人工智能的诞生

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1、1 人工智能人工智能5050年年 人工智能学科发展战略研讨会 2 一、一、 5050年人工智能发展里程碑年人工智能发展里程碑 人工智能人工智能5050年年 3 人工智能的诞生人工智能的诞生 1956年的Dartmouth会议，一个长达2个月的 暑期研讨班，与会者有数学家、逻辑学家、认知学 家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家10人 。会上Marvin Minsky的神经网络模拟器、John Mccarthy的搜索法、以及Herbert Simon和Allen Newell的“逻辑理论家”成为3个亮点，分别讨论如 何穿过迷宫、如何搜索推理和如何证明数学定理。 在Dartmouth会议上， J

2、ohn Mccarthy提出用“ 人工智能”作为这一交叉学科的名称。 4 杰出人物杰出人物 20 20世纪世纪4040位图灵奖获得者中有位图灵奖获得者中有6 6位人工智能学者：位人工智能学者： Marvin MinskyMarvin Minsky（19691969年）年） John MccarthyJohn Mccarthy（19711971年）年） Herbert SimonHerbert Simon和和Allen NewellAllen Newell（19751975年）年） Edward FeigenbaumEdward Feigenbaum和和Raj Reddy Raj Reddy （

3、19941994年）年） 可见人工智能学科在信息科学中的地位。可见人工智能学科在信息科学中的地位。 5 时 间国 家姓 名主要贡献 1904俄国巴甫洛夫（Pavlov.I.P. 18491936）提出了条件反射和信号学说 1906 意大利高基(Golgi.C. 18431926) 神经系统的构造 西班牙卡哈尔(Cajal.S.R. 18521934) 1932 英国 谢灵顿（Sherrington.C.S.1857 1952） 关于神经元的功能的研究 英国 阿德里安（Adrian.E.D.18891977 ） 1936 英国代尔(Dale.H.H.18751968) 神经冲动的化学传递 奥地利

4、洛伊(Loewi.O18731961) 1944 美国厄兰格(Erlanger.J18741965) 单根神经纤维功能的研究 美国伽塞尔(Gasser.H.S18881963) 1949瑞士赫斯(Hess.WR18811973) 间脑的机能，特别是对内脏活 动的调节 获得诺贝尔奖的脑科学与神经生物学家获得诺贝尔奖的脑科学与神经生物学家 6 1963 澳大利亚艾克尔斯(Eccles.JC1903) 神经元兴奋与抑制的离子机制 英国 霍奇金(Hodgkin.AL1914 ) 英国赫胥黎(Huxley.AF1917) 1970 英国卡兹(KatzB1911 ) 神经末梢的化学递质的发现及递 质的储藏

5、、释放、活等机制 的研究瑞典 欧拉(Euler.U.Svon. 1905 1983) 美国 阿克塞尔罗德(Axelrod.J1912 ) 1977 美国吉尔曼(Guillemin.R1924) 下丘脑促垂体激素的研究 美国沙利(Schally.AV.1927) 1981美国斯佩里(Sperry.R.1913) 关于大脑两半球功能特异性的研 究 2000 美国卡尔松(Carlsoon.A. 1923) 神经系统的信号传导 美国格林加德(Greengard.P. 1925) 美国坎德尔(Kandel.E. R. 1929) 获得诺贝尔奖的脑科学与神经生物学家（续）获得诺贝尔奖的脑科学与神经生物学家

6、（续） 7 人工智能的顶尖人物人工智能的顶尖人物 l l Herbert SimonHerbert Simon 19781978年获得诺贝尔经济学奖年获得诺贝尔经济学奖 建立了机器证明数学定理的启发式搜索法建立了机器证明数学定理的启发式搜索法 ，提出有限理论对经济决策活动的影响，提出有限理论对经济决策活动的影响 lDaniel Kahneman 20022002年获得诺贝尔经济学奖年获得诺贝尔经济学奖 研究不确定情况下的决策，解释人类决策研究不确定情况下的决策，解释人类决策 行为，系统偏离基本概率理论和标准经济理行为，系统偏离基本概率理论和标准经济理 论的原因。论的原因。 8 重要会议重要会议

7、 1969 1969年第一届国际人工智能联合会议（年第一届国际人工智能联合会议（ International Joint Conference on International Joint Conference on AIAI）召开）召开, , 此后每两年开一次，成为人此后每两年开一次，成为人 工智能界最高级别的学术盛会。工智能界最高级别的学术盛会。 19791979年成立美国人工智能联合会（年成立美国人工智能联合会（ American Association for Artificial American Association for Artificial IntelligenceInte

8、lligence），到），到20042004年已经召开了年已经召开了 第第1919届全国性会议，届全国性会议， 9 重要刊物重要刊物 19701970年起，年起，IJCAIIJCAI定期出版：定期出版： International Journal of AIInternational Journal of AI 19791979年起，年起，AAAIAAAI定期出版：定期出版： AI MagazineAI Magazine， 10 国内重要会议国内重要会议 19811981年成立中国人工智能学会（年成立中国人工智能学会（CAAICAAI ），今年），今年1010月将召开第月将召开第1111届全国

9、人工届全国人工 智能学术年会（智能学术年会（CAAI11CAAI11）。）。 19891989年首次召开中国人工智能控制联合年首次召开中国人工智能控制联合 会议（会议（CJCAICJCAI），至今也已召开），至今也已召开7 7次。次。 11 智能标准：图灵智能标准：图灵测试和对测试和对图图 灵灵测试的理解测试的理解 如果一台机器的表现（如果一台机器的表现（ActAct）、反应）、反应 (React)(React)、以及相互作用（、以及相互作用（InteractInteract），）， 都和有意识的人类个体一样，那么它就都和有意识的人类个体一样，那么它就 应该被认为是有意识的，具有智能的。应该被

