《人工智能及其应用》第01章
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6种基本功能
(1)输入符号(input)； (2)输出符号(output); (3)存储符号(store); (4)复制符号(copy); (5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符 号结构； (6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活动 过程。
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.2.1 智能信息处理系统的假设
人类的认知行为具有不同的层次
认知生理学
研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统 和大脑）的活动，是认知科学研究的底层。
认知心理学
研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。
but the flesh is weak”翻译成俄语，然后再翻译回来时竟变成了“酒是好 的，肉变质了”，即英语句子为“The wine is good but the meat is spoiled”. 以人工智能为目标的3个研究小组
在神经生理学方面，研究发现人脑由1011~1012个神经元组成，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。
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
三大学派对人工智能发展历史的不同看法
符号主义
认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的 代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
连接主义
认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义
认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行 走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知－动作模式的模 拟 昆虫行为的控制系统。
人工智能(AI)原理及其应用
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知识表 示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 3、产生式表示法 5、框架表示法 7、过程表示法 2、谓词表示法 4、语义网络法 6、脚本表示法 8、面向对象表示法
第二章 知识表示
第一章 人工智能概述
三、人工智能的特点
– 人工的智能：使计算机具有和人相类似的，对 事件和环境的反应和行动的理性反映能力。研 究如何用计算机解决需要人的复杂智慧才能解 决的问题；难解问题的近似解决算法 。 – 研究方法的是：逻辑，数学和工程方法。
第一章 人工智能概述
– 困难：知识的复杂性; 表达不完整知识; 推理的 时空爆炸性; 学习; 规划; 多主体通信等。没有 可靠的理论。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
人工智能原理及其应用
Artificial Intelligence （AI） 人工智能是一门广泛的交叉和前沿科学， 从1956年正式提出人工智能学科算起，已 有40多年历史。目前人工智能在发展过程 中既有突破但也面临很大的困难
第一章 人工智能概述
第一章 人工智能概述
– 人工智能的DNA？ Nilsson,1974
• • • • 知识的模型化和表示； 常识性推理、演绎和问题求解； 启发式搜索； 人工智能系统和语言。
第一章 人工智能概述
我们认为，一般来说，人工智能可以分为三个基 础性领域： • 知识表示。研究各种适合在计算机上表示各类知 识的形式化方法，求解问题需要的各种知识，概 括起来分为三类：叙述性知识、过程性知识、控 制性知识。 2) 知识获取。包括推理技术、启发式搜索技术、类 比推理技术等等。主要研究各种问题的求解规律 ，设计可机械地执行的智能算子用以实现问题求 解过程。
人工智能及其应用-概论
《人工智能及其应用》教学讲义第一章人工智能概论第一章人工智能概论一、人工智能的基本概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一术语是1956年在美国的Dartmouth大学召开的世界第一次AI会议上由麻省理工学院的青年数学教师John McCarthy提议而使用的。
AI这一学科至今已有50多年的历史，在国际上已确认AI是当代高科技的核心之一。
AI是一个广义词，各有说法，很难给出准确的定义或一般性的定义。
其基本含义是：AI是用机器（计算机或智能机）来模仿人类的智能行为。
AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能（如视、听、嗅）、思维功能（如分析、综合、计算、推理、联想、判断、规划、决策）、行为功能（如说、写、画）及学习、记忆等功能。
所以，如果一个计算机系统具有某种学习能力，能够对有关问题给出正确的答案，而使用的方法与人类相似，还能解释系统的智能活动，那么，这种计算机系统便认为具有某种智能。
