人工智能与应用

张远望

【摘 要】随着社会的不断发展，人工智能，正在逐步走入人们的生活，大多数人对人工智能的认识，都是从美国好莱坞大片中获得的，对于人工智能的发展现状并不了解。本篇文章向大家介绍了人工智能的发展现状，和人工智能的研究领域。深入浅出的让不熟悉人工智能的人对人工智能有一个大概地了解。

【关键词】人工智能 人工智能发展 AI

在没有接触人工智能以前，对于人工智能的了解都是从美国的好莱坞大片当中，像《钢铁侠》、《超能陆战队》等。但是现实中的人工智能并不像电影中的那样，在现实中，也许你会觉得，人工智能怎么会那么蠢，那么笨。是的，像电影中那样机器人具有比人类更高的智慧，甚至会灭绝人类的事情，至少在可见的未来是不可能发生的。

1 人工智能一词的由来

人工智能，这个词的产生，是在1956年，在美国达特茅斯大学的讨论会上，人们讨论应该如何定义机器可以自我感知，自我学习的这种能力，后来经麦卡锡教授提议科学家们正式将机器的这种能力命名为人工智能，人工智能这个名词由此产生。人工智能是当前最前沿的学术领域，目前科学家们对于人工智能的研究还处于初级阶段，远没有达到人们想象中的人工智能。经济学家预测人工智能将是产业发展的新增长点。是20世纪与空间技术，原子能技术并列的第三大科技成就。现在科学家们正在逐渐的将人工智能应用于我们的生活之中，许多的大公司都在做这样的尝试，如：

（1）谷歌的自动驾驶汽车，也就是无人驾驶汽车，谷歌一直在秘密的研究这项计划，直到谷歌将这项计划公布于众时，谷歌无人驾驶汽车，已经安全驾驶了22万公里，相当于绕赤道5圈，谷歌还设想，通过汽车与汽车之间的互联，实时共享路况信息来实现无人驾驶，谷歌现在还在为无人驾驶汽车增加更多新的功能，要想使谷歌无人驾驶汽车能够正式的应用于人们的生活之中，可能至少还需要8年的时间。

（2）Google大脑，是一种人造的 “神经网络”，它将1.6万台计算机的处理器相连接，建造出了全球为数不多的最大中枢网络系统。它能够自主学习，自主决定关注数据的哪部分特征和哪些模式，能够识别声音和图形。Google大脑的技术目前正应用于iphone手机开发，谷歌无人驾驶汽车，谷歌眼镜，人脸识别等领域。

（3）微软小冰，是一种能够让机器学习人的沟通方式，让机器与人可以自然交流的技术。它通过大数据、云计算、自然语义分析、机器学习、深度神经网络等技术，让微软小冰可以学习人类的交流方式，包括语音、手势、表情、触摸等。另一方面，通过微软小冰技术，科学家们可以让机器更加容易理解人的思想和意图，让机器产生一种基于数据相关性的基本智能。

（4）日本的智能机器主持人，是由日本石黑浩实验室研制的，石黑浩在仿制人领域，是一位非常有影响力的科学家，仿制人的目的是让机器人更具有人性，它将认知科学、心理学、神经科学、社会学等学科结合在一起使机器人更加像真人一样。日本的智能机器主持人，是一种仿制人，她的骨骼由金属制成，皮肤由硅胶制成，带上假发并且化妆以后几乎和真人无异，不仅外形酷似人类，而且说话自然、连贯甚至还有些幽默，上半身还可以灵活的动作，真是可以以假乱真。

（5）计算机通过“图灵”测试，“图灵”测试是由英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父的阿兰·麦席森·图灵于1950年提出的，他设想如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。图灵测试的目的是为了测试机器是否具备了人类的智能，图灵认为机器是可以具有人类的智能的，即假设有一台电脑，其运算速度非常快、记忆容量和逻辑单元的数目也超过了人脑，而且还为这台电脑编写了许多智能化的程序，并提供了合适种类的大量数据，那么，就可以说这台机器具有思维能力了。

（6）百度计划推出“神灯”搜索，通过在手机上下载百度的APP，再在手机上安装“神灯”搜索的配件，当启动“神灯”搜索的时候，会在手机的上方出现一个全息的投影，人可以与全息投影实时进行互动交流。

2 人工智能的研究领域

以上是人工智能在现阶段水平上的一些社会实践。既然人工智能是未来科技的发展方向，那么我们这些门外汉想要学习人工智能需要学习哪些知识呢？在美国，人工智能教学的核心课程以美国计算机类专业的核心课程为例，美国计算机类专业最核心的课程是system和AI。system和AI主要研究以下人工智能研究的基本内容：

知识表示：将人类知识形式化或者模型化。机器感知：使计算机具有类似于人的感知能力。以机器视觉与机器听觉为主。机器思维：对感知到的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。机器学习：使计算机具有类似人类的学习能力，自动获取知识。机器行为：计算机的表达能力，即“说”，“写”，“画”等能力。

3 人工智能的教学内容

人工智能概述：基本概念，研究领域，以开阔学生的视野，使学生对人工智能有全面的了解。知识表示：一阶谓词逻辑，产生式，框架等。确定性推理：鲁滨逊归结原理，利用归结原理证明定理和求解问题的方法。不确定性推理：实用的可信度方法，证据理论，模糊推理。搜索求解：状态空间知识表示，宽度优先，深度优先，A*搜索。进化计算：进化算法，是一个算法簇，包括遗传算法，遗传规划，进化策略，进化规划以及差分进化，量子进化等。遗传算法是基础。群智能算法：受动物群体智能启发的算法称为群智能算法，包括粒子群优先算法，蚂蚁算法等。专家系统：概念、工作原理、建立方法、典型的专家系统实例以及开发工具。机器学习：机器学习的概念和方法，以及知识发现和数据挖掘的基本概念和方法。人工神经网络：BP学习算法，Hopfield神经网络，在软测量，联想记忆与优化求解中的应用。智能体与多智能体：多智能体系统的通信，协调，协作与协商方法。自然与语言理解：计算机理解，处理自然语言的基本方法，包括机器翻译和语音识别。对于人工智能的研究，目前人类还处于一个比较初级的阶段，人工智能还是一个比较前沿的学科，但是我相信在不久的将来，人工智能必将服务于我们的生活，称为我们生活中的一位司空见惯的好帮手。