人工智能ArtificialIntelligence第一章緒論課件

人工智能

ArtificialIntelligence

第一章緒論Introduction2022/12/191史忠植人工智能：緒論人工智能

ArtificialIntelligence

第2022/12/19史忠植人工智能：緒論2內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論2內(nèi)容提要1.12022/12/19史忠植人工智能：緒論3人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence)是相對人的自然智能而言，即用人工的方法和技術(shù),模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能,實現(xiàn)某些“機(jī)器思維”。作為一門學(xué)科，人工智能研究智能行為的計算模型，研制具有感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、決策等思維活動的計算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。2022/12/16史忠植人工智能：緒論3人工智能2022/12/19史忠植人工智能：緒論4人工智能StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：2022/12/16史忠植人工智能：緒論4人工智能Stu2022/12/19史忠植人工智能：緒論5類人行為方法Kurzwell提出人工智能認(rèn)為人工智能是一門技術(shù)，它創(chuàng)造出夠完成一定任務(wù)的機(jī)器，而當(dāng)我們?nèi)祟悓@些任務(wù)進(jìn)行處理的時候，需要一定的智能。方法：

對于人類做的比較好的智能任務(wù)，讓計算機(jī)來完成最著名的就是Turing測試定理證明下國際象棋做外科手術(shù)診斷疾病……2022/12/16史忠植人工智能：緒論5類人行為方法K2022/12/19史忠植人工智能：緒論6Turing測試測試者A，被測試者B與C。A是人，B與C一個是人，另一個是計算機(jī)。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(qū)分是人的回答還是計算機(jī)的回答，則計算機(jī)具有了智能。Turing測試第一次給出了檢驗計算機(jī)是否具有智能的哲學(xué)說法。2022/12/16史忠植人工智能：緒論6Turing測2022/12/19史忠植人工智能：緒論7類人思維方法Bellman提出人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化。主要采用的是認(rèn)知模型的方法---是關(guān)于人類思維工作原理的可檢測的理論。如果說某個程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內(nèi)部是怎樣工作的，可以有兩種方法：通過內(nèi)省（introspection）----在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學(xué)實驗2022/12/16史忠植人工智能：緒論7類人思維方法B2022/12/19史忠植人工智能：緒論8理性思維方法1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用計算模型研究智力能力。這是一種理性思維方法。一個系統(tǒng)如果能根據(jù)它所知的信息(知識、時間、資源等)能夠做出最好的決策，這就是理性的當(dāng)知識是完全的，并且資源是無限的時候，就是所謂的邏輯推理。當(dāng)知識是不完全的，或者資源有限時，就是理性的行為。2022/12/16史忠植人工智能：緒論8理性思維方法12022/12/19史忠植人工智能：緒論9理性行為方法尼爾森（Nilsson）認(rèn)為人工智能關(guān)心的是人工制品中的智能行為。這種人工制品主要指能夠動作的主體（agent）。行為上的理性指的是已知某些信念，執(zhí)行某些動作以達(dá)到某個目標(biāo)。主體（agent）可以看作是可以進(jìn)行感知和執(zhí)行動作的某個系統(tǒng)。在這種方法中，人工智能可以認(rèn)為就是研究和建造理性主體（agent）。在“理性思維”方法中，它所強(qiáng)調(diào)的是正確的推理。做出正確的推理有時被作為理性主體（agent）的一部分。另一方面，正確的推理并不是理性的全部，因為在有些情景下，往往沒有某個行為一定是正確的，而其他的是錯誤的。2022/12/16史忠植人工智能：緒論9理性行為方法尼2022/12/19史忠植人工智能：緒論10內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論10內(nèi)容提要1.2022/12/19史忠植人工智能：緒論11人工智能的誕生1956:世界上第一次正式的AI會議美國的DartmouthCollege，為期2月JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert2022/12/16史忠植人工智能：緒論11人工智能的誕2022/12/19史忠植人工智能：緒論12人工智能的發(fā)展1958:Newell和Simon的四個預(yù)測十年內(nèi)，計算機(jī)將成為世界象棋冠軍十年內(nèi)，計算機(jī)將發(fā)現(xiàn)或證明有意義的數(shù)學(xué)定理十年內(nèi)，計算機(jī)將能譜寫優(yōu)美的樂曲十年內(nèi)，計算機(jī)將能實現(xiàn)大多數(shù)的心理學(xué)理論1959:FrankRosenblatt提出感知器模型（PerceptronModel)1959:MITAILab正式成立（Minsky和McCarthy）2022/12/16史忠植人工智能：緒論12人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論13人工智能的發(fā)展專家系統(tǒng)時期1962:McCarthy調(diào)到Stanford,1963年創(chuàng)建StanfordAILab1963:M.RossQuillian開創(chuàng)語義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNets)1965:Feigenbaum掌管StanfordAILab;Noftsker掌管MITAILab1965:MIT的JosephWeizenbaum研制出ELIZA1965-83:Feigenbaum和Lederberg啟動DENDRAL工程1966:ALPAC的負(fù)面報告造成美國政府取消對機(jī)器翻譯的資助1969:Minsky和Papert的感知機(jī)造成美國政府取消對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的

