人工智能及专家系统(课件全集)第1章 人工智能概述
合集下载
一章节人工智能概述 共74页PPT资料
14.09.2019
人工智能
13
行为模拟，控制进化
行为模拟是一种基于感知－行为模型 的研究途径和方法，它是在模拟人在控制 过程中的智能活动和行为特性，如自适应 ，自寻优、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。
以行为模拟方法研究人工智能者，被 称为行为主义、进化主义、控制论学派。
14.09.2019
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
34
自动程序设计
自动程序设计
自动程序设计就是人只要给出关于某程序要求的 非常高级的描述，计算机就会自动生成一个能完成这 个要求目标的具体程序。
14.09.2019
人工智能
39
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
40
智能管理
智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计 算机技术及通信技术等多学科、多技术相结合、互相 渗透而产生的一门新技术、新学科。它研究如何提高 计算机管理系统的智能水平以及智能管理系统的设计 理论、方法与实现技术。
14.09.2019
人工智能
3
人工智能的概念
什么是人工智能 为什么研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
14.09.2019
人工智能
4
什么是人工智能
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI， 主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化 机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展 人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
人工智能概述ppt课件
人工智能概述ppt 课件
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
定义
人工智能是一门研究、开发用于 模拟、延伸和扩展人的智能的理 论、方法、技术及应用系统的新 技术科学。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
定义
人工智能是一门研究、开发用于 模拟、延伸和扩展人的智能的理 论、方法、技术及应用系统的新 技术科学。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
第1章人工智能概述精品PPT课件
智能设备： 包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、设施等。如
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、 控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口 等，都是智能化的。 智能计算机：知识处理功能 智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程： 如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标： 制造智能机器。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 一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性： 人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、 控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口 等，都是智能化的。 智能计算机：知识处理功能 智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程： 如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标： 制造智能机器。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 一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性： 人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能
第一章 人工智能概述
机视觉的组成部分。
６、机器行为
机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。
机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分 １ 符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。
符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。
知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列 知识处理技术。
符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。
