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1、1人工智能Artificial Intelligence2016年人工智能的若干重要事件n1AlphaGo围棋对弈战胜李世石围棋对弈战胜李世石n今年3月，由GoogleDeepMind主导开发的人工智能AlphaGo在完胜欧洲围棋冠军樊麾二段后，又在五番棋中以4-1的大比分击败围棋名宿、韩国国手李世石九段，震惊全球。nDeepMind创始人之一德米斯哈萨比斯表示，这一时刻比科学家们预想的早来了十年。23AlphaGo围棋对弈nAlphaGo利用了蒙特卡洛树状搜索与两个深度神经网络相结合的方法，以估值网络来评估大量落子间的优劣，而以行棋网络来选择落子。在这种设计下，电脑可以结合树状图的长远推断，
2、又可像人类的大脑一样自发学习进行直觉训练，以提高棋力n围棋长久以来被视为棋牌运动中“人类智慧的最终堡垒”，而AlphaGo的胜利，让社会大众重新认识到了人工智能发展的潜力和前景。42.白宫发表人工智能战略报告与规划n10月12日，美国白宫发布人工智能白皮书时刻准备着：为了人工智能的未来（PreparingfortheFutureofArtificialIntelligence）的研究报告，主要阐述了AI的未来方向及对它的考虑。该报告涉及AI的现状，现有、潜在的应用方向，以及AI进步给社会及公共政策带来的新问题。5n与之同时推出的是国家人工智能研究与发展战略计划（NationalArtifici
3、alIntelligenceResearchandDevelopmentStrategicPlan）。如同其名字所示，为联邦投资的AI研究和发展制定了一份战略计划。n12月大选后，白宫发表了该系列的第三份报告：人工智能、自动化与经济（ArtificialIntelligence,Automation,andtheEconomy），聚焦于AI对国民经济的影响，并提出三点政策方向：1.对AI大量投资；2.为全社会的劳动者提供再培训机会，避免AI引发大量失业；3.加强社会安全网（社保）。6n除白宫之外，今年多国政府也都发布了相关发展战略与计划。n例如日本再兴战略2016将人工智能发展列为十大复兴战略
4、之首n中国政府“互联网+”人工智能三年行动实施方案则提出到2018年建成千亿元级别人工智能市场等。73.五大科技巨头组超级AI联盟n谷歌、亚马逊、Facebook、IBM及微软在九月宣布成立AI联盟.n这一AI联盟以“为人民和社会谋福祉”为口号，表示其核心使命是在巨头之间开展行业标准和规范讨论，包括探讨人工智能促进社会中的变革方式。此外，人工智能发展伦理、包容性和隐私等，也是这个联盟的重要研究课题84.特斯拉自动驾驶致死车祸n一辆行驶于美国佛罗里达州的特斯拉汽车在开启“Autopilot自动驾驶”功能时，首次发生了致人死亡的重大事故，导致美国交通当局介入调查，也引发了大众对于未成熟的自动驾驶上
5、路的担忧。95.AI语音识别能力首次超过人类n微软语音&对话研究团队宣布实现了语音识别的重大突破机器语音识别错误率(WER)降至5.9%，与职业转录员媲美。微软称，这是业内已知的最高水平。n语音识别系统以微弱优势战胜两名人类专家。在语音识别领域，人类不敌AI尚属首次。106.AmazonGO展现智能商业新形态n线上零售业巨头亚马逊在今年12月5日，宣布将于明年年初推出基于人工智能技术的线下商店AmazonGO，意图彻底变革线下商业模式。n在亚马逊发布的宣传视频中，消费者进入商店时需扫描二维码通过闸机，从货架上取货等动作会被摄像头和传感器捕捉，在后台将商品“加入购物车”。消费者离店时无需排队，系
6、统会自动结算商品，并通过亚马逊账户扣款。11AI重要事件n谷歌谷歌 WaveNet可以合成更逼真的人声可以合成更逼真的人声n人工智能改善癌症诊断疗法人工智能改善癌症诊断疗法n德开发出了能感知疼痛的人工神经系统德开发出了能感知疼痛的人工神经系统nFacebook CEO马克马克扎克伯格发布扎克伯格发布AI管管家家“贾维斯贾维斯”n全球人工智能企业融资额再创新高全球人工智能企业融资额再创新高n华人华人AI研究贡献占据全球份额近一半研究贡献占据全球份额近一半12经典的人工智能电影n1. 终结者终结者系列系列n影片讲述了在未来的一天，人类研究的超级计算机“天网”拥有了自我意识，制造了大批机器人，准备消
7、灭人类，统治世界。后来，剩余的人类在一个叫“约翰康纳”人的领导下，团结作战，扭转了战局。人类逐渐摆脱被灭绝的命运。机器人不断进化，人工智能越来越强，结果世界却被机器所控制。真是蕴含着极大的讽刺。人工智能用得好，能造福人类，反之，也能毁灭人类。132.黑客帝国系列n讲述了一名年轻的网络黑客尼奥发现看似正常的现实世界实际上是由一个名为“矩阵”的计算机人工智能系统控制的。尼奥在一名神秘女郎崔妮蒂的引导下见到了黑客组织的首领墨菲斯，三人走上了抗争矩阵的征途的故事。n在矩阵的世界里，它就是上帝，可以创造一切，又能毁灭一切。真实的世界惨不忍睹，矩阵通过“种植人类”产生能源，而人类从出生到死亡一直都由矩阵控
8、制。人类一直生活在矩阵所制造的虚假世界里。14153. 3.电影电影电影电影I, RobotI, Robot16讲述了在公元2035年，人和机器和谐相处。智能机器人已经成为社会的一部分，他们帮助人们处理很多事情，从保姆、厨师、快递、遛狗到管理家庭收支，简直是无所不能。但是，突然有一天，机器人的发明者朗宁博士却在公司内离奇自杀。警探威尔史密斯于是参与调查，得知机器拥有了自我意识，并且它们认为人类会因自己间的战争而毁灭。于是，它们打算把人类囚禁在家里，来保护人类。然而，自由的人类还是和机器人之间的冲突爆发了。17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18本课程
9、的主要内容n第第1章：人工智能概述章：人工智能概述n 定义，产生过程，基本内容，研究和应用领域，近期发展分析定义，产生过程，基本内容，研究和应用领域，近期发展分析n第第2章：知识表示方法章：知识表示方法n 谓词，产生式，语义网络、框架等谓词，产生式，语义网络、框架等n第第3章：搜索策略章：搜索策略n 状态空间的盲目搜索，状态空间的启发式搜索状态空间的盲目搜索，状态空间的启发式搜索n第第4章：确定性推理章：确定性推理n 自然演绎推理，归结推理，基于规则的演绎推理自然演绎推理，归结推理，基于规则的演绎推理n第第5章：不确定性推理章：不确定性推理n 主观主观Bayese方法，证据理论，模糊推理方法，
10、证据理论，模糊推理n第第6章：机器学习章：机器学习n 归纳学习归纳学习,决策树学习决策树学习,基于实例的学习基于实例的学习,强化学习强化学习n第第7章：专家系统章：专家系统n第第8章：支持向量机章：支持向量机n 统计学习理论，支持向量机统计学习理论，支持向量机,核函数核函数n第第9章：神经计算章：神经计算n 感知器，感知器，BP 网络网络,自组织网络自组织网络,Hopfield网络网络n第第10章：进化章：进化 计算计算n 遗传算法，进化规划，进化策略遗传算法，进化规划，进化策略n第第11章：人工智能的争论与展望章：人工智能的争论与展望19学习目标n领略人工智能思想的精髓，对人工智能的思想和方
11、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n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n掌握人工智能的基本理论、技术及其应用方法n讨论一些新的和正在研究中的人工智能方法与技术n能够应用相应的人工智能技术解决实际应用问题20课程考核总成绩总成绩 = 期末考试期末考试 + 实验报告实验报告+ 平时成绩平时成绩要求要求 1. 按时上课，不缺勤按时上课，不缺勤 2. 认真完成实验报告认真完成实验报告21主要参考书人工智能-一种现代的方法(第3版) Stuart J. RUSSELL，Peter Novig 清华大学出版社, 2011（影印版）， 2013（中文版）人工智
12、能复杂问题求解的结构和策略(原书第5版)GeorgeF.Luger著,史忠植等译机械工业出版社,2006n【主要内容】n1.1什么是人工智能n1.2人工智能的发展n1.3人工智能的研究方法n1.4人工智能研究的应用领域【现工智现代人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），一般认为起源于美国1956年夏季的达特茅斯会议，在这次会议上，JohnMcCarthy第一次提出了“ArtificialIntelligence”这个词。约翰约翰麦卡锡麦卡锡（John McCarthy）p人工智能之父人工智能之父n首次提出首次提出AI的概念的概念nLISP语言的发明人语言的发明人 人
13、工智能人工智能(ArtificialIntelligence，简记为AI)是当前科学技术迅速发展及新思想、新理论、新技术不断涌现的形势下产生的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、哲学、认知心理学和心理学、信息论、控制论等学科的交叉和边缘学科。本章的主要任务是讨论智能、人工智能的基本概念，并对人工智能的发展历史、研究内容、研究途径及应用领域进行简要的讨论。人工智能的定义人工智能的定义人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样”。总体来讲，目前对人工智能的定
14、义大多可划分为四类，即机器“类人思维”、“类人行为”、“理性思维”和“理性行为”。【图灵测试】 1950年，年， 阿兰阿兰图灵图灵(Alan Turing)提出图灵测提出图灵测试，为智能提供一个满足可操作要求的定义。图试，为智能提供一个满足可操作要求的定义。图灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表现，这无疑是评价智能行为的最好且唯一的标准。现，这无疑是评价智能行为的最好且唯一的标准。图灵测试的基本过程图灵测试的基本过程 图灵称为图灵称为“模仿游戏模仿游戏”的测试是这样进行的的测试是这样进行的: 将一将一个人与一台机器置于一间房间中，而与另外一个人分
15、个人与一台机器置于一间房间中，而与另外一个人分隔开来，并把后一个人称为询问者。询问者不能直接隔开来，并把后一个人称为询问者。询问者不能直接见到屋中任一方，也不能与他们说话，因此，他不知见到屋中任一方，也不能与他们说话，因此，他不知道到底哪一个实体是机器，只可以通过一个类似终端道到底哪一个实体是机器，只可以通过一个类似终端的文本设备与他们联系。的文本设备与他们联系。 然后然后,让询问者仅根据通过这个仪器提问收到的答让询问者仅根据通过这个仪器提问收到的答案辨别出哪个是计算机，哪个是人。如果询问者不能区案辨别出哪个是计算机，哪个是人。如果询问者不能区别出机器和人，那么根据图灵的理论，别出机器和人，那
16、么根据图灵的理论， 就可以认为这就可以认为这个机器是智能的。个机器是智能的。一台机器要通过图灵测试，它需要的能力：一台机器要通过图灵测试，它需要的能力：1.自然语言处理自然语言处理: 实现用自然语言与计算机进行交实现用自然语言与计算机进行交流流;2.知识表示知识表示: 存储它知道的或听到的、看到的；存储它知道的或听到的、看到的；3.自动推理：能根据存储的信息回答问题，并提出自动推理：能根据存储的信息回答问题，并提出新的结论；新的结论；4.机器学习：能适应新的环境，并能检测和推断新机器学习：能适应新的环境，并能检测和推断新的模式；的模式；5.计算机视觉：可以感知物体；计算机视觉：可以感知物体；6
17、.机器人技术：可以操纵和移动物体。机器人技术：可以操纵和移动物体。图灵测试的重要特征图灵测试的重要特征：1.它给出了一个客观的智能概念，也就是根据对一系它给出了一个客观的智能概念，也就是根据对一系列特定问题的反应来决定是否是智能体的行为。这列特定问题的反应来决定是否是智能体的行为。这为判断智能提供了一个标准，从而避免了有关部门为判断智能提供了一个标准，从而避免了有关部门智能：智能：“真正真正”特征的必然争论。特征的必然争论。2.这项实验使我们免于受到诸如以下目前无法回答的这项实验使我们免于受到诸如以下目前无法回答的问题的牵制：计算机使用的内部处理方法是否恰当问题的牵制：计算机使用的内部处理方法
18、是否恰当或者机器是否是否真的意识到其动作。或者机器是否是否真的意识到其动作。3.通过使询问者只关注回答问题的内容，消除了有利通过使询问者只关注回答问题的内容，消除了有利于生物体的偏置。于生物体的偏置。人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，它由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来。人工智能研究的近期目标：是使现有的计算机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。人工智能的最终目标是建立关于智能的理论和让智能机器达到人类的智能水平（人工智能体）。图图灵灵于于19361936年年提提出出了
19、了一一种种理理想想计计算算机机的的数数学学模模型型，后后世世通通称称之之为为图图灵灵机机。现现已已公公认认，所所有有可可计计算算函函数数都都能能用用图图灵灵机机计计算算，这这就就是是所所谓谓C Church-hurch-TuringTuring论论题题。TuringTuring的的这这项项工工作作为为后后来来出出现现的的电电子计算机建立了理论根据。子计算机建立了理论根据。19501950年年1010月月，图图灵灵发发表表了了题题为为“机机器器能能思思考考吗吗？”的的论论文文，在在计计算算机机科科学学界界引引起起巨巨大大震震撼撼，为为人工智能的创立奠定了基础人工智能的创立奠定了基础。人工智能的孕
20、育期人工智能的孕育期McCullochMcCulloch，美美国国神神经生生理理学学家家。他他和和PittsPitts一一起起，在在19431943年年建建成成了了第第一一个个神神经经网网络络数数学学模模型型。McCullochMcCulloch和和PittsPitts的的理理论论开开创创了了微微观观人人工工智智能能，即即用用模模拟拟人人脑脑来来实实现现智智能的研究。能的研究。Wiener(Wiener(维纳) )，美美国国数数学学家家。他他于于19481948年年发发表表的的控控制制论（CyberneticsCybernetics或或动物物与与机机器器中中的的控控制制与与通通信信）论文文，不
21、不但但开开创了了近近代代控控制制论，而而且且为人人工工智智能能的的行行为主主义学学派派树立立了信息的里程碑。了信息的里程碑。Shannon(Shannon(香香农农) )，美美国国数数学学家家。他他于于19481948年年发发表表了了通通讯讯的的数数学学理理论论，这这是是一一个个标标志志，代代表表了了一一门门新新学学科科信信息息论论的的诞诞生生。信信息息论论对对心心理理学学产产生生了了很很大大的的影影响响，而而心心理学又是人工智能研究的重要支柱。理学又是人工智能研究的重要支柱。 人工智能的孕育期人工智能的孕育期人工智能的摇篮期人工智能的摇篮期1956年夏季，人工智能（AI）作为一门独立的学科正
22、式诞生在达特茅斯大学召开的世界上第一次人工智能大会。经McCarthy提议，在会上正式决定使用人工智能一词来概括这个研究方向。McCarthy人工智能之父会议参加者：Minsky(哈佛大学数学神经学家) Rochester (IBM公司信息研究中心负责人)Shannon(香农)(贝尔实验室信息部数学研究员) T. Moore(摩尔)和A. Samuel(塞缪尔) (IBM公司)A.Newell(艾伦.纽厄尔) H.A.Simon(西蒙) 自这次会议之后的自这次会议之后的1010多年间，人工智能的研究取得了多年间，人工智能的研究取得了许多引人注目的成就。许多引人注目的成就。19561956年，年
23、，NeweIlNeweIl和和SimonSimon等人首先取得突破，他们编等人首先取得突破，他们编制的程序制的程序Logic TheoristLogic Theorist证明了数学原理第二章中的证明了数学原理第二章中的3838条定理条定理。后来经过改进，又于后来经过改进，又于19631963年证明了该章中的全部年证明了该章中的全部5252条定理。这一工作受到了人们的高度评价条定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正是人工智能的真正开端。开端。从从19571957年开始，年开始，Newe
24、llNewell，ShawShaw和和SimonSimon等人就开始研等人就开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序，称为究一种不依赖于具体领域的通用解题程序，称为GPSGPS(General Problem Solver)(General Problem Solver)。GPSGPS的研究前后持续了的研究前后持续了1010年年，最后的版本发表于最后的版本发表于19691969年年。人工智能的摇篮期人工智能的摇篮期人工智能的形成期人工智能的形成期在逻辑学方面，鲁滨逊(JARobinson)发表了使用逻辑表达式表示的公理，机械地证明给定的逻辑表达式的方法，它被称为归结原理，对后来的自动定理证明
25、和问题求解的研究产生了很大的影响。现在有名的程序设计语言PROLOG也是以归纳原理为基础的。人工智能的形成期人工智能的形成期在这个时期最大的人工智能研究成果是涉及语义处理的自然语言处理(英语)的研究。MIT的研究生威诺格拉德(TWinograd)开发了能够在机器人世界进行会活的自然语言系统SHRDLU。它不仅能分析语法，而且能够分析语义解释不明确的句子，对提问通过推理进行回答。恰好在第一届人工智能国际会议召开之际，人工智能作为一个学术领域得到了承认。MIT、斯坦福大学和CMU被称为人工智能和计算机科学的三大中心。人工智能的发展期人工智能的发展期19721972年年，法法国国马赛大大学学A. A
26、. CohermerCohermer和和他他领导的的研研究究小小组研研制制成成功功第第一一个个PROLOGPROLOG系系统，成成为了了继LISPLISP语言言之之后后的的另另一一种种重重要要的的人人工工智智能能程程序序语言言；19721972年年，斯斯坦坦福福大大学学的的E.H. E.H. ShortliffeShortliffe研研制制了了用用于于诊断断和和治治疗感感染染性性疾疾病病的的专家家系系统MYCINMYCIN。19741974年年，MinskyMinsky提提出出了了框框架架理理论；ShortliffeShortliffe于于19751975年年提提出出并并在在IMYCINIMY
27、CIN中中应用用了了不不精精确确推推理理；DudaDuda于于19761976年年提提出出并并在在PROSPECTORPROSPECTOR中中应用的用的贝叶斯方法等等。叶斯方法等等。1977年年，第第五五届届国国际际人人工工智智能能联联合合会会(5thIJCAI)上上，Feigenbaum教教授授在在一一篇篇题题为为人人工工智智能能的的艺艺术术：知知识识工工程程课课题题及及实实例例研研究究的的特特约约文文章章中中，系系统统地地阐阐述述了了专专家家系系统统的的思思想想，并并提提出出了了知知识识工工程程(Knowledge Engineering)的概念。的概念。他说；“人工智能研究的知识表示和知
28、识利用的理论，不能直接地用于解决复杂的实际问题。知识工程师必须把专家的知识变换成易于计算机处理的形式加以存储。计算机系统通过利用知识进行推理来解决实际问题。”从此之后，处理专家知识的知识工程和利用知识工程的应用系统(专家系统)大量涌现。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。由于当时计算机已有巨大容量，专家系统有可能从数据中得出规律。专家系统的市场应用很广。十年间，专家系统被用于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能。 人工智能的发展期人工智能的发展期人工智能的实用期人工智能的实用期 进入20世纪80年代后，专家系统的开发已
29、经走出实验室，成为软件产业的一个新分支：知识产业。有人估计，这方面的专业公司正以差不多每周新开张一个的速度发展着。 现在，大多数人工智能专家都承认，知识工程是20世纪七八十年代人工智能研究中最有成就的分支之一，它在恢复和推进人工智能的社会形象方面起了很大的作用。作为典型的人工智能产品最早要数LISP机。其作用是用高速专用工作站把以往在大型计算机上运行的人工智能语言LISP加以实现。在MIT从1975年左右开始试制LISP机。作为一个副产品，一部分研究者成立了公司，最先把LISP机商品化。美国主要的人工智能研究所最先购入LISP机，用户的范围逐渐扩大。再者，各种程序设计语言也商品化了。除此之外，
30、还有作为人机接口的自然语言软件(英语)、CAI(ComputerAidedInstruction)、具有视觉的机器人等。在各公司内部使用的产品中，GE公司的机车故障诊断系统和DEC公司的计算机构成的辅助系统是很有名的。人工智能的实用期人工智能的实用期然而，随着专家系统应用的不断深入，专家系统自身存在的知识获取难、知识领域窄、推理能力弱、智能水平低、没有分布式功能、实用性差等等问题逐步暴露出来。日本、美国、英国和欧洲所制订的那些针对人工智能的大型计划多数执行到20世纪80年代中期就开始面临重重困难，已经看出达不到预想的目标1992年，FGCS正式宣告失败。进一步分析便发现，这些困难不只是个别项目
31、的制定有问题，而是涉及人工智能研究的根本性问题。人工智能的实用期人工智能的实用期 总 的 来 讲 是 两 个 问 题 ： 一 是 所 谓 的 交 互(Interaction)问题，即传统方法只能模拟人类深思熟虑的行为，而不包括人与环境的交互行为；另一个问题是扩展(Scaling up)问题，即所谓的大规模的问题，传统人工智能方法只适合于建造领域狭窄的专家系统，不能把这种方法简单地推广到规模更大、领域更宽的复杂系统中去。这些计划的失败，对人工智能的发展是一个挫折。于是到了20世纪80年代中期，AI特别是专家系统热大大降温。进而导致了一部分人对AI前景持悲观态度，甚至有人提出AI的冬天已经来临。
32、人工智能的实用期人工智能的实用期人工智能稳步增长期人工智能稳步增长期 尽管20世纪80年代中期AI研究的淘金热跌到谷底，但大部分AI研究者都还保持着清醒的头脑。一些老资格的学者早就呼吁不要过于渲染AI的威力，应多做些脚踏实地的工作。甚至在这个淘金热来到时就已预言其很快就会降温。也正是在这批人的领导下，大量扎实的研究工作接连不断地进行，从而使AI技术和方法论的发展始终保持了较高的速度。 20世纪80年代中期的降温并不意味着AI研究停滞不前或遭受重大挫折，因为过高的期望未达到是预料中的事，不能认为是受到挫折。自那以来，AI研究进入稳健的线性增长时期，而人工智能技术的实用化进程也步入成熟时期。人工智
33、能稳步增长期人工智能稳步增长期45AI成功的标志：IBM的“深蓝”和“小深”46AI成功的标志：IBM的“深蓝”和“小深”n“超级深蓝超级深蓝”（Blue Gene）n对弈情况：对弈情况：n 时间：时间：北京时间北京时间1997年年5月月12日凌晨日凌晨4点点50分分n 对手：对手：IBM的的“深蓝深蓝”超级计算机超级计算机n 国际象棋世界冠军卡斯派罗夫国际象棋世界冠军卡斯派罗夫n 结局：结局：2胜胜1负负3平，总比分平，总比分3.5 : 2.5， “深蓝深蓝”获胜获胜n技术指标技术指标n 32个个CPU，每个，每个CPU有有12个协处理器，每个个协处理器，每个CPU有有256M内存，每个内存
34、，每个CPU的处理速度为的处理速度为200万步万步/秒。秒。n 对弈的实质机器智能与人类智能的较量对弈的实质机器智能与人类智能的较量n“小深小深”n对弈情况：对弈情况：n 时间：时间：北京时间北京时间2003年年1月月26日至日至2月月7日日n 对手：对手：比比“深蓝深蓝”功能强大的功能强大的“小深小深”超级计算机超级计算机n 国际象棋世界冠军卡斯派罗夫国际象棋世界冠军卡斯派罗夫n 结局：结局：1胜胜1负负4平，平局平，平局n启示：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。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。符号主义符号主义 联接主义联接主义 智能产生于
35、智能产生于 符号运算符号运算 大量简单元素的并大量简单元素的并行分布式联接之中行分布式联接之中 智能基本单智能基本单元元 符号符号 简单元素的相互联简单元素的相互联接接智能行为智能行为 符号运算的结符号运算的结果果 联接计算的结果联接计算的结果 抽象思维抽象思维形象思维形象思维近年来AI研究形成三种不同的研究学派：符号主义符号主义（AI研究的传统观点 ） 联接主义：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法联接主义：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法行为主义行为主义：智能行为的基础是智能行为的基础是“感知感知-行动行动”，是在与环境，是在与环境的交互作用中表现出来的。的交互作用中表现出来的
36、。符号主义符号主义 符号主义以符号处理为核心的方法，又称为符号主义以符号处理为核心的方法，又称为自上而下和符号主义自上而下和符号主义, ,起源于起源于GPS,GPS,用于模拟人类用于模拟人类问题求解过程的心理过程问题求解过程的心理过程, ,逐渐形成为物理符号逐渐形成为物理符号系统系统。AIAI的目标就是实现机器智能的目标就是实现机器智能, ,而计算机自身具而计算机自身具有符号处理功能有符号处理功能, ,它本身就蕴含着推理能力它本身就蕴含着推理能力, ,因而因而可能够方便地模拟逻辑思维过程可能够方便地模拟逻辑思维过程。符号主义认为：。符号主义认为：人类智能的基本单元是符号，认知过程就是符号人类智
37、能的基本单元是符号，认知过程就是符号操作过程，从而思维就是符号计算操作过程，从而思维就是符号计算符号主义符号主义主要特征主要特征: :(1)(1)立足于逻辑运算和符号操作立足于逻辑运算和符号操作, ,适合于模拟适合于模拟 人人的逻辑思维过程的逻辑思维过程, ,解决需要逻辑推理的复杂问题。解决需要逻辑推理的复杂问题。(2)(2)知识可用显示的符号表示知识可用显示的符号表示, ,在已知基本规则的情在已知基本规则的情况下况下, ,无需输入大量的细节知识。无需输入大量的细节知识。(3)(3)便于模块化便于模块化, ,当个别事实发生变化时当个别事实发生变化时, ,易于修改。易于修改。(4)(4)能与传统
38、的符号数据库进行连接。能与传统的符号数据库进行连接。(5)(5)可对推理结论进行解释可对推理结论进行解释, ,便于对各种可能性进行便于对各种可能性进行选择。选择。符号主义符号主义缺点：缺点： 可以解决逻辑思维可以解决逻辑思维, ,但对于形象思维难但对于形象思维难于模拟信息表示成符号后于模拟信息表示成符号后, ,并在处理或并在处理或转换时转换时, ,信息有丢失的情况。信息有丢失的情况。连接主义连接主义 连接主义以网络连接为主的连接机制方法。又连接主义以网络连接为主的连接机制方法。又称为自下而上和连接主义称为自下而上和连接主义, ,属于非符号处理范畴。属于非符号处理范畴。在现实中，人们并不仅仅依靠
39、逻辑推理来求解问题，在现实中，人们并不仅仅依靠逻辑推理来求解问题，有时非逻辑推理还其着非常重要的作用。有时非逻辑推理还其着非常重要的作用。连接主义连接主义主要特征主要特征: :(1)(1)通过神经元之间的并行协作实现信息通过神经元之间的并行协作实现信息处理处理, ,处理过程具有并行性处理过程具有并行性, ,动态性动态性, ,全全局性局性(2)(2)可以实现联想的功能可以实现联想的功能, ,便于对有噪声的便于对有噪声的信息进行处理信息进行处理(3)(3)可以通过对神经元之间连接强度的调可以通过对神经元之间连接强度的调整实现学习和分类等整实现学习和分类等(4)(4)适合模拟人类的形象思维过程适合模
40、拟人类的形象思维过程(5)(5)求解问题时求解问题时, ,可以较快的得到一个近似可以较快的得到一个近似解解连接主义连接主义缺点缺点(1)(1)不适合于解决逻辑思维不适合于解决逻辑思维(2)(2)体现结构固定和组成方案单一的系体现结构固定和组成方案单一的系统也不适合多种知识的开发统也不适合多种知识的开发行为主义行为主义 行为主义又称为进化主义或控制论学派，是基于行为主义又称为进化主义或控制论学派，是基于控制论和控制论和“动作动作-感知感知”型控制系统的人工智型控制系统的人工智能学派，属于非符号处理方法能学派，属于非符号处理方法 行为基本观点可以概括为：行为基本观点可以概括为： 1 1、知知识识和
41、和形形式式化化表表达达和和模模型型化化方方法法是是人人工工智智能的重要障碍之一；能的重要障碍之一； 2 2、智智能能取取决决于于感感知知和和行行动动，应应直直接接利利用用机机器器对环境作用后，环境对作用的响应为原形对环境作用后，环境对作用的响应为原形 3 3、智智能能行行为为只只能能现现实实在在世世界界中中与与周周围围环环境境交交互作用而表现出来互作用而表现出来 4 4、人人工工智智能能可可以以像像人人类类智智能能一一样样逐逐步步进进化化，分阶段发展和增强。分阶段发展和增强。这种观点认为人工智能起源于控制论这种观点认为人工智能起源于控制论，智能取决智能取决于感知和行动于感知和行动( (所以被称
42、为行为主义所以被称为行为主义) )，它不需要知识、它不需要知识、不需要表示、不需要推理。不需要表示、不需要推理。 其代表人是布鲁克其代表人是布鲁克(R.A. Brooks)(R.A. Brooks)，他的观点是：，他的观点是：人的本质能力是在动态环境中的行为能力、对外界事人的本质能力是在动态环境中的行为能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的能力物的感知能力、维持生命和繁衍生息的能力，正是这正是这些能力对智能的发展提供了基础些能力对智能的发展提供了基础，因此智能行为只能因此智能行为只能在与现实世界的环境交互作用中表现出来在与现实世界的环境交互作用中表现出来，这似乎符这似乎符合达尔文的进
43、化论合达尔文的进化论，即人工智能也会像人类智能一样即人工智能也会像人类智能一样通过逐步进化而实现通过逐步进化而实现( (所以称为进化主义所以称为进化主义) )，而不需要而不需要有知识表示和知识推理有知识表示和知识推理。 行为主义行为主义 BrooksBrooks的代表性成果是他所研制的的代表性成果是他所研制的6 6足机器虫。足机器虫。BrooksBrooks认为要求机器人像人一样去思维太困难了认为要求机器人像人一样去思维太困难了，在在做一个像样的机器人之前做一个像样的机器人之前，不如先做一个像样的机器不如先做一个像样的机器虫虫，由机器虫慢慢进化由机器虫慢慢进化， 或许可以做出机器人。于是或许可
44、以做出机器人。于是他在他在MITMIT的的AIAI实验室研制成功了一个由实验室研制成功了一个由150150个传感器和个传感器和2323个执行器构成的像煌虫一样能做个执行器构成的像煌虫一样能做6 6足行走的机器人实足行走的机器人实验系统。这个机器虫虽然不具有像人那样的推理、规验系统。这个机器虫虽然不具有像人那样的推理、规划能力划能力 , , 但其应付复杂环境的能力却大大超过了原有但其应付复杂环境的能力却大大超过了原有的机器人的机器人, , 在自然在自然( (非结构化非结构化) )环境下环境下，具有灵活的防具有灵活的防碰撞和漫游行为碰撞和漫游行为 。目目前前这这一一观观点点尚尚未未形形成成完完整整
45、的的理理论论体体系系，有有待待进进一一步步研研究究，但但由由于于它它与与人人们们的的传传统统看看法法完完全全不不同同，因因而引起了人工智能界的注意。而引起了人工智能界的注意。行为主义行为主义 人工智能研究的主要内容包括机器学人工智能研究的主要内容包括机器学习、问题求解、习、问题求解、专家家系统系统 、模式识、模式识别、自然语言处理别、自然语言处理 、智能决策支持智能决策支持系系统、人工神经网络、自动定理证明、人工神经网络、自动定理证明、机器人学等广泛内容。机器人学等广泛内容。n机器学习 机器学机器学习就是就是让计算机能算机能够像人那像人那样自自动获取新知取新知识，并在并在实践中不断地完善自我和
46、增践中不断地完善自我和增强强能力能力，使得系使得系统在在下一次下一次执行同行同样任任务或或类似的任似的任务时，会比会比现在做得在做得更好或效率更高更好或效率更高。 机器学机器学习的研究一方面可以使机器能自的研究一方面可以使机器能自动获取知取知识，赋予机器更多的智能予机器更多的智能；另一方面可以另一方面可以进一步揭示人一步揭示人类思思维规律和学律和学习奥秘奥秘，帮助人帮助人们提高学提高学习效率。机器效率。机器学学习的研究的研究还会会对记忆存存储模式、信息模式、信息输入方式及入方式及计算机体系算机体系结构构产生重大影响。生重大影响。 机器学机器学习主要有机械学主要有机械学习、归纳学学习、类比学比学
47、习、解、解释学学习、发现学学习、遗传学学习和和连接学接学习等。等。 机器学习的研究尚处于初级阶段，但却是一个必须大力开展研究的领域。只有机器学习的研究取得进展，人工智能和知识工程才会取得重大突破。59机器学习n问题求解 人工智能的第一大成就是能够求解难题的下棋(如象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。另一种问题求解程序是把各种数学公式符号汇编在一起，使其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。专家系统是一个计算机智能软件系统专家系统是一个计算
48、机智能软件系统，它运用特它运用特定领域的专门知识定领域的专门知识，通过推理来模拟解决通常由人类通过推理来模拟解决通常由人类专家才能解决的各种复杂、具体的问题专家才能解决的各种复杂、具体的问题，其解决问题其解决问题的能力达到与领域专家同等水平。的能力达到与领域专家同等水平。专家系家系统的研究起源于前述的的研究起源于前述的DENDRALDENDRAL系统系统，它和它和后来研制的后来研制的MYCINMYCIN系统一起推动了专家系统技术的大系统一起推动了专家系统技术的大发展。进入发展。进入2020世纪世纪8080年代后期年代后期，专家系统加快了其实专家系统加快了其实用化步伐用化步伐。例如据例如据198
49、81988年美国的一份统计资料讲年美国的一份统计资料讲：19871987年得年得到实用的专家系统为到实用的专家系统为5050个个，而而19881988年则达年则达14001400个个，至至于声称在研制开发中的专家系统就更多了于声称在研制开发中的专家系统就更多了。 专家系统成功案例成功案例American ExpressAmerican Express公司研制的公司研制的专家系家系统AAAA和和CACA 长期以来，期以来，该公司提供的信用卡服公司提供的信用卡服务面面临恶性性透支和欺透支和欺骗行行为等等问题，致使公司每年蒙受高达，致使公司每年蒙受高达1 1亿美元的美元的损失失。为此，判断持卡人是否
50、正当使用信此，判断持卡人是否正当使用信用卡成用卡成为迫切需解决的迫切需解决的问题。如何在如何在9090秒的秒的时间内内对多达多达1616屏幕的信用卡屏幕的信用卡记录进行行审查？人工？人工审查是是不可能的。不可能的。所以公司于所以公司于19881988年研制了年研制了AAAA系系统来帮助来帮助做信用卡做信用卡审查工作，工作，获得了巨大成功，每年可得了巨大成功，每年可为公公司挽回司挽回损失近失近27002700万美元。万美元。19911991年公司又研制了年公司又研制了CACA系系统来来审查AAAA系系统决策决策的合理性的合理性，以求提高以求提高AAAA系系统的可靠性的可靠性。作作为这两个两个专家
51、系家系统联合工作的合工作的结果果，公司几乎每年可挽回公司几乎每年可挽回50005000万美元的万美元的损失。失。CACA系系统的开的开发涉及到美国司法的复涉及到美国司法的复杂性性5050个个州各自州各自颁布差异很大的信用法律，知布差异很大的信用法律，知识处理技理技术正正好大有用武之地。好大有用武之地。 目前，专家系统已广泛用于工业、农业、医疗、地质、气象、交通、军事、教育、空间技术、信息管理等各方面，大大提高了工作效率和工作质量，创造了可观的经济效益和积极的社会效益。今后专家系统研究的重点课题是：如何克服专家系统的脆弱性，提高鲁棒性，浅层知识与深层知识推理的结合，多专家系统协作求解，自动知识获
52、取等。专家系统 模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。模式识别是一个不断发展的新学科它的理论基础和研究范围也在不断发展。随着生物医学对人类大脑的初步认识，模拟人脑构造的计算机实验即人工神经网络方法早在20世纪50年代末和60年代初就已经开始。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。至今，在模式识别领域，神经网络方法已经成功地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。模式识别如果能让计算机如果能让计算机“听懂听懂”、“看懂看懂”人类自身的人类自身的语言语言( (如汉语、英语、法语等如汉语、英语、法语
53、等) )，那将使更多的人那将使更多的人可以使用计算机可以使用计算机，大大提高计算机的利用率。自大大提高计算机的利用率。自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类自然然语言理解就是研究如何让计算机理解人类自然语言的一个研究领域。语言的一个研究领域。自然自然语言理解是指机器能言理解是指机器能够执行人行人类所期望的所期望的以下以下语言功能言功能：回答有关提问回答有关提问(question-answering)(question-answering)； 摘要生成和文本释义摘要生成和文本释义(Summarizing and (Summarizing and paraphrase)paraphrase)；翻
54、译翻译(translation) (translation) 。 自然语言处理 IDSS IDSS是将是将AIAI技技术引入引入DSSDSS而形成的一种新型信息而形成的一种新型信息系系统。它是以信息技。它是以信息技术为手段，手段，应用管理科学、用管理科学、计算算机科学及有关学科的理机科学及有关学科的理论与方法，与方法，针对半半结构化和非构化和非结构化的决策构化的决策问题，通，通过提供背景材料、提供背景材料、协助明确助明确问题、修改完善模型、列、修改完善模型、列举可能方案、可能方案、进行分析比行分析比较等等方式，方式，为管理者做出决策提供帮助的智能型人机互助管理者做出决策提供帮助的智能型人机互助
55、式信息系式信息系统 。 在席卷全球的信息革命浪潮中，在席卷全球的信息革命浪潮中，IDSSIDSS作作为DSSDSS研研究的究的热点和主要点和主要发展方向，引起了国内外学展方向，引起了国内外学术界和企界和企业界的极大重界的极大重视。智能决策支持系统 人工神经网络是一个用大量称做人工神经元的人工神经网络是一个用大量称做人工神经元的简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来用来模拟大脑神经系统的结构和功能模拟大脑神经系统的结构和功能。 人工神人工神经网网络的研究始于的研究始于2020世世纪4040年代。年代。19431943年年，生理学家生理学家W. McCu
56、llochW. McCulloch和数理逻辑学家和数理逻辑学家W. W. PittsPitts提出了形式神经元的数学模型提出了形式神经元的数学模型(M-P(M-P模型模型) )，从从此开创了将数理科学与认知科学结合此开创了将数理科学与认知科学结合，探索人脑奥探索人脑奥秘的过程。秘的过程。人工神经网络 在经历了几十年的曲折发展道路之后在经历了几十年的曲折发展道路之后，到了到了2020世纪世纪8080年代年代，HopfieldHopfield在神经网络建在神经网络建模及应用方面提出了模及应用方面提出了HopfieldHopfield神经网络模型神经网络模型，以及以及RumelhartRumelha
57、rt等等提出了多层网络中的反向传提出了多层网络中的反向传播播(B-P)(B-P)算法算法，使神经网络的研究再次出现高使神经网络的研究再次出现高潮潮，步入鼎盛时期步入鼎盛时期，取得了许多研究成果。取得了许多研究成果。人工神经网络自动定理证明 利用计算机进行利用计算机进行ATPATP是是AIAI研究中的一个重要方向研究中的一个重要方向，在发展在发展AIAI方法上起过重大的作用。很多非数学领域的方法上起过重大的作用。很多非数学领域的任务任务，都可以转化为一个定理证明问题。目前都可以转化为一个定理证明问题。目前，自动自动定理证明的常用方法有定理证明的常用方法有3 3大类大类：自然演绎法；判定法；：自然
58、演绎法；判定法；定理证明器。定理证明器。 自然演绎法自然演绎法：其基本思想是依据推理规则其基本思想是依据推理规则，从前提和从前提和公理中可以推出许多定理公理中可以推出许多定理，如果待证明的定理恰好在如果待证明的定理恰好在其中其中，则定理得证。则定理得证。自动定理证明定理证明器：定理证明器：是研究一切可判定问题的证明方法。是研究一切可判定问题的证明方法。它的基础是它的基础是19651965年年RobinsonRobinson提出的归结原理。提出的归结原理。 判定法判定法：即对一类特定的问题找出统一的、可在即对一类特定的问题找出统一的、可在计算机上实现的算法解计算机上实现的算法解 。如吴文俊的。如
59、吴文俊的“吴方法吴方法”。机器人学是在社会对机器人的需求和机器人技术机器人学是在社会对机器人的需求和机器人技术的迅速发展的基础上，形成的一个多学科高度交叉的的迅速发展的基础上，形成的一个多学科高度交叉的前沿学科。前沿学科。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有较好的理解。目前研制出来的机器人一般是目前研制出来的机器人一般是针对具体具体领域的，域的，如工如工业机器人、机器人、井井下机器人、宇宙机器人等下机器人、宇宙机器人等，特别应特别应用在一些环境比较危险、人们难以胜任的工作场合用在一些环
60、境比较危险、人们难以胜任的工作场合。机器人学 随着计算机技术的快速发展，人工智能的研究近几年来也取得了很多新的进展，许多的研究领域不断出现，例如数据挖掘、网络信息过滤等都是一些新型的研究领域。随着科学技术的发展，人工智能各研究领域间联系将更加紧密，互相渗透，这种融合与渗透必将促进人工智能研究的发展，促使其走向实际应用。73机器人足球74机器感知计算机视觉(2/2)n汽车驾驶仿真系统汽车驾驶仿真系统75生物特征识别人脸 脸部热量图 指纹 手形 手部血管分布 虹膜 视网膜 签名 语音 76指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别77会做饭的机器人78机器人支撑起日本工业n机器人与汽车结合
61、n会话机器人:“怎么好像要睡着了？前面10公里处就有个休息站。”WowWee推出全新机器狗CHiP79机器宠物可以和主人聊天，并绝对的执行主人的命令。通过可穿戴控制器SmartBand来学习主人的行为习惯，并根据语 音命令执行相应 的任务，此外配 合SmartBall能够像真狗一样来玩游戏。扫地机器人80在清扫前首先会对所清扫的区域进行巡航扫描，使用LDS进行激光雷达探测绘制出一张地图，会对全屋的环境进行自行探测：将客厅、卧室、厨房、阳台、卫生间等区域的分布反馈在手机APP端，在家庭地图上，用户甚至可以清晰地识别出房间门、家具摆放位置等。无人机加上人工智能81为无人机添加新的大脑人工智能系统(AI)，此举将改变许多行业的发展进程并显著提高人们的工作效率
