人工智能 第一章 概述
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第一章 概述
本章内容
•人工智能的定义及研究目标
•人工智能的产生与发展 •人工智能研究的基本内容及其特点 •人工智能的研究和应用领域
•人工智能研究的不同学派及其争论
•人工智能的近期发展分析
人工智能的定义及其研究目标 1、什么是智能？
智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
•认识智能的不同观点。
我国人工智能研究的历史
1978，纳入国家计划的研究“智能模拟”
1984，智能计算机及其系统的全国学术研讨会
1986，智能计算机，智能机器人和智能信息处理流入
国家高技术研究计划
1993，智能控制和智能自动化等列入国家科技攀登计
划
1981，成立中国人工智能学会（CAAI） 1989，中国人工智能控制联合会议（CJCAI）
人工智能研究的基本内容及特点 1、人工智能研究的基本内容
认知建模
一般认为，认知是为了一定的目的，在一 定的心理结构中进行的信息加工过程。认知科 学（思维科学）是研究人类感知和思维信息处 理过程的一门学科。认知科学是人工智能的重 要理论基础，对人工智能的发展起着根本作用。
机器感知
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、 嗅觉、味觉等。机器感知是智能系统获取外 部信息的最主要的途径，也是机器智能不可 缺少的重要组成部分。对计算机视觉与听觉 的研究，目前已在人工智能中形成了一些专 门的研究领域，如计算机视觉、模式识别、 自然语言理解等。
机器思维
所谓机器思维，就是计算机能够对感知 到的外界信息和自己产生的内部信息进行 思维性加工。由于人类智能主要来自于大 脑的思维活动，因此机器的智能也主要应 该通过机器的思维功能来实现。机器思维 是机器智能的重要组成部分。
机器学习
所谓机器学习，就是让计算机能够象 人那样自动的获取新知识，并在实践中不 断完善自我和增强能力。机器学习是机器 具有智能的根本途径，也是人工智能研究 的核心问题之一。目前，人们已经研究出 不少机器学习的方法，如机械学习，类比 学习，归纳学习，发现学习，遗传学习， 连接学习等。
机器人研究的主要技术包括：研究感知器；研制用精
密机械做得的肢体与计算机的结合的方式；机器人从三维 空间搜集信息的处理方式；识别外界环境的能力；研究机 器人判断机理的工程化方法和相应的软件 。
搏弈
博弈是一个有关对策和斗智问题的研究领域。
到目前为止，人工智能对博弈的研究多以下棋 为对象。
4、不出10年，大多数心理学家的理论将采用计算 机程序来完成
挫折和教训
在博弈方面，塞缪尔的下棋程序与世界冠军对弈，5局 败了4局。
在定理证明方面，发现归结原理能力有限，一个简单 的问题推了数万步还未推出。
在问题求解方面，处理结构不良的问题时，会产生组 合爆炸。
在机器翻译方面，闹出了许多笑话。
在神经心理学方面，研究发现人脑的神经元多达1011， 在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可 能的。 在人工智能的本质、理论、思想及机理方面，人工智 能受到来自哲学、心理学、神经生理学等社会各界的责 难、怀疑和批评。
原因分析： a、图灵机与冯诺依曼机的区别：
图灵机是按照一定算法实现符号处理的抽象自动机； 而AI的物理载体却是以存储程序为核心设计思想而构造 的冯诺依曼机，由于该机的缺陷，该机的智能与人有很 大差距，人可以认识多年未见，面貌大变的同学，而计 算机却不能。
3、人工智能的研究目标
人工智能的目标一般可分为远期目标和近期目 标。
–远期目标：揭示人类智能的根本机理，用 智能机器去模拟、延伸和扩展人类智能。 –近期目标：研究如何使现有的计算机更聪 明，即使它能够运用知识去处理问题，能够 模拟人类的智能行为。
人工智能的产生与发展
人工智能术语1956年正式提出，并作为一个 学科的名称使用至今有近50年的历史。 其产生与发展过程大致可分为：
c、机器翻译 歧义性和构成句子的单词 d、模式识别的困惑 在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境， 处于低谷。人们从反思中总结经验教训，很快走 出了一条以知识为中心，面向应用开发的研究道 路。
