AI博导的愿景：培养下一代人工智能专家 (作为i博导上的你,会如何为i博导策划活动?)

作为一名i博导，我有幸见证了人工智能(AI)领域的快速发展，以及它对社会各个方面的变革性影响。我相信AI有潜力解决世界上最紧迫的一些挑战，从医疗保健到气候变化。要真正释放AI的潜力，我们需要培养下一代AI专家，他们拥有知识、技能和远见，以负责任和道德的方式推进AI的发展。

i博导计划的角色

i博导计划在培养下一代AI专家方面发挥着至关重要的作用。我们为学生提供了一个独特的学习环境，让他们可以与世界领先的AI研究人员和从业者互动。我们的课程重点培养学生在AI核心领域的坚实基础，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。我们还强调培养批判性思维、解决问题的能力和团队合作技能等软技能，这些技能对于AI成功至关重要。

为i博导策划活动

作为一名i博导，我负责为我们的学生策划一系列活动，旨在丰富他们的学习体验并培养他们的领导技能。这些活动包括：

• 研讨会和讲座：我们定期邀请领先的AI研究人员和从业者举办研讨会和讲座，与我们的学生分享他们的见解和经验。
• 团队项目：我们鼓励学生组队参加AI挑战赛和竞赛。这些项目培养了学生的协作能力、问题解决能力和对AI实际应用的理解。
• 实习和研究机会：我们与领先的技术公司和研究机构合作，为学生提供实习和研究机会。这些机会为学生提供了将所学知识应用于现实世界问题的宝贵经验。
• 指导计划：我们为学生提供与经验丰富的AI专业人士配对的指导机会。这些导师为学生提供个性化的指导和支持，帮助他们规划自己的职业道路。

培养未来的AI领导者

通过i博导计划提供的活动和支持，我们致力于培养未来的AI领导者，他们拥有必要的知识、技能和价值观，以负责任和道德的方式推进AI的发展。我们的校友已经继续在世界领先的技术公司和研究机构担任关键职位，并对AI领域产生了重大贡献。

展望未来

随着AI的持续快速发展，i博导计划将在培养下一代AI专家方面发挥越来越重要的作用。我们致力于不断创新我们的课程和活动，以确保我们的学生拥有在不断变化的AI领域取得成功的技能和知识。我们相信，通过培养下一代AI领导者，我们可以释放AI的全部潜力，并创造一个更加美好、更加智能的未来。

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AI(人工智能)的英文全称?AI指什么,包含什么?

AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。

从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。

它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。

常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。

推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。

谓词逻辑是演绎推理的基础。

结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。

由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。

可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。

启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。

典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。

近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。

机器学习是人工智能的另一重要课题。

机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

知识处理系统主要由知识库和推理机组成。

知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。

推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。

如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。

为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。

一、人工智能的历史人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

这可是不是一个容易的事情。

如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。

在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。

不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。

科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。

我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。

当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。

人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。

在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。

AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。

人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。

但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。

让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。

第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。

终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。

因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。

人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。

虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。

我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。

我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。

如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。

这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。

在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。

这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。

从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。

在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。

在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。

别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。

在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。

其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。

在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。

在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。

在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。

让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。

二、人工智能的应用领域1、问题求解。

人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。

今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。

但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。

如国际象棋大师们洞察棋局的能力。

另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。

到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。

2、逻辑推理与定理证明。

逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。

对数学中臆测的题。

定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。

3、自然语言处理。

自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。

目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。

这是一个极其复杂的编码和解码问题。

4、智能信息检索技术。

受()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。

5、专家系统。

专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。

近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。

人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。

那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。

如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。

成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。

MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。

经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。

三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。

人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。

在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。

人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。

一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。

这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。

世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。

这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。

因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。

目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。

多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。

多值逻辑是通过在真（）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。

而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。

概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。

由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。

现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。

五、人工智能的发展现状及前景目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。

在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。

80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。

目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。

在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。

rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。

它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。

在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。

(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。

(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。

(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。

五、结语人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。

因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。

许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。

到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。

神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。

大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。

人工智能的实现，不是天方夜谭。

虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。

就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。

人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。

著名软件公司ADOBE的专业制图软件Illustrator 的一种文件格式!AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。

就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。

那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。

=============================================================此外，AI还代表ALLEN IVERSON（阿伦·艾佛森），他生于美国，是全世界最好的篮球联盟——“NBA”96黄金一代的代表人物，是NBA有史以来最好的后卫之一，他以183cm身高在众多魁梧的球员中灵动跳跃，独领风骚。

