人工智能 南京大学

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1、人工智能Artificial Intelligence2010年春季南京大学计算机科学与技术系1电影电影I, RobotI, Robot2阿西莫夫（Isaac Asimov） 的“机器人三大定律”Rule 1. 机器人不得伤害人类，或看到人类受 到伤害而袖手旁观； Rule 2. 在不违反第一定律的前提下，机器人 必须绝对服从人类给与的任何命令； Rule 3. 在不违反第一定律和第二定律的前提 下，机器人必须尽力保护自己。 3人工智能是一门交叉学科脑科学认知科学心理学语言学逻辑学哲学计算机 科学 人工智能4课程简介 人工智能研究的起源、定义与发展，以及研 究内容和应用领域 确定性人工智能的三

2、大技术：知识表示、确 定性推理、搜索策略 计算智能：神经计算、进化计算、模糊计算 不确定性推理 机器学习 分布式人工智能：Agent技术5本课程的主要内容第1章：人工智能概述 定义，产生过程，基本内容，不同学派，研究和应用领域，近期发展分析 第2章：知识表示方法 谓词，产生式，语义网络、框架等 第3章：确定性推理 自然演绎推理，归结推理，基于规则的演绎推理 第4章：搜索策略 状态空间的盲目搜索，状态空间的启发式搜索 第5章：计算智能 神经计算，进化计算， 模糊计算 第6章：非确定性推理 确定性理论，主观Bayese方法，证据理论，模糊推理 第7章：机器学习 符号学习，连接学习 第8章：自然语言

3、理解 词法分析，句法分析，语义分析 第9章： 分布智能 多Agent技术，移动Agent技术 第10章：高级专家系统 模糊专家系统，神经网络专家系统，基于Web的专家系统，分布式和协同 式专家系统6学习目标 领略人工智能思想的精髓，对人工智能的思 想和方法有比较深刻的认识，从人工智能的 角度出发去思考问题，解决问题 了解人工智能的发展历史，国内外人工智能相关 领域的发展动态 掌握人工智能的基本理论、技术及其应用方法 讨论一些新的和正在研究中的人工智能方法与技 术 能够应用相应的人工智能技术解决实际应用问题7人工智能的基本内容人工智能基本概念、方法和技术 基本技术：知识表示、推理、搜索、规划 人

4、工智能的主要研究、应用领域 机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译 机器思维：机器推理 机器学习：符号学习；连接学习 机器行为：智能控制 智能机器：智能机器人 智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计 专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI 智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等 人工智能新技术 计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算 人工生命：人工脑；细胞自动机 分布智能：多Agent , 群体智能 数据挖掘：知识发现；数据挖掘8课程考核总成绩 = 期末考试 + 平时成绩 + 实习作业要求1. 按时上课，不缺勤2.按时完成平时作业3. 认真完成实习大

5、作业4. 考试合格9主要参考书 人工智能-一种现代的方法(第2版)Stuart J. RUSSELL，Peter Novig清华大学出版社, 2006 人工智能复杂问题求解的结构和 策略 (原书第5版) George F. Luger著, 史忠植 等译 机械工业出版社, 2006 10第1章 人工智能概述 AI的定义及其研究目标 AI的产生与发展 AI研究的基本内容 AI研究的不同学派 AI的主要研究和应用领域 AI近期发展分析111.1 AI的定义及其研究目标 形式化定义目前还没有 一般解释人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上 实现的智能，或称机器智能 无形式化定义的理由人工智能的严格

6、定义依赖于对智能的定义即要定义人工智能，首先应该定义智能但智能本身也还无严格定义AIAI的定义的定义12智能是什么？ 众说纷纭费根鲍姆（Feigenbaum）：如果我们能够研制一个人造物，它具有 总结、模仿、选择、理解和感觉的能力，则我们就可以认为该人造 物具有智能。霍夫斯塔特（Hofstadter）：智能中最重要的能力包括适应环境、适 应偶然性事件、能分辨模糊的或矛盾的信息、在孤立的情况中找出 相似性、产生新概念和思想。 智能是多方面，多重性的关键：自适应、自学习13自然智能 自然智能指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 人类的自然智能（简称智能）指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活

7、 动所表现出的综合能力。 人类大脑是如何实现智能的对人脑奥秘知之甚少 对人脑奥秘知道什么结构：1011-12 量级的神经元，分布并行功能：记忆、思维、观察、分析 等 对智能的严格定义有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 14认识智能的代表性观点 思维理论智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的 一切知识都是思维的产物。可望通过对思维规律 和思维方法的研究，来揭示智能的本质。 知识阈值理论智能取决于知识的数量及其可运用程度。一个系 统所具有的可运用知识越多，其智能就会越高。 进化理论是美国MIT的Brooks在对人造机器虫研究的基础 上提出来的。智能取决于感知和行为，取决于对 外界复杂环境的适应，

