人工智慧學科誕生於20世紀50年代中期，當時由於計算機的產生與發展，人們開始了具有真正意義的人工智慧的研究。（雖然計算機為ai提供了必要的技術基礎,但直到50年代早期人們才注意到人類智慧型與機器之間的聯絡. norbert wiener是最早研究反饋理論的美國人之一.
最熟悉的反饋控制的例子是自動調溫器.它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較,並做出反應將加熱器開大或關小,從而控制環境溫度.這項對反饋迴路的研究重要性在於:
wiener從理論上指出,所有的智慧型活動都是反饋機制的結果.而反饋機制是有可能用機器模擬的.這項發現對早期ai的發展影響很大。
）2023年夏，美國達特莫斯大學助教麥卡錫、哈佛大學明斯基、貝爾實驗室申龍、ibm公司資訊研究中心羅徹斯特、卡內基——梅隆大學紐厄爾和赫伯特.西蒙、麻省理工學院塞夫里奇和索羅門夫，以及ibm公司塞繆爾和莫爾在美國達特莫斯大學舉行了以此為其兩個月的學術討論會，從不同學科的角度**人類各種學習和其他職能特徵的基礎，並研究如何在遠離上進行精確的描述，**用機器模擬人類智慧型等問題，並首次提出了人工智慧的術語。從此，人工智慧這門新興的學科誕生了。
這些青年的研究專業包括數學、心理學、神經生理學、資訊理論和電腦科學，分別從不同角度共同**人工智慧的可能性。他們的名字人們並不陌生，例如申龍是《資訊理論》的創始人，塞繆爾編寫了第乙個電腦跳棋程式，麥卡錫、明斯基、紐厄爾和西蒙都是「圖靈獎」的獲獎者。
這次會議之後，在美國很快形成了3個從事人工智慧研究的中心，即以西蒙和紐威爾為首的卡內基—梅隆大學研究組，以麥卡錫、明斯基為首的麻省理工學院研究組，以塞繆爾為首的ibm公司研究組。隨後，這幾個研究組相繼在思維模型、數理邏輯和啟發式程式方面取得了一批顯著的成果：
（1）2023年，紐威爾和西蒙研製了乙個「邏輯理論家「（簡稱lt）程式，它將每個問題都表示成乙個樹形模型,然後選擇最可能得到正確結論的那一枝來求解問題，證明了懷特黑德與羅素的數學名著《數學原理》的第2章中52個定理中的38個定理。2023年對程式進行了修改，證明了全部定理。這一工作受到了人們的高度評價，被認為是計算機模擬人的高階思維活動的乙個重大成果，是人工智慧的真正開端。
（2）2023年，塞繆爾利用對策論和啟發式搜尋技術編制出西洋跳棋程式checkers。該程式具有自學習和自適應能力，能在下棋過程中不斷積累所獲得的經驗，並能根據對方的走步，從許多可能的步數中選出乙個較好的走法。這是模擬人類學習過程第一次卓有成效的探索。
這台機器不僅在2023年擊敗了塞繆爾本人，而且在2023年擊敗了美國乙個州的跳棋冠軍，在世界上引起了大轟動。這是人工智慧的乙個重大突破。
（3）2023年，麥卡錫研製出表處理程式語言lisp，它不僅可以處理資料，而且可以方便的處理各種符號，成為了人工智慧程式語言的重要里程碑。目前，lisp語言仍然是研究人工智慧何開發智慧型系統的重要工具。
（4）2023年紐威爾、肖和西蒙等人通過心理學實驗，發現人在解題時的思維過程大致可以分為3個階段：1。首先想出大致的解題計畫；2。
根據記憶中的公理、定理和解題規劃、按計畫實施解題過程；3.在實施解題過程中，不斷進行方法和目標分析，修改計畫。這是乙個具有普遍意義的思維活動過程，其中主要是方法和目的的分析。
