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1、人工智能(RN N ZH NN)ARTIFICIAL INTELLIGENCE主讲：鲍军鹏 博士西安交通大学电信学院(xuyun)计算机系电子邮箱：版本：2.02010年1月第一页，共50页。教材(JIOCI)作者(zuzh)：鲍军鹏、张选平书名：人工智能导论出版社：机械工业出版社出版年：2010书号：ISBN978-7-111-28837-4第二页，共50页。参考书陆汝钤，人工智能，北京：科学出版社，1996 王永庆，人工智能原理与方法，西安：西安交通大学出版社，1998 蔡自兴，人工智能基础，北京：高教出版社， 2005 Michell T M. 机器学习，北京：机械(jxi)工业出版社，
2、2003 Tomas Dean. 人工智能：理论与实践，北京：电子工业出版社，2004 刘峡壁，人工智能导论：方法与系统，北京：国防工业出版社，2008 史忠植，高级人工智能，北京：科学出版社，2006 第三页，共50页。考核内容（1）写一份5千字以上的读书报告。主题：a.(学号末尾为0，5)：专家系统、智能决策、智能规划、智能体；b.(学号末尾为1，6)：机器学习（数据挖掘、知识发现）；c.(学号末尾为2，7)：机器视觉、模式识别、图像理解；d.(学号末尾为3，8)：知识、推理；e.(学号末尾为4，9)：搜索、博弈、优化。要求(yoqi)：必须附10篇以上的参考文献（论文），不得抄袭教科书。
3、其中软件学报、计算机学报、计算机研究与发展、人工智能与模式识别中的论文至少4篇；IEEE论文库中的论文至少3篇。严禁相互拷贝!违者0分！第四页，共50页。考核内容（2）编程。a.请用三种方法解决15、25、35城市对称TSP问题。b.请用BP算法学习曲线f(x)=sin6(5x), x0,500上的点，进行预测。要求：程序输出搜索或者学习过程以及最终运行(ynxng)结果；提交相关文档（问题描述，解决算法和方案，程序流程图）；用Java实现全部算法，不得使用他人模块；可以相互讨论，但是必须独立编程，独立书写文档。严禁相互拷贝!违者0分！第五页，共50页。考核内容（3）课堂讨论。主题：机器(j
4、q)的反叛机器(j q)的智能会超越人类吗？听课情况。笔试。第六页，共50页。第一章绪论1.1 什么是人工智能1.2 人工智能发展简史1.3 人工智能研究(ynji)方法1.4 人工智能研究(ynji)及应用领域第七页，共50页。1.1.1 关于(GUNY)智能什么是智能(zh nn)？现代汉语词典：智慧和才能；或者具有人的某些智慧和才能。牛津高阶英语词典（OXFORD ADVANCED LEARNERS DICTIONARY）：以逻辑的方式学习、理解、思考事物的能力The ability to learn understand and think in a logical way about
5、 things.第八页，共50页。思维(SWI)理论来自认知科学（Cognitive Science）。认为智能的核心是思维。人的一切智慧或者(huzh)智能都来自于大脑的思维活动，人类的一切知识都是人们思维的产物。因而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。第九页，共50页。知识阈值(Y ZH)理论强调知识对于智能的重要意义和作用，认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度。智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。例如下棋。在人工智能的发展史中有重要影响(yngxing)。发展出了知识工程、专家系统等等。第十页，共50页。进化(JNHU)理论MIT的Brooks教授提出。人
6、的本质能力是在动态环境中的行走能力，对外界事务的感知能力，维持生命和繁衍生息的能力。因此智能是某种复杂系统所浮现的性质。该理论的核心是用控制取代表示，从而取消概念、模型及显式表示的知识。否定抽象对于(duy)智能及智能模拟的必要性，强调分层结构对于(duy)智能进化的可能性与必要性。第十一页，共50页。对人工智能(RN N ZH NN)的定义麦卡锡（John McCarthy）：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样(yyng)。尼尔逊（Nilsson）：人工智能是关于人造物的智能行为，包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。巴尔（A. Barr）和费根鲍姆（E
7、. A. Feigenbaum）：人工智能属于计算机科学的一个分支，旨在设计智能的计算机系统，也就是说，对照人类在自然语言理解、学习、推理问题求解等方面的智能行为，它所设计的系统应呈现出与之类似的特征。第十二页，共50页。我们(W MEN)认为人工智能就是研究如何使一个计算机系统具有像人一样的智能特征，使其能模拟、延伸、扩展人类智能。通俗地讲，人工智能就是研究如何使得计算机会听、说、读、写、学习、推理，能够适应环境变化，能够模拟出人脑思维活动。人工智能就是要使计算机能够像人一样去思考(sko)和行动，完成人类能够完成的工作，甚至在某些方面比人更强。第十三页，共50页。1.1.2 人工智能的研究
