1.1 什么是人工智能

人工智能作為一門新興的技術科學，其核心在于研究與開發用于模擬、延伸及擴展人類智能的理論、方法、技術與應用系統。作為計算機科學的一個重要分支，人工智能致力于使計算機能夠模擬人類智能的特定過程與行為，通過這些模擬實現原本需要人類智能才能完成的功能。如圖1-1所示，人工智能可以幫助人類進行日常規劃、居家清潔等工作，也能夠與人類交流互動。人工智能已成為新一輪科技革命和產業變革的驅動力量。具體而言，人工智能探索的是如何讓計算機像人類一樣進行思考、解決問題、學習新知識等復雜活動，其最終目標不僅是理解智能的本質，更是創造出能夠像人類一樣或以類似人類智能的方式做出反應的機器系統。這一領域的工作不僅涉及技術層面的創新，還深刻影響著人們對智能、認知乃至人類自身的理解。

1.1.1 人工智能的定義與評估

人工智能是一門研究與開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的新技術科學。

在模擬人類智能方面，人工智能通過構建智能系統來模擬人類的思維過程。例如，機器學習算法可以學習并改進自身的性能，從而逐漸提高處理任務的能力。自然語言處理則關注于讓計算機理解和生成人類語言，實現與人類的自然語言交互。這些技術的發展使得人工智能系統能夠更好地模擬人類的智能行為。

在延伸人類智能方面，人工智能可以輔助人類完成一些復雜或煩瑣的任務。例如，在醫療領域，人工智能可以幫助醫生分析病例、診斷疾病，提高醫療服務的效率和質量。在交通領域，自動駕駛技術可以輔助駕駛員駕駛車輛，減少交通事故的發生。這些應用都展示了人工智能在延伸人類智能方面的潛力。

在擴展人類智能方面，人工智能可以探索新的智能形式和智能應用。例如，人工智能可以處理和分析大量的數據，發現數據中的規律和模式，從而幫助人類解決一些復雜的問題。此外，人工智能還可以應用于創意領域，如音樂創作、繪畫等，創造出具有獨特風格的作品。

在思想層面，人工智能通過數據分析、自然語言處理和預測優化，幫助人類從大量數據中洞悉關鍵要素、自動生成文本并預測趨勢，提升決策的準確性。在行為層面，人工智能驅動的自動化操作和智能助手能高效執行重復性任務、提供個性化服務，如設置提醒、控制智能家居等，極大地提升了生活和工作的便利性。

人工智能是智能學科的重要組成部分，它試圖了解智能的本質，并生產出一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，其核心目標是開發能夠執行通常需要人類智能才能完成的任務的機器或系統。這些任務包括但不限于理解自然語言、識別圖像和聲音、學習和適應新信息、推理和解決問題、進行規劃和決策，以及控制機器人等。那如何評估一個機器是否具有智能呢？英國計算機科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）于1950年提出的圖靈測試與完全圖靈測試給出了答案。圖靈測試的核心思想是通過與人類的對話來評估機器的智能水平。在圖靈測試中，多名人類評判員與兩個隱藏的參與者進行對話——一名人類和一個機器。人類評判員通過打字的方式與兩個參與者交流，但無法直接看到他們。如果超過30%的人類評判員無法一致地區分出哪個是人類參與者、哪個是機器參與者，那么機器就可以說通過了圖靈測試，表明它能夠展現出與人類相似的智能水平。圖靈測試示意圖如圖1-2所示。

通過圖靈測試的機器需要具備以下能力。

? 自然語言處理能力：機器必須能夠理解復雜的自然語言，包括語法、詞匯、語義和上下文。它不僅需要理解表面上的文字，還要能夠推斷出潛在的含義、隱喻、諷刺等復雜的語言現象。同時，機器還需要能夠生成流暢、連貫且符合語境的文字回應，表現出類似人類的表達能力。

? 知識表示能力：機器需要將獲取到的知識以結構化的形式表示出來，如語義網絡、框架、描述邏輯等。這種結構化表示有助于機器在對話過程中快速檢索和運用相關知識。

? 推理能力：機器需要具備廣泛的知識基礎，并能夠根據所掌握的知識進行推理。例如，機器應能夠理解并回答關于常識、科學、文化、歷史等各類問題，甚至在一些未知問題上表現出推理和假設的能力。

