人工智能第一章解析

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人工智能导论-第一章绪论

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。

人工智能基础知识与应用解析

人工智能基础知识与应用解析

人工智能基础知识与应用解析第一章:人工智能概述人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人类一样具有智能的科学。

它可以帮助计算机进行推理、学习、识别和理解人类语言等一系列复杂的任务。

人工智能是计算机科学领域中的一个重要研究方向,涉及到机器学习、模式识别、自然语言处理等相关领域。

人工智能的发展源远流长,早在20世纪50年代,学者们就开始研究如何使计算机能够像人类一样具有智能。

经过几十年的努力,人工智能已经取得了一系列的突破。

目前,人工智能已经广泛应用于各个领域,包括医疗、金融、交通等。

第二章:人工智能技术人工智能的核心技术包括机器学习(Machine Learning)、自然语言处理(Natural Language Processing)和计算机视觉(Computer Vision)等。

机器学习是指通过算法让计算机从大量的数据中学习并进行预测。

自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类的语言信息。

计算机视觉是指通过图像识别和分析让计算机能够理解和处理图像信息。

人工智能的技术应用非常广泛。

在医疗领域,人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

在金融领域,人工智能可以帮助银行进行风险评估和交易监测。

在交通领域,人工智能可以帮助智能驾驶系统进行交通规划和车辆控制。

第三章:人工智能的发展趋势随着互联网的普及和技术的不断进步,人工智能正在迅速发展。

未来,人工智能将进一步发展,包括嵌入式人工智能、边缘人工智能、强化学习等。

嵌入式人工智能是指将人工智能技术应用于各种设备中,使其能够具备智能化的功能。

边缘人工智能是指将人工智能技术应用于边缘计算设备中,使其能够在离线环境下进行智能决策。

强化学习是指通过与环境的互动,使计算机能够逐步改善自己的行为。

人工智能的发展趋势还包括大规模数据的应用、智能语音助手的普及和智能物联网的发展。

大规模数据的应用是指通过收集和分析大量的数据,从中发现有价值的信息。

《人工智能导论》第1章-绪论

《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。

人工智能课后答案解析

人工智能课后答案解析

第一章课后习题1、对N=5、k≤3时,求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述(给出综合数据库、规则集合的形式化描述,给出初始状态和目标条件的描述),并画出状态空间图。

2、对量水问题给出产生式系统描述,并画出状态空间图。

有两个无刻度标志的水壶,分别可装5升和2升的水。

设另有一水缸,可用来向水壶灌水或倒出水,两个水壶之间,水也可以相互倾灌。

已知5升壶为满壶,2升壶为空壶,问如何通过倒水或灌水操作,使能在2升的壶中量出一升的水来。

3、对梵塔问题给出产生式系统描述,并讨论N为任意时状态空间的规模。

相传古代某处一庙宇中,有三根立柱,柱子上可套放直径不等的N个圆盘,开始时所有圆盘都放在第一根柱子上,且小盘处在大盘之上,即从下向上直径是递减的。

和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去(不许暂搁地上等),且小盘只许在大盘之上。

问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上(其余两根柱子,有一根可作过渡盘子使用)。

求N=2时,求解该问题的产生式系统描述,给出其状态空间图。

讨论N为任意时,状态空间的规模。

4、对猴子摘香蕉问题,给出产生式系统描述。

一个房间里,天花板上挂有一串香蕉,有一只猴子可在房间里任意活动(到处走动,推移箱子,攀登箱子等)。

设房间里还有一只可被猴子移动的箱子,且猴子登上箱子时才能摘到香蕉,问猴子在某一状态下(设猴子位置为a,箱子位置为b,香蕉位置为c),如何行动可摘取到香蕉。

5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。

设有三枚钱币,其排列处在"正、正、反"状态,现允许每次可翻动其中任意一个钱币,问只许操作三次的情况下,如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。

6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数,并通过转换141.125这个数为二进制数,阐明其运行过程。

7、设可交换产生式系统的一条规则R可应用于综合数据库D来生成出D',试证明若R存在逆,则可应用于D'的规则集等同于可应用于D的规则集。

《人工智能概论》课程笔记

《人工智能概论》课程笔记

《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指使计算机具有智能行为的技术。

智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。

人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面,从而实现自主感知、自主决策和自主行动。

人工智能的研究领域非常广泛,包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。

1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。

1950 年,Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》,提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。

