人工智能1-緒論課件

電子與信息工程學(xué)院計算機(jī)系電子與信息工程學(xué)院計算機(jī)科學(xué)的重要分支計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心課程之一、也是自動化、電子信息工程等專業(yè)的選修課程．如何用計算機(jī)來模擬人類智能，即如何用計算機(jī)實現(xiàn)諸如問題求解、規(guī)劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等只有人類才具備的"智能"，使得計算機(jī)更好得為人類服務(wù)。課程簡介計算機(jī)科學(xué)的重要分支課程簡介考試筆試開卷考試筆試第1講人工智能概述

(Chapter1OverviewofAI)第1講人工智能概述

(Chapter1OvervOutline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?StuartRussell,PeterNorvig.“ArtificialIntelligence:AModernApproach”.PearsonEducation,2002.中譯本：《人工智能—一種現(xiàn)代方法(第二版)》，姜哲等譯,人民郵電出版社,2004StuartRussell,PeterNorvig.蔡自興，徐光佑.人工智能及其應(yīng)用(第三版).北京：清華大學(xué)出版社，2004.陸汝鈐.人工智能(上、下冊).科學(xué)出版社，2000.史忠植.高級人工智能(第二版).科學(xué)出版社,2006.蔡自興，徐光佑.人工智能及其應(yīng)用(第三版).北京：清Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?定義1智能機(jī)器

能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的機(jī)器。定義2人工智能(學(xué)科)

計算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。定義3人工智能(能力)

智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。定義1智能機(jī)器定義4

一種使計算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動人心的新嘗試（Haugeland,1985）。定義5

那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化（Bellman,1978）。定義6

用計算模型研究智力行為（Charniak和McDermott,1985）。定義7

研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算（Winston,1992）。定義4和5涉及擬人思維定義6和7與理性思維有關(guān)定義4一種使計算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動人心的定義8

一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)（Kurzwell,1990）。定義9

研究如何使計算機(jī)做事讓人過得更好（Rick和Knight,1991）。定義10

一門通過計算過程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科（Schalkoff,1990）。定義11

計算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動化有關(guān)的一個分支（Luger和Stubblefield,1993）。定義8和9涉及擬人行為定義10和11與學(xué)科范圍有關(guān)定義8一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)（KuOutline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?哲學(xué)（428B.C.－現(xiàn)在）

意識、思維的理性部分的形式化……數(shù)學(xué)（800－現(xiàn)在）

邏輯、計算、概率……經(jīng)濟(jì)學(xué)（1776－現(xiàn)在）

決策、博弈、運籌學(xué)……神經(jīng)科學(xué)（1861－現(xiàn)在）

簡單細(xì)胞的集合能夠?qū)е滤季S、意識和行動1.AI的基礎(chǔ)哲學(xué)（428B.C.－現(xiàn)在）1.AI的基礎(chǔ)

心理學(xué)(1879－現(xiàn)在)

認(rèn)知心理學(xué)：大腦當(dāng)作信息處理裝置

實驗心理學(xué)：1879年Wundt在萊比錫大學(xué)首創(chuàng)控制論(1948－現(xiàn)在)：1948年Viener

語言學(xué)(1957－現(xiàn)在)：Shinner，喬姆斯基理論心理學(xué)(1879－現(xiàn)在)

計算機(jī)工程(1940-現(xiàn)在)

電動機(jī)械式計算機(jī)HeathRobinson

：

1940年圖靈研究組，用于破譯德軍情報真空電子管通用機(jī)器Colossus：1943年圖靈研究組可編程計算機(jī)Z-3：1941年德國的KonradZuse

計算機(jī)工程(1940-現(xiàn)在)2.AI的萌芽古希臘偉大的哲學(xué)家、思想家，Plato（柏拉圖）的學(xué)生代表作《工具論》對AI的主要貢獻(xiàn)：為形式邏輯奠定了基礎(chǔ)，而形式邏輯是一切推理活動的最基本的出發(fā)點。Aristotle(亞里士多德)

（公元前384－322）2.AI的萌芽古希臘偉大的哲學(xué)家、思想家，Plato（柏Aristotle對AI的主要貢獻(xiàn)(續(xù))

“三段論”

以真言判斷為其前提的一種演繹推理，借助于一個共同項，把兩個直言判斷聯(lián)系起來，而得出結(jié)論。例如：一切金屬都是能夠熔解的；鐵是金屬；所以，鐵是能夠熔解的。

“演繹法”“模態(tài)邏輯”……【說明】：古希臘文化是人類民主、科學(xué)的啟蒙，對整個人類做出了十分巨大的貢獻(xiàn)！Aristotle對AI的主要貢獻(xiàn)(續(xù))英國哲學(xué)家、自然科學(xué)家著名口號：“知識就是力量”代表作：《新工具》對AI的主要貢獻(xiàn)：系統(tǒng)地提出了“歸納法”，成為和Aristotle演繹法相輔相成的思維法則。20世紀(jì)70年代末，Stanford大學(xué)Feigenbaum提出專家系統(tǒng)時，以Bacon的口號為重要依據(jù)?！瑽acon（培根）（1561－1626）英國哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家對AI的主要貢獻(xiàn)：關(guān)于“數(shù)理邏輯”的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進(jìn)行運算和推理。提出的計劃：建立一種通用的符號語言，以及一種在此基礎(chǔ)上進(jìn)行推理的演算?！璍eibnitz(萊布尼茨)

（1646－1716）德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz(萊布尼茨)美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家對AI的主要貢獻(xiàn)：研究數(shù)理邏輯中的一些根本性問題，即“形式系統(tǒng)的完備性和可判定性”。1930年證明：一階謂詞演算的完備性定理。1931年證明了兩條不完備性定理：提出人的思維形式化和機(jī)械化的某些極限，在理論上證明了有些事情是做不到的?！璆odel(哥德爾)（1906－1978）美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家Godel(哥德爾)英國數(shù)學(xué)家1936年提出一種理想計算機(jī)的數(shù)學(xué)模型—“圖靈機(jī)”。對AI的主要貢獻(xiàn)：1950年提出著名的“圖靈實驗”。給出智能標(biāo)準(zhǔn)的明確定義：把人和計算機(jī)分處兩個不同的房間，并且互相對話，如果作為人的一方不能判斷對方是人還是計算機(jī)，則那臺計算機(jī)就達(dá)到了人的智能?！璗uring(圖靈)（1912－1954）英國數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)1946年研制成功世界上第一臺電子計算機(jī)“ENIAC”對AI的主要貢獻(xiàn)：為人工智能研究奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)……JohnVonNouma

