人工智能概述

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1、第一章 人工智能 概述*1人工智能第1章 人工智能概述1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的研究意义、目标和策略1.3 人工智能的学科范畴 1.4 人工智能的研究内容 1.5 人工智能的研究途径与方法 1.6 人工智能的基本技术 1.7 人工智能的应用 1.8 人工智能的分支领域与研究方向 1.9 人工智能的发展概况 Date2人工智能1.1 什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence”，AI）1.1.1 人工智能概念的一般描述 部分学者对人工智能概念的描述： 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978 ）

2、； 人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才 能做得好的事情（Rich and Knight,1991）； Date3人工智能 人工智能是那些使知觉、推理和行为成为 可能的计算的研究（Winston, 1992）； 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能 行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、 交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998 ）。 Stuart Russell和Peter Norvig则把已有 的一些人工智能定义分为4类：像人一样思考 的系统、像人一样行动的系统、理性地思考 的

3、系统、理性地行动的系统（2003）。Date4人工智能u人工智能人工智能（Artificial Intelligence） 简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术 ，使用各种自动化机器或智能机器（主要指 计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现 某些机器思维或脑力劳动自动化。Date5人工智能1.1.2 图灵测试和中文屋子 图灵测试”（Turing Test,1950）图灵测试 的反向应 用 登录校 验码Date6人工智能约翰.西尔勒(John Searle，1980)的 “中文屋子 ”Date7人工智能1.1.3 脑智能和群智能v脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现 称为脑智能（Brai

4、n Intelligence, BI）。v由群体行为所表现出的智能称为群智能（ Swarm Intelligence, SI）(生物神经元)。v脑智能和群智能是属于不同层次的智能：脑智能是一种个体智能（Individual Intelligence, II）；群智能是一种社会智能（Social Intelligence, SI ）， 或者说系统智能（System Intelligence, SI） 。Date8人工智能生物神经元的基本结构 Date9人工智能v微观生理层次上的低级神经元的群智能形成了 宏观层次上高级的脑智能。v智能基于人脑的智能从内涵上讲，应该是知识 思维。从外延上讲，就是发现

5、规律、运用规律的能 力和分析问题、解决问题的能力(或者说获 取知识、处理知识、运用知识的能力) 。Date10人工智能1.1.4 符号智能和计算智能1. 符号智能符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能 。符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解。符号智能的主要内容包括：v知识工程（Knowledge Engineering, KE）知识获取（knowledge acquisition）知识表示（knowledge representation）知识组织与管理和知识运用v基于知识的智能系统 Date11人工智

6、能2. 计算智能计算智能就是计算人工智能，它是模拟群 智能的人工智能。计算智能以数值数据为基础 ，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解 。Date12人工智能计算智能的主要内容包括：神经计算（Neural Computation， NC）进化计算（亦称演化计算，Evolutionary Computation，EC，v遗传算法（Genetic Algorithm，GA）v进化规划（Evolutionary Planning，EP）v进化策略（Evolutionary Strategies，ES）免疫计算（immune computation）粒群计算（Particle Swarm Algor

7、ithm，PSA）蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）自然计算（Natural Computation，NC）人工生命（Artificial Life，AL）Date13人工智能1.2 人工智能的研究意义、目标和策略1.2.1 为什么要研究人工智能v普通计算机智能低下，不能满足社会需求。v研究人工智能也是当前信息化社会的迫切需求 。v智能化是自动化发展的必然趋势。v研究人工智能，对人类自身智能的奥秘也提供 有益帮助。Date14人工智能1.2.2 人工智能的研究目标和策略v远期目标人工智能的远期目标是要制造智能机器 。具体讲就是使计算机具有看、听、说、写 等感知和交互能

8、力，具有联想、学习、推理 、理解、学习等高级思维能力，还要有分析 问题解决问题和发明创造的能力。v近期目标人工智能的近期目标是实现机器智能。 即先部分地或某种程度地实现机器智能，从 而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用 。Date15人工智能1.3 人工智能的学科范畴当前的人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领 域。还涉及到智能科学、认知科学、心理科学、脑及 神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、行为科学、 教育科学、系统科学、数理科学以及控制论、科学方 法论、哲学甚至经济学等众多学科领域。人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。Date16

9、人工智能人工智能学科结构Date17人工智能1.4 人工智能的研究内容1.4.1 搜索与求解1.4.2 学习与发现1.4.3 知识与推理1.4.4 发明与创造1.4.5 感知与交流1.4.6 记忆与联想1.4.7 系统与建造1.4.8 应用与工程Date18人工智能1.4.1 搜索与求解 搜索，就是为了达到某一目标而多次地进行某种操作 、运算、推理或计算的过程。可以看作是人类和其他 生物所具有的一种元知识。 许多智能活动（包括脑智能和群智能）的过程，甚至 几乎所有智能活动的过程，都可以看作或者抽象为一 个基于搜索的问题求解过程。 理查德.卡普分支界限法 约翰 .麦卡锡发明- 剪枝算法Date1

