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人工智能的形成期

所在栏目:人工智能 时间:07-29 17:43 分享:

人工智能的形成期大约从1956年开始到1969年。这一时期的主要成就包括1956年在美国的达特茅斯大学召开了为期两个月的学术研讨会,提出了“人工智能”这一术语,标志着这门学科的正式诞生,还有包括在定理机器证明、问题求解、LISP语言、模式识别等关键领域的重大突破。

这一时期的主要贡献包括:

1956年艾伦·纽威尔和赫伯特·西蒙的“逻辑理论家”程序,该程序模拟了人们用数理逻辑证明定理时的思维规律。该程序证明了怀特海德(White-head)和卢素(Russell)的《数学原理》一书中第2章中的38条定理,后来经过改进,又于1963年证明了该章中的全部52条定理。这一工作受到了人们高度的评价,被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果,是人工智能的真正开端。

1956年塞缪尔(Samuel)研制了跳棋程序,该程序具有学习功能,能够从棋谱中学习,也能在实践中总结经验,提高棋艺。它在1959年打败了塞缪尔本人,又在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军。这是模拟人类学习过程的一次卓有成效的探索,是人工智能的一个重大突破。

1958年麦卡锡(J.McCarthy)研制出的表处理语言LISP,不仅可以处理数据,而且可以方便地处理符号,成为人工智能程序设计语言的重要里程碑。目前LISP语言仍然是人工智能系统重要的程序设计语言和开发工具。

1960年,艾伦·纽威尔、肖(Shaw)和赫伯特·西蒙等人研制了通用问题求解程序GPS,是对人们求解问题时的思维活动的总结。他们发现人们求解问题时的思维活动包括3个步骤:①首先想出大致的计划;②根据记忆中的公理、定理和解题计划,按计划实施解题过程;③在实施解题过程中,不断进行方法和目的的分析,修正计划。其中他们首次提出了启发式搜索的概念。

1965年鲁宾逊(J.A.Robinson)提出归结法,被认为是一个重大的突破,也为定理证明的研究带来了又一次高潮。

1968年,斯坦福(Stanford)大学费根鲍姆(Feigenbaum)等人研制成功了化学分析专家系统DENDRAL,被认为是专家系统的萌芽,是人工智能研究从一般思维探讨到专门知识应用的一次成功尝试。

知识表示采用了奎廉(Quillian)提出的特殊的结构:“语义网络”。明斯基在1968年从信息处理的角度对语义网络的使用作出了很大的贡献。

此外还有很多其他的成就,如1956年乔姆斯基(N.Chomsky)提出的文法体系等。正是这些成就,使得人们对这一领域寄予了过高的希望。在1958年,卡耐基梅隆大学(CMU)的赫伯特·西蒙预测不出10年计算机将会成为国际象棋的世界冠军,但是一直到了1998年这一预言才成为现实。在20世纪60年代,麻省理工学院(MIT)一位教授说到:“在今年夏天,我们将开发出电子眼。”然而,直到今天,仍然没有通用的计算机视觉系统可以很好理解动态变化的场景。在70年代,很多人相信大量的机器人很快就会从工厂进入家庭。但是今天,工业自动化所用的机器人已经比较普遍,但是家庭用的机器人还远未成功。这些预测的失败主要是在一个领域的早期,往往会过高地估计其潜力,而从长期看却往往过低地估计了其潜能。人工智能的支持者过高地估计了对智能软件的需求,但却过低地估计了开发大量软件代码的可行性和潜力。

实际上在人工智能快速发展了一段时期后,遇到了很多的困难,遭受了很多的挫折。如鲁宾逊的归结法的归结能力是有限的,证明两个连续函数之和还是连续函数时,推了十万步还没有推出来。再如就是机器翻译,原来,人们曾以为只要用一部字典和某些语法知识即可很快地解决自然语言之间的互译问题。结果发现并不那么简单,甚至闹出笑话。如英语句子:Thespiritiswillingbutthefleshisweak(心有余而力不足),译成俄语再译成英语竟成了:Thewineisgoodbutthemeatisspoiled(酒是好的,肉变质了),这里遇到的问题是单词的多义性问题。那么人类翻译家为什么可以翻译好这些句子呢,而机器为什么不能呢?他们的差别在哪里呢?主要原因在于翻译家在翻译之前首先要理解这个句子,但机器不能,它只是靠快速检索、排列词序等一套办法进行翻译,并不能“理解”这个句子,所以错误在所难免。那么,翻译家为什么能够理解,而机器不能呢?AI工作者认为其关键在于人具备有关的知识,而机器没有。

由于人工智能研究遇到了困难,使得人工智能在当时走向低谷。但是在这种极其困难的情况下,尽管社会的压力很大,仍然有一大批人工智能研究者没有被这一时期的困难所吓倒,他们坚持自己的信念,不畏艰险,潜心研究。他们认真地总结前一时期的经验和教训,努力探索使人工智能走向实际应用的途径,取得了很多令人鼓舞的成果,迎来了人工智能不断发展,并取得成功应用的时期。

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