人工智能用计算机技术的概念和方法对智能进行研究，因此，它从根本上提供了一个全新的理论基础。
作为一门学科，人工智能的目的是了解使智能得以实现的原理；作为一门技术，它的最终目的是设计出完全与人类智能相媲美的智能计算机系统。
到目前为止，计算机作为一种最有效的信息处理工具，人们已片刻离不开它。
但是，与人脑相比，计算机的智能在许多方面还不及婴幼儿。
如果计算机具有一定的智能，能够模拟人类的智能活动，成为人脑的延伸，那么计算机对人类的贡献和作用将产生不可估量的影响，人类将步入智能机器人的时代。
尽管科学家们尚未达到这个目的，但在使计算机更加智能化方面已经取得了很大的进展，许多AI 计算机系统在不少领域实际上已超出了高水平的人类技艺，如计算机可以下出极高水平的象棋，用来诊断某种疾病，用来发现数学概念。
AI是使技术适应于人类的钥匙，是自动化技术向智能技术方向发展的关键，也是揭示人类智能和人脑奥秘的有力工具。
人工智能及其应用chapter3071101课件
➢ 问题表达及其变换 ➢ 问题的直接求解法 ➢ 状态空间图搜索算法
人工智能及其应用
1
问题表达及其变换
同构同态变换
原始问题 h
难解
原始解答 h-1
同态问题
易解
同态解答
问题分解法
❖ 与图（树）描述问题分解。 ❖ 或图（树）描述同构同态变换 。
人工智能及其应用
2
问题的直接求解法
✓ 操作规定: 允许空格四周上、下、左、右的数 码块移入空格中，不许斜方向移动，不许返回 先辈结点。
✓ 初始布局S和目标状态D如下图所示：
283
123
1
4
8
4
765
765
S
D
人工智能及其应用
17
广度优先搜索
例3-4的广度优先搜索树：
1 283 S
14 765
2 283 14
765
32 3 184 765
/15
10 26 ADBCE
/24
29
3.6 启发式搜索策略
➢ 启发信息和估价函数 ➢ 局部择优搜索 ➢ 全局择优搜索 ➢ A*算法
人工智能及其应用
30
启发信息和估价函数
启发信息：
与具体问题解相关的控制性知识 。
估价函数：
估计OPEN表中各扩展节点的重要程度，给它 们排定扩展次序。
人工智能及其应用
754
23 12 1 8 6
754
283 9 156
74
28 5 163
754
123 123
D 8 4 784
765 65
36 35
人工智能及其应用
234 234 28 248 283 283 83 283 23 23 283 1 8 185 143 1 3 145 1 5 216 716 186 186 156 765 76 765 765 76 746 754 54 754 754 74
人工智能及其应用(第四版)
（5）增加了实验指导书。目前部分学校开设了实验，为了方便实验教学，附录B中给出了人工智能课程常用 的实验指导书﹐供开设实验时使用。
（6）制作微视频，供读者自学。为了配合该教材的教与学，作者制作了高质量的教学课件，录制了由作者 主讲的该教材全部教学内容的录像，制作成微视频，通过扫描二维码可以在线观看，供读者自学使用。
人工智能及其应用（第四版）
2020年高等教育出版社出版的图书
01 成书过程
03 教学资源 05 教材使用
目录
02 内容简介 04 教材特色 06 作者简介
基本信息
《人工智能及其应用（第四版）》是由王万良编著，高等教育出版社2020年出版的教材。适用于计算机类、 自动化类、电气类、电子信息类、机械类等专业本科生、研究生，特别是智能科学与技术、人工智能、数据科学 与大数据技术专业本科生学习人工智能基础课程。
谢谢观看
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（2）内容基本实用，注重应用。由于人工智能正处于迅速发展阶段，内容非常庞杂。该教材在内容选择上， 既考虑基本实用的内容，又兼顾先进的人工智能方法，如深度学习、群智能优化算法等。教材中尽可能理论联系 实际，引导学生学习应用新理论解决工程问题的方法。
（3）精选例题和习题，引导学生解答。该教材精选了一些例题，有助于读者加深对人工智能理论与方法的 理解。精选了习题，并在教材末给出了答案，对有些难题给出了解答，也弥补了人工智能教材中习题少的缺陷。
教材使用
教材使用
（1）看作者的讲课视频。通过扫描书中的二维码，能够观看相应内容的讲课录像。作者将慕课的思想引进 教材，每段视频为5~15分钟，讲解一个概念或者方法。
人工智能及其应用PPT教案
孕育期（1956年前）
数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等）
形成期（1956--1970年）
1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
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Artificial Intelligence
输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移
物理符号系统的假设：任何一个系统，如果具有智能，必定能执行上述6种 功能；反之，任何系统如果具有上述6种功能，它就能够表现出智能。
推论一：人具有智能，人是一个物理符号处理系统；其智能是基于其自身的信息处理过 程；（人类智能假设）
推论二：计算机是一个物理符号处理系统，它一定能表现出智能；（人工智能的基本条 件）
❖
