下载
加入VIP
  • 专属下载特权
  • 现金文档折扣购买
  • VIP免费专区
  • 千万文档免费下载

上传资料

关闭

关闭

关闭

封号提示

内容

首页 人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望.doc

人工智能未来发展前景展望

放棄愛伱好难
2019-06-19 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《人工智能未来发展前景展望doc》,可适用于高等教育领域

人工智能未来发展前景展望姓名:张磊(计本)学号:长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。(一)、人工智能的定义人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,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。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。“智能”是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,)中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。年,岁的英国数学家图灵i(Turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。人工智能领域的研究是从年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence,AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。"智能"源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件,而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。由于人工智能是一个边缘学科,是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由来自不同领域的学者组成,各自从事着自己感兴趣的工作,他们对人工智能是什么有不同的认识。所以,要想在他们之间找出一个什么是人工智能的共同的看法还是有一定的困难的。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能够灵活有效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。这样,人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。除了上述的观点以外,人工智能领域中的心理学家、语言学家倾向于将重点放在用电脑去再现人脑思维的内部状态上,也就是要使电脑程产真正理解它所他的事情,就好保人脑一样去“思考问题”。由于大家研究的内容与侧重点各不相同,因此对人工智能的认识也有一定的差异。但是,他们的认识又相互补充、相辅相成,共同构成了人工智能丰富多彩的研究层次与多样化的研究队伍。(二)、人工智能的具体应用人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为,经过几十年的发展,人工智能应用在不少领域得到发展,在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。以下是我所找的几个例子,就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍,籍此对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。、符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等……长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在年代末,人们就开始对此研究。进入年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表,由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令,有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。、模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个最关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统(OpticalCharacterRecognition,OCR)、语音识别系统等。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“汉字识别”为例:首先将汉字图像进行处理,抽取主要表达特征并将其特征与汉字的代码存在计算机中。就像把老师教我们这个字叫什么、如何写的知识记忆在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中所保存的全部汉字进行比较,找出最相近的字作为识别结果,这一过程叫做“匹配”。语音识别就是让计算机能听懂人说的话,一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。其中,中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室,这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等与“老外”通话。这里介绍一个综合应用的例子,一汽集团公司与国防科技大学最近合作研制成功“红旗轿车自主驾驶系统”(即无人驾驶系统),它标志着我国研制高速智能汽车的能力已达到当今世界先进水平。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术,代表着一个国家控制技术的水平。红旗车自主驾驶系统采用计算机视觉导航方式,并采用仿人控制,实现了对红旗车的操纵控制。首先,摄像机将车前方的道路和车辆行驶情况输入到图像处理和图像识别系统。该系统识别出道路状况、前方车辆的相对距离和相对车速。接着,路径规划系统根据这些信息规划出一条合适路径,即决定如何开车。然后,路径跟踪系统根据需跟踪的路径,结合车辆行驶状态参数和车辆驾驶动力学约束,形成控制命令,控制方向盘和油门开启机构产生相应动作,使汽车按照规划好的路径前进,即按自主驾驶系统的规划路径前进。、专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型,把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等种类型。具体应用就很多了,例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。为了实现专家系统,必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库),以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理,并运用知识进行推理,做出决策和判断,其解决问题的水平达到或接近专家的水平,因此能起到专家或专家助手的作用。开发专家系统的关键是表示和运用专家知识,即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前,专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的,因此,不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外,专家系统开发工具的研制发展也很迅速,这对扩大专家系统的应用范围,加快专家系统的开发过程,将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高,分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中,不但采用基于规则的推理方法,而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。、机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来,国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现,不过也取得了很大的进展,特别是作为人们的辅助翻译工具,机器翻译已经得到大多数人的认可。目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致可以分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了,堪称是多快好省的电子词典,它可以迅速查询英文单词或词组的词义,并提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车”,它首先提出了“智能汉化”人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元(人工神经元、处理元件、电子元件等)模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统,是面对专业或行业用户的翻译软件,但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距,有人评价说“满篇英文难不住,满篇中文看不懂”,该说法虽然比较极端,但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里,我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较,从中可以看出一些原因。机器翻译:一句一句处理,上下文缺乏联系对源语言的分析只是求解句法关系,完全不是意义上的理解缺乏领域知识,从计算机到医学,从化工到法律都通用,就换专业词典译文转换是基于源语言的句法结构的,受源语言的句法结构的束缚翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。