3、人工智能：现状、应用与挑战

人工智能：现状、应用与挑战

1. 人工智能的理想形态

人工智能的发展目标多样，其中一些高级形态目前还难以实现。

1.1 情境感知

以自动驾驶汽车为例，它不仅要知道从一个地点到另一个地点的路线，还需直觉感知周围驾驶员可能存在冲突的目标，并做出相应反应。像机器人足球（相关网址：http://www.cs.cmu.edu/~robosoccer/main/ 和 https://www.robocup.org/ ）就是这种理解能力在简单层面的体现。

1.2 自我意识

这是电影中常见的人工智能类型。但它需要目前几乎不可能实现的技术，因为这样的机器要具备自我和意识。并且，它不仅能根据环境和其他实体的反应直觉感知他人的目标，还能基于经验知识推断他人的意图。

2. 人工智能的发展历程

2.1 达特茅斯的符号逻辑开端

早期计算机只是计算设备，模仿人类操纵符号进行基本数学任务，如加法。后来逻辑推理使计算机能通过比较进行数学推理。1956 年夏天，科学家们在达特茅斯学院举办研讨会，预测能像人类一样有效推理的机器最多一代人就能出现，但这一预测有误。如今，计算机才刚刚实现像人类一样有效地进行数学和逻辑推理，而要接近人类智能，还需掌握至少六种以上的智能。当时面临的问题不仅是硬件处理能力不足，更在于我们对人类推理过程的理解不够，无法进行有效模拟。

2.2 专家系统的出现与发展

• 出现背景 ：20 世纪 70 年代和 80 年代，专家系统出现，旨在利用专家知识降低人工智能的计算需求。
• 系统类