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计算机与智能
通常我们用计算机,不仅要告诉计算机,要做什么,还必须详细地、正确地告诉计算机怎么做.也就是说,人们要根据任务的要求,以适当的计算机语言,编制针对该任务的应用程序,才能应用计算机完成此项任务.这样实际上是在人完全控制计算机完成的,是谈不上计算机有“智能”.
1997年5月11日,世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的深蓝计算机系统进行了六局“人机大战”,结果“深蓝”以3.5:2.5的总比分获胜.比赛给人们留下了深刻的思考.下棋要获胜要求选手有很强的思维能力、记忆能力以及丰富的下棋经验,还得及时作出反映,迅速进行有效的处理,否则一招出错满皆输,这显然是个“智能”问题.尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为它离智能计算机还相差甚远,但它以高速的并行的计算能力.实现了人类智力的计算机上的部分模拟. 从字面上看, “人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能,或者说是人们使计算机具有类似于人的智能.
智能与知识
20世纪70年代以后,许多国家都相继开展了人工智能的研究,由于当时对实现机器智能理解得过于容易和片面,认为只要一些推理的定律加上强大的计算机就能有专家的水平和超人的能力．这样,虽然获得一定成果,但问题也跟着出现了,例如当时人们往往认为机器翻译只要用一部双向词典及词法知识,就能实现两种语言文字的互译,其实完全不是这么一回事,例如把英语句子“Time flies like anarrow” （光阴似箭）翻译成日语,然后再译回英语,竟然成为“苍蝇喜欢箭”；当把英语“The spirit iswilling but the flesh is weak” （心有余而力不足）译成俄语后,再译回来竟变成“The wine is goodbut the meat is spoiled” （酒是好的但肉已变质）.当时的人工智能在其它方面也都遇到这样或者那样的困难.这时,本来对人工智能抱怀疑态度的人提出指责,甚至把人工智能说成是“骗局”、 “庸人自扰”,有些国家还削减人工智能的研究经费,一时人工智能的研究进入了低潮. 然而,人工智能研究的先驱者们没有放弃,经过认真的反思,总结经验和教训,认识到人的智能表现在人能学习知识,有了知识,能了解、运用已有的知识.正像思维科学所说的“智能的核心是思维,人的一切智慧或智能都来自大脑思维活动,人类的一切知识都是人们思维的产物.” “一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识.”耍让计算机“聪明”起来,首先要解决计算机如何学会一些必要知识,以及如何运用学到的知识问题.只是对一般事物的思维规律进行探索是不可能解决较高层次问题的.人工智能研究的开展应当改变为以知识为中心来进行.
自从人工智能的研究转向以知识为中心以来,以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里获得成功,例如：地矿勘探专家系统拥有15种矿藏知识,能根据岩石标本及地质勘探数据对矿产资源进行估计和预测,能对矿床分布、储藏量、品位、开采价值等进行推断,制定合理的开采方案,最终成功地找到了超亿美元的钼矿；又如专家系统MYCIN能识别51种病菌,正确使用23种抗菌素,可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病,为患者提供最佳处方,成功地处理了数百个病例.它还通过以下了的测试：在互相隔离的情况下,用MYCIN系统和九位斯坦福大学医学院医生,分别对十名不清楚感染源的患者进行诊断和处方,由八位专家进行评判,结果是MYCIN和三位医生所开出的处方对症有效；而在是否对其它可能的病原体也有效而且用药又不过量方面,MYCIN则胜过了九位医生,显示出较高的水平.
专家系统的成功,充分表明知识是智能的基础,人工智能的研究必须以知识为中心来进行.由于知识的表示、利用、获取等的研究都取得较大的进展,因而,人工智能的研究解决了许多理论和技术上问题. （编辑／高纬时）
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