人工智能导论--第一章绪论
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定义4 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可 能的计算。
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1.1 人工智能的定义
定义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。
定义6
定义7
人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。
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。
由五个基本部分 组成： 1）运算器 2）控制器 3）存储器 4）输入装置 5）输出装置
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1.2人工智能的诞生
•
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”。
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与拟人理性行为有关。
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Russell & Norvig的定义
Systems that think like humans Systems that act like humans Systems that think rationally Systems that act rationally
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1.1 人工智能的定义
人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使 计算机表现出人类智能的学科。
它涉及逻辑学、计算机科学、脑科学、神经生理学、 心理学、哲学、语言学、信息论、控制论等多个学科， 是一门综合性的交叉和边缘学科。
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1.2 人工智能的诞生
人工智能学科的诞生经历了漫长的历史过程。历
史上一些伟大的科学家和思想家对此作出了巨大 的贡献，为今天的人工智能研究作了长足和充分 的准备。
人工智能1第一章绪论
第一章 人工智能概述
思考一下： 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？
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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 能大师
一个人进入餐馆并要了一份汉堡 包。当汉堡包端来后他非常喜欢 它，而且在离开餐馆付账之前， 给了服务生很多小费。
一个人进入餐馆并要了一份汉堡 包。当汉堡包端来后发现给烘脆 了，此人暴怒地离开了餐馆，没 有付账或留下小费。
问题：在每一种情形下此人是否吃了汉堡包？
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第一章 人工智能概述
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爱德华•费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）
知识工程的提出者 大型人工智能系统 的开拓者
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爱德华•费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）
Medicine/ Diagnosis
Appliances
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What else?
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Dante
1994 Dante II (CMU) explored the Mt. Spurr (Aleutian Range, Alaska) volcano. Hightemperature, fumarole gas samples are prized by volcanic science, yet their sampling poses significant challenge. In 1993, eight volcanologists were killed in two separate events while sampling and monitoring volcanoes
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34
• 思维用于对记忆的信息进行处理，利用已有 的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、 推理、联想、决策等。
• 思维可分为：逻辑思维,形象思维,顿悟思维
• 逻辑思维：又称抽象思维，它是一种根据逻 辑规则对信息进行处理的理性思维方式，反 映了人们对抽象的、间接的、概括的方式认 识客观世界的过程。
• 在问题求解方面：1960年纽厄尔等人在总结 心理学试验的基础上，编制了通用问题求解 程序GPS
• 在专家系统方面：美国斯坦福大学的费根鲍姆， 1965年开始专家系统DENDRAL的研究，1968年 投入使用
• 在人工智能语言方面：1960年麦卡锡研制出了 LISP语言
(3)发展时期（1970年以后）
§1.3 人工智能的研究途径
一种观点主张用生物学的方法研究， 搞清楚人类智能的本质，是以网络连接为 主的连接机制方法。另一种观点主张通过 运用计算机科学的方法进行研究，实现人 类智能在计算机上的模拟，称为以符号处 理为核心的方法。
1 以符号处理为核心的方法（自上向下方法符号主义）起源于20世纪50年代中期，是 由纽厄尔与西蒙等人在研究通用问题求解 系统GPS中首先提出来的。
③计算机能把用某种自然语言表示的信息自动地翻 译为另一种自然语言
