人工智能一緒論

人工智能ArtificialIntelligence(AI)王麗（電話wangli523971@126.com山西大同大學(xué)計算機系Tuesday,September12,20239/12/20231課程介紹第一章緒論第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)第三章知識與知識表示第五章搜索策略第七章機器學(xué)習(xí)第四章經(jīng)典邏輯推理第六章專家系統(tǒng)9/12/20232主要內(nèi)容：智能：什么是智能，智能包含哪些內(nèi)容。人工智能：什么是人工智能，人工智能的基本概念人工智能的研究目標和內(nèi)容人工智能的發(fā)展簡史人工智能的研究領(lǐng)域第一章緒論9/12/202331.1人工智能概述1.1.1人工智能的基本概念1、自然智能（1）智能的概念：綜合各種觀點，可以認為智能是知識與智力的總和。其中，知識是一切智能行為的基礎(chǔ)，而智力是獲取知識并運用知識求解問題的能力，即在任意給定的環(huán)境和目標的條件下，正確制訂決策和實現(xiàn)目標的能力，它來自人腦的思維活動。9/12/20234（2）智能的特征：具有感知能力

感知能力是指人們通過視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感覺器官感知外部世界的能力。9/12/20235具有記憶和思維的能力記憶：記憶用于存儲由感覺器官感知到的外部信息以及由思維所產(chǎn)生的知識。思維：是對記憶的信息進行處理，即利用已有的知識對信息分析、計算、比較、判斷推理、聯(lián)想、決策等。9/12/20236具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)能力。具有行為能力

人們通常用語言或者某個表情、眼神及形體動作來對外界的刺激作出反應(yīng)，傳達某個信息，這稱為行為能力或表達能力。9/12/202372、人工智能的定義人工智能(ArtificialIntelligence)

，又稱機器智能(MachineIntelligence)

是計算機科學(xué)中的一門邊緣學(xué)科人工智能誕生于1956年成果多、應(yīng)用廣、波折多、爭議大9/12/20238人工智能（學(xué)科）：是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。它的近期目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開發(fā)相關(guān)的理論和技術(shù)9/12/20239人工智能（能力）：是智能機器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，例如推斷、推理、證明、識別、感知、理解、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等等思維活動9/12/202310從擬人思維角度的定義：

人工智能是一種使計算機能夠思維、使機器具有智力的激動人心的新嘗試（Hangeland,1985）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（Bellman,1978）9/12/202311從理性思維角度的定義：

人工智能是用計算模型進行研究的智能行為（Charniak&McDermott,1985）人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算（Winston,1992）9/12/202312從擬人行為角度的定義：

人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機器的技術(shù)（Kurzwell,1990）人工智能研究如何通過使計算機做事而讓人過得更好（Rich&Knight,1991）9/12/202313從擬人理性行為角度的定義：人工智能是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）人工智能是計算機科學(xué)中與智能行為的自動化有關(guān)的一個分支（Luger&Stubblefield,1993）9/12/202314人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學(xué)科，以解決過去人類專家才能處理的復(fù)雜問題。9/12/202315

例子：1、世界國際象棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的RS/6000SP(深藍)計算機系統(tǒng)于97年5月3日——5月11日進行了六局的“人機大戰(zhàn)”，歷時好幾天，最終“深藍”以3.5比2.5擊敗對手。

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第二是圖靈測試

1950年他發(fā)表了題為“計算機與智能”(computingMachineryandIntelligence）的論文，文章以“機器能思維嗎？”開始論述并提出了著名的“圖靈測試”，形象地指出了什么是人工智能以及機器應(yīng)該達到的智能標準，現(xiàn)在許多人仍把它作為衡量機器智能的準則。圖靈在這篇論文中指出不要問一個機器是否能思維，而是要看它能否通過如下測試：分別讓人與機器位于兩個房間里，他們可以通話，但彼此都看不到對方，如果通過對話，作為人的一方不能分辨對方是人還是機器，那么就可認為對方的那臺機器達到了人類智能的水平。為了進行這個測試，圖靈還用他豐富的想象力設(shè)計了一個很有趣且智能性很強的對話內(nèi)容，稱為“圖靈的夢想”。

