何江源

（济宁市第一中学，济宁 272000）

1 人工智能的浅析

1.1 人工智能的简介

人工智能是计算机科学的一门子学科，它是研究、模拟人大脑功能的一门新的技术科学，包含有一系列的算法，例如：机器学习、遗传算法、蚁群算法等等。人工智能顾名思义它可以理解为“人创造的智能”。“人创造”，这个词语理解起来较容易，也没有很多的异议。关于什么是“智能”，就会有很多。人每天能够接触到的是自身所具有的智能，这也是最容易获得最容易验证的智能。同时研究人类自身的智能也是最容易获得结论的方法。但是由于我们的技术有限，对构成人的智能的组成的了解也很有限，所以就很难做到“人创造”制造的“智能”了。也正是由于这种便利性，人工智能总是对人的自己的智慧展开探究。而其它的一些生物智能则被认为是人工智能的辅助探索领域。

人工智能是自动化学科的一个分支，在计算机领域内，受到了更多的关注，并应用于机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中。从20世纪中期以来，逐渐受到研究人员的重视，不仅成为了当时三大尖端技术中的一种（空间技术、能源技术、人工智能），而且也被选为了21世纪以来的三大改变世界的技术（基因工程、纳米科学、人工智能）。在研究人员的不懈努力下，人工智能技术得到了飞快的发展，并且广泛应用于各个领域，成为了一个独立的研究学科，自成系统。

人工智能是研究怎样让软件能够像人一样去思考或者去对某些事情做出相应有智慧的反应，这些有智慧的行为包括学习能力、推理能力、规划能力、选择能力等。人工智能这个技术的探究包括让计算机智能化的原理、制造模拟人大脑的软硬件。人工智能包括很多领域的技术和知识，其中包括程序设计、算法总结、心理学和语言学等学科。可以说人工智能这一技术基本上覆盖了自然科学和社会科学的全部学科，它是人类科学思维的实践，是思维科学的技术应用。从思维观点看，人工智能不局限于逻辑方面的思考，还需要形象塑造、灵感思维等多方面的思考，才能使人工智能得到迅速的发展。在众多基础学科中，数学是多种学科的基础知识，同样人工智能算法也都基于数学知识，数学知识不仅在逻辑处理、模糊控制等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，也将促使人工智能飞快的发展。

1.2 人工智能的历史和发展

1.2.1 人工智能之父

我们耳熟能详的一个奖项叫“图灵奖”，这个奖项关系着一位伟大的人那就是“人工智能之父”-艾伦·图灵。让人感到遗憾的是，42岁艾伦·图灵就英年早逝，无法看到人工智能的诞生。他是计算机逻辑的创始者和奠基者，许多人工智能的重要方法也是由他提出的。他的主要贡献是提出了图灵机的概念，这一概念的提出为他在后来提出“图灵测试”奠定了基础。如果一个软件或者一个应用能够通过“图灵测试”，那么就可以说它是一个真正拥有了人工智能的应用，他的智力水平已经接近正常人类。正因为这一测试的出现，给智能计算领域画上了浓墨重彩的一笔，所以为了纪念艾伦·图灵对智能科学发展的巨大贡献，1966年，美国的计算机协会设置了图灵奖。该奖项每年用于嘉奖在计算机领域中有突出贡献的人。图灵奖被喻为“计算机界的诺贝尔奖”，这是历史对这位科学巨匠的最高赞誉。

1.2.2 人工智能的飞速发展

1959年第一代机器人诞生，1968年第一代有感觉的机器人成功研制，2002年家用机器人诞生，2014年机器人首次通过图灵测试，预示着人工智能进入全新时代。人工智能的萌芽时期，人工智能的研究方向主要是模拟大脑的结构。经过了一段时间的发展和积累，科研人员发现模拟大脑的结构太过复杂，将努力的方向改为模拟大脑的功能，事实证明，这是一条正确的道路。从此，人工智能得到了较快发展。后来，科研人员又从自然界中得到启示，开发出了诸如蚁群算法、遗传算法、决策算法等一系列人工智能中的基础算法。

