人工智能導論——人工智能學科研究的基本內容及主要研究領域

1、人工智能研究的基本內容

（1）知識表示

　　人工智能研究的目的是要創建一個能模擬人類智能行爲的系統，但知識是一切智能行爲的基礎，所以首先要研究知識表示方法。只有這樣才能把只是存儲到計算機中去，供求解現實問題使用。知識表示方法可分爲兩類：符號表示法（用各類包含具體含義的符號以各類不一樣的方式和順序組合起來表示知識的方法）和鏈接機制表示法（用神經網絡表示知識）。

（2）機器感知

　　所謂機器感知就是使機器（計算機）具備相似於人的感知能力，其中以機器視覺和機器聽覺爲主。機器感知是機器獲取外部信息的基本途徑。

（3）機器思惟

　　所謂機器思惟是指經過感知得來的外部信息及機器內部的各類工做信息進行有目的的處理。

（4）機器學習

　　機器學習就是研究如何使計算機具備相似於人的學習能力，使它能經過學習自動的獲取知識。

（5）機器行爲

　　機器行爲主要是指計算機的表達能力，即「說」、「寫」、「畫」等能力。對於智能機器人，它還應具備人的四肢功能，即能走路、能取物、能操做等。

2、人工智能的主要研究領域

　　目前，隨着智能科學和技術的發展和計算機網絡技術的普遍應用，人工智能技術應用到愈來愈多的領域。下面簡要介紹幾個主要領域：

（1）自動定理證實

　　自動定理證實是人工智能中最早進行研究並獲得成功應用的一個研究領域，同時它也爲人工智能的發展起到了重要的推進做用。實際上，除了數學定理證實之外，醫療診斷、信息檢索、問題求解等許多非數學領域問題，均可以轉化爲定理證實問題。

（2）博弈

　　諸以下棋、打牌、戰爭等一類競爭性的智能活動稱爲博弈(game playing)。人工智能研究博弈的目的並非爲了讓計算機與人進行下棋、打牌之類的遊戲，而是經過對博弈的研究來檢驗某些人工智能技術是否能實現對人類智慧的模擬，促進人工智能技術的深刻研究。

（3）模式識別

　　模式識別（pattern recognition）是一門研究對象描述和分類方法的學科。分析和識別的模式能夠是信號、圖象或者普通數據。模式是對一個物體或者某些其餘感興趣實體定量的或者結構的描述，而模式類是指具備某些共同屬性的模式集合。

　　模式識別方法有統計模式識別、結構模式識別、模糊模式識別、神經網絡模式識別等。

（4）機器視覺

　　機器視覺（machine vision）或者計算機視覺（computer vision）是用機器代替人眼進行測量和判斷，是模式識別研究的一個重要方面。計算機視覺一般分爲低層視覺和高層視覺兩類。

（5）天然語言理解

　　天然語言理解（natural language understanding）就是研究如何讓計算機理解人類天然語言，是人工智能中十分重要的一個研究領域。它是研究可以實現人與計算機之間用天然語言進行通信的理論與方法。

（6）智能信息檢索

　　數據庫系統是存儲大量信息的計算機系統。隨着計算機應用的發展，存儲的信息量愈來愈大，研究智能信息檢索系統具備重要的理論意義和實際應用價值。智能信息檢索系統應具備下述功能：能理解天然語言、具備推理能力、系統擁有必定的常識性知識。

（7）數據挖掘與知識發現

　　知識發現系統經過各類學習方法，自動處理數據庫中大量的原始數據，提煉出具備必然性的、有有意義的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背後的內在聯繫和本質規律，實現知識的自動獲取。知識發現是從數據庫中發現知識的全過程，而數據挖掘則是這個全過程的一個特定的、關鍵的步驟，數據挖掘的目的是從數據庫中找出有意義的模式。

（8）專家系統

　　專家系統是一個智能的計算機程序，運用知識和推理步驟來解決只有專家才能解決的疑難問題，是目前人工智能最活躍、最有成效的一個研究領域。能夠這樣定義，專家系統是一種具備特定領域內大量知識和經驗的程序系統，它應用人工智能技術模擬人類專家求解問題的思惟過程求解領域內的各類問題，其水平能夠達到甚至超過人類專家的水平。

（9）自動程序設計

　　自動程序設計是將天然語言描述的程序自動轉換可執行程序的技術，包括程序綜合和程序正確性驗證兩個方面的內容。

（10）機器人

　　機器人是指可模擬人類行爲的機器。它可分爲三代：程序控制機器人（第一代）、自適應機器人（第二代）、智能機器人（第三代）。

（11）組合優化問題

　　組合優化問題通常是NP徹底問題。NP徹底問題是指：用目前知道的最好的方法求解，問題求解須要花費的時間（稱爲問題求解的複雜性）是隨問題規模增大以指數關係增加。組合優化問題的求解方法已經應用於生產計劃與調度、通訊路由調度、交通運輸調度等。

（12）人工神經網絡

　　人工神經網絡是一個用大量簡單處理希望經普遍鏈接而組成的人工網絡，用來模擬大腦神經系統的結構與功能。

（13）分佈式人工智能與多智能體

　　分佈式人工智能（DAI）是分佈式計算與人工智能結合的結果。分佈式人工智能的研究目標是要創建一種描述天然系統和社會系統的模型。

（14）智能控制

　　智能控制就是把人工智能技術引入控制領域，創建智能控制系統。

（15）智能仿真

　　智能仿真就是將人工智能技術引入仿真領域，創建智能仿真系統。

（16）智能CAD

　　智能CAD就是將人工智能技術引入計算機輔助設計領域，創建智能CAD系統。

（17）智能CAI

　　智能CAI就是將人工智能技術引入計算機輔助教學領域，簡歷智能CAI系統即ICAI。

（18）智能管理與智能決策

　　智能管理就是將人工智能技術引入管理領域，創建智能管理系統，研究如何提升計算機管理系統的智能水平，以及智能管理系統的設計理論、方法和實現方法。智能決策就是將人工智能技術引入決策過程，創建智能決策支持系統。

（19）智能多媒體系統

　　智能多媒體其實是人工智能與多媒體技術的有機結合。

（20）智能操做系統

　　智能操做系統就是將人工智能技術引入計算機的操做系統之中，從質上提升操做系統的性能和效率。

（21）智能計算機系統

　　智能計算機系統就是人們正在研製的新一代計算機系統，它將全面支持智能應用開發，且自身就具備智能。

（22）智能通訊

　　智能通訊就是將人工智能技術引入通訊領域，創建智能通訊系統，在通訊系統的各個層次和環節上實現智能化。

（23）智能網絡系統

　　智能網絡系統就是將人工智能技術引入計算機網絡系統。

（24）人工生命

　　人工生命是以計算機爲研究工具，模擬天然界的生命現象，生成表現天然生命系統行爲特色的仿真系統。　　

 

 

----內容來自於《人工智能導論(第四版)》