導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇人工智能研究綜述，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

Abstract: in the theoretical analysis and test research, it established concrete rebound-ultrasound-pulled out of the synthesis detection artificial neural network model. Comparing the traditional regression algorithm, the artificial neural network model of concrete strength has higher precision.

Keywords: rebound-ultrasound-pull out the synthesis; Concrete; Strength; detection

中圖分類號： TU528 文獻標識碼：A 文章編號：

1 引言

混凝土的強度可采用無損檢測的方法進行推定，如采用回彈法、聲速法、拔出法或綜合法。綜合法由于采用多項物理參數(shù)，能較全面地反映構(gòu)成混凝土強度的各種因素，并且還能夠抵消部分影響強度與物理量相關(guān)關(guān)系的因素，因而它比單一物理量的無損檢測方法具有更高的準確性和可靠性[1]。通過試驗研究和工程實踐積累的檢測數(shù)據(jù)，建立了混凝土強度回彈-超聲-拔出綜合法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2 試驗設(shè)計

2.1 試件制作

設(shè)計C15、C20、C25、C30、C35、C40六個強度等級、三個齡期的混凝土，共制作標準養(yǎng)護100×100×100mm立方體試件180組用于回彈法、超聲法檢測，制作標準養(yǎng)護200×200×200mm立方體試件180組用于拔出法檢測，同時制作相同組數(shù)的自然養(yǎng)護試件。試件均采用機械攪拌、機械振搗。

2.2 混凝土配合比及原材料基本性能

混凝土配合比及設(shè)計參數(shù)見表1。

表1 混凝土配合比及設(shè)計參數(shù)統(tǒng)計表

3 回彈-超聲-拔出綜合法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與模型建立

3.1網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與說明

3.1.1輸入和輸出層的設(shè)計

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出層數(shù)是完全根據(jù)使用者的要求來設(shè)計，問題確定下來，輸入輸出層也就確定了。

3.1.2隱含層單元的選擇

隱含層單元個數(shù)的選擇是一個十分復(fù)雜的問題，目前尚沒有很好的解析表達式，隱含層單元的個數(shù)與問題的要求、輸入輸出單元的數(shù)量、訓(xùn)練樣本的數(shù)量等都有直接關(guān)系。當隱含層單元的數(shù)量太少時會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的容錯性能降低，即訓(xùn)練不出理想的結(jié)果。但隱含層單元個數(shù)太多又往往會造成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間過長，且網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差也不一定最小，因此目前主要依靠理論和經(jīng)驗確立合適的計算網(wǎng)絡(luò)[2]。下面公式作為選擇隱含層單元數(shù)的參考：

式中：n1為隱含層單元數(shù)，m為輸出層單元數(shù)，n為輸入層單元數(shù)，a為1-10之間的常數(shù)。

3.1.3初始值的選取

對于系統(tǒng)是非線性的，初始值對于學(xué)習(xí)是否達到局部最小和是否能夠收斂的關(guān)系很大，一個重要的要求是希望初始權(quán)在輸入累加時使每個神經(jīng)元的狀態(tài)接近于零，這樣可以保證開始時不落到那些平坦區(qū)域上。權(quán)一般取隨機數(shù)，而且要求比較小，這樣可以保證每個神經(jīng)元一開始都在它們轉(zhuǎn)換函數(shù)變化最大的地方進行[3]。

3.1.4數(shù)據(jù)的歸一化處理

由于輸入數(shù)據(jù)的密集性，數(shù)據(jù)之間的差別太小，如超聲值；同時由于采集的各數(shù)據(jù)單位不一致，直接將數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練會引起混淆。因此，必須對輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進行歸一化處理（Normalization Processing），使得輸入層的輸入值介于[-1,1]之間，而輸出層的輸出值介于[0,1]之間。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行混凝土強度推測階段（即仿真階段），需要對數(shù)據(jù)進行反歸一化處理。

3.2網(wǎng)絡(luò)算法改進

3.2.1附加沖量(動量)法

附加沖量法修正網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時，不僅考慮誤差函數(shù)的梯度下降，而且考慮誤差曲面的變化趨勢。沒有附加沖量作用時，網(wǎng)絡(luò)可能陷入局部極小或進入誤差曲面平坦區(qū)，而附加沖量則有可能使網(wǎng)絡(luò)跳出局部極小或滑過平坦區(qū)[4]。

3.2.2自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率

正確選擇學(xué)習(xí)速率不是一件容易的事情，通常對訓(xùn)練初期合適的學(xué)習(xí)速率，隨著訓(xùn)練的進行會變得不合適，因為誤差曲面是非常復(fù)雜的。為了解決這一問題，設(shè)法讓網(wǎng)絡(luò)具有這樣一種功能，根據(jù)自身的訓(xùn)練情況自動調(diào)整學(xué)習(xí)速率，即采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率[5]。

3.2.3 S型函數(shù)輸出限幅算法

網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)和閥值的調(diào)節(jié)量都與中間層輸出b有關(guān)，當bj=0或b=l時，vji=0或wji=0或θj=0，即當bj=0或bj=1時，不能對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值進行調(diào)整。

3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和模型的建立

混凝土強度回彈-超聲-拔出綜合法神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練如圖1示。經(jīng)過訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)模型如

圖2所示。

建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)為Trainlm。

輸入層數(shù)是3，即回彈值、超聲值、拔出力；

輸出層數(shù)是1，即混凝土立方體抗壓強度。

隱含層是1層，單元數(shù)是5。初始學(xué)習(xí)速率

0.05，沖量系數(shù)0.9，允許學(xué)習(xí)次數(shù)3000，

學(xué)習(xí)樣本數(shù)168，計算樣本數(shù)15，初始權(quán)值和閾值為[-0.01，0.01]區(qū)間的隨機數(shù)，輸入層的輸入值介于[-1，1]之間，輸出層的輸出值介于[0，1]之間。網(wǎng)絡(luò)檢測樣本見表2所示。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與回歸算法推測混凝土強度對比

4.1回歸模型選擇

根據(jù)試驗數(shù)據(jù)情況擬選三種回歸公式，通過回歸指標綜合評價這三種回歸公式，然后選取既能反映混凝土實際工作狀況又較為簡單的回歸公式作為綜合法的測強公式 。

擬選用以下幾種回歸公式模型[6，7]：

冪函數(shù)方程 ：

線性方程：

指數(shù)方程：

式中；—混凝土強度計算值(MPa)；F—拔出力(kN)；N—回彈值；V—超聲速度(km/s)；A、B、C、D—回歸系數(shù)

4.2 綜合法檢測回歸公式及試驗結(jié)果分析

本次試驗通過對576組150×150×150mm試塊和90根750×200×200mm小梁180組進行拔出、回彈、超聲檢測。對試驗數(shù)據(jù)利用Matlab進行回歸分析，得到如下回歸方程和相應(yīng)的回歸指標，見表3。

篇2

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是當今科技發(fā)展中最具潛力的熱點問題之一，2016年初轟動世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關(guān)注和熱議。“人工智能”這個概念再次被推到了風(fēng)口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個背景下，我們深入探究人工智能及其相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，對于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究者們提供一些參考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術(shù)科學(xué)，是計算機科學(xué)技術(shù)的一個重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)的理論和技術(shù)方法的開發(fā)研究。主要通過研究及了解人類智能的本質(zhì)從而開發(fā)出能給出類似人類智能反饋的智能機器，計算機系統(tǒng)在理解目標方向之后所取得的最大化成果是計算機實現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個特定的技術(shù)，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識的高科技機器，包括了算法和其他應(yīng)用程序，處理的任務(wù)也遠遠超出了簡單計算，從學(xué)習(xí)感知規(guī)劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術(shù)、機器人設(shè)計、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實踐也使得應(yīng)用領(lǐng)域范圍大規(guī)模擴張，人工智能是人類智慧的結(jié)晶，未來也可能展現(xiàn)出超過人類的智能。

2 人機智能的研究方向

人工智能的科學(xué)研究通常涉及到數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認知科學(xué)、以及最重要的計算機科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，延伸出了以下幾個主要的研究方向：

2.1 邏輯推理與證明

早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學(xué)問題，邏輯推理是基礎(chǔ)也是研究時間最長最重點的領(lǐng)域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的實例進行推導(dǎo)并及時更新證明結(jié)論，演繹和直覺相結(jié)合，在推理和證明中實現(xiàn)部分智能。

2.2 問題求解

問題求解領(lǐng)域的一大重要應(yīng)用則是下棋程序的功能實現(xiàn)，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進行求解；而另一個實例則是數(shù)學(xué)方程的求解實現(xiàn)，分析各種公式符號的組合意義從而為科學(xué)研究者提供強有力的基礎(chǔ)保障。問題求解中所運用的搜索和規(guī)約也是人工智能領(lǐng)域中的兩大基本技術(shù)。

2.3 自然語言處理

自然語言處理也叫自然語言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計算機來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，并研究相關(guān)的理論方法和技術(shù)。NLP是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機器翻譯等等都是NLP的重要研究內(nèi)容，目前也都在人工智能領(lǐng)域獲得了突出的應(yīng)用成果。

2.4 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R和經(jīng)驗的智能計算機程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關(guān)技術(shù)，根據(jù)專家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進行判斷推理進一步?jīng)Q策，從而代替人類專家解決一部分該領(lǐng)域的特定問題。從知識表示技術(shù)的角度上看，專家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡(luò)語義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務(wù)類型及專家系統(tǒng)主要解決的問題類型的角度來看，專家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號數(shù)據(jù)的意義）、調(diào)試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預(yù)測型（根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測指定對象未來可能的結(jié)果）、維修型（針對特定故障制定并實施規(guī)劃方案）、設(shè)計型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標制定行動方案）等。

專家系統(tǒng)的建立包含以下幾個步驟：（1）初始專家知識庫的設(shè)計：包括問題、知識、概念、形式、規(guī)則等多個概念的籌建；（2）開發(fā)和試驗系y原型機；（3）改進與歸納專家知識庫等。

專家系統(tǒng)的實現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與人類專家提供的問題解決實例上，沒有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計算機科學(xué)快速發(fā)展的今天，專家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎(chǔ)研究，除了基于經(jīng)驗的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實際運用中，未來的專家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。

2.5 機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是指計算機自動獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實的過程，是計算機具有智能的基礎(chǔ)。計算機的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進展，也是人工智能初步實現(xiàn)的重要標志。機器學(xué)了在人工智能領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，對于探索人類智慧的奧秘以及學(xué)習(xí)方法和機理都有著重要意義，機器學(xué)習(xí)的時代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。

3 人工智能的應(yīng)用

人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個循序漸進的過程中，無論是功能場景還是機器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復(fù)雜，表達方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機器產(chǎn)品一定的人類智能從而有效地提升機器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環(huán)境及思維方式來設(shè)計出真正具有人類智能的高效人機系統(tǒng)。

3.1 人工智能在各個行業(yè)的應(yīng)用

人工智能已經(jīng)運用到人類生產(chǎn)生活的各個方面，主要包括以下幾點：（1）以智能汽車為代表的自動化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務(wù)機器人。（3）用于臨床支持和病人看護中的自動化智能設(shè)備及醫(yī)療器械。（4）智能教育輔導(dǎo)系統(tǒng)、線上學(xué)習(xí)和智能輔助學(xué)習(xí)設(shè)備的普及。（5）基于圖像處理和自然語言處理的各類音樂社交軟件及VR設(shè)備的興起給互聯(lián)網(wǎng)娛樂時代帶來的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領(lǐng)域的預(yù)測及防范。（7）大量重復(fù)機械的勞動逐漸由智能機器取代，人類承擔(dān)著更多的創(chuàng)新及實踐工作。

3.2 人工智能生活應(yīng)用實例

作為輔助人類生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機器人已經(jīng)快速走進了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構(gòu)建：目前的智能停留在自動控制I域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調(diào)等等；而未來，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習(xí)慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法改造你所居住的環(huán)境。最終實現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導(dǎo)航和定位實現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過激光測距、雷達感應(yīng)和照相等技術(shù)，配合復(fù)雜的計算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環(huán)境下自動完成發(fā)動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準確性在智能機器的幫助下其實更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準確性一直都是人們關(guān)注的焦點之一。谷歌翻譯負責(zé)人表示將在部分功能上嘗試使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如果能順利實施必將使得翻譯準確性的研究取得實質(zhì)性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯方式則將幫助計算機更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結(jié)果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。

4 人工智能的發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程不算很長，但發(fā)展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學(xué)科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了和低谷時期。根據(jù)不同時期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個過程分為以下幾個階段：

（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數(shù)學(xué)家，1912―1954）首次發(fā)表于《計算機與智能》一文，即通過房間外的人和兩個房間內(nèi)的人和機器分別對話中，是否能區(qū)分人和機器從而判斷出機器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的DARTMOUTH學(xué)會于達特茅斯大學(xué)召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關(guān)于人工智能領(lǐng)域的研討會，見證了人工智能學(xué)科研究的開端。

（3）1960年以來，生物進化領(lǐng)域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計算智能由Bezdek提出，計算智能對于生物進化學(xué)的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算等多學(xué)科集合與交叉。

（4）上世紀90年代開始，專家系統(tǒng)逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專家系統(tǒng)將是未來使用的主要趨勢。

（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于自動控制的實施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運籌學(xué)理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導(dǎo)了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。

（6）從1956年AI概念的正式提出以來，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進步在一代代科學(xué)工作者的不斷努力下逐漸設(shè)計落實，人工智能已經(jīng)從科學(xué)研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當下最具潛力的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。

5 人工智能的未來與發(fā)展趨勢

從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問世則得到了人們的普遍關(guān)注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和興盛。人工智能領(lǐng)域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學(xué)科的發(fā)展歷程及應(yīng)用領(lǐng)域，我們大致可以推測出關(guān)于未來人工智能的一些方向：（1）機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)下更聰明更多樣性更具智能的機器系統(tǒng)。（2）自然語言處理應(yīng)用中更自然的人機互動交流。（3）機器學(xué)習(xí)時代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機構(gòu)對于人工智能先進技術(shù)更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡稱ASI）時代下AI是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。

