智能科学技术导论 第01讲 引论
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智能科学与技术导论课件第1章
不同学科学者对人工智能给出了各自的理解，产生了不同的学术流派，其中影响较大的的主要有符号主 义、联结主义和行为主义三大学派，不同学派采取不同的技术路线模拟人类（自然）的智能。
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
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。
智能科学导论第1章(上课)
40
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3、智能科学的学科位置
交叉和边缘学科 总体：是自然科学与社会科学的交叉学科 具体：脑科学、思维科学、逻辑学、系统科学、 信息科学、计算机科学、控制科学等。
指导学科 交叉学科
自然 科学
哲学
社会 科学
信息科学
脑科学
…
系统科学
数学 智能科学 基础学科
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4、智能科学技术的学科特点
多学科交叉，多技术综合，跨应用领域
基础与交叉学科
支撑
技术与工具
支持
智能科学的理论、方法和技术 相互推动 众多应用领域
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智能技术应用：智能机器人；专家系统；智能决策支持系统；智能检索系统； 智能教学系统；智能搜索引擎；智能游戏；智能CAD；机器博弈；自动定理证 明；智能家电；智能产品；智能交通；智能电力；智能作战；智能农业；智 件；智能产业„
2
技术(Technology)：关于认识和改造自然的 工艺方法体系。是指人类根据生产实践经验 和自然科学原理改变或控制其环境的手段和 活动，是人类活动的一个专门领域。 工程(Engineering)：是指应用科学知识使自 然资源最好地为人类服务的专门技术。
3
科学技术是怎样发展的？ 整个科学技术有它发生、发展的过程和规律。 了解了这些规律，就能理解科学技术为什么 会发生、发生之后又会怎样发展、科学技术 发展起来又会与人类形成什么样的关系。 了解了这些规律，也就能够懂得为什么会出 现信息科学技术，以及信息科学技术又会向 什么方向发展。
传感：信息获取
通信：信息传递
智 能 化
自 动 化
计算机：信息处理 控制：信息执行
38
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概括地讲：智能科学技术是研究智能现象 及其运动规律的科学技术。
《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。
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。
《人工智能导论-》- 01 概论
你做过图灵测试吗
什么是CAPTCHA
CAPTCHA (Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart)全自动区分计算机和人类的图灵测试的简 称。 CAPTCHA的目的是区分计算机和人类的一种程序算法，这种程序必须能 生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的测试。这种技术可以有 效的避免网络中自动填表机器人等软件对了网络信息的正常传播严重干扰。
人工智能的研究与应用领域
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。 发展专家系统的关键是专家知识的表达和运用，专 家知识指来自人类专家,并能有效解决该领域内的典型 问题的事实和过程。
• 在线专家网站 http://www.aiinc.ca/demos • Expert System Tools /~manaris/ai-educationrepository/expert-systems-tools.html • Expert system application download /software/expert_systems/
• 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。 • …
智能科学导论上课PPT课件
5、人是怎样产生情绪、情感的？
（神经系统的心理过程） … 19 第19页/共88页
自然智能系统，指：自然进化所造就的智能系统。
人，地球上智能程度最高的自然智能系统； 动物，智能程度较高的自然智能系统； 植物，智能系统较低的自然智能系页
----智能等级和智能空间
30
第30页/共88页
如果还需要测试被测对象利用视频信号的感知能力和传递接受物体的行为能力， 即所谓的完全图灵测试，则计算机还应该具有如下能力：
