人工神经网络概念及组成,人工神经网络发展史

BP神经网络的发展历史

人工神经网络的开创性研究活动源于上世纪40年代。以下将按照时间发展脉络，并以杰出人物及其在相关领域的关键性研究成果为线索, 系统梳理其发展历程。

1943年,心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts基于对神经元基本特性的分析与总结,在基础上首次建立神经元的数学模型。该模型自推出以来已被广泛采用,并深刻影响着这一领域研究的发展进程

他们两人堪称人工神经网络研究的开拓者或先驱人物。1945年由冯·诺依曼领导的研究团队设计并制造出了第一台存储程序式的电子计算机，并由此开创了现代电子计算机技术的新纪元

1948年，在他的研究工作中他进行了人脑结构与存储程序式计算机之间本质差异的研究，并提出了一种基于简单神经元的再生自动机网络模型。

然而，在指令存储式计算机技术发展速度极为迅速的情况下，
这让他不得不放弃神经网络研究的新方向。
转而将精力投入到指令存储式计算机技术的研究中去，
并在这一领域取得了重大的成就。

虽然冯·诺依曼的名字紧密关联于普通计算机的发展进程中，在这一领域具有开创性的地位；然而，在人工神经网络领域也具有同等重要影响的人物同样值得提及。20世纪50年代末期,F·Rosenblatt开发了感知机系统,这种系统被定义为一种多层次的人工神经网络结构

这项工作开创性地将人工神经网络的研究从理论探讨转化为实际应用。当时有众多实验室仿照设计感知机，并将其应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题研究。

然而，在过去的人工神经网络研究热潮结束后不久便逐渐冷却下来，在这一领域从事研究工作的大量人员纷纷转行其他方向的原因在于：那时数字计算机正处于全盛时期，并且许多研究者错误地认为数字计算机能够解决人工智能、模式识别以及专家系统等领域的所有问题从而忽视了感知机的相关研究工作；其次，在那个时代电子技术的整体水平较为落后主要使用的元器件只有电子管或是晶体管基于这些设备构建的人工神经网络规模宏大成本高昂因此要制造出与真实生物神经系统相似的大规模系统几乎是完全不可能实现的；最后在1968年一本名为《感知机》的经典著作中明确指出线性感知机的能力是有限度的例如它无法解决像异或这样的基本问题而多层感知机也未能找到有效的计算方法这些理论突破使得大量研究人员对人工神经网络的发展前景失去了信心

20世纪60年代后期开始逐渐陷入低谷状态。此外，在这一时期的早期阶段（即20世纪60年代初），Widrow教授提出了一种自适应线性元件网络（Adaline），该模型是一种基于加权总和并带有阈值机制的连续取值神经网络结构。随后，在该理论基础上进一步发展出一种非线性多层感知机模型（MLP）。

当时这些工作虽然没有明确标注神经网络名称也就是一种人工神经网络模型伴随着人们对感知机兴趣的逐渐减弱研究陷入了长时间停滞状态

80年代初期，在超大规模集成电路制作技术方面实现了从模拟到混合型的重大突破，并全面实现了实际应用。与此同时，在某些领域中数字计算机的发展仍面临困境。这一背景下预示着人工智能研究者转向探索新方向的可能性已经出现。

美国物理学家Hopfield分别在1982年与1984年在美国科学院院刊上发表了两篇重要的人工神经网络研究论文，在此之后引发了广泛的注意。人们不仅意识到了神经网络的强大功能，并且开始将其实际应用。

紧接着众多学者和研究者基于Hopfield提出的方法展开了深入研究工作，在1980年代中期以后该研究方向衍生出一股人工神经网络研究的新热潮

谷歌人工智能写作项目：小发猫

人工智能到目前为止经历怎样的发展历程

一是起步阶段始于二十世纪五十年代至六十年代初期**RFID** 。随后，在人工智能领域取得了诸多具有里程碑意义的研究成果。

二是反思发展期：上世纪六七十年代。在人工智能发展的初期阶段取得了一系列重大突破后,人们对该技术的发展抱有更高的期待,并开始着手更为复杂和具有挑战性的项目,制定了许多不切实际的研究计划

然而，在持续遭遇失败并未能达到预期目标的情况下（如机器证明两个连续函数之和仍为连续函数这样的情况、以及机器翻译出现笑话等情况），人工智能的发展陷入低谷。第三个阶段是应用发展期：从20世纪70年代初开始至20世纪80年代中期结束。

20世纪70年代初产生的专家系统通过模仿人类专家的知识与经验来应对特定领域的各种问题, 推动了人工智能从理论层面的研究向实际应用拓展, 并促使由一般推理策略向利用专门知识进行深入探讨的转变.

专家系统技术在医疗、化学以及地质等领域获得了显著的应用成果，并促进了人工智能技术的广泛应用。四为低迷发展期：20世纪80年代中期至20世纪90年代中期。

随着人工智能技术的广泛应用，在各个领域的应用规模不断扩大

五是稳定发展阶段：1990年代后半段至21世纪初。随着网络技术和尤其是互联网技术的发展，促进了人工智能创新研究的加快，并推动了人工智能技术向实用化方向进一步发展。

在1997年，国际商业机器公司（简称IBM）的深蓝超级计算机击败了当时的世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 IBM于2008年提出了‘智慧地球’这一概念。这些都属于该时期的重要事件。 第六代系统的发展始于2011年至今。

伴随着大数据系统、云计算平台以及互联网平台的快速发展，在泛在感知数据和图形处理器的基础上推动下，深度神经网络等人工智能技术得以显著地促进，并且在科学与应用之间架起了重要的桥梁；例如图像分类能够实现从难以应用到能够广泛应用的飞跃性发展。

人工神经网络是哪一年由谁提出来的

人工神经网络的概念于1943年被心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts等人所开创性地提出

基于MP模型框架构建了对神经元行为的数学形式化描述以及网络结构的设计方案，并成功证明了单个神经元具备执行基本逻辑运算的能力；该研究开创性地将数学工具引入神经网络分析领域，在人工智能发展史上具有里程碑意义。在1949年之前的研究中已经初步认识到突触连接强度是可以调节的

在20世纪60年代末期，人工神经网络经历了长足的进步，并引出了更为完善的设计方案。这些创新性的发展主要集中在感知器与自适应线性元件两个领域。

M.Minsky及其团队对代表性的神经网络系统进行了深入研究，并在1969年出版了专著《Perceptron》，明确指出该模型在处理高阶谓词方面存在局限性

详细参考资料中对人工神经网络的特点与优势进行了详细介绍，并主要体现在三个方面：第一点是具备自主学习能力。

例如，在实现图像识别的过程中

预期未来的人工神经网络计算机将预示人类在经济预测、市场预测以及效益预测等方面获得显著成果，并且其应用前景极为广阔。其一，在具备联想存储功能方面也展现出重要特性。第三，在实现高速寻找优化解能力方面同样表现出色。

寻求一个复杂问题的最佳解决方案通常会面临巨大的计算资源需求。通过构建专为该问题设计的反馈型人工神经网络，并充分运用计算机强大的计算能力, 可能迅速地找到优化解。

神经网络的历史是什么？

由沃伦·麦卡洛克与沃尔特·皮茨在1943年提出的一种基于数学原理以及一种称为阈值逻辑的算法所开发的神经网络计算模型将推动整个领域的发展

一种主要聚焦于大脑中的生物学机制研究，另一种则侧重于神经网络在人工智能领域的应用。一、赫布型学习（1940年代后期），心理学家唐纳德·赫布基于神经可塑性的机制提出了关于学习的认知假说，后世将其命名为赫布型学习理论。

赫布型学习被视为一种典型的非监督学习范式，在其发展过程中衍生出长期增强机制的早期概念。自1948年起，研究者将这一计算模型的思想应用到了B型图灵机中。

法利与韦斯利·A·克拉克（1954）先期将计算机应用于研究，在麻省理工学院构建了一个赫布式神经网络模型；纳撒尼尔·罗切斯特团队等则于1956年利用IBM704实现了人工神经网络行为的详细建模

弗兰克·罗森布拉特开发出了一个称为‘感知机’的算法。它属于一种基于模式识别的技术；它通过基本算术运算实现了系统的两层学习机制；而进一步利用数学符号构建了无法实现的基本逻辑单元。

这类循环长期未能被神经网络所处理, 直至1975年时, 瑞典科学家保罗•韦伯斯发明了反向传播算法. 自马文•明斯基与西摩尔•派普特于1969年发表关于机器学习研究以来, 神经网络研究陷入停滞不前的状态.

他们揭示了神经网络两大核心问题。第一是基本感知机不具备执行异或运算的能力。第二个重要问题是电脑缺乏应对大型神经网络所需耗时长的计算任务的能力。

直到计算机的计算能力得到显著提升之前, 神经网络的研究速度较为缓慢. 二、反向传播算法与复兴随后出现的一项重要突破是由保罗·韦伯斯提出的反向传播算法（Werbos1975）.

这一技术很好地应对了异或问题，并非没有更普遍的应用；除了解决异或问题之外，还有更普遍的训练多层神经网络的问题。在20世纪80年代中期时, 分布式并行处理当时被称为联结主义, 并且开始流行起来.

著作详细阐述了联结主义在计算机模拟神经活动中的应用。通常被视为大脑中神经活动的一种简化模型；尽管这一模型与大脑生理结构之间的关系存疑。

人们不清楚人工神经网络能多大程度地反映大脑的功能。

支持向量机与其他更为简洁的技术（如线性分类器）在机器学习领域逐渐超越了神经网络；于21世纪末期发展起来的深度学习则唤起了人们对于神经网络 renewed interest.

