最新人工智能原理1章人工智能概述
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一章节人工智能概述 共74页PPT资料
14.09.2019
人工智能
13
行为模拟，控制进化
行为模拟是一种基于感知－行为模型 的研究途径和方法，它是在模拟人在控制 过程中的智能活动和行为特性，如自适应 ，自寻优、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。
以行为模拟方法研究人工智能者，被 称为行为主义、进化主义、控制论学派。
14.09.2019
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
34
自动程序设计
自动程序设计
自动程序设计就是人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。
14.09.2019
人工智能
39
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
40
智能管理
智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计 算机技术及通信技术等多学科、多技术相结合、互相 渗透而产生的一门新技术、新学科。它研究如何提高 计算机管理系统的智能水平以及智能管理系统的设计 理论、方法与实现技术。
14.09.2019
人工智能
3
人工智能的概念
什么是人工智能 为什么研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
14.09.2019
人工智能
4
什么是人工智能
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI， 主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化 机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展 人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
人工智能原理人工智能概述
人工智能原理人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一
种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括
机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等技术。
人工智
能的研究对象是一般性的智能，它是一种能通过分析环境做出解决问题的
通用能力。
人工智能是一个极其广泛的概念，它可以用于描述许多不同类型的技
术和应用，如机器学习、遗传算法、信息检索、模式识别、图像处理等等。
综上所述，人工智能是一门研究计算机如何实现智能的科学，它主要依靠
计算机程序来模拟人类智能，以解决复杂的问题。
人工智能的研究有许多不同的技术，比如机器学习、神经网络、模式
识别等，其中机器学习是一门人工智能的重要分支，它主要关注从数据中
发现规律的算法。
它是一种习得和改进算法，它可以学习自动从历史数据
中发现规律，从而根据这些规律来预测一个未知结果。
机器学习已经在许
多领域中得到广泛的应用，如引擎、语言处理、图像处理、自然语言处理
等等。
人工智能(AI)原理及其应用
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知识表 示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 3、产生式表示法 5、框架表示法 7、过程表示法 2、谓词表示法 4、语义网络法 6、脚本表示法 8、面向对象表示法
第二章 知识表示
第一章 人工智能概述
三、人工智能的特点
– 人工的智能：使计算机具有和人相类似的，对 事件和环境的反应和行动的理性反映能力。研 究如何用计算机解决需要人的复杂智慧才能解 决的问题；难解问题的近似解决算法 。 – 研究方法的是：逻辑，数学和工程方法。
第一章 人工智能概述
– 困难：知识的复杂性; 表达不完整知识; 推理的 时空爆炸性; 学习; 规划; 多主体通信等。没有 可靠的理论。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
人工智能原理及其应用
Artificial Intelligence （AI） 人工智能是一门广泛的交叉和前沿科学， 从1956年正式提出人工智能学科算起，已 有40多年历史。目前人工智能在发展过程 中既有突破但也面临很大的困难
第一章 人工智能概述
第一章 人工智能概述
– 人工智能的DNA？ Nilsson,1974
• • • • 知识的模型化和表示； 常识性推理、演绎和问题求解； 启发式搜索； 人工智能系统和语言。
第一章 人工智能概述
我们认为，一般来说，人工智能可以分为三个基 础性领域： • 知识表示。研究各种适合在计算机上表示各类知 识的形式化方法，求解问题需要的各种知识，概 括起来分为三类：叙述性知识、过程性知识、控 制性知识。 2) 知识获取。包括推理技术、启发式搜索技术、类 比推理技术等等。主要研究各种问题的求解规律 ，设计可机械地执行的智能算子用以实现问题求 解过程。
《人工智能基础与应用》1-人工智能概述
PaddlePaddle的设计也使其易于部署。
（3）稳定性。
PaddlePaddle使利用各种CPU、 GPU和机器来加速的训练变得简单。 PaddlePaddle通过优化通信可以实 现巨大的吞吐量，并可以快速执行。
内容 导航
CONTENTS
了解人工智能 了解深度学习
第1章 人工智能概述
20
人工智能发展现状 人工智能机器学习框架
1.1 了解人工智能
4．无人驾驶
第汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移 动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的”。
➢ 无人驾驶汽车是一项集合了自动控制、人工智能、传感器技术等多项技术的高度发展的产 物。
➢ 在实际应用中，人工智能在语音识别、语音合成上取得了非常瞩目的结果。 ➢ 人工智能已经被运用于农业上，2017年，蓝河公司（BlueRiver）的喷药机器人开始使用计算机视觉来识别需要肥料的植物。 ➢ 在医学上，谷歌大脑与Alphabet旗下子公司Verily联合开发了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能产品。 ➢ 在电商领域，阿里的人工智能系统“鲁班”在2017年的“双十一”网络促销日期间，根据用户行为和偏好，智能地为手机淘宝自动
➢ 在2012年的大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge， ILSVRC）中，辛顿（Hinton）和他的学生克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）设计的深度学习网 络AlexNet获得了冠军；