(約翰·馮·諾依曼)（1903－1957）

1946年研制成功世界上第一臺電子計算機(jī)“ENIAC”JW.S.Mcculloch(麥克洛奇)&W.Pitts(皮茲)1943年，結(jié)合了神經(jīng)生理學(xué)和數(shù)理邏輯的研究，提出了M-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1943年建立第一個“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型”開創(chuàng)微觀AI——通過模擬人腦來實現(xiàn)智能W.S.Mcculloch(麥克洛奇)&W.Pit美國數(shù)學(xué)家1948年創(chuàng)立“信息論”對AI的主要貢獻(xiàn)：信息論認(rèn)為人的心理活動可通過信息的形式加以研究，并提出了描述人的心理活動的數(shù)學(xué)模型。信息論和心理學(xué)的結(jié)合構(gòu)成了當(dāng)代AI研究的一個重要潮流——宏觀人工智能研究……克勞德·香農(nóng)(ClaudeElwoodShannon1916-2001)信息論是運用概率論與數(shù)理統(tǒng)計的方法研究信息、信息熵、通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)壓縮等問題的應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科。美國數(shù)學(xué)家克勞德·香農(nóng)信息論是運用概率論與數(shù)理統(tǒng)計的方法研究Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?美國的人工智能之父麥卡錫

JohnMcCarthy（麥卡錫）1971年圖靈獎獲得者。1927年9月出生于美國波士頓。1948年加州理工大學(xué)獲數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。1951年普林斯頓獲數(shù)學(xué)博士學(xué)位。曾供職于普林斯頓，斯坦福,Dartmouth和MIT。1962年，加入斯坦福大學(xué)，并創(chuàng)建了斯坦福人工智能實驗室，工作直到2000年退休。美國的人工智能之父麥卡錫1927年9月出生于美國波士頓。1956年夏天Boston，Dartmouth(達(dá)特茅斯)學(xué)院McCarthy召集與會人員數(shù)學(xué)家McCarthy信息學(xué)家Shannon心理學(xué)家和神經(jīng)生理學(xué)家Lochester(IBM信息研究中心負(fù)責(zé)人）,Moore（IBM）,Solomonff（MIT）計算機(jī)科學(xué)家Simon,Newell,Samuel,Minsky（哈佛）,Selfridge（MIT）。1.AI的誕生1956年夏天1.AI的誕生

McCarthy在此次會議上提議正式使用：

ArtificialIntelligence（簡稱AI），標(biāo)志著“人工智能”作為一門獨立學(xué)科正式誕生。McCarthy在此次會議上提議正式使用：Artifici2.AI曲折的發(fā)展歷程早期的熱情、巨大的期望（1952-1969）現(xiàn)實的困境（1966-1973）基于知識的系統(tǒng)：力量的鑰匙？(1969–1979)AI成為工業(yè)(1980–現(xiàn)在)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986–現(xiàn)在)AI成為科學(xué)(1987–現(xiàn)在)IntelligentAgent的出現(xiàn)(1995–現(xiàn)在)……2.AI曲折的發(fā)展歷程早期的熱情、巨大的期望（1952-第一階段：早期的熱情、巨大的期望

(1952～1969)自然語言的機(jī)器翻譯1953年，美國喬治大學(xué)，1954年IBM公司在701計算機(jī)上做俄譯英的公開表演。此時，前蘇聯(lián)、中國也開展機(jī)器翻譯的研究。利用計算機(jī)證明數(shù)學(xué)定理1956年，Newell和Simon，用程序LogicTheorist證明《數(shù)學(xué)原理》第二章中的38條定理，1963年證明全部52條定理。

（人工智能的真正開端）1956年，Samuel研制了第一個跳棋程序具有學(xué)習(xí)功能，打敗一個州冠軍。第一階段：早期的熱情、巨大的期望

(1956年，Selfridge研制第一個字符識別程序。1959年，提出功能更強(qiáng)的模式識別。1957年，Newell，Shaw和Simon研究不依賴具體領(lǐng)域的通用解題程序GPS(GeneralProblemSolving）1965年，Robinson提出消解法（即歸結(jié)原理），掀起研究計算機(jī)定理證明的又一次高潮。1956年，Selfridge研制第一個字符識別程序。195Newell,Simon等人過于樂觀不出10年，計算機(jī)將成為世界象棋冠軍。不出10年，計算機(jī)將發(fā)現(xiàn)和證明重要的數(shù)學(xué)定理。不出10年，計算機(jī)將能譜寫具有優(yōu)秀作曲家水平的樂曲。不出10年，大多數(shù)心理學(xué)理論將在計算機(jī)上形成。有人甚至斷言，20世紀(jì)80年代將全面實現(xiàn)AI，2000年機(jī)器智能超過人?！?/p>

Newell,Simon等人過于樂觀不出10年，計算機(jī)將成第二階段：現(xiàn)實的困境(1966～1973)消解法（歸結(jié)原理）能力有限

例如：證明兩個連續(xù)函數(shù)之和仍是連續(xù)函數(shù)，推了10萬步還沒有推出。

Sauel的下棋程序，1965年，世界冠軍Helmann獲得四連勝。機(jī)器翻譯鬧出不少笑話

有人挖苦說，美國花了2000萬美元為機(jī)器翻譯立了一塊“墓碑”。第二階段：現(xiàn)實的困境(1966～1973)消解法（歸結(jié)原理機(jī)器翻譯鬧出的笑話舉例：“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”“心有余而力不足”機(jī)器翻譯過程：英語－>俄語－>英語結(jié)果被譯為：“Thevodkaisgoodbutthemeatisspoiled”“伏特加是好的，肉變質(zhì)了”。“Outofsight,outofmind”“眼不見心不煩”將其翻譯成俄語，“又瞎又瘋”。……機(jī)器翻譯鬧出的笑話舉例：“Thespiritiswil從神經(jīng)生理學(xué)角度研究AI，存在不可逾越的困難。人腦有1010以上個神經(jīng)元，能否將1010個機(jī)器組成一個聯(lián)合運行的網(wǎng)絡(luò)？1973年，英國發(fā)表了Lighthillreport，認(rèn)為AI的研究即使不是騙局，至少也是庸人自擾。終止了英國的AI研究。IBM公司也取消了本公司范圍內(nèi)的AI研究活動。從神經(jīng)生理學(xué)角度研究AI，存在不可逾越的困難。人腦有1010第三階段KBS:力量的鑰匙?(1969-1979)Newell,Simon等老一輩AI專家，關(guān)心的是“通用的、萬能的符號邏輯運算體系”——物理符號系統(tǒng)假設(shè)。Nilsson更進(jìn)一步提出，物理符號體系的核心方法是邏輯演繹方法。他的口號——“命題主義”，主張一切AI研究應(yīng)在一個類似邏輯的形式框架內(nèi)進(jìn)行。1968年，Stanford年輕教授Feigenbaum主持的專家系統(tǒng)DENDRAL問世，開創(chuàng)了AI的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，以知識為基礎(chǔ)的專家咨詢系統(tǒng)（KBS）。第三階段KBS:力量的鑰匙?(1969-1979)Newe1994年度圖靈獎得主。1965年世界上第一個專家系統(tǒng)程序DENDRAL。DENDRAL中保存著化學(xué)家的知識和質(zhì)譜儀的知識，可以根據(jù)給定的有機(jī)化合物的分子式和質(zhì)譜圖，從幾千種可能的分子結(jié)構(gòu)中挑選出一個正確的分子結(jié)構(gòu)。驗證了費根鮑姆關(guān)于知識工程的理論的正確性為專家系統(tǒng)軟件的發(fā)展和應(yīng)用開辟了道路，逐漸形成具有相當(dāng)規(guī)模的市場，其應(yīng)用遍及各個領(lǐng)域、各個部門。愛德華·費根鮑姆(EdwardAlbertFeigenbaum)1994年度圖靈獎得主。愛德華·費根鮑姆(EdwardAl人工智能研究的一個歷史性突破。醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)：MYCIN。名言：“知識中蘊藏著力量”(“IntheKnowledgeliesthepower”)。于培根的名言"知識就是力量"意義相近，但更確切：知識只有被人所發(fā)掘和掌握時，才能生成力量。1963年《ComputersandThought》世界上第一本有關(guān)人工智能的經(jīng)典性專著。80年代《TheHandbookofArtificialIntelligence》內(nèi)容涵蓋人工智能的理論與實踐的方方面面，是從事人工智能研究和開發(fā)的工程技術(shù)人員必備的參考書。人工智能研究的一個歷史性突破。Feigenbaum及其提出的KBS的主要貢獻(xiàn)在IJCAI-1977上，F(xiàn)eigenbaum提出知識工程、專家系統(tǒng)及其開發(fā)工具Feigenbaum認(rèn)為，萬能的邏輯體系從根本上說是不可能的，其最大弱點就是缺乏知識，缺乏人類在幾千年的文明史上積累起來的知識。Feigenbaum的主要貢獻(xiàn)：知識工程是1977-1987AI中最有成就的分支之一在恢復(fù)和推進(jìn)AI的社會形象方面起了很大作用Feigenbaum及其提出的KBS的主要貢獻(xiàn)在IJCAI-第四階段：AI成為工業(yè)(1980–現(xiàn)在)專家系統(tǒng)及其開發(fā)工具1981年，日本的“第五代計算機(jī)”計劃英國的AlveyReport建議恢復(fù)投資AI提出“基于知識的智能系統(tǒng)”（IntelligentKnowledgeBasedSystem,IKBS）第四階段：AI成為工業(yè)(1980–現(xiàn)在)專家系統(tǒng)及其開第五階段：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986-現(xiàn)在)1969年，Bryson提出反向傳播算法1982年，Hopfield神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

