第1章 绪论 人工智能
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第一章 绪论
1.1.2 人工智能的起源与发展
孕 育 期 （ 1956年前） 形 成 期 （ 1956－1970年） 暗 淡 期 （ 1966－1974年） 知识应用期 （ 1970－1988年） 集成发展期 （ 1986年至今）
1.1.2 人工智能的起源与发展
孕 育 期 （ 1956年前）
亚里斯多德（公元前384—322）：古希腊伟大的哲学家和思 想家，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然是演绎推理的 最基本出发点。
AI的严格定义依赖于对智能的定义，即要定义人工智能，首先应该定义智能；但 智能本身也还无严格定义。
一般解释：人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机 器智能、计算机智能。
1.1.1 人工智能的定义
知识与智能 知识 人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识，包括事实、
能理论框架，使人工智能进入一个新的发展时期 。
1.1.2 人工智能的起源与发展
中国的AI研究
1981年中国人工智能学会在长沙艰难成立，其后长期得不到国内科技界的认同，只能 挂靠中国社会科学院哲学研究所，直到2004年，才得以“返祖归宗”，挂靠到中国科 学技术协会。
1985年前，人工智能在西方国家得到重视和发展，而在苏联却受到批判；我国人工智 能也与“特异功能”一起受到质疑，人工智能学科群专著不能公开出版。
（表处理语言）。 1961年，明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智能的发展。 1965年，鲁宾逊提出了归结（消解）原理。费根鲍姆开发第一个专家系统DENDRAL，
用于质谱仪分析有机化合物的分子结构
1.1.2 人工智能的起源与发展
暗 淡 期 （ 1966－1974年）
由于一些人工智能研究者被“胜利冲昏了头脑”，盲目乐观，对人工智能的未来发展 和成果做出了过高的预言，而这些语言的失败，给人工智能的声誉造成重大伤害。 当时的人工智能主要存在下列三个局限性：
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
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人工智能
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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）。
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人工智能
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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。
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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）
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人工智能
人工智能第一章 绪论
第一章绪论从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。
总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。
如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。
什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。
现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。
例如，1997年5月，IBM 公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。
大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破--人工生命的提出，不仅意味着人类试图从传统的工程技术途径，而且将开辟生物工程技术途径，去发展人工智能；同时人工智能的发展，又将作为人工生命科学的重要支柱和推动力量。
可以预言：人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能"制品"，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活作出更大贡献。
1.1 人工智能的定义和发展1.1.1 人工智能的定义国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。
《人工智能导论》第1章-绪论
萧条波折期
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。
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1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24
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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。
第一章人工智能绪论
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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。
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第一章 人工智能绪论
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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
人工智能基础 第一章 绪论
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
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。
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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。
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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1第一章绪论PPT课件
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第一章 人工智能概述
智能研究中一些难回答的问题
智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相 关联的能力的总称 ？
多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的？
学习时发生什么？
