人工智能的計(jì)算機(jī)模擬課件

人類智能的計(jì)算機(jī)模擬一、人工智能簡介二、人工智能的發(fā)展三、博弈樹搜索3.1博弈概述3.2極小極大分析法3.3α-β剪枝技術(shù)第一頁，共六十三頁。1.1人工智能的定義從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，40多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué)。總的說來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺機(jī)器能夠象人一樣思考?？茖W(xué)家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？第二頁，共六十三頁。1.1人工智能的定義定義1智能機(jī)器(intelligentmachine)

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。

例子1：能夠模擬人的思維，進(jìn)行博弈的計(jì)算機(jī)。1997年5月11日，一個(gè)名為"深藍(lán)"(DeepBlue)的ＩＢＭ計(jì)算機(jī)系統(tǒng)戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國際象棋世界冠軍蓋利.卡斯帕羅夫（GarryKasparov）。

例子2：能夠進(jìn)行深海探測的潛水機(jī)器人。

例子3：在星際探險(xiǎn)中的移動機(jī)器人，如美國研制的火星探測車。

第三頁，共六十三頁。1.1人工智能的定義定義2人工智能(AI)AI(artificalintelligence)

斯坦福大學(xué)的Nilsson提出人工智能是關(guān)于知識的科學(xué)（知識的表示、知識的獲取以及知識的運(yùn)用）,從學(xué)科的界定來定義：

·人工智能（學(xué)科）是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。

從人工智能所實(shí)現(xiàn)的功能來定義：

·人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。

第四頁，共六十三頁。1.2人工智能的發(fā)展1.2.1

人工智能的起源與發(fā)展

人工智能的發(fā)展是以硬件與軟件為基礎(chǔ)。它的發(fā)展經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。人們從很早就已開始研究自身的思維形成，早在亞里士多德(公元前384-322年)在著手解釋和編注他稱之為三段論的演繹推理時(shí)就邁出了向人工智能發(fā)展的早期步伐，可以看作為原始的知識表達(dá)規(guī)范。第五頁，共六十三頁。1.2人工智能的發(fā)展什么是三段論？三段論是以真言判斷為其前提的一種演繹推理，它借助于一個(gè)共同項(xiàng)，把兩個(gè)直言判斷聯(lián)系起來，從而得出結(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。知識表示、知識利用和知識獲取是人工智能系統(tǒng)的三個(gè)基本問題。第六頁，共六十三頁。1.3人類智能與人工智能人的心理活動具有不同的層次，它可以與計(jì)算機(jī)的層次相比較，見圖1.1。圖1.1人類任知活動與計(jì)算機(jī)的比較第七頁，共六十三頁。

1.3人類智能與人工智能

心理活動的最高層級是思維策略，中間一層是初級信息處理，最低層級是生理過程，即中樞神經(jīng)系統(tǒng)、神經(jīng)元和大腦的活動，與此相應(yīng)的是計(jì)算機(jī)程序、語言和硬件。

研究認(rèn)知過程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級信息處理的關(guān)系，并用計(jì)算機(jī)程序來模擬人的思維策略水平，而用計(jì)算機(jī)語言模擬人的初級信息處理過程。第八頁，共六十三頁。1.3.1

智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)

推論一:既然人具有智能，那么他(她)就一定是個(gè)物理符號系統(tǒng)。推論二:既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。推論三:既然人是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動。第九頁，共六十三頁。1.3.1

智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)1940年，維納開始考慮計(jì)算機(jī)如何能像大腦一樣工作。他發(fā)現(xiàn)了二者的相似性。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)是一個(gè)進(jìn)行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的系統(tǒng)，只要這個(gè)系統(tǒng)能得到數(shù)據(jù)，機(jī)器本身就應(yīng)該能做幾乎任何事情。而且計(jì)算機(jī)本身并不一定要用齒輪，導(dǎo)線，軸，電機(jī)等部件制成。麻省理工學(xué)院的一位教授為了證實(shí)維納的這個(gè)觀點(diǎn)，甚至用石塊和衛(wèi)生紙卷制造過一臺簡單的能運(yùn)行的計(jì)算機(jī)。維納系統(tǒng)地創(chuàng)建了控制論，根據(jù)這一理論，一個(gè)機(jī)械系統(tǒng)完全能進(jìn)行運(yùn)算和記憶。