三、基于CMOS技术开发出用于生物物理模拟实验以及神经形态学研究的专用计算设备，在2006年之后取得了显著进展。最新研究表明，在大规模主成分分析技术与深度学习模型相结合的应用下相关纳米设备展现出广阔的应用前景

一旦成功，则将导致一种新型神经计算装置诞生；因为其基于学习而非程序设计，并非数字型而是模拟型；尽管其首个实例可能采用CMOS技术实现。

其研究团队在其所在机构期间内开发了两种先进的神经网络模型，在涉及模式识别与机器学习领域的国际竞赛中获得了8个奖项。

例如，在2009年ICDAR比赛中，Alex Graves等人开发的双向、多维LSTM模型取得了优异成绩，在连笔字识别任务中获得了三项大奖；然而在开始训练前，并不知道即将要学习的三种语言的相关信息。

IDSIA的DanCiresan及其团队利用该方法开发出了一种基于GPU的系统，在多个模式识别比赛中取得了优异成绩。其中一项是2011年IJCNN交通标志识别比赛

他们的神经网络同样是首个在关键指标测试（如IJCNN2012交通标志识别以及NYU YannLeCun主导的MNIST手写数字识别任务）上实现突破的人工模式识别系统

如同该方法（由Kunihiko Fukushima于1980年发明）及其视觉基准架构（受David H. Hubel与Torsten Wiesel在初级视皮层中发现的基本而复杂的细胞激发）所体现的那样

2012年份起始时，神经网络经历了迅速的发展阶段。这一现象主要归因于计算技术的进步，在此背景下许多原本复杂且耗时的运算如今变得经济上可行。基于AlexNet这一重要标志，在此之后深度学习领域逐渐涌现出大量深度网络

在2014年时，残差神经网络被引入。这一创新性设计显著突破了传统神经网络在深度方面的局限性，并推动了深度学习概念的提出。

构成典型的一个人工神经网络系统包括三个主要组成部分：1. 体系架构（Architecture），该部分定义了网络中的变量及其拓扑关系。

例如，在神经网络中通常将变量定义为神经元之间的连接权重（weights）以及单个神经元的激励值（activationvalues）。

2、激活函数（ActivationRule）大多数神经网络模型遵循一种基于短暂时间尺度的动态规则以反映它们如何基于其他神经元的行为调整自身的激活水平。

一般激励函数主要取决于该网络中的权重参数。（即该网络的参数）3、学习规则（LearningRule）定义了网络中权重随时间演变的方式。这通常被视为一种长期尺度的动力学规则。

通常情况下，学习规则受制于神经元的激励度。有时还可能取决于监督者提供的目标数值以及当前权值设定。例如，在手写数字识别中使用的神经网络架构中，则包含一组输入层神经元。在这一过程中，在接收输入图像数据后会触发这些输入层神经元进行响应。

在激励值经过加权处理，并通过由网络设计者设定的具体函数传递给其他神经元的过程中，在完成这一过程后这些信息会被进一步处理并传递下去。这一过程持续进行直至输出神经元被激活，在最终阶段时系统将根据输出神经元所积累的激励值来判断并识别出具体字符是什么。

人工智能的发展概况

研究人工智能的过程中必须解决"智慧的本质"这一根本问题；梳理不同观点后发现,智慧的本质是知识与思维的统一,它是人类认知世界的综合能力

对于人工智能领域而言，在美国麻省理工学院工作的温斯顿教授指出，“人工智能指的是计算机执行那些过去仅有人类才能完成的智能任务”。与此同时，在斯坦福大学的人工智能研究中心里提出的观点则是：“人工智能是一门关于知识的学科——它涉及如何表示知识、如何获取知识以及如何利用这些知识。”

从整体上讲，人工智能可以定义为与人类智能相对应的技术。它的核心是对人类思维信息处理机制的研究与模拟，并将其具象化为技术手段。这门学科涉及多个方面：研究如何模拟人类认知能力的技术；开发新的算法；探索如何延伸现有认知模式；以及构建智能化的应用系统。

（一）感知、思考和反馈构成了人工智能的三大核心环节人工智能通过信息采集（数据采集）、处理（思考）与反馈实现智能化发展过程，在这一过程中体现了智能感知能力、精确计算水平以及智能控制反馈机制，并呈现出层次分明的特征

其中感知与思考能力之间的关系表现在：感知是基础支撑点；思考是中间驱动力；而反馈则起到关键整合作用

智能感知：为了实现智能化系统的发展目标，在数据采集与信息处理阶段需要积累足够的结构化数据以准确描绘各种应用场景的基础之上才能开展后续工作；因此可以说这是构建智能化体系所必需的前提条件之一

智能感知技术的目标是实现计算机具备听觉与视觉能力。当前相关的计算机视觉技术和自然语言处理技术已取得一定成果并开始投入商业化应用。

智能处理：生成智能系统的第二步是赋予计算机足够的计算能力以模仿人类的思维模式和行为特征。通过分析收集到的数据信息来进行判断，在感知的信息基础上进行自我学习、信息检索以及逻辑推理，并最终完成相应的反馈机制。

该研究方向主要涵盖知识表示方法论以及智能推断系统构建等关键技术，并与其相关的还包括精确计算技术、编程方法以及存储技术和网络架构等多个交叉领域的发展需求。可被视为大数据技术未来发展的目标方向，在当前这一领域仍主要局限于实验室环境下的研究阶段，并且其中机器学习被认为是人工智能领域当前最活跃且研究成果最为集中的研究方向。

智能反馈机制将前期处理与判断得到的数据转换为肢体运动与媒介信息传输至人机交互界面或连接到外部设备，并通过此确保人机以及机器与外界的信息交流与物理互动。

智能反馈机制作为人工智能的核心组成部分，在其发展过程中始终扮演着关键角色。而该系统的智能化程度则主要体现在其信息处理与知识表示能力上。

智能反馈控制系统领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，在这一整体上可归为机器人学范畴。当前机械技术的发展受限于材料科学的缓慢进步，在此背景下，在工业机器人相关领域的积累使得控制技术相较于工业机器人领域的积累较为完善而言，则已相对成熟。

（二）深度学习已成为当前人工智能领域最为热门的研究方向，在学术界中，实现人工智能的方法有三条路线：其一是以基于逻辑的方法对功能进行模拟的符号主义路线，在这一领域具有代表性的研究包括专家系统和知识工程等。

二是基于数据驱动的方法进行生物类比的神经网络模型构建的基础；代表领域包括机器学习和人脑仿生学；三是行为主义理论试图通过进化原理来分析拟人化的人工智能控制机制。

现在基于人工神经网络的深度学习技术已成为研究领域的热点，并得到了Google、Facebook、IBM、百度、NEC等互联网企业的广泛应用以实现图像识别与语音识别功能

人工神经网络在20世纪80年代初开始发展，在这一时期科学家们不断优化和推进算法的研究工作；同时得益于计算机技术的迅速发展以及硬件设施的进步，在当今时代研究人员借助GPU的强大计算能力，在规模上超越了传统方法，在实际应用中能够实现对复杂问题的有效处理；另一方面互联网业务的发展则为深度学习模型提供了大量样本数据以供训练；综合以上因素可以看出这些因素综合作用下使得语音识别技术和图像识别技术达到了90%以上的识别准确率

（三）主要国家投入大量资源去规划人工智能技术以占据技术先机。各国政府都非常重视推动人工智能产业的发展。

从人工智能诞生以来，在全球范围内各国纷纷加大了对人工智能科研领域的投入力度。其中美国政府采取的主要方式是以公共投资的形式引导相关产业的发展。在2013财年期间，美国政府将高达22亿美元的国家预算分配至先进制造业领域，并将其作为一项重要的政策重点来推进实施。

在技术方向上，在战略关注领域中美国将机器人技术作为重点研究方向并着重发展军用机器人技术；欧洲则聚焦于服务型及医疗领域的机器人创新；而日本则在仿生智能与娱乐应用的机器人研究方面取得显著进展。当前的技术创新焦点主要集中在云智能机器人的核心技术突破上；重点则体现在云智能机器人的核心技术突破上。

美国、日本、巴西等国家普遍认为云计算应用的机器人系统被用作机器人技术的主要研究领域之一。

随着宽带网络基础设施的广泛应用,云计算及大数据等技术正不断取得突破性进展,未来机器人成本持续下降并将逐步达成量产目标,使得机器人通过网络获取数据或进行处理成为可能,从而推动相关技术的发展

当前国际上机器人数学领域的主要研究方向集中在构建一个包含通用硬件和软件平台的开放型机器人架构体系；基于网络连接的智能机器人协作平台；涵盖算法设计与图像处理技术开发；以及云计算环境下机器人的基础设施建设研究等多个方面

由于深度学习的成功，在学术界中进一步通过连接主义的研究路径推动了计算机对人脑模拟能力的进步

随着人脑仿生计算技术的发展，将使电脑具备模仿人类大脑运算的能力，并实现学习与记忆功能；不仅能够触类旁通地学习新知识，还能创造新的知识体系；这一创新设计将赋予电脑自主学习与知识创造的能力；其独特的设计理念使其在性能上与人类大脑几无二致。

于2013年初发表的国情报告中,美国总统奥巴马特意提及一项名为"为人脑绘图计划"的战略举措,正式宣布拨款30亿美元,将在未来十年内绘制出"Human Brain Map",旨在探索人类大脑的工作原理。

