人工智能第一章总结
人工智能重点总结
人工智能重点总结第一章：开展简史〔此处为简答题〕1.人工智能的萌芽〔1956年以前〕1936年，图灵创立了自动机理论〔后人称为图灵机〕，提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了根底，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。
麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型〞是世界上第一个神经网络模型〔MP模型〕，开创了从结构上研究人类大脑的途径。
1948年维纳发表?控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学?，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。
1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要奉献是为形式逻辑奠定了根底。
形式逻辑是一切推理活动的最根本的出发点。
在他的代表作?工具论?中，就给出了形式逻辑的一些根本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。
此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。
其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。
2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon〔培根〕〔1561-1626〕，他的主要奉献是系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法那么。
Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。
Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。
3、德国数学家、哲学家 Leibnitz〔莱布尼茨〕〔1646-1716〕，他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四那么运算的手摇计算机4、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。
5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel〔哥德尔〕〔1906-1978〕，他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。
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。
一章节人工智能概述 共74页PPT资料
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人工智能
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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。
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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
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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。
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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
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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。
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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
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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。
第1章 人工智能概述_blue
—— 人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可 能的计算的研究（Winston, 1992）； —— 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行 为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流 和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。 —— Stuart Russell和Peter Norvig则把已有的 一些人工智能定义分为4类：像人一样思考的系 统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、 理性地行动的系强人工智能 哲学家将人工智能的观点分为两类，弱人 工智能和强人工智能，分别认为机器智能 只是一种模拟智能和机器确实可以有真正 的智能。 两种观点进行了争论，出现了不少巧妙的 假想实验，其中中文屋子就是反驳强人工 智能的一个有名的假想实验。
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中文屋子
1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实 验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。主要说明 某台计算机即使通过了图灵测试，能正确的回答问题，它 对问题仍然没有任何理解，因此不具备真正的智能。
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1.5.1 基于脑功能模拟的领域划分 1、机器感知（信息输入）。使计算机具有类似于人的感知 能力，能通过“感知”直接从外界获取信息。 可分为机器视觉、机器听觉等分支课题。
相关学科：模式识别（主要集中于图形识别和语音识别）。
2、机器联想。基于内容的联想，与具体存储位置无关。联 想存储技术实现联想。
研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能 (近期目标) ，并运用智能技术解决各种实际问题特别 是工程问题，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，而逐步扩 展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。
