人工智能培训讲义(PPT 27张)

(2) 联结主义(Connectionism)，又称为仿生学 派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理 主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3) 行为主义(Actionism)，又称进化主义 (Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其 原理为控制论及感知-动作型控制系统。 他们对人工智能发展历史具有不同的看法。
“智能”（intelligence）的定义。 有人认为：如果机器能够模拟人类
的智力活动，完成人用智能才能完成的任 务，该机器就有智能。
衡量机器智能程度的最好的标准是英 国计算机科学家阿伦·图灵的试验。
图灵测试 游戏由一男(A)、一女(B)和一名询问者(C)
进行；C与A、B被隔离，通，Y，通过 提问以及回答来判断，最终作出"X是A，Y是B" 或者"X是B，Y是A"的结论。游戏中，A必须尽力 使C判断错误，而B的任务是帮助C。
70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如 Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器 视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图象的 阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图 象.通过分析这些信 息,可以推断出图象可能是 什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972 年提出.
80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入 商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达 4.25亿 美元.专家系统因其效用尤受需求.象数 字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大 型机编程.杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大 量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要,一些 生产专家系统辅助制作软件的公 司,如 Teknowledge和Intellicorp成立了.为了查找和 改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家 系统被设计出来. 其它一些AI领域也在80年代进 入市场.其中一项就是机器视觉. Minsky和Marr 的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中, 进行质量控制.尽管还很简陋,这些系统已能够通 过黑白区别分辨出物件形状的不同。到1985年美 国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共 达8千万美元.
当一个机器代替了游戏中的A，并且机器将试 图使得C相信它是一个人。如果机器通过了图灵 测试，就认为它是"智慧"的。
阿伦·图灵认为，如果一台计算机能骗过人， 使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被 称作有智能。
定义2 人工智能 从学科的界定来定义：
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 的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
但随着1941年以来电子计算机的发展,技术 已最终可以创造出机器智能。虽然计算机为AI提 供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才 注意到人类智能与机器之间的联系.
达特矛斯（Dartmouth）会议后的7年中,AI 研究开始快速发展。虽然这个领域还没明确定义, 会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了。
从人工智能所实现的功能来定义：
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功能，如判断、推理、证 明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、 学习和问题求解等思维活动。
现在，人工智能专家们面临的最大挑战之 一是如何构造一个系统，可以模仿人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。
对于自然学习过程、自然语言和感官知觉 的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。这 种系统在解决复杂的问题时，需要具备对事物 能够进行感知、学习、推理、联想、概括和发 现等能力。
对人工智能机器持反观点的人认为：人类 智能是一个发生、发展的过程。人类在解决各 种问题时，存在非智力因素与智力因素的相互 作用。机器能够模拟人类智能是极其有限。
1.2 人工智能的起源和历史
人工智能的传说可以追溯到古埃及
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴 斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器 的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德.摩尔 根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的 开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设 计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬 件，也是人工智能硬件的前身。
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可 以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计 算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得 出规律.专家系统的市场应用很广.十年间,专家 系统被用于股市预测,帮助医生诊断疾病,以及指 示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统 存储规律和信息的能力而成为可能.
不同人工智能学派对人工智能的研究方 法问题也有不同的看法。这些问题涉及人 工智能是否一定采用模拟人的智能的方法? 若要模拟又该如何模拟?对结构模拟和行为 模拟、感知思维和行为、对认知与学习以 及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离 研究?是否有必要建立人工智能的统一理论 系统?若有，又应以什么方法为基础?
人工智能尚无确切的定义，不同的学科和科学背景的 学者对人工智能的不同理解，提出不同的观点，并有 不同的学派。
(1) 符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义 (Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派 (Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号 操作系统)假设和有限合理性原理。
中国·西安 人工智能学科研究组
一、概论
人工智能定义：
1.1 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、 信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、 哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性 的新学科。
人工智能的研究课题涵盖面很广，包括了许 多不同的研究领域。在这些研究领域中，其共 同的基本特点是让机器学会“思考” ，成为智 能机器（Intelligenc machine)。
如何在技术上实现人工智能系统、研 制智能机器和开发智能产品，即沿着什么 技术路线和策略来发展人工智能，也存在 有不同的派别，即不同的技术路线。
不同的学派对人工智能基本理论、技术 路线的看法也是有争论的。
定义1 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的机器。
机器是否会“思考”（thinking）， 究竟“会思考”到什么程度才叫智能机器？