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本文目錄:

• 1、人工智能的研究范圍有哪些？

• 2、“為什么人工智能需要多學(xué)科交叉研究”？

• 3、人工智能這個專業(yè)怎么樣，以后就業(yè)方向？

• 4、人工智能的科學(xué)研究方向？

一、人工智能的研究范圍有哪些？

智能模擬

機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。

學(xué)科范疇

人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)、社會科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科。

涉及學(xué)科

哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

研究范疇

語言的學(xué)習(xí)與處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，最關(guān)鍵的難題還是機器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。

應(yīng)用領(lǐng)域

機器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設(shè)計，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

值得一提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離終極目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機譯質(zhì)量是機譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題；單靠若干程序來做機譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。

二、“為什么人工智能需要多學(xué)科交叉研究”？

人工智能可以和金融、醫(yī)療、物流等眾多領(lǐng)域相結(jié)合，每個領(lǐng)域有其獨特的特點。為了清楚地認(rèn)識這些特點，研究人工智能時多學(xué)科交叉研究是必須的。

人工智能雖然是計算機科學(xué)的一個分支，但它的研究卻不僅涉及到計算機科學(xué)，而且還涉及到腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知（思維）科學(xué)、行為科學(xué)和數(shù)學(xué)以及信息論、控制論和系統(tǒng)論等許多學(xué)科領(lǐng)域。因此，人工智能實際上是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。人工智能運用極大地促進(jìn)了機器人的發(fā)展。條

人工智能（Artificial Intelligence）簡稱AI，也稱作機器智能，是指由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機實現(xiàn)的智能。該詞同時也指研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實現(xiàn)的科學(xué)領(lǐng)域。

人工智能的一個比較流行的定義，也是該領(lǐng)域較早的定義，是由當(dāng)時麻省理工學(xué)院的約翰·麥卡錫在1956年的達(dá)特矛斯會議上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智能的可能性（見下）。另一個定義指人工智能是人造機器所表現(xiàn)出來的智能?？傮w來講，目前對人工智能的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。這里“行動”應(yīng)廣義地理解為采取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。

三、人工智能這個專業(yè)怎么樣，以后就業(yè)方向？

前景可以的。

人工智能工程技術(shù)人員是指從事與人工智能相關(guān)算法、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)的多種技術(shù)的分析、研究、開發(fā)，并對人工智能系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計、優(yōu)化、運維、管理和應(yīng)用的工程技術(shù)人員。人工智能專業(yè)就業(yè)方向有科學(xué)研究、工程開發(fā)、計算機方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電氣自動化通信、機械制造等。

人工智能是國家戰(zhàn)略的核心方向，影響著國民經(jīng)濟的很多領(lǐng)域，已成為一個國家科技發(fā)展水平和國民經(jīng)濟現(xiàn)代化、信息化的重要標(biāo)志。

四、人工智能的科學(xué)研究方向？

利用計算機模擬大腦的方向，計算神經(jīng)科學(xué)注重神經(jīng)元層面的模擬，但智能并不產(chǎn)生于神經(jīng)元層面。多數(shù)生物的神經(jīng)元都類似，但智能卻天差地別，原因可能在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的差異，如智力較高的靈長類生物的細(xì)胞要比嚙齒類動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜。

研究大腦有不同的學(xué)科，心理學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)，神經(jīng)生物學(xué)，甚至分子生物學(xué)等，不同的學(xué)科在不同的尺度下研究大腦，就像我們在不同的倍數(shù)的顯微鏡下觀察一個物體，更大的尺度意味著我們能看到更宏觀的東西，但可能忽略了某些細(xì)節(jié)，相反，更小的尺度意味著我們能夠觀察到更多的細(xì)節(jié)，但忽略了宏觀的整體性。利用計算機模擬大腦需要一個合適的尺度，現(xiàn)有的計算神經(jīng)科學(xué)尺度略小。

利用計算機模擬大腦涉及兩個方面的學(xué)科，第一是計算機科學(xué)，第二是腦科學(xué)，目前二者結(jié)合的發(fā)展顯然不能讓人滿意，問題出在哪里？原因不在計算機科學(xué)，而在神經(jīng)科學(xué)或者是腦科學(xué)?，F(xiàn)在多數(shù)的神經(jīng)科學(xué)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)的都是相關(guān)而非因果關(guān)系，例如楊揚、蒲慕明等人發(fā)現(xiàn)恐懼經(jīng)典條件反射的學(xué)習(xí)可以引發(fā)聽覺至杏仁核神經(jīng)通路中突觸的形成和增長[7]，這是一種相關(guān)關(guān)系，但為什么突觸的形成會導(dǎo)致經(jīng)典條件反射是不清楚的。神經(jīng)科學(xué)或者腦科學(xué)需要一個像牛頓那樣的仁波切，能夠整合現(xiàn)有零散的腦科學(xué)的實驗證據(jù)，形成理論框架，提出合適的模型。就像杰夫·霍金斯[8]認(rèn)為的那樣，神經(jīng)科學(xué)需要一個自上而下的理論框架，哪怕是錯的。一旦模型提出來之后，相信計算機人員可以很快的在計算機上模擬出來。

所以合理的人工智能實驗者應(yīng)由神經(jīng)科學(xué)和計算機人員組成，其中神經(jīng)科學(xué)尤為重要，因為他們需要綜合現(xiàn)有神經(jīng)科學(xué)的實驗證據(jù)來提出模型，同時，在計算機模擬的過程中發(fā)現(xiàn)問題后，還需要修改自己的模型。這個模型不應(yīng)該拘泥于其形式是否與大腦內(nèi)的神經(jīng)元相同，而更應(yīng)該關(guān)注夠其是否能說明生物學(xué)習(xí)行為的產(chǎn)生和其原理。因此這是一種自上而下的模擬，從學(xué)習(xí)行為出發(fā)，至原理至模型。錯誤的做法是自下而上的模擬——從單個神經(jīng)元出發(fā)的模擬，這會讓這個方向產(chǎn)生極大的困難和挫敗感，畢竟人類大腦的神經(jīng)元有近千億個，突觸的數(shù)量更要高上2-3個數(shù)量級，可惜的是，這便是目前計算神經(jīng)科學(xué)做的。

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