⑤计算机视觉：可以感知物体。 ⑥机器人技术：可以操纵和移动物体。
31
第31页/共88页
类人行为方法
Turing测试
测试主持人
能分辨出来的概 率小于50%吗？
13
第13页/共88页
形象思维（直感思维）基于形象概念，根据感 性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思 维方式。例如，图像、景物识别等。 ➢特点：依据直觉。
14
第14页/共88页
顿悟思维（灵感思维）：是一种显意识和潜意 识相互作用的思维方式。例如，因灵感而顿时 开窍。 特点
不定期的突发性。 独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
所表现出的综合能力。
18
第18页/共88页
----智能的现象 智能(自然智能)问题： 1、人是怎样思考问题的？
例如：树上还有几只鸟？（常识推理）
2、人是怎样横穿马路的？
（常识推理和逻辑问题的形象处理）
3、人是怎样识别景物的？
例如：小孩的妈妈是谁？（形象思维）
4、人是怎样实现感知、学习、思维等的？
（神经系统的心智活动）
16
第16页/共88页
④ 行为能力（表达能力）
含义：是人们对感知到的外界信息作出动作 反应的能力。 信息来源：由感知直接获得的外界信息经过 思维加工后的信息。 实现过程：通过脊髓来控制由语言、表情、 体姿等来实现 。
（神经系统的心理过程） … 19 第19页/共88页
自然智能系统，指：自然进化所造就的智能系统。
人，地球上智能程度最高的自然智能系统； 动物，智能程度较高的自然智能系统； 植物，智能系统较低的自然智能系页
----智能等级和智能空间
30
第30页/共88页
如果还需要测试被测对象利用视频信号的感知能力和传递接受物体的行为能力， 即所谓的完全图灵测试，则计算机还应该具有如下能力：
⑤计算机视觉：可以感知物体。 ⑥机器人技术：可以操纵和移动物体。
31
第31页/共88页
类人行为方法
Turing测试
测试主持人
能分辨出来的概 率小于50%吗？
13
第13页/共88页
形象思维（直感思维）基于形象概念，根据感 性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思 维方式。例如，图像、景物识别等。 ➢特点：依据直觉。
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顿悟思维（灵感思维）：是一种显意识和潜意 识相互作用的思维方式。例如，因灵感而顿时 开窍。 特点
不定期的突发性。 独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
所表现出的综合能力。
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----智能的现象 智能(自然智能)问题： 1、人是怎样思考问题的？
例如：树上还有几只鸟？（常识推理）
2、人是怎样横穿马路的？
（常识推理和逻辑问题的形象处理）
3、人是怎样识别景物的？
例如：小孩的妈妈是谁？（形象思维）
4、人是怎样实现感知、学习、思维等的？
（神经系统的心智活动）
16
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④ 行为能力（表达能力）
含义：是人们对感知到的外界信息作出动作 反应的能力。 信息来源：由感知直接获得的外界信息经过 思维加工后的信息。 实现过程：通过脊髓来控制由语言、表情、 体姿等来实现 。
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。
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。
人工智能导论课件第1章第2节
现代计算机之父，博弈论之父——冯·诺依曼
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。
920092-人工智能导论(第4版)-第1章 绪论(导论)
15
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。
5
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
30
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。
9
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。
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。
智能计算导论课件 第一讲(计算智能导论)
人工智能的萌芽（56年以前）
人工智能的诞生（56-61年）
人工智能的发展（61年后）
人工智能的萌芽阶段
