淺談人工智能的發展歷程及瓶頸

韓 陽，孫佳澤，王昊天

（河北農業大學信息科學與技術學院，保定 071001）

人工智能是計算機科學的一個分支。它是一門新的技術科學，研究和開發用于模擬，擴展和擴展人類智能的理論，方法，技術和應用系統。[2]它試圖理解智能的本質，并制造出一種新的智能機器，這種機器能以類似于人類智能的方式作出反應。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。人工智能這一概念從1956年正式提出至今定義不斷完善，開發方式日漸豐富，也遇到了諸多限制瓶頸。

1 人工智能的產生和發展

1.1 萌芽階段

在1950年發表的一篇著名論文“計算機器與智能”中，數學家阿蘭·圖靈詳細討論了“機器是否有智能？”的問題，并提出“機器可以同我們一樣，擁有智能的想法”這一理念。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。[3]

1.2 成長階段

20世紀80年代，人工智能研究進入了一個發展階段。1984年提出建立專家控制系統的新概念，也就是說，一個智能化的計算機程序系統，包含了一定領域的專家的大量知識和經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的經驗來處理這個領域的高層次問題。同時，隨著人工智能的發展，人工神經網絡的研究也掀起了新的熱潮，模糊理論等分支的研究也開始迅速展開。這說明智能控制已從研究開發階段向應用階段轉變。

1.3 快速發展階段

20世紀80年代后期，人工智能開始發展為多種技術和方法，人工智能進入快速發展階段。學科交叉快速推動著人工智能的發展。其涉及哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論。研究范疇包括自然語言處理，智能搜索，機器學習等多個方面。

2 研究方法

2.1 大腦模擬

人工智能的中心理論，就是認為所有人類思維都可抽象成計算過程，甚至于人腦也只不過是某種精密的機器。基于這種理論，人類完全可以創造出足夠大且運算速度更快的計算機，安裝足夠復雜且功能齊全的軟件，人類便有望實現復制人腦這一設想。

2.2 符號處理

了解人類最初是如何掌握這些能力的，借此來試圖創造出擁有這些本領的機器。將人類智能簡化成簡單的符號處理。在20世紀60年代，符號方法在模擬小型證明程序的先進思維方面取得了很大的成就。20世紀60年代和70年代的研究人員相信，象征性的方法最終可以成功地創造出具有強大人工智能的機器，這也是他們的目標。但由于涉及知識過于廣泛，許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。

2.3 增強式學習

出于機器計算可進行大量重復枚舉的特點，目前熱門的研究方法即讓機器人通過極端的試驗和錯誤來指引自己的世界，甚至創造自己的語言。這種方法不僅可以使機器人學會說話，還可以了解語言本身并創建語言本身。正如人類最初創造語言一樣，機器人可能會迎來一個新的時代。但同時因可能出現不可控局面，又引出諸如機器倫理等新問題。

3 開發瓶頸

3.1 對大腦的認知有限

目前類腦智能研發的核心難點是我們對腦的結構和功能原理了解還很不夠。人的大腦皮層中有數百億個神經元，每個神經元由幾個到數萬個分支組成，形成一個大而精細的神經網絡。這個網絡的電路圖非常復雜，有許多不同類型的神經元和突觸連接。用現有的技術真正繪制出完整的電路圖需要大量的工作。[1]

生物學領域上對人類大腦認知的局限也就使“仿制人腦”、“復制人類生命體”此類想法很難實現。

3.2 腦和軀體的配合難以實現

諸如走鋼絲，騎自行車此類的人類活動，是人類通過大量練習以形成肌肉記憶，學習出的一種腦和軀體的配合方式。人類通過視覺，思考，行走和交流在大腦綜合后都會變成自然行為，這些人類活動是很難用某一公式計算出的內容，也是想要發展出類人智能的最大難點之一。

3.3 無情感是非判斷

目前人工智能還無法識別人類情感，這是人工智能發展的又一難題。如街道智能監控系統無法辨析是真正聚眾鬧事還是僅僅嬉笑打鬧。一個人販子當街擄走孩子，如果是此時正盯著屏幕的公安人員，會一眼偵破，但若是智能圖像識別的人工智能，這個孩子或許沒那么好運。

4 結束語

人工智能發展至今，涉及領域廣，開發手段不斷豐富，已有多種智能產品便利生活，同時也浮現出一系列開發瓶頸及道德領域問題，還需人類在不斷開發創新中探索、完善。