人工智能导论论文

　　人工智能的发展促进自动控制向智能控制方向发展，智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域，并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层，象征着自动化的未来。以下是学习啦小编整理分享的关于人工智能导论论文的相关文章，欢迎阅读!

　　人工智能导论论文篇一

　　人工智能、智能控制与未来社会等若干问题的探索

　　摘要：人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能的发展促进自动控制向智能控制方向发展，智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域，并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层，象征着自动化的未来。

　　关键词：现代科学技术革命;人工智能;智能控制;未来社会

　　随着科学技术革命的发展，自动控制技术装置、电子计算机、人工智能、智能控制将普遍应用于社会生活的各个方面，将出现生产智能化、组织管理智能化、生活环境智能化。这就要求人们按照当代和未来社会发展的需要进行更有成效的知识和精神生产。因此，人工智能、智能控制作为具有广阔应用前景的学科，已经不单纯是个别哲学家或理论自然科学家的职业嗜好，而是现代科学技术革命发展的需要[1][2]。

　　一、人工智能

　　随着1941年以来电子计算机的发展，从50年代早期人们开始注意到人类智能与机器之间的联系。1955年末，Newell和Simon做了一个名为“逻辑专家”(Logic Theorist)的程序，它对AI研究领域产生的影响使其成为AI发展史中一个重要的里程碑，被许多人认为是第一个AI程序。1956年，被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论。他请他们到 Vermont参加“Dartmouth人工智能夏季研究会”，并提出人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。从那时起，这个领域被命名为“人工智能”。1958年McCarthy宣布了他的新成果： LISP(LISt Processing)语言，很快就为大多数AI开发者采纳。70年代专家系统被开发出来，该系统可以预测在一定条件下某种解的概率，被用于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等。70年代另一个进展是David Marr提出了机器视觉方面的新理论。

　　在理论探索方面，美国学者Zadeh首创模糊逻辑，它可以从不确定的条件做出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。同时在实际应用方面也进行了大量的研究，并取得了可喜的成果[3][4]。

　　人工智能(Artificial Intelligence)，是计算机科学的一个分支，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、机器视觉等等。人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标[5]。

　　二、智能控制

　　人工智能的发展促进自动控制向智能控制方向发展，智能控制代表了自动控制的最新发展阶段，也是应用计算机模拟人类智能实现人类脑力劳动和体力劳动自动化的一个重要领域。

　　由于传统的控制理论(包括古典的和近代的)主要涉及对伺服机构有关的系统或装置进行操作与数学运算，而人工智能所关心的主要与符号运算、逻辑推理即计算智能有关，在相当长的时间内，很少有人提到过控制理论与人工智能的联系。1965年，著名的美籍华裔科学家傅京孙(K S Fu)教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制理论;然后，他又于1971年论述了人工智能和自动控制的交接关系。由于傅先生的重要贡献，他已成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人。1967年，利昂兹(Leondes)等人首次正式使用“智能控制”一词，这一术语的出现要比“人工智能”晚11年，比“机器人”晚47年[6]。1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算机学会联合召开了第一届智能控制国际会议，这标志着智能控制作为一门新学科正式建立起来。

　　在理论结构上，智能控制具有十分明显的跨学科(多元)结构特点。

　　(1)自从傅京孙教授1971年提出把智能控制作为人工智能和自动控制的交结领域以来，许多研究人员试图建立起智能控制这一新学科。这可以用二元交集结构来表示;也可以用离散数学和人工智能中常用的谓词公式之合取来表示，即

　　IC=AI∧AC

　　式中，各子集(或合取项)的含义如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自动控制(Automatic Control);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示连词“与”符号。

　　(2)萨里迪斯于1977年提出另一种智能控制结构，他把傅京孙教授的智能控制扩展为三元结构，即把智

　　能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交接，可以用下式来表示：

　　IC=AI∧AC∧OR

　　式中，各子集(或合取项)的含义如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自动控制(Automatic Control);OR—运筹学(Operation Research);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示连词“与”符号。

