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關(guān)鍵詞：人工智能 機器學(xué)習(xí) 機器人情感獲得 發(fā)展綜述
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0234-01
引言
人類自從工業(yè)革命結(jié)束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質(zhì)，實際上就是對人的思維進行模仿，以此代替人類工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時期，那時圖靈就希望未來的智能系統(tǒng)能夠像人一樣思考。在20世紀五十年代，人工智能被首次確定為一個新興的學(xué)科，并吸引了大批的學(xué)者投入到該領(lǐng)域的研究當中。經(jīng)過長時間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經(jīng)形成，如模式識別、特征表示與推理、機器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和算法等等。進入二十一世紀以來，隨著深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能再一次成為研究熱點。人工智能技術(shù)與基因過程、納米科學(xué)并列為二十一世紀的三大尖端技術(shù)， 并且人工智能涉及的學(xué)科多，社會應(yīng)用廣泛，對其原理和本質(zhì)的理解也更為復(fù)雜。 一、人工智能的發(fā)展歷程
回顧人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展過程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發(fā)展階段和應(yīng)用階段。
1.初期形成階段
人工智能這一思想最早的提出是基于對人腦神經(jīng)元模型的抽象。其早期工作被認為是由美國的神經(jīng)學(xué)家和控制論學(xué)者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學(xué)的研究生制造出了第一臺人工神經(jīng)元計算機。而其真正作為一個新的概念被提出是在1956年舉行的達茅斯會議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒器來模擬人類智能的新興學(xué)科。1969年的國際人工智能聯(lián)合會議標志著人工智能得到了國際的認可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數(shù)學(xué)、生物、計算機、神經(jīng)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的學(xué)者參與該領(lǐng)域的研究。
2.綜合發(fā)展階段
1.7 7年， 費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上正式提出了“知識工程”這一概念。而后其對應(yīng)的專家系統(tǒng)得到發(fā)展，許多智能系統(tǒng)紛紛被推出，并應(yīng)用到了人類生活的方方面面。20世紀80年代以來，專家系統(tǒng)逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展。大型專家系統(tǒng)開發(fā)采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機制和多種控制策略相結(jié)合的方式， 并開始運用各種專家系統(tǒng)外殼、專家系統(tǒng)開發(fā)工具和專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境等等。在專家系統(tǒng)的發(fā)展過程中，人工智能得到了較為系統(tǒng)和全面的綜合發(fā)展，并能夠在一些具體的任務(wù)中接近甚至超過人類專家的水平。
3.應(yīng)用階段
進入二十一世紀以后，由于深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，并在圖像分類與識別的任務(wù)上遠遠超過了傳統(tǒng)的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學(xué)的Geoffery Hinton及其學(xué)生在《Science》雜志上發(fā)表文章，其中首次提到了深度學(xué)習(xí)這一思想，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分級表達，降低了經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。并隨后提出了如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN），以及區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)，使得訓(xùn)練和測試的效率得到大幅提升，識別準確率也顯著提高。
