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   人工智能  

史忠植  王文杰编著
国防工业出版社出版

 

在人工智能领域中传统上所谓的逻辑主义希望通过编制逻辑程序来创建智能系统。

这种逻辑方法有两个主要问题。首先,把非形式的知识用形式的逻辑符号表示是不容易做到的,特别是当这些知识不是100%确定的时候。其次,“原则上”可以解决一个问题与实际解决问题之间有很大的不同。甚至对于仅有几十条事实的问题进行求解,如果没有一定的指导来选择合适的推理步骤,都可能耗尽任何计算机的资源。

1.1.4 理性行为方法

尼尔森(N.J. Nilsson)认为人工智能关心的是人工制品中的智能行为[86]。这种人工制品主要指能够动作的主体(agent)。行为上的理性指的是已知某些信念,执行某些动作以达到某个目标。主体(agent)可以看作是可以进行感知和执行动作的某个系统。在这种方法中,人工智能可以认为就是研究和建造理性主体(agent)。

在“理性思维”方法中,它所强调的是正确的推理。做出正确的推理有时被作为理性主体(agent)的一部分,因为理性行动的一种方法是逻辑地推出结论。另一方面,正确的推理并不是理性的全部,因为在有些情景下,往往没有某个行为一定是正确的,而其他的是错误的,也即是说没有可以证明是正确的应该做的事情,但是还必须要做某件事情。

当知识是完全的,并且资源是无限的时候,就是所谓的逻辑推理。当知识是不完全的,或者资源有限时,就是理性的行为。理性思维和行为常常能够根据已知的信息(知识、时间、资源等)做出最合适的决策。

简言之, 人工智能主要研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能, 实现机器智能。人工智能的长期目标是实现人类水平的人工智能。 

1.2 人工智能的发展

人工智能于1956年正式诞生以来,已经有50多年的发展历史。回顾人工智能的产生和发展过程,可大致分为孕育期、形成期、基于知识的系统、神经网络的复兴和智能主体的兴起。

1.2.1 人工智能的孕育期

    人工智能的孕育期大致可以认为是在1956年以前的时期。这一时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神经计算、电子计算机等学科的建立和发展,为人工智能的诞生,准备了理论和物质的基础。这一时期的主要贡献包括:

·亚里士多德(Aristotle)的《工具论》,为形式逻辑奠定了基础;

·布尔(Boole)创立了一种新的逻辑代数系统,用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则,被后世称为“布尔代数”;

·1936年图灵(Turing)创立了理想计算机模型的自动机理论,提出了以离散量的递归函数作为智能描述的数学基础,给出了基于行为主义的测试机器是否具有智能的标准,即图灵测试;

    ·1943年,心理学家麦克洛奇(McCulloch) 和 数理逻辑学家皮兹 (Pitts) 在《数学生物物理公报 (Bulletin of Mathematical Biophysics)》上发表了关于神经网络的数学模型。这个模型,现在一般称为M-P 神经网络模型。他们总结了神经元的一些基本生理特性,提出神经元形式化的数学描述和网络的结构方法,从此开创了神经计算的

 

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