• 翻译系统的发展： ①词对词的翻译过程 ②句法—语义分析技术的自然语言理解系统
③语料库语言学：正研究
5 自动定理证明：实质是对前提P和结论Q，证 明PQ的永真性，常采用反证法，这方面鲁 宾逊（归结原理）和海伯伦是卓有成效的。
• 人类学习机理的研究 • 学习方法的研究 • 建立面向具体任务的学习系统
机器学习是一个难度较大的研究领域与 脑科学、神经心理学、计算机视觉、计算机 听觉等联系密切。
人工智能_人工智能导论课件第1章绪论导论
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。 5. 机器行为
机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、 “画”等能力。
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第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.4 人工智能的主要研究领域
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1.3 人工智能研究的基本内容
1. 知识表示
知识表示：将人类知识形式化或者模型化。 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同 的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一 阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序 连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义 的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网 络等。
我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代 数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。
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1.4 人工智能的主要研究领域
2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。
1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2计算机 系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了 一场人机对抗赛，以1：1平局告终。
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1.4 人工智能的主要研究领域
8. 专家系统
专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种 问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 1965 年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统 —— 分析化 合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。 1971 年 MIT 开发成功求解一些数学问题的 MYCSYMA 专家系统。 拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 1972 年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染 性疾病的专家系统MYCIN。 1976 年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统 PROSPECTOR ， 1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
《人工智能导论》第1章-绪论
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-绪论
等方面组成的实在的信息处理过程。
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知识表示
人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程， 知识是智能的基础。人们通过实践，认识到客观世界的规律性 ，经过加工整理、解释、挑选和改造而形成知识。为了使计算 机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有适 当形式表示的知识。知识表示是人工智能中一个十分重要的研 究领域。
为确定人类思维的内部是怎样工作的，可以有两种方法：通过内省 （INTROSPECTION）----在人思考过程中，掌握人自己的想法；或者通过心理学实 验
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理性思维方法
1985年CHARNIAK和MCDERMOTT提出人工智能是用计算模型 研究智力能力。这是一种理性思维方法。
个的要点。对上述说法，第一点是自然的。第二点中的系
统则相当复杂，一般是指一台计算机，但是，也可以是计
算系统，甚至包括人的人机计算系统。第三点则只强调“
改进系统性能”，而未限制这种“改进”的方法。
人工智能导论：绪论
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机器学习
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不 断改善自身的性能。只有让计算机系统具有类似人的学习 能力，才有可能实现人类水平的人工智能。机器学习是人 工智能研究的核心问题之一，是当前人工智能理论研究和 实际应用的非常活跃的研究领域。
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人工智能定义
• 类人行为方法 • 类人思维方法 • 理性思维系统 • 理性行为系统
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类人行为方法