1956 年,在达特茅斯会议上,John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语,并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。

人工智能的发展可以分为几个阶段:(1)推理期(1956-1969):主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。

代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。

(2)知识期(1970-1980):研究重点转向知识表示和知识工程,出现了专家系统。

代表性成果包括产生式系统、框架等。

(3)机器学习期(1980-1990):机器学习成为人工智能的重要分支,研究如何让计算机从数据中学习。

代表性成果包括决策树、神经网络等。

(4)深度学习期(2006-至今):深度学习技术的出现,推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。

代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。

1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派:(1)符号主义学派:认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。

符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。

(2)连接主义学派:认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。

连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。

(3)行为主义学派:认为智能行为的基础是感知和行动。

行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。

人工智能导论第一章绪论

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

人工智能基础知识全解析

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。

第1章人工智能概述精品PPT课件

第1章人工智能概述精品PPT课件
智能设备: 包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、设施等。如
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络:
智能化的信息网络。具体来讲,从网络的构建、管理、 控制、信息传输,到网上信息发布和检索以及人机接口 等,都是智能化的。 智能计算机:知识处理功能 智能机器人:具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题:可以用数学模型或者算法精确描述,用传统程序求解; – 不良结构问题:不存在完全确定的数学描述模型,没有现成的算法,或者有算法
但是属于NP完全问题,只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程: 如果这个问题还没有解决,则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标: 制造智能机器。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 一样具有自动发现规律和利用规律的能力,或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力,从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作,如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性: 人的思维机制是什么,能够建造人工智能吗?
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化?
n大脑的意识是什么? n计算机能够有自觉性和意识吗?
弱目标:让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具;
图灵测试的意义:研究智能行为----使实验研究成为可能

第一章人工智能绪论

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。

《人工智能基础》第一章课件

《人工智能基础》第一章课件
人工智能基础 第一章 绪论
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人工智能
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科 学的一个分支,是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维,使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
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AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟,再通过预编程灌输给机器 ,即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力,随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋,即采用深度学习技术。某种程度上讲,AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的,而是自学成才。
1950年,他还提出了著名的“图灵实验”,给 智能的标准提供了明确的定义:
把人和计算机分两个房间,并且相互对话,如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机,
那这台计算机就达到了人的智能。
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麦卡锡(John McCarthy),美国数学家、计算机科学家,“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” (AI)概念; ➢ 发明Lisp语言; ➢ 研究不寻常的常识推理; ➢ 发明“情景演算”。
定义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。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个 分支。
其中,定义1和定义2涉及拟人思维;定义3和定义4与理性思维
有关;定义5和定义6涉及拟人行为;定义7和定义8与拟人理性行为

人工智能基础知识入门

人工智能基础知识入门

人工智能基础知识入门第一章概述人工智能的定义和应用领域人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指模拟和延伸人类的智能行为的一门科学。

人工智能研究致力于研究、开发以及应用智能机器,使其能够像人类一样思考、学习、理解和解决问题。

人工智能的应用已经渗透到各个领域,包括医疗、金融、交通、教育、安全等。

第二章人工智能基础技术2.1 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一,它使机器能够通过数据自动学习和改进,而无需明确编程。

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

监督学习通过已知的输入和输出数据,训练机器进行分类和预测。

无监督学习则通过分析输入数据集的结构和模式,进行聚类和关联分析。

强化学习则是通过奖励和惩罚机制,让机器通过试错来学习和改进。

2.2 深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它结合了大规模神经网络和大量数据的训练,以模拟人类的神经网络和认知过程。

深度学习的核心是人工神经网络,它由多个神经元层次组成,通过反向传播算法来训练网络和调整权重。

深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

第三章人工智能的应用领域3.1 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用日益广泛。

通过对海量的医疗数据进行分析和挖掘,人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗决策,提高疾病识别和治疗效果。

