第二次AI浪潮中的技术支撑是？

人工智能发展的第1次热潮，从1956年一直持续到70年代前期。这一时期研发的专家系统等人工智能系统，因受到计算机处理性能的制约，只能处理一定数量的规则，并且是在特定的领域、特定的环境下才能够发挥作用。

人们在对人工智能充满期待的同时，对研发出来的缺乏实用性的系统也充满了失望，因此，国家以及企业在人工智能方面的预算也越来越少。这一时期，也就是20世纪70年代后期被称为人工智能发展的“ 第1次低谷”。

但是，进入20世纪80年代后，人工智能很快再次迎来了新的发展热潮。

本次发展热潮的主角是在第1次发展热潮时诞生的专家系统。因处理美国迪吉多公司（DEC）的VAX系统的各种订单并取得非常成功的专家系统受到广泛关注，各IT供应商迅速导入专家系统。

人工智能发展迎来第2次热潮，最大的一个原因在于计算机性能的大幅提高。进入20世纪80年代，基于复杂规则的专家系统也可以在计算机上运行。由此，逐渐实现了专家系统的商业性使用。

随着专家系统的兴盛，制定专家系统运行规则的晌旦悉工程师也被称为“知识工程师”，并且一时间成为炙手可热的职业，就像在今天，数据科学家这个职业相当流行，受到人们的追捧。

知识工程师的主要工作是听取用户的业务内容并对其进行分析，从中抽出明显的规则与隐藏的规则，然后进行分类。

当时，科学家们研发出了各种专家系统。初期的各种专用专家系统大都是利用LISP编程，随着技术的革新，慢慢地发生了变化，通用的引擎部分依然利用LISP编程，规则部分则是知识工程师利用外部数据进行编程。并且，用LISP编程的引擎部分，利用C语言进行编程的开发研究也已经展开了。

专家系统的编程由专用LISP语言向普通的C语言过渡，该系统也变成了一般的程序员编写的一般系统，其新意也就逐渐淡化了。

由此，专家系统也就从人工智能程序变成了决定论式的普通程序。随着这一变化，专家系统的作用效果也变得非常明确，但是其发展瓶颈也开始显现出来。

人工神经网络的发展

在人工智能发展的第2次热潮中，人工神经网络也发生了很大的变化。第1次发展热潮时，马文•明斯基等就已经指出，仅凭简单的人工神经网络还有很多无法解决的问题。为了解决这一大难题，多层化的人工神经网络开始受到关注。但是，如何实现多层人工神经网络的自我学习，还没有一个固定的模式。

之后，被称为反向传播（Backpropagation）的算法问世，打破了这种僵局的持续。反向传播是人工神经网络的一种自我学习算法，基于这种算法，多层人工神经网络的机器学习实现了定式化。该算法通过在输入层和输出层之间设定一个中间层（隐藏层），以反向传播的方式实现机器的自我学习。

基于反向传播的形式逐渐形成固定的模式，人工神经迟游网络的发展也进入了兴盛期。线性不可分的问题也开始得到解决，人工智能也实现了进一步的发展。

在人工智能的第2次发展热潮时，笔者有幸参与了作为人工智能机的LISP专用机的研发工作。LISP专用机，也就是一种被称为“AI工作站”的新型计算机。当时，各企业都争相研发各种人工智能专用机，一时间，形成了一股热潮。

人工智能专用机诞生之初的价格大约在1000万日元，之后价格急速下降，使得人工智能专用机在一定程度上得到了普及。在人工智能专用机上运行的程序就有专家系统。可以在人工智能专用机上直接宴乎编写专家系统，也可以先编写通用的专家系统，然后再将各种规则编入系统中。

人工智能用什么编程语言介绍如下：

1.Python

Python是人工智能中使用最广泛的编程语言之一，因为它简单易用，而且可以与数据结构和其他常用的AI算法无缝地使用。

Python是适用AI项目的原因是许多基于Python的有用库可以在AI中使用，比如Numpy提供科学计算能力，Scypy提供高级计算，Pybrain提供机器学习。

2. Java

Java也是旁哗AI项目的好选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目所需的所有高级特性，是可移植的，并提供脊启弯内置的垃圾收集。

社区也是一个优势，丰富的社区生态系统可以帮助开发人员随时随地查询和解决问题。

对于AI项目来说，算法是灵魂，无论是搜索算法、樱闷自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供简单的编码算法。此外，Java可扩展性也是AI项目的一个基本特征。

3. C++

C++是世界上速度比较快的编程语言，其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。对于时间很敏感，这对于AI项目是非常有用的，例如，搜索引擎可以广泛使用C ++。

在AI项目中，C++可以用于统计，比如神经网络。此外，该算法可以在C++被广泛地快速执行，游戏AI主要使用C++代码，以便更快地执行和响应时间。

典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。

在人工智能手册中介绍了七种人工智能语言：

LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。近百种人工智能语言中，只有LISP和后起之秀Prolog是人工智能研究和应用中占重余粗要地位的两种人工智能程序设计语言。

一般来说，人工智能语言应具备如下特点：

·具有符号处理能力（即非数值处理能力）；

·适合于结构化程序设计，编程容易；

·具有递归功能和回溯功能；

·具有人机交互能力；

·适合于推理；

·既有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。

可否认的。

谈到LISP和PROLOG两种AI语言的重要性，我们可以从美国AI界的权威学者、麻省理工学院教授P.H.Winston(温斯顿)所说的三竖启镇段话来体会：

(1)温斯顿认为，LISP 语言是AI的数学，不仅对旁猜AI的机器实现有重要意义，而且是AI理论研究的重要工具。

(2)“在中世纪，拉丁文和希腊文的知识对所有学者来说，都是必不可少的。只懂一种语言的学者必然是一个残缺不全的学者，他缺乏从两个方面来观察世界所获得的那种理解力。同样地，现代的AI专业人员如果不能同时大致通晓LISP和Prolog，也犹如一个残疾人,因为就广义来说,这两种人工智能的主要语言的知识都是必不可少的。”

“我一直热衷于Lisp，Lisp是在MIT被制造并且在那儿成长起来的。”

(3)概括地说,计算机语言的发展正是一个从HOW型低级语言向WHAT型高级语言进化的过程.在HOW型语言中,程序编制者必须详细说明运算是怎样(HOW)一步一步进行的而在WHAT型语言中,程序编制者只需简单说明要做的事情是什么(WHAT) 。 ?现代的LISP语言是这些语言的佼佼者,因为采用Common Lisp格式的Lisp具有非凡的表现力,但是如何做某件事情仍然是有待于Lisp程序编制者来表达的东西.相反,Prolog是一种明显地冲破了HOW型语言陈规的语言, 它鼓励程序编制者去描述情况和问题,而不是那些用来解决问题的详细步骤。”

由以上论述可以看出LISP语言和Prolog语言对人工智能学科和人工智能学者的重要性。

一般来说,LISP可以称为人工智能的汇编语言, Prolog是人工智能更高级的语言。

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