信息与智能科学导论 第9章 人工智能导论
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• 在产业界最新的人工智能应用中，会综合上述各大流派 实现面向实践的领域应用。
16
图9-4 人工智能主要流派
《信息与智能科学导论》
17
符号主义流派
《信息与智能科学导论》
• 符号主义流派认为，人类的认知过程就是各种符号进行运算的过 程，所以计算机也应该是基于各种符号进行运算的。
• 符号主义流派提出了物理符号系统假设：
• 蒙特卡洛树搜索算法 + 深度学习 + 强化学习
– AlphaGo本质上采用蒙特卡洛树搜索框架，
– 整合了深度学习和强化学习技术
– 将离线深度学习与在线高效搜索相结合，
– 得到围棋问题的有效解法并战胜人类。
13
人工智能的发展趋势
《信息与智能科学导论》
• 人工智能领域的发展和应用，已经不再单独遵循某一个流派，它 更多地是综合采用多个流派的技术长项。
– 在符号系统中实现了相应功能，现实世界中就可以复现对应功能。 – 即计算机中可以正确实现的，现实世界中就是正确的。
• 使用计算机构建机器定理证明，是这个流派的理论基础。 • 纽厄尔和司马贺（又名赫伯特•西蒙）是符号主义流派的代表人物
。
18
符号主义流派
《信息与智能科学导论》
• 1958年的夏天，美籍华裔科学家王浩在IBM 704机上实现了一个 完全的命题逻辑程序，以及一个一阶逻辑程序。
• 如：
– 知识图谱是从专家系统发展而来，同时兼顾统计学科的知识，并没有 完全遵循符号主义流派的技术路线。
– 谷歌的AlphaGo综合了3种算法实现，各属于3个流派，分别是：符号主 义流派的蒙特卡洛搜索树算法、连接主义流派的人工神经网络深度学 习算法、行为主义流派的强化学习算法。
• 未来人工智能的研究会以Agent为载体，统一各个流派的研究，进 行多Agent研究。
7
人工智能的定义
《信息与智能科学导论》
• “人工智能是一门科学，它使机器去做那些由人来做并需要智 能的工作”
– 明斯基 提出
• “人工智能是关于知识的科学—怎样表示知识以及怎样 获得知识并使用知识的科学。”
– 尼尔森在《人工智能》一书中提出 – 被众多专业人士所认可
8
人工智能的三次浪潮
《信息与智能科学导论》
14
主要内容
《信息与智能Baidu Nhomakorabea学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
15
人工智能的流派
《信息与智能科学导论》
• 人工智能研究领域有3大流派，分别是：
– 符号主义、连接主义、行为主义。
• 近年来，也出现了进化流派、类推流派、贝叶斯流派等 新流派。
• 棋类游戏被认为是人类智力活动的象征
– 受众面广泛， – 规则简洁明了， – 胜负容易评估。
• 在人工智能的发展史上有非常著名的三盘棋
– 西洋跳棋、国际象棋和围棋 – 标志着人工智能的三次浪潮
• 三次对弈，AI程序一步步战胜人类棋手
– 引发了人工智能发展的三次浪潮， – 每一次都引领了新一轮的人工智能研究领域的热点。
《信息与智能科学导论 》
第9章 . 人工智能导论
1
主要内容
《信息与智能科学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
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主要内容
《信息与智能科学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
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2．国际象棋
《信息与智能科学导论》
• 1997年5月11日，IBM “深蓝”计算机以 3.5︰2.5的战 绩战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。
• 专家系统的知识库 + α-β剪枝搜索算法
– 结合基于知识工程的专家系统中的知识库规则完成棋局评价 。
• “深蓝”存储了70万个大师级比赛棋谱的数据库， • 其“开局手册”就有4 000个棋局，
5
《信息与智能科学导论》
1956年的达特茅斯会议及当事人
图9-1 会议原址：达特茅斯楼
图9-2 2006年当事人重聚达特茅斯
6
达特茅斯会议的主要议题
《信息与智能科学导论》
1. 自动计算机，所谓“自动”指的是可编程 2. 编程语言，如何为计算机编程使其能够使用语言 3. 神经网络 4. 计算规模的理论，特指计算理论中的计算复杂性 5. 机器学习的自我改造 6. 抽象 7. 随机性和创见性
– 奠定了计算机科学的理论和实践基础， – 推进了相关的哲学思考。
• 1950年，图灵在哲学杂志Mind上发表论文《计算机机器与智能》
