2 智能系统学报 第4卷 困惑：什么才算是真正的“智能”？为什么再高级的 脑科学从分子水平细胞水平、行为水平和整体 电脑、再智能的机器与人类的智能相比仍然那么幼 水平对脑功能和疾病进行综合研究，并从脑的发育 稚？回顾最近十几年来，我们在国家自然科学基金 过程了解脑的构造和工作原理.人工智能是研究怎 项目、国家863计划、973计划的支持下，承担的人 样使计算机来模仿人脑所从事的推理、学习、思考、 工智能研究工作，也让我们深深陷入了对在网络时 规划等思维活动，来解决人类专家才能处理的复杂 代人工智能发展的新的特征和走向的思考 问题.应该说，对于人脑的研究是人工智能的必要前 提.脑的复杂性体现在它是由太数量级的神经元和 1在交叉学科研究中实现人工智能的 千太数量级的突触联结的信息处理和决策系统.人 创新 们的认知活动反应在大脑上很可能对应着一定的生 理上的化学、电学的变化，但是目前生命科学还不能 人工智能虽然常常被划分为计算机或自动化学 在思维活动与亚细胞的化学、电学层次的活动建立 科的一个分支，但它的研究范畴一直是很宽泛的，涉 确切的关系.例如一个概念如何以生物学形式存储， 及到哲学、认知科学、行为科学、脑科学、生理学、心 它与其他概念发生联系的生物学过程是什么.也不 理学、语言学、逻辑学、物理学、数学以及信息论、控 能决定什么样的神经构造可以决定着哪些认知模式 制论和系统论等许多学科领域.人工智能这种综合 的发生.因而脑科学今后的任务仍将是从多层次来 性、交叉渗透性早在它诞生之日起就得到充分的体 研究脑的整合功能，包括脑如何感知，如何思维，如 现.在达特茅斯会议上，有包括数学、神经生理学、精 何理解语言，如何产生情感，并将对神经活动的认识 神病学、心理学、信息论和计算机科学等多领域的学 推向细胞和分子水平.这些研究都将大大推动自然 者参加，科学家们从各自学科的角度出发，根据不同 智能科学的发展 的学科背景，强调了各自的重点，产生了激烈的碰 1.2重视和认知科学的交叉研究 撞.尽管出发点有所不同，它们都汇聚到研究人类智 认知科学是研究人类感知和人类思维过程的科 能活动的表现形式和认知规律，借用数理逻辑来形 学，包括研究感知、记忆、学习、语言和其他认知活 式化，用计算机作为载体，提供关于形式化计算和符 动.感知是大脑通过各种感觉器官接受外界的声、 号处理的理论，模拟人类某些智能行为和方法，构造 光、触、嗅等信息，其中视觉感知起着尤为重要的作 具有一定智能的人工系统，让计算机去完成以往需 用.认知以感知为基础，知觉是脑对客观各种属性的 要人的智力才能胜任的工作，从而诞生了“人工智 综合反应，知觉的表达是研究其他各个层面认知过 能这一新的学科」 程的基础.记忆是对感知的保持，有了记忆，当前的 当今，网络无所不在，网络拓扑成为知识表示的 反映才能在以前反映的基础上进行，人才能积累经 重要手段网络中的节点，可以是形形色色的行为主 验.记忆和遗忘是大脑的本能.学习是基本的认知活 体，主体之间相互作用.网络科学是研究网络中节点 动，有人把学习分为感知学习、认知学习和意义学 相互作用的理论和方法.人工智能当初在起点时刻 习.学习主要是通过语言来表达的，人类智能和其他 发生的学科碰撞，今天甚至可以通过网络拓扑进行 生物智能最突出的差别就在于语言，尤其是文字语 形式化研究.网络时代人工智能发展的主要动力，更 言.语言以语音为外壳、词汇为材料、语法为规则.语 是要来自更广泛学科的交叉渗透，而各学科自身的 言是结构最复杂、使用最灵活、应用最广泛的符号系 飞速发展，为人工智能交叉研究提供了广阔的空间. 统.人们通过语言进行思维的活动和认知的交流.还 1.1重视和脑科学的交叉研究 有很多其他的认知行为，如注意、意识等，通过生物 脑科学的目的是认识脑、保护脑和创造脑.人脑 的对比实验，来理解心理活动和表象如情绪)之间 是生物智能最杰出的表现，是自然界中最复杂、最高 的关系，实现情感计算 级的智能系统.计算机很早就被称为电脑，说明人工 人工智能要想在知识的表示、学习、存储、搜索、 智能要用电脑模拟人脑、制造机器生命的伟大目标. 优化、预测、计划、判断、自适应等方面取得突破性成 因此脑科学和人工智能的交叉是必然的 果，必然要把研究目标拓广到整个认知科学的理论、 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net困惑 :什么才算是真正的“智能 ”? 为什么再高级的 电脑、再智能的机器与人类的智能相比仍然那么幼 稚 ? 