人工智能1绪论48
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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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
第一章绪论从1956年正式提出人工智能学科算起,40多年来,取得长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。
总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。
如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知道什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧。
什么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车,火车,飞机,收音机等等,它们模仿我们身体器官的功能,但是能不能模仿人类大脑的功能呢?到目前为止,我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官,我们对这个东西知之甚少,模仿它或许是天下最困难的事情了。
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,无数科学家为这个目标努力着。
现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科,学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程,在大家不懈的努力下,现在计算机似乎已经变得十分聪明了。
例如,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)。
大家或许不会注意到,在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
人工智能始终是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破--人工生命的提出,不仅意味着人类试图从传统的工程技术途径,而且将开辟生物工程技术途径,去发展人工智能;同时人工智能的发展,又将作为人工生命科学的重要支柱和推动力量。
可以预言:人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能"制品",并使之在越来越多的领域超越人类智能;人工智能将为发展国民经济和改善人类生活作出更大贡献。
1.1 人工智能的定义和发展1.1.1 人工智能的定义国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。
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
人工智能绪论(PPT 46页)
❖ 美国计算机协会(ACM,Association for Computer Machinery)于1966年设立的,每年一 次,专门奖励那些对计算机科学研究与推动计算机 技术发展有卓越贡献的杰出科学家。
❖ 2000年,华人获得者姚期智 ,理论计算,算法复 杂性。现任清华大学理论计算机科学研究中心 主 任。
1.4.6 机器学习(hot)
❖ 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。它主 要使用归纳、综合而不是演绎。
❖ 常用学习方法:决策树学习、人工神经网络、 贝叶斯学习、遗传算法、支持向量机
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机器学习十大算法
❖ 决策树(Decision Trees) ❖ K-均值(K-means) ❖ 支持向量机(Support Vector Machines) ❖ Apriori关联规则挖掘算法 ❖ EM算法 ❖ 网页分级算法(PageRank) ❖ 提升(AdaBoost) ❖ K-最近邻(K-nearest neighbor) ❖ 朴素贝叶斯(Naive Bayes) ❖ 分类与回归树(CART)
1.4.9 模式识别(hot)
❖ 是计算机对环境识别的需要 ❖ 是对人类环境的感知模拟 ❖ 主要应用:生物特征识别,包括指纹
识别、虹膜识别、人脸识别、语音识别、 数字(文字)识别、笔迹识别等
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指纹识别
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虹膜识别
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人脸(检测)识别
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车牌识别
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1.4.10 机器视觉(hot)
❖人类80%以上的外部信息来自视觉 ❖ 低层视觉与高层视觉 ❖ 前沿研究领域 ❖ 广泛应用
1997年5月,IBM公司 研制的深蓝(Deep Blue) 智能计算机在6局比赛中 以2胜1负3平的结果,战 胜国际象棋大师卡斯帕 罗夫。
《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》--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:自然语言处理一语言翻译系统,金山词霸系列机器人一足球机器人模式识别一Microsoft Cartoon Maker博弈一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, 0, S0, G):S—状态集合;0—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SO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。
即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。
人工智能绪论(PPT 72页)
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
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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》课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能确实是让机器完成那些假如由人来做则需要智能的情况的科学。
人工智能是相关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仿照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、聚拢,智能通常用来表示从中进行选择、明白得和感受。
所谓自然智能确实是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情形的,依照不同的情形有不同的含义。
“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运算机程序,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运算机程序度能够称为专家系统。
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(解往往不是唯独的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和进展,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)语义网络是一种采纳网络形式表示人类知识的方法。
第一章 人工智能绪论
第一章 人工智能绪论
1.1 基本概念及发展过程 1.2 人工智能的学科范畴 1.2.1 研究的基本内容 1.2.2 研究的核心课题 1.3人工智能的研究目标、 1.2.3 计算机在智能应用 研究途径及研究领域 上与传统应用的区别
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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
解。
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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) 定理证明器。它研究一切可判定问题的证明方法。
(4) 计算机辅助证明。它是以计算机为辅助工具,利用机器
的高速度和大容量,帮助人完成手工证明中难以完成的大
量计算、推理和穷举。 5、 自然语言理解 6、 自动程序设计 7、 机器人学 8、 搏奕
学科范畴
研究目标、途径及领域
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
为数理逻辑的产生奠定基础,是现代机器思维设计思想的萌 芽。 (4) 英国逻辑学家布尔创立了布尔代数,在《思维法则》 中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。
(5) 英国数学家图灵1936年提出理想计算机的数学模型,
即图灵机。
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2019/11/12
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第一章 人工智能概述
图灵测试的重要特征
?它提供了一个判断智能的标准 ?避免了有关智能“真正”特征的争论 ?因此,图灵测试成为许多现代AI程序评价方
案的基础
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? 数据处理 ->知识处理 符号表示知识而不是数值、数据。
? 有启发,有推导。 ? 人工智能是引起争论最多的科学之一
?焦点:当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规 律为主,还是以特定知识的处理和运用为主?智能的 本质是什么?机器能达到人的水平吗?
