人工智能第一章课件

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1、人工智能,吴杰芳 ,人工智能1956年诞生,Artificial Intelligence；简称AI,计算机科学技术的发展趋向,1、基于网络（普适计算） 2、并行化 3、智能化（以知识为中心） 4、人性化,开课的目的和意义,了解人工智能的发展概况和主要应用领域； 掌握人工智能的基本概念和基本原理 熟练掌握知识表示、推理方法、搜索策略。 掌握机器学习，自然语言理解，专家系统及人工神经网络的基本概念及基本技术。 为从事人工智能的进一步研究上打下基础。,AI为专业拓展课,考查课 平时成绩：30%（含一次实验报告） 期末成绩：70%,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

2、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,1.1 AI的定义 一、智能 智能是生物个体有目的的行为、合理的思维，以及有效地适应环境的综合能力。通俗地讲，智能是个体认识客观事物、客观世界和运用知识解决问题的能力。 人类个体的智能是一种综合性能力，具体地讲，可包括： 1）感知与认识事物、客观世界与自我能力； 2）通过学习取得经验、积累知识的能力； 3）理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力； 4）联想、推理、判断、决策的能力； 5）运用语言进行抽象、概括的能力；,6）发现、发明、创造、创新的能力； 7）实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力； 8）预测、洞察事物

3、发展变化的能力。 注：智能是相对的、发展的。离开特定时间说智能是困难的、没有意义的。,2.人工智能,人工智能的基本概念（人工智能=人工+智能） 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。 学科方面的定义： 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 能分辨出人和机器的概率小于50%,英国科学家图灵被称为人工智能之父，图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。给人工智能下了定义，而且论证了人工智能的可能性。,Alan Turing(1912-1954),机器具有智能

4、的标准-Turing测试,测试主持人A,被测机器B,被测人C,小于50%？,测试方式：A向B和C提出相同的智能性问题,但不能询问物理特征。B,C在回答问题时,尽量让A相信自己是 “人”.,测试环境：A与B，A与C均不可见，可以理解成B,C在一个黑箱子里，A并不知道回答他的是谁。,测试结论：无论如何更换测试者A和被测人C，测试者能正确分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能,世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS/6000SP（深蓝）计算机系统与97年5月3日5月11日进行了六局的“人机大战”，最终 “深蓝”以3.5比2.5击败卡斯帕罗夫。,询问者:你的14行诗的首行为

5、“你如同夏日”，你不觉得“春日”更好吗？ 智 者:他不合韵。 询问者:“冬日”任何？他完全合韵。 智 者:它确实合韵的，但没有人愿被比为“冬日”。 询问者:你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？ 智 者:是的。 询问者:圣诞节是冬天的一个节日，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。 智 者:我认为你不够严谨，“冬日”指的是一般的冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。,1.2 AI的产生与发展,人工智能是在1956年作为一门新兴学科而正式提出的。在进50年的发展中，他经历了萌芽期、形成期和发展期三个阶段。,1.萌芽期（1956年以前）,自远古以来，人类就有用机器代替人们脑力劳动的幻想：公

6、元前900多年我国有歌舞机器人的传说记载；公元前850年古希腊有制造机器人帮助人们劳动的传说 公元前322384年，哲学家亚里士多德在他的名著工具论中提出了形式逻辑的一些主要定律。还提出了三段论，（三段论在人中智能中非常重要），三段论至今仍是演绎推理的基本依据。 美国哲学家培根，在15611626曾系统地提出了归纳法，（数学有演绎和归纳两大方法），并提出了“知识就是力量”的警句。,德国数学家莱布尼茨在16461716提出了万能符号和推理计算的想法，这种想法为后期的计算机系统奠定了数理逻辑的基础。 美国逻辑学家布尔，在18151864年创立了布尔代数。 英国数学家图灵，在1936年创立了自动机理

7、论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。 美国数学家莫克利与他的研究生埃克特合作，于1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC。,美国神经生理学家麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts)在1943年建成了第一个神经网络模型(M-P模型)。 美国著名数学家、控制论创始人维纳在1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗透，形成了行为主义学派。 图灵又于1950年，发表题为计算机能思维吗？的著名论文，明确提出了“机器能思维”的观点。 可见，在人工智能诞生之前，一些著名科学家就已经创立了数理逻辑、神经网络模型和控制论，并发明了通用电子数字计算机。为人工智能的诞

