人工智能學科的未來五十年,西北工業大學何華燦hehuac2006-08-03北京,熱烈祝賀,人工智能學科誕生五十周年暨中國人工智能學會成立二十五周年,序讓我們暫時放下日常使用的小視野、短時空、細粒度的思維方式；切換到不常使用的大視野、長時空、粗粒度的思考中來；這也許能夠幫助我們濾除高頻干擾，發現人工智能學科發展的歷史脈絡。,一對過去五十年的整體評價,計算機代替、延伸和增強了人的智力，人工智能的誕生，表明人類已經認識到單純的數值計算不能完全解決智能模擬問題，邏輯推理和啟發式搜索必不可少。知識工程出現顯示了專門知識的重要性，也暴露了經典數理邏輯的局限性，誘發了人工智能（符號主義）的理論危機。,符號主義的停滯不前，為計算智能的蓬勃發展提供了理想環境，它們用模型計算來模擬各種自然智能機制，取得巨大成功。計算智能的成功說明智能不僅存在于腦思維中，也廣泛存在于生命活動中。廣義智能觀的確立為智能科學提出了一系列深刻的理論課題和技術課題。,人工智能學科現已形成三大流派符號智能智能可通過符號演算模擬，如狀態空間搜索、邏輯推理和知識工程；計算智能智能可通過模型計算模擬，如進化計算、免疫計算和模糊計算；群體智能-智能可通過群體協同模擬，如多智能體系統，蟻群算法和生態平衡。,機器學習是人工智能中的永恒主題，無學習能力的“智能系統”最終會失去智能。各大流派都離不開機器學習，它們都為機器學習提供了原理方法和應用環境。在計算智能和機器學習中各種模型計算的成功，并不說明智能可脫離邏輯而存在，而是呼喚可描述各種智能機制的新邏輯。,應用是人工智能學科向前發展的原動力，專家系統和知識工程的廣泛應用，推動了人工智能學科的發展和普及。盡管人工智能學科發展還很不成熟，但它的原理和方法已經滲透到許多學科中，體現到許多技術中，應用在許多產品中。應用向人工智能學科提出了許多新課題。,歷史上反復出現過對人工智能發展的過頭預言和對新興學派的頑固排斥，這都是源于對智能的本質和特點缺乏深刻認識。我們常犯的錯誤是把智能想象得太簡單，太單純，太固定，太絕對。以偏概全。智能科學和宇宙科學一樣復雜，目前知道的仍然很少，需要各方面不懈地探索。,二對未來五十年的展望,發展人工智能學科的有利條件社會信息化已經進入智能化的新階段；腦科學、認知科學、復雜性科學和邏輯學正在迅速發展，可提供堅實的理論基礎；應用系統的復雜性和不確定性日益增加，對機器智能和智能機器的需求日益強烈；對智能本質和機制的認識日益深入全面。,發展中需要注意的問題急于求成。智能的復雜性、艱巨性和長期性。多層次、多因素、非線性和演化；智能研究中不斷會有新的規律發現；以偏概全是永遠需要警惕的錯誤傾向；智能科學的形成需要多學科的交叉融和；智能應用系統需要學科內外的大綜合。,建立定量的智能科學理論人首先在思維機制中認識到智能，后又從神經網絡、遺傳進化、免疫、群體協作和生態平衡中發現了不同的智能機制。未來將在各種智能機制和復雜性科學的基礎上深入認識智能的本質和一般規律，建立定量的智能科學理論體系。,物理學建立在質、時、距、場、力、能和運動等基本觀念的基礎上，定性和定量地描述了物質世界的各種運動規律。信息世界應該有類似于物理學的定量智能科學理論出現，它建立在一系列的基本觀念的基礎上，可以定性和定量地描述信息世界的各種基本運動規律。,信息、知識和智能的轉換信息世界可粗分為廣義的信息、知識和智能三層。不同智能機制的原理不同，但都在實現某種形式的信息/知識/智能轉換。未來將深入定量的研究信息、知識和智能的關系及轉化規律，建立廣義的信息，知識和智能轉換理論。,智能科學的邏輯基礎邏輯是各種智能過程需要共同遵守的語法規則；各種智能過程都不過是邏輯的語義解釋。邏輯無處不在，形態萬千。研究邏輯一般規律的泛邏輯學已經出現。未來將進一步建立和完善各種邏輯，特別是處理矛盾、不確定性和演化的邏輯。,群體智能中的自協調理論單一學派和單個智體的智能都很有限，綜合集成是提高系統智能水平的有效途徑，協調是發揮集成效果的關鍵所在。未來發展的重大課題是從群體智能和生態平衡中吸取營養，利用復雜系統和網絡拓撲的研究成果，建立自協調理論。,建立機器學習的一般理論學習是一切智能系統不可缺少的，將來還會有許多新的機器學習原理和方法出現。未來將會在眾多機器學習機制和復雜性科學的基礎上，定量探討學習的本質和一般規律，建立機器學習的一般理論，它將是定量智能科學的重要組成部分。,生物和機器的智能交互生物有許多自然的智能功能，它非常靈巧和有效，獲取它的成本很低；機器智能可以完全按照人的意圖設計，可控制性好。有人正在研究如何把兩者結合起來。未來將會在機器智能和自然智能的交互方面(包括BCI)加強研究，建立復合智能系統。這是解決復雜問題的有效方法之一。,智能產業將主導社會隨著智能技術和智能產品的廣泛應用，智能產業將成為社會的主導產業，特別是：知識件將從軟件中分離出來，計算機系統將分為硬件、軟件和知件。智能信息處理器將從一般信息處理器中分離出來，成為機器中的智能部件。,基于視覺的人工智能研究人類智能水平的人工智能將有重大進展；視覺提供了85%的環境信息，研究視覺信息處理機理對理解智能機制十分重要；形象思維是深入理解抽象思維和創新思維的入口，盡管它們處在不同的思維層次，未來將發現它們的共同本質和規律。,自然語言級的智能研究符號演算從宏觀入手研究智能機制-太粗；神經網絡從微觀入手研究智能機制-太細；自然語言是思維的載體，它反映了人腦智能機制中絕大部分規律，從自然語言理解層次研究智能機制，可提供比較容易切入和突破的中觀手段，未來將有大的發展。,智能科學百年,拔,現在正處在人工智能學科發生深刻