人工智能与专家系统(上海交大)

1.5 人工智能的发展简史 1.5.1 孕育期 1.5.2 AI的基础技术的形成时期 1.5.3 AI的发展和实用阶段 1.5.4 知识工程与机器学习发展阶段 1.5.5 智能综合集成阶段

1.5.1 孕育期

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）
1.4.1 模式识别


指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字 的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物 或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信 息科学和人工智能的重要组成部分。 具体的说：我们所指的模式识别主要是对语音波形、 地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符 号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

行为主义（Evolutionism ） 1.一种基于“感知——行动”的行为智能模 拟方法。 2.维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织 系统。控制论把神经系统的工作原理与信息 理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。

1.3 人工智能的研究目标



（1）通过视觉、听觉、触觉等感官活动，接受并理解文字、 图象、声音、语言等各种外界的“自然信息”，这就是认识 和理解世界环境的能力。 （2）通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程， 将感性知识抽象为理性知识，并能对事物运动的规律进行分 析、判断和推理，这就是提出概念、建立方法，进行演绎和 归纳推理、作出决策的能力。 （3）通过教育、训练和学习过程，日益丰富自身的知识和 技能，这就是学习的能力。 （4）对变化多端的外界环境条件，如干扰、刺激等作用能 灵活地作出反应，这就是自我适应的能力。

智商 ：智商就是智力商数，智力的高低通常 用智力商数来表示，是用以标示智力发展水 平。 构成智商的五种因数：观察力、注意力、记 忆力、思维力、想象力


能力：一般能力是指观察，记忆，思维，想 象等能力,通常也叫智力。特殊能力是指人们 从事特殊职业或专业需要的能力
1.1.3 如何判断智能 1.图灵实验 2.中文屋子问题
1.4.6 自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能 领域中的一个重要方向。它研究能实现人与 计算机之间用自然语言进行有效通信的各种 理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、 计算机科学、数学于一体的科学。
1.4.7 博弈


博弈，词语解释是局戏、围棋、赌博。 博弈分为静态博弈和动态博弈。 静态博弈是指在博弈中，两个参与人同时选择或两 人不同时选择，但后行动者并不知道先行动者采取 什么样的具体行动。 动态博弈是指在博弈中，两个参与人有行动的先后 顺序，且后行动者能够观察到先行动者所选择的行 动。

智能：从感觉到记忆到思维这一过程，称为 “智慧”，智慧的结果就产生了行为和语言， 将行为和语言的表达过程称为“能力”，两 者合称“智能”，将感觉、去记、回忆、思 维、语言、行为的整个过程称为智能过程， 它是智力和能力的表现。
智力： 智力（Intelligence)是指生物一般性 的精神能力。指人认识、理解客观事物并运 用知识、经验等解决问题的能力，包括记忆、 观察、想象、思考、判断等。 “智力”的定义也可以概括为：通过改变自 身、改变环境或找到一个新的环境去有效地 适应环境的能力
1.5.2 AI的基础技术的形成时期

形成期（1956--1970年）
1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
1.5.3 AI的发展和实用阶段



1.5.3 AI的发展和实用 阶段 1.5.4知识工程与机器学 习发展阶段 1.5.5 智能综合集成阶 段
人工智能

顾名思义，人工智能就是人造智能，其英文 表示是“Artificial Intelligence”，简称AI。 当然，这只是人工智能的字面解释或广义解 释。目前的“人工智能”一词是指用计算机 模拟或实现的智能，同时，人工智能又是一 个学科名称。
1.1.2 智能、智力和能力之间的区别与联系
1.4.2 自动定理证明（ATP）

目前是自动推理(AR)体系中发展最好的部分， 它的目的是为使用电子计算机程序来进行数 学定理的证明。对于不同的数学逻辑，它能 够推论出一个定理是正确的，还是不可证明 的，或者错误的。
1.4.3 机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判 断。 机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄 取目标转换成图像信号，传送给专用的图像 处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信 息，转变成数字化信号；图像系统对这些信 号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根 据判别的结果来控制现场的设备动作。
符号主义（Symbolism ） 1.一种基于逻辑推理的智能模拟方法。 2.物理符号系统假设 3.模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人 类认知系统的功能机理，用某种符号来描述 人类的认知过程，并把这种符号输入到能处 理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知 过程。