符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演
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 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。
基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但 它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以 及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也 是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２ 为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研 究人工智能的初衷是为了让计算机（电 脑）同人脑一样具有智能。
§３ 基于应用领域的领域划分
人工智能专家系统PPT-28张课件
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
(6) 以各种事例来试验所设计的系统。 研究那些产生不准确结论的事例，并且确定 系统可以做些什么修改以校正错误。修改系 统后要检验系统对这些事例产生的结果以及 系统的这些修改对其它事例的影响。
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
各类专家系统之间具有一些共同的问题。 对于一些任务相似的专家系统，由于问题特 征不同而具有不同的求解方法；而另一些任 务不同的专家系统，由于问题性质相近而具 有类似的求解方法。显然，从问题的一般特 征出发来考虑建立模型的方法，能够更易于 抓住问题的本质。
专家系统的开发
3.专家系统的开发工具 目前国外出现了许多专用的专家系统工
•
6、无论你正遭遇着什么，你都要从落魄中站起来重振旗鼓，要继续保持热忱，要继续保持微笑，就像从未受伤过一样。
•
7、生命的美丽，永远展现在她的进取之中;就像大树的美丽，是展现在它负势向上高耸入云的蓬勃生机中;像雄鹰的美丽，是展现在它搏风击雨如苍天之魂的翱翔中;像江
河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。
专家系统的开发
3.专家系统的开发步骤
(1) 设计初始知识库。知识库的设计是 建立专家系统最重要和最艰巨的任务。初始 知识库的设计包括：
(c) 概念形式化，即确定用来组织知 识的数据结构形式，应用人工智能中各种知 识表示方法把与概念化过程有关的关键概念 、子问题及信息流特性等变换为比较正式的 表达，它包括假设空间、过程模型和数据特 性等。
•
4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟
第1章 人工智能概述
23
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
7
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
8
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。
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
7
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
8
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。
新编一章节人工智能概述PPT课件
01.11.2020
人工智能
8
人工智能的表现形式
智能软件 智能设备 智能网络 智能计算机 智能机器人 Agent
01.11.2020
人工智能
9
第一章 人工智能概述
人工智能的概念 人工智能的研究途径与方法 人工智能的分支领域 人工智能的基本技术 人工智能的发展概况
01.11.2020
判定法
对一类问题找出统一的计算机上可实现的算法解。
定理证明器
研究一切可判定问题的解法。1965年鲁滨逊提出的消解原理 是这类工作的基础，
计算机辅助证明
以计算机为辅助工具，利用机器的高速和大容量，帮助人完 成手工证明中无法完成的大量计算、推理和穷举。
01.11.2020
人工智能
33
基于应用领域的领域划分
自动程序设计过程
自动程序设计相当于给机器配置了一个“超级编 译系统”，它能够对高级描述进行处理，通过规划过 程，生成所需的程序。这是自动程序设计的主要内容 ，它实际是程序的自动综合。自动程序设计还包括程 序自动验证。
01.11.2020
人工智能
35
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
01.11.2020
人工智能
18
基于脑功能模拟的领域划分
机器感知 机器联想 机器推理 机器学习 机器理解 机器行为
01.11.2020
人工智能
19
机器联想
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
能是基于神经网络、按内容记忆方式进行的。 机器联想
机器的联想就是有关数据、信息或知识之间的联系 。机器联想利用人类按内容记忆原理，采用“联想存储 ”的技术实现联想功能。
人工智能与专家系统-PPT精品
1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
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