同时,人工智能还可以应用于医疗影像诊断、基因组学研究等领域,提高医学研究的效率和准确性。

3.2 金融领域人工智能在金融领域的应用能够帮助金融机构提高风险管理和预测能力,实现智能化的客户服务和投资决策。

例如,人工智能可以通过分析金融市场的大数据,预测股票价格和市场趋势;同时,人工智能还可以应用于信用评估、欺诈检测等金融业务中,提高安全性和效率。

3.3 交通运输人工智能在交通运输领域的应用可以提高交通安全、减少交通拥堵,提升交通效率。

例如,智能交通系统可以通过交通监控摄像头识别交通违规行为,提供实时的交通信息,帮助交警和司机及时调整行车路线。

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
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
25
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
26
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
27
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)
11
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

第1章 人工智能的概述

第1章 人工智能的概述

第一章AI人工智能概述自计算机、机器发明以来,它们执行各种任务的能力呈指数增长。

人类已经开发出计算机系统在各种工作领域的功能,随着时间的推移,它们的速度越来越快,并且尺寸越来越小。

作为计算机科学的一个分支,人工智能,是追求创造像人类一样聪明的计算机或机器。

什么是AI人工智能?根据美国数学博士约翰麦卡锡的说法,它是“制造智能机器的科学与工程,特别是智能计算机程序”。

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种使计算机,计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式,其与聪慧的人类的思维方式类似。

人工智能是通过研究人类大脑如何思考,以及人类在尝试解决问题时如何学习,决策和工作,然后将研究的结果作为开发智能软件和系统的基础。

AI的原理在充分利用计算机系统的力量的同时,人类的好奇心使他们怀疑,“机器能像人类一样思考和行动吗?”因而,人工智能的发展始于人类开始注重创造类智能的机器。

AI的目标创建专家系统- 表现出智能行为,学习,演示,解释和指导用户的系统。

在机器中实现人类智能- 创建像人类一样理解,思考,学习和行为的系统。

AI的应用AI在以下领域中占据主导地位:•游戏- 人工智能在国际象棋、扑克、井字游戏等战略游戏中起着至关重要的作用,机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置。

•自然语言处理- 可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。

•专家系统- 有一些集成了机器、软件和特殊信息的应用程序,为用户提供解释和建议。

•视觉系统- 这些系统解释和理解计算机上的视觉输入。

例如:——间谍飞机拍摄照片,用于计算空间信息或区域地图。

——医生使用临床专家系统来诊断患者。

——警方使用的计算机软件可以通过法庭画家所存储的肖像来识别犯罪者的脸部。

•语音识别- 一些智能系统能够在人类与之对话的同时,通过句子及其含义来听取和理解语言。

它可以处理不同的口音,俚语,背景噪音,寒冷引起的人体噪音变化等。

•手写识别- 手写识别软件可识别写在纸上或写在屏幕上的文本。

人工智能导论 第1章 人工智能概述

人工智能导论 第1章  人工智能概述
第1章 人工智能概述
导入案例 手机中的人工智能
图像识别:运用手机软件、识图应用小程序或
手机度等浏览器,均可实现图像识别功能。
语音识别:很多手机都自带语音助手功能,比如
语音助手。语音助手可以使手机变成一个智能机 器人,可地点、任意语言的无障碍自由沟通。
弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器, 这些机器表面看像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会 有自主意识。弱人工智能是擅长于单个方面能力的人工智能。
1.1.2人工智能的分类
2)强人工智能
强人工智能是指真正能思维的智能机器,并且认为这样的机器是有知觉的 和自我意识的,这类机器可分为类人与非类人两大类。
经过实验,图灵得出机器是具有一定思维的
图灵机
图灵机(Turing machine,TM)是图灵在1936年 提出的,它是一种精确的通用计算机模型
图灵机就是一个抽象的机器,
它有一条无限长的纸带,纸带分成了一个一个的小方 格,每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上 移来移去。机器头有一组内部状态,还有一些固定的 程序。在每个时刻,机器头都要从当前纸带上读入一 个方格信息,然后结合自己的内部状态查找程序表, 根据程序输出信息到纸带方格上,并转换自己的内部 状态,然后进行移动。
自从诞生以来,人工智能的理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可 以预期,人工智能所带来的科技产品将会是人类智慧的“容器”,因此,人工 智能是一门极富挑战性的学科。
1.1.2 人工智能的分类
1.按照实现“智能”的方式分类
1)计算智能
指计算能力和存储能力超强的智能。如人工神经网络的出现。使得机器能够更高效,更快速的 处理海量的数据,机器能够像人类一样进行计算的智能。AlphaGo是其中的典型代表。

