我是學(xué)生物工程的,現(xiàn)在想找一家基因工程和人工智能結(jié)合起來做的公司,現(xiàn)在有這樣的公司嗎？

什么是人工智能近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展和日益廣泛的應(yīng)用，自然地會(huì)提出人類智力活動(dòng)能不能由計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的問題。幾十年來，人們一向把計(jì)算機(jī)當(dāng)作是只能以極快地、熟練地、準(zhǔn)確地運(yùn)算數(shù)字的機(jī)器。但是在當(dāng)今世界要解決的問題并不完全是數(shù)值計(jì)算，像語(yǔ)言的理解和翻譯、圖形和聲音的識(shí)別、決策管理等都不屬于數(shù)值計(jì)算，特別像醫(yī)療診斷要有專門的特有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的醫(yī)師才能作出正確的診斷。這就要求計(jì)算機(jī)能從“數(shù)據(jù)處理”擴(kuò)展到還能“知識(shí)處理”的范疇。計(jì)算機(jī)能力范疇的轉(zhuǎn)化是導(dǎo)至“人工智能”快速發(fā)展的重要因素。人工智能的定義：著名的美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！倍硪粋€(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。從實(shí)用觀點(diǎn)來看，人工智能是一門知識(shí)工程學(xué)：以知識(shí)為對(duì)象，研究知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示方法和知識(shí)的使用。計(jì)算機(jī)與智能通常我們用計(jì)算機(jī)，不僅要告訴計(jì)算機(jī)，要做什么，還必須詳細(xì)地、正確地告訴計(jì)算機(jī)怎么做。也就是說，人們要根據(jù)任務(wù)的要求，以適當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)語(yǔ)言，編制針對(duì)該任務(wù)的應(yīng)用程序，才能應(yīng)用計(jì)算機(jī)完成此項(xiàng)任務(wù)。這樣實(shí)際上是在人完全控制計(jì)算機(jī)完成的，是談不上計(jì)算機(jī)有“智能”。大家都知道，世界國(guó)際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國(guó)IBM公司的RS／6000（深藍(lán)）計(jì)算機(jī)系統(tǒng)于1997年5月11日進(jìn)行了六局“人機(jī)大戰(zhàn)”，結(jié)果“深藍(lán)”以3.5比2.5的總比分獲勝。比賽結(jié)束了給人們留下了深刻的思考；下棋要獲勝要求選手要有很強(qiáng)的思維能力、記憶能力、豐富的下棋經(jīng)驗(yàn)，還得及時(shí)作出反映，迅速進(jìn)行有效的處理，否則一著出錯(cuò)滿皆輸，這顯然是個(gè)“智能”問題。盡管開發(fā)“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)的IBM專家也認(rèn)為它離智能計(jì)算機(jī)還相差甚遠(yuǎn)，但它以高速的并行的計(jì)算能力（2r108步／秒棋的計(jì)算速度）。實(shí)現(xiàn)了人類智力的計(jì)算機(jī)上的部分模擬。從字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)人的智能，或者說是人們使計(jì)算機(jī)具有類似于人的智能。智能與知識(shí)在20世紀(jì)70年代以后，在許多國(guó)家都相繼開展了人工智能的研究，由于當(dāng)時(shí)對(duì)實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能理解得過于容易和片面，認(rèn)為只要一些推理的定律加上強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)就能有專家的水平和超人的能力。這樣，雖然也獲得一定成果，但問題也跟著出現(xiàn)了，例如機(jī)器翻譯當(dāng)時(shí)人們往往認(rèn)為只要用一部雙向詞典及詞法知識(shí)，就能實(shí)現(xiàn)兩種語(yǔ)言文字的互譯，其實(shí)完全不是這么一回事，例如，把英語(yǔ)句子“Timeflieslikeanarrow”（光陰似箭）翻譯成日語(yǔ)，然后再譯回英語(yǔ)，竟然成為“蒼蠅喜歡箭”；當(dāng)把英語(yǔ)“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”（心有余而力不足）譯成俄語(yǔ)后，再譯回來竟變成“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”（酒是好的但肉已變質(zhì)）。