8、智能不需要知识、不需要 表示、不需要推理，智能可由逐步进化来实现。 15从生理层次结构来看智能 高层智能 以大脑皮层（抑制中枢）为主，主要完成记忆、思维等 活动。 中层智能 以丘脑（感觉中枢）为主，主要完成感知活动。 低层智能 以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应活动。 不同观点在层次结构中的对应关系 思维理论 知识阈值理论 进化理论 中层智能和低层智能高层智能16智能包含的能力（一）感知能力通过感知器官感知外界的能力。是人类获得外界信息的基本途径，其处 理方式有以下两种：感知-动作方式：对简单、紧急信息感知-思维-动作方式：对复杂信息 记忆和思维能力记忆：对感知到的外界信息和由思维产生的内部知

9、识的存储过程思维：对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识过程人类基本的思维方式：抽象思维（逻辑思维）：根据逻辑规则对信息和知识进行处理的理性 思维方式。例如，逻辑推理等形象思维（直感思维）：基于形象概念，根据感性形象认识材料，对 客观现象进行处理的一种思维方式。例如，图像、景物识别等灵感思维（顿悟思维）：是一种显意识和潜意识相互作用的思维方式 。例如，因灵感而顿时开窍 17智能包含的能力（二） 学习和自适应能力 学习：是一个具有特定目的的知识获取过程 是人的一种本能。不同人的学习方法、能力不同 自适应：是一种通过自我调节适应外界环境的过程 是人的一种本能。不同人的适应能力不同 行为能力

10、含义：是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力 信息来源：由感知直接获得的外界信息 经过思维加工后的信息 实现过程：通过脊髓来控制 由语言、表情、体姿等来实现 18信息时代下的智能信息、知识和智能 信息：是由数据表达的客观事实 知识：是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规律性的认识 智能：是指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力 三者之间的关系 信息：是形成知识的原料，是智能的加工对象 知识：是信息的关联，是由智能加工后的产品 智能：是信息到知识的一个加工器“智能化”是新世纪新技术、新产品、新产业的重要发展方向（智能家居、智能社区、智能网络、智能交通、智能控制）

11、19什么是AI？20马文明斯基(Marvin Minsky):“人工智能就是让机器来完成那些如果由人来做 则需要智能的事情的科学”Marvin Minsky (1927 ):1965年获图灵奖, 1991年获IJCAI终身成就奖。他在人工智能 、认知心理学、数学、计算语言学、机器人学等领域都做出 了杰出贡献。他创建了MIT的AI实验室、还是MIT的Media 实验室奠基人。“AI问题是科学曾经经历的最困难的问题之一” (1982)怎么定义人工智能？怎么定义人工智能？21何谓人工智能（一） 综合各种不同观点，可从能力和学科两个方面讨论 能力方面人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实 现的智

12、能，或称机器智能 学科方面是一门研究如何构造智能机器或智能系统，以模拟 、延伸和扩展人类智能的学科 Turing测试 Turing测试存在的问题仅反映了结果的比较，无涉及思维过程没指出是什么人22何谓人工智能（二） -Turing测试测试主持人被测机器被测人小于50%？“快速的、按规矩行事的傻子机器。”如果测试主持人能分辨出人和机器的概率小于50%，则认为机器具有了智能 23人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和 扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控 制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标 研究如何使现有的计算机更聪

13、明，即使它能够运用知识 去处理问题，能够模拟人类的智能行为。 相互关系 远期目标为近期目标指明了方向 近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础241.2 AI的产生与发展 50多年来，人工智能走过了一条起伏和曲折的 发展道路。回顾历史，可以按照不同时期的主要 特征，将其产生与发展过程分为5个阶段。 孕育期（1956年以前） 形成期（1956-1970年） 知识应用期（1970- 20世纪80年代末） 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世 纪初） 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来）251.2 AI的产生与发展 孕育期（1956年以前）(1/2) 自远古以来，人类就有用机器代替人们脑力

14、劳动的的幻想：公元 前900多年我国有歌舞机器人流传的记载；公元前850年古希腊有制 造机器人帮助人们劳动的神话传说 亚里斯多德（Aristotle，公元前384322）：古希腊伟大的 哲学家和思想家，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然是演绎 推理的最基本出发点。 莱布尼茨(G.W.Leibnitz，16461716)：德国数学家和哲学家 把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础 (四则运算计算器) 图灵(A.M.Turing，19121954)：英国数学家，1936年创立 了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。 莫克利(J.W.Mauchly，19071980)：美国数学家、电子数 字计算机的先驱，与他的研究生埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年 研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC. 261.2 AI的产生与发展 孕育期（1956年以前）(2/2) 麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts)：美国神经生理 学