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    人工智能的概念

    人工智能 1已閱讀 2022-09-28 10:03:20
    導讀 人工智能作為一門前沿交叉學科,其定義一直存有不同的觀點:《人工智能——一種現(xiàn)代方法》中將已有的一些人工智能定義分為四類,大家來跟我看看吧。

    人工智能的概念

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    人工智能的概念特點
      像人一樣思考的系統(tǒng)、像人一樣行動的系統(tǒng)、理性地思考的系統(tǒng)、理性地行動的系統(tǒng)。維基百科上定義“人工智能就是機器展現(xiàn)出的智能”,即只要是某種機器,具有某種或某些“智能”的特征或表現(xiàn),都應該算作“人工智能”。大英百科全書則限定人工智能是數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器人在執(zhí)行智能生物體才有的一些任務上的能力。百度百科定義人工智能是“研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學”,將其視為計算機科學的一個分支,指出其研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
      本白皮書認為,人工智能是利用數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能,感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得結果的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。
      人工智能的定義對人工智能學科的基本思想和內(nèi)容作出了解釋,即圍繞智能活動而構造的人工系統(tǒng)。人工智能是知識的工程,是機器模仿人類利用知識完成一定行為的過程。根據(jù)人工智能是否能真正實現(xiàn)推理、思考和解決問題,可以將人工智能分為弱人工智能和強人工智能。
      弱人工智能是指不能真正實現(xiàn)推理和解決問題的智能機器,這些機器表面看像是智能的,但是并不真正擁有智能,也不會有自主意識。迄今的人工智能系統(tǒng)都還是實現(xiàn)特定功能的專用智能,而不是像人類智能那樣能夠不斷適應復雜的新環(huán)境并不斷涌現(xiàn)出新的功能,因此都還是弱人工智能。目前的主流研究仍然集中于弱人工智能,并取得了顯著進步,如語音識別、圖像處理和物體分割、機器翻譯等方面取得了重大突破,甚至可以接近或超越人類水平。
      強人工智能是指真正能思維的智能機器,并且認為這樣的機器是有知覺的和自我意識的,這類機器可分為類人(機器的思考和推理類似人的思維)與非類人(機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識,使用和人完全不一樣的推理方式)兩大類。從一般意義來說,達到人類水平的、能夠自適應地應對外界環(huán)境挑戰(zhàn)的、具有自我意識的人工智能稱為“通用人工智能”、“強人工智能”或“類人智能”。強人工智能不僅在哲學上存在巨大爭論(涉及到思維與意識等根本問題的討論),在技術上的研究也具有極大的挑戰(zhàn)性。強人工智能當前鮮有進展,美國私營部門的專家及國家科技委員會比較支持的觀點是,至少在未來幾十年內(nèi)難以實現(xiàn)。
      靠符號主義、連接主義、行為主義和統(tǒng)計主義這四個流派的經(jīng)典路線就能設計制造出強人工智能嗎?其中一個主流看法是:即使有更高性能的計算平臺和更大規(guī)模的大數(shù)據(jù)助力,也還只是量變,不是質(zhì)變,人類對自身智能的認識還處在初級階段,在人類真正理解智能機理之前,不可能制造出強人工智能。理解大腦產(chǎn)生智能的機理是腦科學的終極性問題,絕大多數(shù)腦科學專家都認為這是一個數(shù)百年乃至數(shù)千年甚至永遠都解決不了的問題。
      通向強人工智能還有一條“新”路線,這里稱為“仿真主義”。這條新路線通過制造先進的大腦探測工具從結構上解析大腦,再利用工程技術手段構造出模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡基元及結構的仿腦裝置,最后通過環(huán)境刺激和交互訓練仿真大腦實現(xiàn)類人智能,簡言之,“先結構,后功能”。雖然這項工程也十分困難,但都是有可能在數(shù)十年內(nèi)解決的工程技術問題,而不像“理解大腦”這個科學問題那樣遙不可及。
      仿真主義可以說是符號主義、連接主義、行為主義和統(tǒng)計主義之后的第五個流派,和前四個流派有著千絲萬縷的聯(lián)系,也是前四個流派通向強人工智能的關鍵一環(huán)。經(jīng)典計算機是數(shù)理邏輯的開關電路實現(xiàn),采用馮諾依曼體系結構,可以作為邏輯推理等專用智能的實現(xiàn)載體。但要靠經(jīng)典計算機不可能實現(xiàn)強人工智能。要按仿真主義的路線“仿腦”,就必須設計制造全新的軟硬件系統(tǒng),這就是“類腦計算機”,或者更準確地稱為“仿腦機”。“仿腦機”是“仿真工程”的標志性成果,也是“仿腦工程”通向強人工智能之路的重要里程碑。
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