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1.3 人工智能的学科范畴
人工智能已构成信息技术领域的一个 重要学科。当前的人工智能既属于计算机 科学技术的一个前沿领域，也属于信息处 理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及 到智能科学、认知科学、心理科学、脑及 神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、 行为科学、教育科学、系统科学、数理科 学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经 济学等众多学科领域。人工智能实际上是 一门综合性的交叉学科和边缘学科。
第1章 人工智能-绪论
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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》基础知识
《人工智能》需要掌握的基本知识和基本方法第一章：1.人工智能的定义：P5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。
2、人工智能研究的基本内容：P10-P11（1）知识表示（2）机器感知（3）机器思维（4）机器学习（5）机器行为3..当前人工智能有哪些学派？（自己查资料）答：目前人工智能的主要学派有下面三家：(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)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。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理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)，又称为进化主义(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。
4、他们对人工智能在理论上有何不同观？（自己查资料）答：（1）认为人工智能源于数理逻辑（2）认为人工智能源于仿生学（3）认为人工智能源于控制论第二章1.掌握一阶逻辑谓词的表示方法：用于求解将谓词公式化为子句集2.产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。
P38-P39（1）规则库规则库是产生式系统求解问题的基础，其知识是否完整、一致，表达是否准确、灵活，对知识的组织是否合理等，将直接到系统的性能。
（2）综合数据库综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等。
它是一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。
（3）控制系统控制系统又称为推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。
工作过程：(a) 从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。
（b）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
人工智能导论--第一章绪论
1.2.1 如何衡量机器具有智能
两种衡量机器智能的观点：
弱人工智能：强调智能的外在表现，认为 通过机器的行为可以反映出机器是否具有 智能，只要表现得像人一样的机器就具有 智能。----图灵测试
强人工智能：强调智能内在机制，认为不 仅要看到机器的行为，而且要了解表现出 相应行为的机器是否确实在思考，只有像 人一样思考的机器才具有智能。----中文屋
13、智能控制：无需人的干预或者基本无需人的干预， 能独立地驱动机器实现其目标的自动控制技术。
14、智能决策支持系统：决策支持系统是在管理信息系 统基础上发展起来的计算机管理系统。智能决策支持系 统即是将人工智能技术应用于决策支持系统而形成的。
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。
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
1.2 人工智能
一般性概念：人工智能是关于理解人类智 能内在机制，并在机器上予以实现的科学。 具有能力和科学两方面的含义：
第1章 人工智能概述
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
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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
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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。
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。
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。
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
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
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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
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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
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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
人工智能原理与实践 第1章：AI简介与TF基础
1.2.1：孕育期
1945 年，美籍匈牙利数学家冯·诺依曼（J. V. Neumann）提出了以二进制和程序存储控制为核 心的通用电子数字计算机体系结构原理，奠定了现代电子计算机体系结构的基础。
中的三段论至今仍然是演绎推理的基本依据，亚里士多德本人也被称为形式逻辑的奠基人。 英国哲学家培根（F. Bacon）系统地提出了归纳法，对人工智能转向以知识为中心的研究产生
了重要影响。 德国数学家和哲学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）在机械加法器的基础上，发展并制成了能进行
四则运算的计算器，还提出了逻辑机的设计思想。
1946年，美国数学家莫克利（J. W. Mauchly）和埃柯特（J. P. Eckert）制造出了世界上第一台 电子数字计算机ENIAC。为人工智能的研究提供了物质基础，对全人类的生活影响至今。
