第1章 人工智能概述
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人工智能基础知识与应用解析
人工智能基础知识与应用解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样具有智能的科学。
它可以帮助计算机进行推理、学习、识别和理解人类语言等一系列复杂的任务。
人工智能是计算机科学领域中的一个重要研究方向，涉及到机器学习、模式识别、自然语言处理等相关领域。
人工智能的发展源远流长，早在20世纪50年代，学者们就开始研究如何使计算机能够像人类一样具有智能。
经过几十年的努力，人工智能已经取得了一系列的突破。
目前，人工智能已经广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、交通等。
第二章：人工智能技术人工智能的核心技术包括机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）和计算机视觉（Computer Vision）等。
机器学习是指通过算法让计算机从大量的数据中学习并进行预测。
自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类的语言信息。
计算机视觉是指通过图像识别和分析让计算机能够理解和处理图像信息。
人工智能的技术应用非常广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
在金融领域，人工智能可以帮助银行进行风险评估和交易监测。
在交通领域，人工智能可以帮助智能驾驶系统进行交通规划和车辆控制。
第三章：人工智能的发展趋势随着互联网的普及和技术的不断进步，人工智能正在迅速发展。
未来，人工智能将进一步发展，包括嵌入式人工智能、边缘人工智能、强化学习等。
嵌入式人工智能是指将人工智能技术应用于各种设备中，使其能够具备智能化的功能。
边缘人工智能是指将人工智能技术应用于边缘计算设备中，使其能够在离线环境下进行智能决策。
强化学习是指通过与环境的互动，使计算机能够逐步改善自己的行为。
人工智能的发展趋势还包括大规模数据的应用、智能语音助手的普及和智能物联网的发展。
大规模数据的应用是指通过收集和分析大量的数据，从中发现有价值的信息。
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(AI)原理及其应用
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知识表 示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 3、产生式表示法 5、框架表示法 7、过程表示法 2、谓词表示法 4、语义网络法 6、脚本表示法 8、面向对象表示法
第二章 知识表示
第一章 人工智能概述
三、人工智能的特点
– 人工的智能：使计算机具有和人相类似的，对 事件和环境的反应和行动的理性反映能力。研 究如何用计算机解决需要人的复杂智慧才能解 决的问题；难解问题的近似解决算法 。 – 研究方法的是：逻辑，数学和工程方法。
第一章 人工智能概述
– 困难：知识的复杂性; 表达不完整知识; 推理的 时空爆炸性; 学习; 规划; 多主体通信等。没有 可靠的理论。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
人工智能原理及其应用
Artificial Intelligence （AI） 人工智能是一门广泛的交叉和前沿科学， 从1956年正式提出人工智能学科算起，已 有40多年历史。目前人工智能在发展过程 中既有突破但也面临很大的困难
第一章 人工智能概述
第一章 人工智能概述
– 人工智能的DNA？ Nilsson,1974
• • • • 知识的模型化和表示； 常识性推理、演绎和问题求解； 启发式搜索； 人工智能系统和语言。
第一章 人工智能概述
我们认为，一般来说，人工智能可以分为三个基 础性领域： • 知识表示。研究各种适合在计算机上表示各类知 识的形式化方法，求解问题需要的各种知识，概 括起来分为三类：叙述性知识、过程性知识、控 制性知识。 2) 知识获取。包括推理技术、启发式搜索技术、类 比推理技术等等。主要研究各种问题的求解规律 ，设计可机械地执行的智能算子用以实现问题求 解过程。
《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
20
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
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。
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。
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。
人工智能导论课件第1章人工智能概述
1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是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。所以， 这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。但这 只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，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。
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
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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
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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
第1章 人工智能概述
工智能系统，向大家介绍它是什么类型？能提供哪些服务？有 什么特色？
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。
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。
人工智能演讲ppt
人工智能答辩
5 结束语
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，感知是人类最基本的生理、心理现象， 是获取外界信息的基本途径。 具有记忆和思维能力，思维可分为逻辑思维、形象思 维和顿悟思维。
人工智能答辩
人类智能 语言智能 逻辑判断 神经控制
人工智能研究领域：
视觉空间智能
自然观察能力 多种智能组合
自然语言处理： 让机器人能够说话，能够表达 机器证明和符号运算： 数学证明、解题， 我国吴文俊证明 了初等几何主要定理的证明可以机械化。 神经网络： 研究模拟人的神经控制 博弈： 我们下的人机象棋就属于博弈领域 模式识别： 实现人的识别能力 人人工智能机器人不但拥有 可以乱真的人类外表，而且还能 像人类一样感知自己的存在。大 卫（海利· 乔· 奥斯蒙特）就是这 样一个有思想、有感情的小机器 人，他被一对人类父母所收养， 有一个哥哥和一个贴身的伙伴— —机器泰德熊。但这些并不能让 大卫满足，他一直渴望着自己终 有一天不再仅仅是个机器人。抱 着对这个愿望的执着，11岁的大 卫踏上了漫长的心路历程，跟随 在他身边的，还有另一个善良的 机器人乔（裘德· 洛）。谁也不知 道他们能否完成自己的心愿，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......