什么是创造力？
什么是直觉？
可以从观察到的行为推断出具有智能，还是需要特定 内部机制的证据？
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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
案的基础
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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
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
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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
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第1章 绪论PPT课件
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第1章 绪 论
3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是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。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这个机 器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有一定 的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法研究 人工智能的代表作。
个词下定义，只是提出了“图灵测试”。通过这一测 试即可判断某一特定机器是不是智能机器。这一测试 最初被描绘成一种游戏
通过了图灵测试就具有智能了吗？ 罗杰.施安克的故事理解程序 希尔乐的中文屋子 图灵梦想
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第1章 绪 论
美国哲学家约翰·希尔勒对通过了图灵测试的计算机具有 智能提出了否定意见。他认为，即便一台计算机通过 了图灵测试，但这台计算机仍然不具备和理解有关的 精神属性。
第1章 绪 论
96年2月第一次比赛结果： “深蓝”：胜、负、平、平、负、负
97年5月第二次比赛结果： “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜
“深蓝”的技术指标：
– 32个CPU – 每个CPU有16个协处理器 – 每个CPU有256M内存 – 每个CPU的处理速度为200万步/秒
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第1章 绪 论
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第1章 绪 论
美国神经生理学家McCulloch，总结出简单计算元素和生 物神经元之间关系的理论,建立了第一个神经网络数学 模型。
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)
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➢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
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➢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。
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➢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。
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1644
7
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283 164
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6
2 18
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5
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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)
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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。
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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。
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。
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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
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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。
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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。
人工智能(第一讲绪论)
基于控制论和“感知一动作”型控制系统的人工智能学派。 24
4
2014/2/28
Байду номын сангаас
2014/2/28
符号学派
Newell和Simon提出物理符号系统假设观点。这种 观点认为物理符号系统是实现智能行为的充要条件，即 所有智能行为都等价于一个符号系统，任何信息加工系 统都可看作是一个具体的物理符号系统，如人的神经系 统、计算机的构造系统等。所谓符号就是物理模型，任 何一个符号都代表一个物理模型，不同符号代表不同的 物理模型。一个物理符号系统由一个符号结构和一组过 程构成。其中，符号结构由不同符号按照某种物理方法 联结而成，过程实现对符号结构的操作。
人工智能(artificial intelligence，或简称AI)，有 时也称作机器智能。 John McCarthy：使一部机器的反应方式就像是
理论基础
信息论、控制论、系统论、计算机科学、心理学、神 经生理学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果。
一个人在行动时所依据的智能 Feigenbaum：从知识工程的角度出发，认为AI
一、智能 (Intelligence) 二、知识 (knowledge) 三、AI可行性 四、背景及发展 五、AI学派 六、AI的技术路线 七、研究领域及研究方向
2014/2/28 1 2
2014/2/28
