[轉貼] 人工智慧

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人工智慧（Artificial Intelligence或簡稱AI）有時也稱作機器智能，是指由人工製造出來的系統所表現出來的智能。通常人工智慧是指通過普通電腦實現的智能。該詞同時也指研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現的科學領域。


概論

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。

關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、心靈（mind）（包括無意識的精神（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。

人工智慧目前在電腦領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。


強人工智慧和弱人工智慧

人工智慧的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由當時麻省理工學院的約翰·麥卡錫在1956年的達特矛斯會議上提出的：人工智慧就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智能。總體來講，目前對人工智慧的定義大多可劃分為四類，即機器「像人一樣思考」、「像人一樣行動」、「理性地思考」和「理性地行動」。這裡「行動」應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢体動作。


強人工智慧

強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：

類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。


弱人工智慧

弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。

目前的主流科研集中在弱人工智慧上，並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智慧的研究則處於停滯不前的狀態下。


對強人工智慧的哲學爭論

「強人工智慧」一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對電腦和其它信息處理機器創造的，其定義為：

「強人工智慧觀點認為電腦不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程序，電腦本身就是有思維的。」（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）

關於強人工智慧的爭論不同於更廣義的一元論和二元論的爭論。其爭論要點是：如果一臺機器的唯一工作原理就是對編碼數據進行轉換，那麼這台機器是不是有思維的？希爾勒認為這是不可能的。他舉了個中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是對數據進行轉換，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關係的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。

也有哲學家持不同的觀點。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里認為，人也不過是一臺有靈魂的機器而已，為什麼我們認為人可以有智能而普通機器就不能呢？他認為像上述的數據轉換機器是有可能有思維和意識的。

有的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的，那麼強人工智慧也是可實現的。比如Simon Blackburn在其哲學入門教材 Think 里說道，一個人的看起來是「智能」的行動並不能真正說明這個人就真的是智能的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智能的，還是說她／他僅僅是看起來是智能的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機器是真的有智能的。Blackburn 認為這是一個主觀認定的問題。

需要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的電腦能做的事，像算術運算等，在百多年前是被認為很需要智能的。


實際應用

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統等。


學科範疇

人工智慧是一門邊沿學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。


涉及學科

哲學和認知科學
數學
心理學
電腦科學
控制論
決定論
不確定性原理



研究範疇

自然語言處理
知識表現
智能搜索
推理
規劃
機器學習
知識獲取
感知問題
模式識別
邏輯程序設計
軟計算
不精確和不確定的管理
人工生命
神經網路
複雜系統
遺傳演算法



應用領域

智能控制
機器人學
語言和圖像理解
遺傳編程
法學資訊系統