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是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
10.08.2020
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17
1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
1.4.14 分布式人工智能与Agent
是传统人工智能的延伸和扩展 研究目标是创建一种能描述自然系统和
“理解”的难度 Context
1.4.4 自动程序设计
根据不同目的描述来编写的计算机程序 促进人工智能系统的发展(语言的发展)
10.08.2020
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13
1.4 研究及应用
1.4.5 专家系统
是一个智能化的计算机程序系统 和传统的计算机程序之间有本质区别
1.4.6 机器学习
是机器获取智能的途径 学习是一个有特定目的的知识获取过程 学习的本质是对信息的理解与应用 有多种学习方法
1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
人工生命概念的提出 理论基础与研究方法 研究内容
10.08.2020
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14
1.4.7 神经网络
神经计算机 在其它领域中的广泛应用
1.4.8 机器人学
操作机器人 智能机器人 机器人的广泛应用 促进人工智能的发展
10.08.2020
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1.4 研究及应用
15
1.4 研究及应用
1.4.9 模式识别
是计算机对环境识别的需要 是对人类环境的感知模拟
1.1.2 人工智能的起源与发展
发展期（1970年~） 进一步研究AI基本原理方法和技术 进行实用化研究 专家系统与知识工程 智能机器人 智能控制等 从“一枝独秀”到“百花齐放”
10.08.2020
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设 (P6-7)
人是一种智能信息处理系统 物理符号系统的六种基本功能 物理符号系统的假设
推论一：人具有智能→人是物理符号系统 推论二：计算机是物理符号系统→具有智能 推论三：计算机与人都是物理符号系统→
计算机能够模拟人的智能活动
10.08.2020
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1.2 人类智能和人工智能
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层次 认知生理学：人的神经系统 认知心理学：人的思维策略 认知信息学：生理活动←→心理活动 认知工程学：认知行为的加工处理
社会系统的精确概念模型
10.08.2020
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1.4 研究及应用
1.4.15 计算智能与进化计算
计算智能
包括神经计算、模糊计算、进化计算等
进化计算的理论基础是生物进化论
1.4.16 数据挖掘与知识发现
知识获取 数据库知识挖掘 数据库中知识发现的四个特征P22
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基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
10.08.2020
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1.4 人工智能的研究及应用领域
人工智能的基本技术
知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法…
人工智能
Artificial Intelligence
教材： 蔡自兴，徐光祐. 《人工智能及其应用—研究生用书》 第三版，清华大学出版社
第一章 绪论
1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要
10.08.2020
1.4.10 机器视觉
人类80％以上的外部信息来自视觉 低层视觉(图象处理)与高层视觉(理解) 前沿研究领域 广泛应用
10.08.2020
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1.4 研究及应用
1.4.11 智能控制
驱动智能机器自主地实现其目标的过程 是一个定性和定量的混合控制过程 是当今自动控制的最高水平
1.4.12 智能检索
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IJCAI 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
10.08.2020
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4
1.1 定义和发展
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2
1.1 定义和发展
1.1.1 人工智能的定义
几种定义 智能机器（intelligent machine） 人工智能（学科2） 人工智能（能力3） 人工智能（拟人思维、行为 4,5,8,9） 人工智能（理性思维、行为6,7,10,11）
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1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
10.08.2020
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.2 人类智能的计算机模拟
机器智能可以模拟人类智能
智能计算机
下棋(1997年5月，IBM公司的Deep Blue智能计算机以 2胜1负3平的结果，战胜国际大师Kasparov。32CPU， 200万棋局，估价函数有8000个参数)
定理证明 语言翻译
新型智能计算机
神经计算机 量子计算机
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.3 人工智能的研究目标
近期目标
建造智能计算机代替人类的部分智 力劳动
远期目标
用自动机模仿人类的思维过程和智 能行为
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1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）主流派别
1.4.1 问题求解
问题的表示、分解、搜索、归约等 进行复杂的数学公式符号运算求解
1.4.2 逻辑推理与定理证明
通过对事实数据库的操作来证明定理 多种证明方法 Hale Waihona Puke Baidu何定理证明的“吴氏方法”
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1.4 研究及应用
1.4.3 自然语言理解
语言
自然语言、人造语言、机器语言