　　在提出三元结构的同时，萨里迪斯还提出分级智能控制系统，指出它主要由3个智能级组成。

　　第一级：组织级，它代表系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。

　　第二级：协调级，是上一级(第一级)和下一级(第三级)间的接口，由人工智能和运筹学起控制作用。

　　第三级：执行级，是智能控制系统的最低层级，要求具有很高的精度，并由控制理论进行控制。

　　(3)蔡自兴教授根据信息技术的飞速发展，发现信息论是解释智能的一种手段，控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的，信息论已成为控制智能机器的工具，信息熵成为智能控制的测度，信息论参与智能控制的全过程，并对执行级起到核心作用，基于此，蔡自兴教授提出四元智能控制结构，把智能控制看作自动控制、人工智能、信息论和运筹学4个学科的交集，可表示如下：

　　IC=AI∧AC∧OR∧IT

　　式中各子集(或合取项)的含义如下：AI—人工智能(Artificial Intelligence);AC—自动控制(Automatic Control);OR—运筹学(Operation Research);IT—信息论(Information Theory);IC—智能控制(Intelligent Control);∧表示连词“与”符号[7]。

　　从学科结构的观点看，智能控制的四元交集结构是最具有代表性的一种集成思想。在智能控制领域内已集成了许多不同的控制方案，如模糊自学习神经控制就集成了模糊控制、学习控制和神经控制等技术。

　　智能控制获得迅速发展，并已初具学科体系，包括基础理论、技术方法和实际应用诸方面。在基础理论方面，涉及传统人工智能的知识表示和推理、计算智能(如模糊计算、神经计算和进化计算等)和机器学习等。在技术方法方面，从递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制、仿人控制和进化控制等系统加以研究。在实际应用方面，从实验室到工业现场，从家用电器到火箭制导，从制造业到采矿业，从飞行器到武器控制，从轧钢机到邮件处理机，从工业机器人到康复假肢等等都具有十分广泛的应用。

　　在智能控制的各种理论中，从普遍适用和统一观点出发的宏观综合方法最具有吸引力，但目前缺乏统一的描述和基本理论框架。虽然以信息熵为测度的思想方法与有关传统控制的方法论和专门技术不同，有着广泛的实用性;信息和熵的内涵刻画了复杂系统的有关特性，控制理论的信息熵方法以传统理论方法为特例，具有普遍性，但是，在以信息熵为基础的同时，必须以马克思主义的世界观与方法论为指导，采用宏观综合方法研究复杂系统控制问题，才有实际的意义，这是解决复杂系统控制问题颇有前景的方向，将有助于智能控制基础理论的形成与完善。按照辩证唯物主义的认识论的观点，我们应该认识到，在今天具有更多微观知识和更先进研究工具的条件下，再把基于模型的控制理论发展成为基于信息控制理论，便是在高一个层次上从微观到宏观研究的一次回溯。

　　三、最新研究成果

　　英国科研人员在2008年8月13日宣布，他们已经将成千上万的老鼠神经元“缝合”进原始的生物大脑，而这些神经元已经具备控制机器人运动的能力，由此推出一个由老鼠的脑组织控制的机器人。机器人名为“戈登”，它的“大脑”拥有5万到10万个活神经细胞，由英国雷丁大学科研人员设计。科研人员将人工培养的老鼠神经细胞同机器人的一些部件结合起来，“戈登”大脑是活的组织，因此必须装在特定温度控制的器具中。“戈登”大脑通过蓝牙无线连接同自己的“身体”联络。除受自身大脑支配外，“戈登”不受额外的人为或电脑控制。

