1、人工智能的發展應用與未來人工智能（ArtificialIntelligence）。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能作為二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能），同時也被認為是二十一世紀三大尖端技術之一（基因工程、納米科學、人工智能）。人工智能在很多科學領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，其發展之迅速給人類的

2、生活水平帶來了巨大的改善，而未來的發展趨勢也無可限量。人工智能的興起和早期發展人工智能的發展歷程大致可以分為下面五個階段。第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。第二階段:60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、He

3、arsayII語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段:80年代末，神經網絡飛速發展，。1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕

4、生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。第五階段:90年代，人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象近年來人工智能的應用（1）“人機大戰”在人工智能的發展史上，出現了很多堪稱經典的“人機大戰”。1985年，當時的國際象棋世界冠軍“棋王”卡斯帕羅夫在德國漢堡舉行了一場人機車輪大戰。他在5

5、個小時內，以32:0的完美比分擊敗了所有電腦公司祭出的硬件和象棋軟件程序。然而11年之后情況發生了變化，1996年“棋王”在與“深藍”的比賽中第一次輸了一盤；1997年，升級版的“湛藍”在決定勝負的第六個回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕羅夫投子認輸這是“棋王”職業生涯中最快的失利。這是人工智能的一個重要里程碑。在當時看來，人工智能輔以網絡技術、海量運算和數據庫的海量存儲技術，能像人腦一樣思考的前景也許并不遙遠。然而，“湛藍”靠的是暴力運算制勝的一個每秒算兩億步棋和瞬間探索內含幾百萬個棋譜的數據庫。當然，面對現實生活中的問題，對自然語言的識別和判斷，對于模糊概念的分析，對于聯想和幽默的理解等，

6、計算機依然是一籌莫展。今天一臺裝載有磁盤程序的個人電腦可以擊敗99.999%人類棋手。對于人類來說，值得安慰的是剩下的0.001%最高級別的人類棋手，對于完全被電腦占優勢的國際象棋領域依然代表了一種不道逾越的障礙。運行在高速機器上最強大的棋弈程序每秒鐘可以完成1,000,000個或者更多局面的計算。在復雜的戰術局面里它們強于任何人類棋手。在開局方面它們能從磁盤上獲得無限的知識數千萬步已經被嘗試和驗證過的著法。在殘局方面它們使用殘局庫能夠進行非常深的搜索，而且對于特定限制的殘局(比如棋盤上所有加起來只剩下五個棋子的)，它們事實上擁有所有的信息，所以能走得滴水不漏。2011年2月14日一16日的3

7、天比賽中，IBM的“沃森”(Watson)憑借超強的運算速度和強大的人工智能算法戰勝了美國最受歡迎的智力競猜電視節目危險邊緣歷史上兩位最為成功的選手肯詹寧斯(KenJennings)和布拉德-魯特(BradRutter)，這是機器挑戰人類智能的又一成功例子。對計算機沃森來說參與智力競賽節目最重要的難題是解析人類的語言，尤其是在充滿暗示和惡作劇的游戲里，沃森需要識別人類語言中微妙的含義，分辨諷刺口吻、謎語、構詞斷句、詩篇線索等等這些邏輯和線索。然后才是對題目進行分解，快速搜索自己的內存資料，尋找到最佳答案。沃森能學習人類思維分辨人類語言口氣，可選擇忽略不擅長的題目，它可以可估算節目剩余獎金和自我

8、信心，主動選擇是否繼續回答問題，已經取得了很大的進步。(2)機器人好萊塢導演斯皮爾伯格的AI里面給我們展示了一個真正的人工智能世界,因為機器人已經有了人類的情感，與人類已經沒有多少區別。然而現實中的機器人差的太遠，但是各種各樣的機器人確實人工智能發展的重大方面。1920年，原捷克斯洛伐克劇作家卡雷爾凱培克第一次提出了“機器人”(Robot)這個名詞，通常可將機器人分為三代。第一代是可編程機器人，這類機器人一般可以根據操作員所編的程序，完成一些簡單的重復性操作。第二代是感知機器人，即自適應機器人，它是在第一代機器人的基礎上發展起來的，具有不同程度的“感知”能力。這類機器人在工業界已有應用。第三代