（成功的求解了旅行商問題）1986年，Rumelhart&McClelland：主編論文集—ParallelDistributedProcessing

形成“聯(lián)接主義”方法，與“符號主義”方法形成互補(bǔ)第五階段：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986-現(xiàn)在)1969年，Br第六階段:AI成為科學(xué)（1987－現(xiàn)在）AI理論應(yīng)建立在嚴(yán)密的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上

嚴(yán)格的定理、確鑿的實驗證據(jù)，不靠直覺與現(xiàn)實應(yīng)用相關(guān)，而不是與玩具樣例相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)不應(yīng)與信息論分離不確定性推理不應(yīng)與隨機(jī)模型分離搜索不應(yīng)和經(jīng)典的優(yōu)化及控制分離自動推理不應(yīng)和形式化方法分離在方法論上，AI已成為堅實的科學(xué)方法利用Internet和共享測試數(shù)據(jù)庫及代碼，AI系統(tǒng)的重復(fù)實驗成為可能第六階段:AI成為科學(xué)（1987－現(xiàn)在）AI理論應(yīng)建立在第七階段:IntelligentAgent的出現(xiàn)(1995-現(xiàn)在)Internet：最重要的IntelligentAgent環(huán)境之一AI成為搜索引擎、推薦系統(tǒng)、商務(wù)智能系統(tǒng)的基本工具“Agent的觀點”：將AI領(lǐng)域目前分離的子領(lǐng)域重新組織為一個有機(jī)整體Russell&Norvig.AI:AModernApproachPoolsetal.1998Nilsson,1998……第七階段:IntelligentAgent的出現(xiàn)(19Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?1、人類認(rèn)知過程探求高層次思維決策與初級信息處理的關(guān)系用計算機(jī)程序模擬人的思維策略水平，用計算機(jī)語言模擬人的初級信息處理過程。研究認(rèn)知過程的主要任務(wù)1、人類認(rèn)知過程探求高層次思維決策與初級信息處理的關(guān)系研究認(rèn)2、智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)信息處理系統(tǒng)：符號操作系統(tǒng)(SymbolOperationSystem)

物理符號系統(tǒng)(PhysicalSymbolSystem)。

符號：模式(pattern)。

2、智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)信息處理系統(tǒng)：(1)輸入符號(input)(2)輸出符號(output)(3)存儲符號(store)(4)復(fù)制符號(copy)(5)建立符號結(jié)構(gòu)通過找出各符號間的關(guān)系，在符號系統(tǒng)中形成符號結(jié)構(gòu)(6)條件性遷移(conditionaltransfer)根據(jù)已有符號，繼續(xù)完成活動過程。一個完善的符號系統(tǒng)應(yīng)具有6種基本功能：(1)輸入符號(input)一個完善的符號系統(tǒng)應(yīng)具有6種基如果一個物理符號系統(tǒng)具有上述全部6種功能，能夠完成這個全過程，那么它就是一個完整的物理符號系統(tǒng)。人具有上述6種功能；現(xiàn)代計算機(jī)也具備物理符號系統(tǒng)的這6種功能。把人看成一個智能信息處理系統(tǒng)如果一個物理符號系統(tǒng)具有上述全部6種功能，能夠完成這個全過程任何一個系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述6種功能。反之，任何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能；智能是指人類所具有的智能。物理符號系統(tǒng)的假設(shè)任何一個系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述6推論1

既然人具有智能，那么他(她)就一定是個物理符號系統(tǒng)。推論2

既然計算機(jī)是一個物理符號系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。（人工智能的基本條件）

推論3

既然人是一個物理符號系統(tǒng)，計算機(jī)也是一個物理符號系統(tǒng)，那么就能夠用計算機(jī)來模擬人的活動。物理符號系統(tǒng)3個推論推論1既然人具有智能，那么他(她)就一定是個物理符號系統(tǒng)認(rèn)知生理學(xué)認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)知信息學(xué)認(rèn)知工程學(xué)

人類的認(rèn)知行為具有不同的層次認(rèn)知生理學(xué)人類的認(rèn)知行為具有不同的層次研究認(rèn)知行為的生理過程研究人的神經(jīng)系統(tǒng)(神經(jīng)元、中樞神經(jīng)系統(tǒng)和大腦)的活動認(rèn)知科學(xué)研究的底層

認(rèn)知生理學(xué)研究認(rèn)知行為的心理活動主要研究人的思維策略認(rèn)知科學(xué)研究的頂層認(rèn)知心理學(xué)研究認(rèn)知行為的生理過程認(rèn)知生理學(xué)研究認(rèn)知行為的心理活動認(rèn)知心研究人的認(rèn)知行為在人體內(nèi)的初級信息處理主要研究人的認(rèn)知行為如何通過初級信息自然處理，由生理活動變?yōu)樾睦砘顒蛹捌淠孢^程，即由心理活動變?yōu)樯硇袨?。認(rèn)知活動的中間層，承上啟下。認(rèn)知信息學(xué)研究人的認(rèn)知行為在人體內(nèi)的初級信息處理認(rèn)知信息學(xué)研究認(rèn)知行為的信息加工處理主要研究如何通過以計算機(jī)為中心的人工信息處理系統(tǒng)，對人的各種認(rèn)知行為（如知覺、思維、記憶、語言、學(xué)習(xí)、理解、推理、識別等）進(jìn)行信息處理。研究認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知行為的工具現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)和現(xiàn)代認(rèn)知生理學(xué)的重要研究手段。認(rèn)知工程學(xué)研究認(rèn)知行為的信息加工處理認(rèn)知工程學(xué)機(jī)器智能可以模擬人類智能智能計算機(jī)的功能

