第1-10共10章-人工智能ppt丁世飛【專(zhuān)業(yè)教育】

1、人工智能,第一章 緒論,1,驕陽(yáng)書(shū)苑,第1章緒論,主要內(nèi)容】 1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的發(fā)展 1.3 人工智能的研究方法 1.4 人工智能研究的應(yīng)用領(lǐng)域,2,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,現(xiàn)工智現(xiàn)代人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI），一般認(rèn)為起源于美國(guó)1956年夏季的達(dá)特茅斯會(huì)議，在這次會(huì)議上， John McCarthy第一次提出了“Artificial Intelligence”這個(gè)詞,約翰麥卡錫（John McCarthy,人工智能之父 首次提出AI的概念 LISP語(yǔ)言的發(fā)明人,3,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,人工智能(Arti

2、ficial Intelligence，簡(jiǎn)記為AI)是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展及新思想、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的形勢(shì)下產(chǎn)生的一個(gè)學(xué)科，也是一門(mén)涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)和心理學(xué)、信息論、控制論等學(xué)科的交叉和邊緣學(xué)科。 本章的主要任務(wù)是討論智能、人工智能的基本概念，并對(duì)人工智能的發(fā)展歷史、研究?jī)?nèi)容、研究途徑及應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行簡(jiǎn)要的討論,4,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,人工 人工智能的一個(gè)比較流行的定義，也是該領(lǐng)域較早的定義，是由當(dāng)時(shí)麻省理工學(xué)院的麥卡錫在1956年的達(dá)特矛斯會(huì)議上提出的：“人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來(lái)就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”。總體來(lái)講，目前對(duì)人工智能的定義大

3、多可劃分為四類(lèi)，即機(jī)器“類(lèi)人思維”、“類(lèi)人行為”、“理性思維”和“理性行為,5,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,圖靈測(cè)試】 1950年， 阿蘭圖靈(Alan Turing)提出圖靈測(cè)試，為智能提供一個(gè)滿(mǎn)足可操作要求的定義。圖靈測(cè)試用人類(lèi)的表現(xiàn)來(lái)衡量假設(shè)的智能機(jī)器的表現(xiàn)，這無(wú)疑是評(píng)價(jià)智能行為的最好且唯一的標(biāo)準(zhǔn),6,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,圖靈測(cè)試的基本過(guò)程,圖靈稱(chēng)為“模仿游戲”的測(cè)試是這樣進(jìn)行的: 將一個(gè)人與一臺(tái)機(jī)器置于一間房間中，而與另外一個(gè)人分隔開(kāi)來(lái)，并把后一個(gè)人稱(chēng)為詢(xún)問(wèn)者。詢(xún)問(wèn)者不能直接見(jiàn)到屋中任一方，也不能與他們說(shuō)話(huà)，因此，他不知道到底哪一個(gè)實(shí)體是機(jī)器，只可以通過(guò)一個(gè)類(lèi)似終端

4、的文本設(shè)備與他們聯(lián)系,然后,讓詢(xún)問(wèn)者僅根據(jù)通過(guò)這個(gè)儀器提問(wèn)收到的答案辨別出哪個(gè)是計(jì)算機(jī)，哪個(gè)是人。如果詢(xún)問(wèn)者不能區(qū)別出機(jī)器和人，那么根據(jù)圖靈的理論， 就可以認(rèn)為這個(gè)機(jī)器是智能的,7,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,一臺(tái)機(jī)器要通過(guò)圖靈測(cè)試，它需要有下面的能力,自然語(yǔ)言處理: 實(shí)現(xiàn)用自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交流; 知識(shí)表示: 存儲(chǔ)它知道的或聽(tīng)到的、看到的； 自動(dòng)推理：能根據(jù)存儲(chǔ)的信息回答問(wèn)題，并提出新的結(jié)論； 機(jī)器學(xué)習(xí)：能適應(yīng)新的環(huán)境，并能檢測(cè)和推斷新的模式； 計(jì)算機(jī)視覺(jué)：可以感知物體； 機(jī)器人技術(shù)：可以操縱和移動(dòng)物體,8,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,圖靈測(cè)試的重要特征,它給出了一個(gè)客觀(guān)的智能

