人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文縮寫為 AI, 是一門由計算機科學、控制論、信息論、語言學、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性新學科。自問世以來AI經過波波折折，但終于作為一門邊緣新學科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關注。不僅許多其他學科開始引入或借用AI技術，而且AI中的專家系統、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產業的三大突破口。人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀，英國數學家布爾和德o摩爾根提出了“思維定律“，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計了第一架“計算機器“，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。電子計算機的問世，使人工智能的研究真正成為可能。
作為一門學科，人工智能于１９５６年問世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批數學家、信息學家、心理學家、神經生理學家、計算機科學家在Dartmouth大學召開的會議上，首次提出。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學派。這就是：符號主義學派、連接主義學派和行為主義學派。
傳統人工智能是符號主義，它以Newell和Simon提出的物理符號系統假設為基礎。物理符號系統是由一組符號實體組成，它們都是物理模式，可在符號結構的實體中作為組成成分出現，可通過各種操作生成其它符號結構。物理符號系統假設認為：物理符號系統是智能行為的充分和必要條件。主要工作是“通用問題求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通過抽象，將一個現實系統變成一個符號系統，基于此符號系統，使用動態搜索方法求解問題。
連接主義學派是從人的大腦神經系統結構出發，研究非程序的、適應性的、大腦風格的信息處理的本質和能力，研究大量簡單的神經元的集團信息處理能力及其動態行為。
人們也稱之為神經計算。研究重點是側重于模擬和實現人的認識過程中的感覺、知覺過程、形象思維、分布式記憶和自學習、自組織過程。
行為主義學派是從行為心理學出發，認為智能只是在與環境的交互作用中表現出來。
人工智能的研究經歷了以下幾個階段：
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落
人工智能概念首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮
DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay-II語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發展
日本1982年開始了“第五代計算機研制計劃“，即“知識信息處理計算機系統KIPS“，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經網絡飛速發展
1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
ＩＢＭ公司“深藍“電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國制定了以多Agent系統應用為重要研究內容的信息高速公路計劃，基于Agent技術的Softbot(軟機器人)在軟件領域和網絡搜索引擎中得到了充分應用，同時，美國Sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現實“實驗室，擬通過數據頭盔和數據手套實現更友好的人機交互，建立更好的智能用戶接口。圖像處理和圖像識別，聲音處理和聲音識別取得了較好的發展，IBM公司推出了ViaVoice聲音識別軟件，以使聲音作為重要的信息輸入媒體。國際各大計算機公司又開始將“人工智能“作為其研究內容。人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。
目前人工智能主要研究內容是：分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統（包括專家系統、知識庫系統和智能決策系統）、知識發現與數據挖掘（從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數據中挖掘出對我們有用的知識）、遺傳與演化計算（通過對生物遺傳與進化理論的模擬，揭示出人的智能進化規律）、人工生命（通過構造簡單的人工生命系統（如：機器蟲）并觀察其行為，探討初級智能的奧秘）、人工智能應用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。
人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統、知識發現與知識獲取、人工智能應用基礎等。
論文出處(作者):
什么是圖靈試驗？
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