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人工智能
思想基础
长期研究能够进行计算、推理和其它思维活动的智能 机器的必然结果。
物质和技术基础
电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。
3
是一个知识信息处理系统。
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一、智能 (Intelligence)
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Байду номын сангаас
2014/2/28
符号学派
Newell和Simon提出物理符号系统假设观点。这种 观点认为物理符号系统是实现智能行为的充要条件，即 所有智能行为都等价于一个符号系统，任何信息加工系 统都可看作是一个具体的物理符号系统，如人的神经系 统、计算机的构造系统等。所谓符号就是物理模型，任 何一个符号都代表一个物理模型，不同符号代表不同的 物理模型。一个物理符号系统由一个符号结构和一组过 程构成。其中，符号结构由不同符号按照某种物理方法 联结而成，过程实现对符号结构的操作。
人工智能(artificial intelligence，或简称AI)，有 时也称作机器智能。 John McCarthy：使一部机器的反应方式就像是
理论基础
信息论、控制论、系统论、计算机科学、心理学、神 经生理学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果。
一个人在行动时所依据的智能 Feigenbaum：从知识工程的角度出发，认为AI
一、智能 (Intelligence) 二、知识 (knowledge) 三、AI可行性 四、背景及发展 五、AI学派 六、AI的技术路线 七、研究领域及研究方向
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人工智能
思想基础
长期研究能够进行计算、推理和其它思维活动的智能 机器的必然结果。
物质和技术基础
电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。
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是一个知识信息处理系统。
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一、智能 (Intelligence)
第1章绪论人工智能分析解析精品PPT课件
逻辑实证主义学说
所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的） 观察语句相联系的逻辑理论来刻画。
Carnap“The Logical Structure of the World”定义一个用 于从基本实验中抽取知识的计算过程。
25
像人一样行动:图灵测试
图灵试验
问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答：不要问我这道题，我从来不会写诗。 问：34957加70764等于多少？ 答：（停30秒后）105721 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1 处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？ 答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
综合上述观点，可认为：智能是知识与智力的总和。 其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取 知识并应用知识求解问题的能力。
17
智能
智能的基本特征：
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。
2、记忆与思维能力
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
7
人工智能相关网站介绍
其他网站 IEEE计算智能协会： 国际神经网络协会： 国际人工智能联合会： 欧洲人工智能联合会： 斯里兰卡国际人工智能中心： 美国伯克利大学人工智能网站： 美国加利福尼亚大学机器学习研究组： 中国人工智能网： 北京大学人工智能实验室：
8
AI Lab, MIT
Journal of Artificial Intelligence Research
29
Chinese Room－中文屋子
现在，希尔勒要求我们假设他坐在这个电脑中。换句话说， 他呆在一个小屋子里，在其中他接受到中文汉字，然后对 照指令表，然后模拟着计算机进行输出。希尔勒说，当然， 他不认识任何一个中文汉字。进一步，他论证到，他不能 理解汉字同样能说明计算机也不能理解汉字，因为他和计 算机处在同一个位置上。计算机只不过是没有思维的符号 操作者罢了，正如他－它们并不知道那些中文字在说什么， 就像他不知道一样。
所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的） 观察语句相联系的逻辑理论来刻画。
Carnap“The Logical Structure of the World”定义一个用 于从基本实验中抽取知识的计算过程。
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像人一样行动:图灵测试
图灵试验
问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答：不要问我这道题，我从来不会写诗。 问：34957加70764等于多少？ 答：（停30秒后）105721 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1 处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？ 答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
综合上述观点，可认为：智能是知识与智力的总和。 其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取 知识并应用知识求解问题的能力。
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智能
智能的基本特征：
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。
2、记忆与思维能力
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
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人工智能相关网站介绍
其他网站 IEEE计算智能协会： 国际神经网络协会： 国际人工智能联合会： 欧洲人工智能联合会： 斯里兰卡国际人工智能中心： 美国伯克利大学人工智能网站： 美国加利福尼亚大学机器学习研究组： 中国人工智能网： 北京大学人工智能实验室：
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AI Lab, MIT
Journal of Artificial Intelligence Research
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Chinese Room－中文屋子
