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1、1,中国科学院研究生院,2,科学发展的大趋势 人工智能的困惑 知识科学 脑科学 心理学的研究 认知科学 智能科学基本科学问题 展望,内容提要,3,科学发展的大趋势,学科结构重心: 从物理科学转到生命科学 跨学科综合研究滋生新科学 社会的迫切需要,4,科学发展大趋势,20世纪末,生物信息学 生物信息学是采用信息科学、计算机科学、生物数学、比较生物学等学科的观点和方法对生命的现象及其组成分子(核酸、蛋白等)进行研究，主要是研究生命中物质的组成、进化、结构与功能的规律、以及这些物质在生命体中能量和信息的交换或传递。该学科以计算机和生物电子设备为工具，对生物信息进行提取、储存、加工和分析，用信息理论技
2、术及生物数学的方法去理解和阐述生物大分子的存在和生命价值，最终对它们进行各种处理与应用。,5,对信息技术发展态势的看法,信息技术仍处在蓬勃发展期，20 年内仍然是第一技术。在信息理论方面特别是借鉴脑科学成果的智能技术还处于起步阶段。 以编程方式工作的数字电子计算机技术已相当成熟，今后20年主要是应用与集成方面的创新。 计算机技术的创新主要体现在系统级，系统级的创新包括大量的原始性创新。,6,技术浪潮,天文学（天问）推动农业、航海业 物理化学（物问）推动能源、材料、信息技术 生物学（命问）推动基因农业和基因药物 脑科学（脑问）推动下一轮智能技术浪潮,7,技术创新浪潮的经济长波规律 （康德拉捷夫）
3、,8,对21世纪技术创新浪潮长波的猜想,9,智能科学,21世纪,智能科学 智能科学是一门交叉学科，主要由 脑科学 认知科学 人工智能 等学科共同研究智能行为的基本理论和实现技术。,10,人工智能的困惑,人工智能(artificial intelligence，或简称AI)，有时也称作机器智能。1956年John McCarthy在他的Proposal for the Dartmouth Summer Research Project On Artificial Intelligence中首先引入了这个术语，他将人工智能定义为: “使一部机器的反应方式就像是一个人在行动时所依据的智能”。 到目前
4、为止，该领域中在基于预先定义好的系列规则之上的计算机模拟智能的方面, 人们已经作了大量的工作。,11,智能机器,5thc B.C. Aristotelian logic invented 1642 Pascal built an adding machine 1694 Leibnitz reckoning machine,12,智能机器,1834 Charles Babbages Analytical Engine,Ada writes of the engine, “The Analytical Engine has no pretensions whatever to originate
5、anything. It can do whatever we know how to order it to perform.”,The picture is of a model built in the late 1800s by Babbages son from Babbages drawings.,13,20世纪初的数学基础,1900 Hilberts program and the effort to formalize mathematics 1931 Kurt Gdels paper, On Formally Undecidable Propositions 1936 Ala
6、n Turings paper, On Computable Numbers with an application to the Entscheidungs problem,14,布尔逻辑,1848 George Boole The Calculus of Logic,chocolate and nuts and mint,15,ENIAC出现,1945 ENIAC The first electronic digital computer,16,人工智能的发展,1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.”提出图灵测
7、试 Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 433-460 1955: Newell, Shaw 和Simon 开发了IPL-11 Information Processing Language 第一个AI语言，能够处理概念 1956: CIA 资助GAT项目（Georgetown Automatic Translation ） 1956: Newell, Shaw和Simon的 “The Logic Theorist” 用IPL开发 ，证明命题逻辑的命题,17,人工智能的发展,1958: Newell和Simon的四个预测 十年内，计算机将成为世界象棋冠军 十年内，计算机将发
8、现或证明有意义的数学定理 十年内，计算机将能谱写优美的乐曲 十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论 1959: Frank Rosenblatt提出感知器模型（Perception Model) 1959: MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）,18,人工智能的发展,知识工程时期 1981: 日本政府宣布日本五代机（first-generation computer）计划（即智能计算机） 1982: John Hopfield 掀起神经网络的研究 1983: MCC （Microelectronics and Computer Technology Corporat
