韩 阳，孙佳泽，王昊天

（河北农业大学信息科学与技术学院，保定 071001）

人工智能是计算机科学的一个分支。它是一门新的技术科学，研究和开发用于模拟，扩展和扩展人类智能的理论，方法，技术和应用系统。[2]它试图理解智能的本质，并制造出一种新的智能机器，这种机器能以类似于人类智能的方式作出反应。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。人工智能这一概念从1956年正式提出至今定义不断完善，开发方式日渐丰富，也遇到了诸多限制瓶颈。

1 人工智能的产生和发展

1.1 萌芽阶段

在1950年发表的一篇著名论文“计算机器与智能”中，数学家阿兰·图灵详细讨论了“机器是否有智能？”的问题，并提出“机器可以同我们一样，拥有智能的想法”这一理念。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。[3]

1.2 成长阶段

20世纪80年代，人工智能研究进入了一个发展阶段。1984年提出建立专家控制系统的新概念，也就是说，一个智能化的计算机程序系统，包含了一定领域的专家的大量知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验来处理这个领域的高层次问题。同时，随着人工智能的发展，人工神经网络的研究也掀起了新的热潮，模糊理论等分支的研究也开始迅速展开。这说明智能控制已从研究开发阶段向应用阶段转变。

1.3 快速发展阶段

20世纪80年代后期，人工智能开始发展为多种技术和方法，人工智能进入快速发展阶段。学科交叉快速推动着人工智能的发展。其涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。研究范畴包括自然语言处理，智能搜索，机器学习等多个方面。

2 研究方法

2.1 大脑模拟

人工智能的中心理论，就是认为所有人类思维都可抽象成计算过程，甚至于人脑也只不过是某种精密的机器。基于这种理论，人类完全可以创造出足够大且运算速度更快的计算机，安装足够复杂且功能齐全的软件，人类便有望实现复制人脑这一设想。

2.2 符号处理

了解人类最初是如何掌握这些能力的，借此来试图创造出拥有这些本领的机器。将人类智能简化成简单的符号处理。在20世纪60年代，符号方法在模拟小型证明程序的先进思维方面取得了很大的成就。20世纪60年代和70年代的研究人员相信，象征性的方法最终可以成功地创造出具有强大人工智能的机器，这也是他们的目标。但由于涉及知识过于广泛，许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。

2.3 增强式学习

出于机器计算可进行大量重复枚举的特点，目前热门的研究方法即让机器人通过极端的试验和错误来指引自己的世界，甚至创造自己的语言。这种方法不仅可以使机器人学会说话，还可以了解语言本身并创建语言本身。正如人类最初创造语言一样，机器人可能会迎来一个新的时代。但同时因可能出现不可控局面，又引出诸如机器伦理等新问题。

3 开发瓶颈

3.1 对大脑的认知有限

目前类脑智能研发的核心难点是我们对脑的结构和功能原理了解还很不够。人的大脑皮层中有数百亿个神经元，每个神经元由几个到数万个分支组成，形成一个大而精细的神经网络。这个网络的电路图非常复杂，有许多不同类型的神经元和突触连接。用现有的技术真正绘制出完整的电路图需要大量的工作。[1]

生物学领域上对人类大脑认知的局限也就使“仿制人脑”、“复制人类生命体”此类想法很难实现。

3.2 脑和躯体的配合难以实现

诸如走钢丝，骑自行车此类的人类活动，是人类通过大量练习以形成肌肉记忆，学习出的一种脑和躯体的配合方式。人类通过视觉，思考，行走和交流在大脑综合后都会变成自然行为，这些人类活动是很难用某一公式计算出的内容，也是想要发展出类人智能的最大难点之一。

3.3 无情感是非判断

目前人工智能还无法识别人类情感，这是人工智能发展的又一难题。如街道智能监控系统无法辨析是真正聚众闹事还是仅仅嬉笑打闹。一个人贩子当街掳走孩子，如果是此时正盯着屏幕的公安人员，会一眼侦破，但若是智能图像识别的人工智能，这个孩子或许没那么好运。

4 结束语

人工智能发展至今，涉及领域广，开发手段不断丰富，已有多种智能产品便利生活，同时也浮现出一系列开发瓶颈及道德领域问题，还需人类在不断开发创新中探索、完善。