人工智能的现状及今后发展趋势展望

NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力,系统的理解大都局限于表层上,没有深层的推敲,没有学习,没有记忆,更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟,大多数研究局限在语言这一单独的领域,而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。

3自动定理证明和GPS的局限

自动定理证明的代表性工作是1965年鲁宾逊提出的归结原理。归结原理虽然简单易行,但它所采用的方法是演绎,而这种形式上的演绎与人类自然演绎推理方法是截然不同的。基于归结原理演绎推理要求把逻辑公式转化为子句集合,从而丧失了其固有的逻辑蕴含语义。前面曾提到过的GPS是企图实现一种不依赖于领域知识求解人工智能问题的通用方法。GPS想摆脱对问题内部表达形式的依赖,但是问题的内部表达形式的合理性是与领域知识密切相关的。不管是用一阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理,还是求解人工智能问题的通用方法GPS,都可以从中分析出表达能力的局限性,而这种局限性使得它们缩小了其自身的应用范围。 4模式识别的困惑

虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果,有的已成为产品投入实际应用,但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力,是任何最先进的计算机识别系统望尘莫及的,另一方面,在现实世界中,生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付,但机器不会,这并不是说它们永远不会,而是说目前不会。 五．人工智能的发展前景 1人工智能的发展趋势

技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 2人工智能的发展潜力巨大

人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始,离我们的目标还很遥远，但人工智能在某些方面将会有大的突破。

(1)自动推理是人工智能最经典的研究分支,其基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之一,其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究是最新的热点,很有可能取得大的突破。

(2)机器学习的研究取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcement learning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。

(3)自然语言处理是AI技术应用于实际领域的典型范例,经过A I研究人员的艰苦努力,这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下,近年来迅猛发展,已经成为了AI的一个独立研究分支。由于信息获取与精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将A I技术应用于这一领域的研究是人工智能走向应用的契机与突破口。从近年的人工智能发展来看,这方面的研究已取得了可喜的进展。 六．结束语

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。