美国著名数学家维纳（N.Wiener）创立的控制论、贝尔实验室主攻信息研究的数学家香农创立 的信息论等，都为日后人工智能这一学科的诞生铺平了道路。
至此，人工智能已初步形成，人工智能诞生的客观条件也基本具备。这一时期被称为人工智能 的孕育期。
1.2：人工智能的发展历史
1 孕育期（1956年之前） 2 形成期（1956-1969 年） 3 发展期（1970年之后）
1.2.2：形成期
达特蒙斯讨论会之后，在美国开始形成了以智能为研究目标的几个研究组。这3个小组在后续的 十多年中，分别在定理证明、问题求解、博弈等领域取得了重大突破，人们把这一时期称为人 工智能基础技术的研究和形成时期。鉴于这一阶段人工智能的飞速发展，也有人称为人工智能 的高潮时期。这一时期，人工智能研究工作主要集中在以下几个方面：
人工智能基础
人工智能基础人工智能基础第一章：什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence）被定义为通过计算机来模拟人类智能的一种技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识推理等多个领域。
人工智能应用的场景非常广泛，如智能音响、自动驾驶、医学影像诊断等。
在实际应用中，人工智能通常依赖于大量数据输入和训练，通过算法引导计算机进行决策和预测。
人工智能技术的目标是实现类似人类的学习、推理、分析、理解和决策的功能。
第二章：人工智能模型人工智能模型指的是一组算法和数学公式，用于进行数据分析和预测。
人工智能模型有很多种，其中最常用的包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等。
每一种模型都有其特定的优点和适用场景。
例如，神经网络可以处理非常复杂的非线性问题，而贝叶斯分类器则适用于处理大量输入数据和类别分布不均的情况。
人工智能模型的训练过程通常需要大量数据，机器会通过学习这些数据中的模式和特征，来创建一个算法模型，用于进行未来的预测和决策。
模型训练的目的是最小化预测误差，并在能够预测未知数据时拥有高精度、高泛化性。
为了弥补数据量不足的问题，人工智能技术还可以采用数据增强和迁移学习等手段来提升模型性能。
第三章：机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中最基础的技术之一，在人工智能的应用场景中得到了广泛的运用。
机器学习通常分为三种主要类型：监督学习、无监督学习和半监督学习。
其中，监督学习是最常用的机器学习技术之一，它通过训练数据和相应的标签来建立分类和回归模型。
监督学习的典型应用场景包括图像分类、物体识别、语音识别等。
无监督学习与监督学习的区别在于，它不需要标签数据，而是只使用原始数据进行学习和聚类。
无监督学习的应用场景包括推荐系统、高维数据可视化、异常检测等。
半监督学习则是监督学习和无监督学习的结合，它使用少量的标签数据和大量的未标签数据来进行学习和分类，可以提高分类效果和减少训练数据的需求。
al人工智能
al人工智能第一章：人工智能的概述人工智能（AI）是一项新兴的科技领域，它涉及一系列技术和方法，旨在模拟和实现人类智能的思维和行为。
这种技术可以用于解决许多复杂的问题，改善人类生活质量，并为社会和商业带来长期的经济利益。
第二章：人工智能的类型目前，人工智能可以分为三种类型：弱人工智能、强人工智能和超级智能。
弱人工智能已经在现实生活中广泛应用，它是专注于解决特定问题的人工智能，例如语音识别和图像分类。
强人工智能则是一种更具有普遍性和综合性的人工智能，它可以在更广泛的场景中使用，例如人机交互和自主决策。
超级智能则是更具挑战性的目标，它指的是能够等同于人脑进行各种任务和思考的人工智能。
第三章：人工智能的应用领域人工智能的应用领域非常广泛，其中包括医疗保健、金融、零售、教育、制造业和安全等领域。
许多公司正在利用人工智能来改善服务、并提高效率，例如，电商巨头亚马逊正在使用人工智能来改进销售推荐，而谷歌正在利用人工智能来改进搜索引擎功能。
第四章：人工智能的优缺点在人工智能的发展中，不可避免会出现一些争议，许多人对此持有不同的态度。
一方面，人工智能代表了科技进步的巨大潜力，可以协助解决人们的问题，提高生产效率。
另一方面，人工智能有可能导致大规模失业，并且可能会对员工隐私、安全和人权产生负面影响。
第五章：人工智能未来的发展趋势无论争议与否，人工智能都是未来的趋势。
随着技术的不断发展，人工智能将逐渐进入到更广泛的场景中，可能会在工作、社交和娱乐等方面带来深刻的改变。
同时，人工智能的发展也将会迎来各种新的挑战，例如如何更好地保护隐私和人权、如何与传统产业结合等。
第六章：结论人工智能是复杂和多面的技术领域，需要我们对此持续关注。
在未来，我们需要继续探索更好的方法来利用人工智能，实现更大的进步。
同时，我们也需要认真考虑如何管理人工智能的风险，避免潜在的负面影响。
最终，人工智能是一个不断发展的领域，我们需要拥抱这一变化，并与其一起前行。
人工智能读书笔记
人工智能第一章：人工智能(1)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(2)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(3)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 , 群体智能数据挖掘：知识发现；数据挖掘(4)人工智能研究领域：重点介绍机器学习机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。
机器思维包括：推理、搜索、规划等方面的研究。
机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。
所谓机器感知，就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、味觉。
机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。
知识表示:知识表示的观点陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便缺点：推理效率低、推理过程不透明过程性观点：知识寓于使用知识的过程中优点：推理效率高、过程清晰缺点：灵活性差、知识维护不便知识表示的方法逻辑表示法：一阶谓词逻辑产生式表示法：产生式规则结构表示法：语义网络，框架谓词逻辑表示的应用机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词描述状态的谓词：TABLE(x)：x是桌子EMPTY(y)：y手中是空的AT(y, z)：y在z处HOLDS(y, w)：y拿着wON(w, x)：w在x桌面上变元的个体域：x的个体域是{a, b}y的个体域是{robot}z的个体域是{a, b, c}w的个体域是{box}问题的初始状态：AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, a)TABLE(a)TABLE(b)问题的目标状态：AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, b)TABLE(a)TABLE(b)机器人行动的目标把问题的初始状态转换为目标状态，而要实现问题状态的转换需要完成一系列的操作描述操作的谓词条件部分：用来说明执行该操作必须具备的先决条件可用谓词公式来表示动作部分：给出了该操作对问题状态的改变情况通过在执行该操作前的问题状态中删去和增加相应的谓词来实现需要定义的操作：Goto(x, y)：从x处走到y处。