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心开 展人工智能研究的观点中找到了新的出路。 专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是 上的一次重大转折。
思维理论—智能来源于思维活动 知识阈值理论—智能取决于可运用的知识 进化理论—知识可由逐步进化来实现
•智能层次结构。
高层智能—以大脑皮层为主，主要完成记忆和思维活动
中层智能—以丘脑为主，主要完成感知活动。 智能低层—以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应。
•智能所包含能力：感知；记忆与思维；学习与自适应；行为
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发 展。
在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也 有重大进展。
1977年，在第5届国际人工智能联合会议上，费根鲍姆 正是提出了知识工程的概念。
专家系统的成功，使得人们更清楚地认识到人工智能系 统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识获取、知 识利用则是人工智能系统的三个基本问题。
1、1956年以前，图灵、香农的文章
2、图灵测试的问题： 提问的范围、是什么问题； 被测试人的智力等因素； 仅强调结果，而没有反映智能所应有的思维过程
2、形成期（1956-1970） 1956年，在一次有关为使得计 算机变得更“聪明”的学术研 讨会上，麦卡斯正式采用了 “人工智能”这一术语。 —人工智能诞生。
3、知识应用期（1971-80年代末）
人工智能在经过形成期的快速发展之后，很快遇 到了许多困难，遭受到很大的挫折。
Newell 和Simon在1958年提出四个预言：
1、不出10年，计算机将成为世界冠军
2、不出10年，计算机将证明那时还没有证明的数 学定理
3、不出10年，计算机谱写出具有相当美学价值， 并被评论家认可的乐曲
2、人工智能研究的特点
目前的计算机系统的结构和工作方式与人脑的组织结构和思维 功能有很大差别。要缩小这种差别，要靠人工智能技术。从长 远来看，需要彻底改变计算机的体系结构，研制智能计算机。 但目前还主要靠智能程序系统来提高现有计算机的智能化程度。 智能系统与传统的程序系统相比有如下特点：
重视知识
这个时期主要研究内容 专家系统
知识工程
知识工程席卷全球
各国发展计划：
美国星球大战计划 英国ALVEY计划 法国UNIKA 计划 日本五代机计划 中国“863”计划
4、综合集成期（80年代末-今）
随着专家系统应用的不断深入和计算机技术的飞速发展，专家 系统本身存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、 推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题 暴露出来。要摆脱困境，必须走综合集成的发展道路。
wenku.baidu.com
自然语言理解
主要研究如何使得计算机能够理解和 生成自然语言。
自然语言理解通常又叫自然语言处理， 采用人工智能的理论和技术将设定的自 然语言机理用计算机程序表达出来，构 造能够理解自然语言的系统。通常可以 分为以下几种情况：
书面语言的理解； 口语（声音）的理解系统； 手书文字识别；
机器翻译等。
2、什么是人工智能(Artificial Intelligence)
从广义上来讲，一般认为用计算机模拟人的智 能行为就属于人工智能的范畴； 从狭义上讲，人工智能研究的是方法，是指人 工智能研究的一些核心内容，包括搜索技术， 推理技术，知识表示，机器学习与AI语言等方 面。
图灵（Turing，~1954）-著名的图灵测试人工智能之父（图灵杯） 香农（Shannon）-计算机能够下棋的文章 AI又称为机器智能，是计算机科学中一 门新兴的边缘学科，诞生于1956年
机器行为
所谓机器行为就是让机器能够具有象人 那样的行动和表达能力。机器人学作为人工 智能的一个研究领域，包含了机器行为方面 的研究。
智能系统和智能计算机
无论是人工智能的近期目标还是远期目 标，都需要建立智能系统或构造智能机器， 因此需要开展对系统模型、构造技术、构造 工具及语言环境等方面的研究。