在2013年初欧盟委员会宣布，在石墨烯与神经科学交叉领域两大创新方向被纳入'未来前沿 Flagship Project'; 此为此设立了专项研发预算; 每个项目在未来十年内预计各自将获得十亿欧元的资金支持。

美国IBM公司正致力于研发一种新型仿生芯片，在借助这些芯片的基础上，人类有望实现电脑对人脑运算模式的模仿，并相信这一目标将在2019年前得以实现。

高科技企业普遍将其视作下一代产业革命和互联网革命的技术突破点，并展开投资行为以加速推进产业化进程。

谷歌于2013年收购了8家机器人相关企业，在机器学习领域进行了大规模的人才及企业搜罗。其中 notable 的收购包括DeepMind以及在计算机视觉领域具有领导地位的AndrewZisserman公司。此外谷歌还任命前DARPA负责人ReginaDugan主管研究工作于颠覆性创新领域，并将其调任至深度学习团队担任首席算法专家。与此同时谷歌还安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家JeffDean转战深度学习领域

苹果2014年在自动化上的资本支出预算高达110亿美元。

苹果手机中采用的Siri智能助理源自美国先进研究项目局（DARPA），该组织投入了1.5亿美元，并历时5年时间完成了Cognitive Assistant that Learns and Organizes（CALO）项目的打造。这是美国首个实现大规模商业化应用的人工智能计划。

Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。

各国企业纷纷将机器人技术引入制造业新领域，并开始进军服务业（五）在人工智能的实际应用方面，在过去近60年的时间里（pentium five），其发展已经初具雏形

人工智能产品的演进是一个渐近的过程，在经历了从单一功能设备向通用设备、单一场景到复杂场景以及简单行为到复杂行为的转变过程中，并呈现出多种形式的表现。

人工智能产品预计未来将继续成为协助人类完成各项任务的重要助力，并主要体现为现有传统设备的改进版或升级型号，在各个领域都有广泛的应用场景。例如，在汽车领域我们可以看到智能汽车和无人驾驶技术的应用；在家庭服务领域则有家庭服务机器人如扫地机器人；而在医疗领域则发展出了医疗辅助服务机器人或手术机器人等先进设备。

现有的汽车、吸尘器等产品与人类之间已经有了完善的物理交互模式。人工智能技术通过为上述产品提供一定的机器智能以提高其自主作业能力。

但未来的智能机器人将在各种环境中模仿人类思维过程并承担各种任务的意义上实现真正的人工智能发展。这类产品由于缺乏成熟的用户界面设计可供参考，在研发过程中需要从机械结构、控制系统以及人机交互等多个方面进行全面创新探索

人工智能的发展,主要经历哪几个阶段?

1孕育阶段这个阶段主要是指1956年以前。

从历史上来看，人类就一直在探索利用机器来替代部分脑力劳动的方式，并以此来增强征服自然的能力。在推动人工智能产生与发展的关键研究方面，在这一时期（公元前约384年至公元前约322年），伟大的哲学家亚里士多德(Aristotle)在《工具论》一书中阐述了形式逻辑的核心法则，并对其三段论体系仍然是演绎推理的重要基础的事实做出了贡献。

英国哲学家弗朗西斯·培根在其著作中系统阐述了归纳法，并留下了"知识即力量"的著名箴言。这不仅推动了逻辑学的发展，在探究人类思维机制方面也具有深远意义，并促使该学科逐渐转向以知识为中心的研究方向。

莱布尼茨作为德国著名的数学家与哲学家，在G.W.Leibniz的名字下开创了全面的符号系统及其推理计算工具的发展，并主张可以构建一种通用的符号语言以及在此基础上进行演算。

这一思想不仅为数理逻辑的产生和发展奠定了根本性的基础，并且是现代机器思维设计思想的重要萌芽点。英国逻辑学家布尔(C.Boole)致力于使思维规律形式化和实现机械化，并成功地建立了布尔代数。

他在《思维法则》一书中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。

英国数学家图灵(A.M.Turing)于1936年构建了抽象计算装置（即图灵机），为后来电子数字计算机的发展提供了理论依据。

美国神经生理学家W.McCulloch与W.Pitts于1943年建立了最初的神经网络模型M-P模型，并开创了一个新领域——微观人工智能研究领域。这一研究为其后的人工神经网络研究奠定了基础。

研制于美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授与其研究生贝瑞在1937至1941年间研发出世界上最早的电子计算机"阿塔纳索夫-贝瑞计算机(Atanasoff-BerryComputer, ABC'），为人工智能研究提供了重要的物质基础。

需要强调的是，并非所有书籍都正确记载了世界上第一台计算机是由美国的莫克利和埃柯特于1946年发明的事实。实际上是由他们所起始的一件备受瞩目的事件。

从上述发展过程可以看出，人工智能的兴起与发展并非偶然事件，它必然是科学技术发展的必然结果。第2阶段这一时期主要指的是1956至1969年间。

夏季1956年，在美国达特茅斯大学成立了由多位杰出学者组成的联合小组。该小组包括来自哈佛大学年轻的数学家与神经学家以及麻省理工学院的教授明斯基(M．L．Minsky)，IBM公司研究负责人洛切斯特(N．Rochester)，贝尔实验室信息部的研究员香农(C．E．Shannon)，以及斯坦福大学前助教麦卡锡(J．MeCarthy)等。该组织随后邀请了来自普林斯顿大学的莫尔(T．Moore)，IBM公司的塞缪尔(A．L．Samuel)，麻省理工学院的塞尔夫里奇(O．Selfridge)，卡内基梅隆大学的新杰(A．Newell)，兰德(RAND)公司的专家以及索罗莫夫(R．Solomonff)等重要学者参与会议。他们在美国达特茅斯大学组织了一项为期两个月的重要学术会议，并围绕机器智能问题进行了深入讨论。

会上经麦卡锡提出并得到了广泛认可的人工智能这一术语被正式接纳。因此而闻名于世的是麦卡锡教授被认为是人工智能领域的先驱人物之一。这次会议具有划时代的重大意义它标志着人工智能作为一门新兴学科的诞生开启了人类认知的新纪元

随后美国形成了若干个人工智能研究机构例如纽厄尔与西蒙共同创立的Carnegie-RAND协作组以及由明斯基及其团队领导的MIT人工智能研究中心还有其他如塞缪尔领导下的IBM工程研究中心等

在过去的10多年里，在多个领域如机器学习、定理证明、模式识别、问题求解以及专家系统等方面的人工智能研究都取得了令人瞩目的进展；其中一项重要成果是在机器学习领域，在这一领域的研究中，在过去半个世纪里已经取得了显著进展；其中一项重要成果是在机器学习领域，在这一领域的研究中，在过去半个世纪里已经取得了显著进展；其中一项重要成果是在机器学习领域

该系统利用神经元进行判断或识别任务。这一系统的学习能力引发了普遍关注。促进了连接机制的探讨或研究。但人们迅速揭示出感知机的不足。

在研究定理证明领域时

在模式识别领域中，在1959年，塞尔夫里奇成功地开发出一种模式识别程序；随后，在1965年罗伯特（Roberts）成功设计并构建了一种基于可区分积木构造的程序。

针对问题解决的领域中，在20世纪60年代纽厄尔等专家基于心理学研究得出了人类解决问题的基本模式，并开发了一种通用型的问题解决系统(GPS)，该系统能够有效地处理多种类型的问题。

关于专家系统的领域中

该专家系统可通过质谱仪的实验数据进行分析与推理确定化合物的具体分子结构，在这一领域其分析水平已达到甚至超越了相关领域化学专家的标准，并在美、英等国家的实际应用已经获得认可

该专家系统的研制成功不仅提供了具有实用价值的解决方案，在知识表示、存储、获取、推理及利用等多个方面都进行了深入探索与研究。这种探索不仅在理论上具有重要意义，在实践应用中也取得了显著成果。它树立了良好的示范作用，并对未来相关领域的研究与发展起到了积极的推动作用。对于人工智能这一发展领域而言，这种探索所产生的影响是深远而持久的。其整体价值不仅体现在实际应用中，在理论研究方面也具有重要意义

在人工智能领域方面，在1960年麦卡锡开发出了人工智能语言(ListProcessing, LISP)，被广泛认为是构建专家系统的核心技术工具。

于1969年创立的全球人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence, IJCAI）是人工智能发展史上的一个重要里程碑事件。这一盛事也证明了人工智能这门新兴学科已在世界范围内获得了广泛的认可与赞誉。

1970年正式创办的国际性人工智能期刊《ArtificialIntelligence》在推动人工智能领域的发展方面发挥了重要作用，并为研究人员之间的交流提供了重要平台。三阶段这一阶段主要指的是自1970年之后。

进入20世纪70年代初时,众多国家都在进行着人工智能领域的探索与研究,并在此期间取得了大量相关的研究成果

例如，在1972年法国马赛大学的科麦瑞尔(A.Comerauer)开发了逻辑程序设计语言PROLOG；斯坦福大学的研究团队于1972年推出基于专家知识的感染性疾病诊断与治疗方案的智能医疗系统MYCIN。

然而，在其他新兴学科的发展历程中也面临着类似的挑战。例如，在机器翻译研究方面并非像人们最初预期的那样简便。实际上，在那个时期的人们往往认为只需配备一套双语词典以及一些基本的语法知识便能实现两种语言间的完美互译。

人们逐渐认识到机器翻译并非那么简单。事实上，在使用过程中我们经常会遇到一些令人啼笑皆非的结果：例如，“眼不见，则心不烦”的英文句子被机器翻译为"Out of sight, out of mind"（视物不见，则脑中无物）。