6 結(jié)語

在短短60年的時間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個世界、幫助我們搜尋信息應(yīng)對各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強大的同時，有機遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時代的真正實現(xiàn)還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認知的智能、是否會出現(xiàn)違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內(nèi)需要研究的重要課題。

參考文獻

篇3

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀50年代產(chǎn)生，經(jīng)過長期發(fā)展，已經(jīng)有了長足的進步，并且已經(jīng)深入到社會生活的諸多領(lǐng)域，如語言處理、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、自動定理證明、智能計算、問題求解、人工智能程序語言以及自動程序設(shè)計等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)不再是僅僅具有簡單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復(fù)雜的工作，加強人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強的情感識別、情感表達以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對外界的變化適應(yīng)性更強，需要給它們賦予相應(yīng)的情感從而能夠應(yīng)對這個難以預(yù)測的世界。

在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會學(xué)層面的。本文在這里只討論其中一個比較基本的社會學(xué)問題：“人工智能情感約束問題”，即關(guān)注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會創(chuàng)造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當，都有可能造成“情感泛濫”并導(dǎo)致一些災(zāi)難性的后果。例如，當人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當，有可能導(dǎo)致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發(fā)生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現(xiàn)這種悲劇。

本文第二章對人工智能情感研究進行了概要性回顧，第三章對如何約束人工智能情感進行了嘗試性探討，最后一章對全文進行了總結(jié)。

2人工情感發(fā)展情況概述

隨著科學(xué)家對人類大腦及精神系統(tǒng)深入的研究，已經(jīng)愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能、機器人學(xué)等學(xué)科，對人類情感過程進行建模，以期獲得用單純理性思維難以達到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機器識別與表達、人工情感機理等四個方面的內(nèi)容。其中，尤以人工情感機理的研究困難最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用和發(fā)展，比較典型的是在教育教學(xué)、保健護理、家庭助理、服務(wù)等行業(yè)領(lǐng)域。在教育教學(xué)方面比較典型的例子是德國人工智能研究中心發(fā)展的三個方案：在虛擬劇場、虛擬市場和對話Agent中引入情感模型和個性特征來幫助開發(fā)兒童的想象力及創(chuàng)造力。在保健護理方面比較典型的是家庭保健與護理方向，如Lisetti等人研制的一個用于遠程家庭保健的智能情感界面，用多模態(tài)情感識別手段來識別病人的情感狀態(tài)，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫(yī)生提供關(guān)于病人簡明而有價值的情感信息以便于進行有效的護理。服務(wù)型機器人的典型例子是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)發(fā)明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現(xiàn)在一個能夠轉(zhuǎn)動方向的移動屏幕上時可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達較為豐富。當然這些只是人工情感應(yīng)用領(lǐng)域中的幾個典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。

盡管關(guān)于人工情感的研究已經(jīng)取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現(xiàn)出的無限紛繁以及它與行為之間的復(fù)雜聯(lián)系，人們對它的運行機理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評價標準、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認識到我們目前對于人工情感的計算乃至控制機制并沒有一個成熟的體系。

3對人工智能的情感約束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會造成嚴重的后果。為了使人工智能技術(shù)更好的發(fā)展，使智能與情感恰到好處的結(jié)合起來，我們有必要思考如何對賦予人工智能情感進行引導(dǎo)或者約束。

3.1根據(jù)級別賦予情感

可以根據(jù)人工智能級別來賦予其情感，如低級別人工智能不賦予情感、高級別人工智能賦予其適當?shù)那楦小１娝苤?，人工智能是一門交叉科學(xué)科，要正確認識和掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)的人至少必須同時懂得計算機學(xué)、心理學(xué)和哲學(xué)。首先需要樹立這樣的一個觀點：人工智能的起點不是計算機學(xué)而是人的智能本身，也就是說技術(shù)不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個嚴格的或是量度上的控制而容易出現(xiàn)問題。從哲學(xué)的角度來說，量變最終會導(dǎo)致質(zhì)變?，F(xiàn)在是科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的時代，不能排除這個量變導(dǎo)致質(zhì)變時代的人工智能機器人的到來，而到那個時候后果則不堪設(shè)想。因此，在現(xiàn)階段我們就應(yīng)該對人工智能的情感賦予程度進行一個約束。

根據(jù)維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應(yīng)環(huán)境和自我優(yōu)化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應(yīng)情緒。據(jù)此我們可分別將機器人分為一般用途機器人和高級用途機器人兩種。一般用途機器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。那么對于一般用途的機器人我們完全可以嚴格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對于高級層面的情感機器人來說，我們就適當?shù)馁x予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。

3.2根據(jù)角色賦予情感

同樣也可以根據(jù)人工智能機器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機器合作起來比任何一方單獨工作都更為強大。正因為如此，人類就要善于與人工智能機器合作，充分發(fā)揮人機合作的最大優(yōu)勢。由于計算機硬件、無線網(wǎng)絡(luò)與蜂窩數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，目前的這個時代是人工智能發(fā)展的極佳時期，使人工智能機器人處理許多以前無法完成的任務(wù)，并使一些全新的應(yīng)用不再禁錮于研究實驗室，可以在公共渠道上為所有人服務(wù)，人機合作也將成為一種大的趨勢，而他們會以不同的角色與我們進行合作?；蜃鳛楣ぞ?、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色?？傊?，我們應(yīng)該和這些機器建立一種合作互助的關(guān)系，然后共同完任務(wù)。這當然是一種很理想的狀態(tài)，要做到這樣，首先需要我們?nèi)祟愞D(zhuǎn)變自身現(xiàn)有的思維模式：這些機器不再是一種工具，而是平等的服務(wù)提供人。

舉例來說，當機器人照顧老人或是小孩的時候，我們應(yīng)該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負面情緒，否則如果機器人的負向情緒被激發(fā)了，對于這些老人或者小孩來說危險性是極大的；但是，如果機器人是作為看門的保安，我們對這種角色的機器人就可以適當?shù)馁x予一些負向的情緒，那么對于那些不按規(guī)則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力?？傊?，在我們賦予這些智能機器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達到安全的目的。

3.3對賦予人進行約束

對人工智能情感賦予者進行約束，提高賦予者的自身素質(zhì)，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責(zé)任人。

縱觀人工智能技術(shù)發(fā)展史，我們可以發(fā)現(xiàn)很多的事故都是因為人為因素導(dǎo)致的。比如，首起機器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺機器人正在切割鋼板，突然電腦系統(tǒng)出現(xiàn)故障，機器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也許會因為利益的誘惑，而將人工智能運用在不正當領(lǐng)域，或者人工智能技術(shù)落入犯罪分子的手中，被他們用來進行反對人類和危害社會的犯罪活動。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術(shù)的最大危險莫過于人類對它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術(shù)反對人類的人的手中。

因此為了減少這些由于人而導(dǎo)致的悲劇，我們需要對這些研究者本身進行約束。比如通過相應(yīng)的培訓(xùn)或是定期的思想政治教育、或是理論知識的學(xué)習(xí)并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質(zhì)，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發(fā)生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強有力的硬性指標達到減少由于人為因素導(dǎo)致悲劇的目的。

3.4制定相應(yīng)的規(guī)章制度來管理人工智能情感的發(fā)展

目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規(guī)范人工智能的發(fā)展。不過在1939 年，出生在俄國的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們在設(shè)計和制造機器人時通過加入保險除惡裝置使機器人有效地被主人控制的情景。這就從技術(shù)上提出了預(yù)防機器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術(shù)裝置提出了倫理學(xué)準則的道德三律：（1）機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機器人必須絕對服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機器人必須盡力保護自己。這一“機器人道德三律”表現(xiàn)了一種在道德憂思的基礎(chǔ)上，對如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責(zé)，但其首創(chuàng)性還是得到公認的。盡管這個定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。

那么對于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應(yīng)的法律法規(guī)來規(guī)范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應(yīng)急方案來防止可能導(dǎo)致的某些后果，也即出現(xiàn)了問題如何及時的處理之。另外我們在操作和管理上應(yīng)更加慎重的去對待。也希望隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，能夠在不久的將來出臺一部相應(yīng)的規(guī)章制度來規(guī)范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結(jié)束語

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發(fā)展技術(shù)和方法來增強計算機或機器人的自治性、適應(yīng)能力和社會交互的能力。但是現(xiàn)階段對這方面的研究雖然在技術(shù)上可能已經(jīng)很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個很復(fù)雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發(fā)展中可能遇到的問題進行了有益的探討。但是不可否認仍然有很長的道路要走，但是對于人工智能的發(fā)展勁頭我們不可否認，將來“百分百情感機器人”的問世也許是遲早的事情。

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篇4

當前，世界已全面進入以大數(shù)據(jù)共享、信息爆炸為特點的互聯(lián)網(wǎng)信息時代。富有智能化和人性化的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)服務(wù)成為了人們青睞和關(guān)注的焦點。人工智能作為互聯(lián)網(wǎng)信息時代凝聚高端技術(shù)的超值網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，在增強互聯(lián)網(wǎng)安全性、提高網(wǎng)絡(luò)操作自動化等方面意義重大?，F(xiàn)階段，已有更多行業(yè)領(lǐng)域的用戶在應(yīng)用人工智能，體驗這一技術(shù)所帶來的新生活。

1 人工智能簡述

人工智能，即Artificial Intelligence，是現(xiàn)代社會特有的綜合類前沿學(xué)科，交叉云集了計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、控制方法論、信息論、神經(jīng)生物學(xué)、語言學(xué)等多學(xué)科知識，主要用來研究機器在思考、學(xué)習(xí)、規(guī)劃等行為的擬人態(tài)進化，使之解決問題的能力大幅提升。人工智能發(fā)展至今已有超過60載歲月，其成就在整個歷程中熠熠生輝，代表著人類文明的不斷發(fā)展與超越。人工智能經(jīng)歷了三個階段的發(fā)展變革：第一階段是以人工智能驅(qū)動機器設(shè)備，代替或輔助人類思考并解答難題；第二階段是研發(fā)智能機器人，處理不同系統(tǒng)及環(huán)境信息的交互工作，如不確定性信息的處理工作；第三階段的代表成果就是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，可實現(xiàn)海量模糊信息采集與分析，可視化技術(shù)發(fā)展迅猛，計算機具有自主學(xué)習(xí)能力。

2 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域代表成就

任何一項技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，都源于人類開展生產(chǎn)生活的實際需求，人工智能技術(shù)的研究也不例外，發(fā)展至今已經(jīng)為解決不同領(lǐng)域的實際需求提供了眾多技術(shù)應(yīng)用。目前，人工智能在下列應(yīng)用領(lǐng)域中取得了代表性成就：

2.1 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)，其實是由龐大的程序組編寫完成的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，廣泛積累不同專業(yè)的知識經(jīng)驗，這些知識均可事先歸納分析，可按具體模式表示，從而幫助用戶憑借領(lǐng)域?qū)＜业墓逃兄R進行推理解決問題。專家系統(tǒng)可系統(tǒng)化分析輸入信息并結(jié)合已有知識體系進行全面推理，提出建O性的決策建議，相當于發(fā)揮行業(yè)專家的作用。

2.2 數(shù)據(jù)庫智能檢索

人工智能想要做到全面模擬人類思維和動作，需要建設(shè)強大的數(shù)據(jù)庫資源，便于及時開展智能檢索。數(shù)據(jù)庫基于計算機軟件開展，存儲了海量專業(yè)學(xué)科知識，也稱之為知識庫系統(tǒng)，一旦有用戶需要查閱解決該學(xué)科的專業(yè)問題，都可通過智能檢索功能實現(xiàn)快速精準地檢索。

2.3 程序自動設(shè)計

自動化的程序設(shè)計就是借助更高規(guī)格高標準的程序設(shè)計系統(tǒng)來完成指定功能的程序設(shè)計，該系統(tǒng)需要用戶輸入所設(shè)計程序的需求目標，并對整個流程和架構(gòu)有更為高級的描述，系統(tǒng)就能自動組織對應(yīng)程序完成設(shè)計。高度自動化的程序設(shè)計編寫方式，也展現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)的思考、學(xué)習(xí)、修正自身缺陷的擬人態(tài)功能。

2.4 目標模式識別

模式識別，顧名思義正是為識別不同物體的特征是否匹配目標對象而具備的功能?，F(xiàn)代計算機加強了模式識別系統(tǒng)功能，能夠提高機器對外界信息的感知能力，不斷接受外界信息，對所處環(huán)境的特征進行識別，加強概念理解。當前，目標模式識別已由二維向三維層面升級，為研究智能機器人提供了堅實的基礎(chǔ)。

當然，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域遠不止上述這些，還在機器學(xué)習(xí)、機器視覺圖像處理（machine vision）、自然語言理解（Natural Language Understanding）、自然信息博弈論等方面發(fā)揮著重要的作用。

3 不同行業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用實例

目前，眾多企業(yè)為求發(fā)展，與內(nèi)部運營管理中加強了人工智能的應(yīng)用，聚力解決各項問題，為企業(yè)贏得了經(jīng)濟效益，推動著社會發(fā)展。

3.1 企業(yè)管理應(yīng)用

將人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，需要人的智能和人工智能之間的辯證關(guān)系，靈活運用工智能應(yīng)用平臺加強對企業(yè)內(nèi)部各項管理智能軟件的開發(fā)工作，借助靈活的人工智能技術(shù)幫助企業(yè)實施科學(xué)決策。

3.2 水利管理應(yīng)用

人工智能能夠在水情控制與洪災(zāi)預(yù)報中發(fā)揮作用。如可使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等技術(shù)，模擬汛期的最大洪峰與洪水總量，研究更有針對性的抗洪模型，提高了洪災(zāi)預(yù)報精度和汛期準度，有效發(fā)揮防洪降災(zāi)、攔洪儲水的重要作用。同時，人工智能還能夠分析大江大河的復(fù)雜地質(zhì)與環(huán)境系統(tǒng)，對治理河流起到良好的輔助作用。