• KURZWELL提出人工智能认为人工智能是一门技术， 它创造出够完成一定任务的机器，而当我们人类 对这些任务进行处理的时候，需要一定的智能。
人工智能导论第一章绪论
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
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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。
《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。
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。
人工智能导论复习
⼈⼯智能导论复习⼈⼯智能导论复习题⼈⼯智能导论复习题第⼀章绪论1.智能是（）和（）的总和。
正确答案：(1) 知识，智⼒2.（）是⼀切智能⾏为的基础正确答案：(1) 知识3.（）是获取知识并应⽤知识求解问题的能⼒。
正确答案：(1) 智⼒4.智能的特征有（）、（）、（）、（）。
正确答案：(1) 具有感知能⼒(2) 具有记忆与思维能⼒(3) 具有学习能⼒(4) 具有⾏为能⼒5.(填空题)⼈⼯智能的长期⽬标是（）正确答案：(1) 实现⼈类⽔平的机器智能6.⼈⼯智能的主要研究内容有（）、（）、（）、（）、（）正确答案：(1) 知识表⽰(2) 机器感知(3) 机器思维(4) 机器学习(5) 机器⾏为7.⼈⼯智能的定义是什么？正确答案：⼈⼯智能主要研究⽤⼈⼯的⽅法和技术，模拟、延伸和扩展⼈的智能，实现机器智能。
8.简述“图灵测试”？正确答案：让⼈与机器分别在两个房间⾥，两者之间可以通话，但彼此看不到对⽅，如果通过对话，⼈的⼀⽅不能分辨对⽅是⼈还是机器，那么就可以认为对⽅的那台机器达到了⼈类智能的⽔平。
第⼆章知识表⽰与知识图谱1.造成知识具有不确定性的原因主要有（）、（）、（）、（）。
正确答案:随机性模糊性经验不完全性2.知识的特性有（）、（）、（）。
正确答案：(1) 相对正确性(2) 不确定性(3) 可表⽰性与可利⽤性3.在⼈⼯智能领域内显式的知识表⽰⽅法主要有（）、（）、（）、（）。
正确答案：(1) ⼀阶谓词逻辑表⽰法(2) 产⽣式表⽰法(3) 语义⽹络表⽰法(4) 框架表⽰法4.谓词的⼀般形式是（）。
(1) P（x1,x2,...,xn）5.⼀个产⽣式系统由（）、（）和（）三部分组成正确答案：(1) 规则库(2) 推理机(3) 综合数据库6.位于量词后⾯的单个谓词或者⽤括弧括起来的谓词公式称为量词的（），域内与量词中同名的变元称为（），不受约束的变元称为（）。
正确答案：(1) 辖域(2) 约束变元(3) ⾃由变元7.在谓词公式中，连接词的优先级别从⾼到低排列是（），（），（），（），（）。
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。
920092-人工智能导论(第4版)-第1章 绪论(导论)
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1章 绪论
发展的必由之路。因此，启发性程序设计、自动编
程系统、知识工程以及其他各种智能算法就成了研 究的主要对象。
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1.博弈 2.自动定理证明 3.专家系统 4.自然语言理解 5.机器视觉 6.自动程序设计 7.机器人学
8.机器学习 9.人工神经网络 10.智能决策支持系统 11.智能检索 12.分布式人工智能与 Agent 13.数据挖掘与知识发现 14.系统与语言工具
代表人是布鲁克(R.A. Brooks)
◦ 智能行为只能在与现实世界的环境交互作用中表现出来， 即人工智能也会像人类智能一样通过逐步进化而实现(所以 称为进化主义)，而不需要有知识表示和知识推理。 ◦ 代表性成果： 6足机器虫
目前，这一观点尚未形成完整的理论体系，有待进 一步研究
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符号主义学派的研究方法是以符号处理为核心， 通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
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该学派的研究内容：基于逻辑的知识表示和推理机 制。
◦ 基于逻辑的知识表示：主要是研究如何用谓词逻辑表示知 识，而这种知识是一种确定性的知识。 ◦ 基于逻辑的推理机制：代表方法是Robinson的归结推理 方法。
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符号主义认为：
◦ 人对客观世界认识的认知基元是符号，而且认知过程即 是符号操作的过程，人本身就是一个物理符号系统。 ◦ 人工智能源于数学逻辑。计算机出现后，又在计算机上 实现了逻辑演绎系统，这是由于计算机也是一个物理符 号系统，它可以对以逻辑符号表示的知识进行逻辑演绎。
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当前，自动定理证明的常用方法包括3大类：
人工智能(第一讲绪论)
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Байду номын сангаас
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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)
人工智能导论
绪论人工智能定义人工智能（Artificial Intelligence，AI）学科从1956年正式提出，目前已取得长足的发当计算机出现后，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•“深蓝”是IBM公司生产的世界上第一台超级国际象棋电脑。
是一台超级并行处理计算机，计算能力惊人，平均每秒可计算棋局变化2OO 万步。
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)45•北京时间2009年11月19日消息，据国外媒体报道，美国IBM公司宣称，该公司在研制可模拟人类大脑功能的计算机方面取得了关键的进展。
这种智能计算机可以模拟人类大脑的感觉、感知、意识和交流等多项功能。
据研究人员介绍，该计算机不仅仅具备低能耗和简约等特点，而且它的智商水平已可以与猫类相比。