➢ 到2015年，深度学习在图像分类方面的错误率已经低于人工标注的错误率；现在，深度学习被广 泛应用于各个方向并取得了非常好的和工程师开发，有着全面、准确 的中文使用文档，为国内的开发者建立了友好的生态环境。
第1章 人工智能概述
23
Artificial Intelligence
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能如何发展起来的？ 1.3 人类智能与人工智能关系？ 1.4 人工智能的学派 1.5 人工智能对人类的影响 1.6 人工智能的研究目标 1.7 人工智能研究的基本内容和主要方法 1.8 人工智能的研究与应用领域
7
Artificial Intelligence
人类智能
行为能力（表达能力）
是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。 由感知直接获得的外界信息经过思维加工后的信息， 通过脊髓来控制，由语言、表情、体姿等来实现。
感知--动作方式：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
8
Artificial Intelligence
孕育期（1956年前）
亚里斯多德（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。 莱布尼兹（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。
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
2. 人工智能如何发展起来的？
暗淡期（1966——1974）
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大的伤害。 “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 。这样的计算机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
人工智能
人类同样梦想着发明各种智能工具和智能机器，协 助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代 计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用 智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后， 显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可 能。
Artificial Intelligence
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能如何发展起来的？ 1.3 人类智能与人工智能关系？ 1.4 人工智能的学派 1.5 人工智能对人类的影响 1.6 人工智能的研究目标 1.7 人工智能研究的基本内容和主要方法 1.8 人工智能的研究与应用领域
7
Artificial Intelligence
人类智能
行为能力（表达能力）
是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。 由感知直接获得的外界信息经过思维加工后的信息， 通过脊髓来控制，由语言、表情、体姿等来实现。
感知--动作方式：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
8
Artificial Intelligence
孕育期（1956年前）
亚里斯多德（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。 莱布尼兹（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。
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
2. 人工智能如何发展起来的？
暗淡期（1966——1974）
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大的伤害。 “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 。这样的计算机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
人工智能
人类同样梦想着发明各种智能工具和智能机器，协 助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代 计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用 智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后， 显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可 能。
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。
人工智能导论第1章人工智能概述
星蓝海学习网
近年人工智能主要事件
2011年 2013年 2014年
• IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖 金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings；
• 苹果发布语音个人助手Siri
• 深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手 Cortana 发布Deep Speech语音识别系统
星蓝海学习网
人工智能的未来与展望
人工智能的发展的终极目标是类人脑思考。目前的人工智能 已经具备学习和储存记忆的能力，人工智能最难突破的是人脑的 创造能力。而创造力的产生需要以神经元和突触递质传递为基础 的一种化学环境。目前的人工智能是以芯片和算法框架为基础。 若在未来能再模拟出类似于大脑突触传递的化学环境，计算机与 化学结合后的人工智能，将很可能带来另一番难以想象的未来世 界。
人工智能概述
第一部分 人工智能概述
第二部分 人工智能的社会
价值
第三部分 人工智能的应用
领域
第四部分 人工智能的未来
与展望
星蓝海学习网
星蓝海学习网
人工智能概述
案例引入
人工智能时代即将来 临，你准备好了吗？
阿尔法鹰眼，情绪识别的 人工智能，让谎言无处可藏
阿里鹿班让设计更美好！
星蓝海学习网
厦门无人驾驶巴士 在软件园上路！
• 苹果在WWDC上发统，无人驾
驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
