1.3 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）定義為：一門(mén)融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、腦神經(jīng)學(xué)和社會(huì)科學(xué)的綜合性學(xué)科，其目標(biāo)是希望計(jì)算機(jī)擁有像人一樣的智力，可以替代人類(lèi)實(shí)現(xiàn)識(shí)別、認(rèn)知和決策等多種能力。

在發(fā)展過(guò)程中，人工智能主要形成了 3 大學(xué)術(shù)流派，即符號(hào)主義（Symbolicism）、連接主義（Connectionism）和行為主義（Actionism）。

（1）符號(hào)主義又稱(chēng)邏輯主義或計(jì)算機(jī)學(xué)派。符號(hào)主義最早在1956年提出“人工智能”的概念，學(xué)派的代表人物有紐厄爾（Newell）和西蒙（Simon）等。符號(hào)主義認(rèn)為，人工智能起源于數(shù)學(xué)邏輯，人的過(guò)程就是符號(hào)操作的過(guò)程，通過(guò)了解和分析人的認(rèn)知過(guò)程，讓計(jì)算機(jī)來(lái)模擬實(shí)現(xiàn)人所具有的相應(yīng)功能。符號(hào)主義的發(fā)展大概經(jīng)歷了2個(gè)階段：推理期（20世紀(jì)50～70年代）和知識(shí)期（20世紀(jì)70年代以后）。在“推理期”，人們基于符號(hào)知識(shí)表示，通過(guò)演繹推理技術(shù)取得了很大的成就；在“知識(shí)期”，人們基于符號(hào)表示，通過(guò)獲取和利用領(lǐng)域知識(shí)來(lái)建立專(zhuān)家系統(tǒng)，在人工智能走向工程應(yīng)用中取得了很大的成功。

（2）連接主義又稱(chēng)仿生學(xué)派或生理學(xué)派。連接主義認(rèn)為，人工智能源于仿生學(xué)，特別是對(duì)人腦模型的研究，人的思維基元是神經(jīng)元，而不是符號(hào)處理過(guò)程。20世紀(jì)60～70年代，連接主義（尤其是對(duì)以感知機(jī)（Perceptron）為代表的腦模型的研究）出現(xiàn)過(guò)熱潮，由于受到當(dāng)時(shí)的理論模型、生物原型和技術(shù)條件的限制，腦模型研究在20世紀(jì)70年代后期至80年代初期落入低潮。直到霍普菲爾德（Hopfield）教授在1982年和1984年發(fā)表2篇重要論文，提出用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以后，連接主義再次煥發(fā)生機(jī)。1986年，魯梅爾哈特（Rumelhart）等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法（BP）算法。進(jìn)入21世紀(jì)后，連接主義卷土重來(lái)，提出了“深度學(xué)習(xí)”的概念。

（3）行為主義又稱(chēng)進(jìn)化主義或控制論學(xué)派。行為主義認(rèn)為，人工智能源于控制論，早在20世紀(jì)40～50 年代，控制論思想就成為時(shí)代思潮的重要內(nèi)容，對(duì)早期人工智能工作者有較大的影響。早期的研究工作重點(diǎn)是在研究模擬人在控制過(guò)程中的智能行為和作用，例如：對(duì)自適應(yīng)、自尋優(yōu)、自組織，以及自學(xué)習(xí)等控制論體系的基礎(chǔ)上，進(jìn)行對(duì)“控制論動(dòng)物”的研制。20世紀(jì)60～70年代，基于上述控制論體系的研究取得了一定的進(jìn)展，為80年代出現(xiàn)的智能控制和智能機(jī)器人奠定了基礎(chǔ)。在20 世紀(jì)末，行為主義以人工智能新學(xué)派的面孔出現(xiàn)，麻省理工學(xué)院教授布魯克斯（Brooks）的六足行走機(jī)器人是典型代表，該機(jī)器人是一個(gè)基于感知-動(dòng)作模式模擬昆蟲(chóng)行為的控制系統(tǒng)，被認(rèn)為是新一代的“控制論動(dòng)物”。

20世紀(jì)80年代，機(jī)器學(xué)習(xí)成為一個(gè)獨(dú)立的科學(xué)領(lǐng)域，各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)百花初綻。費(fèi)根鮑姆等人在著名的《人工智能手冊(cè)》一書(shū)中，把機(jī)器學(xué)習(xí)分為機(jī)械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)和歸納學(xué)習(xí)。機(jī)械學(xué)習(xí)將外界的輸入信息全部存儲(chǔ)下來(lái)，等到需要時(shí)原封不動(dòng)地取出來(lái)；示教學(xué)習(xí)和類(lèi)比學(xué)習(xí)就是“從指令中學(xué)習(xí)”和“通過(guò)觀察和發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)”；歸納學(xué)習(xí)就是“從樣例中學(xué)習(xí)”。80 年代后研究最多的就是歸納學(xué)習(xí)，它包括：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

歸納學(xué)習(xí)有兩大主流：符號(hào)主義學(xué)習(xí)和連接主義學(xué)習(xí)。前者代表算法有決策樹(shù)和基于邏輯的學(xué)習(xí)，后者代表算法有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。

20世紀(jì)90年代中期，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)閃亮登場(chǎng)，并迅速占據(jù)主流舞臺(tái)，代表性技術(shù)是支持向量機(jī)，以及更一般的“核方法”。目前所說(shuō)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，一般認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

人工智能的“智能”之處主要體現(xiàn)在計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能 3 個(gè)方面。計(jì)算智能是機(jī)器可以智能化存儲(chǔ)和運(yùn)算的能力，感知智能是使機(jī)器具有像人類(lèi)一樣的“聽(tīng)、看、說(shuō)、認(rèn)”的能力，認(rèn)知能力是使機(jī)器具有思考和理解的能力。推動(dòng)人工智能發(fā)展的 3 大要素是數(shù)據(jù)資源、核心算法和計(jì)算能力。當(dāng)前人工智能領(lǐng)域技術(shù)主要包括語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三者之間是包含關(guān)系，人工智能的研究最早包含了機(jī)器學(xué)習(xí)，或者說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)是其核心組成部分，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)密不可分。目前，人工智能的熱點(diǎn)是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法或技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別中識(shí)別精度的大幅提高，加速了人臉識(shí)別、無(wú)人駕駛、電影推薦、機(jī)器人問(wèn)答系統(tǒng)和機(jī)器翻譯等各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)程，逐步形成了“人工智能+”的趨勢(shì)。