第一篇：《人工智能》教學(xué)講座①：智能的概念（xiexiebang推薦）
《人工智能》教學(xué)講座①
智能的概念
自從1956年，提出了人工智能（Artificial Intelligence，即AI）的概念之后，人們不斷地研究、發(fā)展了許的有關(guān)人工智能的理論、原理等。就是人工智能（AI）的概念，也在不斷地被擴(kuò)展、更新，以及重新定義。
2017年3月5日，在第12屆全國(guó)人民代表大會(huì)第5次會(huì)議的政府工作報(bào)告中，指出“加快新材料、人工智能、第五代移動(dòng)通信等技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化?！?/p>
一、人腦智能的表現(xiàn)
人的智能源于人的大腦。人腦是由大約1011～1012個(gè)神經(jīng)元組成的一個(gè)復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)。
人腦的奧秘，至今還未被完全揭開。因而，導(dǎo)致了人們對(duì)智能的模糊認(rèn)識(shí)。但是，從人腦的整體功能來(lái)看，智能的表現(xiàn)還是可以辨識(shí)出來(lái)的。
例如：學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)造等能力，就是明顯的人腦智能表現(xiàn)。人類制造的工具，可以分為輔助體能、輔助智能兩大類。
思考問(wèn)題1：
在下列的輔助工具當(dāng)中，哪些是屬于輔助人類體能的？又有哪些是屬于輔助人類智能的？
①杠桿 ②鉗子 ③洗衣板 ④算籌 ⑤算盤 ⑥計(jì)算器 輔助人類體能的，有：_________________________。輔助人類智能的，有：_________________________。
二、人類的智能
智能是指人類在認(rèn)識(shí)、改造客觀世界的活動(dòng)中，由腦力勞動(dòng)表現(xiàn)出來(lái)的能力，是知識(shí)和智力的總和。
⒈知識(shí)
知識(shí)是人類在改造客觀世界的實(shí)踐中，所獲得的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的總和，是智能行為的基礎(chǔ)。
知識(shí)包括：①概念。②事實(shí)。③規(guī)則。
①概念：是人類在長(zhǎng)期實(shí)踐過(guò)程中，形成的以區(qū)別其他事物的抽象結(jié)論。②事實(shí)：是人類所認(rèn)識(shí)的客觀現(xiàn)象。
③規(guī)則：是概念和事實(shí)之間，各種聯(lián)系的描述。
這些概念、事實(shí)和規(guī)則，構(gòu)成了人類的知識(shí)。并存放在人的大腦中，因此大腦實(shí)際上就相當(dāng)于一個(gè)存放大量知識(shí)的“知識(shí)庫(kù)”。
⒉智力
智力則是獲取知識(shí)，并運(yùn)用知識(shí)去求解問(wèn)題的能力。
智力是智能中，最富有創(chuàng)造性的那一部分。
思考問(wèn)題2：
①只有人類具有智能嗎？其它動(dòng)物（如：海豚、大猩猩、老鼠、蜜蜂、螞蟻）是否也具有智能？
參考答案要點(diǎn)：
其他動(dòng)物也有智能。只是和人類比起來(lái)有差距而已。如：導(dǎo)盲、緝毒、搜救的狗。
如：狼群的等級(jí)秩序。運(yùn)用集群的能力，高效率地捕獵。動(dòng)物智能的進(jìn)化是逐漸加速的。
人類的科學(xué)技術(shù)變化越來(lái)越快、越來(lái)越大，與其他動(dòng)物的智能差距逐漸拉大。這，也容易使一些人，忽視了其他動(dòng)物的智能。
②智能和技能有什么不同？
參考答案要點(diǎn)：
智能是指人類在認(rèn)識(shí)、改造客觀世界的活動(dòng)中，由腦力勞動(dòng)表現(xiàn)出來(lái)的能力，是知識(shí)和智力的總和。技能是指生活，或從事某種工作，所需要的能力。技能可分為2種：動(dòng)作技能（書寫、騎車）、智力技能（演算、寫作）。
知識(shí)可以通過(guò)語(yǔ)言文字等形式傳授，如：生活常識(shí)、數(shù)理化知識(shí)等。
技能必須親自學(xué)習(xí)，并堅(jiān)持練習(xí)才能掌握其中的技巧。而一旦停止練習(xí)，技能將很快變得生疏，是一種熟能生巧的體力活，對(duì)眼手的協(xié)調(diào)能力要求很高，如：開汽車。
三、智能的特征
人類智能的基本特征表現(xiàn)在4個(gè)方面：①感知。②記憶與思維。③學(xué)習(xí)及自適應(yīng)。④行為。
⒈感知
感知是人們通過(guò)視覺(jué)、聽覺(jué)、味覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)等感覺(jué)器官，感知外部世界的能力。
人類的大腦具備感知能力，通過(guò)感知獲取外部信息。
如果沒(méi)有感知，人類就無(wú)法獲取前提知識(shí)，也就不可能引發(fā)各種智能行為。因此，感知是智能活動(dòng)的必要條件。
視覺(jué)、聽覺(jué)在人類感知中，占有主導(dǎo)地位。獲得外界信息：約80%以上是通過(guò)視覺(jué)得到的。10%是通過(guò)聽覺(jué)得到的。
因此，在目前的研究中，機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器聽覺(jué)是研究熱點(diǎn)。
⒉記憶與思維
記憶用于存儲(chǔ)由感覺(jué)器官感知到的外部信息，以及由思維所產(chǎn)生的知識(shí)。思維用于對(duì)記憶的信息進(jìn)行處理，利用已有的知識(shí)對(duì)信息進(jìn)行分析、計(jì)算、比較、判斷、推理、聯(lián)想及決策等。
⒊學(xué)習(xí)及自適應(yīng)
學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)識(shí)，是指通過(guò)指導(dǎo)、實(shí)踐等過(guò)程，來(lái)豐富自身知識(shí)和技巧的能力。
學(xué)習(xí)是人類的本能。每個(gè)人隨時(shí)隨地都在學(xué)習(xí)，既可能是自覺(jué)的、有意識(shí)的，也可能是不自覺(jué)、無(wú)意識(shí)的。
人人都可以通過(guò)與環(huán)境的相互作用，不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)學(xué)習(xí)積累知識(shí)、增長(zhǎng)才干，從而適應(yīng)環(huán)境的變化。并根據(jù)環(huán)境的變化，不斷地改變自己的行為。學(xué)習(xí)是集體活動(dòng)、個(gè)人行為。由于每個(gè)個(gè)體本身都是不相同的，其學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力也是不相同的，因此體現(xiàn)出不同的智能差異。
⒋行為
行為是指人們通常用語(yǔ)言、表情、眼神、形體等動(dòng)作，對(duì)來(lái)自外界的刺激，做出的反應(yīng)，傳達(dá)信息。
思考問(wèn)題3：
①列舉反映“行為”能力的一個(gè)實(shí)例：
如：洗手時(shí)，手被熱水燙到，自然快速收回。②列舉反映“感知”能力的一個(gè)實(shí)例： 如：。③列舉反映“思維與記憶”能力的一個(gè)實(shí)例： 如：。④列舉反映“學(xué)習(xí)及自適應(yīng)”能力的一個(gè)實(shí)例： 如：。
智能要體現(xiàn)在知識(shí)表示和知識(shí)運(yùn)用上。
如果要將人類智能轉(zhuǎn)移到機(jī)器的智能上，人們還需要對(duì)人類智能進(jìn)行深入的、必要的了解，從而進(jìn)一步地學(xué)習(xí)、研究人工智能。
四、人工智能
人工智能（AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。
從學(xué)科的角度，認(rèn)識(shí)和理解的人工智能（AI）是研究、開發(fā)，用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的一門技術(shù)科學(xué)。
如今，人們認(rèn)識(shí)和理解的人工智能（AI）學(xué)科研究的過(guò)程，就是將社會(huì)問(wèn)題符號(hào)化，再進(jìn)一步數(shù)據(jù)化（二進(jìn)制數(shù)據(jù)），輸入到計(jì)算機(jī)等數(shù)碼設(shè)備中，進(jìn)行處理。
