人工智能1第一章绪论
人工智能导论-第一章绪论
法律问题
涉及知识产权保护、责任归属、监 管机制等。
社会问题
人工智能的发展对就业、教育、社 会公平等方面产生的影响，以及如 何确保人工智能的可持续发展。
02 认知科学与人工智能关系
认知科学基本概念及研究方法
认知科学是研究人类心智和智能的科学，包括心理学、语言学、哲学等多个学科领 域。
认知科学的研究方法包括实验、观察、调查和建模等，旨在揭示人类心智和智能的 本质和规律。
目标检测
在图像中定位并识别出感兴趣的目标物体，通常包括绘制物体的边界框并给出物体的类别标签。 目标检测在智能监控、自动驾驶等领域有广泛应用。
目标跟踪
在视频序列中跟踪感兴趣的目标物体，获取物体的运动轨迹。目标跟踪是计算机视觉中的重要研 究方向，也是实现智能视频监控、人机交互等应用的关键技术之一。
三维重建和虚拟现实技术
当前研究热点与未来趋势
研究热点
深度学习、强化学习、生成对抗网络、迁移学习等。
未来趋势
人工智能将更加注重可解释性、鲁棒性、隐私保护、公平性等方面的研究，同 时，人工智能与物联网、区块链等技术的结合也将成为未来发展的重要趋势。
伦理、法律及社会问题探讨
伦理问题
包括数据隐私、算法偏见、人工 智能决策的可解释性和透明度等。
任务
计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标 检测、图像分割、场景理解等。这些任务的 核心是提取图像中的特征信息，并利用这些
特征信息进行高层次的推理和决策。
图像分类、目标检测和跟踪
图像分类
将图像划分为若干个预定义的类别，如猫、狗、汽车等。图像分类是计算机视觉中最基础的任务 之一，也是其他复杂任务的基础。
三维重建
利用计算机视觉技术从二维图像中恢复出三维物体的形状和结构。三维重建技术广泛应 用于文物保护、医学影像处理、工业检测等领域。
第1章 人工智能-绪论
2020/8/1
人工智能
3
学者们从不同的角度、不同的层面给出了各自的定义:
（1）人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问 题求解和学习等的自动化（Bellman，1978）。
（2）人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推理、规划、 设计、思考、学习等思维活动，解决至今认为需要由专家才 能处理的复杂问题（Elaine Rich，1983）。
2020/8/1
人工智能
15
1.3人工智能的研究目标
➢ 近期目标
人工智能的近期目标是实现机器智能。即先部分地或 某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活 好用和更聪明有用。
➢ 远期目标
人工智能的远期目标是要制造智能机器。具体讲就是 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有 联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要 有分析问题解决问题和发明创造的能力。
2020/8/1
人工智能
25
1.5人工智能的研究领域
1.5.1 博弈（Game Playing） 1.5.2 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） 1.5.3 专家系统（Expert System） 1.5.4 模式识别(Pattern Recognition) 1.5.5 机器学习（Machine Learning） 1.5.6 计算智能（Computational Intelligence） 1.5.7 自然语言处理（Natural Language Processing） 1.5.8 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence） 1.5.9 机器人（Robot）
2020/8/1
人工智能
《人工智能导论》第1章-绪论
20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展，为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，它由 计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学 等多种学科相互渗透而发展起来。
人工智能研究的近期目标是：使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问 题，能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败，给AI造成重大伤害
“20 年内，机器将能做人所能做的一切。”
——西蒙，1965
“在3～8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机。这 样的机器能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治 权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无以伦比。”
——明斯基，1977
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末，纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序，被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型，然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季，由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会，讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上，首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科 的诞生，具有十分重要的历史意义。
人工智能导论第一章绪论
