人工智能的研究现状(一)
人工智能的研究现状及发展趋势
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人工智能的研究现状及发展趋势
作者：孙晔 吴飞扬
来源：《价值工程》2013年第28期
摘要： 自从1956年的Dartmouth学会上提出了人工智能（Artificial Intelligence）一词，人工智能在过去的50多年中取得了巨大的发展。人工智能逐渐形成了以三大派系——符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派——为首的局面，每个学派都有其自身独到的见解。文章以独特的视角对人工智能的发展提出了一些见解。
Abstract： Since 1956， when Dartmouth institute put forward the AI （Artificial
Intelligence）， Artificial Intelligence in the past 50 years has achieved great development. Artificial Intelligence gradually formed with the three factions-symbol school， behaviorism school， connectionism school-led by the situation， each school has its own unique opinion. Based on the unique angle of view， the paper puts forward some opinions on the development of Artificial Intelligence.
关键词： 人工智能；研究现状；发展趋势；社会力量
Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）28-0005-03 0 引言
人工智能是自1956 Dartmouth学会后发展起来的新型学科，其有着涉及学科广、需要技术高端、使用范围广等特点。在过去的50多年时间中人工智能经历了学科发展中都会遇到的发展——否定——否定的否定阶段，现在人工智能大致分成了符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派三大学派。其各有优势，独树一帜。一直以来重大前沿科学研究都是以国家牵头，等到时机成熟了再转为民用。这样无形中浪费了很多社会中的人才，比如android智能机的问世，当开发商源代码公布后android智能机获得了飞速的发展。这是社会资源集体作用的结果，人工智能能否通过这种方式获得飞速的发展呢，文中给出了问题的答案。
1 人工智能的现状
1.1 人工智能的发展过程 人工智能是由“人工”与“智能”组成。“人工”十分容易理解，也就是我们常说的人类开发研究出来的事物。“智能”则是十分复杂的一个词汇，是指如由意识（Consciousness）、自我（Self）、思维（Mind）（包括无意识的思维
（Unconscious_mind））等等组成的有机集合。通常我们所说的人工智能是指人本身的智能。总体来说人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。关于人工智能的传说一直可以追述到埃
人工智能的研究现状(二)
2016年人工智能现状研究及发展趋势
中国人工智能行业现状调研及发展趋势分
析报告（2016-2022年）
报告编号：1865288【人工智能的研究现状】
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：
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一、基本信息
报告名称： 中国人工智能行业现状调研及发展趋势分析报告（2016-2022年） 报告编号： 1865288 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价： ￥6750 元 可开具增值税专用发票 Email： kf@Cir.cn
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二、内容介绍
从智能手表、手环等可穿戴设备，到服务机器人、无人驾驶、智能医疗、AR/VR 等热点词汇的兴起，智能产业成为新一代技术革命的急先锋，近期 Alpha Go 大胜李世石的人机围棋对战更进一步掀起了人工智能的浪潮。人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。
据 V enture Scanner 统计，2014 年人工智能领域全球投资额为 10 亿美元，同比增长近 50%。2015 全球人工智能公司共获得近 12 亿美元的投资，这个数字放在过去 20年全年投资总额来看，已经超过了其中 17 年全年投资总额。2014 年风投领域共完成 40 笔交易，总金额高达 3.09 亿美元，同比增加 302%，预计 2020 年全球人工智能市场规模预计超千亿。在未来 10 年甚至更久的时间里，人工智能将是众多智能产业技术和应用发展的突破点。 人工智能领域全球投资总额 人工智能领域全球风险投资总额
