人工智能入門 課件 1.緒論

人工智能入門γνωθισεαυτ?ν(認(rèn)識(shí)你自己)AI:Introduction2AI:Introduction2大綱什么是人工智能(AI)?

什么是思考？人工機(jī)器能否以及是否應(yīng)該達(dá)到自我思考的程度？人工智能發(fā)展簡(jiǎn)史人工智能實(shí)現(xiàn)途徑AI:Introduction3PartⅠ:什么是人工智能？AI:Introduction4

“使真正的機(jī)器表現(xiàn)得像科幻電影中的那些機(jī)器一樣”--RussellBeale請(qǐng)仔細(xì)觀看視頻，思考什么是人工智能？人工智能是通過智能機(jī)器延伸、增強(qiáng)人類改造自然和治理社會(huì)能力的新興技術(shù)。AI:Introduction5“有多少專家，就會(huì)有多少種關(guān)于智能的說法.”

--R.J.Sternberg什么是人工智能？？AI:Introduction6

什么是人工智能？Perception行為能力問題求解能力推理能力學(xué)習(xí)能力社交能力創(chuàng)造力感知能力AI:Introduction7AI:Introduction7什么是人工智能？？理解并創(chuàng)造智能實(shí)體多學(xué)科交叉計(jì)算機(jī)科學(xué)，哲學(xué)

，心理學(xué)，語(yǔ)言學(xué)，神經(jīng)學(xué)，……包含多個(gè)子領(lǐng)域認(rèn)知科學(xué)，自然語(yǔ)言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺，數(shù)據(jù)挖掘，……AI:Introduction8AI:Introduction8如何衡量機(jī)器是否具有智能？?jī)煞N觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)外在表現(xiàn)(弱人工智能)機(jī)器是否具有智能的行為?圖靈測(cè)試強(qiáng)調(diào)內(nèi)在機(jī)制(強(qiáng)人工智能)機(jī)器是否真正在思考?J.R.Searle

的中文屋思想實(shí)驗(yàn)AI:Introduction9AI:Introduction9圖靈測(cè)試機(jī)器如何表現(xiàn)出智能？圖靈(1950)《計(jì)算機(jī)器與智能》具有可操作性的機(jī)器智能測(cè)試:模擬試驗(yàn)為了通過圖靈測(cè)試，需要突破人工智能中的許多重要問題，如知識(shí)表示，推理，自然語(yǔ)言理解，機(jī)器學(xué)習(xí)等AI:Introduction10AI:Introduction10中文屋實(shí)驗(yàn)一個(gè)不懂中文的人呆在一間密閉的屋子里，他有一本記錄中文處理規(guī)則的書。屋外的測(cè)試者從門縫塞給他中文紙條。

他在書中查找處理這些中文語(yǔ)句的規(guī)則。

根據(jù)規(guī)則將一些中文字符抄在紙條上作為對(duì)相應(yīng)語(yǔ)句的回答。

呆在屋內(nèi)的人顯然不理解他所處理的中文。

所以，賽爾勒提出(1980):

-不存在具有理解能力的計(jì)算機(jī)程序

-賦予非生物機(jī)器以智能是語(yǔ)無(wú)倫次AI:Introduction11AI:Introduction11人工智能的目標(biāo)遠(yuǎn)期目標(biāo)揭示人類智能的根本機(jī)理，用智能機(jī)器去模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能，實(shí)現(xiàn)腦力勞動(dòng)的自動(dòng)化近期目標(biāo)制造智能機(jī)器,尤其是具有智能的計(jì)算機(jī)程序.提供輔助性的智能工具以幫助人們解決一些具體問題AI:Introduction12“智能”正在變得越來越流行：AI:Introduction13AI:Introduction13人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)部分類似于數(shù)學(xué)與物理的關(guān)系

計(jì)算機(jī)科學(xué)關(guān)注信息處理的一般理論,并為實(shí)現(xiàn)人工智能提供計(jì)算工具,但是這些不是人工智能關(guān)注的重點(diǎn).人工智能對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展具有重大影響.