附錄1：
個(gè)體智能
生物是存在智能的。如：蝙蝠有活動(dòng)（飛行）回聲定位系統(tǒng)（聲納）。蝙蝠的聲納不僅可以確定飛行中昆蟲的距離，還能探測(cè)目標(biāo)大小、相對(duì)速度、方位角及仰角，甚至目標(biāo)各部位的大小。它還要及時(shí)控制全身，靈巧而高效地追趕和捕捉獵物。
這一切所需要的復(fù)雜神經(jīng)計(jì)算，僅由一個(gè)櫻桃般大小的腦袋，在很短時(shí)間內(nèi)完成的！
盡管人們制造了世界第一的“神威〃太湖之光”計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，運(yùn)算峰值性達(dá)到125.436PFlops，持續(xù)性能93.015PFlops。
但是，就感覺(jué)運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)、解決問(wèn)題的綜合能力而言，這個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能，還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及1只蝙蝠！
附錄2：
PFlops
PFlops：每秒所執(zhí)行的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)。是衡量一個(gè)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力標(biāo)準(zhǔn)。
①最前面的“P”是個(gè)“數(shù)量級(jí)單位”。
1P=1024T1T=1024G1G=1024M1M=1024k “PFlops”就是“每秒運(yùn)算1千萬(wàn)億（1015）次指令的浮點(diǎn)運(yùn)算?！?即：1PFlops = 1015次指令/秒 ②最后面的“s”是“秒”的意思。附錄3：
群體智能
一些動(dòng)物的個(gè)體能力表現(xiàn)平平，但是其群體卻有驚人的表現(xiàn)。如：螞蟻、蜜蜂等。
白蟻?zhàn)鳛閭€(gè)體，只有幾個(gè)神經(jīng)元，只會(huì)毫無(wú)結(jié)果地咬著小土塊、木屑搬來(lái)搬去，好似“沒(méi)頭腦”。
但是，當(dāng)白蟻的群體變大時(shí)，其智能也隨之增加了。它們像是思考著的集體社會(huì)，又像是某種活的計(jì)算機(jī)。
蟻群中的螞蟻，會(huì)像接受到命令一樣，在各個(gè)階段，尋找不同型號(hào)的細(xì)枝，建造它們的漂亮蟻丘。
人類也具有群體智能。即：除了個(gè)體大腦具有智能以外，還存在一種與群體有關(guān)的智能，兩者共生。
目前，人們對(duì)人類群體智能的認(rèn)識(shí)，還處于初級(jí)階段，但是對(duì)人類群體智能的研究，給予了人們新的希望。
第二篇：《人工智能》教學(xué)講座②：機(jī)器智能
《人工智能》教學(xué)講座②
機(jī)器智能
研究、開發(fā)人工智能的目的，就是讓機(jī)器能夠模擬、延伸、擴(kuò)展人的智能，以實(shí)現(xiàn)人類腦力勞動(dòng)的機(jī)械化。
所謂人工智能就是機(jī)器智能。
一、人工智能的產(chǎn)生
希望計(jì)算機(jī)能夠代替人類，或是充當(dāng)人類的代理，來(lái)做一些更為繁重、復(fù)雜的工作。人們只需要告訴計(jì)算機(jī)“做什么”，計(jì)算機(jī)就能實(shí)現(xiàn)想要的功能，并可以為人類的美好生活，提供各種各樣的服務(wù)。
人們對(duì)日益增長(zhǎng)的美好生活需求，促進(jìn)了人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展。
二、人工智能的研究 ⒈特點(diǎn)
人工智能具有3個(gè)基本特點(diǎn)：交叉性。長(zhǎng)期性。廣泛性。
①交叉性
人工智能是一門交叉學(xué)科、邊緣學(xué)科，是由計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、腦科學(xué)、認(rèn)知學(xué)、行為學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)等，多種學(xué)科相互滲透發(fā)展起來(lái)的新學(xué)科。
②長(zhǎng)期性
人工智能研究的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是制造出能像人那樣思維、行動(dòng)的智能化機(jī)器，代替人腦進(jìn)行工作。③廣泛性
人工智能技術(shù)的研究、應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，如：教學(xué)仿真實(shí)驗(yàn)、商業(yè)的市場(chǎng)決策、農(nóng)業(yè)的專家系統(tǒng)、企業(yè)的自動(dòng)化控制等，很多應(yīng)用領(lǐng)域。
⒉內(nèi)容
人工智能的研究?jī)?nèi)容廣泛，如有4個(gè)研究方向：機(jī)器感知。機(jī)器思維。機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器行為。
①機(jī)器感知
機(jī)器感知使計(jì)算機(jī)像人一樣具有視覺(jué)、聽覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)的感覺(jué)。如：讓計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別語(yǔ)言、文字、圖形、圖像、聲音、影視、振動(dòng)、冷暖、氣味和質(zhì)感等。
②機(jī)器思維
機(jī)器思維使機(jī)器對(duì)已獲取的信息能像人那樣有目的的處理。如：讓計(jì)算機(jī)像人類專家一樣通過(guò)推理、演繹解決各個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題。
③機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)模仿人類的學(xué)習(xí)行為，主動(dòng)獲取新知識(shí)和新技能。使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別現(xiàn)有的知識(shí)，不斷仿效人類的學(xué)習(xí)行為，改善自身性能，實(shí)現(xiàn)自我完善。如：讓計(jì)算機(jī)像人類棋手那樣，通過(guò)博弈實(shí)踐，吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，不斷提高棋藝。
④機(jī)器行為
機(jī)器行為使機(jī)器運(yùn)用本身?yè)碛械闹R(shí)，對(duì)獲取的信息過(guò)程處理，并做出反應(yīng)。如：讓參與海底打撈的智能機(jī)器人，根據(jù)海水的深度、被打撈物的形狀、海底的地質(zhì)狀況等工作的環(huán)境狀況，自主地完成打撈任務(wù)。
⒊方法
研究人工智能通常有3種方法：結(jié)構(gòu)模擬。功能模擬。行為模擬。①結(jié)構(gòu)模擬
結(jié)構(gòu)模擬是以人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理為基礎(chǔ)，對(duì)人腦的神經(jīng)細(xì)胞及其構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，采用神經(jīng)計(jì)算的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識(shí)別、推理。
②功能模擬
功能模擬是以人腦的心理模型為基礎(chǔ)，將問(wèn)題或知識(shí)表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)，采用符號(hào)推演的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)搜索、推理和學(xué)習(xí)，模擬人腦的思維。
③行為模擬
