高级人工智能第1讲概论51
高级人工智能——第1讲概论51
18
符号智能与计算智能
神经计算从脑的神经系统结构出发来研究脑的功能，研究 大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。其研 究重点侧重于模拟和实现人的认识过程中的感知觉过程、形 象思维、分布式记忆和自学习自组织过程。特别是对并行搜 索、联想记忆，时空数据统计描述的自组织以及一些相互关 联的活动中自动获取知识，更显示出了其独特的能力，并普 遍认为神经网络适合于低层次的模式处理。
智能与社会环境有密切的关系。
2020/10/15
16
符号智能与计算智能
人工智能的符号主义、连接主义和行为主义：
传统人工智能是符号主义，它以 Newell 和 Simon 提出的物理 符号系统假设为基础。物理符号系统假设认为物理符号系统 是智能行为充分和必要的条件。物理符号系统由一组符号实 体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组 分出现。
20 世纪 80 年代 Newell ： SOAR 系统，以知识块(Chunking) 理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操 作符，实现通用问题求解。
Minsky ：框架知识表示方法。
1985 年Minsky ：《Society of Mind(思维社会)》指出思维社 会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。
2020/10/15
4
人工智能的渊源
国外
Aristotle (公元前 384—322) ：《工具论》的著作中提出形式 逻辑。
Bacon (1561—1626)：《新工具》中提出归纳法。
Leibnitz (1646—1716) ：研制四则计算器，提出了“通用符 号”和“推理计算”的概念，使形式逻辑符号化。
2020/10/15
22
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标：
近期目标：研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标：研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素：
最重要的要素包括：适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新 概念和新思想。
3.智能的分类：
自然智能 有规律的智能行为：计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为：如洞察力、创造力。 关于这些问题：计算机还不能解决。
三、如何判定智能？
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
人工智能概论课件第五章 人工智能让生活更便捷(上)
作业无人化 运营数字化 决策智能化
习题
单选题
实现顾客在查询商品和结算缴费时，无需逐个扫描，实现自动结算的技术基 础是：（ ）
A. NFC技术
B. RFID技术 C.移动支付技术
正确答案：B
D. NLP技术
02
智能阅读
智能阅读
（一）现状
背景
用户在信息时代面临着大量的信息和数据，信息过载问题逐渐困 扰着我们，在面对海量信息时常常无法从中获得对自己真正有用 信息，信息的有效性反而降低了。
习题
单选题
帮助用户在大量繁杂的信息中获取真实有用信息的人工智能应用是（ ）。
A.智能购物 B.智能阅读 C.智能翻译 D.智能语音助手
正确答案：B
03
智能出行
智能出行
（一）现状
设备数量增加后，设备故障问题尤其突出 智能交通系统规模扩大后，系统可靠性与 稳定性也需要保证 数据质量不高限制了智能交通业务高水平 的扩展应用 信息安全隐患
讨论 分别从商家和消费者的角度，谈一谈智能购物车的优势？
智能购物
（三）应用案例——魔镜
“魔镜”是一台“58英寸的等离子显示器”， 借助3D技术来判断顾客的身材和离摄像机的 远近，为镜前的顾客在镜中“穿”上他想试 穿的衣服。
技术
运动感应器和增强现实技术
智能购物
（三）应用案例——京东无人仓
京东无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与 配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、 大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主 的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分 拣、运输、出库等环节实现自动化。
《人工智能概论》
第五章 人工智能让生活更便捷（上）
主讲教师：XXX
《人工智能导论》概论精讲
人工智能的定义
• 定义8 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）。 • 定义9 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好 （Rick和Knight,1991）。 • 定义10 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）。 • 定义11 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（Luger和Stubblefield,1993）。 其中，定义4和定义5涉及拟人思维；定义6和定义7与 理性思维有关；定义8和定义9涉及拟人行为；定义10和定 义11与拟人理性行为有关。
• 2006年的罗纳奖获得者 / …
为什么要研究人工智能
•
程序被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤进行工作。由于缺 乏智能性、缺乏自学习与自适应能力,难以处理越来越复杂的问题。
• AI是人类智能的扩大和延伸，其作用将是不可估量的。 • AI的研究对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。 • 对“数据世界”的需求进而发展到对“知识世界”的需求而产生的。 • 寻求试探性的搜索，启发式的，不精确的，模糊的甚至允许出现错误 的推理方法，以便符合人类的思维过程。 • …
