人工智能导论绪论

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《人工智能导论》教学大纲(2024版)

人工智能导论课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程中文名称：人工智能导论课程性质：学院基础课程、专业核心课程开课学期：3课内学时：32学时，其中授课32学时课外学时：32学时学分：2学分主要面向专业：自动化、测控、电气、机器人工程二、先修课程高等数学、概率论、线性代数、生命科学导论三、课程目标人工智能导论是面向理工科专业的重要基础课程。

课程以学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理与法律五维知识体系为主要内容，经典与现代人工智能知识结构模块化，具有广阔的思想和技术背景。

通过课程学习，使学生系统性掌握人工智能基本概念、方法、技术，把握人工智能重点方向及领域；掌握机器学习、深度神经网络等基本方法；初步具备利用人工智能技术解决问题的基本能力；初步理解人工智能伦理及其对人工智能技术发展的重要意义。

为进一步学习相关的专业基础课程和专业课程打下必要的理论和实践基础。

（1）从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生认识到人工智能的本质和内涵，思考人之为人的价值和意义,勇于承担社会发展责任。

（2）充分发挥人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点和优势，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。

（3）激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，为后续人工智能+X专业学习、创新创业、竞赛、就业等奠定基础。

（4）系统理解机器智能实现技术和方法，认识到机器智能对人类智能补充与增强作用，学会利用人机协同技术和方法及解决各类问题。

(5)使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来能社会发展需要的人工智能人才素质。

四、教学内容与教学方法五、考核方式六、参考教材及学习资源（一）参考教材：[1]莫宏伟，徐立芳.人工智能导论.第2版.[2]莫宏伟，徐立芳.人工智能伦理导论.。

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。

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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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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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_人工智能导论课件第1章绪论导论

4. 机器学习
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。

人工智能导论-绪论

等方面组成的实在的信息处理过程。
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知识表示
人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础。人们通过实践，认识到客观世界的规律性，经过加工整理、解释、挑选和改造而形成知识。为了使计算机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有适当形式表示的知识。知识表示是人工智能中一个十分重要的研究领域。
为确定人类思维的内部是怎样工作的，可以有两种方法：通过内省（INTROSPECTION）----在人思考过程中，掌握人自己的想法；或者通过心理学实验
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理性思维方法
1985年CHARNIAK和MCDERMOTT提出人工智能是用计算模型研究智力能力。这是一种理性思维方法。
个的要点。对上述说法，第一点是自然的。第二点中的系
统则相当复杂，一般是指一台计算机，但是，也可以是计
算系统，甚至包括人的人机计算系统。第三点则只强调“
改进系统性能”，而未限制这种“改进”的方法。
人工智能导论：绪论
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机器学习
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。只有让计算机系统具有类似人的学习能力，才有可能实现人类水平的人工智能。机器学习是人工智能研究的核心问题之一，是当前人工智能理论研究和实际应用的非常活跃的研究领域。
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人工智能定义
• 类人行为方法 • 类人思维方法 • 理性思维系统 • 理性行为系统
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类人行为方法
• KURZWELL提出人工智能认为人工智能是一门技术，它创造出够完成一定任务的机器，而当我们人类对这些任务进行处理的时候，需要一定的智能。

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

人工智能导论第1章绪论(导论) [兼容模式]1-24

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》--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。

人工智能导论课件(李俊丽)ch1 绪论.

智能, 还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。简言之, 就是要使计算机具有自主发现规律、解
决问题和发明创造的能力, 从而大大扩展和延伸人的智能,实现人类社会的全面智能化。
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26Biblioteka 息工程与自动化学院近期目标：建造智能计算机代替人类的部分智力劳动
远期目标：用自动机模仿人类的思维过程和智能行为
信息工程与自动化学院
前苏联研制的月球车一号 (1970年11月）
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“阿波罗”15 号飞船上宇航员艾尔文在检查月球车上的设备 (1971年 7月）
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信息工程与自动化学院
中国自主设计的月球车
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越野自主车
信息工程与自动化学院
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信息工程与自动化学院
人工智能导论
昆明理工大学信自学院自动化系李俊丽
2021/7/18
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教第1章人工智能概述学第2章搜索内第3章知识表示容第4章推理
2021/7/18
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信息工程与自动化学院
参考书目
• 人工智能技术导论（第三版）.廉师友.西安电子科技大学，2007 （教材）
• 人工智能及其应用.蔡自兴，徐光佑.清华大学出版社
✓ 1965年开发出世界上第1个专家系统；
✓ 开发著名的专家系统MYCIN；
✓ 80年代合著四卷本的《人工智能手册》开设世界上第1家以开发和将专家系统商品化的公司。
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信息工程与自动化学院
劳伊· 雷迪 – – 大型人工智能系统的开拓者
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1937年出生于印度，1966年在美国获得