行為模擬是通過(guò)模擬人在控制過(guò)程中的智能活動(dòng)和行為特性，如：自尋優(yōu)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織等，來(lái)研究和實(shí)現(xiàn)人工智能。
三、人工智能的發(fā)展
人工智能的發(fā)展大致可分為3個(gè)階段：起步階段。發(fā)展時(shí)期。發(fā)展新階段 ⒈起步階段（1956～1970年）
早期的人工智能研究是從智力難題、弈棋、難度不大的定理證明等簡(jiǎn)單問(wèn)題開始的。研究的目的不在于實(shí)際應(yīng)用，而在于探索人的解題策略。
自然語(yǔ)言理解、機(jī)器視覺(jué)、智能機(jī)器人等，也是在這一階段開始研究的。
⒉發(fā)展時(shí)期（1970～1980年）
知識(shí)工程技術(shù)的出現(xiàn)，使得人工智能由單純的理論探索，開始面向?qū)嶋H應(yīng)用。是人工智能發(fā)展史的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)、物景分析系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)等的相繼出現(xiàn)，使得知識(shí)的表示和運(yùn)用，成為人工智能所有領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。
⒊發(fā)展新階段（1980年以后）
人工智能研究成果開始商品化，出現(xiàn)了用于精密檢測(cè)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)、用于裝配作業(yè)的初級(jí)智能機(jī)器人系統(tǒng)和用于計(jì)算機(jī)的自然語(yǔ)言接口、各種專家系統(tǒng)。
人工智能向更高水平發(fā)展，進(jìn)而開始研制知識(shí)型的智能機(jī)器人、知識(shí)信息處理系統(tǒng)或第五代智能型計(jì)算機(jī)。
四、人工智能研究領(lǐng)域
計(jì)算機(jī)是信息處理的主要工具。
由于計(jì)算機(jī)能夠代替和延伸人類大腦的一部分功能，以至于稱之為“電腦”。但是，目前的計(jì)算機(jī)只能按照人們?yōu)槠渚幣藕玫某绦虿襟E工作，難以滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的、越來(lái)越廣泛的美好生活需求。
人工智能應(yīng)用的領(lǐng)域
人工智能應(yīng)用的領(lǐng)域非常廣泛，如：?jiǎn)栴}求解、模式識(shí)別、符號(hào)運(yùn)算、自然語(yǔ)言理解、智能檢索、機(jī)器證明、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)等方面。
⒈問(wèn)題求解
人工智能的許多概念，如：歸納、推斷、決策、規(guī)劃等都與問(wèn)題求解有關(guān)。在對(duì)弈的過(guò)程中，計(jì)算機(jī)棋手會(huì)像人類一樣思考，從規(guī)則、技巧等各個(gè)方面進(jìn)行判斷。田忌賽馬就是典型的問(wèn)題求解中的博弈問(wèn)題。
思考問(wèn)題1：
①田忌與齊威王，共有幾種賽馬策略？ ②孫臏向田忌獻(xiàn)的是什么樣的賽馬策略？ ⒉模式識(shí)別
模式識(shí)別就是研究如何使機(jī)器具有感知能力。機(jī)器感知是機(jī)器獲取外部信息的根本保障。
計(jì)算機(jī)識(shí)別系統(tǒng)就是使計(jì)算機(jī)具有模擬人類通過(guò)感官接觸外界信息、識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。
模式識(shí)別技術(shù)已經(jīng)逐漸在圖形識(shí)別、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器人視覺(jué)、染色體識(shí)別等，在許多領(lǐng)域，獲得成功的應(yīng)用。
⒊符號(hào)運(yùn)算
符號(hào)運(yùn)算，又稱代數(shù)運(yùn)算，是一種智能化的計(jì)算。符號(hào)運(yùn)算處理的是符號(hào)。
符號(hào)可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù)，也可以代表多項(xiàng)式、函數(shù)、集合等。
⒋自然語(yǔ)言理解
自然語(yǔ)言理解就是研究如何讓計(jì)算機(jī)理解人類自然語(yǔ)言的領(lǐng)域。是指機(jī)器能夠理解并執(zhí)行人類所期望的某些語(yǔ)言功能。如：回答有關(guān)提問(wèn)、生成摘要和文本釋義、機(jī)器翻譯等。
思考問(wèn)題2：
①能否通過(guò)把語(yǔ)句分解為各個(gè)孤立的部分，然后在字典中查到這些孤立部分的釋譯，來(lái)實(shí)現(xiàn)兩種不同語(yǔ)言之間的翻譯？
②如果不能，在翻譯的過(guò)程中，還應(yīng)考慮哪些因素？ ⒌智能檢索
在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，各類繁多、數(shù)量巨大的科技文獻(xiàn)，用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索技術(shù)，遠(yuǎn)不能勝任。
智能檢索的研究，已成為當(dāng)代科技持續(xù)發(fā)展的重要保證。
⒍機(jī)器證明
機(jī)器證明是用計(jì)算機(jī)來(lái)完成數(shù)學(xué)命題的證明，是現(xiàn)代數(shù)學(xué)中一種新興的邊緣性學(xué)科，也是人工智能發(fā)展的一個(gè)重要方向。
⒎專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是人工智能研究領(lǐng)域里，最活躍、最有成效的。研究讓“計(jì)算機(jī)專家”起到人類專家的作用。
根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域里，1個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家求解問(wèn)題的思維過(guò)程，以解決各種問(wèn)題。
⒏機(jī)器人學(xué)
具有人工智能的機(jī)器，需要具備感知、記憶、思維、學(xué)習(xí)、行為的能力。機(jī)器人不一定做成人的外形，但是，一定要能夠模擬人的思維、動(dòng)作，在程序控制下，能夠自動(dòng)完成人類部分工作的機(jī)器。
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能各個(gè)領(lǐng)域之間會(huì)互相滲透，使得相互聯(lián)系更加緊密，這種融合與滲透，必將促進(jìn)人工智能研究的進(jìn)一步發(fā)展。
附錄1：
人工情感
情感在人的思維活動(dòng)中占據(jù)極為重要的地位，決定和制約著人的行為活動(dòng)和其它思維活動(dòng)的基本框架與總體方向。
人工情感指用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的情感。使機(jī)器具有識(shí)別、理解和表達(dá)情感的能力。
由于情感是一種特殊的、更深刻的認(rèn)知，具有更高的復(fù)雜性和多變性。因此，人工情感必須建立在一定程度的人工智能的基礎(chǔ)上。
人工情感的發(fā)展，可分為7個(gè)基本階段：
①算術(shù)運(yùn)算。②數(shù)學(xué)運(yùn)算。③邏輯推理。④專家系統(tǒng)。⑤模式識(shí)別。⑥情感計(jì)算。⑦情感理解
（其中：前5個(gè)階段，是人工智能的發(fā)展歷程。）
情感是一種特殊的認(rèn)知。意志又是一種特殊的情感。人工情感可以使計(jì)算機(jī)具有友好的、人性化的人機(jī)界面，更重要的是能夠使計(jì)算機(jī)具有更高的信息處理速度與效率，具有獨(dú)立的決策能力和行為控制能力，具有創(chuàng)造性和開拓性的思維能力。
如果人工情感全面實(shí)現(xiàn)了。那么，人與機(jī)器人之間，就可以實(shí)現(xiàn)全面的融合，沒(méi)有明顯的界限、本質(zhì)的區(qū)別。
彼此可以相互轉(zhuǎn)換、相互滲透、相互促進(jìn)，也無(wú)所謂人與機(jī)器之間存在什么矛盾與沖突，這就是人工情感的最終歸宿。附錄2：
達(dá)特莫斯會(huì)議
