人工智能经历了三次飞跃：第一次是解决问题，代替人完成一些逻辑推理工作，例如机器定理证明、专家系统等；第二次是智能系统具有与环境交互的能力，从运行环境中获取信息，代替人完成一些包括不确定性的思考工作，并通过自身的行动来影响环境、适应环境的变化，例如智能机器人等；第三次是智能系统具有类似人的认知与思考能力，能够发现新的知识，完成所面临的任务，例如基于数据挖掘的系统。
人工智能研究进入了新的高潮，表现在两个方面，一方面是人工智能理论不断取得新进展，另一方面则得益于计算机硬件的飞速发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低、网络的不断发展，许多以前不可能完成的任务现在都能够实现。目前，智能接口、数据挖掘、主体和多智能体系统是人工智能研究的三大热点。
（一）智能接口技术是研究如何使人能够方便自然地与计算机进行交流。为了实现这一目标，要求计算机能够阅读文本、理解语言、说话，甚至进行不同语言之间的翻译。这些功能的实现有赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既具有重大的应用价值，又具有基础理论意义。目前，智能接口技术已取得显著成果，文本识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译、自然语言理解等技术已开始投入实际应用。
（二）数据挖掘是从大量不完整、嘈杂、模糊、随机的实际应用数据中提取隐含的、未知的但潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘与知识发现的研究目前已形成三大强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。
（三）主体系统是具有信念、欲望、意图、能力、选择、承诺等心理状态的实体，粒度比对象大，智能程度更高，具有一定的自主性。主体试图自主、独立地完成任务，并能与环境交互、与其他主体通信、通过规划实现目标。多智能体系统主要研究多个逻辑上或物理上分离的主体之间智能行为的协调，最终实现问题求解。
如今，人工智能的能力往往被应用到人类或其他动物智能的某一或某些方面，以自动化替代，或有时模拟它们。但在某些情况下，这些在高性能计算机调度下的智能行为远比人类的行为强大。
1. 路径寻找和路径规划。在最小成本路径规划和路径寻找系统中，可以使用专门的技术（其中一些非常巧妙和微妙，另一些则只需通过蛮力解决）来模拟普通人大脑生成过程的直观理解或识别的快速转换，结果有时非常令人惊讶！路径寻找是路径规划问题的一种变体。
为了找到最佳路线，我们需要计算每次往返所需的时间。时间就是金钱；因此，我们倾向于关注成本最低的路线。这也适用于规划需要在不同城市停留或换乘航班等的航线。
2. 逻辑和不确定性。计算机编程就像用逻辑砖块建造房屋。事实上，人工智能编程通常被认为是两种逻辑形式的特殊混合应用：命题逻辑和形式逻辑，也被认为是谓词演算的一种形式。此外，在编程语言中，我们使用一种更专业的命题逻辑形式：布尔逻辑或布尔代数。
命题逻辑用于具有两种状态的断言和命题领域：真和假。经典命题逻辑或布尔逻辑仅处理两种状态：真或假。
命题逻辑的增强扩展包括对象之间的联系以及这些联系的真假（布尔形式），这就是谓词演算所涉及的内容（与中学学到的数学计算无关）。
但当我们在逻辑中使用这些谓词时，即使是最复杂的逻辑语句，我们最终也会得到一个非黑即白的世界：一件事要么是真，要么是假。如果一件事既不是真也不是假，那么它就一定不存在。否则，它一定是其中之一。
（三）自然语言处理。人工智能应用最重要的部分是自然语言处理。然而，现实情况是，自然语言处理系统无法像人类一样，在没有强大逻辑结构的情况下分析口头和书面单词的含义。不过，这种有限的功能对于残障人士、翻译系统、文字处理拼写和语法检查器来说仍然非常有用。
(iv) 神经网络。神经网络是一种信息处理结构，它试图模仿大脑等生物神经系统，将纯数据转换成信息。神经网络由许多相互连接的处理元素组成：神经节点，其功能相当于大脑神经细胞，神经元（突触），它们相互作用以解决特定问题。神经网络的元素将输入模式转换为输出模式，输出模式也可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过示例进行学习，就像人类一样。神经网络需要为特定应用而设置，例如通过学习过程识别图像。至于生命系统本身，我们怀疑学习过程是否涉及神经细胞之间突触连接的调整。
目前，大多数人工智能能力的研究方向是模拟整个智能过程，而不是重现生物体使用的每一个低级步骤。一个非常明显的例子是专家系统，它使用数据库和搜索软件来获取信息。数据库为大脑提供彼此之间几乎没有联系的数据，数据传输的形式与存储在大脑中的形式完全不同。然而，许多专家系统能够很好地扮演医生等专业角色。当然，它们只在自己非常熟悉的领域使用。
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