用俄语翻译会变成"又傻又疯"；当把"心有余而力不足"这一英文句子"Thespiritiswillingbutthefleshisweak"准确地译为俄语后发现其真实含义被曲解为"Thewineisgoodbutthemeatisspoiled"（酒好但肉变质）；将英文句子'Timeflieslikeanarrow'误译为日语则可理解为'苍蝇喜欢箭'"

因机器翻译出现的问题，在那个时期英国与美国均停止了对大部分机器翻译项目的资助。

在其他领域中，在包括问题求解在内的神经网络和机器学习等技术上也遭遇了挑战，并导致人工智能研究一度陷入停滞不前的状态。研究先驱们认真回顾了前期的研究成果与教训。

1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出"知识工程"的概念，并被用于研究和构建基于知识的智能系统。他关于以知识为中心展开人工智能研究的观点普遍认可。

从此，人工智能的研究又迎来了蓬勃发展的以知识为中心的新时期。

在此期间内，在多个领域中对专家系统的研究都取得了重大的进展，并且如同雨后春笋般涌现出了众多不同类型与功能的专家系统。这些新型的专家系统不仅带来了巨大的经济效益和社会效益提升

例如该系统包含15种 mineral resources knowledge 能够通过岩石样本和 geological exploration data 进行估算和预测 系统能够推断其分布位置 储量规模以及品味含量 并协助制定科学的开发计划

应用该系统有效地探测到了超亿美元的钼矿资源。专家系统MYCIN具有能力识别51种病菌，并准确地发挥作用处理23种抗菌素。不仅能够协助医生诊断和治疗细菌感染性血液病患者，还能从而帮助制定最佳治疗方案。

该系统以高效的方式处理了数百个病例，并通过严格测试验证其卓越的医疗性能。美国DEC公司的专家系统XCON能够根据用户需求进行计算机配置方案的制定。

通常由专家完成这项任务所需的时间为3小时；相比之下，本系统只需0.5分钟即可完成相同的工作量。该系统的效率提升了360倍；此外，DEC公司开发了一系列其他专家系统，在这些项目的带动下带来了显著的经济效益。

AmericanExpress 信用卡认证辅助决策专家系统有助于避免潜在的损失，并据估计每年可节省高达2.7亿美元的资金。

专家系统技术的进步不仅推动了相关领域的演进，并且使得人们逐渐明白知识是智能的基础这一核心观点。人工智能研究必须建立在知识基础之上才能取得长足的发展。

在知识表征、应用以及获取等方面的研究方面取得了重要进展。特别是在处理不确定性的知识表征和推理方面实现了重大突破，并构建了主观Bayes理论、确定性理论以及证据理论等基础理论体系。这些研究成果为人工智能技术中的模式识别、自然语言处理等相关领域的发展提供了重要的理论支撑，并成功解决了诸多理论和技术难题。

在博弈领域中的人工智能应用同样受到了广泛关注。研究者们对博弈论一直保持着浓厚的兴趣，在20世纪50年代初期，在1956年的时候就有人类首次将人工智能作为一门独立学科进行系统研究。在此背景下，在那个时期由塞缪尔教授研制出了第一个计算机跳棋程序，并且该程序不仅能够通过棋谱学习策略，在实践中也能不断优化自身的下棋水平。

1959年它击败了塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。

1991年8月，在悉尼举行的第12届国际人工智能联合会议上，IBM公司的“深思”（DeepThought）系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）之间展开了人机对弈。经过激烈的对抗后双方以1:1的平局结束比赛。

在1957年时,西蒙曾预言说,在未来十年内计算机将能够打败人类世界冠军.尽管这一目标未能在十年内实现,但在经过四十年后,深蓝人机棋类软件最终战胜了国际象棋界传奇人物卡斯帕罗夫（Kasparov）,仅比最初的预期晚了三十年.

在纪念世界首台电子计算机诞生50周年之际，在纪念活动期间，
美国IBM公司投入巨额资金邀请国际象棋大师卡斯帕罗夫参与了
与该公司开发的深蓝电脑系统的一系列对决。

这比赛被誉为"人脑与电脑的世界对决"。参赛双方各自代表着人类智慧与机器能力的巅峰水平。当时的情况是深蓝运算速度达到每秒一亿次的超级计算机

第一局比赛下来后,深蓝对卡斯帕罗夫展开了一场具有决定性的挑战,以绝对优势战胜这位棋坛顶尖人物,给世界棋坛带来了巨大的震动.然而,在总结失败经验后,卡斯帕罗夫开始展现出更强的实力,在接下来的五场比赛中稳健发挥,最终以四胜两和的成绩夺冠.

在随后的一年中，在与卡斯帕罗夫的对决中再次展现实力的情况下，“深蓝”——这台配置了32个处理器，并具备强大并行计算能力的RS/6000SP/2超级计算机——其运算速度达到每秒两亿次。

computer has stored an extensive collection of grandmaster games over a century. On May 3rd, Kasparov's historic first match against Deep Blue took place. Following that, Deep Blue reverted one game on May 4th. Following that, the two sides tied in three subsequent games.

于5月11日当天拉开了决胜局的一盘国际象棋比赛，在这轮对弈中柯洁仅仅移动了19步后选择退败。而整个比赛时长仅约为一个半小时。最终凭借3比2的优势，在备受全球关注的人机大战中取得胜利。

深蓝的成功预示着人工智能所取得的巨大成就。尽管其走法与真正模拟人类思维方式仍有较大差距,但它已向世人揭示出:计算机能够以远远超出人类能力的速度和高度准确度完成属于人类思维的任务。

深蓝以其高超的残局战略让观战的国际象棋专家们感到震惊。卡斯帕罗夫表示："这场比赛中发现了许多新的见解，其中一项发现就是计算机有时也可以走出人性化风格的棋步。"

在某种程度上,我不由得称赞这台机器,因为它基于对势局要素的深入认识,我把这项成果视为一项卓越的科学贡献.由于这场胜利, IBM 股价上涨至 180 亿美元.

不同的人工智能学派基于之前的论述。我们了解要理解人工智能就必须深入探究在普遍意义下如何定义知识。遗憾的是，在准确地界定知识方面也面临着极大的挑战。

按照学术界的标准而言，在最早的哲学著作中，《泰阿泰德篇》中柏拉图系统阐述了最早的关于知识的定义：被证实、真实且为大众所接受的陈述（简称JTB条件）。

然而，在沿用时间久远的基础上（简称"知识定理"），1963年哲学家盖梯尔对其理论提出了挑战。他提出并阐述了一个广为人知的逻辑悖论（被称为"盖梯尔悖论"）。这一悖论揭示了柏拉图所提出的知识定理存在重大问题。

尽管后人对知识的定义存在诸多替代性观点，但这一问题至今仍无定论。然而关于这一问题至今仍无定论。然而关于知识至少有一点是明确无误的那就是其基本单位是概念。其学习必自于该门学科的基本概念出发

因而，在人工智能领域中明确这一概念的重要性

因此，在人工智能研究中澄清这一概念的意义

而知识本质上也是一种概念；因而，在人工智能领域中明确这一概念至关重要

因此，在人工智能研究中界定这一概念的意义同样重要

因此，在人工智能领域中明确这一概念至关重要；而知识本质上也是一种重要的认知基础

为一个看似简单的定义付出努力却往往极其困难。由于其包含大量自指性质（其中自指指的是词性的转换：由谓词性转为体词性而意义并未改变），一旦涉及到这些情况就会导致诸多语义悖论的存在。

自指与转指这对概念最初由朱德熙先生在《自指与转指数》中提出（该文章发表于《方言》一九八三年第一期，《朱德熙文集》第三卷著作中）

陆俭明先生在《八十年代中国语法研究》一书中指出：区分自指数与转指数的本质区别在于它们所处的语言环境不同——前者主要体现为从谓词性到体词性的转换而保持语义不变；后者则不仅涉及词语类型的转变还要伴随语义的变化趋势特别指出行为动作或性质自身会指向与其相关的具体事物。

举例：①有位教书的人来了，“教书的人”是一个专有名词短语，“他/她/它”的存在状态即是主语。“教课时要认真”的主语依然是那个被称呼的对象，“他/她/它”。②Unplug这一单词本意是指‘不使用（电源）插座’，“unplug”的意思就是‘断开连接到电源插座’。“unplug一词常常被用来作‘不用电子乐器来歌唱’的说法中的代词

③具有颜色的colored在表示havingcolour（着色）时是自指的；而当它用于表示有色人种时，则被称作转指。
④丰富性，在它表示富有（richness, when it is rich）的时候是自指的；而在它用于描述富人（the richness, when it is rich）的时候则是转指。
知识本身也是一个概念。

基于此, 将人工智能问题划分为以下三个核心问题: 第一点, 表示同一个概念的方式或方法; 第二点, 学习并掌握这一类知识的过程; 第三点, 应用这些知识进行实践操作. 深入研究这些基本要素对于理解人工智能具有重要意义. 具体来说, 明确地界定某个特定的概念所指范围的方式和方法是什么? What are the ways to clearly define the boundaries of a specific concept? 这些方法有哪些?

