初識(shí)人工智能

第一章初識(shí)人工智能教學(xué)內(nèi)容：本章首先介紹人工智能的定義、發(fā)展概況及相關(guān)學(xué)派和他們的認(rèn)知觀，接著討論人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，最后簡(jiǎn)介本書的主要內(nèi)容和編排。教學(xué)重點(diǎn)：1．從不同科學(xué)或?qū)W科出發(fā)對(duì)人工智能進(jìn)行的定義；2．介紹人工智能的起源與發(fā)展過程；3．討論人工智能與人類智能的關(guān)系；4．簡(jiǎn)介目前人工智能的主要學(xué)派；5．簡(jiǎn)介人工智能所研究的范圍與應(yīng)用領(lǐng)域。教學(xué)難點(diǎn)：1．怎么樣理解人工智能；2．人工智能作為一門學(xué)科有什么意義；3．人工智能的主要學(xué)派與其爭(zhēng)論焦點(diǎn)；教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材來表示抽象概念。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握人工智能的幾種定義，掌握目前人工智能的三個(gè)主要學(xué)派及對(duì)人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范圍和應(yīng)用領(lǐng)域。人工智能的定義與發(fā)展教學(xué)內(nèi)容：本小節(jié)主要介紹目前對(duì)人工智能的幾種定義，并對(duì)人工智能的起源和發(fā)展進(jìn)行了總結(jié)和分析。教學(xué)重點(diǎn)：幾種人工智能的定義和人工智能發(fā)展的幾個(gè)重要時(shí)期。教學(xué)難點(diǎn)：理解人工智能的定義與本質(zhì)。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：從學(xué)科和能力的角度深刻理解人工智能的定義，初步了解人工智能的起源及其發(fā)展過程。1.1.1人工智能的定義定義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)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)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)的智能行為，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)。為了讓讀者對(duì)人工智能的定義進(jìn)行討論，以便更深刻地理解人工智能，下面綜述其它幾種關(guān)于人工智能的定義。定義4人工智能是一種使計(jì)算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動(dòng)人心的新嘗試(Haugeland,1985)。定義5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(dòng)的自動(dòng)化(Bellman,1978)。定義6人工智能是用計(jì)算模型研究智力行為(Charniak和McDermott,1985)。定義7人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計(jì)算(Winston,1992)。定義8人工智能是一種能夠執(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人工智能研究如何使計(jì)算機(jī)做事讓人過得更好(Rick和Knight,1991)。定義10人工智能是一門通過計(jì)算過程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科(Schalkoff,1990)。定義11人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動(dòng)化有關(guān)的一個(gè)分支(Luger和Stubblefield,1993)。其中，定義4和定義5涉及擬人思維；定義6和定義7與理性思維有關(guān)；定義8和定義9涉及擬人行為；定義10和定義11與擬人理性行為有關(guān)。

1.1.2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)的，經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程。特別是20世紀(jì)30年代和40年代的智能界，發(fā)現(xiàn)了兩件重要的事情：數(shù)理邏輯和關(guān)于計(jì)算的新思想。以維納(Wiener)、弗雷治、羅素等為代表對(duì)發(fā)展數(shù)理邏輯學(xué)科的貢獻(xiàn)及丘奇(Church)、圖靈和其它一些人關(guān)于計(jì)算本質(zhì)的思想，為人工智能的形成產(chǎn)生了重要影響。1956年夏季，人類歷史上第一次人工智能研討會(huì)在美國(guó)的達(dá)特茅斯(Dartmouth)大學(xué)舉行，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。1969年召開了第一屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(InternationalJointConferenceonAI,IJCAI),此后每?jī)赡暾匍_一次。1970年《人工智能》國(guó)際雜志(InternationalJournalofAI)創(chuàng)刊。這些對(duì)開展人工智能國(guó)際學(xué)術(shù)活動(dòng)和提問：為什么人工智能在1956提問：為什么人工智能在1956年才正式誕生？了知識(shí)在人究深入開展，工智能研究20世紀(jì)70?80年代，知識(shí)工程的提出與專家系統(tǒng)的成功應(yīng)用，確定工智能中的地位。近十多年來，機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等和行為主義的研形成高潮。同時(shí)，不同人工智能學(xué)派間的爭(zhēng)論也非常熱烈。這些都推動(dòng)人的進(jìn)一步發(fā)展。人類智能與人工智能教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要討論人類智能與人工智能的關(guān)系問題。教學(xué)重點(diǎn)：智能信息處理系統(tǒng)，人類智能與人工智能的關(guān)系。教學(xué)難點(diǎn)：智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：了解人類認(rèn)知活動(dòng)與計(jì)算機(jī)的比較關(guān)系，基本了解智能信息處理系統(tǒng)。1.2.1智能處理信息系統(tǒng)的假設(shè)1、符號(hào)處理系統(tǒng)的六種基本功能信息處理系統(tǒng)又叫符號(hào)操作系統(tǒng)(SymbolOperationSystem)或物理符號(hào)系統(tǒng)(PhysicalSymbolSystem)。所謂符號(hào)就是模式(pattern)。一個(gè)完善的符號(hào)系統(tǒng)應(yīng)具有下列6種基本功能：(1)輸入符號(hào)(input)；(2)輸出符號(hào)(output);(3)存儲(chǔ)符號(hào)(store);(4)復(fù)制符號(hào)(copy);(5)建立符號(hào)結(jié)構(gòu)：通過找出各符號(hào)間的關(guān)系，在符號(hào)系統(tǒng)中形成符號(hào)結(jié)構(gòu)；(6)條件性遷移(conditionaltransfer):根據(jù)已有符號(hào)，繼續(xù)完成活動(dòng)過程。2、可以把人看成一個(gè)智能信息處理系統(tǒng)如果一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)具有上述全部6種功能，能夠完成這個(gè)全過程，那么它就是一個(gè)完整的物理符號(hào)系統(tǒng)。