联结主义（Connectionism）：认为 人工神 经网络 的基本 单元是 神经元 ，而不 是符号 处理过 程。认 知过程 是由神 经网络 构成的 ，是并 行分布 的。
❖
行为主义（Actionism）：认为人工 智能源 于控制 论。智 能取决 于感知 和行动 ，提出 智能行 为的“ 感知— 动作” 模式。 行为主 义者认 为智能 不需要 知识、 不需要 表示、 不需要 推理。
1.4 AI的研究及应用 1.4 研究与应用领域 领域
1.4.1 问题求解
❖ 广义上说，问题求解包括AI中所有问题。 这里指的是研究求解难题的程序，如下棋 的程序，有时称为博弈，是最早的AI研究 领域。
1（.4搜.2索解逻答辑空推间，理寻与找定较优理解证）明
❖ 此类问题与逻辑推理的研究有关。通过对 事实数据库的操作来证明定理。证明方法 有：自然演绎法、判定法、定理证明器、 计算机辅助证明。
【2024版】人工智能及其应用蔡自兴)课后答案
可编辑修改精选全文完整版人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。
问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。
问题规约的实质：从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。
谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。
要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。
语义网络法：是一种结构化表示方法，它节点和弧线或链组成。
节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。
语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。
语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用Si(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用di(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。
《人工智能及其应用》课件
目录 Contents
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能应用领域 • 人工智能的挑战与未来发展
01
人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
让机器具备类似于人类的感知、 认知、学习、推理等能力，以解 决实际问题。
惯，提供个性化的学习方案和辅导建议。
03
人工智能技术还可以通过智能评估学生的学习成果和
能力水平，为教师和学生提供及时反馈和指导。
04
人工智能的挑战与未来发展
数据安全与隐私保护
数据安全
随着人工智能技术的广泛应用，数据安全问题日益突出。为了保护用户隐私和数据安全，需要采取有 效的加密和安全措施，防止数据泄露和被滥用。
应用领域拓展
人工智能技术的应用领域将不断拓展，例如 在医疗、教育、金融等领域得到广泛应用。 这些应用将提高生产效率和生活质量，推动
社会的进步和发展。
THANKS
自动驾驶
01
自动驾驶汽车利用人工智能技术，实现车辆的自主驾驶和智能 控制，提高道路安全和运输效率。
02
自动驾驶汽车通过传感器、雷达、摄像头等设备感知周围环境
，利用算法进行路径规划和决策控制，实现自主驾驶。
自动驾驶技术还可以应用于公共交通、物流运输等领域，提高
03
交通系统的智能化水平。
医疗健康
01
人工智能技术可以通过分析市场数据、用户财务状况等数据，提供个性化 的投资建议和风险管理方案。
人工智能技术还可以通过监测交易数据、识别异常行为等方式，实现反欺 诈和风险控制。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)课后题参考答案
第1章习题参考答案1. 答：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新的技术科学，即用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人类智能在机器上的模拟，因此又可称之为机器智能。
是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。
2. 答：专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义，即只要在符号计算上实现了相应的功能，那么在现实世界就实现了对应的功能，这是智能的充分必要条件。
因此，符号主义认为，只要在机器上是正确的，现实世界就是正确的。
专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义，连接主义认为大脑是一切智能的基础，主要关注于大脑神经元及其连接机制，试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理，进而在机器上实现相应的模拟。
专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义，行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好，即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。
