人工智能发展史解读

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1、人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有 真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早 期人们才注意到人类智能与机器之间的联系.Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国 人之一 最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器它将收集到的房间温度与希望的温度比较， 并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度这项对反馈回路的研究重要性在于： Wiener从理论上指出，所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的这项发现对早期AI的发展影响很大。）1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大

2、学明斯基、贝尔实验室申龙、 IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学 院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两 个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如 何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术 语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经 生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们 并不陌生，例如申龙是信息论的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、 明

3、斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威 尔为首的卡内基一梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪 尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方 面取得了一批显著的成果：（1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每 个问题都表示成一个树形模型，然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了 怀特黑德与罗素的数学名著数学原理的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对 程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们

4、的高度评价，被认为是计算机模拟 人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。（2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。 该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的 走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的 探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋 冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。（3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而 且可以方便的处理各种符号，成为了人工

5、智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍 然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。（4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程 大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题 规划、按计划实施解题过程；3在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。 这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求 解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来 迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了 “通用问题求解程序GPS”， 用它来解决不定

6、积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜 索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。(5) 1961年，明斯基发表了一篇名为迈向人工智能的步骤的论文，对当时人 工智能的研究起了推动作用。正是由于人工智能在20世纪50年代到60年代的迅速发展和取得的一系列的研究 成果，使科学家们欢欣鼓舞，并对这一领域给予了过高的希望。纽威尔和西蒙在1958年曾 作出以下预言： 不出十年，计算机将成为世界象棋冠军，除非规定不让它参加比赛； 不出十年，计算机将发现并证明那时还没有被证明的数学定理； 不出十年，计算机将谱写出具有较高美学价值并得到评论家认可的乐曲； 不出十年，大多数心理学家的

7、理论将采用计算机程序来形成。非常遗憾的是，到目前为止，这样的预言还没有一个得到完全的实现，人工智能的 研究状况比纽威尔和西蒙等科学家的设想要复杂和艰难的多。事实上，到了 20世纪70年代 初，人工智能在经历一段比较快速的发展时期后，很快就遇到了许多问题。这些问题主要表 现在：(1) 1965年鲁宾逊发明了归结(消解)原理，曾被认为是一个重大的突破，可是 很快这种归结法能力有限，证明两个连续函数之和还是连续函数，推证了十万步竟还没有得 证。(2) 塞缪尔的下棋程序，赢得了周冠军后，没能赢全国冠军。(3) 机器翻译出了荒谬的结论。如从英语一俄语一英语的翻译中，又一句话：“The spirit is

8、 willing but the flesh is weak”(心有余而力不足)，结果变成了” The wine is good but the meat is spoiled”(酒是好的，肉变质了)，闹出了笑话。(4) 大脑约有10的15次方以上的记忆容量，此容量相当于存放几亿本书的容量， 现有的技术条件下在机器的结构上模拟人脑是不大可能的。(5) 来自心理学、神经生理学、应用数学、哲学等各界的科学家们对人工智能的 本质、基本原理、方法及机理等方面产生了质疑和批评。由于人工智能研究遇到了困难，使得人工智能在20世纪70年代初走向低落。但是， 人工智能的科学家没有被一时的困难所吓倒，他们在认真

9、总结经验教训的基础上，努力探索 使人工智能走出实验室，走向实用化的新路子，并取得了令人鼓舞的进展。特别是专家系统 的出现，实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律探索走向专门知识应用 的重大突破，是人工智能发展史上的重大转折，将人工智能的研究推向了新高潮。下面是几 个又代表性的专家系统：（1）1968年斯坦福大学费根鲍姆教授和几位遗传学家及物理学家合作研制了一个 化学质谱分析系统（DENDARL），该系统能根据质谱仪的数据和核磁谐振的数据，以及有关 化学知识推断有机化合物的分子结构，达到了帮助化学家推断分子结构的作用。这是第一个 专家系统，标志着人工之能从实验室走了出来，开始进入实