联结主义（Connectionism ） 1.一种基于神经网络及网络间的连接机制与 学习算法的智能模拟方法。 2.通过大量的非线性并行处理器来模拟人脑 中众多的神经细胞（神经元），用处理器的 复杂连接关系来模拟人脑中众多神经元之间 的突触行为。

1.2 人工智能的研究学派 1.2.1 符号主义 1.2.2 联结主义 1.2.3 行为主义

左脑

左脑就像个雄辩家，善于语言和逻辑分析； 又像一个科学家，长于抽象思维和复杂计算， 但刻板，缺少幽默和丰富的情感。
右脑

右脑就像个艺术家，长于非语言的形象思维 和直觉，对音乐、美术、舞蹈等艺术活动有 超常的感悟力，空间想像力极强。不擅言辞， 但充满激情与创造力，感情丰富、幽默、有 人情味。

1.4.4 专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内 部含有大量的某个领域专家水平的知识与经 验，能够利用人类专家的知识和解决问题的 方法来处理该领域问题。
1.4.5 机器人

机器人（Robot）是自动执行工作的机器装 置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预 先编排的程序，也可以根据以人工智能技术 制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取 代人类工作的工作，例如生产业、建筑业， 或是危险的工作。
1.4 人工智能的研究领域



1.4.1 模式识别 1.4.2 自动定理证明 1.4.3 机器视觉 1.4.4 专家系统 1.4.5 机器人 1.4.6 自然语言处理 1.4.7 博弈 1.4.8 人工神经网络 1.4.9 问题求解 1.4.10 机器学习 1.4.11 基于Agent的人工智能

1.4.10 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。机器 学习是人工智能的核心。
1.4.11 基于Agent的人工智能 Agent：人工智能里的术语，指能自主活动 的软件或者硬件实体。 这是一种基于感知行为模型的研究途径和方 法。
人工智能与专家系统
1.1 1.2
1.3
1.4
1.5
人工智能的概念 人工智能的研究学派 人工智能的研究目标 人工智能的研究领域 人工智能的发展简史
1.1 人工智能的概念
几种定义 智能机器（intelligent machine） 人工智能（学科） 人工智能（能力） 人工智能（拟人思维、行为 ） 人工智能（理性思维、行为
1.4.8 人工神经网络

一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布 式并行信息处理的算法数学模型。这种网络 依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节 点之间相互连接的关系，从而达到处理信息 的目的。
1.4.9 问题求解

通常是指解决管理活动中由于意外引起的非 预期效应或与预期效应之间的偏差。 通过搜索的方法寻找问题求解操作的一个合 适序列，以满足问题的要求。

图灵实验Βιβλιοθήκη 一种确定计算机是否会 思考的实验。一个人向 计算机发问，另一个不 知情的人试图从回答中 区分是人还是计算机。 如果计算机没有被辨认 出，便通过了图灵实 验．到目前为止，没有 一台机器通过实验。
中文屋子（假设有一台计算机通过了图灵实验）
希尔勒假设：希尔勒博士在一个封闭的房子 里，有输入和输出缝隙与外部相同。 输入的是中文问题，而他对中文一窍不通。 房子内有一本英语的指令手册，从中可以找 到相应的规则。他按照规则办事，把作为答 案的中文符号写在纸上，并输出到屋子外面。 这样，看起来他能处理输入的中文问题，并 给出正确答案。但是，他对那些问题毫无理 解，不理解其中的任何一个词！

发展期（1970年~）
进一步研究AI基本原理
方法和技术 进行实用化研究 专家系统与知识工程 智能机器人 智能控制等 从“一枝独秀”到“百 花齐放”