计算机专业英语课文翻译部分(第四版)(7)

计算机专业英语课文翻译部分(第四版)

1．ANSI标准化努力已导致关系数据库的一个事实上的查询标准。事实上，很多关系数据库专家倾向于主张：“如果不是SQL，便不是关系型的”。

2．SQL已成为现在的和预期的将来的DBMS集成努力的基础，使我们能把层次型的、网络型的和关系型的数据库链接起来。

3．SQL已成为开发分布式数据库和数据库客户机/服务器体系结构的催化剂。

9．1 人工智能概述

人工智能（AI）确切地说是什么？作为开始，我们提供下列定义：

AI是计算机科学的一个分支，它涉及研究和创建显示某种形式智能的计算机系统：学习新概念和新任务的系统、能关于我们周围的世界进行推理和得出有用结论的系统、能理解自然语言或理解和领会视觉场景的系统，以及执行需要人的各类智能的其他种类技能的系统。

像其他一些对复杂标题的定义一样，对AI的理解需要对相关术语的理解，诸如智能、知识、推理、思维、认知、学习和若干计算机相关的术语。尽管我们对于这些术语中很多术语缺少精确的科学定义，但我们能够给出它们的大体定义。当然，本课文的目标之一是对与AI相关的所有术语加入特定的意义，包括它们的操作意义。

字典把智能定义为获得、理解和应用知识的能力，或者是实行思维和推理的能力。当然，智能不只是这点。它具体体现了有意识地和无意识地通过学习和经验获得的所有知识和技艺：高度精确的视觉和听觉感知；思维；想象；交谈、读、写、驾车、记忆和回忆事实、表达和感受情感的能力，以及更多。

智能是这些技艺的集成之和，使我们能回忆起30年或更多年未见的面孔，或建造并发送火箭到月球的能力。是这些能力使人类区别于其他的有生命体。并且，如同我们将看到的，这个智能的食粮是知识。

我们会一直期望建造显示这些特征的系统吗？此问题的答案是yes!一些系统早已被开发来执行很多种类的智能任务，并且对近期开发给人印象更为深刻的系统寄予了很高的期望。现在有一些系统能从例子、从被告知的、从过去相关的经验和通过推理进行学习。有一些系统能解决数学方面的、调度多种多样任务方面的、寻找最佳系统配置方面的、计划军事和商业的复杂策略方面的、诊断医学疾病方面的复杂问题，还有其他一些复杂系统，仅举几个例子。有些系统能“理解”一些自然语言的大部分，有些系统的视觉好得足以“识别”照片上、摄像机和其他传感器拍摄的图像上的物体。有些系统能够以不完备的和不确定的事实进行推理。显然，关于这些开发，自数字计算机问世以来，很多已完成了。

尽管有这些印象深刻的成就，我们仍然不能生产具有三岁小孩有的某些基本能力的协调而自主的系统，这些包括识别和记忆一个景象中众多的各种各样的对象、学习新的声言和把它们同对象与概念相关联，以及欣然适应多种多样的新情况的能力。这些都是AI研究人员现在面临的挑战，并且它们都不是容易解决的问题。在我们能期望比得上三岁小孩的性能之前，它们将需要一些重要的突破。

为获得对AI更好的理解，知道AI不是什么也是有用的。AI不是研究和创建常规的计算机系统。即使有人可能争辩说所有程序都显示出某种程度的智能，但AI程序将超过它，AI程序表现出的高级智能（在一定程度上）等于或超过了人在完成某个任务中所需的智能。AI不是研究头脑，不是研究肉体，也不是研究语言，如同惯常在心理学、生理学、认知科学或语言学等领域中发现的那样。诚然，在这些领域和AI间存在有某种交迭。所有人都在寻求对人的智能和感觉过程有更好的理解，但是就AI而论，目标是开发一些运转的计算机系统，它们真正能执行一些需要高级智能的任务。程序未必打算模仿人的感觉和思维过程。

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