根据给出的标准模式不同，模式识别技 术可由多种不同的识别方法。常用的有：
模板匹配法； 统计匹配法；
句法匹配法；
模糊模式法；
神经网络法等。
计算机视觉
计算机视觉是一门用计算机实现或模拟 人类视觉功能的新兴学科。其主要研究 目标是使得计算机具有通过二维图像认 知三维环境信息的能力。
目前，计算机视觉已经在许多领域得到 成功的应用。例如，在图像、图形识别 方面有指纹识别、染色体识别等；在航 天与军事方面有卫星图像处理、飞行器 跟踪等；在医学方面有CT图像的脏器重 建等。
–自动程序设计
–智能控制 –智能决策支持系统
–人工神经网络
–知识发现和数据挖掘
–分布式人工智能
机器学习
机器学习是机器具有智能的重要标志， 同时也是获取知识的根本途径。
它主要研究如何使得计算机能够模拟或 实现人类的学习功能。为此，需要重点开 展人类学习机理、机器学习方法和学习系 统构造技术三方面的研究工作
机器人学
机器人是一种可编程的多功能操作装置。机器人学
是在电子学、人工智能、控制论、系统工程、信息传感、 仿生学及心理学等多种学科或技术的基础上形成的一种综 合性技术学科。人工智能的所有技术几乎都可在该领域得 到应用。
机器人研究的发展过程：经历了四个阶段：遥控机器 人；程序机器人；自适应机器人；智能机器人。
专家系统
专家系统是一个能在某特定的领域内， 以专家水平去解决该领域中困难问题的 计算机程序。
专家系统是人工智能中最活跃、发展 最快的一个分支，已得到广泛的应用。 目前正向多专家协同的分布式专家系统 发展。
模式识别
所谓模式识别是使得计算机能够对给定 的事物进行鉴别，并把它归于与其相同 或相似的模式中。
• 孕育期（1956年以前）
•形成期（1956年—1970年）
•知识应用期（1971年—80年代末）
•综合集成期（80年代末—今）
1、孕育期（1956年以前） 在人工智能诞生之前，一些著名的科学家就已经 创立了数理逻辑、自动机理论、控制论和信息论， 并发明了通用电子数字计算机。这些为人工智能 的产生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。
在专家系统方面，从80年代末开始逐步向多技术、多方法
的综合集成与多学科多领域的综合应用型发展。
目前，人工智能技术正向着大型分布式人工智能、大型分
布式多专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行 推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发 环境及多智能体协同系统等方向发展。 从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理 论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。还 有待于人们的长期探索。
b、计算机博弈的困难
尽管下棋程序已经达到相当高的水平，然而计算机博弈 依然面临着巨大的困难。组合爆炸：状态空间法是AI中 最基本的形式化方法，若用博弈树来表示，则状态空间 大得惊人，如西洋跳棋为10的40次方，国际象棋为120次 方，围棋为700次方，如此大的空间，计算机无法忍受 （多人对弈更加复杂）
— 这个时期的成果有：
定理证明程序（Newell和simon的LT机，证明 了《数学原理》第二章的38条定理，63年证明 了全部52条定理） GPS（General Problem Solving） 下棋程序（Sameul，跳棋程序，可以学习下棋 经验，并积累，1959年击败设计者，1962年击 败了美国的一个州际冠军）、LISP语言和模式 识别系统等。 69年，召开第一届国际人工智能联合会议 （IJCAI） 70年，《AI》杂志创刊
重视推理
采用启发式搜索 采用数据驱动方式 用人工智能语言建造系统
人工智能研究和应用领域
目前，人工智能还未形成一个统一的理 论，很多研究和应用工作都是结合具体领域 来进行。其中最主要的研究和应用领域包括：
–机器学习 –自然语言理解 –专家系统 –模式识别 –计算机视觉 –机器人学 –搏弈 –自动定理证明
一个代表性的成果就是被IBM研制的超级计算机 “深蓝”。 自动定理证明 自动定理证明就是让计算机模拟人类证明定理 的方法，自动实现象人类证明定理那样的非数值 的符号演算过程。 自动定理证明主要方法：自然演绎法；判定法； 定理证明器；人机交互定理证明。
