第1章人工智能概述(3)
第1章 人工智能概述_blue
—— 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。
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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。
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。
第1章 人工智能概述范文
● 1.1.3 脑智能和群智能●脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现称为脑智能（Brain Intelligence, BI）。
●由群体行为所表现出的智能称为群智能（Swarm Intelligence, SI）。
●脑智能和群智能是属于不同层次的智能：●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）。
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。
幻灯片52. 计算智能计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。
计算智能以数值数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。
计算智能的主要内容包括：神经计算（Neural Computation， NC）、进化计算（亦称演化计算，Evolutionary Computation，EC，包括遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、进化规划（Evolutionary Planning，EP）、进化策略（Evolutionary Strategies，ES）等）、免疫计算（immune computation）、粒群计算（Particle Swarm Algorithm，PSA）、蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）、自然计算（Natural Computation，NC）以及人工生命（Artificial Life，AL）等。
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
《人工智能基础与应用》1-人工智能概述
PaddlePaddle的设计也使其易于部署。
（3）稳定性。
PaddlePaddle使利用各种CPU、 GPU和机器来加速的训练变得简单。 PaddlePaddle通过优化通信可以实 现巨大的吞吐量，并可以快速执行。
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CONTENTS
了解人工智能 了解深度学习
第1章 人工智能概述
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人工智能发展现状 人工智能机器学习框架
1.1 了解人工智能
4．无人驾驶
第汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移 动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的”。
➢ 无人驾驶汽车是一项集合了自动控制、人工智能、传感器技术等多项技术的高度发展的产 物。
➢ 在实际应用中，人工智能在语音识别、语音合成上取得了非常瞩目的结果。 ➢ 人工智能已经被运用于农业上，2017年，蓝河公司（BlueRiver）的喷药机器人开始使用计算机视觉来识别需要肥料的植物。 ➢ 在医学上，谷歌大脑与Alphabet旗下子公司Verily联合开发了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能产品。 ➢ 在电商领域，阿里的人工智能系统“鲁班”在2017年的“双十一”网络促销日期间，根据用户行为和偏好，智能地为手机淘宝自动
➢ 在2012年的大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge， ILSVRC）中，辛顿（Hinton）和他的学生克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）设计的深度学习网 络AlexNet获得了冠军；
➢ 到2015年，深度学习在图像分类方面的错误率已经低于人工标注的错误率；现在，深度学习被广 泛应用于各个方向并取得了非常好的和工程师开发，有着全面、准确 的中文使用文档，为国内的开发者建立了友好的生态环境。
第1章 人工智能概述
Artificial Intelligence
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能如何发展起来的？ 1.3 人类智能与人工智能关系？ 1.4 人工智能的学派 1.5 人工智能对人类的影响 1.6 人工智能的研究目标 1.7 人工智能研究的基本内容和主要方法 1.8 人工智能的研究与应用领域
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Artificial Intelligence
人类智能
行为能力（表达能力）
是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。 由感知直接获得的外界信息经过思维加工后的信息， 通过脊髓来控制，由语言、表情、体姿等来实现。
感知--动作方式：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