• 1990年，罗纳奖设立,专门奖励在图灵测试中表现出色的计算机 /Prizef/loebner-prize.html • 2000年和2001年罗纳奖的获得者女机器人ALICE /
• 2003年罗纳奖获得者机器人Jabb http://www.abenteuermedien.de/jabberwock/index.php
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。 • 人工智能（Artificial Intelligence－－AI）： AI是关于知识的科学－怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学。(Nilsson) AI就是研究如何使计算机做过去只有人才能做的智能 工作。(Winston)
智能控制第1讲 智能控制概论
Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence Knowledge Information Data房间温度高 解决温度 高的办法温度高原因通风量不足增大通风量房间温度 32℃理想温度 23℃Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence KnowledgeInformation Data传统控制面临的挑战 实际系统由于存在复杂性、非线性、时变 性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精 确的数学模型。
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循 一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应 用中往往与实际情况不相吻合。
传统控制面临的挑战 传统控制方法在解决大范围变工况、异常 工况等问题方面往往不尽人意。
环境和被控对象的未知和不确定性，导致无 法建立模型。
9 传统控制往往不能满足某些系统的性能要 求。
控制科学发展过程进展方向最优控制 确定性反馈控制 开环控制 智能控制 自学习控制自组织控制 自适应控制 鲁棒控制 随机控制对象的复杂性智能控制的发展¾ 1985 年 8月，IEEE在纽约召开第一届智能控制学术 研讨会，主题：智能控制原理和智能控制系统。
会议 决定在 IEEE CSS 下设 IEEE 智能控制专业委员会。
这 标志着智能控制这一新兴学科研究领域的正式诞生。
¾ 1987 年 1 月 ， 美 国 费 城 ， 第 一 次 智 能 控 制 国 际 会 议，IEEE CSS与CS两学会主办； ¾ 1987 年以来，一些国际学术组织，如 IEEE 、 IFAC 等定期或不定期举办各类有关智能控制的国际学术会 议或研讨会，一定程度上反映了智能控制发展的好势 头。
智能控制的发展¾ 1991年7月，中国人工智能学会成立。
¾ 1993年7月，成都，中国人工智能学会智能机器人专 业委员会成立大会暨首届学术会议。
51单片机课件第一章
1.2.2单片机的发展趋势
（1）CPU功能增强
（2）内部资源增多 （3）引脚多功能化 （4）寻址范围增加 （5）超微型化
（6）低电压和低功耗
1.3 单片机应用
电讯方面
工业方面
汽车方面
民用方面 数据处理方面
仪表方面
1.4 MCS-51单片机
1.4.1 MCS-51系列单片机
MCS51是指由美国INTEL公司生产的一系列单片 机的总称，这一系列单片机包括了好些品种，如 8031，8051，8751，8032，8052，89C51等，其中 8051是最早最典型的产品，该系列其它单片机都是 在8051的基础上进行功能的增、减、改变而来的， 所以人们习惯于用8051来称呼MCS51系列单片机， 而8031是前些年在我国最流行的单片机，所以很多 场合会看到8031的名称。
1.2 单片机的发展历史及发展趋势 1.2.1 单片机的发展历史 单片机的发展经历了由4位机到8位机,再到16位 机的发展过程，目前8位单片机仍在广泛使用。 第一代：1974~76，起步阶段 特点：制造工艺落后，集成度低，采用双片形式 典型代表：美国仙童（Fairchild）公司F8系列 第二代：1976~78，低性能单片机阶段 特点：性能低，品种少，应用范围不广（比较简单 场合） 典型代表：Intel公司的MCS-48型，8位单片机 采用8位CPU、2个 I/O口、8位定时器/计数器、简单 中断，寻址小于4K，且无串行口。
单片机系统
CPU
输 入 设 备
输 入 接 口 设 备
运算器 控制器
存储器 硬件系统
输 出 接 口 设 备
输 出 设 备
软
+
件 系
统
单片机内部结构示意图
人工智能与机器人培训讲义
2、前避障传感器没有信号
左边有信号，右边也有信号。 左边有信号，右边没有信号。 右边也有信号，左边没信号。 右边没有信号，左边也有信号
3、枚举算法—实例
机器人前进的时候，当前避障传感器有信号时候， 第一组四种情况相对应的动作结果为：
智能机器人
智能机器人是人工智能中的最重要的应 用，机器人是一种能模拟人的行为的机械， 对它的研究经历了三代的发展过程：
1. 第一代（程序控制）机器人； 2. 第二代（自适应）机器人； 是按以下二种方式“学会”
工作的。一种是由设计师预先按工作流程编写 好程序，存贮在机器人的内部存储器，在程序 控制下工作。另一种是被称为“示教—再现” 方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之 前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整 个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作 都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺 序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改 变，就要重新进行程序设计。这种机器人能尽 心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。
图像识别