?结论:人工智能研究是非常困难的
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第一章 人工智能概述
AI的研究特点(2)
?人工智能的研究是十分困难的。 ?McCarthy : 人工智能的所有问题都是难解的。 ?Minsky : 人工智能是有史以来最难的科学之一。难在: 实现智能需要浩繁的知识,而最难对付的知 识是常识(不是专业知识)。 ?Dreyfus : 常识问题是实现人工智能的最大障碍。
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第一章 人工智能概述
AI的研究途径与方法
?心理模拟,符号推演 ?生理模拟,神经计算 ?行为模拟,控制进化 ?群体模拟,仿生计算 ?博采广鉴,自然计算 ?原理分析,数学建模
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第一章 人工智能概述
AI的研究特点(1)
? 人工智能是一门知识的科学。以知识为对象,研 究知识的获取、表示和使用。
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查理德?卡普(Richard M. Karp)
?1935年出生于美国波士顿 ?是加州大学伯克利分校三个系的教授:
?电气工程和计算机系 ?数学系 ?工业工程和运筹学系
?60年代提出“分枝界限法”,成功求解含 有65个城市的推销员问题,创当时的记录
?1985年获得图灵奖
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爱德华?费根鲍姆 (Edward A. Feigenbaum)
第一章 人工智能概述
图灵测试的反对意见
?它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力
?没有必要把机器智能强行套入人类智能的模 具中,或许机器智能就是不同于人类智能, 试图按照人类的方式来评价它,可能根本就 是一个错误。
?也有人全面批评图灵测试,认为分散了我们 的注意力,应研究通用理论,解释人工智能, 指导具体实践问题
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赫伯特?西蒙 (Herbert A. Simon)
? 1916年出生于美国的威斯康辛州
? 1943年在匹兹堡大学获政治学博士学位
? 1969年因心理学方面的贡献获得杰出科学 贡献奖
?1975年和他的学生艾伦 ?纽厄尔共同获得 图灵奖
? 1978年获得诺贝尔经济学奖
? 1986年因行为学方面的成就获得美国全国 科学家奖章
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第一章 人工智能概述
人工智能的定义
? 人工智能至今尚无统一的定义 ? 我们给出的定义(狭义):
?能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的 机器称为智能机器
?从学科的角度看,人工智能是计算机科学的一个分支, 它研究、设计和应用智能机器,其目标是使 智能行为自 动化。
?从能力的角度看,人工智能是智能机器所执行的与人的 智能有关的功能,如判断、推理、理解、学习和问题求 解等思维活动
? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ?
