研究人工智能的同学，请先读懂这9项基本内容

人工智能学科有着十分广泛和极其丰富的研究内容。不同的人工智能研究者从不同的角度对人工智能的研究内容进行分类。例如,基于脑功能模拟、基于不同认知观、基于应用领域和应用系统、基于系统结构和支撑环境等。

因此,要对人工智能研究内容进行全面和系统的介绍也是比较困难的,而且可能也是没有必要的。下面综合介绍一些得到诸多学者认同并具有普遍意义的人工智能研究的基本内容。

人工智能

1.认知建模

人类的认知过程是非常复杂的。作为研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科,认知科学(或称思维科学)就是要说明人类在认知过程中是如何进行信息加工的。

认知科学是人工智能的重要理论基础,涉及非常广泛的研究课题。除了浩斯顿（Houston）提出的知觉、记忆、思考、学习、语言、想象、创造、注意和问题求解等关联活动外,还会受到环境、社会和文化背景等方面的影响。人工智能不仅要研究逻辑思维,而且还要深入研究形象思维和灵感思维,使人工智能具有更坚实的理论基础,为智能系统的开发提供新思想和新途径。

2.知识表示

知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智能的三大核心研究内容。其中,知识表示是基础，知识推理实现问题求解，而知识应用是目的。

知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。一般就是运用符号知识、算法和状态图等来描述待解决的问题。已提出的知识表示方法主要包括符号表示法和神经网络表示法两种。

3.知识推理

推理是人脑的基本功能。几乎所有的人工智能领域都离不开推理。要让机器实现人工智能,就必须赋予机器推理能力,进行机器推理。

所谓推理就是从一些已知判断或前提推导出一个新的判断或结论的思维过程。形式逻辑中的推理分为演绎推理、归纳推理和类比推理等。知识推理,包括不确定性推理和非经典推理等,似乎已是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发现和解决的问题值得研究。

智能推理

4.知识应用

人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。20世纪70年代,正是专家系统的广泛应用,使人工智能走出低谷,获得快速发展。

后来的机器学习和近年来的自然语言理解应用研究取得重大进展,又促进了人工智能的进一步发展。当然,应用领域的发展是离不开知识表示和知识推理等基础理论以及基本技术的进步的。

5.机器感知

机器感知就是使机器具有类似于人的感觉,包括视觉、听觉、力觉、触觉、嗅觉、痛觉、接近感和速度感等。其中,最重要的和应用最广的要算机器视觉(计算机视觉)和机器听觉。机器视觉要能够识别与理解文字、图像、场景以至人的身份等;机器听觉要能够识别与理解声音和语言等。

机器感知是机器获取外部信息的基本途径。要使机器具有感知能力,就要为它安上各种传感器。机器视觉和机器听觉已催生了人工智能的两个研究领域——模式识别和自然语言理解或自然语言处理。实际上,随着这两个研究领域的进展,它们已逐步发展成为相对独立的学科。

6.机器思维

机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。要使机器实现思维,需要综合应用知识表示、知识推理、认知建模和机器感知等方面的研究成果,开展如下各方面的研究工作:

(1)知识表示,特别是各种不确定性知识和不完全知识的表示。

(2)知识组织、积累和管理技术。

(3)知识推理,特别是各种不确定性推理、归纳推理、非经典推理等。

(4)各种启发式搜索和控制策略。

(5)人脑结构和神经网络的工作机制。

智能学习

7.机器学习

机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统大多数没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。

学习是人类具有的一种重要智能行为。机器学习就是使机器(计算机)具有学习新知识和新技术,并在实践中不断改进和完善的能力。机器学习能够使机器自动获取知识,向书本等文献资料和与人交谈或观察环境进行学习

8.机器行为

机器行为系指智能系统(计算机,机器人)具有的表达能力和行动能力,如对话、描写、刻画以及移动、行走、操作和抓取物体等。研究机器的拟人行为是人工智能的高难度任务。机器行为与机器思维密切相关,机器思维是机器行为的基础。

9.智能系统构建

上述直接的实现智能研究,离不开智能计算机系统或智能系统,离不开对新理论、新技术和新方法以及系统的硬件和软件支持。需要开展对模型、系统构造与分析技术、系统开发环境和构造工具以及人工智能程序设计语言的研究。一些能够简化演绎、机器人操作和认知模型的专用程序设计以及计算机的分布式系统、并行处理系统、多机协作系统和各种计算机网络等的发展,将直接有益于人工智能的开发。