9、機器人將具有識別、推理、規劃和學習等智能機制，它可以把感知和行動智能化結合起來，因此能在非特定的環境下作業，故稱之為智能機器人。那么都有哪些具有一定人工智能的機器人呢？通常認為，1968年到1972年間，美國斯坦福研究所（StanfordResearchInstitute,SRI）研制了移動式機器人Shakey,這是首臺采用了人工智能學的移動機器人。Shakey具備一定人工智能，能夠自主進行感知、環境建模、行為規劃并執行任務（如尋找木箱并將其推到指定位置）。隨后智能機器人在日本、美國等迅猛地發展了起來。Roomba,美國最受歡迎的機器人吸塵器，在機器人身上裝有定時清掃時間的設置按鈕,可設定每日

10、、每周任何時間自動清掃。無論您在家還是外出,機器人都會自動出來清掃您的地板，給用戶帶來極大的方便。每充滿一次電，Roomba一般可以系統地打掃3個房間。它還可以沿著墻根、鉆到家具底下去,使得這些我們平時很難觸及的地方的灰塵也被一網打盡。后來還有升級版的Scooba.ASIMO,日本本田公司研制的仿人機器人ASIM0,是目前全球唯一具備人類雙足行走能力的類人型機器人，阿西莫（ASIMO），AdvancedStepInnovativeMobility，高級步行創新移動機器人。從2000年發展至今，除具備了行走功能與各種人類肢體動作之外，更具備了人工智能，可以預先設定動作，還能依據人類的聲音、手勢等

11、指令，來從事相應動作，此外，他還具備了基本的記憶與辨識能力。由于機器人實在是種類繁多，就不做贅述。總之機器人是人工智能的一個非常重要的應用和研究方向。（3）電子產品電子產品無疑是引領人工智能發展的最重要方面之一。2011年，蘋果發布iPhone4S,而“虛擬個人助理”Siri則成為了4S最大的亮點之一，Siri可以支持自然語言輸入，并且可以調用系統自帶的天氣預報、日程安排、搜索資料等應用，還能夠不斷學習新的聲音和語調，提供對話式的應答。iPhone5發布時，Siri已經有了較大提升，蘋果的真正意圖是將Siri打造成iOS中的一個獨立微系統，最終占領語音人工智能市場。而隨著Siri出現，谷歌董事

12、會主席斯密特表示，Siri嚴重威脅搜索領域業務，因為它已經能夠進行語音搜索，因而谷歌開始開發比Siri更好的語音智能技術。相應的，eBay,LG,HTC,三星等公司都開始投入語音智能技術的研發。而微軟的Windows8有語音識別，但是市場反應比較爛。未來的人工智能產品到底是怎么樣的呢？我認為人工智能的發展不是一朝一夕的事情，要真正實現現在譬如蘋果、Google的那些概念產品，也不是很快就能夠完成的，但是隨著人工智能的發展，未來，也許并不是很遠。人工智能目前以及未來的研究方向（1）專家系統。專家系統是依靠人類專家已有的知識建立起來的知識系統，是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。目前專家

13、系統廣泛應用于醫療診斷、地質勘探、文化教育等各方面。它應用人工智能技術、模擬人類專家解決問題時的思維過程，來求解領域內的各種問題,達到或接近專家的水平。（2）機器學習機器學習就是機器自己獲取知識。機器學習的研究,主要是研究人類學習的機理、人腦思維的過程，建立針對具體任務的學習系統。機器學習開發高智能機器人是一個重要研究方面。（3）模式識別模式識別是研究如何使機器具有感知能力,主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。如識別物體、地形、圖像、字體等。當前模式識別主要集中在圖形識別和語音識別。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字,識別指紋、白血球和癌細胞等的技術已經進入實用階段。語音識別主要研究

14、各種語音信號的分類。語音識別技術近年來發展很快,現已有商品化產品的上市。（4）人工神經網絡在人工神經網絡中,信息的處理是由神經元之間的相互作用來實現的,知識與信息的存儲表現為網絡元件互連間分布式的物理聯系,網絡的學習和識別取決于和神經元連接權值的動態演化過程。人工神經網絡也許永遠也無法代替人腦,但是他能幫助人類擴展對外部世界的認識和智能控制。（5）智能決策支持系統決策支持系統是屬于管理科學的范疇,它與“知識-智能”有著極其密切的關系。自20世紀80年代以來專家系統在許多方面取得成功,將人工智能中特別是智能和知識處理技術應用于決策支持系統,擴大了決策支持系統的應用范圍,提高了系統解決問題的能力,這就成為智能決策支持系統很多人認為現在的人工智能不能像人類一樣產生感情，更不會復雜的心理行為，就否定了人工智能，認為這不過是一種機械的規則的再現。當很多人還在說“深藍”下國際象棋戰勝世界冠軍不過是一種規則，或者是計算能力的勝利，并不意味具有任何智能的時候，我