資助。1969:SRI研制出機(jī)器人Shakey2022/12/16史忠植人工智能：緒論13人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論14人工智能的發(fā)展自然語言處理1970:Stanford的TerryWinograd等研制出（ETAOIN）SHRDLU1970:Colmerauer研制出PROLOG語言的解釋系統(tǒng)1972:DARPA取消Stanford大學(xué)機(jī)器人研究(Shakey)的

資助。1972:Mycin工程啟動1973:JamesLighthill爵士的負(fù)面報告使得英國政府

取消對AI研究的資助1976:DARPA取消對語音識別研究的資助1976:Greenblatt研制出第一臺LISP機(jī)CONS2022/12/16史忠植人工智能：緒論14人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論15人工智能的發(fā)展1976:DougLenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM1977:SRI啟動PROSPECTOR工程幫助地質(zhì)專家探測和解釋礦物1978年發(fā)現(xiàn)鉬礦脈(molybdenumvein)1977:EdwardFeigenbaum正式提出知識工程作為一門學(xué)科在1977年IJCAI會議上1979:Stanford研制出第一臺計算機(jī)控制的汽車1980:第一屆美國AI協(xié)會會議（AAAI）在Stanford召開。1980:JohnMcDermott的XCON專家系統(tǒng)用于配置VAX機(jī)器系統(tǒng)2022/12/16史忠植人工智能：緒論15人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論16人工智能的發(fā)展知識工程時期1981:日本政府宣布日本五代機(jī)（即智能計算機(jī)）1982:JohnHopfield掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究1983:MCC（MicroelectronicsandComputerTechnologyCorporation）成立（BobbyInman任主任）1984:DougLenat在BobbyRayInman的勸說下在MCC開始Cyc的研究1986:ThinkingMachinesInc研制聯(lián)結(jié)機(jī)器1987:LISP機(jī)器市場開始暗淡1988:386芯片使得PC機(jī)速度可以與LISP機(jī)器媲美2022/12/16史忠植人工智能：緒論16人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論17人工智能的發(fā)展分布式人工智能1992:日本政府宣布五代機(jī)計劃失敗。隨后啟動RWC計劃

（RealWorldComputingProject）1993:Shoham提出AOP,Agent-OrientedProgramming1994:中科院計算所多主體系統(tǒng)1997:IBM深藍(lán)II(DeepBlue)擊敗GarryKasparov2000:Jade，Jack，Zeus，AgentBuild

中科院計算所多主體環(huán)境MAGE

2022/12/16史忠植人工智能：緒論17人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論18人工智能的發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘1989：數(shù)據(jù)集知識發(fā)現(xiàn)KDD1991：Pawlak粗糙集專著1992：波蘭Kiekrz召開第一屆粗糙集國際討論會1995:Vapnik提出SVM2000:知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner2005：第一屆IEEE國際粒度計算大會在北京召開2012：《紐約時報》網(wǎng)站刊載文章稱，“大數(shù)據(jù)時代”已經(jīng)降臨。美國政府撥款2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究

和發(fā)展倡議”計劃2022/12/16史忠植人工智能：緒論18人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論19人工智能的發(fā)展

智能科學(xué)2002:提出智能科學(xué)新概念

建立智能科學(xué)網(wǎng)站:///2006:出版《智能科學(xué)》專著2008：新加坡世界學(xué)術(shù)出版社出版智能科學(xué)系列叢書2010:智能科學(xué)刊物IJIS2013：歐盟啟動“人類大腦計劃”

美國啟動“BRAIN”計劃2022/12/16史忠植人工智能：緒論19人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論20內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論20內(nèi)容提要1.2022/12/19史忠植人工智能：緒論21人工智能研究的基本內(nèi)容2022/12/16史忠植人工智能：緒論21人工智能研究人工智能研究的基本內(nèi)容認(rèn)知建模知識表示自動推理機(jī)器學(xué)習(xí)2022/12/19史忠植人工智能：緒論22人工智能研究的基本內(nèi)容認(rèn)知建模2022/12/16史忠植人2022/12/19史忠植人工智能：緒論23認(rèn)知

認(rèn)知是和情感、動機(jī)、意志等相對的理智或認(rèn)識過程。美國心理學(xué)家Houston等人將對“認(rèn)知”的看法歸納為如下五種主要類型：(1)認(rèn)知是信息的處理過程；(2)認(rèn)知是心理上的符號運(yùn)算；(3)認(rèn)知是問題求解；(4)認(rèn)知是思維；(5)認(rèn)知是一組相關(guān)的活動，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成、語言使用等。

