人工智能課件第1章 人工智能的概念、內(nèi)容和方法

第1章人工智能的概念、內(nèi)容和方法

1.1什么是人工智能

1.2為什么要研究人工智能

1.3人工智能的相關(guān)學(xué)科

1.4人工智能的研究內(nèi)容

1.5人工智能的研究途徑與方法

1.6人工智能的分支領(lǐng)域與研究方向

1.1什么是人工智能

◆人工智能（ArtificialIntelligence，AI）1.1.1人工智能概念的一般描述

◆部分學(xué)者對人工智能概念的描述：

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人工智能是那些與人的思維相關(guān)的活動，諸如決策、問題求解和學(xué)習(xí)等的自動化（Bellman,1978）；

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人工智能是一種計算機能夠思維，使機器具有智力的激動人心的新嘗試（Haugeland,1985）；

——人工智能是研究如何讓計算機做現(xiàn)階段只有人才能做得好的事情（RichKnight,1991）；

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人工智能是那些使知覺、推理和行為成為可能的計算的研究（Winston,1992）；——

廣義地講，人工智能是關(guān)于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺、推理、學(xué)習(xí)、交流和在復(fù)雜環(huán)境中的行為（Nilsson，1998）?！猄tuartRussell和PeterNorvig則把已有的一些人工智能定義分為4類：像人一樣思考的系統(tǒng)、像人一樣行動的系統(tǒng)、理性地思考的系統(tǒng)、理性地行動的系統(tǒng)（2003）。弱人工智能（weakAI）和強人工智能（strongAI）1.1.2圖靈測試和中文屋子

◆圖靈測試（TuringTest）◆約翰.西爾勒(JohnSearle)的“中文屋子”1.1.3腦智能和群智能腦智能（BrainIntelligence,BI）就是腦（主要指人腦）的宏觀心理層次的智能表現(xiàn)。由群體行為所表現(xiàn)出的智能稱為群智能（SwarmIntelligence,SI）。腦智能和群智能是屬于不同層次的智能：

腦智能是一種個體智能（IndividualIntelligence,II）；群智能是一種社會智能（SocialIntelligence,SI），或者說系統(tǒng)智能（SystemIntelligence,SI）。1.1.4符號智能和計算智能

1.符號智能（SymbolicIntelligence）

符號智能就是符號人工智能，它是模擬腦智能的人工智能，也就是所說的傳統(tǒng)人工智能或經(jīng)典人工智能。符號智能以符號形式的知識和信息為基礎(chǔ)，主要通過邏輯推理，運用知識進行問題求解。符號智能的主要內(nèi)容包括知識獲?。╧nowledgeacquisition）、知識表示（knowledgerepresentation）、知識組織與管理和知識運用等技術(shù)（這些構(gòu)成了所謂的知識工程（KnowledgeEngineering,KE））以及基于知識的智能系統(tǒng)等。

2.計算智能（ComputationalIntelligence）

計算智能就是計算人工智能，它是模擬群智能的人工智能。計算智能以數(shù)值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，主要通過數(shù)值計算，運用算法進行問題求解。計算智能的主要內(nèi)容包括：神經(jīng)計算（NeuralComputation，NC）、進化計算（亦稱演化計算，EvolutionaryComputation，EC，包括遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）、進化規(guī)劃（EvolutionaryPlanning，EP）、進化策略（EvolutionaryStrategies，ES）等）、免疫計算（immunecomputation）、粒群計算（ParticleSwarmAlgorithm，PSA）、蟻群算法（AntColonyAlgorithm，ACA）、自然計算（NaturalComputation，NC）以及人工生命（ArtificialLife，AL）等。

1.1.5統(tǒng)計智能和交互智能

1.統(tǒng)計智能（StatisticalIntelligence）

利用樣例數(shù)據(jù)并采用統(tǒng)計、概率和其他數(shù)學(xué)方法而實現(xiàn)的人工智能稱為統(tǒng)計智能。

2.交互智能（InteractionalIntelligence）

通過交互方式而實現(xiàn)的人工智能稱為交互智能。

1.2為什么要研究人工智能1.2.1研究人工智能的意義

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使當(dāng)前的電腦更好用，更有用，以擴大和延伸人類智能；

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信息化社會的迫切要求；

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自動化發(fā)展的必然趨勢；

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有益于探索人類自身智能的奧秘。1.2.2人工智能的研究目標(biāo)和策略研究目標(biāo)就是制造智能機器和智能系統(tǒng)，實現(xiàn)智能化社會。具體來講，就是要使計算機不僅具有腦智能和群智能，還要具有看、聽、說、寫等感知和交流能力。研究策略則是先部分地或某種程度地實現(xiàn)機器的智能，并運用智能技術(shù)解決各種實際問題特別是工程問題，從而使現(xiàn)有的計算機更靈活、更好用和更有用，成為人類的智能化信息處理工具，而逐步擴展和不斷延伸人的智能，逐步實現(xiàn)智能化。1.3人工智能的相關(guān)學(xué)科

