人工智能第一章绪论34

《人工智能第一章绪论34》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能第一章绪论34（34页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、参考书目 1 人工智能原理 刘叙华 姜云飞 吉林大学出版社 2 人工智能原理美尼尔逊 科学出版社 3 人工智能导论 何华灿 西北大学出版社 4 人工智能原理与方法 王永庆 西安交通大学出版社 第一章 绪论 人工智能 Artificial Intelligence-AI 是计算机科学、控制论、信息论、神经心理 学、哲学、语言学等多种学科基础上发展起 来的。 本章的主要内容 智能 人工智能的基本概念 人工智能的研究目标、内容、途径、研究 领域 1.1 什么是人工智能 1 人脑的智能被列为自然界四大奥秘之一 物质的本质 宇宙的起源 生命的本质 智能的发生 2 对人脑研究主要有三种方法 思维理论：来自

2、认知科学，认为智能的核心是思 维，通过对思维规律与方法的研究揭示智能的本 质。斐波那切数列 知识阈值理论：认为智能行为取决于知识的数量 以及一般化的程度。提出智能就是在巨大搜索空 间中迅速找到一个满意解的能力。 进化理论：核心是用控制取代表示，从而取 消概念、模型及显示表示的知识，否定抽象 对智能及智能模型的必要性，强调分层结构 对智能进化的可能性与必要性。 3 智能：智能是知识与智力的总和。其中知识 是一切智能行为的基础，而智力是获取知识 并运用知识求解问题的能力。是头脑中思维 活动的具体体现。 4 智能的特征 (1)具有感知能力：指人们通过视觉、听觉、 触觉、味觉、嗅觉等感觉器官感知外部世

3、界 的能力。 感知是人类最基本的生理、心理现象， 是获取外部信息的基本途径，人类大约80%以 上的外界信息是通过视觉得到的，有10%是通 过听觉得到的，所以感知是产生智能活动的 前提与必要条件。盲人摸象 (2)具有记忆与思维的能力 记忆用于存储由感觉器官感知到的外部信息 以及由思维所产生的知识。 思维用于对记忆的信息进行处理，利用已有 的知识对信息进行分析、计算、比较、判断 、推理、联想、决策等。 思维可分为：逻辑思维,形象思维,顿悟思维 逻辑思维：又称抽象思维，它是一种根据逻 辑规则对信息进行处理的理性思维方式，反 映了人们对抽象的、间接的、概括的方式认 识客观世界的过程。 逻辑思维的特点:

4、 依靠逻辑进行思维 思维过程是串行的、表现为一个线性过程 容易形式化，用符号串表达出来 思维过程具有严密性、可靠性 形象思维：又称有感思维，它是一种以客观 现象为思维对象，以感性形象认识为思维材 料，以意向为主要思维工具，以指导创造物 化形象的实践为主要目的的思维活动。 形象思维的特点： 主要是依据直觉，靠感觉形象进行思维 思维过程是并行协同式的，表现为一个非线性过程 形式化困难 不精确 在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的 结果 顿悟思维:又称灵感思维，它是一种显意识与潜意识相 互作用的思维方式。 顿悟思维特点: 具有不定期的突发性 具有非线性的独创性及模糊性 它穿插于形象思维与逻

5、辑思维之中，起着突破、创新 、升华的作用。 (3)具有学习能力及自适应能力 (4)具有行为能力：人通过语言、表情、眼神 、形体、动作对外界的刺激做出反应，传达 某个信息，称为行为能力或表达能力。 5 人工智能：是一门研究如何构造智能机器或 智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智 能的学科。 世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公 司的RS/6000SP（深蓝）计算机系统于97年5 月3日5月11日进行了六局的“人机大战”， 最终“深蓝”以3.5比2.5击败对手。 图灵的梦想 询问者-人 智者-机器 询问者：你的14行诗的首行为“你如同夏日”，你不觉得 “春日”更好吗？ 智 者：它不合韵。 询

