《开放复杂智能系统——基础、概念、分析、设计与实施》—第1章1.1节智能系统的演进

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《开放复杂智能系统——基础、概念、分析、设计与实施》—第1章1.1节智能系统的演进

异步社区 2017-05-02 17:10:00 浏览1250
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本节书摘来自异步社区《开放复杂智能系统——基础、概念、分析、设计与实施》一书中的第1章1.1节智能系统的演进,作者操龙兵 , 戴汝为,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第1章 开放复杂智能系统概念
开放复杂智能系统——基础、概念、分析、设计与实施
本章从人工智能与智能系统发展演进的过程和特点出发,在描绘出一个关于人工智能与智能系统基本的发展轨迹的基础上,自然延伸到复杂智能系统,特别是开放巨型智能系统阶段。接着,从系统复杂性的角度,讨论开放复杂智能系统的概念与系统特征。最后简要说明构建开放复杂智能系统所应解决的一些基本问题,如计算模式、系统抽象、系统分析与设计等。

本章的目标是要提供给读者关于人工智能与智能系统发展的基本线索,明确开放复杂智能系统的基本概念与特征及构建此类系统所涉及的主要问题。本章是本书后续各章顺势展开的基础与总线索。

1.1 智能系统的演进
开放复杂智能系统——基础、概念、分析、设计与实施
人工智能(AI,Artificial Intelligence)(Nilsson,1998;陆汝钤,1995;Luger,2002;Russell et al,2002)与智能系统(戴汝为等,1995;Negnevitsky,2004;Padhy,2005)的发展表现出以下特点:

从基于规则的智能(Rule-based)到连接智能(Connectionism)到现场智能(Situatedness)到以社会与自然为背景的智能(Society-based or Nature-based)的研究;
从侧重于用计算机模拟人的智能(Machine Intelligence)发展到以智能体(Intelligent Agent1,或者Agent)为中心的智能研究阶段;
更具特点的是,中国的复杂智能系统研究与开发者们强调将“人”视为智能系统的构成部件,开展人与智能体的智能协同,进行人机协作、人机结合甚至是“以人为主”的巨型智能系统的研究,从而将人工智能与智能系统的研究推向巨型智能系统与综合集成的研究时代。
本节从人工智能发展时代、智能研究的抽象机制与途径等三维角度,回顾并对比分析人工智能与智能系统的发展历程及其特点。

1.1.1 人工智能的发展
人工智能的发展历程在众多的人工智能教材中均有描述(蔡自兴等,1996;陆汝钤,1995;Nilsson,1998),本节并不打算重列这些事实。本节关于人工智能与智能系统发展的研究出发点是通过对人工智能的研究目标、方法论、技术路线等的演化过程的回顾,分析目前人工智能的发展特点,从而探索开放复杂智能系统,特别是开放巨型智能系统的研究方法论、技术路线与发展趋势。

从人工智能的研究目标与特点的演化历程出发,戴汝为等(1995)专家学者将它划分为以下4个时代:

人工智能的史前时代;
人工智能的普适理论时代;
人工智能的“个性”设计时代;
人工智能的综合集成时代。
以人工智能发展历程为线索,可以从人工智能发展的不同时代选择一些有代表性的事件来说明人工智能学科成长的艰难历程。这4个时代各自的研究目标、主要特点、代表性工作以及对人工智能今后发展的启示,可以归结为表1.1。


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上述关于人工智能的4个时代的划分,具有如下特点:

这种划分是在认知科学、系统科学与人工智能理论与实践的指导下,从不同时期人工智能的研究目标、设计方法与路线的角度展开的;
这种划分比较明显地考虑与体现了人工智能发展的不同时期对人类思维规律研究的方法与特点,突出了科学研究方法论的演变,特别是把近20年来人工智能的发展归结为“人工智能的综合集成时代”,研究对象主要针对复杂智能系统特别是巨型智能系统问题;
在问题求解的指导思想上强调了还原论方法的局限与基于系统论的综合集成方法的重要性;
在技术上反映了人工智能技术的集成趋势与多学科交叉融合的特点;
在系统体系结构上主张人与计算机分工合作构成人机协作、人机结合甚至是以人为主的智能系统。
这种划分方法由于所采取的动机与出发点的原因,有别于通常采用的依据人工智能发展的事件线索进行划分的思路,也并不着重反映人工智能在不同时期对智能模拟的研究角度、技术路线与功能的探索历程。但是,这种划分所突出的科学研究方法论、多学科的交叉以及问题求解中的人机关系等因素,与目前正引起越来越多的关注的、被称为“21世纪的科学”的复杂性科学研究(戴汝为,1999)有密切的关系。另一个事实是,目前人工智能与智能系统研究所面临的对象主要是复杂智能系统与复杂问题求解。因此,本书在下文比较详细地对这种划分的4个时代进行对比,并希望从中能够得到对处理本书的研究对象——“开放复杂智能系统”有关方面的重要启示。

1.1.2 智能系统的发展趋势
回顾人工智能的发展历程,人工智能对“人的思维规律”的模拟研究从不同的层次与角度进行着不懈的探索,并在人工智能的不同发展阶段被抽象为不同的对象或者途径与机制,来研究智能与智能行为。智能研究的抽象机制的发展,可以认为大致经历了以下几个阶段:

符号智能阶段,以物理符号为研究对象的智能描述;
连接智能阶段,以人工神经元网络的连接机制为对象的智能描述;
现场智能阶段,以智能体(Agent)与环境之间的现场交互为研究内容的智能描述;
社会智能阶段,以智能体社会(包括环境智能体)的社会性交互求解机制为研究内容的智能描述。
以上关于人工智能的智能研究的4个历程在研究对象、研究内容、所采用的研究方法等方面都已经形成比较明显的特点。表1.2对此进行了分析与总结。