（新浪科技讯）•2010年6月7日国际报道麻省理工学院（MIT）和哈佛大学研究人员正在开发最终能模拟人类大脑视觉系统的计算机。
这类研究有许多实际应用，但最有吸引力的一种应用是具有自主活动能力的车辆，利用其视觉系统发现路边的危险物或无法通过的地形。
（CNET科技资讯网）6图灵测试（Turning Test）•1950年10月，图灵的一篇划时代论文《计算机与智能》发表。
这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》。
在“第一代电脑”占统治地位的时期，这篇论文甚至可以作为“第五代电脑”和“第六代电脑”的宣言书。
•图灵写道：你无法制造一台替你思考的机器，这是人们一般会毫无疑义接受下来的老生长谈。
我的论点是：与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。
•更有趣的是，图灵还设计了一个“图灵测试”，试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。
图灵测试•试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。
图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是机器。
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1.2.1 如何衡量机器具有智能
两种衡量机器智能的观点：
弱人工智能：强调智能的外在表现，认为 通过机器的行为可以反映出机器是否具有 智能，只要表现得像人一样的机器就具有 智能。----图灵测试
强人工智能：强调智能内在机制，认为不 仅要看到机器的行为，而且要了解表现出 相应行为的机器是否确实在思考，只有像 人一样思考的机器才具有智能。----中文屋
13、智能控制：无需人的干预或者基本无需人的干预， 能独立地驱动机器实现其目标的自动控制技术。
14、智能决策支持系统：决策支持系统是在管理信息系 统基础上发展起来的计算机管理系统。智能决策支持系 统即是将人工智能技术应用于决策支持系统而形成的。
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。
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
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：
能力：AI是在理解智能的技术上，用人工的方 法所实现的智能----首先需解决如何衡量机器 是否具有智能。
学科：AI是一门研究如何构造智能机器，使他 能够模拟、延伸和扩展人类智能的科学----首 先需明确人工智能的研究目标
1.2.2 人工智能的研究目标
根本目标（远景目标）：揭示人类智能的根本机 理，在此基础上用智能机器去模拟、延伸和扩展 人类智能，实现脑力劳动的自动化。----涉及脑 科学、认知科学、计算机科学、系统科学、微电 子等诸多学科。
近期目标：研究如何使现有的计算机更“聪明”， 使他能够在某一方面、在一定程度上模拟人类的 智能，如进行推理、决策、规划、学习等，或针 对具体领域，为人们提供辅助性的智能工具，以 帮助人们解决一些具体问题，尽量减少人们脑力 劳动的强度。----应用人工智能
远期目标为近期目标指明方向，近期目标为远期 目标奠定理论和技术基础。
人工智能的学科范畴
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。
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
1.2.3 人工智能的研究和应用领域
11、知识发现和数据挖掘：在数据库基础上实现知识发 现系统，用于从数据库中提炼和抽取知识，以便能够揭 示出蕴含在数据背后的关于客观世界内在联系的本质原 理的信息，实现知识的自动获取----尿布和酒精
12、自动程序设计：用户只须告诉计算机做什么，无须 说明怎么做，计算机可以自动实现程序的设计。
人工智能导论
骆炎民 lym@
为什么要研究人工智能
普通计算机智能低下，不能满足社会需求。 研究人工智能也是当前信息化社会的迫切
需求。 智能化是自动化发展的必然趋势。 研究人工智能，对人类自身智能的奥秘也
提供有益帮助。
第一章绪论
人工智能—Artificial Intelligence是一门关 于理解人类智能内在机制，并在机器上予 以实现的科学。
启发式 搜索
图论
AI系统 和语言
自然语言系统
心理学
语言学
符号操作 管理科学
博弈
现代控制理论
常识性推理演 绎、问题求解
系统程序设计
控
信息处理心理学
制 理
逻辑
心理学
逻辑
论
近期主要应用领域
基本方法和技术
Hale Waihona Puke 近期主要应用领域1.2.3 人工智能的研究和应用领域
1、认知科学：主要的研究目的是说明和解释人类在完成 认知活动时是如何进行信息加工的。是人工智能的理论 基础，对人工智能发展起着根本性作用，是人工智能的 代名词。
5、模式识别：研究如何使机器具有感知能力的一个研究 领域，其中主要研究视觉模式和听觉模式。
1.2.3 人工智能的研究和应用领域
6、机器人学： 7、自动定理证明：定理证明的实质是对前提P和
结论Q，证明PQ的永真性。鲁宾逊提出的归结 原理是定理证明得以在计算机上实现，对机器推 理作出了重要贡献。 8、计算机博弈：人工智能中关于决策和斗智问 题的研究领域，下棋、打牌战争等智能活动都属 于博弈问题。 9、计算机视觉：在计算机上实现或模拟人类视 觉功能的科学。（人类感知外部信息过程中， 80%以上通过视觉获得） 10、人工神经网络：是一个用大量简单处理单元 经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟人的大 脑神经系统的结构和功能。
2、机器学习：主要研究如何使计算机具有类似于人的学 习能力，使计算机能通过学习自动获取知识与技能，实 现自我完善。学习是机器获取知识的根本途径，是否具 备学习能力是机器是否有智能的重要标志。
3、自然语言处理：即是研究如何让计算机理解和生成人 类自然语言的一个研究领域。
4、专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识 与经验的程序系统，它应用人工智能技术，模拟人类专 家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平 可以达到甚至超过人类专家的水平。