［摘要］ 本文首先對人工智能的含義進行了解釋;并對人工智能的發(fā)展歷史和發(fā)展階段作了簡要的回顧;對現(xiàn)階段人工智能在人類科學(xué)以及生活的各個方面的應(yīng)用進行了闡述;最后對人工智能的應(yīng)用前景和目前面臨的問題，以及有沒有解決的可行性進行了簡要的分析。
本文認為，人工智能將是21世紀科學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并且將在很大程度上決定著21世紀包括醫(yī)學(xué)在內(nèi)的各學(xué)科的發(fā)展面貌。至少在21世紀早期，人工智能將重點關(guān)注下列論題：（1）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如何從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動糾錯的歸納判斷？（2）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文縮寫為 AI, 是一門由機科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而起來的綜合性新學(xué)科。自問世以來人工智能經(jīng)過了漫長和曲折的發(fā)展道路，但終于作為一門新學(xué)科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開始引入或借用人工智能技術(shù)，而且人工智能中的專家系統(tǒng)、自然語言處理和象識別已成為新興的知識產(chǎn)業(yè)的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布.尼茨，他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀，英國數(shù)學(xué)家布爾和德.摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學(xué)家巴.貝奇設(shè)計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。電子計算機的問世，使人工智能的研究真正成為可能。
作為一門學(xué)科，人工智能于１９５６年問世，是由“人工智能之父”McCarthy及一批數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計算機科學(xué)家在達特茅斯（Dartmouth）學(xué)會上首次提出【1】。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得數(shù)學(xué)、計算機知識，心理學(xué)以及哲學(xué)等多學(xué)科知識。人工智能是一門包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習，計算機視覺等等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確, 因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。
在整個對于人工智能的研究經(jīng)歷了五個發(fā)展階段，每個階段由于科技的發(fā)展以及人們對人工智能解決問題的重點不同而發(fā)展重心各不相同【2】。
第一階段：二十世紀五十年代人工智能的興起和冷落。
人工智能概念從首次提出后，雖然相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯技術(shù)發(fā)展的滯后等原因，使人工智能在興起后不久就走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識和邏輯發(fā)展的重要性。
第二階段：二十世紀六十年代末到七十年代，專家系統(tǒng)的出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。
DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，在1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
第三階段：二十世紀八十年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。
日本作為戰(zhàn)后經(jīng)濟和科技復(fù)蘇與發(fā)展最快的國家于1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”。其目的主要是使邏輯推理達到或超過數(shù)值運算的速度。雖然此計劃最終失敗，但由于它的開展和研究使全球形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：二十世紀八十年代末到九十年代初，神經(jīng)智能網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。
1987年，在美國召開第一次人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用國際會議，宣告了“人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用”這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在該領(lǐng)域的投資與研究工作逐漸增加，使人工智能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代末，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。
由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，使人工智能技術(shù)越來越面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到人類社會生活的各個領(lǐng)域。
在著名的ＩＢＭ公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍之后，美國制定了以Agent系統(tǒng)應(yīng)用為重要研究內(nèi)容的信息高速公路計劃，基于Agent技術(shù)的Softbot(軟機器人)在軟件領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中得到了充分應(yīng)用。同時，美國Sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實”實驗室，擬通過頭盔和數(shù)據(jù)手套實現(xiàn)更友好的人機交互，建立更好的智能用戶接口。同時，對于人工智能研究的圖像識別與處理，聲音識別與處理方面都取得了較好的發(fā)展，IBM公司率先在全球推出了ViaVoice聲音識別軟件，使聲音作為重要的信息能直接輸入媒體。之后，國際各大計算機公司也開始將“人工智能“作為其研究內(nèi)容。人們普遍認為，計算機將會向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)灾悄苄畔⑻幚頌橹行摹?/p>
