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1、Artificial Intelligence1 v教材：人工智能及其应用 清华大学出版社（第三版） 蔡自兴 徐光佑 v参考书： v（1）Nils JNilsson: 人工智能（英文版），机 械工业出版社 （或中文版） v（2） Georgr F.Luger：人工智能：复杂问题求解的 结构和策略（英文版），机械工业出版社 （或中文 版） v（3）张仰森：人工智能原理与应用，高等教育出 版社 v（4）高等人工智能，史忠植 v（5）人工智能，王文杰 Artificial Intelligence2 第一章 绪论 1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观
2、 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要 Artificial Intelligence3 1.1 人工智能的定义和发展 1.1.1 人工智能的定义几种定义 智能机器（intelligent machine） 人工智能（学科） 人工智能（能力） 人工智能（拟人思维、行为 ） 人工智能（理性思维、行为 ） 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence4 v 斯坦福大学的Nilsson提出人工智能是关于知识的科学 （知识的表示、知识的获取以及知识的运用） v 人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和 应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究 用机器来
3、模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关 理论和技术。 v 人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智 能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理 解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 几种定义 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence5 1.1.2 人工智能的起源与发展 孕育期（1956年前） 数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等） 形成期（1956-1970年） 1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议 1970年，人工智能国际杂志创刊 1.1 定义和发展 Artificial In
4、telligence6 发展期（1970年） 进一步研究AI基本原理方法和技术 进行实用化研究 智力测验、下棋、机器翻译（人工智能程序） 专家系统与知识工程 智能机器人、智能控制 机器学习、计算智能、人工神经网络、行为主义 从“一枝独秀”到“百花齐放” 智能系统 智能机器人 智能信息处理（模式识别） 智能控制 吴文俊院士（几何定理证明的“吴氏方法”） 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence7 v 符号主义(Symbolicism)：认为人类的智能的基本单 元是符号，认知过程是符号表示下的符号运算，从而 思维就成了符号运算。大多数比较成功的专家系统是 建立在符号主义的
5、基础上（知识的表示）。 v 联结主义（Connectionism）：认为人工神经网络的 基本单元是神经元，而不是符号处理过程。认知过程 是由神经网络构成的，是并行分布的。 v 行为主义（Actionism）：认为人工智能源于控制论 。智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知动 作”模式。行为主义者认为智能不需要知识、不需要表 示、不需要推理。 三种观点 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence8 1.1.3 中国的AI研究 学术组织 v 1978年 把“智能模拟”列入国家科学发展规划 v 1980年4月 中国自动化学会模式识别与人工智能专 业委员会成立 v 1980
6、年8月 “高校人工智能研讨会” v 1981年9月 成立CAAI v 1986年5月 中国软件行业协会人工智能协会成立 v 1986年11月中国计算机学会人工智能与模式识别专 业委员会成立 v 1987年6月中国计算机学软件专业委员会智能学组 （知识工程） v 1993年 智能机器人委员会成立 v 1995年 智能自动化委员会成立 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence9 学术刊物 v计算机学报 J. of Computer v 自动化学报 J. of Automation v 控制理论与应用 Control Theory & Application v 计算机研究
7、与发展 Research & Development of Computer v 模式识别与人工智能 Pattern Recognition & AI v 机器人 Robot v 信息与控制 Information & Control v 控制与决策 Control & Decision v 计算机世界 Computer World v 计算机科学 Computer Science 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence10 AI学科的某些问题 1. AI研究目标 v 近期目标：建造智能机器，以代替人类的部分智力劳动 v 远期目标：用自动机模仿人类的思维过程和智能行