亚里斯多德(Aristotle 384-322 BC)，主要贡献为形而上 学(metaphysics)和逻辑学两方面的思想。 亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題(statement in subject-predicate form)及关于此类命題的逻辑推理方 法，特別是三段论证(syllogism)。
Turing图灵与人工智能
1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定 为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年10 月， 他的又一篇划时代论文《计算机与智能》 发 表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》
Can a machine think？
图灵试验
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。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是 人还是机器。 图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好 地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不 是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。” 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
“深蓝”的技术指标： 32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒 每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。
人工智能（AI）伴随着电脑诞生，在风风雨雨 中走过了半个多世纪的艰难历程，已但经是枝繁叶 茂、郁郁葱葱！
智能科学技术导论 第2版
智能科学技术导论第2版《智能科学技术导论》第2版是一本介绍智能科学技术的入门教材。
该书旨在帮助读者了解智能科学技术的基本概念、原理和应用，探索智能技术对社会和人类生活的影响。
以下是对《智能科学技术导论》第2版内容的详细概括。
第一部分：智能科学技术概述介绍智能科学技术的背景和意义，强调其在信息时代中的重要性和广泛应用。
阐述智能科学技术的定义、研究领域和发展历程，包括人工智能、机器学习、模式识别等方面的内容。
第二部分：智能科学技术基础1.计算机科学基础：介绍计算机科学的基本概念和原理，包括计算机硬件、软件和网络等方面的内容。
探讨计算机科学在智能科学技术中的作用，如数据处理、算法设计和系统开发等。
2.数学与统计基础：强调数学和统计在智能科学技术中的重要性，介绍数学分析、概率论、线性代数等基础知识。
探讨数学和统计在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域的应用。
3.认知科学基础：介绍认知科学的基本原理和研究方法，包括感知、注意、记忆和思维等方面的内容。
强调认知科学对智能系统设计和人机交互的重要影响。
第三部分：智能技术与应用1.人工智能：详细解释人工智能的概念和发展历程，介绍符号主义、连接主义和进化计算等不同的人工智能方法。
探讨人工智能在图像识别、自然语言处理和专家系统等领域的应用。
2.机器学习：解释机器学习的基本原理和方法，包括监督学习、无监督学习和增强学习等方面的内容。
强调机器学习在数据分析、模式识别和智能决策等方面的应用。
3.模式识别：介绍模式识别的基本概念和技术，包括特征提取、分类器设计和模型评估等方面的内容。
探讨模式识别在图像处理、语音识别和生物信息学等领域的应用。
4.智能控制：强调智能控制的重要性和应用领域，介绍神经网络控制、遗传算法优化和模糊控制等技术。
探讨智能控制在自动化系统、机器人和交通管理等方面的应用。
第四部分：智能科学技术的社会影响1.伦理与道德问题：讨论智能科学技术对社会和人类生活带来的伦理和道德挑战，如隐私保护、权益平衡和人工智能的道德责任等。
人工智能导论
23
麦卡锡（McCarthy），美国数学家、计算机科学 家，“人工智能之父”。
1956年夏，在美国的达特茅斯（Dartmouth）学院，由 McCarthy（斯坦福大学数学助教）、Minsky（哈佛大学 数学和神经学家）、Lochester（IBM公司）、 Shannon（贝尔实验室）四人共同发起，邀请IBM公司 的More、Samuel，MIT的Selfridge、Solomonff，还 有Simon、Newell等人参加学术讨论班，在一起共同学 习和探讨用机器模拟智能的各种问题，在会上，经 McCarthy提议，决定使用“人工智能”一词来概括这个 研究方向。这次具有历史意义的会议标志着人工智能这个 学科的正式诞生。
