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人工智能学习研究的现状及其发展趋势


浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势

摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断 探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领 域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相 差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步, 与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随 着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫 切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。 本 文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能 学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究 方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新, 就要关注认知科学、 脑科学、 生物智能、 物理学、 复杂网络、 计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知 物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智 能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概 念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性 人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺 度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络
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拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智能,从而 适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应 用领域新的辉煌。

1. 前言
自 20 世纪 90 年代以来, 随着全球化的形式与国际竞争 的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人 们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识 化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献, 而且其 作用已在各领域发挥得淋漓尽致,特别是在计算机领域,人 工智能的应用更加突出,可以说,哪里有计算机应用,哪里 就在应用人工智能;哪里需要自动化或半自动化,哪里就在 应用人工智能的理论、方法和技术。 目前,人工智能应用 的主要领域,也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器 模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称 为“机器智能”或“智能模拟” 。人工智能是在现代电子计 算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长, 另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方 法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。 它是
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智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具 有以下特点:学习行为一般具有明显的目的性,其结果是获 取知识;学习系统中结构的变化是定向的,要么由学习算法 决定,要么由环境决定;学习系统是构造智能系统的中心骨 架,它是全面组织与保存系统知识的场所;学习机制与知识 表达方式密切相关,神经网络表示形式的知识可以用 ANN 算 法或 GA 算法来获取,也可以用加强算法来获取。 因此, 人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够 胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是,不 同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在电 子计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、 更准确,于是当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智 能才能完成的复杂任务” 。可见复杂工作的定义是随着时代 的发展和技术的进步而变化的,人工智能学习这门科学的具 体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新 的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

2. 人工智能学习的历史性基础和发展 步伐
人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发 展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及
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信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理 逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为, 人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数 学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz,1646-1716)提出的"通用 语言"设想。 这一设想的要点是: 建立一种通用的符号语言, 用这个语言中的符号表达“思想内容”,用符号之间的形式 关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是,在“通用语 言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对 人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父” , 他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有 智能的” 。1950 年他提出了著名的“图灵实验”:让一个人 和一台计算机分别处于两个房间里,与外界的联系仅仅通过 键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问 (比如:“你是机器还是人?”或“你是男人还是女人?”等 等),并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪 个房间里是计算机。图灵认为,如果“中等程度”的裁判员 不能正确地区分,则这样的计算机可以称为是有智能的。 “图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是, 尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验,但人们并不承认 这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更 深入、对人工智能的要求更高了。
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几乎在图灵上述工作的同时,冯·诺依曼从生物学角度 研究了人工智能。从生物学的观点看,智能是进化的结果, 而进化的基本条件之一是“繁殖” 。为此, 冯·诺依曼构造 了“自再生自动机”,这是一种有“繁殖”能力的数学模型。 冯·诺依曼的分析表明, 自再生自动机 self-reproducing automaton 的内容结构对于“繁殖”是充分的和必要的。他 进而推测,这种结构必定存在于活的细胞之中。五年之后, 克里克和沃森关于 DNA 结构的重大发现完全证实了冯·诺依 曼的猜测: 自再生自动机的几个功能模块均有生物学上的 对应物。其中,模块 A 对应于核糖体,B 对应于 RND 酶和 DNA 聚合酶,D 对应于 RNA 和 DNA,E 对应于阻遏控制分子和抗阻 遏控制分子等。 冯·诺依曼的工作为后来人工智能中的一 条研究路线(人工生命)提供了重要的基础。 图灵和冯·诺依曼的上述工作,以及麦克考洛和匹茨对 神经元网的数学模型的研究,构成了人工智能的初创阶段, 这其实也是人工智能学习的开始。 1956 年夏天举行的达德茅斯研讨会,被认为是人工智 能作为一门独立学科正式诞生的标志。这次研讨会聚集了来 自数学、信息科学、心理学、神经生理学和计算机科学等不 同领域的领导者, 包括 Minsky, Rochester, Simon, Solonio 和 Mccarthy 等。其中,Miusky,Mccarthy,Newell 和 Simon 后来被认为是美国人工智能界的“四大领袖”。与会者从不
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同角度搜索了使机器具有智能的途径和方式,并决定用“人 工智能”(Artificial Intelligence)一词来概括这一新的 研究方向。达德茅斯研讨会开创了人工智能的第一个发展时 期。在这个时期里,研究者们展开了一系列开创性工作,并 取得了引人注目的成果。 会后不久,Newell,Shaw 和 Simon 完成了一个自动证 明数学定理的计算机程序 Logic Theorist (此前 Martin 和 Davis 曾编制了一个算术定理的证明程序,但未发表),证明 了《数学原理》第二章中的 38 条定理,由此开创了人工智 能中“自动定理证明”这一分支。 1958 年,美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的 重要进展。他的程序在 IBM 704 计算机上用不到 5 分钟的