人工智能学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人 工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 有关学科
图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能，因此，
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界，就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ，如通过视觉器官获取图形、图像信息，通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合：
感知能力：人类获取外界信息的基本途径 行为能力：对感知到的外界信息的反应，包含：
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力：根据当前掌握的信息，得出适当结论的能 力
问题求解能力： 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力：与他人交往的能力 创造力：智能中最难以理解和实现的部分
人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义，与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。
人类对人工智能的研究刚刚起步，有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
1.1 智能
从工程上讲，人工智能就是人造智能，不清楚什 么是智能，就难以真正理解和实现人工智能。
智能是人们认识和改造客观世界的综合能力，是 人类区别于其他事物的本质特征。
• 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理
《人工智能》课程教案
《人工智能》课程教案第一章绪论教学内容:本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域,最后简介本书的主要内容和编排。
教学重点：1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义；2．介绍人工智能的起源与发展过程;3．讨论人工智能与人类智能的关系；4．简介目前人工智能的主要学派；5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。
教学难点：1．怎么样理解人工智能；2．人工智能作为一门学科有什么意义；3．人工智能的主要学派与其争论焦点;教学方法:课堂教学为主,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求：重点掌握人工智能的几种定义,掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域.1。
1 人工智能的定义与发展教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义,并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。
教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。
教学难点：理解人工智能的定义与本质。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求:从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。
1.1.1 人工智能的定义定义1智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2人工智能（学科）人工智能（学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
定义3人工智能（能力)人工智能(能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）.定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman，1978）.定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985).定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston，1992)。
人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24
![人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24](https://img.taocdn.com/s3/m/383fab32bceb19e8b9f6ba9b.png)
Introduction of Artificial Intelligence人工智能导论教材：王万良《人工智能导论》（第4版）高等教育出版社，2017.7第1 章绪论教材：王万良《人工智能导论》（第4版）高等教育出版社，2017. 7人工智能导论第1章绪论☐1956年正式提出人工智能（artificial intelligence,AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。
☐20世纪三大科学技术成就：空间技术原子能技术人工智能☐1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域✓1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域▪自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生。