第十頁，共六十三頁。1.3.2

人類智能的計(jì)算機(jī)模擬

著名的英國科學(xué)家圖靈被稱為人工智能之父,圖靈不僅創(chuàng)造了一個(gè)簡單的通用的非數(shù)字計(jì)算模型，而且直接證明了計(jì)算機(jī)可能以某種被理解為智能的方法工作。1950年，圖靈發(fā)表了題為《計(jì)算機(jī)能思考嗎？》的論文，給人工智能下了一個(gè)定義，而且論證了人工智能的可能性。定義智慧時(shí)，如果一臺機(jī)器能夠通過稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)，那它就是智慧的。圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì)就是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(shí)，這個(gè)機(jī)器就是智慧的第十一頁，共六十三頁。1.3.2

人類智能的計(jì)算機(jī)模擬圖靈測試

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(cuò)誤，而B的任務(wù)是幫助C。

當(dāng)一個(gè)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(gè)人。如果機(jī)器通過了圖靈測試，就認(rèn)為它是"智慧"的。第十二頁，共六十三頁。1.3.2

人類智能的計(jì)算機(jī)模擬物理符號系統(tǒng)假設(shè)的推論一也告訴我們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號系統(tǒng)；推論三指出，可以編寫出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動。這就是說，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號系統(tǒng)所使用的物理符號是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動過程。第十三頁，共六十三頁。1.4

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域

在大多數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設(shè)計(jì)等。在過去30多年中，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

第十四頁，共六十三頁。1.4.1

問題求解

人工智能的第一個(gè)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)展成為搜索和問題歸約這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計(jì)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。有些程序甚至還能夠用經(jīng)驗(yàn)來改善其性能。

第十五頁，共六十三頁。1.4.2

邏輯推理與定理證明

邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對數(shù)學(xué)中臆測的定理尋找一個(gè)證明或反證，確實(shí)稱得上是一項(xiàng)智能任務(wù)。為此不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且需要某些直覺技巧。

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。他們用三臺大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)CPU時(shí)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(jì)算機(jī)界。第十六頁，共六十三頁。1.4.3

自然語言理解

NLP(NaturalLanguageProcessing)自然語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，已經(jīng)編寫出能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫回答用英語提出的問題的程序，這些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)行用英語給出的指令和獲取知識等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令(而不是從鍵盤打入計(jì)算機(jī)的指令)。目前語言處理研究的主要課題是：在翻譯句子時(shí)，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。

第十七頁，共六十三頁。1.4.4

自動程序設(shè)計(jì)

也許程序設(shè)計(jì)并不是人類知識的一個(gè)十分重要的方面，但是它本身卻是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。這個(gè)領(lǐng)域的工作叫做自動程序設(shè)計(jì)。已經(jīng)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，甚至英語描述算法)來編寫計(jì)算機(jī)程序。這方面的進(jìn)展局限于少數(shù)幾個(gè)完全現(xiàn)成的例子。對自動程序設(shè)計(jì)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，而且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)是緊密相關(guān)的。后者叫做程序驗(yàn)證。許多自動程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)將產(chǎn)生一份輸出程序的驗(yàn)證作為額外收獲。第十八頁，共六十三頁。1.4.5

專家系統(tǒng)

一般地說，專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域知識與經(jīng)驗(yàn)，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。也就是說，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。

