人工智能的技术研究

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用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？

智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。

大脑模拟

主条目：控制论和计算神经科学

20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960, 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。

符号处理

主条目：GOFAI

当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学, 斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHN HAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。[34] 60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。

认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学, 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示, 智能规划和机器学习. 致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 SCRUFFY .常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是SCRUFFYAI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划,这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。

子符号法

80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。

自下而上, 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义. 这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。

统计学法

90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。

集成方法

智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ,而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。 机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。 ⒈ MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY麻省理工学院

⒉ STANFORD UNIVERSITY斯坦福大学(CA)

⒊ CARNEGIE MELLON UNIVERSITY卡内基美隆大学(PA)

⒋ UNIVERSITY OF CALIFORNIA-BERKELEY加州大学伯克利分校

⒌ UNIVERSITY OF WASHINGTON华盛顿大学

⒍ UNIVERSITY OF TEXAS-AUSTIN德克萨斯大学奥斯汀分校

⒎ UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA宾夕法尼亚大学

⒏ UNIVERSITY OF ILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN 伊利诺伊大学厄本那—香槟分校

⒐ UNIVERSITY OF MARYLAND-COLLEGE PARK马里兰大学帕克分校

⒑ CORNELL UNIVERSITY 康奈尔大学 (NY)

⒒ UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS-AMHERST马萨诸塞大学AMHERST校区

⒓ GEORGIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY佐治亚理工学院

UNIVERSITY OF MICHIGAN-ANN ARBOR 密西根大学-安娜堡分校

⒕ UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA南加州大学

⒖ COLUMBIA UNIVERSITY哥伦比亚大学(NY)

UNIVERSITY OF CALIFORNIA-LOS ANGELES加州大学洛杉矶分校

⒘ BROWN UNIVERSITY布朗大学(RI)

⒙ YALE UNIVERSITY耶鲁大学(CT)

⒚ UNIVERSITY OF CALIFORNIA-SAN DIEGO加利福尼亚大学圣地亚哥分校

⒛ UNIVERSITY OF WISCONSIN-MADISON威斯康星大学麦迪逊分校 1、中国科学院自动化研究所

2、清华大学

3、北京大学

4、南京理工大学

5、北京科技大学

6、中国科学技术大学

7、吉林大学

8、哈尔滨工业大学

9、北京邮电大学

10、北京理工大学

11、厦门大学人工智能研究所

12、西安交通大学智能车研究所

13、中南大学智能系统与智能软件研究所

14、西安电子科技大学智能所

15、华中科技大学图像与人工智能研究所

16、重庆邮电大学

17、武汉工程大学

人工智能的十个主题和具体的研究内容如下：

1、智能医疗

智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。

在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智能医疗正在走进寻常百姓的生活。

2、智能农业

智能农业集科研、生产、加工、销售于一体，实现周年性、全天候、反季节的企业化规模生产；它集成现代生物技术、农业工程、农用新材料等学科，以现代化农业设施为依托，科技含量高，产品附加值高，土地产出率高和劳动生产率高，是我国农业新技术革命的跨世纪工程。

智能农业产品通过实时采集温室内温度、土壤温度、CO2浓度、湿度信号以及光照、叶面湿度、露点温度等环境参数，自动开启或者关闭指定设备。

可以根据用户需求，随时进行处理，为设施农业综合生态信息自动监测、对环境进行自动控制和智能化管理提供科学依据。通过模块采集温度传感器等信号，经由无线信号收发模块传输数据，实现对大棚温湿度的远程控制。

3、智能物流

智能物流就是利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术通过信息处理和网络通信技术平台广泛应用于物流业运输、仓储、配送、包装、装卸等基本活动环节，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流行业的服务水平。

物联网为物流业将传统物流技术与智能化系统运作管理相结合提供了一个很好的平台，进而能够更好更快地实现智能物流的信息化、智能化、自动化、透明化、系统的运作模式。

智能物流强调的是物流过程数据智慧化、网络协同化和决策智慧化。智能物流在功能上要实现六个“正确”，即正确的货物、正确的数量、正确的地点、正确的质量、正确的时间、正确的价格，在技术上要实现：物品识别、地点跟踪、物品溯源、物品监控、实时响应。

4、智能金融

智能金融即人工智能与金融的全面融合，以人工智能、大数据、云计算、区块链等高新科技为核心要素，全面赋能金融机构，提升金融机构的服务效率，拓展金融服务的广度和深度，使得全社会都能获得平等、高效、专业的金融服务，实现金融服务的智能化、个性化、定制化。

5、智能交通

智能交通系统是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。

运用智能交通系统治理城市道路的拥堵只是其中一项，其它还包括先进的交通信息系统(ATIS)、先进的交通管理系统(ATMS)、先进的公共交通系统(APTS)、先进的车辆控制系统(AVCS)、货运管理系统、电子收费系统(ETC)、紧急救援系统(EMS)。

6、智能家居

智能家居是通过物联网技术将家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统等)连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。

与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。

目前我国智能家居产品与技术的百花齐放，市场开始明显出现低、中、高不同产品档次的分水岭，行业进入快速成长期。

7、智能教育

国际人工智能与教育大会在北京召开，主席在大会中强调：要重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。

8、智能机器人

智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。

智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，反应要素和思考要素。

9、智能安防

智能安防技术，指的是服务的信息化、图像的传输和存储技术，其随着科学技术的发展与进步和二十一世纪信息技术的腾飞已迈入了一个全新的领域，智能化安防技术与计算机之间的界限正在逐步消失。

智能化安防技术的发展已取得了瞩目的成就，随着企业和住宅小区需求的凸现，数字化智能安防当前面临新的发展契机，由于数字化智能安防行业的特殊性，国家对智能安防产业的发展一直都给予政策上的鼓励。

相关数据显示：我国安防行业市场规模从2012年的3240亿元增长到2017年的5960亿元，2018年中国安防行业市场规模将达6570亿元。其中，智能安防行业市场规模近300亿元，预计在2020年智能安防将创造一个千亿的市场。

10、AR与VR

虚拟现实(VR)技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。

增强现实技术(AR)是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。

VR技术应用非常广泛，可以应用在医学、娱乐、军事航天、室内设计、房产开发、工业仿真、应急推演、文物古迹、游戏、Wed3D、道理桥梁、教育、演播室、水文地质、维修、培训实训、船舶制作、汽车仿真、轨道交通、能源领域、生物力学、康复训练、数字地球等方面。

在2018世界VR产业大会上，阿里巴巴集团董事局主席马云表示，虚拟现实(VR)技术只有和人工智能、大数据、云计算相结合，才能从一个“玩具”变成“核心技术”。

当今社会，人工智能已经成为国际竞争的新焦点，人工智能是引领未来的战略性技术，我国已经把人工智能发展确定为国家战略规划。

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