▪对智能还没有确切的定义，主要流派有：（1）思维理论：智能的核心是思维（2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度（3）进化理论：用控制取代知识的表示▪智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力1.感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。
80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.记忆与思维能力（1）逻辑思维（抽象思维）依靠逻辑进行思维。
思维过程是串行的。
容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
（2）形象思维（直感思维）o依据直觉。
o思维过程是并行协同式的。
o形式化困难。
o在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
4. 行为能力（表达能力）（3）顿悟思维（灵感思维）不定期的突发性。
非线性的独创性及模糊性。
穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
第1-10共10章-人工智能ppt丁世飞
人工智能的孕育期
McCulloch，美国神经生理学家。他和 Pitts 一起，在 1943 年建成了第一个神经网络数学模型。 McCulloch 和 Pitts 的理论 开创了微观人工智能，即用模拟人脑来实现智能的研究。 Wiener( 维纳 ) ，美国数学家。他于 1948 年发表的控制论 （Cybernetics或动物与机器中的控制与通信）论文，不但开创 了近代控制论，而且为人工智能的行为主义学派树立了信息的 里程碑。 Shannon(香农)，美国数学家。他于1948年发表了《通讯的 数学理论》，这是一个标志，代表了一门新学科—信息论—的 诞生。信息论对心理学产生了很大的影响，而心理学又是人工 智能研究的重要支柱。
人工 人工智能的一个比较流行的定义，也是该
领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的麦 卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：“人 工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所 表现出的智能行为一样”。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 “类人思维”、“类人行为”、“理性思维” 和“理性行为”。
【图灵测试】
1950年， 阿兰•图灵(Alan Turing)提出图灵测 试，为智能提供一个满足可操作要求的定义。图 灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表 现，这无疑是评价智能行为的最好且唯一的标准。
图灵测试的基本过程
图灵称为“模仿游戏”的测试是这样进行的: 将一 个人与一台机器置于一间房间中，而与另外一个人分 隔开来，并把后一个人称为询问者。询问者不能直接 见到屋中任一方，也不能与他们说话，因此，他不知 道到底哪一个实体是机器，只可以通过一个类似终端 的文本设备与他们联系。 然后,让询问者仅根据通过这个仪器提问收到的答 案辨别出哪个是计算机，哪个是人。如果询问者不能 区别出机器和人，那么根据图灵的理论， 就可以认为 这个机器是智能的。
（完整版）人工智能课后习题
（完整版）人工智能课后习题第一章绪论1、什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：学科：是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，他的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
能力：是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解等活动。
2、为什么能够用机器模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。
推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。
推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
3、人工智能研究包括哪些内容？这些内容的重要性如何？答：1）认识建模。
认识科学是人工智能的重要理论基础，涉及非常广泛的研究课题。
2）知识表示。
知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心研究内容其中，知识表示是基础，知识推理实现问題求解，而知识应用是目的。
知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。
3）知识推理。
知识推理，包括不确定性推理和非经典推理等，似乎已是人工智能的一个永恒研究课题，仍有很多尚未发現和解决的问题值得研究。
4）知识应用。
人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。
5）机器感知。
机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。
6）机器思维。
机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。
7）机器学习。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课題。
第一章人工智能绪论
28
14
第一章 人工智 研究的核心课题
1、 知识的模型化及其表示； 2、知识的组织、积累和管理； 3、知识的推理与问题的求解； 4、启发式搜索及其控制策略； 5、神经网络、人脑的结构及其工作原理； 6、人工智能系统及其开发语言。
15
第一章 人工智能绪论
23
第一章 人工智能绪论
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.3.3 研究的领域