10、际应用时代。（2）继DENDARAL系统之后，费根鲍姆领导的研究小组又研制了诊断和治疗细菌感 染性血液病的专家咨询系统MYCIN。经专家小组对医学专家、实习医师以及MYCIN行为进行 正式测试评价，认为MYCIN的行为超过了其他所有人，尤其在诊断和治疗菌血症和脑膜炎方 面，显示了该系统作为临床医生实际助手的前途。从技术的角度来看，该系统的特点是：1。 使用了经验性知识，用可信度表示，进行不精确推理。2对推理结果具有解释功能，时系统 是透明的。3.第一次使用了知识库的概念。正是由于MYCIN基本解决了知识表示、知识获取、 搜索策略、不精确推理以及专家系统的基本结构等重大问题（是怎样解决的呢？），

11、对以后 的专家系统产生了很大的影响。（3）1976年，斯坦福大学国际人工智能中心的杜达等人开始研制矿藏勘探专家系 统PROSPECTOR，它能帮助地质学家解释地质矿藏数据，提供硬岩石矿物勘探方面的咨询， 包括勘探测评，区域资源估值，钻井井位选择等。该系统用语义网络表示地质知识，拥有 15中矿藏知识，采用贝叶斯概率推理处理不确定的数据和知识。PROSPECTOR系统于1981 年开始投入实际使用，取得了巨大的经济效益。例如1982年，美国利用该系统在华盛顿发 现一处矿藏，据说实用价值可能超过1亿美元。（4）美国卡内基一梅隆大学于20世纪70年代先后研制了语音理解系统HEARSAY-I 加入HEA

12、RSAY-II，它完成从输入的声音信号转换成字，组成单词，合成句子，形成数据库 查询语句，再到情报数据库中去查询资料。该系统的特点是采用“黑板结构”这种新结构形 式，能组合协调专家的知识，进行不同抽象级的问题求解。在这一时期，人工智能在新方法、程序设计语言、知识表示、推理方法等方面 也取得了重大进展。例如70年代许多新方法被用于AI开发，著名的如Minsky的构造理论. 另外David Marr提出了机器视觉方面的新理论，例如，如何通过一副图像的阴影，形状，颜色， 边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信息，可以推断出图像可能是什么，法国马赛 大学的柯尔麦伦和他领导的研究小组于1972年研

13、制成功的第一个PROLOG系统，成为了继 LISP语言之后的另一种重要的人工智能程序语言；明斯基1974年提出的框架理论；绍特里 夫于1975年提出并在MYCIN中应用的不精确推理；杜达于1976年提出并在PROSPECTOR中 应用的贝叶斯方法；等等人工智能的科学家们从各种不同类型的专家系统和知识处理系统中抽取共性，总结 出一般原理与技术，使人工智能又从实际应用逐渐回到一般研究。围绕知识这一核心问题， 人们重新对人工智能的原理和方法进行了探索，并在知识获取、知识表示以及知识在推理过 程中的利用等方面开始出现一组新的原理、工具和技术。1977年，在第五届国际人工智能 联合会（IJCAI）的会议

14、上，费根鲍姆教授在一篇题为人工智能的艺术：知识工程课题及 实例研究的特约文章中，系统的阐述了专家系统的思想，并提出了知识工程（KnowledgeEngineering）的概念。费根鲍姆认为，知识工程是研究知识信息处理的学科，它应用人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供了求解的途 径。恰当的运用专家知识的获取、表示、推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的 重要技术问题。至此，围绕着开发专家系统而开展的相关理论、方法、技术的研究形成了知 识工程学科。知识工程的研究使人工智能的研究从理论转向应用，从基于推理的模型转向基 于知识的模型。为了适应人工智能和知识工程发展的需要