时间证明了 《数学原理》 中“命题演算”的全部 220 条定理。 1959 年, 王浩的改进程序用 8.4 分钟证明了上述 220 条定理 及谓词演算的绝大部分定理。 1983 年,美国数学学会将自动定理证明的第一个“里 程碑奖”授予王浩,以表彰他的杰出贡献 (自动定理证明的 “里程碑奖”每 25 年评选一次,由此可见其份量)。受王浩 工作的鼓舞,自动定理证明的研究形成一股热潮。比如, Slagle 的符号积分程序 SAINT 经测试已达到了大学生的积分 演算水准;而 Mosis 的 SIN 程序的效率比 SAINT 提高了约三 倍,被认为达到了专家水平。
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自动定理证明的理论价值和应用范围并不局限于数学 领域。事实上,很多问题可以转化为定理证明问题,或者与 定理证明有关。可以认为,自动定理证明的核心问题是自动 推理,而推理在人的智能行为中起普遍性的重要作用。基于 这一看法,在自动定理证明的基础上进一步研究通用问题求 解,是一个值得探索的课题。从 1957 年开始,Newell,Shaw 和 Simon 等人着手研究不依赖于具体领域的通用解题程序, 称之为 GPS,它是在 Logic Theorist 的基础上发展起来的, 虽然后来的实践表明,GPS 作为一个独立的求解程序,其能 力是有限的,但在 GPS 中发展起来的技术对人工智能的发展 有重要意义. 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿, 1956 年, Samnel 研制了一个西洋跳棋程序, 该程序“天生”下跳棋水 平很低,远远不是 Samuel 的对手。但它有学习能力,能从 棋谱中学习, 也能在实践中总结提高。 经过三年的“学习”, 该程序与 1959 年打败了 Samuel;又经过三年, 打败了美国一 个州的冠军。值得注意的是,虽然下棋至多只能算是一项体 育运动,下棋的程序似乎只是一种游戏程序,但 Samuel 工 作的意义十分重大:它同时刺激了“搜索”和“机器学习” 这两个人工智能重要领域的发展。 与自动定理证明的研究意义不限于数学一样, 搜索的研 究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观
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点,人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状 态经中间状态到达终止状态的过程,因此可以转化为一个搜 索问题,由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台 机器人被要求完成一项复杂任务,该任务包含很多不同的子 任务,其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进 行。这时,机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案, 使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。 “规划”即找 出一个可行的行动案,可以通过以其子任务为状态、以其子 任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实 现。 (注:第一阶段是搜索解决问题) 人工智能的早期研究还包括自然语言理解、 计算机视觉 和机器人等等。通过大量研究发现,仅仅依靠自动推理的搜 索等通用问题求解手段是远远不够的。 Newell 和 Simon 等人 的认知心理学研究表明,各个领域的专家之所以在其专业领 域内表现出非凡的能力,主要是因为专家拥有丰富的专门知 识(领域知识和经验)。70 年代中期,Feigenbaum 提出知识 工程概念,标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程 强调知识在问题求解中的作用;相应地,研究内容也划分为 三个方面:知识获取,知识表示和知识利用。知识获取是究 怎样有效地获得专家知识;知识表示是究怎样将专家知识表 示成在计算机内易于存储、易于使用的形式;知识利用是究 怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的
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问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展 起来的,特别是知识利用,主要依靠自动推理和搜索的技术 成果。在知识表示方面,除使用早期工作中出现的逻辑表示 法和过程表示法之外,还发展了在联想记忆和自然语言理解 研究中提出的语义网表示法,进而引入了框架表示法,概念 依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与 早期研究不同,知识工程强调实际应用。主要的应用成果是 各种专家系统。专家系统的核心部件包括: (a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。 (b)利用知识解决问题的推理机。 大型专家系统的开发周期往往长达 10 余年,其主要原 因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题,却往 往说不清自己是怎么解决的,使用了哪些知识。这使得负责 收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。 这种状况极大的激发了自动知识获取 ---- 机器学习研究的 深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括:归纳学 习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器 学习的研究目标是:让机器从自己或“别人”的问题求解经 验中获取相关的知识和技能,从而提高解决问题的能力。 80 年代以来, 随着计算机网络的普及, 特别是 Internet 的出现,各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动 着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测,人机
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关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为 纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产 方式和生活方式的巨大变化,同时也向人工智能乃至整个信 息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时 期。 在这个新的发展时期中, 人工智能面临一系列新的应用 需求。 (注: 第三个阶段) 首先是需要提供强有力的技术手段, 以支持分布式协同工作方式,现代生产是一种社会化大生产, 来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同 一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提 供辅助和支持,更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。 由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行,子任务之间 的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是,子任 务之间的协调(即对分布协同工作的支持)向人工智能乃至 整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。 其次,网络化推进了信息化,使原本分散孤立的数据库 形成一个互连的整体,即一个共同的信息空间。尽管现有的 浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮 助,这种帮助是远远不够的,以至于“信息过载”与“信息 迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为 广大用户的迫切需要。另一方面,信息空间对人类的价值不
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仅在于单独的信息条目(比如某厂家生产出了某一新产品的 信息) ,还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识(比如 某个行业供求关系的变化趋势) 。于是,数据中的知识发现 也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切 需求。 随着机器人技术的发展, 研究重点已经转向能在动态、 不可预测环境中独立工作的自主机器人,以及能与其他机器 人(包括人)协作的机器人(注:以前的阶段是通过搜索、 推理利用人类已经总结的知识) 。显然,这种机器人之间的 合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作,因而包括相 同的理论和技术问题。 由此可见, 人工智能第三发展时期的突出特点是研究能 够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统, 这种系统被称为 Agent 。 目前, 正围绕着 Agent 的理论、 Agent 的体系结构和 Agent 语言三个方面展开研究,并已产生一系 列重要的新思想、 新理论、 新方法和新技术。 在这一研究中, 人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相 互融合的趋势。Agent 研究的应用不限于生产和工作,还深 入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如,Agent 与虚拟现 实相结合而产生的虚拟训练系统,可以使学生在不实际操纵 飞机的情况下学飞行的基本技能;类似地,也可使顾客“享 受”实战的“滋味” 。 综观人工智能学习的发展历程, 可以看出它始终遵循的
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基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模 拟,以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学 科的交叉结合, 数学、 信息科学、 生物学、 心理学、 生理学、 生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到 人工智能学习的研究之中。