2022/12/16史忠植人工智能：緒論23認(rèn)知2022/12/19史忠植人工智能：緒論24認(rèn)知建模

人類認(rèn)知過程是非常復(fù)雜的，建立認(rèn)知模型的技術(shù)常稱為認(rèn)知建模，目的是為了從某些方面探索和研究人的思維機(jī)制，特別是人的信息處理機(jī)制，同時也為設(shè)計相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)提供新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)方法。認(rèn)知科學(xué)用計算機(jī)研究人的信息處理機(jī)制時表明，在計算機(jī)的輸入和輸出之間存在著由輸入分類、符號運(yùn)算、內(nèi)容存儲與檢索、模式識別等方面組成的實在的信息處理過程。2022/12/16史忠植人工智能：緒論24認(rèn)知建模2022/12/19史忠植人工智能：緒論25知識表示

人類的智能活動過程主要是一個獲得并運(yùn)用知識的過程，知識是智能的基礎(chǔ)。人們通過實踐，認(rèn)識到客觀世界的規(guī)律性，經(jīng)過加工整理、解釋、挑選和改造而形成知識。為了使計算機(jī)具有智能，使它能模擬人類的智能行為，就必須使它具有適當(dāng)形式表示的知識。知識表示是人工智能中一個十分重要的研究領(lǐng)域。

所謂知識表示實際上是對知識的一種描述，或者是一組約定，一種計算機(jī)可以接受的用于描述知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識表示是研究機(jī)器表示知識的可行的、有效的、通用的原則和方法。知識表示問題一直是人工智能研究中最活躍的部分之一。目前，常用的知識表示方法有邏輯模式、產(chǎn)生式系統(tǒng)、框架、語義網(wǎng)絡(luò)、狀態(tài)空間、面向?qū)ο蟆⑦B接主義等。2022/12/16史忠植人工智能：緒論25知識表示2022/12/19史忠植人工智能：緒論26自動推理

演繹推理(deductivereasoning)歸納推理(inductivereasoning)反繹推理(abductivereasoning)2022/12/16史忠植人工智能：緒論26自動推理2022/12/19史忠植人工智能：緒論27自動推理從一個或幾個已知的判斷(前提)邏輯地推論出一個新的判斷(結(jié)論)的思維形式稱為推理,這是事物的客觀聯(lián)系在意識中的反映。人解決問題就是利用以往的知識,通過推理得出結(jié)論。自動推理的理論和技術(shù)是程序推導(dǎo)、程序正確性證明、專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人等研究領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。2022/12/16史忠植人工智能：緒論27自動推理從一2022/12/19史忠植人工智能：緒論28正向推理正向推理又叫向前推理、數(shù)據(jù)驅(qū)動的推理，從已知的數(shù)據(jù)/條件/中間結(jié)論出發(fā)推導(dǎo)出新的結(jié)論1.AG12.AG13.BG24.BG25.G1&G2G2022/12/16史忠植人工智能：緒論28正向推理正向2022/12/19史忠植人工智能：緒論29反向推理反向推理又叫向后推理、面向目標(biāo)的推理，從結(jié)論（目標(biāo)）出發(fā)推導(dǎo)結(jié)論（目標(biāo)）的前提條件。1.G

G1&G22.G1A3.G1A4.G2B5.G2B

2022/12/16史忠植人工智能：緒論29反向推理反向2022/12/19史忠植人工智能：緒論30機(jī)器學(xué)習(xí)Simon對學(xué)習(xí)的定義是：“如果一個系統(tǒng)能夠通過執(zhí)行某種過程而改進(jìn)它的性能，這就是學(xué)習(xí)”。這個說法的要點(diǎn)是：學(xué)習(xí)是一個過程，其二，學(xué)習(xí)是對一個系統(tǒng)而言，其三，學(xué)習(xí)改變系統(tǒng)性能。過程、系統(tǒng)與改變性能是學(xué)習(xí)的三個的要點(diǎn)。對上述說法，第一點(diǎn)是自然的。第二點(diǎn)中的系統(tǒng)則相當(dāng)復(fù)雜，一般是指一臺計算機(jī)，但是，也可以是計算系統(tǒng)，甚至包括人的人機(jī)計算系統(tǒng)。第三點(diǎn)則只強(qiáng)調(diào)“改進(jìn)系統(tǒng)性能”，而未限制這種“改進(jìn)”的方法。2022/12/16史忠植人工智能：緒論30機(jī)器學(xué)習(xí)Si2022/12/19史忠植人工智能：緒論31機(jī)器學(xué)習(xí)反饋環(huán)境學(xué)習(xí)單元知識庫執(zhí)行單元