3.3 建筑行業(yè)應(yīng)用

目前，建筑行業(yè)的用地規(guī)劃、給排水工程、暖通空調(diào)工程、施工管理等內(nèi)容都在應(yīng)用人工智能。已有企業(yè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)明了結(jié)構(gòu)節(jié)點探傷法，可查探建筑結(jié)構(gòu)損傷度；也可在市政工程建設(shè)中不斷強化正反向混合推理的理論思想，查明城市污水處理管網(wǎng)故障；可構(gòu)建用于分析建筑工程性能效益的系統(tǒng)，加強建設(shè)項目性能效益預(yù)測和實際效益分析。

3.4 機械行業(yè)應(yīng)用

人工智能同樣成為互聯(lián)網(wǎng)時代下的機械行業(yè)技術(shù)中的重頭戲。如：人們利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，設(shè)計出土方工程的機械調(diào)度的優(yōu)化方案；多個工程都可搭建含多目標的尋優(yōu)函數(shù)模型。許多大型機械裝置，都配置了人工智能操作平臺，可提高安全風(fēng)險監(jiān)控水平，增強機械操作自動化，進一步優(yōu)化生產(chǎn)效率。

3.5 商品銷售預(yù)測應(yīng)用

人工智能的各種函數(shù)模型或優(yōu)化算法，可在商品銷售金額的預(yù)測中發(fā)揮巨大作用。如：在計算機中輸入不同商品某一時間段的銷售額，形成非線性系統(tǒng)進行分析，評估各種影響因素。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷放大自分布處理、自組織學(xué)習(xí)、自適應(yīng)與自容錯等特性，體現(xiàn)強大的預(yù)測功能。

當然，人工智能還廣泛應(yīng)用到電子網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用、企業(yè)財務(wù)管理、航班信息查詢、教學(xué)服務(wù)、心理咨詢公路建設(shè)、焊接制造、等眾多方面，為更多企業(yè)帶來可觀的經(jīng)濟效益。

4 結(jié)束語

互聯(lián)網(wǎng)信息時代的人工智能應(yīng)用，將會隨著科技力量的不斷壯大而實現(xiàn)更多的應(yīng)用。人們應(yīng)該高度重視人工智能理論與技術(shù)的探究，從而更好地為全人類服務(wù)。

參考文獻

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作者簡介

篇5

人工智能技術(shù)是以計算機技術(shù)為基礎(chǔ)，融合多門學(xué)科的綜合性科學(xué)技術(shù)，其主要是通過計算機模擬構(gòu)建人的智能，并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現(xiàn)對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術(shù)的突出特點是：一是操作性。人工智能技術(shù)主要是依托計算機的控制實現(xiàn)對電氣設(shè)備的控制，因此人工智能技術(shù)具有很強的邏輯性，便于控制人員進行操作；二是價值大。人工智能技術(shù)不僅融合了計算機技術(shù)，而且其還實現(xiàn)了對電氣設(shè)備的自動化控制與監(jiān)測，實現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟效益的目的。比如通過人工智能技術(shù)可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進而為企業(yè)節(jié)省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。人工智能技術(shù)主要是計算機依據(jù)人的智能建立計算機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對電氣設(shè)備的精確性操作，比如利用人工智能技術(shù)可以對電氣設(shè)備的運行情況進行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。

2人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用的必要性

人工智能技術(shù)的最大優(yōu)勢就是通過對電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究，制定出具體的有效處理措施，從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制系統(tǒng)中具有重要的意義：

2.1能夠有效解決電氣自動化控制過程中存在的病態(tài)結(jié)構(gòu)問題

電氣自動化控制過程中因為電氣設(shè)備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現(xiàn)的病態(tài)結(jié)構(gòu)很難應(yīng)用傳統(tǒng)的方式表達出來，而人工智能技術(shù)則可以有效解決此類問題，其完全有能力利用定量與定性相結(jié)合的控制方式對控制系統(tǒng)進行計算與分析。

2.2實現(xiàn)自動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能

將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設(shè)備進行實時監(jiān)視，并且對相關(guān)信息進行自動收集與儲存，一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術(shù)就會自動采取相應(yīng)的控制方式，對故障進行自動處理，進而避免了電氣系統(tǒng)故障的進一步擴大化。

2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失

人工智能技術(shù)通過計算機設(shè)備就可以實現(xiàn)對電氣設(shè)備的自動化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標對控制開關(guān)進行自動控制，并且對勵磁電流進行調(diào)整。同時電氣人工智能控制系統(tǒng)還設(shè)定了應(yīng)用管理權(quán)限，限制了相應(yīng)操作人員的權(quán)限，實現(xiàn)了專人專崗制度，細化了操作責(zé)任制度。

3人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中應(yīng)用的思路分析

3.1人工智能技術(shù)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用

我們知道電氣自動化控制系統(tǒng)屬于非常負責(zé)的控制系統(tǒng)，其不僅包含復(fù)雜的元件，而且還需要操作人員嚴格按照自動化控制系統(tǒng)的要求進行操作，而將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣設(shè)備中可以實現(xiàn)計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進行設(shè)備檢測的落后模式，實現(xiàn)了對電氣設(shè)備的運行狀態(tài)、故障檢測以及維修意見等一體的功能，降低了人工操作的失誤性，提高了電氣設(shè)備的應(yīng)用壽命，為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。

3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過程中的應(yīng)用

將智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要動力，通過人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設(shè)備的工作效率，而且還可以降低電氣自動化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術(shù)主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和集成智能控制。本文以專家控制為例，專家控制就是將專家系統(tǒng)的設(shè)計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結(jié)合實現(xiàn)實時控制系統(tǒng)的設(shè)計，其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。

3.3在事故和故障診斷中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備故障中的作用是非常大的，尤其是對發(fā)動機的故障檢修是具有重要作用的，我們知道在電氣設(shè)備中由于其結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，依靠人工很難對其進行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)對設(shè)備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術(shù)應(yīng)用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體，然后通過對油體氣體的分析，找出故障的原因，進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備操作中的應(yīng)用價值也比較大。通過人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)電氣自動化控制環(huán)節(jié)的簡單化，比如在機床加工中，如果運用人工智能技術(shù)則能夠有效降低機床操作的復(fù)雜性，并且能夠?qū)C床的運行信息進行收集與儲存，便于日后對相關(guān)信息的查詢。

篇6

中途分類號：TP39    文獻標識碼：A     文章編號：

引言:

計算機學(xué)科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學(xué)被列為二十一世紀三大尖端技術(shù)、同時人工智能是一門匯集了多種學(xué)科相互滲透發(fā)展起來的交叉學(xué)科。對于人工智能的定義，至今尚未統(tǒng)一，美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)；麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學(xué)科的基本內(nèi)容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現(xiàn)和擴展人類智能的一門科學(xué)與技術(shù)。

1. 人工智能技術(shù)的發(fā)展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年展到現(xiàn)在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態(tài)度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術(shù)的發(fā)展。今天人工智能技術(shù)已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

2. 人工智能技術(shù)的應(yīng)用

我們可以看到，當今社會很多領(lǐng)域的各種技術(shù)的發(fā)展都涉及到了人工智能技術(shù)。下面就人工智能的幾種典型應(yīng)用做如下探討：

2.1人工智能應(yīng)用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據(jù)某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。

2.2人工智能應(yīng)用之邏輯的推理與定理的證明

人工智能研究中最持久的探究領(lǐng)域之一就是邏輯推理。有關(guān)定理的證明就是讓機器證明非數(shù)值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數(shù)據(jù)庫中的有效事實，關(guān)注可信度證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修改這些證明。

2.3人工智能應(yīng)用之自然語言的處理

智能的另一表現(xiàn)就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實際領(lǐng)域的典型范例。目前此領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容是：如何利用計算機系統(tǒng)以主題和對話情境為基礎(chǔ)，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應(yīng)用之模式的識別

如何使機器具有感知能力也是智能的表現(xiàn)。模式的識別是利用人工智能技術(shù)開發(fā)智能機器的關(guān)鍵，主要是通過計算機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現(xiàn)“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應(yīng)用之智能信息的檢索技術(shù)

在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)已經(jīng)滿不足了對如今如此數(shù)量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術(shù)的運用勢在必行。

2.6人工智能應(yīng)用之專家系統(tǒng)

我們常說的專家系統(tǒng)就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統(tǒng)，從而也被稱為知識基系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中研究最活躍，最有成效的一個領(lǐng)域?，F(xiàn)在的專家系統(tǒng)尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。

2.7人工智能應(yīng)用之機器人學(xué)

機器人對我們并不陌生，已在多個領(lǐng)域獲得了越來越普遍的應(yīng)用，諸如農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、航空和海洋等。那么，機器人學(xué)所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法。機器人和機器人學(xué)的研究對人工智能思想的發(fā)展都起到了促進作用。

3. 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，但技術(shù)的發(fā)展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術(shù)的發(fā)展有如下幾大趨勢：

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預(yù)期效應(yīng)或與預(yù)期效應(yīng)之間的偏差。正在逐漸發(fā)展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術(shù)；另一種問題的求解程序，是把各種數(shù)學(xué)公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學(xué)家應(yīng)用，甚至還有些程序能夠用經(jīng)驗來改善其性能。

3.2機器學(xué)習(xí)

人工智能研究的核心課題之一就是機器學(xué)習(xí)。我們知道學(xué)習(xí)是人類智能的重要特征，那么機器學(xué)習(xí)就是指機器自動獲取知識的過程。機器學(xué)習(xí)是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。計算機的機器學(xué)習(xí)主要研究內(nèi)容為如何讓計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)能力。今后機器學(xué)習(xí)的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學(xué)習(xí)的機理等。

3.3模式識別

用計算機實現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。依然是人工智能技術(shù)今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類認識自身智能提供線索，也是開發(fā)智能機器的一個最關(guān)鍵的突破口。目前計算機模式識別系統(tǒng)的研究熱點主要為三維景物、活動目標的識別和分析方面。傳統(tǒng)的用統(tǒng)計模式和結(jié)構(gòu)模式的識別方法將會被近年來迅速發(fā)展起來的模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識別中取得較大進展。

3.4專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是根據(jù)某領(lǐng)域中一個或多個專家提供的知識或經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。目前各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域，因此專家系統(tǒng)還將是人工智能應(yīng)用研究最廣泛和最活躍的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常被簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量處理單元（神經(jīng)元）互連而成的網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的自學(xué)習(xí)能力，主要擅長處理復(fù)雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有大規(guī)模并行處理和分布的信息存儲能力?；蛟S未來智能計算機的構(gòu)成可能就是作為主機的馮•諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。

4. 結(jié)論語

人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到應(yīng)用，對于人工智能技術(shù)未來的發(fā)展還有很多未知的可能，但無論如何發(fā)展都將推動人類在科學(xué)與生活領(lǐng)域的發(fā)展。

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篇7

中圖分類號：TP18

文獻標識碼：A

一、人工智能技術(shù)的發(fā)展及其影響

人工智能技術(shù)研究開始于20世紀50年代中期，距今僅有60年的發(fā)展歷程，但是其迅猛的發(fā)展速度，廣泛的研究領(lǐng)域以及對人類產(chǎn)生的深遠影響等令人驚嘆。調(diào)查顯示，77.45%的人認為現(xiàn)實生活中人工智能技術(shù)的影響較大，并且86.27%的人認為人工智能技術(shù)的發(fā)展對人類的影響利大于弊；認為人工智能技術(shù)對人類生活影響很小且弊大于利的人權(quán)占很小一部分。人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用直接關(guān)系到人類社會生活，并且發(fā)揮著重要的作用。人工智能技術(shù)的發(fā)展方向和領(lǐng)域等由人類掌控著，所以人類應(yīng)該盡可能地把人工智能技術(shù)的弊處降到最低以便更好地為人類造福。2016年3月份，圍棋人工智能AlphaGo與韓國棋手李世h對弈，最終比分4∶1，人類慘敗。4月份，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)正式了一款名為“佳佳”的機器人，據(jù)了解，機器人“佳佳”初步具備了人機對話理解、面部微表情、口型及軀體動作匹配、大范圍動態(tài)環(huán)境自主定位導(dǎo)航和云服務(wù)等功能。而在這次正式亮相之前，“佳佳”就擔(dān)綱主持了2016“首屆全球華人機器人春晚”和“誰是棋王”半Q賽。人工智能技術(shù)確實給人類帶來了諸多的便利，給人類生產(chǎn)生活帶來便利；但是，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展超乎人類的預(yù)測，引起了人類的恐慌和擔(dān)憂。百度CEO李彥宏稱，人工智能是“披著羊皮的狼”。毋庸置疑，科學(xué)技術(shù)是一把雙刃劍，當人類醉心于科學(xué)技術(shù)所帶來的福利中時，更應(yīng)當注意其帶來的負面作用。人類發(fā)明和創(chuàng)造科學(xué)技術(shù)最終是為了造福人類，而非受到科技的異化。

隨著科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)越來越成熟，在此整體趨勢之下，不同的人群對人工智能技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用有著不同的看法。調(diào)查結(jié)果顯示，在關(guān)于機器人會不會擁有人類的思維甚至超過人類的問題方面，27.45%的人認為機器人會擁有人類的思維和超過人類；而56.86%的人認為機器人不會擁有人類的思維和超過人類，小部分人對此不是很清楚。由于受到人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的沖擊，如機器人保姆、AlphaGo圍棋等智能產(chǎn)品對人類發(fā)展帶來的威脅，一部分人仍然對人工智能技術(shù)的發(fā)展擔(dān)憂甚至認為終有一天機器人將代替人類、征服人類、控制人類。但是，大部分的人在機器人是否能夠超過人類方面，保持樂觀積極的態(tài)度，認為機器人永遠不會擁有人類的思維并且超越人類，因為人類是技術(shù)的主導(dǎo)者，人類掌握著技術(shù)的發(fā)展方向，技術(shù)終究是為了人類服務(wù)。這一看法肯定了人類的無止境的創(chuàng)新，然而，在人類醉心于技術(shù)創(chuàng)新的同時，應(yīng)意識到某些創(chuàng)新確實超出了人類的預(yù)料，如AlphaGo與李世h圍棋人機大戰(zhàn)就是人類在技術(shù)面前失敗的慘痛教訓(xùn)。因此，面對科技對人類的異化，人類要時刻保持警惕，適時地總結(jié)“技術(shù)異化”的緣由和解決對策。

