第1章 人工智能概述_blue

弱人工智能和强人工智能 哲学家将人工智能的观点分为两类，弱人 工智能和强人工智能，分别认为机器智能 只是一种模拟智能和机器确实可以有真正 的智能。 两种观点进行了争论，出现了不少巧妙的 假想实验，其中中文屋子就是反驳强人工 智能的一个有名的假想实验。
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中文屋子

1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实 验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。主要说明 某台计算机即使通过了图灵测试，能正确的回答问题，它 对问题仍然没有任何理解，因此不具备真正的智能。


结构模拟法也就是基于人脑的生理模型，采用数值计算的方法， 从微观上来模拟人脑，实现机器智能。这种方法一班是通过神 经网络的“自学习”获得知识，再利用知识解决问题。
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1.4.2 功能模拟，符号推演

功能模拟：在当前的计算机上，对人脑从功能上进行 模拟，实现人工智能。称为功能模拟法。 具体的说，功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问 题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号来推演的方 法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟 人脑的思维，实现机器智能。 这种方法一般是利用显式的知识(库)和推理(机)来解 决问题的。擅长模拟人脑的逻辑思维，便于实现人脑 的高级认知功能，如推理、决策等。
研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能 (近期目标) ，并运用智能技术解决各种实际问题特别 是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和 更有用，成为人类的智能化信息处理工具，而逐步扩 展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。

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1.3 人工智能的学科范畴
人工智能已构成信息技术领域的一个 重要学科。当前的人工智能既属于计算机 科学技术的一个前沿领域，也属于信息处 理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及 到智能科学、认知科学、心理科学、脑及 神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、 行为科学、教育科学、系统科学、数理科 学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经 济学等众多学科领域。人工智能实际上是 一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能导论
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第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 人工智能的研究意义、目标和策略 人工智能的学科范畴 人工智能的研究途径与方法 人工智能的分支领域与研究方向 人工智能的基本技术 人工智能的发展概况
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1.1 什么是人工智能
◆人工智能（Artificial Intelligence”，AI）
1.5.3 基于应用领域的领域划分
1、难题求解。路径规划、组合优化、博弈等难
题 求 解 。 NP(Nondeterministic Polynomial) 和NPC问题。难题求解技术能促进人工智能其他 领域的发展。 2、自动规划、调度与配置
3、自动定理证明。即机器定理证明。
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4、自动程序设计。自动程序综合和自动程序验证。
5、自动翻译。机器翻译。自然语言理解。
6、智能控制。自动控制与人工智能的结合。专家智
能控制、模糊控制、神经控制。
7、智能管理。人工智能与管理科学、系统工程和计
算机技术等多学科的结合。
8、智能决策。人工智能应用于决策支持系统。
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9、智能通讯。在通讯的各个环节和层次上实现智能 化。如网控、转接、信息转换等。使通讯网随时
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—— 人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可 能的计算的研究（Winston, 1992）； —— 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行 为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流 和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。 —— Stuart Russell和Peter Norvig则把已有的 一些人工智能定义分为4类：像人一样思考的系 统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、 理性地行动的系统（2003）。

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1.5.1 基于脑功能模拟的领域划分 1、机器感知（信息输入）。使计算机具有类似于人的感知 能力，能通过“感知”直接从外界获取信息。 可分为机器视觉、机器听觉等分支课题。
相关学科：模式识别（主要集中于图形识别和语音识别）。
2、机器联想。基于内容的联想，与具体存储位置无关。联 想存储技术实现联想。
基于感知—行为模型的研究途径和方法，称 其为行为模拟法。
模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来 研究和实现人工智能。