（也就是人們在求解數學問題通常使用試湊的辦法進行的試湊是不一定列出所有的可能性，而是用邏輯推理來迅速縮小搜尋範圍的辦法進行的），基於這一發現，他們研製了「通用問題求解程式gps」，用它來解決不定積分、三角函式、代數方程等11種不同型別的問題，並首次提出啟發式搜尋概念，從而使啟發式程式具有較普遍的意義。
（5）2023年，明斯基發表了一篇名為《邁向人工智慧的步驟》的**，對當時人工智慧的研究起了推動作用。
正是由於人工智慧在20世紀50年代到60年代的迅速發展和取得的一系列的研究成果，使科學家們歡欣鼓舞，並對這一領域給予了過高的希望。紐威爾和西蒙在2023年曾作出以下預言：
①不出十年，計算機將成為世界象棋冠軍，除非規定不讓它參加比賽；
②.不出十年，計算機將發現並證明那時還沒有被證明的數學定理；
③.不出十年，計算機將譜寫出具有較高美學價值並得到評論家認可的樂曲；
④不出十年，大多數心理學家的理論將採用電腦程式來形成。
非常遺憾的是，到目前為止，這樣的預言還沒有乙個得到完全的實現，人工智慧的研究狀況比紐威爾和西蒙等科學家的設想要複雜和艱難的多。事實上，到了20世紀70年代初，人工智慧在經歷一段比較快速的發展時期後，很快就遇到了許多問題。這些問題主要表現在：
（1）2023年魯賓遜發明了歸結（消解）原理，曾被認為是乙個重大的突破，可是很快這種歸結法能力有限，證明兩個連續函式之和還是連續函式，推證了十萬步竟還沒有得證。
（2）塞繆爾的下棋程式，贏得了周冠軍後，沒能贏全國冠軍。
（3）機器翻譯出了荒謬的結論。如從英語→俄語→英語的翻譯中，又一句話：「the spirit is willing but the flesh is weak」(心有餘而力不足)，結果變成了」the wine is good but the meat is spoiled」(酒是好的，肉變質了)，鬧出了笑話。
（4）大腦約有10的15次方以上的記憶容量，此容量相當於存放幾億本書的容量，現有的技術條件下在機器的結構上模擬人腦是不大可能的。
（5）來自心理學、神經生理學、應用數學、哲學等各界的科學家們對人工智慧的本質、基本原理、方法及機理等方面產生了質疑和批評。
由於人工智慧研究遇到了困難，使得人工智慧在20世紀70年代初走向低落。但是，人工智慧的科學家沒有被一時的困難所嚇倒，他們在認真總結經驗教訓的基礎上，努力探索使人工智慧走出實驗室，走向實用化的新路子，並取得了令人鼓舞的進展。特別是專家系統的出現，實現了人工智慧從理論研究走向實際應用，從一般思維規律探索走向專門知識應用的重大突破，是人工智慧發展史上的重大轉折，將人工智慧的研究推向了新高潮。
下面是幾個又代表性的專家系統：
（1）2023年史丹福大學費根鮑姆教授和幾位遺傳學家及物理學家合作研製了乙個化學質譜分析系統（dendarl），該系統能根據質譜儀的資料和核磁諧振的資料，以及有關化學知識推斷有機化合物的分子結構，達到了幫助化學家推斷分子結構的作用。這是第乙個專家系統，標誌著人工之能從實驗室走了出來，開始進入實際應用時代。
（2）繼dendaral系統之後，費根鮑姆領導的研究小組又研製了診斷和**細菌感染性血液病的專家諮詢系統mycin。經專家小組對醫學專家、實習醫師以及mycin行為進行正式測試評價，認為mycin的行為超過了其他所有人，尤其在診斷和**菌血症和腦膜炎方面，顯示了該系統作為臨床醫生實際助手的前途。從技術的角度來看，該系統的特點是：
1。使用了經驗性知識，用可信度表示，進行不精確推理。2.
