第一章——人工智能(1)绪论

合集下载

《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。

人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。

1.2答:“智能"一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。

所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。

智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。

“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。

1。

3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。

即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统.1。

4答:自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列机器人-足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2。

1解答:(1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S-状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。

状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分.与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念.一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。

(3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。

第一章 绪论

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

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

第1章 人工智能-绪论

2020/8/1
人工智能
3
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)。
2020/8/1
人工智能
15
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。
2020/8/1
人工智能
25
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)
2020/8/1
人工智能

《人工智能导论》第1章-绪论

《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。

人工智能导论第一章绪论

人工智能导论第一章绪论
人工智能实际上是一门综合性的交叉学科 和边缘学科。
人工智能学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人 工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 有关学科
图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能,因此,
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界,就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ,如通过视觉器官获取图形、图像信息,通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合:
感知能力:人类获取外界信息的基本途径 行为能力:对感知到的外界信息的反应,包含:
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
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
人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义,与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。
人类对人工智能的研究刚刚起步,有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
1.1 智能
从工程上讲,人工智能就是人造智能,不清楚什 么是智能,就难以真正理解和实现人工智能。
智能是人们认识和改造客观世界的综合能力,是 人类区别于其他事物的本质特征。
• 美国数学家Mauchly,1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch,建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon(香农),1948年发表了《通讯的数学理

人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24

人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24

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。

(完整版)人工智能课后习题

(完整版)人工智能课后习题

(完整版)人工智能课后习题第一章绪论1、什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。

答: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,他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。

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,这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解等活动。

2、为什么能够用机器模仿人的智能?答:物理符号系统的假设:任何一个系统,如果它能够表现出智能,那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。

反之,任何系统如果具有这6种功能,那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。

物理符号系统的假设伴随有3个推论。

推论一: 既然人具有智能,那么他(她)就一定是个物理符号系统。

推论二: 既然计算机是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。

推论三: 既然人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。

3、人工智能研究包括哪些内容?这些内容的重要性如何?答:1)认识建模。

认识科学是人工智能的重要理论基础,涉及非常广泛的研究课题。

2)知识表示。

知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心研究内容其中,知识表示是基础,知识推理实现问題求解,而知识应用是目的。

知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。

3)知识推理。

知识推理,包括不确定性推理和非经典推理等,似乎已是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发現和解决的问题值得研究。

4)知识应用。

人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。

5)机器感知。

机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。

6)机器思维。

机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。

7)机器学习。

机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课題。

第一章人工智能绪论

第一章人工智能绪论

28
14
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。
15
第一章 人工智能绪论
23
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

人工智能课程习题与部分解答

人工智能课程习题与部分解答

⼈⼯智能课程习题与部分解答《⼈⼯智能》课程习题与部分解答第1章绪论1.1 什么是⼈⼯智能? 它的研究⽬标是什么?1.2 什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征.1.3 在⼈⼯智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作⽤? 1.5 在⼈⼯智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作⽤?1.7 ⼈⼯智能的主要研究和应⽤领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?第2章知识表⽰⽅法2.1 什么是知识?分类情况如何?2.2 什么是知识表⽰?不同的知识表⽰⽅法各有什么优缺点? 2.4 ⼈⼯智能对知识表⽰有什么要求? 2.5 ⽤谓词公式表⽰下列规则性知识:⾃然数都是⼤于零的整数。

任何⼈都会死的。

[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是⾃然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x ⼤于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是⼈”,则上述知识可⽤谓词分别表⽰为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→? )]()()[(x D x M x →?2.6 ⽤谓词公式表⽰下列事实性知识:⼩明是计算机系的学⽣,但他不喜欢编程。

李晓新⽐他⽗亲长得⾼。

2.8 产⽣式系统由哪⼏个部分组成? 它们各⾃的作⽤是什么?2.9 可以从哪些⾓度对产⽣式系统进⾏分类? 阐述各类产⽣式系统的特点。

2.10简述产⽣式系统的优缺点。

2.11 简述框架表⽰的基本构成,并给出框架的⼀般结构 2.12框架表⽰法有什么特点?2.13试构造⼀个描述你的卧室的框架系统。

2.14 试描述⼀个具体的⼤学教师的框架系统。

[解] ⼀个具体⼤学教师的框架系统为:框架名:<教师-1> 类属:<⼤学教师>姓名:张宇性别:男年龄:32职业:<教师>职称:副教授部门:计算机系研究⽅向:计算机软件与理论⼯作:参加时间:2000年7⽉⼯龄:当前年份-2000⼯资:<⼯资单>2.16把下列命题⽤⼀个语义⽹络表⽰出来(1)树和草都是植物;(2)树和草都是有根有叶的;(3)⽔草是草,且⽣长在⽔中;(4)果树是树,且会结果;(5)苹果树是果树的⼀种,它结苹果。

