人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
《人工智能及其应用》练习题
1.被称为人工智能之父的是_________。 图灵
2.在各种人工智能学派中，认为人工智能起源于数理逻辑的是___________。 符号主义；逻辑主义；心理学派；计算机学派；
3.在各种人工智能学派中，___________的原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 连接主义；仿生学派；生理学派；
4.在各种人工智能学派中，___________的原理为控制论及感知-动作型控制系统。 行为主义；进化主义；控制论学派；
5.人是一个物理符号系统。 （√）
6.人工智能的基本条件是计算机能够表现出智能。 （√）
7.人工智能的基本条件是计算机是一个物理符号系统。 （√）
8.现阶段，计算机的工作主要在数值计算方面。 （×）
【解析：计算机早期的工作主要集中在数值计算方面，现阶段已具备一定的推理能力。】
9.机器学习就是使计算机具有学习新知识和新技术，并在实践中不断改进和完善的能力。（√）
10.请简述智能经济的基本内涵。 智能经济是在数字经济充分发展的基础上，由人工智能等智能技术推动形成和发展的新经济形态。 解析：智能经济是以人工智能（AI）为核心驱动力，以5G、云计算、大数据、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术和智能技术为支撑，通过智能技术产业化和传统产业智能化，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态。
11.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
从能力角度：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
12.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观分别是什么？ （1）符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过程。认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，我们就能够用计算机来模拟人的智能行为。知识是信息的一种形式是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。
联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法，认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程。认为人脑不同于电脑，并提出联结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作式。
行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知—动作型控制系统。认为智能取决于感知和行动。认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能以像人类智能一样逐步进化。智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。符号主义、联结主义对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象，因而是不能真实地反映客观存在的。
1.下列说法正确的是（B）。
A.置换可以交换B.语言网络是知识的图解表示C.公式集总可以合一D.“时间”是“春天”的实例解析：可合一的前提是存在变换s，使得E1s=E2s=……；“春天”是“时间”的实例；
2.下列关于知识的表述，错误的是（C）。
A.知识是经过削减、塑造、解释、选择和转换了的信息B.知识由特定领域的描述、关系和过程组成C.知识是想象出的经验D.知识是一切智能行为的基础3.下列知识表示方法中不属于陈述式知识表达方法的是（B）。
A.剧本表示B.过程表示C.语义网络表示D.框架表示4.下列哪些不属于谓词逻辑的基本组成部分？（C）
A.谓词符号B.变量符号 C.操作符操作符操作符
D.函数符号5.关于语义网络表示，以下继承中（B）是不存在的。
A.指继承B.左右继承C.默认继承D.如果需要继承6.假设P为真，Q为假，则下列公式中为真的是（A）。 A.PUQ
B.P∩Q
C.P→Q
D.~P 7.下列等价关系不成立的是 （C）。
A. ~（~P）等价于P
B.PUQ等价于~P→Q
C.P→Q等价于~P→~Q
D.~(PUQ)等价于~P∩~Q
8.在梵塔问题归约图中，某子问题属于本原问题，那么此子问题的解应该包含（A）步移动。
A.1B.2C.3D.不确定9.在与或图中，只要解决某个子问题就可解决其父辈问题的节点集合是指（A ）。
A.或节点B.与节点C.终叶节点D.后继节点10.下列节点中，一定是不可解节点的是（D）。
A.终叶节点B.后继节点C.没有后裔的节点D.此节点是非终叶节点，如果它有或后继节点，那么其全部后裔都是不可解的11.谓词验算的基本块是（A）。
A.原子公式B.分子公式C.合式公式D.谓词符号12.语义网络的推理过程主要有___继承_______和__匹配________。
13.状态空间的三元状态指的是初始状态集合、_操作符集合_、_目标状态集合__。
14.“李刚是一个人”为_____一____元关系（一/多）。
15.按照符号主义的观点，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有、并且能够使用知识。 （√）
16.知识系统是指基于知识表示和知识推理所形成的智能系统。（√）
17.给定知识后，知识表示方法唯一。（×）
18.知识表示是指能否正确、有效地将问题求解所需要的知识表示出来。 （√）
19.语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的无向图。（×）
20.语义网络的弧代表语义关系，表示所连两个实体之间的语义联系，且必须带有标识。（√）
21.“雪是白的”为一元关系。（√）
22. 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。)
Acomputersystemisintelligentifitcanperformataskwhich,ifperformedbya human ,requiresintelligence.