對推理結果具有解釋功能，時系統是透明的。3.第一次使用了知識庫的概念。
正是由於mycin基本解決了知識表示、知識獲取、搜尋策略、不精確推理以及專家系統的基本結構等重大問題（是怎樣解決的呢？），對以後的專家系統產生了很大的影響。
（3）2023年，史丹福大學國際人工智慧中心的杜達等人開始研製礦藏勘探專家系統prospector，它能幫助地質學家解釋地質礦藏資料，提供硬岩石礦物勘探方面的諮詢，包括勘探測評，區域資源估值，鑽井井位選擇等。該系統用語義網路表示地質知識，擁有15中礦藏知識，採用貝葉斯概率推理處理不確定的資料和知識。prospector系統於2023年開始投入實際使用，取得了巨大的經濟效益。
例如2023年，美國利用該系統在華盛頓發現一處礦藏，據說實用價值可能超過1億美元。
（4）美國卡內基—梅隆大學於20世紀70年代先後研製了語音理解系統hearsay-i加入hearsay-ii，它完成從輸入的聲音頻號轉換成字，組成單詞，合成句子，形成資料庫查詢語句，再到情報資料庫中去查詢資料。該系統的特點是採用「黑板結構」這種新結構形式，能組合協調專家的知識，進行不同抽象級的問題求解。
在這一時期，人工智慧在新方法、程式語言、知識表示、推理方法等方面也取得了重大進展。例如70年代許多新方法被用於ai開發,著名的如minsky的構造理論.另外d**id marr提出了機器視覺方面的新理論,例如,如何通過一副影象的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本資訊辨別影象.
通過分析這些資訊,可以推斷出影象可能是什麼，法國馬賽大學的柯爾麥倫和他領導的研究小組於2023年研製成功的第乙個prolog系統，成為了繼lisp語言之後的另一種重要的人工智慧程式語言；明斯基2023年提出的框架理論；紹特里夫於2023年提出並在mycin中應用的不精確推理；杜達於2023年提出並在prospector中應用的貝葉斯方法；等等
人工智慧的科學家們從各種不同型別的專家系統和知識處理系統中抽取共性，總結出一般原理與技術，使人工智慧又從實際應用逐漸回到一般研究。圍繞知識這一核心問題，人們重新對人工智慧的原理和方法進行了探索，並在知識獲取、知識表示以及知識在推理過程中的利用等方面開始出現一組新的原理、工具和技術。2023年，在第五屆國際人工智慧聯合會（ijcai）的會議上，費根鮑姆教授在一篇題為《人工智慧的藝術：
知識工程課題及例項研究》的特約文章中，系統的闡述了專家系統的思想，並提出了知識工程（knowledgeengineering）的概念。費根鮑姆認為，知識工程是研究知識資訊處理的學科，它應用人工智慧的原理和方法，對那些需要專家知識才能解決的應用難題提供了求解的途徑。恰當的運用專家知識的獲取、表示、推理過程的構成與解釋，是設計基於知識的系統的重要技術問題。
至此，圍繞著開發專家系統而開展的相關理論、方法、技術的研究形成了知識工程學科。知識工程的研究使人工智慧的研究從理論轉向應用，從基於推理的模型轉向基於知識的模型。
為了適應人工智慧和知識工程發展的需要，在**的大力支援下，日本於2023年開始了為期10年的「第五代計算機的研製計畫」，即「知識資訊處理計算機系統kips」，總共投資4.5億美元。它的目的是使邏輯推理達到數值運算那樣快。
日本的這一計畫形成了一股熱潮，推動了世界各國的追趕浪潮。美國、英國、歐共體、蘇聯等都先後制訂了相應的發展計畫。隨著第五代計算機的研究開發和應用，人工智慧進入乙個興盛時期，人工智慧界一派樂觀情緒。
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