當(dāng)前的研究涉及有關(guān)專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)的各種問題。這些系統(tǒng)是在某個(gè)領(lǐng)域的專家(他可能無法明確表達(dá)他的全部知識)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)者之間經(jīng)過艱苦的反復(fù)交換意見之后建立起來的。在已經(jīng)建立的專家咨詢系統(tǒng)中，有能夠診斷疾病的(包括中醫(yī)診斷智能機(jī))，估計(jì)潛在石油等礦藏的，研究復(fù)雜有機(jī)化合物結(jié)構(gòu)的以及提供使用其它計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的參考意見等。發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運(yùn)用專家知識，

第十九頁，共六十三頁。1.4.5

專家系統(tǒng)即來自人類專家的并已被證明對解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題是有用的事實(shí)和過程。專家系統(tǒng)和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序最本質(zhì)的不同之處在于專家系統(tǒng)所要解決的問題一般沒有算法解，并且經(jīng)常要在不完全、不精確或不確定的信息基礎(chǔ)上作出結(jié)論。

專家系統(tǒng)可以解決的問題一般包括解釋、預(yù)測、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等。高性能的專家系統(tǒng)也已經(jīng)從學(xué)術(shù)研究開始進(jìn)入實(shí)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。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的方法，而且采用基于模型的原理。第二十頁，共六十三頁。1.4.6

機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)能力無疑是人工智能研究上最突出和最重要的一個(gè)方面。人工智能在這方面的研究近年來取得了一些進(jìn)展。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(shí)及新的推理算法)是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。正如香克(R.Shank)所說："一臺計(jì)算機(jī)若不會學(xué)習(xí)，就不能稱為具有智能的。"此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。所以這是一個(gè)始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠(yuǎn)未達(dá)到理想境地的研究領(lǐng)域。

第二十一頁，共六十三頁。1.5

人工智能對人類的影響

1.5.1

人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響

人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，已為人類創(chuàng)造出可觀的經(jīng)濟(jì)效益，專家系統(tǒng)就是一個(gè)例子。隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)價(jià)格的繼續(xù)下降，人工智能技術(shù)必將得到更大的推廣，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益。下面略舉二例說明。

第二十二頁，共六十三頁。1.5.1

人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響1.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。用比較經(jīng)濟(jì)的方法執(zhí)行任務(wù)而不需要有經(jīng)驗(yàn)的專家，可以極大地減少勞務(wù)開支和培養(yǎng)費(fèi)用。由于軟件易于復(fù)制，所以專家系統(tǒng)能夠廣泛傳播專家知識和經(jīng)驗(yàn)，推廣應(yīng)用數(shù)量有限的和昂貴的專業(yè)人員及其知識。

如果保護(hù)得當(dāng)，軟件能被長期地和完整地保存。

領(lǐng)域?qū)I(yè)人員(如醫(yī)生)難以同時(shí)保持最新的實(shí)際建議(如治療方案和方法)，而專家系統(tǒng)卻能迅速地更新和保存這類建議，使終端用戶(如病人)從中受益。第二十三頁，共六十三頁。1.5.1

人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響2.人工智能推動計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展

人工智能研究已經(jīng)對計(jì)算機(jī)技術(shù)的各個(gè)方面產(chǎn)生并將繼續(xù)產(chǎn)生較大影響。人工智能應(yīng)用要求繁重的計(jì)算，促進(jìn)了并行處理和專用集成片的開發(fā)。算法發(fā)生器和靈巧的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獲得應(yīng)用，自動程序設(shè)計(jì)技術(shù)將開始對軟件開發(fā)產(chǎn)生積極影響。所有這些在研究人工智能時(shí)開發(fā)出來的新技術(shù)，推動了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，進(jìn)而使計(jì)算機(jī)為人類創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。第二十四頁，共六十三頁。1.5.2

人工智能對社會的影響

人工智能在給它的創(chuàng)造者、銷售者和用戶帶來經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí)，就象任何新技術(shù)一樣，它的發(fā)展也引起或即將出現(xiàn)許多問題，并使一些人感到擔(dān)心或懊惱。