1.4 人工智能的研究及应用领 域
人工智能的基本技术
终叶节点
2.2 问题规约法
不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 全部后裔为不可解的非终叶节点且含有或后 继节点，此非终叶节点才是不可解的。 后裔至少有一个为不可解的非终叶节点且含 有与后继节点，此非终叶节点才是不可解的。
与或图构成规则
梵塔问题归约图
2.2 问题规约法
1.4 研究及应用
1.4.11 智能控制
驱动智能机器自主地实现其目标的过程 是一个定性和定量的混合控制过程 是当今自动控制的最高水平
1.4.12 智能检索
是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
2.1 状态空间法
2. 状态空间表示概念详释
Original State
Middle State
Goal State
例如下棋、迷宫及各种游戏。
例:三数码难题 （3 puzzle problem）
23 1
23 1
2 13
2.1 状态空间法
2 13
3
21
初始棋局
12
3
目标棋局
2.1.2 状态图示法
性质
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
人工智能与专家系统(PPT 61页)
4
双腿有膝机器人MABEL
最高速度可达每小时10.9公里，世界上速度最快的
双腿有膝机器人
5
智能路灯
“响应路灯系统”由印度尼西亚万隆技术研究所开 发，它由摄像头、路灯和微型电脑组成。摄像头以 25帧/秒的速度捕捉即将驶过的车辆的画面，电脑 在识别后会在车辆通过时自动点亮。
6
德科学家研制终结者机器人手臂
国内某些厂家生产的个人数字助理（PDA），给人们提 供了一个微型书写板和笔，让信息的输入更符合人们的 自然习惯。
……
37
机器人图片欣赏
▲ 咱 们 握 握 手 ！
38
机器人图片欣赏
▲ 来 一 段 舞 怎 样 ？
39
▲ 我 是 家 用 机 器 人 ！
40
日本本田公司展示最新研制的“Asimo”智能机器人
14
归根结底，深蓝能够取得这样的成功， 其实是人工智能不断发展的结果。 那么，什么是人工智能呢？
15
第1章 绪论
✓ 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 人工智能研究途径与学派 1.5 人工智能的主要研究领域
16
1.1.1 智能的概念
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。
20
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。
S5(3,1,1,1,MIN)
S6(2,2,1,1,MIN)
双腿有膝机器人MABEL
最高速度可达每小时10.9公里，世界上速度最快的
双腿有膝机器人
5
智能路灯
“响应路灯系统”由印度尼西亚万隆技术研究所开 发，它由摄像头、路灯和微型电脑组成。摄像头以 25帧/秒的速度捕捉即将驶过的车辆的画面，电脑 在识别后会在车辆通过时自动点亮。
6
德科学家研制终结者机器人手臂
国内某些厂家生产的个人数字助理（PDA），给人们提 供了一个微型书写板和笔，让信息的输入更符合人们的 自然习惯。
……
37
机器人图片欣赏
▲ 咱 们 握 握 手 ！
38
机器人图片欣赏
▲ 来 一 段 舞 怎 样 ？
39
▲ 我 是 家 用 机 器 人 ！
40
日本本田公司展示最新研制的“Asimo”智能机器人
14
归根结底，深蓝能够取得这样的成功， 其实是人工智能不断发展的结果。 那么，什么是人工智能呢？
15
第1章 绪论
✓ 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 人工智能研究途径与学派 1.5 人工智能的主要研究领域
16
1.1.1 智能的概念
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。
20
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。
S5(3,1,1,1,MIN)
S6(2,2,1,1,MIN)
人工智能PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的智能行为 ，实现人机交互、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
人工智能、模式识别与专家系统(PPT 69张)
人工智能、模式识别 与专家系统
第一节 人工智能
“智能化”是当前新技术、新产品、新产 业的重要发展方向、开发策略和显著标志， 例如：智能控制（Intelligent Control）、智 能自动化（Intelligent Automation）、智能 管理（Intelligent Management）、……。因 此，人工智能具有广泛的用途。可以说，哪 里有计算机应用，哪里就在用人工智能；哪 里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人 工智能的理论、方法和技术。
录像那样全都记下来，要么把我们的脑子胀爆，要 么我们的脑袋长得比楼房还大。
记忆、归纳推理与信息处理
人类的情感和智能都与我们大脑的记忆 特性密切相关，我们大脑有意识的活动在相 当程度上是记忆活动。探索和认识人脑的记 忆原理是实现人工智能的重要一环，也是电 脑模拟或实现人脑智能的必经之路。任何试 图逃避这一关的做法都不会成功。 电脑科技的高速发展并未导致电脑在智能 化方面有什么进展，其重要原因之一就是电 脑的记忆方式一直停留在它的初始阶段。