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
14
➢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”。

湖南师范大学2024年硕士研究生自命题考试大纲《人工智能导论》考试大纲(初试)

湖南师范大学硕士研究生招生考试自命题科目考试大纲考试科目代码：【999】考试科目名称：人工智能导论考试内容及要点《人工智能导论》课程是培养学生对人工智能的整体认识性，使学生在具备数学与编程基本能力的基础上，对人工智能的多个分支有较全面的了解，具备一定的人工智能算法实现能力。

（一）绪论１．智能与人工智能的基本概念；２．人工智能研究的基本内容和方法；３．人工智能主要应用领域介绍。

（二）知识表示１．知识与知识表示的基本概念；２．谓词逻辑表示法；３．知识图谱及应用。

（三）确定性推理方法１．推理的概念、分类与基本策略；２．命题逻辑与谓词逻辑支持的基本推理方法；３．自然演绎推理与应用；４．归结原理与应用。

（四）不确定性推理方法１．不确定性的表示与不确定性推理的概念、分类；２．概率推理与主观贝叶斯推理方法；３．基于可信度的不确定性表示与推理方法；４．基于证据理论的不确定性表示与推理方法；５．模糊逻辑、模糊集、模糊关系及合成、模糊推理及其应用。

（五）搜索求解策略１．搜索的概念、分类与评价标准；２．状态空间的表示与启发式搜索应用；３．与或树的表示与启发式搜索应用；４．博弈树的概念、极大极小过程以及 α-β剪枝。

（六）智能计算基础１．智能计算的概念；２．进化算法的概念、框架与设计准则；３．遗传算法的基本概念及其应用；４．群智能算法的概念及典型的群智能算法。

（七）人工神经网络与深度人工神经网络１．神经元数学模型与人工神经网络基本原理；２．人工神经网络基本学习算法３．BP神经网络结构与学习算法；４．卷积神经网络与深度学习。

（八）专家系统与机器学习１．专家系统概述；２．专家系统的工作原理；３．专家系统的建立；４．知识获取的主要过程与模式；５．机器学习的发展与基本概念；６．机器学习分类：监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习。

（九）自然语言处理及其应用１．自然语言处理与理解概述；２．语言处理过程的层次；３．机器翻译、自然语言人机交互、智能问答原理及应用；４．语音增强、识别、合成和转换处理技术及应用。

人工智能导论重点

《人工智能导论》重难点索引第1章绪论重点:1. 人工智能的定义智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。

人工智能(学科): 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。

它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能, 并开发相关理论和技术。

人工智能(能力)：人工智能(能力)是智能机器所执行的通常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。

2. 人工智能的起源与发展过程了解人工智能的发展历史。

3. 人工智能与人类智能的关系4. 简介目前人工智能的主要学派符号主义(Symbolicism), 联结主义(Connectionism), 行为主义(Actionism)。

第2章数理逻辑基础重点:1. 数理逻辑概述了解数理逻辑的相关概念。

2. 命题逻辑理解命题逻辑的概念及物理意义, 掌握命题公式及其解释。

3. 谓词与量词理解谓词与量词的概念, 约束变元、自由变元、改名规则。

4. 谓词公式及其解释谓词公式的定义, 解释的定义及应用。

5. 谓词公式的等价与蕴涵等价与蕴涵的概念。

6. 谓词公式的标准形式范式的概念与类型, 各类范式的获取。

难点:1. 谓词公式的解释2. 谓词公式等价与蕴涵的区别3. 范式的计算第3章归结推理方法重点:1. 子句集的海伯伦域与海伯伦定理原子集的定义, 海伯伦域定义与海伯伦解释, 海伯伦定理的应用。

2. 置换与合一算法置换的定义与特征, 最一般合一算法（mgu算法）的定义与计算。

3. 归结原理与归结反演归结的概念, 命题逻辑与谓词逻辑中的归结原理, 归结反演的物理意义及其应用。

4. 归结控制策略归结的一般过程, 几种归结控制策略的概念及应用。

难点:1. 海伯伦域的求解2. 最一般合一算法的应用3. 归结反演的物理意义及其实际应用第4章知识表示方法重点:1. 知识的基本概念把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。

920092-人工智能导论(第4版)-第1章绪论(导论)

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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。

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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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)