• 华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970 • iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸
部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功 能
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述 章
1.2.3 行为模拟，控制进化 除了上述两种研究途径和方法外，还有基于感知-行 为模型的研究途径和方法——行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特 性，如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。 典型代表:MIT的R.Brooks.研制的六足行走机器人(亦 称为人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这 个机器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有 一定的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法 研究人工智能的代表作。
第1章 人工智能概述 章
1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence, AI)探讨人类思维、行动中那 些尚未算法化的功能行为;使机器 Thinking 、Acting
like
human。
人工智能下一个准确的定义很困难，至今尚无统一的定义。 狭义概念： 人工智能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，是对智能计算机系统的研究。 智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互的执行各种拟人 任务的，与人智力相当或相近的机器。具体地说是能够对人类
第1章 人工智能概述 章 2. 机器联想 联想是人脑思维过程中最基本、使用最频繁的功能。例如，当听到 一段乐曲，我们头脑中可能会立即浮现出几十年前的某一个场景，甚 至一段往事，这就是联想。 特点：按内容组织记忆 当前，对机器联想功能的研究中就是利用这种按内容记忆原理，采用 “联想存储”技术实现联想功能。其特点是： (1)可以存储许多相关（激励，响应）模式对; (2)通过自组织过程可以完成这种存储; (3)以分布、稳健的方式（可能出现高冗余）存储信息; (4)可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适当的响应模式; (5)即使输入激励模式失真或不完全时，仍然可以产生正确的响应 模式; (6)可在原存储中加入新的存储模式。
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。
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
第1章 人工智能概述
工智能系统，向大家介绍它是什么类型？能提供哪些服务？有 什么特色？
1.4 智能计算系统
1.4.1 智能计算系统概述
❖1. 智能计算系统
▪ 智能计算系统，是智能的物质载体 ▪ 算法或代码本身并不能构成一个完整的智能体，必
须要在一个具体的物质载体上运行才能展现出智能
▪ 智能计算系统包括
• 硬件部分，集成了通用CPU和智能芯片的异构系统
达特茅斯会议部分当事人于 2006年重聚
（左起：莫尔、麦卡锡、明斯 基、塞弗里奇、所罗门诺夫）
1.1.2 人工智能的历史
❖ 3.人工智能的发展历程
1.1.3 人工智能的学派
❖ 1.符号主义学派 ▪ 符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。 ▪ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。 ▪ 符号主义学者在1956年首先采用“人工智能”术语，后 来又发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技 术，并在20世纪80年代取得重大发展。 ▪ 符号主义学派代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。 ▪ 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方 法，即通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然 后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。
开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被
测试者随意提问，进行多次测试后，如果机
器让平均超过30%的参与者做出误判，不能
图灵
辨别出其机器身份，那么这台机器就通过了
测试，并被认为具有人类智能。
1.1.2 人工智能的历史
❖ 2.达特茅斯会议 1956年，麦卡锡、明斯基、香
农、纽厄尔、西蒙、塞弗里奇、 所罗门诺夫、罗彻斯特、塞缪尔 和莫尔，在美国达特茅斯学院召 开了一次为期两个月的“人工智 能夏季研讨会”，从不同学科角 度探讨了人类各种学习和其他智 能特征的基础，以及用机器模拟 人类智能等问题，并首次提出人 工智能的术语。
1.4 智能计算系统
1.4.1 智能计算系统概述
❖1. 智能计算系统
▪ 智能计算系统，是智能的物质载体 ▪ 算法或代码本身并不能构成一个完整的智能体，必
须要在一个具体的物质载体上运行才能展现出智能
▪ 智能计算系统包括
• 硬件部分，集成了通用CPU和智能芯片的异构系统
达特茅斯会议部分当事人于 2006年重聚
（左起：莫尔、麦卡锡、明斯 基、塞弗里奇、所罗门诺夫）
1.1.2 人工智能的历史
❖ 3.人工智能的发展历程
1.1.3 人工智能的学派
❖ 1.符号主义学派 ▪ 符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。 ▪ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。 ▪ 符号主义学者在1956年首先采用“人工智能”术语，后 来又发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技 术，并在20世纪80年代取得重大发展。 ▪ 符号主义学派代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。 ▪ 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方 法，即通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然 后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。