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1.5 人工智能的分支领域与研究方向

从模拟的层次和所用的方法来看，人工智能可分为符号智 能和计算智能两大主要分支领域。而这两大领域各自又有 一些子领域和研究方向。如符号智能中又有图搜索、自动 推理、不确定性推理、知识工程、符号学习等。计算智能 中又有神经计算、进化计算、免疫计算、蚁群计算、粒群 计算、自然计算等。另外，智能Agent也是人工智能的一 个新兴的重要领域。智能Agent或者说Agent智能则是以符 号智能和计算智能为基础的更高一级的人工智能。 从模拟的脑智能或脑功能来看，AI中有机器学习、机器感 知、机器联想、机器推理、机器行为等分支领域。而机器 学习又可分为符号学习、连接学习、统计学习等许多研究 领域和方向。机器感知又可分为计算机视觉、计算机听觉、 模式识别、图像识别与理解、语音识别、自然语言处理等 19 领域和方向。
1.1.2 图灵测试和中文屋子
◆ 图灵测试”（Turing Test）
数学家阿兰· 图灵设计 出的一个智能测试， 将被提问的一个人和 一台计算机分别隔离 在两间屋子，让提问 者用人和计算机都能 接受的方式来进行问 答测试。如果提问者 分不清回答者是人还 是机器，那就证明计 算机已具备人的智能。
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3、机器推理。又称为计算机推理、自动推理，是人工智能的 核心课题之一。 方法：自然演绎推理、归结演绎推理、基于非经典逻辑的 推理。 4、机器学习。机器自己获取知识。
对书本知识的学习、对客观规律的发现、对自身行为的修正。
机器学习分为类：
学习方法分类：机械学习、指导学习、解释学习、类比学 习、示例学习、发现学习等。这些属于符号学习。
1.1.1 人工智能概念的一般描述
◆部分学者对人工智能概念的描述： —— 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）；
—— 人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智 力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；
——人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才 能做得好的事情（Rich Knight,1991）；
西尔勒假设：西尔勒博士（扮演计算机中的CPU）在一个 封闭的房子里，有输入和输出缝隙与外部相通。输入的是 中文问题，而他对中文一窍不通。房子内有一本英语的指 令手册（相当于程序），从中可以找到相应的规则。他按 照规则办事，把作为答案的中文符号写在纸（相当于存储 器）上，并输出到屋子外面。这样，看起来他能处理输入 的中文问题，并给出正确答案（如同一台计算机通过了图 灵测试）。但是，他对那些问题毫无理解，不理解其中的 任何一个词！
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1.5.2 基于实现技术的领域划分
1.知识工程与符号智能
以符号知识为基础，通过符号推理进行问题求解 而实现的智能。即传统人工智能。内容主要包括 知识工程和符号处理技术。
2.计算智能 以数据为基础，通过数值计算进行问题求解而实 现的智能。内容主要包括神经网络、进化计算、 模糊技术、人工生命等。
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1.2 人工智能的研究意义、目标和策略
1.2.1 为什么要研究人工智能
使当前的电脑更好用，更有用，以扩大和延 伸人类智能；
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信息化社会的迫切要求； 自动化发展的必然趋势； 有益于探索人类自身智能的奥秘。
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1.2.2 人工智能的研究目标和策略

研究目标就是制造智能机器和智能系统(远期目标)， 实现智能化社会。具体来讲，就是要使计算机不仅具 有脑智能和群智能，还要具有看、听、说、写等感知 和交流能力。


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使用功能模拟方法的原因：

一方面是由于至今人们对大脑的生理结构和工作机 理还没有完全弄清楚； 另一方面由于以下原因：
(1)当前的数字计算机可以方便地实现高速的符号处理



Байду номын сангаас
(2)功能模拟方法可以显示地表示知识，容易表达人的 心理模型
(3)智能行为也并非仅神经网络那样的结构形式所独有

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1.4.3 行为模拟，控制进化
按实现途径分类：符号学习、神经网络学习（连接学习）。
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5、机器理解。包括图形理解（物景分析）、自然语言理解。
从微观上讲理解是从自然语言到机器内部表示的一种映射； 从宏观上讲理解是能够完成我们所希望的一些功能。 理解是感知的延伸和深化，是对本质和意义的感知。 6、机器行为（信息输出）。计算机的表达能力及类似于人 四肢的功能，能走路、取物、操作等。 主要指机器人行动规划。
脑智能是一种个体智能（Individual Intelligence, II）； 群智能是一种社会智能（Social Intelligence, SI）， 或者说系统智能（System Intelligence, SI）。
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1.1.4 符号智能和计算智能 1. 符号智能
符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人 工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。 符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻 辑推理，运用知识进行问题求解。 符 号 智 能 的 主 要 内 容 包 括 知 识 获 取 （ knowledge acquisition ） 、 知 识 表 示 （ knowledge representation）、知识组织与管理和知识运用等技术 （ 这 些 构 成 了 所 谓 的 知 识 工 程 （ Knowledge Engineering, KE））以及基于知识的智能系统等。