人工智能考点整理

人工智能考点整理

⼈⼯智能考点整理第⼀章绪论1、⼈⼯智能概念⼈⼯智能就是让机器来完成那些如果由⼈来做则需要智能的事情的科学2、智能有哪些具体特征?●具有感知能⼒(系统输⼊): 机器视觉,机器听觉,图像语⾳识别……●具有记忆与思维能⼒:思维是智能的根本原因,思维是⼀个动态的过程。

思维分为:逻辑思维,形象思维和顿悟思维。

●具有学习能⼒及⾃适应能⼒:适应环境的变换、积累经验的能⼒●具有⾏为能⼒(系统输出):对外界的智能化反应3、AI的本质研究如何制造出⼈造的智能机器或系统,来模拟⼈类智能活动的能⼒,以延伸⼈们智能的科学。

4、⼈⼯智能系统的三⼤基本问题知识获取、知识表⽰和知识利⽤5、⼈⼯智能研究形成了三⼤学派●符号主义,认为符号是⼈类的认识基元,同时⼈的认识过程即是对符号的计算推理的过程。

其研究内容是基于逻辑的知识表⽰和推理技术。

●联结主义,认为⼈的认识基元是神经元,认识的过程就是⼈脑进⾏信息处理的过程。

主要研究内容是神经⽹络。

●⾏为主义,其主要原理是智能取决于感知和⾏为,它不需要知识,不需要表⽰,不需要推理,智能⾏为是通过与现实外界环境的交互作⽤体现出来的。

研究重点是模拟⼈的各种控制⾏为。

三个学派各有所长,各有所短,应相互结合、取长补短,综合集成。

不同学派间的争论进⼀步促进了⼈⼯智能的发展。

6、⼈⼯智能的⽬的●通过计算机技术模拟⼈脑智能,替代⼈类解决⽣产、⽣活中的具体问题。

●通过计算机技术延伸⼈类智⼒,提⾼⼈类解决⽣产、⽣活中的具体问题的能⼒。

●通过计算机技术研究推动⼈类智⼒发展7、⼈⼯智能的⽬标⼈⼯智能是电脑科学的⼀个重要分⽀,它的近期⽬标是让电脑更聪明、更有⽤,它的远期⽬标是使电脑变成“像⼈⼀样具有智能的机器”。

8、⼈⼯智能研究的基本内容Cognition modeling (认知建模)Knowledge Representation(知识表⽰)Knowledge Reasoning(知识推理)Knowledge Application(知识应⽤)Machine Perception(机器感知)Machine thinking(机器思维)Machine learning(机器学习)Machine behavior(机器⾏为)Intelligent system constructing(智能系统构建)9、⼈⼯智能研究的主要⽅法Function simulation (功能模拟法)Construction simulation (结构模拟法)Behavior simulation (⾏为模拟法)Integration simulation (集成模拟法)Mechanism simulation(机制模拟法)10、⼈⼯智能的研究与应⽤领域Problem Solving 问题求解Logic Reasoning & Automatic Theorem Proving 逻辑推理与⾃动定理证明Natural Language Understanding ⾃然语⾔理解Automatic Programming ⾃动定理证明Machine Learning 机器学习Expert System (ES) 专家系统Artificial Neural Network (ANN) ⼈⼯神经⽹络Robotics 机器⼈学Pattern Recognition 模式识别Computer Vision 计算机视觉Intelligent Control(智能控制)第⼆章知识和知识表⽰⽅法1、什么是知识把有关的信息关联在⼀起的信息结构,就是知识。

初中人工智能知识点梳理

初中人工智能知识点梳理

初中人工智能知识点梳理
一:人工智能绪论
1、什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门探索、分析、设计和实现智能系统的科学。

它是一种复杂的研究,它涉及计算机科学,认知科学,数学,神经科学,系统建模,机器学习等其他相关技术。

它旨在尽可能模拟人类智力的方式来计算机系统中建立,理解和处理复杂问题。

2、主要技术原理
(1)概念演绎:它是通过从已知的个体/概念进行推理来推导新的概念。

(2)定理证明:它是一种确定有解的知识库或算法,用于证明一些定理或结论是否正确。

(3)知识表示:它是指表达/组织知识的形式,例如符号系统,逻辑表达,框架,机器可读的表示,图形表示等。

(4)机器学习:机器学习是研究计算机程序如何自动改变其输入的技术,它可以使用经验来改变系统的行为,从而使其更有效,更准确地完成其中一种任务。

3、人工智能的应用
(1)自动驾驶:自动驾驶是基于传感器,系统自我学习,以及机器学习等人工智能技术,为汽车提供全面自动化操作的技术。

(2)虚拟助手:虚拟助手是基于语音识别、语言理解和自然语言处理等技术。

人工智能概论第1章-绪论

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)
22
➢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
14
➢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。
12
➢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

