浅谈人工智能

中国西部科技
２００９年１０月（下旬）第０８卷第３０期 总第１９１期
浅谈人工智能
李轶博
（吉林石化信息网络公司软信公司，吉林 １３２０２１） 摘 要： 人工智能作为计算机学科的一个分支，有其自身的特点，现已在社会生活各个领域都有应用，并将有更为广阔 的发展前景。 关键词： 人工智能；ＡＩ；模拟
关于人工智能的定义众说不一，美国斯坦福大学人工 智能研究中心尼尔逊教授下过这样的一个定义：“人工智 能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎么样获得知 识并使用知识的科学。”而麻省理工学院的温斯顿教授认 为：人工智能就是如何使用计算机去做过去只有人才能做的 工作。”人们普遍认为人工智能，它是研究、开发用于模 拟、延伸和扩展人的智能的理念、方法技术以及应用系统 的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出 发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟 人类智能活动能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的 模拟，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，对 于人的思维模拟可是结构模拟，仿照人脑的结构机制，暂 时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工 智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能 机器，并且，这样的奇迹将被认为是有知觉的，有自我意 识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正的地推理 和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能 的，但并不真正拥有智能，也不会有自主意识。 １ 人工智能研究的历史与现状 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：２０世纪５０年代人工智能的兴起和冷落。人工
此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的 热潮。 第四阶段：２０世 纪 ８０年代末，精神网络飞速发展。 １９８７年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一 新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增 大，精神网络迅速发展起来。 第五阶段：２０世纪９０年代，人工智能出现新的研究高 潮。由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智 能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式 人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求 解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智 能面向实用。 人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能 搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式 识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理， 人工生命，精神网络，复杂系统等。 ２ 人工智能是与具体领域相结合 目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有 如下领域：①专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的 知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早、最 活跃、成就最多的领域。②机器学习。主要在三个方面进 行：首先是研究人类学习的机理、人脑思维的过程。其次 是机器学习的方法。最后是建立针对具体任务的学习系 统。③模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研 究听觉模式和视觉模式的识别。④理解自然语言，计算机 如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机， 这将给人们带来极大的便利。⑤机器人学。机器人是一种 模拟人的行为的机械，对它的研究历经三代发展过程：第 一代机器人只能按程序完成工作。第二代机器人配备了像 样的感觉传感器，能取得作业环境、操作对象等简单的信 息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人 的动作。第三代机器人具有类似人的智能，它装备了高灵 敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、嗅觉、触觉 的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处 理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学 习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。⑥智能决策支 （下转第４１页）
智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理 证明、跳棋程序、ＬＩＳＰ表处理语言等。但由于揭发推理能力 有限，以及其翻译失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段 的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：２０世纪６０年代末到７０年代，专家系统出现使 人工智能研究出现新高潮，ＤＥＮＤＡＬ化 学 质 谱 分 析 系 统 、 ＭＴＣＩＮ疾 病 诊 断 和 治 疗 系 统 、 ＰＲＯＳＰＥＣＴＩＯＲ探 矿 系 统 ， Ｈｅａｒｓａｙ－ＩＩ语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工 智能引向了实用化。１９６９年成立了国际人工智能联合会。 第三阶段：２０世纪 ８０年代，随着第五代计算机的研 制，人工智能得到了很大发展。日本１９８２年开始了“第五 代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 ＬＩＰＳ”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然
收稿日期： ２００９－０９－０６ 修回日期：２００９－１０－１６
作者简介： 李轶博（１９８２－），男，吉林籍，本科，助理工程师，主要研究方向为信息技术应用和管理。
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开 发 应 用
５０％～１００％以内变化，当冷冻水流量减至６０％时，机组 ＣＯＰ减小１０％左右 ，图２显示了冷水机组ＣＯＰ随冷冻水流量 变化的趋势。
［３］
的。 从运行费用来说，冷凝温度越低，制冷系数越大，压 缩机单位制冷量的耗功率越小。例如，某一型号的冷水机 组，当蒸发温度一定时，冷凝温度每降低１℃，压缩机单位 制冷量的耗功率约减小２％ 。冷却水进出口温差变大时， 虽然可以减小冷却水泵的运行费用，然而，为了保证冷凝 器内的热交换，冷凝温度必然要高于冷却水的出口温度， 并且冷凝温度与冷却水出口温度也要求有一低限（图３显示 了冷凝器中制冷剂与冷却水温度的变化），所以，要想加 大冷冻水的进出口温差，从而减少冷却水泵的功耗，就必 须提高冷却水出口温度（通常冷却水进口温度基本上是定 值），这又将引起冷凝温度的增加，降低了冷水机组的 ＣＯＰ值。
［２］
图１ 蒸发器温度变化示意图
图２ 冷冻水流量的变化对冷水机组ＣＯＰ的影响
衡量蒸发器变流量运行能否节能的标准不单是冷冻水 泵运行时节能多少，而还应考虑蒸发器变流量运行造成冷 水机组ＣＯＰ值下降而损失的能耗，再考虑变流量运行的负荷 时间频度。很明显，冷冻水泵的总功耗占水系统总功耗的 比例越大，其节能幅度就越大。 ３ 冷凝器变流量对冷水机组性能的影响 当冷水机组在低负荷运行时，冷凝器中冷却水的进出 口温差要低于标准值（一般是５℃），机组运行的负荷越 低，冷却水的进出口温差就越小，这就形成了冷水机组低 负荷运行时冷却水大流量小温差循环，造成冷却水输送水 泵能耗的浪费。目前，不少空调系统的冷却水泵安装了变 频器，对冷却水泵进行变流量运行，期望达到节能的目
图３ 冷凝器温度变化示意图
与蒸发器变流量相比，冷凝器变流量运行对冷凝温度 的影响较大，故导致冷水机组ＣＯＰ的变化较大，在给冷却水 泵安装变频器时，应详细分析冷却水变流量对冷水机组性 能的影响，确定方案的可行性。
参考文献： ［１］ 孙一坚．空调水系统变流量节能控制．暖通空调，２００１（６）：５～７． ［２］ 彦启森．空气调节用制冷技术．北京：中国建筑工业出版社，１９８３． ［３］ 孟彬彬，朱颖心，林波荣．部分负荷下一次泵水系统变流量性能 研究．暖通空调，２００２，３２（６）：１０８～１１０．
（上接第５８页） 持系统。２０世纪８０年代以来专家在许多方面 取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用 于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高 了系统解决问题的能力，这就成为了智能决策支持系统。 ⑦人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用 大量的处理单元模仿人脑系统工程结构和工作机理。 人工智能的应用领域：①问题求解。到目前为止，人 工智能程序能知道如何思考他们解决的问题。②逻辑推理 与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之 一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行 演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的 研究中定理证明是一个极其重要的论题。③自然语言处 理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典 范，目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和 对话情景为基础，注重大量的尝试——世界知识和期望作 用，生成和理解自然语言。④智能信息检索技术。信息获
取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切 需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工 智能走向广泛实际应用的契机与突破口。⑤专家系统。专 家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域， 它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。 人工智能的发展前景。人工智能不单需要逻辑思维与 模仿，科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越 加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的。因 此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能 力。科学家断言，机器的智能会迅速超过爱因斯坦和霍金 的智能之和。大量微小的小机器人将在大脑的感觉区里占 有一席之地，并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效 果。
参考文献： ［１］ Ｇｅｏｒｇｅ Ｅ ｌｕｇｅｒ著．人工智能——复杂问题求解的结构和策 略．机械工业出版社，２００５．
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