本章内容
•人工智能的定义及研究目标
•人工智能的产生与发展 •人工智能研究的基本内容及其特点 •人工智能的研究和应用领域
•人工智能研究的不同学派及其争论
•人工智能的近期发展分析
人工智能的定义及其研究目标 1、什么是智能？
智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
•认识智能的不同观点。
我国人工智能研究的历史
1978，纳入国家计划的研究“智能模拟”
1984，智能计算机及其系统的全国学术研讨会
1986，智能计算机，智能机器人和智能信息处理流入
国家高技术研究计划
1993，智能控制和智能自动化等列入国家科技攀登计
划
1981，成立中国人工智能学会（CAAI） 1989，中国人工智能控制联合会议（CJCAI）
人工智能研究的基本内容及特点 1、人工智能研究的基本内容
认知建模
一般认为，认知是为了一定的目的，在一 定的心理结构中进行的信息加工过程。认知科 学（思维科学）是研究人类感知和思维信息处 理过程的一门学科。认知科学是人工智能的重 要理论基础，对人工智能的发展起着根本作用。
机器感知
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、 嗅觉、味觉等。机器感知是智能系统获取外 部信息的最主要的途径，也是机器智能不可 缺少的重要组成部分。对计算机视觉与听觉 的研究，目前已在人工智能中形成了一些专 门的研究领域，如计算机视觉、模式识别、 自然语言理解等。
机器思维
所谓机器思维，就是计算机能够对感知 到的外界信息和自己产生的内部信息进行 思维性加工。由于人类智能主要来自于大 脑的思维活动，因此机器的智能也主要应 该通过机器的思维功能来实现。机器思维 是机器智能的重要组成部分。
机器学习
所谓机器学习，就是让计算机能够象 人那样自动的获取新知识，并在实践中不 断完善自我和增强能力。机器学习是机器 具有智能的根本途径，也是人工智能研究 的核心问题之一。目前，人们已经研究出 不少机器学习的方法，如机械学习，类比 学习，归纳学习，发现学习，遗传学习， 连接学习等。
机器人研究的主要技术包括：研究感知器；研制用精
密机械做得的肢体与计算机的结合的方式；机器人从三维 空间搜集信息的处理方式；识别外界环境的能力；研究机 器人判断机理的工程化方法和相应的软件 。
搏弈
博弈是一个有关对策和斗智问题的研究领域。
到目前为止，人工智能对博弈的研究多以下棋 为对象。
4、不出10年，大多数心理学家的理论将采用计算 机程序来完成
挫折和教训
在博弈方面，塞缪尔的下棋程序与世界冠军对弈，5局 败了4局。
在定理证明方面，发现归结原理能力有限，一个简单 的问题推了数万步还未推出。
在问题求解方面，处理结构不良的问题时，会产生组 合爆炸。
在机器翻译方面，闹出了许多笑话。
在神经心理学方面，研究发现人脑的神经元多达1011， 在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可 能的。 在人工智能的本质、理论、思想及机理方面，人工智 能受到来自哲学、心理学、神经生理学等社会各界的责 难、怀疑和批评。
原因分析： a、图灵机与冯诺依曼机的区别：
图灵机是按照一定算法实现符号处理的抽象自动机； 而AI的物理载体却是以存储程序为核心设计思想而构造 的冯诺依曼机，由于该机的缺陷，该机的智能与人有很 大差距，人可以认识多年未见，面貌大变的同学，而计 算机却不能。
3、人工智能的研究目标
人工智能的目标一般可分为远期目标和近期目 标。
–远期目标：揭示人类智能的根本机理，用 智能机器去模拟、延伸和扩展人类智能。 –近期目标：研究如何使现有的计算机更聪 明，即使它能够运用知识去处理问题，能够 模拟人类的智能行为。
人工智能的产生与发展
人工智能术语1956年正式提出，并作为一个 学科的名称使用至今有近50年的历史。 其产生与发展过程大致可分为：
c、机器翻译 歧义性和构成句子的单词 d、模式识别的困惑 在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境， 处于低谷。人们从反思中总结经验教训，很快走 出了一条以知识为中心，面向应用开发的研究道 路。
