瞭解人工智能與智能系統中的先驅人物

 人工智能

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文縮寫爲AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖瞭解智能的實質,並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領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等。

人工智能的定義可以分爲兩部分,即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解,爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的,或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步,等等。但總的來說,“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

 

 

智能系統

    智能系統(Intelligence system)是指能產生人類智能行爲的計算機系統。智能系統不僅可自組織性與自適應性地在傳統的諾依曼的計算機上運行,而且也可自組織性與自適應性地在新一代的非諾依曼結構的計算機上運行。“智能”的含義很廣,其本質有待進一步探索,因而,對:“智能”這一詞也難於給出一個完整確切的定義,但一般可作這樣的表述:智能是人類大腦的較高級活動的體現,它至少應具備自動地獲取和應用知識的能力、思維與推理的能力、問題求解的能力和自動學習的能力。

 

 

 

 

人工智能與智能系統的先驅人物


分類: 學科前沿技術專題 2013-04-26 20:25 20人閱讀 評論(0) 收藏 舉報
阿倫·圖靈(AlanTuring)——計算機科學理論創始人。1912年出生於英國倫敦,1954年去世。1936年發表論文“論可計算數及其在判定問題中的應用”,提出圖靈機理論。1950年發表論文“計算機與智能”,闡述了計算機可以具有智能的想法,提出圖靈測試。1966年,爲紀念圖靈的傑出貢獻,ACM(國際計算機協會)設立圖靈獎。

馬文·明斯基(MarnivLee Minsky)——人工智能之父,框架理論的創立者,首位獲得圖靈獎的人工智能學者。1927 年出生於美國紐約。1951年提出思維如何萌芽並形成的基本理論。1956年Dartmouth會議的發起人之一。1958年在MIT創建世界上第一個人工智能實驗室。1969年獲得圖靈獎,1975年首創框架理論。

約翰·麥卡錫(John McCarthy)——人工智能之父,LISP語言(一種人工智能語言)的發明人,首次提出AI的概念。1927年出生於美國波士頓。1956年發起Dartmouth會議,並提出了“人工智能”的概念。1958年與明斯基一起創建世界上第一個人工智能實驗室,併發明а-β剪枝算法。1959年開發LISP語言,開創邏輯程序研究,用於程序驗證和自動程序設計。1971年獲得圖靈獎。

赫伯特·西蒙(HerbertA.Simon)——符號主義學派的創始人,愛好廣泛的全能科學家,中國科學院外籍院士。1916年出生於美國的威斯康辛州。1943年在匹茲堡大學獲政治學博士學位,1969年因心理學方面的貢獻獲得傑出科學貢獻獎。1975年和他的學生艾倫·紐厄爾共同獲得圖靈獎。1978年獲得諾貝爾經濟學獎。1986年因行爲學方面的成就獲得美國全國科學家獎章。

20世紀50年代至60年代初開發了世界上最早的啓發式程序“邏輯理論家”LT,證明了《數學原理》第二章中的全部定理,共計52個,開創了機器定理證明這一新的學科領域。1957年開發了IPL(Information Processing Language)語言,是最早的AI語言。1960年開發了“通用問題求解系統”GPS。1966年開發了最早的下棋程序之一MATER。1970年發展與完善了語義網絡的概念和方法。1970年提出了“物理符號系統假說”。70年代提出決策過程模型,該模型成爲DSS(決策支持系統)的核心內容。

艾倫·紐厄爾(AllenNewell)——符號主義學派的創始人之一,西蒙的學生與同事,1975年與西蒙同獲圖靈獎。

愛德華·費根鮑姆(EdwardA.Feigenbaum)——知識工程的提出者,大型人工智能系統的開拓者。

馮諾依曼--提到計算機之父,大多數人都會想到馮·諾依曼,然而馮·諾依曼自己卻把計算機之父的榮譽頒給阿蘭·圖靈,今年的端午節,就是這位馮·諾依曼眼中的計算機之父誕辰100週年紀念日,生於1912年的圖靈,在整個計算機歷史畫卷中,無疑留下了一抹濃重的色彩,圖靈被後人稱爲“計算機科學之父、人工智能之父”。而其對德國英格瑪情報的破譯,對二戰戰局的影響也不容忽視。
    智能系統處理的對象,不僅有數據,而且還有知識。表示、獲取、存取和處理知識的能力是智能系統與傳統系統的主要區別之一。因此,一個智能系統也是一個基於知識處理的系統,它需要如下設施:知識表示語言;知識組織工具;建立、維護與查詢知識庫的方法與環境;支持現存知識的重用。

    智能系統往往採用人工智能的問題求解模式來獲得結果。它與傳統的系統所採用的求解模式相比,有三個明顯特徵,即其問題求解算法往往是非確定型的或稱啓發式的;其問題求解在很大程度上依賴知識;智能系統的問題往往具有指數型的計算複雜性。智能系統通常採用的問題求解方法大致分爲搜索、推理和規劃三類。
智能系統與傳統系統的又一個重要區別在於:智能系統具有現場感應(環境適應) 的能力。所謂現場感應指它可能與所處的現實世界的抽象——現場——進行交往,並適應這種現場。這種交往包括感知、學習、推理、判斷並做出相應的動作。這也就是通常人們所說的自動組織性與自動適應性。
 

 

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