人工智能 含义(人工智能含义最早谁提出)

 

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴学科的名称以来，尽管学科的发展经历了曲折的过程，但它在知识表示、自动推理、认知建模、机器学习、神经计算、自然语言理解、专家系统、智能机器人等方向开展了大量的研究工作，获得了迅速的发展，并取得了惊人的成就。人工智能与空间技术，原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命，认为前三次工业革命主要是扩展了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中解放出来，而人工智能则是扩展了人脑的功能，实现脑力劳动的自动化。

人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence，AI)的目标是用机器实现人类的部分智能。因此，下面首先讨论人类的智能行为。

1 智能

智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然没有完全了解。智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奧秘。近年来，随着脑科学、神经心理学等研究的进展，人们对人脑的结构和功能有了初步认识，但对整个神经系统的内部结构和作用机制，特别是脑的功能原理还没有认识清楚，有待进一步的探索。目前还不可能对智能给出一个精确的、可被公认的定义，这就导致了对于智能的多种说法。

目前，根据对人脑已有的认识，结合智能的外在表现，从不同的角度、不同的侧面，用不同的方法对智能进行研究，人们提出了几种不同的观点。其中影响较大的观点有思维理论、知识阈值理论及进化理论等。

1. 思维理论

思维理论认为智能的核心是思维，人的一切智能都来自大脑的思维活动，人类的一切知识都是人类思维的产物，因而通过对思维规律与方法的研究渴望揭示智能的本质。

不同的划分观点认为，思维科学体系的基础科学包括两大类：一类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学，包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学，是理论的思维科学。另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理结构和功能，揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等。这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内。其实两种观点，都不否认人工智能和哲学是通过认识论相联系的。

2. 知识阈值理论

知识阈值理论着重强调知识对于智能的重要意义和作用，认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度，一个系统之所以智能是因为它具有可运用的知识。因此，知识阈值理论把智能定义为：智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。这一理论在人工智能的发展史中有着重要的影响，知识工程、专家系统等都是在这一理论的影响下发展起来的。

3. 进化理论

进化理论着重强调控制，该理论认为人的本质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力维持生命和繁衍生息的能力。正是这些能力对智能的发展提供了基础，因此智能是某种复杂系统所浮现的性质，是由许多部件交互作用产生的，智能仅仅取决于感知和行为，它可以在没有明显的可操作的内部表达的情况下产生，也可以在没有明显的推理系统出现的情况下产生，因而智能是在系统与周围环境不断刺激-反应的交互中发展和进化的。该理论的核心是用控制取代表示，从而取消概念、模型及显式表示的知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层结构对于智能进化的可能性与必要性。目前这些观点尚未形成完整的理论体系，有待进一步的研究。

目前，一般认为智能是知识与智力的总和。其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。具体地说，智能具有以下特征：

(1)具有感知能力

感知能力是指通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。感知是人类获取外部信息的基本途径，人类的大部分知识都是通过感知获取有关信息，然后经过大脑加工获得的。如果没有感知，人们就不可能获得知识，也不可能引发各种智能活动。因此，感知是产生智能活动的前提与必要条件。根据有关研究，视觉与听觉在人类感知中占有主导地位，80%以上的外界信息是通过视觉得到的，10%是通过听觉得到的。因此，在人工智能的机器感知研究方面，主要研究机器视觉及机器听觉。

(2)具有记忆与思维能力

记忆与思维是人脑最重要的功能，是人有智能的根本原因。记忆用于存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识；思维用于对记忆的信息进行处理，即利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、推理、联想及决策等。思维是一个动态过程，是获取知识以及运用知识求解问题的根本途径。思维可分为逻辑思维、形象思维以及顿悟思维等。

1)逻辑思维

互联网小常识：以太网组网的基本方法：IEEE802.3标准定义了以太网MAC层和物理层的协议标准。Mac层均采用CSMA/CD方法和相同的帧结构。但不同的以太网在物理层的实现方式却不同。传统以太网的物理层标准定义方式为IEEE802.3 x Type-y name。其中x表示传输速率单位为Mbps，Type表示传输方式是基带还是频带，y为网段最大长度单位是100m，name表示局域网名称。

逻辑思维又称为抽象思维。它是一种根据逻辑规则对信息进行处理的理性思维方式。人们首先通过感觉器官获得外部事物的感性认识，将它们存储于大脑中，然后通过匹配选出相应的逻辑规则，并且作用于已经表示成一定形式的已知信息，进行相应的逻辑推理。这种推理一般都比较复杂，一般不是用一条规则作一次推理就能够解决问题，而是要对第一次推出的结果再运用新的规则进行新一轮的推理。推理是否成功取决于两个因素，一是用于推理的规则是否完备，二是已知的信息是否完善、可靠。如果推理规则是完备的，由感性认识获得的初始信息是完善、可靠的，则通过逻辑思维可以得到合理、可靠的结论。