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。只有讓計算機(jī)系統(tǒng)具有類似人的學(xué)習(xí)能力，才有可能實現(xiàn)人類水平的人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能研究的核心問題之一，是當(dāng)前人工智能理論研究和實際應(yīng)用的非常活躍的研究領(lǐng)域。2022/12/16史忠植人工智能：緒論31機(jī)器學(xué)習(xí)反饋IJCAI國際會議的論文AutomatedReasoningCase-basedReasoningCognitiveModellingConstraintSatisfactionDistributedAIComputerGamePlayingKnowledge-basedApplicationsMachineLearningNaturalLanguageProcessingPlanningandSchedulingQualitativeReasoningandDiagnosis2022/12/19史忠植人工智能：緒論32IJCAI國際會議的論文AutomatedReasoninIJCAI國際會議的論文RoboticsandPerceptionSearchSoftwareAgentsTemporalReasoningUncertaintyandProbabilisticReasoningNeuralNetworksGeneticAlgorithmsFuzzyLogicPhilosophyofAIKnowledgeRepresentationKnowledgeAcquisitionandExpertSystems2022/12/19史忠植人工智能：緒論33IJCAI國際會議的論文RoboticsandPerce2022/12/19史忠植人工智能：緒論34內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論34內(nèi)容提要1.AI研究的主要學(xué)派2022/12/19史忠植人工智能：緒論35AI研究的主要學(xué)派2022/12/16史忠植人工智能：緒論符號主義以符號處理為核心的方法又稱為自上而下和符號主義,起源于GPS,用于模擬人類問題求解過程的心理過程,逐漸形成為物理符號系統(tǒng)AI的目標(biāo)就是實現(xiàn)機(jī)器智能,而計算機(jī)自身具有符號處理功能,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程符號主義認(rèn)為：人類智能的基本單元是符號，認(rèn)知過程就是符號操作過程，從而思維就是符號計算2022/12/19史忠植人工智能：緒論36符號主義以符號處理為核心的方法2022/12/16史忠植人符號主義主要特征:(1)立足于邏輯運(yùn)算和符號操作,適合于模擬人的邏輯思維過程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問題(2)知識可用顯示的符號表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(3)便于模塊化,當(dāng)個別事實發(fā)生變化時,易于修改(4)能與傳統(tǒng)的符號數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接(5)可對推理結(jié)論進(jìn)行解釋,便于對各種可能性進(jìn)行選擇缺點(diǎn)可以解決邏輯思維,但對于形象思維難于模擬，信息表示成符號后,并在處理或轉(zhuǎn)換時,信息有丟失的情況2022/12/19史忠植人工智能：緒論37符號主義主要特征:2022/12/16史忠植人工智能：緒論連接主義以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法又稱為自下而上和連接主義,屬于非符號處理范疇.在現(xiàn)實中，人們并不僅僅依靠邏輯推理來求解問題，有時非邏輯推理還其著非常重要的作用聯(lián)結(jié)主義：人工智能可以通過仿生人類的大腦的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)，它研究的內(nèi)容就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2022/12/19史忠植人工智能：緒論38連接主義以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法2022/12/16史忠連接主義主要特征:(1)通過神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實現(xiàn)信息處理,處理過程具有并行性,動態(tài)性,全局性(2)可以實現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對有噪聲的信息進(jìn)行處理(3)可以通過對神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的調(diào)整實現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類等(4)適合模擬人類的形象思維過程(5)求解問題時,可以較快的得到一個近似解缺點(diǎn)不適合于解決邏輯思維,體現(xiàn)結(jié)構(gòu)固定和組成方案單一的系統(tǒng)也不適合多種知識的開發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論39連接主義主要特征:2022/12/16史忠植人工智能：緒論行為主義行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“動作--感知”型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派，屬于非符號處理方法行為基本觀點(diǎn)可以概括為：1、知識和形式化表達(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，應(yīng)直接利用機(jī)器對環(huán)境作用后，環(huán)境對作用的響應(yīng)為原形3、智能行為只能現(xiàn)實在世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來4、人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化，分階段發(fā)展和增強(qiáng)。2022/12/19史忠植人工智能：緒論40行為主義行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“2022/12/19史忠植人工智能：緒論41內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論41內(nèi)容提要1.人工智能的應(yīng)用專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘自然語言處理智能機(jī)器人模式識別分布式人工智能互聯(lián)網(wǎng)智能博弈2022/12/19史忠植人工智能：緒論模式識別分布式人工智能互聯(lián)網(wǎng)智能博弈42當(dāng)前，幾乎所有的科學(xué)與技術(shù)的分支都在共享著人工智能領(lǐng)域所提供的理論和技術(shù)。這里列舉一些人工智能經(jīng)典的、有代表性和有重要影響的應(yīng)用領(lǐng)域。人工智能的應(yīng)用專家系統(tǒng)模式識別2022/12/16史忠植人2022/12/19史忠植人工智能：緒論43內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論43內(nèi)容提要1.2022/12/19史忠植人工智能：緒論44小結(jié)本章我們首先討論了什么是人工智能智能的問題。人工智能是研究可以理性地進(jìn)行思考和執(zhí)行動作的計算模型的學(xué)科，它是人類智能在計算機(jī)上的模擬。人工智能作為一門學(xué)科，經(jīng)歷了孕育、形成、發(fā)展等幾個階段，并且還在不斷的發(fā)展。盡管人工智能也創(chuàng)造出了一些實用系統(tǒng)，但我們不得不承認(rèn)這些遠(yuǎn)未達(dá)到人類的智能水平。2022/12/16史忠植人工智能：緒論44小結(jié)本章2022/12/19史忠植人工智能：緒論45小結(jié)知識表示、推理、學(xué)習(xí)、智能搜索和數(shù)據(jù)與知識的不確定性處理是人工智能基本的研究領(lǐng)域，人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域包括專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、智能機(jī)器人、模式識別、分布式人工智能、互聯(lián)網(wǎng)智能和博弈等。人工智能的研究途徑主要有以符號處理為核心的方法，以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法，以及以感知和動作為主的行為主義方法等，這些方法的集成和綜合已經(jīng)成為當(dāng)今人工智能研究的一個趨勢。2022/12/16史忠植人工智能：緒論45小結(jié)知識2022/12/19史忠植人工智能：緒論46展望進(jìn)入21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)的興起又一次將人工智能推向新的高峰?；诖髷?shù)據(jù)、賽博空間（cyberspace）的知識自動化將開拓人類向人工世界進(jìn)軍，深度開發(fā)大數(shù)據(jù)和智力資源，深化農(nóng)業(yè)和工業(yè)的智能革命。腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能等學(xué)科交叉研究的智能科學(xué)將指引類腦計算的發(fā)展，實現(xiàn)人類水平的人工智能。2022/12/16史忠植人工智能：緒論46展望進(jìn)入2022/12/19史忠植人工智能：緒論47