5、概念，也就是根據(jù)對(duì)一系列特定問(wèn)題的反應(yīng)來(lái)決定是否是智能體的行為。這為判斷智能提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，從而避免了有關(guān)部門(mén)智能：“真正”特征的必然爭(zhēng)論。 這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)使我們免于受到諸如以下目前無(wú)法回答的問(wèn)題的牽制：計(jì)算機(jī)使用的內(nèi)部處理方法是否恰當(dāng)或者機(jī)器是否是否真的意識(shí)到其動(dòng)作。 通過(guò)使詢(xún)問(wèn)者只關(guān)注回答問(wèn)題的內(nèi)容，消除了有利于生物體的偏置,9,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.1 什么是人工智能,人工智能（AI）是一門(mén)正在發(fā)展中的綜合性前沿學(xué)科，它由計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來(lái)。 人工智能研究的近期目標(biāo)：是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用

6、知識(shí)處理問(wèn)題，能模擬人類(lèi)的部分智能行為。 人工智能的最終目標(biāo)是建立關(guān)于智能的理論和讓智能機(jī)器達(dá)到人類(lèi)的智能水平（人工智能體,10,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,圖靈于1936年提出了一種理想計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型，后世通稱(chēng)之為圖靈機(jī)?，F(xiàn)已公認(rèn)，所有可計(jì)算函數(shù)都能用圖靈機(jī)計(jì)算，這就是所謂Church-Turing論題。Turing的這項(xiàng)工作為后來(lái)出現(xiàn)的電子計(jì)算機(jī)建立了理論根據(jù)。 1950年10月，圖靈發(fā)表了題為“機(jī)器能思考嗎？”的論文，在計(jì)算機(jī)科學(xué)界引起巨大震撼，為人工智能的創(chuàng)立奠定了基礎(chǔ),人工智能的孕育期,11,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,McCulloch，美國(guó)神經(jīng)生理學(xué)家。他和Pitts一

7、起，在1943年建成了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。McCulloch和Pitts的理論開(kāi)創(chuàng)了微觀(guān)人工智能，即用模擬人腦來(lái)實(shí)現(xiàn)智能的研究。 Wiener(維納)，美國(guó)數(shù)學(xué)家。他于1948年發(fā)表的控制論（Cybernetics或動(dòng)物與機(jī)器中的控制與通信）論文，不但開(kāi)創(chuàng)了近代控制論，而且為人工智能的行為主義學(xué)派樹(shù)立了信息的里程碑。 Shannon(香農(nóng))，美國(guó)數(shù)學(xué)家。他于1948年發(fā)表了通訊的數(shù)學(xué)理論，這是一個(gè)標(biāo)志，代表了一門(mén)新學(xué)科信息論的誕生。信息論對(duì)心理學(xué)產(chǎn)生了很大的影響，而心理學(xué)又是人工智能研究的重要支柱,人工智能的孕育期,12,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,人工智能的搖籃期,1956年夏季，人

8、工智能（AI）作為一門(mén)獨(dú)立的學(xué)科正式誕生在達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)的世界上第一次人工智能大會(huì)。經(jīng)McCarthy提議，在會(huì)上正式?jīng)Q定使用人工智能一詞來(lái)概括這個(gè)研究方向。 McCarthy人工智能之父 會(huì)議參加者： Minsky(哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)神經(jīng)學(xué)家) Rochester (IBM公司信息研究中心負(fù)責(zé)人) Shannon(香農(nóng))(貝爾實(shí)驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)研究員) T. Moore(摩爾)和A. Samuel(塞繆爾) (IBM公司) A.Newell(艾倫.紐厄爾) H.A.Simon(西蒙,13,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,自這次會(huì)議之后的10多年間，人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。 1956

9、年，NeweIl和Simon等人首先取得突破，他們編制的程序Logic Theorist證明了數(shù)學(xué)原理第二章中的38條定理。后來(lái)經(jīng)過(guò)改進(jìn)，又于1963年證明了該章中的全部52條定理。這一工作受到了人們的高度評(píng)價(jià)，被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)模擬人的高級(jí)思維活動(dòng)的一個(gè)重大成果，是人工智能的真正開(kāi)端。 從1957年開(kāi)始，Newell，Shaw和Simon等人就開(kāi)始研究一種不依賴(lài)于具體領(lǐng)域的通用解題程序，稱(chēng)為GPS(General Problem Solver)。GPS的研究前后持續(xù)了10年，最后的版本發(fā)表于1969年,人工智能的搖籃期,14,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,人工智能的形成期,在邏輯學(xué)方面，魯濱遜