下棋、證明定理、翻譯語言文字和解決難題等

神經(jīng)計算機(jī)(neuralcomputer)

能以類似人類的方式進(jìn)行“思考”，力圖重建人腦的形象。通過對量子計算(quantumcomputing)的研究，產(chǎn)生量子計算機(jī)。3、人類智能的計算機(jī)模擬機(jī)器智能可以模擬人類智能3、人類智能的計算機(jī)模擬1950年，圖靈發(fā)表《計算機(jī)能思考嗎？》，給人工智能下一個定義，而且論證了人工智能的可能性。如果一臺機(jī)器能夠通過圖靈實驗，那它是智慧的。圖靈實驗的本質(zhì)：讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為時，這個機(jī)器就是智慧的。圖靈實驗1950年，圖靈發(fā)表《計算機(jī)能思考嗎？》，給人工智能下一個定游戲由一男(A)、一女(B)和一名詢問者(C)進(jìn)行；C與A、B被隔離，通過電傳打字機(jī)與A、B對話。詢問者只知道二人的稱呼是X，Y，通過提問以及回答來判斷，最終作出“X是A，Y是B”或者“X是B，Y是A”的結(jié)論。游戲中，A必須盡力使C判斷錯誤，而B的任務(wù)是幫助C。當(dāng)一個機(jī)器代替了游戲中的A，并且機(jī)器將試圖使得C相信它是一個人。如果機(jī)器通過了圖靈測試，就認(rèn)為它是"智慧"的。圖靈測試游戲由一男(A)、一女(B)和一名詢問者(C)進(jìn)行；圖靈測試Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?

(1)符號主義(Symbolicism)

(2)聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)

(3)行為主義(Actionism)1、

人工智能的主要學(xué)派(1)符號主義(Symbolicism)1、

人工智能符號主義(Symbolicism)，邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計算機(jī)學(xué)派(Computerism)

物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)，仿生學(xué)派(Bionicsism)、生理學(xué)派(Physiologism)

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(Actionism)，進(jìn)化主義(Evolutionism)、控制論學(xué)派(Cyberneticsism)控制論及感知-動作型控制系統(tǒng)。符號主義(Symbolicism)，邏輯主義(Logicis2對人工智能發(fā)展歷史的不同看法符號主義人工智能源于數(shù)理邏輯。在1956年首先采用“人工智能”這個術(shù)語。啟發(fā)式算法→專家系統(tǒng)→知識工程理論與技術(shù)長期一枝獨秀，為人工智能的發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)，尤其是專家系統(tǒng)的成功開發(fā)與應(yīng)用，為人工智能走向工程應(yīng)用和實現(xiàn)理論聯(lián)系實際具有特別重要意義。人工智能的主流派。代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。2對人工智能發(fā)展歷史的不同看法符號主義聯(lián)結(jié)主義人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。1943年，生理學(xué)家麥卡洛克(McCulloch)和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨(Pitts)創(chuàng)立的腦模型，即MP模型。60-70年代，對以感知機(jī)(perceptron)為代表的腦模型的研究出現(xiàn)熱潮，在70年代后期至80年代初期落入低潮。Hopfield教授在1982年和1984年發(fā)表兩篇重要論文，提出用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，聯(lián)結(jié)主義又重新抬頭。1986年魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播(BP)算法。此后，從模型到算法，從理論分析到工程實現(xiàn)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)走向市場打下基礎(chǔ)。對ANN的研究熱情仍然不減。聯(lián)結(jié)主義行為主義人工智能源于控制論?？刂普撍枷朐缭?0-50年代就成為時代思潮的重要部分，影響了早期的人工智能工作者。60-70年代，控制論系統(tǒng)的研究取得一定進(jìn)展80年代誕生了智能控制和智能機(jī)器人系統(tǒng)。近年來，以人工智能新學(xué)派的面孔出現(xiàn)，引起許多人的興趣與研究。行為主義3

對人工智能基本理論的爭論符號主義人的認(rèn)知基元是符號，認(rèn)知過程即符號操作過程。人是一個物理符號系統(tǒng)，計算機(jī)也是一個物理符號系統(tǒng)。能用計算機(jī)來模擬人的智能行為用計算機(jī)的符號操作來模擬人的認(rèn)知過程。人的思維是可操作的。知識是信息的一種形式，是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。人工智能的核心問題是知識表示、知識推理和知識運用。知識可用符號表示，也可用符號進(jìn)行推理，能建立起基于知識的人類智能和機(jī)器智能的統(tǒng)一理論體系。3

對人工智能基本理論的爭論符號主義

聯(lián)結(jié)主義人的思維基元是神經(jīng)元，而不是符號處理過程。對物理符號系統(tǒng)假設(shè)持反對意見，認(rèn)為人腦不同于電腦并提出聯(lián)結(jié)主義的大腦工作模式，以取代符號操作的電腦工作模式。

聯(lián)結(jié)主義行為主義智能取決于感知和行動(所以稱為行為主義)提出智能行為的“感知-動作”模式。智能不需要知識、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人類智能一樣逐步進(jìn)化(稱為進(jìn)化主義)；智能行為只能在現(xiàn)實世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。符號主義(還包括聯(lián)結(jié)主義)對真實世界客觀事物的描述及其智能行為工作模式是過于簡化的抽象，不能真實地反映客觀存在。行為主義4

對人工智能技術(shù)路線的爭論如何在技術(shù)上實現(xiàn)人工智能系統(tǒng)、研制智能機(jī)器和開發(fā)智能產(chǎn)品沿著什么技術(shù)路線和策略來發(fā)展人工智能存在不同的派別，不同的路線專用路線、通用路線硬件路線、軟件路線4

對人工智能技術(shù)路線的爭論如何在技術(shù)上實現(xiàn)人工智能系專用路線研制與開發(fā)專用的智能計算機(jī)、人工智能軟件、專用開發(fā)工具、人工智能語言和其它專用設(shè)備。

通用路線通用的計算機(jī)硬件和軟件能夠?qū)θ斯ぶ悄荛_發(fā)提供有效的支持，能夠解決廣泛的和一般的人工智能問題。強(qiáng)調(diào)人工智能應(yīng)用系統(tǒng)和人工智能產(chǎn)品的開發(fā)，應(yīng)與計算機(jī)主體技術(shù)和主流技術(shù)相結(jié)合。把知識工程視為軟件工程的一個分支。