开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被
测试者随意提问，进行多次测试后，如果机
器让平均超过30%的参与者做出误判，不能
图灵
辨别出其机器身份，那么这台机器就通过了
测试，并被认为具有人类智能。
1.1.2 人工智能的历史
❖ 2.达特茅斯会议 1956年，麦卡锡、明斯基、香
农、纽厄尔、西蒙、塞弗里奇、 所罗门诺夫、罗彻斯特、塞缪尔 和莫尔，在美国达特茅斯学院召 开了一次为期两个月的“人工智 能夏季研讨会”，从不同学科角 度探讨了人类各种学习和其他智 能特征的基础，以及用机器模拟 人类智能等问题，并首次提出人 工智能的术语。
第1章人工智能概述1.1人工智能基础-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案)
准备多媒体教学材料，如人工智能相关的历史照片、现代人工智能应用案例的视频、动画演示等。
教学内容规划
设计教学流程和时间分配，确保每个教学环节（如讲授、互动讨论、案例分析）都有充足的时间。
制定详细的教学大纲，明确每个部分的教学内容和重点。
互动和讨论准备
准备课堂讨论的问题和主题，如人工智能定义的多样性、人工智能对生活和工作的影响等。
跟随教师讲解，理解人工智能的基本特征，并思考这些特征在实际应用中的体现。
参与讨论，发表自己对人工智能模拟和扩展人的智能的看法。
通过呈现不同定义，帮助学生全面了解人工智能的概念。
讲解基本特征，深化学生对人工智能的理解。
通过讨论，培养学生的思考能力和表达能力。
活动三：
调动思维
探究新知
案例分析：分析一些具体的人工智能应用案例，如智能家居、医疗诊断等，展示人工智能如何改变生活和工作方式。
在介绍人工智能的基本特征时，我采用了教材内容与实际案例相结合的方式，帮助学生更好地把握这些抽象的概念。通过实例，如自动化的个性化推荐系统等，学生们能够更清楚地看到人工智能技术是如何在现实生活中被应用的。然而，我也发现这部分内容的深度与学生的预备知识之间存在一定的差距，一些学生在理解“如何通过数据的采集、加工、处理来形成有价值的信息流和知识模型”时遇到了困难。因此，在未来的教学中，我计划增加更多具体示例，并可能引入一些基础的数据科学概念，以帮助学生构建起更扎实的基础。
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第1章人工智能概述1.1人工智能基础
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解人工智能的定义及其重要性。
学生能够描述人工智能的发展历程，包括其在信息技术、互联网等领域的应用。
教学内容规划
设计教学流程和时间分配，确保每个教学环节（如讲授、互动讨论、案例分析）都有充足的时间。
制定详细的教学大纲，明确每个部分的教学内容和重点。
互动和讨论准备
准备课堂讨论的问题和主题，如人工智能定义的多样性、人工智能对生活和工作的影响等。
跟随教师讲解，理解人工智能的基本特征，并思考这些特征在实际应用中的体现。
参与讨论，发表自己对人工智能模拟和扩展人的智能的看法。
通过呈现不同定义，帮助学生全面了解人工智能的概念。
讲解基本特征，深化学生对人工智能的理解。
通过讨论，培养学生的思考能力和表达能力。
活动三：
调动思维
探究新知
案例分析：分析一些具体的人工智能应用案例，如智能家居、医疗诊断等，展示人工智能如何改变生活和工作方式。
在介绍人工智能的基本特征时，我采用了教材内容与实际案例相结合的方式，帮助学生更好地把握这些抽象的概念。通过实例，如自动化的个性化推荐系统等，学生们能够更清楚地看到人工智能技术是如何在现实生活中被应用的。然而，我也发现这部分内容的深度与学生的预备知识之间存在一定的差距，一些学生在理解“如何通过数据的采集、加工、处理来形成有价值的信息流和知识模型”时遇到了困难。因此，在未来的教学中，我计划增加更多具体示例，并可能引入一些基础的数据科学概念，以帮助学生构建起更扎实的基础。
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第1章人工智能概述1.1人工智能基础
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解人工智能的定义及其重要性。
学生能够描述人工智能的发展历程，包括其在信息技术、互联网等领域的应用。
人工智能原理-第1章概述
人工智能原理第一章概述人工智能及发展研究基础内容研究领域本学期内容和要求人工智能（Artificial Intelligence AI)人工智能：研究如何在机器上实现人类智能的学科。
20世纪的三大科学成就：人工智能、空间技术、原子能技术21世纪的三大科学前沿：人工智能、空间技术、生物技术不同定义：（1）人工智能是指由计算机实现的人造智能。
人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能。
作为一门学科，人工智能可定义为：人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
（能力）（2）人工智能是一门交叉边缘学科，与人工智能有关的学科有：计算机科学、数学、哲学、语言学、神经生理学、神经心理学、脑科学、认知科学、逻辑学、控制论等.（学科）3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4 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）。
定义5 人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。
定义6 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。
定义7 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）。
定义8 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。
定义9 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10 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）。
为什么要研究人工智能1、现有计算机系统的局限性。
智能低下、缺乏自学习、自适应能力。
2、人类智能的局限性。
学习能力因人而异、学习速度慢、效率低。
3、信息化社会的迫切要求。
人工智能及专家系统之人工智能概述(PPT 85张)
第1章 人工智能概述
人工智能的研究目标
远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪
明，能够模拟人类的智能行为。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、思考、分析、决策、预测、理解、 规划、设计和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。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
