人工智能(卷名：电子学与计算机)
artificial intelligence
研究怎样让计算机做一些通常认为需要智能才能做的事情，又称机器智能，是计算机科学的一个分支。例如，用计算机进行产品设计和工程设计、自动化管理、翻译、自动情报检索、自动程序设计、教学、医疗诊断、探矿、化学分析、解决数学问题、绘画、作曲、博弈和机器人控制等。人工智能可以提高计算机在应用中的灵巧性，探索新的应用领域，并为计算机软件、硬件的新设计指出方向和提供依据。
自从电子计算机问世以来，人们就开始了人工智能的研究。研究的问题有：“什么是智能？”，“机器能够思维吗？”，“机器能否达到人的智能水平？”。对这类问题人们有不同的看法和争论。但是，人工智能研究已经取得相当成果。从50年代到60年代初，已编写出一些试验性程序，建立了专用语言──表处理语言。60年代末以来，又出现一些具有实际使用价值的系统。
问题求解 问题求解是许多人工智能系统的核心。一个需要解决的问题一般包括对象、操作和要求三个方面。例如“八子游戏”（见图），标有从①到⑧八个数字的棋子摆在分为九格的棋盘上，这就是对象。一种摆法构成对象的一种状态。把任意棋子向相邻的空格内走一步就是一个操作。一次操作能把对象从一个状态变为另一个状态。逐次执行操作能使对象从指定的初始状态变为指定的目标状态。例如可以规定图中的两种状态之一作为目标状态。
人工智能所处理的实际问题较为复杂，“八子游戏“是一个简单的实例，可借以说明问题求解的概念和方法。“八子游戏”把问题分为几个子课题，这些子课题在人工智能的其他方面也很重要。
① 表示：问题的表示方法对于问题的求解非常重要。“八子游戏”中的操作有两种表示法：一种是某序号棋子移入空格；另一种是空格移上，空格移下，空格移左，空格移右。后一种表示操作数少而且方便。一般来说，解决某方面的问题需要有有关方面的知识。因此，知识表示是人工智能的重要课题之一。
② 寻找：寻找满足要求的一系列操作需要问题求解。对初始状态施行所有可能的操作可以变出一组状态，其中每一个又可以变出一组状态。如满足要求的操作系列存在，查遍所有可能的操作系列总能找到这一个系列。但是，这种盲目的普查法在复杂的问题中无异大海捞针，即使最先进的计算机也无能为力。因此，必须要有“窍门”。“八子游戏”中的窍门是：不走回头路；不增加与目标状态的差别。用“窍门”指导寻找是人工智能的一个基本思想。
③ 计划：解决问题可以订一个计划，执行中发现有缺点可以修改。“八子游戏”的计划是：先把①逐步移到左上角，再把②移到它的右邻，依此类推，逐步从①到⑧把各子移到所要求的位置，移后面的子时前面的子不动。但把③移到右上角时一般会发现必须动②，这时就要修改计划。
人工智能的另外几个课题是感知、推理、执行和学习等功能。
感知 未来计算机应能直接认字、识图，直接听取人的语言。智能机器人应有视觉、听觉、触觉等机能，以感知周围事物的情况。遥感所得到的图片需要用计算机辨认其中的景物。为此，需要研究模式识别。为了使计算机能直接听取人的语言和阅读文字资料，还需要进行自然语言理解的研究。
推理 计算机对所感知的信息进行加工相当于人的思维。思维的一个重要方面是推理。例如数学定理证明就是一种演绎推理。对于人工智能来说，定理不限于数学，凡是用演绎法推证的论断都被看作是定理。用计算机做归纳推理和不精确推理也是人工智能的重要研究课题。
执行 智能机器人应能行动，应能用“手”做事、写字，应能说话。未来计算机也应当能说话、写字。这些执行机能除了硬件，还需要研究设计相应的软件。
学习 “学习”一词有多种含义。自动积累知识是一种学习，这在各种专家系统的设计中是很重要的。根据执行情况修改计划也是学习。有的系统可以通过人所提供的正、反两方面的例子形成概念；有的系统可以通过训练识别模式；还有模拟科学研究的系统。例如一个系统可通过分析大量数据发现物理规律，另外一个系统可根据一些简单的数学概念和公理形成复杂的概念并作出数学猜想。
参考书目
N.J.Nilsson， Principles of Artificial Intelligence，Palo Alto， Tioga， Calif.， 1980.
E.A.Feigenbaum and J.Feldman， ed.，Computers and Thought，McGraw-Hill，New York，1963.
A.Barr and E.A.Feigenbaum，ed.，The Handbook of Artificial Intelligence， Vol. I～Ⅲ. William Kaufmann Inc.，Los Altos，Calif.，1981.