1.1 人工智能概述

1.1.1 人工智能定義

人工智能（Artificial Intelligence，AI），這個(gè)詞拆開來看就是“人工”和“智能”。分開理解對(duì)我們來說是沒有任何難度的，但是當(dāng)把它們組合在一起的時(shí)候，就是一個(gè)可以改變世界的技術(shù)了。探其本質(zhì)，可以給它一個(gè)精簡(jiǎn)而又準(zhǔn)確的定義——人工制作的系統(tǒng)所表現(xiàn)出的智能，也就是機(jī)器智能。當(dāng)然，這里的智能其實(shí)就是像人一樣的思維過程和智能行為。當(dāng)然這是一個(gè)層面的理解，就人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀而言，也可以將其定義為研究這樣的智能能否實(shí)現(xiàn)，以及如何實(shí)現(xiàn)的科學(xué)領(lǐng)域。

隨著科技的高速發(fā)展，人造物品的性能常常優(yōu)于天然的物品。例如人造草坪，利用仿生學(xué)的原理模擬天然草坪，使運(yùn)動(dòng)者的腳感及足球的反彈速度都和實(shí)際情況相似，同時(shí)又比天然草坪有著更好的排水性能，更長(zhǎng)的使用壽命，更低的維護(hù)費(fèi)用。再比如20世紀(jì)50年代研制成功的人造血管，經(jīng)過不斷地改進(jìn)逐漸地被應(yīng)用在較大的血管手術(shù)中。目前用于制造人造血管的原料一般有滌綸、聚四氟乙烯等。人造血管物理和化學(xué)性能穩(wěn)定，在做搭橋手術(shù)時(shí)易縫性好，與人體的相容性好，可以達(dá)到令人滿意的遠(yuǎn)期通暢率。人造血管技術(shù)的不斷優(yōu)化將推動(dòng)大型人體器官的制造，這會(huì)使將來的人類醫(yī)學(xué)研究更具創(chuàng)新性。

人工智能不是自然的，而是人造的。要確定人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，必須首先理解和定義“智能”。智能是什么？智能的定義可能比人工的定義更難以捉摸。

斯騰伯格（R.Sternberg）就人類意識(shí)這個(gè)主題給出了以下定義：“智能是個(gè)人從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)、理性思考、記憶重要信息，以及應(yīng)付日常生活需求的認(rèn)知能力。”這個(gè)定義可以用簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試為例進(jìn)行理解。

給定一個(gè)數(shù)組：1，2，4，7，11，16…。通過觀察不難得出下一個(gè)數(shù)字是22，規(guī)律是每?jī)蓚€(gè)連續(xù)數(shù)字之差為1，2，3，4…的等差數(shù)列。其實(shí)對(duì)這個(gè)問題的解答過程實(shí)現(xiàn)的就是簡(jiǎn)單的智能，需要通過經(jīng)驗(yàn)分析來發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式，并且發(fā)現(xiàn)提取模式中的特征。那么如何判斷人或動(dòng)物是否具有智能的屬性？如果有智能，又該如何評(píng)估智能的等級(jí)？

大多數(shù)人可以很容易地回答出第一個(gè)問題，我們可以通過與其他人交流（如做出評(píng)論或提出問題）來觀察他們的反應(yīng)，每天多次重復(fù)這一過程，以此評(píng)估他們的智力。雖然沒有直接進(jìn)入他們的思想，但是相信通過問答這種間接的方式，可以對(duì)內(nèi)部大腦活動(dòng)做出較為準(zhǔn)確的評(píng)估。

如果堅(jiān)持使用問答的方式來評(píng)估智力，那么如何評(píng)估動(dòng)物智力呢？觀察一下，小狗似乎記得一兩個(gè)月沒見到過的人，并且可以在迷路后找到回家的路；小貓?jiān)谕聿蜁r(shí)間聽到開罐頭的聲音時(shí)常常表現(xiàn)得很興奮。動(dòng)物們出現(xiàn)的這些反應(yīng)只是簡(jiǎn)單的巴甫洛夫反射，還是它們有意識(shí)地將經(jīng)驗(yàn)與結(jié)果預(yù)測(cè)聯(lián)系起來了？再來看一則有趣的軼事：大約在1900年，德國(guó)柏林有一匹據(jù)說精通數(shù)學(xué)的馬，它可以做加法或計(jì)算平方根，人稱“聰明的漢斯（Clever Hans）”（見圖1-1）。然而有人觀察發(fā)現(xiàn)，漢斯計(jì)算的成功率與觀眾的數(shù)量相關(guān)，如果沒有觀眾在場(chǎng)，它的表現(xiàn)就不會(huì)很出色。事實(shí)上，漢斯的“智能”在于它能識(shí)別人類的情感，而非對(duì)數(shù)學(xué)的精通。研究人員猜測(cè)，因?yàn)轳R一般都具有敏銳的聽覺，當(dāng)漢斯接近正確的答案時(shí)，觀眾們都變得相對(duì)興奮、心跳加速，漢斯也許有一種出奇的能力，它能夠檢測(cè)出這些微小的變化，從而得出正確的答案。

