人工智能技术与机器人本章导读人工智能技术是电子信息技术的重要组成部分。

是20世纪对人类阻碍最为深远的三大前沿科学技术之一。

机器人的研究与制作是人工智能技术的重要应用领域和前沿领域。

本章将介绍人工智能技术的概念、人工智能技术第一节人工智能技术人工智能产生于20世纪50年代末期，从学科地位和进展水平来看，人工智能是当代科学技术的前沿学科，也是一门新思想、新理论、新技术、新成就不断涌现的新兴学科。

人们把人工智能技术同宇航空间技术、原子能技术一起誉为20世纪对人类阻碍最为深远的三大前沿科学技术成就。

一、什么是人工智能？1、人工智能概念及其学科特性人工智能，英译名为Artificial Intelligence，简称AI。

人工智能，顾名思义，即用人工制造的方法，实现智能机器或在机器上实现智能。

是一门研究构造智能机器或实现机器智能的学科，是研究模拟、延伸和扩展人类智能的科学。

人工智能的研究，是在运算机科学、操纵论、信息论、心理学、生理学、数学、物理学、化学、生物学、医学、哲学、语言学、社会学、数理逻辑、工程技术等众多学科的基础上进展起来的，因此，它又是一门综合性极强的边缘学科。

2、人工智能的研究目标人工智能的研究目标分为远期目标和近期目标。

远期目标：从长远的角度，人工智能的研究确实是要设计并制造一种智能机器系统。

使该系统能够代替人去完成诸如感知、学习、联想、推理等活动；能够代替人去明白得并解决各种复杂困难的问题；能够代替人去完成各种具有思维劳动的任务。

也确实是说，人工智能的远期目标是要制造出完全具有人脑聪慧的人工智能系统。

因此，这依旧专门遥远的情况。

近期目标：从当前的角度，人工智能的研究确实是要最大限度地发挥运算机的功能，使运算机能够模拟人脑，在机器上实现各种智能。

例如：让运算机能够看、听、读、说、写；使运算机能够想、学、仿照、执行命令甚至出谋献策等。

因此，运算机是当前实现人工智能的重要手段，因为运算机在所有机器和人工系统中“智商”最高，因此，人工智能的研究都要通过运算机来实现。

运算机解决问题需依靠人工事先编制的软件，它所做的每一件情况差不多上程序员事先在程序代码中规定好的。

也确实是说，目前人工智能的研究工作要紧是集中在以运算机的硬件系统为基础，通过运算机软件实现模拟人类的智能活动的成效。

事实上，人工智能研究的远期目标与近期目标是相辅相成的。

远期目标是近期目标的方向，近期目标的研究为远期目标的实现预备着理论和技术的差不多条件。

随着人工智能的不断进展与进步，近期目标将不断调整，最终完全实现远期目标。

二、人工智能研究的三大学派和四大技术1、在人工智能科学的研究与进展中，形成了众多学派，其中要紧的三大学派是：功能派。

这是最早进展起来的传统主流学派，又称为逻辑学派或宏观功能派，采纳功能模拟的观点，使用的是“黑箱”研究方法。

功能派涉及逻辑学、心理学、数学、物理学、工具学、语言学、运算机、数理逻辑等众多学科。

结构派。

也是最早进展起来的传统学派之一，又称为生物学派或微观结构派，与功能派不同，它采纳的是结构模拟的观点，使用的是“白箱”的研究方法。

结构派涉及生物学、微结构学、医学、仿生学、神经生理学等学科。

行为派。

又被称作有用技术派。

与传统学派完全不同，它采纳有用行为模拟的观点，使用“能工巧匠”式的制造方法，是一种按照“鼓舞—响应”的工作模式来建立有用工程装置的研究方法。

行为派涉及行为学、工程学、机械学、电子学等学科。

各个学派学术观点有所不同，研究思路各有侧重，对人工智能的明白得定义也不完全一致。

因此，各有所获，各有千秋，共同形成了人工智能领域百家争鸣、百花齐放、生动爽朗的研究氛围。

2、人工智能的四大差不多技术是：机器学习和知识猎取技术。

包括信息变换技术、知识信息的明白得技术、知识的条理化、规则化技术、机器的感知与成长技术等。

知识表示与处理技术。

包括知识模型的建立与描述技术、表示技术及各种知识模型处理技术方法等。

知识推理和搜索技术。

包括演绎推理运算和智能搜索技术。

AI系统构成技术。

包括AI语言、硬件系统及智能应用系统等方面的构成技术等。

人工智能的三大学派和四大技术构成了AI体系的基础与框架。

三、人工智能研究的差不多内容依照人工智能的远期目标和差不多技术，目前研究的差不多内容包括：1、机器感知。

确实是使机器（运算机）具有类似于人的感知能力，包括视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉、知觉、力感等。

其中以机器视觉和机器听觉为主。

机器视觉是指让机器能够识别并明白得文字、图像、景物等；机器听觉是指让机器能够识别并明白得人类语言表达及语声、音响等。

从而形成了人工智能的两个专门的研究领域：模式识别和自然语言明白得技术。

2、机器思维。

确实是使机器对感知获得的外部信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。

机器智能要紧是通过机器思维实现的。

因此，机器思维是人工智能研究中最重要也是最关键的部分。

3、机器学习。

确实是使机器具有猎取新知识、学习新技巧，并在实践中不断完善、改进的能力。

使它能够通过向书本、与人谈话、对环境观看等方式自动地猎取知识。

4、机器行为。

确实是使机器具有说、写、画等表达能力和行走、取物、操作等四肢功能。

5、人工智能系统构成。

为了实现人工智能的目标，需要建立智能系统及智能机器。

因此，还需要开发对模型、系统分析与构造技术、建筑工具及语言等的研究。

第二节人工智能技术的应用与进展人类智能是涉及信息描述和信息处理的复杂过程，因而实现人工智能是一项艰巨的任务。

然而，随着运算机科学和技术的飞速进展，人工智能差不多取得了一系列的研究成果。

一、人工智能的应用下面介绍人工智能的几个要紧应用领域。

1、专家系统。

专家系统是早期人工智能研究中最活跃也是最有成效的领域。

自1968年第一个专家系统问世以来，已获得迅速进展。

专家系统是一种基于知识的系统，它从人类专家那儿获得知识并用来解决只有专家才能解决的困难问题，其水平能够达到甚至超过人类个体专家的水平。

目前，专家系统已广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、教育、军事等各个领域，并产生了庞大的社会效益和经济效益。