7
莱布尼茨（Leibnitz）（1646 — 1716），德国 数学家和哲学家，提出了关于数理逻辑的思想，即 把形式逻辑符号化，从而对人的思维进行运算和推 理的思想。
布尔（Boole）（1815 — 1864）， 英国数学家、逻辑学家。他的主要 贡献是初步实现了莱布尼茨关于思 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， 凡是传统逻辑能处理的问题，布尔 代数都能处理。
12
功能模拟，符号推演
通过建立人脑的心理模型，将知识和推理规则表示 为物理符号系统，来模拟人脑的学习、搜索、推理 和决策等功能，实现机器智能，又称为宏观人工智 能，这派学者被称为心理学派、逻辑学派、符号主 义 该类系统由两部分构成：知识库和推理规则 特点 —— 擅长模拟人脑的逻辑思维（推理、决 策），如机器推理、定理证明、专家系统等
14
基础研究课题
四、人工智能的研究课题
麦卡锡（McCarthy），美国数学家、计算机科学 家，“人工智能之父”。
1956年夏，在美国的达特茅斯（Dartmouth）学院，由 McCarthy（斯坦福大学数学助教）、Minsky（哈佛大学 数学和神经学家）、Lochester（IBM公司）、 Shannon（贝尔实验室）四人共同发起，邀请IBM公司 的More、Samuel，MIT的Selfridge、Solomonff，还 有Simon、Newell等人参加学术讨论班，在一起共同学 习和探讨用机器模拟智能的各种问题，在会上，经 McCarthy提议，决定使用“人工智能”一词来概括这个 研究方向。这次具有历史意义的会议标志着人工智能这个 学科的正式诞生。
7
莱布尼茨（Leibnitz）（1646 — 1716），德国 数学家和哲学家，提出了关于数理逻辑的思想，即 把形式逻辑符号化，从而对人的思维进行运算和推 理的思想。
布尔（Boole）（1815 — 1864）， 英国数学家、逻辑学家。他的主要 贡献是初步实现了莱布尼茨关于思 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， 凡是传统逻辑能处理的问题，布尔 代数都能处理。
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功能模拟，符号推演
通过建立人脑的心理模型，将知识和推理规则表示 为物理符号系统，来模拟人脑的学习、搜索、推理 和决策等功能，实现机器智能，又称为宏观人工智 能，这派学者被称为心理学派、逻辑学派、符号主 义 该类系统由两部分构成：知识库和推理规则 特点 —— 擅长模拟人脑的逻辑思维（推理、决 策），如机器推理、定理证明、专家系统等
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基础研究课题
四、人工智能的研究课题
人工智能导论PPT第一章人工智能导引
人工智能和大数据
外推：它是在原始观测范围之外，根测：它包括标识不符合预期模 式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异 常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几 个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网 络和生态系统干扰。
深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅 助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至 是更好的电影推荐，都即将实现。
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开 发用于模拟、延伸和扩展人的智能活动，是计算机科学的一个研究分支， 是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学， 神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
（WIKI）In computer science, artificial intelligence (AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving".
智能科学技术导论 第2版
智能科学技术导论第2版智能科学技术导论第2版1. 引言智能科学技术是当今世界发展的关键领域之一。
随着信息技术的不断进步，智能科学技术在各个行业和领域的应用愈发广泛，为人们的生活带来了许多便利和改变。
《智能科学技术导论第2版》是一本全面介绍智能科学技术基础知识和应用的权威教材。
本文将对该书进行深度和广度的评估，并分享我对智能科学技术的个人观点和理解。