AI:Introduction14PartⅡ:人工智能發(fā)展簡(jiǎn)史AI:Introduction15AI:Introduction15人工智能孕育期哲學(xué)

邏輯,推理方法,思維機(jī)器,學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),語(yǔ)言,理性數(shù)學(xué)

形式邏輯符號(hào)化,計(jì)算理論,可判定性,可處理性,概率經(jīng)濟(jì)效用,決策論神經(jīng)科學(xué)

思維活動(dòng)的物質(zhì)性心理學(xué)

感知,控制,實(shí)驗(yàn)技術(shù)計(jì)算機(jī)科學(xué)

構(gòu)造更快的計(jì)算機(jī)控制論

制造能夠隨著時(shí)間的推移最優(yōu)化其目標(biāo)的系統(tǒng)語(yǔ)言學(xué)

知識(shí)表示，語(yǔ)法AI:Introduction16AI:Introduction16人工智能發(fā)展期1943 麥克洛奇和皮茲：大腦的布爾電路模型1950 圖靈的“計(jì)算機(jī)器與智能”1956達(dá)特茅斯會(huì)議：正式采用名稱“人工智能”1952-69 迅速發(fā)展，過于樂觀1950s 早期的人工智能程序，包括塞繆爾的西洋跳棋程序，Newell 和Simon的定理證明程序，Gelernter的幾何引擎1965魯賓遜歸結(jié)演繹推理1966-73 出現(xiàn)了計(jì)算復(fù)雜性問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究處于停滯等

1969-79 專家系統(tǒng)的早期開發(fā)1980- 人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用1986- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次流行1987- 人工智能變成一門科學(xué)1995- 智能體概念的出現(xiàn)AI:Introduction17AI:Introduction17人工智能現(xiàn)狀深藍(lán)在1997年打敗了世界棋王卡斯帕洛夫證明了十幾年來未能解決的一個(gè)數(shù)學(xué)猜想（Robbins猜想）橫跨美國(guó)的汽車無(wú)人駕駛（從匹茨堡到圣地亞哥的路途中，98%的路程為自動(dòng)駕駛）1991年海灣戰(zhàn)爭(zhēng)期間,美國(guó)軍方運(yùn)用人工智能規(guī)劃程序?qū)崿F(xiàn)后勤保障，涉及50000輛車輛以及人員NASA通過自動(dòng)規(guī)劃程序控制宇航器的飛行PROVERB程序能比大多數(shù)人類更好地解決字謎游戲AI:Introduction18AI:Introduction18真實(shí)的故事DavidCohn：“雖然計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠打敗世界上最好的棋手，我們卻仍然不能使其像4歲小孩一樣去思考?！?/p>

AaronSlomon：“我們現(xiàn)在才剛剛開始明白怎樣用機(jī)器處理信息，智能是什么，以及我們?nèi)祟愂鞘裁??！?/p>

何不馬上開始人工智能探險(xiǎn)之旅呢？AI:Introduction19AI:Introduction19PartⅢ:人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑AI:Introduction20AI:Introduction20機(jī)器學(xué)習(xí)

“嬰兒機(jī)器”符號(hào)智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為智能進(jìn)化計(jì)算

”人造生命”群智能人工智能的實(shí)現(xiàn)途徑AI:Introduction21AI:Introduction21機(jī)器學(xué)習(xí)Q.制造一個(gè)“嬰兒機(jī)器”，它通過讀書學(xué)習(xí)、從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)等手段逐步增長(zhǎng)智力，這個(gè)想法如何？人們?cè)缭?0世紀(jì)40年代就提出了這個(gè)設(shè)想，最終它將會(huì)得到實(shí)現(xiàn)。

但是就目前而言，人們對(duì)人類學(xué)習(xí)機(jī)理、方法以及如何實(shí)現(xiàn)等問題的認(rèn)識(shí)還處于非常初級(jí)的階段，就連“嬰兒是如何從經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí)”的問題都知之甚少，更遑論其他。--JohnMcCarthyAI:Introduction22AI:Introduction22符號(hào)智能紐維爾和西蒙的“物理符號(hào)系統(tǒng)假說”機(jī)器對(duì)符號(hào)信息的處理就足以產(chǎn)生人工智能.人類智能的基礎(chǔ)是對(duì)符號(hào)信息的處理.目前，“物理符號(hào)系統(tǒng)假說”是否成立仍然是一個(gè)有爭(zhēng)議的問題.自上而下的人工智能實(shí)現(xiàn)策略AI:Introduction23AI:Introduction23問題求解