当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner 的统计，截至到 2016 年初，全球共有 957 家人工智能公司，美国以499 家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习（通用） 、深度学习/机器学习（应用） 、自然语言处理（通用） 、自然语言处理（语音识别） 、计算机视觉/图像识别（通用） 、
计算机视觉/图像识别（应用） 、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别 13 个细分行业。 人工智能各细分行业公司数量（家）
《中国人工智能行业现状调研及发展趋势分析报告（2016-2022年）》在多年人工智能行业研究的基础上，结合中国人工智能行业市场的发展现状，通过资深研究团队对人工智能市场资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对人工智能行业进行了全面、细致的调研分析。
中国产业调研网发布的《中国人工智能行业现状调研及发展趋势分析报告（2016-2022年）》可以帮助投资者准确把握人工智能行业的市场现状，为投资者进行投资作出人工智能行业前景预判，挖掘人工智能行业投资价值，同时提出人工智能行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录
第一章 人工智能：当代科技的巅峰对决 1.1 IT 巨头争相涌入人工智能领域 1.2 发达国家纷纷推出人工智能计划
1.3 中国科技界向人工智能—世界科技之巅发起冲击
第二章 人工智能的重大战略意义： 未来科技发展的战略制高点 2.1 人工智能是未来互联网发展的技术核心 2.2 人工智能将引发产业结构的深刻变革 2.3 人工智能将决定未来智能化战争之胜负 2.4 人工智能是我国实现弯道超车的最佳机遇 第三章 人工智能探秘
3.1 计算机怎样实现人脑的智能？ 3.2 人工智能发展的三个阶段 3.3 三个有代表性的 “人工大脑” 3.3.1 “谷歌大脑”
3.3.2 IBM 人脑模拟芯片 3.3.3 “百度大脑”
第四章 临界点已至：三大技术的重大突破 4.1 深度学习—核心算法的突破
4.2 芯片级的类人脑并行计算—计算能力的突破 4.3 大数据—庞大的计算资源 第五章 人工智能核心技术的应用 5.1 人工智能基础平台
5.1.1 人工智能基础平台构建从感知数据到行业应用的正循环 5.1.2 IBM 是人工智能基础平台商业应用的先锋 5.1.3 全球主要人工智能基础平台一览 5.2 机器学习
5.2.1 机器学习是人工智能的核心技术 5.2.2 ：机器学习实现高效大数据分析平台 5.2.3 Ersatz：深度学习云平台 5.2.4 全球主要机器学习类公司一览 5.3 语音识别及自然语言处理【人工智能的研究现状】
5.3.1 自然语言是人机交互发展的自然趋势
5.3.2 科大讯飞：智能语音核心技术代表世界最高水平 5.3.3 Luminoso：时刻分析用户在社交网站上的言行 5.3.4 全球语音识别应用公司一览 5.4 图像识别
5.4.1 让广告与网络视频智能匹配 5.4.2 FACE++人脸识别服务云模式
人工智能的研究现状(三)
论人工智能的现状和发展方向
永城职业学院
毕 业 论 文
论文题目： 论人工智能的现状与发展方向
专 业：
班 级：
学 号：
学生姓名：
指导教师：
2011 年 9月 19 日
目录
摘要 ...................................................................... 1
1. 人工智能的定义 ........................................................ 1
2. 人工智能的研究历史 ..................................................... 2
3. 人工智能的发展方向 ..................................................... 3
3.1 人工智能的研究新课题 ............................................. 3
3.2 人机融合 ......................................................... 3
3.3 机器智能 ......................................................... 4
3.4 智能机器 ......................................................... 4
4. 人工智能在生活生产中的应用 ............................................. 6
