人工智能课件 绪论
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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。
02-人工智能的发展简史课件
14
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。
会上经麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语，标志 着 人工智能学科正式诞生。麦卡锡因而被称为人工智能之父 。
此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙 的Carnegie RAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组， 塞缪尔的IBM工程研究组等。
13
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年以后，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模 式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得 了许多引人瞩目的成就。 1969年，成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence，IJCAI）。 1970 年 ， 创 刊 了 国 际 性 的 人 工 智 能 杂 志 （ Artificial Intelligence）。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝瑞在 1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索 夫－贝瑞计算机（Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工 智能的研究奠定了物质基础。（不是美国数学家莫克利和埃柯
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
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。
会上经麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语，标志 着 人工智能学科正式诞生。麦卡锡因而被称为人工智能之父 。
此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙 的Carnegie RAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组， 塞缪尔的IBM工程研究组等。
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1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年以后，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模 式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得 了许多引人瞩目的成就。 1969年，成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence，IJCAI）。 1970 年 ， 创 刊 了 国 际 性 的 人 工 智 能 杂 志 （ Artificial Intelligence）。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝瑞在 1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索 夫－贝瑞计算机（Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工 智能的研究奠定了物质基础。（不是美国数学家莫克利和埃柯
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
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）。
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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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人工智能
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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。
北京邮电大学人工智能ppt课件
➢ 定义10
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）。
➢ 定义11
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（Luger和Stubblefield,1993）。
7
1.1.2 人工智能的起源与发展
➢ 人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经 历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和 40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数 理逻辑和关于计算的新思想。
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。
5
➢ 定义4
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（Haugeland,1985）。
➢ 定义5
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（Bellman,1978）。
32
➢ 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。例如，采用谓词逻辑语言 的演绎过程的形式化有助于更清楚地理解推理 的某些子命题。许多非形式的工作，包括医疗 诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加 以形式化。因此，在人工智能方法的研究中定 理证明是一个极其重要的论题。
➢ 我国人工智能大师吴文俊院士提出并实现了几 何定理机器证明的方法，被国际上承认为“吴 氏方法”，是定理证明的又一标志性成果。
36
1.4.6 机器学习
➢ 学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本 手段；
35
1.4.5 专家系统
➢ 一般地说，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。
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）。
➢ 定义11
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（Luger和Stubblefield,1993）。
7
1.1.2 人工智能的起源与发展
➢ 人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经 历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和 40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数 理逻辑和关于计算的新思想。
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。
5
➢ 定义4
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（Haugeland,1985）。
➢ 定义5
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（Bellman,1978）。
32
➢ 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。例如，采用谓词逻辑语言 的演绎过程的形式化有助于更清楚地理解推理 的某些子命题。许多非形式的工作，包括医疗 诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加 以形式化。因此，在人工智能方法的研究中定 理证明是一个极其重要的论题。
➢ 我国人工智能大师吴文俊院士提出并实现了几 何定理机器证明的方法，被国际上承认为“吴 氏方法”，是定理证明的又一标志性成果。
36
1.4.6 机器学习
➢ 学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本 手段；
35
1.4.5 专家系统
➢ 一般地说，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。
人工智能ppt课件
精选ppt
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解：第一步： 定义问题状态的描述形式：
设Sk=(M,C,B)表示传教士和野人在河右岸 的状态。
其中：
M表示传教士在右岸的人数。
C表示野人在右岸的人数。
B用来表示船是不是在右岸。
(B=1表示在右岸，B=0表示在左岸)。
初始状态集：S={(3,3,1)}
目标状态集：G={(0,精0选,0pp)t }
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的实质。
2.2 问题归约法
➢问题归约法的组成部分 （1）一个初始问题描述； （2）一套把问题变换为子问题的操 作符； （3）一套本原问题描述。
精选ppt
20
2.3 谓词逻辑法
➢ 一阶谓词逻辑表示法适于表示确定 性的知识。它具有自然性、精确性、严 密性及易实现等特点。
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2.3 谓词逻辑法
精选ppt
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2.2 问题归约法
➢问题归约法的概念
❖已知问题的描述，通过一系列变换把此 问题最终变为一个子问题集合；这些子 问题的解可以直接得到，从而解决了初 始问题。
❖该方法也就是从目标(要解决的问题)出发