專用路線硬件路線人工智能的發(fā)展主要依靠硬件技術(shù)。智能機(jī)器的開發(fā)主要有賴于各種智能硬件、智能工具及固化技術(shù)。

軟件路線

強(qiáng)調(diào)人工智能的發(fā)展主要依靠軟件技術(shù)。認(rèn)為智能機(jī)器的研制主要在于開發(fā)各種智能軟件、工具及其應(yīng)用系統(tǒng)。硬件路線5AI研究的5個基本問題1987年5月，在MIT召開了AI專題討論會，幾位主要代表人物闡述了對AI基礎(chǔ)的認(rèn)識，評價有關(guān)基礎(chǔ)性工作。1991年《ArtificialIntelligence》(1991,Vol.47)發(fā)表了AI基礎(chǔ)研究專輯。其中，Kirsh提出了AI的五個基本問題：知識與概念化是不是AI的核心？認(rèn)知能力能否與載體分開來研究？認(rèn)知的軌跡是否可用類自然語言來描述？學(xué)習(xí)能否與認(rèn)知分開來研究？所有的認(rèn)知是否有一種統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)？針對上述五個基本問題，各個流派都做出不同的回答。5AI研究的5個基本問題1987年5月，在MIT召開了A6智能的本質(zhì)是什么？計算機(jī)所完成的高速數(shù)字計算，不算高級的智能行為現(xiàn)實世界要處理的大多數(shù)問題并非數(shù)值計算自然語言理解和翻譯圖形、圖象、聲音的理解決策管理、醫(yī)療診斷……需要將計算機(jī)從“數(shù)值世界”推廣到“知識世界”，即從“數(shù)據(jù)處理范圍”擴(kuò)展到“符號知識處理范疇”“試探性的搜索、啟發(fā)式的、不精確的、模糊的、甚至允許出現(xiàn)錯誤的推理方法才更符合人類的思維過程……6智能的本質(zhì)是什么？計算機(jī)所完成的高速數(shù)字計算，不算高級Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?1.問題求解人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋(如國際象棋)程序。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發(fā)展成為人工智能基本技術(shù)——搜索和問題歸約。今天的計算機(jī)程序能夠下錦標(biāo)賽水平的各種方盤棋、十五子棋和國際象棋。另一種問題求解程序把各種數(shù)學(xué)公式符號匯編在一起，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。1.問題求解人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的2.邏輯推理與定理證明人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。找到一些方法，只把注意力集中在一個大型數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。1976年7月，美國的阿佩爾(K.Appel)等人合作解決了長達(dá)124年之久的難題--四色定理。三臺大型計算機(jī)，1200小時CPU時間，并對中間結(jié)果進(jìn)行人為反復(fù)修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動計算機(jī)界。2.邏輯推理與定理證明人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。13.自然語言理解NLP(NaturalLanguageProcessing)

人工智能的早期研究領(lǐng)域之一。能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫回答提出的問題的程序，程序通過閱讀文本材料和建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行給出的指令和獲取知識等。能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令。目前研究的主要課題：在翻譯句子時，以主題和對話情況為基礎(chǔ)，注意大量的一般常識--世界知識和期望作用的重要性。人工智能在語言翻譯與語音理解程序方面已經(jīng)取得的成就，發(fā)展為人類自然語言處理的新概念。3.自然語言理解NLP(NaturalLanguage4.自動程序設(shè)計一個重要研究領(lǐng)域。已研制出能夠以各種不同的目的描述(例如輸入/輸出對，高級語言描述，甚至自然語言描述算法)來編寫計算機(jī)程序。對自動程序設(shè)計的研究不僅可以促進(jìn)半自動軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，也使通過修正自身數(shù)碼進(jìn)行學(xué)習(xí)(即修正它們的性能)的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。自動編制一份程序來獲得某種指定結(jié)果的任務(wù)同證明一份給定程序?qū)@得某種指定結(jié)果的任務(wù)緊密相關(guān)（程序驗證）4.自動程序設(shè)計一個重要研究領(lǐng)域。5.專家系統(tǒng)一個智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，內(nèi)部具有大量專家水平的某個領(lǐng)域知識與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個領(lǐng)域一個或多個人類專家提供的知識和經(jīng)驗進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決需要專家決定的復(fù)雜問題。在某個領(lǐng)域的專家與系統(tǒng)設(shè)計者之間經(jīng)過艱苦的反復(fù)交換意見之后建立起來。當(dāng)前的研究涉及有關(guān)專家系統(tǒng)設(shè)計的各種問題。5.專家系統(tǒng)一個智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，內(nèi)部具有大量專家水平的發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運用專家知識，即來自人類專家的并能解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題的事實和過程。和傳統(tǒng)的計算機(jī)程序最本質(zhì)的區(qū)別：專家系統(tǒng)所要解決的問題一般沒有算法解，經(jīng)常在不完全、不精確或不確定的信息基礎(chǔ)上作出結(jié)論?？梢越鉀Q的問題包括：解釋、預(yù)測、診斷、設(shè)計、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等。高性能的專家系統(tǒng)已從學(xué)術(shù)研究進(jìn)入實際應(yīng)用研究。隨著人工智能整體水平的提高，專家系統(tǒng)也獲得發(fā)展。正在開發(fā)的新一代專家系統(tǒng)有分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)等。發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運用專家知識，即來自人類專家的并能6.機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能研究上最突出和最重要的一個方面。學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識的基本手段。機(jī)器學(xué)習(xí)(自動獲取新的事實及新的推理算法)使計算機(jī)具有智能的根本途徑。香克(R.Shank)："一臺計算機(jī)若不會學(xué)習(xí)，就不能稱為具有智能?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。6.機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能研究上最突出和最重要的一個方面。7.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于馮?諾依曼(VanNeumann)體系結(jié)構(gòu)的局限性，數(shù)字計算機(jī)存在一些尚無法解決的問題。人們一直在尋找新的信息處理機(jī)制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算就是其中之一。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有著非常廣闊的科學(xué)背景，是眾多學(xué)科研究的綜合成果。對人腦神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，可能創(chuàng)造出新一代人工智能機(jī)--神經(jīng)計算機(jī)。7.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于馮?諾依曼(VanNeumann)體系8.機(jī)器人學(xué)人工智能研究日益受到重視的另一個分支包括對操作機(jī)器人裝置程序的研究。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，如機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)、機(jī)械、控制、智能、視覺、觸覺、力覺、聽覺、機(jī)器人裝配、惡劣環(huán)境下的機(jī)器人以及機(jī)器人語言等。機(jī)器人已在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國防等領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。8.機(jī)器人學(xué)人工智能研究日益受到重視的另一個分支9.模式識別用計算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式對人類感知外界功能的模擬研究計算機(jī)模式識別系統(tǒng)，使一個計算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息、識別和理解周圍環(huán)境的感知能力。在模式識別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成功地用于手寫字符的識別、汽車牌照的識別、指紋識別、語音識別等方面。9.模式識別用計算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式10.機(jī)器視覺（計算機(jī)視覺）從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨立的學(xué)科。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括：實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖象壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖象的處理與解釋等。機(jī)器視覺已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖象處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。10.機(jī)器視覺（計算機(jī)視覺）從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)11.智能控制一類無需(或需要盡可能少的)人的干預(yù)就能夠獨立地驅(qū)動智能機(jī)器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制。或者說，智能控制是驅(qū)動智能機(jī)器自主地實現(xiàn)其目標(biāo)的過程。自動控制的最新發(fā)展階段，也是用計算機(jī)模擬人類智能的一個重要研究領(lǐng)域。。智能控制的核心在高層控制，即組織級控制。任務(wù)是對實際環(huán)境或過程進(jìn)行組織（決策和規(guī)劃），實現(xiàn)廣義問題求解。目前研究得較多的6個方面：智能機(jī)器人規(guī)劃與控制、智能過程規(guī)劃、智能過程控制、專家控制系統(tǒng)、語音控制以及智能儀器。11.智能控制一類無需(或需要盡可能少的)人的干預(yù)就能夠12.智能檢索系統(tǒng)研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速發(fā)展的重要保證。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是儲存某學(xué)科大量事實的計算機(jī)軟件系統(tǒng)，可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計也是計算機(jī)科學(xué)的一個活躍的分支。為了有效地表示、存儲和檢索大量事實，已經(jīng)發(fā)展了許多技術(shù)。12.智能檢索系統(tǒng)研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速發(fā)展的重13.智能調(diào)度與指揮確定最佳調(diào)度或組合的問題是人類感興趣的又一類問題。一個古典的問題：推銷員旅行問題。大多數(shù)這類問題能夠從可能的組合或序列中選取一個答案，但組合或序列的范圍很大。試圖求解這類問題的程序產(chǎn)生了一種組合爆炸的可能性。即使是大型計算機(jī)的容量也會被用光。智能組合調(diào)度與指揮方法已被應(yīng)用于汽車運輸調(diào)度、列車的編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統(tǒng)。13.智能調(diào)度與指揮確定最佳調(diào)度或組合的問題是人類感興趣14.分布式人工智能(DistributedAI,DAI)與Agent分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。DAI系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。多agent系統(tǒng)(MultiagentSystem,MAS)更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動態(tài)的世界環(huán)境，已成為人工智能以至計算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。14.分布式人工智能(DistributedAI,DA15.計算智能與進(jìn)化計算計算智能(ComputingIntelligence)涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)化計算等研究領(lǐng)域。進(jìn)化計算(EvolutionaryComputation)是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱包括遺傳算法(GeneticAlgorithms)、進(jìn)化策略(EvolutionaryStrategies)和進(jìn)化規(guī)劃(EvolutionaryProgramming)。15.計算智能與進(jìn)化計算計算智能(ComputingI16.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。數(shù)據(jù)挖掘通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，揭示出蘊涵在數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)已獲廣泛應(yīng)用。16.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問17.人工生命(ArtificialLife,ALife)用計算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括：生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。17.人工生命(ArtificialLife,AL18.系統(tǒng)與語言工具除了實現(xiàn)智能的研究工作外，開發(fā)新的方法也是人工智能研究的一個重要方面。人工智能對計算機(jī)界的某些最大貢獻(xiàn)已經(jīng)以派生的形式表現(xiàn)出來。計算機(jī)系統(tǒng)的一些概念，如分時系統(tǒng)、編目處理系統(tǒng)和交互調(diào)試系統(tǒng)等，已經(jīng)在人工智能研究中得到發(fā)展。18.系統(tǒng)與語言工具除了實現(xiàn)智能的研究工作外，開發(fā)新的Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?1.對經(jīng)濟(jì)的影響專家系統(tǒng)的效益