8、人工智能的研究(YNJI)目目标标最终目标造出一个像人一样具有(jyu)智能，会思维和行动的计算机系统。强人工智能机器可以有知觉，有自我意识。弱人工智能机器只不过看起来像是智能的，不会有自主意识。第十四页，共50页。图灵测试(CSH)（1）英国数学家Alan M.Turing在1950年发表的“计算机与智能(Computing Machinery and Intelligence)”论文中提出了“图灵测试”。他被誉为“人工智能之父”。Turing测试第一次给出了检验计算机是否具有(jyu)智能的哲学说法。第十五页，共50页。图灵测试(CSH)（2）Q:你的14行诗的首行为“你如同(rtng)夏
9、日”，你不觉得“春日”更好吗?A:它不合韵。Q: “冬日”如何？它可是完全合韵的。A:它确是合韵，但没有人愿被比为“冬日”。Q:你不是说过匹克威克先生让你能想起圣诞节吗？A:是的。Q:圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。A: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。第十六页，共50页。对图灵测试(CSH)的质疑JOHN R. SEARLEMills Prof. Of the Philosophy of Mind and Language at University of California，Berkeley 一个不懂汉语的人A
10、，一个充分详细的汉语问答手册。不计查手册的时间代价。给A一个使用汉语提出的问题(wnt)，A通过汉语符号的比对使用手册，给出回答。Searle问，如果A通过查手册做出的回答与懂汉语的人一样，A懂汉语吗？第十七页，共50页。深蓝(DEEP BLUE)（1）IBM公司(N S)的RS/6000SP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(qpn)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(Kasparov)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。第十八页，共50页。深蓝（2）96年2月第一
11、次比赛结果：“深蓝”：胜、负、平、平、负、负2：4（负）97年5月第二次比赛结果：“深蓝”：负、胜、平、平、平、胜3.5:2.5（胜）第十九页，共50页。深蓝（3）“深蓝”的技术指标：32个CPU每个CPU有16个协处理器每个CPU有256M内存(ni cn)每个CPU的处理速度为200万步/秒第二十页，共50页。深蓝（4）“深蓝”有智能吗？媒体与大众(dzhng)“可以有”科学家“真没有”第二十一页，共50页。人工智能的近期(JN Q)目标使现有的计算机系统更聪明(cngmng)、更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为，成为人类的
12、智能化辅助工具。第二十二页，共50页。1.2 人工智能(RN N ZH NN)发展简史人工智能的发展(fzhn)到目前为止经历的三个阶段第一阶段：孕育（1956年之前）第二阶段：形成（19561969）第三阶段：发展(fzhn)（1970年至今）第二十三页，共50页。人工智能提出(T CH)之前（1）Aristotle (公元前384322) 在工具论的著作中提出形式逻辑。Bacon (15611626)在新工具中提出归纳法。Leibnitz (16461716) 研制了四则计算器，提出了“通用符号”和“推理计算”的概念，使形式逻辑符号化，可以说是“机器思维”研究的萌芽。19世纪以来，数理逻辑
13、、自动机理论、控制论、信息论、仿生学、计算机、心理学等科学技术的进展，为人工智能的诞生，准备了思想、理论和物质基础。Boole (18151864)创立了布尔代数，他在思维法则一书中，首次用符号语言描述了思维活动(hu dng)的基本推理法则。第二十四页，共50页。人工智能(RN N ZH NN)提出之前（2）1936: 1936: 图灵提出了图灵提出了“图灵机图灵机”概念概念一种理想计算机的数学模型。一种理想计算机的数学模型。19431943：美国神经生理学家：美国神经生理学家W.McCulloch and W.PittsW.McCulloch and W.Pitts提出了提出了M-PM-P
14、模型，模型，奠定了人工神经网络发展奠定了人工神经网络发展(fzhn)(fzhn)的基础。的基础。1946: ENIAC1946: ENIACElectronic Numerical Integrator and CalculatorElectronic Numerical Integrator and Calculator1950: Alan Turing1950: Alan Turing的文章的文章“Computing Machinery and “Computing Machinery and Intelligence.”Intelligence.”提出图灵测试。提出图灵测试。 第二十五页
