人工智能初探

译者的前言： 前一阵子看到论坛上有讨论人工智能的帖子，我看得过瘾就搞了本书回来看看，觉得还不错，所以想和
各位同好共赏之。 本文[SIZE=1]译自《Artifical Intelligence a Modern Approach second edtion》作者Stuart Russell, Peter Norvig
Prentice Hall 出版，翻译：在下。由于大量内容涉及到电脑知识，所以初定翻译比较概要的绪论部分。
如果有更好的翻译版本请告知，谢谢。
官网：　http://aima.cs.berkeley.edu/
翻译启动：
1 INTRODUCTION
  绪论：
     我们将在这里解释，为什么我们认为人工智在今天是最有价值的研究项目之一，我们也会试着对AI作出定义，
当然，会在大家进入下一个章节以前（笑）。
     我们称我们自己为 Homo Sapiens 智人, 这是因为我们的智力对我们来说是非常重要的, 千百年来我们已经开始尝试了解
我们是如何思想的；正是如此，了解那些构造简单器官怎样可以感知，理解，推断和操纵一个比自身巨大的多的世界．在人工智能的领域，
或AI，将走得更远；不只只是去了解，而是构造一个智慧体．
　　　人工智能，一个科学的前沿。　对于AI的研究开始于第二次世界大战之后，AI这个名词正式在人类历史上留下名字
就在１９５６年。　随着分子生物学的发展，人工智能的研究已经延伸很多不同的科学领域．　可能一个学习物理的学生会认为所有的
好主意，定理都让，牛顿，伽利略，爱因斯坦和其他伟大的物理学家们研究完了，但在人工智能领域，一切都才刚刚开始，还等着一大帮子全职爱因斯坦们去研究．
　　　人工智能有许多不同的，从泛用领域，比如学习，感知，到明确的用途如，下象棋，证明数学定理，写诗歌，诊断疾病等等。
人工智能涉及到几乎所有的人类活动，所以，这是个全球范围的研究项目。

１．１　What is AI?
１．１　什么是人工智能？　　
　　　我们津津有味的说了一通人工智能是很爽的一门科学，但是我们还没说什么是人工智能呢。　人工智能的划分参看图１．１　


[img]http://www.1-4u.net/bbs/upload/851.gif[/img]


　　以上的定义主要分为两个层面，粗略来讲，上半部集中研究的是人类思维和理智的处理过程，而下半部则重点研究人类的行为。
左半部研究的是人，人类思想行为的真实反映，右半部研究的却是理想化的智慧表现，换句话说就是没有完完全全的理性的智慧。
一个理性系统能就是，从它的执行的结果，你完全有可能推断出它的知道什么。
　　人工智能的四种分类一直沿用至今，当然也有不断的有所争议，特别是人类向，和理性向学派的对立（注１）。
以人类为研究中心的，倚重于经验，而且其涉及到很多不同的层面，需要不断的假设，实验论证和证明。理性向学派则更倚重于工程学和数学。
每一种学派分类都非常藐视其他的学派，然而又常常互相帮助和交流。让我们走进这四种截然不同的学派看个清楚。（注2）


（注１）　我们要指出人类向和理性向的不同性，我们不认为人类就是不理性的，情感不稳定甚至疯狂的。
但是我们必须要承认我们是不完美的，我们都不是象棋大师，至少我不是，还有相当一部分人连象棋的规则都不清楚。更让人
气馁的是，我们不是人人都能在考试中拿到A.　人类思维系统中不完善的和经典的错误推论在　Kahneman et al (1982)中有详细的解释。


（注2）累死拉，先挖坑~~改天继续。

支持楼主一下。

另外怀疑：智能是否等于算法？

[quote]支持楼主一下。[/quote]
谢谢。
[quote]另外怀疑：智能是否等于算法？ [/quote]
以下是后边章节的概要。


１　如人类般行为派
　　Alan Turing (1950)所人工智慧定义的目标是
　　１　人类语言的处理。
　　２　知识的整理和分类。
　　３　自我学习。
　　４　感知世界（看，听）
　　５　行为。
不过到今天为止，能达到的还很少。
这个学派的观点是，与其复制一个标本，还不如研究它如何工作的。
如果你要设计飞机，你研究鸽子，但是你不需要做出和鸽子一模一样机器，只要能飞就好。（译者：能达到以上五点，而不需要完全如人类般处理问题。结果论）

