[精选]人工智能简介

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1、Artificial Intelligence,Li Jinping School of Information Science and Engineering, Jinan University, 2002.9,Main Contents,About Teaching Plan of AI Brief Introduction to Artificial Intelligence 1. What is AI? 2. History of AI 3. Objects and Contents 4. Methods of Research 5. Research Fields Summary a

2、nd Problems,About Teaching Plan,大纲 本课程教学任务和目的是：学习知识表示方法、问题求解技术（确定性推理和不确定性推理）和推理策略、知识获取（机器学习）、人工智能程序设计和专家系统； 了解机器人技术（规划、视觉和自然语言理解）、智能控制、神经网络和模式识别等应用； 通过编程实践和前沿进展调研，使学生掌握人工智能的基本原理和基本方法，了解国内外人工智能研究和应用的最新进展，培养学生的应用能力和创造能力。,About Teaching Plan,基本要求： 人工智能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，是目前迅速发展的一门新兴学科，新思想新方法层出不

3、穷。 其基本思想是利用机器来模仿和执行人脑的功能，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。对于培养学生计算机技术的应用能力，开阔思路和视野，有重要意义。,About Teaching Plan,因此， 要求学生掌握知识表示和问题求解的几种常用方法，尤其是不确定性推理； 掌握机器学习基本概念，了解几种机器学习方法尤其是神经网络学习方法； 掌握专家系统的概念，了解专家系统设计方法， 掌握一些智能控制方法，了解国内外人工智能研究尤其是机器人的最新进展； 具有一定的人工智能编程设计能力（利用Lisp或Prolog语言）。,About Teaching Plan

4、,课程内容以及学时分配 人工智能引论(1) 人工智能概念及与计算机的关系，研究途径、内容和应用领域概况介绍，其他最新材料。符号主义、连接主义、行为主义三大流派 人工智能数学基础(1) 知识表示方法（2） 状态空间法、问题归约法，谓词逻辑法、产生式表示法（动物识别系统）；CLIPS语言；语义网络法、框架法（这是结构化表示）；剧本、过程、Petri网、面向对象的表示。,About Teaching Plan,搜索技术和策略（3-4） 状态空间法，盲目搜索和启发式搜索，A*算法；海伯伦理论、消解原理和策略；与或形推理和搜索策略；其他求解技术。 不确定推理技术（3-4） 主观Bayes理论；可信度方法

5、和证据理论；系统组织技术；非单调推理；Rete快速算法；模糊推理技术；基于语义网络和框架不确定推理； 专家系统（2） 专家系统概念、结构和知识获取；黑板模型、知识组织、管理及系统建造和开发工具；专家系统举例及编程。 人工智能程序设计（1） 人工智能语言基本机制：LISP和PROLOG。,About Teaching Plan,模式识别导论（3） 模式识别专题：概率模式识别。模式识别专题：结构模式识别 机器学习（1）： 机械,解释经验,事例,归纳,概念,类比学习等；统计,结构,模糊模式识别。 专题讲座（3次） 1) 神经网络基本理论和应用 (史奎凡课程：安排于人工智能理论与应用课程内)； 2)

6、智能体（Agent）； 3) 自然语言处理； 4) 智能控制和机器人科学 智能控制的结构理论和研究领域，智能控制系统及应用示例；机器人规划、机器视觉和自然语言理解等。,About Teaching Plan,实践： 1)搜索技术和策略 2)不确定推理技术 3)专家系统：动物识别系统 4)模式识别技术 5)调研： 搜索技术和策略、不确定推理技术、统计模式识别、机器学习等四个领域进展报告。,Chapter One: Brief Introduction to Artificial Intelligence,1. What is AI? 人工智能（Artificial Intelligence,AI

7、）是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。 它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。 它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。,Intelligence 智能是知识与智力的总合。 知识智能行为的基础； 智力获取知识并运用知识求解问题的能力。 智能具有以下特征： (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界的

8、能力； (2) 具有记忆与思维的能力这是人脑最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因； (3) 具有学习能力及自适应能力； (4) 具有行为能力。 Artificial Intelligence 人工智能计算机科学的一个分支，是智能计算机系统，即人类智慧在机器上的模拟，或者说是人们使机器具有类似于人的智慧（对语言能理解、能学习、能推理）。,2. Brief History of AI (1)孕育（1956年前） 古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给 出了归纳法。“知

9、识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机 英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨 的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统布尔代数。,美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 英国数学家Turing(图灵)（

10、1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了通讯的数学理论，代表了“信息论”的诞生。,(2)形成（1956-1969） 1956年提出了“Artificial Intelligence（人工智能）” 1956年夏由麻省理工学院的J.McCarthy、M.L.Minsky, IBM公司信息研究中心的 N.Rocheste

11、r, 贝尔实验室的 C.E.Shannon共同发起，邀请了 Moore, Samuel, Selfridge, Solomonff, Simon, Newell等人，10位数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家，在Dartmouth大学召开了一次关于机器智能的研讨会，会上 McCarthy 提议正式采用了 Artificial Intelligence（人工智能）这一术语。 这次会议，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。 McCarthy（麦卡锡）人工智能之父 。 这次会议之后的10年间，人工智能的研究取得了许多引人瞩目的成就. 机器学习方面： 塞缪尔于1956年研制出了

12、跳棋程序，该程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；,在定理证明方面：王浩于1958年在IBM机上证明了数学原理中有关命题演算的全部定理（220条），还证明了谓词演算中150条定理85%；1965年，鲁宾逊（Robinson）提出了消解原理； 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（Robert）编制出可辨别积木构造的程序； 在问题求解方面：1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序GPS,可以用来求解11种不同类型的问题； 在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）自1965年

13、开始进行专家系统DENDRAL（化学分析专家系统），1968年完成并投入使用； 在人工智能语言方面：1960年McCarthy等人建立了人工智能程序设计语言Lisp，该语言至今仍是建造智能系统的重要工具； 1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences On Artificial Intelligence）,(3)发展（1970年以后） 70年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。 以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出知识工程的概念，

14、以知识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。 著名专家系统的有： DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968） MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工1971） MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学1973） CASNET(Causal ASsciational Network)诊断和治疗青光眼的专家咨询系统（拉特格尔斯（Rutgers）大学70年代中） CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）； HEARSAY I 和II语音理解系统（卡内基-梅隆大学） PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学1976） XCON计算机配

15、置专家系统（卡内基-梅隆大学1978）, 80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。 87,89年世界大会有千人参加。硬件公司有上千个。并进行Lisp硬件、Lisp机的研究。 在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业知识产业。应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。 同年代，1986年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络的根本问题之一。从此，神经网络的研究进入新的高潮。 90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。 人工智能技术逐渐与数据库、多媒

16、体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。 日本政府于1992年结束了为期十年的称为“知识信息处理体统”的第五代计算机系统研究开发计划。并开始了为期十年的实况计算（Real Word Computing）计划。,3. Research Objects and Main Contents (1) 人工智能的研究目标 人工智能的长期研究目标：构造智能计算机。 人工智能的近期研究目标： 使现有的电子计算机更聪明，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，能模拟人类的部分智能行为 。,(2) 人工智能研究的基本内容 1. 机器感知 以机器视觉与机器听觉为主。 机器感知是机器获取外部信息的基本途径，是使机器具有智能不可 或缺的组成部分，对此人工智能中已形成两个专门的研究领域 模式识别和自然语言理解。 2.机器思维 指通过感知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。 主要开展以下几方面的研究： (1) 知识表示 (2) 知识的组织，累计，管理技术 (3) 知识的推理 (4) 各种启发式搜索及控制策略 (5