人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。另外，世界著名科幻电影大师史蒂文·斯皮尔伯格曾导演过一部名叫《人工智能》的科幻电影。讲述21世纪中期，由于气候变暖，南北两极冰盖的融化，地球上很多城市都被淹没在一片汪洋之中。
目录
何谓人工智能
人工智能简史
发展经历阶段
人工智能科学
强弱人工智能
电影人工智能
电影剧情简介
电影幕后花絮
相关词条链接
参考资料列表
何谓人工智能
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是人
汽车驾驶仿真系统
类对自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能简史
自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。公元850年，古希腊就有制造机
机器人是典型的人工智能应用
器人帮助人们劳动的神话传说。在中国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。
随着历史的发展，到十二世纪末至十三世纪初年间，西班牙的神学家和逻辑学家RomenLuee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。
进入21世纪后，人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年，年仅24岁的英国数学家A.M.Turing在他的一篇"理想计算机"的论文中，就提出了著名的图林机模型，1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950年他又在"计算机能思维吗？"一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1946年美国科学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家N.Wiener控制论的创立，美国数学家C.E.Shannon信息论的创立，英国生物学家W.R.Ashby所设计的脑等，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。
1956年美国的几位心理学家，数学家，计算机科学家和信息论学家在Dartmonth大学召开了会议，提出了人工智能这一学科，现在普遍认为人工智能学科是这时建立的，到现在已有40多年的历史，它的发展先后经历了“认知模拟”，“语意信息理解”，“专家系统”等阶段。
发展经历阶段
计算机时代
1
庞然大物，世界第一台电子计算机
941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明,为人工智能的可能实现提供了一种媒介.
AI的开端
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系.NorbertWiener是最早研究反馈理论的美国人之一。最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器。它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度。这项对反馈回路的研究重要性在于:Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果。而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期AI的发
美国国防部五角大楼
展影响很大.1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(LogicTheorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是人工智能之父的JohnMcCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论。他请他们到Vermont参加"Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起,这个领域被命名为"人工智能"。虽然Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础。Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想已被重新考虑和使用了。CarnegieMellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战:下一步需要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统.1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试。这个程序是由制作"逻辑专家"的同一个组开发的。GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研究组.HerbertGelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序.
通用汽车标徽
当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成果:LISP语言.LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LIStProcessing),它很快就为大多数AI开发者采纳。1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自美国国防部高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家,加快了AI研究的发展步伐.
大量的程序
以后几年出现了大量程序。其中一个著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程.在MIT由MarvinMinsky领导的研究人员发现,面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数问题,"SIR"可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助.。70年代另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。由于当时计算机已有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间,专
波音、世界著名飞机生产厂商
家系统被用于股市预测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能.70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论.另外DavidMarr提出了机器视觉方面的新理论,例如,如何通过一副图像的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像。通过分析这些信息,可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出.80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦,通用汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来.从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术
美国国防部高级研究计划署支持的项目“机器骡子”
不再只属于实验室中的一小群研究人员.个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上.其它一些AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉.Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制。尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元.但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元。象Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领导者削减经费.另一个另人失望的是美国国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费.尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径.总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值.可以确信,它将是通向21世纪之匙.。人工智能技术接受检验在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以及其它先进武器。AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活.
人工智能科学
实际应用
大量应用与商务笔记本的指纹识别技术
机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论
研究范畴
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计
