和人工智能有關的文章
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人工智能的出現毋庸置疑的影響了現代的科技，人工智能將會取代許多東西，下面是學習啦小編為你整理的和人工智能有關的文章，供大家閱覽!
智能與人工智能
著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智能就其本質而言，是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。 《人工智能的未來》，這本書詮釋了智能的內涵，闡述了大腦工作的原理，并告訴我們如何才能制造出真正意義上的智能機器——這樣的智能機器將不再僅僅是對人類大腦的簡單模仿，它們的智能在許多方面會遠遠超過人腦。霍金斯認為，從人工智能到神經網絡，早先復制人類智能的努力無一成功，究其原因，都是由于人們并未真正了解智能的內涵和人類大腦。所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班的根據輸入產生輸出。大腦是一個龐大的記憶系統，它儲存著在某種程度上反映世界真實結構的經驗，能夠記憶事件的前后順序及其相互關系，并依據記憶做出預測。形成智能、感覺、創造力以及知覺等基礎的，就是大腦的記憶-預測系統 。
人工智能在計算機上實現時有兩種不同的方式。一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜，人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統來進行控制，這個智能系統開始什么也不懂，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去。利用這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。
人工智能對世界發展帶來的深遠的影響。
(1)人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，人工智能帶來的幫助不言而喻。更重要的是，人工智能反過來有助于人類最終認識自身智能的形成
(2)人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。人工智能也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于人工智能在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
(3)人工智能對社會的影響。人工智能也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
人工智能PK人類智能
經過幾十年的發展，人工智能已成為涉及計算機、心理學、系統論、博弈論、哲學等領域的交叉學科。人工智能的研究是一項極富挑戰性的工作，不論是它的復雜性和學科交叉性，還是它那些帶有根本性的思考和創新，其實都是人類對自身的不斷認識和挑戰。人工智能的研究，最終會不會使人類建成“智能體烏托邦”?人工智能與人類智能的關系問題，從20世紀80年代在國內外就進行了非常激烈的辯論。
首先，讓我們了解下人工智能與人類智能。
人類智能活動的能力是人類在認識世界和改造世界的活動中，由腦力勞動表現出來的能力。人類的自然智能(人類智能)伴隨著人類活動時時處處存在。人類的許多活動，如下棋、競技、解算題、猜謎語、討論問題、編制計劃和編寫計算機程序，甚至駕駛汽車都需要“”“智能”。而人工智能實際上是在計算機上實現的智能或者說是人工智能在機器上的模擬，因此又可以稱為機器智能。人工智能的第一大成就就是發展了能夠求解難題下的下棋(如國際象棋)程序。目前人工智能的研究領域包括：自然語言處理、自動定理證明、智能數據檢索系統、機器學習、模式識別、視覺系統、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計。