互联网小常识：SNMP的主要操作有获取（get）、设置（set）、通知（notifications）

2)形象思维

形象思维又称为直感思维。它是一种以客观现象为思维对象、以感性形象认识为思维材料、以意象为主要思维工具、以指导创造物化形象的实践为主要目的的思维活动。思维过程有两次飞跃：第一次飞跃是从感性形象认识到理性形象认识的飞跃，即把对事物的感觉组合起来，形成反映事物多方面属性的整体性认识(即知觉)，再在知觉的基础上形成具有一定概括性的感觉反映形式(即表象)，然后经形象分析、形象比较、形象概括及组合形成对事物的理性形象认识；第二次飞跃是从理性形象认识到实践的飞跃，即对理性形象认识进行联想、想象等加工，在大脑中形成新的意象，然后回到实践中，接受实践的检验。这个过程不断循环，就构成了形象思维从低级到高级的运动发展。

3)顿悟思维

顿悟思维又称为灵感思维。它是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。当人们遇到一个无法解决的问题时，会苦思冥想。这时，大脑处于一种极为活跃的思维状态，会从不同的角度用不同的方法去寻求解决问题的方法。有时一个想法突然从脑中涌现出来，使人茅塞顿开，问题便迎刃而解。像这样用于沟通有关知识或信息的想法通常被称为灵感。灵感也是一种信息，可能是与问题直接有关的一个重要信息，也可能是一个与问题并不直接相关并且不起眼的信息，只是由于它的到来使解决问题的智慧被启动起来了。顿悟思维比形象思维更复杂，至今人们还不能确切地描述灵感的机理。1830年奥斯特在指导学生实验时，看见电流能使磁针偏转，从而发现了电磁关系。虽然很偶然，但也是在他10年探索的基础上发现的。

(3)具有学习能力

学习是人的本能。人人都在通过与环境的相互作用，不断地学习，从而积累知识，适应环境的变化。学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的。只是由于个人所处的环境不同，条件不同，学习的效果亦不相同，体现出不同的智能差异。

(4)具有行为能力

人们通常用语言或者某个表情、眼神及形体动作来对外界的刺激作出反应，传达某个信息，这些称为行为能力或表达能力。如果把人们的感知能力看作是信息的输入，则行为能力就可以看作是信息的输出，它们都受到神经系统的控制。

2 人工智能

所谓人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人类智能在机器上的模拟，因此又可称之为机器智能。

现在，人工智能这个术语已被用做研究如何在机器上实现人类智能这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地说，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习，能适应环境变化、能解决各种面临的实际问题等功能的一门学科。

3 图灵测试

关于人工智能的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵(A. M. Turing)提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能(Computing Machinery and Intelligence)》的论文，文章以机器能思维吗？开始论述并提出了著名的图灵测试，形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，二者之间可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为图灵的梦想。

现在许多人仍把图灵测试作为衡量机器智能的准则。但也有许多人认为图灵测试仅仅反映了结果，没有涉及思维过程。即使机器通过了图灵测试，也不能认为机器就有智能。针对图灵测试，哲学家约翰·塞尔勒在1980年设计了中文屋思想实验以说明这一观点。在该实验中，一个完全不懂中文的人在一间密闭的屋子里，有一本中文处理规则的书。他不必理解中文就可以使用这些规则。屋外的测试者不断通过门缝给他写一些有中文语句的纸条。他在书中查找处理这些中文语句的规则，根据规则将一些中文字符抄在纸条上作为对相应语句的回答，并将纸条递出房间。这样，从屋外的测试者看来，仿佛屋里的人是一个以中文为母语的人，但他实际上并不理解他所处理的中文，也不会在此过程中提高自己对中文的理解。用计算机模拟这个系统，可以通过图灵测试。这说明一个按照规则执行的计算机程序不能真正理解其输入、输出的意义。许多人对塞尔勒的中文屋思想实验进行了反驳，但还没有人能够彻底将其驳倒。

实际上，要使机器达到人类智能的水平，是非常困难的。但是，人工智能的研究正朝着这个方向前进，图灵的梦想总有一天会变成现实。特别是在专业领域内，人工智能能够充分利用计算机的特点，具有显著的优越性。

(人工智能知识系列由樊重俊教授人工智能团队编写，转发本文请标明作者与出处。欢迎关注，带你一起长知识！)

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