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第1章人工智能概述自1956年誕生以來(lái),人工智能研究已經(jīng)取得了許多令人興奮的成果,并在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,極大地改變了人們的社會(huì)生活。本節(jié)將對(duì)人工智能的概念作簡(jiǎn)單的介紹。人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的定義較多,目前采用較多的是斯圖亞特·羅素(StuartRussell)與彼得·諾維格(PeterNorvig)在《人工智能:一種現(xiàn)代的方法》一書中的定義。他們認(rèn)為人工智能是關(guān)于“智能主體(Intelligentagent)的研究與設(shè)計(jì)”的學(xué)問(wèn),而“智能主體是指一個(gè)可以觀察周遭環(huán)境并做出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)”。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)模擬人類的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能的特點(diǎn)人工智能經(jīng)歷了六十多年的發(fā)展,現(xiàn)在已進(jìn)入AI2.0階段人工智能的分類人工智能可分為三類:弱人工智能、強(qiáng)人工智能與超人工智能。弱人工智能利用現(xiàn)有的智能化技術(shù),來(lái)改善經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所需的一些技術(shù)條件,也指完成單一任務(wù)的智能。強(qiáng)人工智能綜合的,在各方面都能和人類比肩的人工智能,人類能干的腦力活它都能干,非常接近于人類的智能,但還需要腦科學(xué)的突破才能實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能。強(qiáng)人工智能,不受領(lǐng)域、規(guī)則限制,只要是人能干的事情,它都能干。也就是說(shuō),強(qiáng)人工智能,才是真正的人工智能。超人工智能在幾乎所有領(lǐng)域都大大超過(guò)人類

認(rèn)知表現(xiàn)的任何智力。人工智能的起源與發(fā)展人工智能作為一門學(xué)科,經(jīng)歷了興起、形成和發(fā)展等多個(gè)階段1.人工智能的興起1950年,一位名叫馬文·明斯基(MarvinLeeMinsky,后被稱為“人工智能之父”)的大四學(xué)生與他的同學(xué)鄧恩·埃德蒙(DeanEdmunds)一起,建造了世界上第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī),被看作是人工智能的一個(gè)起點(diǎn)。1956年,在由達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的一次會(huì)議上,計(jì)算機(jī)專家約翰·麥卡錫提出了“人工智能”一詞。后來(lái),這被人們看作是人工智能正式誕生的標(biāo)志。1964年,首臺(tái)聊天機(jī)器人誕生。MITAI實(shí)驗(yàn)室的約瑟夫·魏岑鮑姆(JosephWeizenbaum)教授開發(fā)了ELIZA聊天機(jī)器人1968年,首臺(tái)人工智能機(jī)器人誕生。斯坦福國(guó)際的研究所(SRI)研發(fā)的機(jī)器人Shakey能夠自主感知、分析環(huán)境、規(guī)劃行動(dòng)并執(zhí)行任務(wù)2.人工智能的低谷20世紀(jì)70年代,人工智能進(jìn)入了一段痛苦而艱難的歲月。由于科研人員在人工智能的研究中對(duì)項(xiàng)目難度預(yù)估不足,不僅導(dǎo)致與美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃署的合作計(jì)劃失敗,還讓人工智能的前景蒙上了一層陰影。1973年英國(guó)數(shù)學(xué)家JamesLighthill編寫的針對(duì)英國(guó)人工智能研究狀況的報(bào)告,批評(píng)了人工智能在實(shí)現(xiàn)“宏偉目標(biāo)”上的失敗。由此,人工智能遭遇了長(zhǎng)達(dá)多年的科研深淵。在僅僅7年之后,這個(gè)曾經(jīng)轟動(dòng)一時(shí)的人工智能系統(tǒng)就宣告尋出歷史舞臺(tái)。到1987年時(shí),蘋果和IBM公司生產(chǎn)的臺(tái)式機(jī)性能都超過(guò)了Symbolics等廠商生產(chǎn)的通用計(jì)算機(jī)。1980年,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)為數(shù)字設(shè)備公司設(shè)計(jì)了一套名為XCON的“專家系統(tǒng)”。專家系統(tǒng)是一種采用人工智能程序的系統(tǒng)人工智能的崛起與第二次低谷1995年,發(fā)明家理查德·華萊士(RichardS.Wallace)開發(fā)了聊天機(jī)器人ALICE(ArtificialLinuisticInternetComputerEntity,人工語(yǔ)言互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)實(shí)體)從20世紀(jì)90年代中期開始,由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。人工智能的再次崛起2000年,本田公司制造了“阿西莫”機(jī)器人,它可以表現(xiàn)出與人類相似的某些特性,并擁有基本的智能水平1997年5月11日,IBM開發(fā)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫2011年,由IBM開發(fā)的人工智能程序“沃森”(Watson)參加了一檔智力問(wèn)答節(jié)目并戰(zhàn)勝了兩位人類冠軍。2006年,GeoffreyHinton在《科學(xué)》雜志發(fā)表論文,標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得突破2016、2017年,AlphaGo多次戰(zhàn)勝圍棋冠軍。AlphaGo是由GoogleDeepMind開發(fā)的人工智能圍棋程序,具有自我學(xué)習(xí)能力。2017年,深度學(xué)習(xí)成為熱門研究方向。AlphaGoZero(第四代AlphaGo)在無(wú)任何數(shù)據(jù)輸入的情況下,開始自學(xué)圍棋3天后便以100:0橫掃了第二代AlphaGoLee。我國(guó)的人工智能發(fā)展現(xiàn)狀我國(guó)人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用雖然起步較晚,但在國(guó)家多項(xiàng)政策和科研基金的支持與鼓勵(lì)下,近年來(lái)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。伴隨著人工智能研究熱潮,我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用也蓬勃發(fā)展。智能產(chǎn)品和應(yīng)用大量涌現(xiàn),人工智能產(chǎn)品在醫(yī)療、商業(yè)、通信、城市管理等方面得到快速應(yīng)用。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出“到2030年,使中國(guó)成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心”。2017年10月11日,阿里巴巴首席技術(shù)官?gòu)埥ㄤh宣布成立全球研究院——達(dá)摩院。達(dá)摩院的成立,代表著阿里巴巴正式邁入全球人工智能等前沿科技的研發(fā)行列。2017年8月3日,騰訊公司正式發(fā)布了人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品——騰訊覓影。同時(shí),還宣布成立人工智能醫(yī)學(xué)影像聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。從細(xì)分的研究領(lǐng)域來(lái)看,最受國(guó)際人工智能人才青睞的領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別,中國(guó)人工智能人才則傾向于投入遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和故障診斷方面。值得關(guān)注的是,目前我國(guó)已經(jīng)具備人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)條件,未來(lái)十年內(nèi)都將是人工智能技術(shù)加速普及的爆發(fā)期。知識(shí)表示知識(shí)表示是人工智能的一個(gè)重要研究課題,應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題,就涉及各類知識(shí)的表示方法,它需要把人類知識(shí)概念化、形式化或模型化,常見(jiàn)的就是運(yùn)用符號(hào)知識(shí)、算法和狀態(tài)圖等來(lái)描述待解決的問(wèn)題。人工智能的研究?jī)?nèi)容認(rèn)知建模人類的認(rèn)知過(guò)程是非常復(fù)雜的,作為研究人類感知和思維信息處理過(guò)程的一門學(xué)科,認(rèn)知科學(xué)(或稱思維科學(xué))要研究人類在認(rèn)知過(guò)程中是如何進(jìn)行信息加工的。推理要使機(jī)器具有智能,就必須使其具有推理的功能。推理是由一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷推出另一個(gè)新判斷的一種思維形式,也即從已有事實(shí)推出新的事實(shí)的過(guò)程。知識(shí)應(yīng)用人工智能能否獲得廣