3. 答：知识的基本单位是概念。
精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。
而知识自身也是一个概念。
第2章习题参考答案1. 答：知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识是符合文明方向的、人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。
知识具有相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性的特性。
2. 答：谓词逻辑是基于命题中谓词分析的一种逻辑。
个体表示某个独立存在的事物或者某个抽象的概念。
个体变量的取值范围称为个体域。
个体域可以是有限的,也可以是无限的。
谓词的真值是“真”或“假”，而函数的值是个体域中的某个个体，函数无真值可言，它只是在个体域中从一个个体到另一个个体的映射。
人工智能及其应用
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些传统岗位的消失或减少，但同时也会创造新的就业 机会。政府和企业需要采取措施来帮助受影响的员工进行转岗和再培训，以适应 新的就业市场。
强化学习
通过让机器与环境互动，不断 试错，以达成某个目标。
自适应学习
机器能够根据不同的情境和任 务，自动调整学习策略。
深度学习
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式，通过多 层网络结构处理和传递信息。
01
02
卷积神经网络
专门用于处理图像等二维数据，能够 自动提取特征。
03
循环神经网络
适用于处理序列数据，如文本和语音。
反思阶段
20世纪80年代，由于 技术瓶颈和过分乐观的 预期，人工智能的发展
陷入低谷。
知识处理主导阶段
90年代开始，随着知 识表示、推理和学习等 技术的进步，人工智能 开始在特定领域取得应
用突破。
深度学习阶段
21世纪初至今，随着 大数据和计算能力的提 升，深度学习等机器学 习技术取得突破性进展 ，人工智能在语音、图 像和自然语言处理等领
域取得显著Байду номын сангаас果。
人工智能的应用领域
自动驾驶
AI在自动驾驶汽车中的应用，通过传感器 和算法实现车辆自主导航和驾驶。
推荐系统
AI技术在电子商务、在线视频和社交媒体 等领域的应用，通过分析用户行为和兴趣 为用户推荐相关内容。
智能语音助手
AI技术用于语音识别和自然语言处理，实 现人机语音交互。
人工智能原理及其应用
层次结构
高层智能：以大脑皮层为主，主要完成记忆、思维等活动。 中层智能：以间脑为主，主要完成感知活动。 低层智能：以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应活动。
不同观点与层次结构的关系
思维理论 知识阈值理论 进化理论 高层智能 中层智能
大脑 间脑 小脑 脊髓
低层智能
10
1.1.1 智能的概念
3. 智能包含的能力 感知能力：通过感知器官感知外界的能力。 感知--动作：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
感知方式
记忆能力：对感知到的外界信息和由思维产生的内部知识的存储过程 思维能力：对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识过程 抽象思维（逻辑思维）：根据逻辑规则对信息和知识进 行处理的理性思维方式。 形象思维（直感思维）：基于形象概念，根据感性形 象认识材料对客观现象进行处理的一种思维方式。 灵感思维（顿悟思维）：是一种显意识和潜意识相互 作用的思维方式。
3
第1章 人工智能概述
1.1 AI的基本概念
1.1.1 智能的概念 1.1.2 人工智能的概念
1.1.3 人工智能的研究目标
1.2 AI的产生与发展 1.3 AI研究的基本内容 1.4 AI研究中的不同学派 1.5 AI的研究和应用领域
4
1.1.1 智能的概念
1.自然智能(1/5) 智能是对自然智能的简称，其确切含义还有待于对人脑奥秘的彻底揭示。 因此，因此下面先从智能的现象谈起。
人工智能
Artificial Intelligence；简称AI
用机器模拟和实现人类智能
人工智能原理及其应用
人工智能的基本内容
人工智能基本技术 基本技术：机器感知、学习、推理、搜索、决策、行为 人工智能的研究内容 智能机理：神经机理；认知机理；情感机理 机器感知：机器视觉；机器听觉；环境感知；跨媒体感知 机器学习：符号学习；统计学习；连接学习（含深度学习）；发现学习；强化学习； 集成学习；迁移学习等 机器思维：机器推理；智能搜索；机器规划；模式识别；智能决策；知识图谱；知 识工程与服务；跨媒体分析与推理 机器行为：智能机器人；智能无人系统；自主协同控制；人机对话交流；人机协同 交互等 人工智能新技术 类脑智能：类脑模型；类脑信息处理；类脑器件；类脑计算机 数据智能：大数据分析与挖掘；据驱动与知识引导相结合的智能方法；自然语言与 图形图像理解为核心的认知计算；… 群体智能：蚁群算法；粒群算法；蜂群算法；群智空间 混合智能：脑机接口（BCI）；脑机协同；人机智能共生 人工智能应用技术与领域 智能应用技术：专家系统技术；智能决策支持技术；自然语言处理技术；智能机器 人技术；… 智能应用领域：智能医疗；智能教育；智能金融；智能交通；…
人工智能及其应用,教材