人工智能答辩
人工智能
姓名：***** 学号：******* 班级：*********
人工智能答辩
第1章人工智能概述1.1人工智能基础-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案)
准备多媒体教学材料，如人工智能相关的历史照片、现代人工智能应用案例的视频、动画演示等。
教学内容规划
设计教学流程和时间分配，确保每个教学环节（如讲授、互动讨论、案例分析）都有充足的时间。
制定详细的教学大纲，明确每个部分的教学内容和重点。
互动和讨论准备
准备课堂讨论的问题和主题，如人工智能定义的多样性、人工智能对生活和工作的影响等。
跟随教师讲解，理解人工智能的基本特征，并思考这些特征在实际应用中的体现。
参与讨论，发表自己对人工智能模拟和扩展人的智能的看法。
通过呈现不同定义，帮助学生全面了解人工智能的概念。
讲解基本特征，深化学生对人工智能的理解。
通过讨论，培养学生的思考能力和表达能力。
活动三：
调动思维
探究新知
案例分析：分析一些具体的人工智能应用案例，如智能家居、医疗诊断等，展示人工智能如何改变生活和工作方式。
在介绍人工智能的基本特征时，我采用了教材内容与实际案例相结合的方式，帮助学生更好地把握这些抽象的概念。通过实例，如自动化的个性化推荐系统等，学生们能够更清楚地看到人工智能技术是如何在现实生活中被应用的。然而，我也发现这部分内容的深度与学生的预备知识之间存在一定的差距，一些学生在理解“如何通过数据的采集、加工、处理来形成有价值的信息流和知识模型”时遇到了困难。因此，在未来的教学中，我计划增加更多具体示例，并可能引入一些基础的数据科学概念，以帮助学生构建起更扎实的基础。
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第1章人工智能概述1.1人工智能基础
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解人工智能的定义及其重要性。
学生能够描述人工智能的发展历程，包括其在信息技术、互联网等领域的应用。
教学内容规划
设计教学流程和时间分配，确保每个教学环节（如讲授、互动讨论、案例分析）都有充足的时间。
制定详细的教学大纲，明确每个部分的教学内容和重点。
互动和讨论准备
准备课堂讨论的问题和主题，如人工智能定义的多样性、人工智能对生活和工作的影响等。
跟随教师讲解，理解人工智能的基本特征，并思考这些特征在实际应用中的体现。
参与讨论，发表自己对人工智能模拟和扩展人的智能的看法。
通过呈现不同定义，帮助学生全面了解人工智能的概念。
讲解基本特征，深化学生对人工智能的理解。
通过讨论，培养学生的思考能力和表达能力。
活动三：
调动思维
探究新知
案例分析：分析一些具体的人工智能应用案例，如智能家居、医疗诊断等，展示人工智能如何改变生活和工作方式。
在介绍人工智能的基本特征时，我采用了教材内容与实际案例相结合的方式，帮助学生更好地把握这些抽象的概念。通过实例，如自动化的个性化推荐系统等，学生们能够更清楚地看到人工智能技术是如何在现实生活中被应用的。然而，我也发现这部分内容的深度与学生的预备知识之间存在一定的差距，一些学生在理解“如何通过数据的采集、加工、处理来形成有价值的信息流和知识模型”时遇到了困难。因此，在未来的教学中，我计划增加更多具体示例，并可能引入一些基础的数据科学概念，以帮助学生构建起更扎实的基础。
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第1章人工智能概述1.1人工智能基础
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解人工智能的定义及其重要性。
学生能够描述人工智能的发展历程，包括其在信息技术、互联网等领域的应用。
人工智能软件初级入门教程
人工智能软件初级入门教程第一章：人工智能概述随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）成为一个备受关注的领域。
人工智能可以模拟人类的智能行为，通过学习和推理来解决问题。
本章将介绍人工智能的定义、历史和应用领域。
1.1 定义人工智能是指计算机系统模拟人类智能行为的能力。
它可以通过学习、识别模式和推理等方式，解决复杂的问题并作出智能决策。
