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人工智能學習研究的現狀及其發展趨勢(編輯修改稿)

2026-07-19 12:21 本頁面

　

【文章內容簡介】動推理的搜索等通用問題求解手段是遠遠不夠的。Newell和Simon等人的認知心理學研究表明，各個領域的專家之所以在其專業領域內表現出非凡的能力，主要是因為專家擁有豐富的專門知識(領域知識和經驗)。70年代中期，Feigenbaum提出知識工程概念，標志著人工智能進入第二個發展時期。知識工程強調知識在問題求解中的作用；相應地，研究內容也劃分為三個方面：知識獲取，知識表示和知識利用。知識獲取是究怎樣有效地獲得專家知識；知識表示是究怎樣將專家知識表示成在計算機內易于存儲、易于使用的形式；知識利用是究怎樣利用已得到恰當表示的專家知識去解決具體領域內的問題。知識工程的主要技術手段是在早期成果的基礎上發展起來的，特別是知識利用，主要依靠自動推理和搜索的技術成果。在知識表示方面，除使用早期工作中出現的邏輯表示法和過程表示法之外，還發展了在聯想記憶和自然語言理解研究中提出的語義網表示法，進而引入了框架表示法，概念依賴和腳本表示法以及產生式表示法等等各種不同方法。與早期研究不同，知識工程強調實際應用。主要的應用成果是各種專家系統。專家系統的核心部件包括： (a)表達包括專家知識和其他知識的知識庫。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (b)利用知識解決問題的推理機。　　　　　　　大型專家系統的開發周期往往長達10余年，其主要原因在于知識獲取。領域專家雖然能夠很好地解決問題，卻往往說不清自己是怎么解決的，使用了哪些知識。這使得負責收集專家知識的知識工程師很難有效地完成知識獲取任務。這種狀況極大的激發了自動知識獲取機器學習研究的深入發展。已經得到較多研究的機器學習方法包括：歸納學習、類比學習、解釋學習、強化學習和進化學習等等。機器學習的研究目標是：讓機器從自己或“別人”的問題求解經驗中獲取相關的知識和技能，從而提高解決問題的能力。80年代以來，隨著計算機網絡的普及，特別是Internet的出現，各種計算機技術包括人工智能技術的廣泛應用推動著人機關系的重大變化。據日美等國未來學家的預測，人機關系正在迅速地從“以人為紐帶”的傳統模式向“以機為紐帶”的新模式轉變人機關系的這一轉變將引起社會生產方式和生活方式的巨大變化，同時也向人工智能乃至整個信息技術提出了新的課題。這促使人工智能進入第三個發展時期。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　在這個新的發展時期中，人工智能面臨一系列新的應用需求。（注：第三個階段）首先是需要提供強有力的技術手段，以支持分布式協同工作方式，現代生產是一種社會化大生產，來自不同專業的工作者在不同或相同的時間、地點從事著同一任務的不同子任務。這要求計算機不僅為每一項子任務提供輔助和支持，更需要為子任務之間的協調提供輔助和支持。由于各個子任務在很大程度上可以獨立地進行，子任務之間的關系必然呈現出動態變化和難以預測的特點。于是，子任務之間的協調（即對分布協同工作的支持）向人工智能乃至整個信息技術以及基礎理論提出了巨大的挑戰。　　　　　　　　　　　　　　　　其次，網絡化推進了信息化，使原本分散孤立的數據庫形成一個互連的整體，即一個共同的信息空間。盡管現有的瀏覽器和搜索引擎為用戶在網上查找信息提供了必要的幫助，這種幫助是遠遠不夠的，以至于“信息過載”與“信息迷失”狀況日益嚴重。更強大的智能型信息服務工具已成為廣大用戶的迫切需要。另一方面，信息空間對人類的價值不僅在于單獨的信息條目（比如某廠家生產出了某一新產品的信息），還遠在于一大類信息中隱藏著的普遍性知識（比如某個行業供求關系的變化趨勢）。于是，數據中的知識發現也成為一項迫切的研究課題。機器人始終是現代工業的迫切需求。隨著機器人技術的發展，研究重點已經轉向能在動態、不可預測環境中獨立工作的自主機器人，以及能與其他機器人（包括人）協作的機器人（注：以前的階段是通過搜索、推理利用人類已經總結的知識）。顯然，這種機器人之間的合作可以看成是物理世界中的分布式協同工作，因而包括相同的理論和技術問題。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　由此可見，人工智能第三發展時期的突出特點是研究能夠在動態、不可預測環境中自主、協調工作的計算機系統，這種系統被稱為Agent 。目前，正圍繞著Agent的理論、Agent的體系結構和Agent語言三個方面展開研究，并已產生一系列重要的新思想、新理論、新方法和新技術。在這一研究中，人工智能呈現一種與軟件工程、分布式計算以及通訊技術相互融合的趨勢。Agent研究的應用不限于生產和工作，還深入到人們的學習和娛樂等各個方面。例如，Agent與虛擬現實相結合而產生的虛擬訓練系統，可以使學生在不實際操縱飛機的情況下學飛行的基本技能；類似地，也可使顧客“享受”實戰的“滋味”。綜觀人工智能學習的發展歷程，可以看出它始終遵循的基本思路。首先是強調人類智能的人工實現而不是單純的模擬，以便盡可能地為人類的實際需要服務。其次是強調多學科的交叉結合，

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