4.1 在管理系统中的应用 .............................................. 6
4.2 在工程领域的应用 ................................................ 6
5. 个人看法 ............................................................... 7【人工智能的研究现状】
6. 小结 ................................................................... 7
7. 参考文献 ............................................................... 8
摘要
这是个科学技术飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展，成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。二十世纪七十年代以来人工智能被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能应用工程是目前工程技术研究的热点之一，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展方向作一个初步的解读，重点阐述了人工智能的发展方向。
关键词：人工智能；计算机；自动化；智能控制
1. 人工智能的定义
“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
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。
人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。“机器思维”同人类思维的本质区别：（1）人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。
（2）人工智能没有社会性。（3）人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。（4）两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。
2. 人工智能的研究历史
人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的亚里士多德，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家培根，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家布莱尼兹。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家布尔实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。
第一阶段: 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段: 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议。
第三阶段: 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段: 80 年代末，神经网络飞速发展1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段: 90 年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能
研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
3. 人工智能的发展方向
3.1 人工智能的研究新课题
人工智能的长远目标是要创造人类智能的机器，用机器模拟人类的智能。这是一个十分漫长的过程，人工智能研究者将通过多种途径、从不同的研究课题入手进行探索。
在近期，有几方面的研究课题可供选择：更完善更新的人工智能理论框架；自动或半自动的知识获取工具；能实现海量高速存储并具有学习功能的联想知识库；新型推理机制和推理机；分布式人工智能与协同式专家系统；智能控制与智能管理；智能机器人；人工智能机；新一代的电脑模型。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。其发展可以归纳为:人机融合、机器智能、智能机器。
3.2 人机融合
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。
人机融合是一个相当长的发展过程，它将伴随技术进步，逐级逐步地向前发展。首先实现的是低级和局部的融合，近几年人工智能科授的进步不断证实了这种趋势。如最
人工智能的研究现状(四)
人工智能的研究现状及发展趋势
