人工智能的研究領域（二）

志剛

機器人學

機器人是一種能模擬人的行為的機械，對它的研究經歷了三代的發展過程：

第一代（程序控制）機器人：這種機器人一般是按以下二種方式“學會”工作的；一種是由設計師預先按工作流程編寫好程序存貯在機器人的內部存儲器，在程序控制下工作。另一種是被稱為“示教—再現”方式，這種方式是在機器人第一次執行任務之前，由技術人員引導機器人操作，機器人將整個操作過程一步一步地記錄下來，每一步操作都表示為指令。示教結束后，機器人按指令順序完成工作（即再現）。如任務或環境有了改變，要重新進行程序設計。這種機器人能盡心盡責的在機床、熔爐、焊機、生產線上工作。日前商品化、實用化的機器人大都屬于這一類。這種機器人最大的缺點是它只能刻板地按程序完成工作，環境稍有變化（如加工物品略有傾斜）就會出問題，甚至發生危險，這是由于它沒有感覺功能，在日本曾發生過機器人把現場的一個工人抓起來塞到刀具下面的情況。

第二代（自適應）機器人：這種機器人配備有相應的感覺傳感器（如視覺、聽覺、觸覺傳感器等），能取得作業環境、操作對象等簡單的信息，并由機器人體內的計算機進行分析、處理，控制機器人的動作。雖然第二代機器人具有一些初級的智能，但還需要技術人員協調工作。目前已經有了一些商品化的產品。

第三代（智能）機器人：智能機器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的信息進行分析，控制自己的行為，處理環境發生的變化，完成交給的各種復雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。目前研制的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。

人工神經網絡

人工神經網絡是在研究人腦的奧秘中得到啟發，試圖用大量的處理單元（人工神經元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。

在人工神經網絡中，信息的處理是由神經元之間的相互作用來實現的，知識與信息的存儲表現為網絡元件互連間分布式的物理聯系，網絡的學習和識別取決于和神經元連接權值的動態演化過程。

多年來，人工神經網絡的研究取得了較大的進展，成為具有一種獨特風格的信息處理學科。當然目前的研究還只是一些簡單的人工神經網絡模型。要建立起一套完整的理論和技術系統，需要作出更多努力和探討。然而人工神經網絡已經成為人工智能中極其重要的一個研究領域。

任重道遠

人類經過五千的發展進入了基于知識的“知識經濟”。人類社會空前地高速發展。知識是智能的基礎，知識只有轉化為智能才能發揮作用，知識無限的積累，智能也就將在人類社會起越來越大的作用，更有人提出：知識經濟的進一步發展將是“智能經濟”。“智能經濟”是基于“廣義智能”的經濟，“廣義智能”包含：人的智能、人工智能以及人和智能機器相結合的“集成智能”。可以想象基于廣義智能的“智能經濟”將比基于知識的“知識經濟”將具有更高的智能水平，更高更快發展速度。（編輯/高緯時）