ThankYou人工智能/2022/12/16史忠植人工智能：緒論47人工智能

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第一章緒論Introduction2022/12/1948史忠植人工智能：緒論人工智能

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第2022/12/19史忠植人工智能：緒論49內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論2內(nèi)容提要1.12022/12/19史忠植人工智能：緒論50人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence)是相對人的自然智能而言，即用人工的方法和技術(shù),模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能,實現(xiàn)某些“機(jī)器思維”。作為一門學(xué)科，人工智能研究智能行為的計算模型，研制具有感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、決策等思維活動的計算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。2022/12/16史忠植人工智能：緒論3人工智能2022/12/19史忠植人工智能：緒論51人工智能StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：2022/12/16史忠植人工智能：緒論4人工智能Stu2022/12/19史忠植人工智能：緒論52類人行為方法Kurzwell提出人工智能認(rèn)為人工智能是一門技術(shù)，它創(chuàng)造出夠完成一定任務(wù)的機(jī)器，而當(dāng)我們?nèi)祟悓@些任務(wù)進(jìn)行處理的時候，需要一定的智能。方法：

對于人類做的比較好的智能任務(wù)，讓計算機(jī)來完成最著名的就是Turing測試定理證明下國際象棋做外科手術(shù)診斷疾病……2022/12/16史忠植人工智能：緒論5類人行為方法K2022/12/19史忠植人工智能：緒論53Turing測試測試者A，被測試者B與C。A是人，B與C一個是人，另一個是計算機(jī)。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(qū)分是人的回答還是計算機(jī)的回答，則計算機(jī)具有了智能。Turing測試第一次給出了檢驗計算機(jī)是否具有智能的哲學(xué)說法。2022/12/16史忠植人工智能：緒論6Turing測2022/12/19史忠植人工智能：緒論54類人思維方法Bellman提出人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化。主要采用的是認(rèn)知模型的方法---是關(guān)于人類思維工作原理的可檢測的理論。如果說某個程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內(nèi)部是怎樣工作的，可以有兩種方法：通過內(nèi)?。╥ntrospection）----在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學(xué)實驗2022/12/16史忠植人工智能：緒論7類人思維方法B2022/12/19史忠植人工智能：緒論55理性思維方法1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用計算模型研究智力能力。這是一種理性思維方法。一個系統(tǒng)如果能根據(jù)它所知的信息(知識、時間、資源等)能夠做出最好的決策，這就是理性的當(dāng)知識是完全的，并且資源是無限的時候，就是所謂的邏輯推理。當(dāng)知識是不完全的，或者資源有限時，就是理性的行為。2022/12/16史忠植人工智能：緒論8理性思維方法12022/12/19史忠植人工智能：緒論56理性行為方法尼爾森（Nilsson）認(rèn)為人工智能關(guān)心的是人工制品中的智能行為。這種人工制品主要指能夠動作的主體（agent）。行為上的理性指的是已知某些信念，執(zhí)行某些動作以達(dá)到某個目標(biāo)。主體（agent）可以看作是可以進(jìn)行感知和執(zhí)行動作的某個系統(tǒng)。在這種方法中，人工智能可以認(rèn)為就是研究和建造理性主體（agent）。在“理性思維”方法中，它所強(qiáng)調(diào)的是正確的推理。做出正確的推理有時被作為理性主體（agent）的一部分。另一方面，正確的推理并不是理性的全部，因為在有些情景下，往往沒有某個行為一定是正確的，而其他的是錯誤的。