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Artificial Intelligence
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。 莱布尼兹（1646——1716）：德国数学家和哲学家，把 形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
2. 人工智能如何发展起来的？
暗淡期（1966——1974）
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大的伤害。 “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 。这样的计算机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
人工智能
人类同样梦想着发明各种智能工具和智能机器，协 助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代 计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用 智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后， 显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可 能。
人工智能技术应用导论 第1章 人工智能概述
01 人工智能发展现状
1.2021年，根据统计数据评分，全球人工智能排名
01 人工智能发展现状
2.人工智能企业城市分布
01 人工智能发展现状
3.我国人工智能发展三步战略
① 第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平 同步
② 第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技 术与应用达到世界领先水平
03 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ然语言处理
03 自然语言处理
自然语言处理面临四大挑战： 一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性； 二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性； 三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象； 四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描 述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
3）产业智能互联
产业互联网实现了产业链各环节的数据打通。人工智能的应用将从企业内部智能 化延伸到产业智能化。
03 人们对人工智能发展的担忧
1）绝大多数人相信富人会从人工智能中获益，而近一半的人预计穷人会受到伤 害。
2）近一半受访者预计人工智能生成的“深度伪造（Deepfake）”音频和视频将削 弱公众对真实事物的信任。
05 计算机视觉
计算机视觉Computer Vision：是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步 的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视 觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的 图像。
06 生物特征识别
① 生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证 的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。
人工智能导论第1章人工智能概述
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近年人工智能主要事件
2011年 2013年 2014年
• IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖 金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings；
• 苹果发布语音个人助手Siri
• 深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手 Cortana 发布Deep Speech语音识别系统
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人工智能的未来与展望
人工智能的发展的终极目标是类人脑思考。目前的人工智能 已经具备学习和储存记忆的能力，人工智能最难突破的是人脑的 创造能力。而创造力的产生需要以神经元和突触递质传递为基础 的一种化学环境。目前的人工智能是以芯片和算法框架为基础。 若在未来能再模拟出类似于大脑突触传递的化学环境，计算机与 化学结合后的人工智能，将很可能带来另一番难以想象的未来世 界。
人工智能概述
第一部分 人工智能概述
第二部分 人工智能的社会
价值
第三部分 人工智能的应用
领域
第四部分 人工智能的未来
与展望
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人工智能概述
案例引入
人工智能时代即将来 临，你准备好了吗？
阿尔法鹰眼，情绪识别的 人工智能，让谎言无处可藏
阿里鹿班让设计更美好！
