第1章 简介
Java遗传算法编程
数字计算机和信息时代的崛起，已经彻底改变了现代的生活方式。数字计算机的发明，使我们能够让生活的许多领域数字化。这种数字化让我们将许多繁琐的日常任务外包给计算机，而这些任务以前可能需要人来完成。这方面的一个日常例子是字处理应用程序，它们内置拼写检查功能，可以自动检查文档的拼写和语法错误。
随着计算机变得越来越快，计算能力越来越强，我们已经能够用它们来执行越来越复杂的任务，如理解人类语言，甚至比较准确地预测天气。这种不断的创新，让我们能够将越来越多的任务外包给计算机。今天的计算常常能够每秒执行数十亿次操作，尽管它们在技术上能力很强，除非它们能够学习，让自己更好地适应提交给它们的问题，它们将永远只限于执行人类为它们写下的各种规则或代码。
人工智能及其子集遗传算法的领域，正开始解决今天的数字世界所面临的一些更复杂的问题。通过在真实世界应用程序中实现遗传算法，人们有可能解决较传统的计算方法几乎不能解决问题。
1.1 什么是人工智能
1950年，阿兰·图灵（数学家和早期计算机科学家）写了一篇著名的论文，题为“Computing Machinery and Intelligence（计算机器和智能）”，其中他提出问题：“计算机能思考吗”？他的问题导致了许多争论：智能到底是什么？计算机的根本局限是什么？
许多早期计算机科学家相信，计算机不仅能够展示类似智能的行为，而且通过短短几十年的发展，它们将达到人类的智力水平。这一观点由司马贺（Herbert A. Simon）在1965年提出，他宣称，“机器将有能力，在20年内，做任何人能做的工作”。当然，现在，在50年后的今天，我们知道司马贺的预测远离现实，但在当时，许多计算机科学家同意他的立场，并确立他们的目标是建立一个“强AI”机。一个强AI机就是一个机器，在面对给它的任何任务时，它至少像人类一样智能。
今天，在阿兰·图灵的著名问题被提出50多年之后，机器是否最终能够像人类一样思考，基本上仍然悬而未决。直到今天，他关于“思考”意味着什么的论文和思想，仍然引得哲学家和计算机科学家争论不休。
虽然我们还远远未能创造可以复制人类智能的机器，但在过去几十年里，我们无疑在人工智能上取得了显著的进步。自20世纪50年代以来，对“强AI”和发展媲美人类的人工智能的关注，已经开始转向对“弱AI”的偏爱。弱AI是发展更狭窄领域的智能机，这在短期内更容易实现。这种较窄的关注点让计算机科学家创造实用的、貌似智能的系统，例如苹果公司的Siri和谷歌公司的自动驾驶汽车。
在创建弱AI系统时，研究人员通常会专注于建造一个系统或机器，它只拥有解决一个较小问题所需的“智能”。这意味着我们可以使用更简单的算法，使用更少的计算能力，同时还取得成果。相比较而言，强AI研究专注于建造一个智能机器，足以能够解决人类所能解决的任何问题。由于问题的范围很广，这使得构建强AI的最终产品的可能性小很多。
仅在几十年里，弱AI系统已经常见于我们的现代生活方式中。从下棋到帮助人类驾驶喷气式战斗机，弱AI系统已经证明，它们在解决问题时非常有用，这些问题一度被认为只有人类能解决。随着数字计算机变得越来越小、计算能力越来越强，这些系统的可用性很可能随时间推移而增加。