3、 模式识别 模式识别的主要目标就是用计算机来模拟人的各种识别
能力，当前主要是对视觉能力和听觉能力的模拟，并且主要 集中于图形识别和语音识别。
模式识别的过程大体是先将摄像机、送话器或其它传感 器接受的外界信息转变成电信号序列，计算机再进一步对这 个电信号序列进行各种预处理，从中抽出有意义的特征，得 到输入信号的模式，然后与机器中原有的各个标准模式进行
➢ 1.1.1 基本概念
2. 人工智能（ “Artificial Intelligence”，AI ） 顾名思义，用人工的方法在计算机上模拟人类的智能，
或人工智能就是人造智能。
定义：人工智能是一门研究如何构造智能计算机，使它 能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。即具体来讲，就是要 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互功能，具有联想、 推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题、解决 问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人一样
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.1.1 基本概念
1、智能：就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能 力。即是知识和智力的总和。 智能的特征： （1） 感知能力； （2） 记忆与思维能力； （3） 学习能力及自适应能力； （4） 行为能力。
《人工智能基础》第一章课件
Page .
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
Page .
AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个 分支。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
人工智能原理与实践 第1章：AI简介与TF基础
1.2.1：孕育期
1945 年，美籍匈牙利数学家冯·诺依曼（J. V. Neumann）提出了以二进制和程序存储控制为核 心的通用电子数字计算机体系结构原理，奠定了现代电子计算机体系结构的基础。
中的三段论至今仍然是演绎推理的基本依据，亚里士多德本人也被称为形式逻辑的奠基人。 英国哲学家培根（F. Bacon）系统地提出了归纳法，对人工智能转向以知识为中心的研究产生
了重要影响。 德国数学家和哲学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）在机械加法器的基础上，发展并制成了能进行
四则运算的计算器，还提出了逻辑机的设计思想。
1946年，美国数学家莫克利（J. W. Mauchly）和埃柯特（J. P. Eckert）制造出了世界上第一台 电子数字计算机ENIAC。为人工智能的研究提供了物质基础，对全人类的生活影响至今。
美国著名数学家维纳（N.Wiener）创立的控制论、贝尔实验室主攻信息研究的数学家香农创立 的信息论等，都为日后人工智能这一学科的诞生铺平了道路。
至此，人工智能已初步形成，人工智能诞生的客观条件也基本具备。这一时期被称为人工智能 的孕育期。
1.2：人工智能的发展历史
1 孕育期（1956年之前） 2 形成期（1956-1969 年） 3 发展期（1970年之后）
1.2.2：形成期
达特蒙斯讨论会之后，在美国开始形成了以智能为研究目标的几个研究组。这3个小组在后续的 十多年中，分别在定理证明、问题求解、博弈等领域取得了重大突破，人们把这一时期称为人 工智能基础技术的研究和形成时期。鉴于这一阶段人工智能的飞速发展，也有人称为人工智能 的高潮时期。这一时期，人工智能研究工作主要集中在以下几个方面：
人工智能考点整理
⼈⼯智能考点整理第⼀章绪论1、⼈⼯智能概念⼈⼯智能就是让机器来完成那些如果由⼈来做则需要智能的事情的科学2、智能有哪些具体特征？●具有感知能⼒（系统输⼊）: 机器视觉，机器听觉，图像语⾳识别……●具有记忆与思维能⼒：思维是智能的根本原因，思维是⼀个动态的过程。
思维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。
●具有学习能⼒及⾃适应能⼒：适应环境的变换、积累经验的能⼒●具有⾏为能⼒（系统输出）：对外界的智能化反应3、AI的本质研究如何制造出⼈造的智能机器或系统，来模拟⼈类智能活动的能⼒，以延伸⼈们智能的科学。
4、⼈⼯智能系统的三⼤基本问题知识获取、知识表⽰和知识利⽤5、⼈⼯智能研究形成了三⼤学派●符号主义，认为符号是⼈类的认识基元，同时⼈的认识过程即是对符号的计算推理的过程。
其研究内容是基于逻辑的知识表⽰和推理技术。
●联结主义，认为⼈的认识基元是神经元，认识的过程就是⼈脑进⾏信息处理的过程。
主要研究内容是神经⽹络。
●⾏为主义，其主要原理是智能取决于感知和⾏为，它不需要知识，不需要表⽰，不需要推理，智能⾏为是通过与现实外界环境的交互作⽤体现出来的。
研究重点是模拟⼈的各种控制⾏为。
三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。
不同学派间的争论进⼀步促进了⼈⼯智能的发展。
6、⼈⼯智能的⽬的●通过计算机技术模拟⼈脑智能，替代⼈类解决⽣产、⽣活中的具体问题。
●通过计算机技术延伸⼈类智⼒，提⾼⼈类解决⽣产、⽣活中的具体问题的能⼒。
●通过计算机技术研究推动⼈类智⼒发展7、⼈⼯智能的⽬标⼈⼯智能是电脑科学的⼀个重要分⽀，它的近期⽬标是让电脑更聪明、更有⽤，它的远期⽬标是使电脑变成“像⼈⼀样具有智能的机器”。