1.2 历史人工智能的研究可以追溯到上个世纪50年代，随着计算机技术的进步，人工智能的发展也迅速加速。
从最初的专家系统，到现在的深度学习和机器学习等技术，人工智能正在不断突破自身的边界。
1.3 应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用，包括医疗健康、金融、交通、教育和安全等。
例如，智能助手、自动驾驶汽车和智能安防系统都是人工智能的应用之一。
第二章：机器学习基础机器学习是人工智能的重要分支，它通过构建数学模型和算法，使计算机具备自主学习的能力。
本章将介绍机器学习的基本概念、常见算法和模型评估方法。
2.1 机器学习概述机器学习是指计算机通过学习数据的规律和特征，构建模型并对新数据进行预测和分类的能力。
它可以分为监督学习、无监督学习和增强学习等不同类型。
2.2 常见算法常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。
每种算法都有其适用的场景和特点。
2.3 模型评估评估机器学习模型的性能是关键步骤。
常见的指标包括准确率、召回率、精确度和F1值等。
同时，交叉验证和ROC曲线也是常用的评估方法。
第三章：深度学习入门深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过大量的数据和深层次的神经网络进行训练。
本章将介绍深度学习的基本原理和常见算法。
3.1 深度学习原理深度学习采用多层次的神经网络模型，通过一层层的网络节点来提取输入数据的特征。
每一层的节点都与下一层的节点连接，通过激活函数进行信息传递和处理。
第一章 人工智能概述
远期目标：是要制造智能机器。具体来说就是要 使计算机具有听、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 单地说就是使计算机象人类一样具有自动发现规 律的能力，或具有自动获取知识并利用知识的能 力，从而扩展和延伸人类的智能。
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 类的智能化信息的处理工具。
计算智能主要模拟自然智能系统，研究其数学模 型和相关算法，并实现人工智能。
计算智能是当前人工智能学科中一个十分活跃的 分支领域。
§３ 基于应用领域的领域划分
１ 难题求解 主要是指那些没有算法解，或虽有算法解但在
现有机器上无法实施或完成的困难问题。 如路径规划、运输调度、电力调度、地质分析、
③将输入信号模式P与计算机中原有的各 个标准模式进行比 较，完成对输入信息 的分类识别工作。
２ 机器联想
人脑的联想指对事情的一种记忆和想象 力。如当听到一首歌曲时会浮现往事等场 景，就是一种联想。
人脑的联想是基于神经网络的按内容记 忆方式进行的。即只要内容相关的事情， 不论在哪里，均可由其相关内容而被想 起。
2. 让计算机具有智能是人类智能的扩展 和延伸。智能机器人的出现，标志着 人类社会进入了一个新的时代。
3. 研究人工智能是当前信息化社会的迫切 要求。
4. 智能化是自动化发展的必然趋势。因为 自动化发展到一定程度就要向智能化迈 进。
5. 研究人工智能对探索人类自身智能的奥 秘很有帮助。
§３ 人工智能的目标
智能管理研究如何提高计算机管理系统 的智能水平，以及智能管理信息系统的 设计理论、方法与实现技术。
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 类的智能化信息的处理工具。
计算智能主要模拟自然智能系统，研究其数学模 型和相关算法，并实现人工智能。
计算智能是当前人工智能学科中一个十分活跃的 分支领域。
§３ 基于应用领域的领域划分
１ 难题求解 主要是指那些没有算法解，或虽有算法解但在
现有机器上无法实施或完成的困难问题。 如路径规划、运输调度、电力调度、地质分析、
③将输入信号模式P与计算机中原有的各 个标准模式进行比 较，完成对输入信息 的分类识别工作。
２ 机器联想
人脑的联想指对事情的一种记忆和想象 力。如当听到一首歌曲时会浮现往事等场 景，就是一种联想。
人脑的联想是基于神经网络的按内容记 忆方式进行的。即只要内容相关的事情， 不论在哪里，均可由其相关内容而被想 起。
2. 让计算机具有智能是人类智能的扩展 和延伸。智能机器人的出现，标志着 人类社会进入了一个新的时代。
