由浅入深介绍智能之计算智能一

董垚

进入90年代以来，以不确定性、非线性、时间不可逆为内涵，以复杂问题为对象的学科新范式得到学术界的普遍认同，建立在解析基础上的常规方法对于这种新范式显得无能为力。人们逐渐认识到，必须探索新的方法来解决更加灵活、鲁棒性较强的系统。此时，智能模拟方法开始兴起，病越来越多的得到学者的重视。其实一些智能模拟方法已有数十年的发展历史，只是当时这些方法并未得到足够的重视。分析其原因，除了这些方法本身不很成熟之外，计算机结构和技术的局限性以及基于符号的传统人工智能所取得的辉煌成就，也使人们很难认识到研究其他智能模拟方法的可能性和必要性。而随着传统人工智能在感知、理解、学习、联想及形象思维等方面遇到的严重困难，以及计算机容量和计算速度的不断提高、大规模并行处理技术的产生和自身理论的逐步成熟，智能模拟昂发进入了一个全新的发展时期。由智能模拟方法组成的计算智能技术，更是引起了包括人工智能在内的诸多领域专家学者的关注。计算智能的诞生和发展，为拜托传统人工智能所面临的困境提供了一种新的方法，已成为该领域的一个新的发展方向。

通常将基于符号处理的传统人工智能成为符号智能，以区别于计算智能。符号智能的特点是以知识为基础，偏重于逻辑推理，而计算智能则是以数据为基础，偏重于数值计算。如果说传统的人工智能是以知识库为基础，以顺序离散符号推理为特征，包括知识表示、推理和利用的只是系统，那么计算智能则是以数学或计算等模型为基础，以分布、并行、仿生计算为特征的信息系统。前者强调规则的形成和表示，而后者强调模型的建立和构成。
1992年，美国学者Bezdek首次给出计算智能定义，计算智能依靠生产者提供的数字材料，而不是依赖于知识。计算智能学科在1994年正式形成，Bezdek提出将智能分为三个层次：第一层次是生物智能，它是由人脑的物理化学过程反映出来的，人脑由有机物组成，它是智能的物质基础；第二层是人工智能，它是由非生物的、人造的、常用的符号来表示，人工智能的来源是人类知识的精华和传感器数据；第三个层次是计算智能，它是由数学方法和计算机实现的。三者的关系为：生物质能包含人工智能，人工智能又包含计算智能。人工智能是计算智能到生物质能的中间过渡，计算智能则是借助现代计算工具模拟人的智能求解问题或处理信息的理论和方法，它是人工智能的进一步深化和发展。