2022/12/16史忠植人工智能：緒論9理性行為方法尼2022/12/19史忠植人工智能：緒論57內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論10內(nèi)容提要1.2022/12/19史忠植人工智能：緒論58人工智能的誕生1956:世界上第一次正式的AI會議美國的DartmouthCollege，為期2月JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert2022/12/16史忠植人工智能：緒論11人工智能的誕2022/12/19史忠植人工智能：緒論59人工智能的發(fā)展1958:Newell和Simon的四個預(yù)測十年內(nèi)，計算機(jī)將成為世界象棋冠軍十年內(nèi)，計算機(jī)將發(fā)現(xiàn)或證明有意義的數(shù)學(xué)定理十年內(nèi)，計算機(jī)將能譜寫優(yōu)美的樂曲十年內(nèi)，計算機(jī)將能實現(xiàn)大多數(shù)的心理學(xué)理論1959:FrankRosenblatt提出感知器模型（PerceptronModel)1959:MITAILab正式成立（Minsky和McCarthy）2022/12/16史忠植人工智能：緒論12人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論60人工智能的發(fā)展專家系統(tǒng)時期1962:McCarthy調(diào)到Stanford,1963年創(chuàng)建StanfordAILab1963:M.RossQuillian開創(chuàng)語義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNets)1965:Feigenbaum掌管StanfordAILab;Noftsker掌管MITAILab1965:MIT的JosephWeizenbaum研制出ELIZA1965-83:Feigenbaum和Lederberg啟動DENDRAL工程1966:ALPAC的負(fù)面報告造成美國政府取消對機(jī)器翻譯的資助1969:Minsky和Papert的感知機(jī)造成美國政府取消對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的

資助。1969:SRI研制出機(jī)器人Shakey2022/12/16史忠植人工智能：緒論13人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論61人工智能的發(fā)展自然語言處理1970:Stanford的TerryWinograd等研制出（ETAOIN）SHRDLU1970:Colmerauer研制出PROLOG語言的解釋系統(tǒng)1972:DARPA取消Stanford大學(xué)機(jī)器人研究(Shakey)的

資助。1972:Mycin工程啟動1973:JamesLighthill爵士的負(fù)面報告使得英國政府

取消對AI研究的資助1976:DARPA取消對語音識別研究的資助1976:Greenblatt研制出第一臺LISP機(jī)CONS2022/12/16史忠植人工智能：緒論14人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論62人工智能的發(fā)展1976:DougLenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM1977:SRI啟動PROSPECTOR工程幫助地質(zhì)專家探測和解釋礦物1978年發(fā)現(xiàn)鉬礦脈(molybdenumvein)1977:EdwardFeigenbaum正式提出知識工程作為一門學(xué)科在1977年IJCAI會議上1979:Stanford研制出第一臺計算機(jī)控制的汽車1980:第一屆美國AI協(xié)會會議（AAAI）在Stanford召開。1980:JohnMcDermott的XCON專家系統(tǒng)用于配置VAX機(jī)器系統(tǒng)2022/12/16史忠植人工智能：緒論15人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論63人工智能的發(fā)展知識工程時期1981:日本政府宣布日本五代機(jī)（即智能計算機(jī)）1982:JohnHopfield掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究1983:MCC（MicroelectronicsandComputerTechnologyCorporation）成立（BobbyInman任主任）1984:DougLenat在BobbyRayInman的勸說下在MCC開始Cyc的研究1986:ThinkingMachinesInc研制聯(lián)結(jié)機(jī)器1987:LISP機(jī)器市場開始暗淡1988:386芯片使得PC機(jī)速度可以與LISP機(jī)器媲美2022/12/16史忠植人工智能：緒論16人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論64人工智能的發(fā)展分布式人工智能1992:日本政府宣布五代機(jī)計劃失敗。隨后啟動RWC計劃