２　如人类般思考派
　　如果我们要一个能像人类般思考的机器，首先我们要知道人类是如何思考的。
那就需要精神学的帮助了，当我们得到了人类思考的原理后我们当然可以用机器来重现了。一些程序的机制的出现的确使人类模拟变成可能，比如，
(Newell and Simon 1961)提出了GPS通用问题解决法，他们不着重于使他们的程序完成任务，而是将其解决问题的过程与人类解决问题的过程一一去比较。
而这种问题的跨学科被称为感知学(cognitive science)，它将人工智慧和精神学实验（尝试重组正确的和可测试的人类的思考原理）结合起来，其研究的成功需要建筑在大量的人类和动物的实验上。（译者：我认为理论上是有可能的，不过将会很漫长）

３　理性思考派
　　希腊哲学家阿里斯多德(Aristotle)是第一个提出"Right thinking"的人，就是不可反驳之事的推理过程。在他的三段论法中，只要前提正确，那么总会有正确的结论的。比如，苏格拉底（Socrate）是男人，所有男人都是动物，那么苏格拉底就是动物。这种思考的准则称为逻辑(logic)。
　　自１９世纪开始逻辑学家就发展了一列的逻辑符号和语句几乎涵盖了世界上所有的事物和事物的关系。在１９６５年，已经推断出理论上程序就可以解决所有有答案的问题了（如果没有的话，程序就会永远找下去）。
　　这个条道路有两个障碍，１　把不正式的知识转化成逻辑表达式，特别是还不能确定其正确与否。２　理论和实际操作上的差距，如果没有人为的指导，机器还是很难完成预定的任务。

４　理性行动派
　　代理，代理就是一些有行为的东西（拉丁文，agere，去做）。在计算机世界里，理性代理就不只只是实行的工具了，它必须要自我监控的能力，感知的能力，避免延迟的能力，适应变化，和继续别人的工作的能力。　所以，理性代理就是一系列行动以达到最好的结果，或者在不可知的情况下达到可预知的最好的结果。
　　正确的行为需要逻辑上正确的推断和总结，但是正确的行为并不是一定要通过正确的逻辑推断的，有时候，没有一个行动有足够的理据证明，或通过逻辑推断，但是活还是要干的。比如从个火炉边逃开快速的反应，往往比深思熟虑来的有效的多。
　　永远干正确的事往往能适应事态的变化，太多的计算要进行。所以，理性行动派也衍生出有限理性行为的理论，当时间不足够的时候作出最优反应。
理性行动派就是尝试行动以达到最好的结果，或者在不可知的情况下达到可预知的最好的结果。

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以上为小弟的摘录翻译。有兴趣的话小弟会在翻下一节（本节全版就绕了我吧）。
下一节会提到人工智能的基础，从哲学－数学－经济学－神经学－精神学－计算机工程学－控制论－语言学方面论述（当然要慢慢来  ）

很大一个坑啊！

人类的智能，有两点计算机暂时还赶不上。一个是创造性，一个是跳跃性。
缺少了这两点，就不能称之为“智能”。现在计算机的智能，只能算是比较复杂的算法罢了，和真正的智能是有区别的。

[quote]人类的智能，有两点计算机暂时还赶不上。一个是创造性，一个是跳跃性。[/quote]
恩～现在主流是理性行动性的人工智能。的确不可能达成。

[quote]缺少了这两点，就不能称之为“智能”。现在计算机的智能，只能算是比较复杂的算法罢了，和真正的智能是有区别的。[/quote]

不过将来指不定呢，我看了这书上的一些算法和模型，其中还是能看到点希望的（非常非常小），当年IBM老总不也说世界上一年最多能消费２电脑吗？还是有希望地。

不是说现在在搞什么并行式计算机，和生物思考的原理差不多

我不懂，只是听说过

支持楼主! 懒人一定要写完喔~~~