人工智能的研究與應用，智能電話機器人應用幾十種行業(yè)

時間：2019-12-19

作者：東莞市桔子網絡科技有限公司

1．問題求解與博弈

人工智能的**個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋（如**象棋）程序。在下棋程序中應用的某些技術，如向前看幾步，并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題消解（歸約）這樣的人工智能基本技術。

今天的計算機程序能夠下錦標賽水平的各種方盤棋、十五子棋、中國象棋和**象棋，并能夠戰(zhàn)勝**和國家象棋不錯。

2．邏輯推理與定理證明

早期的邏輯演繹研究工作與問題和難題的求解相當密切。已經開發(fā)出的程序能夠借助于對事實數(shù)據(jù)庫的操作來“證明”斷定；其中每個事實由分立的數(shù)據(jù)結構表示，就像數(shù)理邏輯中由分立公式表示一樣。

與人工智能的其他技術的不同之處是，這些方法能夠完整和一致地加以表示。也就是說，只要本原事實是正確的，那么程序就能夠證明這些從事實得出的定理，而且也僅僅是證明這些定理。

3．計算智能

計算智能（ computational intelligence）涉及神經計算、模糊計算、進化計算、粒群計算、自然計算、*計算和人工生命等研究領域。

進化計算（ evolutionary computation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法（ genetic algorithm）、進化策略（ evolutionary strategy）和進化規(guī)劃（evolutionary programming）。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。

人工生命是1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應。

4．分布式人工智能與 Agent

分布式人工智能（ distributed AI，DAD）是分布式計算與人工智能結合的結果。DAI系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。DAI中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各 agent間的合作與對話，包括分布式問題求解和多 agent系統(tǒng)（ multi－agentsystem，MAS）兩領域。MAS較能體現(xiàn)人類的社會智能，具有較大的靈活性和適應性，較適合開放和動態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能乃至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。

5.自動程序設計

自動程序設計能夠以各種不同的目的描述來編寫計算機程序，對自動程序設計的研究不僅可以促進半自動軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，而且也使通過修正自身數(shù)碼進行學習的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。程序理論方面的有關研究工作對人工智能的所有研究工作都是很重要的。

自動程序設計研究的重大貢獻之一是作為問題求解策略的調整概念。已經發(fā)現(xiàn)，對程序設計或機器人控制問題，先產生一個不費事的有錯誤的解，然后再修改它，這種做法要比堅持要求**個解答就完全沒有缺陷的做法有效得多。

6．*系統(tǒng)

*系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內部具有大量*水平的某個領域知識與經驗，能夠利用人類*的知識和解決問題的方法來解決該領域的問題。

發(fā)展*系統(tǒng)的關鍵是表達和運用*知識，即來自人類*的并已被證明對解決有關領域內的典型問題是有用的事實和過程。*系統(tǒng)和傳統(tǒng)的計算機程序的本質區(qū)別在于*系統(tǒng)所要解決的問題一般沒有算法解，并且經常要在不完全、不精確或不確定的信息基礎上得出結論。

7．機器學習

學習是人類智能的主要標志和獲得知識的基本手段。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑。此外，機器學習還有助于發(fā)現(xiàn)人類學習的機理并揭示人腦的奧秘。

傳統(tǒng)的機器學習傾向于使用符號表示而不是數(shù)值表示，使用啟發(fā)式方法而不是算法傳統(tǒng)機器學習的另一傾向是使用歸納（ induction）面不是演（ deduction）。**傾向使它有別于人工智能的模式識別等分支；后一傾向使它有別于定理證明等分支。

8.自然語言理解

語言處理也是人工智能的早期研究領域之一，并引起進一步的重視。已經編寫出能夠從內部數(shù)據(jù)庫回答問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內部數(shù)據(jù)庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行給出的指令和獲取知識等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸人的口頭指令。

當人們用語言互通信息時，他們幾乎不費力地進行較其復雜卻又只需要一點點理解的過程。語言已經發(fā)展成為智能動物之間的一種通信媒介，它在某些環(huán)境條件下把一點“思維結構”從一個頭腦傳輸?shù)搅硪粋€頭腦，而每個頭腦都擁有龐大的、高度相似的周圍思維結構作為公共的文本。這些相似的、前后有關的思維結構中的一部分允許每個參與者知道對方也擁有這種共同結構，并能夠在通信“動作”中用它來執(zhí)行某些處理。語言的生成和理解是一個較為復雜的編碼和解碼問題。

9．機器人學

人工智能研究中日益受到重視的另一個分支是機器人學。一些并不復雜的動作控制問題，如移動式機器人的機械動作控制問題，表面上看并不需要很多智能。然而人類幾平下意識就能完成的這些任務，要是由機器人來實現(xiàn)就要求機器人具備在求解需要較多智能的問題時所用到的能力。

機器人和機器人學的研究促進了許多人工智能思想的發(fā)展。它所導致的一些技術可用來模擬世界的狀態(tài)，用來描述從一種世界狀態(tài)轉變?yōu)榱硪环N世界狀態(tài)的過程。

智能機器人的研究和應用體現(xiàn)出廣泛的學科交又，涉及眾多的課題，如機器人體系結構、機構、控制、智能、視覺、觸覺、力覺、聽覺、機器人裝配、惡劣環(huán)境下的機器人以及機器人語言等。機器人已在各種工業(yè)、農業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及*等領域獲得越來越普遍的應用。

10.模式識別

計算機硬件的迅速發(fā)展，計算機應用領域的不斷開拓，急切要求計算機能較有效地感知諸如聲音、文字，圖像，溫度、震動等人類賴以發(fā)展自身、改造環(huán)境所運用的信息資料。著眼于拓寬計算機的應用領域，提高其感知外部信息能力的學科一一模式識別便得到迅速發(fā)展。

人工智能所研究的模式識別是指用計算機代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知外界功能的模擬，研究的是計算機模式識別系統(tǒng)，也就是使一個計算機系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息、識別和理解周圍環(huán)境的感知能力。

模式識別是一個不斷發(fā)展的新學科，它的理論基礎和研究范圍也在不斷發(fā)展。隨著生物醫(yī)學對人類大腦的初步認識，模擬人腦構造的計算機實驗即人工神經網絡方法已經成功地用于手寫字符的識別、汽車牌照的識別、指紋識別、語音識別等方面。

11．機器視覺

機器視覺或計算機視覺已從模式識別的一個研究領域發(fā)展為一門獨立的學科。在視覺方面，已經給計算機系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠“看見”周圍的東西。在人工智能中研究的感知過程通常包含一組操作。

計算機視覺通常可分為低層視覺與高層視覺兩類。低層視覺主要執(zhí)行預處理功能，如邊緣檢測、動目標檢測、紋理分析、通過陰影獲得形狀、立體造型、曲面色彩等。高層視覺則主要是理解所觀察的形象。

機器視覺的*研究領域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳輸和復原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。

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