摘要： 自从1956年的Dartmouth学会上提出了人工智能（Artificial Intelligence）一词，人工智能在过去的50多年中取得了巨大的发展。人工智能逐渐形成了以三大派系——符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派——为首的局面，每个学派都有其自身独到的见解。文章以独特的视角对人工智能的发展提出了一些见解。 Abstract： Since 1956， when Dartmouth institute put forward the AI （Artificial Intelligence）， Artificial Intelligence in the past 50 years has achieved great development. Artificial Intelligence gradually formed with the three factions-symbol school， behaviorism school， connectionism school-led by the situation， each school has its own unique opinion. Based on the unique angle of view， the paper puts forward some opinions on the development of Artificial Intelligence.
关键词： 人工智能；研究现状；发展趋势；社会力量
Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）28-0005-03
0 引言
人工智能是自1956 Dartmouth学会后发展起来的新型学科，其有着涉及学科广、需要技术高端、使用范围广等特点。在过去的50多年时间中人工智能经历了学科发展中都会遇到的发展——否定——否定的否定阶段，现在人工智能大致分成了符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派三大学派。其各有优势，独树一帜。一直以来重大前沿科学研究都是以国家牵头，等到时机成熟了再转为民用。这样无形中浪费了很多社会中的人才，比如android智能机的问世，当开发商源代码公布后android智能机获得了飞速的发展。这是社会资源集体作用的结果，人工智能能否通过这种方式获得飞速的发展呢，文中给出了问题的答案。
1 人工智能的现状
1.1 人工智能的发展过程 人工智能是由“人工”与“智能”组成。“人工”十分容易理解，也就是我们常说的人类开发研究出来的事物。“智能”则是十分复杂的一个词汇，是指如由意识（Consciousness）、自我（Self）、思维（Mind）（包括无意识的思维（Unconscious_mind））等等组成的有机集合。通常我们所说的人工智能是指人本身的智能。总体来说人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。关于人工智能的传说一直可以追述到埃及，直到电子计算机的问世才使人们真正具备了发展人工智能的基本技术，而直到1956年的Dartmouth学会之后“人工智能”才逐渐地被大家所熟知接受。人工智能作为一门自然科学、社会科学、技术科学交叉的边沿学科，涉及哲学和数学，认知科学，心理学，神经生理学，计算机科学，控制论，不定性论，信息论，社会结构学，仿生学与科学发展观等众多前沿学科。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一[1]。
人工智能在其过去的50多年时间里，有了长足的发展，但并不是十分顺利。目前人们大致将人工智能的发展划分成了五个阶段：
第一阶段：萌芽期（1956年之前）
自古以来，人类一直在寻找能够提高工作效率、减轻工作强度的工具。只是受限于当时的科学技术水平，人们只能制作一些简单的物品来满足自身的需求。而人类的历史上却因此留下了很多脍炙人口的传说。传说可以追溯到古埃及时期，人们制造出了可以自己转动的大门，自动涌出的圣泉。我国最早的记载是在公元前900多年，出现了能歌能舞的机器人。这一时期出现了各种大家：法国十七世纪的物理学家、数学家B.Pascal、德国十八世纪数学家、哲学家Leibnitz以及二十世纪的图灵、冯·诺伊曼等。他们为人工智能的发展做出了十分重要的贡献。
第二阶段：第一次高潮期（1956年-1966年）
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在Dartmouth学会上引发一场历史性事件——人工智能学科的诞生。Dartmouth会议结束后，人工智能进入了一个全新的时代。会议上诞生了几个著名的项目组：Carnegie-RAND协作组、IBM公司工程课题研究组和MIT研究组。在众多科学家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理证明工作中首先取得突破，开启了以计算机程序来模拟人类思维的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。此时出现的大量专家系统直到现在仍然被人使用，人工智能学科在这样的氛围下正在茁壮的成长。