• • • • • • • • • • 1．3 工智能的技术方案与途径 1．3．1 人工智能的基本技术 1．3．2 人工智能的研究内容 1．3．3 人工智能的研究途径与方法 1．4 人工智能的产生与发展 1．4．1 人工智能的孕育期 1．4．2 人工智能的基础技术研究与形成期 1．4．3 人工智能的发展与应用期(1970年以后 1．4．4 人工智能在我国的发展情况 1．4．5 人工智能的发展趋势与展望
近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度
地实现机器的智能，从而使现有的计算机更灵活、 更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具。
第1章 人工智能概述
1．2．1 人工智能的科学体系
• 一、人工智能的位置
指导科学
交叉科学： 系统科学、思维科学、人体科学
哲学
人工智能
自然 科学
社会 科学
数学
基础科学
第1章 人工智能概述
第1章人工智能概述
敖志刚编制
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
• • • • • • • • • 1．1 人工智能的基本概念 1．1．1 智能 1．1．2 人类智能 1．1．3 人工智能 1．1．4 人工智能的研究目标 1．2 人工智能的科学体系与分支 1．2．1 人工智能的科学体系 1．2．2 人工智能的学科范畴 1．2．3 人工智能的应用领域
人工智能原理人工智能
第5页
第樟章人工智能欐述 处于摸索早期学科
A是新兴学科,也是激感人心学科 Ruse称:不一样于物理学,这里尚有
出现几个爱因斯坦余地
·为何?研究主观世界成果远少于研
究客观世界成果
(《
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31、只有永远躺在泥坑里人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆 昌德 33、希望是人生乳母。——科策布 34、形整天才决定原因应当是勤奋。——郭沫若 35.学到很多东西诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
31、只有永远躺在泥坑里人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33.希望是人生乳母。——科策布
类人行动类人思考理性思维理性行动
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第樟章人工智能欐述 作为智能体人类
智能体(Agen
人类是一种智能体
我们,作为一种智能体,为何能够思考?
第樟章人工智能欐述 处于摸索早期学科
A是新兴学科,也是激感人心学科 Ruse称:不一样于物理学,这里尚有
出现几个爱因斯坦余地
·为何?研究主观世界成果远少于研
究客观世界成果
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31、只有永远躺在泥坑里人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆 昌德 33、希望是人生乳母。——科策布 34、形整天才决定原因应当是勤奋。——郭沫若 35.学到很多东西诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
31、只有永远躺在泥坑里人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33.希望是人生乳母。——科策布
类人行动类人思考理性思维理性行动
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第樟章人工智能欐述 作为智能体人类
智能体(Agen
人类是一种智能体
我们,作为一种智能体,为何能够思考?
人工智能原理ch2知识表
研究内容
图像获取、图像处理、图像理解、机器视觉等。
03
应用领域
安防监控、智能交通、医疗诊断、工业检测等。
图像处理技术
图像增强
通过各种算法和技术对图像的对比度、 亮度、色彩等进行调整，以提高图像的
质量和可识别性。
图像变换
将图像进行几何变换、灰度变换等操 作，以便更好地提取和处理图像中的
信息。
图像滤波
03 机器学习与数据挖掘
机器学习的定义与分类
定义
机器学习是人工智能的一个子领域，它利用算法使计算机系统能够从数据中“学习”并进行自我改进 。
分类
根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。
数据挖掘的概念与技术
概念
数据挖掘是从大量数据中提取有价值 的信息和知识的技术。
反思发展期
20世纪80年代末-90年代中期，人工 智能技术发展遇到瓶颈，出现了一些 反思人工智能发展的哲学思潮。
知识发展期
20世纪90年代中期至今，人工 智能技术进入知识处理时代，
知识库系统开始出现。
人工智能的应用领域
智能机器人
智能机器人是人工智能技术 的重要应用领域之一，包括 家庭机器人、医疗机器人、 军事机器人等。
强化学习
定义
强化学习是机器学习的一种类型，它通 过让智能体与环境进行交互并从中学习 最优行为策略。
VS
工作原理
强化学习的智能体通过不断地与环境进行 交互，尝试不同的行为并获得奖励或惩罚 ，从而学习到最优的行为策略。智能体的 目标是最大化在给定环境下的累积奖励。
04 自然语言处理
自然语言处理的基本概念
人工智能原理ch2知识表
目录
图像获取、图像处理、图像理解、机器视觉等。
03
应用领域
安防监控、智能交通、医疗诊断、工业检测等。
图像处理技术
图像增强
通过各种算法和技术对图像的对比度、 亮度、色彩等进行调整，以提高图像的
质量和可识别性。
图像变换
将图像进行几何变换、灰度变换等操 作，以便更好地提取和处理图像中的
信息。
图像滤波
03 机器学习与数据挖掘
机器学习的定义与分类
定义
机器学习是人工智能的一个子领域，它利用算法使计算机系统能够从数据中“学习”并进行自我改进 。
分类
根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。
数据挖掘的概念与技术
概念
数据挖掘是从大量数据中提取有价值 的信息和知识的技术。
反思发展期
20世纪80年代末-90年代中期，人工 智能技术发展遇到瓶颈，出现了一些 反思人工智能发展的哲学思潮。
知识发展期
20世纪90年代中期至今，人工 智能技术进入知识处理时代，
知识库系统开始出现。
人工智能的应用领域
智能机器人
智能机器人是人工智能技术 的重要应用领域之一，包括 家庭机器人、医疗机器人、 军事机器人等。
强化学习
定义
强化学习是机器学习的一种类型，它通 过让智能体与环境进行交互并从中学习 最优行为策略。
VS
工作原理
强化学习的智能体通过不断地与环境进行 交互，尝试不同的行为并获得奖励或惩罚 ，从而学习到最优的行为策略。智能体的 目标是最大化在给定环境下的累积奖励。