人工智能及其应用,教材以下是一本关于人工智能及其应用的教材大纲示例：第一章：人工智能的简介1.1 人工智能的定义和概念1.2 人工智能的历史发展1.3 人工智能的基本原理1.4 人工智能的分类和研究领域第二章：机器学习与人工智能2.1 机器学习的基本概念和分类2.2 监督学习算法及其应用2.3 无监督学习算法及其应用2.4 强化学习算法及其应用2.5 机器学习在人工智能中的应用案例第三章：深度学习与人工智能3.1 深度学习的基本原理和算法3.2 卷积神经网络及其应用3.3 递归神经网络及其应用3.4 生成对抗网络及其应用3.5 深度学习在人工智能中的应用案例第四章：自然语言处理与人工智能4.1 自然语言处理的基本概念和技术4.2 语言模型与文本分类4.3 机器翻译与情感分析4.4 信息抽取与问答系统4.5 自然语言处理在人工智能中的应用案例第五章：计算机视觉与人工智能5.1 计算机视觉的基本概念和技术5.2 图像分类与目标识别5.3 图像分割与图像生成5.4 视频分析与动作识别5.5 计算机视觉在人工智能中的应用案例第六章：人工智能与大数据6.1 大数据的概念和特点6.2 大数据的挖掘和分析方法6.3 人工智能与大数据的结合6.4 大数据在人工智能中的应用案例第七章：人工智能的伦理与法律7.1 人工智能的伦理问题7.2 人工智能的法律问题7.3 人工智能的社会影响及风险7.4 人工智能的发展趋势和展望该教材的内容涵盖了人工智能的基本知识、机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、大数据与人工智能的关系以及人工智能的伦理与法律问题等。
教材以案例为基础，旨在帮助学生理解人工智能的理论基础和应用实践。
同时，教材还探讨了人工智能的发展趋势和可能的社会影响，引导学生思考人工智能对社会的挑战与机遇。
人工智能原理及其应用王万森第版课后习题答案
人工智能原理及其应用王万森第版课后习题答案 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020第1章人工智能概述课后题答案什么是智能智能包含哪几种能力解：智能主要是指人类的自然智能。
一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力人类有哪几种思维方式各有什么特点解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。
什么是人工智能它的研究目标是什么解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
研究目标：对智能行为有效解释的理论分析；解释人类智能；构造具有智能的人工产品；什么是图灵实验图灵实验说明了什么解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。
其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。
测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。
在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。
如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。
人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起人工智能研究的基本内容有哪些？解：与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么解：符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
人工智能技术运用指南
人工智能技术运用指南第1章人工智能概述 (3)1.1 人工智能的定义与范畴 (3)1.2 人工智能的发展历程 (3)1.3 人工智能的应用领域 (4)第2章机器学习基础 (4)2.1 监督学习 (4)2.2 无监督学习 (5)2.3 强化学习 (5)第3章深度学习技术 (5)3.1 神经网络基础 (5)3.1.1 神经元模型 (6)3.1.2 神经网络结构 (6)3.1.3 学习算法 (6)3.1.4 激活函数 (6)3.2 卷积神经网络 (6)3.2.1 卷积层 (6)3.2.2 池化层 (6)3.2.3 激活函数 (6)3.2.4 全连接层 (7)3.3 循环神经网络 (7)3.3.1 RNN结构 (7)3.3.2 梯度消失和梯度爆炸问题 (7)3.3.3 长短时记忆网络（LSTM） (7)3.3.4 门控循环单元（GRU） (7)3.4 对抗网络 (7)3.4.1 GAN基本原理 (7)3.4.2 GAN的应用 (7)3.4.3 GAN的变种 (7)第4章计算机视觉 (7)4.1 图像识别技术 (8)4.1.1 基本概念 (8)4.1.2 常用算法 (8)4.2 目标检测技术 (8)4.2.1 基本概念 (8)4.2.2 常用算法 (8)4.3 图像分割技术 (8)4.3.1 基本概念 (9)4.3.2 常用算法 (9)4.4 视频分析与监控 (9)4.4.1 基本概念 (9)4.4.2 常用算法 (9)第5章自然语言处理 (9)5.1 词向量与 (9)5.1.1 分布式表示 (10)5.1.2 神经网络 (10)5.2 文本分类与情感分析 (10)5.2.1 文本分类 (10)5.2.2 情感分析 (10)5.3 