23.问题归约表示方法的思想是什么？
从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题的集合.
24. (简答题,10分)试用谓词逻辑法表示知识“所有教师都有自己的学生”。
25.用语义网络表示“动物能运动、会吃”。
26. 试用语义网络表示：动物能运动、会吃。
鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞。
鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。
27.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。
1. (单选题,4分)以下不属于盲目搜索特点的是（C）。
A.搜索过程中不使用与问题有关的经验信息B.搜索效率低C.需要重排open表D.一般只适用于求解比较简单的问题2. (单选题,4分)以下不属于宽度优先搜索方法特点的是（D）。
A.逐层进行搜索B.高代价搜索C.若有解必能找到D.找到的解是最优路径的解3. (单选题,4分)以下不属于盲目搜索方法的是（D）。
A.宽度优先搜索B.有界深度优搜索C.等代价搜索D.有序搜索4. (单选题,4分)以下关于估价函数的说法错误的是（B）。
A算法的特征是估价函数由两部分组成B.不同的估价函数所体现出来的搜索效率相同C.启发式搜索对OPEN表按估价函数的大小排序D.不同的估价函数也决定了不同的启发式搜索算法5. (单选题,4分)以下关于合式公式的性质错误的是（C）。
6. (单选题,4分)以下关于合式公式的性质错误的是（B）。
7. (单选题,4分)以下哎关于减少否定的辖域范围的做法错误的是（A）。
8. (单选题,4分)启发式搜索中，通常OPEN表上的节点按照它们f函数值的（C）顺序排列。
A.最小B.平均值C.递增D.递减9. (单选题,4分)如果重排OPEN表是依据f(x)=g(x)+h(x)进行的，则称该过程为（A）。
A.A算法 B.A*算法 C.有序搜索D.启发式搜索10. (单选题,4分)宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的（B）途径。
A.可行B.最短C.最长D.解答11. (单选题,4分)运用消解推理规则的前提是（B）。
A.被作用的两个公式都是合取范式B.被作用的两个子句中存在互补对C.任意两个公式都可以运用消解推理D.必须符合假言推理、合并、重言式、空子句(矛盾)或链式(三段论)之一12. (单选题,4分)在基于规则的正向演绎系统中，我们把事实表示为（C）。
A.IF-THEN规则B.子句形C.非蕴涵形式的与或形 D.与或形13. (单选题,4分)以下不是产生式系统组成部分的是（A）。
A.匹配B.总数据库C.产生式规则D.控制策略14. (填空题,4分)在图搜索中，用于记录未扩展节点的是___Open______表。
15. (填空题,4分)在图搜索中，用于记录已扩展节点的是___CLOSED___表。
16. (填空题,4分)原子公式由由若干___谓词符号____和___项__组成。
17. (填空题,4分)在消解法中，如果“任意”在“存在”的辖域范围内，需使用___ Skolem函数_替换。
18. (填空题,4分)在消解法中，如果“存在”不在“任意”的辖域范围内，需使用_常量_替换。
19. (填空题,4分)在产生式系统中，_规则___是用来表示推理过程和行为。
20. (填空题,4分)在规则演绎系统中，其规则的__THEN__部分是用于规定动作。
21. (判断题,2分)OPEN表用于记录还没有扩展的点。（√）
22. (判断题,2分)CLOSED表用于记录已经扩展的点，即走过的点。（√）
23. (判断题,2分)OPEN表中节点的不同顺序决定了不同的搜索策略。（√）
24. (判断题,2分)在图搜索中，若OPEN表是空表，则失败退出。（√）
25. (判断题,2分)估价函数值越小表示位于解路径上的“希望”越小。（×）
26. (判断题,2分)应用估价函数值重排OPEN表时，每次选择估价函数值最大的节点作为下一步考察的节点。（×）
27. (判断题,2分)子句是由文字的析取组成的合式公式。（√）
28. (判断题,2分)子句是由文字的合取组成的合式公式。（×）
29. (判断题,2分)消解只能在仅含否定和析取联接词的公式（子句）间进行。（√）
30. (判断题,2分)在规则演绎系统中，每个If可能与某断言集中的一个或多个断言匹配。（√）
1. (多选题,5分)需要采用不确定性推理方法的原因是（ABCD）。
A.所需知识不完备、不精确B.所需知识描述模糊C.多种原因导致同一结论 D.解题方案不唯一2. (填空题,5分)概率推理方法中，知识采用产生式规则进行表示_ If E then H_。
3. (填空题,5分)概率推理方法中，不精确推理目的就是求出在证据E下结论H发生的概率__P(H|E)____。
4. (填空题,5分)主观贝叶斯推理方法中，知识采用产生式规则进行表示 IF E THEN (LS,LN) H _。
5. (填空题,5分)证据不确定时，后验概率P(H|S)=__ P(H|E)P(E|S)+P(H|~E)P(~E|S)___。
6. (填空题,5分)在C-F模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为 IF E THEN H (CF(H,E))___。
