人工智能研究纲领的困境与走向,人工智能论文

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人工智能研究纲领的困境与走向

发布时间：2012-06-04 点击次数：次

     国际上,人工智能研究作为一门交叉学科，涉及到心理学、物理学、数学、逻辑学、语言学、哲学、计算机科学、信息论和控制论等。同时，它也是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科。人工智能的研究从1956 年它在美国达特茅斯学院（Dartmouth College）那次会议提出以来，获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了一定的成果。人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。然而，人工智能的内部和外部的发展都是不平静的。人工智能内部发生的从符号主义经联结主义到行为主义研究纲领的转换，以及对最初意义上的还原主义基础假设所进行的调整发展为还原论和整体论的辩证统一，都是对人工智能内部研究进行的革命。

    人工智能的外部，早在20 世纪80 年代初，威尔森(Nilsson)就相信对人工智能的研究已走入误区，他说：“在研究各种独立的人类智能方面，人工智能项目可以说是其中的最杰出代表，有些成果是非常令人惊奇的，但这些研究的对象是过于具体化的功能，所以没法从它们中总结出规律性，另一个问题是它们不会直接从周围环境中汲取所需，，而只能坐在那儿，直到人们给它们信号，然后也仅仅是复制这些信号而全然不知它的意义。它们中没有一个程序能从周围环境中学习或适应环境，而这些哪怕最简单的生物也会具有的功能，却被我们人工智能学者忽略了。”

    传统人工智能的研究至今还未获得引人注意的成果，在几乎所有曾经大有作为的领域止步不前，这些领域包括物体识别、自然语言理解、数理研究、机器人控制等以及其他许多涉及机器智能的方面。此外，人工智能早期研究者的预言 “20 年内，机器能够做人所能做的一切”这一目标并没有达到。许多人对这门新兴的学科产生怀疑:有人认为人工智能是科技史上又一个“永动机”，更有甚者认为是新时期的“炼金术”。人工智能研究到底发生了什么问题？真正根源究竟是技术问题，还是理论基础有缺陷？一部分从事计算机设计工作的专家认为，必须发掘新的计算方法，加强我们的软件编程的能力；而一些从事计算机理论研究的专家却认为，必须寻求新的研究路线

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