人工智能：1.3人工智能的研究与应用

 

人工智能 是科学技术发展中的一门前沿学科 ，同时也是一门新思想 、新观念、新理论、新技术不断出现的迅速发展的新兴学科，其研究应用领域十分广泛，主 要包括问题求解、自动定理证明、语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、人
工智能方法和程序语言以及自动 程序设计等。

1.     定理证明

定理证明(Theorem
Proving) 是人工智能最早研究的领域之一。 对 设想的 定理寻求一个证明，一 直 被认为是一项需要智能才能完成的任务，这不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要有某些直觉的技巧。例如，数学家在求证一个定
理时，会熟练地运用他丰富的专业知识，猜测应当先证明哪一个引理，精确判 断出已有的哪些定理将起作用，并把主问题分解为若干子问题，分别独立进行求解。因此，在人工智能的研究中机器定理证明很早就受到人们的关注，取得不少的成  果。如 1976
年，美国 K.Appel
等人合作解决了长达 124
年之久的难题―― 四色定理，在  计算机界产生巨大的反响。定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾起到
过重要的作 用，例如，使用谓词逻辑语言进行描述与推理、演绎过程的形式体系研究等，帮助人们更清楚地理解推理过程的各个组成部分。在许多其他领域的 问题，如医疗诊断、信息检索等，也可以应用定理证明的方法来加以解决。因此， 机器定理证明的研究具有普通意义。

2.     自然语言理解

自然语言理解(Natural Language
Understanding) 是人工智能早期研究的领域之一。自然语言是人类之间信息交流的主要媒
介， 由于 人类 具有 很强 的理解自然语言的能力，故相互间的信息交流轻松自如。然而，计算机系统和人类之间的交互，几乎还只能使用较为严格的各种非自然语言形式，于是，如何使计算机系统能理解自然语言成为人们所关心的研究课题和内容。目前，人工智能在语言翻译与语音理解程序方面取得了一些成就，但实现功能较强的理解系统仍然是一个十分艰巨的任务。

 

 

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3.    
自动程序设计

第 1 章   绪论

自动程序设计(Automatic Programming) 的任务是设计 这样 一个程序系统 ： 它接受关于所设 计程序要实现目标的需求描述( 如 高级语言描述，甚至接近于人类的自然 语言描述) ，然后自动生成一个能完成这个目标的具体程序。这种转换相当于一种“超级编译程序 ”，它要求能够对高级描述进行处理，生成所需的目标程 序。也许程序设计并不是人类知识的一个十分重要的方面，但是，如何使得这种程序设计自动地加以完成却是人工智能的一个重要研究领域，它所涉及的基本问题与定理证明、机器人学、软件工程等有关。

4.     专家系统

专家系统(Expert System) 是一个智能计算机程序系统，该系统存储有大量专家水平的某个领域知识与经
验( 知识库) ，同时具有求解问题的方法和策 略( 推理系统) ，可以解决某个领域 内的许多有专家才能解决的复杂问题。系统能够接收外部的输入信息，运用人工智能技术进行推理、判断、决策等，模拟人类专家的决策过程，是人工智能应用的一个重要方面，在许多的领域里，如化工、地质、医疗、气象、交通、军事等，专家系统都获得了成功的应用，取得显著成效。

5.     机器人学

机器人学(Robotics)  
是人工智能研究的另一个重要分支，这个领域所研究的问题，包括从机器人手臂的最佳移动到目标实现的序列规划，机器人的研究和应用  反映出了多种学科的交叉，如机器人体系结构、运动控制、智能计算、机器感知、机器人装配以及机器人 语言等 。机器人学的研究不仅推动了许多人工智能思想的发展，同时也促进了各个学科的相互结合，在工业、农业、商业、旅游业、空中
和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。

6.     机器感知

机器感知(Machine Perception) 主要包括机器视觉或计算机视觉和口语识别。计算机视觉研究就是研究用计算机来模拟人和事的生物视觉系统功能，使计算机具有“感知”外部世界的能力，如图形图像、空间位置、环境变化等等，研究内容    涉及图像的获取、特征的抽取、信息理解、景象描述、图像解释等。机器视觉在机器人装配、卫星图像处理、工业过
程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转

 

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人工智能技术与方法

播等领域获得极为广泛的应用。口语识别也是机器感知研究的重要内容，它建立在自然语言理解的基础之上，包括有语音分析、   词法分析、语句分析和语义分析，这是自然语言理解的主流技术，它决定了人工智能技术，特别是基于规则的推理技术，起着核心作用，并在实用化和工程化方面取得重要的进展。

7.     智能控制

智能控 制(Intelligent
Control) 的概念主要是针对外部环境、被控对象、控制目标和任务的复杂性而提出来的，由于人类具有很强的学习和适应周围环境的能力， 能够根据一些直觉和经 验很好地进行相关的处理和操作，并达到或接近理想的目标和任务，因此，建立这样一种人工系统也就成为人工智能研究的一个重要领域。智能控制的任务在于对实际环境或过程进行决策、规划和组织，实现广义问题的 求解。目前已经提出的用以构造智能控制系统的理论和技术有分级递阶控制理论、分级控制器设计的熵方法、智能逐级增高而精度逐级降低原理、专家控制系统、 学习控制系统和基于  NN 的控制系统等。智能控制有很多研究领域，它们的研究课题既具有独立性，又相互关联，目前研究得较多的是智能机器人规划与控制、智 能过程规划、智能过程控制、专家控制系
统、语音控制以及智能仪器等。

8.     智能检索

智能检索(Intelligent Retrieval from Data) 主要是研究庞大而复杂的信息处理问题。随着科学技术的迅速发展，我们所要处理的信息越来越庞大，对这些种类繁多和数量巨大的资料进行检索已远非人力和传统检索系统所能胜任的了。因此，研究智能检索系统成为科技持续快速发展的重要保证。智能信息检索系统一般应该具有这样一些功能 ： 能 够 理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问 ； 具有 各种 推理 的 能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答
案 ； 拥有 一定常识性知识，以
补充 学 科范围的专业 知识等，系统根据这些知识能够演绎出更一般询问的一些答案来，等等。另外，数据库系统的设计也是计算机科学的一个活跃的分支，为了有效地表示、存储和检索大量事实，已经发展了许多技术。当我们想用数据库中的事实进行推理并从中检索答案时，这个课题就显得很有意义。

实际上，人脑的结构和功能要比人们想像的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。因此，研究人工智能要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题 ； 完成

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第 1 章   绪论

人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人
工智能框架和理论体系，为人工智能的进一步发展打下理论基础 ； 需要进行多学科联合协作研究，除了信息技术外，未来的智能系统还要集成认知科学、心理学与生物学、社会学、语言学、系统学和哲学等，使人工智能理论与应用达到一个更高的水平。随着人工智能应用方法的日渐成熟，人工智能的应用领域必将不断扩大。可以预言，人工智能、智能机器和智能系统比现在的电子计算机一定会有广泛得多的应用领域。哪里有人类活动，哪里就将应用到人工智能技术。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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