他先后摘取过NBA得分王、抢断王等称号，还在2001年带领76人队闯进NBA总决赛。

他以特立独行的风格和满身的纹身成为全球篮球青少年疯狂追捧的偶像。

————————————————————————————————————歌手姓名： AI 英文名： AI 唱片公司： 环球唱片（Universal Music） 国 籍： 日本 语 言： 日语 兴 趣： 个人经历： ＊东瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是张力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美声歌姬，AI，22岁的她在时尚一派与安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音乐录影带中展现绝赞舞技，除了过人的歌舞才华之外，词曲创作力更是傲视东瀛R&B舞台，在嘻哈音乐大厂Def Jam Japan签下一纸合约之后，发行‘ORIGINAL A.I./原创A.I.’专辑立刻赢得媒体一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音乐录影带大奖外，更代表日本参加2004年MTV BUZZ ASIA演唱会，一举打进亚洲市场。

以过人演唱的天赋而获得日本“新时代音乐代言人”殊荣的HIP HOP小天后AI，近日参加了在台北举行的“台北流行音乐节”，同行的日本歌手还有一青窈以及藤木直人。

在这场盛大的音乐节上，AI以她新颖而独特的演唱方式以及活力四射的表演令在场6万歌迷为之倾倒。

AI有着四分之一的意大利血统，骨子里就透出一种浪漫和前卫的气息。

而她又是在美国长大，接触的音乐也很多元化。

由于AI的母亲非常喜欢音乐，所以从小她就深受各种类型音乐的熏陶。

在15岁时，AI还曾经参加过珍妮·杰克逊的MTV《GO DEEP》的录制。

不过，在日本出道时却并不顺利，因为与工作人员在音乐理解上的不同，当大家对自己的音乐反映很冷淡时，她就很想去敲墙壁，可见其可爱之处。

不过，AI并没有被现实所击败，仍然坚持走HIP HOP这条音乐路线，使得她的音乐风格也带给人们一种全新的感受。

在今年日本最权威的公信榜票选中，AI从众多新晋女性中脱颖而出，成为新一代音乐天后接班人。

对此，AI自己也非常满意，她表示自己想要成为一个很有朝气的歌手，给更多的人带来幸福感。

这次的台北流行音乐节，AI也是做足了准备。

除了带上偕同一起演出的DJ、化妆师、造型师、人声乐手AFURA以外，连日本报知新闻、电通、朝日电视台等日本媒体的高层人士以及自己经济公司的社长也都一同前来，浩浩荡荡23人的访华队伍令AI颇有面子。

而赴台之前，AI也时常向安室奈美惠等曾经去过台湾的人请教，以进一步了解台湾。

听说台北美食多多，AI兴奋地说想要常常小笼包、路边摊，所以这次的台湾之行，除了要参加音乐节和拍摄特辑，还顺带要向日本观众介绍台湾美食，这也使AI欣喜不已。

台湾表演大获成功后，AI也表示自己想要更了解华人音乐，有机会的话，也希望能够像平井坚、安室奈美惠等日本歌手一样，可以在台湾等地开演唱会，和台湾的歌手同台献艺。

其实AI出国献艺已经不是第一次，在几个月前的韩国汉城MTV BUZZ ASIA演唱会中，AI也曾把歌词改为韩文，而这次为了更贴近观众，AI也把歌词改成了中文来演唱。

为期四天的台湾之行，AI让更多的人领略了她的“小天后”风采，也顺便为自己今秋将要展开的全国巡演造势。

关于人工智能

人脑有意识，电脑有意识吗？在科学极其发展的今天，电脑是否会超越人脑，人是否会成为电脑的奴隶？哲学不能不对这一问题做出回答。

人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。

它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益。

同时也引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。

人工智能是相对于人类智能而言的。

它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。

人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。

当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。

人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。

结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ，以完成某种功能，模拟人的某些智能。

如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络) 。

电子计算机是智能模拟的物质技术工具。

它是一种自动、高速处理信息的电子机器。

它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。

这五个部件是：(1) 输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外来的信息。

人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。

(2) 存贮器，模拟人脑的记忆功能， 将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。

(3) 运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。

(4) 控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。

它是电脑的神经中枢。

(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。

以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。

只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。

所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。

人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。

人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然( 自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等) ，创造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、车辆机器等) 的历史。

人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。

人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。

从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。

不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。

人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。

总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。

因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。

从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。

以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。

所以，控制论、信息论是智能模拟的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。

人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1 、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。

它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。

而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。

因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。

从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。

“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。

从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。

而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。

2 、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。

电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。

3 、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。

它不能输出末经输入的任何东西。

所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。

它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。

人工智能没有创造性。

而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。

4 、人工机器没有社会性。

作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。

人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。

因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。

人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。

所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。

这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。

随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。

但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。

模拟是近似而不能是等同。

人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。

由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。

所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，…… 保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。

因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。

人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。

它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。

电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。

这就进一步证明了意识本质的原理。

人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。

人工智能是人类意识自我认识的产物。

电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。

这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造人脑。

这是意识对人脑的巨大的反作用。

从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。

人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。

电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。

它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。

如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。

因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。

电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。

这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。

同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。

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