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人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。  

机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较好的理解。复杂的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低层进行规划。在本书中，我们经常应用一些机器人问题求解的例子来说明一些重要的思想。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，如机器人体系结构、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下的机器人以及机器人语言等。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。 

四、人工智能在优化决策中的应用 

数学模型特别是优化模型, 一直是决策支持的重要手段。优化模型有良好的结构化形式, 优化方法的重点是发现有效的解模方法。但是在决策过程中还有许多非模型活动, 例如决策问题的识别, 求解结果的分析和评估等, 这些问题的解决需要用到人们的经验特别是该领域专家的知识。因此我们很容易地看到, 纯粹的优化方法只能支持决策过程中一个重要的阶段。而另一方面, 人们开发了许多模仿人类推理活动的人工智能方法, 因此, 自然就会想到用这些人工智能方法去支持决策过程中的非模型活动。怎样把人中智能的方法结合纯优化方法运用在决策中一直是人们感兴趣的问题。当然, 由于优化方法和人工智能方法两者在数据结构和算法语言上存在巨大的差异, 要实现它们的无缝结合还存在很大的困难, 这需要人们发展新技术去克服。 

武汉理工大学的聂规划等在2000年使用一个概念框架来表示一个决策过程,针对决策过程不同阶段的特点,结合人工智能和优化方法对之提供决策支持,最终实现决策的科学化。这个概念框架将一个决策过程分为不同的几个阶段，即问题的认知、模型的设计、模型的求解、求解结果的评估以及最后应用五个阶段。 

(1) 在问题的认知这一阶段, 迄今为止还没有任何自动化的决策支持, 因为考察客观世界, 认知一个决策问题并描述出它的轮廓是一种非结构化的活动, 需要向组织输入大量内部和外部的信息。更深一步讲, 怎样导出一个决策的推理过程是很难进行表述的。

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因此在这个阶段, 计算机提供的支持只能停留在管理信息系统层次上。 

(2) 模型的设计阶段, 这个阶段包括模型的建立和模型的选择两方面的内容, 在这个阶段, 可以尝试人工智能与优化方法的结合, 模型设计的输出通常是一个或更多的优化模型, 模型是由决策变量、约束条件和目标函数所构成。传统的非计算机支持的建模工作是非常艰巨的。在此可以考虑用基于范例的推理方法来进行建模工作。这种方法的思想是通过从源范例库中检索先前已存在的模型来建立所需的模型, 即是找到与目标范例相匹配的源范例, 对之稍加修改后便可得到所需的模型。这是人工智能方面的一项技术, 它是基于建模专家用相似的方法进行建模的假设上。在这个框架结构中, 设计阶段还包含模型选择和排序。 

（3) 模型的求解阶段, 对那些纯粹的定量模型, 一般都有较为成的模型求解方法, 因此只须调用相应的求解程序即可。而对那些定量与定性相结合的模型, 可以考虑把人工智能和优化方法结合起来对模型进行求解, 优化方法求解定量问题, 定性问题由人工智能方法解决。 

(4) 求解结果的评估与应用, 得到求解结果后, 我们要对其合理性与实用性进行评估与检测, 如果能够通过, 则对求解结果稍加修改后便可投入实际应用; 否则, 要回到模型设计阶段, 对模型进行修改或重新设计。对求解结果的评估与检测要用到专家的经验和一系列知识推理, 因此可以考虑使用专家系统对这一阶段进行支持。 

结合人工智能与优化方法进行决策支持的确具有传统优化方法所无法比拟的优越性, 但是要实现二者的无缝结合却有一定的困难, 这主要是因为它们在数据结构和算法语言上存在巨大的差异, 这也是阻碍二者结合向前发展的主要原因。 

五、人工智能在中国 

我国过去虽在模式识别和机器翻译等方面开展过研究, 但对人工智能研究的真正起步还是在实行改革开放以后, 当时与世界先进水平还有着相当距离。为缩小这种差距, 一批数学和计算机领域的专家学者积极投身于这方面工作,在理论和方法上都对人工智能科学得发展做出了不小的贡献。经过20多年的经验积累，我国在人工智能研究领域不再是跟踪国外水平和潮流，在后面亦步亦趋，而是能够自主地开展重大问题的创新性研究，并取得了不错的成果。 国家计划也把“ 智能计算机”列为其中的一个主题。目前, 开放逻辑理论、模糊逻辑理论等一些有特色的研究成果受到国际同行重视, 我国