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心开 展人工智能研究的观点中找到了新的出路。 专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是 上的一次重大转折。
思维理论—智能来源于思维活动 知识阈值理论—智能取决于可运用的知识 进化理论—知识可由逐步进化来实现
•智能层次结构。
高层智能—以大脑皮层为主，主要完成记忆和思维活动
中层智能—以丘脑为主，主要完成感知活动。 智能低层—以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应。
•智能所包含能力：感知；记忆与思维；学习与自适应；行为
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发 展。
在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也 有重大进展。
1977年，在第5届国际人工智能联合会议上，费根鲍姆 正是提出了知识工程的概念。
专家系统的成功，使得人们更清楚地认识到人工智能系 统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识获取、知 识利用则是人工智能系统的三个基本问题。
1、1956年以前，图灵、香农的文章
2、图灵测试的问题： 提问的范围、是什么问题； 被测试人的智力等因素； 仅强调结果，而没有反映智能所应有的思维过程
2、形成期（1956-1970） 1956年，在一次有关为使得计 算机变得更“聪明”的学术研 讨会上，麦卡斯正式采用了 “人工智能”这一术语。 —人工智能诞生。
3、知识应用期（1971-80年代末）
人工智能在经过形成期的快速发展之后，很快遇 到了许多困难，遭受到很大的挫折。
Newell 和Simon在1958年提出四个预言：
1、不出10年，计算机将成为世界冠军
2、不出10年，计算机将证明那时还没有证明的数 学定理
3、不出10年，计算机谱写出具有相当美学价值， 并被评论家认可的乐曲
2、人工智能研究的特点
目前的计算机系统的结构和工作方式与人脑的组织结构和思维 功能有很大差别。要缩小这种差别，要靠人工智能技术。从长 远来看，需要彻底改变计算机的体系结构，研制智能计算机。 但目前还主要靠智能程序系统来提高现有计算机的智能化程度。 智能系统与传统的程序系统相比有如下特点：
重视知识
这个时期主要研究内容 专家系统
知识工程
知识工程席卷全球
各国发展计划：
美国星球大战计划 英国ALVEY计划 法国UNIKA 计划 日本五代机计划 中国“863”计划
4、综合集成期（80年代末-今）
随着专家系统应用的不断深入和计算机技术的飞速发展，专家 系统本身存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、 推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题 暴露出来。要摆脱困境，必须走综合集成的发展道路。
wenku.baidu.com
自然语言理解
主要研究如何使得计算机能够理解和 生成自然语言。
自然语言理解通常又叫自然语言处理， 采用人工智能的理论和技术将设定的自 然语言机理用计算机程序表达出来，构 造能够理解自然语言的系统。通常可以 分为以下几种情况：
书面语言的理解； 口语（声音）的理解系统； 手书文字识别；
机器翻译等。
2、什么是人工智能(Artificial Intelligence)
从广义上来讲，一般认为用计算机模拟人的智 能行为就属于人工智能的范畴； 从狭义上讲，人工智能研究的是方法，是指人 工智能研究的一些核心内容，包括搜索技术， 推理技术，知识表示，机器学习与AI语言等方 面。
图灵（Turing，~1954）-著名的图灵测试人工智能之父（图灵杯） 香农（Shannon）-计算机能够下棋的文章 AI又称为机器智能，是计算机科学中一 门新兴的边缘学科，诞生于1956年
机器行为
所谓机器行为就是让机器能够具有象人 那样的行动和表达能力。机器人学作为人工 智能的一个研究领域，包含了机器行为方面 的研究。
智能系统和智能计算机
无论是人工智能的近期目标还是远期目 标，都需要建立智能系统或构造智能机器， 因此需要开展对系统模型、构造技术、构造 工具及语言环境等方面的研究。
根据给出的标准模式不同，模式识别技 术可由多种不同的识别方法。常用的有：