3. 二 . 人工智能学习的研究途径和主 要流派
从国际范围来看,人工智能的研究途径主要有三条。第 一,生理学途径,采用仿生学的方法,模拟动物和人的感官 以及大脑的结构和机能,制成神经元模型和脑模型;第二, 心理学途径,应用实验心理学方法,总结人们思维活动的规 律,用电子计算机进行心理模拟;第三,工程技术途径,研 究怎样用电子计算机从功能上模拟人的智能行为。目前,第 三种研究方法发展较快。它也从前两种方法中吸收新的思想, 依靠新的启示扩大自己的成果。 传统人工智能是符号主义,它以 Newell 和 Simon 提出 的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实 体组成,它们都是物理模式,可在符号结构的实体中作为组 成成分出现,可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号 系统假设认为:物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。 主 要 工 作 是 “ 通 用 问 题 求 解 程 序
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“( GeneralProblemSolver,GPS ) :通过抽象,将一个现实 系统变成一个符号系统,基于此符号系统,使用动态搜索方 法求解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发, 研究非 程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力,研 究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。 人们也称之为神经计算。 研究重点是侧重于模拟和实现 人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆 和自学习、自组织过程。

4. 三 . 人工智能学习的主要技术及其 发展趋势
目前人工智能学习研究的 3 个热点是: 智能接口、数 据挖掘、主体及多主体系统。 1、智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与 计算机交流。 为了实现这一目标, 要求计算机能够看懂文字、 听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译, 而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智 能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意 义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、 语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理 解等技术已经开始实用化。
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2、数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模 糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先 不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘 和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数 据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、 发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知 识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构 化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心 智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有 一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以 和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体 系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行 协调智能行为,最终实现问题求解。目前对主体和多主体系 统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和 组织、 主体语言、 主体之间的协作和协调、 通信和交互技术、 多主体学习以及多主体系统应用等方面。 新一代的智能技术是指 80 年代以来迅速发展起来的以 神经网络(ANN) 、进化计算、模糊逻辑、Agent 为主要代表 的计算只能技术,其中主要具有学习进化与自组织的能力。 3、神经网络也就是模拟人脑最基本的单位神经元功能 来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络,
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就象教一个小孩子一样,在训练结束后,这个神经网络就可 以完成特定的功能了。它是通过范例的学习,修改了知识库 和推理机的结构,达到实现人工智能的目的。 4、最后还有一个应用领域,就是模型识别,我想它应 该在知识挖掘中应用不小,因为现在工程中的获得的数据越 来越多,要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易, 更不要说在这些数据中发现新规律了,因此有必要进行数据 挖掘,它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考,人工智能也需要思考,这就是推理;人可 以学习,人工智能也就需要学习;人可以拥有知识,那么人 工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的, 人类已经可以 用许多新技术新材料代替人体的许多功能,只要模拟了人的 大脑,人就可以完成人工生命的研究工作,人创造自己,这 不但在科学上,而且在哲学上都具有划时代的意义。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化, 它使得系 统在完成类似任务时更加有效。80 年代以来,ANN 的学习机 制再次得到人们的重视,基于连接机制的亚符号学习又一次 成为的当今学习机制研究的热点,提出了竞争学习,进化学 习、加强学习等各种新的学习机制。 机械式学习。 它的另一个名称死记式学习能够直接体现 它的特点,这是一种最简单的,最原始的学习方法,也是机