專家系統(tǒng)

知識(shí)工程搜索,表示,推理GPS,深藍(lán),DENDRAL,CYC,……問題框架問題(CYC,Go,……)用大量的計(jì)算來代替理解符號(hào)智能AI:Introduction24AI:Introduction24神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人類大腦的工作機(jī)制與機(jī)器有很大的不同大腦如何工作？

自下而上的人工智能實(shí)現(xiàn)策略生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI:Introduction25AI:Introduction25發(fā)展簡(jiǎn)史

M-P神經(jīng)元模型

感知器

霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)模型,B-P學(xué)習(xí)方法(Rumelhart&McClelland)

應(yīng)用

識(shí)別,視覺,商業(yè),醫(yī)學(xué),…….主要問題

-拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)-學(xué)習(xí)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI:Introduction26AI:Introduction26行為智能布魯克斯(1991)<<沒有表示的智能>>

機(jī)器蟲:艾倫(Allen),赫伯特(Herbert),成吉思(Genghis)-智能的基本構(gòu)造單元是一些非常簡(jiǎn)單的行為，更為復(fù)雜的行為是通過這些簡(jiǎn)單行為的相互作用產(chǎn)生的。-首先應(yīng)制造具有昆蟲一類低等生物智能水平的系統(tǒng)。

AI:Introduction27現(xiàn)場(chǎng)式人工智能

-構(gòu)造不能與外界友好交互的無(wú)實(shí)體智能系統(tǒng)(traditional)-構(gòu)造在真實(shí)環(huán)境中活動(dòng)的智能系統(tǒng)(Nouvelle).

行為智能AI:Introduction28AI:Introduction28進(jìn)化計(jì)算生物進(jìn)化

-產(chǎn)生大量能夠適應(yīng)不同環(huán)境的各種生物物種.

模擬進(jìn)化

-在計(jì)算機(jī)上模擬生物進(jìn)化過程,可以讓計(jì)算機(jī)通過進(jìn)化的方式找到問題的解答。

AI:Introduction29AI:Introduction29遺傳算法

像DNA中的分子串一樣，用符號(hào)串編碼問題的解決方案。通過符號(hào)串的突變和重組找到好的解。

進(jìn)化策略

用解的原始形式表示個(gè)體,主要用突變和選擇作為搜索算子，其中突變通常通過對(duì)問題的解向量進(jìn)行正態(tài)隨機(jī)擾動(dòng)實(shí)現(xiàn)；選擇則是按適應(yīng)度排序方式進(jìn)行.進(jìn)化規(guī)劃

與進(jìn)化策略很難區(qū)分。主要區(qū)別是僅利用重組實(shí)現(xiàn)解的改變。它將每個(gè)個(gè)體看做一個(gè)物種，而不是同一物種中的不同個(gè)體，因此每個(gè)父代個(gè)體產(chǎn)生一個(gè)子代個(gè)體。進(jìn)化計(jì)算AI:Introduction30AI:Introduction30群智能智能經(jīng)常被認(rèn)為是單個(gè)個(gè)體的行為。是因?yàn)槲覀冇兄腔鬯越M成社會(huì)呢？還是因?yàn)槲覀兇嬖谟谏鐣?huì)中所以有智慧呢？-智能可以在社交活動(dòng)中呈現(xiàn)出來.突現(xiàn)行為

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一個(gè)群體所表現(xiàn)出來的在其個(gè)體身上看不到的行為.群智能-模擬生物間的社會(huì)交往-由一組簡(jiǎn)單智能體呈現(xiàn)出來的集體智慧AI:Introduction31群智能AI:Introduction32觀察鳥群和魚群能夠以和諧的方式一起運(yùn)動(dòng)，但其中沒有指揮員(領(lǐng)導(dǎo))-是什么決定了沒有領(lǐng)導(dǎo)的群體的行為？蟻群能夠快速找到從它們的巢穴到食物源的最短路徑-同時(shí)還能處理許多復(fù)雜問題，如:維持城堡，修建巢穴，清