人具有上述6種功能；現(xiàn)代計(jì)算機(jī)也具備物理符號(hào)系統(tǒng)的這6種功能。3、理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)任何一個(gè)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；這種智能指的是人類所具有的那種智能。把這個(gè)假設(shè)稱為物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)。4、物理符號(hào)系統(tǒng)3個(gè)推論推論一既然人具有智能，那么他(她)就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。人之所以能夠表現(xiàn)出智能，就是基于他的信息處理過程。推論二既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。這是人工智能的基本條件。推論三既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。4、人類的認(rèn)知行為具有不同的層次認(rèn)知生理學(xué)研究認(rèn)知行為的生理過程，主要研究人的神經(jīng)系統(tǒng)(神經(jīng)元、中樞神經(jīng)系統(tǒng)和大腦)的活動(dòng)，是認(rèn)知科學(xué)研究的底層。認(rèn)知心理學(xué)研究認(rèn)知行為的心理活動(dòng)，主要研究人的思維策略，是認(rèn)知科學(xué)研究的頂層。認(rèn)知信息學(xué)研究人的認(rèn)知行為在人體內(nèi)的初級(jí)信息處理，主要研究人的認(rèn)知行為如何通過初級(jí)信息自然處理，由生理活動(dòng)變?yōu)樾睦砘顒?dòng)及其逆過程，即由心理活動(dòng)變?yōu)樯硇袨?。這是認(rèn)知活動(dòng)的中間層，承上啟下。認(rèn)知工程學(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(jì)算機(jī)為中心的人工信息處理系統(tǒng)，對(duì)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(shí)別等)進(jìn)行信息處理。這是研究認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知行為的工具，應(yīng)成為現(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。1.2.2人類智能的計(jì)算機(jī)模擬1、機(jī)器智能可以模擬人類智能物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的推論一告訴人們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號(hào)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(dòng)。這就是說，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)所使用的物理符號(hào)是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動(dòng)過程。2、智能計(jì)算機(jī)的功能1如下棋、證明定理、翻譯語言文字和解決難題等。神經(jīng)計(jì)算機(jī)討論：為什么(neuralcomputer)能夠以類似人類的方式進(jìn)行“思考”，它力圖重建人腦的形能夠用電腦模象。一些國(guó)家對(duì)量子計(jì)算機(jī)的研究也已起步，希望通過對(duì)量子計(jì)算(quantum擬人腦智能？computing)的研究，產(chǎn)生量子計(jì)算機(jī)。1:人工智能的學(xué)派教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要介紹人工智能的幾個(gè)主要學(xué)派及認(rèn)知觀。教學(xué)重點(diǎn)：符號(hào)主義(Symbolicism)，聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)，行為主義(Actionism)。教學(xué)難點(diǎn)：各學(xué)派的對(duì)人工智能的不同觀點(diǎn)。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：了解各派別之間的關(guān)系及對(duì)人工智能發(fā)展歷史的看法。1、人工智能三大學(xué)派符號(hào)主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)(即符號(hào)操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)，又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)，其原理主要為神經(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)，又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知—?jiǎng)幼餍涂刂葡到y(tǒng)。2、三大學(xué)派對(duì)人工智能發(fā)展歷史的不同看法符號(hào)主義認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。符號(hào)主義仍然是人工智能的主流派。這個(gè)學(xué)派的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。行為主義認(rèn)為人工智能源于控制論。這一學(xué)派的代表作首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機(jī)器人，它被看做新一代的“控制論動(dòng)物”，是一個(gè)基于感知—?jiǎng)幼髂Ｊ降哪M昆蟲行為的控制系統(tǒng)。人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要討論人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。教學(xué)重點(diǎn)：人工智能的一些主要研究與應(yīng)用領(lǐng)域。教學(xué)難點(diǎn)：處理好各領(lǐng)域間的交叉關(guān)系。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：初步了解人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。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(guó)際象棋）程序，它包含問題的表示、分解、搜索與歸約等。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，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(kù)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。定理證明的研究在人工智能方法的發(fā)展中曾經(jīng)產(chǎn)生過重要的影響。例如，采用謂詞邏輯語言的演繹過程的形式化有助于更清楚地理解推理的某些子命題。許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化。因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。我國(guó)人工智能大師吳文俊院士提出并實(shí)現(xiàn)了幾何定理機(jī)器證明的方法，被國(guó)際上承認(rèn)為“吳氏方法”，是定理證明的又一標(biāo)志性成果。自然語言理解語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，并引起了進(jìn)一步的重視。語言的生成和理解是一個(gè)極為復(fù)雜的編碼和解碼問題。