例如：地质勘探专家系统PROSPECTOR拥有15种矿藏知识，能依照岩石标本及地质勘探数据对矿藏资源进行估量和推测，并制定合理的开采方案，成功地找到了超亿美元的铜矿；专家系统MYCIN能识别51种病菌，正确使用23种抗菌素，可协助大夫诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方，成功地处理了数百病例；内科诊断专家系统CADUCEUS正确地诊断出了许多疑难病症；美国DEC公司的专家系统XCOD能依照用户需求确定运算机的配置，专家完成这项工作一样需要3个小时，而该系统只需要半分钟等等。

2、自然语言处理与明白得自然语言是人类的交互语言，自然语言处理与明白得研究的是如何让运算机明白得人类自然语言和所表达的思想。

一样来说，自然语言处理系统至少需要达到以下的三个目标之一：（1）能正确明白得人们用自然语言输入的信息，并能正确回答输入信息中的有关问题。

（2）能对输入信息进行概括综合，能产生相应的摘要，能用不同词语复述输入信息的内容。

（3）能把某种自然语言表示的信息自动地翻译为另一种自然语言，即机器翻译系统。

能够设想，这种拟人的同步翻译系统一旦完全研制成功，全世界拥有不同母语的人们就能够自由交流，语言就不再成为人们思想交流的障碍了。

3、机器自动定理证明机器定理证明是人工智能中最早进行探究并得到成功应用的一个经典领域。

要让运算机能够进行定理的证明，就要弄清人进行逻辑推理的内部机制或提供一种适合于运算机使用的推理模式。

因此对机器定理证明的研究，对最终制造出具有人的智能程度的机器或系统具有专门重大的意义。

目前，人工智能在机器定理证明方面差不多取得了许多成就。

1959年，美籍华人数学家王浩用运算机证明了罗素等人所著的《数学原理》中的几百条定理，时刻仅用了不到10分钟；1976年，科学家用运算机证明了困扰人类一个多世纪的闻名的四色猜想；我国闻名数学家吴文俊院士从70年代末开始致力于数学定理的运算机证明，提出了以构造性为核心的算法，证明了几何中一类高难度的定理。

同时在用吴院士的算法对《微分几何》的定理进行证明时，运算机还发觉了一个定理的不唯独性。

4、模式识别模式识别是研究如何使机器（运算机）具有类似于人的感知能力，包括视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉、知觉、力感等。

模式识别以机器视觉识别和机器语言识别为主。

它是运算机和微电子技术领域中最先进、最复杂技术的综合，具有专门广泛的应用前景。

模式识别差不多应用到文字识别、自然语言的识别和明白得、图像分析、遥感、人的面孔和指纹的辨别、生物和医学信号的识别、医疗诊断等领域，甚至在社会经济学、考古学等领域中也有应用。

目前，文字识别中的手写体识别技术和印刷体识别技术、语音识别技术、语言识别技术都已进入有用时期。

如：手写输入的运算机、印刷体输入到运算机、IBM公司的汉语语音识别系统、能将一种语言翻译成其它语言的机器辅助翻译系统等。

5、人工神经网络人工神经网络是一个用大量简单处理单元经广泛连接组成的、可用来模拟人类大脑神经系统的结构和功能的人工网络。

其特点是：具有自学功能、联想式储备功能和高速查找最优解的能力。

近年来，由于运算机并行处理技术的进展，使人工神经网络的研究进入了新的进展时期，取得了许多研究成果。

并行处理技术突破了传统运算机对信息只能串行处理的局限，可实现传统的人工智能程序无法实现的功能。

例如：美国麻省理工学院采纳神经网络和并行程序，差不多能够做到对面孔的识别。

人工智能的应用领域还有许多，例如：机器人、智能软件工程、智能决策支持系统、博弈、现代智能通信等，随着科学技术的快速进展，人工智能的应用领域将更加宽广。

二、21世纪人工智能的展望目前人工智能的研究有三个热点：智能接口、数据挖掘、主体和主体系统，并可能向模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等方向进展。

当前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步确实是仿照人类右脑的模糊处理以及整个大脑的并行化处理的功能。

以后智能运算机的可能构成形式之一，是以冯·诺依曼机作为主机与以人工神经网络作为智能外围的结合。

一个重要的研究方向是：要给予运算机的情感能力。

最新的研究说明：情感是智能的一部分。

事实上，不管关于运算机及其人工生命的进展研究，依旧关于人与机器的以后交往的研究，情感能力差不多上至关重要的指标。

因此，人工智能领域的下一个突破可能就在于给予运算机的情感能力。

总之，人工智能是一个充满挑战和机遇的领域。

人工智能研究的进展，将在专门大程度上阻碍着人类社会与进展。

目前，差不多有专门多人工智能的成果进入了我们的日常生活。

以后，人工智能技术的进展将会更加造福于人类社会，为人类的各个方面带来庞大的变化。