第三阶段：低谷发展期（1967年-八十年代初期）
1967年之后，人工智能在进行进一步的研究发展的时候遇到了很大的阻碍。这一时期没有比上一时期更重要的理论诞生，人们被之前取得的成果冲昏了头脑，低估了人工智能学科的发展难度。一时之间人工智能受到了各种责难，人工智能的发展进入到了瓶颈期。尽管如此，众多的人工智能科学家并没有灰心，在为下一个时期的到来积极的准备着。 第四阶段：第二次高潮期（八十年代中期-九十年代初期）
随着其他学科的发展，第五代计算机的研制成功，人工智能获得了进一步的发展。人工智能开始进入市场，人工智能在市场中的优秀表现使得人们意识到了人工智能的广阔前景。由此人工智能进入到了第二次高潮期，并且进入发展的黄金期。
第五阶段：平稳发展期（九十年代之后）
国际互联网的迅速发展使得人工智能的开发研究由之前的个体人工智能转换为网络环境下的分布式人工智能，之前出现的问题在这一时期得到了极大的解决。Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用再度出现了欣欣向荣的景象。人工智能已经渗入到了我们生活的方方面面。
1.2 人工智能的主要学派 人工智能发展的50多年时间里，经历了符号主义学派、行为主义学派和联结主义学派，三大学派各有特点，各自从不同的角度研究人工智能，为人工智能的发展做出了卓越的贡献，在人工智能的发展史上留下了浓重的一笔。
1.2.1 符号主义学派 符号主义学派，又称为逻辑主义、计算机学派或心理学派。符号主义学派理论基础是物理符号系统假设和有限合理性原理，他们认为人类的认知基元是符号，认知的过程是对符号的计算与推理的过程。人与计算机均可以看做物理符号系统，因此人们可以使用计算机来模拟人的行为。符号主义学派认为人的认知基元可以通过计算机上的数学逻辑方法表示，然后通过计算机自身的逻辑运算方法模拟人类所具备的认知系统的机能和功能，进而实现人工智能[2]。
符号主义学派无视了认知基元的本质，对于所有的认知基元均使用数学逻辑方法表示。符号主义学派重点研究认知基元的逻辑表示以及计算机的推理技术，早期的众多人工智能的研究都是在这一思想的推动下进行的。符号主义学派在归结推理、翻译、数学问题证明以及专家系统和知识工程做出了十分巨大的贡献，为后期的人工智能研究打下了基础。专家系统的出现更是将人工智能的研究推上了一个顶峰，其在矿业探究、医疗诊查、教育推广、工业设计的应用带来了巨大的社会效益。
1.2.2 行为主义学派 行为主义又被称作进化主义或控制论学派。行为主义学派认为智能取决于感知和行动，不需要像符号主义学派的逻辑知识以及推理。行为主义学派认为人的本质能力是行为能力、感知能力和维持生命及自我繁殖的能力，智能行为是人与现实世界环境的交互作用体现出来的。人工智能应像人类智能一样通过逐步进化而实现，而与知识的表示和知识的推理无关[3]。行为主义学派的与传统人工智能截然不同的观点吸引了众多的科学家，虽然到现在还没有独立完善的知识理论系统，但其在人工智能领域的独树一帜还是奠定了其霸主地位。该学派重点研究人类的控制行为，目前已有的机器昆虫已经证明了行为主义学派的理论正确性。虽然大部分人认为机器昆虫不能导致高级行为，但是行为主义学派的崛起标志着控制论在人工智能领域有着独树一帜的作用。
1.2.3 联结主义学派 联结主义学派是近年来最热门的一个学派，又被成为仿生学派或心理学派，建立于网络联结基础之上模仿人类大脑的结构和工作模式。联结主义学派主要研究能够进行非程序的，可适应环境变化的，类似人类大脑风格的信息处理方法的本质和能力，是基于神经网络及网络间的连接机制和学习算法的人工智能学派。持这种观点的学者认为，认知的基本元素不是符号是神经细胞（神经元），认知过程是大量神经元的联接，而大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，搞清楚大脑的结构以及它进行信息处理的过程和机理，就有望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。[4]
联结主义学派通过模拟人类神经网络模仿人类的认知行为，由此进行人工智能的学习记忆、模式识别。联结主义学派构建了大量的神经网络模型，方便在不同的情景模式下选择相应的模型，进而快速的得出答案。联结主义学派采用分布式存储数据，对数据进行并行处理，这样使得人工智能在处理问题的时候的速度有了明显的提升，由此联结主义学派在人工智能领域中受到大家的一致热捧。
三大学派在人工智能的发展史上有着举足轻重的作用，每一个学派的兴起都代表人工智能的一个新高峰。三大学派各有优缺点，在人工智能领域三者相辅相成，人工智能学科在三大学派的带领下正在茁壮成长。
2 对人工智能主要理论学派的评述