图形刺激作用于感觉器官，人们辨 认出它是经验过的某一图形的过程。也 称图像再认。在图像识别中，既要有当 时进入感官的信息，也要有记忆中存储 的信息。只有通过存储的信息与当前的 信息进行比较的加工过程，才能实现对 图像的再认。
自然语言理解
“机器”要能够理解自然语言，需要达到以下三个 标准：
翻译机器所依赖的自动翻译技术包括语 音翻译和文字翻译，主要的关键技术有四个 方面：单词分析，语法分析，意义分析和文 理分析。
机器学习
人的智能是通过学习来获得进步的， 学习的能力是我们人类的自然属性。而人 工智能研究上最突出和最重要的一个方面， 就是机器学习。 首先，我们要赋予“机器”一个最基 本的智能基础。这一智能基础就是专家系 统与问题求解系统。
高级人工智能作业及答案1
Assignment11.We will consider the routing problem shown in Figure1.We aim at finding a route from S to T,where S is the starting point and T is the goal point.The number on every edge refers to the cost(e.g.,time/distance).An example path is S→A→D→T and the cost of this path is70+80+300=450.Figure11.1Please write down the points to be visited in order using Breath-First Search (BFS),then calculate the cost of the solution.(12marks)[0]{[S,0]}[1]{[S→A,70];[S→B,40];[S→C,90]}[2]{[S→B,40];[S→C,90];[S→A→D,150]}[3]{[S→C,90];[S→A→D,150];[S→B→F,200]}[4]{[S→A→D,150];[S→B→F,200];[S→C→E,210]}[5]{[S→B→F,200];[S→C→E,210];[S→A→D→T,450]}[6]{[S→C→E,210];[S→A→D→T,450];[S→B→F→T,230]}[7]{[S→A→D→T,450];[S→B→F→T,230];[S→C→E→T,490]}The length of the shortest path is230.The path is S→B→F→T.1.2Please write down the points to be visited in order using Depth-First Search (DFS),then calculate the cost of the solution.(12marks)[0]{[S,0]}[1]{[S→A,70];[S→B,40];[S→C,90]}[2]{[S→A→D,150];[S→B,40];[S→C,90]}[3]{[S→A→D→T,450];[S→B,40];[S→C,90]}[4]{[S→A→D→T,450];[S→B→F,200];[S→C,90]}[5]{[S→A→D→T,450];[S→B→F→T,230];[S→C,90]}[6]{[S→A→D→T,450];[S→B→F→T,230];[S→C→E,210]}[7]{[S→A→D→T,450];[S→B→F→T,230];[S→C→E→T,490]}The length of the shortest path is230.The path is S→B→F→T.1.3Please write down the points to be visited in order using Uniform-Cost Search(UCS),then calculate the cost of the solution.(12marks)[0]{[S,0]}[1]{[S→A,70];[S→B,40];[S→C,90]}[2]{[S→A,70];[S→B→F,200];[S→C,90]}[3]{[S→A→D,150];[S→B→F,200];[S→C,90]}[4]{[S→A→D,150];[S→B→F,200];[S→C→E,210]}[5]{[S→A→D→T,450];[S→B→F,200];[S→C→E,210]}[6]{[S→A→D→T,450];[S→B→F→T,230];[S→C→E,210]}[7]{[S→A→D→T,450];[S→B→F→T,230];[S→C→E→T,490]}The length of the shortest path is230.The path is S→B→F→T.2.Consider the Travelling Salesman Problem(TSP).Given a set of cites and the distances between each pair of cities,we aim at finding the shortest route that visits each city once and only once and returns to the origin city.Figure2is an example solution to a TSP problem,the solution is1→2→3→4→1,which leads to the shortest distance890.Figure2Figure3Consider a TSP problem illustrated in Figure3.2.1How will you represent solutions to TSP in an evolutionary algorithm?(5 marks)The ordinal representation.parent1(125643):113321parent2(135246):1231112.2What would be an appropriate fitness function for measuring the quality of solutions?