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。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
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

人工智能考试复习资料

人工智能考试复习资料

⼈⼯智能考试复习资料⼈⼯智能第⼀章绪论1、智能(intelligence )⼈的智能是他们理解和学习事物的能⼒,或者说,智能是思考和理解能⼒⽽不是本能做事能⼒。

2、⼈⼯智能(学科)⼈⼯智能研究者们认为: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。

3、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,这些智能⾏为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、⾏动和问题求解等活动。

4、⼈⼯智能:就是⽤⼈⼯的⽅法在机器上实现的智能,或者说,是⼈们使⽤机器模拟⼈类的智能。

5、⼈⼯智能的主要学派:符号主义:⼜称逻辑主义、⼼理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

代表⼈物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。

连接主义:⼜称仿⽣学派或⽣理学派,其原理主要为神经⽹络及神经⽹络间的连接机制与学习算法。

⾏为主义:⼜称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。

6、⼈类认知活动具有不同的层次,它可以与计算机的层次相⽐较,见图⼈类计算机认知活动的最⾼层级是思维策略,中间⼀层是初级信息处理,最低层级是⽣理过程,即中枢神经系统、神经元和⼤脑的活动,与此相对应的是计算机程序、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。

7、⼈⼯智能研究⽬标为:1、更好的理解⼈类智能,通过编写程序来模仿和检验的关⼈类智能的理论。

思维策略初级信息处理⽣理过程计算机程序计算机语⾔计算机硬件图:⼈类认知活动与计算机的⽐2、创造有⽤和程序,该程序能够执⾏⼀般需要⼈类专家才能实现的任务。

⼀般来说,⼈⼯智能的研究⽬标⼜可分为近期研究⽬标和远期研究⽬标两种。

人工智能考点整理

人工智能考点整理

1965 年 Robinson 提出了归结原理, (与传统的自然演绎法完全不同的消解法) 。 1968 年 Quillian 提出了语义网络的知识表示方法 1969 年 Minsky 出了一本书“感知机” ,给当时的神经网络研究结果判了死刑 70 年代: 开始从理论走向实践,解决一些实际问题。同时很快就发现问题:归结法费时、下棋赢不了全 国冠军、机器翻译一团糟。 以 Feigenbaum 为首的一批年轻科学家改变了战略思想,1977 年提出了知识工程的概念,以知 识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。 80 年代: 人工智能发展达到阶段性的顶峰 1986 年 Rumlhart 领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法,解决了神 经网络的根本问题之一。从此,神经网络的研究进入新的高潮 90 年代 计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化,人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等 主流技术相结合,并融合在主流技术之中,旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近 3. 人工智能的主要学派及观点 返回目录 符号主义 又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),其原理主要为物理 符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、 西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。 联结主义 称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机 制与学习算法。认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。 行为主义 又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人, 它被看做新 一代的“控制论动物” ,是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 4. 人工智能所研究的范围与应用领域 返回目录 智能感知 1. 模式识别 是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟 2. 自然语言理解 就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的 过程, 其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些 技术 智能推理 1. 问题求解 它包含问题的表示、分解、搜索与归约等 2. 逻辑推理与定理证明 重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证 明, 并在出现新信息时适时修正这些证明。 定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾经产生过重 要的影响 3. 专家系统 专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验,能够 利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题,关键是表达和运用专家知识
  1. 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. 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. 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)。