在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。這時(shí)，本來對(duì)人工智能抱懷疑態(tài)度的人提出指責(zé)，甚至把人工智能說成是“騙局”、“庸人自擾”，有些國(guó)家還削減人工智能的研究經(jīng)費(fèi)，一時(shí)人工智能的研究進(jìn)入了低潮。然而，人工智能研究的先驅(qū)者們沒有放棄，而是經(jīng)過認(rèn)真的反思、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，認(rèn)識(shí)到人的智能表現(xiàn)在人能學(xué)習(xí)知識(shí)，有了知識(shí)，能了解、運(yùn)用已有的知識(shí)。正向思維科學(xué)所說“智能的核心是思維，人的一切智慧或智能都來自大腦思維活動(dòng)，人類的一切知識(shí)都是人們思維的產(chǎn)物。”“一個(gè)系統(tǒng)之所以有智能是因?yàn)樗哂锌蛇\(yùn)用的知識(shí)?！币層?jì)算機(jī)“聰明”起來，首先要解決計(jì)算機(jī)如何學(xué)會(huì)一些必要知識(shí)，以及如何運(yùn)用學(xué)到的知識(shí)問題。只是對(duì)一般事物的思維規(guī)律進(jìn)行探索是不可能解決較高層次問題的。人工智能研究的開展應(yīng)當(dāng)改變?yōu)橐灾R(shí)為中心來進(jìn)行。自從人工智能轉(zhuǎn)向以知識(shí)為中心進(jìn)行研究以來，以專家知識(shí)為基礎(chǔ)開發(fā)的專家系統(tǒng)在許多領(lǐng)域里獲得成功，例如：地礦勘探專家系統(tǒng)（PROSPECTOR）擁有15種礦藏知識(shí)，能根據(jù)巖石標(biāo)本及地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)對(duì)礦產(chǎn)資源進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)，能對(duì)礦床分布、儲(chǔ)藏量、品位、開采價(jià)值等進(jìn)行推斷，制定合理的開采方案，成功地找到了超億美元的鉬礦。又如專家系統(tǒng)（MYCIN）能識(shí)別51種病菌，正確使用23種抗菌素，可協(xié)助醫(yī)生診斷、治療細(xì)菌感染性血液病，為患者提供最佳處方，成功地處理了數(shù)百個(gè)病例。它還通過以下的測(cè)試：在互相隔離的情況下，用MYCIN系統(tǒng)和九位斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院醫(yī)生，分別對(duì)十名不清楚感染源的患者進(jìn)行診斷和處方，由八位專家進(jìn)行評(píng)判，結(jié)果是MYCIN和三位醫(yī)生所開出的處方對(duì)癥有效；而在是否對(duì)其它可能的病原體也有效而且用藥又不過量方面，MYCIN則勝過了九位醫(yī)生。顯示出較高的水平。專家系統(tǒng)的成功，充分表明知識(shí)是智能的基礎(chǔ)，人工智能的研究必須以知識(shí)為中心來進(jìn)行。由于知識(shí)的表示、利用、獲取等的研究都取得較大的進(jìn)展。因而，人工智能的研究得以解決了許多理論和技術(shù)上問題。人工智能研究的目標(biāo)1950年英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈（A.M.Turing,1912—1954）發(fā)表了”計(jì)算機(jī)與智能”的論文中提出著名的“圖靈測(cè)試”，形象地提出人工智能應(yīng)該達(dá)到的智能標(biāo)準(zhǔn)；圖靈在這篇論文中認(rèn)為“不要問一個(gè)機(jī)器是否能思維，而是要看它能否通過以下的測(cè)試；讓人和機(jī)器分別位于兩個(gè)房間，他們只可通話，不能互相看見。通過對(duì)話，如果人的一方不能區(qū)分對(duì)方是人還是機(jī)器，那么就可以認(rèn)為那臺(tái)機(jī)器達(dá)到了人類智能的水平。圖靈為此特地設(shè)計(jì)了被稱為“圖靈夢(mèng)想”的對(duì)話。在這段對(duì)話中“詢問者”代表人，“智者”代表機(jī)器，并且假定他們都讀過狄更斯（C.Dickens）的著名小說《匹克威克外傳》，對(duì)話內(nèi)容如下：詢問者：在14行詩(shī)的首行是“你如同夏日”，你不覺得“春日”更好嗎？智者：它不合韻。詢問者：“冬日”如何？它可完全合韻的。智者：它確是合韻，但沒有人愿意被比作“冬日”。詢問者：你不是說過匹克威克先生讓你想起圣誕節(jié)嗎？智者：是的。詢問者：圣誕節(jié)是冬天的一個(gè)日子，我想匹克威克先生對(duì)這個(gè)比喻不會(huì)介意吧。智者：我認(rèn)為您不夠嚴(yán)謹(jǐn)，“冬日”指的是一般冬天的日子，而不是某個(gè)特別的日子，如圣誕節(jié)。