人工智能第一章

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Evaluation
Previous Courses：Discrete Mathematics; Artificial Intelligence Homework: 20% Final Report: 20% Final Exam.: 60%
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Chapter 1. Introduction
What is Artificial Intelligence (AI)? Origin and Development of AI Research Fields of AI Ways of AI research
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一些成果
20世纪50年代早期，英国牛津大学的研究者开发出了两个 复杂游戏的游戏对弈程序。Christopher Strachey发明了一 个运行在Ferranti Mark I上的西洋跳棋对弈程序。到1952年， 他的程序已能够完成合理的对弈。Dietrich Prinz则发明了另 一个运行在Ferranti Mark I上的程序，这个程序能够下国际 象棋。 1952年，Arthur Samuel的西洋跳棋对弈程序运行在IBM 701上。这个学习型西洋跳棋程序非常特别，因为Samuel可 以利用一个程序与它的副本程序进行对弈，从而能够从对手 身上学习。结果将产生一个能够击败自身的创造者的程序。 到1962年，Samuel的西洋跳棋程序击败了前任康涅狄格州 西洋跳棋冠军。 （这种方法被认为是演化计算的第一个例 子）
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图灵测试(Turing Test)
Alan Turing(1950)
受试者 人Bi 测试主 持人Ai
界面控制 受试者 计算机C
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Turing Test
测试者：主持人C 被测试者：一人A、一机器B 测试环境：测试主持人C与A或B均不可见；主持人 C A B C与A或B之间通过计算机终端会话； 测试方式：主持人向A和B提出相同的智能性问题， 但不能询问物理特征。A和B在回答问题时，应尽量 让主持人相信自己是 “人”。 ” 测试结论：如果不管如何更换被测试者A和主持人C， 主持人能正确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。
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Artificial Intelligence
人工智能（Artificial Intelligence, AI） 起源于美国1956年的一次夏季讨论会（达特 茅斯会议） 什么是AI AI
计算->算计
图灵测试
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图灵其人
图灵测试 ---一种智能的测量方法
1950年英国数学家图灵(Turing)在 “计算机器与智力”一文中提出
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希尔勒的中文屋子
罗杰施安克的“故事理解程序” 罗杰 施安克的“故事理解程序”。 施安克的 机器能理解吗？ 希尔勒的中文屋子。 问题：通过了图灵测试就具有智能吗？
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AI的本质问题
研究如何制造出人造的智能机器或系统，来 模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能 的科学。 科学发展史：瓦特的蒸汽机；电的发现；计 算机的产生
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Contents
Chapter 1: Introduction
Logical Approach to AI
Chapter Chapter Chapter Chapter 2: Declarative Knowledge 3: Inference 4. Resolution 5. Resolution Strategies
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图灵的一生
辉煌的成就：24岁提出图灵机理论，31岁参与 COLOSSUS的研制，33岁设想仿真系统，35岁提出 自动程序设计概念，38岁设计“图灵测验”。 特立独行的人生：上班途中戴防毒面具骑自行车、 自行车掉链子前及时下车、因同性恋遭到拘捕、吃 了泡在氰化物溶液中的苹果致死。发明Enigma破译 德军密码，获得大英帝国授予的荣誉勋章 唯一一位获得图灵奖的华裔科学家——姚期智。
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What is Intelligence
一种认识客观事物和运用知识解决问题的综 合能力；
观察、学习、理解和认知的能力； 运用知识以解决问题的能力； 抽象思维，把大量信息组织为有意义系统的能力；
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Intellectual Ability
感知能力：人们通过感觉器官感知外部世界的能力。 记忆能力：是对感知到的外界信息或由思维产生的内 部知识的存储过程。 思维能力：是对所存储的信息或知识的本质属性、内 部规律等的认识过程。
Logical Foundations of Artificial Intelligence
尹传环 chhyin@bjtu.edu.cn School of computer & Information Technology Beijing Jiaotong University
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Goal
了解人工智能领域的基本知识 掌握用一阶谓词逻辑表示知识的方法 掌握用归结原理求解问题的方法 了解非单调逻辑的基本思想和方法 能用上述原理和方法解决实际问题
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Related Courses
Knowledge Engineering (董兴业) Machine Learning (于剑) Computational Intelligence (王志海) Data Ming (王志海) Distributed Artificial Intelligence Artificial Neural Network
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AI历史回顾(4)
第二阶段（50年代中－60年代中）通用方法 时代
物理符号系统 主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等 对问题的难度估计不足，陷入困境
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乐观的人工智能
1958: Newell和Simon的四个预测 –十年内，计算机将成为世界象棋冠军 –十年内，计算机将发现或证明有意义的数ห้องสมุดไป่ตู้定理 –十年内，计算机将能谱写优美的乐曲 –十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论
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Parry和Eliza 的对话
Eliza：请继续。 Parry：你知道赛马赌家吗？ Eliza：你怎么想到我知道赛马赌家？ Parry：有个赛马赌家一次都没有还我钱。 Eliza：那对你意味着什么？ Parry：我打了那个不还我钱的家伙，我想他可能让他黑社会的朋友报复 我。 Eliza：还有什么要讨论的吗？ Parry：你知道诈骗者吗？ Eliza：你为什么要这样问？ Parry：你参与过赌博吗？ Eliza：为什么你对这种问题感兴趣？ Parry：我喜欢赛马。 Eliza：你还喜欢什么？ Parry：我知道流氓操纵赌博。 Eliza：你真正在和谁说话？
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Text Book & References
Textbook:
Logical Foundations of Artificial Intelligence. Genesereth and Nilsson, 1987.
