人工智能定义、分类与应用详解

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人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今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,因此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,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验知识解决问题并积累新的经验,就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外,还会创造,即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来,计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说,计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”,很难从一种“质”直接到另一种“质”,或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此,这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。

实际应用:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

三、应用范畴

学科范畴 :人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。

涉及学科 :哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论

研究范畴:自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法

意识和人工智能P:人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。

弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力。

四、实现方法

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法(ENGINEERING APPROACH),它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法(MODELING APPROACH),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法(GENERIC ALGORITHM,简称GA)和人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,简称ANN)均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制,人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。

为了得到相同智能效果,两种方式通常都可使用。采用前一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。

采用后一种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误,但它能吸取教训,下一次运行时就可能改正,至少不会永远错下去,用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能,要求编程者具有生物学的思考方法,入门难度大一点。

但一旦入了门,就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定,应用于复杂问题,通常会比前一种方法更省力。

过去十年来,人们广泛讨论如何将人工智能(AI)引入计算领域,并允许机器从经验中学习,做出类似人类的决策,从而几乎改变我们经济的每一个环节。人工智能项技术多应用在帮助企业自动化日常任务,通过分析客户的行为更好地了解他们的客户,降低运营成本,以及在不同行业个性化服务产品,无论是金融银行,还是交通运输、安防保卫、医疗健康等领域,都逐渐展现出AI独特的优势。

人工智能技术发展的步伐不会止步,当层出不穷的新算法、新代码出现时,新产品市场的机会大大增加了,而面临的非授权使用和恶意篡改风险无疑也随之增长,数字版权的保护任重道远。

对于人工智能,相信大家都是相当关注的,大家对此还有哪些进一步的看法呢?欢迎留言讨论哦!

来源:21ic

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