第二十五頁，共六十三頁。1.5.2

人工智能對社會的影響。

1.勞務(wù)就業(yè)問題

由于人工智能能夠代替人類進(jìn)行各種腦力勞動，將會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業(yè)。人工智能在科技和工程中的應(yīng)用，會使一些人失去介入信息處理活動(如規(guī)劃、診斷、理解和決策等)的機(jī)會，甚至不得不改變自己的工作方式。

第二十六頁，共六十三頁。1.5.2

人工智能對社會的影響2.社會結(jié)構(gòu)變化

人們一方面希望人工智能和智能機(jī)器能夠代替人類從事各種勞動，另一方面又擔(dān)心它們的發(fā)展會引起新的社會問題。實(shí)際上，近十多年來，社會結(jié)構(gòu)正在發(fā)生一種靜悄悄的變化。"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。智能機(jī)器人就是智能機(jī)器之一?，F(xiàn)在和將來的很多本來是由人承擔(dān)的工作將由機(jī)器人來擔(dān)任，因此，人們將不得不學(xué)會與有智能的機(jī)器相處，并適應(yīng)這種變化了的社會結(jié)構(gòu)。

第二十七頁，共六十三頁。1.5.2

人工智能對社會的影響3.思維方式與觀念的變化

人工智能的發(fā)展與推廣應(yīng)用，將影響到人類的思維方式和傳統(tǒng)觀念，并使它們發(fā)生改變。例如，傳統(tǒng)知識一般印在書本報(bào)刊或雜志上，因而是固定不變的，而人工智能系統(tǒng)的知識庫的知識卻是可以不斷修改、擴(kuò)充和更新的。又如，一旦專家系統(tǒng)的用戶開始相信系統(tǒng)(智能機(jī)器)的判斷和決定，那么他們就可能不愿多動腦筋，變得懶惰，并失去對許多問題及其求解任務(wù)的責(zé)任感和敏感性。那些過分依賴計(jì)算器的學(xué)生，他們的主動思維能力和計(jì)算能力也會明顯下降。過分地依賴計(jì)算機(jī)的建議而不加分析地接受，將會使智能機(jī)器用戶的認(rèn)知能力下降，并增加誤解。在設(shè)計(jì)和研制智能系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)考慮到上述問題，盡量鼓勵(lì)用戶在問題求解中的主動性，讓他們的智力積極參與問題求解過程。

第二十八頁，共六十三頁。1.5.2

人工智能對社會的影響4.心理上的威脅

人工智能還使一部分社會成員感到心理上的威脅，或叫做精神威脅。人們一般認(rèn)為，只有人類才具有感知精神，而且以此與機(jī)器相別。如果有一天，這些人開始相信機(jī)器也能夠思維和創(chuàng)作，那么他們可能會感到失望，甚至感到威脅。他們擔(dān)心：有朝一日，智能機(jī)器的人工智能會超過人類的自然智能，使人類淪為智能機(jī)器和智能系統(tǒng)的奴隸。對于人的觀念(更具體地指人的精神)和機(jī)器的觀念(更具體地指人工智能)之間的關(guān)系問題，哲學(xué)家、神學(xué)家和其它人們之間一直存在著爭論。按照人工智能的觀點(diǎn)，人類有可能用機(jī)器來規(guī)劃自己的未來，甚至可以把這個(gè)規(guī)劃問題想象為一類狀態(tài)空間搜索。當(dāng)社會上一部分人歡迎這種新觀念時(shí)，另一部分人則發(fā)現(xiàn)這些新觀念是惹人煩惱的和無法接受的，尤其是當(dāng)這些觀念與他們鐘愛的信仰和觀念背道而馳時(shí)。

第二十九頁，共六十三頁。1.5.2

人工智能對社會的影響5.技術(shù)失控的危險(xiǎn)

任何新技術(shù)最大危險(xiǎn)莫過于人類對它失去了控制，或者是它落入那些企圖利用新技術(shù)反對人類的人手中。有人擔(dān)心機(jī)器人和人工智能的其它制品威脅人類的安全。為此，著名的美國科幻作家阿西莫夫(I.Asimov)提出了“機(jī)器人三守則”：