1956年夏天，在美國(guó)達(dá)特莫斯大學(xué)，召開了一次影響深遠(yuǎn)的歷史性會(huì)議。與會(huì)者僅僅只有10青年學(xué)者。
研究的專業(yè)包括有：數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論和計(jì)算機(jī)科學(xué)。
在會(huì)上，分別從不同的角度探討了人工智能的可能性。
達(dá)特莫斯會(huì)議歷時(shí)長(zhǎng)達(dá)2個(gè)多月。
學(xué)者們?cè)诔浞钟懻摰幕A(chǔ)上，首次提出了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，標(biāo)志著“人工智能”作為一門新興學(xué)科正式誕生。附錄2：
圖靈測(cè)試
阿蘭〃圖靈提出：在一個(gè)房間里，由1位提問(wèn)者通過(guò)計(jì)算機(jī)與另外2個(gè)回答者人和機(jī)器對(duì)話。
如果提問(wèn)者，分辨不出與他交流的對(duì)象哪個(gè)是人？哪個(gè)是機(jī)器？ 那么，就認(rèn)為這臺(tái)機(jī)器，具有了智能。
第三篇：人工智能和人類智能 英文演講稿
Can Artificial intelligence exceed勝過(guò) human intelligence？ 子不語(yǔ)之：
Good afternoon, boys and girls.I feel really honored to stand here and make a speech.First of all, please allow me to introduce myself ??.Today, we will talk about “Can Artificial intelligence exceed human intelligence? Back ground: First, let’s talk about what is AI.AI is a new subject which is developed by computer science, artificial intelligence, control theory, information theory, linguistics語(yǔ)言學(xué), neurology神經(jīng)學(xué), psychology, mathematics, philosophy哲學(xué)人生觀 and other disciplines科目.So AI is a comprehensive綜合的 subject that has much development space.But why we raise this topic here? Because in recent days, a great chess game had been held on Google between Li Shishi and AlphaGo.The result of the game was 1-4, AlphaGo, which is an artificial intelligence, won the game.This event shocked the world.However, it’s not the first time that the artificial intelligence win the human intelligence.For example, 17 years ago Deep Blue also win the chess game, the movie
Man can create his own rules, but the computer can't do this.SB：The last and most important point is that artificial intelligence has no sense of self.(自我意識(shí))Human has consciousness because of the nature selection.Consciousness make the human being have an advantage which can beat the disaster.If conscious has no sense, why didn’t the nature make humans evolve into automata.For example, one person tries to get rid of the leopard(豹子).He accurately judges the location of the leopard, decorates a clever trap and then hides behind a tree.Finally ,the leopard died in the trap.Consciousness saved his life.And how AI will do? According to advance into the program, the processor sends “avoid detour” instructions, control steering device and a crawler and a series of sports system to accomplish to detour.Here, the effect of algorithm is the “soul” of the robot.All movements of the machine are according to the program.That is all ,thanks for your listening.
第四篇：淺談人工智能是否會(huì)超越人類智能
（學(xué)號(hào)：）
淺談人工智能是否會(huì)超越人類智能
（計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，11計(jì)科一班）
最近看了電影《黑客帝國(guó)》一系列，對(duì)其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺(jué)有了疑問(wèn)：現(xiàn)在的世界是否會(huì)如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會(huì)發(fā)生在當(dāng)前社會(huì)中的呢？
在黑客帝國(guó)的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個(gè)世界，黑客帝國(guó)之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，不是因?yàn)轱w來(lái)飛去的超級(jí)人物，而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋€(gè)人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系，一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。誰(shuí)知道200年以后會(huì)不會(huì)是智能機(jī)器統(tǒng)治了世界？
人類正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。
智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對(duì)于什么是人類智能，科學(xué)界至今還沒(méi)有給出令人滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說(shuō)它“就是智力測(cè)驗(yàn)所測(cè)量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說(shuō)明人工智能的確切內(nèi)涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對(duì)探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。
