德普勒，M.

[拼音]：rengong zhineng

[英文]：artificial intelligence

研究怎樣讓計算機做一些通常認為需要智慧才能做的事情，又稱機器智慧，是電腦科學的一個分支。例如，用計算機進行產品設計和工程設計、自動化管理、翻譯、自動情報檢索、自動程式設計、教學、醫療診斷、探礦、化學分析、解決數學問題、繪畫、作曲、博弈和機器人控制等。人工智慧可以提高計算機在應用中的靈巧性，探索新的應用領域，併為計算機軟體、硬體的新設計指出方向和提供依據。

自從電子計算機問世以來，人們就開始了人工智慧的研究。研究的問題有：“什麼是智慧？”，“機器能夠思維嗎？”，“機器能否達到人的智慧水平？”。對這類問題人們有不同的看法和爭論。但是，人工智慧研究已經取得相當成果。從50年代到60年代初，已編寫出一些試驗性程式，建立了專用語言──表處理語言。60年代末以來，又出現一些具有實際使用價值的系統。

問題求解

問題求解是許多人工智慧系統的核心。一個需要解決的問題一般包括物件、操作和要求三個方面。例如“八子游戲”（見圖），標有從①到⑧八個數字的棋子擺在分為九格的棋盤上，這就是物件。一種擺法構成物件的一種狀態。把任意棋子向相鄰的空格內走一步就是一個操作。一次操作能把物件從一個狀態變為另一個狀態。逐次執行操作能使物件從指定的初始狀態變為指定的目標狀態。例如可以規定圖中的兩種狀態之一作為目標狀態。

人工智慧所處理的實際問題較為複雜，“八子游戲“是一個簡單的例項，可藉以說明問題求解的概念和方法。“八子游戲”把問題分為幾個子課題，這些子課題在人工智慧的其他方面也很重要。

（1）表示：問題的表示方法對於問題的求解非常重要。“八子游戲”中的操作有兩種表示法：一種是某序號棋子移入空格；另一種是空格移上，空格移下，空格移左，空格移右。後一種表示運算元少而且方便。一般來說，解決某方面的問題需要有有關方面的知識。因此，知識表示是人工智慧的重要課題之一。

（2）尋找：尋找滿足要求的一系列操作需要問題求解。對初始狀態施行所有可能的操作可以變出一組狀態，其中每一個又可以變出一組狀態。如滿足要求的操作系列存在，查遍所有可能的操作系列總能找到這一個系列。但是，這種盲目的普查法在複雜的問題中無異大海撈針，即使最先進的計算機也無能為力。因此，必須要有“竅門”。“八子游戲”中的竅門是：不走回頭路；不增加與目標狀態的差別。用“竅門”指導尋找是人工智慧的一個基本思想。

（3）計劃：解決問題可以訂一個計劃，執行中發現有缺點可以修改。“八子游戲”的計劃是：先把①逐步移到左上角，再把②移到它的右鄰，依此類推，逐步從①到⑧把各子移到所要求的位置，移後面的子時前面的子不動。但把③移到右上角時一般會發現必須動②，這時就要修改計劃。

人工智慧的另外幾個課題是感知、推理、執行和學習等功能。

感知

未來計算機應能直接認字、識圖，直接聽取人的語言。智慧機器人應有視覺、聽覺、觸覺等機能，以感知周圍事物的情況。遙感所得到的圖片需要用計算機辨認其中的景物。為此，需要研究模式識別。為了使計算機能直接聽取人的語言和閱讀文字資料，還需要進行自然語言理解的研究。

推理

計算機對所感知的資訊進行加工相當於人的思維。思維的一個重要方面是推理。例如數學定理證明就是一種演繹推理。對於人工智慧來說，定理不限於數學，凡是用演繹法推證的論斷都被看作是定理。用計算機做歸納推理和不精確推理也是人工智慧的重要研究課題。

執行

智慧機器人應能行動，應能用“手”做事、寫字，應能說話。未來計算機也應當能說話、寫字。這些執行機能除了硬體，還需要研究設計相應的軟體。

學習

“學習”一詞有多種含義。自動積累知識是一種學習，這在各種專家系統的設計中是很重要的。根據執行情況修改計劃也是學習。有的系統可以通過人所提供的正、反兩方面的例子形成概念；有的系統可以通過訓練識別模式；還有模擬科學研究的系統。例如一個系統可通過分析大量資料發現物理規律，另外一個系統可根據一些簡單的數學概念和公理形成複雜的概念並作出數學猜想。

參考書目

N.J.Nilsson， Principles of Artificial Intelligence，Palo Alto， Tioga， Calif.， 1980.

E.A.Feigenbaum and J.Feldman， ed.，Computers and Thought，McGraw-Hill，New York，1963.

A.Barr and E.A.Feigenbaum，ed.，The Handbook of Artificial Intelligence， Vol. I～Ⅲ. William Kaufmann Inc.，Los Altos，Calif.，1981.