二、人工智能技術(shù)發(fā)展面臨的問題及其原因

隨著技術(shù)的革新，人工智能技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，與人們的日常生活聯(lián)系也愈加密切。從智能手機的普及到自動駕駛汽車的研制成功，再到生產(chǎn)、建設(shè)、醫(yī)療等領(lǐng)域人工智能技術(shù)的應(yīng)用，都表明了人工智能技術(shù)正悄無聲息地改變著我們生活方式。誠然，人工智能技術(shù)使我們的生活更加豐富多彩，給我們帶來了極大便利，但與此同時，人工智能技術(shù)也給社會帶來了一系列不可忽視的問題：人工智能技術(shù)在社會生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用對勞動市場造成沖擊；人工智能系統(tǒng)在收集、統(tǒng)計用戶數(shù)據(jù)過程中個人隱私及信息安全方面的隱患；人類對人工智能產(chǎn)品的依賴引發(fā)的身心健康問題；人工智能引起的責(zé)任認定問題等。斯蒂芬?霍金在接受BBC采訪時表示，“制造能夠思考的機器無疑是對人類自身存在的巨大威脅。當人工智能發(fā)展完全，就是人類的末日。”表示同樣擔(dān)憂的還有特斯拉的創(chuàng)始人馬斯克，他曾直言，“借助人工智能，我們將召喚出惡魔。在所有的故事里出現(xiàn)的拿著五芒星和圣水的家伙都確信他能夠控制住惡魔，但事實上根本不行?！辈豢煞裾J，人工智能技術(shù)是把雙刃劍，有利亦有弊，爭議從來就沒有停止過，而最不容忽視的莫過于人工智能技術(shù)引發(fā)的一系列倫理困境，關(guān)于人工智能的倫理問題成了重中之重。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，47.55%的人認為人工智能所引發(fā)的倫理問題是因為人性的思考，占比較大；而22.55%的人認為是由于人們價值觀念的改變；29.9%的人認為是利益分化與失衡以及一些其他的原因?qū)е碌?。由此可以看出?dǎo)致人工智能倫理困境的原因是多方面的。主要總結(jié)為以下幾個方面。

第一，從技術(shù)層面來看，人工智能技術(shù)在現(xiàn)階段仍然有很大的局限性。人工智能是對人腦的模仿，但人腦和機器還是存在本質(zhì)區(qū)別的，人腦勝于人工智能的地方，就是具有邏輯思維、概念的抽象、辯證思維和形象思維。人工智能雖能進行大量的模仿，但由于不具備形象思維和邏輯思維，僅能放大人的悟性活動中的演繹方法，不可能真正具有智能，這決定了機器不能進行學(xué)習(xí)、思維、創(chuàng)造。此外，智能機器人也不具備情感智能，它們根本無法去判斷自己行為的對錯，也無法自動停止自己的某項行為，所以如果人工智能技術(shù)一旦被不法分子利用，后果不堪設(shè)想?？梢姡捎谌斯ぶ悄茏陨砑夹g(shù)上的局限性導(dǎo)致的倫理問題已經(jīng)影響到其未來發(fā)展。

第二，從規(guī)制層面來看，倫理規(guī)制的缺失和監(jiān)督管理制度的不完善是導(dǎo)致倫理問題產(chǎn)生的重要原因?？萍嫉陌l(fā)展目標是為人類謀求幸福，但我們必須認識到，無論是在科技的應(yīng)用還是發(fā)展過程中總是存在一些難以控制的因素，倘若沒有相應(yīng)的倫理原則和倫理規(guī)制加以約束，后果難以想象。在目前人工智能領(lǐng)域，缺乏一套成體系的關(guān)于人工智能技術(shù)產(chǎn)品的從設(shè)計、研究、驗收到投入使用的監(jiān)督管理方案，也沒有一個國際公認的權(quán)威性的規(guī)范及引導(dǎo)人工智能技術(shù)的發(fā)展及運用的組織或機構(gòu)?，F(xiàn)有的監(jiān)督體制遠遠滯后于人工智能技術(shù)的發(fā)展速度，無法匹配技術(shù)發(fā)展的需要。缺乏相關(guān)監(jiān)管制度的約束，人工智能技術(shù)就不可避免會被濫用，從而危害社會。

第三，從社會層面來看，公眾對人工智能技術(shù)的誤解也是原因之一。人工智能作為一門發(fā)展迅猛的新興學(xué)科，屬于人類研究領(lǐng)域的前沿。公眾對人工智能技術(shù)的了解十分有限，調(diào)查顯示，對人工智能技術(shù)只是了解水平較低的人較多，占62.75%，以致部分人在對人工智能技術(shù)沒有真實了解的情況下，在接觸到人工智能技術(shù)的負面新聞后就夸大其詞，人云亦云，最終導(dǎo)致群眾的恐慌心理，從而使得更多不了解人工智能技術(shù)的人開始害怕甚至排斥人工智能技術(shù)。我們必須清楚，人工智能是人腦的產(chǎn)物，雖然機器在某些領(lǐng)域會戰(zhàn)勝人，但它們不具備主觀能動性和創(chuàng)造思維，也不具備面對未知環(huán)境的反應(yīng)能力，綜合能力上，人工智能是無法超越人腦智能的。在李世h對弈AlphaGo的曠世之戰(zhàn)中，盡管人工智能贏了棋，但人類贏得了未來。

三、人工智能技術(shù)的發(fā)展轉(zhuǎn)向

人工智能技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)深入到人類社會生活的方方面面，其最終發(fā)展目標是為人類服務(wù)。但是，科學(xué)技術(shù)是把雙刃劍，它在造福人類的同時，不可避免地會給人類帶來災(zāi)難，因此，人類應(yīng)該趨利避害，使人工智能和科學(xué)技術(shù)最大化地為人類服務(wù)。這就要求人類必須從主客體兩個角度出發(fā)，為人工智能技術(shù)的健康發(fā)展找出路。

1.技術(shù)層面

（1）加強各個國家人工智能的對話交流與合作。人工智能自20世紀50年代被提出以來，尤其是近六十年來發(fā)展迅速，取得了許多豐碩的成果。如Deep Blue在國際象棋中擊敗了Garry Kasparov； Watson 戰(zhàn)勝了Jeopardy的常勝冠軍；AlphaGo 打敗了頂尖圍棋棋手李世h。從表面上看，人工智能取得了很大的進步，但深究這些人工智能戰(zhàn)勝人類的案例，我們發(fā)現(xiàn)這些成功都是有限的，這些機器人的智能范圍狹窄。造成這一現(xiàn)象的很大一部分原因就在于國際間人工智能技術(shù)的對話交流與合作還不夠積極，所以加強各個國家人工智能的對話和交流迫在眉睫，同時也勢在必行。

（2）跨學(xué)科交流，擺脫單一學(xué)科的局限性。從事人工智能這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學(xué)和哲學(xué)。歷史的經(jīng)驗告訴我們，一項科學(xué)要想走得長遠就必須有正確的意識形態(tài)領(lǐng)域的指導(dǎo)思想的介入。在人工智能這項技術(shù)中，有些科學(xué)家們可能只關(guān)注經(jīng)濟利益而沒有引進相應(yīng)的倫理評價體系，最終使得技術(shù)預(yù)測不到位，沒有哲學(xué)的介入，等真正出現(xiàn)問題時就晚了。所以要加強科學(xué)家與哲學(xué)家的溝通交流，令科學(xué)家能更多地思考倫理問題，提高哲學(xué)素養(yǎng)，在人工智能技術(shù)中融入更多的哲學(xué)思想，保證人工智能技術(shù)能朝著正確、健康方向發(fā)展。

（3）人工智能技術(shù)的發(fā)展，要與生態(tài)文明觀相結(jié)合。在人工智能技術(shù)發(fā)展中，要注入更多的生態(tài)思想，這關(guān)系人民福祉、關(guān)乎民族未來的長遠大計。在人工智能發(fā)展中，若是產(chǎn)生資源過度消耗、環(huán)境破壞、生態(tài)污染等全球性的環(huán)境問題時，人類必須制止并進行調(diào)整。人工智能技術(shù)要想發(fā)展得更好，前景更加明亮，前途更為平坦，就必須保持與生態(tài)文明觀一致，與人類自身利益一致，為人類造福。

2.人類自身層面

（1）增強科學(xué)家道德責(zé)任感?？茖W(xué)技術(shù)本身并沒有善惡性，而研發(fā)的科學(xué)家或是使用者有善惡性。人工智能將向何處發(fā)展，往往與研發(fā)人工智能的科學(xué)家息息相關(guān)。科學(xué)家應(yīng)打破“個體化原理”，要融入社會中去，關(guān)注社會道德倫理問題，承擔(dān)起道德責(zé)任，為自己、他人、社會負責(zé)，多去思考自己研發(fā)的技術(shù)可能帶來的后果，并盡可能去避免，多多進行思考，嚴格履行科學(xué)家的道德責(zé)任。

（2）提高公眾文化素養(yǎng)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，對人工智能技術(shù)了解水平較低的人較多，占62.75%；而非常了解的人較少，占4.41%；另外，對人工智能技術(shù)了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人對人工智能技術(shù)都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人對人工智能技術(shù)絲毫不了解，所以，人工智能技術(shù)對于個體的影響是比較微小的，其發(fā)展還沒有深入到個人的日常生活中。特別是在一些關(guān)于人工智能的科幻電影的渲染，可能使那些對于人工智能技術(shù)并不了解或是一知半解的人產(chǎn)生偏見。在日常生活中，人工智能給人類帶來了極大的便利。通過提高公眾的文化素養(yǎng)，使公眾正確認識人工智能技術(shù)，將是緩解甚至是解決人工智能技術(shù)某些倫理問題的重要途徑之一。

（3）加大監(jiān)督力度。人類需要通過建立一個完善的監(jiān)督系統(tǒng)引導(dǎo)人工智能技術(shù)的發(fā)展。對于每項新的人工智能技術(shù)產(chǎn)品從產(chǎn)生到使用的各個環(huán)節(jié)，都要做好監(jiān)督工作，以此來減少人工智能技術(shù)的負面影響，緩解甚至減少人工智能技術(shù)的倫理問題。

3.道德法律用

（1）通過立法規(guī)范人工智能技術(shù)的發(fā)展。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，90.69%的人認為有必要對人工智能技術(shù)所引發(fā)的科技倫理問題實行法治，由此可以看出，要想保證科技的良好健康發(fā)展，必須要建立健全相關(guān)法律條例。然而我國在這一方面的法律還存在很大的漏洞，相關(guān)法律條文滯后于人工智能的發(fā)展，并未頒布一套完整的關(guān)于人工智能的法律體系。沒有規(guī)矩不成方圓，在人工智能領(lǐng)域亦是如此。我們都無法預(yù)測將來人工智能將發(fā)展到何種地步，這時就需要人類預(yù)先加以適當?shù)南拗?，利用法律法?guī)加以正確引導(dǎo)，使其朝安全、為人類造福的方向發(fā)展。

（2）構(gòu)建人工智能技術(shù)倫理準則并確立最高發(fā)展原則。要構(gòu)建以為人類造福為最終目的的倫理準則。人工智能技術(shù)的倫理問題已經(jīng)給人類造成了很多負面影響，而要防止其帶來更多負面影響，構(gòu)建合適的人工智能技術(shù)倫理準則勢在必行。

此外，要確立以人為本的最高發(fā)展原則 。一切科學(xué)技術(shù)的發(fā)展都應(yīng)把人的發(fā)展作為出發(fā)點。人工智能的發(fā)展也是如此，要將以人為本、為人類服務(wù)為出發(fā)點，并作為最高發(fā)展原則。

四、結(jié)語

科學(xué)技術(shù)是把雙刃劍，人類只有消除人工智能技術(shù)的潛在威脅，發(fā)揮人工智能技術(shù)最大化效用，避免倫理困境重演，才能實現(xiàn)人機交互的良性發(fā)展，實現(xiàn)人工智能與人類的良性互動。

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篇8

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002—5006（2013）01—0114—15

1 引言

旅游領(lǐng)域正在經(jīng)歷著一個以商業(yè)實踐和研究活動為平臺的迅猛發(fā)展期，對于旅游研究者而言，把握領(lǐng)域最新研究進展、了解已被研究的內(nèi)容以及思考未來的研究方向是非常重要的。在我國的旅游研究中，針對各種研究主題的綜述性研究非常豐富，然而信息科學(xué)與旅游的交叉研究并沒有得到足夠的重視。

交叉研究或跨學(xué)科研究一詞源于1926年美國哥倫比亞大學(xué)心理學(xué)家伍德沃斯（Woodworth）創(chuàng)建的英文形容詞：interdisciplinary（跨學(xué)科的），指超過一個學(xué)科范圍的研究活動。信息科學(xué)是一種橫斷科學(xué)與方法科學(xué)，在信息科學(xué)所涉及的4個方面研究中：（1）電子科學(xué)與技術(shù)、信息與通信系統(tǒng)、信息獲取與處理；（2）計算機科學(xué)與技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與信息安全；（3）控制理論與工程、系統(tǒng)科學(xué)與工程、人工智能與智能系統(tǒng)；（4）半導(dǎo)體科學(xué)與信息器件、信息光學(xué)與光電子器件、激光技術(shù)與技術(shù)光學(xué)，其中3個方面都與旅游研究在研究對象上發(fā)生交叉（如旅游博客數(shù)據(jù)挖掘、旅游推薦系統(tǒng)），且旅游研究也不斷采用信息科學(xué)的理論與方法去解決問題（如人工智能在旅游預(yù)測中的應(yīng)用、計算機仿真在游憩行為研究中的應(yīng)用），體現(xiàn)了交叉研究和跨學(xué)科特征。信息科學(xué)與旅游的交叉研究客觀存在，且已經(jīng)經(jīng)歷了20多年的發(fā)展。