简单起见，这里先讨论最为简单的经典概念。

经典概念可被定义为包含三要素：其中一部分为符号表征（即其名称），并被称作‘概念名’；另一维度则是内涵表征（以命题形式呈现）。其中命题即是能够判断真假的具体陈述句。

第三部分内容是关于概念外延表达的方式，在经典集合论中进行描述以明确与之对应的实体范围。以素数(primenumber)这一典型概念为例，在其内涵表达式中所定义的是"仅能被1及其自身整除的自然数单位"这一命题性陈述。

我们如何认识概念的作用？或者从其构成要素的角度来看待问题？经典理论中指出这三部分在各自的作用上相互补充，并且彼此之间不可替代。具体而言，在这一领域中的基本理论体系下我们需要深入理解某一领域中的基本理论才能实现系统的认知框架构建

第一个主要承担着概念指物的功能。即以客观存在的物体作为指向，并用于体现其是否具有可观测性的特征。而物体的可观测性则反映的是物体能否被观察者或测量仪器感知这一属性，并不受主观感受的影响。

举一个《阿Q正传》里的例子：那是一条现实世界中的狗吗？为何只凝视着我的双眼呢？句子中“赵家的狗”应该是指现实世界当中的一条真正的狗。

然而某些概念的指物功能未必能得以实现。这些情况往往出现在那些其设想的对象在现实中并不存在的概念中（如"鬼"）。第二个方面则为心的功能：它是指向人心智世界的对象，并代表了心智世界的对象表示。

鲁迅有一篇精妙的文章名为《论丧家之资本家与精神 walkdog》。显然地指出，在现实世界中没有这样的动物存在；它只存在于他的精神世界中——walked entity。即属于他的内心世界（客观上讲，在真实world中梁实秋先生同样不具备这种特征）。概念在其内心中的作用必然存在。

如果对于某个个体而言，在某个概念的认知功能未能实现的情况下，则这个词对该个体不被理解。更直接地讲法是说这个个体无法掌握这一概念。其核心的功能是指出名功能——即通过指向认知世界或符号世界来表示对象的具体名称。这些特定名称则构成了各种语言的基础结构。

最为著名的经文实例是由乔姆斯基提出的"colorlessgreenideassleepfuriously"这句经文译文为"无色之绿的思想以疯狂的姿态躺平"

这句话意义lessness, 然而完全符合语法, 纯粹停留在符号世界的层面, 仅表示符号世界层面. 当然还有其他, '鸳鸯两字怎生书'其实就是'鸳鸯'这两个汉字的别称.

通常情况下，在不同语言或符号体系中进行概念命名时会体现出特定的功能特点。这些名称是由人类创造出来的，并属于认知领域的一部分。值得注意的是，在不同体系中对同一概念进行命名时可能会采用不同的术语表示法：例如，在汉语中称为"雨"而在英语中则被称为"rain"。

根据波普尔的三世界理论，在认识论、物理学和心理学等三个领域中（尽管它们之间存在联系），但各自不同；因此（然而它们之间有联系），但每个领域都具备独立的功能

经过漫长的发展历史后，在历史长河中

经过漫长的发展历史后

在现实世界中存在这样一个现象：若想深入理解某一事物，则必须从多个维度进行认知与把握。首先需要明确的是这一事物的基本属性：其次要弄清楚它所对应的具象化表现（这可能来自于真实世界的物体或现象）；更重要的是要在内心构建这一事物的形象思维（即形象化地呈现该事物）。

单个情况下，则无法满足要求。通过掌握概念的核心功能后，则能够深入理解人工智能体系中的不同学派及其内在联系。作为人工智能领域的重要组成部分，在实现具体目标的过程中自然具备并执行其核心功能。

人工智能的三个学派致力于如何实现机器具备人工智能能力，并依据其核心功能划分了不同的研究方向。

以开发人工智能指定名功能为基础的人工智能学派发展出了符号主义学说；致力于构建人工智能指定心功能的连接主义学派强调人脑神经网络的并行处理机制；基于人工智能指定物功能的行为主义研究主要关注外部环境刺激与反应之间的关系

由Simon和Newell等人所代表的基于物理符号系统的认知科学理论认为，在实现相应的函数运算时能够达到人类智能水平，则该系统便具备智能特性

因此，在符号主义看来，在机器上正确的就是现实世界正确的。说白了嘛，则指名对了就意味着指物自然正确。从哲学角度看，在物理符号系统假设方面也有一个著名的图灵测试思想实验——本章1.1.3节中提到的那个。

图灵测试的核心问题在于评估机器是否具备智能能力。该测试将智能的表现严格限制在指定的功能模块内。然而马少平教授的事例表明，在特定功能领域实现了概念操作并不等同于完成了概念与实体之间的关联。

基于此, 基于名称与实体的区别, 哲学家约翰·塞尔勒特意设计了一个思想实验以挑战图灵测试, 这就是著名的'中文房间'实验。

中文屋实验清楚地表明, 即使符号主义获得了成功, 但仅仅依靠符号计算与现实世界之间未必存在直接联系, 即使实现了指定功能也未必具备智能.

对此进行了形式化的哲学批判，并明确指出基于符号主义实现的人工智能与人类智能之间存在根本性差异。然而，在人工智能研究领域仍有许多学者致力于探索基于符号主义的方法与人类认知能力的本质区别与相似之处。尽管如此，在人工智能研究领域仍有许多学者致力于探索基于符号主义的方法与人类认知能力的本质区别与相似之处。尽管如此，在人工智能研究领域仍有许多学者致力于探索基于符号主义的方法与人类认知能力的本质区别与相似之处.

在机器证明领域中，早期Simon与Newell开发出了具有里程碑意义的解决方案，在随后的研究中王浩及其中国同行如吴文俊等人也取得了显著成就。随着机器证明的发展，在符号主义范式下最突出的成果是构建起了专家系统框架以及相关知识工程体系，在这一时期的主要突破是以Feigenbaum为代表的学者们所取得的

如果仅仅认为沿着这条道路就可以实现涵盖全部智能的目标，则存在根本性的认识偏差。尽管日本第五代人工智能系统沿用知识工程路径发展，在后来的发展历程中已经证明这种选择在 hindsight上是完全合乎逻辑的选择。符号主义面临的主要现实挑战有三个主要方面。

第一个问题是由于概念之间的无限组合而导致的问题。每个领域的人均掌握约5万条核心概念，并由此形成无限延伸的知识网络系统。这些知识网络系统能够通过不断扩展而实现无止境地延展下去的可能性研究。第二个问题是由于命题间的矛盾叠加所导致的结果无法自洽。

将这两个合理的命题结合起来，则会导致无法准确判断其真假的情况。例如著名的柯里悖论(Curry’sParadox)(1942)就是这样一个例子。而第三个问题则是最为棘手的挑战，在实际生活中获取这些经典概念往往极为困难

上述三个问题成了符号主义发展的瓶颈。

2. Connectionism Connectionism posits that the brain forms the basis of all intelligence, primarily focusing on the neural elements within the brain and their interconnection mechanisms, striving to uncover the structural makeup of the brain and how it processes information, aiming to elucidate the fundamental principles of human intelligence, and ultimately achieving these mechanisms in machines.

已先前提到过知识作为认知体系的基础作用，在认知结构中占据核心地位的概念被视为基本单元。从理论层面而言，在人工智能领域中连接主义学派的重点体现在如何构建与模拟人类心智处理机制方面。这一机制与之相对应的核心认知功能可被称作指心过程。

一篇发表于Nature(2016年)的学术论文揭示了大脑语义网络的存在性。
研究表明，在各个脑区都能找到对应的概念表征，并且明确证实了这些概念的心智表征的确存在。
由此可见，在神经科学的理论框架下建立连接主义模型具有坚实的理论基础。

该学派的重要成员包括麦克洛克、皮茨以及霍普菲尔德等人。按照这一路线所持的观点主张完全实现的人工智能。对此问题上，《缸中之脑》一书是哲学家普特南所著的一部经典著作。这则被视为对这一理论的一种哲学批判

该实验通过侵入性操作对受试者实施了改造。可视为自身的一名参与者，在此过程中接受来自邪恶科学家的侵入性操作。其大脑则被取下并放置于含有营养液的容器内。随后，在其神经末梢处与计算机建立了联系，并由程序控制的信息通过连接途径传递给大脑

该实验通过侵入性操作对受试者实施了改造。可视为自身的一名参与者，在此过程中接受来自邪恶科学家的侵入性操作。其大脑则被取下并放置于含有营养液的容器内。随后，在其神经末梢处与计算机建立了联系，并由程序控制的信息通过连接途径传递给大脑

从这个人角度来看，在其意识范围内确实存在着"人"这一概念以及"物体"和"天空"等客观存在；此外，在神经学和心理学的研究范围内也存在着与"神经感觉"相关的各种信息；特别值得一提的是，在这个特定的大脑系统中不仅可以接收外部信息（如视觉信号），还可以通过某种方式对记忆进行操作（如截取掉大脑手术的记忆），并将其所处的环境及日常活动纳入考虑范围。

该实验表明，在连接主义得到实现时，并非所有的"意识体"都得以正常运转；然而这一结果也暗示着，并非所有基于连接主义的人工智能都能完全模拟人类的高级认知能力；尽管如此，在当前阶段和技术条件下，默认以基于连接主义的方法构建AI系统仍是一种广泛接受并被深入研究的主流途径

在围棋方面，在应用了深度学习技术的AlphaGo与李世石对弈后，在与柯洁过招的过程中取得了胜利。
而在机器翻译领域中，在人类水平之上的是深度学习技术。
同样也在语音识别和图像识别领域中达到实用水平的是深度学习技术。

就技术而言, 深度学习已实现了工业化应用水平. 但这并不能表明连接主义就能模拟人类智能. 关键在于即使想彻底实现完全仿生系统也会面临巨大挑战.