15、，共50页。M-P模型模型(MXNG)图图解解第二十六页，共50页。人工智能(RN N ZH NN)提出之前（3）在50年代，计算局限在数值处理(chl)，例如，计算弹道等。1950年，Shannon完成了第一个下棋程序。开创了非数值计算的先河。Newell, Simon, MaCarthy and Minsky等均提出以符号为基础的计算。第二十七页，共50页。人工智能的初期(CHQ)阶段（1）蓬勃发展19561956夏夏: : 麦卡麦卡锡锡(McCarthy)(McCarthy)等等1010人正式提出了人正式提出了“人工智能人工智能” ” 这这一一术术语语。19561956：赛缪赛缪尔尔(S
16、amuel)(Samuel)研制出了跳棋程序。研制出了跳棋程序。1957: Newell, Shaw1957: Newell, Shaw和和SimonSimon提出通用提出通用问题问题求解系求解系统统 GPS GPS19581958： 美籍美籍华华人王浩在人王浩在IBMIBM740740机器上用机器上用3 35 5分分钟证钟证明了数学原明了数学原理中有关命理中有关命题题演算的全部定理演算的全部定理(220(220条条) )。19591959年年鲁宾逊鲁宾逊(Robinson)(Robinson)提出了消解定理，提出了消解定理，为为定理的机器定理的机器证证明作出了突破性明作出了突破性贡贡献。献。
17、1958: McCarthy1958: McCarthy在在MITMIT实现实现了了 LISP LISP1959: Samuel1959: Samuel的跳棋程序打的跳棋程序打败败他本人他本人能学棋能学棋谱谱、能从、能从对阵对阵中学中学习习19621962年打年打败败ConnecticutConnecticut洲的跳棋冠洲的跳棋冠军军19651965：StanfordStanford的的费费根根鲍鲍姆姆(E.A.Feigenbaum)(E.A.Feigenbaum)开展了开展了专专家系家系统统DENDRALDENDRAL的研究的研究(ynji)(ynji)，并于，并于19681968年投入使用
18、。年投入使用。这这是一个分析化合是一个分析化合物分子物分子结结构的构的专专家系家系统统。第二十八页，共50页。人工智能的初期(CHQ)阶段（2）盲目乐观1958: Newell和Simon的四个预测十年内，计算机将成为世界象棋冠军1997年“深蓝”才第一次击败国际象棋世界冠军十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理1976年美国数学家Kenneth Appel等人在三台大型机上完成了四色定理证明。1977年我国数学家吴文俊在提出了一种(y zhn)几何定理机械化证明方法十年内，计算机将能谱写优美的乐曲十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论第二十九页，共50页。人工智能(RN N ZH NN
19、)的初期阶段（3）打击一个(y )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）第三十页，共50页。人工智能的初期(CHQ)阶段（4）打击出现这样(zhyng)的错误的原因：Spirit：1）精神 2）烈性酒、酒精结论：必须理解才能翻译，而理解需要知识第三十一页，共50页。人工智能的初期阶段(JIDUN)（5）打击1966: ALPAC1966: ALPAC的负面报告造成的负面报告造成 美国政府取消美国政府
20、取消(qxio)(qxio)对机器翻译的资助对机器翻译的资助1969: Minsky 1969: Minsky 和和 Papert Papert的感知机报告造成美国政府取消的感知机报告造成美国政府取消(qxio)(qxio)对神经网对神经网络研究的资助。络研究的资助。1973: James Lighthill1973: James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府取消爵士的负面报告使得英国政府取消(qxio)(qxio)对对AIAI研究研究的资助的资助“人工智能研究是不成功的，不值得政府资助。人工智能研究是不成功的，不值得政府资助。”英政府接受了此报告的观点。从那时起至今，英国英政
21、府接受了此报告的观点。从那时起至今，英国AIAI研究一蹶不振。研究一蹶不振。第三十二页，共50页。MINSKY的批的批评评(P PNG)1969年，Minsky出版Perceptron一书。一方面，他批评感知机无法解决(jiju)非线性问题，例如， XOR问题。复杂性信息处理应该以解决(jiju)非线性问题为主。另一方面，几何方法应该代替分析方法作为主要数学手段。对人工智能发展的影响：在以后的二十年，感知机的研究方向被忽视。基于符号的知识表示成为主流。基于逻辑的推理成为主要研究方向。第三十三页，共50页。人工智能(RN N ZH NN)的发展（1）锲而不舍1977: SRI1977: SRI启
22、动启动 PROSPECTOR PROSPECTOR 工程工程帮助地质专家探测和解释帮助地质专家探测和解释(jish)(jish)矿物矿物19781978年发现钼矿脉年发现钼矿脉(molybdenum vein)(molybdenum vein)1977: Edward Feigenbaum1977: Edward Feigenbaum正式提出知识工程作为一门学科正式提出知识工程作为一门学科在在19771977年年IJCAIIJCAI会议上会议上1980: John McDermott1980: John McDermott的的XCONXCON专家系统专家系统用于配置用于配置 VAX VAX 机
