人工智能导论课件前言绪论第1章
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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。
第1章 人工智能-绪论
2020/8/1
人工智能
3
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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人工智能
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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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人工智能
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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_人工智能导论课件第1章绪论导论
4. 机器学习
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。 5. 机器行为
机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、 “画”等能力。
20
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.4 人工智能的主要研究领域
17
1.3 人工智能研究的基本内容
1. 知识表示
知识表示：将人类知识形式化或者模型化。 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同 的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一 阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序 连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义 的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网 络等。
我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代 数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。
22
1.4 人工智能的主要研究领域
2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。
1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2计算机 系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了 一场人机对抗赛，以1：1平局告终。
29
1.4 人工智能的主要研究领域
8. 专家系统
专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种 问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 1965 年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统 —— 分析化 合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。 1971 年 MIT 开发成功求解一些数学问题的 MYCSYMA 专家系统。 拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 1972 年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染 性疾病的专家系统MYCIN。 1976 年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统 PROSPECTOR ， 1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。 5. 机器行为
机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、 “画”等能力。
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第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.4 人工智能的主要研究领域
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1.3 人工智能研究的基本内容
1. 知识表示
知识表示：将人类知识形式化或者模型化。 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同 的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一 阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序 连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义 的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网 络等。
我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代 数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。
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1.4 人工智能的主要研究领域
2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。
1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2计算机 系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了 一场人机对抗赛，以1：1平局告终。
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1.4 人工智能的主要研究领域
8. 专家系统
专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种 问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 1965 年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统 —— 分析化 合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。 1971 年 MIT 开发成功求解一些数学问题的 MYCSYMA 专家系统。 拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 1972 年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染 性疾病的专家系统MYCIN。 1976 年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统 PROSPECTOR ， 1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
《人工智能导论》第1章-绪论
萧条波折期
20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展，为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，它由 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。
人工智能研究的近期目标是：使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问 题，能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败，给AI造成重大伤害