References:
人工智能：一种系统方法，M Tim Jones著，电子工业出 版社（英文影印） 人工智能原理。石纯一等，清华大学出版社，1993 人工智能：一种现代方法（英文影印，第二版）。 Russell, s. and Norvig, P.，清华大学出版社，2006.5 人工智能。史忠值等，国防工业出版社，2007
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一些成果（2）
第一个为计算机编写的人工智能程序是“逻辑理论 家（Logic Theorist）”。它是Allen Newell、 Herbert Simon和J. C. Shaw在1956年为了发现等式 的证明而发明的，这个程序最独特之处在于它能够 为一个给定的等式找到比当前已知的证明更好的证 明。 1957年，Simon和Newell在此基础之上发明了通用 问题求解器（General Problem Solver，GPS）。通 用问题求解器使用手段-目的分析求解问题，但通常 受限于游戏问题。 McCarthy发明了Lisp语言，提出了Alpha-beta剪枝 算法。
Modal Logic
Chapter 9. Knowledge and Belief Chapter 10. Metaknowledge and Metareasoning
Agent: Distributed Artificial Intelligence
Chapter 11. State and Change Chapter 12. Planning Chapter 13. Intelligent Agent Architecture
抽象思维、形象思维、灵感思维
学习能力：是一个具有特定目的的知识获取过程。 行为能力：是指人们对感知到的外界信息做出的动作 反应的能力。
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Definitions of AI
智能机器（ intelligent machine）：能够在各类 环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。 人工智能（能力）：用人工的方法在机器上实现的 智能，即让智能机器具有人类智能的功能，如推理、 证明、识别、感知、理解、规划、学习、问题求解 等。 人工智能（学科）：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。
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如何实现？
著名的Eliza程序采用POP-11编码，并使用模 式匹配程序matches，例如： [I hate you] -> inp_sentence; if inp_sentence matches [ I ?verb you == ] then [why do you ^verb me?] => endif; 这段程序的结果是[why do you hate me?]。
图灵1912年生于英国伦敦，1954年死于英国的曼彻斯特，他是计算机 年生于英国伦敦， 年死于英国的曼彻斯特， 图灵 年生于英国伦敦 年死于英国的曼彻斯特 逻辑的奠基者，许多人工智能的重要方法也源自于这位伟大的科学家。 逻辑的奠基者，许多人工智能的重要方法也源自于这位伟大的科学家。 他对计算机的重要贡献在于他提出的有限状态自动机也就是图灵机的 概念，对于人工智能，它提出了重要的衡量标准"图灵测试 图灵测试"， 概念，对于人工智能，它提出了重要的衡量标准 图灵测试 ，如果有 机器能够通过图灵测试，那他就是一个完全意义上的智能机， 机器能够通过图灵测试，那他就是一个完全意义上的智能机，和人没 有区别了。他杰出的贡献使他成为计算机界的第一人， 有区别了。他杰出的贡献使他成为计算机界的第一人，现在人们为了 纪念这位伟大的科学家将计算机界的最高奖定名为"图灵奖 图灵奖"。 纪念这位伟大的科学家将计算机界的最高奖定名为 图灵奖 。
Expandation of Logical Approach
Chapter 6. Nonmonotonic Reasoning Chapter 7. Induction (Machine Learning)
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Contents
Chapter 8. Reasoning with Uncertain Belief (Knowledge Engineering)
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图灵机原型
图灵机是一条 在两个方向上 都为无限长的 磁带，一个控 制器和一个读 写磁头组成， 磁带被分成一 个个独立的存 储单元，且控 制器的状态是 有限的
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1966年的ELIZA
患者：我想谈谈我的母亲。 Eliza：当你想到你母亲的时候还会想到什么？ 患者：她想要控制我，浪费我的生命。 Eliza：你的生命? 患者：是的，有时我有生命。 Eliza：你确定。 患者：为什么你认为我没有生命？ Eliza：你相信我认为你没有生命？
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Goal of AI Research
远期目标：揭示人类智能的根本机理，用智 能机器去模拟、延伸和扩展人类智能。 近期目标：建造智能计算机代替人类的部分 智力劳动。
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AI历史回顾(1)
第一阶段（40年代－50年代末）神经元网络 时代
双层网络 M－P模型、感知器模型等 问题：XOR问题不能解决
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AI历史回顾(2)
输入1 0 0 1 1 输入2 0 1 0 1 输出 0 1 1
(0,0) (0,1) (1,0) (1,1)
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AI历史回顾(3)
Minsky的著作：《Perceptions》（感知器）
从理论上证明了二层神经元网络不可能解决XOR 问题 如果要求解XOR问题，神经元网络必须是3层或3 层以上的结构 对于3层或3层以上的神经元网络，难于找到一个 通用的学习算法