《人工智能》课程论文
对人工智能现状及发展的思考
【摘要】： 自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。
【关键词】： 人工智能，发展，思考
\"人工智能\"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。
对于人工智能的定义义众说不一， 一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学； 另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支， 它企图了解智能的实质， 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义可以分为两部分，即\"人工\"和\"智能\"。对于\"人工\"，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的， 或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但
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总的来说，\"人工系统\"就是通常意义下的人工系统。诞生对于\"智能\"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限， 对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是\"人工\"制造的\"智能\"了。
人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
2、人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落， 这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点： 问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。
第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现
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将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL 化学质谱分析系统、MTCIN 疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11 语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。同时国际人工智能联合会于1969 年成立。
第三个阶段是20 世纪80 年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制， 人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982 年开始了\"第五代计算机研制计划\"。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。
第四个阶段是20 世纪的80 年代末。1987 年是神经网络这一新兴科学但是的年份。1987 年，美国召开了第一次神经网络国际会议， 并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。
第五个阶段是20 世纪90 年代后。网络技术的出现于发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向到基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段__人工智能不仅仅只对基于同一目标的分布式问题求解进行研究， 同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3、对人工智能的思考 3.1 人工智能与人的智能
从哲学上的量变引起质变的角度来讲， 人工智能在不断的发展
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过程中一定会产生质的飞跃。在最初，人工智能只具有简单的模拟功能， 但是发展到现在已经具备了思考的能力（逻辑推理分析），这已经表明人工智能在不断量变的过程中已经发生了质变。
有人认为有人会说人工智能不会超过人类的智能，理由是人工智能是人类创造出来的。但是现实中很多人类创造出来的东西已经在某一些方面超过了人类本身的能力，例如起重机的力气超过人类很多；汽车速度也远超过人类的速度。人类之所以会制造出各种各样的工具， 其目的就是希望自身的能力能通过这些工具进行延伸和突破。人类研究人工智能就是希望人工智能帮助人类实现人类某些无法实现的东西。
还有人认为人工智能是人类创造出来的， 所以它一定存在着致命的弱点， 也因此人的智能优于人工智能。但是殊不知人类与机器相比也有着十分明显的弱点，例如人类所需要的生存条件比机器更加的严格，人类思维会受到人的情绪所影响， 而机器只是受到程序的影响， 它们没有情绪的起伏。就目前的人工智能而言，它们在某一些领域比人类更强。
但是目前我们必须正视人工智能的一些还没有办法改变的缺陷， 那就是人工智能的学习能力与创新能力。人工智能的知识获取大部门都是人为的进行灌输，而无法像人类自身那样进行主动的学习。同时人工智能只能够利用已有的知识去解决一些问题， 但是却还不能够创造性的提出一些新的东西。
3.2 对机器人三大定律的困惑
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美国最著名的科普作家艾萨克．阿西莫夫提出过比较著名的机器人三大定律：第一定律，机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为；第二定律，机器人应服从人的一切命令，但命令与第一定律相抵触时例外；第三定律， 机器人必须保护自身的安全， 但不得与第一、第二定律相抵触。虽然这只是科幻作家所提出的一家之言， 但是也代表了人类对与人工智能发展的一种期望与担心。人们害怕自己所创造出来的人工智能会伤害人类自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人类为中心的，而忽视了人工智能本身。或许这是人类的一种天性， 世间所有的事物都应该围绕人类自身来定义、发展。就好像人类自以为掌控了能够改变大自然的力量，最终却被大自然反噬一样。同时，随着科学技术的发展，人工智能已经不单单需要逻辑思维与模仿，同时还应该将情感赋予人工智能。因为随着科学家对人类大脑和精神系统的研究的深入， 已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人类的自我中心又是否会伤害到人类自己创造出来的人工智能。
3.3 对人工智能未来的思考
人工智能有着十分巨大的发展潜力， 对于人工智能的研究虽然经过了很多年， 但是这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。自动推理是人工智能最经典的一个研究分支， 它的基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来人工智能最热门的研究内容里面就有自动推理， 同时在该知识系统中的动态演化特征及可行性推理的研究是一个十分热门的研究内容，很有
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可能取得大的突破。
机器学习一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果。但是许多新的学习方法相继问世， 并且已经有了实际的应用， 这充分的说明在这方面的研究已经有了很大的进步。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后， 在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进人了众多领域。智能信息检索技术在Internet 技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛， 而且已经成为了人工智能的一个研究分支。
4、结语
人工智能的研究一直都处于计算机技术研究的前沿，它的研究对于计算机技术、控制科学与技术的发展方向有着十分明显的影响。人工智能是人类的大脑与思维的延伸，随着科学技术的发展，人工智能不断的向着人类智能的方向发展， 所以我们需要在研究的过程中不断的正视人工智能与人类智能的关系。
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