成功的專家系統(tǒng)能為它的建造者、擁有者和用戶帶來明顯的經(jīng)濟(jì)效益。

人工智能推動計算機(jī)技術(shù)發(fā)展

人工智能研究已經(jīng)對計算機(jī)技術(shù)的各個方面產(chǎn)生并將繼續(xù)產(chǎn)生較大影響。1.對經(jīng)濟(jì)的影響專家系統(tǒng)的效益

成功的專家系統(tǒng)能為它的2.對社會的影響勞務(wù)就業(yè)問題社會結(jié)構(gòu)變化“人-機(jī)器”的社會結(jié)構(gòu)，終將為“人-智能機(jī)器-機(jī)器”的社會結(jié)構(gòu)所取代。思維方式與觀念的變化心理上的威脅技術(shù)失控的危險引起的法律問題2.對社會的影響勞務(wù)就業(yè)問題3.對文化的影響改善人類知識改善人類語言改善文化生活

3.對文化的影響改善人類知識Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?1.中國大陸的AI研究1984年錢學(xué)森提出思維的三大分類邏輯思維形象思維靈感思維中國大陸重要的AI研究機(jī)構(gòu)清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室南京大學(xué)軟件新技術(shù)國家重點實驗室中科院自動化所模式識別國家重點實驗室……1.中國大陸的AI研究1984年錢學(xué)森提出思維的三大分類中國大陸著名的老一輩AI專家張鈸院士：清華大學(xué)戴汝為院士：中科院自動化所陸汝鈐院士：中科院數(shù)學(xué)所……中國大陸著名的老一輩AI專家2.中國香港的AI研究中國香港的著名AI研究機(jī)構(gòu)香港科技大學(xué)香港中文大學(xué)香港大學(xué)……中國香港的AI領(lǐng)軍人物L(fēng)inFangzhen（林方真）教授：香港科大在AI理論方面的研究成果引入注目擔(dān)任AAAI,IJCAI等頂級AI會議的PC……2.中國香港的AI研究中國香港的著名AI研究機(jī)構(gòu)Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?1.AI領(lǐng)域的著名期刊最頂級的AI期刊（部分）JournalofMachineLearningResearchArtificialIntelligence……權(quán)威的AI期刊（部分）ArtificialIntelligenceReviewAIMagazineMachineLearningComputationalIntelligence1.AI領(lǐng)域的著名期刊最頂級的AI期刊（部分）權(quán)威的AI期刊（續(xù)）JournalofAIResearchPatternRecognitionArtificialIntelligenceinMedicineIEEETrans.onPatternAnalysis&MachineIntelligenceIEEETrans.onKnowledge&DataEngineeringIEEETrans.onNeuralNetworksJournalofDataMining&KnowledgeDiscovery……權(quán)威的AI期刊（續(xù)）2.AI領(lǐng)域的著名會議最頂級的AI會議綜合類：AAAI,IJCAI專業(yè)類：UAI,ICML,NIPS,KDD,……知名的AI會議（部分）IAAI:InnovativeApplicationsinAI（與AAAI一起開）ECAI:EuropeanConf.onAIECML:EuropeanConf.onMachineLearningPKDD(每年與ECML一起開）2.AI領(lǐng)域的著名會議最頂級的AI會議知名的AI會議（續(xù)）ICCV:Intl.Conf.onComputerVisionCVPR:ComputerVision&PatternRecognitionICPR:Intl.Conf.onPatternRecognitionICDM:IEEEIntl.Conf.onDataMiningPAKDD:Pacific-AsiaConf.onKnowledgeDiscovery&DataMiningCIKM:ACMConf.onInformationandKnowledgeManagement……知名的AI會議（續(xù)）本章結(jié)束，謝謝！本章結(jié)束，謝謝！電子與信息工程學(xué)院計算機(jī)系電子與信息工程學(xué)院計算機(jī)科學(xué)的重要分支計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心課程之一、也是自動化、電子信息工程等專業(yè)的選修課程．如何用計算機(jī)來模擬人類智能，即如何用計算機(jī)實現(xiàn)諸如問題求解、規(guī)劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等只有人類才具備的"智能"，使得計算機(jī)更好得為人類服務(wù)。課程簡介計算機(jī)科學(xué)的重要分支課程簡介考試筆試開卷考試筆試第1講人工智能概述