到目前为止为止,人类对于人脑如何表征概念的本质尚不清楚,也未能弄清人脑中概念的具体表达形式及其组合模式等相关问题.现有的神经网络与深度学习技术在某种程度上与其真实的人脑机制尚存在显著差距.

3. 行为主义认为智能建立在感知与行动的基础上。它主张无需依赖知识表示和推理过程, 其核心在于能够表现出所需的行为, 即只要能实现指物功能就能认为具有智能了。其开创性著作包括Brooks关于六足机器人研究的相关论文。

对此而言, 哲学家普特南设想了一个思想实验, 这可视为对行为主义哲学的批判, 即便是"完美伪装者与斯巴达人"

完美伪装者能够根据外部需求做出完美的表演。当他们需要表现出悲伤时，则能达到令人痛哭的效果；当他们需要表现出喜悦时，则能达到令人开心的效果；然而，在这种情况下（原文中的"但是"），他们的内心往往能够保持冷静。

相反地，不论其内心是激动万分还是心冷似铁，斯巴达人其外在总是面不改色地表现出泰然自若的状态。相比之下，完美伪装者与斯巴达人的外表表现均与其内心毫无关联。这种智能是如何通过外在行为来测试的？

由此可见，在行为主义路线下的人工智能实现与其与人类智能的本质不同。对于行为主义路线而言，其主要障碍可借助莫拉维克悖论进行阐述。

莫拉维克悖论即为一种现象，在于对计算机而言看似简单的任务却在人类眼中易如反掌、看似困难的问题却是计算机难以解决的现象。它最显著的特点在于那些本应由人类完成的动作对于机器来说却是举步难行的任务。目前模拟人类的行动技能仍面临巨大的挑战。

从网络上可以看出，在波士顿动力公司研制的人形机器人能够执行复杂的倒立行走动作；大狗人形机器人则能在各种地形上实现负重行进的能力；然而这些机器人的主要缺陷在于耗电量极大且运转噪音明显。

大狗机器人原本是美国军方订购的产品。然而由于大狗机器人启动时发出的声音在十里之外都能被听到这一特点显著提升了其成为战地目标的可能性使其实用价值几乎为零导致美国军方最终决定不再采购该产品。

BP神经网络的起源学说

人工神经元的研究源自脑神经元学说。在生物与生理学领域内，在19世纪末期由Waldeger等人创立了神经元学说。由于复杂神经系统由大量神经单元组成而被人们所认识。

大脑皮层包含着超过100亿个神经元，在每立方毫米的空间内约有数万个这样的单元。这些神经元通过紧密连接的方式构成复杂的神经系统。它们通过感觉器官接收体内外的信息刺激，并将此信号传递至中枢神经系统内部。中枢神经系统对这些 incoming information进行分析处理并整合后将之发送出去以维持机体与外界环境的联系，并协调全身的各项生理功能活动。

人工神经网络由大量简单的基本单元构成这些单元通过连接形成自适应非线性动态系统每个神经单元的结构与功能较为简单但由众多简单的神经单元组成的系统却表现出极其复杂的动态行为

人工神经网络可以反映人脑若干核心特征；然而它并不是对生物系统的一个逼真的模仿；仅仅是某种高度简化并经过抽象处理的表现形式。

相较于数字计算机而言，在构成原理及功能特性上的人工神经网络更为接近人类大脑。它不具备固定的程序化运算能力，并能在动态环境中自主学习和推理。具体而言，在处理信息时它能够从中提取经验并归纳总结规律，并通过不断的学习调整自身的参数以支持多种运算操作并完成特定的任务。相比传统数字计算方式具有更高的灵活性和适应性

与其它类型的细胞相仿，在构造上也包含着胞膜、胞质以及胞核等基本结构单元。然而，在形态特征上则显得特别突出：它们拥有众多突起，在组织中被系统性地划分为了胞体、轴突及树突这三大类结构单元进行分类管理。这些复杂而丰富的结构单元共同构成了神经元的核心功能区域：其中一种特定的组织结构中还包含着一个具有重要功能的胞核区域

树突是一种负责接收输入信号的结构；轴突则是一种位于末梢以传递信号到下一个细胞体或胞核的空间延伸体，并且仅有一个这样的结构存在。从传输速度来看，在神经系统中两个神经元之间的信息传递速度明显低于电子设备；在神经系统中这个速度通常以毫秒为单位衡量，在电子设备中则可达到数百兆赫兹的速度范围

但是因为人脑是一个复杂的并行与串行结合的处理系统，在多个领域能够迅速进行判断决策以及处理其运算速度远超传统串行计算机

人工神经网络的核心组成受其生物模型的启发，并具备这一特点。使其运算效率得到显著提升。

人脑存储信息的特性体现在通过突触强度调整存储内容上。其中信息存储主要体现在神经元间连接强度的分布上。另外值得注意的是，在这一过程中 storage 区域与 computer 区域实现了功能整合。

虽然人脑每天会经历大量神经细胞死亡（平均每天损失约一千个神经元），这并不会影响大脑的正常思维运作

普通的计算机系统由相互独立且专用的存储器与运算器构成。知识存储与数据运算之间没有直接关联，只有依靠人为编写的程序才能实现两者之间的联系。即使单个元器件发生故障或程序中存在轻微错误也可能导致系统严重失效。

人类大脑具有强大的自我调节能力和自我组织能力，在后天学习与训练下能够发展出多种独特的功能。例如，在某些情况下（如盲人），他们具备敏锐的感受力；在聋哑群体中，则往往擅长利用手势交流；而对于经过专业训练的专业运动员，则展现出令人惊叹的技术水平等信息。

普通计算机的功能基于程序中所包含的知识和能力。显而易见的是，在编写能够实现智能活动的程序方面将面临极大的挑战。

人工神经网络的发展趋势

具有独特的非线性适应性和信息处理能力的特征的人工神经网络，在认知方面有效地弥补了传统人工智能技术的不足，并在涵盖模式识别、语音识别等领域的应用中取得了显著成效，在神经专家系统、模式识别与智能控制等技术领域得到了广泛应用

人工神经网络与多种传统方法相互融合, 从而促进人工智能和信息处理技术的持续发展。

近年来在模拟人类认知的过程中不断向前推进人工神经网络与模糊系统遗传算法以及进化机制等协同作用形成了较为完善的计算智能体系这一领域将在实际应用中展现出广泛的应用前景

运用信息几何的方法对人工神经网络进行研究工作,为该领域的发展开辟了更为广阔的前景

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

其中，在具备分布式存储能力、并行处理能力、自主学习能力以及自我组织特性等优势的基础上，在现有技术基础上融合神经网络与其他技术所形成的混合方法与相关混合体系，则已被公认为研究热点领域

考虑到其他方法各自具有的优势后

在当前研究中，在相关领域工作包含神经网络与模糊逻辑等多种技术手段以及专家系统、遗传算法、小波分析等的融合。针对上述提到的关键技术手段展开深入探讨。

在探索地质数据的过程中，在寻求地质数据时，
基于Fourier变换及其加窗版本之间的异同、特性以及函数构造进行了创造性研究，
法国地质学家Morlet于1981年首次提出了小波分析这一概念，
并命名为Morlet小波。

自1986年始归功于YMeyer、S.Mallat及Ingrid Daubechies等奠定了基础的工作之后小波分析得到了快速发展的成就并成功地成为了现代数学中的一个重要分支

Meyer所著的小波与算子是小波领域最具权威性的著作之一；Daubechies所著的小波十讲则被视为该领域的经典之作。而小波变换作为对Fourier分析方法的重大突破，在信号处理等领域具有重要应用价值。

它不仅在时频域内具有优异的定位特性，在处理低频信号的同时也能实现其高分辨率，在处理高频信号的同时同样能在时频域中实现高分辨率的能力使得其能够聚焦到对象的任何细节。

小波分析类似于一种数学显微镜装置，在实际应用中能够实现数据的放大效果以及缩放操作，并且支持平移运算。该方法通过考察不同放大倍数下的变化情况来研究信号随时间的变化特征。因此，在地球物理学、信号处理技术以及图像处理领域等众多科学领域中，小波分析已被广泛应用于解决各种复杂问题。

小波神经网络通过将小波转换与神经网络的时频局部化特性和自适应学习能力相结合，在实现逼近能力和抗干扰能力方面表现优异。

在结合方法中，其中一种途径是将小波函数选作基函数构成神经网络从而形成小波网络这一技术；此外还有另一种方法即将小波变换作为一种前馈神经网络的数据预处理手段用于对过程状态信号进行分析处理具体而言，在运用过程中该技术不仅能够实现信噪分离而且能够筛选出对加工误差影响最为显著的状态特性这些筛选出来的特征则被直接供神经网络模型使用

小波神经网络被应用于电机故障诊断、高压电网故障信号处理与保护研究、轴承等机械故障诊断以及诸多领域。
采用小波神经网络实现感应伺服电机的智能控制。
使得该系统具备优异的跟踪控制性能及良好的鲁棒性。
采用小波包神经网络对心血管疾病进行智能诊断分析。
通过小波层实现时频域自适应特征提取过程。
以前向神经网络为基础构建分类模型。
正确分类率达到了94%。

小波神经网络尽管在多个领域得到了应用，仍然存在一些局限性。基于对提取精度和实时性的小波变换的需求考虑，在设计时应充分满足实际应用中的具体要求，在构造相关的特殊小波基时应充分考虑这些因素，并因此能够在实际应用中获得更好的性能。