10、(JARobinson)發(fā)表了使用邏輯表達(dá)式表示的公理，機(jī)械地證明給定的邏輯表達(dá)式的方法，它被稱(chēng)為歸結(jié)原理，對(duì)后來(lái)的自動(dòng)定理證明和問(wèn)題求解的研究產(chǎn)生了很大的影響?，F(xiàn)在有名的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言PROLOG也是以歸納原理為基礎(chǔ)的,15,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,人工智能的形成期,在這個(gè)時(shí)期最大的人工智能研究成果是涉及語(yǔ)義處理的自然語(yǔ)言處理(英語(yǔ))的研究。MIT的研究生威諾格拉德(TWinograd)開(kāi)發(fā)了能夠在機(jī)器人世界進(jìn)行會(huì)活的自然語(yǔ)言系統(tǒng)SHRDLU。它不僅能分析語(yǔ)法，而且能夠分析語(yǔ)義解釋不明確的句子，對(duì)提問(wèn)通過(guò)推理進(jìn)行回答。恰好在第一屆人工智能?chē)?guó)際會(huì)議召開(kāi)之際，人工智能作為一個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域得到了

11、承認(rèn)。 MIT、斯坦福大學(xué)和CMU被稱(chēng)為人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)的三大中心,16,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,人工智能的發(fā)展期,1972年，法國(guó)馬賽大學(xué)A. Cohermer和他領(lǐng)導(dǎo)的研究小組研制成功第一個(gè)PROLOG系統(tǒng)，成為了繼LISP語(yǔ)言之后的另一種重要的人工智能程序語(yǔ)言；1972年，斯坦福大學(xué)的E.H. Shortliffe研制了用于診斷和治療感染性疾病的專(zhuān)家系統(tǒng)MYCIN。1974年，Minsky提出了框架理論；Shortliffe于1975年提出并在IMYCIN中應(yīng)用了不精確推理；Duda于1976年提出并在PROSPECTOR中應(yīng)用的貝葉斯方法等等。 1977年，第五屆國(guó)際人工智

12、能聯(lián)合會(huì)(5thIJCAI)上，F(xiàn)eigenbaum教授在一篇題為人工智能的藝術(shù)：知識(shí)工程課題及實(shí)例研究的特約文章中，系統(tǒng)地闡述了專(zhuān)家系統(tǒng)的思想，并提出了知識(shí)工程(Knowledge Engineering)的概念,17,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,他說(shuō)；“人工智能研究的知識(shí)表示和知識(shí)利用的理論，不能直接地用于解決復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。知識(shí)工程師必須把專(zhuān)家的知識(shí)變換成易于計(jì)算機(jī)處理的形式加以存儲(chǔ)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過(guò)利用知識(shí)進(jìn)行推理來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。”從此之后，處理專(zhuān)家知識(shí)的知識(shí)工程和利用知識(shí)工程的應(yīng)用系統(tǒng)(專(zhuān)家系統(tǒng))大量涌現(xiàn)。專(zhuān)家系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)在一定條件下某種解的概率。由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)已有巨大容量，專(zhuān)家系

13、統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律。專(zhuān)家系統(tǒng)的市場(chǎng)應(yīng)用很廣。十年間，專(zhuān)家系統(tǒng)被用于股市預(yù)測(cè)，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等。這一切都因?yàn)閷?zhuān)家系統(tǒng)存儲(chǔ)規(guī)律和信息的能力而成為可能,人工智能的發(fā)展期,18,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,人工智能的實(shí)用期,進(jìn)入20世紀(jì)80年代后，專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)已經(jīng)走出實(shí)驗(yàn)室，成為軟件產(chǎn)業(yè)的一個(gè)新分支：知識(shí)產(chǎn)業(yè)。有人估計(jì)，這方面的專(zhuān)業(yè)公司正以差不多每周新開(kāi)張一個(gè)的速度發(fā)展著。 現(xiàn)在，大多數(shù)人工智能專(zhuān)家都承認(rèn)，知識(shí)工程是20世紀(jì)七八十年代人工智能研究中最有成就的分支之一，它在恢復(fù)和推進(jìn)人工智能的社會(huì)形象方面起了很大的作用,19,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,作為典

