人工智能的起源与发展（2）

 

人工智能的科学家们开始对过去的战略思想和主要技术进行总结和反思，费根鲍姆关于以知识为中心开展人工智能研究的观点为大多数人所接受，研究人员基本达成了共识．即人工智能系统是一个知识处理系统。而知识表示、知识利用和知识获取则是人工智能系统的三个基本问题。从此，人工智能研究又迎来了一个以知识为中心的蓬勃发展的新时期。

随着DENDRAL专家系统的成功，一大批专家系统从各个领域各个方面涌现出来，从医学、数学、生物工程到地质探矿、气象预报、地震分析、过程控制、系统设计、工程测试与分析以及情报处理、法律咨询和军事决策，一个个成功的系统都带来厂巨大的经济效益和社会效益，令世人刮目相看。

同时，由于对知识的表示、利用、获取等方面的研究取得较大进展，特别是对不确定性知识的表示与推理取得了突破，建立了诸如主观Bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论等一系列新理沦，这为模式识别、自然语言理解等其它领域的发展奠定了基础，解决了许多理论和技术上的问题。人工智能又向人们展示了广阔的应用前景，社会上对人工智能的兴趣开始与日俱增。此时，人工智能研究经费充足，经营人工智能产品的公司纷纷成立，人工智能的研究队伍也迅速扩大。比如1987年在意大利召开的第十届国际人工智能会议，与会人数竟超过了5000人，在一片乐观情绪的影响下，欧、美、日本等国都先后制订了一批有关人工智能的大型项目，都争相在人工智能方面取得更为突破性的进展。其中，美国的ALV (Automontous Land Vehicle）和日本的第五代计算机就是其中最典型的代表。

但是好景不长，这些计划到80年代中期，大多遇到了技术困难，而这些技术问题的难度之大是当时人工智能技术所不能解决的。正如张钹院士在《近十年人工智能进展》一文中指出的那样，有两个根本性的问题，一是所谓的交互(interaction)问题，即传统方法只能模拟人类深思熟虑的行为，而不包括人与环境的交互行为。美国的ALV计划试图建造一种能在越野环境下自主行驶的车辆，这种车辆必须具备与环境交互的能力，以适应环境的不确定性和动态变化。根据传统人工智能的方法建立的系统，基本上不具备这种能力，这就是ALV计划遇阻的根本原因。

另一个问题是所谓扩展（scaling up）问题，即传统人工智能方法只能适合于建立领域狭窄的专家系统，不能把这种方法简单地推广到规模更大、领域更宽的复杂系统中去。日本

第五代计算机计划的中止原因也在于此。

由于这两个基本问题的存在，使人工智能研究又进人了低谷，人工智能又一次陷人了“信任危机”。

    顽强的人工智能学者们在低谷中又一次反思，更全面地检查了30年来在目标、内容和方法上存在的问题，各抒己见，百家争鸣，在未来探索的道路上又迈开了大步。

    80年代中期到90年代初麻省理工学院的布鲁克斯的（R. Brooks）以其进化理论提出了

“没有表达的智能”和“没有推理的智能”，从而成为行为主义学派的代表。他们认为智能取决于感知和行动，他们研制成功的机器虫应付复杂环境的能力超过了当时现有的许多机器人，成为解决所谓“交互”问题的重要希望，而反馈机制的引进和神经网络的重新崛起．也为解决“交互”问题提供了重要方法。

    90年代人工智能学者提出的综合集成(metasynthesis)和智能体(agent)概念为解决所谓“扩展”问题开辟了新的道路。以钱学森、戴汝为院士为代表的我国学者，从社会经济学系统、人体系统等复杂系统中提炼出开放复杂巨型智能系统的概念，并提出从定性到定量的综合集成方法．引起了国际学者的广泛关注，中国科学家正在为人工智能的发展作出应有的贡献。

不管人工智能的发展处于低谷还是高潮，它始终是以极大的冲劲螺旋式上升．短短几十年取得的成绩已经向世人展示了其极具光明的前景，一场以脑为中心的科技革命——智能革命已悄悄兴起，人类文明将进人更加辉煌的时代。 

 

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