04 自然语言处理
自然语言处理的基本概念
人工智能原理ch2知识表
目录
第1章-人工智能概述
④ 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算 （Winston,1992）
⑤ 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技 术（Kurzwell,1990）
⑥ 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和 Knight,1991）
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（Schalkoff,1990）
• 1950年，图灵（A.Turing）在《心智》杂志上发表了一篇 题为“计算机和智能”的文章，第一次提出了“机器能思 维”的观点。从此也拉开了人类史上人工智能研究的序幕 。
图灵测试
• 大家请思考图灵测试合理吗？ • 人类与计算机具有不一致的特长 • 一个通过了图灵测试的机器是否就一定具有智能呢？ 如深蓝
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他 初步实现了布莱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，构成了现代计算机的 理论基础。
美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔)(1906-1978) 证明 了一阶谓词的完备性定理: 任何包含初等数论的形式系统， 如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限， 在理论上证明了有些事是做不到的。
• 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支， 因而不是数学或者控制论或其他学科的分支
• AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环 境中自动发挥功能的机器
1.2 人工智能的发展概况-早期成功与期望
西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题, 并且 也可通过图灵测试，但仍然不能说计算机就有了智能。
1.1.3 脑智能和群智能
• 人脑由大约1011-1012个神经元组成的一个复杂的、动态的 巨系统，人脑的智能表现可以辨识出来，如学习、发现、 创造等能力。而这些智能表现的发生过程都是在心理层面 上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。
⑤ 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技 术（Kurzwell,1990）
⑥ 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和 Knight,1991）
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（Schalkoff,1990）
• 1950年，图灵（A.Turing）在《心智》杂志上发表了一篇 题为“计算机和智能”的文章，第一次提出了“机器能思 维”的观点。从此也拉开了人类史上人工智能研究的序幕 。
图灵测试
• 大家请思考图灵测试合理吗？ • 人类与计算机具有不一致的特长 • 一个通过了图灵测试的机器是否就一定具有智能呢？ 如深蓝
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他 初步实现了布莱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，构成了现代计算机的 理论基础。
美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔)(1906-1978) 证明 了一阶谓词的完备性定理: 任何包含初等数论的形式系统， 如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限， 在理论上证明了有些事是做不到的。
• 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支， 因而不是数学或者控制论或其他学科的分支
• AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环 境中自动发挥功能的机器
1.2 人工智能的发展概况-早期成功与期望
西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题, 并且 也可通过图灵测试，但仍然不能说计算机就有了智能。
1.1.3 脑智能和群智能
• 人脑由大约1011-1012个神经元组成的一个复杂的、动态的 巨系统，人脑的智能表现可以辨识出来，如学习、发现、 创造等能力。而这些智能表现的发生过程都是在心理层面 上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。
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14
第1章 人工智能概述
概念理解是一个过程
• 上述定义见仁见智 • 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在
实践中逐步深入领会AI这个词的含义 • 目前，AI就是一种运行在我们自己机器
中的程序，它的智能都是我们给的！
15
第1章 人工智能概述
1.2 人工智能的基础
各学科的贡献： 哲学/数学
经济学/神经科学/心理学 计算机工程
• John Locke(洛克)指出：“无物非先感而后 知”
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
人工智能原理1章人工智能概 述
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(2)
• 要想程序通过图灵测试，还需要做大量 工作，这些技能包括：
• RenéDescartes(笛卡尔)给出了第一个关于意 识和物质之间的区别以及由此产生的问题的 清晰讨论
• 笛卡尔是二元论的支持者：坚持意识(或称 为灵魂/精神)的一部分是超脱于自然之外的, 不受物理定律影响. 而动物不拥有这种二元 属性, 它们可以被作为机器对待
21
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(4)
• 唯物主义认为: 大脑依照物理定律运转而构 成了意识, 自由意志也就简化为对出现在选 择过程中可能选择的感受方式
• 问题2结论: 存在两种选择—二元论和一 元论
22
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(5)
• 问题3：知识是从哪里来的?
