摘要：人工智能包含许多领域，例如哲学、数学、心理学、计算机科学等，是一门涉及范围较宽的科技。随着社会的发展与科技的进步，我国社会生产的各个方面都开始涉及人工智能领域。作为新兴技术，我国人工智能相关的知识和技术还不够成熟，未得到广泛的应用，也是阻碍其自身技术发展的原因之一。本文主要分析了突破和创新人工智能方法的相关策略。抛砖引玉，以期为促进人工智能的突破和发展尽上绵薄之力。
关键字：人工智能；科学方法；创新；突破
所谓人工智能，是指集信息论、控制论、仿生学、心理学、数理逻辑理论为一体的科学。近几年，我国关于人工智能的研究已经形成了自主研究的能力，而且在人工智能方面也取得了很多成果，其中一些重要的研究已经走在了世界的前列。但是现在的人工智能理论和技术还不够完善，这一问题阻碍了人工智能技术的发展，所以若要人工智能更快更好地发展下去就要有所创新，在现有的基础上有所突破。笔者从人工智能的发展史及其概念入手，分析了人工智能的突破及科学方法。
1人工智能的概述
人工智能也就是我们常说的AI，它是对智能理论的研究、开发和进行模拟，它属于全新的技术科学。从本质上来说人工智能属于计算机科学，目的在于对智能的实质进行分析，深层次的了解智能，在此基础上将其物质化，研发出类似于人类智能的智能机器人，在本项研究领域中内容非常广泛，例如机器人、图像识别、语言识别等。自从人工智能出现之后，其理论基础不断完善，所使用的技术手段也变得更加成熟，这就使得人工智能能够应用的领域变得更为广泛。对人工智能未来的发展进行展望能够预想到，在未来的生活中人工智能会让我们的生活产生极大改变，它是对人类智慧的融合。人工智能能够实现对人类意识以及思维的深度模拟，在进行人工智能研究时候我们所面临的挑战非常严峻，要想从事人工智能的研究需要对计算机知识有深入了解，同时还需要具备心理学以及哲学的基础知识。人工智能所包含的科学类别非常广泛，它将不同领域进行深度融合，包括计算机视觉、机器学习等。总之，进行人工智能研究的目的就在于利用机器代替人类来完成一些复杂性较高的工作。
2人工智能的发展史
DRATMOUTH学会在上世纪九十年代中期提出了人工智能这一理念，从此便产生了人工智能的概念，第一次召开人工智能联合会议是在十三年之后，从那时起就制定了每两年召开一次的规定。在十九世纪七十年代，《人工智能》国际杂志加快了人工智能的发展，推动了人工智能在世界各国的研究进程，使其在高速前进的社会迅速发展，不断创新，以各种新形式伴随在人们的日常生活中。人工智能之所以能够发展迅速，其原因之一即来自不同学派的学者因意见不同而产生的争论研讨，推进了人工智能的进步。但是我国因为一些客观原因，在改革开放之后才开始钻研人工智能这一技术，并把“智能模拟”加入到国家开发研究技术，从那时起便作为重点科研项目被学者们探讨学习。随着社会的发展和科学技术的进步，技术的共享更加方便，许多搞笑的师生也加入到人工智能的研究之中，为人工智能方面和科技人员提供帮助，所以这已经不是一门遥不可及的技术，在不久的将来，人工智能必定会推动社会的发展，成为有效加快我国现代化建设和经济发展的中坚力量。
3人工智能的突破及科学方法
3.1对人工智能采用分散式的研究
由于人工智能的研究是很复杂的，很难进行整体性的研究，所以只能把它分成几个层面再各个击破。人类认为结构、功能、行为是系统能力的三个基本要素，所以对于人工智能的研究也可以分为结构模拟、功能模拟、行为模拟三种模拟方式。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆下面对人工智能的三种模拟方式进行举例分析：
关于结构模拟就以人工神经网络的研究为例。根据结构模式的思想，人工智能的研究人员尝试建造人工的神经网络模拟人类的思维能力。20世纪50年代，出现了感知机，它是用人工神经元电路构造的，这也说明了人工神经网络的智能性。后期也出现人类利用少数神经元的网络设计模拟高等动物反射能力的实例，展现了人工神经网络的发展前景。但是，在人工神经网络的研究中如果想有效的模拟人类的思维能力就需要有接近人类大脑新皮层的人工神经网络，在制造技术上存在很大的困难；如果降低人工神经网络的复杂程度，那它的智能化就会退化。基于功能模式的物理符号系统研究实例。基于功能模拟的物理符号系统的研究也取得了很多的成果，比如：通过图灵测试的血液感染疾病诊断专家系统和战胜过国际象棋世界冠军的“深兰”专家系统。但是专家系统需要拥有专业的高水平知识，但是这种知识的获取是很困难的，不仅如此，就现在的逻辑理论而言，就算获得了必要的知识，也不能支持知识的推理与表达。
3.2发现了智能生成的核心机制和知识的生态学结构在本能知识下的知识转换
人工智能的定义是非常复杂的，简单来说，人工智能是为了实现人类改善生存与发展条件的目的，面对具体环境时，根据现有的知识去发现问题、确定解决问题的目标；再针对问题和已定的目标获得必要的信息，进而利用所获得的信息和现有的知识想出解决问题的智能方法，并实施这个方法，以达到解决问题的目的。人工智能实际上模拟的是人类智能“确定解决问题的目标、获得信息、找出解决办法”的能力。也就是说可以说，人工智能工作前提是“给出有待解决的问题、知识和明确的目标”，工作内容是“获得必要的信息，进而利用所获得的信息和现有的知识想出解决问题的智能方法”，因为找到解决问题的方法是智能的表现，所以可以理解为，人工智能的核心就是在给定条件的制约下信息知识的智能转换。在这种方法的引导下就可以建立人工智能新的机制模拟方法了。
我们已经发现人工智能的核心机制是：信息知识的智能转换，也就是说，信息和知识在人工智能的研究中发挥着很重要的作用。研究发现，知识并不是固定不变的，它具有自己的生态学结构。在本能和外界信息的刺激下，人类不断的学习并不成熟的经验知识，然后根据自己本身的理解和思考把经验知识变成规范知识最后成为常识性知识。发现知识的生态学结构不只是可以加深对知识的理解，还拓展了人工智能的研究视野，对人工智能的研究有着很重要的意义。
3.3把智能生成的机制与知识的生态学结构相结合
把智能生成的核心机制与知识的生态学结构相结合建立新的模拟方法，就会发现一直处在独立发展的结构模拟、功能模拟、行为模拟都是机制模拟方法的特例。比如：结构模拟可以说是，信息与经验知识的经验型智能转换；功能模拟就是把信息与规范知识的规范型智能转换；行为模拟是信息与常识性知识的智能转换，而且经验知识、规范知识、常识知识之间在机制模拟中是相继环节，所以结构模拟、功能模拟、行为模拟也应是机制模拟中的相继环节。在“以信息观、系统观、机制观为主要标志的系统科学方法论”的观念下，原来看似无关的人工智能的三种模拟方式，竟然有着相互的关系，把原来看不到的本质给展示出来，就是科学方法的厉害之处。
参考文献
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[5]人工智能的突破及科学方法的创新研究[J].席攀锋.数字技术与应用.2015(03)
论文作者:黄辰德
论文发表刊物:《防护工程》2018年第26期
论文发表时间:2018/12/19
标签：人工智能论文; 知识论文; 智能论文; 方法论文; 神经网络论文; 人类论文; 结构论文; 《防护工程》2018年第26期论文;