机器翻译 (10)5.3.1 统计机器翻译 (10)5.3.2 神经网络机器翻译 (10)5.4 语音识别与合成 (10)5.4.1 语音识别 (11)5.4.2 语音合成 (11)第6章语音识别与处理 (11)6.1 语音信号预处理 (11)6.1.1 采样与量化 (11)6.1.2 预加重 (11)6.1.3 分帧与加窗 (11)6.1.4 能量归一化 (11)6.2 声学模型 (11)6.2.1 HMMGMM模型 (11)6.2.2 DNNHMM模型 (12)6.2.3 CTC模型 (12)6.3 与解码器 (12)6.3.1 (12)6.3.2 解码器 (12)6.4 说话人识别与验证 (12)6.4.1 说话人特征提取 (12)6.4.2 说话人识别 (12)6.4.3 说话人验证 (12)第7章人工智能在工业领域的应用 (13)7.1 智能制造 (13)7.1.1 概述 (13)7.1.2 应用场景 (13)7.2 智能优化与调度 (13)7.2.1 概述 (13)7.2.2 应用场景 (13)7.3 设备故障预测与健康管理 (13)7.3.1 概述 (13)7.3.2 应用场景 (13)第8章人工智能在金融领域的应用 (14)8.1 量化交易 (14)8.1.1 概述 (14)8.1.2 人工智能在量化交易中的应用 (14)8.2 风险管理 (14)8.2.1 概述 (14)8.2.2 人工智能在风险管理中的应用 (14)8.3 客户服务与身份认证 (15)8.3.1 概述 (15)8.3.2 人工智能在客户服务与身份认证中的应用 (15)第9章人工智能在医疗领域的应用 (15)9.1 医学影像分析 (15)9.1.1 影像识别与分类 (15)9.1.2 影像分割 (15)9.1.3 影像重建 (15)9.2 病理诊断与预测 (15)9.2.1 病理图像识别 (15)9.2.2 病理预测 (16)9.2.3 病理报告 (16)9.3 个性化治疗与药物研发 (16)9.3.1 个性化治疗方案制定 (16)9.3.2 药物反应预测 (16)9.3.3 药物研发 (16)9.3.4 药物副作用预测 (16)第10章人工智能在智能交通领域的应用 (16)10.1 车辆识别与跟踪 (16)10.2 交通流量预测与优化 (16)10.3 自动驾驶技术 (17)10.4 智能交通管理系统 (17)第1章人工智能概述1.1 人工智能的定义与范畴人工智能（Artificial Intelligence，）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的综合技术科学。
人工智能技术与应用作业指导书
人工智能技术与应用作业指导书第1章人工智能基础概念 (4)1.1 人工智能的定义与分类 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 分类 (4)1.2 人工智能的发展历程 (5)1.3 人工智能的应用领域 (5)第2章机器学习 (6)2.1 监督学习 (6)2.1.1 线性回归 (6)2.1.2 逻辑回归 (6)2.1.3 支持向量机 (6)2.1.4 决策树 (6)2.1.5 集成学习方法 (6)2.2 无监督学习 (6)2.2.1 聚类分析 (6)2.2.2 主成分分析 (6)2.2.3 自编码器 (7)2.2.4 稀疏性表示 (7)2.3 强化学习 (7)2.3.1 Q学习 (7)2.3.2 策略梯度方法 (7)2.3.3 深度强化学习 (7)2.3.4 多智能体强化学习 (7)第3章深度学习 (7)3.1 神经网络基础 (7)3.1.1 神经元模型 (7)3.1.2 激活函数 (7)3.1.3 神经网络的训练 (8)3.1.4 神经网络的优化方法 (8)3.2 卷积神经网络 (8)3.2.1 卷积运算 (8)3.2.2 池化操作 (8)3.2.3 卷积神经网络的结构 (8)3.2.4 卷积神经网络的训练和应用 (8)3.3 循环神经网络 (8)3.3.1 循环神经网络的基本结构 (8)3.3.2 长短时记忆网络（LSTM） (8)3.3.3 门控循环单元（GRU） (8)3.3.4 循环神经网络的训练和应用 (8)3.4 对抗网络 (8)3.4.1 对抗网络的基本结构 (8)3.4.3 对抗网络的改进模型 (8)3.4.4 对抗网络的应用 (8)第4章自然语言处理 (8)4.1 词向量与词嵌入 (9)4.2 语法分析与句法分析 (9)4.3 文本分类与情感分析 (9)4.4 机器翻译与自动摘要 (9)第5章计算机视觉 (9)5.1 图像处理与特征提取 (9)5.1.1 图像预处理 (9)5.1.2 特征提取 (10)5.2 目标检测与跟踪 (10)5.2.1 目标检测 (10)5.2.2 目标跟踪 (10)5.3 语义分割与实例分割 (11)5.3.1 语义分割 (11)5.3.2 实例分割 (11)5.4 人脸识别与生物特征识别 (11)5.4.1 人脸识别 (11)5.4.2 生物特征识别 (11)第6章语音识别与合成 (12)6.1 语音信号处理 (12)6.1.1 语音信号采集 (12)6.1.2 语音预处理 (12)6.1.3 语音增强 (12)6.2 声学与语音特征 (12)6.2.1 声学特征 (12)6.2.2 语音特征 (12)6.3 语音识别技术 (12)6.3.1 隐马尔可夫模型（HMM） (12)6.3.2 支持向量机（SVM） (13)6.3.3 深度神经网络（DNN） (13)6.4 语音合成技术 (13)6.4.1 波形拼接法 (13)6.4.2 参数合成法 (13)6.4.3 深度学习合成法 (13)第7章人工智能与 (13)7.1 概述 (13)7.1.1 的基本概念 (13)7.1.2 的分类 (14)7.1.3 发展历程 (14)7.2 感知与定位 (14)7.2.1 感知技术 (14)7.3 路径规划与控制 (14)7.3.1 路径规划 (14)7.3.2 控制策略 (14)7.4 人工智能在领域的应用 (14)7.4.1 自主导航 (14)7.4.2 自然语言处理 (15)7.4.3 智能决策 (15)7.4.4 机器学习与优化 (15)7.4.5 智能控制 (15)第8章推荐系统 (15)8.1 推荐系统概述 (15)8.2 基于内容的推荐方法 (15)8.3 协同过滤推荐方法 (15)8.4 混合推荐方法 (16)第9章人工智能与大数据 (16)9.1 大数据概述 (16)9.2 数据预处理与特征工程 (16)9.2.1 数据预处理 (17)9.2.2 特征工程 (17)9.3 机器学习在大数据中的应用 (17)9.3.1 分类任务 (17)9.3.2 聚类任务 (17)9.3.3 回归任务 (17)9.4 深度学习在大数据中的应用 (18)9.4.1 图像识别 (18)9.4.2 自然语言处理 (18)9.4.3 语音识别 (18)第10章人工智能伦理与法律规范 (18)10.1 人工智能伦理问题 (18)10.1.1 人工智能伦理的定义与内涵 (18)10.1.2 人工智能伦理的主要争议 (18)10.1.3 人工智能伦理案例分析 (18)10.2 人工智能伦理原则与规范 (18)10.2.1 伦理原则概述 (19)10.2.1.1 尊重人权原则 (19)10.2.1.2 公平正义原则 (19)10.2.1.3 透明可解释原则 (19)10.2.1.4 隐私保护原则 (19)10.2.2 伦理规范制定与实施 (19)10.2.2.1 我国人工智能伦理规范现状 (19)10.2.2.2 国际人工智能伦理规范发展趋势 (19)10.2.2.3 企业级人工智能伦理规范实践 (19)10.3 人工智能法律问题与挑战 (19)10.3.1.1 我国人工智能法律法规体系 (19)10.3.1.2 国际人工智能法律法规发展 (19)10.3.2 人工智能法律问题 (19)10.3.2.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2.2 知识产权与归属权 (19)10.3.2.3 人工智能刑事责任与责任归属 (19)10.3.3 法律挑战与应对策略 (19)10.3.3.1 法律法规滞后于技术发展 (19)10.3.3.2 跨界融合与监管难题 (19)10.3.3.3 法律适用与伦理道德平衡 (19)10.4 人工智能伦理与法律教育的意义与对策 (19)10.4.1 伦理与法律教育的重要性 (19)10.4.1.1 培养具备伦理素养的人才 (19)10.4.1.2 提高法律意识与合规能力 (19)10.4.2 教育对策与实施建议 (19)10.4.2.1 构建跨学科教育体系 (19)10.4.2.2 强化实践教学与案例分析 (19)10.4.2.3 加强国际合作与交流 (19)10.4.2.4 推动企业、高校与共同参与 (20)10.4.3 人工智能伦理与法律教育的未来展望 (20)10.4.3.1 持续更新教育内容与课程体系 (20)10.4.3.2 推动伦理与法律规范在人工智能领域的广泛应用 (20)10.4.3.3 提升全民伦理与法律素养，构建和谐人工智能发展环境 (20)第1章人工智能基础概念1.1 人工智能的定义与分类1.1.1 定义人工智能（Artificial Intelligence，）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的综合技术科学。
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1.2 人类智能与人工智能
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.2.1 智能信息处理系统的假设
符号处理系统的六种基本功能
•符号处理系统
信息处理系统又叫符号操作系统(Symbol Operation System)或物理符号系统 (Physical Symbol System)。所谓符号就是模式(pattern)。
•以人工智能为目标的3个研究小组 在神经生理学方面，研究发现人脑由1011~1012个神经元组成，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。 人工智能的本质、理论、思想和机理受到了来自哲学、心理学、神经学等社会 各界的责难、怀疑和批评。
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.1.2 人工智能的起源与发展（3）
•以知识是为中心的研究（20世纪70年代至80年代） 专家系统
是一个具有大量专门知识，并能够利用这些知识去解决特定领域中需要专家才 能解决的那些问题的计算机程序。实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从 一般思维规律探讨走向专门知识运用的重大突破，是人工智能发展史上的一次重 大转折。