8、⼈⼯智能研究的基本内容Cognition modeling (认知建模)Knowledge Representation(知识表⽰)Knowledge Reasoning(知识推理)Knowledge Application(知识应⽤)Machine Perception(机器感知)Machine thinking(机器思维)Machine learning(机器学习)Machine behavior(机器⾏为)Intelligent system constructing(智能系统构建)9、⼈⼯智能研究的主要⽅法Function simulation (功能模拟法)Construction simulation (结构模拟法)Behavior simulation (⾏为模拟法)Integration simulation (集成模拟法)Mechanism simulation（机制模拟法）10、⼈⼯智能的研究与应⽤领域Problem Solving 问题求解Logic Reasoning & Automatic Theorem Proving 逻辑推理与⾃动定理证明Natural Language Understanding ⾃然语⾔理解Automatic Programming ⾃动定理证明Machine Learning 机器学习Expert System (ES) 专家系统Artificial Neural Network (ANN) ⼈⼯神经⽹络Robotics 机器⼈学Pattern Recognition 模式识别Computer Vision 计算机视觉Intelligent Control（智能控制）第⼆章知识和知识表⽰⽅法1、什么是知识把有关的信息关联在⼀起的信息结构，就是知识。
人工智能概论第1章-绪论
1956年的达特茅斯会议是由麦卡锡、明斯基、罗彻斯特和香农等一批有远 见卓识的青年科学家共同研究和讨论用机器来模拟智能的一系列相关问题，并 首次提出了“人工智能”这一术语。
该术语标志“人工智能”新学科的正式诞生。此外会议给了“人工智能” 的第一个准确的描述。
2006年，达特茅斯会议50年后，当事人重聚(左起：摩尔、麦卡锡、明斯基、 塞弗里奇、所罗门诺夫)
22
➢人工智能的应用发展期
20世纪80年代机器学习取代逻辑计算，“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。
卡内基·梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为 XCON 的专家系统
B
人工智能的应用发展 期
（1980-1989）
D c
A
人工智能的诞生 （1943-1956）
人工智能的第一个 低谷
（1974-1980）
E
人工智能的第二个 低谷
(1989-1993)
人工智能的稳步发 展期
（1993-2006）
F
人工智能的蓬勃 发展期
（2006-至今）
G
14
➢人工智能的诞生
在20世纪40年代到20世纪50年代，一群来自不同领域（数学，心理学，工 程学，经济学和政治学）的科学家开始探索如何实现用生命体外的东西模拟人 类的智慧。
12
➢人工智能的发展现状
从人工智能的应用场景来看，目前的人工智能仍是以具体应用领域为主的弱人工 智能。 其内容和相关领域包括机器视觉，专家系统，智能工厂，智能控制，智能搜索， 机器人，自动规划，无人驾驶，定理证明，棋类博弈，遗传编程，语言识别，自然 语言处理等。 1997年，打败了世界围棋冠军的IBM公司“深蓝”超级计算机也是IA，不是AI。 尽管这一事件被一些被戏称为“人工智能的历史上的里程碑事件”。
人工智能导论重点
《人工智能导论》重难点索引第1章绪论重点:1. 人工智能的定义智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
人工智能(学科): 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能, 并开发相关理论和技术。
人工智能(能力)：人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为, 如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2. 人工智能的起源与发展过程了解人工智能的发展历史。
3. 人工智能与人类智能的关系4. 简介目前人工智能的主要学派符号主义(Symbolicism), 联结主义(Connectionism), 行为主义(Actionism)。
第2章数理逻辑基础重点:1. 数理逻辑概述了解数理逻辑的相关概念。
2. 命题逻辑理解命题逻辑的概念及物理意义, 掌握命题公式及其解释。
3. 谓词与量词理解谓词与量词的概念, 约束变元、自由变元、改名规则。
4. 谓词公式及其解释谓词公式的定义, 解释的定义及应用。
5. 谓词公式的等价与蕴涵等价与蕴涵的概念。
6. 谓词公式的标准形式范式的概念与类型, 各类范式的获取。
难点:1. 谓词公式的解释2. 谓词公式等价与蕴涵的区别3. 范式的计算第3章归结推理方法重点:1. 子句集的海伯伦域与海伯伦定理原子集的定义, 海伯伦域定义与海伯伦解释, 海伯伦定理的应用。
2. 置换与合一算法置换的定义与特征, 最一般合一算法（mgu算法）的定义与计算。
3. 归结原理与归结反演归结的概念, 命题逻辑与谓词逻辑中的归结原理, 归结反演的物理意义及其应用。
4. 归结控制策略归结的一般过程, 几种归结控制策略的概念及应用。
难点:1. 海伯伦域的求解2. 最一般合一算法的应用3. 归结反演的物理意义及其实际应用第4章知识表示方法重点:1. 知识的基本概念把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
920092-人工智能导论(第4版)-第1章 绪论(导论)
1.2.3 发展（1970年－ ）
20世纪60年代末，人工智能研究遇到困难，如机器翻译。 1966年美国顾问委员会的报告裁定：还不存在通用的科学文 本机器翻译，也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大 部分机器翻译项目的资助。
1977年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了 “知识工程”概念，推动了知识为中心的研究。
5
1.1.1 智能的概念
▪ 自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本 质、智能的发生。
▪ 对智能还没有确切的定义，主要流派有： （1）思维理论：智能的核心是思维 （2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度 （3）进化理论：用控制取代知识的表示 ▪ 智能是知识与智力的总和