2. 书籍概述《智能科学技术导论第2版》着眼于智能科学技术的基本理论和方法，全面介绍智能科学技术的发展历程、基本概念、关键技术和应用领域。
该书结构清晰，内容全面系统，涵盖了计算智能、机器学习、自然语言处理、图像识别、模式识别等多个重要主题。
通过对各个主题的深入讲解和案例分析，读者能够对智能科学技术有一个全面、深入的了解。
3. 智能科学技术的发展历程智能科学技术的发展经历了多个阶段。
从最早的符号推理到今天的深度学习，智能科学技术正在不断进化和改进。
《智能科学技术导论第2版》通过详细介绍每个阶段的理论和应用，展示了智能科学技术的演进过程。
第一章介绍了计算智能的基本概念和方法，为读者打开了智能科学技术的大门。
4. 智能科学技术的关键技术智能科学技术的发展离不开一系列关键技术的支持。
《智能科学技术导论第2版》对这些关键技术进行了详细而深入的介绍。
从机器学习到自然语言处理，从图像识别到模式识别，该书系统地讲解了这些技术的原理、方法和应用。
读者通过学习这些关键技术，能够更好地理解智能科学技术的内涵和实现方式。
5. 智能科学技术的应用领域智能科学技术的应用涵盖了诸多领域，如医疗、金融、交通、教育等。
《智能科学技术导论第2版》通过丰富的案例分析，帮助读者深入了解智能科学技术在不同领域的应用。
在医疗领域，智能科学技术可以帮助医生提高医疗决策的准确性和效率；在金融领域，智能科学技术可以帮助金融机构进行风险评估和投资决策。
6. 对智能科学技术的个人观点和理解智能科学技术是当今世界发展的重要领域，也是未来的重要方向。
第01讲 《智能科学技术导论》课程引论
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2
1、学科基本内涵
智能概念界定：神经、认知与智能，研究问 题的角度与目标不同可以有完全不同的界定。可 选的智能定义（对于情境有很灵活的反应；充分 利用机遇；弄懂含糊不清或彼此矛盾的信息；分 清重要和次要；发现不同事物的相似性；从相似 之处找出差异；用旧概念综合新概念；提出全新 的观念。）请诸位同学，也给出自己心目中的 “智能”定义。
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2、学科作用地位
对社会进步的作用：21世纪的社会是信息社 会，而信息社会的高级阶段就是智能社会。就像 信息技术是信息社会的核心支撑技术一样，智能 社会的核心支撑技术就是智能技术。我们这个时 代也称为第二轴心时代，而从技术层面最终表现 形式，就是智能社会。从历史发展的趋势看，未 来的社会必将是智能社会。
13
3、本门课程介绍
课程内容及进度安排：整个课程内
容分为三个部分：基础知识（第1章概 述、第2章算法运用、第9章展望）、 智能科学（第3章环境感知、第4章思 维运作、第5章行为表现）、智能技术 （第6章智能接口、第7章智能系统、 第8章智能社会）。具体讲课进度安排 如下。
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5
1、学科基本内涵
（2）智能科学：涉及狭义认知科学，人工智 能理论研究。所谓狭义的认知科学就是“心智计 算理论”，其核心假设就是：“对思维最恰当的 理解，是将其视为心智中的表征结构以及在这些 结构上进行操作的计算程序。”（参见萨伽德， 《心智：认知科学导论》，上海辞书出版社， 2012年版，第11页）这样智能科学涉及的范围， 就可以用下面示意图来说明了。
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3、本门课程介绍
课程的培养目标：（1）了解学科的基 本内容，包括概念、思想、方法、前沿及难 题等；（2）拓展学生的知识面，介绍主要 相关学科的基本情况；（3）提高学生的思 维能力，转变学生的思想境界。毛泽东指 出:“学校的全部工作在于转变学生的思 想。”
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第1.2节 人类大脑
大脑功能区划分
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第1.2节 人类大脑
大 脑 边 缘 叶 结 构
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第1.2节 人类大脑
1、人脑结构与功能定位
实际上脑叶或脑区的功能似乎首先由输 入、输出的神经投射相关联，然后才是由各区 之间的联络纤维以及跨半球叶区之间的连合纤 维相关联。因此，任何叶区的功能划分都不会 是绝对明确的，确切的功能性叶区边界也是不 存在的；并因人而异的。对于特定成熟大脑的 脑区功能定位分布，完全应看作是长期神经活 动彼此消长相互作用的结果，是整体神经活动 中各输入激活刺激源相互作用、争奇的产物。
周昌乐，《无心的机器》，湖南科学技术出版社，2000
