人工智能研究生畢業(yè)論文(2)
人工智能研究生畢業(yè)論文篇二
人工智能、智能控制與未來社會等若干問題的探索
摘要：人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。人工智能的發(fā)展促進自動控制向智能控制方向發(fā)展，智能控制是人工智能和自動控制的重要部分和研究領(lǐng)域，并被認(rèn)為是通向自主機器遞階道路上自動控制的頂層，象征著自動化的未來。
關(guān)鍵詞：現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命;人工智能;智能控制;未來社會
隨著科學(xué)技術(shù)革命的發(fā)展，自動控制技術(shù)裝置、電子計算機、人工智能、智能控制將普遍應(yīng)用于社會生活的各個方面，將出現(xiàn)生產(chǎn)智能化、組織管理智能化、生活環(huán)境智能化。這就要求人們按照當(dāng)代和未來社會發(fā)展的需要進行更有成效的知識和精神生產(chǎn)。因此，人工智能、智能控制作為具有廣闊應(yīng)用前景的學(xué)科，已經(jīng)不單純是個別哲學(xué)家或理論自然科學(xué)家的職業(yè)嗜好，而是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命發(fā)展的需要[1][2]。
一、人工智能
隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，從50年代早期人們開始注意到人類智能與機器之間的聯(lián)系。1955年末，Newell和Simon做了一個名為“邏輯專家”(Logic Theorist)的程序，它對AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使其成為AI發(fā)展史中一個重要的里程碑，被許多人認(rèn)為是第一個AI程序。1956年，被認(rèn)為是人工智能之父的John McCarthy組織了一次學(xué)會，將許多對機器智能感興趣的專家學(xué)者聚集在一起進行了一個月的討論。他請他們到 Vermont參加“Dartmouth人工智能夏季研究會”，并提出人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。從那時起，這個領(lǐng)域被命名為“人工智能”。1958年McCarthy宣布了他的新成果： LISP(LISt Processing)語言，很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者采納。70年代專家系統(tǒng)被開發(fā)出來，該系統(tǒng)可以預(yù)測在一定條件下某種解的概率，被用于股市預(yù)測，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等。70年代另一個進展是David Marr提出了機器視覺方面的新理論。
在理論探索方面，美國學(xué)者Zadeh首創(chuàng)模糊邏輯，它可以從不確定的條件做出決策;還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被視為實現(xiàn)人工智能的可能途徑。同時在實際應(yīng)用方面也進行了大量的研究，并取得了可喜的成果[3][4]。
人工智能(Artificial Intelligence)，是計算機科學(xué)的一個分支，它是研究、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)。它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)、機器視覺等等。人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)[5]。
二、智能控制
人工智能的發(fā)展促進自動控制向智能控制方向發(fā)展，智能控制代表了自動控制的最新發(fā)展階段，也是應(yīng)用計算機模擬人類智能實現(xiàn)人類腦力勞動和體力勞動自動化的一個重要領(lǐng)域。
由于傳統(tǒng)的控制理論(包括古典的和近代的)主要涉及對伺服機構(gòu)有關(guān)的系統(tǒng)或裝置進行操作與數(shù)學(xué)運算，而人工智能所關(guān)心的主要與符號運算、邏輯推理即計算智能有關(guān)，在相當(dāng)長的時間內(nèi)，很少有人提到過控制理論與人工智能的聯(lián)系。1965年，著名的美籍華裔科學(xué)家傅京孫(K S Fu)教授首先把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制理論;然后，他又于1971年論述了人工智能和自動控制的交接關(guān)系。由于傅先生的重要貢獻，他已成為國際公認(rèn)的智能控制的先行者和奠基人。1967年，利昂茲(Leondes)等人首次正式使用“智能控制”一詞，這一術(shù)語的出現(xiàn)要比“人工智能”晚11年，比“機器人”晚47年[6]。1987年1月，在美國費城由IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會與計算機學(xué)會聯(lián)合召開了第一屆智能控制國際會議，這標(biāo)志著智能控制作為一門新學(xué)科正式建立起來。
