1.4 人工智能的基本技術(shù)

1.4.1 搜索技術(shù)

搜索技術(shù)在人工智能領(lǐng)域中扮演著重要的角色，涉及在問題空間中定位目標(biāo)的過程。它的應(yīng)用范圍廣泛，但在面對部分或完全未知的環(huán)境時(shí)，常常沒有現(xiàn)成的解決方法可供使用。

從問題的角度來看，可以分為兩種情況：一是具有知識完全已知，可以直接使用已知方法解決；二是知識部分或完全未知，即沒有現(xiàn)成的解決方法。對于第二種情況，例如下棋、法官判案、醫(yī)生診病等問題，通常需要運(yùn)用搜索技術(shù)。

在人工智能領(lǐng)域，搜索技術(shù)經(jīng)常被用來彌補(bǔ)知識的不足。當(dāng)面臨未知問題時(shí)，由于缺乏經(jīng)驗(yàn)知識，人們無法立即解決。這時(shí)，嘗試—檢驗(yàn)的方法成為一種常見策略，即通過常識和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識對問題進(jìn)行試探性解決，逐步尋找解決方案。這是人工智能問題解決的基本策略之一，即生成—測試法，用于引導(dǎo)問題狀態(tài)空間中的搜索過程。

因此，搜索技術(shù)在人工智能系統(tǒng)中的應(yīng)用使得系統(tǒng)能夠靈活適應(yīng)各種問題，即使在面對未知領(lǐng)域或缺乏完備知識的情況下，也能夠通過搜索過程逐步獲取解決問題的方法。

1.4.2 知識表示

知識的表示和利用在人工智能領(lǐng)域扮演著至關(guān)重要的角色，從通用問題求解系統(tǒng)到專家系統(tǒng)的演進(jìn)歷程中，強(qiáng)調(diào)了充分利用領(lǐng)域知識的重要性。然而，知識表示和處理面臨著一系列挑戰(zhàn)和難題。

首先，知識的數(shù)量龐大，我們處于一個(gè)“知識爆炸”的時(shí)代，大量信息和數(shù)據(jù)需要有效地表示和利用。其次，知識往往難以準(zhǔn)確表達(dá)，例如，象棋大師和醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)難以用語言精確描述。此外，知識經(jīng)常變化，需要不斷更新，這使得人工智能技術(shù)成為一種知識表示和利用的技術(shù)。

在表達(dá)知識時(shí)，還須考慮知識的不完全性和模糊性等屬性。對于理論上可解的問題，由于龐大的計(jì)算量，實(shí)際上反而無法解決。因此，知識表示需要具備以下特征。

（1）能夠抓住一般性，以避免浪費(fèi)大量時(shí)間和空間尋找和存儲知識。

（2）能夠被提供和接受知識的人理解，以便檢驗(yàn)和使用知識。

（3）易于修改，因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)和知識在不斷變化，易于修改才能反映人們認(rèn)識的不斷深化。

（4）能夠通過搜索技術(shù)縮小要考慮的可能性范圍，幫助減少知識的巨大容量。

此外，知識利用的技術(shù)可以彌補(bǔ)搜索中的不足。知識工程和專家系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展表明，知識可以指導(dǎo)搜索，修剪不合理的搜索分支，可以減少問題求解的不確定性，甚至完全免除搜索的必要。這進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了知識表示和知識利用在人工智能技術(shù)中的關(guān)鍵作用。

1.4.3 抽象、歸納和推理

在人工智能領(lǐng)域，抽象技術(shù)是一項(xiàng)至關(guān)重要的技術(shù)，其主要目的在于辨別問題中的主要和次要特征，從而提高系統(tǒng)對知識的處理效率和靈活性。通過抽象，可以將問題的主要特征與大量次要特征區(qū)分開來，使系統(tǒng)更專注于核心內(nèi)容。此外，抽象技術(shù)還允許將知識視為一種特殊的數(shù)據(jù)，并通過程序清晰地表達(dá)知識之間的關(guān)聯(lián)，從而使知識更為明確、易于理解。

歸納技術(shù)則是一種機(jī)器自動提取概念、抽取知識和尋找規(guī)律的技術(shù)。通過抽象，歸納過程變得更為容易，因?yàn)槌橄罂梢蕴崛栴}中的關(guān)鍵信息，從而更便于進(jìn)行分析、綜合和比較。這有助于系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)問題中的模式和規(guī)律，從而提高系統(tǒng)對問題的理解和處理水平。