• 关于知识的来源: Francis Bacon(培根)《新 工具论》开始了经验主义运动
推论是理性智能体的部分功能，而不是理性的 全部内容 • 图灵测试中需要的技能都是为了作出理性行为
13
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(6)
• 把AI研究视为理性智能体的设计过程 • 好处： • 比“思维法则”法则方法(理性地思维)更通用
/ 比建立在人类行为或者思维基础(类人方法) 上的方法更经得起科学发展的检验, 因为理性 的标准有着清楚且普遍的定义 • 正确的结果在不同条件下可以定义清楚 • 完美理性—总能做正确的事情 vs. 有限理 性 — 在没有足够计算时间的前提下采取正确 的行动 • 完美理性在复杂环境下是不可行的
加关心对程序的推理步骤轨迹与人类个体求解 同样问题的步骤轨迹进行比较 • 认知科学: 把来自AI的计算模型与来自心理学 的实验技术相结合, 试图创立一种精确而且可 检验的人类思维工作方式的理论 • 通常, 我们只关心程序实现了什么功能, 而不 会比较AI技术和人类认知之间的异同
11
第1章 人工智能概述
• 亚里士多德(Aristotle, BC384~BC322), 为形 式逻辑奠定了基础 / 第一个把支配意识的理 性部分法则形式化为精确的法则集合 / 著名 的三段论
• Ramon Lull / Leonardo da Vinci(达·芬奇) / Blaise Pascal(帕斯卡) / Gottfried Wilhelm Leibnitz(莱布尼兹)等人均设计或制造了能计 算的机器
• 自然语言处理, 使机器可以用人类语言交流 • 知识表示, 存储机器获得的各种信息 • 自动推理, 运用知识来回答问题和提取新结
论 • 机器学习, 适应新环境并检测和推断新模式 • 以及(为了完全图灵测试) • 计算机视觉, 机器感知物体 • 机器人技术, 操纵和移动物体
9
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(3)
17
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(1)
• 哲学(BC428~现在)贡献的思想:
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论 吗?
• 问题2：精神的意识是如何从物质的大脑产 生出来的?
• 问题3：知ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ是从哪里来的? • 问题4：知识是如何导致行动的?
18
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(1)
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结 论吗?（哲学家及其贡献）
12
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
有诸如自主控制操作、感知环境、适应变化等 • 理性智能体：要通过自己的行动获得最佳结果，
或者在不确定的情况下，获得最佳期望结果 • 不仅要正确地推理，还要正确地行动 / 正确
19
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(2)
• 17世纪, 有人提出推理如同数字计算 / 帕 斯卡写道: “算术机器产生的效果显然更接 近于思维而不是动物的其他活动”
• 问题1结论: 肯定的结论, 即可以用一个 规则集合描述意识的形式化、理性的部 分
20
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(3)
• 问题2：从物理系统的角度来考虑意识: 意识与物质的大脑之间的关系如何？
4种不同定义的方法(4)
• 理性地思考: “思维法则”方法 • 19世纪, 逻辑学家就发展出可以描述世界上一
切事物及其彼此关系的精确的命题符号
• 1965年, 原则上, 已经有程序可以求解任何用 逻辑符号描述的可解问题(消解法)
• AI领域传统的逻辑主义希望通过编制上述程序 来创造智能系统
• 难点: 非形式化的知识难以用逻辑符号形式化 / “原则上”可以解决问题和实际解决问题二 者之间存在巨大差异
• AI研究者并未花费很多精力来尝试通过 测试, 因为研究智能的根本原则远比复 制样本重要.