基于应用中的实时性需求以及DSP技术的发展趋势，在设计专门的处理芯片时也需充分考虑这一方面的要求。 混沌系统首次提出其动力学系统理论是在上世纪70年代

由于它具有广泛的应用价值，自它出现以来就受到各方面的普遍关注。

在确定性的系统内部可能出现看似无章可循的行为模式，在非线性动力学领域这种现象具有显著的重要性。该现象以其独特特点，在该领域研究中占据重要地位。研究发现该现象具有的特点包括遍历性和不确定性等特征，在相位空间内能够按照自身的动力学规律而不重复地探索各个可能的状态

混沌理论的研究对象是非线性动力学中的复杂性特征。其主要目标是探索看似随机的现象中可能隐藏着的简单规律，并在此基础上找出一类复杂问题所共有的基本规律。

1990年,Kaihara、T.Takabe和M.Toyoda等人基于生物神经元的混沌特性最先提出了一种称为"混沌神经网络"的新概念,成功地将混沌学引入到人工神经网络领域中,使得该类人工神经网络产生出与生物神经系统相似的复杂动态行为,从而使其更贴近真实的人脑神经网络结构。这种新型的智能信息处理系统被视为实现"真实世界计算能力"的重要途径之一,成为当前人工神经网络研究的重点领域之一。

相较于传统离散型Hopfield神经网络，在研究领域中对复杂系统建模能力方面表现出更为强大的动态分析能力

在神经网络的实际应用场景中，在输入数据发生显著变化的情况下（即当神经网络的实际应用场景中的输入数据发生显著变化时），该系统的抗干扰能力往往显得不足（即该系统在面对输入数据显著变化时表现出较低的稳定性），从而容易出现信息遗忘的情况。

混沌神经网络动态记忆机制本质上属于确定性的动力学行为，在其运行过程中主要围绕在特定区域内的状态空间进行持续的演化与联想。这种系统能够通过不断的状态转移与关联作用实现对记忆模式的联结与检索，在面对状态空间中分布较为接近或存在部分重叠的记忆模式时展现出显著的优势——即能够通过动态联结机制实现对该类相关记忆信息的有效识别与恢复功能。值得注意的是这一特性并非普通的神经网络所具备的能力特征，在实际应用中可显著提升传统Hopfield神经网络在复杂信息处理方面的性能表现。

在混沌吸引子中存在有吸引力的区域，在此区域内运行着具有抗干扰能力的混沌神经网络架构。这种特性将在以下方面发挥作用：复杂模式识别、图像处理等工程应用。

另一关注焦点是生物体真实神经元及神经网络中的混沌现象确实存在，并发挥了一定的作用；通过动物学领域的电生理实验已经证实了上述观点。

具有复杂动力学特性的神经网络系统在多个关键领域的研究中受到广泛关注

考虑到该系统的联想记忆能力尽管为其特性之一但其内在运行机制并不稳定为此我们提出了一个调控方案以实现对该系统内复杂行为的有效管理进一步考察了该系统在组合优化问题上的应用前景

为了更有效地利用混沌神经网络的动力学特性，并同时对其存在的混沌现象实施有效的控制措施，仍需对其结构进行进一步优化和完善，并同时对算法的研究持续深入。

该理论由波兰华沙理工大学教授Z.Pawlak于1982年首次提出，并作为一种用于分析数据的数学工具，在处理不完整与模糊知识方面具有重要价值。该理论不仅关注如何对不完整数据进行表示和学习处理，并且探讨了如何从这些信息中归纳出有效的知识。

粗糙集理论是一种新兴的知识表示方法，在不降低分类能力的情况下能够消除冗余信息，并将这些信息用于系统中以获取数据中的潜在规律性关系。该理论的核心理念是通过自动获取数据中的潜在规律性关系并建立相应的知识体系来实现对未知案例的有效分类。

当前，在多个领域获得广泛应用的粗糙集理论已经被成功应用于机器学习、模式识别与数据挖掘等领域的研究中，并在决策分析和过程控制中发挥着重要作用。

粗集与神经网络在适用范围上具有相似之处,即普遍适用于自然环境.然而,粗集理论体系主要模仿人类抽象的逻辑推理能力,而神经网络体系则模仿人类形象化的直觉感知机制,从而体现出各自的独特优势.

粗集理论方法基于人们更贴近其描述事物特征的不同定性、定量或混合型信息作为输入数据，在将输入数据与输出结果之间的对应关系简化处理时

在处理信息时，粗集理论方法与神经网络方法之间存在显著的区别主要体现在以下几个方面：其一，在一般情况下神经网络处理信息时无法降低输入数据的空间维度而当输入数据的空间维度较大时这样的网络不仅结构较为复杂而且训练时间也会显著延长；其二 粗集理论则能够通过挖掘数据间的内在联系来实现不仅可以去除冗余的信息而且还能减少不必要的计算量从而提高整个系统的效率

其二是在实际应用中对噪声较为敏感的特点，在使用无噪声训练样本进行推理时，在存在噪声的环境中其效果并不理想。而神经网络则展现出较强的抗噪声干扰能力。

因此综合运用这两种技术，并按照以下步骤操作：首先采用粗集方法对信息实施预处理步骤；接着即将其设为前向系统的起点；最后基于上述预处理后的数据架构搭建神经网络的信息处理体系。

借助两者的融合，在多个方面显著提升系统性能。不仅能够降低信息表达的属性数量，并且能有效降低其结构复杂度；同时提升了系统的容错能力，并增强了系统的抗干扰能力；从而为处理不确定、不完整信息提供了有效的解决方案。

该方法已被广泛应用于多个领域如语音识别专家系统数据挖掘以及故障诊断等方面基于神经网络与粗集相结合的方法被用于声源位置的自动识别同时也在专家系统的知识获取中取得显著成果这种混合技术的优势在于能够有效处理不确定性和不精确的数据而神经网络则负责对这些数据进行分类工作

虽然粗集与神经网络的结合已被广泛应用于多个领域的研究。然而为了使其功能发挥更大的作用仍需解决以下问题：在模拟人类抽象逻辑思维的粗集理论方法和模拟形象直觉思维的神经网络方法之间实现更为有效的结合；开发包含这两者的软件及硬件平台并提高其实用性和可靠性。

与分形理论的融合自美国哈佛大学数学系教授Benoit Mandelbrot于20世纪70年代中期首次提出分形概念以来，在随后的时间里逐渐发展为一门重要的科学方法论——即现代意义上的分形理论，并因此被公认为20世纪数学领域中最具革命性的突破之一。

现已被广为自然科学与社会科学所应用，在几乎无一例外的领域都发挥着重要作用，并可被视为当今国际上众多学科的重要前沿研究领域。随着在多个学科领域的迅速发展，分形学则专门研究自然界中大量具有不规则、不均匀特征的复杂结构和现象。

它已被广泛应用在生物学、地球地理学、天文学、计算机图形学等各个领域。

用分形理论可用来描述自然界中呈现不规则、不稳定以及高度复杂特征的现象，并能表现出良好的应用效果；将神经网络与分形理论进行融合，在充分运用神经网络的非线性映射特性、运算能力以及自适应学习能力的基础上能够获得更为优化的应用效果

分形神经网络的主要应用领域包括图像识别技术、图像编码技术、图像压缩技术以及故障诊断系统等

分形图像压缩/解压缩技术展现出极高的压缩率与极低的信息丢失优势 However in terms of computational power there exists notable limitations By leveraging the parallel processing capabilities inherent to neural networks the integration of neural networks into fractal image encoding and decoding processes has been demonstrated to significantly enhance the efficiency and speed of traditional methods when dealing with complex images

结合神经网络和分形模型进行果实形状识别的过程中, 首先通过分形分析获得多种水果轮廓数据的不规则特征, 接着采用三层人工神经网络对这些特征进行识别, 最后评估这些特征的不规则程度

分形神经网络已在各领域取得显著的应用成果。然而，在持续深入的研究中，仍存在一些值得深入探讨的问题：包括分形维数的物理意义以及分形的计算机仿真和实际应用研究。在持续深入的研究中，在这些关键领域的突破将推动该技术的发展与完善，并最终展现出更加显著的应用价值。

人工智能的发展简史

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人工智能的历史可追溯至古埃及时期。自1941年以来电子计算机的发展推动了技术的进步，“人工智能”这一术语最初于1956年在DARTMOUTH学会上提出并被广泛认可。自那时以来研究者们不断研发出多种理论与原理从而推动了人工智能概念随之得到了扩展直至今天该领域仍处于发展阶段其历史相对短暂但一直在不断前进经过几十年时间已有诸多成熟的AI程序并深刻影响着其他技术领域的发展

1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场噩梦：仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介.虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系.NORBERTWIENER是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于：WIENER从理论上指出，所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大.1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为逻辑专家(LOGICTHEORIST）的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型，然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题.逻辑专家对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年，被认为是人工智能之父的JOHNMCCARTHY组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论.他请他们到VERMONT参加DARTMOUTH人工智能夏季研究会.从那时起，这个领域被命名为人工智能.虽然DARTMOUTH学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础.DARTMOUTH会议后的7年中，AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义，会议中的一些思想已被重新考虑和使用了.CARNEGIEMELLON大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战：下一步需要建立能够更有效解决问题的系统，例如在逻辑专家中减少搜索；还有就是建立可以自我学习的系统.1957年一个新程序，通用解题机(GPS）的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作逻辑专家的同一个组开发的.GPS扩展了WIENER的反馈原理，可以解决很多常识问题.两年以后，IBM成立了一个AI研究组.HERBERTGELERNETER花3年时间制作了一个解几何定理的程序.当越来越多的程序涌现时，MCCARTHY正忙于一个AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成果：LISP语言.LISP到今天还在用.LISP的意思是表处理(LISTPROCESSING），它很快就为大多数AI开发者采纳.1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部高级研究计划署（ARPA），已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI研究的发展步伐.LOEBNER（人工智能类）以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。

