人工智能：定义解析与系统分类

人工智能是一个广泛研究和应用的领域，其定义可以从不同的角度进行阐述。本文将讨论人工智能的四个主要类别，这些定义反映了人工智能研究的核心目标和哲学。 1. **像人类一样思考的系统**: 这种定义强调的是人工智能系统模仿人类思维过程的能力，试图创造具有类似人类认知功能的机器。Haugeland (1985) 的观点是，人工智能的目标是制造出“有思想的机器”，在字面意义上具备心智。Bellman (1978) 则关注那些能够进行决策、解决问题和学习等我们认为属于人类智能活动的自动化。 2. **理性思考的系统**: 通过计算模型研究人类的智力功能，Charniak 和 McDermott (1985) 提出了这一定义，意味着人工智能不仅关注行为模拟，更深入探讨认知过程的数学模型。 3. **感知、推理和行动的计算研究**: Winston (1992) 的观点将人工智能视为理解环境、做出推理并采取相应行动的研究领域，这涉及计算机如何模拟人类的感知和决策机制。 4. **像人类一样行动的系统**: Kurzweil (1990) 所定义的人工智能艺术，是指设计能够执行人类擅长的任务的机器，这些任务通常需要高级智能。 5. **超越人类的智能设计**: Rich 和 Knight (1991) 认为人工智能应该专注于使计算机完成人类目前优于它们的任务，这是一种追求技术超越性的定义。 6. **智能代理的研究**: Poole 等人 (1998) 将计算智能定义为研究如何设计具有智能行为的代理，这些代理能够适应复杂环境并实现目标。 7. **关于人工制品智能行为的关注**: Nilsson (1998) 提出人工智能关注的是人工实体表现出的智能行为，这强调了人工智能的应用性。 这些定义揭示了人工智能从理论到实践的不同层面，包括认知过程、决策制定、感知和动作执行等。在西南交通大学的信息科学与技术学院，《人工智能》课程的讲义中，引用了一系列经典的教材，如王万森、Russell、马少平等人的著作，涵盖了人工智能的基本原理、方法和应用实例。通过这些教材，学生们可以深入理解人工智能的概念，并掌握相关技术和工具，以便在未来的研究和实践中实现人工智能的各类定义。