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
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1.4 研究及应用
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1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
1.4.14 分布式人工智能与Agent
是传统人工智能的延伸和扩展 研究目标是创建一种能描述自然系统和
“理解”的难度 Context
1.4.4 自动程序设计
根据不同目的描述来编写的计算机程序 促进人工智能系统的发展(语言的发展)
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1.4 研究及应用
1.4.5 专家系统
是一个智能化的计算机程序系统 和传统的计算机程序之间有本质区别
1.4.6 机器学习
是机器获取智能的途径 学习是一个有特定目的的知识获取过程 学习的本质是对信息的理解与应用 有多种学习方法
1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
人工生命概念的提出 理论基础与研究方法 研究内容
10.08.2020
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1.4.7 神经网络
神经计算机 在其它领域中的广泛应用
1.4.8 机器人学
操作机器人 智能机器人 机器人的广泛应用 促进人工智能的发展
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1.4 研究及应用
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1.4 研究及应用
1.4.9 模式识别
是计算机对环境识别的需要 是对人类环境的感知模拟
1.1.2 人工智能的起源与发展
发展期（1970年~） 进一步研究AI基本原理方法和技术 进行实用化研究 专家系统与知识工程 智能机器人 智能控制等 从“一枝独秀”到“百花齐放”
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设 (P6-7)
人是一种智能信息处理系统 物理符号系统的六种基本功能 物理符号系统的假设
推论一：人具有智能→人是物理符号系统 推论二：计算机是物理符号系统→具有智能 推论三：计算机与人都是物理符号系统→
计算机能够模拟人的智能活动
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1.2 人类智能和人工智能
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层次 认知生理学：人的神经系统 认知心理学：人的思维策略 认知信息学：生理活动←→心理活动 认知工程学：认知行为的加工处理
社会系统的精确概念模型
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1.4 研究及应用
1.4.15 计算智能与进化计算
计算智能
包括神经计算、模糊计算、进化计算等
进化计算的理论基础是生物进化论
1.4.16 数据挖掘与知识发现
知识获取 数据库知识挖掘 数据库中知识发现的四个特征P22
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基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
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1.4 人工智能的研究及应用领域
人工智能的基本技术
知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法…
人工智能
Artificial Intelligence
教材： 蔡自兴，徐光祐. 《人工智能及其应用—研究生用书》 第三版，清华大学出版社
第一章 绪论
1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要
10.08.2020
1.4.10 机器视觉
人类80％以上的外部信息来自视觉 低层视觉(图象处理)与高层视觉(理解) 前沿研究领域 广泛应用
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1.4 研究及应用
1.4.11 智能控制
驱动智能机器自主地实现其目标的过程 是一个定性和定量的混合控制过程 是当今自动控制的最高水平
1.4.12 智能检索
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IJCAI 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
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1.1 定义和发展
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1.1 定义和发展
1.1.1 人工智能的定义
几种定义 智能机器（intelligent machine） 人工智能（学科2） 人工智能（能力3） 人工智能（拟人思维、行为 4,5,8,9） 人工智能（理性思维、行为6,7,10,11）
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1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.2 人类智能的计算机模拟
机器智能可以模拟人类智能
智能计算机
下棋(1997年5月，IBM公司的Deep Blue智能计算机以 2胜1负3平的结果，战胜国际大师Kasparov。32CPU， 200万棋局，估价函数有8000个参数)
定理证明 语言翻译
新型智能计算机
神经计算机 量子计算机
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.3 人工智能的研究目标
近期目标
建造智能计算机代替人类的部分智 力劳动
远期目标
用自动机模仿人类的思维过程和智 能行为
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1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）主流派别
1.4.1 问题求解
问题的表示、分解、搜索、归约等 进行复杂的数学公式符号运算求解
1.4.2 逻辑推理与定理证明
通过对事实数据库的操作来证明定理 多种证明方法 Hale Waihona Puke Baidu何定理证明的“吴氏方法”
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1.4 研究及应用
1.4.3 自然语言理解
语言
自然语言、人造语言、机器语言
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
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1.4 研究及应用