(5marks)Subtract each tour length to the maximum tour length found in the current population.2.3Design an appropriate crossover operator.Justify your design.(10 marks)The two parent chromosomes encode the tours125643and135246,respectively. After cutting at position2,a feasible offspring(125346)is created.parent1(125643):11|3321parent2(135246):12|3111offspring(125346):1131112.4Design an appropriate mutation operator.Justify your design.(10marks)The offspring is created by first replacing the substring31in parent2by the substring33.Hence,2replaces3,and1replaces city3(step1)(125364).Outside of the cut points,1replaces2,and2replaces1(step2)(125346).parent1(125643):11|33|21parent2(135246):12|31|11offspring(step1)(125364):113121(step2)(125346):1131123.For the tours13654287and14236578(path representation),the initial edge map is shown in the following figure.Here,we consider the Edge recombination crossover(ER)in the adjacency representation.What is the final tour if city1is selected as the starting city?Write down the derivation process and justify your conclusion.(34marks)(a)From city1,we can go to cities3,4,7or8.Cities3,4,7and8have two active edges.Hence,a random choice is made between cities3,4,7and8.(b)Assume that city3is selected.From3,we can go to cities2and6.(c)City2has two active edges and city6only one,so city6is selected.From city6, there is no choice but to go to city5.(d)City5is selected.From City5,cities4and7have two active edges.(e)Assume that city4is randomly selected.From city4,there is no choice but to go to city2.(f)City2is selected.From city2,there is no choice but to go to city8.(g)City8is selected.From city8,we must go to city7.(h)City7is selected.So the final tour is13654287and all edges are inherited from both parents.。
高级人工智能-5[1]
![高级人工智能-5[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/af1da0c77cd184254b3535d1.png)
高级人工智能-5[1]
概述-表示的3方面问题
v 不确定问题的数学模型表示的3方面问题
*表示问题： 表达要清楚。表示方法规则不仅仅是数，还 要有语义描述。
*计算问题： 不确定性的传播和更新。也是获取新信息的 过程。
*语义问题：将各个公式解释清楚。
PPT文档演模板
高级人工智能-5[1]
不确定性推理例子
PPT文档演模板
语义问题：如何解释表示和计算的含义，目前多用概率方法。 如：f（B，A）可理解为当前提A为真时结论B为真的一种影响程
度， C（A）可理解为A为真的程度。
特别关心的是f（B，A）的值： 1）A(T) →B(T), f（B，A）=? 2）A(T) →B(F), f（B，A）=? 3）B 独立于A，f（B，A）=?
v 随机事件：随机事件是一个随机实验的一 些可能结果的集合，是样本空间的一个子 集。常用大写字母A,B,C,…表示。
PPT文档演模板
高级人工智能-5[1]
概率论基础（事件间的关系与运算 ）
v 两个事件A与B可能有以下几种特殊关系：
Ø 包含：若事件B发生则事件A也发生，称“A包 含B”，或“B含于A”，记作AB或BA。
v 贝叶斯网络方法的不确定性表示基本上是保持了概率的表示方 式，可信度计算也是概率计算方法，只是在实现时，各具体系 统根据应用背景的需要采用各种各样的近似计算方法。推理过 程称为概率推理。因此，贝叶斯网络没有其它确定性推理方法 拥有的确定性表示、计算、语义解释等问题。本节介绍贝叶斯 网络的基本概念和简单的推理方法。
Ø 摩根率：
v 事件计算的优先顺序为：求余，交，差和并。
PPT文档演模板
高级人工智能-5[1]
概率论基础（概率定义 ）
人工智能讲义PPT
§1.2 人工智能发展的历史（1）
50年代人工智能的兴起与冷落
Dartmouth十人研讨会（1956） 消解法的提出和其局限性（1965） 跳棋程序Checkers的辉煌与停滞（1956） 机器翻译受挫
The spirit is willing but the flesh is weak. The wine is good but the meat is spoiled. Time flies like an arrow. Fruit flies like an apple.
