人工智慧 AI

 

                   

 

    (一) AIArtificial Intelligence是什麼?

      說到了人工智慧就應該會想到西洋棋程式,在1996年時,IBM研發出一台超級電腦"深藍",
       當時就舉辦了一場西洋棋棋王大賽,是由"深藍"出戰當時世界上最頂尖的棋王Gary Kasparov

       雖然最後是棋王贏了,但是贏的很驚險,到了1997年五月,"深藍"以1分之差擊敗了Kasparov
       ,這件事情震驚全世界,甚至有人在害怕電腦已經快取代人類了。其實,我真的是非常需要電
       腦能夠變得很有智慧的,這樣它便能夠幫我們分擔許多的工作。


 

           人類的許多特性中,無疑的,是表現了某種的智慧行為在內。若我們對智慧加以描述,
       則可以用下述內容表示:判斷、認知
perception、洞察insight、學習learning
       瞭解
comprehension及推論reasoning。如果電腦能表現出上述的智慧行為,則是人工
       智慧追求的目標。具有人工智慧的電腦程式能表現出下列幾種特徵:


  
   
    1. 符號表示的能力
          
2. 啟發式heruistic的推理能力
          
3. 具有表達知識的能力
          
4. 不完整、不確定、甚至相互矛盾的數據可以被處理
          
5. 機械學習machine learning的能力                                 

 

   (二) 人工智慧的簡史

           英國電腦學家杜林A.M. Turing設計了一種能儲存在記憶體內的杜林機turing 
            machine
開始,就暗示了電腦具有學習和思考的能力--因為電腦只需執行新的程式,
       它就能改變自己的「行為」,這算是智慧的表現。

           西元1956年可以當成「人工智慧」誕生的日子,許多研究者醉心於奕棋及理論證明的
       程式發展。他們的貢獻在於啟發式演算及狀態空間搜尋的技術。

           西元1957年人工智慧中第一個串列處理語言IPL--list – processing language被發明。

           西元19601970年之間,許多早期出名的人工智慧系統被發展如1961年的MACSYMA
       的產生,提供了符號計算的能力……等等。六十年代研究者普遍的樂觀,但在浪漫時期後,人
       們了解到智慧的產生,不但要能具有推論及搜尋的流程控制能力,也需具備豐富的知識。

           進入七十年代,許多重要的專家系統被發展出來。如Hearsay系統的語音辨識精確度
       已經達到
90,而且知識表達及擷取的技術也被不斷改良。

           到了八十年代,人們開始將「人工智慧」知識予以商業化。                       
 

                      人工智慧的研究,在70年代末期曾因專家系統技術的成熟達到高峰,之後由於技術
       上逐漸陷入瓶頸,而陷入低潮。當時的技術可以讓電腦擁有專家的知識,但是擁有一些基本
       『常識』卻很困難。因為
專家的知識可以很清楚的表達,但是『常識』卻很模糊籠統。
      所以對電腦來說,『常識』反而比較困難。
到了90年代中期,技術上逐漸有所突破,尤其
       是機器學習與模糊資訊處理方法的發明,讓電腦逐漸可以擁有『常識』。而硬體速度的進展
       讓人工智慧系統有強大的運算能力做後盾,網際網路的興起,更讓人工智慧系統有豐富的資
       訊來源與活動的空間。當
1997IBM深藍打敗人類西洋棋冠軍,曾引起人們對人工智慧的廣
       泛注意與憧憬。
因此AI又成為一門國際間競相投入的研究題材。

 

     (三)  人工智慧的主要範圍

            首先,我們用蓋伏特所提供的人工智慧元素圖來說明:

                                                    

內層-為人工智慧的核心內容

外層-為人工智慧的應用

 

       其次,我們可以利用IPO模型(即,I-輸入,P-處理,O-輸出)了解整個人工智慧概
       念可以利用在各個層面即步驟,包括了對電腦的輸入及輸出部分。

I

P

O

電腦視覺     

語音辨認     

自然語言處理     

知識擷取          

 

推論和搜尋

知識表達

知識工程

計劃及問題解決

機械學習

 

             機器人

             寫詩或短篇故事

             語言翻譯  
                                          

                                                                                       

                                                                  人工智慧語言及工具                      

 

 

   (四) 人工智慧的應用領域

           人工智慧(Artificial Intelligence)主要在研究如何以電腦的程式技巧,來執行一些由人
       類執行時,需要智慧才能完成的工作。所以前述這些都屬於人工智慧的範圍,但是實行起來
       的困難度頗高,需要細分成許多的研究領域。近年來由於
Internet的興起,人工智慧找到了
       另一個可以發揮的舞台。像是利用一些「代理人」
(Agents)的程式,來代替原本需要人工操
       作的工作。以
Yahoo為例。在Yahoo的網站上蒐集了許多的超連結,這些超連結是怎麼來的
       呢?難道是楊致遠每天掛在
Internet上瀏覽,然後再把網址蒐集、整理起來嗎?當然不是!