7. (填空题,5分)当组合证据是多个单一证据的合取时，E=E1 AND E2 AND … AND En，如果已知在当前观察S下，每个单一证据Ei有概率P(E1|S),P(E2|S),…,P(En|S)，则P(E|S)=__min{P(E1|S),P(E2|S),…,P(En|S)}_。
8. (填空题,5分)当组合证据是多个单一证据的析取时，E=E1 OR E2 OR … OR En，如果已知在当前观察S下，每个单一证据Ei有概率P(E1|S),P(E2|S),…,P(En|S)，则P(E|S)=_max{P(E1|S),P(E2|S),…,P(En|S)} _。
9. (判断题,2分)现实世界客观存在许多不确定性，需要在不完全和不确定的情况下运用不确定的知识进行推理。（√）
10. (判断题,2分)经典逻辑都是二值逻辑，非经典是多值逻辑。（√）
11. (判断题,2分)经典采用归纳逻辑推理，非经典采用演绎逻辑推理。（×）
12. (判断题,2分)非经典逻辑是非单调逻辑。（√）
13. (判断题,2分)不确定性有程度区别。（√）
14. (判断题,2分)知识的不确定性用概率表示时，在[0,1]区间取值，越接近于0越假，越接近于1越真。（√）
15. (判断题,2分)不确定性的量度必须确定量度的取值范围。（√）
16. (判断题,2分)事件X发生的几率等于X出现的概率与X不出现的概率之比。（√）
17. (判断题,2分)主观贝叶斯推理方法中，若采用初始证据进行推理，则通过用户得到C(E|S)，根据EH公式可求得P(H|S)。（×）
18. (判断题,2分)主观贝叶斯推理方法中，若采用中间结论作为证据进行推理，则通过据EH公式可求得P(H|S)。（√）
19. (计算题,10分)
设有三个独立的结论H1、H2、H3及两个独立的证据E1、E2，它们的先验概率和条件概率分别为：
P(H1)=0.4, P(H2)=0.3, P(H3)=0.3,
P(E1|H1)=0.5, P(E1|H2)=0.3, P(E1|H3)=0.5,
P(E2|H1)=0.7, P(E2|H2)=0.9, P(E2|H3)=0.1,
试用概率方法分别求出：
（1）当只有证据E1出现时的P(H1|E1)、P(H2|E1)、P(H3|E1)值，并说明E1的出现对结论H1、H2、H3的影响；
（2）当证据E1、E2同时出现时的P(H1|E1,E2)、P(H2|E1,E2)、P(H3|E1,E2)值，并说明E1、E2同时出现对结论H1、H2、H3的影响。
20. (计算题,10分)
设有如下推理规则 r1:IF E1THEN (2, 0.0001) H1
r2:IF E1AND E2THEN(100,0.001)H1
r3:IF H1 THEN (200,0.01)H2
已知：P(E1)=P(E2)=0.6，P(H1)=0.091，P(H2)=0.01
用户回答: P(E1|S1)=0.76, P(E2|S2)=0.68
求：P(H2|S1,S2)的值。
21. (计算题,20分)
设有如下推理规则：
R1：IFE1THEN （500,0.01）H1
R2：IFE2THEN （1,100）H1
R3：IFE3THEN （1000,1）H2
R4：IFH1THEN （20,1）H2
且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，
初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5，P(E2|S2)=0，P(E3|S3)=0.8。
用主观贝叶斯的方法求H2的后验概率P(H2|S1,S2,S3)。
1. (单选题)下列科学家中，参加了1956年达特茅斯会议的没有（A）。A. 拉蒙·柳利B. 马文·明斯基C. 克劳德·香农D. 艾伦·纽厄尔2. (单选题)中国农业4.0的核心内容不包括(B )。A.以信息和知识为生产要素B.加强农机化新技术的推广应用C.实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入和工程化生产D.实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾害预警3. (单选题)人工智能的发展已对人类及其未来产生深远的影响，这些影响主要涉及人类的经济、社会、文化等方面，以下哪些不是人工智能对社会的影响。( )A.劳动就业问题B.社会结构的变化C.心理的威胁D.气候变暖
正确答案: D
4. (单选题)( )研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，更新已有的知识结构，使之不断改善自身性能。A.机器感知B.机器学习C. 机器行为D.机器思维正确答案: B
5. (单选题)（）是普遍推广机器学习的第一人。A.约翰·冯·诺依曼B.约翰·麦卡锡C.唐纳德·赫布D.亚瑟·塞缪尔正确答案: C
6. (单选题)现阶段的人工智能发展处于（）阶段。A.暗淡期B.知识应用期C.集成发展期D.互联冲击期正确答案: C
7. (单选题)命题是可以判断真假的是（）。A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句正确答案: D