（RealWorldComputingProject）1993:Shoham提出AOP,Agent-OrientedProgramming1994:中科院計算所多主體系統(tǒng)1997:IBM深藍(lán)II(DeepBlue)擊敗GarryKasparov2000:Jade，Jack，Zeus，AgentBuild

中科院計算所多主體環(huán)境MAGE

2022/12/16史忠植人工智能：緒論17人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論65人工智能的發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘1989：數(shù)據(jù)集知識發(fā)現(xiàn)KDD1991：Pawlak粗糙集專著1992：波蘭Kiekrz召開第一屆粗糙集國際討論會1995:Vapnik提出SVM2000:知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner2005：第一屆IEEE國際粒度計算大會在北京召開2012：《紐約時報》網(wǎng)站刊載文章稱，“大數(shù)據(jù)時代”已經(jīng)降臨。美國政府撥款2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究

和發(fā)展倡議”計劃2022/12/16史忠植人工智能：緒論18人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論66人工智能的發(fā)展

智能科學(xué)2002:提出智能科學(xué)新概念

建立智能科學(xué)網(wǎng)站:///2006:出版《智能科學(xué)》專著2008：新加坡世界學(xué)術(shù)出版社出版智能科學(xué)系列叢書2010:智能科學(xué)刊物IJIS2013：歐盟啟動“人類大腦計劃”

美國啟動“BRAIN”計劃2022/12/16史忠植人工智能：緒論19人工智能的發(fā)2022/12/19史忠植人工智能：緒論67內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論20內(nèi)容提要1.2022/12/19史忠植人工智能：緒論68人工智能研究的基本內(nèi)容2022/12/16史忠植人工智能：緒論21人工智能研究人工智能研究的基本內(nèi)容認(rèn)知建模知識表示自動推理機(jī)器學(xué)習(xí)2022/12/19史忠植人工智能：緒論69人工智能研究的基本內(nèi)容認(rèn)知建模2022/12/16史忠植人2022/12/19史忠植人工智能：緒論70認(rèn)知

認(rèn)知是和情感、動機(jī)、意志等相對的理智或認(rèn)識過程。美國心理學(xué)家Houston等人將對“認(rèn)知”的看法歸納為如下五種主要類型：(1)認(rèn)知是信息的處理過程；(2)認(rèn)知是心理上的符號運(yùn)算；(3)認(rèn)知是問題求解；(4)認(rèn)知是思維；(5)認(rèn)知是一組相關(guān)的活動，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成、語言使用等。

2022/12/16史忠植人工智能：緒論23認(rèn)知2022/12/19史忠植人工智能：緒論71認(rèn)知建模

人類認(rèn)知過程是非常復(fù)雜的，建立認(rèn)知模型的技術(shù)常稱為認(rèn)知建模，目的是為了從某些方面探索和研究人的思維機(jī)制，特別是人的信息處理機(jī)制，同時也為設(shè)計相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)提供新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)方法。認(rèn)知科學(xué)用計算機(jī)研究人的信息處理機(jī)制時表明，在計算機(jī)的輸入和輸出之間存在著由輸入分類、符號運(yùn)算、內(nèi)容存儲與檢索、模式識別等方面組成的實在的信息處理過程。2022/12/16史忠植人工智能：緒論24認(rèn)知建模2022/12/19史忠植人工智能：緒論72知識表示

人類的智能活動過程主要是一個獲得并運(yùn)用知識的過程，知識是智能的基礎(chǔ)。人們通過實踐，認(rèn)識到客觀世界的規(guī)律性，經(jīng)過加工整理、解釋、挑選和改造而形成知識。為了使計算機(jī)具有智能，使它能模擬人類的智能行為，就必須使它具有適當(dāng)形式表示的知識。知識表示是人工智能中一個十分重要的研究領(lǐng)域。

所謂知識表示實際上是對知識的一種描述，或者是一組約定，一種計算機(jī)可以接受的用于描述知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識表示是研究機(jī)器表示知識的可行的、有效的、通用的原則和方法。知識表示問題一直是人工智能研究中最活躍的部分之一。目前，常用的知識表示方法有邏輯模式、產(chǎn)生式系統(tǒng)、框架、語義網(wǎng)絡(luò)、狀態(tài)空間、面向?qū)ο?、連接主義等。2022/12/16史忠植人工智能：緒論25知識表示2022/12/19史忠植人工智能：緒論73自動推理