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厦门无人驾驶巴士 在软件园上路！
• 苹果在WWDC上发统，无人驾
驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
• 华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970 • iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸
部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功 能
人工智能原理人工智能概述
第1章 人工智能概述
不同定义—理性思考
• 理性地思考: “思维法则”方法 • 19世纪, 逻辑学家就发展出可以描述世界上一
切事物及其彼此关系的精确的命题符号 • 1965年, 原则上, 已经有程序可以求解任何用逻
辑符号描述的可解问题(消解法) • AI领域传统的逻辑主义希望通过编制上述程序
来创造智能系统
• 数学家及其贡献 • 问题1：如何抽取形式化规则？
• George Boole(布尔, 1815~1864), 1847年完成 了形式逻辑的数学化 / 命题逻辑或称布尔逻 辑
• Gottlob Frege(弗雷格, 1848~1925), 1879年扩 展了布尔逻辑, 使其包含对象和关系, 创建了 一阶逻辑
• 这一问题被Kurt Gödel(哥德尔, 1906~1978)在 1931年证实：确实存在真实的局限
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第1章 人工智能概述
数学的贡献(5)
• 1930年, 哥德尔提出: 存在一个有效过程可以 证明罗素和弗雷格的一阶逻辑中的任何真值 语句, 但是一阶逻辑不能捕捉到刻画自然数 所需要的数学归纳法原则
AI概念理解是一个过程
• 上述定义见仁见智 • 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在
实践中逐步深入领会AI这个词的含义 • 目前，AI就是一种运行在我们自己机器
中的程序，它的智能都是我们给的！
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第1章 人工智能概述
1.2 人工智能的基础
各学科的贡献： 哲学/数学
经济学/神经科学/心理学 计算机工程
• 他的进一步阐述指出: 要深思的不是结局而 是手段 / 假设了结局并考虑如何以及通过什 么手段得到该结局, 结局是否容易是否最好 / 手段在分析顺序中是最后一个, 在生成顺序 中是第一个
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述 章
1.2.3 行为模拟，控制进化 除了上述两种研究途径和方法外，还有基于感知-行 为模型的研究途径和方法——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。 典型代表:MIT的R.Brooks.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。
第1章 人工智能概述 章
1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence, AI)探讨人类思维、行动中那 些尚未算法化的功能行为;使机器 Thinking 、Acting
like
human。
人工智能下一个准确的定义很困难，至今尚无统一的定义。 狭义概念： 人工智能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，是对智能计算机系统的研究。 智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互的执行各种拟人 任务的，与人智力相当或相近的机器。具体地说是能够对人类
第1章 人工智能概述 章 2. 机器联想 联想是人脑思维过程中最基本、使用最频繁的功能。例如，当听到 一段乐曲，我们头脑中可能会立即浮现出几十年前的某一个场景，甚 至一段往事，这就是联想。 特点：按内容组织记忆 当前，对机器联想功能的研究中就是利用这种按内容记忆原理，采用 “联想存储”技术实现联想功能。其特点是： (1)可以存储许多相关（激励，响应）模式对; (2)通过自组织过程可以完成这种存储; (3)以分布、稳健的方式（可能出现高冗余）存储信息; (4)可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适当的响应模式; (5)即使输入激励模式失真或不完全时，仍然可以产生正确的响应 模式; (6)可在原存储中加入新的存储模式。
人工智能导论 第1章 人工智能概述
导入案例 手机中的人工智能
图像识别：运用手机软件、识图应用小程序或
手机度等浏览器，均可实现图像识别功能。
语音识别：很多手机都自带语音助手功能，比如
语音助手。语音助手可以使手机变成一个智能机 器人，可地点、任意语言的无障碍自由沟通。
弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器， 这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会 有自主意识。弱人工智能是擅长于单个方面能力的人工智能。
1.1.2人工智能的分类
2）强人工智能
强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的 和自我意识的，这类机器可分为类人与非类人两大类。
经过实验，图灵得出机器是具有一定思维的
图灵机
图灵机（Turing machine，TM）是图灵在1936年 提出的，它是一种精确的通用计算机模型
图灵机就是一个抽象的机器，