      
這些動作都可以由「代理人」程式來代勞,而這就是人工智慧應用在Internet上的一個例子。

 

           人工智慧除了傳統的研究個人思維、決策、 信仰、感情、 企圖、 學習、適應等認知
       能力外,更開始重視團隊的分工合作、溝通、協調、 信任、 權利義務的委託與指派等人類
       的社會認知行為。在國際學術會議中,有機器人足球賽、救災比賽、拍賣會競標比賽等,藉
       以了解並模擬人類合作競爭與社會互動之機制與關係。目前熱門的企業用大型電子商務軟體
       產品,如
E-marketplace 的自動媒合、資料採礦Data Mining、客戶關係管理 CRM
       個人化服務、知識管理等,也都大量應用人工智慧的技術。未來的人工智慧的應用,趨向
       在數位圖書館、遠距學習與教育、電子化政府的服務、虛擬企業與電子商務等與人類生活息
       息相關的資訊互動範疇中。
由於人工智慧研究對知識的表達、儲存、傳播、運用非常深入。
        在未來的知識經濟架構下,會有很大的需求與發展空間。

                                            

           人工智慧並不限於應用在資訊科學。還有許多其他不同學科領域與人工智慧相關。例如
       ,在機械、控制、工業工程方面與機器人結合。人工智慧的技術也被應用在人類基因圖譜的
       完成與生物科技所需的資料解碼、分類等。在企管、財經等管理科學上以及醫學上,決策與
       診斷模式的研究也用到人工智慧。在經濟、政治等社會科學方面也有學者利用人工智慧的技
       術來建構社會互動的理論模型。此外,在心理學及認知科學方面,人工智慧的技術則被用來
    
   模擬人類的行為,以驗證理論的正確性。目前很多國內許多軟體公司的產品也開始融入了人
       工智慧的技術,例如:

          能辨識印刷體字、手寫字、甚至古書中的毛筆字的字型辨識軟體

           語音辨識、人聲辨識軟體,用來做聲控下單,或在車上聲控撥接電話

          結合三維動畫與自然語言技術,能與使用者對話的虛擬助理

          網際網路智慧型資訊代理人來幫忙使用者搜尋、監控並自動通報相關的資訊

           能自動翻譯技術文件手冊的翻譯軟體

           能以歌聲點播的卡拉OK

           股市分析與預測軟體

 
           事實上目前 AI 的發展與其說是"人工智慧" 不如說是"人工知識庫"來得貼切, 我們離真
       正的智慧還有很大的一段距離要克服. 但到目前為止, AI 的技術己經應用到許多的領域上了。
       以下是部份重要的範圍:

        1. 專家系統(Expert System) 
        2. 自然語言處理(Natural Language Understanding)
        3. 電腦視覺(Computer Vision)
        4. 語音辨識(Speech Understanding)
        5. 機器人應用(Robotic Application)
        6. 類神經網路(Artificial Neural Network)
        7. 智慧型代理人(Intelligent Agent)
 
 
           其中,最具有突破性及實用性當以專家系統為代表.目前己有許多的實際應用。
一個專家系統由知識庫(knowledge base)和推論引擎inference engine)等機構所組成。當
      我們付予它某一領域的專家知識時,它便能模仿人類專家去求解問題並提供最適當的意見。
      由於人工智慧發展的歷史尚淺,還有許多工作及研究可以發展。也就是說還有許許多多的可
      能性。相信只要發揮我們的想像力和創造力,所有的夢想必能逐一實現,將AI 的技術應用
      於實際世界中,以改善人類的生活。                                  
 
 
 
 
參考書目 
       【註1.人工智慧與專家系統導論,姚步慎編著,峯資訊出版,1991/9初版。

                           

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