6、问者：“冬日”如何？他完全合韵。 智 者：它确是合韵的，但没有人愿被比为“冬日”。 询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？ 智 者：是的。 询问者：圣诞节是冬天的一个节日，我想匹克威克先生 对这个比喻不会介意吧。 智 者：我认为你不够严谨，“冬日”指的是一般的冬天 的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。 6 人工智能的发展 人工智能是在1956年作为一门新兴学 科而正式提出的。在50多年的发展中，它 经历了萌芽期、形成期和发展期三个阶段 。 (1)萌芽时期（1956年之前） 哲学家亚里斯多德(公元前384322)在他 的名著工具论中提出了形式逻辑的一 些主要定律，三段论至今仍是演绎

7、推理的 基本依据。 公元850年，希腊就有制造机器人帮助人们劳动 的神话传说。 公元900年，我国有歌舞机器人的传说记载。 美国哲学家培根(15611626)曾系统地提出了 归纳法，并提出了“知识就是力量”的警句。 德国数学家莱布尼茨(16461716)提出了万能 符号和推理计算的思想。 英国逻辑学家布尔(18151864)创立了布尔代 数。 英国数学家图灵在1936年提出了图灵机。 美国神经学家麦克洛奇与匹兹在1943建立了第 一个神经网络模型（M-P）模型。 美国数学家莫克利和埃柯特在1946研制 出第一台计算机。 (2)形成时期（19561969） 1956年夏季，麻省理工学院的麦卡锡、

8、 明斯基,IBM公司信息研究中心的洛切斯 特,贝尔实验室的香农发起,邀请IBM公司 的莫尔、赛缪尔,麻省理工学院的塞尔夫 里奇、索罗门夫,兰德公司纽厄尔,卡内 基梅隆大学的西蒙,在达特莫斯大学召 开了一次研讨会，历时两个月，提出了“ 人工智能”这一术语。标志着一个新学科 的诞生。 在机器学习方面：塞缪尔于1956年研制出了 跳棋程序,1959年击败设计者，1962年击败州 冠军 在定理证明方面：美籍华人数理逻辑学家王 浩于1958年在IBM-740机上用了35min证明 了数学原理中的有关命题 在模式识别方面：1959年塞尔夫里奇推出了 一个模式识别程序，1965年罗伯特编制出了 可分辨积木构

9、造的程序 在问题求解方面：1960年纽厄尔等人在总结 心理学试验的基础上，编制了通用问题求解 程序GPS 在专家系统方面：美国斯坦福大学的费根鲍姆 ，1965年开始专家系统DENDRAL的研究，1968 年投入使用 在人工智能语言方面：1960年麦卡锡研制出了 LISP语言 (3)发展时期（1970年以后） 1972年法国马塞大学的科麦瑞尔提出了PROLOG 语言 1972年斯坦福大学的肖特里菲等研究制造了用 于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN 1972年R.C.Shanky的概念网结构 1973年R.F.Simon等人的语义网络结构 1974年M.Minsky的框架系统的分层组织结构

10、 1977年E.A.Feigenbaum提出了知识工程 我国从1978年开始人工智能课题的研究，主 要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人 及专家系统方面，并取得了一些初步成果。 1990年，我国召开了第一届中国人工智能联 合会，简称CJCAI-Chinese Joint Conference on Artificial Intelligence 标志着我国人工智能的研究发展到了一个新 阶段 。 1.2 人工智能的研究目标和 基本内容 1 近期与远期目标 (1)近期目标：使现有的电子数字计算机更 聪明、更有用、使它不仅能做一般的数值 计算及非数值信息的数据处理，而且能运 用知识处理问题，能模拟

11、人类的部分智能 行为。 (2)远期目标：构造智能计算机 2 人工智能研究的基本内容 (1)机器感知：使机器具有类似于人的感知能 力，视觉、听觉为主。 (2)机器思维：是指对通过感知得来的外部信 息及机器内部的各种工作信息进行有目的 的处理知识的表达、组织、推理、各种 启发式搜索及控制策略、神经网络。 (3)机器学习：获取新知识，学习新技巧，在 实践中不断完善、改进能力。 (4)机器行为：说、写、画、走路、取物、操 作等 (5)智能系统及智能计算机构造技术 1.3 人工智能的研究途径 一种观点主张用生物学的方法研究， 搞清楚人类智能的本质，是以网络连接为 主的连接机制方法。另一种观点主张通过 运

