人工智能的观点

人工智能(Artificial Intelligence，AI)的目标是用机器实现人类的部分智能。
因此，下面首先谈论人类的智能行为。

智能及智能的实质是古今中外许多哲学家、脑科学家一贯在努力探索和研究的问题，但至今仍旧没有完备理解。
智能的发生与物质的实质、宇宙的起源、生命的实质一起被列为自然界四大奧秘。
近年来，随着脑科学、神经心理学等研究的进展，人们对人脑的构造和功能有了初步认识，但对全体神经系统的内部构造和浸染机制，特殊是脑的功能事理还没有认识清楚，有待进一步的探索。
目前还不可能对智能给出一个精确的、可被公认的定义，这就导致了对付智能的多种说法。

目前，根据对人脑已有的认识，结合智能的外在表现，从不同的角度、不同的侧面，用不同的方法对智能进行研究，人们提出了几种不同的不雅观点。
个中影响较大的不雅观点有思维理论、知识阈值理论及进化理论等。

1. 思维理论

思维理论认为智能的核心是思维，人的统统智能都来自大脑的思维活动，人类的统统知识都是人类思维的产物，因而通过对思维规律与方法的研究渴望揭示智能的实质。

不同的划分不雅观点认为，思维科学体系的根本科学包括两大类：一类是总结人类思维履历、揭示思维工具的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学，包括哲学天下不雅观、哲学史、认识论和逻辑学，是理论的思维科学。
另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理构造和功能，揭示思维过程生理机制的神全心理学和神经解剖学等。
这种不雅观点将认识论归在思维科学的根本科学范围内。
实在两种不雅观点，都不否认人工智能和哲学是通过认识论相联系的。

2. 知识阈值理论

知识阈值理论着重强调知识对付智能的主要意义和浸染，认为智能行为取决于知识的数量及其一样平常化的程度，一个别系之以是智能是由于它具有可利用的知识。
因此，知识阈值理论把智能定义为：智能便是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。
这一理论在人工智能的发展史中有着重要的影响，知识工程、专家系统等都是在这一理论的影响下发展起来的。

3. 进化理论

进化理论着重强调掌握，该理论认为人的实质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力坚持生命和繁衍生息的能力。
正是这些能力对智能的发展供应了根本，因此智能是某种繁芜系统所浮现的性子，是由许多部件交互浸染产生的，智能仅仅取决于感知和行为，它可以在没有明显的可操作的内部表达的情形下产生，也可以在没有明显的推理系统涌现的情形下产生，因而智能是在系统与周围环境不断“刺激-反应”的交互中发展和进化的。
该理论的核心是用掌握取代表示，从而取消观点、模型及显式表示的知识，否定抽象对付智能及智能仿照的必要性，强调分层构造对付智能进化的可能性与必要性。
目前这些不雅观点尚未形成完全的理论体系，有待进一步的研究。

目前，一样平常认为智能是知识与智力的总和。
个中，知识是统统智能行为的根本，而智力是获取知识并利用知识求解问题的能力。
详细地说，智能具有以下特色：

(1)具有感知能力

感知能力是指通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等觉得器官感知外部天下的能力。
感知是人类获取外部信息的基本路子，人类的大部分知识都是通过感知获取有关信息，然后经由大脑加工得到的。
如果没有感知，人们就不可能得到知识，也不可能引发各种智能活动。
因此，感知是产生智能活动的条件与必要条件。
根据有关研究，视觉与听觉在人类感知中霸占主导地位，80%以上的外界信息是通过视以为到的，10%是通过听以为到的。
因此，在人工智能的机器感知研究方面，紧张研究机器视觉及机器听觉。

(2)具有影象与思维能力

影象与思维是人脑最主要的功能，是人有智能的根本缘故原由。
影象用于存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识；思维用于对影象的信息进行处理，即利用已有的知识对信息进行剖析、打算、比较、判断、推理、遐想及决策等。
思维是一个动态过程，是获取知识以及利用知识求解问题的根本路子。
思维可分为逻辑思维、形象思维以及顿悟思维等。

1)逻辑思维

逻辑思维又称为抽象思维。
它是一种根据逻辑规则对信息进行处理的理性思维办法。
人们首先通过觉得器官得到外部事物的感性认识，将它们存储于大脑中，然后通过匹配选出相应的逻辑规则，并且浸染于已经表示成一定形式的已知信息，进行相应的逻辑推理。
这种推理一样平常都比较繁芜，一样平常不是用一条规则作一次推理就能够办理问题，而是要对第一次推出的结果再利用新的规则进行新一轮的推理。
推理是否成功取决于两个成分，一是用于推理的规则是否完备，二是已知的信息是否完善、可靠。
如果推理规则是完备的，由感性认识得到的初始信息是完善、可靠的，则通过逻辑思维可以得到合理、可靠的结论。