有些生物智能的體現(xiàn)具有群體性特點(diǎn)，而這種集體智慧的實(shí)現(xiàn)根源于個(gè)體之間的有效溝通。舉個(gè)例子來說，蜜蜂是一種具有超強(qiáng)生存智慧的的昆蟲，單只蜜蜂行為并不屬于人工智能的范疇，但是蜂群往往會(huì)利用群體的智慧解決復(fù)雜的問題。為了在寒冷的天氣下生存，蜜蜂們?cè)诜涑矁?nèi)相互靠近，形成球形結(jié)構(gòu)，隨著溫度的逐漸降低，結(jié)團(tuán)越來越緊，蜜蜂還會(huì)輪換自己的位置，蜂球表面的蜜蜂向球心鉆，球心的蜜蜂則向外移，使每個(gè)同伴都可以安全越冬。

人類大腦的質(zhì)量及大腦與身體的質(zhì)量比通常被視為動(dòng)物智能的指標(biāo)。有研究發(fā)現(xiàn)，海豚在這兩個(gè)指標(biāo)上都與人類相當(dāng)，在動(dòng)物自我意識(shí)測(cè)試——鏡子測(cè)試中，海豚得到了很好的分?jǐn)?shù)，它們可以認(rèn)識(shí)到鏡子中的圖像實(shí)際上是它們自己的形象；海豚可以完成復(fù)雜的游戲，這說明海豚具有記憶序列和執(zhí)行復(fù)雜身體運(yùn)動(dòng)的能力。

使用工具是智能的另一個(gè)“試金石”，這一特征常常用于將直立人與人類祖先進(jìn)行區(qū)分。倭黑猩猩和人一樣，都具備使用工具的特質(zhì)，他們甚至還會(huì)制造工具。科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，倭黑猩猩會(huì)主動(dòng)將樹枝的前端削尖，或者用大石塊敲碎小石塊找到尖銳的部分用來抵御敵人的攻擊。由此可見，智能不是人類獨(dú)有的特性。

人工智能希望創(chuàng)建可以與人類思維相類似的能夠表現(xiàn)出與人類智能相關(guān)特征的計(jì)算機(jī)軟件和（或）硬件系統(tǒng)。其中，一個(gè)關(guān)鍵的問題就是——機(jī)器能思考嗎？許多人對(duì)待這個(gè)問題時(shí)懷有偏見，有人說：“計(jì)算機(jī)只是由硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)組成的用于高速計(jì)算的機(jī)器，并不具備思考的能力。”但還有人認(rèn)為：“在不久的未來，計(jì)算機(jī)可以趕上甚至超過人類的智慧。”真相可能就存在于兩種極端情況之間。思考是推理、分析、評(píng)估和形成思想和概念的工具，并不是所有能夠思考的物體都有智能。不同的動(dòng)物物種具有不同程度的智能，同樣的人工智能領(lǐng)域開發(fā)的軟件和硬件系統(tǒng)也具有不同程度的智能。

◎　定義1.1　智能（Intelligence）

人的智能是他們理解和學(xué)習(xí)事務(wù)的能力。也就是說，智能是思考和理解的能力，而不是本能的做事能力。

◎　定義1.2　智能機(jī)器（Intelligent Machine）

智能機(jī)器可以呈現(xiàn)人類的智能行為。而這種智能行為表現(xiàn)為人類通過大腦思考解決問題進(jìn)而創(chuàng)造新的想法。

◎　定義1.3　人工智能

斯坦福大學(xué)尼爾遜（Nilsson）提出：人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)（知識(shí)的表示、知識(shí)的獲取及知識(shí)的運(yùn)用）。

◎　定義1.4　人工智能學(xué)科

人工智能研究者們認(rèn)為：人工智能學(xué)科是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)分支領(lǐng)域，它主要涉及的是研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器等方面的內(nèi)容。近期主要致力于研究如何利用機(jī)器來模仿和執(zhí)行類似于人腦的某些智力功能，并在研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)理論和技術(shù)的開發(fā)。

而人工智能和智能系統(tǒng)研究者們認(rèn)為：人工智能學(xué)科是智能科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器和智能系統(tǒng)的一個(gè)分支。而智能科學(xué)是一門與計(jì)算機(jī)科學(xué)并行的學(xué)科。

