第4卷第1期 智能系统学报 Vol 4 Na 1 2009年2月 CAA I Transactions on Intelligent Systems Feb 2009 网络时代人工智能研究与发展 李德毅 (总参第61研究所，北京100840) 摘要：50多年来，人工智能在模式识别、知识工程机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正的人类智能还相 差甚远.当今网络时代，人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新，会更加关注认知科学、脑科 学、生物智能、物理学网络科学、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透，重视认知物理学的研究；自然语言是人工 智能研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定 性人工智能：要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无标度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研 究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络智能.对这3个重要方向进行了阐述，并提出了具体建议. 关键词：网络时代：人工智能：不确定性人工智能：网络智能 中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1673-4785(2009)01000106 A I research and development n the network age LIDe-vi (China Institute of Electronic System Engineering.Beijing 100840,China) Abstract:Pattem recognition,knowledge engineering,and robotics have made significant pogress in the 50-year history of artificial intelligence,yet A I displays far fiom human intelligence In the current netork era,if re- searchers in artificial intelligence want to maxm ize developments and innovations in interdisc iplinary studies,they must pay more attention o the intersections and infiltrations of cognitive science,brain science,physics,netork science,computer science,and artificial intelligence Research in cognitive physicswill be an especially mportant direction in A I Natural language is an mportant objective in A I research;we need to establish an uncertainty transomation model that can quantitatively rep resent its concepts This dictates that an A I science with uncertainty will be developed Considering the sall world model and scale-free features of complex networks in real life,we need to use network topolgy as a new way for knowledge representation This will aid study of the progress of net- work topology,network dynam ics and intelligence This paper discusses these three directions in detail Some con- crete suggestions for further research are also provided Keywords:netork age;artific ial intelligence;intelligence with uncertainty,networked intelligence 从1956年著名的达特茅斯(Darmouth)会议算神经网络和进化计算为核心，行为主义方法则侧重 起，人工智能学科诞生己经半个世纪，先后出现有逻研究感知和行动之间的关系.这些理论和方法在模 辑学派（符号主义）、控制论学派（联结主义）和仿生式识别、知识工程、机器人等领域取得了伟大成就， 学派（行为主义）.符号主义方法以物理符号系统假 极大地推动了科技进步和社会发展.专家系统、智能 设和有限合理性原理为基础，联结主义方法以人工 控制、数据挖掘、智能机器人、智能社区随处可见，改 变了我们的生活 收稿日期：2008-1107 人工智能自诞生之日起就引发了人们无限美丽 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60496323,60675032)；田家 973计划资助项目(2004CB719401,2007CB310800). 的想象和憧憬，但其发展过程也存在着不少争议和 通信作者：李德毅. 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.hup://www.cnki.ner第 4卷第 1期 智 能 系 统 学 报 Vol. 4 №. 1 2009年 2月 CAA I Transactions on Intelligent System s Feb. 2009 网络时代人工智能研究与发展 李德毅 (总参第 61研究所 ,北京 100840) 摘 要 : 50多年来 ,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就 ,但是离真正的人类智能还相 差甚远. 当今网络时代 ,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新 ,会更加关注认知科学、脑科 学、生物智能、物理学、网络科学、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透 ,重视认知物理学的研究 ;自然语言是人工 智能研究知识表示无法回避的直接对象 ,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型 ,发展不确定 性人工智能 ;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无标度特性 ,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法 ,研 究网络拓扑的演化与网络动力学行为 ,研究网络智能. 对这 3个重要方向进行了阐述 ,并提出了具体建议. 关键词 :网络时代 ;人工智能 ;不确定性人工智能 ;网络智能 中图分类号 : TP18 文献标识码 : A 文章编号 : 167324785 (2009) 0120001206 A I research and development in the network age L IDe2yi (China Institute of Electronic System Engineering, Beijing 100840, China) Abstract:Pattern recognition, knowledge engineering, and robotics have made significant p rogress in the 502year history of artificial intelligence, yet A I disp lays far from human intelligence. In the current network era, if re2 searchers in artificial intelligence want to maxim ize developments and innovations in interdiscip linary studies, they must pay more attention to the intersections and infiltrations of cognitive science, brain science, physics, network science, computer science, and artificial intelligence. Research in cognitive physicswill be an especially important direction in A I. Natural language is an important objective in A I research; we need to establish an uncertainty transformation model that can quantitatively rep resent its concep ts. This dictates that an A I science with uncertainty will be developed. Considering the small world model and scale2free features of comp lex networks in real life, we need to use network topology as a new way for knowledge rep resentation. This will aid study of the p rogress of net2 work topology, network dynam ics and intelligence. This paper discusses these three directions in detail. Some con2 crete suggestions for further research are also p rovided. Keywords: network age; artificial intelligence; intelligence with uncertainty; networked intelligence 收稿日期 : 2008211207. 基金项目 :国家自然科学基金资助项目 ( 60496323, 60675032) ;国家 973计划资助项目 (2004CB719401, 2007CB310800). 通信作者 :李德毅. 从 1956年著名的达特茅斯 (Dartmouth)会议算 起 ,人工智能学科诞生已经半个世纪 ,先后出现有逻 辑学派 (符号主义 )、控制论学派 (联结主义 )和仿生 学派 (行为主义 ). 符号主义方法以物理符号系统假 设和有限合理性原理为基础 ,联结主义方法以人工 神经网络和进化计算为核心 ,行为主义方法则侧重 研究感知和行动之间的关系. 这些理论和方法在模 式识别、知识工程、机器人等领域取得了伟大成就 , 极大地推动了科技进步和社会发展. 专家系统、智能 控制、数据挖掘、智能机器人、智能社区随处可见 ,改 变了我们的生活. 人工智能自诞生之日起就引发了人们无限美丽 的想象和憧憬 ,但其发展过程也存在着不少争议和 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net