　　试验一开始，神经细胞便忙碌起来。“大约24小时内，它们(神经细胞)开始彼此试探，建立联系。”主要设计者之一的雷丁大学教授凯文·沃里克说。

　　某种程度上说，“戈登”在自学。比如，撞到墙时，它会从传感器得到电子刺激。再遇到类似情况时，它就会记住。

　　这一开创性研究旨在探索自然智能和人工智能的分界问题，可能有助人类弄清楚记忆和学习机能的根本构架，据报道，这可能是世界上首个完全由活体脑组织控制的机器人[8]。

　　四、人工智能、智能控制在未来社会的纵深发展

　　当代科学技术革命和社会发展要求哲学回答和解决复杂系统的控制和管理及人工智能、智能控制发展所提

　　出的认识论和方法论问题，回答当代社会的发展规律问题。同近代科学技术发展时期相比，今天人类思维所面临的对象和客体具有极大的综合性、总体性，系统性。

　　随着人类自然智能和人工智能相结合，创造型思考的逐步实现，人工智能越来越多地承担着各种脑力劳动，把知识生产者同人类先前创造的全部知识财富联系起来，把数以百计、千计的专家、学者、知识劳动者联系、组织成一个有机的知识生产机体，使得知识交流和知识鉴定的速度和准确性比使用以往的普遍手段快出、高出几个数量级，可以使整个社会从事创造性劳动的人数比例得到极大的提高。人脑思维活动中的创造性工作和非创造性工作是互为前提、互相制约、互相转化的。创造性是在非创造性工作基础上进行的，创造性工作又可以不断转化为非创造性工作。当一种创造性工作转化为非创造性工作并转交给人工智能与智能控制进行之后，人脑又可以去从事和开拓新的创造性工作。这种情况的发展不仅会导致人工智能与智能控制水平的普遍提高，而且使得人们不断创造出适应创造性思维活动方式[9][10]。在未来社会里，智能控制将向更高的技术水平发展，包含多层级、多变量、非线性、大时滞、快速响应、分布参数和大规模系统等。

　　五、结语

　　随着科技的不断进步，人工智能、智能控制对未来社会的推动力是不可或缺的。但人工智能与智能控制专家也警告说，现在必须为有关研究制定道德规范，以确保未来社会的发展能够帮助人类而不是危害人类。“人工智能奇点研究所”的创办人之一伊利泽·尤德库斯基目前正在研究所谓的“友好人工智能”。他说，他最担心的是，在未来社会里，如果一些科技怪才发明一种能够自我进化但却没有道德感的机器人，这将给人类带来灾难。在未来社会里，人工智能、智能控制与社会文化、物质生产、经济发展、社会文明、社会变迁、社会结构、社会进步等方面存在越来越密切和复杂的关系，马克思主义同样面临越来越多需要认识或解释的新的社会现象和问题，分析现代科技革命发展情况也是认识马克思主义的基础。马克思主义一贯认为科学技术是社会革命的重要力量，是推动社会进步的巨大杠杆，是直接的革命力量。在未来社会里，我们需要立足于人工智能与智能控制的发展趋势，从马克思主义与近现代科学技术革命交汇点出发，深刻理解当代社会主义与现代科学技术革命汇流的历史必然性，并从分析现代科学技术革命的巨大物质功能、经济功能和精神功能入手，了解人工智能、智能控制的最新进展和前沿动态，使自己在所从事的科研领域不断有新的发现、新的发明。

　　参考文献

　　[1]朱松山，任容.现代科学技术革命与马克思主义[M].国防大学出版社，2001.

　　[2]宋健.现代科学技术革命基础知识(干部选读本)[M].中央党校出版社，1994.

　　[3]Gevarter W B. Artificial Intelligence Applications: Expert

　　Systems， Computer Vision and Natural Language Processing. New Jersey: NOYES Publications， 1984.

　　[4]姚锡凡，李旻.人工智能技术及应用[M].中国电力出版社，2008.

　　[5]蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社第三版，2003.

　　[6]易继锴，侯媛彬.智能控制技术[M].北京：北京工业大学出版社，1999.

　　[7]蔡自兴.智能控制(第二版)[M].电子工业出版社，2004.

　　[8]傅云威.英国诞生“鼠脑”机器人[N].南方都市报，2008-08-15.

　　[9]李景治.科技革命与大国兴衰[M].华文出版社，2000.

　　[10]贝尔纳.科学的社会功能[M].商务印书馆，1982.

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