10、9人工智能1.4.3 知识与推理 知识是智能的基础和源泉。 要研究人工智能就要研究面向机器的知识表示形式和 基于各种表示的机器推理技术。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能，因此，在符 号智能中几乎处处都与推理有关。 Date20人工智能1.4.5 感知与交流 感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人机之 间、智能体之间的直接信息交流。 机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界，就像人一 样通过“感觉器官”直接从外界获取信息，如通过视觉 器官获取图形、图像信息，通过听觉器官获取声音信 息。 机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感觉能力。 机器信息交流涉及通信和自然语言处理等技术。自然 语言处理又

11、包括自然语言理解和表达。Date21人工智能1.4.6 记忆与联想 记忆是智能的基本条件，是人脑的基本功能之一。 联想是思维过程中最基本、使用最频繁的一种功能。v人类联想人类的联想是建立事物之间的联系。人类的联想功能是 基于神经网络、按内容记忆方式进行的。v机器联想机器的联想就是有关数据、信息或知识之间的联系。 机器联想利用人类按内容记忆原理，采用“联想存储 ”的技术实现联想功能。Date22人工智能1.5 人工智能的研究途径与方法1.5.1 心理模拟，符号推演1.5.2 生理模拟，神经计算1.5.3 行为模拟，控制进化1.5.4 群体模拟，仿生计算1.5.5 博采广鉴，自然计算1.5.6 原

12、理分析，数学建模Date23人工智能1.5.1 心理模拟，符号推演（1/2）心理模拟（功能模拟）法就是以人脑的心理模型为 依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号 推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观 上来模拟人脑的思维，实现人工智能。采用这一途径与方法的原因是：（1）人脑的可意识的活动是心理层面上进行的， 心理层面上的思维过程可以用语言符号显式表达。 （2）心理学、逻辑学、语言学学科的一些理论和 方法可以借鉴或直接使用。（3）计算机方便对符号型知识的表示与处理。（4）可以直接运用人类已有的显式知识。 Date24人工智能1.5.1 心理模拟，符号推演（ 2/2 ） 以功能模拟

13、和符号推演研究人工智能者，被称为心 理学派、逻辑学派、符号主义。早期代表人物有纽厄尔(Allen Newell)、肖（Shaw） 、西蒙（Herbert Simon），后来还有费根宝姆 (E.A.Feigenbaum)、Nilsson等。代表理念是“物理符号系统假设”，即认为人对客观 世界的认知基元是符号，认知过程是符号处理的过程；而 计算机可以处理符号，所以可以用计算机通过对符号推演 的方式来模拟人的逻辑思维过程，实现人工智能。符号推演方法擅长实现人脑的高级认知功能。Date25人工智能1.5.2 生理模拟，神经计算生理模拟（结构模拟）就是用人工神经元（神经 细胞）组成的人工神经网络来作为信

14、息和知识的载体 ，用称为神经计算的方法实现学习、记忆、联想、识 别和推理等功能，从而来模拟人脑的智能行为，使计 算机表现出某种智能。擅长模拟人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感 知功能。采用结构模拟，用神经网络和神经计算的方法研究 人工智能者，被称为生理学派、连接主义。其代表人物有McCulloch，Pitts，(MP模型 )F.Rosenblatt（感知器），T.Kohonen，J.Hopfield （全连接网络模型）等。Date26人工智能1.5.3 行为模拟，控制进化行为模拟是一种基于感知行为模型的研究途径和 方法，它是在模拟人在控制过程中的智能活动和行为 特性，如自适应，自寻优、自学习

15、、自组织等，来研 究和实现人工智能。以行为模拟方法研究人工智能者，被称为行为主义 、进化主义、控制论学派。 其代表人物是MIT的R.Brooks教授。行为主义曾强烈地批评传统的人工智能对真实世界 的客观事物和复杂境遇，做了虚假的、过分简化的抽 象。Date27人工智能1.5.4 群体模拟，仿生计算群体模拟模拟生物群落的群体智能行为，从而实现 人工智能。对群体智慧的模拟是通过一些诸如遗传、 变异、选择、交叉、克隆等所谓的算子或操作来实现 的，所以我们统称其为仿生计算。如： 模拟生物种群有性繁殖和自然选择现象而出现的遗传算法，进 而发展为进化计算； 模拟人体免疫细胞群而出现的免疫计算、免疫克隆计算

16、及人工 免疫系统； 模拟蚂蚁群体觅食活动过程的蚁群算法； 模拟鸟群飞翔的粒群算法 模拟鱼群活动的鱼群算法。 Date28人工智能1.5.5 博采广鉴，自然计算自然计算就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设 计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、 自组织、自学习、自寻优能力的算法。如： 模拟退火算法 量子聚类算法 1994年阿德曼提出DNA分子计算方法Date29人工智能1.5.6 原理分析，数学建模“原理分析，数学建模”就是通过对智能本质和原 理的分析，直接采用某种数学方法来建立智能行为模 型。如： 人们用概率统计原理处理不确定性信息和知识，建 立了统计模式识别、统计机器学习和不确定性推理 的一系列原理和方法。 人们用数学中的距离、空间、函数、变换等概念和 方法，开发了几何分类、支持向量机等模式识别和 机器学习的原理和方法。Date30人工智能1.6 人工智能的基本技术v表示符号智能的表示是知识表示计算智能的表