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Char 1 pp.14
1. 智能的概念与特征
（3）智能的特征
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。—— 智能的前提与必要条件
80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
记忆与思维能力 —— 有智能的根本原因
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
Structures and Strategies for Complex Problem
Solving”，Fifth Edition. Pearson Education, 2005.
AI领域集大成的杰作中译本：《人工智能复杂问题求解的结构和策略(第5
版)》，史忠植、张银奎等译, 机械工业出版社, 2006.
Artificial Intelligence Pandect
人工智能导论
人工智能诞生54年
教材：
1956----2010
王万良《人工智能及其应用》（第2版）高等教育出版社，2008. 6
1.1 主要参考书推目荐的参考书
1）Stuart Russell, Peter Norvig. “Artificial Intelligence: A Modern Approach”. Pearson Education, 2002.
考核：平时成绩10%，课外实践40%，课程考试 50%。
先修课程：离散数学（谓词演算、初级的图论知识）数据结构（树、图、递归搜索、堆栈、队列）概率论与数理统计（先验概率、后验概率、Bayes公式）
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人工智能的基本内容
人工智能基本概念、方法和技术基本技术：知识表示、推理、搜索、规划
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课程的特点及目的
特点：没有专业限制永远不过时研究方法自然
目的：
智能化是当前计算机、自动化、通
信、管理等信息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略之一。因此，普及人工智能原理与应用方面的基础知识是科技发展和社会进步的需要。
广义的人工智能学科是模拟、延伸
人工智能新技术
计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算
人工生命：人工脑；细胞自动机
分布智能：多Agent , 群体智能
2020/8/5 数据挖掘：知识发现；数据挖掘
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课程内容概要
人工智能研究领域的发展状况知识表示的一些主要方法常用的一些搜索策略、推理求解技术近期人工智能技术和方法的热点研究领域专家系统人工神经网络遗传算法
知识阈值理论：智能的基础 —— 知识
进化理论（MIT，R.A.Brooks, 人造机器虫研究)：智能的基础——感知、行为、进化 “不需知识的智能”、“没有推理的智能”
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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获取知识并应用知识求解问题的能力
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1. 智能的概念与特征
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推荐的参考书（续2）
1.《人工智能》，马少平，朱小燕，清华大学出版社， 2004 .
2.《人工智能技术导论》（第三版），廉师友，西安电子科技大学出版社，2007.
3.《人工智能原理与应用》，王文杰、叶世伟，人民邮电出版社，2004.
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（2）智能的层次结构
高层智能：以大脑皮层（抑制中枢）为主，主要完成记忆、思维等活动。
中层智能：以丘脑（感觉中枢）为主，主要完成感知活动。
低层智能：以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应活动。
不同观点在层次结构中的对应关系
思维理论知识阈值理论
高层智能
进化理论 → 中层智能和低层智能
包含哪些能力？
两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘对人脑奥秘知之甚少
对人脑奥秘知道什么
结构：1011-12 量级的神经元，分布并行功能：记忆、思维、观察、分析等
对智能的严格定义
有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
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Char 1 pp.12
1. 智能的概念与特征
（ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ）智能
思维理论：智能的核心 —— 思维
人工智能的主要研究、应用领域机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译机器思维：机器推理机器学习：符号学习；连接学习机器行为：智能控制智能机器：智能机器人；机器智能智能应用：博弈;自动定理证明;自动程序设计;专家系统; 智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI 智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等
AI领域集大成的杰作中译本：《人工智能—一种现代方法(第二版)》, 姜哲等
译, 人民邮电出版社, 2004 上有很好的课件
2020/8/5
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1.1 主要参考推书荐的目参考书（续1）
2 ） George F. Luger 著， “ Artificial Intelligence
一、人工智能的基本概念
1. 智能的概念与特征 2. 人工智能的定义 3. 人工智能的研究目标
2020/8/5
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智能（自然智能）
自然智能: 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力人类的自然智能（简称智能）: 指人类在认识客观世界
中，由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力。人类大脑是如何实现智能的
和扩展人的智能，研究与开发各种机器智能和智能机器的理论、方法与技术的综合性技术科学。
—— 涂序彦
介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想，
提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知
识。
2020/8/5
Char 1 pp.5
课程的基本要求与考核
要求：重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能方法的一般应用。
2020/8/5
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Artificial Intelligence Pandect
第1章绪论
第1章绪论
✓ 一、人工智能的基本概念
二、人工智能的发展简史三、人工智能研究的基本内容四、人工智能的研究与应用领域五、人工智能近期发展分析
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Char 1 pp.10