[美]布罗克契尔（J.Glenn Brookshear），《计算机科学概 论》（第七版），王保江等译，人民邮电出版社，2003年版
[加]保罗·萨伽德，《心智：认知科学导论》（第二版）， 朱菁等译，上海辞书出版社，2012年板。
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第1.1节 学科概述
2、厦门大学智能学科概况
建系以来，与国际学术界开展广泛学术合 作与交流，联合培养本科、硕士、博士20余 名，具有海外学习或访问一年以上经历的教师 占50%。本科教学包括课堂教学、课外竞赛、课 程实践、社会实习、毕业设计等环节，我校实 施本科生导师制。智能系本科生配备最优秀的 教师担任本科指导老师。
周序 第11周 第12周 轮空不讲 第13周 第14周 第15周 第16周 第17周
讲课内容 诗文创作、传情达意、情感审美 行为表征、行为控制、机器歌舞 意识科学、机器意识、心识自明 人机会话、情感交流、脑机接口 专家系统、智能机器、智能武器 智能家居、智能交通、智慧城市 机器困境、智能哲学、学科前景
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第1.2节 人类大脑
1、人脑结构与功能定位
人脑很像一只放大尺寸、剥开硬
壳的山西核桃，被包裹在头颅骨里
面。如图所示，紧靠上面的是布满皱
纹沟回的大脑，其下便是间脑（丘脑
及周边组织）、脑干（中脑、脑桥、
延脑）和小脑。脑干的延脑部分与脊
髓相接，联络外周神经组织。
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第1.1节 学科概述
3、本门课程基本介绍
深度专业读物：为了满足同学们不断增长 的求知欲，建议参考如下进一步的专业读物：
周昌乐，《心脑计算举要》，清华大学出版社，2003
[美]侯世达，《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》 ，商务印书馆，1996
史忠植，《智能科学》，清华大学出版社，2006 韩济生主编，《神经科学原理》第二版，北京医科大学出版 社，1999年版 [日]艉田秀司，《仿人机器人》，管贻生译，清华大学出版 社，2007年版。
——（清）金圣叹
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2
第1.1节 学科概述
任何一个学科，都有自己研究的 对象、任务与历史，作为智能科学技 术导论课程的第一讲，我们首先就这 一学科的基本概况、研究的对象以及 发展历史，做简要的论述，使得同学 们一开始就对本学科有一个比较整体 的把握。
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第1.2节 人类大脑
1、人脑结构与功能定位
通常沟通半球内神经元的神经纤维称为联 络纤维、沟通两半球之间联系的神经纤维称为 连合纤维，而负责与外周神经联系的神经纤维 称为投射纤维。这些神经纤维的纵横交错，将 皮层神经细胞聚集为一个不可分割的有机整 体。一般可以依据皮层中各部细胞和纤维联 系，将全部皮层分成若干区，其反映一定的心 理功能。
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4
第1.1节 学科概述
1、学科基本描述
学科目标性界定：将人类智能（部分地） 植入机器，使其更加“聪明”灵活地服务于人 类社会。
根据这个定义，智能科学技术专业的学科 内涵将涉及到智能哲学、智能科学、智能技 术、智能服务等多个方面。下面我们分别简要 加以论述。
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5
第1.1节 学科概述
1、学科基本描述
（1）智能哲学：其中“部分地”：涉及心 灵哲学，人工智能哲学讨论：人类具有美妙绝 伦的智慧，机器能否也可以拥有与之相媲美的 智能呢？也就是说，机器真的也会拥有人类的 心智、机器也能够像我们一样会哭会笑并意识 到自己的情感波动、像我们一样具有创造性能 力并会不断自我完善、创造出更加聪明的机器 后代吗？
备注 智能科学 智能科学 智能科学 技术应用 技术应用 技术应用
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第1.1节 学科概述
3、本门课程基本介绍
关于教材问题：由于智能科学与技术专业是一个新
兴学科，目前暂无比较理想的教材。名义上我们的教材 是：钟义信，《智能科学技术导论》，智能科学与技术 本科专业系列教材,北京邮电大学出版社，2006年。实 际上，则以我的课件为主，主要参考书为：
周昌乐教授教学课件 dozero@
智能科学技术导论
第01讲 引论
主讲:周昌乐教授 福建省仿脑智能系统重点实验室 厦门大学智能科学与技术系
题记
夫天下险能生妙，非天下妙 能生险也；险故妙，险绝故妙 绝；不险不能妙，不险绝不能妙 绝也。游山亦犹是矣。不梯而 上，不缒而下，未见其能穷山川 之窈窕，洞壑之秘隐也。