在过去的50多年时间中，人工智能获得了巨大的发展，基本实现了从无到有的过程，构建了基本完善的理论知识体系，构建了各种模型，形成各种技术方法，但是人工智能的发展依然任重道远，前景依然不容乐观。三大主义学派有着自身独到的优点，同时也有着各自的缺点，符号主义学派将人的认知基元符号用数学逻辑表示，通过计算机逻辑处理系统分析得出结果，但是在面对没有明确结果的非确定问题时经常不能得出令人满意的答案，它对信息要求十分精确完整，现实生活中的很多问题都不能满足条件，因此符号主义学派的发展受到了一定的限制。行为主义学派认为智能取决于感知与行动，但是缺乏足够的理论知识支撑学派观点，而且缺乏足够的成果表明理论的正确性。学派认为人工智能与知识的表达和知识推理无关，与人类认知的发展是不相符的。联结主义学派采用仿生学的方法，模拟人脑的神经网络，通过类似人脑的结构和运行机制模仿人类智能。这一观点十分有吸引力，在提出之后马上就有大量的支持者，但是人脑神经系统的复杂性远远超出人们的预知，现阶段人们对人脑的构造以及运行机制还没有深入的理解，在此基础上想模拟出人脑的神经系统显然是有些不不切实际。联结主义学派的发展更多的受制于对人脑结构和运行机制的研究，因此其发展相对缓慢。综上，三大学派固然有着自身的优势，各自的成果，但是其同样有着明显的局限性，人工智能要想进一步发展必须要对现有的发展方式进行创新。
另一方面，人工智能在经历了两次高潮期后再次回落到了平稳发展时期，社会公众对人工智能的热度有了明显的降温。人工智能的研究再次变成了国家以及一些超级公司的工作，拥有的资源有了大幅度的缩水，研究的进度也受到干扰。在此状态下没有重大的技术创新，人工智能恐怕很难再有重大的突破。 3 对人工智能发展的评述
3.1 对人工智能涵义的认识 同样的词汇在不同时期的有着不同的解释，人工智能也不例外，大家都认可的人工智能是指在人类制造的机器工具上实现人类智能，即实现人类的认知能力、行为能力以及解决问题的能力。人类智能有着一个明确的特点，在面对未知问题时，人类智能能够得出自身想要的答案，也就是消除答案的不确定性。符号主义学派的逻辑解决方式、行为主义学派模拟人的行为能力、联结主义学派的神经网络，三大主义学派各自以自身的方式实现了对问题消除或减弱不确定性。可见减弱甚至消除问题的不确定性也将是人工智能的一个研究方向。
3.2 人工智能研究模式的发展 目前人工智能领域中，符号主义学派通过数学逻辑表示人类的认知基元，对数学逻辑经过解读分析，得到答案，进而实现智能。该学派重点运用还原思想，将人类的认知基元全部使用数学逻辑表示。行为主义学派认为人工智能取决于感知和行动，不需要学习知识与知识推理，是一步步，由低级到高级慢慢进化的。联结主义学派是通过人工神经网络的形式模仿人类智能，理论上讲该方法是最符合人类智能的运行方式的。而在一系统中，最重要的是系统的运行机制，如何将接受到的信息转化为我们的知识并通过表述、行为展示出来，在了解了人类智能的运行机制之后，人工智能将会更加符合人们的需求。
3.3 人工智能研究方法的发展 人工智能的目的是消除答案的不确定性，然后做出相应的反应。在消除答案不确定性的时候便有了各种方法，其中有一种便是突出解决问题的目标，在有明确目标的前提下会削弱干扰问题解决的条件，提高人工智能解决问题的效率。明确问题的目标便需要引入目标函数，在动态目标函数的引导下会减弱答案的不确定性。而在已有的人工智能基础上设立人工智能模型，通过人工智能自身的计算结果结合目前的研究成果去优化目前的人工智能系统，则会提升人工智能的发展速度。
3.4 人工智能时期的发展 人工智能自发展到现在已经经历了五个时期，在两次高潮期中人工智能均获得了迅速的发展。然而现在人工智能的发展步入到了缓慢发展时期，如何将人工智能的发展缓慢时期加速度过同样是十分严肃的问题，传统说来需要重大的科学进步。我们往往认为人工智能属于顶端科技只能由国家和超级公司研究，却忽略了社会所拥有的重大的力量。小小的android智能手机在问世的短短时间内变改变了之前的市场格局，其中固然有着android智能手机的特点，但是我想他的市场策略同样给与了莫大的助力。人工智能应该向android一样，适当的开放出来一部分根基，放开其研究门槛，甚至鼓励民间研究。量变引发质变，当有足够专家在研究人工智能时，人工智能的研究会加快的。而且民间的研究成果也会作为经验反作用于人工智能的进一步研究，实现科学与社会的双赢。
4 结论
人工智能是人们长久以来的梦想，同时也是一门很有挑战性的学科。像所有的学科一样，人工智能会经历各种各样的挫折，但是，只要我们有信心、有毅力，我们相信人工智能终将会成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来极大的改变。
参考文献：
[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.
[2]陈庆霞.人工智能研究纲领的发展历程和前景[J].科技信息，2008，20（33）：49，234.
[3]肖斌.对人工智能发展新方向的思考[J].信息技术，2009，37（12）：166-169.
[4]韦淋元.人工智能发展的困境和出路[D].广西师范大学，2009：1-35.
人工智能的研究现状(五)
关于人工智能的分析与研究
人工智能，作为一种新兴的学科，已经被越来越多的应用于更多学科之中。随着科学技术的快速发展，近些年来，人工智能技术也在以飞快的速度发展成熟着，同时也正在被越来越多的人接受，并给人们的工作生活带来便利。本文将对人工智能的应用于探索做出一些浅显的分析与研究。 【关键词】人工智能 科学技术 智能网络