3. 研究人工智能是当前信息化社会的迫切 要求。
4. 智能化是自动化发展的必然趋势。因为 自动化发展到一定程度就要向智能化迈 进。
5. 研究人工智能对探索人类自身智能的奥 秘很有帮助。
§３ 人工智能的目标
智能管理研究如何提高计算机管理系统 的智能水平，以及智能管理信息系统的 设计理论、方法与实现技术。
第1章-人工智能概述
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 （Winston,1992）
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。
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。
人工智能综述
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
命题逻辑的归结原理
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α －ß剪枝技术
第5章基于谓词逻辑的机器推理
• 相关定义及概念 • 化子句集的过程 • 命题逻辑的归结原理 • 替换与合一 • 谓词逻辑中的归结原理 • 应用归结原理求取问题答案 • 归结策略
• 产生式系统的组成 • 产生式系统的组成过程 • 产生式系统的控制策略与常用算法
（正向，反向）
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
第一章 人工智能概述
• 什么是人工智能？人工智能的研究目 标和意义？
• 人工智能的研究途径与方法 • 人工智能的分支领域（基于应用领域） • 人工智能基本技术
第3章 图搜索技术
• 状态图知识表示 • 状态图搜索
– 穷举式搜索 – 启发式搜索 – 加权状态图搜索
• 与或图知识表示 • 与或图搜索
– 启发式与或树搜索
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
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智能测量——Turing测试规则
Turing提出的游戏是客厅游戏的变种，即一 个是人，一个是机器人，它们都通过电传 打字机与“裁判”相联，其中测试者A可以 是任何一个人，他可以通过终端设备与受 试者B和C交谈。A从未见过B和C， 只知道 B和C中一个是人，一个是机器，测试时A 可以通过终端设备向B、C提出各种智能方 面的问题，但不能问及它们的物理特征； 而人和机器都将尽量使测试者相信它们自 己是人，而另一个是机器。
人工智能的定义（2-1）
Bacon: “Knowledge is power.”
人工智能的定义（3）
从学科的界定来定义：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。 从人工智能所实现的功能来定义*：人工智 能是智能机器所执行的通常与人类智能有 关的功能，如判断、推理、证明、识别、 感知、理解、设计、思考、规划、学习和 问题求解等思维活动。
智能测量——理论证明
一个简单、通用的非数字计算模型，能够直 接证明计算机可能以某种被理解为智能的方 法工作。
智能测量——Turing测试
1950年，图灵在Mind杂志上发表了“计算机 与智力”一文，提出了一种人工智能的实用 测试方法，这种方法被后来命名为Turing测 试。Turing的目的是为计算机是否具有智能 功能建立一种测试，他将其测试建立在当时 的客厅游戏的基础之上。
人工智能的发展（4）
1956年McCarthy在美国的Ｄartmouth会议 上正式提出了“人工智能”这一术语，这 次具有历史意义的会议，标志着人工智能 这门新兴边缘学科的正式诞生。
人工智能的发展（5）
1971 John McCarthy 因对人工智能的贡献被授予图灵奖 Dr. McCarthy's lecture "The Present State of Research on Artificial Intelligence" is a topic that covers the area in which he has achieved considerable recognition for his work.