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第1.1节 学科概述
2、厦门大学智能学科概况
厦门大学是全国第三个建立智能科学与技 术系的大学（2007年建系，目前全国有7个大 学建有智能系，近20所高校设有智能科学与技 术本科专业），主要优势研究方向包括仿脑智 能系统、自然语言处理、智能媒体技术。建有 福建省仿脑智能系统重点实验室，是中国人工 智能学会理事单位，福建省人工智能学会理事 长单位。
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第1.1节 学科概述
2、厦门大学智能学科概况
目前,全系拥有教授5名（博士生导师4名， 闽江特聘教授1名，福建省百千万人才1名）、 副教授10余名。先后承担20余项国家级各类科 研项目，学院惟有5项国家973、863项目均出 自智能系。清华大学张钹院士为我系双聘院 士，并担任福建省仿脑智能系统重点实验室学 术委员会主任。
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第1.2节 人类大脑
为了理解智能科学技术的主要研究策略， 首先我们需要对人类智能产生的脑机制进行考 察，理解心智是如何工作的。从根本上讲，无 论我们所讨论的智能现象和行为多么复杂、多 么难以为机器所拥有，都不过是人脑的产物。 也就是说：心无非就是脑活动，是活动的脑， 而机器能否拥有人类的心智能力，说到底也就 是要看，人脑活动机制能否从根本上可以化解 为可机器执行的算法？为了弄清这一根本问 题，让我们先从人脑的神组织结构开始说起。
备注
计算基础 计算基础 计算基础 智能科学 智能科学 智能科学 智能科学
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第1.1节 学科概述
导论课程内容及其进度安排表（续）
讲课第次 第08讲 情思表达 第09讲 行为展现 第xx讲 意识反思 第10讲 智能接口 第11讲 智能系统 第12讲 智能社会 第13讲 展望 闭卷笔试期末考试
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第1.1节 学科概述
3、本门课程基本介绍
课程的培养目标：（1）了解学科的 基本内容，包括概念、思想、方法、前沿 及难题等；（2）拓展学生的知识面，介 绍主要相关学科的基本情况；（3）提高 学生的思维能力，转变学生的思想境界。 毛泽东指出:“学校的全部工作在于转变学 生的思想。”
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9
第1.1节 学科概述
1、学科基本描述
（4）智能服务：涉及智能产品研发，人工 智能应用研究。我们处于一个信息化的时代， 支撑这个时代的技术就是信息技术，而信息技 术的前沿技术就是智能技术。因此信息化不可 能停留在电子化、数字化之上，而是要不断走 向智能化。应该说，智能技术不仅仅是信息技 术发展的驱动力，而且其本身也越来越成为信 息技术的主流。
讲课第次 第01讲 引论 第02讲 机器系统 第03讲 算法设计 第04讲 程序编制 第xx讲 学习适应 第05讲 视觉感知 第06讲 意义理解 第07讲 思维能力
周序 第4周 第5周 第6周 第7周 轮空不讲 第8周 第9周 第10周
讲座内容 学科概述、人类大脑、智能简史 数据存储、数据操作、操作系统 算法概说、算法构造、算法结构 编程语言、程序结构、软件开发 知识表示、学习类型、机器学习 视觉机制、视觉计算、知觉困境 诗歌解读、语言处理、意义领悟 智力游戏、难倒深蓝、模式转绎
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第1.1节 学科概述
1、学科基本描述
学科所处的地位：信息科学与技术学科主 要包括电子科学与技术、通信科学与工程、控 制科学与工程、计算机科学与技术以及智能科 学与技术等五个本科专业。为了学生们大略了 解不同学科在整体信息学科群的地位与相互之 间的关系，我特意给出了一个“信息类学科ICE 关系图”。
3
第1.1节 学科概述
1、学科基本描述
智能概念界定：神经、认知与智能，研究 问题的角度与目标不同可以有完全不同的界 定。可选的智能定义（对于情境有很灵活的反 应；充分利用机遇；弄懂含糊不清或彼此矛盾 的信息；分清重要和次要；发现不同事物的相 似性；从相似之处找出差异；用旧概念综合新 概念；提出全新的观念。）请诸位同学，也给 出自己心目中的“智能”定义。
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第言处理
智能科学涉及的学科示意图
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