關(guān)于人工智能是否會(huì)會(huì)超越人類智能這一問(wèn)題，我認(rèn)為關(guān)鍵在于學(xué)習(xí)。人類的學(xué)習(xí)能力是智能行為的一個(gè)非常重要的特征，沒(méi)有學(xué)習(xí)，就沒(méi)有人類知識(shí)的傳承與積累，也就沒(méi)有人類文明。學(xué)習(xí)是生物中樞神經(jīng)系統(tǒng)的高級(jí)整合技能之一，是人類獲取知識(shí)的重要途徑和人類智能的重要標(biāo)志；機(jī)器學(xué)習(xí)則是計(jì)算機(jī)獲取知識(shí)的重要途徑和人工智能的重要標(biāo)志，是一門研究怎樣用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的學(xué)科，它是人工智能的核心，也是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。人類學(xué)習(xí)的研究與機(jī)器學(xué)習(xí)研究?jī)烧呤且环N相互影響、相互促進(jìn)的關(guān)系，但是至今人們對(duì)學(xué)習(xí)的機(jī)理還不太清楚。這是因?yàn)殚L(zhǎng)期以來(lái)，鑒于人的大腦結(jié)構(gòu)與功能的極度復(fù)雜性，探索和揭示大腦的奧秘僅僅是人類一個(gè)美好的夢(mèng)想，這也包括對(duì)大腦是如何進(jìn)行學(xué)習(xí)的研究。如果我們另辟蹊徑，把關(guān)于人類學(xué)習(xí)的研究重點(diǎn)從對(duì)大腦的研究轉(zhuǎn)換到“學(xué)習(xí)”這個(gè)概念上，即把“學(xué)習(xí)”作為研究對(duì)象，對(duì)其本質(zhì)從哲學(xué)的視野下從認(rèn)知的角度進(jìn)行探索，這將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展具有一定的借鑒意義。
在古代，“學(xué)”字多用于表達(dá)獲取知識(shí)、提高認(rèn)識(shí)的含義，有時(shí)也用“知”字表達(dá)；“習(xí)”字多用于掌握技能、修煉德行等帶有實(shí)踐意義的行為，有時(shí)兼有“行”的意思?？鬃釉凇墩撜Z(yǔ)》中說(shuō)：“學(xué)而時(shí)習(xí)之，不亦說(shuō)(悅)乎!”“學(xué)”是“習(xí)”的基礎(chǔ)與前提，“習(xí)”是“學(xué)”的鞏固與深化，強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過(guò)程中的知行統(tǒng)一，以及由此產(chǎn)生的愉悅的情感。由此可知，學(xué)習(xí)是人類智能的根本特征，但究竟什么是學(xué)習(xí)目前還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義，這是因?yàn)椤皩W(xué)習(xí)”這一概念非常復(fù)雜，包括很多方面的內(nèi)容，幾乎涉及各個(gè)領(lǐng)域。因此不同的學(xué)派對(duì)學(xué)習(xí)的解釋也有所不同。在教育學(xué)領(lǐng)域中，學(xué)習(xí)一般被認(rèn)為是人類個(gè)體在認(rèn)識(shí)與實(shí)踐過(guò)程中獲取經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，掌握客觀規(guī)律，使身心獲得發(fā)展的社會(huì)活動(dòng)。這種觀點(diǎn)把學(xué)習(xí)當(dāng)作一種社會(huì)活動(dòng)來(lái)進(jìn)行考察，因此這種觀點(diǎn)認(rèn)為學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是人類個(gè)體的自我意識(shí)與自我超越。而在心理學(xué)領(lǐng)域內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)的定義是：學(xué)習(xí)是指人和動(dòng)物因經(jīng)驗(yàn)而引起的傾向或能力相對(duì)持久的變化過(guò)程，這些變化不是因成熟、疾病或藥物引起的，而且也不一定表現(xiàn)出外顯的行為。這種觀點(diǎn)的側(cè)重點(diǎn)是考察學(xué)習(xí)的心理機(jī)制，而且很明顯，心理學(xué)中的學(xué)習(xí)的概念更為客觀，認(rèn)為學(xué)習(xí)的本質(zhì)只是產(chǎn)生了變化，但并不考慮這種變化的方向。著名的人工智能專家西蒙(Simon)給出的學(xué)習(xí)概念更接近我們常識(shí)中的“學(xué)習(xí)”，他認(rèn)為：學(xué)習(xí)是系統(tǒng)內(nèi)部的適應(yīng)性變化，使系統(tǒng)在以后從事同一任務(wù)或同一問(wèn)題范圍中類似的任務(wù)時(shí)，效率更高。與此類似的是，明斯基也簡(jiǎn)單地把學(xué)習(xí)定義為：“學(xué)習(xí)”是我們心智內(nèi)部有用的變化。除了上面給出的學(xué)習(xí)的定義，還有許多與此不同或類似的定義，不過(guò)大致可以歸結(jié)如下：學(xué)習(xí)就是獲得明確的知識(shí)，是系統(tǒng)自身性能的改進(jìn)，或稱為效率的提高。而且人的學(xué)習(xí)不僅僅是獲取知識(shí)和技能，也不僅僅是導(dǎo)致行為的改變，還應(yīng)當(dāng)包括在知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，養(yǎng)成良好的行為習(xí)慣，以形成高尚的道德品質(zhì)和充分發(fā)揮自身的潛能和價(jià)值。學(xué)習(xí)是有目的的行為，這個(gè)目的就是要解決問(wèn)題，即發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)。
人工智能專家溫斯頓對(duì)學(xué)習(xí)的概念及本質(zhì)進(jìn)行了專門探索，在《人工智能》一書中，他將學(xué)習(xí)分成四類：(1)根據(jù)被編制的程序而學(xué)習(xí)；(2)根據(jù)指示進(jìn)行學(xué)習(xí)；(3)根據(jù)觀察樣品而學(xué)習(xí)；(4)根據(jù)發(fā)現(xiàn)而學(xué)習(xí)。他認(rèn)為學(xué)習(xí)是一個(gè)包括各類學(xué)習(xí)的嵌套式的層次結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。學(xué)習(xí)形式每上升一類都在已有的簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)類型的機(jī)制上再加上一些東西。正是溫斯頓的這種系統(tǒng)劃分，使我們對(duì)學(xué)習(xí)的本質(zhì)進(jìn)行研究和解讀有了根據(jù)和層次，同時(shí)也使得人類的學(xué)習(xí)有了被計(jì)算機(jī)模擬和實(shí)現(xiàn)的可能性。下面本文試圖從哲學(xué)視野對(duì)學(xué)習(xí)的本質(zhì)進(jìn)行解讀。
本質(zhì)是一事物區(qū)別于其他事物的質(zhì)的規(guī)定性，因此對(duì)人類的學(xué)習(xí)進(jìn)行研究，首先就要確定學(xué)習(xí)的本質(zhì)。從本質(zhì)上說(shuō)，人類學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者在本人遺傳素質(zhì)的基礎(chǔ)上，利用自然界、人類社會(huì)創(chuàng)造的文明信息載體(語(yǔ)言、書刊、人類創(chuàng)造的事物等)以及人類文明信息的傳播者(家庭成員、教師和其他社會(huì)成員等)，通過(guò)刺激反應(yīng)、探索嘗試、反復(fù)實(shí)踐和繼承創(chuàng)造等多種途徑，將外部信息轉(zhuǎn)化為學(xué)習(xí)者智慧和品德，使學(xué)習(xí)者的知識(shí)、智力、能力和心理品質(zhì)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)由建立、發(fā)展、完善到優(yōu)化，以達(dá)到認(rèn)識(shí)和改造主客觀世界為目的的終生行為變化的過(guò)程。