“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 样的机器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
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末，纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序，被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型，然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季，由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会，讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上，首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科 的诞生，具有十分重要的历史意义。
20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展，为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，它由 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。
人工智能研究的近期目标是：使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问 题，能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败，给AI造成重大伤害
“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 样的机器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
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末，纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序，被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型，然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季，由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会，讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上，首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科 的诞生，具有十分重要的历史意义。
人工智能导论-绪论
等方面组成的实在的信息处理过程。
2023/12/13 23
知识表示
人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程， 知识是智能的基础。人们通过实践，认识到客观世界的规律性 ，经过加工整理、解释、挑选和改造而形成知识。为了使计算 机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有适 当形式表示的知识。知识表示是人工智能中一个十分重要的研 究领域。
为确定人类思维的内部是怎样工作的，可以有两种方法：通过内省 （INTROSPECTION）----在人思考过程中，掌握人自己的想法；或者通过心理学实 验
2023/12/13 10
理性思维方法
1985年CHARNIAK和MCDERMOTT提出人工智能是用计算模型 研究智力能力。这是一种理性思维方法。
个的要点。对上述说法，第一点是自然的。第二点中的系
统则相当复杂，一般是指一台计算机，但是，也可以是计
算系统，甚至包括人的人机计算系统。第三点则只强调“
改进系统性能”，而未限制这种“改进”的方法。
人工智能导论：绪论
2023/12/13 29
机器学习
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不 断改善自身的性能。只有让计算机系统具有类似人的学习 能力，才有可能实现人类水平的人工智能。机器学习是人 工智能研究的核心问题之一，是当前人工智能理论研究和 实际应用的非常活跃的研究领域。
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人工智能定义
• 类人行为方法 • 类人思维方法 • 理性思维系统 • 理性行为系统
2023/12/13
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类人行为方法
• KURZWELL提出人工智能认为人工智能是一门技术， 它创造出够完成一定任务的机器，而当我们人类 对这些任务进行处理的时候，需要一定的智能。
人工智能导论第一章绪论
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
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能，因此，
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界，就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ，如通过视觉器官获取图形、图像信息，通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合：
感知能力：人类获取外界信息的基本途径 行为能力：对感知到的外界信息的反应，包含：
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力：根据当前掌握的信息，得出适当结论的能 力
问题求解能力： 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力：与他人交往的能力 创造力：智能中最难以理解和实现的部分
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。
• 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理
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
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能，因此，
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界，就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ，如通过视觉器官获取图形、图像信息，通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合：
感知能力：人类获取外界信息的基本途径 行为能力：对感知到的外界信息的反应，包含：
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力：根据当前掌握的信息，得出适当结论的能 力
问题求解能力： 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力：与他人交往的能力 创造力：智能中最难以理解和实现的部分
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。
• 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理
人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24
![人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24](https://img.taocdn.com/s3/m/383fab32bceb19e8b9f6ba9b.png)
Introduction of Artificial Intelligence人工智能导论教材：王万良《人工智能导论》（第4版）高等教育出版社，2017.7第1 章绪论教材：王万良《人工智能导论》（第4版）高等教育出版社，2017. 7人工智能导论第1章绪论☐1956年正式提出人工智能（artificial intelligence,AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。