逆向推理，建立子问题以及子问题的子
问题，直至最后把初始问题归约为一个
平凡的本原问题集合。这就是问题归约
L(1,0), L(2,0), L(精1选,1ppt), L(0,1), L(0,2) 16
第三步：求解过程。
R(2,0)
1,1,0 R(1,1)
L(2,0) 3,1,1 L(0,1) R(0,1)
3,0,0 L(0,2) R(0,2)
L(1,1) 2,2,1
L(2,0) R(2,0)
L(1,0)
所代表的对象的特性。弧线用于表示节点
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 绪论
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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
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。
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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。
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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
最新人工智能清华大学课件
0,1,0 L(0,1)
L(1,0) L(0,1)
2,2,0
3,1,0
L(1,1)
R(1,1)L(0,2) R(0,2)
3,3,1
R(1,0) R(0,1)
1,1,1
0,2,1
L(1,1)R(0,2)
R(1,1)
L(0,2)
0,0,0
L(0,1) R(0,1)
R(0,1) L(0,1)
3,2,0
0,1,1
➢例1：设有下列事实性知识： 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢 编程序。李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
（1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。
这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程 序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数 father(lixp)表示李晓鹏的父亲。
由上述状态空间图，可见从初始状态 (3,3,1)到目标状态(0,0,0)的任何一条通路都是 问题的一个解。
其中：
{R(1,1), L(1,0), R(0,2), L(0,1), R(2,0), L(1,1), R(2,0), L(0,1), R(0,2), L(1,0), R(1,1)}是算符最 少的解之一。
2.2 问题归约法
➢问题归约法的概念
❖已知问题的描述，通过一系列变换把此 问题最终变为一个子问题集合；这些子 问题的解可以直接得到，从而解决了初 始问题。
❖该方法也就是从目标(要解决的问题)出发 逆向推理，建立子问题以及子问题的子 问题，直至最后把初始问题归约为一个 平凡的本原问题集合。这就是问题归约 的实质。
人工智能绪论(PPT 72页)
• AI诞生于一次历史性的聚会 • 时间：1956年夏季 • 地点：达特莫斯 (Dartmouth) 大学 • 目的：为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能 • 发起人： • 麦卡锡(J.McCarthy） ，Dartmouth的年轻数学家、计算机专家，后
为MIT教授 • 明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授 • 洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 • 香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员 • 参加人： • 莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 • 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT • 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 • 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学 • 会议结果： • 由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语 15
19
从学派分立到综合（20世纪80年代到本
世纪初） • 人工智能研究形成了三大学派：
• 随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现， 人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。
• 符号主义学派 • 是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认
知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。 • 连接主义学派 • 是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，
1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（San-Diego）举 行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的 逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。 • 行为主义学派 • 是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年 研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。 • 三大学派的综合集成 • 随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，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。
为MIT教授 • 明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授 • 洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 • 香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员 • 参加人： • 莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 • 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT • 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 • 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学 • 会议结果： • 由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语 15
19
从学派分立到综合（20世纪80年代到本
世纪初） • 人工智能研究形成了三大学派：
• 随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现， 人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。
• 符号主义学派 • 是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认
知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。 • 连接主义学派 • 是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，
1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（San-Diego）举 行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的 逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。 • 行为主义学派 • 是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年 研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。 • 三大学派的综合集成 • 随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，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。
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)
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➢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
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➢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。
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➢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(第一讲绪论)
基于控制论和“感知一动作”型控制系统的人工智能学派。 24
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2014/2/28
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
2014/2/28 1 2
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2014/2/28
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)