◎　定義1.5　人工智能能力

人工智能能力可以看作智能機(jī)器執(zhí)行與人類智能相關(guān)的智能行為的技術(shù)。

1.1.2 人工智能發(fā)展史

“人工智能”一詞最初在1956年美國(guó)的達(dá)特茅斯（Dartmouth）大學(xué)舉辦的一場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)兩個(gè)月的研討會(huì)中被提出，從那以后，人工智能作為新鮮事物開始進(jìn)入人們的視野中，研究人員不斷探索發(fā)展了眾多相關(guān)的理論和技術(shù)，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。在任何領(lǐng)域，都是“萬事開頭難”，當(dāng)出現(xiàn)了第一個(gè)引路人后，后面的發(fā)展就會(huì)是不可估量的，人工智能也是如此。會(huì)議與會(huì)專家在當(dāng)時(shí)怎么也不會(huì)想到，當(dāng)時(shí)所提出的“人工智能”會(huì)在今天得到如此蓬勃的發(fā)展。我們一起站在巨人的肩膀來回顧幾十年來人工智能的發(fā)展。

1.20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落

在首次提出人工智能的概念之后，一些重要的理論結(jié)果也層出不窮。但是，由于消化方法的推理能力有限，機(jī)器翻譯技術(shù)也不夠成熟，在兩者的共同作用下導(dǎo)致了最終的失敗。人工智能技術(shù)逐漸進(jìn)入了它的瓶頸期。思考這一階段的發(fā)展可以發(fā)現(xiàn)，人工智能的冷落源于人們對(duì)問題求解方法的迫切關(guān)注，而忽略了知識(shí)本身的重要性。做任何事情一定要有良好的理論基礎(chǔ)，否則就會(huì)形成“基礎(chǔ)不牢，地動(dòng)山搖”的被動(dòng)局面。

2.20世紀(jì)60年代末—70年代，專家系統(tǒng)帶來的新高潮

1968年，美國(guó)斯坦福大學(xué)研制成功了一種幫助化學(xué)家判斷某待定物質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng)——DENDRAL系統(tǒng)。1976年，斯坦福大學(xué)的研究人員耗時(shí)五六年開發(fā)了一種使用了人工智能的早期模擬決策系統(tǒng)，用來進(jìn)行嚴(yán)重感染時(shí)的感染菌診斷，以及抗生素給藥的推薦系統(tǒng)——MYCIN系統(tǒng)。從那時(shí)起，還開發(fā)了許多著名的專家系統(tǒng)，如PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等。后續(xù)的研究和開發(fā)專家系統(tǒng)使人工智能得以實(shí)際應(yīng)用。值得一提的是，為了更好地發(fā)展人工智能，在各國(guó)科學(xué)家們的號(hào)召下于1969年召開了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議，這也標(biāo)志著人工智能新高潮的出現(xiàn)。

3.80年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展

1982年，日本開始實(shí)施“第五代計(jì)算機(jī)發(fā)展計(jì)劃”，計(jì)劃的實(shí)施將邏輯推理的速度提升到與數(shù)值運(yùn)算相同。盡管該計(jì)劃沒有達(dá)到滿意的效果，但它的發(fā)展引來了一股熱情，使得越來越多的專家學(xué)者將目光轉(zhuǎn)向人工智能的研究上。1987年，在美國(guó)舉行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一次國(guó)際會(huì)議，宣布建立一個(gè)新的學(xué)科——“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。從那時(shí)起，世界上許多國(guó)家都逐步加大了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投資，給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展帶來了前所未有的機(jī)遇。

4.90年代，人工智能的網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展

由于以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為核心的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能的研究?jī)?nèi)容也發(fā)生了巨大的變化。以單個(gè)智能實(shí)體為起點(diǎn)，逐步成為基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的分布式人工智能。巨大的轉(zhuǎn)變?yōu)榛谕荒繕?biāo)的分布式問題的探索提供了更有效的求解方法，還擴(kuò)展到對(duì)多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題的求解方法，使人工智能技術(shù)朝著實(shí)踐的方向上不斷發(fā)展。除此之外，Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用提供了更多的可能，人工智能技術(shù)逐步走進(jìn)人們的生產(chǎn)生活中，帶來了更加便捷高效的生活方式。

5.21世紀(jì)以來，人工智能的技術(shù)騰飛

隨著社會(huì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步，人工智能技術(shù)已經(jīng)日趨完善。同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)也已在諸多領(lǐng)域得到應(yīng)用和拓展，如智能控制領(lǐng)域、機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域、語言和圖像理解領(lǐng)域、遺傳編程領(lǐng)域、法學(xué)信息系統(tǒng)，以及智能接口領(lǐng)域、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域、主體及多主體系統(tǒng)領(lǐng)域等。隨著人工智能與生活的完美融合，人工智能技術(shù)的前景會(huì)愈發(fā)光明。