也就是說(shuō)，人類的學(xué)習(xí)是一個(gè)積極主動(dòng)的建構(gòu)過(guò)程，學(xué)習(xí)者不是被動(dòng)地接受外在信息，而是根據(jù)先前認(rèn)知結(jié)構(gòu)主動(dòng)地有選擇性地感知外在信息，建構(gòu)當(dāng)前事物的意義。這一學(xué)習(xí)的本質(zhì)要點(diǎn)在于：(1)學(xué)習(xí)是人類所特有的個(gè)體化、社會(huì)性的活動(dòng)；(2)學(xué)習(xí)的對(duì)象是一切人類知識(shí)及創(chuàng)造的文明；(3)學(xué)習(xí)的機(jī)制是將外部信息不斷轉(zhuǎn)化為學(xué)習(xí)者的內(nèi)在智慧；(4)學(xué)習(xí)的結(jié)果是學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)系統(tǒng)的完善和優(yōu)化；(5)學(xué)習(xí)的目的是認(rèn)識(shí)和改造主客觀世界。綜上所述，本文將人類學(xué)習(xí)的本質(zhì)抽象概括為“互動(dòng)——建構(gòu)——評(píng)價(jià)式”模型。這一模型也可以說(shuō)是將行為主義學(xué)習(xí)理論、認(rèn)知主義學(xué)習(xí)理論、建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論以及人本主義學(xué)習(xí)理論相結(jié)合的模型，同時(shí)也是本文所研究的機(jī)器學(xué)習(xí)借鑒人類學(xué)習(xí)的一個(gè)范式。
“互動(dòng)——建構(gòu)——評(píng)價(jià)式”模型不是一種具體的形式，而是基于“互動(dòng)”、“建構(gòu)”以及“評(píng)價(jià)”這三個(gè)核心理念，糅合了學(xué)習(xí)的主體性和行為主義學(xué)習(xí)理論、建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論等，聯(lián)系學(xué)習(xí)的實(shí)際情況而提出來(lái)的通用的學(xué)習(xí)本質(zhì)的模式。
當(dāng)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中不具備相關(guān)的概念時(shí)，學(xué)習(xí)者可能將外來(lái)的新知識(shí)生硬地、膚淺地搬到自己的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中去，成為機(jī)械學(xué)習(xí)。而學(xué)習(xí)本質(zhì)的關(guān)鍵，就是在新知識(shí)與已有的概念之間建立起一座認(rèn)知的橋梁。如果新知識(shí)帶來(lái)了比原有的概念更為深入的一層關(guān)系，在認(rèn)知結(jié)構(gòu)中內(nèi)化出的概念因此具有新的含義，這時(shí)就產(chǎn)生了深化學(xué)習(xí)。當(dāng)學(xué)習(xí)深化到一定程度的時(shí)候，學(xué)習(xí)主體突然會(huì)發(fā)現(xiàn)表面上互不相同甚至是矛盾的概念之間的內(nèi)在聯(lián)系，將它們連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的系統(tǒng)化和網(wǎng)絡(luò)化，這一過(guò)程稱為整合?！盎?dòng)——建構(gòu)——評(píng)價(jià)式”模型的重要理念就在于向?qū)W習(xí)主體提供能夠促進(jìn)其實(shí)現(xiàn)知識(shí)整合的內(nèi)容，并引導(dǎo)主體通過(guò)類比和分析去建立起知識(shí)之間的聯(lián)系。
“互動(dòng)——建構(gòu)——評(píng)價(jià)式”學(xué)習(xí)模型首先強(qiáng)調(diào)每一學(xué)習(xí)階段都要有明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)。在制定目標(biāo)的過(guò)程中應(yīng)注意：(1)目標(biāo)的規(guī)定應(yīng)具體、簡(jiǎn)明、易懂；(2)預(yù)定的目標(biāo)要符合當(dāng)前學(xué)習(xí)主體的水平與實(shí)際，要針對(duì)存在的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題；(3)目標(biāo)應(yīng)前后連貫，邏輯合理、深淺有序、循序漸進(jìn)，對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)起導(dǎo)向作用；(4)預(yù)定的目標(biāo)可作為評(píng)價(jià)的依據(jù)。制定目標(biāo)的目的是在于給學(xué)習(xí)主體正確的導(dǎo)向，定好目標(biāo)并不是“目標(biāo)”這一環(huán)節(jié)的終結(jié)，而是引導(dǎo)學(xué)習(xí)主題明確目標(biāo)、主動(dòng)向目標(biāo)邁進(jìn)的起點(diǎn)。對(duì)“互動(dòng)——建構(gòu)——評(píng)價(jià)式”模型來(lái)說(shuō)，更重要的是“建構(gòu)”環(huán)節(jié)，即讓學(xué)習(xí)主體如何沿正確的方向一步一步地解決問(wèn)題。為此，“互動(dòng)——建構(gòu)——評(píng)價(jià)式”模型強(qiáng)調(diào)要從學(xué)習(xí)主體已有的知識(shí)出發(fā)，真正領(lǐng)會(huì)到學(xué)習(xí)的目標(biāo)所在，再進(jìn)一步做深入的探討與評(píng)價(jià)。
“互動(dòng)——建構(gòu)——評(píng)價(jià)式”學(xué)習(xí)模型的一般概念是，認(rèn)為學(xué)習(xí)主體知識(shí)的形成過(guò)程，既不是接收式的，也不是單純的發(fā)現(xiàn)式的，而是通過(guò)外界環(huán)境中有意義的信息與學(xué)習(xí)主體原有的知識(shí)和思維方式的相互作用，產(chǎn)生新知識(shí)。這也正體現(xiàn)了人類學(xué)習(xí)概念的核心內(nèi)涵。
學(xué)習(xí)能力是智能行為的一個(gè)非常重要的特征，人在一生中都在不斷地積累知識(shí)。但是我們不得不面對(duì)的事實(shí)是，如果我們的生命一旦結(jié)束，這些知識(shí)也就和生命一起消失了，因?yàn)槿祟惖膶W(xué)習(xí)過(guò)程受到生命年限的限制。隨著計(jì)算機(jī)及人工智能科學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到，如果機(jī)器能夠成功地實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)過(guò)程，那么就可以把學(xué)習(xí)不斷地延續(xù)下去，這樣就避免了大量的重復(fù)學(xué)習(xí)，使知識(shí)積累達(dá)到了一個(gè)新的高度。因此，從人類的學(xué)習(xí)本質(zhì)到機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)，是科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，也是社會(huì)的進(jìn)步及下一步的進(jìn)化方向。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，方式上主要使用歸納、綜合而不是演繹。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能的研究中具有十分重要的地位，一個(gè)不具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個(gè)真正的智能系統(tǒng)，但以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學(xué)習(xí)的能力。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的討論和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的進(jìn)展必將促使人工智能和整個(gè)科學(xué)技術(shù)，特別是人類社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展，這就是對(duì)從學(xué)習(xí)的本質(zhì)到機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行哲學(xué)探索的意義所在。
