人工智能時(shí)代的危機(jī)及預(yù)防論文(2)
人工智能時(shí)代的危機(jī)及預(yù)防論文篇二
摘要：近些年來(lái)，我國(guó)關(guān)于人工智能的研究已經(jīng)形成了自主研究的能力，而且在人工智能方面也取得了很多成果，其中一些重要的研究已經(jīng)走在了世界的前列。但是現(xiàn)在的人工智能理論和技術(shù)還不夠完善，這一問(wèn)題阻礙了人工智能技術(shù)的發(fā)展，所以若要人工智能更快更好地發(fā)展下去就要有所創(chuàng)新，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上有所突破。
關(guān)鍵詞：人工智能 科學(xué)方法 創(chuàng)新
中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416(2015)03-0093-01
人工智能是一門涉及較廣的邊沿學(xué)科，它涉及哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科，其本身的性質(zhì)也就需要從事這項(xiàng)工作的人必須要對(duì)人工智能所涉及的學(xué)科有一定的了解。近幾年，我國(guó)在人工智能的理論和技術(shù)方面都有所突破，但是時(shí)代在快速發(fā)展著，這就需要人工智能研究不能一直保持原有的狀態(tài)，還要有所創(chuàng)新，以順應(yīng)時(shí)代的變遷。
1 人工智能的發(fā)展歷程
人工智能(Artificial Intelligence)一詞最早是在1956年DARTMOUTH學(xué)會(huì)上提出的，這也就標(biāo)志著人工智能的誕生。在1969年召開(kāi)了第一屆人工智能聯(lián)合會(huì)議，以后每?jī)赡暾匍_(kāi)一次。1970年出現(xiàn)了《人工智能》國(guó)際雜志，推動(dòng)了人工智能的學(xué)術(shù)研究及發(fā)展，從此以后，人工智能的研究形成熱潮，不同人工智能學(xué)派的爭(zhēng)論非常激烈，這使得人工智能得以進(jìn)一步發(fā)展。而我國(guó)的人工智能研究開(kāi)始的比較晚，在1978年“智能模擬”正式納入國(guó)家計(jì)劃開(kāi)展研究。而且現(xiàn)在我國(guó)從事人工智能研究工作的除了科技人員還有很多的大學(xué)師生，從人工智能的發(fā)展前景來(lái)看，人工智能定會(huì)為我國(guó)的現(xiàn)代化建設(shè)做出重大貢獻(xiàn)。
2 人工智能的突破及科學(xué)方法
2.1 對(duì)人工智能采用分散式的研究
由于人工智能的研究是很復(fù)雜的，很難進(jìn)行整體性的研究，所以只能把它分成幾個(gè)層面再各個(gè)擊破。人類認(rèn)為結(jié)構(gòu)、功能、行為是系統(tǒng)能力的三個(gè)基本要素，所以對(duì)于人工智能的研究也可以分為結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬三種模擬方式。下面對(duì)人工智能的三種模擬方式進(jìn)行舉例分析[1]：
關(guān)于結(jié)構(gòu)模擬就以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究為例。根據(jù)結(jié)構(gòu)模式的思想，人工智能的研究人員嘗試建造人工的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類的思維能力。20世紀(jì)50年代，出現(xiàn)了感知機(jī)，它是用人工神經(jīng)元電路構(gòu)造的，這也說(shuō)明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能性。后期也出現(xiàn)人類利用少數(shù)神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模擬高等動(dòng)物反射能力的實(shí)例，展現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展前景。但是，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中如果想有效的模擬人類的思維能力就需要有接近人類大腦新皮層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在制造技術(shù)上存在很大的困難;如果降低人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度，那它的智能化就會(huì)退化?；诠δ苣Ｊ降奈锢矸?hào)系統(tǒng)研究實(shí)例?；诠δ苣M的物理符號(hào)系統(tǒng)的研究也取得了很多的成果，比如：通過(guò)圖靈測(cè)試的血液感染疾病診斷專家系統(tǒng)和戰(zhàn)勝過(guò)國(guó)際象棋世界冠軍的“深蘭”專家系統(tǒng)。但是專家系統(tǒng)需要擁有專業(yè)的高水平知識(shí)，但是這種知識(shí)的獲取是很困難的，不僅如此，就現(xiàn)在的邏輯理論而言，就算獲得了必要的知識(shí)，也不能支持知識(shí)的推理與表達(dá)。
2.2 發(fā)現(xiàn)了智能生成的核心機(jī)制和知識(shí)的生態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)在本能知識(shí)下的知識(shí)轉(zhuǎn)換
