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人工智能的应用与发展研究

人工智能的应用与发展研究

  摘 要:人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些&ldqu;机器思维&rdqu;。本文在阐述人工智能定义的基础上,详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况,深入探讨了人工智能未来的发展。
   关键词:人工智能;应用;问题;发展
  
   当前,人工智能这个术语已被用作&ldqu;研究如论文联盟.Ll.何在机器上实现人类智能&rdqu;这门学科的名称。从这个意义上说,可把它定义为:是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说,人工智能就是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、能解决各种实际问题的一门学科。
   一、人工智能的应用现状
   大部分学科都有各自的研究领域,每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中,这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中,已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
   目前,人工智能的应用领域主要有以下几个方面:一是问题求解。到目前为止,人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且许多非形式的工作,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范,目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础,注重大量的尝试一一世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
   二、人工智能的发展瓶颈
   人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头,就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说,已经迈出了可喜的一步,某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看,人工智能发展曲折,而且还面临不少难题,主要有以下几个方面:
   (一)研究方法不足
  人工智能发展到今天,已经取得了长足进步,但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入,这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟;硅基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同,适合于人脑的工作模式,但并不适应神经网络计算机;根据马克思主义实践论观点,人脑是人类长期劳动实践的产物,仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。
   (二)机器翻译存在困难
   目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关,要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解,寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而,计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外,即使对原文有了一定的理解,理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力,系统的理解大都局限于表层上,没有深层的推敲,没有学习,没有记忆,更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟,大多数研究局限在语言这一单独的领域,而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。

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人工智能的应用与发展研究

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