14、型的人工智能產(chǎn)品最早要數(shù)LISP機(jī)。其作用是用高速專(zhuān)用工作站把以往在大型計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的人工智能語(yǔ)言L(fǎng)ISP加以實(shí)現(xiàn)。在MIT從1975年左右開(kāi)始試制LISP機(jī)。作為一個(gè)副產(chǎn)品，一部分研究者成立了公司，最先把LISP機(jī)商品化。美國(guó)主要的人工智能研究所最先購(gòu)入LISP機(jī)，用戶(hù)的范圍逐漸擴(kuò)大。再者，各種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言也商品化了。除此之外，還有作為人機(jī)接口的自然語(yǔ)言軟件(英語(yǔ))、CAI(Computer Aided Instruction)、具有視覺(jué)的機(jī)器人等。在各公司內(nèi)部使用的產(chǎn)品中，GE公司的機(jī)車(chē)故障診斷系統(tǒng)和DEC公司的計(jì)算機(jī)構(gòu)成的輔助系統(tǒng)是很有名的,人工智能的實(shí)用期,20,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智

15、能的發(fā)展,然而，隨著專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用的不斷深入，專(zhuān)家系統(tǒng)自身存在的知識(shí)獲取難、知識(shí)領(lǐng)域窄、推理能力弱、智能水平低、沒(méi)有分布式功能、實(shí)用性差等等問(wèn)題逐步暴露出來(lái)。 日本、美國(guó)、英國(guó)和歐洲所制訂的那些針對(duì)人工智能的大型計(jì)劃多數(shù)執(zhí)行到20世紀(jì)80年代中期就開(kāi)始面臨重重困難，已經(jīng)看出達(dá)不到預(yù)想的目標(biāo)1992年，F(xiàn)GCS正式宣告失敗。 進(jìn)一步分析便發(fā)現(xiàn)，這些困難不只是個(gè)別項(xiàng)目的制定有問(wèn)題，而是涉及人工智能研究的根本性問(wèn)題,人工智能的實(shí)用期,21,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,總的來(lái)講是兩個(gè)問(wèn)題：一是所謂的交互(Interaction)問(wèn)題，即傳統(tǒng)方法只能模擬人類(lèi)深思熟慮的行為，而不包括人與環(huán)境的交互行為；

16、另一個(gè)問(wèn)題是擴(kuò)展(Scaling up)問(wèn)題，即所謂的大規(guī)模的問(wèn)題，傳統(tǒng)人工智能方法只適合于建造領(lǐng)域狹窄的專(zhuān)家系統(tǒng)，不能把這種方法簡(jiǎn)單地推廣到規(guī)模更大、領(lǐng)域更寬的復(fù)雜系統(tǒng)中去。 這些計(jì)劃的失敗，對(duì)人工智能的發(fā)展是一個(gè)挫折。于是到了20世紀(jì)80年代中期，AI特別是專(zhuān)家系統(tǒng)熱大大降溫。進(jìn)而導(dǎo)致了一部分人對(duì)AI前景持悲觀(guān)態(tài)度，甚至有人提出AI的冬天已經(jīng)來(lái)臨,人工智能的實(shí)用期,22,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,人工智能穩(wěn)步增長(zhǎng)期,盡管20世紀(jì)80年代中期AI研究的淘金熱跌到谷底，但大部分AI研究者都還保持著清醒的頭腦。一些老資格的學(xué)者早就呼吁不要過(guò)于渲染AI的威力，應(yīng)多做些腳踏實(shí)地的工作。甚至在這

17、個(gè)淘金熱來(lái)到時(shí)就已預(yù)言其很快就會(huì)降溫。也正是在這批人的領(lǐng)導(dǎo)下，大量扎實(shí)的研究工作接連不斷地進(jìn)行，從而使AI技術(shù)和方法論的發(fā)展始終保持了較高的速度,23,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.2人工智能的發(fā)展,20世紀(jì)80年代中期的降溫并不意味著AI研究停滯不前或遭受重大挫折，因?yàn)檫^(guò)高的期望未達(dá)到是預(yù)料中的事，不能認(rèn)為是受到挫折。自那以來(lái)，AI研究進(jìn)入穩(wěn)健的線(xiàn)性增長(zhǎng)時(shí)期，而人工智能技術(shù)的實(shí)用化進(jìn)程也步入成熟時(shí)期,人工智能穩(wěn)步增長(zhǎng)期,24,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,近年來(lái)AI研究形成三種不同的研究學(xué)派： 符號(hào)主義（AI研究的傳統(tǒng)觀(guān)點(diǎn) ） 聯(lián)接主義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法 行為主義：智能行為的基

