人工智能的研究与应用（教科版）_人工智能的研究与运用

在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、机器人学、专家系统、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、 agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法和程序设计语言等。

下面对人工智能研究和应用的讨论，试图把有关各个子领域直接连接起来，辨别某些方面的智能行为，并指出有关的人工智能研究和应用的状况。

1．问题求解与博弈

人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋（如国际象棋）程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题消解（归约）这样的人工智能基本技术。

今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋、中国象棋和国际象棋，并能够战胜国际和国家象棋冠军。

2．逻辑推理与定理证明

早期的逻辑演绎研究工作与问题和难题的求解相当密切。已经开发出的程序能够借助于对事实数据库的操作来“证明”断定；其中每个事实由分立的数据结构表示，就像数理逻辑中由分立公式表示一样。

与人工智能的其他技术的不同之处是，这些方法能够完整和一致地加以表示。也就是说，只要本原事实是正确的，那么程序就能够证明这些从事实得出的定理，而且也仅仅是证明这些定理。

3．计算智能

计算智能（ computational intelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。

进化计算（ evolutionary computation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（ genetic algorithm）、进化策略（ evolutionary strategy）和进化规划（evolutionary programming）。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

人工生命是1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系