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AI时代,人工智能的研究与应用领域

人工智能经历了三次飞跃阶段:实现问题求解是第一次,代替人进行部分逻辑推理工作的完成,如机器定理证明和专家系统;智能系统能够和环境交互是第二次,从运行的环境中对信息进行获取,代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。

随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

(一)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、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

(二)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、但是又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。

(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定的自主性。主体试图自治、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。

而现在,AI能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面,并用自动化替代,有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下,这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。

(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中,可以使用专门的技术――它们中有一些非常灵巧微妙,另一些则仅仅是用蛮力解决――来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别,结果有时非常令人惊讶!路径查找就是路径规划问题的一种变体。

为了找到最佳路线,我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱;所以,我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定,它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。

(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上,人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式――命题逻辑和形式逻辑――的一种特殊混合应用,也被认为是一种谓词演算。更进一步说,编程语言中,我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式:布尔逻辑或者布尔代数。

命题逻辑应用于具有真和假两种状态的断言以及命题领域之中。古典命题逻辑或者布尔逻辑处理的都只有两种状态:或者为真,或者为假。

对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。

但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候,就算是最复杂的逻辑语句,我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界:一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的,那么它一定是不存在的事物。否则,它必然两者居其一。

(三)自然语言处理。在AI应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是,现实却是,自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。

(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络,对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息,就是它的原理。

人工智能时代已经来临,让我们一起迎接智能时代带来的,政治、经济与文化的变革,人工智能不再遥远,而在我们身边!

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