AI的历史回顾(续7)
• 第三阶段(60年代中~80年代初)
知识工程时代
– 专家系统 – 知识工程 – 知识工程席卷全球 – 各国发展计划: • 美国星球大战计划 • 英国ALVEY计划 • 法国UNIKA 计划 • 日本五代机计划 • 中国“863”计划
AI的历史回顾(续8)
• 遇到的困难:
– 知识获取的瓶颈问题
• •
• 1983年,BELLEAT&T开发了国际象棋硬件,
• • • •
达到了大师水平 80年代中期,皮兹堡的CARNEGIEMELLON 大学开始研究世界级的国际象棋计算机程序 1987年,“深思”首次以每秒钟75万步的思 考速度露面,它的水平相当于拥有国际等级 分为2450的棋手 1988年,“深思”击败丹麦特级大师拉尔森 1989年,“深思”已经有6台信息处理器, 每秒思考速度达200万步,但在与世界棋王 卡斯帕罗夫进行的“人机大战”中对阵以0 比2败北
像人一样行动的系统
需要智能才能完成的功能” (Kurzweil, 1990) •“研究如何让计算机能够做到那 些目前人比计算机做得更好的事 情”(Rich和Knight, 1991)
理性地行动的系统
能体的研究” (Poole等,1998) •“AI..….关心的是人工制品中 的智能行为” (Nilsson, 1998)
海量数据处理与网络时代
– 网络给AI带来无限的机会 – 知识发现与数据挖掘 – AI走向实用化
AI的研究内容
• 搜索技术 • 知识表示 • 规划方法 • 机器学习 • 认知科学
AI的研究内容(续1)
• 自然语言理解与机器翻译 • 专家系统与知识工程 • 定理证明 • 博弈 • 机器人 • 数据挖掘与知识发现
AI的研究内容(续2)
• 多Agent系统 • 复杂系统 • 足球机器人 • 人机交互技术
人工智能取得的一些成果
• 四十多年来,人工智能的研究虽然步履艰
难,但也取得了一些很突出的成绩。下面 列举一些实例。
定理证明
• 50年代中期,世界上最早的启发式程序
“逻辑理论家”,证明了数学名著《数学 原理》中的38个定理。经改进后,62年证 明了该书中全部的52个定理。被认为是用 计算机探讨人类智力活动的第一个真正的 成果。
称AI),一般认为起源于美国1956年的一 次夏季讨论(达特茅斯会议),在这次会 议上,第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。
什么是人工智能?
• 至今没有统一的定义 • 从“计算”到“算计”
像人一样思考的系统
理性地思考的系统
•“要使计算机能够思考..….意思 •“通过利用计算模型来进行心
先看看电影片段!
• 思考如下问题: 1. 这部影片中应用了哪些技术 2. 这些技术实现的可能性有多大
绪 论
• 很早人类就有制造机器人的幻想
– 黄帝的“指南车” – 诸葛亮的“木牛流马” – 亚里士多德的形式逻辑 – 布莱尼茨的关于数理逻辑的思想 – “机器人”一词的来源
现代人工智能的兴起
• 现代人工智能(Artificial Intelligence,简
数字识别
• 清华大学智能技术与系统国家重点实验室
采用神经元网络方法研制的数字识别系统, 用于2000年我国人口普查。对普查数据进 行自动识别,错误率达到了万分之一以下 的高水平。
古籍数字化——《四库全书》
IBM的“深蓝”
北京时间1997年5月12日凌晨4点50分, 美国纽约公平大厦,当IBM公司的“深蓝” 超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置 上时,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对 “深蓝”的人机大战落下帷幕,“深蓝” 以3.5:2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。
自动躲避障碍物 • 在最近的实验中,平均速度为100公里,最 高速度达到了150公里,达到了世界先进水 平。
足球机器人
• 两个组织:RoboCup和FIRA • 设有仿真组、小型组、中型组和有腿组 • 控制方式:FIRA采用集中控制,而
RoboCup采用分布式控制 • 清华大学获得2001、2002年RoboCup世界 冠军、2003年亚军(仿真组) • 清华大学获得2003年RoboCup小型组全国 冠军
The vodka is strong but meat is rotten. (伏特加酒虽然很浓,但肉是腐烂的)
AI的历史回顾(续5)
• 出现这样的错误的原因:
Spirit:
1)精神 2)烈性酒
• 结论:
必须理解才能翻译,而理解需要知识
AI的历史回顾(续6)
• 知识就是力量——培根 • 知识蕴涵着力量——费根鲍姆
• 1990年,“深思”第二代产生,使用IBM的硬
• • • •