人工智能已構(gòu)成信息技術(shù)領(lǐng)域的一個重要學(xué)科。當(dāng)前的人工智能既屬于計算機科學(xué)技術(shù)的一個前沿領(lǐng)域，也屬于信息處理和自動化技術(shù)的一個前沿領(lǐng)域。還涉及到智能科學(xué)、認知科學(xué)、心理科學(xué)、腦及神經(jīng)科學(xué)、生命科學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、行為科學(xué)、教育科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)以及控制論、科學(xué)方法論、哲學(xué)甚至經(jīng)濟學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域。人工智能實際上是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。1.4人工智能的研究內(nèi)容1.4.1搜索與求解——圖（或空間）搜索與問題求解1.4.2知識與推理——知識表示與機器推理1.4.3學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)——機器學(xué)習(xí)與知識發(fā)現(xiàn)1.4.4發(fā)明與創(chuàng)造——機器的自主發(fā)明與創(chuàng)造1.4.5感知與響應(yīng)——機器感知與響應(yīng)

1.4.6理解與交流

——機器的自然語言理解與交流1.4.7記憶與聯(lián)想——機器的記憶與聯(lián)想機制聯(lián)想存儲的特點是：

可以存儲許多相關(guān)（激勵，響應(yīng)）模式對；

通過自組織過程可以完成這種存儲；

以分布、穩(wěn)健的方式（可能會有很高的冗余度）存儲信息；

可以根據(jù)接收到的相關(guān)激勵模式產(chǎn)生并輸出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)模式；

即使輸入激勵模式失真或不完全時，仍然可以產(chǎn)生正確的響應(yīng)模式；

可在原存儲中加入新的存儲模式。1.4.8競爭與協(xié)作

——智能體（如智能機器人）之間的競爭與協(xié)作1.4.9系統(tǒng)與建造

——智能系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)技術(shù)1.4.10應(yīng)用與工程

——人工智能的應(yīng)用和工程技術(shù)

這十個方面也就是人工智能的十個主題或者說十個分支領(lǐng)域，它們構(gòu)成了人工智能學(xué)科的總體架構(gòu)。

1.5人工智能的研究途徑與方法1.5.1

心理模擬，符號推演

從人腦的宏觀心理層面入手，以智能行為的心理模型為依據(jù)，將問題或知識表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)，采用符號推演的方法，模擬人腦的邏輯思維過程，實現(xiàn)人工智能。1.5.2

生理模擬，神經(jīng)計算

從人腦的生理層面，即微觀結(jié)構(gòu)和工作機理入手，以智能行為的生理模型為依據(jù)，采用數(shù)值計算的方法，模擬腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程，實現(xiàn)人工智能。1.5.3

行為模擬，控制進化

用模擬人和動物在與環(huán)境的交互過程中的智能活動和行為特性，如反應(yīng)、適應(yīng)、學(xué)習(xí)、尋優(yōu)等，來研究和實現(xiàn)人工智能。1.5.4

群體模擬，仿生計算

模擬生物群落的群體智能行為，以仿生計算的方法來實現(xiàn)人工智能。1.5.5

博采廣鑒，自然計算

從生命、生態(tài)、系統(tǒng)、社會、數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、甚至經(jīng)濟等眾多學(xué)科和領(lǐng)域?qū)ふ覇l(fā)和靈感，以自然計算的方法展開人工智能的研究。1.5.6

著眼數(shù)據(jù)，統(tǒng)計建模

著眼于事物或問題的外部表現(xiàn)和關(guān)系，搜集、采集相關(guān)信息并做成樣本數(shù)據(jù)，然后用統(tǒng)計學(xué)、概率論和其他數(shù)學(xué)理論和方法建模，并用適當(dāng)?shù)乃惴ㄟM行計算，推測事物的內(nèi)在模式或規(guī)律，來實現(xiàn)人工智能。1.6人工智能的分支領(lǐng)域與研究方向從研究內(nèi)容來看，人工智能可分為搜索與求解、知識與推理、學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)等十大分支領(lǐng)域（它們構(gòu)成了人工智能學(xué)科的總體架構(gòu)）。這十大領(lǐng)域各自又有一些子領(lǐng)域和研究方向，從研究途徑和智能層次來看，人工智能可分為符號智能、計算智能、統(tǒng)計智能和交互智能等四大分支領(lǐng)域。從所模擬的