現(xiàn)階段人工智能研究的內(nèi)容主要是：分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)（包括專家系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng)）、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘（從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對我們有用的知識）、遺傳與演化計算（通過對生物遺傳與進化理論的模擬，揭示出人的智能進化規(guī)律）、人工生命（通過構(gòu)造簡單的人工生命系統(tǒng)（如：機器蟲）并觀察其行為，探討初級智能的奧秘）、人工智能應(yīng)用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等【3】。
人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用于普通大眾生活中去還有很長的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的共同合作。本人認為未來人工智能的研究方向主要有：人工智能應(yīng)用、機器學(xué)習模型和理論、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。
而且在發(fā)展人工智能技術(shù)的同時必須注意以下幾個問題【4】。
1、應(yīng)使人工智能實體生存的第一目的是為了人類的生存與發(fā)展，否則人工智能實體就將威脅到人類的生存。
2、要使人工智能的研究迅速發(fā)展必需大量的人力、物力、財力，而在市場經(jīng)濟條件下，發(fā)展人工智能如不能帶來利潤是沒有人愿意投資的。只有讓人工智能實體參與生產(chǎn)、研究才能產(chǎn)生利潤。而人工智能實體參與生產(chǎn)研究必然會擠占人的工作崗位（使人工智能實體完全代替人從事生產(chǎn)研究是我們的最終目的），從而加重失業(yè)危機，可能給社會帶來不穩(wěn)定因素，不利于社會和人工智能的發(fā)展，因而有必要在不影響人工智能發(fā)展的前提下根據(jù)人工智能、生產(chǎn)力、生產(chǎn)關(guān)系、道德、文化的發(fā)展狀況適當限制人工智能進入某些領(lǐng)域。在不影響人工智能發(fā)展的前提下應(yīng)禁止人工智能進入那些即使人工智能進入也對人類的生存能力無多大影響的領(lǐng)域，如：文化、體育市場。
3、為了盡可能減輕人工智能的發(fā)展對社會穩(wěn)定及科技發(fā)展的負影響，我們應(yīng)完善社會保障體制，在培養(yǎng)人才時亦應(yīng)注重創(chuàng)造力的培養(yǎng)。
我個人的看法是：計算機科學(xué)和人工智能將是21世紀各學(xué)科發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀計算機科學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經(jīng)做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數(shù)學(xué)證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(xué)習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為……由此達到實踐的成功。于是，人工智能將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并進化處理功能【5】。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
安放于加州勞倫斯.利佛摩爾國家實驗室的ASCI White電腦，是IBM目前制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。目前，IBM已經(jīng)開始著手開發(fā)能力更為強大的新超級電腦—“紅杉”。根據(jù)IBM研究主任保羅.霍恩稱，預(yù)計于2010年誕生的“紅杉”將取代ASCI White成為世界上運算最快的超級電腦，它的運算能力將相當于100個人拿著計算器同時不停的運算300年。
而且，根據(jù)有關(guān)報道比利時人工智能研究者Starlab已經(jīng)成功的制造出一個人工智能貓腦，這個人工貓腦共有7500萬個人造神經(jīng)細胞。據(jù)該研究者提供的資料顯示，移植了人工貓腦的小貓不但能夠象正常小貓一樣行走，而且還能對運動的物體作出反映，能玩球。
所以，在不久的將來，人工智能在生活中的應(yīng)用是完全可行的。但同時也將遇到諸多急待解決的難題。至少在21世紀，人工智能的發(fā)展將會重點關(guān)注下列論題：（1）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能以及邏輯判斷、分析能力；如何從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的糾錯的歸納判斷？（2）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？人工智能研究的一個目標就是用機器智能模擬人的智能，目前對人工智能的研究還局限在它只能選擇各種能反映人的智能特征的問題進行實踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統(tǒng)。而人類智能的本質(zhì)特征和最高表現(xiàn)是創(chuàng)造。在人類創(chuàng)造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是對具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此，計算機要成功地模擬人的智能，真正體現(xiàn)出人的智能品質(zhì)，就必須對各種具有不確定性的推理模式進行研究。我個人認為以上問題將是人工智能在未來發(fā)展中是否能獲得突破的關(guān)鍵所在，它們將引領(lǐng)未來人工智能科學(xué)的發(fā)展方向，是各國研究者志力于解決的難題。在當今世界經(jīng)濟越來越一體化的情況下，為應(yīng)付以上挑戰(zhàn)，促進即能影響人類未來又能影響人的眼前利益的人工智能的發(fā)展和應(yīng)用，將會是全人類的共同努力的結(jié)果。
人工智能始終是計算機科學(xué)的前沿學(xué)科，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在?，F(xiàn)在人類已經(jīng)把計算機的計算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也將領(lǐng)導(dǎo)計算機發(fā)展的潮流，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展因為受到理論上的限制不是很明顯，但它必將象今天的網(wǎng)絡(luò)一樣深遠地影響我們的生活。
今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。所以我們有能力相信在不久的將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作、教育和發(fā)展等帶來更大的影響。
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