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在以符号智能与连接智能为代表的智能研究阶段,着眼点是关于人的智能机理与计算机模拟人的智能行为的理论和方法即机器智能的研究,但其指导思想与研究问题的认知领域却不尽相同。在以现场智能和社会智能为代表的智能研究阶段,研究对象是智能体或者智能体与人的结合。这个阶段人工智能的定义与研究目标也相应地改变为以智能体与多智能体系统以及人与智能体的结合体为中心,通过智能体来模拟包括人的智能在内的以自然为基础的智能行为,如动物智能、人与智能体交互智能等。

现场智能与社会智能两个阶段之间的区别如下。

(1)现场智能侧重于智能体与环境的现场交互,通过与环境现场的具体的交互作用涌现(Emerge)出智能行为。这种系统的智能体的种类少,系统层次低,规模小,交互简单,是实际世界的简单抽象模型。

(2)社会智能的研究是以人工社会认知智能体为研究对象,智能体的种类较多,智能体之间的交互体现为社会性的行为,如协作、协调、协商等。

对于开放巨型智能系统,主要研究目标是人与作为人的智能体代理的社会行为、规范与超越预计的结果的研究,比如对人的情感、意图、承诺、抉择等的模拟。该阶段是以实际世界为目标构建虚拟求解世界,甚至是将人本身作为复杂智能现象的子系统之一,形成人—智能体共存、交互、协作求解的局面。这个阶段体现出强烈的社会性,社会的特征比如协商、市场、信任、隐私、安全、规范、法律等都成为研究的对象。

本书关于开放巨型智能系统的研究以社会智能研究为主要目标与途径,探讨相应的系统抽象、分析与设计方法论和技术途径。

另一方面,人工智能与智能系统关于思维与智能模拟的历程,还可以从所关注的智能研究途径的角度出发,概括为如下3种研究机制:

符号主义的研究机制;
连接主义的研究机制;
行为主义的研究机制。
这3种研究机制的比较见表1.3。


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*这里的交互不只是Brooks包容体系结构中的“感知—动作”。在多智能体系统中主要指社会性交互机制,如协作、协商、协调等。

人工智能关于智能模拟的上述3个途径尽管同样反映了人工智能研究的不同探索阶段,但目前这3种机制仍然并存,并出现以下特点:

符号主义与连接主义机制相结合,比如模糊神经网络,综合多种模型的混合专家系统等;
行为主义机制不仅包括上述关于现场智能的研究,更趋向于对社会性智能的研究;
行为主义中逻辑仍然有效,连接机制也有体现。
这些特点反映了目前人工智能研究呈现出“集成、综合与互补”的总体特点。当前,特别应该引起注意的是如何在行为机制中融合符号机制与连接机制,将推理与知识表达、知识管理、社会性交互、机器学习、知识发现等相结合。这对于基于多智能体处理复杂智能现象中的定性与不确定性问题以及创建超智能系统具有重要意义。

智能研究的目的是设计人工智能系统。实际上人工智能的研究目标与理论发展越来越紧密地与社会对智能系统的需求相结合。在早期,智能系统主要应用表现为专家系统、智能控制系统等。专家系统的兴起与成功为人工智能理论的应用与发展起到了推动作用。智能控制(蔡自兴,1997)系统是人工智能与自动控制相结合的产物,在智能机器人规划与控制、生产过程智能监控、自动加工系统智能控制、智能故障检测与诊断、飞行器智能控制、智能仪表、智能楼宇、智能交通、智能家居等方面得到不同程度的应用。

随着Internet技术与平台的普及,智能化工程与范围都有了明显的发展。目前智能信息处理的研究进入热潮,人工智能技术(特别是知识工程和知识发现技术)与Internet技术的结合,出现了诸如智能电子信息协作管理系统(如电子商务智能、电子行政事务管理系统等)、智能决策支持系统、智能数据挖掘与知识发现、网络智能(Web Intelligence)与社会网络分析(Social Network Analysis)等。这当中涌现出了一些具有里程碑意义的学科与研究方向,比如多智能体(Multi-Agent)理论与系统、知识发现与数据挖掘、人机结合的智能系统,以及智能的综合集成与突现等。特别是多智能体技术被认为是具有不同于冯·诺伊曼(Von Neumann)机体系,可能用来处理复杂智能现象的范式(Wege,1997),因而引起包括计算机科学在内的众多学科的关注。基于多智能体进行开放巨型智能系统的研究,是本书的一个重要出发点与途径。

更进一步,人工智能与认知科学、系统科学等的交叉研究使智能系统理论研究与实践迈入了新的阶段,在指导思想、技术路线、系统体系结构、计算模式等方面为智能系统的研究融入了新的思想与技术源泉。这种多学科交叉融合的主要特点表现在智能系统的研究目前已经进入一个新的理论阶段,即以开放复杂智能系统特别是开放巨型智能系统为研究对象、以社会智能为研究重点的综合集成阶段。这一阶段智能系统的设计思想遵循的是以还原论与整体论的辩证统一的系统论作为研究指导方法论,构筑复杂智能系统的方法途径是从定性到定量的综合集成方法,技术路线是基于Internet与多智能体技术和平台以及各相关学科的成果构建基于人机结合的智能系统。

1在这里译为“智能体”,偏重AI的成分;主要用到计算机科学与人工智能领域中的含义。
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