從上面的對(duì)話可以看出，能滿足這樣的要求，要求計(jì)算機(jī)不僅能模擬而且可以延伸、擴(kuò)展人的智能，達(dá)到甚至超過人類智能的水平，在目前是難以達(dá)到的，它是人工智能研究的根本目標(biāo)。人工智能研究的近期目標(biāo)；是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標(biāo)，根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。人工智能的研究領(lǐng)域目前，人工智能的研究是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進(jìn)行的?；旧嫌腥缦骂I(lǐng)域；專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識(shí)建立起來的知識(shí)系統(tǒng)，目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的領(lǐng)域內(nèi)具有相應(yīng)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家解決問題時(shí)的思維過程，來求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題，達(dá)到或接近專家的水平。機(jī)器學(xué)習(xí)要使計(jì)算機(jī)具有知識(shí)一般有兩種方法；一種是由知識(shí)工程師將有關(guān)的知識(shí)歸納、整理，并且表示為計(jì)算機(jī)可以接受、處理的方式輸入計(jì)算機(jī)。另一種是使計(jì)算機(jī)本身有獲得知識(shí)的能力，它可以學(xué)習(xí)人類已有的知識(shí)，并且在實(shí)踐過程中不總結(jié)、完善，這種方式稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，主要在以下三個(gè)方面進(jìn)行：一是研究人類學(xué)習(xí)的機(jī)理、人腦思維的過程；和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法；以及建立針對(duì)具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是在信息科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)等多種學(xué)科基礎(chǔ)上的。依賴于這些學(xué)科而共同發(fā)展。目前已經(jīng)取得很大的進(jìn)展，但還沒有能完全解決問題。模式識(shí)別模式識(shí)別是研究如何使機(jī)器具有感知能力，主要研究視覺模式和聽覺模式的識(shí)別。如識(shí)別物體、地形、圖象、字體（如簽字）等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發(fā)展起來應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的用統(tǒng)計(jì)模式和結(jié)構(gòu)模式的識(shí)別方法。特別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識(shí)別中取得較大進(jìn)展。理解自然語(yǔ)言計(jì)算機(jī)如能“聽懂”人的語(yǔ)言（如漢語(yǔ)、英語(yǔ)等），便可以直接用口語(yǔ)操作計(jì)算機(jī)，這將給人們帶極大的便利。計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言的研究有以下三個(gè)目標(biāo)：一是計(jì)算機(jī)能正確理解人類的自然語(yǔ)言輸入的信息，并能正確答復(fù)（或響應(yīng)）輸入的信息。二是計(jì)算機(jī)對(duì)輸入的信息能產(chǎn)生相應(yīng)的摘要，而且復(fù)述輸入的內(nèi)容。三是計(jì)算機(jī)能把輸入的自然語(yǔ)言翻譯成要求的另一種語(yǔ)言，如將漢語(yǔ)譯成英語(yǔ)或?qū)⒂⒄Z(yǔ)譯成漢語(yǔ)等。目前，研究計(jì)算機(jī)進(jìn)行文字或語(yǔ)言的自動(dòng)翻譯，人們作了大量的嘗試，還沒有找到最佳的方法，有待于更進(jìn)一步深入探索。機(jī)器人學(xué)機(jī)器人是一種能模擬人的行為的機(jī)械，對(duì)它的研究經(jīng)歷了三代的發(fā)展過程：第一代（程序控制）機(jī)器人：這種機(jī)器人一般是按以下二種方式“學(xué)會(huì)”工作的；一種是由設(shè)計(jì)師預(yù)先按工作流程編寫好程序存貯在機(jī)器人的內(nèi)部存儲(chǔ)器，在程序控制下工作。另一種是被稱為“示教—再現(xiàn)”方式，這種方式是在機(jī)器人第一次執(zhí)行任務(wù)之前，由技術(shù)人員引導(dǎo)機(jī)器人操作，機(jī)器人將整個(gè)操作過程一步一步地記錄下來，每一步操作都表示為指令。示教結(jié)束后，機(jī)器人按指令順序完成工作（即再現(xiàn)）。