无处不在的智能技术论文

　　1.对智能科学技术的再认识
　　1.1从＂人工智能＂到人机系统
　　Wiener的＂控制论＂和钱学森的＂工程控制论＂是人们研制较为简单的系统，且系统运行的环境也不复杂情况下的一面旗帜。
　　1956年，在美国Dartmouth举行的一个信息科学大会上，J.McCarthy和H.Simon倡议开展人类思维活动规律的研究，并给予其＂人工智能＂(ArtificialIntelligence)的命名。人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。迄今为止，这一方向虽然已取得了不少成就，如博弈、自动定理证明、模式识别、自然语言理解、自动编程和专家系统等，但是，传统的人工智能在方法论上以符号推理为中心，企图用机器来实现人类的思维活动。所以，许多年来的研究虽然取得了一些成就，但距离人工智能提出的目标还有很大距离。
　　近三十年来，人工智能进展缓慢。1979年，H.L.Dreyfus《计算机不能做什么?》一书的副标题就是＂人工智能的极限＂提出了人工智能存在不可逾越的障碍。紧接着，以人工神经网络为代表的＂计算智能＂和Brooks的反应式结构(＂没有表示＂、＂没有推理＂的系统)给传统的符号智能带来了巨大冲击。特别是日本提出的＂第五代计算机＂并没有达到预期的目标，仅以实现一个＂人机对弈＂而告终，这些事实都促使人们对＂智能＂(或＂人工智能＂)要有一个重新的认识。对人工智能四十年的研究进行反思，使人们从科学概念上明白了以往不自觉地企图用机器解决一切问题的局限性，并试图从科学观念、研究目标和方法论上打开思路，以重新认识，寻求新的途径。
　　另一方面，四十年来，特别是从最近二十多年科学技术的发展来看，在当前的信息社会中，信息技术是立国之本，信息化的进一步发展必然走向＂智能化＂因此，以＂智能＂为核心的技术是至关重要的。从两次海湾战争以及其他局部战争，我们可以十分清楚地看出，今后的战争是人——机结合的智能系统之间的对抗，而智能技术将会覆盖几乎所有的工程技术领域。
　　既然完全基于机器的符号推理(也包括其他的智能方法)不能达到实现人的思维的目的，那么有没有其他道路可循?这是人们都很关心的问题。解决这个问题要从两方面着手。一方面，需要脑科学、认知科学等一些研究人的智慧的基础学科继续研究人的思维规律一一这也是人类永远的追求。虽然目前还不能做到这一点，但人们总是在不遗余力、一步一步地向着这一目标前进。当然，这也是人类社会发展赋予智能学科的一个任务，这就是智能科学的目标。另一方面，社会生产、生活、科技、军事各个方面又提出了层出不穷的需求，迫切要求设备、系统、工程要＂智能化＂而现在尚没有真正能模拟人的智慧的计算机,因此计算机还不能代替人。解决这个问题只有从两方面入手，一方面实事求是，尽量开拓、发展当前的计算机科学技术，使计算机尽可能多地帮助人做工作;另一方面，尽可能把人的智慧包含到系统中去，人要起主导作用，但要充分发挥计算机科学与技术的优势，创造出最有＂智能＂的人机结合系统。
　　具体来说，人机结合的系统就是将人作为一个组成部分包括到系统之中，并能清楚地区分出哪些工作应该由人完成，哪些工作应该由机器完成。在运行过程中，当进行到需要人完成的工作时，系统就将工作交给人;而当需要机器完成时，就将任务转交给机器，最终构成一套和谐的、协调的、高效的运行机制，以保证系统目标的实现。
　　1.2＂智能＂学科的三个层次
　　根据研究任务的不同，智能科学技术的学科内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次。
　　(1)智能科学(IntelligenceScience)
　　这是基础研究的层次，它的主要任务是研究人的智慧，建立人机结合系统的理论，并用其模拟人的智慧。智能科学主要包括脑科学、思维科学、认知科学等在内的基础学科。
　　思维科学着重研究人的思维规律，也就是研究人是如何思维的，这种研究的目的是为了给人工智能提供基础，也就是告诉计算机要模拟什么。而认知科学则是研究人的认识，也就是人是如何认识事物的，并将其扩展去研究动物的智能。
　　智能科学的成果将是整个智能科技发展的基础和先导。
　　(2)智能技术(IntelligenceTechnology)
　　在智能科学的框架内创建人机结合的智能系统，需要有合适的方法、工具和技术，这就是智能技术。
　　信息的本质是知识，而知识是构成智能的基础。因此，信息化发展必然走向智能化。
　　(3)智能工程(IntelligenceEngineering)