8、生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。,2. 形成期（1956-1970年）,AI诞生于一次历史性的聚会 时间：1956年夏季 发起人:麻省理工学院的麦卡锡、明斯基，IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特，贝尔实验室的香农。 参加人： IBM公司的莫尔、塞缪尔，麻省理工学院的塞尔夫里奇、索罗蒙夫，兰德公司的纽厄尔，卡内基大学的西蒙。 地点：达特莫斯大学 目的：为使计算机变得更“聪明” ，使计算机具有智能 会议结果：正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语，标志了一个新学科的诞生。,在机器学习方面 1956年，塞缪尔研制出具有自学习、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。

9、这个程序可以从棋谱中学习，也可以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序1959年击败了塞缪尔这个跳棋程序的设计者，1962年又击败了一个州的冠军。 在问题求解方面 1957年，纽厄尔和西蒙等人在总结了心理学试验的基础上。编制了通用问题求解(General Problem Solving)程序。该程序当时可以解决11种不同类型的问题，如不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人羊过河等,在专家系统方面 1965年，美国斯坦福大学的费根鲍姆研究化学专家系统DENDRAL。 在人工智能语言方面 1960年，麦卡锡研制了人工智能语言LISP语言,3. 发展时期（1970年以后

10、）,1972年,法国马赛大学的科迈瑞尔提出了PROLOG语言。 1976年费根鲍姆研究成功MYCIN专家系统。 1976年，斯坦福大学的杜达研制地质勘探专家系统 PROSPECTOR。 新的问题： 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。,在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 在问题求解方面,对于不良结构,会产生组合爆炸问题。 在机器翻译方面，发现并不那么简

11、单，甚至会闹出笑话。例如，把“心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了“酒是好的，肉变质了” 在神经生理学方面,研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰”。从此，形势急转直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。,AI成功的标志：IBM的“深蓝”和“小深”,1. IBM公司的“深蓝” 对弈情况： 时间：北京时间1997年5月12日凌晨4点50分 对手：IBM的“深蓝”超级计算机 国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫

12、 结局：2胜1负3平,总比分3.5:2.5,“深蓝”获胜 技术指标 32个CPU，每个CPU有12个协处理器，每个CPU有256M内存，每个CPU的处理速度为200万步/秒。对弈的实质机器智能与人类智能的较量,2.“小深” 对弈情况： 时间：北京时间2003年1月26日至2月7日 对手：比“深蓝”功能强大的“小深”超级计算机 国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫 结局：1胜1负4平，平局 启示：计算机可以有智能；计算机要完全战胜人类象棋大师并非易事,我国从1978年开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面，并取得了一些初步成果。 1990年，我国召开了第一届中国人工

13、智能联合会，简称CJCI，标志着我国人工智能的研究。,目前，一个以人工智能为核心，以自然智能、人工智能、集成智能为一体的新的智能科学技术学科正在逐步兴起，并引起了人们的极大关注。,1.3 AI研究的目标和基本内容,1.近期与远期目标 (1)近期目标 使现有的计算机更聪明，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，而且能运用所具有的知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。 (2)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。（构造根本上的智能计算机） 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。,2. 人工智

14、能研究的基本内容,(1)机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉。 机器视觉（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等. 机器听觉（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等，使计算机能够识别并理解语言、声音等。 机器感知相当于智能系统的输入部分。 机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解,月球自主车,月球卡车,医学图像分析,肝器重建,检测系统,生产过程监控系统,(2)机器思维 让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工知识的表达、组织、推理、各种启发式搜索及控

15、制策略、神经网络。 (3)机器学习 让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。 机器学习方法：机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和连接学习等,(4)机器行为 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写、画等。 相当于智能系统的输出部分。 (5)智能系统与智能机器 无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构造智能机器 需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究,1.4 AI研究中的不同学派,人工智能经过50多年的发展，形成了许多学派。不同的学派的学术背景、研究方法、学术观点、研究重点有所不同。这里

16、主要介绍三种学派。 符号主义学派 基于物理符号系统假设和有限合理性原理 连接主义学派 基于神经网络及其间的连接机制与学习算法 行为主义学派 基于控制论及感知动作型控制系统,符号主义(Symbolicism)学派,又称：逻辑主义、心理学派、计算机学派 代表人物：纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等 主要观点：AI起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示上的一种运算 代表性成果：纽厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序LT,连接主义 (Connectionism)学派,又称：仿生学派、心理学派 代表人物:麦克洛奇和皮兹、霍普菲尔德、鲁梅尔哈特 主要观点：AI起源于仿生学，特别是人脑模型，（就是说AI的研究首先要模拟出人脑的结构）人类认知的基元是神经元，认知过程是神经元的连接活动过程 代表性成果：由麦克洛奇和皮兹创立的脑模型，即 MP模型,行为主义 (Actionism)学派,又称：进化主义、控制论学派 代表人物： Brooks教授 代表性成果：Brooks教授研制的机器虫 主要