智能计算机与智能计算

HUBEI NORMAL UNIVERSITY

期末论文

B achelor’s Thesis

论文题目智能计算机与智能计算作者姓名王子聪

指导教师许新山

所在院系计算机科学与技术学院专业名称计算机应用技术

完成时间2010年12月27日

智能计算机

——计算机未来发展方向Ξ

王子聪 (指导教师：许新山)

（湖北师范学院计科系湖北黄石 435000）

摘要:现代的第四代计算机是大规模、超大规模集成电路的时代。集成电路由于体积的限制，愈发不能满足人们在日常生活和工作中的需要，因此，

研制“智能”计算机是计算机技术发展的重要方向。让计算机能够模拟

人类的智能活动，包括感知、判断、理解、学习、问题求解等内容。智

能计算机的研究将导致传统程序设计方法发生质的飞跃，使计算机突破

“计算”这一含义，从本质上扩充计算机的能力。智能计算机已经成为

一个动态的发展的概念，它始终处于不断向前推进的计算机技术的前

沿。

关键词:第四代计算机智能计算

中图分类号:TP18

Intelligent Computer

——the future direction of computer

Wang Zicong （Tutor：Xu Xinshan）

(Institute of Computer Science and Technology,Hubei Normal University,Huangshi

435002 , China)

Abstract :The fourth generation of the modern computer is a large-scale, VLSI era.

Integrated circuits due to volume constraints, increasingly unable to meet

people in their daily life and work needs, therefore, develop "smart"

computer is an important direction of development of computer technology.

Let the computer can simulate human intelligence activities, including

perception, judging, understanding, learning, problem solving, and so on.

Intelligent computer research will lead to the traditional method of

programming a qualitative leap in the computer break the "calculate"the

meaning is essentially the computer's ability to expand. Intelligent computer

has become a dynamic development of the concept, it is always constantly

advancing the forefront of computer technology.

Key words : Fourth generation computer; smart; calculation

现代的计算机属于第四代计算机，是集成电路、超大规模集成电路的时代。计算机的整体性能和计算机的体积成正比，要想提高计算机的运算速度就必须得增大相关硬件的体积。

摩尔定律问世40年了。人们不无惊奇地看到半导体芯片制造工艺水平以一种令人目眩的速度提高。目前，Intel的微处理器芯片Pentium 4的主频已高达2G（即2000M），2011年则要推出含有10亿个晶体管、每秒可执行1千亿条指令的芯片。人们不禁要问：这种令人难以置信的发展速度会无止境地持续下去吗？不需要复杂的逻辑推理就可以知道：芯片上元件的几何尺寸总不可能无限制地缩小下去，这就意味着，总有一天，芯片单位面积上可集成的元件数量会达到极限。问题只是这一极限是多少，以及何时达到这一极限。业界已有专家预计，芯片性能的增长速度将在今后几年趋缓。一般认为，摩尔定律能再适用10年左右。其制约的因素一是技术，二是经济。

制约因素之一技术：

从技术的角度看，随着硅片上线路密度的增加，其复杂性和差错率也将呈指数增长，同时也使全面而彻底的芯片测试几乎成为不可能。一旦芯片上线条的宽度达到纳米（10-9米）数量级时，相当于只有几个分子的大小，这种情况下材料的物理、化学性能将发生质的变化，致使采用现行工艺的半导体器件不能正常工作，摩尔定律也就要走到它的尽头了。

制约因素之二经济：

从经济的角度看，正如上述摩尔第二定律所述，目前是20-30亿美元建一座芯片厂，线条尺寸缩小到0.1微米时将猛增至100亿美元，比一座核电站投资还大。由于花不起这笔钱，迫使越来越多的公司退出了芯片行业。看来摩尔定律要再维持十年的寿命，也决非易事。

因此，“智能”计算机的研究与问世将是未来几十年计算机信息技术最重要的课题。

一、初识智能计算机

智能计算机迄今未有公认的定义。计算理论的奠基人之一 A. 图灵定义计算机为处理离散量信息的数字计算机。而对数字计算机能不能模拟人的智能这一

原则问题，存在截然对立的看法。1937年A.丘奇和图灵分别独立地提出关于人的思维能力与递归函数的能力等价的假说。这一未被证明的假说后来被一些人工智能学者表述为：如果一个可以提交给图灵机的问题不能被图灵机解决，则这个问题用人类的思维也不能解决。这一学派继承了以逻辑思维为主的唯理论与还原论的哲学传统，强调数字计算机模拟人类思维的巨大潜力。另一些学者，如H.德雷福斯等哲学家肯定地认为以图灵机为基础的数字计算机不能模拟人的智能。他们认为数字计算机只能做形式化的信息处理，而人的智能活动不一定能形式化，也不一定是信息处理，不能把人类理智看成是由离散、确定的与环境局势无关的规则支配的运算。这一学派原则上不否认用接近于人脑的材料构成智能机的可能性，但这种广义的智能机不同于数字计算机。还有些学者认为不管什么机器都不可能模拟人的智能，但更多的学者相信大脑中大部分活动能用符号和计算来分析。必须指出，人们对于计算的理解在不断加深与拓宽。有些学者把可以实现的物理过程都看成计算过程。基因也可以看成开关，一个细胞的操作也能用计算加以解释，即所谓分子计算。从这种意义讲，广义的智能计算机与智能机器或智能机范畴几乎一样。

二、人工智能与智能计算机

人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。

三、研制智能计算机的主要途径

①符号处理与知识处理。把智能问题当成符号处理与知识处理问题是人工智能的