? 學習與適應能力：機器應能夠從與人類的交互中學習適應不同的交流風格和偏好。通過不斷調整自己的表現，更好地迎合對話者的期望，從而更好地融入對話環境。

圖靈測試要求機器具備自然語言處理、知識表示、推理、學習與適應等多方面的能力，以便在對話中模擬人類行為，達到無法區分的程度。機器一旦通過了圖靈測試，則可以被認為能夠表現出與人類相當的智慧，具備一定的“智能”。

完全圖靈測試是對普通圖靈測試的拓展。普通圖靈測試主要關注文字對話能力，避免人類評判員與被測試機器發生物理上的互動。然而，一些人工智能系統可能涉及人機在物理層面上的交互，因此完全圖靈測試的概念應運而生。換言之，完全圖靈測試的意義在于更全面地評估機器的智能水平，它不僅考察機器在文字對話中的表現，還考察機器在物理交互中的能力。為了通過完全圖靈測試，機器除了需要在文字對話中表現出與人類相似的智能水平外，還需要具備以下兩項額外能力。

? 感知能力：機器需要具備感知能力，以便與人類進行物理層面的交互。這通常需要借助計算機視覺技術來實現。

? 操縱物體的能力：機器需要具備操縱物體的能力，以便在執行任務時與人類進行互動。這通常需要借助機器人技術來實現。

綜上所述，圖靈測試與完全圖靈測試都是評估機器智能的重要方法。圖靈測試主要關注機器的文字對話能力，而完全圖靈測試則進一步拓展到物理交互層面，以更全面地評估機器的智能水平。

1.1.2 人工智能基礎

人工智能是一個廣泛的科學領域，它融合了多種學科和技術，如數學、計算機科學、認知心理學、哲學等。這些不同學科的基礎要素不僅決定了AI系統的功能和性能，還影響了其應用的廣度和深度。

數學為人工智能奠定了理論基礎。線性代數、微積分、概率論和統計學等數學知識都是人工智能領域的重要基礎知識。比如，數學中的求導方式對于理解反向傳播算法至關重要，線性代數中的矩陣表達方式通常用于處理多維數據，概率論和統計學知識則用于分析數據分布、建模不確定性及識別數據中的模式。

人工智能更多地隸屬于計算機科學的范疇，那么計算機科學也必然是其實現的重要基礎，如算法設計與分析、數據結構、計算機體系結構、計算理論和編程技能等。編程語言（如Python、R、Java和C++）是支撐AI算法實現的具體化工具，而并行計算、分布式系統和高性能計算則為大規模數據處理和復雜模型訓練提供了必要的計算能力。機器學習是人工智能的重要手段和方法之一，也是人工智能實現的重要基石。借助于機器學習（包括深度學習技術），計算機具有自主學習的能力，進而能更好地模擬人的智能。數據科學則為人工智能提供了大量的數據，并且通過數據分析和挖掘技術捕獲數據中蘊藏的規律，為人工智能算法的設計和優化提供“燃料”。

認知心理學主要研究人類的高級心理過程，主要是認識過程，如注意、知覺、表象、記憶、創造性、問題解決、言語和思維等，其研究成果可以幫助人工智能系統更好地理解和適應人類的認知習慣和規律，從而減少錯誤，提高模型的認知準確性。此外，隨著AI技術的廣泛應用，倫理和社會科學也成為AI基礎的一部分。這些領域關注AI技術的社會影響、倫理問題及相關的法律和政策框架，確保AI的發展是可持續的、負責任的。

總而言之，如圖1-3所示，人工智能是一個復雜且多維度的系統，它涵蓋了從理論到實踐的多個領域，這些學科或者技術相輔相成、相互促進，共同推動著人工智能快速進步。同時，人工智能技術也在不斷反哺這些基礎學科，例如利用人工智能技術可以求解數學中的偏微分方程、可以輔助大學生進行心理篩查等。