(Chapter1OverviewofAI)第1講人工智能概述

(Chapter1OvervOutline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?StuartRussell,PeterNorvig.“ArtificialIntelligence:AModernApproach”.PearsonEducation,2002.中譯本：《人工智能—一種現(xiàn)代方法(第二版)》，姜哲等譯,人民郵電出版社,2004StuartRussell,PeterNorvig.蔡自興，徐光佑.人工智能及其應(yīng)用(第三版).北京：清華大學(xué)出版社，2004.陸汝鈐.人工智能(上、下冊).科學(xué)出版社，2000.史忠植.高級人工智能(第二版).科學(xué)出版社,2006.蔡自興，徐光佑.人工智能及其應(yīng)用(第三版).北京：清Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?定義1智能機(jī)器

能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的機(jī)器。定義2人工智能(學(xué)科)

計算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。定義3人工智能(能力)

智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。定義1智能機(jī)器定義4

一種使計算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動人心的新嘗試（Haugeland,1985）。定義5

那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化（Bellman,1978）。定義6

用計算模型研究智力行為（Charniak和McDermott,1985）。定義7

研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算（Winston,1992）。定義4和5涉及擬人思維定義6和7與理性思維有關(guān)定義4一種使計算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動人心的定義8

一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)（Kurzwell,1990）。定義9

研究如何使計算機(jī)做事讓人過得更好（Rick和Knight,1991）。定義10

一門通過計算過程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科（Schalkoff,1990）。定義11

計算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動化有關(guān)的一個分支（Luger和Stubblefield,1993）。定義8和9涉及擬人行為定義10和11與學(xué)科范圍有關(guān)定義8一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)（KuOutline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?哲學(xué)（428B.C.－現(xiàn)在）

意識、思維的理性部分的形式化……數(shù)學(xué)（800－現(xiàn)在）

邏輯、計算、概率……經(jīng)濟(jì)學(xué)（1776－現(xiàn)在）

決策、博弈、運籌學(xué)……神經(jīng)科學(xué)（1861－現(xiàn)在）

簡單細(xì)胞的集合能夠?qū)е滤季S、意識和行動1.AI的基礎(chǔ)哲學(xué)（428B.C.－現(xiàn)在）1.AI的基礎(chǔ)

心理學(xué)(1879－現(xiàn)在)

認(rèn)知心理學(xué)：大腦當(dāng)作信息處理裝置

實驗心理學(xué)：1879年Wundt在萊比錫大學(xué)首創(chuàng)控制論(1948－現(xiàn)在)：1948年Viener

語言學(xué)(1957－現(xiàn)在)：Shinner，喬姆斯基理論心理學(xué)(1879－現(xiàn)在)

計算機(jī)工程(1940-現(xiàn)在)

電動機(jī)械式計算機(jī)HeathRobinson

：

1940年圖靈研究組，用于破譯德軍情報真空電子管通用機(jī)器Colossus：1943年圖靈研究組可編程計算機(jī)Z-3：1941年德國的KonradZuse

計算機(jī)工程(1940-現(xiàn)在)2.AI的萌芽古希臘偉大的哲學(xué)家、思想家，Plato（柏拉圖）的學(xué)生代表作《工具論》對AI的主要貢獻(xiàn)：為形式邏輯奠定了基礎(chǔ)，而形式邏輯是一切推理活動的最基本的出發(fā)點。Aristotle(亞里士多德)

（公元前384－322）2.AI的萌芽古希臘偉大的哲學(xué)家、思想家，Plato（柏Aristotle對AI的主要貢獻(xiàn)(續(xù))

“三段論”

以真言判斷為其前提的一種演繹推理，借助于一個共同項，把兩個直言判斷聯(lián)系起來，而得出結(jié)論。例如：一切金屬都是能夠熔解的；鐵是金屬；所以，鐵是能夠熔解的。

“演繹法”“模態(tài)邏輯”……【說明】：古希臘文化是人類民主、科學(xué)的啟蒙，對整個人類做出了十分巨大的貢獻(xiàn)！Aristotle對AI的主要貢獻(xiàn)(續(xù))英國哲學(xué)家、自然科學(xué)家著名口號：“知識就是力量”代表作：《新工具》對AI的主要貢獻(xiàn)：系統(tǒng)地提出了“歸納法”，成為和Aristotle演繹法相輔相成的思維法則。20世紀(jì)70年代末，Stanford大學(xué)Feigenbaum提出專家系統(tǒng)時，以Bacon的口號為重要依據(jù)。……Bacon（培根）（1561－1626）英國哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家對AI的主要貢獻(xiàn)：關(guān)于“數(shù)理邏輯”的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進(jìn)行運算和推理。提出的計劃：建立一種通用的符號語言，以及一種在此基礎(chǔ)上進(jìn)行推理的演算?！璍eibnitz(萊布尼茨)

（1646－1716）德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz(萊布尼茨)美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家對AI的主要貢獻(xiàn)：研究數(shù)理邏輯中的一些根本性問題，即“形式系統(tǒng)的完備性和可判定性”。1930年證明：一階謂詞演算的完備性定理。1931年證明了兩條不完備性定理：提出人的思維形式化和機(jī)械化的某些極限，在理論上證明了有些事情是做不到的?！璆odel(哥德爾)（1906－1978）美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家Godel(哥德爾)英國數(shù)學(xué)家1936年提出一種理想計算機(jī)的數(shù)學(xué)模型—“圖靈機(jī)”。對AI的主要貢獻(xiàn)：1950年提出著名的“圖靈實驗”。給出智能標(biāo)準(zhǔn)的明確定義：把人和計算機(jī)分處兩個不同的房間，并且互相對話，如果作為人的一方不能判斷對方是人還是計算機(jī)，則那臺計算機(jī)就達(dá)到了人的智能?！璗uring(圖靈)（1912－1954）英國數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)1946年研制成功世界上第一臺電子計算機(jī)“ENIAC”對AI的主要貢獻(xiàn)：為人工智能研究奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)……JohnVonNouma

(約翰·馮·諾依曼)（1903－1957）

1946年研制成功世界上第一臺電子計算機(jī)“ENIAC”JW.S.Mcculloch(麥克洛奇)&W.Pitts(皮茲)1943年，結(jié)合了神經(jīng)生理學(xué)和數(shù)理邏輯的研究，提出了M-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1943年建立第一個“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型”開創(chuàng)微觀AI——通過模擬人腦來實現(xiàn)智能W.S.Mcculloch(麥克洛奇)&W.Pit美國數(shù)學(xué)家1948年創(chuàng)立“信息論”對AI的主要貢獻(xiàn)：信息論認(rèn)為人的心理活動可通過信息的形式加以研究，并提出了描述人的心理活動的數(shù)學(xué)模型。信息論和心理學(xué)的結(jié)合構(gòu)成了當(dāng)代AI研究的一個重要潮流——宏觀人工智能研究……克勞德·香農(nóng)(ClaudeElwoodShannon1916-2001)信息論是運用概率論與數(shù)理統(tǒng)計的方法研究信息、信息熵、通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)壓縮等問題的應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科。美國數(shù)學(xué)家克勞德·香農(nóng)信息論是運用概率論與數(shù)理統(tǒng)計的方法研究Outline主要參考書目AI的定義AI的基礎(chǔ)及萌芽AI的創(chuàng)立及發(fā)展AI與人類智能AI的研究流派AI的研究范圍AI對人類的影響AI在中國AI領(lǐng)域的著名期刊及會議?Outline主要參考書目?美國的人工智能之父麥卡錫