人工翻译:一般会先通读全文,会前后照应对源语言是求得意义上的理解只有专业翻译人员,而没有万能翻译人员译文是基于他对源语言的理解,不受源语言的句法结构的束缚翻译是一个再创造的过程。在目前的情况下,计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上,在很多领域中,计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用,例如CAD软件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究,应该同样可以起到很大的辅助作用,这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人际交互式翻译为一体,把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样,翻译者只需将精力集中在创造性的思考上,有利于工作效率的提高。机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题,它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识,其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展,机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口,机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度,至少还要经历年时间的持续研究,但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下,机器翻译要想达到的准确率是不可能的。由此也可知道,人工智能虽然功能越来越强大,应用越来越广泛,但是就目前来看其缺点还是很明显的,因此还需不断努力,使其更加完善。(三)、发展方向能够造出具有人类智能的机器,是科学家们一直的理想。人工智能这个科学就是研究和模拟人类的思维,最终做出一台能够像人类一样思考的机器。人工智能科学中有一个很著名的标准,叫做“图灵测试”。用这个标准能够非常简单准确地测定一台机器是否具有人一样的智能。这个测试大概就是通过几个人与一台待测试的机器之间进行对话。当然人与人之间是不能互相看到对方的,人也不能看到哪个是人哪个是机器,之间只有通过对话来交流。然后人与机器之间互相进行对话,对话内容主要是随便问一些问题。到最后,如果对话的人,还分不清与他对话的几个人与机器当中,哪个是机器,哪个是人,那么就可以断定这台机器具备人一样的智能。然而,直到今天,还没有任何一台机器可以通过这个测试。而且,离通过测试的差距还非常之大。这个测试对于机器,真正的困难就难在要像人一样回答问题。例如随便问一个问题:“乘以再加等于多少”。这个问题就很容易让机器“中计”。因为对于机器来说,这种数学计算只需要花一秒不到的时间就能得出正确的结果。但是如果你发现对方可以这样快且准确地得出结果,你会相信他是人么人毕竟有人特有的思维水平,人有感情,有各种各样的性格,这个就很难在机器上实现。诚然,能够做出这样的机器,的确是人工智能的目标。不过人工智能的研究单纯就是为了这个么我个人认为,能够做出像人一样聪明的机器是件好事,不过如果要求机器做到人的某些不好的特性,例如,懒惰、贪婪、罪恶等等,就不必了,做了也是自掘坟墓。人工智能应该可以为人类而服务,能够帮助人解决各种问题。其实做到像人类一样思考的机器,这个只是人工智能科学的其中一个部分,绝不是全部。通过人工智能的研究,领略到智能科学的真谛,解决各种科学难题,促进其它学科的发展,这个才算人工智能的精华!人工智能研究的近期目标是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问题,能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标,根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法,建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统,机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展,技术的进步,人工智能的发展是任何人都无法想象的,但是,正如《科学画报》所预测的一样,人工智能发展将在四个阶段中不断发展,进步:一、应用阶段(年至今):在这一阶段里,人工智能技术在军事、工业和医学等领域中的应用显示出了它具有明显的经济效益潜力。适合人们投资的这一新天地浮出了水面。二、融合阶段(年):、在某些城市,立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话,远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色,远程教育十分普及。、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展,人工智能科学逐渐完善。、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如,将微型超级计算机植入人脑,人们就可通过植入的芯片直接进行通信。、量子计算机和DNA计算机会有更大发展,能够提高智能化水平的新型材料会不断问世。、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。、随着人工智能的加速发展,新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康,而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如,法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害,可以规范家用机器人的使用,可以更加有效地保护数据,可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人),可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。三、自我发展阶段(年):、智能化计算机和互联网既能自我修复,也能自行进行科学研究,还能自己生产产品。、一些新型材料的出现,促使智能化向更高层次发展。、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信,在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为,使人们不受机器人的侵害。、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。四、升华阶段(年):、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。、人工智能系统可从环境中采集全息信息,身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释,并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。、人工智能可以模仿人类的智能,因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步,必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大,届时,足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展,起到决定性作用。据我所知,人工智能还有许多十分有趣的子学科,例如人工神经网络、进化计算等等。这些科学也是以模仿人类的思维为初衷发展起来。但是这些科学在发展过程中,却收获了很多其它的成果。人工神经网络、进化计算都曾经解决过许多数学上的难题,它们与专家系统一样,为其它各个学科起了很大的促进作用。神经网络还帮助过人类解决指纹识别、面相识别、汉字识别等的难题。未来的AI产品安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的Asciwhite电脑,是IBM制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑"蓝色牛仔"(bluejean)。据其研究主任保罗·霍恩称,预计于年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。据网站报道,比利时的Starlab正在制造一个人工猫脑,这个猫脑将有万个人造神经细人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元(人工神经元、处理元件、电子元件等)模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。胞。据称,移植了人工猫脑的小猫能够行走,还能玩球。预计它将于年制作完成。(四)、结语人工智能研究将是世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉。人工智能研究必须建立在归纳逻辑基础之上,从而达到多领域交叉合作来共同促进人工智能研究的广泛而深远的发展。我们现在所涉及的基于逻辑归纳的人工智能以及机器学习和归纳学习的系统研究还处于初级阶段。正如有人所说,在未来的计算机归纳学习或发现的研究中,将归纳逻辑的某些理论、方法或系统与机器学习、不确定性推理、神经网络中对归纳逻辑的研究适当“嫁接”起来,以改进并逐步革新现有的归纳学习系统,促使机器学习中归纳学习的基础理论形成,并进一步从事归纳学习的基础理论与系统的研究和开发,这是人工智能科学研究中的一项重大任务。年月日i参考文献:《模式识别》西奥多里蒂斯(希腊)等著,电子工业出版社出版《人工智能》尼格尼维斯基(澳)等著,机械工业出版社出版

用户评价(0)

关闭

新课改视野下建构高中语文教学实验成果报告(32KB)

抱歉,积分不足下载失败,请稍后再试!

提示

试读已结束,如需要继续阅读或者下载,敬请购买!

文档小程序码

使用微信“扫一扫”扫码寻找文档

1

打开微信

2

扫描小程序码

3

发布寻找信息

4

等待寻找结果

我知道了
评分:

/14

人工智能未来发展前景展望

VIP

在线
客服

免费
邮箱

爱问共享资料服务号

扫描关注领取更多福利