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人工智能(Artificial Intelligence, AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。本笔记梳理人工智能导论课程绪论部分的核心知识:AI的定义、图灵测试、三大学派与关键发展节点,是学习后续章节的基础。
定义与核心原理
人工智能的定义
人工智能的核心是"让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情",不要求机器具备自主意识,仅需实现"智能做事"的效果。
核心特征:区别于传统计算机技术的"确定性逻辑",AI 具有高度不确定性、高度非线性、高度复杂性。
著名定义:
- 智能机器:能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器
- AI(学科):计算机科学中研究、设计和应用智能机器的分支
- AI(能力):智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为(判断、推理、证明、识别、感知、理解、思考、规划、学习等)
图灵测试
定义:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。
- 2014年"尤金·古斯特曼"聊天程序首次通过图灵测试
- 罗德尔·布鲁克斯提出新图灵测试:机器人需要体现在身体上的智能
人工智能的分类
| 类型 | 定义 | 现状 |
|---|---|---|
| 弱人工智能 | 完成单一任务的智能,不具备智力或自我意识 | 目前主流(AlphaGo 只会下围棋,Siri 只能执行有限预设功能) |
| 强人工智能 | 综合的、各方面都能和人类比肩的 AI,人类能干的脑力活它都能干 | 理论设想,需脑科学突破 |
| 超人工智能 | 在几乎所有领域都大大超过人类认知表现的智力,可对自身重编程和改进(尼克·波斯特洛姆定义) | 理论设想,能力远超人类 |
三大学派
| 学派 | 核心思想 | 代表方法 |
|---|---|---|
| 符号主义 | 物理符号系统假设,知识表示和逻辑推理,从功能角度模拟智能 | 专家系统、归结原理、知识图谱 |
| 连接主义 | 模拟人脑神经元连接,学习与并行处理,从结构角度模拟智能 | 神经网络、深度学习 |
| 行为主义 | 基于感知和行动的智能,反馈控制 | 机器人、强化学习 |
现阶段是连接主义对符号主义的胜利,连接主义发展迅猛;知识图谱是符号主义持续发展的产物。
发展历史关键节点
孕育期(1956年之前)
- 1936年:图灵发明通用图灵机(UTM)
- 1943年:麦卡洛克与皮茨提出第一个人工神经元模型(MP模型)
- 1950年:图灵提出图灵测试
形成期(1956-1969年)
- 1952年:塞缪尔开发跳棋程序,创造"机器学习"概念
- 1956年:麦卡锡在达特茅斯夏季研讨会首次提出"人工智能",学科确立
- 1957-1969年:符号主义学派发展
发展期(1970年至今)
- 1974年:韦伯斯提出反向传播算法(BP算法)
- 1982年:霍普菲尔德提出 Hopfield 神经网络模型
- 1986年:BP神经网络算法发明与应用
- 1997年:"深蓝"战胜国际象棋世界冠军
- 2012年:AlexNet(8层CNN)夺得 ImageNet 冠军
- 2016年:AlphaGo 战胜李世石
- 2020年:AlphaFold 解决蛋白质折叠难题
人工智能研究的基本内容
- 知识表示:符号表示法(各种符号组合表示知识)+ 连接机制表示法(神经网络表示知识)
- 机器感知:模式识别与自然语言理解(机器视觉、机器听觉)
- 机器思维:推理、判断、决策
- 机器学习:使计算机具有类似人的学习能力,自动获取知识
- 机器行为:计算机的表达能力,即"说""写""画"能力
人工智能的应用领域
| 领域 | 内容 |
|---|---|
| 自动驾驶 | 综合视觉、传感器融合、机器学习、路径规划、控制理论;高速(变道超车)与城市(红绿灯/行人/泊车)两大场景 |
| 智能家居 | 家用设备联网赋智,手机应用/语音控制灯泡、音箱等;需关注网络安全与隐私 |
| 智慧金融 | 机器学习分析财务/社交/购物数据预测信用风险,NLP 客服,自动交易;带来监管挑战(数据安全、算法透明度) |
| 智慧工业 | 物联网+大数据改造传统工业:预测性维护、智能生产、生产优化、能源管理 |
| 智慧教育 | 大数据+ML+NLP:个性化推荐、智能作业批改、学习分析、虚拟实验室 |
应用现状:百度发布 AI 开放平台、阿里成立达摩院、科大讯飞智能语音领先、依图科技人脸识别夺冠;截至 2024 年 3 月我国 AI 企业超 4500 家,10 亿参数以上大模型接近百个。
人工智能的局限性
- 主观能动性:弱AI无意向性,不能像人一样意识到自己的存在
- 复杂场景适应性:只善于处理特定问题,任务变化性能严重下降
- 思想和独立决策:缺乏情感、意志、审美等非理性能力,不会真正"思考"
- 社会性:无法具有复杂的社会生活经历和社会经验基础
一句话总结
AI 按能力分弱、强、超三级,当下主流是弱 AI;三大学派各管一头——符号主义重知识表示与推理、连接主义重神经网络、行为主义重感知与行动,现阶段是连接主义胜出。