一個(gè)能理解自然語言信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)看起來就像一個(gè)人一樣需要有上下文知識(shí)以及根據(jù)這些上下文知識(shí)和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所取得的某些進(jìn)展，其基礎(chǔ)就是有關(guān)表示上下文知識(shí)結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想以及根據(jù)這些知識(shí)進(jìn)行推理的某些技術(shù)。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)對(duì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的研究不僅可以促進(jìn)半自動(dòng)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。程序理論方面的有關(guān)研究工作對(duì)人工智能的所有研究工作都是很重要的。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問題求解策略的調(diào)整概念。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對(duì)程序設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問題，先產(chǎn)生一個(gè)不費(fèi)事的有錯(cuò)誤的解，然后再修改它（使它正確工作），這種做法一般要比堅(jiān)持要求第一個(gè)解就完全沒有缺陷的做法有效得多。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(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運(yùn)用專家知識(shí)，即來自人類專家的并已被證明對(duì)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。機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識(shí)的基本手段；機(jī)器學(xué)習(xí)（自動(dòng)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；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。學(xué)習(xí)是一個(gè)有特定目的的知識(shí)獲取過程，其內(nèi)部表現(xiàn)為新知識(shí)結(jié)構(gòu)的不斷建立和修改，而外部表現(xiàn)為性能的改善。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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)已在模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。機(jī)器人學(xué)人工智能研究日益受到重視的另一個(gè)分支是機(jī)器人學(xué)，其中包括對(duì)操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法，無所不包。目前已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)。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，機(jī)器人已在各領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。模式識(shí)別人工智能所研究的模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對(duì)人類感知外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)，也就是使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息、識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。機(jī)器視覺實(shí)驗(yàn)表明，人類接受外界信息的80%以上來自視覺，視覺對(duì)人類是非常重要的。機(jī)器視覺或計(jì)算機(jī)視覺已從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科；在視覺方面，已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠“看見”周圍的東西。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。智能控制人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無需（或需要盡可能少的）人的干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制。智能控制是同時(shí)具有以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和數(shù)學(xué)公式模型表示的混合控制過程，也往往是含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非數(shù)學(xué)過程，并以知識(shí)進(jìn)行推理，以啟發(fā)來引導(dǎo)求解過程。智能檢索隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了“知識(shí)爆炸”的情況，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。智能信息檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者們將面臨以下幾個(gè)問題。首先，建立一個(gè)能夠理解以自然語言陳述的詢問系統(tǒng)本身就存在不少問題。其次，即使能夠通過規(guī)定某些機(jī)器能夠理解的形式化詢問語句來回避語言理解問題，但仍然存在一個(gè)如何根據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí)演繹出答案的問題。第三，理解詢問和演繹答案所需要的知識(shí)都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)所表示的知識(shí)。智能調(diào)度與指揮確定最佳調(diào)度或組合的問題是人們感興趣的又一類問題，求解這類問題的程序會(huì)產(chǎn)生一種組合爆炸的可能性，這時(shí)，即使是大型計(jì)算機(jī)的容量也會(huì)被用光。人工智能學(xué)家們?cè)?jīng)研究過若干組合問題的求解方法。他們的努力集中在使“時(shí)間-問題大小”曲線的變化盡可能緩慢地增長(zhǎng)，即使是必須按指數(shù)方式增長(zhǎng)。有關(guān)問題域的知識(shí)再次成為比較有效的求解方法的關(guān)鍵。為處理組合問題而發(fā)展起來的許多方法對(duì)其它組合上不甚嚴(yán)重的問題也是有用的。分布式人工智能與Agent分布式人工智能(DistributedAI,DAI)是分布式計(jì)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?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。多agent系統(tǒng)(MWtiagentSystem,MAS)更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動(dòng)態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算計(jì)算智能(ComputingIntelligence)涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研