1.1 人工智能的基本概念

1.1.1 智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展方向是用机器代替人类实现人类的部分智能。因此，下面将首先探讨人类的智能行为。

智能是智力和能力的总称，智力侧重于认知，能力侧重于活动。智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界中的四大奥秘。智能以及智能的本质是古今中外许多哲学家、语言学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然无法完全了解其中的奥秘，很难给出智能的确切定义。

近年来，随着神经心理学、脑科学等学科研究的快速发展，人们对于人脑的结构、功能以及运作方式有了初步的认识，但对整个神经系统的内部结构和作用机制，特别是脑的功能原理还没有明确的认识，有待进一步的探索研究，而且脑域的开发也是人们正在努力研究的方向，旨在增加人们对于人脑的掌握程度。

如今，根据对人脑已有的认识，结合智能的外在表现，从不同的角度、不同的侧面，用不同的方法对智能进行研究，人们提出了许多观点。其中影响较大的观点流派有思维理论、知识阈值理论以及进化理论等。

1.思维理论

思维理论认为，智能的核心是思维，强调思维的重要性，人的一切智能都来自大脑的思维活动，人类的一切知识都是人类思维的产物，因而渴望通过对思维规律与方法的研究揭示智能的本质。

2.知识阈值理论

知识阈值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度，一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。因此，知识阈值理论把智能定义为：智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。这一理论在人工智能的发展史中有着重要的影响，知识工程、专家系统等都是在这一理论的影响下发展起来的。

3.进化理论

进化理论认为人的本质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力﹑维持生命和繁衍生息的能力。正是这些能力的表现，为智能的探索提供了基础信息，因此智能是一些复杂系统组合后表现出的性质，是由许多系统相互交错后产生的。智能仅由系统总的行为以及行为与环境的联系所决定，它可以在没有明显的可操作的内部表达的情况下产生，也可以在没有明显的推理系统出现的情况下产生。该理论的核心是用控制取代知识的表示，从而取消知识的概念、模型及显式表示，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层结构对于智能进化的可能性与必要性。这是由美国麻省理工学院的布鲁克教授提出的。1991年他提出了“没有表达的智能”，1992年又提出了“没有推理的智能”，这些是他根据对人造机器动物的研究和实践提出的与众不同的观点。目前这些观点尚未形成完整的理论体系，有待进一步的研究，但由于它与人们的传统看法完全不同，因而引起了人工智能界的广泛关注。

综合上述各种观点，可以认为：智能是知识与智力的总和。其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。