演繹推理(deductivereasoning)歸納推理(inductivereasoning)反繹推理(abductivereasoning)2022/12/16史忠植人工智能：緒論26自動推理2022/12/19史忠植人工智能：緒論74自動推理從一個或幾個已知的判斷(前提)邏輯地推論出一個新的判斷(結(jié)論)的思維形式稱為推理,這是事物的客觀聯(lián)系在意識中的反映。人解決問題就是利用以往的知識,通過推理得出結(jié)論。自動推理的理論和技術(shù)是程序推導(dǎo)、程序正確性證明、專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人等研究領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。2022/12/16史忠植人工智能：緒論27自動推理從一2022/12/19史忠植人工智能：緒論75正向推理正向推理又叫向前推理、數(shù)據(jù)驅(qū)動的推理，從已知的數(shù)據(jù)/條件/中間結(jié)論出發(fā)推導(dǎo)出新的結(jié)論1.AG12.AG13.BG24.BG25.G1&G2G2022/12/16史忠植人工智能：緒論28正向推理正向2022/12/19史忠植人工智能：緒論76反向推理反向推理又叫向后推理、面向目標(biāo)的推理，從結(jié)論（目標(biāo)）出發(fā)推導(dǎo)結(jié)論（目標(biāo)）的前提條件。1.G

G1&G22.G1A3.G1A4.G2B5.G2B

2022/12/16史忠植人工智能：緒論29反向推理反向2022/12/19史忠植人工智能：緒論77機(jī)器學(xué)習(xí)Simon對學(xué)習(xí)的定義是：“如果一個系統(tǒng)能夠通過執(zhí)行某種過程而改進(jìn)它的性能，這就是學(xué)習(xí)”。這個說法的要點(diǎn)是：學(xué)習(xí)是一個過程，其二，學(xué)習(xí)是對一個系統(tǒng)而言，其三，學(xué)習(xí)改變系統(tǒng)性能。過程、系統(tǒng)與改變性能是學(xué)習(xí)的三個的要點(diǎn)。對上述說法，第一點(diǎn)是自然的。第二點(diǎn)中的系統(tǒng)則相當(dāng)復(fù)雜，一般是指一臺計算機(jī)，但是，也可以是計算系統(tǒng)，甚至包括人的人機(jī)計算系統(tǒng)。第三點(diǎn)則只強(qiáng)調(diào)“改進(jìn)系統(tǒng)性能”，而未限制這種“改進(jìn)”的方法。2022/12/16史忠植人工智能：緒論30機(jī)器學(xué)習(xí)Si2022/12/19史忠植人工智能：緒論78機(jī)器學(xué)習(xí)反饋環(huán)境學(xué)習(xí)單元知識庫執(zhí)行單元

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。只有讓計算機(jī)系統(tǒng)具有類似人的學(xué)習(xí)能力，才有可能實現(xiàn)人類水平的人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能研究的核心問題之一，是當(dāng)前人工智能理論研究和實際應(yīng)用的非?；钴S的研究領(lǐng)域。2022/12/16史忠植人工智能：緒論31機(jī)器學(xué)習(xí)反饋IJCAI國際會議的論文AutomatedReasoningCase-basedReasoningCognitiveModellingConstraintSatisfactionDistributedAIComputerGamePlayingKnowledge-basedApplicationsMachineLearningNaturalLanguageProcessingPlanningandSchedulingQualitativeReasoningandDiagnosis2022/12/19史忠植人工智能：緒論79IJCAI國際會議的論文AutomatedReasoninIJCAI國際會議的論文RoboticsandPerceptionSearchSoftwareAgentsTemporalReasoningUncertaintyandProbabilisticReasoningNeuralNetworksGeneticAlgorithmsFuzzyLogicPhilosophyofAIKnowledgeRepresentationKnowledgeAcquisitionandExpertSystems2022/12/19史忠植人工智能：緒論80IJCAI國際會議的論文RoboticsandPerce2022/12/19史忠植人工智能：緒論81內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2022/12/16史忠植人工智能：緒論34內(nèi)容提要1.AI研究的主要學(xué)派2022/12/19史忠植人工智能：緒論82AI研究的主要學(xué)派2022/12/16史忠植人工智能：緒論符號主義以符號處理為核心的方法又稱為自上而下和符號主義,起源于GPS,用于模擬人類問題求解過程的心理過程,逐漸形成為物理符號系統(tǒng)AI的目標(biāo)就是實現(xiàn)機(jī)器智能,而計算機(jī)自身具有符號處理功能,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程符號主義認(rèn)為：人類智能的基本單元是符號，認(rèn)知過程就是符號操作過程，從而思維就是符號計算2022/12/19史忠植人工智能：緒論83符號主義以符號處理為核心的方法2022/12/16史忠植人符號主義主要特征:(1)立足于邏輯運(yùn)算和符號操作,適合于模擬人的邏輯思維過程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問題(2)知識可用顯示的符號表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(3)便于模塊化,當(dāng)個別事實發(fā)生變化時,易于修改(4)能與