　　用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具去创建各种应用系统，这就是智能工程。＂智能化＂实质上就是智能工程实现的过程和归宿。智能工程是当前科学技术和社会发展的前沿阵地，特别是高技术发展的核心动力之一。同时，它也是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。
　　2.无处不在的智能科技
　　2.1前沿高技术是智能科学技术发展的动力和源泉
　　智能科学技术是一个融合计算机、人工智能、模式识别等研究领域的交叉性学科，这些前沿高技术也是当前智能科学发展的动力和源泉。
　　在所有系统中，体现智能行为的工具和载体就是计算机。所以，计算机科学很自然地成为智能科学发展最重要的支撑点和原动力之一。
　　以符号推理为基础的人工智能方法和以人工神经元网络为代表的计算智能方法仍然是当前智能技术的重要组成部分。它们从不同的途径和方法进行问题求解，在搜索、规划、学习等各类问题中取得了相当有价值的成果。
　　模式识别是人类智能的一种体现。＂模式＂是一个极为广泛的概念，如图像、图形、文字、语言都是一种＂模式＂。按Zadeh的定义，＂模式识别＂是一种从＂模式＂出发的一种非线性映射，它是一种技术，可以用来实现人类智慧的一部分功能，如文字识别(认字)、语言的说与听等。模式识别的目的是将对象进行分类，可以是图像、信号波形式或者任何可测量且需要分类的对象。模式识别在工业自动化以及信息处理和检索中变得日益重要，这种趋势把模式识别推向工程应用研究的高级阶段。在大多数机器智能系统中，模式识别是用于决策的主要部分。
　　模式识别技术在各种工程实际系统中大量存在。机器视觉的`主要技术基础就是模式识别;OCR(光学字符识别)是模式识别的另一个重要应用，它是识别文字字符信息的很主要的手段;计算机辅助诊断也是另一个重要的应用，多种医学图像处理已成为当前信息产业的一个热点;语言识别当然是模式识别另一个研究和应用的热点。其他如指纹识别，以及其他生物器官的识别、签名认证、文本检索、表情和手势识别，都是很有趣的研究领域，也是用来开发人机结合智能系统的很有价值的技术。
　　当前，对复杂智能系统进行研究的核心是解决人与机器的结合问题，也就是人作为系统的一个组成部分参与到系统的运行中，系统功能中也应体现出人的一部分作用。人与机器的结合有两个层次，一是人作为一个成员，综合到系统的体系结构中;一是人和机器的结合通过某个＂人机界面＂来实现。当然，这种界面不仅仅是目前计算机普通采用的图标界面，而是包含了模式识别这类涉及感知方面问题的广义的人机界面。这是当前十分活跃的一个研究领域，最有代表性的包括多媒体技术和虚拟现实(VirtualReality)技术。
　　2.2现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术
　　随着社会的发展，人类在生产、生活等各个方面也不断提出新的需求，因此现代工业生产不断壮大，并日趋复杂。现在，现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术，一批已经在发挥重要作用的技术如下：
　　智能自动化和控制技术生产过程监控、产品自动检测和质量控制、工艺参数的优化和自动设定、故障自动诊断的报警等;
　　智能CAD复杂工程的优化设计智能仪表对工艺参数的自动分析、监测、报警和调整;
　　智能交通红绿灯管理、基于GPS与电子地图的定位与导航、安全监控、车流自动疏导等;
　　智能仿真技术，这是大型复杂工程设计不可缺少的手段。
　　2.3智能科技是现代军事科技(包括航天领域)最重要的关键技术之一
　　智能科技是现代军事科技最重要的关键技术之一。近代科技发展的历史表明，军事的需求总是科技创新的最大动力之一，＂以军带民＂是一般规律。军用技术辐射和带动国民经济是一条促进社会经济发展十分有效的途径。因此，军事科技(包括航天领域)也是应用智能技术最多的领域之一。
　　未来战争的重要武器——无人作战平台(无人机、无人战车、自主水下机器人、机器人士兵等)的自动导航、路径规划、自动避障、目标识别、自动驾驶和其他自主控制技术等都是智能技术的典型应用。以无人机为例，它是现代战争中掌握制空权的重要手段，在近年来的几次局部战争中都发挥了很大作用，例如它可以进行侦察，发现目标后引导有人飞机实行攻击，并对攻击效果进行评估。
　　在地面军用机器人中，智能技术也发挥着重要作用。
　　地面军用机器人不仅可以在平时帮助人类排除炸弹，完成要地保安任务，还可以在战时代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务。例如，美国的ALV是一种高水平的陆地自主军用机器人，它采用各种智能技术来实现自主操作。ALV装有高级彩色摄像机(视觉)，用以识别道路，同时还配备有阵列激光测距仪，用以识别障碍;它可以根据道路场景规划行车路径，避免碰撞，躲避障碍，实现公路上的自动驾驶，行车速度可达60千米/小时。除此之外，车上还可装载各种仪器，以完成不同的侦察任务。
