1.1.1 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使计算机能够具有人的智能行为。人工智能是关于知识的科学，研究知识的表示、获取和应用。目前，人工智能研究的领域主要体现在以下几方面：①智能感知，通过模拟人的感知能力（视觉、听觉和嗅觉等）对外部信息进行感知和识别，并能够对信息进行加工和处理，从而做出反应，如计算机视觉、语音识别、环境监控等；②智能学习，学习是人工智能的主要标志和获取知识的重要手段，研究机器通过模拟人的学习能力，如何从小样本、大数据或从环境交互中学习，主要有监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等；③认知推理，模拟人的认知能力，主要研究知识表示、推理、规划和决策等，主要有自然语言处理、脑科学等。

1.人工智能的定义

下面结合部分学者对人工智能概念的理解和描述来理解人工智能的定义。

（1）Turing定义。1950年，英国数学家阿兰·图灵（Alan Turing）在论文Can machines think中提出，交谈能检验智能，如果一台计算机能像人一样交谈，那么它就能像人一样思考。

如果机器在某些现实的条件下能够非常好地模仿人回答问题，以致使提问者在相当长的时间内误认为它不是机器，那么机器就可以被认为是能思考的。

（2）Feigenbanm定义。对于Feigenbanm定义，即只告诉机器做什么，而不告诉它怎么做，机器就能完成工作，便可说机器有了智能。

（3）人工智能是一种使计算机能够思考，使机器具有智力的激动人心的新尝试。

（4）人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。

（5）人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。

（6）人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。

所谓智能，就是指理解和思考的能力。智能机器是指能够在各种环境中执行各种拟人任务的机器。

概括地讲，人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的科学，主要任务是建立智能信息处理理论、认知理论、行为控制理论等，进而设计出可以模仿人类智能行为的计算系统。

2.人工智能学派

不同科学或学科背景的学者对人工智能有不同的理解，曾先后出现了3个主流学派。

（1）符号主义，又称为逻辑主义、心理学派、计算机学派。它基于物理符号系统（符号操作系统）假设和有限合理性原理，以基本的逻辑运算和推理为依据，通过符号系统分析人类的智能行为。人工智能源于数理逻辑，数理逻辑的形式化方法和计算机科学不谋而合，计算机应用后，实现了逻辑演绎系统。正是这一系列的成就，使早期的符号主义者在1956年的达特茅斯（Dartmouth）会议上首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大的发展。在人工智能的其他学派出现后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表人物有纽厄尔（Newell）、西蒙（Simon）和尼尔逊（Nilsson）等。

（2）连接主义，又称为仿生学派或生理学派，是认知科学研究领域的理论和方法。它认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。认知科学认为人类的认知过程是一种信息处理过程，大脑的工作过程就是由大量的简单神经元构成的复杂神经网络的信息处理过程。因此，连接主义在以感知机为代表的脑模型的启发下，通过信息处理单元（神经元）构造出具有层次和网络分布的人工神经网络模型，具有非线性、分布式、并发性、局部计算、自学习及自适应等特性。在深度学习兴起后，人工神经网络（ANN）的研究又被推向新的高潮。

（3）行为主义，又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统，认为人工智能源于控制论。维纳（Wiener）和麦克洛克（McCulloch）等人提出的控制论与自组织系统，以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。20世纪80年代，诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是在20世纪末以人工智能新学派的面孔出现的，引起了许多人的兴趣。这一学派的代表首推布鲁克斯（Brooks）的六足行走机器人，被看作新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。

符号主义、连接主义和行为主义既形成了独立的理论学派并不断完善，又相互借鉴、相互促进和相互融合发展。神经网络是一种连接主义模型，可解释性比较差。随着深度学习的应用不断深入，研究者更希望通过符号主义和连接主义的融合设计来探索一种可解释性较好且性能稳定的神经网络模型。