人工智能的研究領(lǐng)域

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1、人工智能的研究領(lǐng)域　　參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過(guò)就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來(lái)幫助人類進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。人工智能的研究更多的是結(jié)合具體領(lǐng)域進(jìn)行的，主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，自然語(yǔ)言理解，自動(dòng)定理證明，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，機(jī)器人學(xué)，博弈，智能決定支持系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有

2、這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的，也就說(shuō)什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。因此我們可以從許多的應(yīng)用領(lǐng)域中挑選幾個(gè)有代表性的方面來(lái)看看人工智能的發(fā)展需要進(jìn)行哪些方面的工作。下面我們就具體的應(yīng)用方面專家系統(tǒng)來(lái)看看人工智能的主要研究領(lǐng)域是什么。專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍，最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域，它是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)，它從人類專家那里獲得知識(shí)，并用來(lái)解決只有專家才能解決的困難問(wèn)題。這樣定義專家系統(tǒng)：專家系統(tǒng)是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)

3、與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家求解問(wèn)題的思維過(guò)程求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問(wèn)題，其水平可以達(dá)到甚至超過(guò)人類專家的水平。專家系統(tǒng)是在關(guān)于人工智能的研究處于低潮時(shí)提出來(lái)的，由它的出現(xiàn)及其所顯示出來(lái)的巨大潛能不僅使人工智能擺脫了困境，而且走上了發(fā)展時(shí)期。專家系統(tǒng)的分類有解釋型，診斷型，預(yù)測(cè)型，設(shè)計(jì)型，規(guī)劃型，控制型，監(jiān)測(cè)型，維修型，教育型和調(diào)試型，而從體系上來(lái)說(shuō)，它可分為集中式專家系統(tǒng)，分布式專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，符號(hào)系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的專家系統(tǒng)。名字可是不少，但是專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)圖如下圖所示：人機(jī)接口部分就不做多的解釋了，它只是一個(gè)用戶界面

4、而已。它的實(shí)現(xiàn)可以有不同的形式，也有可能是很復(fù)雜的。人們希望能夠和人類專家那樣和機(jī)器交流，不再使用簡(jiǎn)單的命令，而是用人類的語(yǔ)言完成交互工作，這就要求人機(jī)接口能夠有自然語(yǔ)言理解的功能。但是專家系統(tǒng)能不能使用，好不好使用關(guān)鍵在中間的那一層，人可以思考，如果希望機(jī)器也能夠象人那樣思考，那么推理機(jī)制是必不可少的，而且它在很大程序上決定了這個(gè)專家系統(tǒng)的效率和可用性。就推理而言，它一般可以分為精確推理和非精確推理兩種。精確推理有以下特點(diǎn)：·精確推理是運(yùn)用確定性的知識(shí)進(jìn)行的推理，精確推理基于的知識(shí)都是明確無(wú)誤的東西，是1就是1，是2就是2，不存在什么模糊的東西，在一點(diǎn)

5、上，精確推理有它的長(zhǎng)處，也就是說(shuō)，它可以準(zhǔn)確地推理，在推理的過(guò)程中不必關(guān)心會(huì)不會(huì)出現(xiàn)什么結(jié)論精確度的問(wèn)題，每一步到下一步都是完全正確的，不存在什么可能對(duì)可能錯(cuò)，它的正確性是100%傳遞給下一個(gè)推理過(guò)程的?！ぞ_推理和人類的思維模型相差很大，人類的思維是有精確的一面，但是絕大部人類的思維還是模糊的和不確定的，人類思維的結(jié)果往往是可能如何如何，大概如何如何，但是精確推理的結(jié)果中絕對(duì)不會(huì)有什么可能大概之類的話。·精確推理是一種單調(diào)性推理，即隨著新知識(shí)的加入，推出的結(jié)論或證明了的命題只會(huì)單調(diào)增加，這一點(diǎn)和人類的思維結(jié)構(gòu)也有著明顯的不同。新的知識(shí)有可能使人類的思維

6、結(jié)果增加，但絕對(duì)不會(huì)是單調(diào)增加?！ぞ_推理需要知道全部的信息才可能進(jìn)行推理，這與人有明顯的不同，人可以根據(jù)一些情況進(jìn)行一些假設(shè)和推斷，產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果，而精確推理卻不可能。正因?yàn)榫_推理的基礎(chǔ)是經(jīng)典邏輯，而經(jīng)典邏輯可以說(shuō)是一種符號(hào)化了的形式推理，它關(guān)心的是符號(hào)與符號(hào)之間的形式聯(lián)系，而不是符號(hào)與符號(hào)之后深層次的語(yǔ)義聯(lián)系。也正是因?yàn)檫@一點(diǎn)，限制了精確推理在人工智能中的應(yīng)用。如果讓這種邏輯解一些題，進(jìn)行一些確定性的工作，它還是可以的，但是如果讓它進(jìn)行更復(fù)雜的工作就力不從心了。我們可以想象一下機(jī)器翻譯中的例子，人類語(yǔ)言中的有些句子根本沒(méi)有什么語(yǔ)法，非要從語(yǔ)義上理解不

7、可。這個(gè)時(shí)候精確推理就不好用了。下面我們看看，人類思維的另一方面，非精確方面。我們知道所謂推理就是從已知的事實(shí)出發(fā)，通過(guò)運(yùn)用相關(guān)知識(shí)逐步推出結(jié)論或者證明某個(gè)假設(shè)不成立的思維過(guò)程。專家系統(tǒng)中的知識(shí)來(lái)自于領(lǐng)域內(nèi)的人類專家，而這種知識(shí)常常帶有不確定性，在這種情況下，如果仍然使用經(jīng)典邏輯做精確推理，就必然要把客觀事物原來(lái)具有的不確定性及事物之間客觀存在的不確定性關(guān)系化歸為確定性，在本來(lái)不存在明確類屬關(guān)系的事物之間人為地劃上界限，這無(wú)疑會(huì)舍棄事物的某些重要屬性，從而失去真實(shí)性。不確定性推理是建立在非經(jīng)典邏輯上的一種推理，它是對(duì)不確定性知識(shí)的運(yùn)用與處理，嚴(yán)格地說(shuō)，所

8、謂不確定性推理就是從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過(guò)運(yùn)用不確定性的知識(shí)，最終推出具有