《人工智能》--课后习题问题详解

《人工智能》--课后习题问题详解

《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。

人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。

1.2答:“智能”一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。

所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。

智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。

“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。

1.3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。

即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。

1.4答:自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答:(1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。

状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。

与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。

一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。

(3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。

第1章绪论人工智能分析解析精品PPT课件

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逻辑实证主义学说
所有的知识都可以用最终与(对应于传感器输入的) 观察语句相联系的逻辑理论来刻画。
Carnap“The Logical Structure of the World”定义一个用 于从基本实验中抽取知识的计算过程。
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像人一样行动:图灵测试
图灵试验
问: 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答:不要问我这道题,我从来不会写诗。 问:34957加70764等于多少? 答:(停30秒后)105721 问:你会下国际象棋吗? 答:是的。 问:我在我的K1处有棋子K;你仅在K6处有棋子K,在R1 处有棋子R。现在轮到你走,你应该下那步棋? 答:(停15秒钟后)棋子R走到R8处,将军!
综合上述观点,可认为:智能是知识与智力的总和。 其中,知识是一切智能行为的基础,而智力是获取 知识并应用知识求解问题的能力。
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智能
智能的基本特征:
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。
2、记忆与思维能力
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
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人工智能相关网站介绍
其他网站 IEEE计算智能协会: 国际神经网络协会: 国际人工智能联合会: 欧洲人工智能联合会: 斯里兰卡国际人工智能中心: 美国伯克利大学人工智能网站: 美国加利福尼亚大学机器学习研究组: 中国人工智能网: 北京大学人工智能实验室:
8
AI Lab, MIT
Journal of Artificial Intelligence Research
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Chinese Room-中文屋子
现在,希尔勒要求我们假设他坐在这个电脑中。换句话说, 他呆在一个小屋子里,在其中他接受到中文汉字,然后对 照指令表,然后模拟着计算机进行输出。希尔勒说,当然, 他不认识任何一个中文汉字。进一步,他论证到,他不能 理解汉字同样能说明计算机也不能理解汉字,因为他和计 算机处在同一个位置上。计算机只不过是没有思维的符号 操作者罢了,正如他-它们并不知道那些中文字在说什么, 就像他不知道一样。

人工智能基础知识解析

人工智能基础知识解析

人工智能基础知识解析第一章:人工智能的定义及发展历程人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指用计算机技术实现的模拟人类智能的科学与技术。

人工智能的发展起源于上世纪50年代,经历了多个阶段的发展。

早期的人工智能研究主要集中在专家系统和机器学习领域,而现如今的人工智能已经涵盖了包括机器视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习等多个领域。

第二章:人工智能的技术原理与方法人工智能的技术原理与方法主要包括符号主义、连接主义和进化算法三个方面。

符号主义方法主要是通过建立知识库和运用逻辑推理等方法来实现人工智能;连接主义侧重于模拟人脑神经网络的工作原理,通过神经元之间的连接和信息传递来实现智能;而进化算法则借鉴了进化过程中的优胜劣汰机制,以优化算法的方式来提高智能系统的性能。