– 提出了关于机器思维的问题， – 被认为是人工智能学科的源头。 – 因此，图灵被称为“人工智能之父”。
• 现代人工智能公认起源于1956年的达特茅斯会议
– “人工智能”的英文全称为“Artificial Intelligence”， – 有文献可考的记录，这个名词便是出自该次会议。
– 1959年的改进版本证明了150条一阶逻辑以及 200 条命题逻辑定理。
– 搜索算法采用α-β剪枝法，
12
3．围棋
《信息与智能科学导论》
• 2016年3月，谷歌旗下的DeepMind公司的AlphaGo围棋AI程序， 以4︰1的总比分战胜了韩国围棋世界冠军九段棋手李世石。
• 2017年5月，在乌镇围棋峰会上，AlphaGo又以3︰0战胜了排名世 界第一的围棋世界冠军中国棋手柯洁。
9
1．西洋跳棋
《信息与智能科学导论》
• 1952年，阿瑟•萨缪尔在IBM公司研制了一个具有自主 学习能力的西洋跳棋程序。
• 1962年，该程序击败了美国西洋跳棋最强的选手之一。
10
《信息与智能科学导论》
西洋跳棋程序击败人类选手
• 阿瑟•萨缪尔首次提出“机器学习”的概念，
– 被认为是“机器学习之父”
3
人工智能概述
《信息与智能科学导论》
• 人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域深入研究： 不但试图理解智能体（Agent），还尝试创建并操纵智 能体。
• 主要介绍：人工智能学科的起源、沿革，并给出人工智 能的定义。
4
人工智能的起源
《信息与智能科学导论》
• 1936年5月，英国科学家图灵的论文《论可计算数及其在判定问题中的 应用》
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图9-4 人工智能主要流派
《信息与智能科学导论》
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符号主义流派
《信息与智能科学导论》
• 符号主义流派认为，人类的认知过程就是各种符号进行运算的过 程，所以计算机也应该是基于各种符号进行运算的。
• 符号主义流派提出了物理符号系统假设：
• 蒙特卡洛树搜索算法 + 深度学习 + 强化学习
– AlphaGo本质上采用蒙特卡洛树搜索框架，
– 整合了深度学习和强化学习技术
– 将离线深度学习与在线高效搜索相结合，
– 得到围棋问题的有效解法并战胜人类。
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人工智能的发展趋势
《信息与智能科学导论》
• 人工智能领域的发展和应用，已经不再单独遵循某一个流派，它 更多地是综合采用多个流派的技术长项。
– 在符号系统中实现了相应功能，现实世界中就可以复现对应功能。 – 即计算机中可以正确实现的，现实世界中就是正确的。
• 使用计算机构建机器定理证明，是这个流派的理论基础。 • 纽厄尔和司马贺（又名赫伯特•西蒙）是符号主义流派的代表人物
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符号主义流派
《信息与智能科学导论》
• 1958年的夏天，美籍华裔科学家王浩在IBM 704机上实现了一个 完全的命题逻辑程序，以及一个一阶逻辑程序。
• 如：
– 知识图谱是从专家系统发展而来，同时兼顾统计学科的知识，并没有 完全遵循符号主义流派的技术路线。
– 谷歌的AlphaGo综合了3种算法实现，各属于3个流派，分别是：符号主 义流派的蒙特卡洛搜索树算法、连接主义流派的人工神经网络深度学 习算法、行为主义流派的强化学习算法。
• 未来人工智能的研究会以Agent为载体，统一各个流派的研究，进 行多Agent研究。
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人工智能的定义
《信息与智能科学导论》
• “人工智能是一门科学，它使机器去做那些由人来做并需要智 能的工作”
– 明斯基 提出
• “人工智能是关于知识的科学—怎样表示知识以及怎样 获得知识并使用知识的科学。”
– 尼尔森在《人工智能》一书中提出 – 被众多专业人士所认可
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人工智能的三次浪潮
《信息与智能科学导论》
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主要内容
《信息与智能Baidu Nhomakorabea学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
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人工智能的流派
《信息与智能科学导论》
• 人工智能研究领域有3大流派，分别是：