它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方 格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上 移来移去。机器头有一组内部状态，还有一些固定的 程序。在每个时刻，机器头都要从当前纸带上读入一 个方格信息，然后结合自己的内部状态查找程序表， 根据程序输出信息到纸带方格上，并转换自己的内部 状态，然后进行移动。
自从诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可 以预期，人工智能所带来的科技产品将会是人类智慧的“容器”，因此，人工 智能是一门极富挑战性的学科。
1.1.2 人工智能的分类
1.按照实现“智能”的方式分类
1）计算智能
指计算能力和存储能力超强的智能。如人工神经网络的出现。使得机器能够更高效，更快速的 处理海量的数据，机器能够像人类一样进行计算的智能。AlphaGo是其中的典型代表。
人工智能导论-第1章 人工智能概述
第一、二节课:
1、阅读案例：人工智能时代即将来临，你准备好了吗？
1阿尔法鹰眼，情绪识别的人工智能，让谎言无处可藏；
2阿里鹿班让设计更美好！
⑶厦门无人驾驶巴士在软件园上路！
2、什年，AI将怎样影响人们的生活？
⑴交通出行；⑵医疗健康；
3家庭生活；⑷公共安全；
人工智能的研究领域：
人工智能研究的目的是利用机器模拟、延伸和扩展人的智能，这些机器主要是电子设备。其研究领域十分广泛，主要包括如图1-4所示几个方面。
。
人工智能发展的四个阶段：
（三）任务实施
通过搜索引擎或者科技电影等方式探寻人工智能的应用领域
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解人工智能的定义和四个发展阶段，知道人工智能的简单应用。
第一章人工智能概述
课题名称：人工智能概述
学习过程：
课程名称
人工智能导论
教学内容
人工智能概述
学时
6课时
翻转课时
第1、2、5、6课时
教学环境
多媒体教室
教学方法
情境教学法、任务驱动法、
讲练结合法、小组讨论教学法
一、学习内容分析
人工智能正在快速地改变着人们的生活、学习和工作，把人类社会带入一个全新的、智能化的、自动化的时代。人们在享受人工智能带来的便捷生活的同时，需要全面而深入地了解人工智能的基本知识与研究领域，以便更好地了解社会的发展趋势，把握未来的民展机会。
人工智能应用领域没有专业限制。通过AI产品与生产生活的各个领域相融合，对于改善传统环节流程、提高效率、提升效能、降低成本等方面提供了巨大的推动作用，大幅提升业务体验，有效提升各领域的智能化水平，给传统领域带来变革。
（三）任务实施
第1章 人工智能概述
1.4 智能计算系统
1.4.1 智能计算系统概述
❖1. 智能计算系统
▪ 智能计算系统，是智能的物质载体 ▪ 算法或代码本身并不能构成一个完整的智能体，必
须要在一个具体的物质载体上运行才能展现出智能
▪ 智能计算系统包括
• 硬件部分，集成了通用CPU和智能芯片的异构系统
达特茅斯会议部分当事人于 2006年重聚
（左起：莫尔、麦卡锡、明斯 基、塞弗里奇、所罗门诺夫）
1.1.2 人工智能的历史
❖ 3.人工智能的发展历程
1.1.3 人工智能的学派
❖ 1.符号主义学派 ▪ 符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。 ▪ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。 ▪ 符号主义学者在1956年首先采用“人工智能”术语，后 来又发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技 术，并在20世纪80年代取得重大发展。 ▪ 符号主义学派代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。 ▪ 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方 法，即通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然 后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。
开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被
测试者随意提问，进行多次测试后，如果机
器让平均超过30%的参与者做出误判，不能
图灵
辨别出其机器身份，那么这台机器就通过了
测试，并被认为具有人类智能。
1.1.2 人工智能的历史
❖ 2.达特茅斯会议 1956年，麦卡锡、明斯基、香
农、纽厄尔、西蒙、塞弗里奇、 所罗门诺夫、罗彻斯特、塞缪尔 和莫尔，在美国达特茅斯学院召 开了一次为期两个月的“人工智 能夏季研讨会”，从不同学科角 度探讨了人类各种学习和其他智 能特征的基础，以及用机器模拟 人类智能等问题，并首次提出人 工智能的术语。
人工智能复习总结讲解
➢ 综合数据库，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题是的初始状态、
事实或证据、中间推理结论和最后结果等。
➢ 规则库，用于存放与求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则。
➢
其基本形式为
•
IF 前提 THEN 结论
➢ 控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则。
2.2.4 语义网络法