推理技術(shù)在基于知識表示的人工智能程序中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。這些程序采用推理的有效形式，即在問題求解的過程中使用知識的方法和策略，使得知識與推理機(jī)制相分離。這種結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)靈感源自于人類思維的一般規(guī)律，通過采用形式推理技術(shù)，系統(tǒng)對具體應(yīng)用領(lǐng)域的依賴性較低，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。

1.4.4 計(jì)算神經(jīng)理論

大腦是一個(gè)由神經(jīng)元組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，神經(jīng)元之間通過突觸連接相互溝通，構(gòu)成了大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這一結(jié)構(gòu)在維持穩(wěn)態(tài)平衡、處理復(fù)雜信息和執(zhí)行認(rèn)知功能方面起著至關(guān)重要的作用。神經(jīng)元膜上的受體和離子通道調(diào)節(jié)著神經(jīng)元的興奮性，控制突觸功能，并維持神經(jīng)元內(nèi)部遞質(zhì)和離子的動態(tài)平衡，這些過程對于大腦功能的正常運(yùn)作至關(guān)重要。深入了解大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及其在形成復(fù)雜認(rèn)知功能方面的作用機(jī)制，對于開發(fā)和利用腦部功能具有重要意義。

計(jì)算神經(jīng)科學(xué)理論致力于從分子水平、細(xì)胞水平到行為水平研究知識和外界事物在大腦內(nèi)部的表達(dá)、編碼、加工和解碼過程，旨在揭示人類大腦智能的基本原理并建立相應(yīng)的腦部模型。該理論探討了諸多問題，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成機(jī)制、中樞神經(jīng)系統(tǒng)的構(gòu)建方式，以及神經(jīng)元分化、遷移、突觸可塑性、神經(jīng)元活動與神經(jīng)遞質(zhì)離子通道之間的關(guān)聯(lián)，神經(jīng)回路的形成以及信息整合等。通過對這些問題的深入研究，我們可以更好地理解智能的形成機(jī)制，為未來的腦科學(xué)研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

1.4.5 認(rèn)知計(jì)算

認(rèn)知計(jì)算涵蓋了從微觀到宏觀等不同尺度上對人腦進(jìn)行的研究，探究其如何實(shí)現(xiàn)感知、學(xué)習(xí)、記憶、思維、情感和意識等心智活動。感知過程是指人腦對客觀事物的感覺和知覺過程。感覺是對作用于感覺器官的客觀事物個(gè)別屬性的反映，而知覺則是對作用于感覺器官的客觀事物整體的反映。知覺信息的表達(dá)、整體性以及知覺的組織與整合是知覺研究的核心問題，也是研究其他認(rèn)知活動的基礎(chǔ)。目前已出現(xiàn)多種知覺理論，包括構(gòu)造論、生態(tài)學(xué)理論、格式塔理論和動作理論。模式識別作為一項(xiàng)基本智能活動，主要研究生物體是如何感知對象以及如何在給定任務(wù)下用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識別的理論和方法的。

學(xué)習(xí)是認(rèn)知活動中的基礎(chǔ)性過程，是經(jīng)驗(yàn)和知識的積累過程，也是對外部事物前后關(guān)聯(lián)進(jìn)行把握和理解以改善系統(tǒng)行為性能的過程。學(xué)習(xí)理論涉及學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)、過程、規(guī)律以及各種制約條件的理論探討和解釋。在學(xué)習(xí)理論的探討中，由于哲學(xué)基礎(chǔ)、理論背景和研究手段的不同，形成了各種不同的理論觀點(diǎn)和派別，主要包括行為主義、認(rèn)知主義和人本主義。

學(xué)習(xí)的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)涉及神經(jīng)細(xì)胞之間連接結(jié)構(gòu)的突觸可塑性變化，這是當(dāng)今神經(jīng)科學(xué)中較為活躍的研究領(lǐng)域。突觸可塑性變化是指在突觸前纖維與相連的突后細(xì)胞同時(shí)興奮時(shí)，導(dǎo)致突觸連接加強(qiáng)的現(xiàn)象。1949年，加拿大心理學(xué)家唐納德·O.赫布（Donald O.Hebb）提出了著名的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，該規(guī)則設(shè)想學(xué)習(xí)過程中相關(guān)突觸發(fā)生變化，進(jìn)而增強(qiáng)連接和提高傳遞效能，是連接學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論。

記憶是指對過去經(jīng)驗(yàn)或經(jīng)歷的準(zhǔn)確內(nèi)部表征，它在腦內(nèi)形成，并能夠被正確、高效地提取和利用。記憶過程涉及信息的獲取、儲存和提取等多個(gè)方面，這決定了記憶需要不同腦區(qū)的協(xié)同作用。初始的記憶形成階段需要腦整合多個(gè)分散特征或組合多個(gè)知識組塊以形成統(tǒng)一表征。在空間上，不同特征的記憶可能儲存在不同腦區(qū)和神經(jīng)元群中；而在時(shí)間上，記憶的儲存分為工作記憶、短時(shí)記憶和長時(shí)記憶。