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专家的理论文章越来越多的发表在国外人工智能研究最高学术刊物上。 

另外，中国科学家在人工智能方面取得的成就还有：在模式识别领域创造性地提出仿生识别方法；提出了可拓学理论，较好地处理了过去在人工智能方面不处理矛盾的问题；中国用机器证明数学定理在全球可谓独树一帜；我国自行研制的印刷体汉字识别系统, 具有国际先进水平智能型机器翻译系统也进人实用阶段；各类智能计算机已在农业的病虫害预测、灌溉优化、气象预报、探井找矿以及工业、国防、航空航天等诸多领域得到应用。 

我国在人工智能研究和应用方面已取得了长足进步,形成了体系, 与世界先进水平的差距在不断缩小，但在硬件、机器制造方面水平还不高，这是我们今后的努力方向。 

六、对人工智能的展望 

（1）人工智能的远期研究目标 

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。 

根据计算机的特点，我们有理由相信在不久的将来人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。  （2）存在的问题 

这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，所以尚存在着不少问题，这主要表现在下列几个方面： 

  1.宏观与微观隔离 

  一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两

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方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。 

  2.全局与局部割裂 

  人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。   3.理论和实际脱节 

  大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出"智能"就算相当成功了。 

  上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。 

  我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开"智能"之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。 

（3）需要注意的问题 

    1、应使人工智能实体生存的第一目的是为了人类的生存与发展，否则人工智能实体就将威胁到人类的生存。 

    2、要使人工智能的研究迅速发展必需大量的人力、物力、财力，而在市场经济条件下，发展人工智能如不能带来利润是没有人愿意投资的。只有让人工智能实体参与生产、研究才能产生利润。而人工智能实体参与生产研究必然会挤占人的工作岗位（使人工智能实体完全代替人从事生产研究是我们的最终目的），从而加重失业危机，可能给社会带来不稳定因素，不利于社会和人工智能的发展，因而有必要在不影响人工智能发展的前提下根据人工智能、生产力、生产关系、道德、文化的发展状况适当人工智能进入某些领域。在不影响人工智能发展的前提下应禁止人工智能进入那些即使人工智

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能进入对人类的生存能力也无多大影响的领域，如：文化、体育市场。 

    3、为了尽可能减轻人工智能的发展对社会稳定及科技发展的负影响，我们应完善社会保障，在培养人才时亦应注重创造力的培养。 

 在世界经济越来越一体化的情况下，为应付以上挑战促进即能影响人类未来又能影响人的眼前利益的人工智能的发展，必须全人类的共同努力。 

（4）对人工智能的预测 

最后让我们预测一下人工智能及在其影响下人类社会的发展历程。 

    1、十年内人类将编写出能学习、思维的软件，并能迅速提高其智力水平，其顺序是从需要精确思维的行业到需要模糊思维的行业，从低创造力的行业到高创造力的行业。 

    2、为了缓解社会矛盾，各国得从有人工智能参与生产的商品中适当收税以补贴失业人员，同时人工智能实体进入文化、体育等行业，禁止人工智能实体拥有感情。并对违反这些规定的个人或组织、国家进行严厉处罚。 

    3、各国将对人工智能的发展进行监控，并从法律上规定任何具有意志的人工智能实体其存在的第一目的和行为动力应是为了人类的生存与发展，否则应禁止其具有思考行为能力。 

    4、当廉价的人工智能实体在智力上超过人后，人类参不参加生产对生产力的影响可能已不大，按劳分配将失去其意义，这时人类将根据当时的资源状况、科技水平、生产、消费情况采取新的分配方式。  

参考文献 

[1] 史忠植. 高级人工智能. 科学出版社, 2006 

[2] Stuart Russell.人工智能———一种现代方法.人民邮电出版社,2004. 

[3] 聂规划，唐喜林. 人工智能与优化方法在决策过程中的应用研究. 武汉工业大学学报, 2000 

[4] 蔡自兴.人工智能及其应用.清华大学出版社,2003. 下载本文