另外，如果我們將機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)相比較，機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)還具有一定的難度，而且機(jī)器學(xué)習(xí)還有一些自身難以克服的問(wèn)題。首先就是機(jī)器學(xué)習(xí)的后果難預(yù)測(cè)。在前面提到過(guò)，機(jī)器一旦具有了學(xué)習(xí)的功能，那么也許有一天連設(shè)計(jì)者本人都不知道機(jī)器進(jìn)化到了何種程度，也就是說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)后知識(shí)庫(kù)發(fā)生了什么變化都很難預(yù)測(cè)。這是因?yàn)槟壳暗拇蠖鄶?shù)專家系統(tǒng)都是脫離環(huán)境的學(xué)習(xí)，即將人類專家準(zhǔn)備好的知識(shí)，以某種方式傳授給機(jī)器。但是如果將機(jī)器學(xué)習(xí)的目的擴(kuò)展到從環(huán)境中、從工作中、從人機(jī)交互中自動(dòng)提取、更新知識(shí)，那么學(xué)習(xí)產(chǎn)生的效果就更加不可預(yù)測(cè)。人類制造機(jī)器學(xué)習(xí)的重要目的是為我所用，如果機(jī)器超出了人類的控制與預(yù)測(cè)，卻并不是人類制造它們的初衷。其次，機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，但是這種學(xué)習(xí)應(yīng)用的方式主要是使用歸納、綜合而不是演繹。然而歸納本身就存在著一定的缺陷，現(xiàn)有的歸納推理只保證假，不保證真。而且，歸納的結(jié)論是無(wú)限多的，其中相當(dāng)多是假的，給生成的知識(shí)帶來(lái)不可靠性。這與演繹的方法不同，演繹推理是從多數(shù)現(xiàn)象中總結(jié)出結(jié)論，即從一般的現(xiàn)象推導(dǎo)出總結(jié)性的結(jié)論。就人類的學(xué)習(xí)而言，確是演繹與歸納兩種方法并用的，因?yàn)檫@兩種方法并不矛盾，相反卻是互相促進(jìn)的。機(jī)器學(xué)習(xí)由于自身的局限性，主要采用歸納與綜合，但是歸納的結(jié)論有可能是假的，其推理過(guò)程中又要使用很多假設(shè)和約定，這些都說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)中依然存在著不可靠性。最后，相對(duì)與人類學(xué)習(xí)的目標(biāo)明確性，機(jī)器學(xué)習(xí)目前卻很難判斷什么重要、什么有意義、應(yīng)該學(xué)習(xí)什么。這也就決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用只是專家系統(tǒng)的部分應(yīng)用，還無(wú)法完全從環(huán)境中獲得和提取知識(shí)，實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)學(xué)習(xí)。
因此，我們?cè)谘芯咳祟悓W(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)要特別注意兩者之間的特點(diǎn)與差異。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究目的是使機(jī)器具有學(xué)習(xí)能力，但是機(jī)器具有智能和機(jī)器能夠思維畢竟是兩個(gè)概念，雖然讓機(jī)器具有思維是人工智能學(xué)者們研究的最終目的。思維能把系統(tǒng)的行為高度限定在任務(wù)目標(biāo)中，并能從環(huán)境中提取線索，以便指示過(guò)程沿著目標(biāo)前進(jìn)，它將知識(shí)轉(zhuǎn)化為方法，去處理、控制、變革變化著的對(duì)象。這一點(diǎn)起碼目前機(jī)器學(xué)習(xí)是無(wú)法做到的，而這卻是人類學(xué)習(xí)的必然過(guò)程。從兩者的結(jié)構(gòu)分析，機(jī)器結(jié)構(gòu)的分離性與人腦結(jié)構(gòu)分離性的不同之處在于，機(jī)器智能不在于離散處理信息的方式，而在于機(jī)器只“理解”信息的形式，而人卻能夠理解信息的內(nèi)容?，F(xiàn)代思維科學(xué)的研究指出，我們不僅要肯定多種思維形式的存在，而且還要認(rèn)定多種思維形式的結(jié)合，乃是人類的最佳思維方式。所以從功能主義的角度上講，即使機(jī)器學(xué)習(xí)“功能實(shí)現(xiàn)”了人類的學(xué)習(xí)，但兩者之間的差異還是難以彌補(bǔ)的，因此嚴(yán)格的說(shuō)法應(yīng)該是：機(jī)器學(xué)習(xí)只是模擬和實(shí)現(xiàn)人類的部分學(xué)習(xí)功能，這就是從人類學(xué)習(xí)到機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)差異。因此，我不認(rèn)為人工智能會(huì)超越人類智能。
第五篇：人工智能和超級(jí)智能——讀《超級(jí)智能》后感
人工智能和超級(jí)智能
——讀《超級(jí)智能》后感
2016年大家都聽到過(guò)一個(gè)詞：阿爾法狗。去年由谷歌公司開發(fā)的AlphaGo以4:1戰(zhàn)勝圍棋世界排名第二的李世石（第一名是中國(guó)的柯杰）。2016年末2017年初，該系統(tǒng)在中國(guó)棋類網(wǎng)站上以Master為注冊(cè)帳號(hào)與中日韓數(shù)十位圍棋高手（包括柯杰）進(jìn)行快棋對(duì)決，連續(xù)60局無(wú)一敗績(jī)?？梢钥隙ǖ囊稽c(diǎn)，在圍棋上人工智能已經(jīng)領(lǐng)先于人類?？赡艽蠹矣X(jué)得人工智能和以往的其他棋類程序一樣，通過(guò)推算所有的后續(xù)步驟取得勝利。其實(shí)不然，如果采用窮舉法，圍棋的運(yùn)算空間非常龐大，據(jù)計(jì)算將超過(guò)整個(gè)宇宙中所有粒子的總量，沒(méi)有任何計(jì)算機(jī)能完成這個(gè)任務(wù)。AlphaGo采用是學(xué)習(xí)方式，通過(guò)學(xué)習(xí)棋譜來(lái)學(xué)會(huì)下棋，通過(guò)和自己下棋來(lái)提高棋藝。人工智能兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，一能看懂棋譜，二能自己練習(xí)提高。程序總是固定的有限的，它的內(nèi)部運(yùn)行是可以預(yù)測(cè)的；人工智能不同，能夠?qū)W習(xí)，能夠自我進(jìn)步，它的運(yùn)行步驟隨著學(xué)習(xí)過(guò)程不斷進(jìn)化。
可能大家覺(jué)得，下棋這種事人工智能再厲害也無(wú)所謂。那我們?cè)倏纯戳硪粍t新聞：IBM的人工智能“沃森”首次確診罕見白血病，只用了10分鐘。人工智能能夠給人看病了！我查了一下資料，2016年Watson已經(jīng)走入中國(guó)醫(yī)院，與中山大學(xué)附屬腫瘤防治中心、中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第四醫(yī)院等23家醫(yī)院達(dá)成合作，將沃森運(yùn)用到診斷過(guò)程。沃森的前身就是當(dāng)年那個(gè)下國(guó)際象棋的深藍(lán)，當(dāng)年深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍時(shí)也是一個(gè)大新聞。而現(xiàn)在深藍(lán)的后代沃森不僅能夠下棋，還能看病，還能回答智力問(wèn)答（類似猜謎），還能從事法律、金融等多個(gè)行業(yè)。它能以極快的速度閱讀最新的醫(yī)學(xué)論文，理解并運(yùn)用到診斷過(guò)程中，所以一些剛剛發(fā)現(xiàn)的病，它也能診斷出來(lái)?？纯慈斯ぶ悄芏鄥柡?，有沒(méi)有一天會(huì)超越人類呢？如果超越人類會(huì)怎樣呢？