模板匹配法； 统计匹配法；
句法匹配法；
模糊模式法；
神经网络法等。
计算机视觉
计算机视觉是一门用计算机实现或模拟 人类视觉功能的新兴学科。其主要研究 目标是使得计算机具有通过二维图像认 知三维环境信息的能力。
目前，计算机视觉已经在许多领域得到 成功的应用。例如，在图像、图形识别 方面有指纹识别、染色体识别等；在航 天与军事方面有卫星图像处理、飞行器 跟踪等；在医学方面有CT图像的脏器重 建等。
–自动程序设计
–智能控制 –智能决策支持系统
–人工神经网络
–知识发现和数据挖掘
–分布式人工智能
机器学习
机器学习是机器具有智能的重要标志， 同时也是获取知识的根本途径。
它主要研究如何使得计算机能够模拟或 实现人类的学习功能。为此，需要重点开 展人类学习机理、机器学习方法和学习系 统构造技术三方面的研究工作
机器人学
机器人是一种可编程的多功能操作装置。机器人学
是在电子学、人工智能、控制论、系统工程、信息传感、 仿生学及心理学等多种学科或技术的基础上形成的一种综 合性技术学科。人工智能的所有技术几乎都可在该领域得 到应用。
机器人研究的发展过程：经历了四个阶段：遥控机器 人；程序机器人；自适应机器人；智能机器人。
专家系统
专家系统是一个能在某特定的领域内， 以专家水平去解决该领域中困难问题的 计算机程序。
专家系统是人工智能中最活跃、发展 最快的一个分支，已得到广泛的应用。 目前正向多专家协同的分布式专家系统 发展。
模式识别
所谓模式识别是使得计算机能够对给定 的事物进行鉴别，并把它归于与其相同 或相似的模式中。
• 孕育期（1956年以前）
•形成期（1956年—1970年）
•知识应用期（1971年—80年代末）
•综合集成期（80年代末—今）
1、孕育期（1956年以前） 在人工智能诞生之前，一些著名的科学家就已经 创立了数理逻辑、自动机理论、控制论和信息论， 并发明了通用电子数字计算机。这些为人工智能 的产生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。
在专家系统方面，从80年代末开始逐步向多技术、多方法
的综合集成与多学科多领域的综合应用型发展。
目前，人工智能技术正向着大型分布式人工智能、大型分
布式多专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行 推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发 环境及多智能体协同系统等方向发展。 从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理 论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。还 有待于人们的长期探索。
b、计算机博弈的困难
尽管下棋程序已经达到相当高的水平，然而计算机博弈 依然面临着巨大的困难。组合爆炸：状态空间法是AI中 最基本的形式化方法，若用博弈树来表示，则状态空间 大得惊人，如西洋跳棋为10的40次方，国际象棋为120次 方，围棋为700次方，如此大的空间，计算机无法忍受 （多人对弈更加复杂）
— 这个时期的成果有：
定理证明程序（Newell和simon的LT机，证明 了《数学原理》第二章的38条定理，63年证明 了全部52条定理） GPS（General Problem Solving） 下棋程序（Sameul，跳棋程序，可以学习下棋 经验，并积累，1959年击败设计者，1962年击 败了美国的一个州际冠军）、LISP语言和模式 识别系统等。 69年，召开第一届国际人工智能联合会议 （IJCAI） 70年，《AI》杂志创刊
重视推理
采用启发式搜索 采用数据驱动方式 用人工智能语言建造系统
人工智能研究和应用领域
目前，人工智能还未形成一个统一的理 论，很多研究和应用工作都是结合具体领域 来进行。其中最主要的研究和应用领域包括：
–机器学习 –自然语言理解 –专家系统 –模式识别 –计算机视觉 –机器人学 –搏弈 –自动定理证明
一个代表性的成果就是被IBM研制的超级计算机 “深蓝”。 自动定理证明 自动定理证明就是让计算机模拟人类证明定理 的方法，自动实现象人类证明定理那样的非数值 的符号演算过程。 自动定理证明主要方法：自然演绎法；判定法； 定理证明器；人机交互定理证明。