– 符号主义、连接主义、行为主义。
• 近年来，也出现了进化流派、类推流派、贝叶斯流派等 新流派。
• 棋类游戏被认为是人类智力活动的象征
– 受众面广泛， – 规则简洁明了， – 胜负容易评估。
• 在人工智能的发展史上有非常著名的三盘棋
– 西洋跳棋、国际象棋和围棋 – 标志着人工智能的三次浪潮
• 三次对弈，AI程序一步步战胜人类棋手
– 引发了人工智能发展的三次浪潮， – 每一次都引领了新一轮的人工智能研究领域的热点。
《信息与智能科学导论 》
第9章 . 人工智能导论
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主要内容
《信息与智能科学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
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主要内容
《信息与智能科学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
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2．国际象棋
《信息与智能科学导论》
• 1997年5月11日，IBM “深蓝”计算机以 3.5︰2.5的战 绩战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。
• 专家系统的知识库 + α-β剪枝搜索算法
– 结合基于知识工程的专家系统中的知识库规则完成棋局评价 。
• “深蓝”存储了70万个大师级比赛棋谱的数据库， • 其“开局手册”就有4 000个棋局，
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《信息与智能科学导论》
1956年的达特茅斯会议及当事人
图9-1 会议原址：达特茅斯楼
图9-2 2006年当事人重聚达特茅斯
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达特茅斯会议的主要议题
《信息与智能科学导论》
1. 自动计算机，所谓“自动”指的是可编程 2. 编程语言，如何为计算机编程使其能够使用语言 3. 神经网络 4. 计算规模的理论，特指计算理论中的计算复杂性 5. 机器学习的自我改造 6. 抽象 7. 随机性和创见性
– 奠定了计算机科学的理论和实践基础， – 推进了相关的哲学思考。
• 1950年，图灵在哲学杂志Mind上发表论文《计算机机器与智能》
– 提出了关于机器思维的问题， – 被认为是人工智能学科的源头。 – 因此，图灵被称为“人工智能之父”。
• 现代人工智能公认起源于1956年的达特茅斯会议
– “人工智能”的英文全称为“Artificial Intelligence”， – 有文献可考的记录，这个名词便是出自该次会议。
– 1959年的改进版本证明了150条一阶逻辑以及 200 条命题逻辑定理。
– 搜索算法采用α-β剪枝法，
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3．围棋
《信息与智能科学导论》
• 2016年3月，谷歌旗下的DeepMind公司的AlphaGo围棋AI程序， 以4︰1的总比分战胜了韩国围棋世界冠军九段棋手李世石。
• 2017年5月，在乌镇围棋峰会上，AlphaGo又以3︰0战胜了排名世 界第一的围棋世界冠军中国棋手柯洁。
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1．西洋跳棋
《信息与智能科学导论》
• 1952年，阿瑟•萨缪尔在IBM公司研制了一个具有自主 学习能力的西洋跳棋程序。
• 1962年，该程序击败了美国西洋跳棋最强的选手之一。
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《信息与智能科学导论》
西洋跳棋程序击败人类选手
• 阿瑟•萨缪尔首次提出“机器学习”的概念，
– 被认为是“机器学习之父”
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人工智能概述
《信息与智能科学导论》
• 人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域深入研究： 不但试图理解智能体（Agent），还尝试创建并操纵智 能体。
• 主要介绍：人工智能学科的起源、沿革，并给出人工智 能的定义。
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人工智能的起源
《信息与智能科学导论》
• 1936年5月，英国科学家图灵的论文《论可计算数及其在判定问题中的 应用》