网络时代人工智能研究与发展

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网络时代的人工智能的方向在哪里,本文给出

第 4卷第 1期 2 0 0 9年 2月

智能

系统

学

报

Vo 1 _ 4 N o. 1 Fe b. 2 00 9

I n t e l l i g e n t S y s t e ms CAAI Tr a n s a c t i o ns o n

网络时代人工智能研究与发展 李德毅 (总参第 6 1研究所，，北京 1 0 0 8 4 0 ) 摘要： 5 0多年来，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正的人类智能还相

差甚远.当今网络时代，人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新，会更加关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、网络科学、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透，重视认知物理学的研究；自然语言是人工智能研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无标度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络智能 .对这 3个重要方向进行了阐述，并提出了具体建议 . 关键词：网络时代；人工智能；不确定性人工智能；网络智能中图分类号： T P 1 8文献标识码： A文章编号： 1 6 7 3 47 8 5 ( 2 0 0 9 ) 0 1 - 0 0 0 1— 0 6

AI r e s e a r c h a n d d e v e l o p me n t i n t h e n e t wo r k a g e

LI De— y i ( C h i n a I n s t i t u t e o f E l e c t r o n i c S y s t e m E n g i n e e r i n g, B e i j i n g 1 0 0 8 4 0, C h i n a ) Ab s t r a c t: Pa t t e r n r e c o g n i t i o n, k n o wl e d g e e n g i n e e r i n g, a n d r o b o t i c s h a v e ma d e s i g n i ic f a n t pr o g r e s s i n t h e 5 0一 y e a r hi s t o r y o f a r t i ic f i a l i n t e l l i g e nc e, y e t AI d i s p l a y s f a r f r o m h u ma n i n t e

l l i g e n c e .I n t h e c u r r e n t n e t wo r k e r a, i f r e—

s e a r c h e r s i n a r t i ic f i a l i n t e l l i g e n c e wa n t t o ma x i mi z e d e v e l o pme nt s a n d i n n o v a t i o n s i n i n t e r d i s c i p l i n a y r s t ud i e s,t h e y mu s t p a y mo r e a t t e n t i o n t o t h e i n t e r s e c t i o n s a n d i n il f t r a t i o n s o f c o g n i t i v e s c i e n c e,b r a i n s c i e n c e, p h y s i c s,n e t wo r k

s c i e n c e,c o mp u t e r s c i e n c e,a n d a r t i ic f i a l i n t e l l i g e n c e .Re s e a r c h i n c o g n i t i v e p h y s i c s wi l l b e a n e s p e c i a l l y i mpo r t a n t

d i r e c t i o n i n A I .N a t u r a l l a n g u a g e i s a n i mp o r t a n t o b j e c t i v e i n A I r e s e a r c h;w e n e e d t o e s t a b l i s h a n u n c e r t a i n t y t r a n s f o r ma t i o n mo d e l t h a t c a n q ua nt i t a t i v e l y r e p r e s e n t i t s c o n c e p t s .T hi s d i c t a t e s t h a t a n AI s c i e nc e wi t h u nc e r t a i n t y wi l l b e d e v e l o p e d.Co n s i d e r i n g t h e s ma l l wo r l d mo d e l a n d s c a l e - f r e e f e a t u r e s o f c o mp l e x n e t wo r k s i n r e a l l i f e,we n e e d t o u s e ne t wo r k t o p o l o g y a s a n e

w wa y f o r kn o wl e d g e r e p r e s e n t a t i o n .Th i s wi l l a i d s t u d y o f t he pr o g r e s s o f n e t— wo r k t o p o l o g y,ne t wo r k d y n a mi c s a n d i n t e l l i g e n c e.T hi s pa pe r d i s c us s e s t h e s e t h r e e d i r e c t i o n s i n de t a i l .S o me c o n - c r e t e s ug g e s t i o n s f o r f u r t h e r r e s e a r c h a r e a l s o p r o v i d e d. Ke y wo r ds: n e t wo r k a g e; a ti r ic f i a l i n t e l l i g e n c e;i n t e l l i g e n c e wi t h u nc e ta r i n t y; n e t wo r k e d i n t e l l i g e nc e

从 1 9 5 6年著名的达特茅斯 ( D a t r m o u t h )会议算起，人工智能学科诞生已经半个世纪，先后出现有逻

神经网络和进化计算为核心，行为主义方法则侧重 研究感知和行动之间的关系 .这些理论和方法在模

辑学派(符号主义 )、控制论学派 (联结主义 )和仿生学派(行为主义 ) .符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理为基础，联结主义方法以人工 收稿日期： 2 0 0 8 . 1 1 - 0 7 .

式识别、知识工程、机器人等领域取得了伟大成就， 极大地推动了科技进步和社会发展 .专家系统、智能 控制、数据挖掘、智能机器人、智能社区随处可见，改变了我们的生活.

基金项目：国家自然科学基金资助项目( 6 0 4 9 6 3 2 3, 6 0 6 7 5 0 3 2 );国家 9 7 3计划资助项目( 2 0 0 4 C B 7 1 9 4 0 1, 2 0 0 7 C B 3 1 0 8 0 0 ) . 通信作者：李德毅.

人工智能自诞生之日起就引发了人们无限美丽的想象和憧憬，但其发展过程也存在着不少争议和

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