第一章人工智能概述

第一章 人工智能概述
本章主要内容： 1.1 人工智能的概念 1.2 人工智能研究途径与方法 1.3 人工智能的分支领域 1.4 人工智能的基本技术 1.5 人工智能的发展概况
第一节 人工智能的概念
本节主要内容： 人工智能的定义 为什么要研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
第一节 人工智能的概念
人工智能的表现形式（应用形式）
智能软件：智能软件系统：专家系统 智能的程序模块：WORD
智能设备：具有一定智能的设备 智能网络：智能化的信息网络 智能计算机：拟人化的智能机器 Agent：智能体，具有智能的实体，软件 开发的重要突破口。智能体是智能体程 序结构的结合。
第二节 人工智能的研究途径和方法
人工神经元网络的用途：人工神经元网络 也许永远无法代替人脑，但它能帮助人 类扩展对外部世界的认识和智能控制。
二 功能模拟，符号推演
是以人脑的心理模型，将问题或知识表示成某 种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、 推理、学习等功能。 关键词：最早，主要使用
利用 知识库、推理机 高级认知（推理、决策） 定理证明：人工智能研究最原始的课题之一，取得
为了寻求试探性的搜索，启发式的不精 确的模糊的甚至允许出现错误的推理方 法。以便符合人类的思维过程 。
为什么要研究人工智能
计算机同人脑一样具有智能。 信息化社会的迫切需求。 自动化发展的必然趋势 探索人类自身智能的奥秘 。
Biblioteka Baidu 人工智能的目标
远期目标：制造智能机器。 近期目标：即先部分地或某种程度的实 现机器的智能。
了很多可以证明人工智能技术进步的成就。但不是当今的热点话 题。
专家系统：七十年来开始的人工智能领域的古老话
题，有一些系统做得比较好，如下棋、探矿等。
机器博弈：主要问题是机器学习和搜索。
三 行为模拟，控制进化
基于感知行为模型的研究途径和方法，模拟人 在控制过程中的智能活动和行为特性。 关键词：自适应
一 基于脑功能的领域划分
机器行为：机器人的行动规划，是智能 机器人的核心技术。
二 基于研究途径和实现技术的领域划分
符号智能：以符号知识为基础，通过符 号推理求解而实现的智能。（传统或经 典人工智能包括知识工程和符号处理技 术） 计算智能：是数据为基础，通过数值计 算进行问题求解而实现的智能。（数学 模型和相关算法）
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是 一门正在发展中的综合性前沿学科，又是交叉学 科与边缘学科，其由计算机科学、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。
尽管建立关于智能的理论和让智能机器达到人类 的智力水平是人工智能的最终目标，但人工智能 的生命力却在于能作为工程技术而得到实际应用。
一 基于脑功能的领域划分
机器学习：计算机自己获取知识（人类 已有知识的获取、对客观规律的发现、 对自身行为的修正）
方法：符号学习（机械、指导、解释、 类比、示例、发现）、连接学习（神经 网络学习）
一 基于脑功能的领域划分
机器理解：自然语言理解和图形理解 自然语言理解：计算机理解人类的自然 语言（口头语言和文字语言） 图形理解：是图形识别的自然延伸，也 是计算机视觉的组成部分。
人工智能的定义
字面意义：人造智能 狭义定义：计算机科学的一个分支，是智能计 算机系统，用计算机模拟或实现的智能
(思维科学) 智能:知识+思维 （对语言能理解、能学习、能推理，分析问题和解
决问题的能力）
广义
人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
为什么要研究人工智能
人们对“数据世界”的需求进而发展到 对“知识世界”的需求而产生的。
一 基于脑功能的领域划分
机器感知：计算机直接感觉周围世界。 （配置感觉器官；图象、声音等信息的 识别） 计算机视觉的任务可以分成下列几个方面： 图像的获取、特征抽取、识别与分类、 三维信息理解、景物描述和图像解释。 （图像处理：羊绒/羊毛）
一 基于脑功能的领域划分
机器联想：建立事物之间的联系 传统的方法：指针、函数、链表，地
环境的交互 六脚虫：没有知识表示、没有推理的智 能，从以前单一的mind到现在mind and body， Sensing and Acting的结合，并且引入了概率 论、遗传算法等理论。
第三节 人工智能的分支领域
本节主要内容： 基于脑功能的领域划分 基于研究途径与实现技术的领域划分 基于应用领域的领域划分 基于应用系统的领域划分 基于计算机系统的领域划分 基于实现工具与环境的领域划分
人工智能难重点
学习人工智能最大的难点就在于突破传统思想 的藩篱，从智能、知识、推理的角度出发去思 考问题，解决问题。另一个难点在于人工智能 的内容非常浩繁，深入地了解人工智能的各个 方向是非常困难的。因此应当在掌握人工智能 思想，对人工智能的各个领域有一 定了解的 同时，有重点地研究人工智能的相关领域，跟 踪人工智能的研究热点，做到点面结合，既扩 大了知识面，又能够抓住研究重点。
第一章 人工智能概述
人工智能学习指南
人工智能的思想和传统的科学技术的方法 有很大的不同，因此在学习人工智能时要能够 领略人工智能思想的精髓。同时，人工智能是 飞速发展的，在学习现有的人工智能技术的同 时应当密切关注人工智能的发展动态以及研究 热点，因此应当大量阅读最新有关人工智能方 面的文献以及经常浏览介绍最新人工智能成果 的网站。
址存取。 人脑的功能：不完全信息的捕捉；相
关内容的记忆。 联想存储
一 基于脑功能的领域划分
机器推理：计算机推理（自动推理）将人的推 理功能赋予机器。（最基本的和最重要的）
推理：前提推出结论（演绎推理、归纳推理、
类比推理）
方法：符号演算、数值计算 可靠性：确定性推理、不确定性推理（基于
概率和基于模糊的）
本节主要内容： 结构模拟，神经计算(连接主义） 功能模拟，符号推演（符号主义） 行为模拟，控制进化（六脚虫）
一 结构模拟，神经计算
根据人脑的生理结构和工作机理，实现 计算机的智能。（局部或近似） 关键词：人工神经网络
数值计算 微观性 低级感知（图象和声音）
一 结构模拟，神经计算
人工神经网络：采用物理可实现的模型来 模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统