人工智能讲义PPT

§1.2 人工智能发展的历史（1）
50年代人工智能的兴起与冷落
Dartmouth十人研讨会（1956） 消解法的提出和其局限性（1965） 跳棋程序Checkers的辉煌与停滞（1956） 机器翻译受挫
The spirit is willing but the flesh is weak. The wine is good but the meat is spoiled. Time flies like an arrow. Fruit flies like an apple.
§1.4 人工智能的研究领域（1）
1，专家系统 2，机器学习 3，模式识别 4，自然语言理解 5，自动定理证明
§1.4 人工智能的研究领域（2）
6，自动程序设计 7，机器人学 8，博弈 9，智能决策支持系统 10，人工神经网络
本课程的目的
• 掌握人工智能的基本原理与方法 • 分析问题解决问题方法的学习 • 进一步开展人工智能的研究 • 一般应用系统的开发
有关人工智能的思考早在几个世纪 前就存在了。“从几世纪前出现的神话 般复杂的巨钟和机械自动机开始，人们 已对机器操作的复杂性与自身的某些智 能活动进行直观的联系。” (Pamela McCorduck: Machines Who Think, 1979) 现代计算机要比人们建造过的任 何机器复杂千万倍，因此真正兴起对人 工智能的研究是从本世纪五十年代才开 始的。
§1.3目前人工智能研究的发展方向（1）
现场人工智能（Situated AI）
生命系统在复杂的自然环境中所具有的生存和 反应能力的本质就是适应环境的“感知-运动” 模式。 Rodney A. Brooks: “没有推理的智能”获12届 国际人工智能联合大会“计算机与思维”奖。
R.Brooks的人造昆虫 （1991）
第五代计算机研制计划的失败，人工智能 发展受挫 对AI基础问题的反思与大辩论
§1.2 人工智能发展的历史（4）
不同学派百花齐放，神经网络飞速发展 知识工程与符号系统遇到的困难 神经网络研究的复兴 第一次神经网络国际会议（1987，美国） 宣告了神经网络作为一个新的独立的学 科的诞生 符号主义、联结主义、行为主义、逻辑 主义、认知主义百花齐放
International Joint Conferences on Artificial Intelligence
特点：重视知识，走向实用。
§1.2 人工智能发展的历史（3）
80年代第五代计算பைடு நூலகம்的研制
日本的第五代计算机“知识信息处理计算 机系统KIPS”研制计划（1982）
Knowledge Information Process System
特点：重视问题求解方法，忽视了知识的 重要。
§1.2 人工智能发展的历史（2）
专家系统与人工智能研究的新高潮
化学质谱分析系统DENDRAL（1968） 医学专家系统MYCIN（1974） 矿藏勘探专家系统PROSPECTOR（1976） 语言理解系统HEARSAY-II（1976） 首届国际人工智能联合会议IJCAI（1969）
94年Bezdek “计算智能”：不需要知识，从计 算、搜索的历史过程中获取信息，指导下一步 的计算和搜索。
§1.3目前人工智能研究的发展方向（2）
Agent（智能体）和分布式人工智能
Agent—具有自主性、独立性、适应性、社 会性的软件实体 分布式人工智能和多Agent系统—对Agent 的社会性，包括通信、交互、合作、协调与 协商等的研究。 与Internet应用密切相关
Turing试验：一个房间中放一台机器，另一 房间有一个人，他们对提问者的问题分别作 答，若提问者分辨不出哪个是机器哪个是人， 则认为机器具有智能。 Feigenbaum定义：只告诉机器做什么而不 告诉怎样做，机器就能完成工作，便可说机 器有了智能。
§1.1 什么是人工智能（3）
人工智能
人工智能是以思维科学为理论基础，用计 算机来模拟人类各种思维行为的科学。 由计算机来实现人类的智能活动（如判断、 识别、理解、学习、规划和问题求解等）就 是人工智能。 人工智能是研究解释和模拟人类智能、智 能行为及其规律的一门学科， 是计算机科 学的一个分支。
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AI CLASS
人工智能原理
曹子宁
版权所有, 2004, NUAA .
第一章
绪论
本课程的内容
第一章，介绍人工智能的概念，历史与研究方向 第二章，状态空间法及搜索 第三章，问题归约法 第四章，人工智能的谓词演绎 第五章，消解反演系统 第六章，不确定性知识表示与推理 第七章，专家系统
§1.3目前人工智能研究的发展方向（5）
同主流计算机技术结合
汪成为：对未来10年内计算机技术的展望
分析几十年来计算机的发展历程，可以得 出这样的结论：凡有助于缩小人机隔阂，有 助于建立和谐人机环境的理论、方法、技术 和产品都具有强大的生命力。
与多媒体、网络、数值计算、信息管理技 术结合 智能化软件开发和自适应系统
§1.1 什么是人工智能（1）
人类智能——学习和解决问题的能力
学习
知识的学习：各学科领域的知识 技能的学习：解决问题的方法 个性的形成：形成具有自己特点的知识 与技能
解决问题
用已知的知识和技能解决问题 创造性解决问题：建立新知识 、新技 能
§1.1 什么是人工智能（2）
机器智能
§1.3目前人工智能研究的发展方向（4）
现在上网购物常常给人带来意外的惊喜。 网站在你不知不觉中记录你的行踪，抓到你 的喜好。如果你在网上点击一下衬衫，之后 又看了一下书和裤子。网站就会记住你的点 击顺序，记下你在每个产品上停留的时间以 及你买了什么，没买什么。这些信息都由数 据仓库保存整理。假如你买了裤子，没买衬 衫，下次你上网时，数据仓库会跟你说， “欢迎再次光顾，上次您买了裤子，现在我 们有一件衬衫可以优惠卖给你。你感兴趣 吗？” 顾客遇到这种情况，一定是又惊又 喜。这就是数据仓库的魅力。
§1.3目前人工智能研究的发展方向（3）
数据采掘和知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）
Internet, Data Warehouse
集成化与历史化 面向数据分析以支持决策过程
假设你用自动柜员机取200美元，当你等待 柜员机交易确认时，银行可以查看一下你的 帐号，告诉你现金帐上钱太多，应该换另一 个帐号，以便获得更多利息。如果银行这么 对待你，你做为消费者肯定会觉得这是一个 好银行。然而没有数据仓库，银行就做不到 这一点。