计算机是提高人类智力活动水平的重要手段。
Ｅ。
Ｐ。
米利霍夫
当“智能机”
、“电脑”
、“思维机”
、“电子脑”
、“近似人的机器”
等概念出现时，人们都称作是“电子计算机”。
几年过去了，计算机解决问题的能力越来越高，数量和种类也越来越多，它们能做的事也多样化了。
今天我们已有了能力极强的主机与微机联在一起的“超级计算机”。但这些计算机中没有一个超众的、被世界范围所接受的个体计算机——真正为每个人服务的计算机。
这种计算机在人们生活中是首要的，也是最重要的。
因为只要你把它象打字机一样放在桌上，无需经过特别训练就可操作。
这种微机可做许多工作，从简单计算到复杂的数学难题以及各种逻辑推演。
个体计算机的应用性多种多样，实际上它们的应用范围是无限的。
这种计算机规格少、价格低，具有灵活性、易操作性和可调整性等特点。
正因为如此，它们才成为在工业、科研、教学以及家庭生活中，解决许多问题的便利工具。
个体计算机能为研究人员提供大型计算机二十多年前独具的计算能力，这种能力微型计算机最近才具备。
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个体计算机所做的工作远不止是计算，它还能评估人们的决策选择，解决诸如“如果……会怎么样”
之类的问题，并能立即作出正确回答。
这些为个人使用的智能工具能够书写、发送信件，诊断疾病，辨认长途旅行线路，核算廉价菜单，帮助外科医生做手术时对病人进行麻醉。
它还可以为你起草、发送报告、描绘草图、打电话、作记录及发出指令、讲话、发出信号、录像等。这些工作并不是所有不知疲倦的文职人员都能做。个体计算机的价值远远超过纯粹的娱乐，它可以被用来培养人的逻辑思维、扩大人的视野、提高人的智力、增加人的词汇量，也许对人的发明创造也有帮助。
计算机能储存大量信息，并能根据信息的不同属性分类整理大量信息，必要时能快速更正信息，这些功能可极大地提高人类智力活动的效率。一个编辑程序能帮助编辑以比平时快几倍的速度进行工作，更重要的是没有差错。
医生能用计算机诊断、记录、报告病人的病情及病历。如一个计算机程序能辨认五百多种疾病的四千种症状。但并不是只有医生才能享受到个体计算机的优良服务，病人同样可以享受到。
它可以帮助测量病人心脏跳动的速度，仔细检查糖尿病患者病情，并能注射胰岛素，测试人体过敏反应，用电脉冲刺激萎缩的肌肉，象机器人一样照顾病人，记录病情恢复情况。
如果我们把这种计算机通过电话线或其它特殊线路与另外一些计算机联合成一个网络，那这些令人惊奇的、多样化的计算机的应用性几乎可以无限制的发展。如果与电子数据库联在一起，任何信息都可获得，就象任何消息都可被传递接收
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一样。在这种情况下，个体计算机会使邮电服务没有必要存在，在某种程度上也使交通运输业变得无用。
因为它使人们无需东跑西颠去磋商观点、交换意见或洽谈生意。
这样，个体计算机与信息网相联结，其地位与交通运输、通讯和电网同等重要。尽管我们指出了个体计算机多种多样的应用性，但仍没有穷尽作为人类助手的个体计算机的各种能力和功能。
几年前，出现了“人工智能”
这样的新概念。
人工智能既不是一个狭窄的科学用语，也不是一个有限的抽象概念，它实际上涉及到了科学与技术的广阔研究领域。
人工智能的发展受到人们的密切关注。因为它给人们带来了广泛的实用价值。它们的实用价值并不止限于控制论和科学研究，就是在工程技术、空间开发、经济、医药及工业生产中也都大有用处。
人工智能的研究实质上有助于把自动化应用于非常广泛的领域，如：决策程序、发展计算机对话系统（只用自然语言而不是人工计算机符号）
、计算机翻译、计算机化的数学证明、设计、造型、以计算机为基础的程序设计、管理集体系统设计、智能数据库、自学、信息咨询系统、形象辨认以及设计机器人联合体等。
勿庸赘言，人工智能的应用范围是极其广泛的。
可以说，“人工智能”
这个非同寻常的联合词具有一股神奇的力量，它使我注意到了ＡＩ问题。
由于这个新术语不同寻常，因此它的含义只有有关专家才能透彻理解，大多数普通人对此是不甚清楚的。
他们没有清
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楚地认识到，从多方面看，这是个暂时、尝试性的术语。
人工智能的真正含义并不是计算机是人的替代物，这种说法没有准确反映计算机对人类思维的模拟。为什么要给计算机模拟冠之以“人工智能”
这样一个大字眼呢？
原因很简单：它标志着计算机又具备了一种新的功能。
计算机最初是用来处理数字信息的。最早的计算机是强有力的高速、高效加法机。
随着时间的推移，计算机具备了处理符号、字母的能力。
根据句法规则，符号、字母、信号都有一定意义，它们组成了新语言——多种科学语言。
计算机又渐渐发展到能分析、综合书面文字，并在一定程度上分析、综合人们的谈话内容。这使计算机在很多情况下，无需中间程序设计器就可直接使用。
只有当计算机程序能以符号的形式来处理信息时，人工智能才算真正的诞生。
要指出的是，人们正重新考虑计算机语言概念，如ＡＬCＧＯＬ，并设计出特殊语言来阐述计算机知识，其阐述方式与ＡＬＧＯＬ有很大不同。这方面的研究给人工智能带来广阔的发展前景。
特殊“智能数据库”
也正在建立，以处理真实信息。
“智能数据库”