在理論結(jié)構(gòu)上，智能控制具有十分明顯的跨學(xué)科(多元)結(jié)構(gòu)特點。
(1)自從傅京孫教授1971年提出把智能控制作為人工智能和自動控制的交結(jié)領(lǐng)域以來，許多研究人員試圖建立起智能控制這一新學(xué)科。這可以用二元交集結(jié)構(gòu)來表示;也可以用離散數(shù)學(xué)和人工智能中常用的謂詞公式之合取來表示，即
IC=AI∧AC
式中，各子集(或合取項)的含義如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自動控制(Automatic Control);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示連詞“與”符號。
(2)薩里迪斯于1977年提出另一種智能控制結(jié)構(gòu)，他把傅京孫教授的智能控制擴展為三元結(jié)構(gòu)，即把智
能控制看作為人工智能、自動控制和運籌學(xué)的交接，可以用下式來表示：
IC=AI∧AC∧OR
式中，各子集(或合取項)的含義如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自動控制(Automatic Control);OR—運籌學(xué)(Operation Research);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示連詞“與”符號。
在提出三元結(jié)構(gòu)的同時，薩里迪斯還提出分級智能控制系統(tǒng)，指出它主要由3個智能級組成。
第一級：組織級，它代表系統(tǒng)的主導(dǎo)思想，并由人工智能起控制作用。
第二級：協(xié)調(diào)級，是上一級(第一級)和下一級(第三級)間的接口，由人工智能和運籌學(xué)起控制作用。
第三級：執(zhí)行級，是智能控制系統(tǒng)的最低層級，要求具有很高的精度，并由控制理論進行控制。
(3)蔡自興教授根據(jù)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，發(fā)現(xiàn)信息論是解釋智能的一種手段，控制論、系統(tǒng)論和信息論是緊密相互作用的，信息論已成為控制智能機器的工具，信息熵成為智能控制的測度，信息論參與智能控制的全過程，并對執(zhí)行級起到核心作用，基于此，蔡自興教授提出四元智能控制結(jié)構(gòu)，把智能控制看作自動控制、人工智能、信息論和運籌學(xué)4個學(xué)科的交集，可表示如下：
IC=AI∧AC∧OR∧IT
式中各子集(或合取項)的含義如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自動控制(Automatic Control);OR—運籌學(xué)(Operation Research);IT—信息論(Information Theory);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示連詞“與”符號[7]。
從學(xué)科結(jié)構(gòu)的觀點看，智能控制的四元交集結(jié)構(gòu)是最具有代表性的一種集成思想。在智能控制領(lǐng)域內(nèi)已集成了許多不同的控制方案，如模糊自學(xué)習(xí)神經(jīng)控制就集成了模糊控制、學(xué)習(xí)控制和神經(jīng)控制等技術(shù)。
智能控制獲得迅速發(fā)展，并已初具學(xué)科體系，包括基礎(chǔ)理論、技術(shù)方法和實際應(yīng)用諸方面。在基礎(chǔ)理論方面，涉及傳統(tǒng)人工智能的知識表示和推理、計算智能(如模糊計算、神經(jīng)計算和進化計算等)和機器學(xué)習(xí)等。在技術(shù)方法方面，從遞階控制、專家控制、模糊控制、神經(jīng)控制、學(xué)習(xí)控制、仿人控制和進化控制等系統(tǒng)加以研究。在實際應(yīng)用方面，從實驗室到工業(yè)現(xiàn)場，從家用電器到火箭制導(dǎo)，從制造業(yè)到采礦業(yè)，從飛行器到武器控制，從軋鋼機到郵件處理機，從工業(yè)機器人到康復(fù)假肢等等都具有十分廣泛的應(yīng)用。
在智能控制的各種理論中，從普遍適用和統(tǒng)一觀點出發(fā)的宏觀綜合方法最具有吸引力，但目前缺乏統(tǒng)一的描述和基本理論框架。雖然以信息熵為測度的思想方法與有關(guān)傳統(tǒng)控制的方法論和專門技術(shù)不同，有著廣泛的實用性;信息和熵的內(nèi)涵刻畫了復(fù)雜系統(tǒng)的有關(guān)特性，控制理論的信息熵方法以傳統(tǒng)理論方法為特例，具有普遍性，但是，在以信息熵為基礎(chǔ)的同時，必須以馬克思主義的世界觀與方法論為指導(dǎo)，采用宏觀綜合方法研究復(fù)雜系統(tǒng)控制問題，才有實際的意義，這是解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題頗有前景的方向，將有助于智能控制基礎(chǔ)理論的形成與完善。按照辯證唯物主義的認(rèn)識論的觀點，我們應(yīng)該認(rèn)識到，在今天具有更多微觀知識和更先進研究工具的條件下，再把基于模型的控制理論發(fā)展成為基于信息控制理論，便是在高一個層次上從微觀到宏觀研究的一次回溯。
三、最新研究成果