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器的强项,人的弱项。 指导式学习。 这种学习方式是由外部环境向系统提供一 般性的指示或建议,系统把它们具体地转化为细节知识并送 入知识库中,在学习过程中要对反复对知识进行评价,使其 不断完善。 归纳学习。我们看到,机器所善长的不是归纳,而是演 绎,它适用于从特殊到一般,而不太适应从一般到特殊,从 特殊到一般的归纳是人类所特有的,是智慧的标志。具体的 归纳学习方法有许多,但它们的本质就是让计算机学会从一 般中得出规律。 类比学习。 类比也就是通过对相似事物进行比较所进行 的一种学习。它的基础是类比推理,也就是把新事物和记忆 中的老事物进行比较,如果发现它们之间有些属性是相同的, 那么可以 (假定地) 推断出它们的另外一些属性也是相同的。 基于解释的学习。 这是近年来兴起的一种新的学习方法。 它不是通过归纳或类比进行学习,而是通过运用相关的领域 知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习,并最终生 成这个目标概念的一般描述,这个一般描述是一个可形式化 表示的一般性知识。 增强式学习(Reinforcement Learning ) :是一种基于 行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类,一类是上 文提到的基于模型的,在这种方法,智能体需要环境确切的
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模型,具有较高的智能,但不适合于不确定的动态环境;另 一种是基于行为的方法,在这种方法中,不需要环境的确切 模型,采用分层结构,高层行为可以调整和抑制低层的行为 能力,但每层中都具有其自主的确定权,如[3]中的 Holonic 智能制造系统。增强式具有这些优点,故常用于机器人足球 赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5],但是这些都只是理 论上的研究,因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人 工智能的可用性,且更不可能去让战争去由电脑而不是人去 指挥了。 使用强化学习的 Agent 最早是出现与遗传算法中, 使用 “Ethogenetics(行为遗传)”的思想,突破了人们长期以 来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一 个组合方式的传统、静态的认识,而将一个编码串看成某个 智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、 并行化、神经网络和机器情感。目前,人工智能的推理功能 已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿 人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人 工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机 的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围 的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分, 而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可
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能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自 然交往至关重要。 通过以上的学习方法就是为了得到知识, 通过一种方便 的方法得到知识。前面已经说过了,因为机器的思考方式和 人类的思考方式大有不同之处,因此让机器通过自己学习生 成自己便于理解和使用的知识,也不失为机器学习的目标之 一。 人工智能一直处于计算机技术的前沿, 人工智能研究的 理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。 由于计算机芯片的微型化已接近极限。 人们越来越寄希 望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少 有三种技术有可能引发全新的革命,它们是光子计算机、量 子计算机和生物计算机。 根据推测, 未来光子计算机的运算速度可能比今天的超 级计算机快1000到1万倍。而一台具有5000个左右 量子位的量子计算机可以在大约30秒内解决传统超级计 算机需要100亿年才能解决的素数问题。相对而言,生物 计算机研究更加现实,美国威斯康星-麦迪逊大学已研制出 一台可进行较复杂运算的DNA计算机。据悉,一克DNA 所能存储的信息量可与1万亿张CD光盘相当。如果未来上 述三种技术能够成熟运用,那将对人工智能的发展起到决定 性的作用。
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5. 结束语
许多科学家断言,机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱 因斯坦和斯蒂芬· 霍金的智慧之和。 著名物理学家斯蒂芬· 霍 金认为,就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计 计算机一样,智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到 本世纪中叶而且很可能还要快得多,计算机的智能也许就会 超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其 发展的趋势,但是在一般的学习中,使用基于行为的方法仍 旧是最受人关注的;文中介绍了几种强化学习方法的变形, 并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上,他们实 现仿真的可行性。但是这些仿真大多都是验证性的,真正的 人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。 最后,我们来总结一下,人工智能学习的各个研究领域。参 照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也 不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动, 哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是 为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学 习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展, 人工智能学习的方法还会有 所变化也更加会引起我们的关注。
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