探析人工智能的核心要素

智能的发展分为功能（Capability）、智能（Intelligence）、智力（Intellect）和智慧（Wisdom）四个阶段。在功能阶段，机器的价值主要体现在机械运作或按照人的指令实现预先设定的单一或重复性的能力，比如具有洗衣功能的洗衣机。到了智力阶段，机器（程序）通过有效的算法设定和海量数据基础可以产生判断和决策能力，根据经验积累和已有的边界设定，完成相应的动态反馈。比如，可以根据天气情况、居住环境、主要家庭成员的生活习惯对居住环境的温度、湿度、空气质量等进行动态调整的家庭环境控制中心。智慧阶段基本还是一个想象的阶段，人类的智慧能力尚有局限待突破，基于此而创造和发明具备智慧的机器（程序）仍需挑战人类的局限。

那么，已有的人工智能阶段定义在哪个范畴？人工智能已实现的功能包括：让机器像人类一样听懂（语音识别），让机器像人类一样看懂（视觉识别），让机器像人类一样运动（运动控制）等。这个阶段，机器（程序）既要承载功能，又要向智力方向发展，既要成为数据的入口，又要能够逐步成为计算的载体并做出快速的动态反馈。因此，这个阶段，多种能力交互推进发展，阶段性应用可能未成熟即被迅速颠覆，加上人工智能的发展需要与其他行业发展相融合，人工智能应用市场的发展将超出人类已有的认知和判断，成为不确定性最大的市场。

人工智能阶段即让机器在功能的基础上被赋予“智能”，让机器被赋予“智能”很难突破吗？为什么人工智能如此被关注？这其中的原理是什么？假如将人工智能与人类的学习过程进行类比，更容易看懂其中的逻辑。人的学习过程首先需要通过视觉、听觉等感官，接收到环境和语言等信息，再通过大脑处理（理解）并记忆，形成经验和知识积累，运用时则通过搜索和逻辑推理进行自如发挥。对于机器来说，获取数据就是接收信息的过程，过去、当下和未来数据（信息）量的积累形成数据库，即机器的经验和知识库。人工智能需突破的重点是搜索、自然语义理解和逻辑推理。机器处理数据（信息）的逻辑过程（如何能算出一个结果），即机器的思维方式“算法”，就是人工智能的核心所在。算法是在输入的数据和输出的结果过程中，对数据处理起决定性作用的方法。算法决定了数据应用的准确性和计算的反应速度。到目前为止，人工智能依然按照这个逻辑，通过数据模型或算法计算数据结果。

算法是人工智能的核心要素，足够的数据（经验）和计算能力（记忆和处理）是支撑算法顺利运行的基础。人工智能的算法包括机器学习、自动推理、人工意识和知识表示等技术。(www.xing528.com)

为了拥有和人类相似的感知和认知能力，人工智能的算法研究分为两种流派，一种从仿生学角度试图模仿和复制人类产生意识的过程，即模拟法（Modeling Approach），通过模仿人类或其他生物的方法或机理，提升算法性能。代表性算法包括遗传算法、神经网络等。

另一种则从计算机科学的角度，将认知内容和过程优化成可以通过标准程序输入和处理的计算机语言，即工程学方法（Engineer-ing Approach）。它采用传统的编程技术，利用大量数据作为输入量，利用计算机自身的程序逻辑改进提升算法性能。这一流派的人工智能研究者坚信机器的认知机理可以通过程序来实现。例如决策树、逻辑编程等。