JohnMcCarthy（麥卡錫）1971年圖靈獎獲得者。1927年9月出生于美國波士頓。1948年加州理工大學(xué)獲數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。1951年普林斯頓獲數(shù)學(xué)博士學(xué)位。曾供職于普林斯頓，斯坦福,Dartmouth和MIT。1962年，加入斯坦福大學(xué)，并創(chuàng)建了斯坦福人工智能實驗室，工作直到2000年退休。美國的人工智能之父麥卡錫1927年9月出生于美國波士頓。1956年夏天Boston，Dartmouth(達(dá)特茅斯)學(xué)院McCarthy召集與會人員數(shù)學(xué)家McCarthy信息學(xué)家Shannon心理學(xué)家和神經(jīng)生理學(xué)家Lochester(IBM信息研究中心負(fù)責(zé)人）,Moore（IBM）,Solomonff（MIT）計算機(jī)科學(xué)家Simon,Newell,Samuel,Minsky（哈佛）,Selfridge（MIT）。1.AI的誕生1956年夏天1.AI的誕生

McCarthy在此次會議上提議正式使用：

ArtificialIntelligence（簡稱AI），標(biāo)志著“人工智能”作為一門獨立學(xué)科正式誕生。McCarthy在此次會議上提議正式使用：Artifici2.AI曲折的發(fā)展歷程早期的熱情、巨大的期望（1952-1969）現(xiàn)實的困境（1966-1973）基于知識的系統(tǒng)：力量的鑰匙？(1969–1979)AI成為工業(yè)(1980–現(xiàn)在)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986–現(xiàn)在)AI成為科學(xué)(1987–現(xiàn)在)IntelligentAgent的出現(xiàn)(1995–現(xiàn)在)……2.AI曲折的發(fā)展歷程早期的熱情、巨大的期望（1952-第一階段：早期的熱情、巨大的期望

(1952～1969)自然語言的機(jī)器翻譯1953年，美國喬治大學(xué)，1954年IBM公司在701計算機(jī)上做俄譯英的公開表演。此時，前蘇聯(lián)、中國也開展機(jī)器翻譯的研究。利用計算機(jī)證明數(shù)學(xué)定理1956年，Newell和Simon，用程序LogicTheorist證明《數(shù)學(xué)原理》第二章中的38條定理，1963年證明全部52條定理。

（人工智能的真正開端）1956年，Samuel研制了第一個跳棋程序具有學(xué)習(xí)功能，打敗一個州冠軍。第一階段：早期的熱情、巨大的期望

(1956年，Selfridge研制第一個字符識別程序。1959年，提出功能更強(qiáng)的模式識別。1957年，Newell，Shaw和Simon研究不依賴具體領(lǐng)域的通用解題程序GPS(GeneralProblemSolving）1965年，Robinson提出消解法（即歸結(jié)原理），掀起研究計算機(jī)定理證明的又一次高潮。1956年，Selfridge研制第一個字符識別程序。195Newell,Simon等人過于樂觀不出10年，計算機(jī)將成為世界象棋冠軍。不出10年，計算機(jī)將發(fā)現(xiàn)和證明重要的數(shù)學(xué)定理。不出10年，計算機(jī)將能譜寫具有優(yōu)秀作曲家水平的樂曲。不出10年，大多數(shù)心理學(xué)理論將在計算機(jī)上形成。有人甚至斷言，20世紀(jì)80年代將全面實現(xiàn)AI，2000年機(jī)器智能超過人?！?/p>

Newell,Simon等人過于樂觀不出10年，計算機(jī)將成第二階段：現(xiàn)實的困境(1966～1973)消解法（歸結(jié)原理）能力有限

例如：證明兩個連續(xù)函數(shù)之和仍是連續(xù)函數(shù)，推了10萬步還沒有推出。

Sauel的下棋程序，1965年，世界冠軍Helmann獲得四連勝。機(jī)器翻譯鬧出不少笑話

有人挖苦說，美國花了2000萬美元為機(jī)器翻譯立了一塊“墓碑”。第二階段：現(xiàn)實的困境(1966～1973)消解法（歸結(jié)原理機(jī)器翻譯鬧出的笑話舉例：“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”“心有余而力不足”機(jī)器翻譯過程：英語－>俄語－>英語結(jié)果被譯為：“Thevodkaisgoodbutthemeatisspoiled”“伏特加是好的，肉變質(zhì)了”?！癘utofsight,outofmind”“眼不見心不煩”將其翻譯成俄語，“又瞎又瘋”。……機(jī)器翻譯鬧出的笑話舉例：“Thespiritiswil從神經(jīng)生理學(xué)角度研究AI，存在不可逾越的困難。人腦有1010以上個神經(jīng)元，能否將1010個機(jī)器組成一個聯(lián)合運行的網(wǎng)絡(luò)？1973年，英國發(fā)表了Lighthillreport，認(rèn)為AI的研究即使不是騙局，至少也是庸人自擾。終止了英國的AI研究。IBM公司也取消了本公司范圍內(nèi)的AI研究活動。從神經(jīng)生理學(xué)角度研究AI，存在不可逾越的困難。人腦有1010第三階段KBS:力量的鑰匙?(1969-1979)Newell,Simon等老一輩AI專家，關(guān)心的是“通用的、萬能的符號邏輯運算體系”——物理符號系統(tǒng)假設(shè)。Nilsson更進(jìn)一步提出，物理符號體系的核心方法是邏輯演繹方法。他的口號——“命題主義”，主張一切AI研究應(yīng)在一個類似邏輯的形式框架內(nèi)進(jìn)行。1968年，Stanford年輕教授Feigenbaum主持的專家系統(tǒng)DENDRAL問世，開創(chuàng)了AI的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，以知識為基礎(chǔ)的專家咨詢系統(tǒng)（KBS）。第三階段KBS:力量的鑰匙?(1969-1979)Newe1994年度圖靈獎得主。1965年世界上第一個專家系統(tǒng)程序DENDRAL。DENDRAL中保存著化學(xué)家的知識和質(zhì)譜儀的知識，可以根據(jù)給定的有機(jī)化合物的分子式和質(zhì)譜圖，從幾千種可能的分子結(jié)構(gòu)中挑選出一個正確的分子結(jié)構(gòu)。驗證了費根鮑姆關(guān)于知識工程的理論的正確性為專家系統(tǒng)軟件的發(fā)展和應(yīng)用開辟了道路，逐漸形成具有相當(dāng)規(guī)模的市場，其應(yīng)用遍及各個領(lǐng)域、各個部門。愛德華·費根鮑姆(EdwardAlbertFeigenbaum)1994年度圖靈獎得主。愛德華·費根鮑姆(EdwardAl人工智能研究的一個歷史性突破。醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)：MYCIN。名言：“知識中蘊藏著力量”(“IntheKnowledgeliesthepower”)。于培根的名言"