8. (单选题)哪一个不是机器人在医疗界中的主要应用?( )A.外科手术机器人B.康复机器人C.护理机器人D. 精密加工机器人正确答案: D
9. (单选题)语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链是用来表达节点知识的（）。
A.无悖性B.可扩充性C.继承性正确答案: C
10. (单选题)（）是普遍推广机器学习的第一人。
A.约翰·冯·诺依曼B.约翰·麦卡锡C.唐纳德·赫布D.亚瑟·塞缪尔正确答案: C
11. (单选题)是（）。A.附加律B.拒收律C.假言推理D.US正确答案: C
12. (单选题)在人工智能领域，以下哪项不是与机器人思维有关的。( )
A.知识表示与推理B.问题追求C.规划D.数据整合正确答案: D
13. (单选题)在图灵测试中，如果有超过（）的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能。A.30%B.40%C.50%D.60%正确答案: A
14. (单选题)下列搜索方法中不属于盲目搜索的是（）。
A.等代价搜索B.宽度优先搜索C.深度优先搜索D.有序搜索正确答案: D
15. (单选题)2015年5月，在国家发改委发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成（）的人工智能市场应用规模。A.千万元级B.亿万元级C.百亿元级D.千亿元级正确答案: D
16. (单选题)反演消解证明定理时，若当前归结式是（)时，则定理得证。A.永真式B.包孕式C.空子句正确答案: C
17. (单选题)下列哪个系统属于新型专家系统?（）A.多媒体专家系统B.实时专家系统C.军事专家系统D.分布式专家系统正确答案: D
18. (单选题)不属于神经网络常用学习算法的是（）。A.有师学习B.增强学习C.观察与发现学习D.无师学习正确答案: C
19. (单选题)人工智能的英文全称是（）。
A.AutomaticIntelligenceB.ArtificialIntelligenceC.AutomaticeInformationD.ArtificalInformation正确答案: B
20. (单选题)从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是（）。
A.正向推理B.反向推理C.双向推理正确答案: A
21. (单选题)下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中的是（）。
A.事实B.规则C.控制和元知识D.关系正确答案: D
22. (单选题)联结主义是统合了（）领域的一种理论，以下错误的是（）。A.发展心理学B.认知心理学C.人工智能D.心理哲学正确答案: A
23. (单选题)AlphaGo是以下哪个企业的人工智能产品（）。A.FacebookB.AppleC.IBMD.GoogleDeepMind正确答案: D
24. (单选题)以下（）学派认为智能活动的理论基础是物理符号系统，认知的基元是符号。A.符号主义学派B.联结主义学派C.行为主义学派D.符号互动学派正确答案: A
25. (单选题)1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为（)。A.深蓝B.IBMC.深思D.蓝天正确答案: A
26. (单选题)语义网络的组成部分为（）。A.框架和弧线B.状态和算符C.节点和链D.槽和值正确答案: C
27. (单选题)自动识别系统属于人工智能哪个应用领域?( )A.自然学习系统B.机器学习C.专家系统D.人类感官模拟正确答案: D
28. (单选题)下列关于符号主义说法错误的是（）。A.符号主义认为人的认知基元是符号B.符号主义认为认知过程即符号操作过程C.能够用计算机的符号操作模拟人的认知过程D.人的思维是不可操作的正确答案: D
29. (单选题)一般认为，智能是一种认识客观事物和运用( )解决问题的能力。A.理论B.技术C.知识D.运算正确答案: C
30. (单选题)仅个体变元被量化的谓词称为（）。A.一阶谓词B.原子公式C.二阶谓词D.全称量词正确答案: A
31. (单选题)1956年之前，人工智能的发展处于（）。A.萌芽期B.第一次繁荣期C.第一次低谷期D.复苏期正确答案: A
32. (单选题)图灵在( )年设计了一个很著名的测试机器智能实验，称为图灵实验。A.1949B.1950C.1951D.1940正确答案: B
33. (单选题)下列( )事件标志着人工智能作为一门新科学的诞生。A.1948年香农发表《通信的数学理论》B.1950年图灵发表《计算机器与智能》C.1956年达特茅斯夏季人工智能学术研讨会D.1982年霍普菲尔德提出Hopfield网络正确答案: C
34. (单选题)“工业4.0”是以智能制造为核心的第四次工业革命，以下哪些计划不是其主题之一?（）A.智能工厂B.智能生产C.智能管理D.智能物流正确答案: C
35. (单选题)（）是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。A.数据B.应用C.逻辑D.算法正确答案: B
36. (单选题) ()是一门用计算机模拟或实现人类视觉功能的新兴学科，其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。A.机器视觉B.语音识别C.机器翻译D.机器学习正确答案: A