旅游研究一直是一個開放的體系，吸納著其他學(xué)科的營養(yǎng)；信息科學(xué)與旅游研究的交叉與融合為解決旅游領(lǐng)域的新矛盾、新問題和探索新規(guī)律、新原理提供了新的思維方式和科學(xué)的研究方法，是信息時代旅游發(fā)展的產(chǎn)物與趨勢。信息科學(xué)與旅游的交叉研究無論對旅游學(xué)術(shù)研究還是對旅游業(yè)發(fā)展都具有非常重要的意義，其研究進展應(yīng)得到關(guān)注與重視。

已有關(guān)于信息科學(xué)與旅游交叉研究進展的綜述研究川沒有體現(xiàn)出兩種研究的“交叉”性，即信息科學(xué)研究中有哪些以旅游為研究對象或者解決旅游領(lǐng)域的問題？旅游研究中涉及哪些信息科學(xué)方法與技術(shù)應(yīng)用？這些問題的回答對于研究者廣泛與深入開展信息科學(xué)與旅游的交叉研究具有重要意義。

為了較為全面地闡述信息科學(xué)與旅游研究之間的“交叉性”，本文采用系統(tǒng)綜述方法對該交叉領(lǐng)域最近12年發(fā)表的文獻進行了搜集、篩選、整理、歸納與分析.以期幫助相關(guān)研究者了解這一交叉領(lǐng)域的主要研究問題及所取得的研究進展，并對今后的深入研究有所借鑒與啟發(fā)。

2 系統(tǒng)綜述方法

系統(tǒng)綜述（systematic review）又稱系統(tǒng)評價，起源于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，是指在復(fù)習(xí)、分析、整理和綜合原始文獻的基礎(chǔ)上進行的二次研究方法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于循證醫(yī)學(xué)（evidence—based medicine），逐步應(yīng)用于社會學(xué)、教育學(xué)、圖書情報等領(lǐng)域。系統(tǒng)綜述可被精確區(qū)分為兩種類型：（1）定性系統(tǒng)綜述，原始文獻的研究結(jié)果被分析與總結(jié)，但未經(jīng)統(tǒng)計學(xué)合并；（2）定量系統(tǒng)綜述，又稱元（meta）分析或薈萃分析，應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法對若干個研究結(jié)果進行定量統(tǒng)計合并的過程。在某些不強調(diào)或較難實施統(tǒng)計學(xué)合并的研究領(lǐng)域，直接將定性系統(tǒng)綜述稱為系統(tǒng)綜述，將其作為一種對某研究問題、主題或現(xiàn)象的可獲得的所有研究進行評價和解釋的方法，目標在于通過一種可信的、嚴格的以及可審計的方法來提供公正的研究評價。信息科學(xué)與旅游科學(xué)的交叉研究屬于較難實現(xiàn)統(tǒng)計學(xué)合并的研究領(lǐng)域，因此本文采用定性系統(tǒng)綜述方法，簡稱系統(tǒng)綜述。

本文關(guān)于信息科學(xué)與旅游的交叉研究的系統(tǒng)綜述研究包含如下步驟：

（1）確定研究問題

為了全面了解與分析信息科學(xué)與旅游的交叉研究現(xiàn)狀，本文確定了如下系統(tǒng)綜述的研究問題：①信息科學(xué)研究中面向旅游的研究主要有哪些方面？②旅游研究中與信息科學(xué)相關(guān)的研究主要有哪些方面？③信息科學(xué)與旅游的交叉研究有哪些趨勢？

（2）確定文獻搜索策略

基于所確定的研究問題，設(shè)計如下文獻搜索策略：

①搜索工具與數(shù)據(jù)庫：采用Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect；

②搜索關(guān)鍵字：采用關(guān)鍵字組合“tourism”AND（“computer”O(jiān)R“communication technology”），即“旅游”與“計算機”或“通信技術(shù)”同時出現(xiàn)；計算機科學(xué)與技術(shù)是信息科學(xué)研究領(lǐng)域中最為活躍的方向之一，計算機科學(xué)與技術(shù)、通信科學(xué)與技術(shù)在信息科學(xué)研究中具有一定的代表性；經(jīng)過反復(fù)搜索測試，“計算機”與“通信技術(shù)”作為關(guān)鍵字與“旅游”進行組合搜索，搜索結(jié)果能夠較為全面地覆蓋信息科學(xué)與旅游的交叉研究，實現(xiàn)本文系統(tǒng)綜述的研究目標；③搜索的時間范圍：2000年之后。

（3）文獻搜索

按照上述搜索策略分別在3個工具與數(shù)據(jù)庫進行搜索。Google Scholar顯示共有54500條結(jié)果（2011年12月22日），其只提供最相關(guān)的前1000條；IEEE Xplore（搜索字段為“摘要”）共搜索到46條結(jié)果（2011年12月24日）；ScienceDirect（搜索字段為“題目”或“關(guān)鍵字”或“摘要”）共搜索到36條結(jié)果（2011年12月24日）。

（4）文獻篩選

在上述搜索到的條目中，按照表1所示的文獻入選和剔除標準，篩選用于本文系統(tǒng)綜述的文獻。

表1所示第一步完成后共有512篇文獻入選。第二步經(jīng)過多次逐步細化篩選，最終確定用于本文系統(tǒng)綜述的入選文獻共245篇，其中期刊論文158篇，會議論文87篇。245篇文獻來自106種期刊和58種會議，文獻來源分散且涉及領(lǐng)域廣泛，有關(guān)文獻來源、作者等的定量分析結(jié)果已另文撰寫，本文則側(cè)重對系統(tǒng)綜述研究步驟（1）所確定的研究問題的回答。

（5）分析與完成報告

根據(jù)系統(tǒng)綜述研究步驟（1）所確定的研究問題，對入選文獻進行分類、分析與總結(jié)。分析結(jié)果見下一章節(jié)。

為了分別回答問題1與問題2，本文需要將入選文獻劃分為旅游研究和信息科學(xué)研究兩種視角，分別簡稱為旅游類研究和信息類研究。而事實上，當兩種研究產(chǎn)生交叉與融合，進行上述嚴格區(qū)分是較為困難的。為此，本如下處理：

（1）按照文獻來源所屬學(xué)科范疇進行劃分，如來源于Tourism Management及《旅游學(xué)刊》的文獻則劃入旅游類，來源于Expert Systems with Applications及《計算機工程》的文獻則劃入信息類；

（2）按照期刊載文的學(xué)科范疇劃分，如《華東經(jīng)濟管理》刊載旅游類文章，則歸為旅游類，《北京工商大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）》刊載信息技術(shù)類文章，則歸為信息類；

（3）按照入選文獻的具體內(nèi)容劃分，一些綜合性期刊無法直接確認屬于哪一類，則閱讀入選文章原文，如果偏重人文社會學(xué)視角，則歸入旅游類；如果偏重信息科學(xué)及技術(shù)視角，則歸入信息類。

由此，經(jīng)管類、電子商務(wù)、地理類等期刊歸入旅游類中，測繪類期刊歸入信息類中；兩類分別含有入選文獻147篇和98篇。

3 綜述結(jié)果與分析

3.1問題1：信息科學(xué)研究中面向旅游的研究主要有哪些方面？

“面向旅游”并不特指專用于或?qū)ｉT針對旅游的研究，而是指其研究問題由旅游領(lǐng)域而產(chǎn)生，或者旅游是其最為典型的應(yīng)用。面向旅游的信息科學(xué)研究幾乎涉及了信息科學(xué)研究范疇的各個方面，而許多研究領(lǐng)域更是體現(xiàn)了信息科學(xué)領(lǐng)域較新及較前沿的研究方向與熱點，如表2所示。面向旅游的信息科學(xué)研究中最受關(guān)注的研究主題是應(yīng)用系統(tǒng)、人工智能、地理信息系統(tǒng)、移動應(yīng)用、推薦系統(tǒng)以及語義網(wǎng)與本體等；而Web服務(wù)、虛擬現(xiàn)實、普適計算、計算機仿真也受到了一定程度的關(guān)注。下面對表2排序前10的研究主題的進展情況進行詳細闡述。

3.1.1

應(yīng)用系統(tǒng)

應(yīng)用系統(tǒng)指面向各種終端設(shè)備，如電腦、手機、PDA（掌上電腦）、電話等使用者的可用人機交互系統(tǒng)，也包含網(wǎng)站（Web）應(yīng)用系統(tǒng)。本文為了強調(diào)移動應(yīng)用和推薦系統(tǒng)兩類特殊的應(yīng)用系統(tǒng)，在本類研究主題統(tǒng)計中將其排除，另列類別。應(yīng)用系統(tǒng)研究占據(jù)了面向旅游的信息科學(xué)研究的較大比重。一方面是因為信息科學(xué)向旅游研究中進行滲透的最初方式正是其在旅游行業(yè)中的實際應(yīng)用；另一方面是人選文獻中我國研究占據(jù)較大比重且較集中于該類研究。

應(yīng)用系統(tǒng)的相關(guān)研究可分為：①戰(zhàn)略設(shè)計或?qū)嵤┙ㄗh，如航空業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用戰(zhàn)略與戰(zhàn)術(shù)研究，以及非洲撒哈拉以南地區(qū)的旅游組織實施電子商務(wù)的建議；②技術(shù)架構(gòu)設(shè)計，如基于面向服務(wù)的體系架構(gòu)（service oriented architecture，SOA）的旅游資源信息服務(wù)模型研究；③系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)，如一種智能旅游行程導(dǎo)航系統(tǒng)，以及四川、山西和贛東北等目的地或區(qū)域管理信息系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)。

3.1.2人工智能

人工智能是面向旅游的信息科學(xué)研究較多采用的方法與技術(shù)，可將相關(guān)研究分成以下幾個方面：①推理，即采用人工智能推理技術(shù)支撐各種應(yīng)用系統(tǒng)，如基于貝葉斯網(wǎng)的旅游行程推理；②數(shù)據(jù)挖掘，如旅游突發(fā)事件預(yù)測預(yù)警、消費者特征分析、基于機器學(xué)習(xí)的旅游博客觀點挖掘以及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在旅游業(yè)中的應(yīng)用；③主體（agent），如主體旅游者進行數(shù)據(jù)采集、分析并向旅游者進行旅游推薦弛；④評價，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上海旅游可持續(xù)發(fā)展能力評價；⑤決策支持，如旅游目的地選擇決策支持系統(tǒng)。

3.1.3地理信息系統(tǒng)

旅行活動是一種人地關(guān)系，地理信息是設(shè)計與開發(fā)各種旅游應(yīng)用系統(tǒng)的重要信息資源，地理信息系統(tǒng)就是為這些應(yīng)用系統(tǒng)提供地理信息使用接口的重要支撐系統(tǒng)。個性化目的地推薦系統(tǒng)、基于短信服務(wù)的餐館推薦系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、位置服務(wù)系統(tǒng)、旅游資源監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)以及古建筑信息系統(tǒng)等應(yīng)用系統(tǒng)都離不開地理信息系統(tǒng)的支撐。上述“應(yīng)用系統(tǒng)”主題研究中，幾乎所有面向目的地與區(qū)域的管理信息系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)都離不開地理信息系統(tǒng)。有關(guān)旅游地理信息系統(tǒng)本身的研究也較為活躍，如雅安市WebGIS（萬維網(wǎng)地理信息系統(tǒng)）的實現(xiàn)研究、基于WebGIS的旅游地理信息系統(tǒng)研發(fā)以及泰山三維（3D）地理信息系統(tǒng)的研發(fā)。

3.1.4移動應(yīng)用

移動通信技術(shù)，特別是移動終端技術(shù)的快速發(fā)展，使得面向旅游者手持終端（如手機、PDA）的各種移動應(yīng)用得到了迅猛發(fā)展。相比較于傳統(tǒng)的計算機應(yīng)用，移動應(yīng)用較好體現(xiàn)了旅游以“人為中心”而不是計算機為中心的理念。相關(guān)研究主要集中于面向旅游者服務(wù)的信息推送與搜索、導(dǎo)航、實時路線及目的地推薦；并向普適計算的方向進行擴展，如手機電子門票、基于全球定位系統(tǒng)的車輛監(jiān)控與導(dǎo)航以及手機與環(huán)境之間的交互游戲等。除了面向旅游者服務(wù)外，移動應(yīng)用研究還包含面向旅游研究者、旅游公共管理與服務(wù)部門以及旅游企業(yè)的旅游行為數(shù)據(jù)采集與分析，如可通過基于手機數(shù)據(jù)的散客流分析，對目的地住宿的可容納量進行估算。移動應(yīng)用中與位置信息相關(guān)的應(yīng)用也被稱為位置服務(wù)，如位置信息服務(wù)、導(dǎo)航以及實時路線推薦等。

3.1.5推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)是為解決互聯(lián)網(wǎng)“信息過載”問題而提出的一種個性化服務(wù)，幫助用戶從大量信息中發(fā)現(xiàn)其可能感興趣的或者滿足其需求的資源，如信息、服務(wù)以及商品等，并自動生成個性化推薦。目前，推薦系統(tǒng)在旅游中的典型應(yīng)用為旅游行程規(guī)劃，可面向旅游電子商務(wù)用戶，也可面向互聯(lián)網(wǎng)用戶；可規(guī)劃旅行的時間、地點以及活動等全套行程規(guī)劃引，也可推薦旅游目的地、餐廳以及住宿等。推薦系統(tǒng)主要采用人工智能、語義網(wǎng)、移動應(yīng)用、定位與地理信息系統(tǒng)等技術(shù)。相關(guān)研究還涉及用戶個性語義模型、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計等方面。

3.1.6語義網(wǎng)和本體

語義網(wǎng)（semantic Web）是傳統(tǒng)網(wǎng)站的一種擴展。在語義網(wǎng)中，信息具有明確的含義——語義，人類語言與機器語言之間能夠相互理解，機器能夠自動地處理和集成網(wǎng)上對于人而言可用的信息，使得人與機器之間的交流變得像人與人之間交流一樣順暢。本體（ontology）是用來描述網(wǎng)絡(luò)文檔中術(shù)語的明確含義及其之間關(guān)系的技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)語義網(wǎng)信息處理的自動化，提高網(wǎng)站搜索的準確性以及網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量。旅游領(lǐng)域是語義Web與本體研究的問題來源與典型應(yīng)用對象，如基于語義Web與本體技術(shù)的旅游中小企業(yè)間信息交換、動態(tài)生成客戶供給的客戶關(guān)系管理、旅游網(wǎng)站信息系統(tǒng)、旅游目的地管理系統(tǒng)以及旅行推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠?qū)β糜晤I(lǐng)域知識進行本體表達，從而集成對于用戶有用的或者滿足用戶需求的語義信息；其中，旅游知識域的本體表達、行程規(guī)劃的語義信息推理是實現(xiàn)這些系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