件,吸引了前世界棋王卡尔波夫与之对抗 1991年,“弗里茨”问世 1993年,“深思”二代击败了丹麦国家队,在 与世界优秀女棋手小波尔加的对抗中获胜 1995年,“深蓝”更新程序,新的集成电路将 其思考速度达到每秒300万步 1996年,“深蓝”在与卡斯帕罗夫的挑战赛中, 以2比4不敌卡斯帕罗夫 1997年,“超级深蓝”开发出了更加高级的 “大脑”,4名国际大师参与IBM的挑战小组为 电脑与卡斯帕罗夫重战出谋划策,最后“超级 深蓝”以3比2击败了卡斯帕罗夫,卡斯帕罗夫 要求重赛,但没有得到回应
智能力的研究” 就是:有头脑的机器” (Haugeland, 1985) (Chamiak和McDermott, 1985) •“与人类的思维相关的活动,诸 •“对使得知觉、推理和行为成 如决策、问题求解、学习等活动” 为可能的计算的研究” (Bellman, 1978) (Winston, 1992)
输入1 0
0 1 1
输入2 0
1 0 1
输出 0
1 1 0
(1, 0)
(1, 1)
(0, 0)
(0, 1)
AI的历史回顾(续2)
• Minsky的著作:《Perceptions》(感知器)
– 从理论上证明了二层神经元网络不可能解决 XOR问题 – 如果要求解XOR问题,神经元网络必须是3层 或3层以上的结构 – 对于3层或3层以上的神经元网络,难于找到一 个通用的学习算法
年开始正式在DEC公司使用。该程序帮助为 新计算机系统配置订单;到1986年为止, 估计它为公司每年节省了4千万美元。
海湾战争中的专家系统
• 在1991年的海湾危机中,美国军队使用专
家系统用于自动的后勤规划和运输日程安 排。这项工作同时涉及到50000个车辆、货 物和人,而且必须考虑到起点、目的地、 路径以及解决所有参数之间的冲突。AI规 划技术使得一个计划可以在几小时内产生, 而用旧的方法需要花费几个星期。
专家系统
• 人类之所以能求解问题,是因为人类具有
知识。 • 专家系统就是把有关领域专家的知识整理 出来,让计算机利用这些知识求解专门领 域的问题。 • 1968年世界上第一个专家系统DENDRAL问 世。 • MYCIN,一个著名的医疗诊断专家系统
第一个商用专家系统:R1
• 世界上第一个成功的商用专家系统,1982
故事理解程序举例
• “一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉 • •
堡包端来时发现被烘脆了,此人暴怒地离开 餐馆,没有付帐或留下小费。” “一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉 堡包端来后他非常喜欢它,而且在离开餐馆 付帐之前,给了女服务员很多小费。” 作为对“理解”故事的检验,可以向计算机 询问,在每一种情况下,此人是否吃了汉堡 包。
定理证明的“吴方法”
• 2000年我国最高科学技术奖获得者吴文俊
教授,提出了“数学机器化”。 • 1977年,吴文俊关于平面几何定理的机械 化证明首次取得成功。 • 创立了定理机器证明的 “吴方法”。
通用问题求解器(GPS)
• 从1957年开始,Newell等人开始研究一种
不依赖于具体领域的通用解题程序,这个 程序的设计是从模仿人类问题求解的规程 开始的。在它能处理的有限类别的问题中, 它显示出程序决定的子目标及可能采取的 行动的次序,与人类求解同样问题是类似 的。因此,GPS很可能是第一个实现了“像 人一样思考”方法的程序。
小型组
有腿组
历史上的人工智能大师
• 下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智
思考题2:国际象棋、中国象棋 与围棋
• 为什么已经有了可以战胜国际大师的国际
象棋程序,而中国象棋和围棋的程序水平 却比较低呢?
– 力量投入问题? – 计算机发展水平问题? – 棋本身的复杂性问题? – 其他别的问题?
智能汽车
智能汽车
• 智能技术与系统国家重点实验室研制的
• 在高速公路上,该汽车可以自动识别道路,
• 1999年,“弗里茨”升级为“更弗里
茨”(Deep Fritz) • 2001年,“更弗里茨”更新了程序,击败 了卡斯帕罗夫和阿南德,以及除了克拉姆 尼克之外的所有排名世界前十位的棋手 • 2002年10月,“更弗里茨”与克拉姆尼克 在巴林进行“人机大战”,思考速度为每 秒600万步,双方4比4战平 • 2003年1~2月“更年少者”与卡斯帕罗夫 举行人机对抗,双方3比3战平
•“一种技艺,创造机器来执行人 •“计算智能是对设计智能化智
图灵测试
• 如何知道一个系统是否
具有智能呢? • 1950年,计算机科学家 图灵提出了著名的“图 灵测试”。
希尔勒的中文屋子
• 罗杰•施安克的故事理解
程序(举例) • 机器是否真的理解了呢? • 希尔勒的中文屋子 • 问题:通过了图灵测试 就具有了智能吗? • 思考题:如何理解希尔 勒的中文屋子?
AI的历史回顾(续3)
• 第二阶段(50年代中~60年代中)
用方法时代
– 物理符号系统 – 主要研究的问题:GPS、游戏、翻译等 – 对问题的难度估计不足,陷入困境
相关文档
最新文档