3.3 启发式搜索 ➢ 盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间。 ➢ 宽度优先、深度优先搜索，或代价树搜索算法,其主要的差别是 OPEN 表中待扩展节 点的顺序问题。人们就试图找到一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有 希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。 ➢ 启发信息：进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 ➢ 把利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 ➢ 启发式搜索策略 ➢ 启发信息用于决定要扩展的下一个节点， ➢ 这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。
（4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。
定义谓词：
MAN(x)：x 是人。
LIKE(x,y)：x 喜欢读 y。
(x)(MAN(x)∧LIKE(x, 《SANGUOYANYI》)
→LIKE(x, 《SHUIHU》))
（5）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
定义谓词：
MAN(x):x 是人。
例： 一个用来描述硕士生有关情况的框架 Frame <硕士生>
姓名: 单位（姓，名） 性别：范围（男，女）
默认：男 年龄：单位（岁）
条件：岁＞16 学习专业：单位（专业名）
研究方向：单位（方向名） 导师姓名：单位（姓，名） 参加课题：范围（国家级，省部级，其他）
al人工智能
al人工智能第一章：人工智能的概述人工智能（AI）是一项新兴的科技领域，它涉及一系列技术和方法，旨在模拟和实现人类智能的思维和行为。
这种技术可以用于解决许多复杂的问题，改善人类生活质量，并为社会和商业带来长期的经济利益。
第二章：人工智能的类型目前，人工智能可以分为三种类型：弱人工智能、强人工智能和超级智能。
弱人工智能已经在现实生活中广泛应用，它是专注于解决特定问题的人工智能，例如语音识别和图像分类。
强人工智能则是一种更具有普遍性和综合性的人工智能，它可以在更广泛的场景中使用，例如人机交互和自主决策。
超级智能则是更具挑战性的目标，它指的是能够等同于人脑进行各种任务和思考的人工智能。
第三章：人工智能的应用领域人工智能的应用领域非常广泛，其中包括医疗保健、金融、零售、教育、制造业和安全等领域。
许多公司正在利用人工智能来改善服务、并提高效率，例如，电商巨头亚马逊正在使用人工智能来改进销售推荐，而谷歌正在利用人工智能来改进搜索引擎功能。
第四章：人工智能的优缺点在人工智能的发展中，不可避免会出现一些争议，许多人对此持有不同的态度。
一方面，人工智能代表了科技进步的巨大潜力，可以协助解决人们的问题，提高生产效率。
另一方面，人工智能有可能导致大规模失业，并且可能会对员工隐私、安全和人权产生负面影响。
第五章：人工智能未来的发展趋势无论争议与否，人工智能都是未来的趋势。
随着技术的不断发展，人工智能将逐渐进入到更广泛的场景中，可能会在工作、社交和娱乐等方面带来深刻的改变。
同时，人工智能的发展也将会迎来各种新的挑战，例如如何更好地保护隐私和人权、如何与传统产业结合等。
第六章：结论人工智能是复杂和多面的技术领域，需要我们对此持续关注。
在未来，我们需要继续探索更好的方法来利用人工智能，实现更大的进步。
同时，我们也需要认真考虑如何管理人工智能的风险，避免潜在的负面影响。
最终，人工智能是一个不断发展的领域，我们需要拥抱这一变化，并与其一起前行。
第1章人工智能概述
1.1.3 人类智能的计算机模拟
1．研究认知过程的任务
人的心理活动具有不同的层次，它可与计算机的层次相比较 （见图1.1）。心理活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信 息处理，最低层级为生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的 活动。与此相应的是计算机的程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处 理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机 语言模拟人的初级信息处理过程。
AI程序设计
1.1.3 人类智能的计算机模拟
人类的认知过程是个非常复杂的行为，至今仍未能 被完全解释。人们从不同的角度对它进行研究，从而 形成诸如认知生理学、认知心理学和认知工程学等相 关学科。对这些学科的深入研究已超出本书范围。这 里仅讨论几个与人工智能有密切关系的问题。
2004.11.3
AI程序设计
2004.11.3
AI程序设计
1.1.1 什么是人工智能？
综合各种不同的人工智能观点，可以从“能力”和“学
科”两个方面对人工智能进行定义。从能力的角度来看，人 工智能是相对于人的自然智能而言的，所谓人工智能是指用 人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；从学科的角度 来看，人工智能是作为一个学科名称来使用的，所谓人工智 能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、 延伸和扩展人类智能的学科。总之，人工智能是一门综合性 的边缘学科。它借助于计算机建造智能系统，完成诸如模式 识别、自然语言理解、程序自动设计、自动定理证明、机器 人、专家系统等智能活动。它的最终目标是构造智能机。
1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能？ 1.1.2 为什么要研究人工智能 1.1.3 人类智能的计算机模拟
人工智能演讲(共8张PPT)
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......