37. (单选题)（）被称为人工智能之父。A.约翰·冯·诺依曼B.约翰·麦卡锡C.唐纳德·赫布D.亚瑟·塞缪尔正确答案: B
答案解析：
作为备受尊敬的计算机科学家、认知科学家，麦卡锡在1955年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”一词，并被誉为人工智能之父，并将数学逻辑应用到了人工智能的早期形成中。
38. (单选题)在农业领域的（）环节，智能的农业机器人可以利用图像识别技术获取农作物的生长状况，判断哪些杂草需要清除，判断哪里需要灌溉、施肥、打药，并立即执行。A.产前B.产中C.产后D.全程正确答案: B
39. (单选题)人工智能将加大减少支付流程中的( )环节，大大提升交易速度。A.信息传递B.人工处理C.到账确认D.转出授权正确答案: B
40. (单选题)谷歌公司的AlphaGo机器人战胜了人类围棋世界冠军李世石，这表明了( )。A.人工智能已经可以完全代替人类，其智力已经远远超过人类B.人工智能在某方面已经超过人类，它开创性的围棋算法是取胜的关键C.人工智能只是钻了人类无法长时间集中精力的空子，从而取胜D.人工智能的胜利为人类敲响了警钟，将来人类或将无法控制人工智能正确答案: B
41. (单选题)示例学习属于下列哪种学习方法?（）A.解释学习B.归纳学习C.类比学习D.机械学习正确答案: B
42. (单选题)被认为是人工智能“元年”的时间应为（）。A.1946年B.1948年C.1956年D.1961年正确答案: C
43. (单选题)下列关于人工智能对实体经济的影响说法不正确的是（）。A.人工智能能够提升实体经济能级B.人工智能能够加快经济转型C.人工智能能够加快创新驱动发展D.人工智能能够促进数字经济繁荣正确答案: B
44. (单选题)下列对《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中关于到2030年人工智能发展战略目标，表述错误的是（）。A.人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平B.成为世界主要人工智能创新中心C.人工智能产业成为新的重要经济增长点D.智能经济、智能社会取得明显成效正确答案: C
45. (单选题)消解原理是一种用于（）。A.表达式变换的推理规则B.变量运算的推理规则C.一定的子句公式的推理规则D.规则演绎的推理规则正确答案: D
46. (单选题)智能制造的本质是通过新一代信息技术和先进制造技术的深度融合，实现跨企业价值网络的横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层的纵向集成，以及产品全生命周期的端到端集成，而（）是实现全方位集成的关键途径。A.标准化B.数据化C.流程化D.网络化正确答案: A
47. (单选题)人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为（）。A.专家系统、自动规划B.专家系统、机器学习C.机器学习、智能控制D.机器学习、自然语言理解正确答案: B
48. (单选题)智能工厂与智能生产的概念来源于( )。A.工业1.0B.工业2.0C.工业3.0D.工业4.0正确答案: D
49. (填空题)作为备受尊敬的计算机科学家、认知科学家，______________在1955年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”一词，被誉为人工智能之父，并将数学逻辑应用到了人工智能的早期形成中。正确答案：
(1)约翰·麦卡锡;麦卡锡
50. (填空题)专家系统是以_______________为基础，以_______________为核心的系统。正确答案：
(1)知识
(2)推理
51. (填空题)语义网络表示知识时，有向弧AKO链，ISA链是用来表达节点知识的_________________。正确答案：
(1)继承性
52. (填空题)启发式搜索是一种利用______________信息的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是___________________。正确答案：
(1)启发式
(2)估计节点位于解路径上的希望；估计节点位于解路径上的代价；
53. (填空题)1956年之前，人工智能的发展处于___________。正确答案：
(1)萌芽期
54. (填空题)人工智能的含义最早由_________于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型。正确答案：
(1)图灵；艾伦·麦席森·图灵;阿兰·麦席森·图灵;AlanMathisonTuring;Turing
55. (填空题)要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科是___________。正确答案：
(1)机器学习
56. (填空题)反演消解证明定理时，若当前归结式是____________，则定理得证。正确答案：
(1)空子句
57. (填空题)语义网络的组成部分为__________和__________。正确答案：
(1)节点