3.1.7Web服務(wù)

Web服務(wù)（Web services）是Web上數(shù)據(jù)和信息集成的有效機制，是解決Web上各種應(yīng)用系統(tǒng)高維護與更新代價的最為合理的解決方案。因此，Web服務(wù)在旅游中主要用于信息集成、交換以及系統(tǒng)之間的互操作。Web服務(wù)技術(shù)對于旅游目的地管理而言非常重要，能夠?qū)崿F(xiàn)旅游目的地營銷系統(tǒng)與旅游企業(yè)之間以及目的地旅游企業(yè)之間的異構(gòu)數(shù)據(jù)交換、共享以及集成。Web技術(shù)還是Web推薦系統(tǒng)的重要技術(shù)之一，能夠獲取推薦系統(tǒng)所需的動態(tài)與實時的萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)。

3.1.8虛擬現(xiàn)實

虛擬現(xiàn)實技術(shù)主要用于旅游目的地、景區(qū)、景點的市場營銷。國內(nèi)的相關(guān)研究集中于旅游目的地、景區(qū)及景點等的虛擬展示，如西安市360度全景虛擬旅游系統(tǒng)、北京妙峰山古建筑群的網(wǎng)絡(luò)虛擬漫游系統(tǒng)、村鎮(zhèn)民俗旅游資源的立體展示。鄭鵬等認為這是一種旅游產(chǎn)品的虛擬試用體驗。而國外的相關(guān)研究則側(cè)重于游客的現(xiàn)場體驗，特別針對歷史文化遺產(chǎn)與遺跡，如意大利的PEACH（personal experience with active cultural heritage，個性化體驗活動的文化遺產(chǎn)）項目針對提升游客在博物館對于文化遺產(chǎn)的體驗以及馬來西亞凱利城堡（Kellie’s Castle）的虛擬旅游原型研發(fā)。虛擬現(xiàn)實技術(shù)在旅游中的應(yīng)用還包含了旅游開發(fā)與遺產(chǎn)保護，如十三陵景區(qū)的虛擬復(fù)原。

3.1.9普適計算

普適計算模式下人們能夠在任何時間、任何地點、以任何方式進行信息的獲取與處理。由于移動終端設(shè)備及其應(yīng)用的發(fā)展，普適計算在旅游研究中非?；钴S，如一種面向移動終端的基于旅游本體的信息廣播與推送方法研究，用以解決傳統(tǒng)移動終端對于旅游者需要花費昂貴的“漫游”網(wǎng)絡(luò)連接費用以及需要主動獲取信息等問題；一個面向德國雷根斯堡（Regensburg）游客的移動終端游戲的設(shè)計與應(yīng)用，游客可以通過在空中晃動手機來與游戲中的歷史人物溝通，該游戲以一種有趣的方式向游客介紹雷根斯堡的歷史。普適計算是我國目前形成研究熱點的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)理論與技術(shù)之一。

3.1.10計算機仿真

計算機仿真技術(shù)研究中面向旅游的研究包含基于概率統(tǒng)計方法對上海旅游服務(wù)系統(tǒng)顧客滿意度進行仿真以及基于系統(tǒng)動力學(xué)方法對新度假制度對城郊旅游的影響進行仿真等。

3.2問題2：旅游研究中與信息科學(xué)相關(guān)的研究主要有哪些方面？

旅游研究中與信息科學(xué)方法與技術(shù)相關(guān)的研究范圍較為廣泛，表3顯示本文入選文獻中歸入旅游類的研究主題共有43種。其中最受關(guān)注的研究主題是電子商務(wù)、網(wǎng)站評估以及在線消費者行為。人工智能、移動通信、地理信息系統(tǒng)等信息科學(xué)方法與技術(shù)在旅游中受到了相應(yīng)重視。旅游網(wǎng)站空間、系統(tǒng)評價、網(wǎng)絡(luò)營銷、應(yīng)用系統(tǒng)以及正在大范圍普及的Web 2.0互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式也受到了旅游研究的重視。信息科學(xué)領(lǐng)域中的某些前沿研究也在旅游研究中得到了關(guān)注，如計算機仿真、推薦系統(tǒng)、Web服務(wù)、語義網(wǎng)與本體。

進一步對表3各類主題的文獻內(nèi)容進行剖析與歸納，可以得到以下旅游研究中與信息科學(xué)方法與技術(shù)相關(guān)的6個研究范疇：

3.2.1信息技術(shù)對旅游的影響

信息技術(shù)對旅游的影響研究主要包含信息技術(shù)對旅游產(chǎn)業(yè)的影響與信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用影響兩個方面。其中，信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用影響又分為現(xiàn)狀研究、作用研究、影響因素研究等方面。

信息技術(shù)對旅游產(chǎn)業(yè)的影響主要體現(xiàn)在其對傳統(tǒng)旅游產(chǎn)業(yè)價值鏈的重構(gòu)上，集中表現(xiàn)于電子商務(wù)對旅游產(chǎn)業(yè)的影響、新型電子中介（供應(yīng)商、互聯(lián)網(wǎng)門戶網(wǎng)站、拍賣網(wǎng)站、數(shù)字電視、移動商務(wù)等）對傳統(tǒng)電子中介（計算機訂座系統(tǒng)、全球分銷系統(tǒng)等）的影響、信息技術(shù)對分銷渠道的影響。

信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用現(xiàn)狀研究主要側(cè)重于旅游企業(yè)，如電子商務(wù)在北京旅游企業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀、土耳其旅行社對互聯(lián)網(wǎng)的使用情況、愛爾蘭旅游中小企業(yè)和鄉(xiāng)村微型住宿業(yè)對信息技術(shù)使用情況的分析、南非中小旅游企業(yè)對于信息技術(shù)使用的狀況研究。

信息技術(shù)對旅游的作用研究既包含旅游企業(yè)整體層面，如信息技術(shù)對埃及中小接待企業(yè)發(fā)展的積極作用、知識管理對于澳大利亞旅游業(yè)的作用等；又包含旅游企業(yè)的某項具體功能，如信息技術(shù)應(yīng)用對于泰國酒店運營效率的作用；還包含旅游資源開發(fā)與保護方面，如計算機技術(shù)對于泰國古建筑重建的重要作用。

信息技術(shù)應(yīng)用的影響因素研究對于旅游業(yè)如何有效應(yīng)用信息技術(shù)而言是非常重要的。相關(guān)研究包含：①電子商務(wù)的應(yīng)用影響，如泰國旅游企業(yè)應(yīng)用電子商務(wù)的影響因素、酒店業(yè)應(yīng)用電子商務(wù)的影響因素②網(wǎng)絡(luò)營銷對旅游企業(yè)的影響，如互聯(lián)網(wǎng)廣告對旅行社運營的影響；③旅游企業(yè)對技術(shù)應(yīng)用的態(tài)度，如希臘旅行社對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的使用情況與態(tài)度；④旅游者對信息技術(shù)使用的態(tài)度，如游客在度假時是否愿意使用基于技術(shù)的信息、影響旅游者使用互聯(lián)網(wǎng)進行旅游規(guī)劃的因素。

3.2.2信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用模式

目前，信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用模式研究主要集中于電子商務(wù)模式、網(wǎng)絡(luò)營銷以及Web 2.0。電子商務(wù)模式的相關(guān)研究有區(qū)域旅游電子商務(wù)開發(fā)計劃研究、旅游電子商務(wù)模式現(xiàn)狀與趨勢研究、旅游電子商務(wù)模式以及運營模式研究等。

網(wǎng)絡(luò)營銷是除了電子商務(wù)之外信息技術(shù)在旅游中最主要的應(yīng)用模式。網(wǎng)絡(luò)營銷研究多圍繞網(wǎng)站展開，如英國農(nóng)村接待企業(yè)網(wǎng)站營銷現(xiàn)狀研究、塞爾維亞旅游網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)促銷現(xiàn)狀和形式研究、美國旅游官方網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)營銷使用分析、旅游目的地營銷組織網(wǎng)站的客戶需求研究。此外，在線葡萄酒旅游以及在線客戶關(guān)系管理都是一種網(wǎng)絡(luò)營銷方式。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，Web 2.0作為一種新型的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式受到了旅游領(lǐng)域的高度關(guān)注。相關(guān)研究可以分為如下幾個方面：①營銷，即基于Web 2.0的網(wǎng)絡(luò)營銷方式，這是目前旅游研究領(lǐng)域最為關(guān)注的方面，如Web 2.0對克羅地亞旅游產(chǎn)品的營銷作用研究、博客對于旅游市場營銷的中介作用；②旅游者行為與服務(wù)，如Web 2.0下網(wǎng)絡(luò)旅游消費行為模式及旅游網(wǎng)站應(yīng)用研究、基于Web 2.0的用戶個性化定制研究以及基于人工智能技術(shù)的微博“旅游情感”數(shù)據(jù)挖掘；③網(wǎng)站分類，如Web 2.0旅游網(wǎng)站的分類機制研究。

此外，面向產(chǎn)業(yè)價值網(wǎng)絡(luò)的四川旅游信息資源整合推進模式和機制是一種信息技術(shù)在旅游中應(yīng)用模式的有效探索。

3.2.3信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用評價

網(wǎng)站評價是信息技術(shù)應(yīng)用評價研究中最主要的內(nèi)容。從評價對象上看，相關(guān)研究涉及官方旅游網(wǎng)站、目的地營銷組織網(wǎng)站、各國及地區(qū)旅游網(wǎng)站；從評價內(nèi)容上，包含有效性評價、可用性評價、使用分析、功能分析、網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站旅游本體分析、游客價值以及網(wǎng)站訪問者分析等；從評價方法上有調(diào)查法、啟發(fā)式方法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、內(nèi)容分析法、網(wǎng)站日志分析法、領(lǐng)域本體分析法等。

隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展，移動應(yīng)用在旅游領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，針對移動應(yīng)用系統(tǒng)的評價研究也受到研究者的關(guān)注，如從用戶角度對移動應(yīng)用進行評價、各種移動旅游者指南功能與可用性評價。

3.2.4信息社會視角的旅游研究對象

較傳統(tǒng)旅游研究對象，如旅游資源、旅游企業(yè)以及旅游者等，信息社會視角的旅游研究對象發(fā)生了擴展，如從旅游者的地理時空變化擴展到了在線旅游者行為變化，從旅游資源的空間格局擴展到了旅游網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。

在線旅游者行為研究中最受關(guān)注的是消費行為研究，如消費影響因素與滿意度、忠誠度與推薦行為、在線分享行為。隨著社會網(wǎng)絡(luò)的形成，在線旅游者的情緒研究得到關(guān)注，如通過旅游者在論壇、博客（微博）上的評論分析旅游者情緒，相關(guān)方法包含內(nèi)容分析、統(tǒng)計與語言學(xué)分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等。一項研究還將旅游者的博客進行了計算機可視化，用來輔助其他旅游者的旅行計劃。此外，旅游目的地營銷組織網(wǎng)站的旅游者在線行為也受到研究者的關(guān)注。

目的地地理尺度的旅游網(wǎng)站空間結(jié)構(gòu)也受到研究者的關(guān)注，主要包含方法研究與案例研究。方法研究有統(tǒng)計方法以及網(wǎng)絡(luò)拓撲圖方法等；案例包含歐洲、意大利厄爾巴島]以及河北省等。

旅游虛擬社區(qū)是社會信息化背景下形成的新型社區(qū)，部分旅游研究者對其給予了關(guān)注，如針對具有中國文化背景的芒果社區(qū)網(wǎng)（Mango）的綜合性研究。

3.2.5社會信息化下的旅游研究方法

社會信息化下的旅游研究方法包含兩個方面的含義。

一是指傳統(tǒng)旅游研究方法可借助社會信息化背景進行擴展，如網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法擴展了傳統(tǒng)現(xiàn)場發(fā)放問卷的調(diào)查方法；基于射頻識別（RFID）與全球定位系統(tǒng)（GPS）技術(shù)的追蹤系統(tǒng)擴展了傳統(tǒng)旅游者游憩行為問卷調(diào)查方法，并提高了數(shù)據(jù)的精度；遙感與地理信息系統(tǒng)（RS&GIS）技術(shù)可提高旅游資源監(jiān)測的準確性等。

二是指旅游研究方法對于信息科學(xué)方法與技術(shù)的借鑒。人工智能是旅游研究中采用最多的信息科學(xué)方法與技術(shù)，其在旅游研究中的應(yīng)用可以分為以下幾個方面：①需求預(yù)測，如基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的西班牙巴利亞利群島旅游時間序列預(yù)測、遺傳算法在旅游需求預(yù)測中的應(yīng)用、模糊時間序列及灰色理論在短時間序列旅游需求預(yù)測中的應(yīng)用以及人工智能方法與其他預(yù)測方法的比較；②在線行為分析，如基于機器學(xué)習(xí)（machine learning）的在線消費者行為數(shù)據(jù)挖掘；③基于主體（agent）的旅游系統(tǒng)仿真研究，采用人工智能研究領(lǐng)域的重要分支——多主體系統(tǒng)（multi-agent system，MAS）對多層面、多地理尺度旅游系統(tǒng)進行計算機仿真，探索旅游主體之間的相互作用與規(guī)律，如基于多主體的旅游空間結(jié)構(gòu)演化研究、旅游者在目的地以及景區(qū)范圍的動態(tài)性研究。

計算機仿真方法與技術(shù)在旅游研究中的應(yīng)用也受到了旅游研究者的關(guān)注，具體研究包含以下幾個方面：①預(yù)測，如旅游收入預(yù)測；②旅游經(jīng)濟研究，如區(qū)域旅游經(jīng)濟系統(tǒng)動力學(xué)分析；③旅游主體行為研究，如上述人工智能研究中基于主體的旅游系統(tǒng)仿真研究。