8、为 2. AI主题-通用问题求解 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence11 人工智能的基本技术 知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法 推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理 计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算 构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言 1.1 定义和发展 Artificial Intelligence12 1.2 人类智能和人工智能 1.2 人类智能和人
9、工智能 思维策略 初级信息处理 生理过程 计算机软件 机器指令 计算机硬件 (a) 人类(b) 计算机 Artificial Intelligence13 1.2.1 智能信息处理系统的假设 人是一种智能信息处理系统 物理符号系统的六种基本功能 输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构 、条件性迁移 物理符号系统的假设：任何一个系统，如果具有智能 ，必定能执行上述6种功能；反之，任何系统如果具有 上述6种功能，它就能够表现出智能。 推论一：人具有智能，人是一个物理符号处理系统；其智能 是基于其自身的信息处理过程；（人类智能假设） 推论二：计算机是一个物理符号处理系统，它一定能表现出
10、 智能；（人工智能的基本条件） 推论三：既然人与计算机都是物理符号处理系统，所以可以 用计算机模拟人的智能。（人工智能假设） 1.2 人类智能和人工智能 Artificial Intelligence14 1.2.2 人类智能的计算机模拟 机器智能可以模拟人类智能 智能计算机 下棋 定理证明 语言翻译 新型智能计算机 神经计算机 量子计算机 1.2 人类智能和人工智能 Artificial Intelligence15 1.2.3 人工智能的研究目标 近期目标 建造智能计算机代替人类的部分智力劳 动 远期目标 用自动机模仿人类的思维过程和智能行 为 1.2 人类智能和人工智能 Artifici
11、al Intelligence16 1.3 人工智能的各种认知观 符号主义（Symbolicism） 基于物理符号系统假设和有限合理性原理 连接主义（Connectionism） 基于神经网络及其间的连接机制与学习算法 行为主义（Actionism） 基于控制论及感知动作型控制系统 1.3 各学派的认知观 Artificial Intelligence17 人类的认知行为具有不同层次 认知生理学（生理过程神经系统） 认知心理学（心里活动思维策略） 认知信息学（初级信息处理生理心 里） 认知工程学（信息加工处理人工信息处 理系统） 1.3 各学派的认知观 Artificial Intellige
12、nce18 1.4.1 问题求解 v 广义上说，问题求解包括AI中所有问题。这 里指的是研究求解难题的程序，如下棋的程 序，有时称为博弈，是最早的AI研究领域。 （搜索解答空间，寻找较优解） 1.4.2 逻辑推理与定理证明 v 此类问题与逻辑推理的研究有关。通过对 事实数据库的操作来证明定理。证明方法有 ：自然演绎法、判定法、定理证明器、计算 机辅助证明。 （逻辑推理；四色定理，吴氏方法） 1.4 AI的研究及应用领域 1.4 研究与应用领域 Artificial Intelligence19 1.4.3 自然语言的理解 v 自然语言：人类语言集团的本族语，如汉语 、英语、日语 v 人造语言：
13、世界语，计算机语言 v 机器语言：把一种语言翻译成另一种语言 v “理解”有四个标准 v 问答：机器能正确地回答输入文本中的有关问题 ； v 文摘生成：机器有能力产生输入文本的摘要 ； v 释译：机器能用不同的语言和句型来复述其输入 文本； v 翻译：机器具有把一种语言翻译为另一种语言 （目标语言）的能力。 1.4 研究与应用领域 Artificial Intelligence20 1.4.4 自动程序设计 v不是固定的（预定）程序，而是随情况变化的 。 采用高级描述（一句话或语句）。 Tas k PGSL script PG Binder 任务 初稿装订 Program Evolution
14、PT Final program 调试 1.4 研究与应用领域 Artificial Intelligence21 1.4.5 机器学习 v 1. 机器学习是指机器自动获取新的事实和新的 推理算法以达到具有智能的行为。 v2. 机器学习模型 环境 学习 知识库 执行 提供 信息 修改 反馈 1.4 研究与应用领域 Artificial Intelligence22 v3. 学习方法的分类 v 机械式学习（Rote learning） 导师完成全部 的转换工作，系统只负责存储。 v 讲授式学习（Learning from instruction）外界 输入与内部不完全一致，需要推理、翻译、 转化
15、等工作。 v 类比学习（Learning by analogy）完成相似任 务的有关知识的学习。 v 归纳学习（Learning from induction）通过事 例学习，工作经验 v观察发现式学习（Learning by observation &discovery） 1.4 研究与应用领域 Artificial Intelligence23 1.4.6 专家系统 v 1. 专家系统是一个智能化的计算机程序系统 ，其内部具有大量的专家水平在某个领域的 知识和经验，能够利用人类专家的知识和解 决问题的方法来解决领域的问题。 v2. 专家系统和传统的计算机程序之间的本质 区别专家系统所要解决的问题一般没有算法 解，并且经常在不完全、不精确、不确定的 基础上得出结论。 v3. 新一代专家系统（分布式专家系统与协同 式专家系统），不但采用基于规则的方法， 而且采用基于框架的技术与基于模型的原理 。 1.4 研究与应用领域 Artificial Intelligence24 1.4.7 人工神经网络 1. 传统计算机与逻辑推理方