研究工作記憶的結(jié)構(gòu)和功能對認(rèn)知人類智能的本質(zhì)具有重要意義。1974年，阿蘭·巴德利（Alan Baddeley）和格雷厄姆·希契（Graham Hitch）在模擬短時(shí)記憶障礙的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，提出了工作記憶的三系統(tǒng)概念，并用“工作記憶”取代了“短時(shí)記憶”的概念。巴德利認(rèn)為，工作記憶是一種系統(tǒng)，為言語理解、學(xué)習(xí)和推理等復(fù)雜任務(wù)提供了臨時(shí)的儲存空間和加工所需信息。與短時(shí)記憶僅強(qiáng)調(diào)儲存功能不同，工作記憶系統(tǒng)能同時(shí)儲存和加工信息。工作記憶與語言理解能力、注意力和推理能力等密切相關(guān)，是智能的重要組成部分。

思維是指人腦對客觀事物進(jìn)行概括和間接反映的過程，反映了事物的本質(zhì)特征和內(nèi)在聯(lián)系。簡單來說，思維是信息作用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)的整個(gè)過程。

人工智能的奠基人之一，明斯基，強(qiáng)調(diào)了情感在人類思維中的重要性。他認(rèn)為，情感是一種特殊的思維方式，并指出缺乏情感的機(jī)器難以被認(rèn)為是智能的。因此，使計(jì)算機(jī)具有情感成為提升計(jì)算機(jī)智能水平的重要途徑之一。情感計(jì)算領(lǐng)域的先驅(qū)皮卡德將情感計(jì)算定義為與情感相關(guān)的因素的計(jì)算，這包括被情感觸發(fā)或影響情感的計(jì)算。情感計(jì)算的目標(biāo)是賦予計(jì)算機(jī)識別、理解、表達(dá)和適應(yīng)人類情感的能力，從而提高人機(jī)交互的質(zhì)量和效率。目前，情感計(jì)算領(lǐng)域的研究受到廣泛關(guān)注。例如，麻省理工學(xué)院的情感計(jì)算研究小組致力于開發(fā)可穿戴計(jì)算機(jī)，以識別真實(shí)情境中的人類情感，并研究情感反饋機(jī)制。此外，瑞士政府成立了情感科學(xué)中心，推動跨學(xué)科的情感計(jì)算研究與應(yīng)用。日本政府曾支持有關(guān)情感信息的信息學(xué)和心理學(xué)研究，而一些大學(xué)也在情感計(jì)算領(lǐng)域設(shè)立了相關(guān)實(shí)驗(yàn)室和研究小組。情感計(jì)算的研究不僅為人工智能的發(fā)展提供了新的思路，同時(shí)對于理解人類情感和思維也具有重要的價(jià)值。因此，有關(guān)情感本身以及情感與其他認(rèn)知過程相互作用的研究成為智能科學(xué)的熱點(diǎn)。

意識是生物體對外部世界以及內(nèi)在心理和生理活動的感知和認(rèn)知。作為智能科學(xué)研究的核心問題，揭示意識的科學(xué)規(guī)律以及構(gòu)建意識的腦模型需要研究有意識和無意識的認(rèn)知過程，即腦的自動信息加工過程，以及它們之間的相互轉(zhuǎn)化。同時(shí)，自我意識和情境感知也是需要重視的領(lǐng)域。自我意識涵蓋了個(gè)體對自身存在的感知，是一個(gè)個(gè)體對自己的知覺和理解的組織系統(tǒng)，自我意識包括自我認(rèn)知、自我體驗(yàn)和自我控制等心理成分。而情境感知則是個(gè)體對外部環(huán)境不斷變化的內(nèi)部表征。在復(fù)雜、動態(tài)變化的社會信息環(huán)境中，情境感知對于影響人們的決策和績效至關(guān)重要。因此，意識的認(rèn)知原理、意識的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)以及意識與無意識信息加工之間的關(guān)系是需要重點(diǎn)研究的議題。