二、人工智能核心技術(shù)
人工智能由于其涉及的領(lǐng)域較多，內(nèi)容復(fù)雜，因此在不同的應(yīng)用場景涉及到許多核心技術(shù)，這其中如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是最重要也是發(fā)展較為完善的幾個核心技術(shù)。
1.專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一類具有專門知識和經(jīng)驗的計算機智能程序系統(tǒng)，通過對人類專家的問題求解能力建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術(shù)來模擬通常由專家才能解決的復(fù)雜問題，達到具有與專家同等解決問題能力的水平。對專家系統(tǒng)的研究，是人工智能中開展得較為全面、系統(tǒng)且已經(jīng)取得廣泛應(yīng)用的技術(shù)。許多成熟而先進的專家系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用在如醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘測、文化教育等方面。
2.機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)是一個讓計算機在非精確編程下進行活動的科學(xué)，也就是機器自己獲取知識。起初，機器學(xué)習(xí)被大量應(yīng)用在圖像識別等學(xué)習(xí)任務(wù)中，后來，機器學(xué)習(xí)不再限于識別字符、圖像中的某個目標，而是將其應(yīng)用到機器人、基因數(shù)據(jù)的分析甚至是金融市場的預(yù)測中。在機器學(xué)習(xí)的發(fā)展過程中，先后誕生了如凸優(yōu)化、核方法、支持向量機、Boosting算法等等一系列經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)方法和理論。機器學(xué)習(xí)也是人工智能研究中最為重要的核心方向。
3.模式識別
模式識別是研究如何使機器具有感知能力 ，主要研究圖像和語音等的識別。其經(jīng)典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發(fā)展起來應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的識別方法。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字，識別指紋、癌細胞等技術(shù)已經(jīng)進入實際應(yīng)用。語音識別主要研究各種語音信號的分類，和自然語言理解等等。模式識別技術(shù)是人工智能的一大應(yīng)用領(lǐng)域，其非常熱門的如人臉識別、手勢識別等等對人們的生活有著十分直接的影響。
4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的結(jié)構(gòu)中得到啟發(fā)， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機理。而近年來發(fā)展的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，與經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法相比在大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下有著更強的特征學(xué)習(xí)和表達能力。含有多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)斎朐紨?shù)據(jù)有更抽象喝更本質(zhì)的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類問題。另外，通過實現(xiàn)“逐層初始化”這一方法，實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分級表達，可以有效降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別任務(wù)中取得了十分明顯的進展，基于CNN的圖像識別技術(shù)也一直是學(xué)術(shù)界與工業(yè)界一致追捧的熱點。
三、機器人情感獲得
1.智能C器人現(xiàn)狀
目前智能機器人的研究還主要基于智能控制技術(shù)，通過預(yù)先定義好的機器人行動規(guī)則，編程實現(xiàn)復(fù)雜的自動控制，完成機器人的移動過程。而人類進行動作、行為的學(xué)習(xí)主要是通過模仿及與環(huán)境的交互。從這個意義上說，目前智能機器人還不具有類腦的多模態(tài)感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運動機制方面，目前幾乎所有的智能機器人都不具備類人的外周神經(jīng)系統(tǒng)，其靈活性和自適應(yīng)性與人類運動系統(tǒng)還具有較大差距。
