人工智能：1.1 人工智能的研究

 

1.1.1        
智能的含义

人工智能是关于如何在机器上实现智能的一门科学，它研究如何制造出智能机器或智能系统，使其能够模拟人类的智能活动，延伸人类的智能。人类的许多活动，如解题证明、讨论分析、医疗诊断、管理决策等等，都需要一定的   
“智能”， 如果机器能够执行这些任务，就可以认为该机器已具有某种性质的 “智能”了。那么，究竟什么是智能？智能的本质是什么？由于目前对其认识还不够深入和全面，所以回答这些问 题还比较困难，但是，人们一直在不断努力探索关于智能本质的问题，从不同的角度和侧面、用不同的方法来对智能进行研究，虽然提出的观点也不尽相同，但对智能的含义还是达成了一些共识， 大致可概括为 以下几个方面。

1.     智能具有感知能力

通过 感觉( 如 视觉、听觉、触觉 等) 器官的 活动，接收来自外界的一些信息( 如声音、图 像 、语言等) 。感知是人类最基本的生理、心理现象，是获取外部信息

 

・1 ・

人工智能技术与方法

的重要途径，人类的大部分知识都是通过感知获取的，感知是产生智能活动的前提与必要条件，可以说没有感知人们就不可能获得知识，也不可能引发各种智能活动。

2.     智能具有记忆与思维能力

人通过感觉器官获得对外部事物的感性认识，经过初步概括和加工之后，形 成相应事物的信息并存储于大脑之中，这是一种记忆的能力。同时， 通过人脑的生理与心理活动 ，对 有关的信息 进行 处理 ，即利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、推理、联想、决策等， 将感性 认知 抽象为理性知识， 这就是一种思维的能力。思维是一个动态过程，是获取知识以及运用知识求解问题的重要途径。

3.     智能具有学习与适应能力

通过教育、训练和学习过程 来 丰富自身的知识和技巧 的能力
，是学习能力； 对变化多端的外界环境、条件( 如 干扰，刺激等作用) 灵活地作出反应 的能力 ，就是适应能力
。学习与适应是人的本能，每个人都在随时随地的进行着学习，这种学习可能是有意识的，也可能是无意识的，既可以是有教师指导进行的，也可以是通过自己实践进行的。人们在与环境的相互作用之中不断地进行学习，积累知识，适应环境的变化。只是由于各人所处的环境不同，条件不同，学习的效果亦不相同，体现出不同的智能差异。

由此可见， 人类 的智能实际上可以反映到两个方面，一个是关于
信息 和知识的 描述 与存储，即智能的记忆能力 ； 另一个是关于 信息 和知识的 处理
与更新，即智能的思维能力、学习能 力和适应能力等 。人工智能就是试图用人工的方法在机器上来实现体现智能的这两方面的能力，即知识表示与知识运用的能力。

 

1.1.2        
人工智能的定义

目前，关于人工智能还没有一个严格定义，人们往往结合自己的认识，从不同的角度来阐述对人工智能的理解。

(1)      人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使
用 计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑的智

 

・2 ・

第 1 章   绪论

能计算机，以及使计算机更巧妙地实现高层次的应用。它涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，总的目标是增强人的智能。

(2)      人工智能研究怎样使计算机 能 模仿人脑所从事
的推理、学习、思考、规划等思维活动，来解决需专家才能处理的复杂问题，如医疗诊断、气象预报、管理决策等。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：
以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。

(3)      人工智能是关于知识的科 学（知识的表示 、知识的获取以及知识的运用
）， 是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，其近期目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能，并开发相关理论和技术。

(4)      人工智能主要研究如何用机器来模拟或实现智能，能够在各类环 境中自

主地或交互地执行各种拟人任务，能适应环境变化，解决各种实际问题等，使机器具有类似于人的智能，并开发相关理论和技术。

 

1.1.3        
人工智能的研究方法

关于人工智能研究的方法，不同科学或学科背景的学者对人工智能有不同的理解，提出的观点也不同，归结起来为 3
个主要的派别 ： 符号主义、联结主义和行为主义。

符号主义 又称为逻辑主义，他们认为人的认知基元是符号，认知的过程就是符号操作过程，计算机也是一个物理符号系统，我们能够用计算机来模拟人的智能行为，即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。知识是信息的一种形式，
是 构成智能的基础，人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。知识可用符号表示，也可用符号进行推理，因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的统一理论体系。符号主义在人工智能的发展过程中有着重要影响和作用，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用作出重要的贡献，成为人工智能的主流派。

联结主义又称为仿生学派或生理学派，他们认为人的思维基元是神经元，而

不是符号处理，知识的处理是建立在神经元及其连接机制与学习算法之上的，提出联结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。联结主义的大脑模型来自于
1943 年由生理学家
McCulloch 和数理逻辑学家
Pitts 所创立的 MP

 

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人工智能技术与方法

模型，并经过数十年的发展，成为当今关于智能计算的一个重要分支领域 ― ― 人工神经网络技术。

行为主义又称为进化主义或控制论学派，他们认为智能取决于感知和行动，
取决于对外界复杂环境的适应，不需要知识、不需要表示、不需要推理，不同的行为表现出不同的功能和控制结构。人工智能可以像人类智能一样逐步进化，智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来，行为主义提出的技术观点和方法，引起许多人的兴趣与研究。