知识是一切智能行为的基础
30
1.4 人工智能的主要研究领域
9. 自动程序设计
程序综合：用户只需要告诉计算机要“做什么”， 无须说明“怎么做”，计算机就可自动实现程序的设计。 程序正确性的验证：研究出一套理论和方法，通过运 用这套理论和方法就可以证明程序的正确性。 2014年2月新闻：麻省理工教授 Armando Solar-Lezama 开发的一种智能化编程语言“Sketch”，可以自动填补、 修正代码内容，在几毫秒内修复代码，让程序员可以忽 略许多繁琐的细节。
不定期的突发性。 非线性的独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力
学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识 的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
4. 行为能力（表达能力）
人们的感知能力：用于信息的输入。
行为能力：信息的输出。
9
1.1.3 人工智能
人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能； 或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
第1章 绪论
智能基人工础主讲: 蔡自兴教授主讲:蔡自兴第一章绪论1.1 人工智能的定义和发展11人工智能的定义和发展1.2 人类智能和人工智能类智能和智能1.3 人工智能的学派及其争论1.4 人工智能的研究与应用领域15人工智能对人类的影响1.5 人工智能对人类的影响1.6对人工智能的展望1.1.1 人工智能的定义几种定义智能（intelligence）智能g智能机器（intelligent machine）人工智能人工智能（学科）人工智能（能力）孕育时期（1956年前）数理逻辑学科（弗雷治、维纳等）计算的新思想（丘奇、图灵等）拟脑机器（麦卡洛克、皮茨）形成时期（1956－1970年）1956年，第一次人工智能的研讨会年际智会1969年，第一届国际人工智能联合会议1970年，《人工智能》国际杂志创刊暗淡时期（1966－1974年）一些人工智能研究者盲目乐观科学技术的发展对人工智能提出新的要求甚至挑战知识应用时期（1970－1988年）专家系统与知识工程迅速发展人工智能系统是一个知识处理系统知识表示知识利用知识获取集成发展时期（1986年至今）进一步研究AI基本原理方法和技术深入渗透到其他学科和科学技术领域三大学派综合集成，优势互补，共同发展1.2 人工智能的各种认知观121人工智能的主要学派1.2.1 人工智能的主要学派符号主义（Symbolicism ）基于物理符号系统假设和有限合理性原理C i i 连接主义（Connectionism ）基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义（Actionism ）基于控制论及感知—动作型控制系统符号主义（Symbolicism）符号y又称：逻辑主义、心理学派或计算机学又称逻辑主义心理学派或计算机学派原理：物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理起源：源于数理逻辑学派代表：纽厄尔、西蒙和尼尔逊等连接主义（Connectionism）又称仿生学派或生理学派又称：仿生学派或生理学派原理：神经网络及神经网络间的连接机原理神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法起源源于仿生学特别是人脑模型的起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究学派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield 、鲁梅尔哈特等行为主义（Actionism）又称进化主义或控制论学派又称：进化主义或控制论学派原理：控制论及感知—动作型控制系统原控制及知动作控制系统起源：源于控制论学派代表作布鲁克斯(k )学派代表作：布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，一个基于感知—动作模式的模拟昆虫行为的控制系统1.2.2 人工智能的争论对人工智能理论的争论符号主义认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程；认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，能用计算机来模拟人的智能行为；认为知识是信息的种形式，是构成智能的认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第一章 人工智能概述
思考一下： 国际象棋、中国象棋与围棋
为什么已经有了可以战胜国际大师的国际 象棋程序，而中国象棋和围棋的程序水平 却比较低呢？
力量投入问题？ 计算机发展水平问题？ 棋本身的复杂性问题？ 其他别的问题？
2017/2/1 28
历史上的人工智能大师
下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智 能大师
一个人进入餐馆并要了一份汉堡 包。当汉堡包端来后他非常喜欢 它，而且在离开餐馆付账之前， 给了服务生很多小费。
一个人进入餐馆并要了一份汉堡 包。当汉堡包端来后发现给烘脆 了，此人暴怒地离开了餐馆，没 有付账或留下小费。
问题：在每一种情形下此人是否吃了汉堡包？
2017/2/1 10
第一章 人工智能概述
2017/2/1 40
爱德华•费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）
知识工程的提出者 大型人工智能系统 的开拓者
2017/2/1
41
爱德华•费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）
Medicine/ Diagnosis
Appliances
2017/2/1
What else?