(1)機(jī)器人必須不危害人類，也不允許它眼看人類受害而袖手旁觀。

(2)機(jī)器人必須絕對服從人類，除非這種服從有害于人類。

(3)機(jī)器人必須保護(hù)自身不受傷害，除非為了保護(hù)人類或者是人類命令它作出犧牲。

我們認(rèn)為，如果把這個(gè)“機(jī)器人三守則”推廣到整個(gè)智能機(jī)器，成為“智能機(jī)器三守則”，那么，人類社會就會更容易接受智能機(jī)器和人工智能。

人工智能技術(shù)是一種信息技術(shù)，能夠極快地傳遞。我們必須保持高度警惕,防止人工智能技術(shù)被用于反對人類和危害社會的犯罪(有的人稱之為“智能犯罪”)。同時(shí)，人類有足夠的智慧和信心，能夠研制出防范、檢測和偵破各種智能犯罪活動的智能手段。第三十頁，共六十三頁。1.5.2

人工智能對社會的影響6.引起的法律問題

人工智能的應(yīng)用技術(shù)不僅代替了人的一些體力勞動，也代替了人的某些腦力勞動，有時(shí)甚至行使著本應(yīng)由人擔(dān)任的職能，免不了引起法律糾紛。比如醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)萬一出現(xiàn)失誤，導(dǎo)致醫(yī)療事故，怎么樣來處理，開發(fā)專家系統(tǒng)者是否要負(fù)責(zé)任，使用專家系統(tǒng)者應(yīng)負(fù)什么責(zé)任，等等。

人工智能的應(yīng)用將會越來越普及，正在逐步進(jìn)入家庭，使用"機(jī)頂盒"技術(shù)的智能化電器已問世。可以預(yù)料，將會出現(xiàn)更多的與人工智能的應(yīng)用有關(guān)的法律問題，需要社會在實(shí)踐的基礎(chǔ)上從法律角度作出對這些問題的解決方案。

要通過法律手段，對利用人工智能技術(shù)來反對人類和危害社會的犯罪行為進(jìn)行懲罰，使人工智能技術(shù)為人類的利益作貢獻(xiàn)。

第三十一頁，共六十三頁。1.5.3

人工智能對文化的影響

1.改善人類知識

在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。

第三十二頁，共六十三頁。1.5.3

人工智能對文化的影響2.改善人類語言

根據(jù)語言學(xué)的觀點(diǎn)，語言是思維的表現(xiàn)和工具，思維規(guī)律可用語言學(xué)方法加以研究，但人的下意識和潛意識往往"只能意會，不可言傳"。由于采用人工智能技術(shù)，綜合應(yīng)用語法、語義和形式知識表示方法，我們有可能在改善知識的自然語言表示的同時(shí)，把知識闡述為適用的人工智能形式。隨著人工智能原理日益廣泛傳播，人們可能應(yīng)用人工智能概念來描述他們生活中的日常狀態(tài)和求解各種問題的過程。人工智能能夠擴(kuò)大人們交流知識的概念集合，為我們提供一定狀況下可供選擇的概念，描述我們所見所聞的方法以及描述我們的信念的新方法。

第三十三頁，共六十三頁。1.5.3

人工智能對文化的影響3.改善文化生活

人工智能技術(shù)為人類文化生活打開了許多新的窗口。比如圖像處理技術(shù)必將對圖形藝術(shù)、廣告和社會教育部門產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。比如現(xiàn)有的智力游戲機(jī)將發(fā)展為具有更高智能的文化娛樂手段。

綜上分析我們知道，人工智能技術(shù)對人類的社會進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和文化提高都有巨大的影響。隨著時(shí)間的推進(jìn)和技術(shù)的進(jìn)步，這種影響將越來越明顯地表現(xiàn)出來。還有一些影響，可能是我們現(xiàn)在難以預(yù)測的?？梢钥隙ǎ斯ぶ悄軐θ祟惖奈镔|(zhì)文明和精神文明產(chǎn)生越來越大的影響。