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第一章 人工智能概述
AI的应用领域
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第一章 人工智能概述
博弈
?跳棋、国际象棋、 15格拼图等
?智能性 ?良好的已定义的竞技规则 ?易于用计算机表示的格式 ?测试简单
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第一章 人工智能概述
?一些批评者开始探索新的智能模型,智能行 为的社会模型。与基于逻辑的方法相反,连 接主义通过对人类大脑结构建模来实现智 能——神经模型
?一种基于生物的智能模型——演化计算模型, 如遗传算法等。应用生物进化原理来寻找困 难问题的解
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第一章 人工智能概述
AI研究的内容
?1,搜索与求解 ?2,学习与发现 ?3,知识与推理 ?4,发明与创造 ?5,感知与交流 ?6,记忆与联想 ?7,系统与制造 ?8,应用与工程
AI研究的目标与策略
? 研究目标:制造出智能机器和智能系统,实现智 能化社会
? 研究策略:先部分或某种程度地实现机器的智能, 再逐步扩展和延伸机器的智能,逐步实现智能化
2019/11/12
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第一章 人工智能概述
智能的生物和社会模型
?西方哲学的传统中,把逻辑作为知识表示的 依赖性,把逻辑推理作为智能推理的首要机 制
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。
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。
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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?50年代至60年代初开发了世界上最早的启发式 程序“逻辑理论家” LT ,证明了《数学原理》
第二章中的全部 52个定理,开创了机器定理证 明这一新的学科领域
?57年开发了IPL(Information Processing Language) 语言,是最早的 AI语言。
?60年开发了“通用问题求解系统” GPS
2019/11/12
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第一章 人工智能概述
智能研究中一些难回答的问题
?智能是一种独立的才能,还是一系列独一无二且不相 关联的能力的总称 ?
?多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的? ?学习时发生什么? ?什么是创造力? ?什么是直觉? ?可以从观察到的行为推断出具有智能,还是需要特定
内部机制的证据? ?在生物体中,知识是如何表示的? ?智能是否只存在于生物生存的过程中?
?1966年为纪念图灵的杰出贡献,ACM设立 图灵奖
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马文?明斯基 (Marniv Lee Minsky)
人工智能之父 框架理论的创立者 首位获得图灵奖的人工智能学者
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马文?明斯基 (Marniv Lee Minsky)
? 1927年出生于美国纽约 ? 1951年提出思维如何萌发并形成的基本理论 ? 1956年达特茅斯会议的发起人之一 ?1958年在MIT创建世界上第一个 AI实验室 ? 1969年获得图灵奖 ? 1975年首创框架理论
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第一章 人工智能概述
图灵测试
?最早专门论述机器智能与现代数字计算机 关系的是图灵的”计算机器与智能”(1950)
?苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的 机器
?思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理 性的思考
?提出用实验来描述智能问题
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如何定义智能机器?
?怎么去认定一台计算机是具有智能的呢?
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约翰?麦卡锡 (John McCarthy)
?人工智能之父 ?LISP语言的发明人 ?首次提出AI的概念
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约翰?麦卡锡 (John McCarthy)
? 1927年出生于美国波士顿 ? 1956年发起达特茅斯会议,并提出“人工智能”
的概念 ? 1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智
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Medicine/ Diagnosis
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
能实验室
? 发明 α-β剪枝算法 ? 1959年开发 LISP 语言 ? 开创逻辑程序研究,用于程序验证和自动程序
设计 ? 1971年获得图灵奖
2019/11/12
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赫伯特?西蒙 (Herbert A. Simon)
符号主义学派的创始人 爱好广泛的全能科学家 中国科学院外籍院士
2019/11/12
自动推理和定理证明
? “可以把数学看成是从基本公理推导出定理的过 程”(Rusell and Whitehead )
?逻辑的严谨性和普遍性 ?低效性
? 谓词演算 ? 逻辑编程语言 ? 启发式算法
2019/11/12
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第一章 人工智能概述
专家系统
? 对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研 究
? 基于规则的知识表示 ? 基于模型的知识表示 ? 推理
机器人被用来进行火山探险
2019/11/12
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?如果虫子可以学 习会怎样?
1988年,麻省 理工大学的
Rodney Brook s实验室创造出 了这个六只脚的 步行者,可以自 学如何攀登和跨 越障碍