回顾最近十几年来 ,我们在国家自然科学基金 项目、国家 863计划、973计划的支持下 ,承担的人 工智能研究工作 ,也让我们深深陷入了对在网络时 代人工智能发展的新的特征和走向的思考. 1 在交叉学科研究中实现人工智能的 创新 人工智能虽然常常被划分为计算机或自动化学 科的一个分支 ,但它的研究范畴一直是很宽泛的 ,涉 及到哲学、认知科学、行为科学、脑科学、生理学、心 理学、语言学、逻辑学、物理学、数学以及信息论、控 制论和系统论等许多学科领域. 人工智能这种综合 性、交叉渗透性早在它诞生之日起就得到充分的体 现. 在达特茅斯会议上 ,有包括数学、神经生理学、精 神病学、心理学、信息论和计算机科学等多领域的学 者参加 ,科学家们从各自学科的角度出发 ,根据不同 的学科背景 ,强调了各自的重点 ,产生了激烈的碰 撞. 尽管出发点有所不同 ,它们都汇聚到研究人类智 能活动的表现形式和认知规律 ,借用数理逻辑来形 式化 ,用计算机作为载体 ,提供关于形式化计算和符 号处理的理论 ,模拟人类某些智能行为和方法 ,构造 具有一定智能的人工系统 ,让计算机去完成以往需 要人的智力才能胜任的工作 ,从而诞生了“人工智 能 ”这一新的学科. 当今 ,网络无所不在 ,网络拓扑成为知识表示的 重要手段 ,网络中的节点 ,可以是形形色色的行为主 体 ,主体之间相互作用. 网络科学是研究网络中节点 相互作用的理论和方法. 人工智能当初在起点时刻 发生的学科碰撞 ,今天甚至可以通过网络拓扑进行 形式化研究. 网络时代人工智能发展的主要动力 ,更 是要来自更广泛学科的交叉渗透 ,而各学科自身的 飞速发展 ,为人工智能交叉研究提供了广阔的空间. 1. 1 重视和脑科学的交叉研究 脑科学的目的是认识脑、保护脑和创造脑. 人脑 是生物智能最杰出的表现 ,是自然界中最复杂、最高 级的智能系统. 计算机很早就被称为电脑 ,说明人工 智能要用电脑模拟人脑、制造机器生命的伟大目标. 因此脑科学和人工智能的交叉是必然的. 脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平和整体 水平对脑功能和疾病进行综合研究 ,并从脑的发育 过程了解脑的构造和工作原理. 人工智能是研究怎 样使计算机来模仿人脑所从事的推理、学习、思考、 规划等思维活动 ,来解决人类专家才能处理的复杂 问题. 应该说 ,对于人脑的研究是人工智能的必要前 提. 脑的复杂性体现在它是由太数量级的神经元和 千太数量级的突触联结的信息处理和决策系统. 人 们的认知活动反应在大脑上很可能对应着一定的生 理上的化学、电学的变化 ,但是目前生命科学还不能 在思维活动与亚细胞的化学、电学层次的活动建立 确切的关系. 例如一个概念如何以生物学形式存储 , 它与其他概念发生联系的生物学过程是什么. 也不 能决定什么样的神经构造可以决定着哪些认知模式 的发生. 因而脑科学今后的任务仍将是从多层次来 研究脑的整合功能 ,包括脑如何感知 ,如何思维 ,如 何理解语言 ,如何产生情感 ,并将对神经活动的认识 推向细胞和分子水平. 这些研究都将大大推动自然 智能科学的发展. 1. 2 重视和认知科学的交叉研究 认知科学是研究人类感知和人类思维过程的科 学 ,包括研究感知、记忆、学习、语言和其他认知活 动. 感知是大脑通过各种感觉器官接受外界的声、 光、触、嗅等信息 ,其中视觉感知起着尤为重要的作 用. 认知以感知为基础 ,知觉是脑对客观各种属性的 综合反应 ,知觉的表达是研究其他各个层面认知过 程的基础. 记忆是对感知的保持 ,有了记忆 ,当前的 反映才能在以前反映的基础上进行 ,人才能积累经 验. 记忆和遗忘是大脑的本能. 学习是基本的认知活 动 ,有人把学习分为感知学习、认知学习和意义学 习. 学习主要是通过语言来表达的 ,人类智能和其他 生物智能最突出的差别就在于语言 ,尤其是文字语 言. 语言以语音为外壳、词汇为材料、语法为规则. 语 言是结构最复杂、使用最灵活、应用最广泛的符号系 统. 人们通过语言进行思维的活动和认知的交流. 还 有很多其他的认知行为 ,如注意、意识等 ,通过生物 的对比实验 ,来理解心理活动和表象 (如情绪 )之间 的关系 ,实现情感计算. 人工智能要想在知识的表示、学习、存储、搜索、 优化、预测、计划、判断、自适应等方面取得突破性成 果 ,必然要把研究目标拓广到整个认知科学的理论、 ·2· 智 能 系 统 学 报 第 4卷 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net