⼈⼯智能概述
0、引⼦
本⽂内容主要摘⾃百度百科、维基百科。
⼈⼯智能是计算机学科的⼀个分⽀，⼆⼗世纪七⼗年代以来被称为世界三⼤尖端技术之⼀（空间技术、能源技术、⼈⼯智能），也被认为是
⼆⼗⼀世纪三⼤尖端技术（基因⼯程、纳⽶科学、⼈⼯智能）之⼀，近三⼗年来它获得了迅速的发展，在机器翻译，智能控制，专家系统，
机器⼈学，语⾔和图像理解等众多学科领域都获得了⼴泛应⽤并取得了丰硕的成果。
⼀、⼈⼯智能定义
早期⼈们对⼈⼯智能的理解不同，⼀些⼈认为⼈⼯智能是通过⾮⽣物系统实现的任何智能形式的同义词，智能的实现⽅式与⼈类智能的实现
是否相同是⽆关紧要的；⽽另⼀些⼈认为，⼈⼯智能系统必须能够模仿⼈类智能。随着⼈⼯智能技术的发展和应⽤，⼈⼯智能的定义更倾向
于第⼀种说法，⼈⼯智能分为“强⼈⼯智能”和“弱⼈⼯智能”。强⼈⼯智能认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，这样的
机器是有知觉的，有⾃我意识的。强⼈⼯智能可以有两类：⼀类是类⼈的⼈⼯智能，即机器的思考和推理就像⼈的思维⼀样；⼀类是⾮类⼈
的⼈⼯智能，即机器产⽣了和⼈完全不⼀样的知觉和意识，使⽤和⼈完全不⼀样的推理⽅式。弱⼈⼯智能认为不可能制造出能真正地推理和
解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有⾃主意识。
约翰·麦卡锡于1955年的定义是[4]“制造智能机器的科学与⼯程”[5]。安德⾥亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因
（Michael Haenlein）将⼈⼯智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利⽤这些知识通过灵活适应实现特定⽬标和任
务的能⼒”。维基百科上对⼈⼯智能的定义是：⼈⼯智能是指由⼈制造出来的机器所表现出来的智能。百度百科上对⼈⼯知能的定义是：⼈
⼯智能是研究、开发⽤于模拟、延伸和扩展⼈的智能的理论、⽅法、技术及应⽤系统的⼀门新的技术科学。维基百科上的定义简单明了，百
度百科的定义更正式⼀些，总体来说都倾向于给⼈⼯智能⼀个更⼴义的定义，即⼈⼯智能是模仿⼈类但不局限⼈类的⼀切⼈⼯制造的智能形
式，包含强⼈⼯智能、弱⼈⼯智能的⼀切形态。
⼆、⼈⼯智能的发展简史
1、⼈⼯智能的诞⽣：1943~1956
20世纪40年代和50年代，来⾃不同领域（数学，⼼理学，⼯程学，经济学和政治学）的⼀批科学家开始探讨制造⼈⼯⼤脑的可能
性。1956年，⼈⼯智能被确⽴为⼀门学科。
1）控制论与早期神经⽹络
最初的⼈⼯智能研究是30年代末到50年代初的⼀系列科学进展交汇的产物。神经学研究发现⼤脑是由神经元组成的电⼦⽹络，其激励电平
只存在“有”和“⽆”两种状态，不存在中间状态。维纳的控制论描述了电⼦⽹络的控制和稳定性。克劳德·⾹农提出的信息论则描述了数
字信号（即⾼低电平代表的⼆进制信号）。图灵的计算理论证明数字信号⾜以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法暗⽰了构建电⼦⼤
脑的可能性。
这⼀阶段的⼯作包括⼀些机器⼈的研发，例如W. Grey Walter的“乌龟（turtles）”，还有“约翰霍普⾦斯兽”（Johns Hopkins
Beast）。这些机器并未使⽤计算机、数字电路和符号推理；控制它们的是纯粹的模拟电路。
Walter Pitts和Warren McCulloch分析了理想化的⼈⼯神经元⽹络，并且指出了它们进⾏简单逻辑运算的机制。他们是最早描述所谓“神
经⽹络”的学者。1951年，他们的学⽣，马⽂·明斯基，与Dean Edmonds⼀道建造了第⼀台神经⽹络机，称为SNARC。
2）游戏AI
1951年，Christopher Strachey使⽤曼彻斯特⼤学的Ferranti Mark 1机器写出了⼀个西洋跳棋（checkers）程序，Dietrich Prinz则写
出了⼀个国际象棋程序，亚瑟·⼭谬尔（Arthur Samuel）在五⼗年代中期和六⼗年代初开发的国际象棋程序的棋⼒已经可以挑战具有相当
⽔平的业余爱好者。
3）图灵测试
1950年，图灵发表了⼀篇划时代的论⽂，⽂中预⾔了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这⼀概念难以确切定义，
他提出了著名的图灵测试：如果⼀台机器能够与⼈类展开对话（通过电传设备）⽽不能被辨别出其机器⾝份，那么称这台机器具有智能。这
⼀简化使得图灵能够令⼈信服地说明“思考的机器”是可能的，论⽂中还回答了对这⼀假说的各种常见质疑。图灵测试是⼈⼯智能哲学⽅⾯
第⼀个严肃的提案。
4）符号推理与“逻辑理论家”
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