　　防爆(暴)机器人是机器人发挥威力的另一重要领域。暴徒、爆炸、火灾以及其他灾害都是非常危险的环境，因此用机器人去处理是减少危险、提高成功率的有效途径。在反恐斗争中，有针对性地研制这类机器人，是当前迫切需要解决的问题。
　　航天领域综合展现了最高水平的智能科技，人造卫星、航天器和各种太空探测器是当代高水平智能技术的综合体现。在2004年初，在火星成功着陆的火星探测机器人是最有说服力的例子之一。
　　2.4为人类生活服务是智能科技发展的广阔天地
　　为人类生活服务是科技的重要方向。随着人类生活水平的不断提高，生活质量也需要不断改善，服务要求更周到，做到方便、舒适、节约、安全，更具人性化。这种需要也为智能科技的发展增添了新的活力。
　　具有一定智能的机器人代替人做服务工作是一种发展趋势，这也是智能技术为人类服务最有代表性的事件之一。
　　这类机器人的典型例子有：可以自动完成清扫任务和自动充电的清扫机器人;能辅助医生进行外科手术的医疗机器人;能为病人服务的机器人护士;可在家中进行巡视、监测潜在危险情况并适时报警的家庭保安机器人;用于照顾老、病、残的服务机器人等。
　　总而言之，只要有需要的地方，就有可能是机器人可以服务的地方。
　　3.对＂智能科学与技术〃专业架构的思考
　　从上面列举的很少一部分实例，我们已经可以看出当前智能科技的发展状况。它无处不在、发展迅猛、功效卓著，已经成为当前科技发展不可缺少的部分。它是许多重大工程的支撑，引领许多传统领域向现代化方向发展，是当代前沿高技术发展的重要方向。
　　另一方面，计算机科学、信息科学、控制科学等学科的进步，也极大地促进了智能科技的快速发展，智能化科技已经展现出一幕幕诱人的场景。科技发展的根本是人才，＂智能科学与技术＂大学本科专业已经成功设立，迈出了培养高层次人才的关键一步，这必将推动我国的智能科技更快地向前发展。
　　目前，追溯各个设立＂智能科学与技术＂专业学校的本源，可以发现各校之间差别甚大。有的学校的＂人工智能＂专业从计算机科学延伸而来，有的则来自控制科学和控制工程，还有的由信息科学的其他分支演变而来。在归属方面，有的学校将其归于理科，而有的学校则将其纳入工程学科。此外，设置该专业的行政学院亦有所区别，不同学校的智能学科分别隶属于各类学院。这种现象正好说明＂智能科学与技术＂这一学科发展的多源性，学科发展的空间大，应用需求面广。
　　另一方面，面对这样一个蓬勃发展、涉及面极广的新兴学科，如果培养各层次的人才，高校教育应该有一个怎样的架构，已经成为一个不可回避的问题摆在我们面前。解决好这个问题，就可能推动学科和人才培养顺利发展。从学科发展的多源性和应用面的广谱性来看，智能学科不可能作为另一个学科的二级学科来发展。从学科的性质来说，＂智能科学与技术＂应该建立一级学科的架构。根据我国教育体制的结构以及多层次人才培养的需求，可以设想如下架构。
　　＂智能科学与技术＂作为一级学科，设一级学科博士点，根据各个学校的不同情况，将其分别归属为理学或工学。对于不同的归属，该专业在培养目标和培养方式上应有所区别，理学应偏重基础研究，而工学则应注重技术和工程。一级学科下设若干个二级学科，二级学科设硕士点和博士点。二级学科的设置需要更进一步考虑学科发展的多源性以及延拓应用的专业性，梳理分类，并结合现实的需要与可能，经过充分的讨论后来决定，这是多层次架构中最复杂的环节。
　　以上架构属于人才培养架构的高层次，即研究生培养阶段。目前，更有现实意义的是解决本科阶段培养中的问题。现在，多所高校招收了＂智能科学与技术＂专业的本科学生，并开始有毕业生走向社会，因此正是总结经验，走向新的发展阶段的时机。本科教育是学科发展的根本，有了本科基础，各层次人才培养就有了基础，高层次创新人才培养就有了希望。由于＂人工智能＂学科的多源性，各个学校的培养方案有不少差别，有的按理学，有的按工学。按照国家的教育体制和社会需求，按理学或工学适当规范本科教学方案，对当前推进＂智能科学与技术＂专业的健康发展是非常重要的。
　　使专业教育的发展节奏能和社会进步的脉搏适应、协调，将是专业生命力更加旺盛的重要支撑点。智能科技正随着世界科技发展的大潮不停地前进，我们能不能在这个潮流中有所作为，人才培养是至关紧要的基础。办好＂智能科学与技术＂专业，使其不断地向纵深发展，使专业人才不断走向各个应用领域，为提高各个科技领域的智能化作出贡献;同时，为高层次创新人才的不断涌现培植出肥沃的土壤，使科技和教育能同步、协调发展，是教育工作者不可推卸的责任和光荣的使命!