人工智能從上世紀五十年代誕生起就表現出了極強的生命力，它在上世紀八十年代后期得益于計算機軟硬件發展的日新月異而得到迅猛發展。主要表現在軍事、醫療、科技等等領域。那么人工智能能否超過人類智能呢?人工智能與人類智能的關系以及人工智能的發展趨勢問題，從20世紀80年代在國內外就進行了非常激烈的辯論。既有一部分人認為人工智能只能作為人的工具的延長而不可能取代人的大腦的工具論;也有一部分人持人工智能一定會戰勝人類智能的觀點，他們從達爾文的進化論進行類比推斷，對比人類智能和人工智能相對發展的速度和加速度，認為人類智能雖然在短時期內還占有絕對的優勢，但是從人工智能近些年突飛猛進的發展速度和加速度來對比人類智能對等時間發展來看，人工智能戰勝人類智能絕對只是時間的問題。
就個人而言，我比較支持前者的觀點。人工智能誕生的初衷是作為人類工具的延長，其作用從其誕生的那一天就已經定性，人工智能只能作為人類智能的附庸和補充，而不可能對人類智能構成挑戰，更不可能取代人類智能。 人工智能的本質是對人類智能思維的模擬從方法論上講模擬一般分為兩種結構模擬和功能模擬結構模擬方法根據系統之間形態結構的相似性運用物理模擬和數學模擬方法用模型去模擬對象通過模型來間接地研究原型的規律性這種傳統模擬方法在科學技術的發展過程中發揮了巨大的作用。但是當系統之間在形態和結構上相差極大，或原型的結構機制沒有得到充分的理解時，結構模擬方法就很難進行對人腦進行結構模擬，就是仿照人腦的結構機制試圖制造出類人腦，其模擬的前提是人腦這個原型的結構機制已有了可靠的理解。但是由于人腦這一巨大系統的極端復雜性，當代腦科學尚沒有弄清其結構機制，所以從結構上模擬人腦現代科學尚處在研究試驗之中。 美國科學家艾什比認為，要制造一個綜合能力的機器腦，在原則上沒有什么問題，所需要的只是時間和技術進步。他強調，這種腦一旦制造出來，決不只是簡單的機械執行和模仿，它還能夠自己學習，發展自己的智慧。 還有一位科學家維納認為，機器確實能制造得比其制造者更聰明。 他們都遵循了強人工智能觀點：計算機不僅使智力工具，事實上具有恰當程序的計算機就可以等同于人類的智力。人工智能的發展是沒有限度的。
有一個著名的人機對弈實驗：從20世紀90年代初期開始，美國IBM公司安排了一系列計算機挑戰國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的活動，卡斯帕羅夫一直沒有輸過。1997年5月11日，卡斯帕羅夫同IBM公司的超級計算機“深藍”之間的又一場對抗賽落下帷幕，卡斯帕羅夫第一次以2.5比3.5負于“深藍”。在總共6盤的比賽里，卡斯帕羅夫的成績是1勝、3和、2負。這場“人機大戰”的結果轟動了世界，它在世界范圍引發人們討論人工智能能否超過人類智能的問題。這個實驗也是強人工智能的重要試驗之一。 計算機是沒有意識的 。還有一個有趣的例子就是電子計算機下國際象棋：在美國目前最好的電子棋手叫Belle，Belle在走棋子時能每秒檢驗15000棋子位置，但在正式棋賽所要求的兩小時走四十步的速度下，是勝不過人的象棋大師!對棋的殘局Bell能力尤低，勝不過一般進入棋賽選手的一半，雖然在開局時能勝過95%的選手。所以人到底比電子計算機強!據說電子計算機計算程序的弱點在于不能從全盤敵我雙方棋子的布局中通盤估算形勢;而這在殘局子少時，人的這方面能力就十分突出。人不是靠算，而是靠認出形勢。此例很好地說明了人工智能是不可以戰勝人腦的。事實勝于雄辯，從我舉的那兩個例子更加證明了人類智能是勝于人工智能的。雖然“深藍”有所勝績，但最終還是輸給了世界棋王，而且，就其本質也是靠許多專家事先編制的程序以及每秒上億次的運算能力來作戰的。
但我認為，計算機只不過是一個強有力的智力工具，人工智能的發展是有限度的，它可以不斷接近人類智能，而永遠不可能超過人類智能。 就拿這個實驗來說，其實真正的比賽是在卡斯帕羅夫與深藍設計小組中的程序員和工程師之間進行的。在某一個領域它很厲害，但是，它不會學習如何下棋，也不會從它下過的棋中吸取經驗。計算機能夠完成和表現出某種智能行為，僅僅是因為它執行了人們實現編制好的操作規則，就是說，是人類智能決定了機器智能。 不僅如此，機器是連意識都沒有的，更別談其智能超過人類智能的了。