智能 “智能”一词源于拉丁文的“Legere”，意思 是收集、汇集。智能通常用来表示从中进 行选择理解和感觉到。 广义的智能包括人类智能、人工智能和集 成智能。集成智能是指基于人类智能与人 工智能相结合的智能管理系统。
智能的共性
智能的基本要素是“信息”。 智能是普遍存在的。人、动物、机器都可能有智 能。 智能是多层次的。高层智能（思维）、中层智能 （感知）和基层智能（行为）。 智能是进化的。先天进化（遗传、变异）、后天 进化（学习、训练）。 智能是相对的。不同的主体、客体、时间、空间、 环境和条件有不同的智能水平。 智能是智能系统的整体功能。
人类智能分类（2）
自我认识智能（intrapersonal intelligence）： 指关 于建构正确自我知觉的能力，并善于用这种知识计 划和引导自己人生。 自然观察者智能（naturalist intelligence）： 指观 察自然界中的各种形态，对物体进行辨认和分类， 能够洞察自然或人造系统的能力。
Artificial Intelligence and Expert System
人工智能与专家系统
张雪英 zhangsnowy@
南京师范大学地科院
教学内容
人工智能概述 知识表示与推理 专家系统 人工智能语言Prolog(视教学时间而定) 公共邮箱：AIGIS2014·
国际象棋—“人机大战”（2）
2003与”德国人“的比赛完全在虚拟现 实中进行，棋盘将会“漂浮”在卡斯帕罗夫 和电脑之间，卡斯帕罗夫也无需触摸棋子和 棋盘，通过声音即可驱动走子。这次比赛也 将标志着世界上棋力最强的国际象棋程序与 功能最强的3D软件的完美结合。 该项赛事已被世界计算机运动协会(ICGA) 和美国国际象棋协会(USCF)承认为世界上首 次官方正式的虚拟现实国际象棋人机大战。
人类智能
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。
人类智能分类（1）
语言智能（Linguistic intelligence)：指用语言思 维、用语言表达和欣赏语言深层内涵的能力。 逻辑——数学智能（logical-mathematical intelligence）：指人能够计算、量化、思考命题 和假设，并进行复杂数学运算的能力。 空间智能（spatial intelligence）：指人们利用三 维空间的方式进行思维的能力，如航海家、飞行 员、雕塑家、画家和建筑师所表现的能力。
智能的测量——《机器思维》
Pamela McCorduck:“Machines who think”
智能的测量——《机器思维》 在复杂的机械装置与智能之间存在 着长期的联系。从几世纪前出现的 神话般的复杂巨钟和机械自动机开 始，人们已对机器操作的复杂性与 自身的智能活动进行直接联系。
智能测量——智能的误解
人类智能分类（2）
身体——运动智能（bodily－kinesthetic intelligence）： 指人能巧妙的操纵物体和调整身 体的技能。 音乐智能（musical intelligence）： 指人能敏锐 的感知音调、旋律、节奏和音色等能力。 人际关系智能（interpersonal intelligence）： 指 能够有效地理解别人和与人交往的能力。
推荐书目
1. 陈世福，陈兆乾等.人工智能与知识工程.南京：南京大学出版社，1997 2. Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial intelligence: a modern approach(Edition 2). Prentics Hall,2004 3. 陆汝钤.人工智能（上下册）. 北京：科学出版社，1989 4. 蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用(第三版).清华大学出版社，2003 5. 廉师友.人工智能技术导论，第二版.西安电子科技大学出版社，2002 6. 