23、器系统机器系统第三十四页，共50页。人工智能的发展(FZHN)（2）再度兴起知识工程时代专家系统(zhun ji x tn)知识工程知识工程席卷全球第三十五页，共50页。人工智能的发展（3）再度(ZID)兴起1981: 1981: 日本政府宣布日本五代机（日本政府宣布日本五代机（first-generation computerfirst-generation computer）计）计划（即智能计算机）划（即智能计算机）1982: John Hopfield 1982: John Hopfield 掀起神经网络的研究掀起神经网络的研究1986: Thinking Machines Inc 19
24、86: Thinking Machines Inc 研制联结机器研制联结机器 (Connection (Connection Machine)Machine)1987: LISP1987: LISP机器市场开始机器市场开始(kish)(kish)暗淡暗淡1988: 3861988: 386芯片使得芯片使得PCPC机速度可以与机速度可以与LISPLISP机器媲美机器媲美第三十六页，共50页。人工智能(RN N ZH NN)的发展（4）重大突破1982年，JHopfield提出了可用作联想存储器的互连网络，这个网络称为Hopfield网络模型。Hopfield网络比较成功求解了货郎担问题(wnt)
25、1986年，Rumelhart发现了BP算法，导致感知机之类的研究重新兴起。 BP网（算法），解决了多层网的学习问题(wnt)存在问题(wnt)：理论依据解决大规模问题(wnt)的能力新的动向构造化方法第三十七页，共50页。人工智能的发展(FZHN)（4）广泛深入1992: 1992: 日本政府宣布五代机计划失败。随后启动日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWCRWC计划（计划（Real Real World Computing ProjectWorld Computing Project）1993: Shoham1993: Shoham提出提出AOP,Agent-Oriented Prog
26、rammingAOP,Agent-Oriented Programming1995: Vapnik1995: Vapnik提出提出SVMSVM1996:1996:中科院计算所多主体系统中科院计算所多主体系统MAPEMAPE1996: DARPA1996: DARPA启动启动HPKBHPKB计划计划军事上的军事上的“Grand Challenge”“Grand Challenge”问题分析和求解问题分析和求解1997: IBM 1997: IBM 深蓝深蓝II (Deep Blue)II (Deep Blue)击败击败(jbi)Garry Kasparov(jbi)Garry Kasparov2
27、000:2000:中科院计算所多主体环境中科院计算所多主体环境MAGE,MAGE,知识发现系统知识发现系统MSMinerMSMiner第三十八页，共50页。人工智能(RN N ZH NN)的未来网络给AI带来无限的机会知识(zh shi)发现与数据挖掘AI走向实用化第三十九页，共50页。1.3 人工智能研究(YNJI)方法1.3.1 人工智能研究的特点交叉学科综合性、理论性、实践性、应用性都很强与传统的计算机软件系统相比以知识为主要研究对象；大多采用启发式（Heuristics）方法而不用穷举的方法来解决问题；一般都允许出现(chxin)不正确结果。第四十页，共50页。1.3.2 人工智能的研
28、究(YNJI)途径符号主义(zhy)（Symbolicism）基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。联结主义(zhy)（Connectionism）基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。行为主义(zhy)（Actionism）基于控制论和“感知动作”型控制系统的人工智能学派第四十一页，共50页。1. 符号(FHO)主义物理符号系统假设（ Newell和Simon，1976）物理符号系统具有必要且足够的方法来实现普通的智能行为。把智能问题都归结为符号系统的计算问题，把一切精神活动都归结为计算。所以人类的认识过程就是一种符号处理过程，思维就是符号的计算。有限合理性
29、原理（Simon）人类之所以能在大量不确定、不完全信息的复杂环境下解决那些难题，其原因在于人类采用了启发式搜索(su su)的试探性方法来求得问题的有限合理解。第四十二页，共50页。1. 符号(FHO)主义一个物理符号系统的符号操作功能主要有：输入、输出、储存(chcn)、复制符号；建立符号结构，即确定符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；条件性迁移，依赖已经掌握的符号继续完成行为。任何一个系统，如果能够表现出智能的话，一定能执行上述六种功能；反过来，如果任何系统具有以上六种功能，它就能表现出智能。符号主义观点认为：知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推