1.3 人工智能应用领域

人工智能作为前沿尖端技术，它能够帮助人类完成很多工作，并且在计算或分类方面比人类更胜一筹，这也就使得它在生活中将会带给人类无限的便利性。同时，在科研领域，人工智能在向着更便捷，更高效的领域发展。现阶段的人工智能只是停留在局部的应用中，无法大范围的使用，因为其中的不确定性会产生无法预估的影响，但是随着技术的发展，未来人工智能一定会出现在我们生活的方方面面

2 人工智能算法

2.1 遗传算法

2.1.1 遗传算法简析

遗传算法（Genetic Algorithm）是一种学习了自然法则优胜劣汰，适者生存以及遗传定律的优化算法。在1975年，遗传算法首先是由美国的J.Holland教提出，其主要特点是直接对数据进行操作，不涉及一些复杂的数学操作；能够以较高的效率搜索到全局最优解。遗传算法的优势，已经被人们广泛的发展到各个研究领域，比如大规模优化、多目标优化、控制和生物等领域。它是智能算法中的基石。

2.1.2 遗传算法简介

遗传算法是模拟自然中优胜劣汰、适者生存这一规律而产生的求取最优解的算法。这一算法从某一初始种群开始，将限制最优解的因素变为了我们基因上面的染色体，每个染色体带有相应的约束特征值，其内部表现是基因的排列组合，它决定了个体的外部特征，如黑头发的特征是由染色体上的等位基因所决定，等位基因控制着发色。在初代种群出现之后，按照达尔文的进化理论，那些不适合的个体将会被淘汰，逐渐演变出适应性更好的种群。在每一代，选择符合要求的个体作为父本，并模仿自然基因的交叉、变异，产生出新的解。然后通过适应度函数来选择更加适应环境的种群，最终末代种群中的最优个体经过我们的解码操作后，可以作为问题近似最优解。

但是，自然有自己的淘汰法则，人类并没有这一法则，所以人类为了寻找最优解，提出了适应度函数这个概念，方法是：模拟大自然中的优胜劣汰法则，将解集通过交叉变异得到新的解集，将符合条件的保留下来，不符合的淘汰，以寻找最优解。若精确度达不到要求，重复以上的操作。

2.1.3 遗传算法特点

遗传算法作为进化算法的一种，具有全局性好的特点，同时计算方法比较简单，但是因为计算方法的简单使得迭代的次数比较多，收敛性也不是非常好。但是算法具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息来计算适应度时，适应度大的个体有概率活的更久，并获得更适应环境的基因组合。

2.2 蚁群算法

2.2.1 蚁群算法简介

蚁群系统（Ant System或Ant Colony System）是在90年代由意大利学者Dorigo、等人首先提出来的。他们研究蚂蚁的生物习性中，发现了单个蚂蚁的生活习性比较单一，但是在种群这个大的范围下，蚂蚁却可以体现出自己的种群优势。例如当蚁群在复杂环境中，去寻找到达食物的最近距离，就是通过种群中信息素的积累。蚂蚁会在走过的路上留下信息素，当一个蚂蚁发现食物之后，会回到巢穴召集其他的蚂蚁一起来搬运食物，其他蚂蚁在去食物源的路上会走不同的道路，他们有的近有的远，假设蚂蚁的行进速度基本相同，那么距离近的道路上，在相同的时间内，蚂蚁走过的次数更多，所以信息素积累的数量很高，蚁群内的蚂蚁能够感知信息素浓度的高低，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只走过去的蚂蚁又会留下信息素，促进这条路上的信息素的积累，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。

2.2.2 蚁群算法的优劣

蚁群算法，作为群体优化算法的一种，与其他优化算法相比既有优点也有不足。首先蚁群算法采用的是正反馈机制，正反馈会使系统的运行速度不断加快，所以能够更快的获得最优解，在求解过程中，每个个体可以通过释放信息素来改变周围环境，同时也完成了个体间的通信，搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算，大大提高了算法的计算能力和运行效率。同时，这种概率形的搜索方式使用了一种启发式的算法，使得算法结果不易陷入局部最优解的误区。

3 结束语

本文从人工智能入手，详细介绍了两种常用的智能算法，纵观这两种算法，我们不难发现，智能算法都是来源于我们身边或者来源于大自然，这些是人工智能算法的本源。所以人工智能应该源于生活但是高于生活，最终目的是服务人类使生活过的更美好，但是在服务的过程中要牢牢把握这个“度”，不能让技术反过来干扰到我们的正常生活。