(2)链
58. (填空题)我国于__________年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。正确答案：
(1)2017
59. (填空题)符号主义认为人工智能起源于_______________。正确答案：
(1)数理逻辑
60. (填空题)人工智能的英文全称是___________________。正确答案：
(1)ArtificialIntelligence
61. (填空题)计算智能是人工智能研究的新内容，涉及__________、__________和______________等。正确答案：
(1)神经计算；模糊计算；进化计算；
(2)神经计算；模糊计算；进化计算；
(3)神经计算；模糊计算；进化计算；
62. (填空题)神经网络研究属于_______________学派。正确答案：
(1)连接主义
63. (填空题)在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是________________，含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是______________。正确答案：
(1)可解节点
(2) 不可解节点
64. (填空题)为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究这找到一个重要的信息处理机制是_________________。正确答案：
(1)人工神经网络
65. (填空题)已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这种知识表示法是_______________。正确答案：
(1)问题归约法
66. (填空题)行为主义认为人工智能起源于_______________。正确答案：
(1)控制论
67. (填空题)人工智能三大学派是______________、_______________、_____________。正确答案：
(1)符号主义；连接主义；行为主义
(2)符号主义；连接主义；行为主义
(3)符号主义；连接主义；行为主义
68. (填空题)连接主义认为人工智能起源于_______________。正确答案：
(1)仿生学
69. (填空题)从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是______________。正确答案：
(1)正向推理
70. (填空题)一些聋哑人为了能方便与人交流，利用打手势来表示自己的想法，这是智能的______________方面。正确答案：
(1)行为能力
71. (判断题)达特茅斯会议被广泛承认为AI诞生的标志。A.对B.错正确答案: 对
72. (判断题)可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0，这意味对证据A一无所知。A.对B.错正确答案: 对
73. (判断题)在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展进入新阶段。A.对B.错正确答案: 对
74. (判断题)人工智能的目的是让机器能够模拟、延伸和扩展人的智能，以实现某些脑力劳动的机械化。A.对B.错正确答案: 对
75. (判断题)目前，将人工智能与教育结合的主要一些私利的教育机构，其中真正有技术含量的智能教育已经非常多。A.对B.错正确答案: 错
76. (判断题)人工智能技术通过对人的意识、行为、思维进行模拟使机器能够代替人们完成具有危险性、复杂性的任务，提高工作质量和效率。A.对B.错正确答案: 对
77. (判断题)智能医疗可以实现疾病的早期风险预测，以及干预治疗效果监测。A.对B.错正确答案: 对
78. (判断题)“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程。A.对B.错正确答案: 对
79. (判断题)“天鹰”无人机是科大讯飞无人机技术研究所自主研制的具有较强隐身能力的新型高空高速长航时无人机。A.对B.错正确答案: 对
80. (判断题)《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出，到2020年初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。A.对B.错正确答案: 错
81. (判断题)智能机器在人与人的伦理关系中承载了价值和道德属性，其自身的道德属性决定了它在伦理学中的一-席之地。A.对B.错正确答案: 对
82. (判断题)在商业零售领域，人工智能的发展将导致越来越多的管理层工作被机器所取代。A.对B.错正确答案: 错
83. (判断题)人工智能的发展不会引发伦理道德问题，不会给社会发展带来新的问题和巨大的冲击。A.对B.错正确答案: 错
84. (判断题)20世纪70年代开始，人工智能进入首次低谷期的原因是硬件集成技术的局限性。A.对B.错正确答案: 对
85. (判断题)通常情况下风险表现是滞后的，智能金融以大数据和智能算法为基础的反欺诈和风控体系实现从滞后、被动，局部到实时、主动和全面的风险管理。A.对B.错正确答案: 对