☐20世纪三大科学技术成就：空间技术原子能技术人工智能☐1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域✓1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域▪自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生。
▪对智能还没有确切的定义，主要流派有：（1）思维理论：智能的核心是思维（2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度（3）进化理论：用控制取代知识的表示▪智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力1.感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。
80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.记忆与思维能力（1）逻辑思维（抽象思维）依靠逻辑进行思维。
思维过程是串行的。
容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
（2）形象思维（直感思维）o依据直觉。
o思维过程是并行协同式的。
o形式化困难。
o在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
4. 行为能力（表达能力）（3）顿悟思维（灵感思维）不定期的突发性。
非线性的独创性及模糊性。
穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
第一章人工智能绪论
28
14
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。
人工智能导论课件：第一章 产生式系统
实现对问题的求解。
推理机
存放与求解有关的 所有产生式规则的 集合，包括了将问 题从初始状态转换 成目标状态所需的 所有变换规则
数据库
知识库
规则库
产生式系统的结构图
推理机
推理机包括以下工作内容 1. 按照一定策略从规则库中选择规则与数据库
的已知事实进行匹配。在匹配中，出现下面 三种情况 ① 匹配成功，则此规则将列入被激活侯选集 （冲突集） ② 匹配失败，即输入条件与已知条件矛盾，则 此条规则被完全放弃，今后不予考虑。 ③ 匹配无结果，即规则前件与输入事实无关， 该规则被放入待测试规则集。
5，控制策略：（略）
M-C问题
4，规则集 IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)
在此项研究中，他们观察并记录了人类在求解 各种问题时的行为（如国际象棋这样的博弈问 题）。
产生式系统所具有的对人类求解问题建 模的能力，使它成为设计和建立专家系 统的理想工具。
60年代开始成为专家系统最基本的结构
形式简单，在一定意义上模仿人类思考过程
产生式容易描述事实，规则以及它们的不确 定度量
IF (m, c, 1) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m-i, c-j, 0)
M-C问题
4，规则集 IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)
推理机
存放与求解有关的 所有产生式规则的 集合，包括了将问 题从初始状态转换 成目标状态所需的 所有变换规则
数据库
知识库
规则库
产生式系统的结构图
推理机
推理机包括以下工作内容 1. 按照一定策略从规则库中选择规则与数据库
的已知事实进行匹配。在匹配中，出现下面 三种情况 ① 匹配成功，则此规则将列入被激活侯选集 （冲突集） ② 匹配失败，即输入条件与已知条件矛盾，则 此条规则被完全放弃，今后不予考虑。 ③ 匹配无结果，即规则前件与输入事实无关， 该规则被放入待测试规则集。
5，控制策略：（略）
M-C问题
4，规则集 IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)
在此项研究中，他们观察并记录了人类在求解 各种问题时的行为（如国际象棋这样的博弈问 题）。
产生式系统所具有的对人类求解问题建 模的能力，使它成为设计和建立专家系 统的理想工具。
60年代开始成为专家系统最基本的结构
形式简单，在一定意义上模仿人类思考过程
产生式容易描述事实，规则以及它们的不确 定度量
IF (m, c, 1) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m-i, c-j, 0)
M-C问题
4，规则集 IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)
人工智能1第一章绪论PPT课件
2020/8/10
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第一章 人工智能概述
智能研究中一些难回答的问题
智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相 关联的能力的总称 ？
多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的？
学习时发生什么？
什么是创造力？
什么是直觉？
可以从观察到的行为推断出具有智能，还是需要特定 内部机制的证据？
2020/8/10
3
第一章 人工智能概述
人工智能的定义
人工智能至今尚无统一的定义 我们给出的定义（狭义）：
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的 机器称为智能机器
从学科的角度看，人工智能是计算机科学的一个分支， 它研究、设计和应用智能机器，其目标是使智能行为自 动化。
从能力的角度看，人工智能是智能机器所执行的与人的 智能有关的功能，如判断、推理、理解、学习和问题求 解等思维活动
案的基础
2020/8/10
8
第一章 人工智能概述
图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力
没有必要把机器智能强行套入人类智能的模 具中，或许机器智能就是不同于人类智能， 试图按照人类的方式来评价它，可能根本就 是一个错误。
也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们 的注意力，应研究通用理论，解释人工智能 ，指导具体实践问题
逻辑的严谨性和普遍性 低效性
谓词演算 逻辑编程语言 启发式算法
2020/8/10
19
第一章 人工智能概述
专家系统
对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研 究
基于规则的知识表示 基于模型的知识表示 推理
2020/8/10
20
第1章 绪论PPT课件
2019/11/1
17
第1章 绪 论
3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 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。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他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。
个词下定义，只是提出了“图灵测试”。通过这一测 试即可判断某一特定机器是不是智能机器。这一测试 最初被描绘成一种游戏
通过了图灵测试就具有智能了吗？ 罗杰.施安克的故事理解程序 希尔乐的中文屋子 图灵梦想
2019/11/1
11
第1章 绪 论
美国哲学家约翰·希尔勒对通过了图灵测试的计算机具有 智能提出了否定意见。他认为，即便一台计算机通过 了图灵测试，但这台计算机仍然不具备和理解有关的 精神属性。
第1章 绪 论
96年2月第一次比赛结果： “深蓝”：胜、负、平、平、负、负
97年5月第二次比赛结果： “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜
“深蓝”的技术指标：
– 32个CPU – 每个CPU有16个协处理器 – 每个CPU有256M内存 – 每个CPU的处理速度为200万步/秒
2019/11/1
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第1章 绪 论
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第1章 绪 论
美国神经生理学家McCulloch，总结出简单计算元素和生 物神经元之间关系的理论,建立了第一个神经网络数学 模型。
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。
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
