論文導讀：介紹了人工智能的概念及其目前發展概況,對人工智能的幾種類型及應用，如：模式識別、專家系統作了簡要的介紹。並對人工智能今後的發展前景進行了分析。
關鍵詞：人工智能

　　1引言
　　人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
　　2目前人工智能技術的研究和發展狀況
　　目前，人工智能技術在美國、歐洲和日本依然飛速發展。在AI技術領域十分活躍的IBM公司，已經為加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室制造了ASCIWhite 電腦，號稱具有人腦的千分之一的智力能力，而正在開發的更為強大的新超級電腦—— “藍色牛仔”（Blue Jean），據其研究主任保羅·霍恩稱， “藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。
　　3技術應用
　　隨著AI的技術的發展，現代幾乎各種技術的發展都涉及到了人工智能技術，可以說人工智能已經廣泛應用到許多領域，其典型的應用包括：
　　3.1符號計算
　　計算機最主要的用途之一就是科學計算,科學計算可分為兩類:一類是純數值的計算,例如求函數的值; 另一類是符號計算,又稱代數運算,這是一種智能化的計算, 處理的是符號。符號可以代表整數、有理數、實數和復數,也可以代表多項式,函數,集合等。隨著計算機的普及和人工智能的發展,相繼出現了多種功能齊全的計算機代數系統軟件, 其中Mathematic和Maple 是它們的代表，由於它們都是用C 語言寫成的, 所以可以在絕大多數計算機上使用。
　　3.2模式識別
　　模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這裏,我們把環境與客體統稱為“模式”。論文參考網。用計算機實現模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發智能機器的一個關鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。計算機識別的顯著特點是速度快、準確性和效率高。識別過程與人類的學習過程相似。以“語音識別”為例： 語音識別就是讓計算機能聽懂人說的話，一個重要的例子就是七國語言（英、日、意、韓、法、德、中）口語自動翻譯系統。該系統實現後，人們出國預定旅館、購買機票、在餐館對話和兌換外幣時，只要利用電話網絡和國際互聯網，就可用手機、電話等與“老外”通話。
　　3.3機器翻譯
　　機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統叫做機器翻譯系統。目前，國內的機器翻譯軟件不下百種，根據這些軟件的翻譯特點，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業翻譯類。詞典類翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，並提供單詞的發音，為用戶了解單詞或詞組含義提供了極大的便利。漢化翻譯軟件的典型代表是“東方快車2000”，它首先提出了“智能漢化”的概念，使翻譯軟件的輔助翻譯作用更加明顯。
　　3.4機器學習
　　機器學習是機器具有智能的重要標誌，同時也是機器獲取知識的根本途徑。有人認為，一個計算機系統如果不具備學習功能，就不能稱其為智能系統。機器學習主要研究如何使計算機能夠模擬或實現人類的學習功能。機器學習是一個難度較大的研究領域，它與認知科學、神經心理學、邏輯學等學科都有著密切的聯系，並對人工智能的其他分支，如專家系統、自然語言理解、自動推理、智能機器人、計算機視覺、計算機聽覺等方面，也會起到重要的推動作用。
　　3.5問題求解
　　人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中應用的某些技術,今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是,尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。論文參考網。另一個問題是涉及問題的原概念,在人工智能中叫問題表示的選擇,人們常能找到某種思考問題的方法,從而使求解變易而解決該問題。到目前為止,人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題,即搜索解答空間,尋找較優解答。
　　3.6邏輯推理與定理證明
　　邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一,其中特別重要的是要找到一些方法,只把註意力集中在一個大型的數據庫中的有關事實上,留意可信的證明,並在出現新信息時適時修正這些證明。醫療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。
　　3.7自然語言處理
　　自然語言的處理是人工智能技術應用於實際領域的典型範例,經過多年艱苦努力,這一領域已獲得了大量令人註目的成果。目前該領域的主要課題是:計算機系統如何以主題和對話情境為基礎,註重大量的常識——世界知識和期望作用,生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。
　　3.8分布式人工智能
　　分布式人工智能在20世紀70年代後期出現，是人工智能研究的一個重要分支。分布式人工智能系統一般由多個Agent（智能體）組成，每一個Agent又是一個半自治系統，Agent之間以及Agent與環境之間進行並發活動，並通過交互來完成問題求解。
　　3.9計算機視覺
　　計算機視覺是一門用計算機實現或模擬人類視覺功能的新興學科。其主要研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力，這種能力不僅包括對三維環境中物體形狀、位置、姿態、運動等幾何信息的感知，而且還包括對這些信息的描述、存儲、識別與理解。
　　目前，計算機視覺已在人類社會的許多領域得到成功應用。例如，在圖像、圖形識別方面有指紋識別、染色體識字符識別等；在航天與軍事方面有衛星圖像處理、飛行器跟蹤、成像精確制導、景物識別、目標檢測等；在醫學方面有圖像的臟器重建、醫學圖像分析等；在工業方面有各種監測系統和生產過程監控系統等。

人工智能的現狀及今後發展趨勢展望---周鑫