现在，希尔勒要求我们假设他坐在这个电脑中。换句话说， 他呆在一个小屋子里，在其中他接受到中文汉字，然后对 照指令表，然后模拟着计算机进行输出。希尔勒说，当然， 他不认识任何一个中文汉字。进一步，他论证到，他不能 理解汉字同样能说明计算机也不能理解汉字，因为他和计 算机处在同一个位置上。计算机只不过是没有思维的符号 操作者罢了，正如他－它们并不知道那些中文字在说什么， 就像他不知道一样。
人工智能导论第一章绪论
• 在模式识别方面：1959年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序； 1965年罗伯特（Robert）编制出可辨别积木构造的程 序；
• 在问题求解方面：1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解 问题的思维规律，编制了通用问题求解程序GPS,可以 用来求解11种不同类型的问题；
• 在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）自1965年 开始进行专家系统DENDRAL（化学分析专家系统）， 1968年完成并投入使用；
机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感觉能力 。
机器信息交流涉及通信和自然语言处理等技术。 自然语言处理又包括自然语言理解和表达。
6 记忆与联想
记忆是智能的基本条件，是人脑的基本功能之一。 联想是思维过程中最基本、使用最频繁的一种功能。 人类联想 人类的联想是建立事物之间的联系。人类的联想功能是基
• McCarthy（麦卡锡）——人工智能之父 。
这次会议之后的10年间，人工智能的研究取得了许多引人瞩目的成就： • 在机器学习方面： 塞缪尔于1956年研制出了跳棋程序，该程序能从 棋
谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；
• 在定理证明方面：王浩于1958年在IBM机上证明了《数学原理》中有 关命题演算的全部定理（220条），还证明了谓词演 算中150条定理85%； 1965年，鲁宾逊（Robinson）提出了消解原理；
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
1.2 人工智能
一般性概念：人工智能是关于理解人类智 能内在机制，并在机器上予以实现的科学。 具有能力和科学两方面的含义：
• 在问题求解方面：1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解 问题的思维规律，编制了通用问题求解程序GPS,可以 用来求解11种不同类型的问题；
• 在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）自1965年 开始进行专家系统DENDRAL（化学分析专家系统）， 1968年完成并投入使用；
机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感觉能力 。
机器信息交流涉及通信和自然语言处理等技术。 自然语言处理又包括自然语言理解和表达。
6 记忆与联想
记忆是智能的基本条件，是人脑的基本功能之一。 联想是思维过程中最基本、使用最频繁的一种功能。 人类联想 人类的联想是建立事物之间的联系。人类的联想功能是基
• McCarthy（麦卡锡）——人工智能之父 。
这次会议之后的10年间，人工智能的研究取得了许多引人瞩目的成就： • 在机器学习方面： 塞缪尔于1956年研制出了跳棋程序，该程序能从 棋
谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；
• 在定理证明方面：王浩于1958年在IBM机上证明了《数学原理》中有 关命题演算的全部定理（220条），还证明了谓词演 算中150条定理85%； 1965年，鲁宾逊（Robinson）提出了消解原理；
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
1.2 人工智能
一般性概念：人工智能是关于理解人类智 能内在机制，并在机器上予以实现的科学。 具有能力和科学两方面的含义：
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人工智能
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1.符号智能流派（Symbolliห้องสมุดไป่ตู้ism）
符号主义学派也称心理学派、计算机学派、功能学派、逻 辑学派、宏观结构学派。
符号主义是以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示 成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑的推 理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。
2015-6-30
人工智能
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涂序彦教授概括了“广义人工智能GAI”的涵义： （1）“广义人工智能”是兼容多学派的“多学派人工智能”， 模拟、延伸与扩展“人的智能”及其他动物智能，既研究“机 器智能”，也研究“智能机器”。 （2）“广义人工智能”是多层次结合的“多层次人工智能”， 如：自推理、自联想、自学习、自寻优、自协调、自规划、自 感知、自识别、自辨识、自诊断、自预测、自聚焦、自融合、 自适应、自组织、自整定、自校正、自稳定、自修复、自繁衍、 自进化等。 （3）“广义人工智能”不仅研究个体的、单机的、集中式的 人工智能，而且研究群体的、网络的、多智能体、分布式人工 智能。研究如何使分散的“个体人工智能”形成协同的“群体 人工智能”，模拟、延伸与扩展人类或其他动物的群体智能。
（7）生态系统层面：在生态系统中，存在一种自然智能— —平衡机制，它一般能保证整个生态系统相对于其生存环 境处在一个最佳的平衡状态中。如，生物群落间的相互制 约、相互依存关系，使生态系统处于相对平衡状态。
2015-6-30 人工智能 13
1.1.3 人工智能的测试
1. 图灵测试”（Turing Test）
（1）从人工智能的定义出发，或者说，从人工智能是对人 类智能、生物智能或自然智能产生过程进行模拟的角度出发， 人工智能的基本内容可包括：感知与交流的模拟，记忆、联 想、计算、思维的模拟，输出效应或行为模拟等。 （2）对人类来说，智能和知识密不可分。实际上，人工智 能系统就是一个知识处理系统。所以，从知识工程的角度出 发，人工智能的基本内容是:知识的获取、知识的处理以及 知识的运用。
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人工智能
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2.连接主义学派（Connectionism
连接主义学派也称生理学派、仿生学派、微观结构学派。 连接主义学派不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过 程和机理也应该相同。人或某些动物所具有的智能皆源自于 大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是 一条很自然的研究人工智能的途径。
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人工智能
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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。
