心有力而余不足的意思(心有余而力不足是好的意思吗)

1.定义:智力

人类智能是人类理解和学习事物的能力。换句话说，智力是思考和理解的能力，而不是本能地做事的能力。

2.定义:智能机器

它是一种能呈现人类施的机器，而这种智能行为是人类用大脑思考问题或创造想法。

定义:人工智能(学科)

人工智能(学科)是计算机科学的一个分支，涉及智能机器的研究、设计和应用。其近期的主要目标是研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并发展相关的理论和技术。人工智能(学科)是智能科学的一个分支，涉及智能机器和智能系统的研究、设计和应用，而智能科学是与计算机科学平行的学科。

4.定义:

人工智能(能力)是指智能机器所执行的智能行为，通常与人类的智能有关。这些智能行为涉及学习、感知、思考、识别、判断、推理、证明、沟通、设计、计划、行动和解决问题等活动。

人工智能的其他定义:

从拟人思维的角度来看:

让计算机思考，让机器拥有智能，这是一个令人兴奋的新尝试。

它是那些与人的思维、决策、解决问题和学习有关的活动的自动化；

从理性思考的角度来看:

就是用计算模型来研究智力行为；

就是研究那些让理解、推理、行为成为可能的计算；

从拟人行为的角度来看:

它是一种可以执行需要人类智能的创造性机器的技术；

研究如何让计算机做事情，让人们生活得更好；

它是研究和设计具有智能行为的计算机程序，来执行人类或动物所拥有的智能任务；

从理性行为的角度来看:

它是一门试图通过计算过程理解和模仿智能行为的学科；

它是计算机科学的一个分支，与智能行为的自动化有关。

人工智能是一门前沿的综合学科，如下图所示:

下图是人工智能发展简史:

人工智能的发展不是一帆风顺的；

早期成就(1952 ~ 1969年)

自然语言的机器翻译。1953年，美国乔治大学，1954年IBM公司在701计算机上做俄译英的公开表演。此时，前苏联、中国也开展机器翻译的研究。利用计算机证明数学定理。1956年，Newell和Simon，用程序Logic Theorist证明《数学原理》第二章中的38条定理，1963年证明全部52条定理。1956年，Samuel研制了第一个跳棋程序，具有学习功能，打败一个州冠军。1956年，Selfridge研制第一个字符识别程序。1959年，又提出功能更强的模式识别。1957年， Newell，Shaw和Simon研究不依赖具体领域的通用解题程序GPS(General Problem Solving）1965年，Robinson提出消解法（即归结原理），掀起研究计算机定理证明的又一次高潮。

远大前程:早期艾·牛人·纽维尔、西蒙等人吹的“牛皮”。

不出10年，计算机将成为世界象棋冠军。不出10年，计算机将发现和证明重要的数学定理。不出10年，计算机将能谱写具有优秀作曲家水平的乐曲。不出10年，大多数心理学理论将在计算机上形成。有人甚至断言，20世纪80年代将全面实现AI，2000年机器智能超过人。

现实的困境(1966 ~ 1973)

消解法（归结原理）能力有限

比如证明两个连续函数之和仍然是连续函数，十万步也没有推导出来。

Sauel的下棋程序，1965年，世界冠军Helmann获得四连胜。机器翻译闹出不少笑话

有人讽刺说，美国花了2000万美元为机器翻译立了一块“墓碑”。

“心有余而力不足”就是“心有余而力不足”。

机器翻译流程:英语->:俄语->:英语

结果被翻译成“伏特加很好，但是肉坏了”，意思是“伏特加很好，肉已经坏了”。

“眼不见，心不烦”就是“眼不见，心不烦”。翻译成俄语，原来是“瞎了，疯了”。

从神经生理学角度研究AI，存在不可逾越的困难。人脑有1010以上个神经元，能否将1010个机器组成一个联合运行的网络？1973年，英国发表了Lighthill report，认为AI的研究即使不是骗局，至少也是庸人自扰。终止了英国的AI研究。IBM公司也取消了本公司范围内的AI研究活动。

KBS(知识库系统):实力的关键？(1969 – 1979)

纽维尔、西蒙等老一辈AI专家关注的是“万能的、万能的符号逻辑运算系统”——物理符号系统假说。

尼尔森进一步提出，物理符合系统的核心方法是逻辑演绎方法。他的口号——“命题主义”主张所有的AI研究都应该在类似逻辑的形式框架内进行。

1968年，由年轻的Stanford教授Feigenbaum主持的专家系统DENDRAL问世，开创了人工智能的一个重要应用领域——基于知识的专家咨询系统(KBS)。

费根鲍姆和他的KBS的主要贡献

在IJCAI-1977上，Feigenbaum提出了知识工程、专家系统及其开发工具。

费根鲍姆认为，万能的逻辑系统从根本上来说是不可能的，它最大的弱点是缺乏知识，人类在几千年文明史中积累的知识。

费根鲍姆的主要贡献:

从1977年到1987年，知识工程是人工智能最成功的分支之一。

对艾的社会形象的恢复和提升起到了很大的作用。

人工智能成为一个产业(1980年至今)

专家系统及其开发工具1981年，日本的“第五代计算机”计划英国的Alvey Report建议恢复投资AI

提出——“智能知识库系统”(IKBS)

神经网络的回归(1986年至今)

1969年，Bryson & Ho提出反向传播算法1982年，Hopfield神经元网络1986年，Rumelhart & McClelland：主编论文集 — Parallel Distributed Processing（并行分布模型）形成“联接主义”方法，与“符号主义”方法形成互补

人工智能成为科学(1987年至今)

AI理论应建立在严密的数学基础上严格的定理、确凿的实验证据，不靠直觉与现实应用相关，而不是与玩具样例相关机器学习不应与信息论分离不确定性推理不应与随机模型分离搜索不应和经典的优化及控制分离自动推理不应和形式化方法分离在方法论上，AI已成为坚实的科学方法利用Internet和共享测试数据库及代码，AI系统的重复实验成为可能

智能代理的出现(1995年至今)

Internet ：最重要的Intelligent Agent 环境之一AI 成为搜索引擎、推荐系统、商务智能系统的基本工具“Agent的观点”： 将AI领域目前分离的子领域重新组织为一个有机整体

拉塞尔&诺维格公司。人工智能:一种现代方法

Pools等人，1998年

尼尔森，1998年