• 如同空气动力学与模拟鸟类飞行之对于 飞机的产生
10
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(4)
• 类人思考: 认知模型方法 • 如何得知人类是如何思考的? 通过自省—捕捉
人类思维过程和通过心理测试 • 这种方法不满足于让程序正确地解决问题, 更
第1章 人工智能概述
概念理解是一个过程
• 上述定义见仁见智 • 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在
实践中逐步深入领会AI这个词的含义 • 目前，AI就是一种运行在我们自己机器
中的程序，它的智能都是我们给的！
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第1章 人工智能概述
1.2 人工智能的基础
各学科的贡献： 哲学/数学
经济学/神经科学/心理学 计算机工程
• John Locke(洛克)指出：“无物非先感而后 知”
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
人工智能原理1章人工智能概 述
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(2)
• 要想程序通过图灵测试，还需要做大量 工作，这些技能包括：
• RenéDescartes(笛卡尔)给出了第一个关于意 识和物质之间的区别以及由此产生的问题的 清晰讨论
• 笛卡尔是二元论的支持者：坚持意识(或称 为灵魂/精神)的一部分是超脱于自然之外的, 不受物理定律影响. 而动物不拥有这种二元 属性, 它们可以被作为机器对待
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(4)
• 唯物主义认为: 大脑依照物理定律运转而构 成了意识, 自由意志也就简化为对出现在选 择过程中可能选择的感受方式
• 问题2结论: 存在两种选择—二元论和一 元论
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(5)
• 问题3：知识是从哪里来的?
• 关于知识的来源: Francis Bacon(培根)《新 工具论》开始了经验主义运动
推论是理性智能体的部分功能，而不是理性的 全部内容 • 图灵测试中需要的技能都是为了作出理性行为
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(6)
• 把AI研究视为理性智能体的设计过程 • 好处： • 比“思维法则”法则方法(理性地思维)更通用
/ 比建立在人类行为或者思维基础(类人方法) 上的方法更经得起科学发展的检验, 因为理性 的标准有着清楚且普遍的定义 • 正确的结果在不同条件下可以定义清楚 • 完美理性—总能做正确的事情 vs. 有限理 性 — 在没有足够计算时间的前提下采取正确 的行动 • 完美理性在复杂环境下是不可行的
加关心对程序的推理步骤轨迹与人类个体求解 同样问题的步骤轨迹进行比较 • 认知科学: 把来自AI的计算模型与来自心理学 的实验技术相结合, 试图创立一种精确而且可 检验的人类思维工作方式的理论 • 通常, 我们只关心程序实现了什么功能, 而不 会比较AI技术和人类认知之间的异同
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第1章 人工智能概述
• 亚里士多德(Aristotle, BC384~BC322), 为形 式逻辑奠定了基础 / 第一个把支配意识的理 性部分法则形式化为精确的法则集合 / 著名 的三段论
• Ramon Lull / Leonardo da Vinci(达·芬奇) / Blaise Pascal(帕斯卡) / Gottfried Wilhelm Leibnitz(莱布尼兹)等人均设计或制造了能计 算的机器
• 自然语言处理, 使机器可以用人类语言交流 • 知识表示, 存储机器获得的各种信息 • 自动推理, 运用知识来回答问题和提取新结
论 • 机器学习, 适应新环境并检测和推断新模式 • 以及(为了完全图灵测试) • 计算机视觉, 机器感知物体 • 机器人技术, 操纵和移动物体
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(3)
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(1)
• 哲学(BC428~现在)贡献的思想:
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论 吗?
• 问题2：精神的意识是如何从物质的大脑产 生出来的?
• 问题3：知ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ是从哪里来的? • 问题4：知识是如何导致行动的?
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(1)
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结 论吗?（哲学家及其贡献）
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
有诸如自主控制操作、感知环境、适应变化等 • 理性智能体：要通过自己的行动获得最佳结果，
或者在不确定的情况下，获得最佳期望结果 • 不仅要正确地推理，还要正确地行动 / 正确
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(2)
• 17世纪, 有人提出推理如同数字计算 / 帕 斯卡写道: “算术机器产生的效果显然更接 近于思维而不是动物的其他活动”
• 问题1结论: 肯定的结论, 即可以用一个 规则集合描述意识的形式化、理性的部 分
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(3)
• 问题2：从物理系统的角度来考虑意识: 意识与物质的大脑之间的关系如何？
4种不同定义的方法(4)
• 理性地思考: “思维法则”方法 • 19世纪, 逻辑学家就发展出可以描述世界上一
切事物及其彼此关系的精确的命题符号
• 1965年, 原则上, 已经有程序可以求解任何用 逻辑符号描述的可解问题(消解法)
• AI领域传统的逻辑主义希望通过编制上述程序 来创造智能系统
• 难点: 非形式化的知识难以用逻辑符号形式化 / “原则上”可以解决问题和实际解决问题二 者之间存在巨大差异
• AI研究者并未花费很多精力来尝试通过 测试, 因为研究智能的根本原则远比复 制样本重要.
• 如同空气动力学与模拟鸟类飞行之对于 飞机的产生
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(4)
• 类人思考: 认知模型方法 • 如何得知人类是如何思考的? 通过自省—捕捉
人类思维过程和通过心理测试 • 这种方法不满足于让程序正确地解决问题, 更