地理信息系統(tǒng)（GIS）是信息科學(xué)與地理科學(xué)的交叉研究領(lǐng)域，作為旅游研究的一種研究方法或工具，主要被用于旅游資源評價。

3.2.6旅游領(lǐng)域中的信息科學(xué)研究

隨著移動終端設(shè)備在旅游者中的普及，旅游研究者對移動應(yīng)用的相關(guān)研究給予了較大關(guān)注，如上下文適應(yīng)的移動應(yīng)用體系框架設(shè)計、上下文相關(guān)的信息推動服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計以及用于博物館導(dǎo)游的多媒體技術(shù)研究。語義網(wǎng)與本體是信息科學(xué)的前沿領(lǐng)域，但由于其對于提升面向旅游者的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量具有非常重要的作用，也受到了旅游研究者的關(guān)注，如用于搜索引擎的旅游域語義表示研究。智能系統(tǒng)作為信息科學(xué)的前沿領(lǐng)域，在旅游研究中也受到了關(guān)注，除了綜述性研究外，還出現(xiàn)了有關(guān)智能系統(tǒng)設(shè)計方面的研究。

應(yīng)用系統(tǒng)的規(guī)劃建議與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計是旅游研究者較為關(guān)注的信息技術(shù)研究，如基于知識管理視角的目的地管理系統(tǒng)設(shè)計。而其中以我國的相關(guān)研究為最多，如贛東北網(wǎng)絡(luò)旅游信息系統(tǒng)研究、上饒市旅游資源信息系統(tǒng)。

數(shù)字旅游是一種典型的旅游與信息技術(shù)的綜合叉研究主題，在我國旅游研究領(lǐng)域受到了關(guān)注，既包含了偏重技術(shù)的研究，如數(shù)字旅游的體系框架，也包含了圍繞數(shù)字旅游系統(tǒng)建設(shè)的保障體系研究，如相關(guān)政策法規(guī)方面的研究。

3.3問題3：信息科學(xué)與旅游的交叉研究有哪些趨勢？

盡管信息科學(xué)與旅游的交叉研究在近12年間經(jīng)歷了快速發(fā)展，但其仍然屬于新興交叉學(xué)科，其發(fā)展需要相關(guān)學(xué)者更為廣泛與深入的探索研究。在本節(jié)，筆者在對最近12年信息科學(xué)與旅游的交叉研究進行系統(tǒng)整理的基礎(chǔ)上，通過捕捉旅游類與信息類研究共同關(guān)注的研究主題（表4），以及基于筆者對信息科學(xué)以及旅游研究趨勢的把握，找到信息科學(xué)與旅游交叉研究中的研究重點，其反映了兩類科學(xué)的交叉發(fā)展趨勢，或者研究者們重新認識某些對該交叉領(lǐng)域的發(fā)展來講非常重要的問題。以下分別對它們進行闡述：

3.3.1人工智能在旅游領(lǐng)域的深入應(yīng)用

人工智能方法與技術(shù)是信息技術(shù)發(fā)展的高級階段，研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)，涉及知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面的研究內(nèi)容。盡管目前人工智能在旅游中的應(yīng)用以旅游需求預(yù)測最為成熟，然而其相關(guān)理論、方法與技術(shù)并沒有在旅游領(lǐng)域中得到充分應(yīng)用。如何充分利用人工智能方法與技術(shù)來有效處理與使用旅游數(shù)據(jù)、信息與知識，深入挖掘旅游者、旅游公共管理與服務(wù)部門以及旅游企業(yè)的特征、存在的問題并進行決策支持，是信息科學(xué)與旅游科學(xué)交叉研究中較為迫切與前沿的問題。

3.3.2基于語義網(wǎng)與本體的旅游推薦系統(tǒng)

語義網(wǎng)與本體研究是信息科學(xué)領(lǐng)域的前沿領(lǐng)域，是海量網(wǎng)絡(luò)信息之間相互理解的基礎(chǔ)?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展使得傳統(tǒng)面向旅游者的“線下”服務(wù)擴展至“線上”，包含以傳統(tǒng)計算機為中心的和以新興各種移動終端為中心的“線上”服務(wù)，“線上”服務(wù)質(zhì)量對于信息時代的旅游者體驗是非常重要的。基于語義網(wǎng)與本體技術(shù)的旅游推薦系統(tǒng)正是提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的有效方法與工具，如何將語義網(wǎng)、本體技術(shù)以及旅游推薦系統(tǒng)進行理論、方法以及應(yīng)用上的有效集成，使其對旅游者具有實際應(yīng)用價值，是信息科學(xué)與旅游科學(xué)交叉研究中的另一個前沿問題。

3.3.3

普適計算與旅游（物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)與旅游）

篇9

關(guān)鍵詞： 人工智能；研究現(xiàn)狀；發(fā)展趨勢；社會力量

Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）28-0005-03

0 引言

人工智能是自1956 Dartmouth學(xué)會后發(fā)展起來的新型學(xué)科，其有著涉及學(xué)科廣、需要技術(shù)高端、使用范圍廣等特點。在過去的50多年時間中人工智能經(jīng)歷了學(xué)科發(fā)展中都會遇到的發(fā)展——否定——否定的否定階段，現(xiàn)在人工智能大致分成了符號主義學(xué)派、行為主義學(xué)派、聯(lián)結(jié)主義學(xué)派三大學(xué)派。其各有優(yōu)勢，獨樹一幟。一直以來重大前沿科學(xué)研究都是以國家牽頭，等到時機成熟了再轉(zhuǎn)為民用。這樣無形中浪費了很多社會中的人才，比如android智能機的問世，當開發(fā)商源代碼公布后android智能機獲得了飛速的發(fā)展。這是社會資源集體作用的結(jié)果，人工智能能否通過這種方式獲得飛速的發(fā)展呢，文中給出了問題的答案。

1 人工智能的現(xiàn)狀

1.1 人工智能的發(fā)展過程 人工智能是由“人工”與“智能”組成?！叭斯ぁ笔秩菀桌斫猓簿褪俏覀兂Ｕf的人類開發(fā)研究出來的事物?！爸悄堋眲t是十分復(fù)雜的一個詞匯，是指如由意識（Consciousness）、自我（Self）、思維（Mind）（包括無意識的思維（Unconscious_mind））等等組成的有機集合。通常我們所說的人工智能是指人本身的智能?？傮w來說人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。關(guān)于人工智能的傳說一直可以追述到埃及，直到電子計算機的問世才使人們真正具備了發(fā)展人工智能的基本技術(shù)，而直到1956年的Dartmouth學(xué)會之后“人工智能”才逐漸地被大家所熟知接受。人工智能作為一門自然科學(xué)、社會科學(xué)、技術(shù)科學(xué)交叉的邊沿學(xué)科，涉及哲學(xué)和數(shù)學(xué)，認知科學(xué)，心理學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，計算機科學(xué)，控制論，不定性論，信息論，社會結(jié)構(gòu)學(xué)，仿生學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀等眾多前沿學(xué)科。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能），也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一[1]。

人工智能在其過去的50多年時間里，有了長足的發(fā)展，但并不是十分順利。目前人們大致將人工智能的發(fā)展劃分成了五個階段：

第一階段：萌芽期（1956年之前）

自古以來，人類一直在尋找能夠提高工作效率、減輕工作強度的工具。只是受限于當時的科學(xué)技術(shù)水平，人們只能制作一些簡單的物品來滿足自身的需求。而人類的歷史上卻因此留下了很多膾炙人口的傳說。傳說可以追溯到古埃及時期，人們制造出了可以自己轉(zhuǎn)動的大門，自動涌出的圣泉。我國最早的記載是在公元前900多年，出現(xiàn)了能歌能舞的機器人。這一時期出現(xiàn)了各種大家：法國十七世紀的物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家B.Pascal、德國十八世紀數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz以及二十世紀的圖靈、馮·諾伊曼等。他們?yōu)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展做出了十分重要的貢獻。

第二階段：第一次期（1956年-1966年）

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家在Dartmouth學(xué)會上引發(fā)一場歷史性事件——人工智能學(xué)科的誕生。Dartmouth會議結(jié)束后，人工智能進入了一個全新的時代。會議上誕生了幾個著名的項目組：Carnegie-RAND協(xié)作組、IBM公司工程課題研究組和MIT研究組。在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理證明工作中首先取得突破，開啟了以計算機程序來模擬人類思維的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序設(shè)計語言LISP。此時出現(xiàn)的大量專家系統(tǒng)直到現(xiàn)在仍然被人使用，人工智能學(xué)科在這樣的氛圍下正在茁壯的成長。

第三階段：低谷發(fā)展期（1967年-八十年代初期）

1967年之后，人工智能在進行進一步的研究發(fā)展的時候遇到了很大的阻礙。這一時期沒有比上一時期更重要的理論誕生，人們被之前取得的成果沖昏了頭腦，低估了人工智能學(xué)科的發(fā)展難度。一時之間人工智能受到了各種責(zé)難，人工智能的發(fā)展進入到了瓶頸期。盡管如此，眾多的人工智能科學(xué)家并沒有灰心，在為下一個時期的到來積極的準備著。

第四階段：第二次期（八十年代中期-九十年代初期）

隨著其他學(xué)科的發(fā)展，第五代計算機的研制成功，人工智能獲得了進一步的發(fā)展。人工智能開始進入市場，人工智能在市場中的優(yōu)秀表現(xiàn)使得人們意識到了人工智能的廣闊前景。由此人工智能進入到了第二次期，并且進入發(fā)展的黃金期。

第五階段：平穩(wěn)發(fā)展期（九十年代之后）

國際互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展使得人工智能的開發(fā)研究由之前的個體人工智能轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能，之前出現(xiàn)的問題在這一時期得到了極大的解決。Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用再度出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已經(jīng)滲入到了我們生活的方方面面。

1.2 人工智能的主要學(xué)派 人工智能發(fā)展的50多年時間里，經(jīng)歷了符號主義學(xué)派、行為主義學(xué)派和聯(lián)結(jié)主義學(xué)派，三大學(xué)派各有特點，各自從不同的角度研究人工智能，為人工智能的發(fā)展做出了卓越的貢獻，在人工智能的發(fā)展史上留下了濃重的一筆。

1.2.1 符號主義學(xué)派 符號主義學(xué)派，又稱為邏輯主義、計算機學(xué)派或心理學(xué)派。符號主義學(xué)派理論基礎(chǔ)是物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理，他們認為人類的認知基元是符號，認知的過程是對符號的計算與推理的過程。人與計算機均可以看做物理符號系統(tǒng)，因此人們可以使用計算機來模擬人的行為。符號主義學(xué)派認為人的認知基元可以通過計算機上的數(shù)學(xué)邏輯方法表示，然后通過計算機自身的邏輯運算方法模擬人類所具備的認知系統(tǒng)的機能和功能，進而實現(xiàn)人工智能[2]。

符號主義學(xué)派無視了認知基元的本質(zhì)，對于所有的認知基元均使用數(shù)學(xué)邏輯方法表示。符號主義學(xué)派重點研究認知基元的邏輯表示以及計算機的推理技術(shù)，早期的眾多人工智能的研究都是在這一思想的推動下進行的。符號主義學(xué)派在歸結(jié)推理、翻譯、數(shù)學(xué)問題證明以及專家系統(tǒng)和知識工程做出了十分巨大的貢獻，為后期的人工智能研究打下了基礎(chǔ)。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)更是將人工智能的研究推上了一個頂峰，其在礦業(yè)探究、醫(yī)療診查、教育推廣、工業(yè)設(shè)計的應(yīng)用帶來了巨大的社會效益。

1.2.2 行為主義學(xué)派 行為主義又被稱作進化主義或控制論學(xué)派。行為主義學(xué)派認為智能取決于感知和行動，不需要像符號主義學(xué)派的邏輯知識以及推理。行為主義學(xué)派認為人的本質(zhì)能力是行為能力、感知能力和維持生命及自我繁殖的能力，智能行為是人與現(xiàn)實世界環(huán)境的交互作用體現(xiàn)出來的。人工智能應(yīng)像人類智能一樣通過逐步進化而實現(xiàn)，而與知識的表示和知識的推理無關(guān)[3]。行為主義學(xué)派的與傳統(tǒng)人工智能截然不同的觀點吸引了眾多的科學(xué)家，雖然到現(xiàn)在還沒有獨立完善的知識理論系統(tǒng)，但其在人工智能領(lǐng)域的獨樹一幟還是奠定了其霸主地位。該學(xué)派重點研究人類的控制行為，目前已有的機器昆蟲已經(jīng)證明了行為主義學(xué)派的理論正確性。雖然大部分人認為機器昆蟲不能導(dǎo)致高級行為，但是行為主義學(xué)派的崛起標志著控制論在人工智能領(lǐng)域有著獨樹一幟的作用。

1.2.3 聯(lián)結(jié)主義學(xué)派 聯(lián)結(jié)主義學(xué)派是近年來最熱門的一個學(xué)派，又被成為仿生學(xué)派或心理學(xué)派，建立于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)基礎(chǔ)之上模仿人類大腦的結(jié)構(gòu)和工作模式。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派主要研究能夠進行非程序的，可適應(yīng)環(huán)境變化的，類似人類大腦風(fēng)格的信息處理方法的本質(zhì)和能力，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間的連接機制和學(xué)習(xí)算法的人工智能學(xué)派。持這種觀點的學(xué)者認為，認知的基本元素不是符號是神經(jīng)細胞（神經(jīng)元），認知過程是大量神經(jīng)元的聯(lián)接，而大腦是一切智能活動的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機制出發(fā)進行研究，搞清楚大腦的結(jié)構(gòu)以及它進行信息處理的過程和機理，就有望揭示人類智能的奧秘，從而真正實現(xiàn)人類智能在機器上的模擬。[4]