30、理和知识运用。从功能上对人脑进行模拟在自动推理、定理证明、机器博弈、自然语言处理、知识工程、专家系统等方面取得了显著成果。但是“常识”问题，不确定事物的表示和处理问题是需要解决的难题“传统的人工智能”或者“经典的人工智能”第四十三页，共50页。2. 联结(LINJI)主义人类智能的物质基础是神经系统，其基本单元是神经元。搞清楚人脑的结构及其信息处理机理和过程，就可望揭示人类智能的奥秘。从而真正实现人类智能在机器上的模拟。神经网络具有独特优势以分布式的方式存储信息，以并行方式处理信息，具有很强的鲁棒性和容错性，可具有实现自组织、自学习(xux)能力。从结构上对人脑进行模拟适合于模拟人脑形象思维，
31、能够快速得到近似解，便于实现人脑的低级感知功能。在图像处理、模式识别、机器学习(xux)等方面具有相当优势。不适合于模拟人类的逻辑思维过程，其基础理论研究也有很多难点。第四十四页，共50页。3. 行为主义1991年麻省理工学院的Brooks提出了无需知识表示的智能和无需推理的智能。他认为智能只是在与环境交互作用中才表现出来，不应采用集中式的模式，而是需要具有不同的行为模式与环境交互，以此来产生复杂行为。智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。基本观点(gundin)：知识的形式化表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一；智能取决于感知和行动，应直接利用机器对环境作用
32、后，以环境对作用的响应为原型；智能行为只能体现在世界中，通过周围环境交互表现出来；人工智能可以象人类智能一样逐步进化，分阶段发展和增强。从行为上模拟和体现智能。模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。在智能控制、机器人领域获得了很多成就。行为主义学派的兴起表明控制论、系统工程的思想将进一步影响人工智能的发展。第四十五页，共50页。1.3.3 人工智能(RN N ZH NN)研究资源Artificial IntelligenceArtificial Intelligence ReviewJournal of AI ResearchMach
33、ine LearningAI MagazineApplied Artificial IntelligenceComputational IntelligenceIEEE Trans on Neural Networks IEEE Trans on Systems， Man， & Cybernetics， Part A & BNeural NetworksPattern RecognitionRobotica第四十六页，共50页。1.4 人工智能(RN N ZH NN)研究及应用领域问题求解（Problem Solving）与博弈（Game Playing）通过搜索的方法寻找目标解的一个合适操作
34、序列，并满足问题的各种约束。专家系统（Expert System）对人类专家求解问题的过程进行建模，对知识进行合理表示，然后运用推理技术来模拟通常由人类专家才能解决的问题，达到具有与专家同等解决能力的水平。自动定理证明（AutomaticTheoremProving）研究如何把人类证明定理的过程变成能在计算机上自动实现符号演算的过程，就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现像人类证明定理那样的非数值符号演算过程。机器学习（Machine Learning）研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能，从大量的数据中发现规律，提取知识，并在实践中不断地完善、增强(zngqing)自我。第四十
35、七页，共50页。1.4 人工智能(RN N ZH NN)研究及应用领域人工神经网络（Artificial Neural Network）以联结主义研究人工智能的方法，以对人脑和自然神经网络的生理研究成果为基础，抽象和模拟人脑的某些机理、机制，实现某方面(fngmin)的功能。模式识别（PatternRecognition）狭义：为计算机配置各种感觉器官，使之能直接接受外界的各种信息。广义：应用电子计算机及外部设备对给定事物进行鉴别和分类，将其归入与之相同或相似的模式中。计算机视觉（ComputerVision）研究如何用计算机实现或模拟人类视觉功能。第四十八页，共50页。1.4 人工智能(RN
36、 N ZH NN)研究及应用领域自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）研究如何使计算机能够理解、生成、检索自然语言（包括语音和文本），从而实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流。智能体（Agent）研究在逻辑或物理上分散的智能系统之间如何相互协调各自(gz)的智能行为，实现问题的并行求解。智能控制（Intelligent Control）人工智能和自动控制相结合的产物，是自动控制的最新发展阶段，主要研究适用于复杂系统的控制理论和技术机器人学（Robotics）在电子学、人工智能、控制论、系统工程、精密机械、信息传感、仿生学以及心理学等多种学科和技术的基础上形成的一种综合性技术学科。人工生命（Artificial Life）用计算机等人造系统演示、模拟、仿真具有自然生命系统特征的行为。第四十九页，共50页。本章(BN ZHN)完第五十页，共50页。