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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)
第1章绪论人工智能分析解析精品PPT课件
逻辑实证主义学说
所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的） 观察语句相联系的逻辑理论来刻画。
Carnap“The Logical Structure of the World”定义一个用 于从基本实验中抽取知识的计算过程。
25
像人一样行动:图灵测试
图灵试验
问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答：不要问我这道题，我从来不会写诗。 问：34957加70764等于多少？ 答：（停30秒后）105721 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1 处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？ 答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
综合上述观点，可认为：智能是知识与智力的总和。 其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取 知识并应用知识求解问题的能力。
17
智能
智能的基本特征：
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。
2、记忆与思维能力
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
7
人工智能相关网站介绍
其他网站 IEEE计算智能协会： 国际神经网络协会： 国际人工智能联合会： 欧洲人工智能联合会： 斯里兰卡国际人工智能中心： 美国伯克利大学人工智能网站： 美国加利福尼亚大学机器学习研究组： 中国人工智能网： 北京大学人工智能实验室：
8
AI Lab, MIT
Journal of Artificial Intelligence Research
29
Chinese Room－中文屋子
现在，希尔勒要求我们假设他坐在这个电脑中。换句话说， 他呆在一个小屋子里，在其中他接受到中文汉字，然后对 照指令表，然后模拟着计算机进行输出。希尔勒说，当然， 他不认识任何一个中文汉字。进一步，他论证到，他不能 理解汉字同样能说明计算机也不能理解汉字，因为他和计 算机处在同一个位置上。计算机只不过是没有思维的符号 操作者罢了，正如他－它们并不知道那些中文字在说什么， 就像他不知道一样。
所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的） 观察语句相联系的逻辑理论来刻画。
Carnap“The Logical Structure of the World”定义一个用 于从基本实验中抽取知识的计算过程。
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像人一样行动:图灵测试
图灵试验
问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答：不要问我这道题，我从来不会写诗。 问：34957加70764等于多少？ 答：（停30秒后）105721 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1 处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？ 答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
综合上述观点，可认为：智能是知识与智力的总和。 其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取 知识并应用知识求解问题的能力。
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智能
智能的基本特征：
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。
2、记忆与思维能力
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
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人工智能相关网站介绍
其他网站 IEEE计算智能协会： 国际神经网络协会： 国际人工智能联合会： 欧洲人工智能联合会： 斯里兰卡国际人工智能中心： 美国伯克利大学人工智能网站： 美国加利福尼亚大学机器学习研究组： 中国人工智能网： 北京大学人工智能实验室：
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AI Lab, MIT
Journal of Artificial Intelligence Research
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Chinese Room－中文屋子
现在，希尔勒要求我们假设他坐在这个电脑中。换句话说， 他呆在一个小屋子里，在其中他接受到中文汉字，然后对 照指令表，然后模拟着计算机进行输出。希尔勒说，当然， 他不认识任何一个中文汉字。进一步，他论证到，他不能 理解汉字同样能说明计算机也不能理解汉字，因为他和计 算机处在同一个位置上。计算机只不过是没有思维的符号 操作者罢了，正如他－它们并不知道那些中文字在说什么， 就像他不知道一样。
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西安电子科技大学
人工智能的定义与发展
人工智能的定义与发展
什么是智能？ 智能的特征？ 什么是人工智能？ 图灵测试
人工智能的起源与发展
西安电子科技大学
什么是智能？
智能的本质是什么？ 模仿，理解，学习，思维，推理，行为…… 三种关于智能的观点
思维理论：思维是智能的核心。通过对思维规律与思 维方法的研究可望揭示智能的本质能的起源与发展
50多年来，人工智能走过了一条起伏和曲折的发展道路。 回顾历史，可以按照不同时期的主要特征，将其产生与发 展过程分为5个阶段。
1. 孕育期（1956年以前）
2. 形成期（1956----1970年） 3. 暗淡期（1966---- 1974年） 4. 知识应用期（ 1970---- 1988年） 5. 集成发展期（1986年以来）
知识阈值理论：智能行为取决于知识的数量及其一般化 的程度。智能就是在巨大的知识空间中迅速找到一个 满意解的能力 进化理论： MIT布鲁克（R.A.Brook）教授认为对外界 事物的感知能力、对动态环境的适应能力是智能的重要 基础和组成部分。
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什么是智能？
智能（Intelligence）： 智能是知识与智力的总和 知识是智能行为的基础 智能是获取知识、运用知识的能力，它来自于人脑的 思维活动 对外界事物的感知能力是智能的重要基础及组成部分 人类大脑是如何实现智能的？ 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 目前对人脑奥秘知之甚少
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图灵测试
被测机器 Turing测试：1950年图灵提 出了著名的“图灵测试”， 一种测试机器是不是具备人 类智能的方法。
图灵测试的问题：
问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：请再次回答，你会下国 际象棋吗？ 答：是的。
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第一章：绪论
主讲：戚玉涛
Email：qi_yutao@
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关于课程
课程类型：必修课，计算机类学科基础课
课时：46 学分：3 先修课程：离散数学、程序设计基础、数据结构 教材
蔡自兴 , 徐光祐 主编.《人工智能及其应用》. 北京：清华
心理学小组
• 1957年，西蒙和纽厄尔等人的心理学小组研制了一个称为逻 辑理论机(Logic Theory Machine，简称LT)的数学定理证明 程序。 • 1960年研制了通用问题求解(General Problem Solving)程序。 该程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的，不依赖于 具体领域。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是第一个实现了“像人一样思考”方法的 程序。
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智能的特征？
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
算机的先驱，与他的研究生埃克特(J. P. Eckert)合作，1946年研制成功 了世界上第一台通用电子计算机ENIAC。
麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts)：美国神经生理学家，
于1943年建成了第一个神经网络模型(MP模型)，还提出适当的网络能 够学习。
香侬(C.E.Shannon，1916-2001 ): 美国数学家，1948年发表了《通 讯的数学理论》，代表信息论的诞生 维纳(N.Wiener，1874-1956) ：美国著名数学家、控制论创始人。 1948年创立了控制论。控制论研究系统的信息变换和控制过程， 为人工智能的行为主义学派的形成奠定了基础。
图灵 （Alan Turing）
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AI的创始人们
麦卡锡 (J. McCarthy)
首次提出人工智 能的概念 发明α－β剪枝算 法 提出人工智能语 言Lisp 提出情景演算理 论
明斯基 (M. L. Minsky)
提出思维如何萌发并 形成的基本理论 建造第一个神经网络 模拟器，学习如何穿过 迷宫 最早提出agent的概念 提出知识表示的框架 理论
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人工智能的起源与发展
1.孕育期（1956年以前）
亚里士多德（Aristotle，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。
弗兰西斯· 培根（F. Bacon 1561 -1626）：英国哲学家、作家
大学出版社，2010年5月第四版.