24
Dante
1994 Dante II (CMU) explored the Mt. Spurr (Aleutian Range, Alaska) volcano. Hightemperature, fumarole gas samples are prized by volcanic science, yet their sampling poses significant challenge. In 1993, eight volcanologists were killed in two separate events while sampling and monitoring volcanoes
2017/2/1 5
第一章 人工智能概述
图灵测试
最早专门论述机器智能与现代数字计算机 关系的是图灵的”计算机器与智能”(1950) 苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的 机器 思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理 性的思考 提出用实验来描述智能问题
2017/2/1
6
如何定义智能机器？
2017/2/1
14
第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（1）
人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研 究知识的获取、表示和使用。 数据处理->知识处理 符号表示知识而不是数值、数据。 有启发，有推导。 人工智能是引起争论最多的科学之一
焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规 律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的 本质是什么？机器能达到人的水平吗？ 结论：人工智能研究是非常困难的
2017/2/1 12
第一章 人工智能概述
AI研究的内容
1，搜索与求解 2，学习与发现 3，知识与推理 4，发明与创造 5，感知与交流 6，记忆与联想 7，系统与制造 8，应用与工程
2017/2/1
13
第一章 人工智能概述
AI的研究途径与方法
心理模拟，符号推演 生理模拟，神经计算 行为模拟，控制进化 群体模拟，仿生计算 博采广鉴，自然计算 原理分析，数学建模
AI研究的目标与策略
研究目标：制造出智能机器和智能系统，实现智
能化社会 研究策略：先部分或某种程度地实现机器的智能， 再逐步扩展和延伸机器的智能，逐步实现智能化
2017/2/1
11
第一章 人工智能概述
智能的生物和社会模型
西方哲学的传统中，把逻辑作为知识表示的 依赖性，把逻辑推理作为智能推理的首要机 制 一些批评者开始探索新的智能模型，智能行 为的社会模型。与基于逻辑的方法相反，连 接主义通过对人类大脑结构建模来实现智 能——神经模型 一种基于生物的智能模型——演化计算模型， 如遗传算法等。应用生物进化原理来寻找困 难问题的解
2017/2/1 35
赫伯特•西蒙 （Herbert A. Simon）
符号主义学派的创始人 爱好广泛的全能科学家 中国科学院外籍院士
2017/2/1
36
赫伯特•西蒙 (Herbert A. Simon）
1916年出生于美国的威斯康辛州 1943年在匹兹堡大学获政治学博士学位 1969年因心理学方面的贡献获得杰出科学 贡献奖 1975年和他的学生艾伦•纽厄尔共同获得 图灵奖 1978年获得诺贝尔经济学奖 1986年因行为学方面的成就获得美国全国 科学家奖章
2017/2/1 15
第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（2）
人工智能的研究是十分困难的。 McCarthy： 人工智能的所有问题都是难解的。 Minsky： 人工智能是有史以来最难的科学之一。难在： 实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知 识是常识（不是专业知识）。 Dreyfus： 常识问题是实现人工智能的最大障碍。
2017/2/1
机器人被用来进行火山探险
25
如果虫子可以学 习会怎样？ 1988年，麻省 理工大学的 Rodney Brook s实验室创造出 了这个六只脚的 步行者，可以自 学如何攀登和跨 越障碍