聯(lián)結(jié)主義學(xué)派通過模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類的認知行為，由此進行人工智能的學(xué)習(xí)記憶、模式識別。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派構(gòu)建了大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，方便在不同的情景模式下選擇相應(yīng)的模型，進而快速的得出答案。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派采用分布式存儲數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行并行處理，這樣使得人工智能在處理問題的時候的速度有了明顯的提升，由此聯(lián)結(jié)主義學(xué)派在人工智能領(lǐng)域中受到大家的一致熱捧。

三大學(xué)派在人工智能的發(fā)展史上有著舉足輕重的作用，每一個學(xué)派的興起都代表人工智能的一個新高峰。三大學(xué)派各有優(yōu)缺點，在人工智能領(lǐng)域三者相輔相成，人工智能學(xué)科在三大學(xué)派的帶領(lǐng)下正在茁壯成長。

2 對人工智能主要理論學(xué)派的評述

在過去的50多年時間中，人工智能獲得了巨大的發(fā)展，基本實現(xiàn)了從無到有的過程，構(gòu)建了基本完善的理論知識體系，構(gòu)建了各種模型，形成各種技術(shù)方法，但是人工智能的發(fā)展依然任重道遠，前景依然不容樂觀。三大主義學(xué)派有著自身獨到的優(yōu)點，同時也有著各自的缺點，符號主義學(xué)派將人的認知基元符號用數(shù)學(xué)邏輯表示，通過計算機邏輯處理系統(tǒng)分析得出結(jié)果，但是在面對沒有明確結(jié)果的非確定問題時經(jīng)常不能得出令人滿意的答案，它對信息要求十分精確完整，現(xiàn)實生活中的很多問題都不能滿足條件，因此符號主義學(xué)派的發(fā)展受到了一定的限制。行為主義學(xué)派認為智能取決于感知與行動，但是缺乏足夠的理論知識支撐學(xué)派觀點，而且缺乏足夠的成果表明理論的正確性。學(xué)派認為人工智能與知識的表達和知識推理無關(guān)，與人類認知的發(fā)展是不相符的。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派采用仿生學(xué)的方法，模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過類似人腦的結(jié)構(gòu)和運行機制模仿人類智能。這一觀點十分有吸引力，在提出之后馬上就有大量的支持者，但是人腦神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性遠遠超出人們的預(yù)知，現(xiàn)階段人們對人腦的構(gòu)造以及運行機制還沒有深入的理解，在此基礎(chǔ)上想模擬出人腦的神經(jīng)系統(tǒng)顯然是有些不不切實際。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派的發(fā)展更多的受制于對人腦結(jié)構(gòu)和運行機制的研究，因此其發(fā)展相對緩慢。綜上，三大學(xué)派固然有著自身的優(yōu)勢，各自的成果，但是其同樣有著明顯的局限性，人工智能要想進一步發(fā)展必須要對現(xiàn)有的發(fā)展方式進行創(chuàng)新。

另一方面，人工智能在經(jīng)歷了兩次期后再次回落到了平穩(wěn)發(fā)展時期，社會公眾對人工智能的熱度有了明顯的降溫。人工智能的研究再次變成了國家以及一些超級公司的工作，擁有的資源有了大幅度的縮水，研究的進度也受到干擾。在此狀態(tài)下沒有重大的技術(shù)創(chuàng)新，人工智能恐怕很難再有重大的突破。

3 對人工智能發(fā)展的評述

3.1 對人工智能涵義的認識 同樣的詞匯在不同時期的有著不同的解釋，人工智能也不例外，大家都認可的人工智能是指在人類制造的機器工具上實現(xiàn)人類智能，即實現(xiàn)人類的認知能力、行為能力以及解決問題的能力。人類智能有著一個明確的特點，在面對未知問題時，人類智能能夠得出自身想要的答案，也就是消除答案的不確定性。符號主義學(xué)派的邏輯解決方式、行為主義學(xué)派模擬人的行為能力、聯(lián)結(jié)主義學(xué)派的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，三大主義學(xué)派各自以自身的方式實現(xiàn)了對問題消除或減弱不確定性?？梢姕p弱甚至消除問題的不確定性也將是人工智能的一個研究方向。

3.2 人工智能研究模式的發(fā)展 目前人工智能領(lǐng)域中，符號主義學(xué)派通過數(shù)學(xué)邏輯表示人類的認知基元，對數(shù)學(xué)邏輯經(jīng)過解讀分析，得到答案，進而實現(xiàn)智能。該學(xué)派重點運用還原思想，將人類的認知基元全部使用數(shù)學(xué)邏輯表示。行為主義學(xué)派認為人工智能取決于感知和行動，不需要學(xué)習(xí)知識與知識推理，是一步步，由低級到高級慢慢進化的。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派是通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式模仿人類智能，理論上講該方法是最符合人類智能的運行方式的。而在一系統(tǒng)中，最重要的是系統(tǒng)的運行機制，如何將接受到的信息轉(zhuǎn)化為我們的知識并通過表述、行為展示出來，在了解了人類智能的運行機制之后，人工智能將會更加符合人們的需求。

3.3 人工智能研究方法的發(fā)展 人工智能的目的是消除答案的不確定性，然后做出相應(yīng)的反應(yīng)。在消除答案不確定性的時候便有了各種方法，其中有一種便是突出解決問題的目標，在有明確目標的前提下會削弱干擾問題解決的條件，提高人工智能解決問題的效率。明確問題的目標便需要引入目標函數(shù)，在動態(tài)目標函數(shù)的引導(dǎo)下會減弱答案的不確定性。而在已有的人工智能基礎(chǔ)上設(shè)立人工智能模型，通過人工智能自身的計算結(jié)果結(jié)合目前的研究成果去優(yōu)化目前的人工智能系統(tǒng)，則會提升人工智能的發(fā)展速度。

3.4 人工智能時期的發(fā)展 人工智能自發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了五個時期，在兩次期中人工智能均獲得了迅速的發(fā)展。然而現(xiàn)在人工智能的發(fā)展步入到了緩慢發(fā)展時期，如何將人工智能的發(fā)展緩慢時期加速度過同樣是十分嚴肅的問題，傳統(tǒng)說來需要重大的科學(xué)進步。我們往往認為人工智能屬于頂端科技只能由國家和超級公司研究，卻忽略了社會所擁有的重大的力量。小小的android智能手機在問世的短短時間內(nèi)變改變了之前的市場格局，其中固然有著android智能手機的特點，但是我想他的市場策略同樣給與了莫大的助力。人工智能應(yīng)該向android一樣，適當?shù)拈_放出來一部分根基，放開其研究門檻，甚至鼓勵民間研究。量變引發(fā)質(zhì)變，當有足夠?qū)＜以谘芯咳斯ぶ悄軙r，人工智能的研究會加快的。而且民間的研究成果也會作為經(jīng)驗反作用于人工智能的進一步研究，實現(xiàn)科學(xué)與社會的雙贏。

4 結(jié)論

人工智能是人們長久以來的夢想，同時也是一門很有挑戰(zhàn)性的學(xué)科。像所有的學(xué)科一樣，人工智能會經(jīng)歷各種各樣的挫折，但是，只要我們有信心、有毅力，我們相信人工智能終將會成為現(xiàn)實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來極大的改變。

參考文獻：

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篇10

1 概述

圖像識別技術(shù)是人工智能研究的一個重要分支，其是以圖像為基礎(chǔ)，利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別不同模式的對象的技術(shù)。目前圖像識別技術(shù)的應(yīng)用十分廣泛，在安全領(lǐng)域，有人臉識別，指紋識別等；在軍事領(lǐng)域，有地形勘察，飛行物識別等；在交通領(lǐng)域，有交通標志識別、車牌號識別等。圖像識別技術(shù)的研究是更高級的圖像理解、機器人、無人駕駛等技術(shù)的重要基礎(chǔ)。

傳統(tǒng)圖像識別技術(shù)主要由圖像處理、特征提取、分類器設(shè)計等步驟構(gòu)成。通過專家設(shè)計、提取出圖像特征，對圖像M行識別、分類。近年來深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，大大提高了圖像識別的準確率。深度學(xué)習(xí)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識（特征），自動完成特征提取與分類任務(wù)。但是目前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)過于依賴大數(shù)據(jù)，只有在擁有大量標記訓(xùn)練樣本的情況下才能夠取得較好的識別效果。本文認為研究如何在標記數(shù)據(jù)有限的情況下繼續(xù)利用深度學(xué)習(xí)完成物體識別任務(wù)具有重要意義。這也是未來人工智能研究的重要方向之一。

2 傳統(tǒng)圖像識別技術(shù)

傳統(tǒng)的圖像識別技術(shù)包括：圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、分類。在圖像輸入后，需要先對圖像進行預(yù)處理。一幅標準灰度圖像，如果每個像素的像素值用一個字節(jié)表示，灰度值級數(shù)就等于256級，每個像素可以是0～255之間的任何一個整數(shù)值。一幅沒有經(jīng)過壓縮處理的640×480分辨率的灰度圖像就需要占據(jù)300KB的存儲空間。通常我們需要將圖片的亮度及對比度調(diào)整合適，才能使圖片更加清晰、便于觀察。

許多采集到的圖片帶有或多或少的噪聲，需要對圖片的噪聲進行消除。對圖片噪聲的消除可以使用不同的去噪方法，如中值濾波、算數(shù)平均濾波、平滑線性濾波和高斯濾波等。不同濾波器分別適用于不同情況的噪聲。如椒鹽噪聲便適合使用中值濾波器，高斯噪聲便適合使用平滑線性濾波和高斯濾波。有時候，我們需要對圖像細化處理（如指紋細化，字符細化等），以便獲取主要信息，減少無關(guān)信息。細化操作，可以得到由單像素點組成的圖像輪廓，便于后續(xù)特征提取操作。

基本的圖像特征提取包括邊緣、角點等提取。一般使用不同的特征提取算子結(jié)合相應(yīng)的閾值得到這些關(guān)鍵點。另一類在頻域中進行特征提取的方法主要是通過傅里葉變換，將圖像基于頻率分為不同的部分，從而可以在頻譜中反映出原始圖像的灰度級變化，便可得到圖像的輪廓、邊緣。

在完成圖像的預(yù)處理和特征提取之后，我們便能夠?qū)D像進行識別、分類。常用的分類器有K-近鄰（KNN），支持向量機（SVM），人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等等。K-近鄰算法原理是，當一個樣本的k個最相鄰的樣本中大部分屬于某一類別時，該樣本也應(yīng)當屬于同一類別。支持向量機是通過尋找支持向量，在特征空間確定最優(yōu)分類超平面，將兩類樣本分開。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿生物大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過誤差反向傳播不斷優(yōu)化參數(shù)，從而得到較好的分類效果。

3 基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)

一般認為深度學(xué)習(xí)技術(shù)是由Hinton及其學(xué)生于2006年提出的，其屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人腦的神經(jīng)機制來分析樣本，并盡可能地對樣本的特征進行更深度的學(xué)習(xí)。以圖片為例，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對樣本的特征進行學(xué)習(xí)時，由低層特征到高層特征越來越抽象，越來越能表達語義概念。當樣本輸入后，首先對圖像進行卷積與下采樣操作，卷積和下采樣操作是為了進行特征提取和選擇。以原始像素作為輸入，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動學(xué)習(xí)得到較好的特征提取器（卷積參數(shù)）。深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程，首先將當前層的輸出作為下一層的輸入，進行逐層分析，使得每一層的輸入與輸出差別盡可能小。其后，再聯(lián)合優(yōu)化，即同時優(yōu)化所有層，目標是分類誤差最小化。

傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)太過龐大，難以訓(xùn)練。人們構(gòu)造出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以權(quán)值共享的方式減少了節(jié)點數(shù)量，從而能夠加深學(xué)習(xí)的深度，使系統(tǒng)能學(xué)習(xí)到更抽象、更深層的特征，從而提高識別正確率。目前較成功的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有AlexNet、GoogLeNet、ResNet等。

與傳統(tǒng)識別技術(shù)相比，深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有以下優(yōu)勢：

（1）無需人工設(shè)計特征，系統(tǒng)可以自行學(xué)習(xí)歸納出特征。

（2）識別準確度高，深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面的錯誤率已經(jīng)低于人類平均水平，在可預(yù)見的將來，計算機將大量代替人力進行與圖像識別技術(shù)有關(guān)的活動。

（3）使用簡單，易于工業(yè)化，深度學(xué)習(xí)由于不需要領(lǐng)域的專家知識，能夠快速實現(xiàn)并商業(yè)化，國內(nèi)較知名的深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司有專注人臉識別的Face++、研究無人車的馭勢科技等。

4 存在問題與未來展望

雖然深度學(xué)習(xí)具備諸多優(yōu)點，但目前來看深度學(xué)習(xí)仍有許多不足之處。首先，由于深度學(xué)習(xí)模型為非凸函數(shù)，對其的理論研究十分困難，缺乏理論保證。在對數(shù)據(jù)進行調(diào)整時，仍是簡單的“試錯”，缺少理論支撐。

同時，由于深度學(xué)習(xí)過于依賴數(shù)據(jù)量和計算資源。對一個新概念的學(xué)習(xí)，往往需要數(shù)百個甚至更多有標記的樣本。當遇到有標記的樣本難以獲取或者代價太大時，深度學(xué)習(xí)就無法取得好的學(xué)習(xí)效果。并且深度學(xué)習(xí)需要十分昂貴的高性能GPU，這使得深度學(xué)習(xí)難以平民化。目前深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度較慢，往往需要幾天甚至一個月。其模型擴展性差，缺少“舉一反三”的能力，樣本稍加變化，系統(tǒng)性能便會迅速下降。目前的深度學(xué)習(xí)屬于靜態(tài)過程，與環(huán)境缺乏交互。

對其的解決方案目前主要有兩點：

（1）針對于模型擴展性差的問題，通過引入遷移學(xué)習(xí)，研究不同任務(wù)或數(shù)據(jù)之間的知識遷移，提高模型的擴展能力、學(xué)習(xí)速度，同時降低學(xué)習(xí)成本，便于冷啟動。

（2）與強化學(xué)習(xí)結(jié)合，研究在動態(tài)環(huán)境下進行深度學(xué)習(xí)，提高深度學(xué)習(xí)與環(huán)境交互的能力。

參考文獻

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