如任務(wù)或環(huán)境有了改變，要重新進(jìn)行程序設(shè)計(jì)。這種機(jī)器人能盡心盡責(zé)的在機(jī)床、熔爐、焊機(jī)、生產(chǎn)線上工作。日前商品化、實(shí)用化的機(jī)器人大都屬于這一類。這種機(jī)器人最大的缺點(diǎn)是它只能刻板地按程序完成工作，環(huán)境稍有變化（如加工物品略有傾斜）就會(huì)出問題，甚至發(fā)生危險(xiǎn)，這是由于它沒有感覺功能，在日本曾發(fā)生過機(jī)器人把現(xiàn)場(chǎng)的一個(gè)工人抓起來塞到刀具下面的情況。第二代（自適應(yīng)）機(jī)器人：這種機(jī)器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器（如視覺、聽覺、觸覺傳感器等），能取得作業(yè)環(huán)境、操作對(duì)象等簡(jiǎn)單的信息，并由機(jī)器人體內(nèi)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析、處理，控制機(jī)器人的動(dòng)作。雖然第二代機(jī)器人具有一些初級(jí)的智能，但還需要技術(shù)人員協(xié)調(diào)工作。目前已經(jīng)有了一些商品化的產(chǎn)品。第三代（智能）機(jī)器人：智能機(jī)器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對(duì)感知的信息進(jìn)行分析，控制自己的行為，處理環(huán)境發(fā)生的變化，完成交給的各種復(fù)雜、困難的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識(shí)的能力。目前研制的智能機(jī)器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機(jī)器人，還差得很遠(yuǎn)。智能決策支持系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)是屬于管理科學(xué)的范疇，它與“知識(shí)—智能”有著極其密切的關(guān)系。在80年代以來專家系統(tǒng)在許多方面取得成功，將人工智能中特別是智能和知識(shí)處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng)，擴(kuò)大了決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，提高了系統(tǒng)解決問題的能力，這就成為智能決策支持系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā)，試圖用大量的處理單元（人工神經(jīng)元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息的處理是由神經(jīng)元之間的相互作用來實(shí)現(xiàn)的，知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連間分布式的物理聯(lián)系，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別取決于和神經(jīng)元連接權(quán)值的動(dòng)態(tài)演化過程。多年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了較大的進(jìn)展，成為具有一種獨(dú)特風(fēng)格的信息處理學(xué)科。當(dāng)然目前的研究還只是一些簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。要建立起一套完整的理論和技術(shù)系統(tǒng)，需要作出努力和探討。然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能中極其重要的一個(gè)研究領(lǐng)域。結(jié)束語(yǔ)：人類經(jīng)過五千的發(fā)展進(jìn)入了基于知識(shí)的“知識(shí)經(jīng)濟(jì)”。人類社會(huì)空前地高速發(fā)展。知識(shí)是智能的基礎(chǔ)，知識(shí)只有轉(zhuǎn)化為智能才能發(fā)揮作用，知識(shí)無限的積累，智能也就將在人類社會(huì)起越來越大的作用，更有人提出：知識(shí)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展將是“智能經(jīng)濟(jì)”?！爸悄芙?jīng)濟(jì)”是基于“廣義智能”的經(jīng)濟(jì)，“廣義智能”包含：人的智能、人工智能以及人和智能機(jī)器相結(jié)合的“集成智能”?？梢韵胂蠡趶V義智能的“智能經(jīng)濟(jì)”將比基于知識(shí)的“知識(shí)經(jīng)濟(jì)”將具有更高的智能水平，更高更快發(fā)展速度。葉秀松電子委轉(zhuǎn)載：CA01KH03.htm謝謝您選用！