第三十四頁，共六十三頁。三、博弈樹搜索

3.1博弈概述

諸如下棋、打牌、競技、戰(zhàn)爭等一類競爭性智能活動稱為博弈。博弈有很多種，我們討論最簡單的"二人零和、全信息、非偶然"博弈，其特征如下：

(1)對壘的MAX、MIN雙方輪流采取行動，博弈的結(jié)果只有三種情況：MAX方勝，MIN方??；MIN方勝，MAX方??；和局。

(2)在對壘過程中，任何一方都了解當(dāng)前的格局及過去的歷史。

(3)任何一方在采取行動前都要根據(jù)當(dāng)前的實(shí)際情況，進(jìn)行得失分析，選取對自已為最有利而對對方最為不利的對策，不存在擲骰子之類的"碰運(yùn)氣"因素。即雙方都是很理智地決定自己的行動。

第三十五頁，共六十三頁。三、博弈樹搜索在博弈過程中，任何一方都希望自己取得勝利。因此，當(dāng)某一方當(dāng)前有多個(gè)行動方案可供選擇時(shí)，他總是挑選對自己最為有利而對對方最為不利的那個(gè)行動方案。此時(shí)，如果我們站在MAX方的立場上，則可供MAX方選擇的若干行動方案之間是"或"關(guān)系，因?yàn)橹鲃訖?quán)操在MAX方手里，他或者選擇這個(gè)行動方案，或者選擇另一個(gè)行動方案，完全由MAX方自已決定。當(dāng)MAX方選取任一方案走了一步后，MIN方也有若干個(gè)可供選擇的行動方案，此時(shí)這些行動方案對MAX方來說它們之間則是"與"關(guān)系，因?yàn)檫@時(shí)主動權(quán)操在MIN方手里，這些可供選擇的行動方案中的任何一個(gè)都可能被MIN方選中，MAX方必須應(yīng)付每一種情況的發(fā)生。

第三十六頁，共六十三頁。三、博弈樹搜索這樣，如果站在某一方(如MAX方，即MAX要取勝)，把上述博弈過程用圖表示出來，則得到的是一棵"與或樹"。描述博弈過程的與或樹稱為博弈樹，它有如下特點(diǎn)：

第三十七頁，共六十三頁。三、博弈樹搜索(1)博弈的初始格局是初始節(jié)點(diǎn)。

(2)在博弈樹中，"或"節(jié)點(diǎn)和"與"節(jié)點(diǎn)是逐層交替出現(xiàn)的。自己一方擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)之間是"或"關(guān)系，對方擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)之間是"與"關(guān)系。雙方輪流地?cái)U(kuò)展節(jié)點(diǎn)。

(3)所有自己一方獲勝的終局都是本原問題，相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)是可解節(jié)點(diǎn)；所有使對方獲勝的終局都認(rèn)為是不可解節(jié)點(diǎn)。

我們假定MAX先走，處于奇數(shù)深度級的節(jié)點(diǎn)都對應(yīng)下一步由MAX走，這些節(jié)點(diǎn)稱為MAX節(jié)點(diǎn)，相應(yīng)地偶數(shù)級為MIN節(jié)點(diǎn)。

第三十八頁，共六十三頁。3.2極小極大分析法

在二人博弈問題中，為了從眾多可供選擇的行動方案中選出一個(gè)對自己最為有利的行動方案，就需要對當(dāng)前的情況以及將要發(fā)生的情況進(jìn)行分析，通過某搜索算法從中選出最優(yōu)的走步。在博弈問題中，每一個(gè)格局可供選擇的行動方案都有很多，因此會生成十分龐大的博弈樹，如果試圖通過直到終局的與或樹搜索而得到最好的一步棋是不可能的，比如曾有人估計(jì)，西洋跳棋完整的博弈樹約有1040個(gè)節(jié)點(diǎn)。