记忆、归纳推理与信息处理
利用已有的经验来解决新的问题需要归 纳和推理。人的这种能力是由人脑的记忆构 造决定的。人脑在发育的早期阶段记忆过程 主要是素材和基本经验块堆的建立和积累， 即机械记忆。人脑在成熟阶段记忆过程主要 是经验块堆的关联和重组，即关联记忆。由 关联记忆形成的人脑活动使人的思维模式天 生具有归纳推理能力。经验的重组使人得到 了新的经验，获得了进步。人脑的这种记忆 构造的优点是具有模糊识别和记忆修补能力， 缺点是老的关联成分会因打散而消退 , 即产 生忘却。
人的行为可分为社会行为和个人行为。 智能在人的社会行为中的作用主要是 制定社会规则、探索和发现自然规则以 及选择和套用这些规则。 而智能在人的个人行为中主要是通过 个人情感和意志起作用以处理新鲜感受。
第一节 人工智能
“智能化”是当前新技术、新产品、新产 业的重要发展方向、开发策略和显著标志， 例如：智能控制（Intelligent Control）、智 能自动化（Intelligent Automation）、智能 管理（Intelligent Management）、……。因 此，人工智能具有广泛的用途。可以说，哪 里有计算机应用，哪里就在用人工智能；哪 里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人 工智能的理论、方法和技术。
录像那样全都记下来，要么把我们的脑子胀爆，要 么我们的脑袋长得比楼房还大。
记忆、归纳推理与信息处理
人类的情感和智能都与我们大脑的记忆 特性密切相关，我们大脑有意识的活动在相 当程度上是记忆活动。探索和认识人脑的记 忆原理是实现人工智能的重要一环，也是电 脑模拟或实现人脑智能的必经之路。任何试 图逃避这一关的做法都不会成功。 电脑科技的高速发展并未导致电脑在智能 化方面有什么进展，其重要原因之一就是电 脑的记忆方式一直停留在它的初始阶段。
记忆、归纳推理与信息处理
利用已有的经验来解决新的问题需要归 纳和推理。人的这种能力是由人脑的记忆构 造决定的。人脑在发育的早期阶段记忆过程 主要是素材和基本经验块堆的建立和积累， 即机械记忆。人脑在成熟阶段记忆过程主要 是经验块堆的关联和重组，即关联记忆。由 关联记忆形成的人脑活动使人的思维模式天 生具有归纳推理能力。经验的重组使人得到 了新的经验，获得了进步。人脑的这种记忆 构造的优点是具有模糊识别和记忆修补能力， 缺点是老的关联成分会因打散而消退 , 即产 生忘却。
人的行为可分为社会行为和个人行为。 智能在人的社会行为中的作用主要是 制定社会规则、探索和发现自然规则以 及选择和套用这些规则。 而智能在人的个人行为中主要是通过 个人情感和意志起作用以处理新鲜感受。
人工智能和专家系统
人是一种智能信息处理系统 物理符号系统的六种基本功能 物理符号系统的假设
推论一 推论二 推论三
1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设
人类的认知行为具有不同层次 认知生理学 认知心理学 认知信息学 认知工程学
1.2 人类智能和人工智能
（111）（333）
（111）（122）
（122）（322）
（322）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
2.3 谓词逻辑法
逻辑语句 形式语言
2.3.1 谓词演算
1. 语法和语义 基逗号 原子公式
子问题1
本
原始问题
子问题集
原
问
子问题n
题
2.2 问题规约法
问题归约表示的组成部分：
一个初始问题描述； 一套把问题变换为子问题的操作符； 一套本原问题描述。
问题归约的实质：
从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题 以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为 一个平凡的本原问题集合。
终叶节点
2.2 问题规约法
不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 全部后裔为不可解的非终叶节点且含有或后 继节点，此非终叶节点才是不可解的。 后裔至少有一个为不可解的非终叶节点且含 有与后继节点，此非终叶节点才是不可解的。
与或图构成规则
梵塔问题归约图
2.2 问题规约法
1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
孕育期（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）
推论一 推论二 推论三
1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设
人类的认知行为具有不同层次 认知生理学 认知心理学 认知信息学 认知工程学
1.2 人类智能和人工智能
（111）（333）
（111）（122）
（122）（322）
（322）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
2.3 谓词逻辑法
逻辑语句 形式语言
2.3.1 谓词演算
1. 语法和语义 基逗号 原子公式
子问题1
本
原始问题
子问题集
原
问
子问题n
题
2.2 问题规约法
问题归约表示的组成部分：
一个初始问题描述； 一套把问题变换为子问题的操作符； 一套本原问题描述。
问题归约的实质：
从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题 以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为 一个平凡的本原问题集合。
终叶节点
2.2 问题规约法