泛應(yīng)用是衡量和檢

驗(yàn)其生命力的重要

標(biāo)志。機(jī)器感知機(jī)器感知就是使機(jī)器具有類似于人的感覺(jué),包括視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)、痛覺(jué)、接近感和速度感等。其中,最重要的和應(yīng)用最廣的要屬機(jī)器視覺(jué)(計(jì)算機(jī)視覺(jué))和機(jī)器聽(tīng)覺(jué)。機(jī)器思維機(jī)器思維,顧名思義就是在機(jī)器的腦子里進(jìn)行的動(dòng)態(tài)活動(dòng),也就是計(jì)算機(jī)軟件中動(dòng)態(tài)地處理信息的算法。機(jī)器行為機(jī)器行為是人工智能中最有趣、最新興的領(lǐng)域之一。機(jī)器行為系指智能系統(tǒng)(計(jì)算機(jī)、機(jī)器人)具有的表達(dá)能力和行動(dòng)能力,如對(duì)話、描寫、以及移動(dòng)、行走、操作和抓取物體等能力,它是一個(gè)利用行為科學(xué)來(lái)理解人工智能代理行為的領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)就是使機(jī)器(計(jì)算機(jī))具有學(xué)習(xí)新知識(shí)和新技術(shù),并在實(shí)踐中不斷改進(jìn)和完善的能力;其目的是讓機(jī)器能夠像人類一樣具備學(xué)習(xí)能力,能夠感知世界、認(rèn)知世界和改造世界。人工智能領(lǐng)域的著名專家與代表性人物在人工智能的發(fā)展歷程中,涌現(xiàn)出了諸多在該領(lǐng)域的杰出科學(xué)家。本節(jié)主要介紹人工智能領(lǐng)域的著名專家和代表性人物。艾倫·麥席森·圖靈艾倫·麥席森·圖靈(AlanMathisonTuring),英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家,被稱為計(jì)算機(jī)科學(xué)之父、人工智能之父。1950年,他提出了著名的“圖靈測(cè)試”,為人工智能的發(fā)展奠定了哲學(xué)基準(zhǔn)