最常使用的分析方法是極小極大分析法。其基本思想或算法是：

第三十九頁，共六十三頁。3.2極小極大分析法(1)設(shè)博弈的雙方中一方為MAX，另一方為MIN。然后為其中的一方(例如MAX)尋找一個(gè)最優(yōu)行動方案。

(2)為了找到當(dāng)前的最優(yōu)行動方案，需要對各個(gè)可能的方案所產(chǎn)生的后果進(jìn)行比較,具體地說，就是要考慮每一方案實(shí)施后對方可能采取的所有行動，并計(jì)算可能的得分。

(3)為計(jì)算得分，需要根據(jù)問題的特性信息定義一個(gè)估價(jià)函數(shù)，用來估算當(dāng)前博弈樹端節(jié)點(diǎn)的得分。此時(shí)估算出來的得分稱為靜態(tài)估值。

第四十頁，共六十三頁。3.2極小極大分析法(4)當(dāng)端節(jié)點(diǎn)的估值計(jì)算出來后，再推算出父節(jié)點(diǎn)的得分，推算的方法是：對“或”節(jié)點(diǎn)，選其子節(jié)點(diǎn)中一個(gè)最大的得分作為父節(jié)點(diǎn)的得分，這是為了使自己在可供選擇的方案中選一個(gè)對自己最有利的方案；對“與”節(jié)點(diǎn)，選其子節(jié)點(diǎn)中一個(gè)最小的得分作為父節(jié)點(diǎn)的得分，這是為了立足于最壞的情況。這樣計(jì)算出的父節(jié)點(diǎn)的得分稱為倒推值。

(5)如果一個(gè)行動方案能獲得較大的倒推值，則它就是當(dāng)前最好的行動方案。

第四十一頁，共六十三頁。3.2極小極大分析法在博弈問題中，每一個(gè)格局可供選擇的行動方案都有很多，因此會生成十分龐大的博弈樹。試圖利用完整的博弈樹來進(jìn)行極小極大分析是困難的?？尚械霓k法是只生成一定深度的博弈樹，然后進(jìn)行極小極大分析,找出當(dāng)前最好的行動方案。在此之后，再在已選定的分支上擴(kuò)展一定深度，再選最好的行動方案。如此進(jìn)行下去，直到取得勝敗的結(jié)果為止，至于每次生成博弈樹的深度，當(dāng)然是越大越好，但由于受到計(jì)算機(jī)存儲空間的限制，只好根據(jù)實(shí)際情況而定。

第四十二頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法

設(shè)有九個(gè)空格，由MAX，MIN二人對弈，輪到誰走棋誰就往空格上放一只自己的棋子，誰先使自己的棋子構(gòu)成“三子成一線”(同一行或列或?qū)蔷€全是某人的棋子)，誰就取得了勝利。第四十三頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法用叉號表示MAX，用圓圈代表MIN。比如下圖中就是MIN取勝的棋局。

為了不致于生成太大的博弈樹，假設(shè)每次僅擴(kuò)展兩層。估價(jià)函數(shù)定義如下：設(shè)棋局為P，估價(jià)函數(shù)為e(P)。第四十四頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法

(1)若P對任何一方來說都不是獲勝的位置，則e(P)=e(那些仍為MAX空著的完全的行、列或?qū)蔷€的總數(shù))-e(那些仍為MIN空著的完全的行、列或?qū)蔷€的總數(shù))(2)若P是MAX必勝的棋局，則e(P)＝+∞。(3)若P是B必勝的棋局，則e(P)＝-∞。

