人工智能:早期乐观与现实挑战

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在本章节中,我们将深入探讨"现实的困难(1966~1973)"这一时期人工智能发展的历史挑战。在20世纪50年代末期,人工智能研究者如Newell和Simon对未来表现出过于乐观的态度,他们提出了诸多大胆预测,如计算机将在短时间内在国际象棋、数学定理证明、音乐创作和心理学理论构建等方面超越人类。这些预测并未在短时间内实现,引发了关于人工智能研究目标和预期的反思。 1966年至1973年间,AI领域的乐观主义与现实之间的差距开始显现,这被称为AI的"冬天",标志着人工智能研究进入了一个相对停滞的阶段。这期间,研究人员开始意识到人工智能的发展并非一蹴而就,而是需要克服许多技术和社会障碍,包括但不限于: - 技术限制:当时计算机的处理能力有限,数据量不足,算法设计还不成熟,无法实现复杂的智能任务。 - 缺乏实用成果:理论研究与实际应用之间的鸿沟未能有效填平,许多预测的成果并未转化为实际可用的产品或服务。 - 认知模型的局限性:对人类智能的理解还不深入,如何模拟人类的认知过程,尤其是思维和学习机制,仍然是重大挑战。 - 多学科融合难题:人工智能涉及到众多学科领域,跨学科合作的协调和整合并非易事。 随着80年代的到来,人们对人工智能的期待重新燃起,但并未忽视先前的教训。研究者们开始更加谨慎地定义和设定人工智能的目标,如区分"像人一样思考"的系统和"理性地思考"的系统,以及"像人一样行动"和"理性地行动"的区别。这期间,人工智能的定义开始朝着更精确的方向发展,强调了模拟人类智能活动的核心概念,包括知识表示、推理、学习和自我适应能力。 教材如《人工智能》和《人工智能:一种现代方法》提供了丰富的理论框架和案例分析,帮助读者理解人工智能的历史演变和核心概念。同时,《机器学习》则侧重于实证方法和技术,展示了如何通过数据驱动的学习来提升人工智能的表现。 尽管现实中的困难重重,但人工智能的进步始终伴随着对新理论、技术和应用的不断探索。随着时间的推移,人工智能逐渐在医疗诊断、管理决策、自然语言处理等领域取得突破,证明了其在扩展人类智能方面的潜力。未来,人工智能将继续面临新的挑战,同时也将孕育更多的可能性。