12、用计算机科学的方法进行研究，实现人 类智能在计算机上的模拟，称为以符号处 理为核心的方法。 1 以符号处理为核心的方法（自上向下方法- 符号主义）起源于20世纪50年代中期，是 由纽厄尔与西蒙等人在研究通用问题求解 系统GPS中首先提出来的。 特征： 立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的 逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂 问题 知识可用显示的符号表示 便于模块化 能与传统的符号数据库进行链接 可对推理结论作出理解，便于对各种可能性进 行选择 有时非逻辑推理在求解问题中起重要作用 ，人的感知过程主要是形象思维-逻辑做不到 的，也是无法用符号表示的。所以单凭符号方 法来解决智能中的所有

13、问题是不可能的。 2 以网络连接为主的连接机制方法（自下向上方 法，连接主义）是在人脑神经元及其相互连接 而成网络的启示下，试图通过许多人工神经元 间的并行协同作用来实现对人类智能的模拟。 特征： 通过神经元之间的并行协同作用实现信息处理 ，处理过程具有并行性、动态性、全局性。 通过神经元间分布式的物理联系存储知识及信 息，可以实现联想功能，对于带有噪声、缺损 、变形的信息能进行有效的处理，取得比较满 意的效果。 通过神经元间连接强度的动态调度来实现对人 类学习、分类等的模拟。 适合于模拟人类的形象思维过程。 求解问题时，可以比较快的求得一个近似解 。 3 系统集成 (1)符号法善于模拟人逻辑

14、思维过程，求解问 题时如有解，可以准确求出最优解。但求解 过程中的运算量将随复杂性的增加而成指数 性的增长，符号化过程需人工完成。 (2)连接机制方法善于模拟人的形象思维过程 ，求解问题时，可以并行处理，因而可比较 快地得到解，但解一般是近似的，次优的。 求解问题是隐式的、难以显示表示的。 (3)两种方法结合 有两种途径： 两者分别保持原来的结构，但密切合作 ，任何一方都可把自己不能解决的问题 转化给另一方。 两者自然地统一在一个系统中，既有逻 辑思维，又有形象思维。 1.4 人工智能的研究领域 1 专家系统：是最活跃、最有成效的一个研究 领域。主要用在医疗诊断、地质勘探、石油 化工、数学、军

15、事等方面。专家系统是一种 具有特殊领域内大量知识与经验的程序系统 ，该系统存储有某个专门领域中经事先总结 ，并按某种格式表示的专家知识，以及拥有 类似于专家解决实际问题的推理机制。系统 能对输入信息进行处理，并运用知识进行推 理，做出决策和判断，其解决问题的水平达 到专家的水准，起到专家的作用或成为专家 的助手。 目前的专家系统主要基于规划的演绎技术 ，开发专家系统的关键问题是知识的表示、应 用和获取技术。 2 机器学习:使计算机具有知识一般有两种方法 人们把有关知识归纳、整理、用计算机可 接受、处理的方式输入到计算机中去。 使计算机自身具有学习能力，向书本、老师 、实践学习，自我完善。 我们称为机器学习。它包含三方面的研究 人类学习机理的研究 学习方法的研究 建立面向具体任务的学习系统 机器学习是一个难度较大的研究领域与 脑科学、神经心理学、计算机视觉、计算机 听觉等联系密切。 3 模式识别：是研究如何使机器具有感知能力 的一个研究领域，主要含视觉模式、听觉模 式的识别。 模式: 对一个物体或某些感兴趣实体定量、 结构的描述。 模式类：具有某些共同属性的模式集合。 模式识别的方法主要有： 统计模式识别 结构模式识别 模糊模式识