2017/2/1 26
Sony AIBO
2017/2/1 27
2017/2/1
3
第一章 人工智能概述
人工智能的定义
人工智能至今尚无统一的定义 我们给出的定义（狭义）：
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的 机器称为智能机器 从学科的角度看，人工智能是计算机科学的一个分支， 它研究、设计和应用智能机器，其目标是使智能行为自 动化。 从能力的角度看，人工智能是智能机器所执行的与人的 智能有关的功能，如判断、推理、理解、学习和问题求 解等思维活动
2017/2/1
16
第一章 人工智能概述
ＡI的应用领域
2017/2/1
17
第一章 人工智能概述
博弈
跳棋、国际象棋、15格拼图等
智能性 良好的已定义的竞技规则 易于用计算机表示的格式 测试简单
2017/2/1
18
第一章 人工智能概述
自动推理和定理证明
2017/2/129阿伦•图灵 （Alan Turing）
计算机科学理论的 创始人
2017/2/1
30
阿伦•图灵（Alan Turing）
1912年出生于英国伦敦，1954年去世 1936年发表论文“论可计算数及其在判定 问题中的应用”，提出图灵机理论 1950年发表论文“计算机与智能”，阐述 了计算机可以具有智能的想法，提出图灵 测试 1966年为纪念图灵的杰出贡献，ACM设立 图灵奖
2017/2/1
8
第一章 人工智能概述
图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力 没有必要把机器智能强行套入人类智能的模 具中，或许机器智能就是不同于人类智能， 试图按照人类的方式来评价它，可能根本就 是一个错误。 也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们 的注意力，应研究通用理论，解释人工智能， 指导具体实践问题
2017/2/1 37
50年代至60年代初开发了世界上最早的启发式 程序“逻辑理论家”LT，证明了《数学原理》 第二章中的全部52个定理，开创了机器定理证 明这一新的学科领域 57年开发了IPL(Information Processing Language)语言，是最早的AI语言。 60年开发了“通用问题求解系统”GPS 66年开发了最早的下棋程序之一MATER 70年发展与完善了语义网络的概念和方法 70年代提出了“物理符号系统假说” 70年代提出决策过程模型，成为DSS的核心内 容
怎么去认定一台计算机是具有智能的呢？
假设：这台计算机能以一种和人类不能相区别的 方式提供答案，则我们就认为它的确在思维（感 觉、理解）
2017/2/1
7
第一章 人工智能概述
图灵测试的重要特征
它提供了一个判断智能的标准 避免了有关智能“真正”特征的争论 因此,图灵测试成为许多现代AI程序评价方 案的基础
“可以把数学看成是从基本公理推导出定理的过 程”（Rusell and Whitehead）
逻辑的严谨性和普遍性 低效性
谓词演算 逻辑编程语言 启发式算法
2017/2/1
19
第一章 人工智能概述
专家系统
对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研 究
基于规则的知识表示 基于模型的知识表示 推理
2017/2/1 38
查理德•卡普 （Richard M. Karp）
发明“分枝界限法” 的三栖学者
2017/2/1
39
查理德•卡普（Richard M. Karp）
1935年出生于美国波士顿 是加州大学伯克利分校三个系的教授：
电气工程和计算机系 数学系 工业工程和运筹学系
60年代提出“分枝界限法”，成功求解含 有65个城市的推销员问题，创当时的记录 1985年获得图灵奖
2017/2/1 9
例如，美国哲学西尔勒的反对意见
他假设他自己读一段中文写的故事 (他不懂中文) 他只能按照符号匹配、查找等计算机方法去读这个字符串 他得到了正确答案，但他还是不理解故事 这个实验称为中文屋子 证明：即便一台计算机通过了图灵检验，它仍然完全不具备 和理解有关的精神。
人工智能导论
授课人：王天江 华中科技大学计算机学院 智能与分布式计算实验室
2017/2/1 1
教材及主要参考书
《人工智能技术导论》第三版 廉师友 编著， 2007年，西安电子科技大学出版社 《人工智能及其应用》（第二版），蔡自兴 等，1999年，清华大学出版社