不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 全部后裔为不可解的非终叶节点且含有或后 继节点，此非终叶节点才是不可解的。 后裔至少有一个为不可解的非终叶节点且含 有与后继节点，此非终叶节点才是不可解的。
与或图构成规则
梵塔问题归约图
2.2 问题规约法
1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
孕育期（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）
- 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)。
思维能力
• 人们通过脑的思维活动(如:记忆、联想、推理、 计算、分析、比较、判断、决策、规划、学习、 探索等)，对各种信息进行加工处理，将感性知识 上升为理性知识。进一步积累与总结经验，形成 概念、建立方法、制订计划、作出决策的能力； 通过推理、论证或分析、计算，求解问题、作出 结论的能力；通过学习、教育或训练、实践，从 而增长知识、丰富经验、促进工作的能力。
•
第1章 人工智能概述
机 器 感 知
人 工 智 能 机 器 思 维
知 识 获 取
问 题 求 解
机 视 觉 器 听 觉
知 识 推 理 问 题 求 解
模式识别：文字图象识别、景物分析、声 音识别。 人机对话：自然语言理解、自然语言生成 。 知识表达技术：规则、逻辑、网络 知识积累技术：知识库、数据库 知识推理：启发算法；学习、联想、归纳 、 演绎；证明、博弈 知识处理工具：智能自动程序设计、自动 程序设计
第1章 人工智能概述
⑶ 自动程序设计
• 就是让计算机设计程序。具体来讲，就是只要人 给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机 就会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程 序。它通过规划过程，生成所需的程序。自动程 序设计包括两方面的内容：程序综合与程序自动 验证。程序综合即实现自动编程，只要告诉计算 机“做什么”，而不用说“如何做”，计算机就 可以自动地把程序设计出来。程序自动验证是指 自动证明所设计程序的正确性。
• 人工智能(AI)是一门研究机器智能和智能机 器的新型的、综合性的、具有强大生命力 的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能 机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩 展人脑从事推理、规划、计算、思考、学 习、等思维活动，解决迄今为止需要人类 人工智能程序和通常程序的比较
近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度
地实现机器的智能，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。
第1章 人工智能概述
1．2．1 人工智能的科学体系
• 一、人工智能的位置
指导科学
交叉科学： 系统科学、思维科学、人体科学
哲学
人工智能
自然 科学
社会 科学
数学
基础科学
图 科学体系
第1章 人工智能概述
• 人工智能是逻辑学、思维学、生理学、 心理学、计算机科学，电子学、语言学、 教育、图学、光学、声学、工业自动化、 空间研究、物理学、程序设计学等多学 科相互渗透的结果。人工智能是在控制 论、信息论与系统论基础之上诞生的， 也必然随着突变论、耗散结构理论、协 同论的发展而进入到新的阶段。 • 人工智能的基础学科包括：数学理论 （离散数学、模糊数学）、思维科学理 论（论知心理学、逻辑和抽象思维学、 形象和直观思维学）和计算机工程技术 （硬件和软件技术）。
第1章 人工智能概述
⑵ 自动定理证明
• 把人证明数学定理和日常生活中的演绎推理变成一系列能 在计算机上自动实现的符号演算的过程和技术，称为自动 定理证明，也就是机器定理证明，其方法主要有四类： • ① 自然演绎法。依据推理规则，从前提和公理中可以推 出许多定理，如果待证的定理恰在其中，则定理得证。 • ② 判定法。即对一类问题找出统一的计算机上可实现的 算法解。 • ③ 定理证明器。它研究一切可判定问题的证明方法。 • ④ 计算机辅助证明。它是以计算机为辅助工具，帮助人 完成手工证明中难以完成的大量计算、推理和穷举。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
• • • • • • • • • • 1．3 工智能的技术方案与途径 1．3．1 人工智能的基本技术 1．3．2 人工智能的研究内容 1．3．3 人工智能的研究途径与方法 1．4 人工智能的产生与发展 1．4．1 人工智能的孕育期 1．4．2 人工智能的基础技术研究与形成期 1．4．3 人工智能的发展与应用期(1970年以后 1．4．4 人工智能在我国的发展情况 1．4．5 人工智能的发展趋势与展望
第1章 人工智能概述
1．１．２ 人类智能
• 人类智能通常表现为感知力、观察力、记 忆力、思维能力、语言表达能力、正确行 动的能力等等，基本过程是：感觉→分析→ 判断→决策→行动。它是指人在认识与改造 客观世界的活动中，由思维过程和脑力活 动所体现出的能力。 包括思维能力、感知 能力和行为能力
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
•
智能信息论 感 知 信 息 论 思 维 信 息 论 行 为 信 息 论
广义智能信息系统论
广义智能论 智 能 普 存 论 智 能 层 次 论 智 能 进 化 论
智能系统论 感 知 系 统 论 思 维 系 统 论 行 为 系 统 论