2)形象思维

形象思维又称为直感思维。
它是一种以客不雅观征象为思维工具、以感性形象认识为思维材料、以意象为紧张思维工具、以辅导创造归天形象的实践为紧张目的的思维活动。
思维过程有两次飞跃：第一次飞跃是从感性形象认识到理性形象认识的飞跃，即把对事物的觉得组合起来，形成反响事物多方面属性的整体性认识(即知觉)，再在知觉的根本上形成具有一定概括性的觉得反响形式(即表象)，然后经形象剖析、形象比较、形象概括及组合形成对事物的理性形象认识；第二次飞跃是从理性形象认识到实践的飞跃，即对理性形象认识进行遐想、想象等加工，在大脑中形成新的意象，然后回到实践中，接管实践的考验。
这个过程不断循环，就构成了形象思维从低级到高等的运动发展。

3)顿悟思维

顿悟思维又称为灵感思维。
它是一种显意识与潜意识相互浸染的思维办法。
当人们碰着一个无法办理的问题时，会“苦思冥想”。
这时，大脑处于一种极为生动的思维状态，会从不同的角度用不同的方法去寻求办理问题的方法。
有时一个“想法”溘然从脑中呈现出来，使人“茅塞顿开”，问题便迎刃而解。
像这样用于沟通有关知识或信息的“想法”常日被称为灵感。
灵感也是一种信息，可能是与问题直接有关的一个主要信息，也可能是一个与问题并不直接干系并且不起眼的信息，只是由于它的到来使办理问题的聪慧被启动起来了。
顿悟思维比形象思维更繁芜，至今人们还不能确切地描述灵感的机理。
1830年奥斯特在辅导学生实验时，瞥见电流能使磁针偏转，从而创造了电磁关系。
虽然很有时，但也是在他10年探索的根本上创造的。

(3)具有学习能力

学习是人的本能。
大家都在通过与环境的相互浸染，不断地学习，从而积累知识，适应环境的变革。
学习既可能是自觉的、故意识的，也可能是不自觉的、无意识的。
只是由于个人所处的环境不同，条件不同，学习的效果亦不相同，表示出不同的智能差异。

(4)具有行为能力

人们常日用措辞或者某个表情、眼神及形体动作来对外界的刺激作出反应，传达某个信息，这些称为行为能力或表达能力。
如果把人们的感知能力看作是信息的输入，则行为能力就可以看作是信息的输出，它们都受到神经系统的掌握。

所谓人工智能便是用人工的方法在机器(打算机)上实现的智能；或者说是人类智能在机器上的仿照，因此又可称之为机器智能。

现在，“人工智能”这个术语已被用做“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。
从这个意义上说，可把它定义为：人工智能是一门研究如何布局智能机器(智能打算机)或智能系统，使它能仿照、延伸、扩展人类智能的学科。
普通地说，人工智能便是要研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习，能适应环境变革、能办理各种面临的实际问题等功能的一门学科。

关于“人工智能”的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵(A. M. Turing)提出了。
1950年他揭橥了题为《打算机与智能(Computing Machinery and Intelligence)》的论文，文章以“机器能思维”吗？开始论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能以及机器该当达到的智能标准。
图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，二者之间可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。
为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为“图灵的梦想”。

现在许多人仍把图灵测试作为衡量机器智能的准则。
但也有许多人认为图灵测试仅仅反响了却果，没有涉及思维过程。
纵然机器通过了图灵测试，也不能认为机器就有智能。
针对图灵测试，哲学家约翰·塞尔勒在1980年设计了“中文屋思想实验”以解释这一不雅观点。
在该实验中，一个完备不懂中文的人在一间密闭的屋子里，有一本中文处理规则的书。
他不必理解中文就可以利用这些规则。
屋外的测试者不断通过门缝给他写一些有中文语句的纸条。
他在书中查找处理这些中文语句的规则，根据规则将一些中笔墨符抄在纸条上作为对相应语句的回答，并将纸条递出房间。
这样，从屋外的测试者看来，仿佛屋里的人是一个以中文为母语的人，但他实际上并不理解他所处理的中文，也不会在此过程中提高自己对中文的理解。
用打算机仿照这个别系，可以通过图灵测试。
这解释一个按照规则实行的打算机程序不能真正理解其输入、输出的意义。
许多人对塞尔勒的中文屋思想实验进行了回嘴，但还没有人能够彻底将其批评。

实际上，要使机器达到人类智能的水平，是非常困难的。
但是，人工智能的研究正朝着这个方向提高，图灵的梦想总有一天会变成现实。
特殊是在专业领域内，人工智能能够充分利用打算机的特点，具有显著的优胜性。

(人工智能知识系列由樊重俊教授人工智能团队编写，转发本文请标明作者与出处。
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