2、人工智能系统特性与计算智能解析

人工智能系统特性与计算智能解析

1. 人工智能发展概述

人工智能的发展在过去60年里历经起伏。大脑工作原理的研究是一项复杂且困难的数学问题，某种程度上，大脑的工作方式可能永远无法被完全理解，因为在研究过程中，大脑自身也在不断变化和发展。即便某一时刻对大脑的某些方面研究清晰了，大脑功能可能又会发展变化，与最初的研究目标产生差异。不过，这种螺旋式的研究成果仍具有重要意义，可应用于各类实际问题。

基于此，人工智能一方面要有长期研究目标，并逐步逼近；另一方面，还需提出短期目标，且这些目标不能脱离实际应用。人工智能的发展历史为研究者提供了诸多值得铭记的经验教训。随着科学领域和实际应用需求的增加，我们相信人工智能将进一步发展，在解决当前传统方法难以解决的人类及其他问题上发挥更重要的作用，未来也将为人类创造智能系统做出巨大贡献。

2. 人工智能系统的特性

2.1 记忆系统

从神经生理学角度看，记忆是对外部获取或内部产生信息的存储和处理能力。外界大量信息通过感官传入大脑，大脑仅存储通过学习获得或有意义的信息。因此，智能系统必须具备记忆存储能力，否则将失去目标且无法存储处理结果，就像失忆的人不再拥有智能。此外，人工智能系统与人类大脑并非完全相同，人类大脑记忆能力强大但会逐渐衰退，人工智能系统应在记忆和遗忘方面进行一定模拟。

2.2 计算系统

认知科学认为“认知即计算”，将智能与计算紧密结合，形成了计算智能的概念。计算是依据规则，使用特定符号集反复进行各种操作和组合（包括数字或模拟）的过程。知识的获取、表示和处理都可归结为计算过程。所以，人工智能系统应具备计算能力以完成相应功能。计算机在中国被称为“电子大脑”