人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、语 人结工论智内能涵是：计智算能机＝科知学识的＋一思个维分支，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
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人工智能答辩
智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。
智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）。 智能的关键是思维（知识是思维产生的）。
智能取决于感知和行为。
结论 内涵：智能＝知识＋思维
外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解 决问题的能力
人工智能答辩
2 智能的特征 具有感知能力，感知是人类最根本的生理、
人工智能答辩
人工智能演讲
人工智能答辩
第 1 章 人工智能概述
1 什么是人工智能 2 人工智能的特点
3 人工智能的研究内容 4 人工智能的未来 5 结束语
人工智能答辩
1 什么是人工智能
智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）。
人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。它是研 大具外卫有延（ 学 ：海习智利能能·力就乔和是·奥自发斯适现蒙应规特能律）力、就。运是用这规样律一和个分有析思问想题、、有解感决情问的题小的机能器力人，他被一对人[1类]父母所收养，有一个哥哥和一个贴身的伙伴——机器泰德熊
第1章-人工智能概述
⑤ 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技 术（Kurzwell,1990）
⑥ 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和 Knight,1991）
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（Schalkoff,1990）
• 1950年，图灵（A.Turing）在《心智》杂志上发表了一篇 题为“计算机和智能”的文章，第一次提出了“机器能思 维”的观点。从此也拉开了人类史上人工智能研究的序幕 。
图灵测试
• 大家请思考图灵测试合理吗？ • 人类与计算机具有不一致的特长 • 一个通过了图灵测试的机器是否就一定具有智能呢？ 如深蓝
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他 初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出 了一种崭新的代数系统--布尔代数，构成了现代计算机的 理论基础。
美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔)(1906-1978) 证明 了一阶谓词的完备性定理: 任何包含初等数论的形式系统， 如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限， 在理论上证明了有些事是做不到的。
• 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支， 因而不是数学或者控制论或其他学科的分支
• AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环 境中自动发挥功能的机器
1.2 人工智能的发展概况-早期成功与期望
西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题, 并且 也可通过图灵测试，但仍然不能说计算机就有了智能。
1.1.3 脑智能和群智能
• 人脑由大约1011-1012个神经元组成的一个复杂的、动态的 巨系统，人脑的智能表现可以辨识出来，如学习、发现、 创造等能力。而这些智能表现的发生过程都是在心理层面 上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。
人工智能入门与实践指南
人工智能入门与实践指南第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在实现以人类智慧为核心的智能行为。
随着计算能力和算法的不断发展，人工智能的应用领域也越来越广泛。
本章将介绍人工智能的基本概念、发展历程以及应用前景。
第二章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
机器学习是指计算机通过从数据中学习并自动改善性能的一种方法。
深度学习复制了人脑的神经网络结构，能够处理复杂的非线性问题。
自然语言处理则致力于使计算机能够理解和处理人类语言。
第三章：人工智能在图像处理领域的应用人工智能在图像处理领域的应用非常广泛，例如图像识别、图像分割等。
图像识别是指通过模式识别技术，将图像中的目标物体与已知的物体进行分类识别。
图像分割是将图像划分为几个不同区域的过程，用于目标定位等应用。
第四章：人工智能在自然语言处理领域的应用自然语言处理技术被广泛应用于机器翻译、智能问答、文本摘要等领域。
机器翻译是指通过计算机将一种语言翻译成另一种语言的过程。
智能问答是通过计算机对用户提出的问题进行智能回答。
文本摘要是将一篇长文本进行概括和提取关键信息的过程。
第五章：人工智能在医疗领域的应用人工智能在医疗领域的应用呈现出巨大潜力。
例如，基于机器学习的医疗影像分析可以提高疾病的诊断准确率。
智能健康助手能够通过计算机视觉和语音识别等技术，实现与人类用户的交互，并提供个性化的医疗建议。
第六章：人工智能在智能制造中的应用人工智能在智能制造中具有重要的应用前景。
例如，基于大数据和机器学习的预测性维护可以提高设备的可靠性和利用率；智能机器人能够用于物流领域的自动化处理；工业物联网系统通过传感器和无线通信等技术，实现设备间的实时数据交互和监控。
第七章：人工智能的伦理问题和挑战人工智能的迅猛发展也带来了一些伦理问题和挑战，例如隐私保护、工作岗位的变革等。