ru)TEKNOWLEDGE和(he)(he)INTELLICORP成(cheng)立了(le)。為(wei)了(le)查(cha)找和(he)(he)改正現有專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)中的錯(cuo)誤，又有另外一(yi)些專(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)(zhuan)家系(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)被設計出來。

日常生活

人(ren)(ren)們開始感受到計(ji)算(suan)機(ji)和(he)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能技(ji)術的(de)(de)(de)影響。計(ji)算(suan)機(ji)技(ji)術不再只屬于(yu)實(shi)驗(yan)室中的(de)(de)(de)一小(xiao)群研究人(ren)(ren)員(yuan)。個(ge)人(ren)(ren)電(dian)腦(nao)和(he)眾多(duo)(duo)技(ji)術雜志使(shi)計(ji)算(suan)機(ji)技(ji)術展現在人(ren)(ren)們面(mian)前(qian)。有了(le)(le)像(xiang)美國人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能協會(hui)這(zhe)樣的(de)(de)(de)基金會(hui)。因為AI開發的(de)(de)(de)需要，還(huan)出現了(le)(le)一陣(zhen)研究人(ren)(ren)員(yuan)進入(ru)私人(ren)(ren)公司(si)的(de)(de)(de)熱潮。150多(duo)(duo)所像(xiang)DEC（它雇了(le)(le)700多(duo)(duo)員(yuan)工(gong)從事AI研究）這(zhe)樣的(de)(de)(de)公司(si)共花了(le)(le)10億美元在內部的(de)(de)(de)AI開發組上。

其它AI領域也在80年代進入市場(chang)。其中一項就是機(ji)器視覺(jue)。 MINSKY和MARR的(de)成果如今用(yong)到了生產(chan)線上(shang)的(de)相機(ji)和計算機(ji)中，進行(xing)質量控制。盡管(guan)還很簡陋，這些系統已能夠通(tong)過(guo)黑白(bai)區別分辨出(chu)物件(jian)形狀(zhuang)的(de)不同。到1985年美國有一百(bai)多(duo)個(ge)公司(si)生產(chan)機(ji)器視覺(jue)系統，銷(xiao)售額(e)共達8千萬(wan)美元。

但80年(nian)代對AI工業(ye)來說(shuo)也不全是(shi)好(hao)年(nian)景(jing)。86-87年(nian)對AI系統(tong)的(de)需求下(xia)降，業(ye)界損(sun)失(shi)了近(jin)5億美元(yuan)。象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩(liang)家共損(sun)失(shi)超過6百(bai)萬美元(yuan)，大約占(zhan)利潤(run)的(de)三(san)分之一(yi)(yi)巨大的(de)損(sun)失(shi)迫使許(xu)多研(yan)究(jiu)領導者削減經費。另一(yi)(yi)個(ge)令人失(shi)望(wang)的(de)是(shi)國防(fang)部高級研(yan)究(jiu)計劃(hua)署支持的(de)所(suo)謂"智能卡車"。這個(ge)項(xiang)目(mu)(mu)目(mu)(mu)的(de)是(shi)研(yan)制一(yi)(yi)種能完成(cheng)許(xu)多戰地任務(wu)的(de)機器人。由于項(xiang)目(mu)(mu)缺(que)陷和成(cheng)功無望(wang)，PENTAGON停止了項(xiang)目(mu)(mu)的(de)經費。

盡(jin)管經(jing)歷了(le)這些受挫(cuo)的(de)(de)(de)事(shi)件，AI仍(reng)在(zai)慢慢恢復發展。新的(de)(de)(de)技(ji)術(shu)在(zai)日本被(bei)開發出(chu)來(lai)，如在(zai)美國首創的(de)(de)(de)模(mo)糊邏(luo)輯，它(ta)可(ke)(ke)以(yi)從不(bu)確(que)定的(de)(de)(de)條件作(zuo)出(chu)決策；還有神(shen)經(jing)網絡(luo)，被(bei)視為實現人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)的(de)(de)(de)可(ke)(ke)能(neng)途徑。總之，80年代AI被(bei)引入(ru)(ru)了(le)市場，并顯(xian)(xian)示(shi)出(chu)實用(yong)價值。可(ke)(ke)以(yi)確(que)信，它(ta)將是通向(xiang)21世紀之匙。人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)技(ji)術(shu)接受檢(jian)驗(yan) 在(zai)"沙漠風暴"行動中軍方的(de)(de)(de)智能(neng)設備經(jing)受了(le)戰爭(zheng)的(de)(de)(de)檢(jian)驗(yan)。人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)技(ji)術(shu)被(bei)用(yong)于導彈系統和預警顯(xian)(xian)示(shi)以(yi) 及其它(ta)先進(jin)(jin)武器。AI技(ji)術(shu)也進(jin)(jin)入(ru)(ru)了(le)家庭。智能(neng)電腦的(de)(de)(de)增(zeng)加吸(xi)引了(le)公眾興(xing)趣；一些面(mian)向(xiang)蘋果機和IBM兼容機的(de)(de)(de)應用(yong) 軟件例如語音和文字識別已可(ke)(ke)買(mai)到；使(shi)用(yong)模(mo)糊邏(luo)輯，AI技(ji)術(shu)簡(jian)化了(le)攝(she)像設備。對(dui)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)相關技(ji)術(shu)更(geng)大的(de)(de)(de)需(xu)求促使(shi)新的(de)(de)(de)進(jin)(jin)步不(bu)斷(duan)出(chu)現。人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)已經(jing)并且將繼續不(bu)可(ke)(ke)避免地改變我們的(de)(de)(de)生活。

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