首先，世界是物質的，意識是物質的反映，意識是物質發展到一定程度才產生發展起來的，意識是特殊物質(人腦)運動的產物和活動表現，意識是人類在適應世界和改造世界時所進行的信息處理過程及其產物和表現。只有活著的、具有生物結構的生物才能有意識，因此，一臺人造的、非生物的機器是不能有意識的。 其次，人工智能是無意識的機械的物理的過程，不具備由世界觀、人生觀、情感、意志、興趣、愛好等心理活動所構成的主觀世界，而人類智能則是在人腦生理活動基礎上產生的心理活動，能使人形成一個主觀世界。最后，電腦必須接受人腦的指令，按預定的程序進行工作，它不能輸出未經輸入的任何東西，所謂結論只不過是輸入程序和輸入數據的邏輯結果。而人腦功能不僅采取感覺、直覺、表象等形式，反映事物的外部現象，而且能夠運用概念、判斷、推理等形式對感性材料進行加工制作，選擇建構，從而使感性認識上升到理性認識，把握事物的本質和規律，在反映規律的基礎上，提出新概念，做出新判斷，既有對當前的反映，又有對過去的追溯和對未來的預測，可以超越特定時空的限制，具有豐富的想象力和創造性。而且，人工智能是機器進化的結果，沒有社會性。人作為社會的存在物，人腦功能是適應著社會生活的需要而產生和發展的。況且，生物必須經歷一個生長過程，并花費很長的一段學習時間才能逐漸地獲得意識，機器是沒有生活歷史的，所以它不可能有意識。不能說，“深藍”因為有正確的程序就被稱之為有意識的。
著名科技哲學教育家錢俊生(全國黨校系統自然辯證法研究會理事長、博士生導師)，他認為：“演唱和增強人腦的智能，提高主體認識能力，是研究人工智能的目的。要達到這個目的，就要認識人腦及思維規律。在局部功能上，人工智能已經可以代替超過人工智能，但在全局上，造出一個與人一樣能夠思維的機器來，是不可能的。人的認識能力是無限發展的，人的智能水平處于進化之中，作為人類認識工具的人工智能也在不斷發展，但人工智能與人的智能的差距始終存在著，人的主體地位是改變不了的”;孫鵬文、趙永紅、富秀榮等人運用馬克思主義自然辯證法的觀點從人工智能和人類智能的起源、思維方式、認識方式、語言形式四方面論述了二者之間的關系 ,得出“人工智能雖能延長人的大腦、擴大人的智能、放大和部分代替人類腦力勞動 ,但卻不可能完全代替 ,更不可能超過人類智能”;人工智能憑借特有的載體、資源和工作條件必然會發展出自身獨特的方法和系統 ,但它不可能完全等價于人的生理神經智能。人工智能既在無限可能的前提條件下發展著，也在永恒的質的差異條件下受到局限”;博士研究生錢鐵云發做出了“計算機永遠不能擺脫作為人類工具的命運,人工智能也永遠不能超越人類智能”的論斷。
人工智能也永遠無法超越人類智能。就像電腦只是人腦的延伸和補充，它不可能在整體上超越人腦，不可能完全取代人腦，更不可能反過來支配和統治人類;人工智能也只是人類智能在機器中的再現或復制，是人類智能某種屬性的延伸，不可能取代人的意識。 就電腦的產生來說，它是認識主體創造的，是主體的目的和需求的產物;就電腦的作用形式而言，它是人腦的延伸物，屬于主體的認識手段或認識工具，是主體認識能力的表現。所以，電腦僅僅是人類改進和完善自己生活的創造物，再高級的電腦也是人腦設計制造的，不可能代替人腦而成為獨立的認識主體。從總體上看，因為電腦不是生活在社會之中，沒有人那樣長期的社會實踐，不具備人的社會屬性，因而也就不可能具有真正意義上的思維。所以，無論科技如何發展，電腦也不可能像人一樣具有社會性，電腦本身的運作不具有任何的社會意義，當然也無法超越人類。不否認電腦給我們生活帶來的諸多便利。電腦在人類社會生活的很多領域解決了用人力很難解決的問題。而且，人工智能的產生和發展也為人類智能提供了新的時間和空間尺度，給人類提供了一個新的創造領域。但是，如果因為電腦的廣泛應用而認為其不存在一個技術性的界限，認為人工智能可以代替人類智能，則是沒有根據的，也是不可能的。
機器智能雖是有限的，也永遠不可能超過人類智能;但是，機器智能向人類智能的接近卻是無限度的，機器智能可以無限逼近人類智能。雖然卡斯怕羅夫最終輸給了深藍，但深藍是人類工程師制造的，其所有棋步于演算來自全世界的國際象棋棋手，可以說是卡斯怕羅夫跟全世界頂尖的國際象棋棋手下棋而深藍只是個媒介，歸根結底他還是輸給了人類智能。人工智能是不會戰勝人類的。但有一點是，人工智能必將在未來的社會進步中起到越來越重要的推動作用，時間將會證明誰是誰非。
綜上所述，我認為人工智能是無法超越人類智能的，但我也不否認人工智能給我們生活帶來了諸多便利。人工智能在人類社會生活的很多領域解決了用人力很難解決的問題。而且人工智能的產生和發展也為人類智能提供了新的時間和空間尺度，給人類提供了一個新的創造領域。但是，如果因為人工智能的廣泛應用而認為其不存在一個技術性的界限，認為人工智能可以代替人的思維，則是沒有根據的。
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