2.機器人情感獲得的可能性
人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發(fā)達的神經(jīng)系統(tǒng)的處理下獲得情感。智能機器人在不斷的機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理中，中樞處理系統(tǒng)不斷地自我更新、升級，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級的過程類似于生物的進化歷程，也就是說，智能機器人有充分的可能性獲得與人類同等豐富的情感世界。
3.機器人獲得情感的利弊
機器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來的利弊則眾說紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機器人可以帶來更多人性化的服務(wù)，人機合作也可進行地更加深入，可以為人類帶來更為逼真的體驗和享受。人類或可與智能機器人攜手共創(chuàng)一個和諧世界。但是另一方面，在機器人獲得情感時，機器人是否能徹底貫徹人類命令及協(xié)議的擔憂也迎面而來。
4.規(guī)避機器人情感獲得的風(fēng)險
規(guī)避智能機器人獲得情感的風(fēng)險應(yīng)預(yù)備強制措施。首先要設(shè)計完備的智能機器人情感協(xié)議，將威脅泯滅于未然。其次，應(yīng)控制智能機器人的能源獲得，以限制其自主活動的能力，杜絕其建立獨立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時強行停止運行、回收、甚至銷毀智能機器人。
三、總結(jié)
本文梳理了人工智能的發(fā)展歷程與核心技術(shù)，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應(yīng)用前景，但也伴隨著極大的風(fēng)險?；仡櫰浒l(fā)展歷程，我們有理由充分相信，在未來人工智能的技術(shù)會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領(lǐng)域之一，在合理有效規(guī)避其風(fēng)險的同時，獲得情感的智能機器人會造福人類，并極大地幫助人們的社會生活。
參考文獻
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治療糖尿病有新招 腸內(nèi)細胞“動手腳”
日前，倫敦大學(xué)學(xué)院附屬醫(yī)院（University College Hospital）的醫(yī)生們嘗試利用一種全新理念來治療Ⅱ型糖尿病，以期望能讓患者們將大大小小的藥瓶“鎖起來”，徹底擺脫對治療藥物的依賴。這種療法的聚焦點在腸的內(nèi)壁。醫(yī)生將一頭帶有放了氣的硅膠氣球的細管順患者咽喉插入，直達用于消化食物的十二指腸，然后為氣球充氣并注入熱水。這樣一來，球體壓迫十二指腸，表面的溫度就會將周圍的組織燒掉，整個過程需要90分鐘。這一方法被稱為消融（ablation），它可以將十二指腸內(nèi)的異常細胞溫和地?zé)?，促進新細胞生長，以便更好地代謝葡萄糖和糖，讓血糖含量下降，改善血液循環(huán)，從而降低中風(fēng)、心臟病等糖尿病并發(fā)癥出現(xiàn)的概率。 （編譯自“每日郵報”網(wǎng)站）
煙蒂不再隨手棄 變臉“建材”更有利
吸煙剩下的煙蒂最終的命運往往逃不過一個“扔”字，由于其生物降解性差，一般需要很多年才能分解，而且當中帶有的各種重金屬還會污染土壤和水源。但最近澳大利亞的科學(xué)家利用先進技術(shù)將這一棄料變成了建筑用的“燒制黏土磚”，為煙蒂的處理找到了一條實用的解決方法。據(jù)統(tǒng)計，每年全世界會生產(chǎn)6兆支香煙，這也就意味著會有120萬噸的煙蒂淪為垃圾需要處理。到2025年，隨著世界人口的增長，煙蒂的數(shù)量將會提高50%，應(yīng)當引起人們的足夠重視。據(jù)專家說，用煙蒂制作的新型磚材不僅質(zhì)量輕，而且絕緣性能好，成本低。因此，這一環(huán)保技術(shù)的應(yīng)用無疑為城市的垃圾處理以及建筑材料的使用減輕了壓力。 （編譯自“科學(xué)前哨戰(zhàn)”網(wǎng)站）
希臘圣賢墓成謎 考古線索來破題
古希臘哲學(xué)圣賢亞里士多德在西方思想文明發(fā)展史中占據(jù)著重要地位，受世人景仰，但兩千多年過去了，他魂歸何處，墓在哪方一直是未解之謎。就在紀念亞里士多德誕生2400年之際，一位來自希臘的考古學(xué)家宣稱，經(jīng)過20多年的挖掘，他認為這位哲學(xué)家極有可能埋在古村斯坦吉拉（Stagira），而這也正是亞里士多德的出生地。雖然這位考古學(xué)家沒有確鑿的證據(jù)，但是他已經(jīng)找到了古文獻中記載的祭壇以及通往墳?zāi)沟牡缆?。亞里士多德從雅典出逃并得胃病而亡，過去學(xué)者都認為其死后埋于距離斯坦吉拉300英里的哈里西斯（Chalcis），但最近的線索卻顛覆了以往的推斷，并很有希望最終揭秘。