与传统系统的不同之处在于，它们处理的信息带有语义性。
“智能数据库”
能储存计算机外部世界模型，因此，计算机可以把输入信息与智能数据库的模型作比较来理解信息内容。
人们已经教会计算机解决公式化了的问题。在计算机解决这些问题时，人们只需提供问题的有关信息而无需说明解
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决问题的方式。解决问题的顺序码和程序码都由“计划器”
自动写出来。
这要建立在“一般目的数字模型”
的基础之上，这一模型被编排在计算机中。
计算机的用途是广泛的，但不象其概念所意味的那样广泛。因此，人们现在还不可能使一个计算机去做最常见的事：音乐创造、下棋、研究并预告天气、谱曲等。
一些科学家认为，随着计算机的发展，这些问题终将会得以解决。
随着“专业”
智能系统的多样化，电子计算机将会完成每一有关的人类智力活动。
另外一些科学家持不同看法，认为模拟人类专业性智力活动的想法不会有什么结果，因为人类专业性智力活动的发展过程是无限的。
此外，他们觉得有必要首先找到一定的方法和基础，以便把计算机所有的“技能”
综合为一种普通能力。
为了设计出一种计算机程序，使计算机能下棋、翻译，或机智地控制机器人，需要给计算机输入有关棋类、语言和控制等方面的专业知识，以及它周围环境的日常观念，至少是些基本概念。
把计算机各种各样的技能组合成一种强大的、能做许多事情的能力，就象人去做这些事情一样，也就是说，用计算机的智慧获得与人类智慧同样的成果，这对控制论共同体来说，无疑是个难题。
科学家从不同的方面对这一问题进行了阐述。
他们从控制论的角度把智能看作是“作出决策的能力——一种在错综复杂的情况下，以低廉的经济代价作出科学决策的能力”。
人类需要处理的信息在迅猛膨胀，面临的问题也越来越
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复杂。与此相适应，人类需要有同人脑相似的机器作助手，而计算机正是这样一种合适的机器。
计算机的主要功能是什么？简言之就是速度和记忆。如果仅从这方面看，今天的计算机已超过了人脑。但是，到现在为止，计算机还没有与人智力等同的软件，象人脑灵活自如地指挥人的行为一样，来指挥计算机的运行。
结论是：如果我们想设计出能卓有成效地帮助人类从事各种工作的人工智能，必须给计算机输入类似人所具有的程序。
在科学家们看来，应该从两个方面寻求解决途径。
首先应提高计算机不同于人类的能力，以完善计算机的功能。
其次是依据人类大脑程序来设计计算机程序。与其简单地模仿人类下棋、谱曲这类行为，还不如模拟人类做这些事情时大脑的活动过程。
但这以我们知道这些活动过程为条件，遗憾的是我们对此一无所知。
可以预料，一旦我们成功地设计出能理解自然语言并能与人对话的人工智能系统，任何能用语言表达的事情均可输入到人工智能系统中。
事实上，现在已有相当数量的使用普通自然语言进行对话的系统，仅在苏联就有一百个。
当然，发展这种对话系统有一个主要障碍，这就是人类所占有的大量信息是无法用语言表达的，而不能用语言表达就无法同计算机对话。那怎样才能把这样的信息输入到计算机中呢？看来在人工智能产生前，不仅需要教会计算机理解语言，而且也应该理解人类独有的概念和想象。
人脑的两半球从外表上看是相似的，但作用却大不相同。
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左半球负责抽象逻辑推理，凡能用语言表达的信息均由它处理，它是分析、综合、消化理解各种信息的中心。
而形象思维则由大脑的右半球负责。
现在还没有人知道如何训练计算机进行形象思维。有的科学家预言，在建立人工智能系统之前，需要有类似于人脑两半球的混合计算机。人们现在对计算机与其它机器的组合还不大理解，但也许就是这种组合机将会处理非语言信息。
现在一个值得注意的趋势是，在研究、探索人工智能的过程中，人们把以人为基础和以计算机为基础的两种倾向密切地结合起来，使计算机解决问题的技能与人类解决问题的方法接近。这是最近人工智能研究的战略目标。
但无论在过去还是现在，人们对这个问题都有不同的看法。在预测人工智能发展前景时，有三种基本态度。
第一，乐观态度。认为人工智能的可行性很大，也许在不远的将来就会有重大进展。
第二，悲观态度。认为人工智能的可行性不大，也没有什么发展前途。
第三，“持清醒的批评态度”。
考虑到人工智能研究对提高人类思维只是具有远大发展前景，所以，他们对人工智能研究能否取得重大进步，什么时候能获得令人满意的结果，不发表任何看法。
现在我们引用一段与本书思想基本一致的一段话：“技术系统是一种独立的智能工具，也就是说，人工智能系统从严格的字面含义看，只有在自我组织系统水平上才是可能的。
但由于人工智能还没有与现有系统行为一致的自我组织系统，所
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以，现有技术系统还没有任何智力（主要是缺乏创造力）。
从严格的意义上说，‘人工智能’不能与计算机系统等同，应该与‘人——机’系统等同。“
“在现阶段控制系统设计中，更准确的说法应该是‘人——计算机智能’。”
否则就会不可避免地出现过高估计技术系统的价值，而过低估计人的因素的价值。
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