心智是人類全部精神活動的總稱，包括情感、意志、感覺、知覺、表象、學(xué)習(xí)、記憶、思維、直覺等。現(xiàn)代科學(xué)方法被用于研究人類非理性心理與理性認(rèn)知的相互作用及其運(yùn)作形式、過程和規(guī)律。心智建模技術(shù)旨在探索和研究人類思維機(jī)制，尤其是信息處理機(jī)制，同時(shí)為設(shè)計(jì)相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)提供新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)方法。心智問題具有高度復(fù)雜性和非線性特征，因此必須借助現(xiàn)代科學(xué)方法來深入研究心智領(lǐng)域。

1.4.6 知識工程

知識工程是一門研究知識在各個(gè)領(lǐng)域中表示、獲取、推理、決策和應(yīng)用的學(xué)科，涵蓋了諸多技術(shù)領(lǐng)域，如大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)、不確定性推理、知識圖譜、機(jī)器定理證明、專家系統(tǒng)以及數(shù)字圖書館等。

大數(shù)據(jù)指的是那些無法利用傳統(tǒng)軟件工具在一定時(shí)間范圍內(nèi)進(jìn)行捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，它們是龐大、增長迅速且多樣化的信息資源，需要采用新的處理模式以獲得更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力。在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中，維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）和肯尼思·庫克耶（Kenneth Cukier）提出，大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)的隨機(jī)分析方法（如抽樣調(diào)查），是采用全部數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析處理的。IBM將大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)總結(jié)為5V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值密度低）和Veracity（真實(shí)性）。

機(jī)器學(xué)習(xí)則是研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，并不斷地改善自身性能的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遺傳算法、連接學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)等多種形式。

1.4.7 自然語言處理

在人類演化中，語言的演進(jìn)導(dǎo)致了大腦兩半球功能的分化。語言半球的出現(xiàn)使人類與其他靈長類動物明顯區(qū)分開來。一些研究指出，人腦左半球主要負(fù)責(zé)串行、時(shí)序、邏輯分析的信息處理，而右半腦則主要負(fù)責(zé)并行、非時(shí)序、形象的信息處理。

語言是由語音、詞匯和語法構(gòu)成的系統(tǒng)，其表達(dá)形式主要包括口語和文字。口語通過聲音表達(dá)，而文字則以圖像形式表現(xiàn)。口語比文字歷史更為悠久，個(gè)體在學(xué)習(xí)語言時(shí)通常先掌握口語，再學(xué)習(xí)文字。語言是最為復(fù)雜、系統(tǒng)化且應(yīng)用廣泛的符號系統(tǒng)之一，其符號不僅能表示具體事物、狀態(tài)或動作，還能表示抽象概念。漢語以其獨(dú)特的詞法、句法和語音聲調(diào)系統(tǒng)，與印歐語言有顯著區(qū)別，具有音、形、義相結(jié)合的特色。從神經(jīng)、認(rèn)知和計(jì)算三個(gè)層面研究漢語，為我們提供了開啟智能之門的絕佳機(jī)會。

自然語言理解是指實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間有效交流的理論和方法，涵蓋了對自然語言的語境、語義、語用和語法的研究。這包括語音和文字的計(jì)算機(jī)輸入，大型詞庫、語料庫和文本的智能檢索，以及機(jī)器語音的生成、合成和識別，還包括不同語言之間的機(jī)器翻譯和同聲傳譯等技術(shù)。

1.4.8 智能機(jī)器人

智能機(jī)器人具備高度發(fā)達(dá)的“人工大腦”，能夠根據(jù)預(yù)定目標(biāo)執(zhí)行動作，并配備了各種傳感器和執(zhí)行器。智能機(jī)器人研究可以分為基礎(chǔ)前沿技術(shù)、共性技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)與裝備、示范應(yīng)用等四個(gè)層次。基礎(chǔ)前沿技術(shù)涵蓋機(jī)器人新型機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)、智能發(fā)展理論與技術(shù)以及新一代機(jī)器人驗(yàn)證平臺的互助協(xié)作型和人體行為增強(qiáng)型等方面。共性技術(shù)主要包括核心零部件、機(jī)器人專用傳感器、機(jī)器人軟件、測試/安全與可靠性等關(guān)鍵共性技術(shù)的研發(fā)。關(guān)鍵技術(shù)與裝備則主要關(guān)注工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、特殊環(huán)境服役機(jī)器人以及醫(yī)療/康復(fù)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)和系統(tǒng)集成平臺的研發(fā)。示范應(yīng)用方面則針對工業(yè)機(jī)器人、醫(yī)療/康復(fù)機(jī)器人等領(lǐng)域展開示范應(yīng)用等工作。隨著20世紀(jì)末計(jì)算機(jī)文化的深入人心，21世紀(jì)的機(jī)器人文化將對人類的生活方式、工作方式、思維方式，社會生產(chǎn)力以及社會發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。