第1章 人工智能概述
智能的共性
• ⑴ 智能的基本要素是“知识”。 • ⑵ 智能是普遍存在的。人、动物、机器都可能有 智能。 • ⑶ 智能是多层的。高层智能(思维)、中层智能(感 知)、基层智能(行为)。 • ⑷ 智能是进化的。先天进化(遗传、变异)、后天 进化(学习、知识推理)。 • ⑸ 智能是相对的。不同的主体、客体、时间、空 间、环境、条件有不同智能水平。 • ⑹ 智能是智能系统的整体功能。
专家咨询系统、智能机、第五代计算机、 脑膜型、智能机器人、生产、办公、家务 自动化、智能控制、管理系统、计算机辅 助设计、教学、实验、制造
机知 器识 思 应 维 用
智能 机 器 系 统
图1-3 人工智能的学科范畴
第1章 人工智能概述
1．2．2 人工智能的学科范畴
• 1. 机器感知——知识获取 • 它研究机器如何直接或间接获取(自动或半 自动)知识，输入自然信息(文字、图象、声 音、语言、物景)，如机器视觉(文字、图象 识别、物景分析)；机器听觉(声音识别、语 言理解)；机器触觉；机器嗅觉；以及其他 机器感觉(力感觉、平衡感觉等)。其中最重 要的是机器视觉。
• 机器行为是指运用机器所获取的知识，通过知识 信息处理，作出反应，付诸行动，发挥知识的效 用的问题，以及各种智能机器和智能系统的设计 方法和工程实现技术。如基于知识库的专家系统， 智能控制与智能管理系统，进行知识信息处理的、 具有人——机智能接口的第五代计算机或新一代 的智能机，能够自行制订行动规划，具有机器视 觉与听觉、触觉的智能机器人，自然语言理解与 生成及人机对话系统，具有AI的计算机辅助设计、 教学、实验、制造系统，以及生产自动化、办公 室自动化、家务管理自动化系统等。
第1章 人工智能概述
人工智能的研究目标
索罗门的人工智能目标: ①对智能行为有效解释的理论分析； ②解释人类智能； ③构造智能的人工制品。 李艾特和费根鲍姆的人工智能目标:即①理解人类的 认识，②有效的自动化，③有效的智能拓展，④ 超人的智力，⑤通用问题求解，⑥连贯性交谈， ⑦自治，⑧学习，⑨储存信息。
第1章 人工智能概述
1．2．3 人工智能的应用领域 • ：难题求解、自动定理证明、 自动程序设计、自动翻译、模 式识别、自然语言理解、博弈、 计算机视觉、智能控制、智能 管理、智能决策、智能通信、 智能仿真、智能CAD、智能CAI 等
第1章 人工智能概述
⑴ 难题求解
• 主要指那些没有算法解，或虽有算法解但 在现有机器上无法实施或无法完成的困难 问题。例如：路径规划、运输调度、电力 调度、地质分析、测量数据解释、天气预 报、市场预测、股市分析、疾病诊断、故 障诊断、军事指挥、机器人行动规划、机 器博弈等等。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
敖志刚 编制
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
• • • • • • • • • 1．1 人工智能的基本概念 1．1．1 智能 1．1．2 人类智能 1．1．3 人工智能 1．1．4 人工智能的研究目标 1．2 人工智能的科学体系与分支 1．2．1 人工智能的科学体系 1．2．2 人工智能的学科范畴 1．2．3 人工智能的应用领域
第1章 人工智能概述
人工智能的研究目标
远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪
明，能够模拟人类的智能行为。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、思考、分析、决策、预测、理解、 规划、设计和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。
• • • • • •
人工智能程序 通常计算机程序 主要是符号处理 主要是数字处理 启发式搜索 依靠算法 控制结构和知识域相分离 信息和控制联结在 一起 易于修改、更新和改变 难以修改 允许不正确的答案 要求正确的答案
人工智能的研究内容
第1章 人工智能概述
1．机器思维与思维机器 • 机器思维，如:启发式程序、专家系统、知识工程、机器学习、 机器证明、机器博弈等。 • 思维机器，如:智能计算机，学习机、推理机、博弈机、逻辑机、 自动机，神经细胞模型、人工神经网络、脑模型等。 2．机器感知与感知机器 • 机器感知，如:文字、图象、物景、声音等模式识别与自然语言 理解；计算机视觉、听觉、触觉等。 • 感知机器，如:文字、图象、声音、语言的识别机、感知机;触觉 感知器，平衡感知器，各种智能传感器等。 3．机器行为与行为机器 机器行为，如:自适应、自镇定、自寻优等智能控制、管理、决策 行为，机器人在不确定的、动态环境中的“漫游”行为等。 • 行为机器，如:智能控制器、智能效应器、智能执行机构、智能 机械手、智能机器人等。
第1章 人工智能概述
⑷ 自动翻译
• 即机器翻译，是在没有人工翻译参与的情 况下，利用最新技术生成的翻译。也就是 完全用计算机作为两种语言之间的翻译。
第1章 人工智能概述
（5） 模式识别
• 模式识别的一般过程可描述为： • 所谓模式识别（Pattern Recognition）就是是利用计算 机对各种符号、文字、图形、语言、声音等进行分析、 判断、分类的学科，分为三类：即模式获取、模式分析 和模式分类。模式获取是利用变换器、传感器等检验器 件将信息源中模拟数据收集起来作为待识别的模式信号； • 给计算机配感觉器官（ 如摄象机、送话器等）→ 电信 号系列 → 进行预处理 → 抽出特征模式 → 与标准 模式进行比较 → 分类识别。 • 模式识别经常采用的方法有模板匹配法、统计模式法、 句法模式法、模糊模式法和神经网络法。下面分别对这 些方法作以简单介绍: