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1、1,欢迎大家学习 人工智能导论,清华大学 计算机系 马少平,2,自我介绍,姓名：马少平 单位：智能技术与系统 国家重点实验室 电话：6278 3191 办公室：FIT楼3-517 E-mail： 网上课堂： 主页： www.thuir.org,3,绪 论,很早人类就有制造机器人的幻想 黄帝的“指南车” 诸葛亮的“木牛流马” 亚里士多德的形式逻辑 布莱尼茨的关于数理逻辑的思想 “机器人”一词的来源 捷克剧作家卡雷尔恰佩克于1922年搬上纽约舞台的戏剧罗萨姆的万能机器人,4,现代人工智能的兴起,现代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），一般认为起源于美国1956
2、年的一次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。,5,什么是人工智能？,至今没有统一的定义 从“计算”到“算计”,6,7,图灵测试,如何知道一个系统是否具有智能呢？ 1950年，计算机科学家图灵提出了著名的“图灵测试”。,8,希尔勒的中文屋子,罗杰施安克的故事理解程序（举例） 机器是否真的理解了呢？ 希尔勒的中文屋子 问题：通过了图灵测试就具有了智能吗？ 思考题：如何理解希尔勒的中文屋子？,9,故事理解程序举例,“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来时发现被烘脆了，此人暴怒地离开餐馆，没有付帐或留下小费。” “一个人
3、进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆付帐之前，给了女服务员很多小费。” 作为对“理解”故事的检验，可以向计算机询问，在每一种情况下，此人是否吃了汉堡包。,返回,10,AI的本质问题,研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。,计算机应用就是AI问题,11,数据,平台,应用系统,AI,12,AI的历史回顾,第一阶段（40年代中50年代末） 神经元网络时代 双层网络 M-P模型 、感知器模型等 问题：XOR问题不能解决,13,AI的历史回顾（续1）,XOR问题（异或问题）,14,AI的历史回顾（续2）,Minsky的著作：P
4、erceptions（感知器） 从理论上证明了一层神经元网络不可能解决XOR问题 致使世界范围内有关神经网络的研究停滞十多年,15,AI的历史回顾（续3）,第二阶段（50年代中60年代中） 通用方法时代 物理符号系统 主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等 对问题的难度估计不足，陷入困境,16,AI的历史回顾（续4）,一个笑话（英俄翻译）： The spirit is willing but the flesh is week. （心有余而力不足） The vodka is strong but meat is rotten. （伏特加酒虽然很浓，但肉是腐烂的）,17,AI的历史回顾（续5）,出
5、现这样的错误的原因： Spirit： 1）精神 2）烈性酒 结论： 必须理解才能翻译，而理解需要知识,18,AI的历史回顾（续6）,知识就是力量培根 知识蕴涵着力量费根鲍姆 一个例子： The pen is in the box and the box is in the pen .,19,AI的历史回顾（续7）,第三阶段（60年代中80年代初） 知识工程时代 专家系统 知识工程 知识工程席卷全球 各国发展计划： 美国星球大战计划 英国ALVEY计划 法国UNIKA 计划 日本五代机计划 中国“863”计划,20,AI的历史回顾（续8）,遇到的困难： 知识获取的瓶颈问题,21,AI的历史回顾（
6、续9）,第四阶段（80年代中90年代初） 新的神经元网络时代 BP网（算法），解决了多层网的学习问题 Hopfield网，成功求解了旅行商问题 二层网络可以任意逼近任何有界连续函数 三层网络可以任意逼近任何函数 存在问题： 理论依据 解决大规模问题的能力 2006年，深度学习（Deep Learning）兴起,22,AI的历史回顾（续10）,第五阶段（90年代初现在） 海量信息处理与网络时代 统计机器学习时代 大数据 深度学习 统计机器学习大发展 网络给AI带来无限的机会 网络拯救了人工智能 知识发现与数据挖掘 网络信息检索与挖掘 AI走向实用化,一些大公司的举动,百度成立深度学习研究院（ID
7、L，2013.4） Google与NASA合作，成立量子人工智能实验室（2013.5） 半年内收购了8加机器人公司 Facebook成立人工智能实验室（2013.12） IBM成立沃森业务集团 IBM、微软也分别开展仿人脑研究,23,流行热词,大数据 深度学习 奇点临近,24,25,历史上AI的三大流派,符号主义 认知基元是符号，认知过程即符号操作过程 链接主义 思维基元是神经元，智能通过神经元的链接实现 行为主义 智能取决于感知和行动 不需要知识、不需要表示、不需要推理,26,AI的研究内容,搜索技术 知识表示 规划方法 机器学习 认知科学,27,AI的研究内容（续1）,自然语言理解与机器翻
8、译 专家系统与知识工程 定理证明 博弈 机器人 数据挖掘与知识发现,28,AI的研究内容（续2）,网络信息检索与挖掘 社交网络的分析与挖掘 情感分析与计算 观点挖掘 多Agent系统 人机交互技术 大数据,29,人工智能取得的一些成果,近六十年来，人工智能的研究虽然步履艰难，但也取得了一些很突出的成绩。下面列举一些实例。,30,定理证明,50年代中期，世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”，证明了数学名著数学原理中的38个定理。经改进后，62年证明了该书中全部的52个定理。被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正的成果。,31,四色定理的证明,四色定理 从1852年发现四色问题，世界上很多著
9、名的科学家试图证明，当一直未能完成。 1976年6月，哈肯在美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上，用了1200个小时，作了100亿次判断，终于完成了四色定理的证明，从而解决了一个历时100多年的问题，轰动了世界。,32,通用问题求解器（GPS）,从1957年开始，Newell等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序，这个程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的。在它能处理的有限类别的问题中，它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次序，与人类求解同样问题是类似的。因此，GPS很可能是第一个实现了“像人一样思考”方法的程序。,33,专家系统,人类之所以能求解问题，是因为人类具有知识
10、。 专家系统就是把有关领域专家的知识整理出来，让计算机利用这些知识求解专门领域的问题。 1968年世界上第一个专家系统DENDRAL问世。 MYCIN，一个著名的医疗诊断专家系统,34,第一个商用专家系统：R1,世界上第一个成功的商用专家系统，1982年开始正式在DEC公司使用。该程序帮助为新计算机系统配置订单；到1986年为止，估计它为公司每年节省了4千万美元。,35,海湾战争中的专家系统,在1991年的海湾危机中，美国军队使用专家系统用于自动的后勤规划和运输日程安排。这项工作同时涉及到50000个车辆、货物和人，而且必须考虑到起点、目的地、路径以及解决所有参数之间的冲突。AI规划技术使得一
11、个计划可以在几小时内产生，而用旧的方法需要花费几个星期。,36,IBM公司的两颗卫星,深蓝 沃森,37,IBM的“深蓝”,北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝” 以3.5：2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。,38,正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫,39,IBM的“深蓝”（续1）,96年2月第一次比赛结果： “深蓝”：胜、负、平、平、负、负 97年5月第二次比赛结果： “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜,40,IBM的“深蓝”（续2）,“深蓝”的技术指标：
12、 32个CPU 每个CPU有16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,41,浪潮杯中国象棋人机大战,2006年8月9日，经过了三个小时的激烈搏战，浪潮天梭击败大师联盟。柳大华等五位中国象棋大师组成的大师队，在十局比赛中，2胜5平3负，最终以 9：11的总比分最终负于浪潮天梭。 2006年8月15日，中国象棋第一人许银川与天梭大战两个回合，不分胜负（两盘均和棋）,42,许银川与天梭握手言和,43,“（国际象棋）人机之战”简史,1958年，IBM704成为第一台能同人下棋的计算机，名为“思考”，思考速度每秒200步 60年代中期，科学家德里夫斯断言，计算机将无
13、法击败一位年仅10岁的棋手 1973年，国际象棋软件4.0被开发出来，这是未来程序的基础 1979年，国际象棋软件4.9达到专家级水平 1981年，CRAYBLITZ新的超级计算机拥有特殊的集成电路，预言将可在1995年击败世界棋王,44,1983年，BELLEATT开发了国际象棋硬件，达到了大师水平 80年代中期，皮兹堡的CARNEGIEMELLON大学开始研究世界级的国际象棋计算机程序 1987年，“深思”首次以每秒钟75万步的思考速度露面，它的水平相当于拥有国际等级分为2450的棋手 1988年，“深思”击败丹麦特级大师拉尔森 1989年，“深思”已经有6台信息处理器，每秒思考速度达20
14、0万步，但在与世界棋王卡斯帕罗夫进行的“人机大战”中对阵以0比2败北,45,1990年，“深思”第二代产生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡尔波夫与之对抗 1991年，“弗里茨”问世 1993年，“深思”二代击败了丹麦国家队，在与世界优秀女棋手小波尔加的对抗中获胜 1995年，“深蓝”更新程序，新的集成电路将其思考速度达到每秒300万步 1996年，“深蓝”在与卡斯帕罗夫的挑战赛中，以2比4不敌卡斯帕罗夫 1997年，“超级深蓝”开发出了更加高级的“大脑”，4名国际大师参与IBM的挑战小组为电脑与卡斯帕罗夫重战出谋划策，最后“超级深蓝”以3比2击败了卡斯帕罗夫，卡斯帕罗夫要求重赛，但没有得
15、到回应,46,1999年，“弗里茨”升级为“更弗里茨”(Deep Fritz) 2001年，“更弗里茨”更新了程序，击败了卡斯帕罗夫和阿南德，以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手 2002年10月，“更弗里茨”与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”，思考速度为每秒600万步，双方4比4战平 2003年12月“更年少者”与卡斯帕罗夫举行人机对抗，双方3比3战平,47,计算机围棋,谷歌的AlphaGo战胜欧洲冠军 2016年3月9日15日挑战韩国棋手李世石,Nature 封面论文： Mastering the game of Go with deep neural networks and
16、 tree search（通过深度神经网络和搜索树，学会围棋游戏）,48,49,围棋人机对战史,第一阶段：2005年以前，初学者水平 基本上是基于规则的方法 第二阶段：2006年2015年，业余五段水平 蒙特卡洛树方法+上限信心界策略 2012年3月，由日本研发的被认为是当时世界上最先进的电脑围棋软件“ZEN”，在先后受五子和受四子的情况下，均击败日本武宫正树九段，这是电脑围棋首次被让四子战胜第一流职业棋手。 2013年3月，电脑围棋软件“Zen”与“CrazyStone”在受四子的情况下，均战胜日本石田芳夫九段。 2014年3月，日本依田纪基九段在均让四子的情况下，以1目的优势战胜“Zen”，以2目半的劣势不敌“CrazyStone”。,50,第三阶段：2015年，职业水平 蒙特卡洛树+深度学习+强化学习 谷歌的AlphaGo，5:0战胜 欧洲冠军樊麾（职业二段） 2016年3月挑战李世石,51,52,IBM