著名科學(xué)家斯蒂芬〃霍金曾發(fā)出警告，人工智能會(huì)控制人類，人類有滅亡的風(fēng)險(xiǎn)。如果你想了解人工智能超越人類以后的可能性，你可以看看這本書《超級(jí)智能》。實(shí)際上我并不建議大家去讀它。首先，本書比較專業(yè)，作者尼克〃波斯特洛姆作為牛津大學(xué)未來(lái)研究院的院長(zhǎng)，行文中有很多的專業(yè)性描述；其次本書的中文版出版社中信出版公司的翻譯是知名的爛。讀這本書真是一件艱巨的任務(wù)，讓我想起大學(xué)學(xué)習(xí)離散數(shù)學(xué)時(shí)的美好時(shí)光。
書的全名《超級(jí)智能 : 路線圖、危險(xiǎn)性與應(yīng)對(duì)策略》，很好的揭示了主要內(nèi)容：超級(jí)智能是什么，超級(jí)智能如何實(shí)現(xiàn)（路線圖），超級(jí)智能有什么危險(xiǎn)（危險(xiǎn)性），如何有效避免這些危險(xiǎn)（應(yīng)對(duì)策略）。
人類能在地球上成千上萬(wàn)的生物中脫穎而出，占有支配地位靠的就是智力，也就是智能。智能包含很多的內(nèi)容，比如認(rèn)知能力，學(xué)習(xí)能力，溝通能力，規(guī)劃能力，組織協(xié)調(diào)能力，想象力等等。人類比地球上其他任何生物聰明很多，所以地球生物界人類現(xiàn)在是老大。
如果有一種智能，在幾乎所有領(lǐng)域比人類更聰明，那就是超級(jí)智能。這種聰明是全方面的，作者指出了6種超級(jí)能力：智能升級(jí)、戰(zhàn)略策劃、社會(huì)操縱、黑客技術(shù)、技術(shù)研發(fā)、經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)，并且證明開始擁有其中一種能力的超級(jí)智能最終都能獲得其他的能力。我的理解智能升級(jí)就是能夠主動(dòng)進(jìn)化，戰(zhàn)略策劃就是有很強(qiáng)的謀略，社會(huì)操縱就是心理學(xué)大師加傳銷話術(shù)，后三種就很好理解了?？傊@些都是超級(jí)智能超脫人類的控制，能夠自主發(fā)展的必須能力。
書中指出有三種形式的超級(jí)智能：
速度超級(jí)智能，功能和人腦相似但是速度更快； 素質(zhì)超級(jí)智能，速度和人腦相似但是功能更強(qiáng)大； 組織超級(jí)智能，通過(guò)將小型智能組織在一起形成遠(yuǎn)超個(gè)體的智能（作者指出現(xiàn)在社會(huì)由于組織和溝通技術(shù)的發(fā)展，解決問(wèn)題的能力已經(jīng)遠(yuǎn)超以前，但是還達(dá)不到超級(jí)智能的程度）。
實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能有五種可能方式：
人工智能，通過(guò)人工智能程序?qū)崿F(xiàn)超級(jí)智能； 全腦仿真，把人腦切片掃描，通過(guò)電子元件模擬每一神經(jīng)元的功能，模仿人腦實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能； 生物認(rèn)知，通過(guò)遺傳生物技術(shù)優(yōu)生優(yōu)育逐步提高人類智商實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能；
人腦-計(jì)算機(jī)交互界面，把在人腦和計(jì)算機(jī)直接相連（比如在人腦植入芯片），實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能。
網(wǎng)絡(luò)和組織，人類集體智能經(jīng)過(guò)長(zhǎng)久的發(fā)展或者互聯(lián)網(wǎng)獲得了智能的必備要素（互聯(lián)網(wǎng)有了自主意識(shí)），實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能。
作者認(rèn)為最有可能實(shí)現(xiàn)的是全腦仿真和生物認(rèn)知，可能最先實(shí)現(xiàn)的反而是人工智能。前兩者在現(xiàn)有生物和信息技術(shù)的基礎(chǔ)上穩(wěn)步發(fā)展就可以了（雖然時(shí)間漫長(zhǎng)），而后者則有可能依賴數(shù)學(xué)家或某個(gè)程序員的靈光閃現(xiàn)就能實(shí)現(xiàn)。
那么超級(jí)智能出現(xiàn)之后對(duì)人類會(huì)有什么危險(xiǎn)呢？（全腦仿真和人工智能的）超級(jí)智能出現(xiàn)后，憑借對(duì)人類智商壓制將取得世界的控制權(quán)，人類的命運(yùn)將交到超級(jí)智能的手里，就像現(xiàn)在狗或者老虎的生存環(huán)境更多是受到人類的控制。如果超級(jí)智能對(duì)人類好，人類就能大發(fā)展；如果超級(jí)智能對(duì)人類壞，那人類可能就要滅亡（存在性災(zāi)難）。
一般來(lái)說(shuō)超級(jí)智能系統(tǒng)在建造之初就有一個(gè)目標(biāo)，對(duì)于它來(lái)說(shuō)這就是人生真諦，要為之奮斗終身。我們能不能通過(guò)控制人工智能的初始目標(biāo)來(lái)讓它對(duì)人類好呢？比如把目標(biāo)設(shè)成著名的機(jī)器人三定律：第一定律：機(jī)器人不得傷害人類個(gè)體，或者目睹人類個(gè)體將遭受危險(xiǎn)而袖手不管；第二定律：機(jī)器人必須服從人給予它的命令，當(dāng)該命令與第一定律沖突時(shí)例外；第三定律：機(jī)器人在不違反第一、第二定律的情況下要盡可能保護(hù)自己的生存。這樣機(jī)器人就只能聽人類的話為人類服務(wù)了，不就好了么。其實(shí)三定律本身就有很大的漏洞，下面的惡性失敗模式將會(huì)具體來(lái)說(shuō)。
失敗1：反常目標(biāo)實(shí)現(xiàn)方式。目標(biāo)：讓人類和平，實(shí)現(xiàn)方式：把人類全部消滅；目標(biāo)：讓人類幸福，實(shí)現(xiàn)方式把所有人都抓起來(lái)裝上生物刺激裝置，讓人一直處于幸福感中；目標(biāo)：機(jī)器人三定律，實(shí)現(xiàn)方式：為實(shí)現(xiàn)第一定律，避免人類有被傷害的危險(xiǎn)，把所有人都隔離監(jiān)禁。
失敗2：基礎(chǔ)設(shè)施過(guò)量。目標(biāo)：計(jì)算圓周率，實(shí)現(xiàn)方式：建造大量計(jì)算機(jī)設(shè)施用來(lái)計(jì)算圓周率，甚至把人作為設(shè)施；目標(biāo)：世界和平，實(shí)現(xiàn)方式：把整個(gè)地球建滿監(jiān)控設(shè)施，讓人無(wú)法發(fā)生沖突。
失敗3：意識(shí)犯罪。這個(gè)比較復(fù)雜，大概如果超級(jí)智能對(duì)虛擬的人（有智能）實(shí)施折磨，從人類道德道德來(lái)說(shuō)是犯罪，而機(jī)器不一定這么看。
最后作者探討了一些更為全面的價(jià)值觀加載方法，試圖通過(guò)讓超級(jí)智能具有更加人性化的價(jià)值觀，確保超級(jí)智能為人類服務(wù)，而不是毀滅人類。
從我的角度，這部分實(shí)際上寫的不是那么清晰，或者說(shuō)看起來(lái)不是那么有效。因?yàn)槿鐣兴f(shuō)，超級(jí)智能相對(duì)人類智能的差別，不是像一個(gè)愛因斯坦與一個(gè)兒童之間的差別那么小，更可能是像一個(gè)人和一只狗之間的差別那么巨大，以至于我們的所有分析只是猜測(cè)，讓一只狗去考慮怎么控制人類，那只能是想象。
最后我要說(shuō)的是，雖然人工智能轉(zhuǎn)變成超級(jí)智能對(duì)人類可能會(huì)產(chǎn)生很大的風(fēng)險(xiǎn)，同樣機(jī)遇也一樣巨大。如果哪個(gè)國(guó)家首先建成了超級(jí)智能，對(duì)其他國(guó)家就有了決定性的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，對(duì)人類帶來(lái)的生產(chǎn)力提高也是不容忽視的，有專家預(yù)測(cè)通過(guò)人工智能對(duì)醫(yī)療行業(yè)的提升，我們的平均壽命能達(dá)到150歲。想想就讓人激動(dòng)。所以前瞻的風(fēng)險(xiǎn)性研究很必要，踏踏實(shí)實(shí)的推進(jìn)人工智能在我國(guó)的發(fā)展更為重要，比如檔案系統(tǒng)能不能引進(jìn)人工智能提供檔案服務(wù)呢？
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