英國科研人員在2008年8月13日宣布，他們已經(jīng)將成千上萬的老鼠神經(jīng)元“縫合”進原始的生物大腦，而這些神經(jīng)元已經(jīng)具備控制機器人運動的能力，由此推出一個由老鼠的腦組織控制的機器人。機器人名為“戈登”，它的“大腦”擁有5萬到10萬個活神經(jīng)細(xì)胞，由英國雷丁大學(xué)科研人員設(shè)計。科研人員將人工培養(yǎng)的老鼠神經(jīng)細(xì)胞同機器人的一些部件結(jié)合起來，“戈登”大腦是活的組織，因此必須裝在特定溫度控制的器具中。“戈登”大腦通過藍(lán)牙無線連接同自己的“身體”聯(lián)絡(luò)。除受自身大腦支配外，“戈登”不受額外的人為或電腦控制。
試驗一開始，神經(jīng)細(xì)胞便忙碌起來。“大約24小時內(nèi)，它們(神經(jīng)細(xì)胞)開始彼此試探，建立聯(lián)系。”主要設(shè)計者之一的雷丁大學(xué)教授凱文·沃里克說。
某種程度上說，“戈登”在自學(xué)。比如，撞到墻時，它會從傳感器得到電子刺激。再遇到類似情況時，它就會記住。
這一開創(chuàng)性研究旨在探索自然智能和人工智能的分界問題，可能有助人類弄清楚記憶和學(xué)習(xí)機能的根本構(gòu)架，據(jù)報道，這可能是世界上首個完全由活體腦組織控制的機器人[8]。
四、人工智能、智能控制在未來社會的縱深發(fā)展
當(dāng)代科學(xué)技術(shù)革命和社會發(fā)展要求哲學(xué)回答和解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制和管理及人工智能、智能控制發(fā)展所提
出的認(rèn)識論和方法論問題，回答當(dāng)代社會的發(fā)展規(guī)律問題。同近代科學(xué)技術(shù)發(fā)展時期相比，今天人類思維所面臨的對象和客體具有極大的綜合性、總體性，系統(tǒng)性。
隨著人類自然智能和人工智能相結(jié)合，創(chuàng)造型思考的逐步實現(xiàn)，人工智能越來越多地承擔(dān)著各種腦力勞動，把知識生產(chǎn)者同人類先前創(chuàng)造的全部知識財富聯(lián)系起來，把數(shù)以百計、千計的專家、學(xué)者、知識勞動者聯(lián)系、組織成一個有機的知識生產(chǎn)機體，使得知識交流和知識鑒定的速度和準(zhǔn)確性比使用以往的普遍手段快出、高出幾個數(shù)量級，可以使整個社會從事創(chuàng)造性勞動的人數(shù)比例得到極大的提高。人腦思維活動中的創(chuàng)造性工作和非創(chuàng)造性工作是互為前提、互相制約、互相轉(zhuǎn)化的。創(chuàng)造性是在非創(chuàng)造性工作基礎(chǔ)上進行的，創(chuàng)造性工作又可以不斷轉(zhuǎn)化為非創(chuàng)造性工作。當(dāng)一種創(chuàng)造性工作轉(zhuǎn)化為非創(chuàng)造性工作并轉(zhuǎn)交給人工智能與智能控制進行之后，人腦又可以去從事和開拓新的創(chuàng)造性工作。這種情況的發(fā)展不僅會導(dǎo)致人工智能與智能控制水平的普遍提高，而且使得人們不斷創(chuàng)造出適應(yīng)創(chuàng)造性思維活動方式[9][10]。在未來社會里，智能控制將向更高的技術(shù)水平發(fā)展，包含多層級、多變量、非線性、大時滯、快速響應(yīng)、分布參數(shù)和大規(guī)模系統(tǒng)等。
五、結(jié)語
隨著科技的不斷進步，人工智能、智能控制對未來社會的推動力是不可或缺的。但人工智能與智能控制專家也警告說，現(xiàn)在必須為有關(guān)研究制定道德規(guī)范，以確保未來社會的發(fā)展能夠幫助人類而不是危害人類。“人工智能奇點研究所”的創(chuàng)辦人之一伊利澤·尤德庫斯基目前正在研究所謂的“友好人工智能”。他說，他最擔(dān)心的是，在未來社會里，如果一些科技怪才發(fā)明一種能夠自我進化但卻沒有道德感的機器人，這將給人類帶來災(zāi)難。在未來社會里，人工智能、智能控制與社會文化、物質(zhì)生產(chǎn)、經(jīng)濟發(fā)展、社會文明、社會變遷、社會結(jié)構(gòu)、社會進步等方面存在越來越密切和復(fù)雜的關(guān)系，馬克思主義同樣面臨越來越多需要認(rèn)識或解釋的新的社會現(xiàn)象和問題，分析現(xiàn)代科技革命發(fā)展情況也是認(rèn)識馬克思主義的基礎(chǔ)。馬克思主義一貫認(rèn)為科學(xué)技術(shù)是社會革命的重要力量，是推動社會進步的巨大杠桿，是直接的革命力量。在未來社會里，我們需要立足于人工智能與智能控制的發(fā)展趨勢，從馬克思主義與近現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命交匯點出發(fā)，深刻理解當(dāng)代社會主義與現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命匯流的歷史必然性，并從分析現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)革命的巨大物質(zhì)功能、經(jīng)濟功能和精神功能入手，了解人工智能、智能控制的最新進展和前沿動態(tài)，使自己在所從事的科研領(lǐng)域不斷有新的發(fā)現(xiàn)、新的發(fā)明。
參考文獻
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