18、礎(chǔ)是“感知-行動(dòng)”，是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來(lái)的,25,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,符號(hào)主義,符號(hào)主義以符號(hào)處理為核心的方法，又稱(chēng)為自上而下和符號(hào)主義,起源于GPS,用于模擬人類(lèi)問(wèn)題求解過(guò)程的心理過(guò)程,逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng)。 AI的目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能,而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理功能,它本身就蘊(yùn)含著推理能力,因而可能夠方便地模擬邏輯思維過(guò)程。符號(hào)主義認(rèn)為：人類(lèi)智能的基本單元是符號(hào)，認(rèn)知過(guò)程就是符號(hào)操作過(guò)程，從而思維就是符號(hào)計(jì)算,26,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,主要特征: (1)立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作,適合于模擬 人的邏輯思維過(guò)程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題。 (2)知識(shí)

19、可用顯示的符號(hào)表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無(wú)需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(shí)。 (3)便于模塊化,當(dāng)個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí),易于修改。 (4)能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接。 (5)可對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行解釋,便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇,27,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,符號(hào)主義,缺點(diǎn)： 可以解決邏輯思維,但對(duì)于形象思維難于模擬信息表示成符號(hào)后,并在處理或轉(zhuǎn)換時(shí),信息有丟失的情況,28,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,連接主義以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法。又稱(chēng)為自下而上和連接主義,屬于非符號(hào)處理范疇。在現(xiàn)實(shí)中，人們并不僅僅依靠邏輯推理來(lái)求解問(wèn)題，有時(shí)非邏輯推理還其著非常重要的作用,29,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人

20、工智能的研究方法,連接主義,主要特征: (1)通過(guò)神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實(shí)現(xiàn)信息處理,處理過(guò)程具有并行性,動(dòng)態(tài)性,全局性 (2)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對(duì)有噪聲的信息進(jìn)行處理 (3)可以通過(guò)對(duì)神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的調(diào)整實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類(lèi)等 (4)適合模擬人類(lèi)的形象思維過(guò)程 (5)求解問(wèn)題時(shí),可以較快的得到一個(gè)近似解,30,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,連接主義,缺點(diǎn)： (1)不適合于解決邏輯思維 (2)體現(xiàn)結(jié)構(gòu)固定和組成方案單一的系統(tǒng)也不適合多種知識(shí)的開(kāi)發(fā),31,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,行為主義又稱(chēng)為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“動(dòng)作-感知”型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派，屬于非符

21、號(hào)處理方法 行為基本觀(guān)點(diǎn)可以概括為： 1、知識(shí)和形式化表達(dá)和模型化方法是人工智能的重要障礙之一； 2、智能取決于感知和行動(dòng)，應(yīng)直接利用機(jī)器對(duì)環(huán)境作用后，環(huán)境對(duì)作用的響應(yīng)為原形 3、智能行為只能現(xiàn)實(shí)在世界中與周?chē)h(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來(lái) 4、人工智能可以像人類(lèi)智能一樣逐步進(jìn)化，分階段發(fā)展和增強(qiáng),32,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,這種觀(guān)點(diǎn)認(rèn)為人工智能起源于控制論，智能取決于感知和行動(dòng)(所以被稱(chēng)為行為主義)，它不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理。 其代表人是布魯克(R.A. Brooks)，他的觀(guān)點(diǎn)是：人的本質(zhì)能力是在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的行為能力、對(duì)外界事物的感知能力、維持生命和繁衍生息的能力，正是這

22、些能力對(duì)智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)，因此智能行為只能在與現(xiàn)實(shí)世界的環(huán)境交互作用中表現(xiàn)出來(lái)，這似乎符合達(dá)爾文的進(jìn)化論，即人工智能也會(huì)像人類(lèi)智能一樣通過(guò)逐步進(jìn)化而實(shí)現(xiàn)(所以稱(chēng)為進(jìn)化主義)，而不需要有知識(shí)表示和知識(shí)推理,行為主義,33,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.3人工智能的研究方法,Brooks的代表性成果是他所研制的6足機(jī)器蟲(chóng)。Brooks認(rèn)為要求機(jī)器人像人一樣去思維太困難了，在做一個(gè)像樣的機(jī)器人之前，不如先做一個(gè)像樣的機(jī)器蟲(chóng)，由機(jī)器蟲(chóng)慢慢進(jìn)化， 或許可以做出機(jī)器人。于是他在MIT的AI實(shí)驗(yàn)室研制成功了一個(gè)由150個(gè)傳感器和23個(gè)執(zhí)行器構(gòu)成的像煌蟲(chóng)一樣能做6足行走的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。這個(gè)機(jī)器蟲(chóng)雖然不具有像人那樣的推理