尹朝庆, 尹皓.人工智能与专家系统.北京-中国水利水电出版社，2002 7. 朱福喜，朱三元，武春香.人工智能基础教程.北京：清华大学出版社，2006 8. Joseph Giarratano, Gary Riley. Expert systems principles and programming. 北京： 机械工业出版社，2002 9. 武波，马玉祥.专家系统.北京：北京理工大学出版社， 2001 10. 孔繁胜.知识库系统原理.浙江：浙江大学出版社,2002 11. 李景.本体理论在文献检索系统中的应用研究.北京：北京图书馆出版社，2005 12. Tom M. Mitchell著,曾华军,张银奎译. 机器学习.北京:机械工业出版社,2004 13. Statistical Data Mining Tutorials（主要是机器学习算 法）./tutorials/ 14. James Allen著，刘群等译.自然语言理解（第二版）.北京：电子工业出版社,2005
突出与专业背景的结合。
知识背景：统计学、面向对象编程、离散 数学、逻辑学、语言学、数据库技术、形 式语言。
Artificial Intelligence and Expert System
人工智能与专家系统
第1章 人工智能概述
案例人物（ Garry Kasparov ）
国际象棋—“人机大战”（1）
授课讲义与教材
讲义(自编) 实验指导(自编) 参考教材
蔡自兴,徐光．人工智能及其应用（本科生用 书）．清华大学出版社，２００５年９月．
教学方法与要求
成绩考核：课堂教学 +实习+演讲+小论文 教学要求:要求学生了解人工智能的发展概 况、基本原理和应用领域，掌握人工智能 的一些主要思想和方法，初步具备用人工 智能方法解决一些简单实际问题的能力。
智能测量——客厅游戏玩法
有两个客人，即男女客人各一个，藏在两 个分离的房间中。第三个人（裁判），并 不熟悉这两个客人。他呆在第三个房间中， 完全看不见这两名客人。他的任务完全依 靠他与两个客人之间传递的信息，来决定 哪个客人是女的。在游戏过程中，这两个 客人都尽量使裁判相信自己是女的，问题 是如何决定谁讲的是真话。
人工智能的定义（1）
智能机器(intelligent machine)： 能够在各类环境中自主地或交互地执行各 种拟人任务的机器。也就是，让机器完成 那些如果由人来做则需要智能的事情的科 学。
人工智能的定义（2-1）
人工智能 ：斯坦福大学的 Nilsson提出人工智能是关于知 识的科学（知识的表示、知识 的获取以及知识的运用）。
人工智能——学科性质
经过四十几年的发展，人工智能已成为一 门在计算机科学、控制论、信息论、神经 生理学、心理学、哲学、语言学等多种学 科相互渗透的基础上发展起来的一门新兴 边缘学科。
人工智能的基本原理
模拟器官 模拟思维 人工生命
汽车、火车、 飞机、收音机 等等
人工智能
高级人工智能
智能制品
什么是“智能”？
1996年，Garry Kasparov(卡斯帕罗夫)与”深蓝 “（deep blue）交锋，以4：2宣告胜利。 1997年的人机大战以世界国际象棋第一人卡斯帕 罗夫负于“更深的蓝”而结束。 2003年2月7日，卡斯帕罗夫又和IBM超级计算机 “Junior”战成3:3平局。 2003年11月11日-18日，美国著名的X3D公司日 前宣布，卡斯帕罗夫与X3D Fritz（德国人）战成 2：2平。 2005年3月10日，卡斯帕罗夫宣布不再参加比赛。 人机大战中的卡斯帕罗夫是遗憾的。
电子计算机产生并得到了快速发展。这为人工智 能的诞生和发展创造了良好的条件。在本世纪内， 可能第一个认识到计算机能实现智能行为的人就 是图灵。1937年他发表了一篇关于“可计算数学” 的文章，提出了“通用图灵机”的概念。他提出 只要给出适当的指令表，一台图灵机就能处理任 何数学过程。图灵提出的这个模型提前十年描述 了后来出现的计算系统。该篇文章被人们认为是 计算机科学史上最重要的里程碑之一。