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部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
920092-人工智能导论(第4版)-第1章 绪论(导论)
15
1.2.3 发展（1970年－ ）
20世纪60年代末，人工智能研究遇到困难，如机器翻译。 1966年美国顾问委员会的报告裁定：还不存在通用的科学文 本机器翻译，也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大 部分机器翻译项目的资助。
1977年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了 “知识工程”概念，推动了知识为中心的研究。
5
1.1.1 智能的概念
▪ 自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本 质、智能的发生。
▪ 对智能还没有确切的定义，主要流派有： （1）思维理论：智能的核心是思维 （2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度 （3）进化理论：用控制取代知识的表示 ▪ 智能是知识与智力的总和
知识是一切智能行为的基础
30
1.4 人工智能的主要研究领域
9. 自动程序设计
程序综合：用户只需要告诉计算机要“做什么”， 无须说明“怎么做”，计算机就可自动实现程序的设计。 程序正确性的验证：研究出一套理论和方法，通过运 用这套理论和方法就可以证明程序的正确性。 2014年2月新闻：麻省理工教授 Armando Solar-Lezama 开发的一种智能化编程语言“Sketch”，可以自动填补、 修正代码内容，在几毫秒内修复代码，让程序员可以忽 略许多繁琐的细节。
不定期的突发性。 非线性的独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力
学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识 的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
4. 行为能力（表达能力）
人们的感知能力：用于信息的输入。
行为能力：信息的输出。
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1.1.3 人工智能
人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能； 或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
1.2.3 发展（1970年－ ）
20世纪60年代末，人工智能研究遇到困难，如机器翻译。 1966年美国顾问委员会的报告裁定：还不存在通用的科学文 本机器翻译，也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大 部分机器翻译项目的资助。
1977年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了 “知识工程”概念，推动了知识为中心的研究。
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1.1.1 智能的概念
▪ 自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本 质、智能的发生。
▪ 对智能还没有确切的定义，主要流派有： （1）思维理论：智能的核心是思维 （2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度 （3）进化理论：用控制取代知识的表示 ▪ 智能是知识与智力的总和
知识是一切智能行为的基础
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1.4 人工智能的主要研究领域
9. 自动程序设计
程序综合：用户只需要告诉计算机要“做什么”， 无须说明“怎么做”，计算机就可自动实现程序的设计。 程序正确性的验证：研究出一套理论和方法，通过运 用这套理论和方法就可以证明程序的正确性。 2014年2月新闻：麻省理工教授 Armando Solar-Lezama 开发的一种智能化编程语言“Sketch”，可以自动填补、 修正代码内容，在几毫秒内修复代码，让程序员可以忽 略许多繁琐的细节。
不定期的突发性。 非线性的独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力
学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识 的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
4. 行为能力（表达能力）
人们的感知能力：用于信息的输入。
行为能力：信息的输出。
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1.1.3 人工智能
人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能； 或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
人工智能课件-导论
社會結構變化
技術失控的危險#
思維方式與觀念的變化 引起的法律問題
1.5.3 人工智慧對文化的影響
1.改善人類知識 在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學
家、科學家和人工智慧學家有機會努力解決知 識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努 力的結果，可能導致知識的某些改善，以便能 夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。
人工智慧導論
第一章 緒論
1.1 人工智慧的定義和發展# 1.1.1 人工智慧的定義 什麼是智能？ 什麼是人工智慧？
什麼是智能？
內涵：“知識+思維” 外延：獲取知識、運用知識的能力；
分析問題、解決問題的能力
智能機器 #
定義1 智能機器(intelligent machine) 能夠在各類環境中自主地或交互地執
1.5 人工智慧對人類的影響 1.5.1 人工智慧對經濟的影響
2.人工智慧推動電腦技術發展
人工智慧應用要求繁重的計算，促進了並 行處理和專用集成晶片的開發。演算法發生器 和靈巧的數據結構獲得應用，自動程式設計技 術對軟體開發產生積極影響。
1.5.2 人工智慧對社會的影響
勞務就業問題
心理上的威脅
連結主義（仿生學派、生理學派）：認 為人工智慧源於仿生學，特別是對人腦 模型的研究。
行為主義（進化主義、控制論學派）： 認為人工智慧源於控制論。
1.3.2對人工智慧技術路線的爭論
專用路線 強調研製與開發專用的智能電腦、 人工智慧軟體、專用開發工具、人工智慧語言 和其他專用設備。
通用路線 認為通用的電腦硬體和軟體能夠 對人工智慧開發提供有效的支持，並能夠解決 廣泛的和一般的人工智慧問題。
人工智慧的研究目標
近期目標：
人工智能导论PPT第一章人工智能导引
人工智能和大数据
外推：它是在原始观测范围之外，根测：它包括标识不符合预期模 式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异 常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几 个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网 络和生态系统干扰。
深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅 助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至 是更好的电影推荐，都即将实现。
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开 发用于模拟、延伸和扩展人的智能活动，是计算机科学的一个研究分支， 是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学， 神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
（WIKI）In computer science, artificial intelligence (AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving".