9/12/202317詢問著——人智者——機器詢問者問：你寫的14行的詩，首行是“你如同夏日”，你不覺得“春日”更好嗎？智者：他不合韻。詢問者問：“冬日”如何？他完全合韻。智者：它確實是合韻的，但沒有人愿被比作為“冬日”。詢問者：你不是說過匹克威克先生讓你想起圣誕節(jié)嗎？智者：是的。詢問者：圣誕節(jié)是冬天的一個節(jié)日，我想匹克威克先生對這個比喻不會介意吧。智者：我認為你說話不夠嚴謹，“冬日”指的是一般的冬天的日子，而不是某個特別的日子，如圣誕節(jié)。9/12/202318李詠1+1西安曲江超人文化創(chuàng)意有限公司9/12/2023193、人類智能的計算機模擬為實現(xiàn)計算機模擬和代替人的行為和思維活動，需滿足以下3個基本前提：（1）求解問題形式化（2）必須有可行的算法（3）問題需要有合理的復(fù)雜度9/12/2023201.1.2人工智能的研究方法1、人工智能研究的特點從研究對象來看，人工智能系統(tǒng)是以符號表示知識，并且以知識為主要研究對象，而傳統(tǒng)的程序是以數(shù)值為研究對象。采用啟發(fā)式的推理方法?？刂平Y(jié)構(gòu)和領(lǐng)域知識通常是分離的。如專家系統(tǒng)。允許出現(xiàn)不正確的答案。（所給知識可能不完全、數(shù)據(jù)不準確）9/12/202321人工智能的研究途徑不同學(xué)科背景的學(xué)者對人工智能有不同的觀點，產(chǎn)生了不同的人工智能的研究方法，目前主要分成三大學(xué)派：符號主義：又稱邏輯主義、心理學(xué)派、計算機學(xué)派。其原理為物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理連接主義：又稱仿生學(xué)派、生理學(xué)派。其原理是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其連接機制和學(xué)習(xí)算法行為主義：又稱進化主義、控制論學(xué)派。其原理是控制論、感知-動作控制系統(tǒng)

9/12/202322不同的學(xué)派對AI的基本問題，比如，定義、基礎(chǔ)、核心、要素、認知過程、學(xué)科體系以及人工智能與人類智能的關(guān)系等，均有不同觀點。它們的研究方法也不同9/12/2023231、符號主義在基本理論上，認為人的認知基元是符號，而認知過程就是符號操作過程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達、知識推理和知識運用9/12/202324在研究方法上，功能模擬方法。通過分析人類認知系統(tǒng)所具備的功能和機能，然后用計算機模擬這些功能、實現(xiàn)人工智能9/12/2023252、連接主義在基本理論上，認為人的思維基元是神經(jīng)元，而不是符號處理過程提出了連接主義的大腦工作模式，來取代符號主義的大腦工作模式9/12/202326在研究方法上，著重于結(jié)構(gòu)模擬，即模擬人的生理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并認為功能、結(jié)構(gòu)和智力行為是密切相關(guān)的，不同的結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出不同的功能和行為9/12/2023273、行為主義在基礎(chǔ)理論上，認為智能取決于感知與行為，提出了智能行為的“動作－感知”模式。

在研究方法上，采用行為模擬方法，也認為功能、結(jié)構(gòu)和智力行為是不可分開的。不同的行為表現(xiàn)出不同的功能和不同的結(jié)構(gòu)。9/12/2023281.2人工智能的研究目標及基本內(nèi)容1.2.1人工智能的研究目標近期目標：使現(xiàn)有的電子數(shù)字計算機更聰明、更有用，使它不僅能做一般的數(shù)值計算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)、機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機器人等。根本目標：是構(gòu)造可實現(xiàn)人類智能的智能計算機或智能系統(tǒng)，使它不僅能模擬而且可以延伸、擴展人的智能，是人工智能研究的根本目標。

9/12/202329機器學(xué)習(xí)知識獲取智能搜索知識表示和推理規(guī)劃軟計算智能系統(tǒng)及智能計算機的構(gòu)造技術(shù)1.2.2人工智能的基本內(nèi)容9/12/202330