23、、規(guī)劃能力 , 但其應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境的能力卻大大超過(guò)了原有的機(jī)器人, 在自然(非結(jié)構(gòu)化)環(huán)境下，具有靈活的防碰撞和漫游行為 。 目前這一觀(guān)點(diǎn)尚未形成完整的理論體系，有待進(jìn)一步研究，但由于它與人們的傳統(tǒng)看法完全不同，因而引起了人工智能界的注意,34,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,人工智能研究的主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解、專(zhuān)家系統(tǒng) 、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理 、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)定理證明、機(jī)器學(xué)習(xí)等廣泛內(nèi)容,35,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人那樣自動(dòng)獲取新知識(shí)，并在實(shí)踐中不斷地完善自我和增強(qiáng)能力，使得系統(tǒng)在下一次執(zhí)行同樣任務(wù)或類(lèi)似

24、的任務(wù)時(shí)，會(huì)比現(xiàn)在做得更好或效率更高。 機(jī)器學(xué)習(xí)的研究一方面可以使機(jī)器能自動(dòng)獲取知識(shí)，賦予機(jī)器更多的智能；另一方面可以進(jìn)一步揭示人類(lèi)思維規(guī)律和學(xué)習(xí)奧秘，幫助人們提高學(xué)習(xí)效率。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究還會(huì)對(duì)記憶存儲(chǔ)模式、信息輸入方式及計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響。 機(jī)器學(xué)習(xí)主要有機(jī)械學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)、遺傳學(xué)習(xí)和連接學(xué)習(xí)等,36,驕陽(yáng)書(shū)苑,機(jī)器學(xué)習(xí)的研究尚處于初級(jí)階段，但卻是一個(gè)必須大力開(kāi)展研究的領(lǐng)域。只有機(jī)器學(xué)習(xí)的研究取得進(jìn)展，人工智能和知識(shí)工程才會(huì)取得重大突破,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí),37,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,問(wèn)題求解,人工智能的第一大成就是能夠求解

25、難題的下棋(如象棋)程序。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，并把困難的問(wèn)題分成一些比較容易的子問(wèn)題，發(fā)展成為搜索和問(wèn)題歸約這樣的人工智能基本技術(shù)。另一種問(wèn)題求解程序是把各種數(shù)學(xué)公式符號(hào)匯編在一起，使其性能達(dá)到很高的水平，并正在為許多科學(xué)家和工程師所應(yīng)用。有些程序甚至還能夠用經(jīng)驗(yàn)來(lái)改善其性能,38,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,專(zhuān)家系統(tǒng)是一個(gè)計(jì)算機(jī)智能軟件系統(tǒng)，它運(yùn)用特定領(lǐng)域的專(zhuān)門(mén)知識(shí)，通過(guò)推理來(lái)模擬解決通常由人類(lèi)專(zhuān)家才能解決的各種復(fù)雜、具體的問(wèn)題，其解決問(wèn)題的能力達(dá)到與領(lǐng)域?qū)＜彝人健?專(zhuān)家系統(tǒng)的研究起源于前述的DENDRAL系統(tǒng)，它和后來(lái)研制的MYCIN系統(tǒng)一起推動(dòng)了專(zhuān)家系統(tǒng)

