当我开始学习人工智能：人工智能的学派及研究目标

上课真是不认真啊，现在都写不来了作业了，真的会谢

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一、人工智能的学派及其争论

1.1 对人工智能方法的争论

三个学派
符号主义

认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程。
认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此能够用计算机来模拟人的智能行为。
人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。

连结主义

认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程。
认为人脑不同于电脑，并提出连接主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。

行为主义

认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义)，提出智能行为的“感知—动作”模式。
认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义)；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。

1.2 对人工智能方法的争论

符号主义： 功能模拟方法
模拟人类认知系统所具备的功能，通过数学逻辑方法来实现人工智能。
连接主义： 结构模拟方法
模拟人的生理神经网络结构，不同的结构表现出不同的功能和行为。认为功能、结构和智能行为是不可分的。
行为主义： 行为模拟方法
采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分的。不同行为表现出不同功能和不同控制结构。

1.3 对人工智能技术路线的争论

专用路线 强调研制与开发专用智能计算机、人工智能软件、开发工具、人工智能语言和其它专用设备。
通用路线 认为通用计算机硬件和软件能够对人工智能开发提供有效支持，解决一般人工智能问题。
硬件路线 认为人工智能发展主要依靠硬件技术
软件路线 强调人工智能发展主要依靠软件技术

二、人工智能的研究目标

2.1 人工智能的一般研究目标

理解人类智能
通过编写程序来模仿和检验人类智能的有关理论，更好地理解人类智能。
实现人类智能
创造有用的灵巧程序，执行一般需要人类专家才能实现的任务，实现人类智能。

2.2 近期目标

建造智能计算机代替人类的部分智力劳动。

2.3 远期目标

揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。

近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础，远期目标为近期目标指明了方向。

三、人工智能研究的基本内容和主要方法

3.1 人工智能研究的基本内容

知识表示
状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法…
推理搜索
启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能
模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言）
产生式系统、LISP语言、Prolog语言…

3.2 人工智能研究的主要方法

功能模拟法
结构模拟法
行为模拟法
集成模拟法

上述前3种人工智能研究方法各有长短，各有长处，又有一定的局限性。各种模拟方法可以取长补短，建立集成模拟方法，实现优势互补。

四、人类智能的研究和应用领域

4.1 问题的求解

问题的表示、分解、搜索、归约等进行复杂的符号运算求解

例子：博弈
IBM 深蓝 vs Kasparov ( 1997 , 2003)

4.2 逻辑推理与自动定理证明

通过对事实数据库的操作来证明定理

多种证明方法
例：四色定理；
几何定理证明的“吴氏方法”

4.3 计算智能

涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、免疫计算和人工生命等领域。

4.4 分布式人工智能与真体（Agent）

分布式计算 + 人工智能
不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。主要研究问题是各Agent间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统。

4.5 自动程序设计

根据不同目的描述来编写的计算机程序。
促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进行学习的人工智能系统得到发展。

4.6 专家系统

是一个智能化的计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验。
和传统的计算机程序有本质区别。专家系统可以解决的问题：解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。

4.7 机器学习

机器学习是智能机器基于大量知识和知识库系统来获取新的知识新的分支—数据挖掘、知识发现

4.8 自然语言理解

语言：自然语言、人造语言、机器语言
“理解”的标准

4.9 机器人学

机器人学是人工智能的重要应用研究领域。人工智能与机器人相互促进，机器人学发展需要人工智能的理论和技术指导，而机器人可以提供人工智能一个合适的实验平台。

4.10 模式识别

模式可以是一个对象、图形、声音、特性或光信号等。用计算机代替人类或帮助人类感知模式

4.11 机器视觉

图像处理 → 图像理解 → 机器视觉
低层视觉与高层视觉
前沿研究领域

4.12 人工神经网络

神经计算机
在其它领域中的广泛应用

4.13 智能控制

一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制定量数学解析法 + 基于知识的定性方法

4.14 其他研究与应用领域

智能调度与指挥
智能检索
系统与语言工具

五、小结

任何新生事物的成长都不是一帆风顺的。在科学上，每当一门新科学或新学科诞生时或一种新思想问世时，也往往要遭到种种非议和反对 。人工智能也不例外，从人工智能孕育于人类社会的母胎起，就引起人们的争议。

人工智能各个学派只有携手合作，取长补短，寻找解决问题的集成理论和方法，才能使人工智能取得更好和更大的发展，迎来人工智能前所未有的春天！对于人工智能的未来发展，我们一向持乐观态度。我们相信人工智能有个更加美好的未来；尽管这一天的到来，需要付出辛勤劳动和昂贵代价，需要好几代人的持续奋斗 。