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“人工智能”一词最初是在 1956 年 Dartmouth 在学会上提出来的。从那以后,研究者们研究出了众多的理论和原理,人工
智能的概念也随之得到了飞速扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理
学和哲学。人工智能涉及到十分广泛的科学知识，它由不同的领域组成，比如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，
人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但在不同的时代、不同的
人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重复杂的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完
成这种计算, 而且能够比人脑做得更效率、更准确，因此现代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复
杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时
代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能
的主要物理手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联
系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、
语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知
识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 实际应用--机器视觉:指纹
识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天
应用等。 学科范畴--人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。 涉及学科--哲学和认知科学，数学，
神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论和仿生学。 研究范畴--自然语言处理，知识表现，智能
搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不
确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法和人类思维方式。 应用领域--智能控制，机器人学，语言和图
像理解，遗传编程和机器人工厂。 安全问题 目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，
它可能会对人类不利。这种隐藏的威胁也在很多部电影中发生过。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智
能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑到我们人类到底能制造什么，或者人自身的智能程度有没
有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，
就问题多多了。这涉及到诸多方面比如意识、自我、思维（包括无意识的思维等等问题。人唯一可以了解的智能是人本
身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，
所以就很难对什么是“人工”制造的“智能”下定义了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关
于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加
广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。在其它的领域，它也扮演了不可或缺的角
色。 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学
科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能
就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即
人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能
胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能是计
算机科学的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被
认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，
在很多学科领域都获得了广泛的应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践
上都已自成一个系统。它的研究成果正在逐渐融合到人们的生活中，为人类创造更多的幸福。 人工智能是研究使计算
机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制
造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学
等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学
的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智
能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础
科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作
用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能之简史 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但
随着 1941 年以来电子计算机技术的发展，人们已最终可以创造出机器智能，而“人工智能”一词最初是在 1956 年达斯
茅斯学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多的理论和原理，人工智能的概念也随之得到了扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展远比预想的要慢，但一直在前进，从 40 年前的出现到现在，已经出现了许多 AI 程序，并且它们
也影响到了其它技术的发展.这些 AI 程序的出现，为社会创造了不可估量的财富，推动了人类文明的发展。 计算机时
代 1941 年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了改变.这成就同时在美国和德国出现的,这发明就是电子计
算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949
年经过改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展诞生了计算机科学,并最终促使了
人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介。 AI 的开端 虽然计
算机为 AI 提供了必要的技术基础,但直到 50 年代初期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener 是最早研
究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子就是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度作比较,并做出
反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener 从理论上指出,所有的智能活动
都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期 AI 的发展影响很大。 1955 年末期,Newell 和
Simon 做了一个名为"逻辑专家"的程序。这个程序被许多人认为是第一个 AI 程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,
然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为 AI 发展中一个
重要的里程碑.1956 年,被认为是人工智能之父的 John McCarthy 组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚
集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont 参加 " Dartmouth 人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名
为 "人工智能".虽然 Dartmouth 学会不是非常成功,但它确实集中了 AI 的创立者们,并为以后的 AI 研究奠定了基础。 在
Dartmouth 会议后的 7 年里,AI 研究开始快速发展.虽然这个领域还没有明确的定义,而会议中的一些思想 已被重新考虑和
使用了. Carnegie Mellon 大学和 MIT 开始组建 AI 研究中心.研究人员面临着新的挑战: 下一步需要建立能够更有效地解决
问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统。 1957 年出现了一个新程序--通用解题机，
且它的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家"的同一个组的人员开发的.GPS 扩展了 Wiener 的反馈
11 原理,可以解决很多常识性的问题.两年以后,IBM 成立了一个 AI 研 究组.Herbert Gelerneter 花 3 年时间制作了一个解几
何定理的程序。这一成就曾经轰动一时。 当越来越多的应用程序出现时,McCarthy 正忙于一个 AI 历史上的突破.1958 年
McCarthy 宣布了他的新成果: LISP 语言. LISP 到今天还在被用着."LISP"的意思是"表处理",它很快就被大多数 AI 开发人员采
纳使用。1963 年 MIT 从美国政府那里得到一笔 220 万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部的高级研
究计划署,已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐。
大量的程序 在以后几年里出现了大量程序.其中一个著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括在微
型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程.在MIT 由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,
计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在 60 年代末出现的"STUDENT"可以解决代数问题,"SIR"可以理解简单的英语
句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有很大的帮助。70 年代出现了另外一个发明--专家系统. 专家系统是一个智
能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来
处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。专家系统可以预测在一定条件下
某种解的概率.由于当时计算机已具有巨大的容量,专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用范围很广.在
其后的十年里,专家系统被用于股市预测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都是因为专家系统拥
有存储规律和信息处理的能力而成为了可能。 70 年代许多新方法被用于 AI 开发,比如著名的 Minsky 的构造理论.另外
David Marr 提出了机器视觉方面的新理论,例如,如何通过一副图像的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像.通
过分析这些信息,可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是 PROLOGE 语言,于 1972 年提出. 80 年代期间,AI 前进更
为迅速,并更多地进入商业领域.1986 年,美国 AI 相关软硬件销售高达 4.25 亿美元.专家系统因其效用很受需求.象数字电气
公司这样的公司用 XCON 专家系统为 VAX 大型机编程.杜邦,通用汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机
专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公司应运而生,如 Teknowledge 和 Intellicorp 公司的成立。为了查找和改正
现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来，比如教导使用者学习操作系统之 TVC 专家系统。 从实验室
到日常生活 人们开始感受到计算机和人工智能技术所带来的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小部分研究人员.
个人电脑和众多技术杂志使计算机技术不再只能是部分人拥有，它展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金
会.因为 AI 开发的需要,还出现了一些研究人员进入私人公司的热潮。150 多所像 DEC(它雇了 700 多员工从事 AI 研究)这
样的公司共花了 10 亿美元在内部的 AI 开发组上。 其它一些 AI 领域也在 80 年代进入市场.其中有一项就是机器视觉.
Minsky 和 Marr 的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制.尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到 1985 年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达 8 千万美元。 但 80 年代对 AI
工业来说也不全是好年景.86-87 年市场对 AI 系统的需求下降,业界损失了近 5 亿美元.象 Teknowledge 和 Intellicorp 两家共
损失超过 6 百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领导者削减这方面的研究经费.另一个令人失望的
是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷
和成功无望,Pentagon 停止了提供项目经费。 虽然经历了这些令人受挫的事件,但是 AI 仍在慢慢地恢复发展.与之相关的
新技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智
能的可能途径.总之,80 年代 AI 被引入了市场,并显示出实用价值.可以确信,它将是通向 21 世纪之匙. 人工智能技术接受检
验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以及其它先进武
器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣,网络游戏的出现丰富了人们的生活.一些面向苹果机和IBM兼容
机的应用软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI 技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促使
新的进步不断出现、不断发展.总之一句话，人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。
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