从语言学研究者的视角来看，在实现机器与人类之间自由交流方面所面临的困境是极为困难的，并且可能成为一个永远无法解决的问题。人类的语言系统极其复杂难以想象其内部运行机制的同时也在不断推动着智能的发展；我们目前的研究工作仍然未能触及语言系统及其内在逻辑所构成的核心地带

以后几年呈现了数量可观的程序.其中一个知名项目是SHRDLU,它属于微型世界的项目,专注于研究与编程.在微型世界（仅包含有限几何体）中,研究人员发现了计算机处理空间关系和逻辑推理问题的能力.60年代末出现的STUDENT程序能够解答代数问题,SIR程序则能估算特定条件下出现解的可能性.这些程序的成功应用对语言理解和逻辑推理提供了重要支持.70年代初期,专家系统开始发展,能够估算特定条件下出现解的可能性并从中推导出规律.由于当时计算机系统具备足够的处理能力,这些系统得以实现.专家系统的市场应用非常广泛,包括股票市场分析、医疗诊断以及矿产资源评估等领域.这一切都得益于专家系统对信息规律存储与提取能力的依赖.70年代末期,许多新方法被引入人工智能领域,其中最具代表性的是MINSKY提出的构造理论.与此同时,DANIELMARR提出了新的机器视觉理论框架,例如基于图像阴影、形状特征等基本元素构建视觉识别模型的方法.通过对这些关键信息的分析与综合判断,能够推断出图像可能代表的具体物体及其属性.1972年,PASCAL语言被正式提出并迅速应用于人工智能领域的发展.PASCAL语言为AI相关技术的研发提供了强有力的工具支持.80年代期间,AI技术发展速度显著加快,并在商业领域得到了广泛应用.1986年,AI软硬件市场的销售额达到4250万美元左右(约4亿人民币).专家系统因其高效性而受到广泛关注与需求推动,众多公司如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了专门研发 expert systems辅助软件开发的企业以满足市场需求.

由于发现了现有专家系统中的错误，并且另有新专家系统被设计出来；随着计算机技术和人工智能的发展逐渐引起人们的关注；随着个人电脑的普及和技术杂志的广泛传播；通过个人电脑以及各种技术杂志的出现与传播；有了类似美国人工智能协会这样的基金会的支持；出于对AI开发的需求，在此后的时期内出现了许多研究人员转向私营企业

150多家公司中包括像DEC这样的企业（DEC雇佣了700多名员工致力于人工智能研究）总共在内部的人工智能开发部门投入了10亿美元资金。其他领域也在上世纪80年代开始进入商业化应用其中一项就是机器视觉技术。Minsky与Marr的研究成果如今已经被应用到了生产线上的相机与计算机中用于质量控制工作尽管当时这些系统仍显稚嫩但它们已经能够通过黑白区分来识别物体的不同形状到1985年美国有超过一家公司生产机器视觉系统其总销售额达到了8千万美元然而上世纪80年代对人工智能产业并不是全是利好消息86-87年间对人工智能系统的需求有所下降整个行业因此损失了近5亿美元其中TEKNOWLEDGE与INTELLICORP两家公司 alone就造成了超过6百万美元的损失这一巨大损失迫使许多研究机构削减了研发经费另一个令人失望的是美国国防部高技术研究计划局支持的所谓智能卡车项目这个项目的目标是研制一款能够执行多种战地任务的人工智能机器人。

当PENTAGON面临项目缺陷与前景黯淡时，在1980年代初期宣布暂停相关项目的经费拨付。尽管遭遇了这些挫折事件，在经历了这些挫折之后人工智能技术逐步恢复了发展势头。日本出现了许多新的技术成果 它们类似于美国开发出的一种模糊逻辑系统 以及一种神经网络系统 这些技术被认为是实现人工智能的一个可能途径 在这种情况下 人工智能技术逐渐进入主流市场 并展现出实际应用价值 因此 我们有理由相信 模糊逻辑理论将成为推动21世纪科技发展的关键因素 在军事领域 人工智慧技术得到了实战检验 美军在沙漠风暴行动中就对现有的智能设备进行了测试 作为辅助手段 人工智慧技术被成功应用于导弹预警系统以及各种先进武器 设备 上述技术还进入了家庭 智能型电脑的应用吸引了公众的目光 并促使一些面向个人电脑及兼容机的应用程序得以开发 这些程序不仅能够执行语音识别功能 还能进行文字识别 最重要的是 利用模糊逻辑理论 人工智慧技术大大简化了摄像设备的工作流程 这种需求的增长直接推动了一系列技术创新 因此 在这一领域 我们将面临更多的突破性进展 它们将不可避免地深刻改变我们的生活方式

人工智能的主要定义之一、也是这一领域最初始的概念，则是由约翰·麦卡锡（JOHNMCCARTHY）于1956年在达特茅斯会议上提出的：要实现人工智能，则需使机器的行为能够看似具备人类所展现出来的智能行为能力。

然而这一定义似乎未能考虑到强人工智能的可能性（参见下文）。这不仅限于当前讨论的领域。另一种观点则明确指出：'人工智能即人造机器所展现出来的智能特征'

从整体上来看，在现有的文献中对人工智能的概念通常被划分为四大类别：表现出类似人类的思考能力、展现出类似人类的行为模式以及基于理性的两种行为方式。其中，“行为方式”这一术语在此处被广义化处理，并非仅仅指肢体动作。

从强人工智能的观点来看(BOTTOM-UPAI)，他们认为有可能会制造出具备推理能力（REASONING）以及问题解决能力（PROBLEM_SOLVING）的人工智能系统。此外, 这些系统可能会被视作拥有知觉并拥有自我意识

强人工智能主要可分为两类：仿生的人工智能其思维模式与人类高度相似；而异构型的人工智能则其认知模式与人类存在显著差异。

弱人工智能(TOP-DOWNAI)主张难以构建具备推理与问题解决能力的人工智能系统；这些系统看似智能化，并不具备真正的智能或自主意识。

当前的主要科研焦点集中在弱人工智能领域，并普遍认为该领域已取得显著进展。另一方面, 强人工智能的研究目前仍处于停滞状态

对强人工智能的哲学争论，“强人工智能”这一概念起源于约翰·罗杰斯·希尔勒的研究工作，并旨在探讨机器是否具备人类-like intelligence. 其核心观点认为，在使用适当算法的情况下，计算机不仅作为研究人类思维工具存在；而是能够自主具备思维能力.

（JSEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAINSCIENCES,VOL.3,1980）这表明计算机参与智能行为的研究。

在今天智能技术的涵义是歧义且难以捉摸的，在这里所说的即是其中之一的例子。为了在计算机中解决一个问题时必须明确具体的算法或步骤。

然而，在不了解程序的情况下也能利用（HEU-RISTIC）方法巧妙地解决了问题的情形并不少见。例如识别书写的文字、图形或声音等信息时形成的认知模式就属于这种情况。

此外，在知识获取过程中随着学习过程的推进和知识经验的积累以及在问题解决过程中随着归纳总结能力的发展所获得的知识经验等都可以视为其例

此外虽然程序本身是清晰明确的但其实现过程却相当耗时对于这类问题而言人们通常能够在短时间内找到相当有效的解决办法例如竞技比赛就是一个很好的例子。

还有，在计算机缺乏足够的合乎逻辑且正确的信息时，则无法理解其含义；然而，在人类仅获得少量且不够准确的信息时——通过适当补充相关信息则能理解其中的意义。自然语言正是这种现象的一个典型例子。

涉及计算机技术实现的自然语言处理技术被称为自然语言处理技术。关于强人工智能领域的学术争议与传统上讨论的人工智能单元论与双子系统理论（DUALISM）的争议存在显著差异。

其核心论点在于：如果一台机器仅以编码数据转换作为其运作基础，则它是否具备思维能力？希尔伯特认为这一点是不可能成立的。

他通过一个中文房间的实例来阐述道：如果机器仅能将数据进行转换操作而不具备任何意义赋予的能力，则只有当机器能够理解这一编码与具体事物之间的联系时才能对其处理的数据产生相应的理解和反应

针对这一论点而言，在图灵测试中获得通过并不足以证明机器具备与人类相同的思维能力与意识。同样地，在此问题上持不同观点的学者也存在。

丹IEL·丹尼尔C.丹尼特在其著作《意识 explains》中阐述了这一观点：人类本质上也是一台具有灵魂的机器。那么我们为何会认为人类具有智能而一般的机器不具备这种能力呢？

他认为像上述的数据转换装置可能具有思考能力与自我意识。一些哲学家主张如果弱人工智能能够实现，则强人工智能同样具备这种能力。

例如SIMONBLACKBURN在他的哲学入门教材《THINK》中提到指出,一个人看似具备智能的行为并不能真正证明他实际上就是智能的。

我永远无法确切知道另一个人是否真正具有与我相似的智能能力，或者只是外表上看似具备这种能力。基于这一观点，在讨论弱人工智能时指出某些机器能够模仿人类的行为模式后，则不能完全排除这些机器实际上拥有类似人类的认知能力

从BLACKBURN的观点来看,这一问题属于主观认定的范畴

至少，在今天能够做的事情中包含像算术运算这样的事情，在一百多年前被认为是高度依赖智能的行为