86. (判断题)人工智能应该遵循的基本道德准则和伦理原则，只包括人工智能研发、应用的基本原则，不包括今后具有自主意识的超级智能所应该遵循的基本原则。A.对B.错正确答案: 错
87. (判断题)人工智能不会改变人的思维方式和观念。A.对B.错正确答案: 错
88. (判断题)人工智能技术对农业生产影响不大。A.对B.错正确答案: 错
89. (判断题)利用已有知识、经验，根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造（条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。A.对B.错正确答案: 对
90. (判断题)1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为深蓝。A.对B.错正确答案: 对
91. (判断题)未来人工智能的发展要从小数据、大任务范式转向大数据、小任务的范式。A.对B.错正确答案: 错
92. (判断题)目前，虽然人工智能发展迅速，但是人工智能的产业化发展和应用仍然处在萌芽起步阶段。A.对B.错正确答案: 对
93. (判断题)AI研究三大主要途径为:符号主义、连接主义、行为主义。A.对B.错正确答案: 对
94. (判断题)在商业零售领域，人工智能已经渗透到“双十一”的各个角落。A.对B.错正确答案: 对
95. (判断题)简单遗传法的三种遗传操作是:选择、交叉和变异。A.对B.错正确答案: 对
96. (判断题)人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。A.对B.错正确答案: 对
97. (判断题)未来各类交互方式都会进行深度融合，使智能设备会更加自然地与人类生物反应过程同步，包括思维过程、动觉、偏好。A.对B.错正确答案: 对
98. (简答题)请简述确定性推理与不确定性推理。确定性推理是指在经典逻辑基础上，运用确定性知识进行精确推理，得到确定性的结果。
不确定性推理是指运用不确定性知识和证据进行推理，得到具有一定程度的不确定性但却又是合理或基本合理的结论。
99. (简答题)人类智能的特性表现在哪4个方面？正确答案：
（1）能感知客观世界的信息；
（2）能对通过思维对获得的知识进行加工处理；
（3）能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化；
（4）能对外界的刺激作出反应传递信息。
100. (简答题)试述计算智能（CI）和人工智能（AI）的关系。正确答案：
计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。
当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出：
（1）计算适应性；
（2）计算容错性；
（3）接近人的速度；
（4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。
当一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值，即成为人工智能系统。
101. (简答题)什么是知识？正确答案：
知识是一个抽象术语，用于尝试描述人对某种特定对象的理解。
一般性解释：知识是人们在改造客观世界实践中积累起来的认识和经验。
信息加工观点：知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。即：知识=信息+关联。
102. (简答题)当前人工智能有哪些学派?他们对人工智能在理论上有何不同观?103. (简答题)什么是机器学习？
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
104. (简答题)人工神经网络的特性有哪些？正确答案：
（１）并行分布处理 神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力，因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。
（２）非线性映射 神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射（变换）能力。
（３）通过训练进行学习 神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。
（４）适应与集成 神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号，解决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成和熔合处理。
（５）硬件实现 神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可从市场上购到。
105. (简答题)知识的表示方式有哪些？知识的表示方式有：状态空间表示（状态空间图）、问题规约表示（与或图）、谓词逻辑表示、语义网络表示、框架表示、产生式表示等。
106. (简答题)计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？正确答案：
计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势，计算智能取决于制造者提供的数值数据，不依赖于知识。