15、，在政府的大力支持下，日本于1982年 开始了为期10年的“第五代计算机的研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”， 总共投资4.5亿美元。它的目的是使逻辑推理达到数值运算那样快。日本的这一计划形成了 一股热潮，推动了世界各国的追赶浪潮。美国、英国、欧共体、苏联等都先后制订了相应F 发展计划。随着第五代计算机的研究开发和应用，人工智能进入一个兴盛时期，人工智能界 一派乐观情绪。然而，随着专家系统应用的不断深入，专家系统自身存在的知识获取难、知识领域 窄、推理能力弱、只能水平低、没有分布式功能、实用性差等等问题逐步暴露出来。日本、 美国、英国和欧洲所制订对那些针对人工智能的大型计划多数执

16、行到20世纪80年代中期就 开始面临重重困难，已经看出达不到预想的目标。进一步分析便发现，这些困难不只是个别 项目的制订又问题，而是涉及人工智能研究的根本性问题。总的来讲是两个问题：一是所谓 的交互(Interaction)问题，即传统方法只能模拟人类深思熟虑的行为，而不包括人与环 境的交互行为。另一个问题是扩展(Scalingup)问题，即所谓的大规模的问题，传统人工 智能方法只适合于建造领域狭窄的专家系统，不能把这种方法简单的推广到规模更大、领域 更宽的复杂系统中去。这些计划的失败，对人工智能的发展是一个挫折。尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来， 如在

17、美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工 智能的可能途径.1982年后，人工神经网络像雨后春笋一样迅速发展起来，给人们带来了新的希望。 人工神经网络的主要特点是信息的分布存储和信息处理的并行化，并具有自组织自学习能 力，这使人们利用机器加工处理信息有了新的途径和方法，解决了一些符号方法难以解决的 问题，使人工智能的学术界兴起了神经网络的热潮。1987年美国召开了第一次神经网络国 际会议，宣布新学科的诞生。1988年以后，日本和欧洲各国在神经网络方面的投资逐步增 加，促进了该领域的研究。但是随着应用的深入，人们又发现人工神经元网络模型和算法也 存在问题。20

18、世纪80年代末，以美国麻省理工学院布鲁克斯(R.A.Brooks)教授为代表的行 为主义学派提出了 “无须表示和推理”的智能，认为智能只在与环境的交互中表现出来，并 认为研制可适应环境的“机器虫”比空想智能机器人要好。以后，人工智能学术界充分认识 到已有的人工智能方法仅限于在模拟人类智能活动中使用成功的经验知识处理简单的问题， 开始在符号机理与神经网机理的结合及引入Agent系统等方面进一步开展研究工作。20世 纪90年代，所谓的符号主义、连接主义和行动主义3种方法并存。对此，中国学者认为这 3种方法各有优缺点，他们提出了综合集成的方法，即不同的问题用不同的方法来解决，或 用联合(混合、融合)

19、的方法来解决，再加上人工智能系统引入交互机制，系统的智能水平 将会大为提咼。总而言之，尽管人工智能的发展经历了曲折的过程，但它在自动推理、认知建模、 机器学习、神经元网络、自然语言处理、专家系统、智能机器人等方面的理论和应用上都取 得了称得上具有“智能”的成果。许多领域将知识和智能思想引入到自己的领域，使一些问 题得以较好的解决。应该说，人工智能的成就是巨大的，影响是深远的。读书的好处1、行万里路，读万卷书。2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。3、读书破万卷，下笔如有神。4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。一一达尔文7、宝剑锋从磨砺岀，梅花香自苦寒来。8、读书要三到：心到、眼到、口到9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。10、一日无书，百事荒废。一一陈寿11、书是人类进步的阶梯。12、一日不读口生，一日不写手生。13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。高尔基14、书到用时方恨少、事非经过不知难。一一陆游15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈歌德16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。笛卡儿17、学习永远不晚。高尔基刘向18、少而好学，如日岀之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。19、学而不思则惘，思而不学则殆。孔子