近些年来，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术这种新兴的科技产物也正在逐渐走入到人们的生活之中。但是尽管科技的发展已经非常迅速了，人们对于人工智能技术的应用依然停留在十分浅显的层面上。本文中，笔者将对人工智能技术的优缺点和应用方向等方面进行浅要的分析与研究，希望能够对人工智能开发者和各行各业的研究者们对于人工智能的应用方向获得更多的灵感。
1 人工智能的概念和应用现状
现如今，人们的生活水平已经得到了非常大的提高，我国的工业水平，科技水平等等都在不断的提高。在这样的背景之下，人工智能技术也开始受到越来越多的人的重视。尽管人工智能技术现在发展的还不完善，但还是有很多先行者，再将人工智能技术付诸于应用化的方向上踏出了关键性的一步。
1.1 人工智能的概念
说起人工智能，很多人第一印象都是影视大片之中的智能机器人，什么终结者之类的往往能给人们留下很深的印象。其实人工智能本身也可以被称作机器智能，它是人们对于人工机器赋予的拟人形态的思维和运动方式。在某种意义上来说，所谓的人工智能，就是沿用人类的方法和技术手段，将人类原本的智慧和思维模式作为原型，最终实现机器的智能化发展。可以说，人工智能技术是人类科技发展的必然产物，也是未来科技发展的必经之路。在未来的发展道路上，人工智能技术必然成为一门起源于计算机技术，并最终超脱于计算机技术的高等学科。
1.2 人工智能技术的核心
笔者认为，人工智能技术的核心，实际上就是机器的自主学习与思考能力。在现在的网络技术之中，这种观念正在被逐渐的突出，并被更多的人注意到。譬如很多网络应用于服务之中，大家都能够感到越来越知心，互联网会根据使用者过去的行为以及正在进行的新的行为与事件，不断的更改现有的服务策略。使用者浏览网页的内容，浏览时长，下载内容等等数据，将成为这些软件自主学习的资料和教科书，被互联网自动进行收录与分析，并在今后的服务之中将这些分析结果付诸应用。这种感觉就好像互联网已经逐渐变成了一个真真正正能够自主思考的智能机器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而这正是人工智能技术的核心追求。
2 人工智能技术的应用方向
未来的人工智能技术必然有更加广阔的应用天地，就目前针对人工智能技术的应用来看，在很多领域，已经取得了颇为不俗的成绩。虽然受限于目前尚不成熟的人工智能技术，但是这些技术已经足够人们取长补短，在各自的学科和领域取得非凡的成绩了。
2.1 人工智能技术在智能建筑领域中的应用
人们正在尝试着通过人工智能的手段，构建智能化的建筑，不断的拓展建筑现有功能，以期为人们提供更好的服务。在现有的智能建筑中，专家系统技术已经越来越多的崭露头角。近些年，知识库专家系统凭借着它在人工智能领域无与伦比的优势，实现了非常大的发展，并且逐渐呈现出商品化趋势。这种专家系统实际上是将系统的运行和构造建立在控制对象与控制规律的基础上，以庞大的知识库体系作为支撑，最终形成完整的系统功能与构架。应用这种系统，就相当于在某个专业领域拥有了一名专家，可以从容的解决该专业领域内的相关问题。这种系统的存在，针对不同的专业领域，建立了详实完善的数据库，将多位专家的意见进行了有机的整合与分析，大大的提升了建筑智能化水平，实现了人们生活的智能化。
2.2 人工智能技术在电气工程自动化控制技术中的应用
以火力发电技术为例，人工智能技术起到了非常大的作用，不但能够被用来计算电力系统所需要的产品规格，提高工作效率，缩短设计周期。还能够用来进行火力发电各系统之间的有机监控，利用人工智能计算出火力发电中各个系统的运行功率，各系统所需的燃料，蒸汽系统的水温变化，还有发电成效等等，将所有涉及到的子系统有机的调控起来，从而保证整个发电厂的经济运行。
2.3 人工智能系统在机械设备的控制中的应用
现代化的生产方式正在逐渐朝向着高科技生产，高密度生产，高集成化生产的方向发展，工业核心已经逐渐从劳动力密集型产业发展为了技术密集型产业。越来越多的企业开始使用由计算机操控的各种机械装置，代替原本的人工控制，尽可能的将劳动人员从繁重重复的劳动之中解放出来。这其中人工智能技术功不可没，而这一点也是未来人工智能技术的重要发展方向之一，那就是让机器自己学会生产。
3 结束语
随着我国科技水平的不断提高，人工智能技术正在经历飞速发展的过程，并逐渐走向成熟，被广泛的应用于各种领域之中。在市场化的经济之中，人工智能技术必然会被更多的人认知与熟识，真正感受到人工智能带来的便利。我们有理由期待着人工智能真正成熟起来，并走入每一个人生活之中的那一天。
参考文献
[1]刘波.人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用[J].山东工业技术，2014（11）.
[2]铁生.当机器学会了学习人类该怎么玩[J].计算机与网络，2014（16）.
作者简介
洪保（1983-），男，陕西省蓝田县人。硕士学位。现供职于凯里学院。
作者单位
凯里学院 贵州省凯里市 556011
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