（編譯自“科學(xué)前哨戰(zhàn)”網(wǎng)站）
一天旅行體力佳 不斷越國整“一打”
來自英國利茲的39歲的亞當?萊頓（Adam Leyton）日前在24小時之內(nèi)創(chuàng)下了到達12個國家的新的世界紀錄。他于早晨7：01時從德國的佩爾途徑盧森堡、法國、比利時、荷蘭等國，最終到達奧地利。而在規(guī)定時間內(nèi)，他還必須跑步完成最后的兩公里。作為一名三個孩子的父親，他也是蠻拼的，但1000英鎊的愛心家庭慈善籌款也算是對他努力堅持的回報。萊頓的線路選擇以及旅行方式都是他精心設(shè)計的。之所以選擇佩爾作為出發(fā)地，是因為它與盧森堡僅一河之隔，可極大節(jié)省時間。之后的行程他不斷根據(jù)路線需要搭乘飛機、火車等交通工具，利用乘坐間隙小憩片刻，恢復(fù)精力。而像語言隔閡、臨時突發(fā)狀況等也為他的旅程添加了不少花絮。 （編譯自“每日郵報”網(wǎng)站）
重新認識人類路盲 科學(xué)揭示大腦“導(dǎo)航”
美國斯坦福大學(xué)的研究團隊近日揭示了大腦如何作為一個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過將目的地進行視覺化，來讓我們從一個地方到達另外一地。研究人員讓志愿者共處一個虛擬的環(huán)境，同時對他們用核磁共振成像進行腦部掃描，利用“認路”的實驗對大腦活動進行觀測。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，他們的腦前額皮質(zhì)和負責(zé)方向的海馬較為活躍。研究人員認為是前額皮質(zhì)在大腦海馬中創(chuàng)建了“目標終點”。一旦這一信息被編碼，大腦新皮層的其他區(qū)域就會進行協(xié)調(diào)來幫助大腦進行可視化，從而選擇道路到達目的地。這表明海馬在某種程度上是通過表現(xiàn)未來目標以及當前位置的狀態(tài)來進行位置導(dǎo)航的。該研究成果發(fā)表在近期的《科學(xué)》上。據(jù)此，或許我們對于路盲的認識與研究能有一個新的突破。 （編譯自“每日郵報”網(wǎng)站）
機器人“擬人”程度深 體驗痛感更逼真
隨著機器人制造水平的不斷精進，它在形態(tài)上也越來越趨近人類。如今，來自德國漢諾威大學(xué)的科學(xué)家們將賦予其難以想象的另一項人類品質(zhì)：感覺疼痛。研究人員表示，疼痛是一種保護系統(tǒng)，它可以幫助我們免受傷害。因此，他們正在發(fā)明一種“人造神經(jīng)系統(tǒng)”來完善機器人，包括痛源感應(yīng)和感后行為兩方面?？茖W(xué)家將感應(yīng)器放在機器人手臂上，并使用“機器人組織”（robot tissue）來決定痛感的程度，當痛感較輕時，機器人會慢慢回縮；而當痛感較重時，它就會進入鎖定模式，直到它得到人類操作者的幫助?？茖W(xué)家坦言，保證人類安全也同樣重要。在未來的時間里，人類會更多地與機器人一同工作，讓機器人體驗疼痛也可以提醒其周圍的人們。
（編譯自“科學(xué)前哨戰(zhàn)”網(wǎng)站）
逃離屏幕困擾 新技術(shù)識別眼鏡發(fā)揮功效
科技的發(fā)展讓許多現(xiàn)代人都沉溺于指尖上的信息獲取，并將眼睛定格于屏幕上不能自拔。與此同時欲將人們拉回健康狀態(tài)的各種發(fā)明也應(yīng)運而生。28歲的齊諾?金（Chino Kim）創(chuàng)造了一種名為“屏幕者”（Screeners）的眼鏡，可以讓眼球擺脫被“鎖屏”的困擾。這種獨特的眼鏡由智能膜做成，通電時這種不透明的塑料會變得清晰。使用者佩戴在頭部時，攝像頭就會將看到的圖像傳到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network）來分辨見到的事物。當攝像頭檢測到所看為屏幕時，它就會觸發(fā)控制器來切斷眼睛上智能膜的電源，從而使其變得模糊。齊諾?金表示他是在利用計算機視覺來對抗計算機視覺綜合征（Computer Vision Syndrome）。
（編譯自O(shè)ddity Central網(wǎng)站）
食品創(chuàng)意口味不輕 巧克力中摻有“葷腥”
巧克力和牛肉，這兩種原本并不搭界的食材如今在新西蘭食品工程師穆斯塔法?法樓克（Mustafa Farouk）的手中被不可思議地揉捏在一起，形成一種口味新奇的創(chuàng)意食品。這種“古怪”想法的產(chǎn)生來源于其想增添牛肉的營養(yǎng)價值，而巧克力不僅作為甜品深受喜愛，而且還可使牛肉含有更多的蛋白質(zhì)以及其他營養(yǎng)成分。法樓克將割下的牛后腿瘦肉制成所謂的 “巧克力奶油”，雖然已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的巧克力，但是濃郁的可可香取代了肉味。盡管人們起初還對這種含有50%牛肉的新鮮事物存有些許不安，但品嘗過后就會被濃郁的巧克力味所吸引。而這只是法樓克“瘋狂”實驗的一部分，接下來他還將考慮羊肉和鹿肉，是否也能有同樣的效果。 （編譯自O(shè)ddity Central網(wǎng)站）
DNA中“做文章” 花兒不敗總綻放