10、认为是有意识的，具有智能的。 12 代表著作：代表著作： 由费根鲍姆主编的Computers and Thought是世界上第一本人工智能的经 典专著，含21篇著名论文，1963年出版。 80年代出版的1-4卷The Handbook of Artificial Intelligence是人工智能的杠鼎 之作。 13 二、二、 人工智能的理论、方法与成就人工智能的理论、方法与成就 人工智能人工智能5050年年 14 符号主义方法 l西蒙和纽厄尔为代表的物理符号系统假说（ physical symbol system hypothesis） 由一组称为符号的实体组成系统，这些符号可 作为组分出现

11、在另一符号实体中。任何时候系统内 部均有一组符号结构，以及作用在这些符号结构上 生成其他符号结构的一组过程。任一物理符号系统 如果是有智能的，则必能执行对符号的输入、输出 、存储、复制、条件转移和建立符号结构这样6种 操作。反之，能执行这6种操作的任何系统，也就 一定能够表现出智能符号主义学派： 15 符号主义方法 l认知基元是符号，智能行为通过符号操 作来实现,以美国科学家Robinson提出的 归结原理为基础，以Lisp和Prolog语言为 代表 l l 着重问题求解中的启发式搜索和推理过着重问题求解中的启发式搜索和推理过 程，在逻辑思维的模拟方面取得成功，程，在逻辑思维的模拟方面取得成功

12、， 如自动定理证明和专家系统。如自动定理证明和专家系统。 16 符号主义方法 l l 19771977年吴文俊院士给出了一类平面几何年吴文俊院士给出了一类平面几何 问题的机械化证明理论问题的机械化证明理论, ,在计算机上证明在计算机上证明 了一大批平面几何定理。了一大批平面几何定理。19841984年科学出年科学出 版社出版了他的版社出版了他的几何定理机器证明的几何定理机器证明的 基本原理基本原理一书，被称为吴方法。一书，被称为吴方法。 17 联结主义方法 l l J.J.HopfieldJ.J.Hopfield为代表的人工神经网络方法为代表的人工神经网络方法 ，思维的基元是神经元，把智能理解

13、为，思维的基元是神经元，把智能理解为 相互联结的神经元竞争与协作的结果相互联结的神经元竞争与协作的结果, ,其其 中以反向传播网络模型和中以反向传播网络模型和HopfieldHopfield网络模网络模 型更为突出。着重结构模拟，研究神经型更为突出。着重结构模拟，研究神经 元特征、神经元网络拓朴、学习规则、元特征、神经元网络拓朴、学习规则、 网络的非线性动力学性质和自适应的协网络的非线性动力学性质和自适应的协 同行为。同行为。 18 联结主义方法 l1975年，John Holland提出遗传算法， 模仿生物染色体中基因的选择(selection) 、交叉(crossover)和变异(muta

14、tion)的自 然进化过程,通过个体结构重组,形成一代 代新群体（populations) ,最终收敛于近 似优化解。用于处理多变量、非线性、 不确定、甚至混沌的大搜索空间的有约 束的优化问题； 19 行为主义方法 l以R.A.Brooks为代表。反馈是控制论中的基石，反馈是控制论中的基石， 没有反馈就没有智能。强调智能系统与环境的交没有反馈就没有智能。强调智能系统与环境的交 互，从运行的环境中获取信息（感知），通过自互，从运行的环境中获取信息（感知），通过自 己的动作对环境施加影响；己的动作对环境施加影响； l控制论研究导致机器人和智能控制，机器人是“ 感知-行为”模式,是没有知识的智能，强

15、调直 觉和反馈的重要性； l智能行为体现在系统与环境的交互之中，功能、 结构和智能行为不可分割。 20 5050年的成就年的成就 l l 模式识别模式识别 l l 知识工程知识工程 l l 机器人机器人 21 模式识别模式识别 模式通常具有实体的形式，如声音、图片模式通常具有实体的形式，如声音、图片 、图像、语言、文字、符号、物体、景象等等、图像、语言、文字、符号、物体、景象等等 ，可以用物理的、化学的、生物的传感器进行，可以用物理的、化学的、生物的传感器进行 具体地采集和测量。人们在观察、认识事物和具体地采集和测量。人们在观察、认识事物和 现象时，常常寻找它与其它事物和现象的相同现象时，常常

16、寻找它与其它事物和现象的相同 与不同之处，根据使用目的进行分类、聚类和与不同之处，根据使用目的进行分类、聚类和 判断，人脑的这种思维能力就构成了模式和识判断，人脑的这种思维能力就构成了模式和识 别的能力。模式和类别分不开，识别和特殊分别的能力。模式和类别分不开，识别和特殊分 不开，判断的结果常常是相对的，这就构成了不开，判断的结果常常是相对的，这就构成了 模式识别研究的基本内容。模式识别研究的基本内容。 22 模式识别模式识别 模式识别呈现多样性和多元化趋势，可以在不模式识别呈现多样性和多元化趋势，可以在不 同的概念粒度上进行，其中生物特征识别成为模同的概念粒度上进行，其中生物特征识别成为模 式识别的新高潮，包括语音识别、文字识别、图式识别的新高潮，包括语音识别、文字识别、图 像识别、人物景象识别、手语识别等；人们还要像识别、人物景象识别、手语识别等；人们还要 求通过识别语种、乐种、方言来检索相关的语音求