参考书籍
史忠植主编.《高级人工智能》.北京：科学出版社，2011. 西安电子科技大学
关于课程
考核方式 成绩评定方法： 期末考试＋平时成绩 考试方式： 闭卷 各教学环节占总分的比例 期末考试占考试成绩的80% 平时成绩占20%。
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西蒙 (H.A.Simon)
符号主义学派的 创始人之一 开创了机器定理 证明的学科领域 最早的AI语言IPL 开发了“通用问 题求解系统”GPS
纽厄尔 (A.Newell)
符号主义学派的创 始人之一 西蒙的学生与同事 1975年与西蒙同获 图灵奖
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人工智能的起源与发展
2.形成期（1956----1970年）
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。
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人工智能的起源与发展
1.孕育期（1956年以前）
图灵(A.M.Turing，1912-1954)：英国数学家，1936年创立了自
动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。
莫克利 (J.W.Mauchly，1907-1980)：美国数学家、电子数字计
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人工智能的起源与发展
1.孕育期（1956年以前）
在人工智能诞生之前，一些著名科学家就已经创立了为人工智能的 诞生奠定重要的思想、理论基础和技术条件的学科和研究成果： • 数理逻辑 • 控制论 • 计算理论 • 神经网络模型 • 电子数字计算机
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人工智能的起源与发展
2.形成期（1956----1970年）
AI诞生于一次历史性的聚会：麦卡锡正式使用“AI”的术语
时间地点：1956年夏，美国达特莫斯 (Dartmouth) 大学，历时两个月 发起人：
• • • • • • • • 麦卡锡 (J. McCarthy): 数学家、计算机专家 明斯基(M. L. Minsky): 哈佛大学数学家、神经学家 洛切斯特(N. Lochester) : IBM公司信息中心负责人 香农(C. E. Shannon) : 贝尔实验室信息部数学家和信息学家 莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel) : IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) : MIT 纽厄尔(A.Newell) :兰德(RAND)公司，美国 西蒙(H.A.Simon) :卡内基梅隆（CMU）大学
内容提要
第一章：绪论
1.人工智能的定义与发展
2.人工智能的各种认知观
3.人类智能与人工智能
4.人工智能的研究与应用领域
5.课程概要
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内容提要
第一章：绪论
1.人工智能的定义与发展
2.人工智能的各种认知观
3.人类智能与人工智能
4.人工智能的研究与应用领域
5.课程概要
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人工智能的定义与发展
工业革命：体力解放 机械化 自动化 现代工业（计算机化）
信息革命：脑力解放？ 信息化 过度信息化？ 脑力劳动的自动化？ ……人工智能
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人工智能的定义与发展
重大挑战
Computer: High performance Low intelligence
虹鳉鱼
《Scientific American》，2005
邀请参加：
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AI的创始人们
阿伦•图灵（Alan Turing）
计算机科学理论的创始人 1912年出生于英国伦敦，1954年去世， 享年42岁 1936年发表论文“论可计算数及其在 判定问题中的应用”，提出图灵机理 论 1950年发表论文“计算机与智能”， 阐述了计算机可以具有智能的想法， 提出图灵测试 1966年为纪念图灵的杰出贡献，ACM 设立图灵奖
西安电子科技大学
1.孕育期（1956年以前）
我国古代先人对智能机器的遐想和创造
三千多年前的古代机器人：据《列子· 汤问》 记载，传说周穆王在西巡途中，遇到一位名叫 偃师的能工巧匠。偃师献上一个会歌舞表演的 “假倡” ，“钡（抑）其颐则歌合律，捧其 手则舞应节，千变万化，惟意所适” 。 两千多年前的侦察机：据《墨子· 鲁问》记载， “公输子（鲁班）削竹木以为鹊”，“三日不 下” 。他还造了能载人的大木鸢，在战争中 担任侦查的任务。 指南车：东汉张衡 木牛流马：鲁班？诸葛亮？
和科学家，系统地提出了归納法，成为和亚里士多德的演绎法相辅相成 的思维法则。
莱布尼茨(G.W.Leibnitz，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。从而能够对人的思维进行运 算和推理。
布尔（Boole, 1815 -1864）: 英国数学家、逻辑学家。实现了莱布
测试主持人
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