人工智能的发展现状与趋势探讨

【摘要】：人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，文章对人工智能的发展现状进行分析，并针对不同的研究分支对人工智能的发展趋势进行了探讨。

【关键词】：人工智能；交叉学科；Agent

1. 前言

人工智能是一门新思想、新概念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在迅速发展的学科。它是在计算机科学、控制论、信息论等多种学科研究的基础上发展起来的。[1]人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究[2]，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

2. 人工智能的发展现状

人工智能研究的就是怎样利用机器模仿人脑从事推理规划、设计、思考、学习等思维活动，解决迄今认为需要由专家才能处理好的复杂问题[3]。人工智能具有综合性、交叉性的特征，早在它诞生之日起就已经得到体现。人工智能汇聚了人类智能活动的表现形式和认知规律，借用数理逻辑来形式化，用计算机作为载体，提供关于形式化计算和符号处理的理论，模拟人类某些智能行为和方法，构造具有一定智能的人工系统，让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，从而诞生了“人工智能”这一交叉学科。

人工智能的研究目标是认识与模拟人类智能行为。传统人工智能研究往往将研究重点集中于对人类单个智能品质如计算能力、推理能力、记忆能力、搜索能力、直觉能力等的研究与模拟。人工智能是在计算机科学、控制论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性的边缘学科。近年来这些学科对人工智能的发展起了越来越重要的作用。因此，其他学科发展对人工智能的影响越来越深远。由于数学的发展使得人工智能能更好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展；随着计算机的迅速发展，人工智能理论的数学化趋势将越来越突出。

曾经在互联网周刊有一个报道说，一群科学家用微型电极对置于培养皿中的蚂蟥神经细胞进行了电刺激，这些细胞在受刺激后会互相“通信”。科学家们然后让每个神经细胞代表特定的整数，并将各神经细胞相连，最终该生物计算机成功地得出各数字相加的正确结果。现有计算机必须有程序的“指导”才能完成特定的信息处理任务，由于动物活的神经细胞具有自我组织信息、甚至自我思考的能力,因此将其与现有电子计算机结合后，将有助于提高计算机的“智能”。

如今人工智能可以说在人类活动的各个方面已经开始得到了较好的应用，如医疗诊断、质谱分析、矿床探查、运筹决策、智能家电等，它的研究主要集中在模式识别、模糊逻辑、神经网络、机器学习、问题求解系统、机器发明系统、遗传算法、专家系统等多个方面。

3. 人工智能的发展趋势

不同研究分支的学者不断对了人工智能领域可能的突破点进行探讨,我们大致可以从下面六个方面了解人工智能领域进一步深入研究的发展方向。

3.1 面向交互的程序设计与社会构造

开放的信息系统是人工智能乃至整个计算机领域研究的重要议题之一。所谓开放的信息系统是指由异构的、分布的、动态的、大规模的、自主的成分构成的系统。对这类系统的研究要求将人工智能与传统技术相结合，以获得更大的可扩展性与适应性。Agent正是这种结合的产物，然而现有的Agent方法过分孤立了单个Agent的行为。事实上，多Agent系统需要Agent以一种合作的方式工作，因此多Agent系统的设计不仅需要考虑各种Agent的特殊的应用功能，而且应考虑Agent之间的交互方式。

3.2 并发约束模型，智能计算的基础

我们需要一种混合型的并发程序设计语言，这种语言既能描述系统的环境，又能描述系统所要执行的任务；既可实现含连续时间参数的模型，又能实现含离散操作的模型。以这种混合型程序语言为基础可以建立一类可复合的模型，以刻画同时含有不同类型时间参数及并发约束的更复杂的问题类。

3.3 一种基于DAI 的新型软件设计风范

错误永远存在于复杂系统中，要求程序的无错性可能导致对系统复杂性的制约或增加其它开销，因此无错误的代码未必一定是好的。应该引入一种全新的软件设计风范，以这种方法设计的软件系统应是由多个能交互、带有验证内核的模块组成的开放式结构。模块的设计可以采用Agent技术，这样可使之起到一种活动的作用，以监视环境条件，自动对环境做出反应。

3.4 知识表示

在知识表示领域中，今后十年内最具挑战性的研究问题是动态知识系统的刻画及关于Agent程序设计的理论与实现的研究。在分布式和多Agent系统的设计中,人们需要一种高水平的程序设计语言，以便能把每个Agent封装在一个程序中，使Agent能相互通信，同时还要能表示Agent的意向状态。这类能描述Agent心智状态的，逻辑特征与过程性特征的，高抽象水平的程序设计语言将可在下一个十年内产生。

3.5 建立与理解复杂的自适应系统

下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。

3.6 语言技术与界面

目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。

4. 结束语

人工智能研究如何模拟复杂的人类智能，一旦取得突破性进展，将会对对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。我们应该多在交叉学科研究中实现人工智能的创新，如人工智能和脑科学、认知科学、物理学和生物科学等的交叉研究。这就需要学者们实现多个学科知识的相互协同合作，在交叉学科领域中不断实现创新，为人类进步做出自己的贡献。 

参考文献

[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安: 西安交通大学出版社,1998.

[2] 蔡自兴,徐光祜.人工智能及其应用[M]. 北京: 清华大学出版社,1996.

[3] 季厌浮，张绍兵.计算智能技术及其应用[J]. 煤炭技术，2004，23 (2): 112-113.

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