26、技術(shù)的大發(fā)展。進(jìn)入20世紀(jì)80年代后期，專(zhuān)家系統(tǒng)加快了其實(shí)用化步伐。 例如據(jù)1988年美國(guó)的一份統(tǒng)計(jì)資料講：1987年得到實(shí)用的專(zhuān)家系統(tǒng)為50個(gè)，而1988年則達(dá)1400個(gè)，至于聲稱(chēng)在研制開(kāi)發(fā)中的專(zhuān)家系統(tǒng)就更多了,專(zhuān)家系統(tǒng),39,驕陽(yáng)書(shū)苑,成功案例American Express公司研制的專(zhuān)家系統(tǒng)AA和CA,長(zhǎng)期以來(lái)，該公司提供的信用卡服務(wù)面臨惡性透支和欺騙行為等問(wèn)題，致使公司每年蒙受高達(dá)1億美元的損失。為此，判斷持卡人是否正當(dāng)使用信用卡成為迫切需解決的問(wèn)題。如何在90秒的時(shí)間內(nèi)對(duì)多達(dá)16屏幕的信用卡記錄進(jìn)行審查？人工審查是不可能的。所以公司于1988年研制了AA系統(tǒng)來(lái)幫助做信用卡審查工作，獲

27、得了巨大成功，每年可為公司挽回?fù)p失近2700萬(wàn)美元。 1991年公司又研制了CA系統(tǒng)來(lái)審查AA系統(tǒng)決策的合理性，以求提高AA系統(tǒng)的可靠性。作為這兩個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng)聯(lián)合工作的結(jié)果，公司幾乎每年可挽回5000萬(wàn)美元的損失。 CA系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)涉及到美國(guó)司法的復(fù)雜性50個(gè)州各自頒布差異很大的信用法律，知識(shí)處理技術(shù)正好大有用武之地,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,40,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,目前，專(zhuān)家系統(tǒng)已廣泛用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、地質(zhì)、氣象、交通、軍事、教育、空間技術(shù)、信息管理等各方面，大大提高了工作效率和工作質(zhì)量，創(chuàng)造了可觀(guān)的經(jīng)濟(jì)效益和積極的社會(huì)效益。 今后專(zhuān)家系統(tǒng)研究的重點(diǎn)課題是：如何克服專(zhuān)家系統(tǒng)

28、的脆弱性，提高魯棒性，淺層知識(shí)與深層知識(shí)推理的結(jié)合，多專(zhuān)家系統(tǒng)協(xié)作求解，自動(dòng)知識(shí)獲取等,41,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,模式識(shí)別是研究如何使機(jī)器具有感知能力，主要研究視覺(jué)模式和聽(tīng)覺(jué)模式的識(shí)別。如識(shí)別物體、地形、圖像、字體（如簽字）等。模式識(shí)別是一個(gè)不斷發(fā)展的新學(xué)科它的理論基礎(chǔ)和研究范圍也在不斷發(fā)展。隨著生物醫(yī)學(xué)對(duì)人類(lèi)大腦的初步認(rèn)識(shí)，模擬人腦構(gòu)造的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法早在20世紀(jì)50年代末和60年代初就已經(jīng)開(kāi)始。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。至今，在模式識(shí)別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成功地用于手寫(xiě)字符的識(shí)別、汽車(chē)牌照的識(shí)別、指紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等方面,模式識(shí)別,42,驕陽(yáng)

29、書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,如果能讓計(jì)算機(jī)“聽(tīng)懂”、“看懂”人類(lèi)自身的語(yǔ)言(如漢語(yǔ)、英語(yǔ)、法語(yǔ)等)，那將使更多的人可以使用計(jì)算機(jī)，大大提高計(jì)算機(jī)的利用率。自然語(yǔ)言理解就是研究如何讓計(jì)算機(jī)理解人類(lèi)自然語(yǔ)言的一個(gè)研究領(lǐng)域。自然語(yǔ)言理解是指機(jī)器能夠執(zhí)行人類(lèi)所期望的以下語(yǔ)言功能： 回答有關(guān)提問(wèn)(question-answering)； 摘要生成和文本釋義(Summarizing and paraphrase)； 翻譯(translation),自然語(yǔ)言處理,43,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,IDSS是將AI技術(shù)引入DSS而形成的一種新型信息系統(tǒng)。它是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論與方法，針對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的決策問(wèn)題，通過(guò)提供背景材料、協(xié)助明確問(wèn)題、修改完善模型、列舉可能方案、進(jìn)行分析比較等方式，為管理者做出決策提供幫助的智能型人機(jī)互助式信息系統(tǒng) 。 在席卷全球的信息革命浪潮中，IDSS作為DSS研究的熱點(diǎn)和主要發(fā)展方向，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的極大重視,智能決策支持系統(tǒng),44,驕陽(yáng)書(shū)苑,1.4人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)用大量稱(chēng)做人工神經(jīng)元的簡(jiǎn)單處理單元經(jīng)