孕育期（1956年前）數(shù)理邏輯學(xué)科（弗雷治、維納等）

計算的新思想（丘奇、圖靈等）

形成期（1956--1970年）1956年，第一次人工智能的研討會1.3人工智能的發(fā)展歷程（自學(xué)）9/12/2023311956年夏季在美國的達特茅斯（Dartmouth）大學(xué)舉辦了長達兩個月的研討會。討論了用計算機模擬人類智能的問題。會議的發(fā)起人有：McCarthy（麥卡錫）Minsky（明斯基）Lochester（朗徹斯特）Shannon（香儂）應(yīng)邀出席會議有：More（莫爾）Sarmuel（塞繆爾）Newell（紐厄爾）Simon（西蒙）9/12/202332McCarthy正式提出了“人工智能”的術(shù)語（ArtificialIntelligence），又稱“機器智能”（MachineIntelligence）標志著一門新的學(xué)科的正式誕生人工智能9/12/2023331969年，第一屆國際人工智能聯(lián)合會議1970年，《人工智能》國際雜志創(chuàng)刊發(fā)展期（1971年~）30多年來，人工智能的應(yīng)用研究取得了重大進展。專家系統(tǒng)(expertsystem)顯示出強大的生命力。Feigenbaum所領(lǐng)導(dǎo)的研究小組于1968年研究成功第一個專家系統(tǒng)DENDRAL1972-1976年，F(xiàn)eigenbaum小組又開發(fā)成功MYCIN醫(yī)療專家系統(tǒng)9/12/202334著名專家系統(tǒng)PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)、CASNET青光眼診斷治療專家系統(tǒng)、RI計算機結(jié)構(gòu)設(shè)計專家系統(tǒng)、MACSYMA符號積分與定理證明專家系統(tǒng)、ELAS鉆井?dāng)?shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)ACE電話電纜維護專家系統(tǒng)1977年，F(xiàn)eigenbaum進一步提出了知識工程(knowledgeengineering)的概念。9/12/202335人工智能系統(tǒng)的三個基本問題:知識表示知識利用知識獲取人工智能系統(tǒng)是一個知識處理系統(tǒng)近十多年來，機器學(xué)習(xí)、計算智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等行為主義的研究深入開展，形成高潮，這些都推動了人工智能研究的深入發(fā)展。9/12/2023361978年“智能模擬”納入國家計劃；1984年召開了智能計算機及其系統(tǒng)的全國學(xué)術(shù)討論會；1986年起把智能計算機系統(tǒng)、智能機器人和智能信息處理(含模式識別)等重大項目列入863計劃；1993年起，又把智能控制和智能自動化等項目列入973計劃。進入21世紀后，己有更多的人工智能與智能系統(tǒng)研究獲得各種基金計劃支持。中國9/12/2023371981年起，相繼成立了中國人工智能學(xué)會(CAAI)、全國高校人工智能研究會、中國計算機學(xué)會人工智能與模式識別專業(yè)委員會、中國自動化學(xué)會模式識別與機器智能專業(yè)委員會、中國軟件行業(yè)協(xié)會人工智能協(xié)會、中國智能機器人專業(yè)委員會、中國計算機視覺與智能控制專業(yè)委員會中國智能自動化專業(yè)委員會等學(xué)術(shù)團體。1989年召開CJCAI1987年《模式識別與人工智能》創(chuàng)刊。國際上有影響的創(chuàng)造性成果，如吳文俊關(guān)于幾何定理證明的“吳氏方法”。9/12/2023381.4人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域。自費根鮑姆等研制出第一個專家系統(tǒng)DENDRL以來，它已獲得了迅速發(fā)展，廣泛地應(yīng)用醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、石油化工、教學(xué)、軍事等各個方面，產(chǎn)生了巨大的社會效益和經(jīng)濟效益。

專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)，它從人類專家那里獲得知識，并用來解決只有專家才能解決的困難問題。

因此可以這樣來定義專家系統(tǒng)：專家系統(tǒng)是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家求解問題的思維過程求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題，其水平可以達到甚至超過人類專家的水平。

