李德毅
人工智能技術(shù)能夠走過六十年，如今奔跑在天梯上，而深處卻是更多基礎(chǔ)和階梯的支撐，比如光網(wǎng)寬帶、移動寬帶、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)等等。事實上，如果聯(lián)網(wǎng)通信、數(shù)據(jù)量爆發(fā)及計算能力的極大提升，人工智能技術(shù)也許還處于實驗室之中。
科學技術(shù)的發(fā)展史，就是人類認識世界、改造世界能力的拓展史，就是人類勞動工具的發(fā)展史。人類走過了農(nóng)耕社會、工業(yè)社會、信息社會，已經(jīng)進入到用“智能”作為當今社會時代印記的新階段——智能社會，已經(jīng)進入到在動力工具基礎(chǔ)上發(fā)展智力工具的新階段。
如果說，在農(nóng)耕社會和工業(yè)社會，人類的生產(chǎn)工具主要是基于物質(zhì)和能量的動力工具，得到了極大地發(fā)展；而今天勞動工具轉(zhuǎn)向了基于數(shù)據(jù)、信息、知識、價值和智能的智力工具，當人口紅利、勞動力紅利不那么靈了，智能的紅利也就來了。
那么，人工智能的內(nèi)涵和外延是什么呢？我認為，人工智能的內(nèi)涵包括腦認知基礎(chǔ)、機器感知與模式識別、自然語言處理與理解、知識工程這四個方面。
所謂的腦認知基礎(chǔ)，也就是闡明認知活動的腦機制，即人腦使用各層次構(gòu)件，包括分子、細胞、神經(jīng)回路、腦組織區(qū)實現(xiàn)記憶、計算、交互等認知活動，以及如何模擬這些認知活動。它包括認知心理學、神經(jīng)生物學、不確定性認知、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學習、機器學習、深度學習等內(nèi)容。
機器感知與模式識別，則是指研究腦的視知覺、以及如何利用機器完成圖形和圖像的信息處理和識別任務，如物體識別、生物識別、情境識別等。在物體的幾何識別、特征識別、語義識別中，在人的簽名識別、人臉識別、指紋識別、虹膜識別、行為識別、情感識別中，目前都已經(jīng)取得巨大成功。
自然語言處理與理解，則研究自然語言的語境、語用、語義和語構(gòu)；大型詞庫、語料和文本的智能檢索，語音和文字的計算機輸入方法，詞法、句法、語義和篇章的分析，機器文本和語音的生成、合成和識別，各種語言之間的機器翻譯和同傳等。
知識工程，則研究如何用機器代替人，實現(xiàn)知識的表示、獲取、推理、決策，包括機器定理證明、專家系統(tǒng)、機器博弈、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)、不確定性推理、領(lǐng)域知識庫；還有數(shù)字圖書館、維基百科、知識圖譜等大型知識工程。
而人工智能的外延，則是機器人與智能系統(tǒng)——智能科學的應用技術(shù) 。這包括工業(yè)機器人、農(nóng)業(yè)機器人、服務機器人等各類機器人以及智能交通、智能制造、智慧醫(yī)療、智慧城市等等。
總之，當前機器人和智能系統(tǒng)的普遍應用，正在大大的推進科技進步和社會經(jīng)濟、國防和人民生活的迅猛發(fā)展。（本報記者彭科峰整理）
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