。

圖靈測(cè)試該測(cè)試由三個(gè)參與者組成,詢問(wèn)者A,人類參與者B,AI參與者C。他們分別在三個(gè)互相隔離的房間中完成本次測(cè)試詢問(wèn)者A可以通過(guò)遠(yuǎn)程終端之類的中介向參與者B和C提出任何問(wèn)題,B和C進(jìn)行作答并傳回到詢問(wèn)者A的終端對(duì)于每個(gè)問(wèn)題,詢問(wèn)者A均不知道答案的主人,并從兩者中選出他認(rèn)為是人類做出的答案進(jìn)行多輪測(cè)試后,如果在超過(guò)30%的問(wèn)答中,AI的答案被誤認(rèn)為是人類的答案,則該AI通過(guò)測(cè)試斯圖爾特·羅素斯圖爾特·羅素(StuartRussell),世界經(jīng)濟(jì)論壇(WEF)人工智能委員會(huì)副主席、加州大學(xué)伯克利分校人工智能中心創(chuàng)始人。斯蒂芬·威廉·霍金斯蒂芬·威廉·霍金(StephenWilliamHawking),著名物理學(xué)家,被譽(yù)為繼愛(ài)因斯坦之后最杰出的理論物理學(xué)家。他曾經(jīng)指出:強(qiáng)大的人工智能的崛起,要么是人類歷史上最好的事,要么是最糟的。賈斯汀·卡塞爾賈斯汀·卡塞爾(JustineCassell),卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長(zhǎng)、WEF計(jì)算機(jī)全球未來(lái)理事會(huì)前主席,連續(xù)6年在達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇擔(dān)任演講人,Yahoo-CMU未來(lái)私人助手研究項(xiàng)目負(fù)責(zé)人之一。她在人工智能領(lǐng)域地位很高,被贊譽(yù)為“人工智能女王”。約翰·麥卡錫約翰·麥卡錫(JohnMcCarthy),在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上提出了“人工智能”的概念,沒(méi)有他,就沒(méi)有后來(lái)的人工智能研究。約翰·麥卡錫教授曾在麻省理工學(xué)院、達(dá)特茅斯學(xué)院、普林斯頓大學(xué)和斯坦福大學(xué)工作過(guò),是斯坦福大學(xué)的榮譽(yù)教授。吳恩達(dá)吳恩達(dá),華裔美國(guó)人,斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系和電子工程系副教授,人工智能實(shí)驗(yàn)室主任,也是在線教育平臺(tái)Coursera的創(chuàng)始人。德米什·哈薩比斯德米什·哈薩比斯(DemisHassabis)是DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人,這家英國(guó)人工智能創(chuàng)業(yè)公司于2014年被谷歌收購(gòu)。DeepMind最著名的項(xiàng)目是轟動(dòng)一時(shí)的圍棋人工智能AlphaGo,它是首個(gè)擊敗人類圍棋大師的計(jì)算機(jī)程序。人工智能研究的主要學(xué)派符號(hào)主義(Symbolism)是一種基于邏輯推理的智能模擬方法,又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychologism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism),其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理,長(zhǎng)期以來(lái),一直在人工智能研究中處于主導(dǎo)地位。連接主義連接主義(Connectionism)又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)。是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法的智能模擬方法。這一學(xué)派認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué),特別是人腦模型的研究。行為主義行為主義(Actionism)又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism),是一種基于“感知-行動(dòng)”的行為智能模擬方法。行為主義最早來(lái)源于20世紀(jì)初的一個(gè)心理學(xué)流派,認(rèn)為行為是有機(jī)體用以適應(yīng)環(huán)境變化的各種身體反應(yīng)的組合,它的理論目標(biāo)在于預(yù)見(jiàn)和控制行為。人工智能的應(yīng)用專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序相比,專家系統(tǒng)是以知識(shí)為中心,注重知識(shí)本身而不是確定的算法。專家系統(tǒng)所要解決的是復(fù)雜而專門的問(wèn)題。自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理是人工智能早期的研究領(lǐng)域之一,也是一個(gè)極為重要的領(lǐng)域,主要包括人機(jī)對(duì)話和機(jī)器翻譯兩大任務(wù),是一門融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。博弈博弈,指對(duì)抗的學(xué)問(wèn),起源于下棋。讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)下棋是人們使機(jī)器具有智能的最早嘗試。早在1956年,

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