1.4.1專家系統(tǒng)9/12/2023391.4.2機器學(xué)習(xí)計算機自身具有學(xué)習(xí)能力，它可以直接向書本、向教師學(xué)習(xí)，亦可以在實踐過程中不斷總結(jié)經(jīng)驗、吸取教訓(xùn)，實現(xiàn)自身的不斷完善，這后一種方式一般稱為機器學(xué)習(xí)。

作為人工智能的一個研究領(lǐng)域，它主要研究如何使計算機具有類似于人的學(xué)習(xí)能力，使計算機能通過學(xué)習(xí)自動地獲取知識及技能，實現(xiàn)自我完善。為達到這一目標，它將開展三個方面的研究，即人類學(xué)習(xí)機理的研究，學(xué)習(xí)方法的研究以及建立面向具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。9/12/2023401.4.3機器人學(xué)

機器人是指可模擬人類行為的機器。人工智能的所有技術(shù)幾乎都可在它身上得到應(yīng)用，因此它可被當(dāng)作人工智能理論、方法、技術(shù)的試驗場地。反過來，對機器人學(xué)的研究又大大推動了人工智能研究的發(fā)展。

機器人已在各種工業(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。星際探索機器人、海洋(水下)機器人、機器人外科手術(shù)系統(tǒng)、微型機器人、足球機器人9/12/2023411.4.4模式識別機器感知是機器智能的一個重要方面，是機器獲取外部信息的基本途徑。模式識別就是研究如何使機器具有感知能力的一個研究領(lǐng)域，是對人類感知外界功能的模擬。其中主要研究對視覺模式及聽覺模式的識別（語音識別）。模式：是對一個物體或者某些其它感興趣實體定量的或者結(jié)構(gòu)的描述，而模式類是指具有某些共同屬性的模式集合。9/12/2023421.4.5機器視覺

人類80％以上的外部信息來自視覺計算機視覺通?？煞譃榈蛯右曈X與高層視覺兩類。低層視覺主要執(zhí)行預(yù)處理功能，如邊緣檢測、動目標檢測、紋理分析，通過陰影獲得形狀、立體造型、曲面色彩等，其目的是使被觀察的對象更突現(xiàn)出來。高層視覺則主要是理解所觀察的形象。前沿研究領(lǐng)域廣泛應(yīng)用9/12/2023431.4.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)計算機人腦是一個功能特別強大、結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，其基礎(chǔ)是神經(jīng)元及其互聯(lián)關(guān)系。因此，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一一神經(jīng)計算機。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式識別、圖像處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理、機器人學(xué)9/12/2023441.4.7自然語言理解自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類自然語言的一個研究領(lǐng)域?！袄斫狻钡臉藴剩号袛嘤嬎銠C系統(tǒng)是否真正“理解”了自然語言的標準有：問答釋義文摘生成翻譯1.4.8自動程序設(shè)計根據(jù)用戶不同目的描述來實現(xiàn)自動編寫計算機程序促進人工智能系統(tǒng)的發(fā)展9/12/2023451.4.9自動定理證明

實質(zhì)是用前提P推出結(jié)論Q，證明常用反證法。利用計算機證明非數(shù)值性的結(jié)果。如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制度等問題都可以轉(zhuǎn)化為一個定理證明問題。（目前我們在定理證明方面取得了一定的成果。如：四色問題。也就是說，我們的地圖，一個國家和一個國家，一個省市和另一個省市挨著的時候要用四種顏色區(qū)別。還有在醫(yī)療診斷、信息檢索等非數(shù)值領(lǐng)域方面也取得了一定的成績）。9/12/2023461.4.10博弈

諸如下棋、打牌、戰(zhàn)爭等一類競爭性的智能活動稱為博弈。人工智能研究博弈的目的并不是為了讓計算機與人進行下棋、打牌之類的游戲，而是通過對博弈的研究來檢驗?zāi)承┤斯ぶ悄芗夹g(shù)是否能達到對人類智能的模擬，因為博弈是一種智能性很強的競爭活動。另外，通過對博弈過程的模擬可以促進人工智能技術(shù)深入一步的研究。9/12/2023471.4.1