§1.4 人工智能的研究领域（1）
1，专家系统 2，机器学习 3，模式识别 4，自然语言理解 5，自动定理证明
§1.4 人工智能的研究领域（2）
6，自动程序设计 7，机器人学 8，博弈 9，智能决策支持系统 10，人工神经网络
本课程的目的
• 掌握人工智能的基本原理与方法 • 分析问题解决问题方法的学习 • 进一步开展人工智能的研究 • 一般应用系统的开发
有关人工智能的思考早在几个世纪 前就存在了。“从几世纪前出现的神话 般复杂的巨钟和机械自动机开始，人们 已对机器操作的复杂性与自身的某些智 能活动进行直观的联系。” (Pamela McCorduck: Machines Who Think, 1979) 现代计算机要比人们建造过的任 何机器复杂千万倍，因此真正兴起对人 工智能的研究是从本世纪五十年代才开 始的。
§1.3目前人工智能研究的发展方向（1）
现场人工智能（Situated AI）
生命系统在复杂的自然环境中所具有的生存和 反应能力的本质就是适应环境的“感知-运动” 模式。 Rodney A. Brooks: “没有推理的智能”获12届 国际人工智能联合大会“计算机与思维”奖。
人工智能原理及技术-逻辑智能体
34
怪兽世界的模型
• KB = 怪兽世界的规则 + 观察 • α2 = “[2,2] 是安全的", KB ╞ α2 •
35
推理算法的性质
• 仅导出所需句子的推理算法被称为好的推理或真值保留 • 如果一个推理算法可以推倒出任何它所蕴含的句子，那么它是完
备的 • 如果在现实世界中KB为真，那么通过好的推理过程从KB派生的
53
有效性和可满足性
如果一个语句在所有的模型中为真，那么这个语句是有效的
例如, True, A A,
A A,
(A (A B)) B
有效性是通过推论定理与推理相关联的： KB ╞ α if and only if (KB α) is valid
如果一个语句在一些模型中为真，那么这个语句是可满足的
58
归结
• 归结 推理规则 (for CNF):
l1 … lk,
m1 … mn
l1 … li-1 li+1 … lk m1 … mj-1 mj+1 ... mn
where li and mj are complementary literals.
例如, A B,
C
如果一个语句在任何模型中都不为真，那么这个语句是不可满足 的
例如, AA
可满足性通过以下规则与推理相关联： KB ╞ α if and only if (KB α) is unsatisfiable α╞ β if and only if the sentence (α ¬β ) is unsatisfiable
14
思考题： 1.智能体所在的怪兽世界环境复杂吗？ 2. 智能体如何获取金子？
高级人工智能第十一部分课件
人工智能的决策过程
可解释性和透明度
人工智能的决策过程需要具备可解释性和透明度，以便人们能够理解人工智能 是如何做出决策的。这有助于增强人们对人工智能的信任，并减少误解和担忧 。
公平性和公正性
人工智能的决策过程应遵循公平性和公正性的原则，以确保所有人都能受到平 等对待。例如，在招聘或信贷审批过程中，人工智能不应基于种族、性别、年 龄等因素做出不公平的决策。
讲述了人工智能的定义、 发展历程以及应用领域。
深入探讨了监督学习、无 监督学习、强化学习等机 器学习算法的原理和应用 。
介绍了神经网络的基本原 理、常见的深度学习模型 以及优化算法等。
讲解了自然语言处理的基 本概念、常见任务和算法 ，如词向量表示、文本分 类、情感分析等。
介绍了计算机视觉的基本 概念、常见任务和算法， 如目标检测、图像识别等 。
。
需要注意的是，人工智能在医疗 诊断中的应用需要遵守医疗伦理
和法律规定。
金融投资
人工智能在金融领域的应用包括股票 交易、风险评估、信贷审批等。
需要注意的是，人工智能在金融投资 中的应用需要遵守金融监管和法律规 定。
人工智能可以通过分析大量的金融数 据，提供更加精准的投资策略和风险 管理方案，提高金融市场的效率和稳 定性。
教育和培训的挑战
人工智能对就业的影响还表现在对教育和培训的需求上，需要更新教育内容，提高劳动者 的技能水平。
人工智能的透明度和可解释性
01
算法决策过程的可追溯性
人工智能的决策过程往往缺乏透明度，需要提高算法决策过程的可追溯
性，以便更好地理解算法的决策依据。
02
可解释性在监管和司法领域的应用
在监管和司法领域，需要提供人工智能决策的可解释性，以确保决策的
- 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)。
1946 年， Manochly 和Eckert 研制成功 ENIAC 电子数字计 算机。
1948年， Wiener创立了控制论，Shannon创立了信息论。
2020/9ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
5
人工智能的渊源
1956 年由McCarthy、Minsky 等发起，美 国的几位心理学家、数学家、计算机科学家、 信息论学家在Dartmouth 大学举办夏季讨论 会，正式提出人工智能的术语，开始了具有 真正意义的人工智能的研究。
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
4
人工智能的渊源
国外
Aristotle (公元前 384—322) ：《工具论》的著作中提出形式 逻辑。
Bacon (1561—1626)：《新工具》中提出归纳法。
Leibnitz (1646—1716) ：研制四则计算器，提出了“通用符 号”和“推理计算”的概念，使形式逻辑符号化。
认知心理学家 Dodd等则认为，认知应包括三个方面，即适应、 结构和过程。也就是说，认知是为了一定的目的，在一定的 心理结构中进行的信息加工过程。
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