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人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第1章 绪 论
1
什么是人工智能
2
人工智能发展历史
3
人工智能的研究
4
人工智能时代需要的人才
5
人工智能与安全
第一节
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CATEGORY 3
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量题目，让学习者在自我成就中建构人工智能的基本观念与
前言
• 虽然已经进入电子时代，但我们仍然竭力倡导看书。为各章设计的作业（四选 一标准选择题）并不难，学生只要认真阅读各章内容，所有题目都能准确回答， 并且，在书的附录部分提供了作业参考答案，供读者对比思考。
• 本课程的教学进度设计见《课程教学进度表》，该表可作为教师授课和学生学 习的参考。实际执行时，应按照教学大纲编排教学进度和校 历中关于本学期节假日的安排，确定本课程的教学进度。
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Factory
Home
Office
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前言
• 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及 应用系统的一门技术科学，它试图了解人类智能的实质，并生产出新的能以人 类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括专家系统、机器人、 图像识别与处理、自然语言处理等。可以想象，未来人工智能带来的科技产品， 将会是人类智慧的“容器”。人工智能不是人的智能，但能像 人那样思考，甚至也可能超过人的智能。
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言处理、自动规划。
前言
• 每个学习单元在编写时都遵循下列要点： • （1）安排有精选的导读案例，以深入浅出方式，引发学习者的自我学习兴
趣； • （2）介绍基本观念或解释原理，让学习者能切实理解和掌握人工智能的本
原理及相关应用知识； • （3）提供浅显易懂的案例，注重培养扎实的基本理论知识，
重视培养学习方法； • （4）思维与实践并进，为学习者提供了低认知负荷的自我评
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第二节
1 加入你的标题描述 2 加入你的标题描述 3 加入你的标题描述 4 加入你的标题描述
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详写内容……点击输入本栏的具体文字， 简明扼要的说明分项内容，此为概念图 解，请根据具体内容酌情修改。
前言
• 本课程的教学评测可以从这样几个方面入手，即： • （1）每章课文之前的导读案例（12项）； • （2）结合每章课文的课后作业（四选一标准选择题，12项）； • （3）结合平时考勤； • （4）任课老师认为必要的其他考核方法。 • 本书特色鲜明、易读易学，适合高等院校相关专业学生学习，
也适合对人工智能相关领域感兴趣的读者阅读参考。
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标 deleniti atque corrupti quos dolores et quas.
deleniti atque corrupti quos dolores et quas.
前言
• 人工智能是一门极富挑战性的科学，包括十分广泛的知识内容。本书介绍的人 工智能主要技术与应用包括：大数据思维、搜索算法、知识表示、专家系统、 机器学习、深度学习、机器人技术、智能图像处理、自然语言处理和自动规划 等方面。
前言
• 本书较为系统、全面地介绍了人工智能的相关概念与理论，既简明扼要地介绍 了这一学科的基础知识与应用技术，也对自然语言处理、神经网络与深度学习 等内容进行了拓展，可以帮助读者扎扎实实打好人工智能的知识基础。
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人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第1章 绪 论
1
什么是人工智能
2
人工智能发展历史
3
人工智能的研究
4
人工智能时代需要的人才
5
人工智能与安全
第一节
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量题目，让学习者在自我成就中建构人工智能的基本观念与
前言
• 虽然已经进入电子时代，但我们仍然竭力倡导看书。为各章设计的作业（四选 一标准选择题）并不难，学生只要认真阅读各章内容，所有题目都能准确回答， 并且，在书的附录部分提供了作业参考答案，供读者对比思考。
• 本课程的教学进度设计见《课程教学进度表》，该表可作为教师授课和学生学 习的参考。实际执行时，应按照教学大纲编排教学进度和校 历中关于本学期节假日的安排，确定本课程的教学进度。
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Factory
Home
Office
Warehouse
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前言
• 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及 应用系统的一门技术科学，它试图了解人类智能的实质，并生产出新的能以人 类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括专家系统、机器人、 图像识别与处理、自然语言处理等。可以想象，未来人工智能带来的科技产品， 将会是人类智慧的“容器”。人工智能不是人的智能，但能像 人那样思考，甚至也可能超过人的智能。
4. 在此框中选择粘贴，并选择只保留文字。您的内容打在这里，或 者通过复制您的文本后，在此框您，或者通过复制您的文本后，
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言处理、自动规划。
前言
• 每个学习单元在编写时都遵循下列要点： • （1）安排有精选的导读案例，以深入浅出方式，引发学习者的自我学习兴
趣； • （2）介绍基本观念或解释原理，让学习者能切实理解和掌握人工智能的本
原理及相关应用知识； • （3）提供浅显易懂的案例，注重培养扎实的基本理论知识，
重视培养学习方法； • （4）思维与实践并进，为学习者提供了低认知负荷的自我评
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前言
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