9、ion）成立（Bobby Inman 任主任） 1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝说下在MCC开始Cyc的研究 1986: Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection Machine) 1987: LISP机器市场开始暗淡 1988: 386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美,19,人工智能的发展,分布智能和机器学习 1992: 日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWC计划（Real World Computing Project） 1993: Shoham提出AOP,Agent-Oriented Programm
10、ing 1995: Vapnik提出SVM 1996:中科院计算所多主体系统MAPE 1996: DARPA启动HPKB计划 军事上的“Grand Challenge”问题分析和求解 1997: IBM 深蓝II (Deep Blue)击败Garry Kasparov 2000:中科院计算所多主体环境MAGE,知识发现系统MSMiner,20,人工智能的困惑,人工智能困难： 知识的复杂性 表达不完整知识 推理的时空爆炸性 没有可靠的理论,21,人工智能的五个基本问题,知识与概念化是否是人工智能的核心？ 认知能力能否与载体分开来研究？ 认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？ 学习能力能否与认知分开
11、来研究？ 所有的认知是否有一种统一的结构？,22,知识科学,知识科学是研究以知识为对象的基本问题，包括: 知识的数学理论 逻辑基础 知识模型 知识挖掘 知识共享等,23,脑科学,脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究脑结构, 建立脑模型，揭示自然智能机理和脑本质。 硬件系统,24,心理学,心理学是研究心理现象的科学。 普通心理学研究心理现象的一般规律。 专门研究心理活动的不同过程和心理特征的不同方面的有感觉知觉心理学、记忆心理学、思维心理学、言语心理学、个性心理学、发展心理学、创造心理学。研究不同主体的心理现象有儿童心理学、动物心理学、生理心理学、神经心理学、病理心理学等。 研究社会不同领域
12、内心理活动的规律，以提高有关方面的工作效率为主要任务的有社会心理学、政治心理学、教育心理学、军事心理学、管理心理学、商业心理学、医学心理学、艺术心理学、运动心理学等。,25,心理学,最近几十年来，对复杂行为的理论主要有三个派别： 新行为主义 格式塔心理学派 信息加工学派,26,心理学,新行为主义强调客观的实验方法，要求对实验严格加以控制，它的方法是操作主义的，也就是说其结果能被别人重复。行为主义把复杂的心理现象化为各个简单部分，并研究比较简单的初级的现象，也就是所谓的还原主义。,27,心理学,格式塔（Gastalt）心理学是20世纪初叶德国一群实验心理学家开始的运动，开创先锋是韦特海姆(Max
13、 Wertheimer)、考夫卡(Kurt Koffka)和柯勒(Wolfgang Kohler)。他们强调研究复杂的心理现象，而这些现象有时是很难用客观的术语和客观的方法加以描述的。格式塔心理学认为经验或行为的本身是不可分解的，每一经验或行为活动，都自成为一个特殊的形态，且有其一定的特征或属性。一个经验或行为一旦被分解成若干部分，则该经验或行为原有形态和属性就消失了。换言之，全体形态和属性并不等于各部分之和。他们认为在问题解决的复杂过程中，不只靠简单的尝试错误，而且还要通过顿悟。在研究方法上，格式塔心理学主张内省法和客观法并用。主张主要研究知觉、思维和解决问题。,28,心理学,认知心理学是用
14、信息加工过程来解释人的复杂行为，它吸收了行为主义和格式塔心理学的有益成果。认知心理学也认为复杂的现象总要分解成最基本的部分才能进行研究。当给被试刺激时，他要依靠头脑中的经验才能决定做出什么反应。所谓经验，包括机体的状态和记忆存储的内容。因此，刺激和被试当前的心理状态这二者共同决定着被试作出什么反应。下面我们将要详细介绍认知心理学产生的背景，为认知科学的形成奠定了基础。,29,认知科学,认知科学是探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程。具体地说，认知科学是研究人类的认知和智力的本质和规律的前沿科学。认知科学研究的范围包括知觉、注意、记忆、动作、语言、推理、思考、意识乃至情感动机在内的各
15、个层面的认知活动。为了使信息向知识的转变由盲目走向自觉、由经验走向科学，我们必须研究和理解人类知识的认知结构及其过程。 软件系统,30,智能科学,人工智能 用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的 智能, 实现机器智能。 仿真系统,31,基本科学问题 (1),神经活动的基本过程 神经信号的发生、转导、传导、突触传递等。 神经递质的合成、维持、释放及与受体的相互作用的研究都取得了令人瞩目的进展。 对神经元和神经系统发育的分子机制的研究 19世纪未叶，Cajal染色法的发明在技术上为Cajal的神经元学说不得准备了前提条件。20世纪40年代末期微电极的发明，开创了神经生理研究的新时代，对神经活动的
16、认识因此出现了重大的飞跃。,32,基本科学问题 (2),脑的感知过程和知觉表达 知觉信息的表达是知觉研究的基本问题，是研究其它各个层次认知过程的基础。知觉过程是从那里开始的？外在物理世界的哪些变量具有心理学的知觉意义？作为知觉的计算模型计算的对象是什么？ 现有脑成像技术的时间、空间分辨能力将大幅度提高，新的无创伤检测脑活动的技术将进一步发展起来。,33,基本科学问题 (3),突触可塑性与记忆过程中的信息处理 记忆在智能活动中占有突出的位置，记忆能力也是智能水平的重要标志之一。在内容上，记忆可分为陈述性记忆（包括情景记忆和语义记忆等）和非陈述性记忆（包括启动效应、运动技巧、习惯等）；在时间上，记忆又可分为感知记忆、短时记忆和长时记忆。工作记忆是一种短时记忆，它的功能是短时间“在线”式地保存和处理信息，是多种高级认知功能的核心环节。,34,基本科学问题 (4),学习过程中的信息处理，感性认识与理性认识的相互关系 学习在脑内如何发生，是神经生物学的核心问题之一。学习导致神经系统结构和功能上的