视网膜识别系统
，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
意识和人工智能
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。
“机器思维”同人类思维的本质区别：
1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。
2.人工智能没有社会性。
3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。
4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。
强弱人工智能
约翰·麦卡锡
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（DartmouthConference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。强人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。对强人工智能的哲学争论“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（JSearleinMindsBrainsandPrograms.TheBehavioralandBrainSciences,vol.3,1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（heu-ristic）法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的
图灵，逻辑学家，人工智能之父
时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（dualism）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。也有哲学家持不同的观点。DanielC.Dennett在其著作ConsciousnessExplained里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SimonBlackburn在其哲学入门教材Think里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
电影人工智能
电影《人工智能》
中文名人工智能
片名AI(ArtificialIntelligence)
年代2001
国家美国
类别剧情/科幻/冒险
语言英语
片长146Mins
导演史蒂文·斯皮尔伯格StevenSpielberg
主演裘德·洛JudeLaw....GigoloJoe
罗宾·威廉斯RobinWilliams....Dr.Know(voice)
威廉·赫特WilliamHurt....Prof.Hobby(theVisionary)
梅丽尔·斯特里普MerylStreep....BlueMecha(voice)
本·金斯利BenKingsley....Specialist(voice)
克里斯·罗克ChrisRock....Comedian(voice)
阿德里安.格兰尼AdrianGrenier....Teeninvan
海利·乔·奥斯蒙特HaleyJoelOsment....David
亚当·亚里克斯·马里AdamAlexi-Malle....Crowdmember
JackAngel....Teddy(voice)
ClaraBellar....FemMechananny
KeithCampbell....Roadworker
戴夫·切斯DaveighChase....Childsinger
ClarkGregg....Supernerd
恩里克·克兰东尼EnricoColantoni....TheMurderer
电影剧情简介
21
《侏罗纪公园》剧照
世纪中期，由于气候变暖，南北两极冰盖的融化，地球上很多城市都被淹没在了一片汪洋之中。此时，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，人工智能机器人就是人类发明出来的用以应对恶劣自然环境的科技手段之一。先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。大卫（海利·乔·奥斯蒙特）就是这样一个有思想、有感情的小机器人，他被一对人类父母所收养，有一个哥哥和一个贴身的伙伴——机器泰德熊。但这些并不能让大卫满足，他一直渴望着自己终有一天不再仅仅是个机器人。抱着对这个愿望的执着，11岁的大卫踏上了漫长的心路历程，跟随在他身边的，还有另一个善良的机器人乔（裘德·洛）。谁也不知道他们能否完成自己的心愿，脱胎换骨成为真正的人，等待他们的只有凶吉难料的对复杂人性的追寻……渊源——两位大师的故事由于《人工智能》一片是斯皮尔伯格继完成《侏罗纪公园》多年之后重拾科幻片的老本行，并且也是他在《第三类接触》后又一次自编自导影片，所以该片制作的水准也就可想而知。本片斥资1亿美元，由华纳、梦工厂和库布里克制片公司合作出品，库布里克的养子也担任了本片的执行制片人。2000年8月17日，影片在位于加州的华纳公司制片厂16号摄影棚开机（16号摄影棚是全世界最大的摄影棚，《完美风暴》一
《女巫布莱尔》
片就是在这里诞生的），整个拍摄过程中，高科技的技术手段再一次大显其能：工业光魔利用先进的“实时3D电脑游戏引擎”系统事先在电脑中制作了部分影片中的场景，使导演可以随时根据拍摄需要选择合适的背景并加入特殊效果；另外，崭新的“On-SetVisualization”技术还可以实时地在拍摄时将演员和背景合成起来，并把合成的结果显示到场景中，让演员们不会因为对着蓝色幕布演戏而不知所措看来对高科技手段乐此不疲的斯皮尔伯格这次可真是又过了一次特技瘾——据小演员奥斯蒙特说，斯皮尔伯格叔叔很会给自己找乐子，《人》片拍摄过程中，摄影棚简直就是他的一个大型游乐场。难怪我们总能在斯氏的影片中看到那么多自己儿时的梦，其实这位大导演本身就是一个童心未泯的大顽童。宣传——“欲擒故纵”的把戏众所周知，《人工智能》在整个制作过程中均保持了高度的保密性，再厉害的记者也无法打探到有关剧情或拍摄的任何细节。这种保密程度与当年的《女巫布莱尔》可有一拼，因而《人》片也就格外受到影迷们的关注，网络上各种与《人》沾边的消息都成了电影爱好者们疯狂追逐的对象——这也许正是影片制作者们所要达到的效果吧？“欲擒故纵”的把戏比起花大把的银子作宣传来说，可划算多了。当然，保密归保密，“欲擒故纵”还是不能完全替代影片宣传的。《人》片的宣传手法可以说也是很讨巧的：在电影预告片的末尾，一句犹如谜语一般的话引起了影迷们的极大兴趣，要想解开这个谜团，他们必须访问一系列的网站，然后得到几个电话号码和E-mail地址，拨打这些电话号码并且发信给那些神秘的地址，谜底——也就是《人》片的剧情——就会一点一点地呈现在你的眼前。这种宣传方法正好投合了影迷们猎奇的心理，达到了非常好的宣传效果。
电影幕后花絮
《少数派报告》
斯皮尔伯格继承大师库布里克遗志，拍摄了这部未来派的科幻史诗影片，裘迪劳和第六感小神童奥士文的机器人造型颇为神奇。故事发生在二十一世纪，地球因温室效应而令冰山溶化，许多沿海城市被水淹没，人类只有依靠电脑的人工智能来维持生命，同时人类也应用具有人工智能的机器人作各种不同的用途。在其中的一个家庭，一对人类父母收养了小机器人大卫（凯利祖奥士文）作为他们的儿子，给他真人一样的生活。而大卫在人类中长大，开始了一段非比寻常的心路历程…本片是导演监制于一身的斯皮尔伯格根据电影大师史丹利库布里克生前所留下的八十页剧本改编而成的。影片的故事有点儿象童话皮诺曹的现代科幻版，和2年前罗宾威廉斯的《两百年人》（BicentennialMan）也有几分相似。而片名A.I.是ArtificialIntelligence的缩写，就是人工智能的意思，影片的全名也应该是A.I.:ArtificialIntelligence。ofaGeisha)、《印第安纳琼斯第四集》(IndianaJones4)和《少数派报告》(MinorityReport)等。但由于和他有20年交情的库布里克于1999年突然去世，《大开眼界》(EyesWideShut)在无奈中带着一丝遗憾成了大师的绝响，而大师生前最后一个计划也就是本片《A.I.》暂时搁浅，这一突变使得斯皮尔伯格把本片列入了他的计划之中。斯皮尔伯格于去年初决定继《侏罗纪公园》后再度挑战科幻题材的影片，其中包括向老友致敬的这部《A.I.》和汤姆克鲁斯期待多时的《少数派报告》，两部影片到底谁先胜出一度成了影迷茶余饭后的最佳话题。经过数度周折，斯皮尔伯格最终选择了这部他从未尝试过的未来派风格的科幻史诗影片《A.I.》。
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计算机科学心理学哲学生物学逻辑学自动化控制论信息论自动化仿生学波音公司通用公司五角大楼美国德国《侏罗纪公园》《女巫布莱尔》《少数派报告》《两百年人》《第三类接触》
参考资料列表
1、http://tech.sina.com.cn/it/2004-07-29/1729395197.shtml
2、http://www.itisedu.com/phrase/200603011759495.html
3、http://post.baidu.com/f?kz=149623753
4、http://blog.sina.com.cn/u/4a65cf5301000867
5、http://www.blog.edu.cn/UploadFiles/2006-12/1225517065.doc
6、http://www.biox.cn/biology/200609/20060905014435_132489.shtml