人工智能的研究与应用（教科版）

在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、机器人学、专家系统、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、 agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法和程序设计语言等。

下面对人工智能研究和应用的讨论，试图把有关各个子领域直接连接起来，辨别某些方面的智能行为，并指出有关的人工智能研究和应用的状况。

1．问题求解与博弈

人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋（如国际象棋）程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题消解（归约）这样的人工智能基本技术。

今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋、中国象棋和国际象棋，并能够战胜国际和国家象棋冠军。

2．逻辑推理与定理证明

早期的逻辑演绎研究工作与问题和难题的求解相当密切。已经开发出的程序能够借助于对事实数据库的操作来“证明”断定；其中每个事实由分立的数据结构表示，就像数理逻辑中由分立公式表示一样。

与人工智能的其他技术的不同之处是，这些方法能够完整和一致地加以表示。也就是说，只要本原事实是正确的，那么程序就能够证明这些从事实得出的定理，而且也仅仅是证明这些定理。

3．计算智能

计算智能（ computational intelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。

进化计算（ evolutionary computation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（ genetic algorithm）