人工智能的定義是非常復(fù)雜的，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人工智能是為了實(shí)現(xiàn)人類改善生存與發(fā)展條件的目的，面對(duì)具體環(huán)境時(shí)，根據(jù)現(xiàn)有的知識(shí)去發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、確定解決問(wèn)題的目標(biāo);再針對(duì)問(wèn)題和已定的目標(biāo)獲得必要的信息，進(jìn)而利用所獲得的信息和現(xiàn)有的知識(shí)想出解決問(wèn)題的智能方法，并實(shí)施這個(gè)方法，以達(dá)到解決問(wèn)題的目的。人工智能實(shí)際上模擬的是人類智能“確定解決問(wèn)題的目標(biāo)、獲得信息、找出解決辦法”的能力。也就是說(shuō)可以說(shuō)，人工智能工作前提是“給出有待解決的問(wèn)題、知識(shí)和明確的目標(biāo)”，工作內(nèi)容是“獲得必要的信息，進(jìn)而利用所獲得的信息和現(xiàn)有的知識(shí)想出解決問(wèn)題的智能方法”，因?yàn)檎业浇鉀Q問(wèn)題的方法是智能的表現(xiàn)，所以可以理解為，人工智能的核心就是在給定條件的制約下信息知識(shí)的智能轉(zhuǎn)換。在這種方法的引導(dǎo)下就可以建立人工智能新的機(jī)制模擬方法了。
我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)人工智能的核心機(jī)制是：信息知識(shí)的智能轉(zhuǎn)換，也就是說(shuō)，信息和知識(shí)在人工智能的研究中發(fā)揮著很重要的作用。研究發(fā)現(xiàn)，知識(shí)并不是固定不變的，它具有自己的生態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)。在本能和外界信息的刺激下，人類不斷的學(xué)習(xí)并不成熟的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，然后根據(jù)自己本身的理解和思考把經(jīng)驗(yàn)知識(shí)變成規(guī)范知識(shí)最后成為常識(shí)性知識(shí)。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的生態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)不只是可以加深對(duì)知識(shí)的理解，還拓展了人工智能的研究視野，對(duì)人工智能的研究有著很重要的意義[2]。
2.3 把智能生成的機(jī)制與知識(shí)的生態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)相結(jié)合
把智能生成的核心機(jī)制與知識(shí)的生態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)相結(jié)合建立新的模擬方法，就會(huì)發(fā)現(xiàn)一直處在獨(dú)立發(fā)展的結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬都是機(jī)制模擬方法的特例。比如：結(jié)構(gòu)模擬可以說(shuō)是，信息與經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的經(jīng)驗(yàn)型智能轉(zhuǎn)換;功能模擬就是把信息與規(guī)范知識(shí)的規(guī)范型智能轉(zhuǎn)換;行為模擬是信息與常識(shí)性知識(shí)的智能轉(zhuǎn)換，而且經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、規(guī)范知識(shí)、常識(shí)知識(shí)之間在機(jī)制模擬中是相繼環(huán)節(jié)，所以結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬也應(yīng)是機(jī)制模擬中的相繼環(huán)節(jié)[3]。在“以信息觀、系統(tǒng)觀、機(jī)制觀為主要標(biāo)志的系統(tǒng)科學(xué)方法論”的觀念下，原來(lái)看似無(wú)關(guān)的人工智能的三種模擬方式，竟然有著相互的關(guān)系，把原來(lái)看不到的本質(zhì)給展示出來(lái)，就是科學(xué)方法的厲害之處。
3 結(jié)語(yǔ)
通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，在人工智能的模擬研究中一直處在獨(dú)立發(fā)展的結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬都是機(jī)制模擬方法的特例。這也就說(shuō)明智能生成的機(jī)制與知識(shí)的生態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)的結(jié)合是人工智能研究的統(tǒng)一理論和方法。這一結(jié)果為人工智能的發(fā)展開(kāi)辟了一條新的道路，人工智能的研究的這一突破主要依靠科學(xué)方法的創(chuàng)新。所以，在今后的人工智能研究方面應(yīng)注重科學(xué)方法的研究、應(yīng)用和創(chuàng)新，以使人工智能研究事業(yè)在未來(lái)的發(fā)展道路上越走越遠(yuǎn)。
參考文獻(xiàn)
[1]鐘義信.人工智能的突破與科學(xué)方法的創(chuàng)新[J].模式識(shí)別與人工智能，2012(3)：456-461.
[2]何華燦.人工智能基礎(chǔ)理論研究的重大進(jìn)展――評(píng)鐘義信的專著《高等人工智能原理》[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2015(1)：163-166.
[3]劉建軍.淺談人工智能應(yīng)用[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2013(14)：74-75.
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2.人工智能利弊論文