先說人工智能。人工智能不是陌生的話題，但它的發(fā)展歷史大家不會太清楚。今天的目的就 是使大家對人工智能輪廊認識。一般來說，大家公認56年。之前，做了很多鋪墊。能做復雜 的計算機是聰明的表現(xiàn)，當時的計算機可以做研究基礎，理論的系統(tǒng)論控制論，這些都為人 工智能的研究打下了基礎。

　　56年，十個人兩個月的討論班。人們提出了人工智能的概念，稱“AI”這十多個年輕人 當中有些就成為這一領域的鼻祖。他們是從好多領域匯集來的，有西蒙，仙農，他們分為心 理學小組(LT)，寫了邏輯推理機的程序，證明羅素《數(shù)學研究》中的全部定理；
IBM小 組研究下 ，下棋 ；
MIT小組59年發(fā)明了LIST語言。

關于人工智能，現(xiàn)在有兩種觀點：
①理論觀點：從理論上搞清人是如何推理的。進展很慢②工程觀點，先產生人的功能，利用 機器來完全它。進展較快。

　　人工智能的應用領域：

　　1.問題求解：比如博辛。為什么研究它呢?因為人們認為國際象棋是人類智慧的表現(xiàn)。

取得這么幾個成就：a62年贏了美國第一州的跳旗大師。b95年有一個程序叫Beep Thonght2, 了一國家象旗大師 c96年Deep blue春天與卡斯帕羅夫2：4 d 92年，Deeper Blue：3.5 ：2.5贏 ，計算機寫下旗程序的原理：
完全博弈，輪流走步，任何一方可走的對方都知 道。

　　就象一顆樹一樣。當然每步都會選一個對自己有利的步。事實上遠沒這么簡單。在人工智領 域里有幾個無法克服的困難。

　　所以靠提出計算機的速度不可能成功。但它贏了，原因：①硬件水平提高，下旗的程序 ：DT：4個芯片，每秒搜索20003個模子；
②其他種種原因。DB：256個芯片， 個/秒

　　2.自然語言的處理

　　語音合成與語言識別。語言合成即相關內容由計算機讀出，難度以不太大。面臨問題：
沒有人味，難又認別多音字。

　　語言識別正相反，人說話由計算機識別，困難：非特定人，大詞匯量，連續(xù)語音。

　　3.自然語言的理解與翻譯

　　比如切詞(句讀)：例如不同情況下，計一為能將“同情”聯(lián)。再如物理學起來很困難。

　　可以認為機器翻譯在下個五年內有望有很大突破的領域。

　　4.機器學習，學習是人一個特有的來領，到目前研究的不是很好。

　　比如寫詩歌

　　5.模式識別：不識別目標

　　6.機器人：潛水、爬墻、清時管道、汽車噴漆等等

　　7.優(yōu)化問題：條優(yōu)一直是人們致力的問題。比如排課表，②化工制藥；
③通訊

　　多年研究發(fā)現(xiàn)，在研究 時，人們發(fā)現(xiàn)，凡小汲后天培養(yǎng)的，問題都不大。但兒童斯的 低級智能卻是無法解決。有人問：人的智能可以模擬嗎?還有許多心理學上的成果。

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