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人工智能
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（5）抽象思维层面：人类的抽象思维能力是一种自然智能 ——思维机制，它的基本功能是记忆、联想、问题求解、 学习和发现等。思维机制的模拟导致了人工智能的诞生和 早期发展，然而，经典数理逻辑无法解决现实中不良结构 问题，是导致狭义人工智能出现理论危机的直接原因。
（6）群体协作层面：在生物的群体行为中，存在一种自然 智能——协作机制，它一般能保证生物群体的能力高于任 何单一个体的能力，使整个群体能够更好地生存繁衍下去， 如，蚁群、蜂群、猴群和人类社团等。
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1.1.2 智能
宏观上： 从智能产生的认知过程来理解：人脑的智能都是某种心 理活动或思维过程的结果；
从智能的外在表现来理解：智能是人类和一些动物所特 有的在解决具体问题时所表现出的智力或行为能力。
智能系统通常包括感知、记忆与思维、效应三大部分。 甚至更狭义的理解认为：智能系统主要完成思维活动。
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1.1.1 人工智能
人工智能概念的一般描述: 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，又称机器 智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法 和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智 能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。
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1.4 人工智能的研究途径和方法
随着人工智能的不断发展，人工智能的研究出现了许多 种途径和方法，也称为人工智能的学派或流派。 基于不同的划分方法可分为许多学派或流派。
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1.4.1传统划分方法
1.符号主义学派（Symbollisism） 2.连接主义学派（Connectionism） 3.行为主义学派（Actionnism）
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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）。 （3）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）。
（2）个体发育层面：生物个体发育过程中，存在一种自然 智能——生长机制，它一般都能使一个生物个体适应生存环 境进行生长发育，达到最佳的生存状态。如，植物的根系必 须绕开石头向着有水肥的地方生长等。
2015-6-30 人工智能 11
（3）个体免疫层面：在生物的免疫系统中，存在一种自然智 能——免疫机制，它一般都能保证一个生物个体在存在大量 有害微生物入侵的环境中平安地生存下去。如，种牛痘可以 预防感染天花等。 （4）神经网络层面：在动物的大脑存在一种自然智能——神 经机制，它一般都能认识生存环境，对环境的变化做出恰当 地反映，保证自身更好地生存下去。如，动物认识巢穴和伙 伴联合捕捉猎物、巧妙地趋利避害等。
（2）知识推理、计算和搜索技术：研究各种问题的求解规 律，设计可机械执行的智能算子，用以实现问题求解过 程。 （3）系统实现技术：它研究如何实现相关知识的计算机内 部表示，将各种智能算子或求解过程转换为程序，对智 能应用系统，还要特别考虑人机交互及界面的实现。
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1.2.2 人工智能的基本内容
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1.1.2 智能
3.广义智能观 何华灿教授认为：“广义智能是信息系统感知环境及其变化， 通过自身结构和功能的改变，恰当而有效地对其做出反映，以 适应环境，达到系统生存目标的能力”； 钟义信教授则认为：“广义智能是一切可以把信息转化为知 识，把知识转化为智力的机制”。
（4）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）。
（5）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）。
（6）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。 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（2003）。
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1.1.2 智能
2.从知识工程的角度认识智能 人们常说“知识是人类智慧的结晶”，也常说“知识 是智慧的源泉”。总之，知识和智慧或智能密不可分： 从内涵上：智能=知识＋思维； 从外延上：智能就是发现规律、运用规律的能力和分析 问题、解决问题的能力（或者说获取知识、处理知识、运 用知识的能力）。
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1.1.2 智能
何华灿教授对存在于自然界中的自然智能的表现进行了较为 全面的概括： （1）系统发育层面：在生物的系统发育过程中，存在一种 自然智能——进化机制，它一般都能使生命不断适应生存环 境的时空变化，最大限度地保存自己。如，生物通过遗传、 变异、和选择等过程使物种得以生存下来等。
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控制理论 空间研究 机器人 工业自动化 心理学 图示学 模式识别 声学 光学 自然语言系统 心理学 语言学 控 制 理 论 语音学
有关学科 图示学 教学、科学和工 程辅助 符号操作 管理科学 博弈 近期主要应用领域
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1.2.2 人工智能的基本技术
（1）知识表示技术：研究各种知识的形式化方法，并要求 所采用的形式化方法能够便于知识在计算机中进行存贮、 组织，便于问题求解中的检索、推理等操作。
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1.2.1 人工智能的学科结构
计算原理 算法分析 自动程序设计 逻辑 数学 逻辑学 自动定理证明 运筹学 启发式 搜索 现代控制理论 逻辑 基本方法和技术 系统程序设计 认识论 知识的模型 化和表示 图 论 常识性推理演 绎、问题求解 心理学 机器视觉 计算机语言 AI系统 和语言 系统程序设计 信息处理心理学 心理学 逻辑 近期主要应用领域
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1.1.2 智能
1.从微观和宏观的角度认识智能 微观上，考虑的是智能产生的根源或机理: 人的智能产生于人的大脑，人在思维时，大脑中的不 同部位的神经元分工、协作，产生或传递各种信号，并产 生相应的输出结果，支配人的具体行为。而人脑是一个由 1011~1012 个神经元连接形成的巨系统，结构和活动规律 都极其复杂，受相关学科发展的限制。
1950年10月，图灵发表了一篇题为《机器能思考吗？》 的论文，成为划时代之作。在这篇论文里，图灵第一次提 出“机器思维”的概念。