如右圖示,則e(P)=6-4=2第四十五頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法要注意利用棋盤位置的對稱性,在生成后繼節(jié)點(diǎn)的位置時(shí)，下列博弈結(jié)局第四十六頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法都是相同的棋局(在博弈中，一宇棋的分枝系數(shù)比較小起初是由于對稱性，而后是由于棋盤上未布子的空格減少所致)。圖3.15畫出了經(jīng)過兩層搜索生成的博弈樹，靜態(tài)估值記在端節(jié)點(diǎn)下面，倒推值記在圓圈內(nèi)。第四十七頁，共六十三頁。圖3.15應(yīng)用于一字棋的極小極大搜索過程(第一階段)第四十八頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法由于右圖所示位置具有最大的倒推值，它應(yīng)當(dāng)選取為MAX的第一步（正好是MAX的最好的優(yōu)先走步）。

第四十九頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法現(xiàn)在我們假設(shè)MAX走了這一步，而MIN的回步是直接在X上方的空格里放上一個(gè)圓圈(對MAX來說這是一步壞棋，他一定沒有采用好的搜索策略)。下一步，MAX又在新的格局下搜索兩層，產(chǎn)生如圖3.16所示的搜索圖。第五十頁，共六十三頁。圖3.16應(yīng)用于一字棋的極小極大搜索過程(第二階段)第五十一頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法現(xiàn)在圖中MAX有兩個(gè)可能“最好的”優(yōu)先走步，假設(shè)MAX走了圖上指明的那一步。而MIN為了避免立即敗北被迫走了另一步，從而產(chǎn)生如下棋局：MAX再次搜索，產(chǎn)生如圖3.17所示的樹。

第五十二頁，共六十三頁。圖3.17應(yīng)用于一字棋的極小極大搜索過程(第三階段)第五十三頁，共六十三頁。一字棋游戲極小極大分析法在這棵樹中某些端節(jié)點(diǎn)(例如其中一個(gè)標(biāo)記著A)代表MIN獲勝，因此它們的估值為—∞。當(dāng)這些估值被倒推回去時(shí)，可看到MAX的最好的也是唯一能使他避免立即失敗的一個(gè)走步?，F(xiàn)在，MIN可以看出MAX必然在他的下一走步中獲勝，因此，MIN只好認(rèn)輸。

第五十四頁，共六十三頁。3.3α-β剪枝技術(shù)

首先分析極小極大分析法效率，上述的極小極大分析法，實(shí)際是先生成一棵博弈樹，然后再計(jì)算其倒推值，至使極小極大分析法效率較低。于是在極小極大分析法的基礎(chǔ)上提出了α-β剪枝技術(shù)。

α-β剪枝技術(shù)的基本思想或算法是，邊生成博弈樹邊計(jì)算評估各節(jié)點(diǎn)的倒推值，并且根據(jù)評估出的倒推值范圍，及時(shí)停止擴(kuò)展那些已無必要再擴(kuò)展的子節(jié)點(diǎn)，即相當(dāng)于剪去了博弈樹上的一些分枝，從而節(jié)約了機(jī)器開銷，提高了搜索效率。具體的剪枝方法如下：

第五十五頁，共六十三頁。3.3α-β剪枝技術(shù)

(1)對于一個(gè)與節(jié)點(diǎn)MIN，若能估計(jì)出其倒推值的上確界β，并且這個(gè)β值不大于MIN的父節(jié)點(diǎn)(一定是或節(jié)點(diǎn))的估計(jì)倒推值的下確界α，即α≥β，則就不必再擴(kuò)展該MIN節(jié)點(diǎn)的其余子節(jié)點(diǎn)了(因?yàn)檫@些節(jié)點(diǎn)的估值對MIN父節(jié)點(diǎn)的倒推值已無任何影響了)。這一過程稱為α剪枝。

(2)對于一個(gè)或節(jié)點(diǎn)MAX，若能估計(jì)出其倒推值的下確界α，并且這個(gè)α值不小于MAX的父節(jié)點(diǎn)(一定是與節(jié)點(diǎn))的估計(jì)倒推值的上確界β，即α≥β，則就不必再擴(kuò)展該MAX節(jié)點(diǎn)