人工智能的发展与应用

尹逸卓

摘 要 计算机科学发展初期，人类主要依赖计算机实现高速计算与数据处理。随着科技的飞速发展和社会需求的不断变化，人们希望计算机具有类似人类的智能，从而提供更加人性化的服务。因此人工智能这一概念被提出并迅速成为一门计算机新兴学科。目前，人工智能已经在科技、文化、生活等多个领域与人类活动密切相关。而随着人工智能的多元化发展，人们将不断提出新理论、新方法，使其应用于人类社会的更多方面。

关键词 人工智能；计算机；发展

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）201-0109-02

人工智能（Artificial Intelligence， AI）是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。这是一门研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的技术方法的一门新的科学。

它试图找出智能的本质，并对人类的意识、思维和信息处理进行模拟，通过核心的算法让机器实现类似人类的功能。

因此，人工智能不仅是计算机科学的一个重要分支，同时也与信息论、仿生学、心理学、哲学、语言学等多门学科紧密关联。

1 人工智能的发展

人工智能最早于1965年在Dartmouth学会上被提出，随后被定义为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作”[ 1 ]。

在图灵所著的《计算机器与智能》中，讨论了人类智能机械化的可能性并提出了著名的图灵测试理论，即如果一个人使用测试对象皆理解的语言去询问两个他不能看见的对象（一个正常思维的人类，一个机器）任意一串问题，如果经过若干询问以后，这个人不能得出实质的区别来分辨两个对象的不同，则此机器通过图灵测试。这也成为了人工智能研究领域中最重要的智能标准。此后人工智能的发展主要分为3个阶段：

第一阶段，计算机主要被用于学习解决代数问题、证明几何定理、代替人完成部分逻辑推理和问题求解等简单智能工作，并发展出“专家系统”这一代表性人工智能程序[ 2 ]。

第二阶段，实现了智能系统与环境之间的复杂交互。主要技术突破为研发出智能机器人，能夠根据环境变化获取相关信息，代替人完成存在不确定性的部分思维任务。

第三阶段，由于海量数据的出现，数据挖掘技术得到了发展，基于数据挖掘的智能系统也成为研究热点。数据挖掘技术实现了机器能够自主学习的可能性，人工智能技术步入高速发展阶段。

2 人工智能的应用

人工智能的实际应用体现在图像和语言理解、人脸识别、智能搜索、博弈、机器学习等多个方面。

1）人工智能已经在语言和语音识别方面取得了很大进展。

苹果公司于2007年推出Siri这一人工智能助理软件，用户可以使用自然语言与计算机进行交互，并发出指令使其完成查找资料、查询天气、自动拨打电话等多种服务。微软亚洲研究院也曾推出人工智能聊天机器人“微软小冰”，实现了计算机与人类对话功能，并使计算机具有学习能力，能够从大量对话历史中完善更新算法，从而作出更加人性化的回应。另一个在自然语言处理方面的重要应用是翻译系统。目前计算机已经可以自主学习多种语言并根据用户指令返回十分类似人类语言的翻译语句。

2）智能推荐系统是随着人工智能第三阶段数据挖掘学科的发展而衍生的应用，如今已经渗透在人们生活的各个角落。

各大在线购买平台如淘宝、京东商城、亚马逊都会根据用户搜索历史、购买历史及好友关系智能计算用户兴趣与需求，由此推荐相似或用户可能感兴趣的商品。与此类似，人们常用的搜索引擎、邮箱、社交网络等平台都会根据用户行为产生算法，从而投放相关广告到用户界面，吸引用户点击购买。另一方面，国内外流行的电影及音乐评分网站同样会计算用户标记的电影音乐，并根据不同电影、音乐间的相似的进行权值计算，为用户进行智能推荐。这也是人工智能在科技、生活外的文化领域产生的重要应用。

3）从人工智能的概念提出之前，人们就致力于人工智能游戏的研究。

早在1951年，西洋跳棋程序和国际象棋程序就相继诞生，并在近10年的发展后已经能够挑战具有相当水平的棋手。1997年，IBM的深蓝战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。而今年的人工智能AlphaGo对战60名人类顶尖围棋高手并获得全胜更是人工智能游戏发展的里程碑事件。AlphaGo是谷歌公司研发的人工智能产品，它运行在适合加速深层神经网络运算能力的芯片TPU上，能够从自我对弈中强化学习，同时使用更强大的策略和价值网络。因此人工智能不仅具有应有的认知能力，甚至已经表现出了一定的创造力。

4）人工智能仍在发展阶段并具有广阔前景的应用是无人车和无人机的研究。

无人车即全自动驾驶汽车，其研发目标为不需要驾驶者就能启动、行驶以及停止。无人车使用的人工智能系统通过对照相机、雷达感应器和激光测距机传回的图片、数据进行处理，可以实时分析当前路面情况，并在特殊时刻迅速、有效地作出反应。现阶段谷歌已将大量无人车投入测试，并将在未来几年投入生产。而人工智能无人机不同于当前使用遥控操作的无人机。人工智能无人机将在环境变化的过程中学会维持稳定、找到方向，并自动选择最佳路径到达目的地。

3 人工智能的瓶颈与展望

人工智能出现的50年来，相关的研究取得了一定的进展，但在每个阶段都曾出现过曲折。人工智能的第一次低谷出现在70年代，因为计算机性能的瓶颈、计算复杂性的指数级增长、数据量缺失等问题而止步不前。人工智能的第二次低谷为80年代晚期，由于技术发展相对于预期较为缓慢，短时间内缺少显著研究成果，导致投资者们失去信心，人工智能遭遇了经费危机。总体来看，人工智能尚缺乏必要的理论。人工智能对多粒度视觉信息的处理以及全局性判断模糊信息处理是极为困难的。而“实现人类水平的智能”这个出现伊始即被提出的课题至今没有答案，我们也无法预测何时才会实现。

长远来看，人工智能的发展正处于黄金阶段，已经是计算机科学最为热门和最具前景的学科之一。目前按照人工智能的实力，人们将其主要分为弱人工智能和强人工智能两类。弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能，它让计算机具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理。而强人工智能指在各方面都能和人类比肩的人工智能。它可以让计算机获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。

近几年来，人们又提出了超人工智能的概念。它被定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。现在，人类已经掌握了若人工智能，并在实现强人工智能的过程中取得了重要进展。人工智能科学的终极目标即实现超人工智能，使计算机能够真正服务于人类，极大地解放人类劳动力。

目前绝大多数人工智能都是建立在物理符号系统假设之上的[3]。一旦人们能够突破这一假设，找出能与之抗衡的新的理论，人工智能将在短期内取得突破性进展。

此外，由于人工智能是计算机科学与脑科学、认知科学、神经科学[ 4 ]等交叉构成的学科，随着生物学、认知学等的发展，以及人工智能科学在更多领域的深入研究，人工智能必将在不久的将来创造更多成就和社会价值。

参考文献

[1]派崔克？温斯顿.人工智能[M].剑桥出版社，1984.

[2]高海，董砚秋，郭巍.计算机与人工智能[J].网络与信息，2009.

[3]肖斌，薛丽敏，李照顺.对人工智能发展新方向的思考[J].信息技术，2009，33（12）：166-168.

[4]史忠植.高级人工智能[M].北京：科学出版社，2011.endprint