107. (简答题)请说明神经元的基本结构和前馈型神经网络的工作过程。我的答案：
神经元由一个细胞体和突两部分组成。突分两类，轴突和树突。树突和轴突共同作用实现神经元之间的信息传递。
前馈网络的信号由输入层到输出层单向传输，每层的神经元仅与前一层的神经元相连，仅接受前一层传输来的信息。
正确答案：
略
108. (其它)已知有A、B两个箱子和27号、28号两个房间，且A不在27号房中就在28号房中，假设机器人知道：(1)27号房间中的所有箱子都比28号房间中的小；
(2)箱子B在27号房间中且B不比A小；
请用给定谓词表示已知条件和结论，并用消解反演证明A在27号房间中。
给定谓词：I(x,y)：x在y号房中；S(x,y)：x比y小。
109. (其它)用语义网络表示下面的知识：
(1)我是一个人；
(2)我有一台计算机；
(3)我的计算机是PC/PIV1.8G；
(4)PC机是计算机；
(5)PC/PIV1.8G是PC机；
(6)PC/PIV1.8G包括硬盘、显示器、CPU、内存。
111. (其它)某单位派遣出国人员，有赵、钱、孙三位候选人，经讨论后决定:
(1)三人中至少派遣一人；
(2)如果赵去而钱不去，则一定派孙去；
(3)如果钱去，则一定派孙去；
求证:一定会派孙出国。
设用P(x)表示派x出国，zhao、qian、sun分别表示三人，将已知条件与目标用谓词公式正确的表示出来，并用消解反演进行证明。
112. (其它)已知下述事实：（1）小李只喜欢较容易的课程；
（2）工程类课程是较难的；
（3）PR系的所有课程都是较容易的；
（4）PR150是PR系的一门课程；
请应用归结演绎推理回答：小李喜欢什么课程？
人工智能——专家系统从诞生到发展
文/陈根
自从1965 年世界上第一个专家系统 DENDRAL问世以来，专家系统的技术和应用，就在短短的30 年间获得了长足的进步和发展。尤其是在80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统推动着人工智能日益精进。
专家是指在学术、技艺等方面有专门技能或专业知识全面的人；特别精通某一学科或某项技艺的有较高造诣的专业人士。通常来说，专家拥有丰富的专业知识和实践经验，或者说专家们拥有丰富的理论知识和经验知识。专家还应该具有独特的思维方式，即独特的分析问题和解决问题的方法和策略。
专家系统，就是从“专家”而来，专家系统（ExpertSystem）也称专家咨询系统，是一种智能计算机（软件）系统。顾名思义，专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机（软件）系统。可以说，专家系统是一类特殊的知识系统。
作为基于知识的系统，建造专家系统就需要知识获取，即从人类专家那里或从实际问题那里搜集、整理、归纳专家级知识；知识表示，即以某种结构形式表达所获取的知识，并将其存储于计算机之中；知识的组织与管理，即知识库；建立与维护等和知识的利用，即使用知识进行推理等一系列关于知识处理的技术和方法。
DENDRAL作为世界第一个专家系统，由美国斯坦福大学的费根鲍姆教授于 1965年开发的。DENDRAL是一个化学专家系统，能根据化合物的分子式和质谱数据推断化合物的分子结构。
20世纪 70 年代，专家系统趋于成熟，专家系统的观点也开始广泛的被人们接受。70年代中期先后出现了一批卓有成效的专家系统，在医疗领域尤为突出。MYCIN就是其中最具代表性的专家系统。
MYCIN 系统是由EdwardH.Shortliffe等人于1972 年开始研制的用于诊断和治疗感染性疾病的医疗专家系统，其不仅能对传染性疾病作出专家水平的诊断和治疗选择，而且便于使用、理解、修改和扩充。此外，它可以使用自然语言同用户对话，并回答用户提出的问题，还可以在专家的指导下学习新的医疗知识。
MYCIN 第一次使用了知识库的概念，并使用了似然推理技术。可以说，MYCIN 是一个对专家系统的理论和实践都有较大贡献的专家系统，后来的许多专家系统都是在 MYCIN 的基础上研制的。
进入20世纪80年代，随着专家系统技术的逐渐成熟，其应用领域迅速扩大。20世纪70年代中期以前，专家系统多属于数据解释型（DENDRAL、PROSPECTOR、 HEARSAY 等）和故障诊断型（ MYCIN、CASNET、INTERNIST 等）。它们所处理的问题基本上是可分解的问题。
20世纪70年代后期，专家系统开始出现其他的类型，包括超大规模集成电路设计系统KBVLSI、自动程序设计系统 PSI 等设计型专家系统；遗传学实验设计系统MOLGEN、安排机器人行动步骤的NOAH等规划型专家系统；感染病诊断治疗教学系统 GUIDON、蒸气动力设备操作教学系统 STEAMER 等教育型专家系统；军事冲突预测系统 IW 和暴雨预报系统 STEAMER 等预测型专家系统。
与此同时，这一时期专家系统在理论和方法上也进行了较深入的探讨。适于专家系统开发的程序语言和高级工具也相继问世。尤其是专家系统工具的出现又大大加快了专家系统的开发速度，进一步普及了专家系统的应用。
20世纪80年代，专家系统在生产制造领域中的应用已非常广泛，比如CAD/CAM和工程设计、机器故障诊断及维护、生产过程控制、调度和生产管理等。这些应用在提高产品质量和产生巨大经济效益方面带来了巨大成效，从而极大地推动了生产力的发展。