ai技术人工智能
ai技术人工智能AI技术：人工智能随着技术的不断发展，人的生活越来越智能化，而且由于智能技术的逐渐发展，人工智能成为了一个越来越热门的话题。
在现代社会中，人工智能已经在许多方面被使用，它被看作是最具潜力的技术之一，这也是我们今天要讨论的主题——人工智能。
第一章：人工智能的定义和发展历史1.1 人工智能的定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指用计算机模拟、延伸和扩展人类的智能的科学。
这种模拟能够理解自然语言、具有推理、学习、规划、感知及互动等能力。
是智能机器或智能系统创造、实现和控制理论，它是计算机领域里的一个前沿话题，也是目前计算机科学发展中最有挑战性的领域之一。
1.2 人工智能的发展历史人工智能诞生于二十世纪，当时计算机还处于发展初期，一些有远见的科学家们开始思考，如何让计算机拥有人类的智能？最初的想法很简单，就是把人的一些思维模式、过程和技能转化成计算机程序，用计算机执行。
20世纪50年代，年轻的计算机科学家们开始尝试把人工智能变成现实，以逻辑和数学为基础，构建出类似人类制定决策的“规则系统”；60年代，机器学习（Machine Learning）成为人工智能的另一个分支，它通过归纳和学习，来让计算机具有类似人类决策的能力； 80年代开始，随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术也开始逐渐的向更深层次发展，比如说神经网络、模糊逻辑等这些技术手段，它们大大丰富了人工智能的应用领域。
随着“大数据”技术的成熟和处理能力的提高，深度学习（Deep Learning）这个更底层的技术也开始快速普及和应用。
第二章：人工智能的应用人工智能经过多年的发展，在很多领域都有着广泛的应用，如物流、金融、医疗、教育等。
2.1 物流领域在物流领域中，人工智能可以应用于运输、储备、装载、配送以及产品追踪等方面。
通过AI技术，企业可以精准地跟踪订单的状态、节省人力成本以及提高运营效率。
第1章-人工智能概述
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。
人工智能技术与应用
人工智能技术与应用第一章 概述）指的是通过计算机模拟人人工智能（Artificial Intelligence, AI类智能的一种技术。
从古代的计算工具和机器人开始，到现在的深度学习和机器人，人工智能的发展历程已经超过了50年。
近年来，随着计算机技术和算法的大幅提升，人工智能的技术应用领域也不断拓展，成为了当今科技领域的热门话题。
第二章 技术原理人工智能的技术原理主要分为三个方面：感知、推理和行动。
感知是指通过传感器获取外界信息，推理是指基于获取的信息做出决策和推断，行动是指使用机器人或其他设备执行决策和实现目标。
人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
其中，机器学习是指机器通过已有数据来学习和预测未来数据，深度学习是机器学习的一种进阶形式，通过模拟人类大脑对信息的处理方式来提升机器学习的效果。
第三章 行业应用人工智能技术的应用领域非常广泛，包括医疗、金融、交通、能源、安防等多个领域。
以下是几个行业的应用案例：1. 医疗行业：利用人工智能进行医疗影像诊断，可以极大地提升医生的工作效率，并降低误诊率。
2. 金融行业：运用深度学习算法进行风险评估和欺诈检测，可以有效识别欺诈行为，并保护平台安全。
3. 交通行业：人工智能可以帮助交通管理部门更加高效地进行交通管理和监管。
例如，可使用智能交通信号控制系统来优化交通流量。
4. 能源行业：通过智能能源管理系统，可以实现能源的智能化管理，提高能源利用效率，降低能源损耗。
5. 安防行业：利用人工智能技术进行视频监控分析和面部识别技术，可以提高安保效果，预防和处理犯罪行为。
第四章 未来发展从当前技术发展情况来看，人工智能技术将在未来继续得到广泛应用。
未来的人工智能将不仅仅是数据处理、自动化和智能化的升级，更会结合物联网、大数据等新一代科技进行更广泛的应用。
未来人工智能技术的发展趋势主要有以下几个方向：1. 人机互动：人与机器之间的交互将更加自然和智能化，例如，交互式AR/VR技术将改变我们的娱乐和购物方式。
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人工智能：Artificial Intelligence，简称AI，主要研究如何使用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能化机器模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器的智能行为。
人工智能的研究目标及其意义：1目标：远期目标是要制造智能机器，即探索智能的基本机理，研究使用各种机器，各种方法模拟人的思维过程或智能行为，最终制造出和人有相似或相近智力和行为能力的综合智能系统；近期目标是实现机器智能，即研究如何使用现有的计算机具备更高的智能，在一定领域或在一定程度上去完成需要人的复杂脑力劳动才能完成的工作。
2意义：普遍的计算机智能低下，无法满足社会需求；研究AI是当前信息化社会的迫切需求；智能化是自动化发展的必然趋势；研究AI，对人类自身的智能的奥秘也提供有益的帮助。
人工智能的科学范畴：当前的人工智能既属于计算机技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。
还涉及到智能科学、认知科学、心理科学等，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能的划分：1传统划分方法：符号主义学派、链接主义学派、行为主义学派2现代划分方法：符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派
人工智能的研究途径与方法：1心里模拟，符号推演2生理模拟，神经计算3行为模拟，控制进化4群体模拟，仿生计算5博采广鉴，自然计算6原理分析，数学建模
人工智能的研究领域：1博弈2自动定理证明3专家系统4模式识别5机器学习6计算智能7自然语言处理8分布式人工智能9机器人
人工智能的基本技术：1知识表示技术2知识推理、计算和搜索技术3系统实现技术。
符号智能的表示是知识的表示，运算是基于知识表示的推理或符号操作，采用搜索方法进行问题求解，一般在问题空间上进行，计算智能的表示是对象表示，运算时给予对象的表示的操作或计算，采用搜索方法进行问题求解，一般是在解空间上进行。
人工智能的基本内容：1从人工智能的定义出发包括（感知与交流的模拟，记忆，联想，计算，思维的模拟，输出效率或行为模拟2从知识工程的角度出发包括（知识的获取，知识的处理以及知识的运用）
人工智能诞生1956年夏，达特莫斯大学的研究会，麦卡锡提议正式采用了“AI”术语。
发展：推理期，知识期，学习期
ＡＩ的现状与发展趋势：１多种途径齐头并进，多种方法协作互补２新思想、新技术不断涌现，新领域新方向不断开拓3理论研究更加深入，应用研究愈加广泛4研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。
以上展现了AI繁荣景象和光明前景，虽有困难，问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。