此外 •1943年，美国神经生理学家麦卡锡和皮茨一起研制出了世界上第一个人工 神经网络模型，开创了以仿生学观点和结构化方法模拟人类智能的途径 •1948年，美国著名数学家维纳创立了控制论，为以行为模拟观点研究人工 智能奠定了理论和技术基础。 •1950年，图灵又发表了题为《计算机能思维吗？》的著名论文，明确提出 了“机器能思维” 的观点。
纽厄尔和西蒙的卡内基-兰德小组（心里学小组） 塞缪尔的IBM公司工程课题研究小组 明斯基和麦卡锡的MIT研究小组 •3个小组取得的成就领域 定理证明、问题求解、博弈
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.1.2 人工智能的起源与发展（3）
知识应用期（1971——20世纪80年代末，低潮期）
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 20（2）
形成期（1956——1970年）
•1956年夏季，达特茅斯（Dartmouth）大学数学家、计算机专家麦卡锡和 他的3位朋友：哈佛大学数学家、神经学家明斯基，IBM公司信息中心负责 人洛切斯特，贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起在达特茅斯大学 举行了一个为期两个月的夏季学术研讨会（用机器模拟人类智能）—— 人 工智能诞生 •以人工智能为目标的3个研究小组
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.1.2 人工智能的起源与发展（5）
智能科学技术学科的兴起（本世纪初到现在）
•由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成 智能为一体的协同智能研究； •由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学等 学科的交叉研究 •由多个不同学派的分立研究走向多学派的综合研究 •由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究
•挫折和教训 博弈方面：塞缪尔的下棋程序与世界冠军的战绩：5战4负 定理证明：鲁滨逊归结法的能力有限：用归结原理证明两个连续函数之和还是 连续函数时，推了10万步也没证出结果 问题求解方面：理想的良结构问题，现实的不良结构问题，产生组合爆炸 机器翻译：如，把“心有余而力不足”的英语句子“The spirit is willing but the flesh is weak”翻译成俄语，然后再翻译回来时竟变成了“酒是好 的，肉变质了”，即英语句子为“The wine is good but the meat is spoiled”.
能够在各类环境中自主地或交互地进行各种拟人任务（anthropomorphic task）的机器。
定义1.2 （人工智能（学科））
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 ，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
定义1.3 （人工智能（能力））
是智能机器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。
《人工智能及其应用》 第01章
2020年5月30日星期六
1.1 人工智能的定义与发展 1.2 人类智能与人工智能 1.3 人工智能各学派的认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.1.1 人工智能的定义
定义1.1 （智能机器（Intelligent machine））
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.1.2 人工智能的起源与发展（1）
孕育期
•公元前900多年，我国歌舞机器人 •公元前850多年，古希腊关于制造机器人帮助人们劳动的神话传说 •古希腊伟大的哲学家亚里士多德创立的演绎法 •德国数学和哲学家莱布尼茨奠定的数理逻辑基础 •英国数学家图灵创立图灵机模型 •美国数学家、电子数字计算机的先驱莫克利等人研制成功的世界上第一台 通用电子计算机
集成智能：自然智能与人工智能通过协调配合所集成的智能 协同智能：个体智能相互协调所涌现的群体智能。
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.1.2 人工智能的起源与发展（6）
人工智能在我国
•1978年 开始设立人工智能的研究课题 •主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人和专家系统方面取得一批 研究成果
o1976年费根鲍姆领导研制成功的MYCIN专家系统——可以 协助内科医生诊断、治疗细菌感染疾病
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
1.1.2 人工智能的起源与发展（4）
从学派分立走向综合（20世纪80年代末至本世纪初）
•基于知识工程的符号主义学派 •基于人工神经网络的联结主义学派 •基于控制论的行为主义学派
• 文学志 南京信息工程 大学计软学院 2010年2
•1.1.2 人工智能的起源与发展（7）
人工智能的目标
•远期目标
制造智能机器，即能够在各类环境中自动地或交互地执行各种拟人任务（ anthropomorphic tasks）的机器。
•近期目标
实现机器智能，即先部分地或某种程度地实现机器的智能
eg：1）深蓝巨型机&世界象棋冠军 2）自动驾驶汽车