10
人工智能的认知问题
认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学, 包括 从感觉的输入到复杂问题求解, 从人类个体到人类社会的智能 活动, 以及人类智能和机器智能的性质。
2005 年, McCarthy 指出人工智能的长期目标 是实现人类水平的人工智能 [McCarthy 2005]
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
3
人工智能的渊源
中国 算盘：古典计算机； 水运仪象台：天文观测与星象分析仪器； 候风地动仪：测报与显示地震的仪器。 阴阳学说：对现代逻辑的发展有重大影响。
认知科学是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学 语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果。
认知科学研究的目的：说明和解释人在完成认知活动时是如 何进行信息加工的。
认知科学涉及的问题：知觉、语言、学习、记忆、思维、问 题求解、创造、注意, 以及环境、社会文化背景对认知的影响。
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
7
人工智能的渊源
20 世纪 70 年代前期，人工智能研究以自然语言理解、 知识表示为主
Winograd：自然语言理解系统 SHRDLU。 Colmerauer ：创建PROLOG 语言。 Schank ：概念从属理论。 Minsky ：框架知识表示法。 Feigenbaum（ 1977 年）：知识工程。
20 世纪 60 年代，人工智能以搜索算法、通用问题求解(GPS)的 研究为主
Newell ：问题求解程序，使启发式程序有更大的普适性。 Minsky： 发表题为“走向人工智能的步骤” 的论文。 Feigenbaum ： DENDRAL化学专家系统人工智能研究走向实用化
的标志。
Robinson ：提出了归结原理。 Quillian ：语义网络的知识表示方法。 1969 年，国际人工智能联合会(IJCAI)成立。
Boole (1815—1864)：创立布尔代数，《思维法则》书中首次 用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。
Godel(1906—1978) 提出了不完备性定理。
Turing (1912—1954) 提出了理想计算机模型──图灵机
1943 年，McClloch 和 Pitts 提出了 MP 神经网络模型
20 世纪 80 年代， 人工智能蓬勃发展
专家系统开始广泛应用， 出现了专家系统开发工具， 人工智能产业。 国家制订相应的计划，进行人工智能和智能计算机系统的研
究。
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
8
人工智能的渊源
人工智能尚缺乏必要的理论。在一些关键技术方面, 诸如机 器学习、非单调推理、常识性知识表示、不确定推理等尚未取得 突破性的进展。人工智能对全局性判断模糊信息处理、多粒度视 觉信息的处理是极为困难的。
人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的 智能, 实现机器智能。
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
9
人工智能的认知问题
认知(cognition)是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。
美国心理学家 Houston 等人将对“认知”的看法归纳为如下五 种主要类型： (1) 认知是信息的处理过程； (2) 认知是心理上的符号运算； (3) 认知是问题求解； (4) 认知是思维； (5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推 理、问题求解、学习、想象、概念形成、语言使用等。
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
6
人工智能的渊源
在 20 世纪 50 年代，人工智能以博弈、游戏为对象进行研究。
Samuel ：自学习能力的启发式博弈程序 Newell、 Simon ：启发式程序 Logic Theorist, 证明了《数学原理》
书中 38 条定理。 Chomsky：语言文法，开创了形式语言的研究。 McCarthy：人工智能程序设计语言LISP。
高级人工智能
概论
2020/9/11
王浩
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
1/51
人工智能的渊源
人工智能的认知问题
思维的层次模型
符号智能与计算智能
人工智能的研究方法
自动推理
机器学习
分布式人工智能
人工思维模型
知识系统
2020/9/11
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
2
人工智能的渊源
人工智能(Artificial Intelligence)主要研究用人 工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智 能,实现机器智能。
人工智能还处于智能学科研究的早期阶段, 必须开展智能科 学的研究。 智能科学研究智能的基本理论和实现技术，是由脑 科学、认知科学、人工智能等学科构成的交叉学科。
脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究人脑智能机理， 建立脑模型，揭示人脑的本质。
认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑 心智活动过程的科学。