第三章:机器学习与深度学习机器学习是人工智能的一个重要分支,它通过使用大量数据来训练机器学习模型,从而实现对未知数据进行准确预测和分类。

深度学习则是机器学习的一种特殊形式,它利用神经网络来建模和解决复杂的问题,如图像识别、自然语言处理等。

深度学习通过多层神经网络的训练,可以自动提取和抽象数据的特征,从而实现更高级别的理解和决策。

第四章:计算机视觉计算机视觉是指使计算机能够像人一样“看”和理解图像和视频的技术。

计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标检测、目标跟踪等。

为了实现计算机对图像的理解和分析,计算机视觉领域采用了多种技术和算法,如特征提取、图像分割、物体识别等。

计算机视觉在交通监控、人脸识别、医疗影像等领域有着广泛的应用。

第五章:自然语言处理自然语言处理是用来处理和理解人类自然语言的技术。

自然语言处理任务涉及到语言的理解、生成以及信息提取等方面。

自然语言处理的技术包括词法分析、句法分析、语义理解、机器翻译等。

自然语言处理在智能客服、文本分类、机器翻译等方面有着广泛的应用。

第六章:人工智能的应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用。

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重要国际会议
1969年第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI)召开, 此后每两年开一次,成 American Association for Artificial Intelligence)
and Scheduling) 、ICML(International Conference on Machine Learning)
重要国际刊物
1970年起,IJCAI定期出版:《International Journal of AI》
1979年起,AAAI定期出版: 《AI Magazine》
一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、 心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合 性新学科
二十世纪七十年代以来世界三大尖端技术 (空间技术、能 源技术、人工智能)之一
二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能) 之一
计算机科学技术的前沿科技领域
杰出人物
3、人工智能的研究目标
根本目标 要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、 扩展人的智能,达到甚至超过人类智能的水平。
附:关于智能本质的争论 Von Neumann:计算机决不会有智能。 Turing:计算机是能达到人的智力水平的。 McCarthy:人工智能的所有主要问题都是难解的。 Minsky:人工智能是有史以来最难的科学之一;思维的
1990年首次召开中国人工智能联合会议 (CJCAI)。
一、什么是人工智能? 二、人工智能的历史 三、人工智能的不同研究流派 四、人工智能的主要研究领域及其发展 五、人工智能与其它领域的交叉
一、什么是人工智能?
1、智能
智能 人类在认识和改造世界的活动中,由脑力劳动表 现出来的能力。 包括感知、理解、抽象、分析、推理、判断、学 习和对变化环境的适应等等 疑问:
ECAI 、AJCAI (澳大利亚)、CAI(加拿大) 、 AAMAS (International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems )、ICAPS (International Conference on Automated Planning
--McCarthy
人工智能既包含理论研究的内容又包含工程方面的内容.
人工智能的研究注意智能系统的效果而不是单纯的对人 的智能行为的模拟. (人工智能研究的出发点与生物学家不同。生物学家研 究智能行为是从脑的结构和神经细胞的组织入手。
人工智能研究者主要从智能行为的过程与表现入手,重 点放在智能行为的实际效果上。)
社会无统一的知识表示和理论基础。 Brooks:无需表示、无需推理的智能。 反对派的核心观点:计算机只能解决形式化的问题,而
客观世界的问题则是非形式化的,是变化无穷的。
近期目标 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。
➢ 近代:利用能量的资源 制造动力工具 扩展人的体力功能 支持工业社会的文明
➢ 现代:利用信息资源 制造智能工具 扩展人的智力功能 导致信息社会
人工智能(Artificial Intelligence)
研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能; 如何把计算机用得更聪明; 如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统; 如何设计和制造更聪明的智能计算机
20世纪40位图灵奖获得者中有6位人工智能学者:
Marvin Minsky(1969年) John McCarthy(1971年) Herbert Simon和Allen Newell(1975年) Edward Feigenbaum和Raj Reddy (1994年)
可见人工智能在信息科学中的地位。
中国计算机学会推荐的人工智能国际学术刊物 A类: AI IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Journal of Machine Learning Research
国内重要会议
1981年成立中国人工智能学会 全国人工智能学术年会(CAAI)。
Nilson(Stanford): AI是关于知识的科学,即怎样 获取、表示和使用知识的科学
Feigenbaum(Stanford):AI是知识信息处理系统
Winston(MIT):AI就是研究如何使计算机去做过 去只有人才能做的富有智能的工作
It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable.
人工智能原理
欧阳丹彤 吉林大学计算机科学与技术学院
e-mail: ouyangdantong@
课程 内 容
一、课程背景 二、产生式系统表示及其搜索方法 三、逻辑表示及其推理方法
第一章 人工智能简介
千古的梦想
不断地从自然力的束缚下解放自己
➢ 古代:利用物质资源 制造人力的工具 扩展人的体质功能 支持农业社会的文明
➢ 仅限于人?一般动物没有吗? ➢ 为什么说猩猩一类动物比一般动物智力高? ➢ 若只限于人,那么机器就更不能谈什么智能了,
也就无人工智能可言了! 所以,智能本身现在无法下精确的定义。
1、智能
基于计算机的智能 如果一种行为或一系列行为能完成人类所 做到的事, 就说它是智能的。
2、人工智能
人工智能又称为智能模拟,用计算机模拟人脑的 智能行为。包括感知、学习、推理、对策、决策、 预测、直觉、联想。
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