人工智能ArtificialIntelligence第一章.ppt

人工智能 Artificial Intelligence 第一章,史忠植 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所 /,緒 論 Introduction,2019/7/16,1,史忠植 人工智能：緒論,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,2,內(nèi)容提要,1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的起源與發(fā)展歷史 1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容 1.4 人工智能研究的主要學(xué)派 1.5 人工智能的應(yīng)用 1.6 小結(jié)和展望,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,3,人工智能,人工智能(Artificial Intelligence)是相對(duì)人的自然智能而言，即用人工的方法和技術(shù),模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能, 實(shí)現(xiàn)某些“機(jī)器思維”。 作為一門(mén)學(xué)科，人工智能研究智能行為的計(jì)算模型，研制具有感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、決策等思維活動(dòng)的計(jì)算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問(wèn)題。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,4,人工智能,Stuart Russell和Peter Norvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類 ：,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,5,類人行為方法,Kurzwell提出人工智能認(rèn)為人工智能是一門(mén)技術(shù)，它創(chuàng)造出夠完成一定任務(wù)的機(jī)器，而當(dāng)我們?nèi)祟悓?duì)這些任務(wù)進(jìn)行處理的時(shí)候，需要一定的智能。 方法： 對(duì)于人類做的比較好的智能任務(wù)，讓計(jì)算機(jī)來(lái)完成 最著名的就是Turing測(cè)試,定理證明 下國(guó)際象棋 做外科手術(shù) 診斷疾病 ,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,6,Turing測(cè)試,測(cè)試者A，被測(cè)試者B與C。 A是人，B與C一個(gè)是人，另一個(gè)是計(jì)算機(jī)。 A提出問(wèn)題，B與C分別回答。 如果B與C的回答，使得A無(wú)法區(qū)分是人的回答還是計(jì)算機(jī)的回答，則計(jì)算機(jī)具有了智能。 Turing測(cè)試第一次給出了檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)是否具有智能的哲學(xué)說(shuō)法。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,7,類人思維方法,Bellman提出人工智能是那些與人的思維、決策、問(wèn)題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動(dòng)的自動(dòng)化。 主要采用的是認(rèn)知模型的方法-是關(guān)于人類思維工作原理的可檢測(cè)的理論。 如果說(shuō)某個(gè)程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內(nèi)部是怎樣工作的，可以有兩種方法：通過(guò)內(nèi)?。╥ntrospection）-在人思考過(guò)程中，掌握人自己的想法；或者通過(guò)心理學(xué)實(shí)驗(yàn),2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,8,理性思維方法,1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用計(jì)算模型研究智力能力。這是一種理性思維方法。 一個(gè)系統(tǒng)如果能根據(jù)它所知的信息(知識(shí)、時(shí)間、資源等)能夠做出最好的決策，這就是理性的 當(dāng)知識(shí)是完全的，并且資源是無(wú)限的時(shí)候，就是所謂的邏輯推理。 當(dāng)知識(shí)是不完全的，或者資源有限時(shí)，就是理性的行為。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,9,理性行為方法,尼爾森（Nilsson）認(rèn)為人工智能關(guān)心的是人工制品中的智能行為。這種人工制品主要指能夠動(dòng)作的主體（agent）。 行為上的理性指的是已知某些信念，執(zhí)行某些動(dòng)作以達(dá)到某個(gè)目標(biāo)。主體（agent）可以看作是可以進(jìn)行感知和執(zhí)行動(dòng)作的某個(gè)系統(tǒng)。在這種方法中，人工智能可以認(rèn)為就是研究和建造理性主體（agent）。 在“理性思維”方法中，它所強(qiáng)調(diào)的是正確的推理。做出正確的推理有時(shí)被作為理性主體（agent）的一部分。另一方面，正確的推理并不是理性的全部，因?yàn)樵谟行┣榫跋?，往往沒(méi)有某個(gè)行為一定是正確的，而其他的是錯(cuò)誤的。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,10,內(nèi)容提要,1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的起源與發(fā)展歷史 1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容 1.4 人工智能研究的主要學(xué)派 1.5 人工智能的應(yīng)用 1.6 小結(jié)和展望,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,11,人工智能的誕生,1956: 世界上第一次正式的AI會(huì)議 美國(guó)的Dartmouth College，為期2月 John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”這一術(shù)語(yǔ) 著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,12,人工智能的發(fā)展,1958: Newell和Simon的四個(gè)預(yù)測(cè) 十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將成為世界象棋冠軍 十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將發(fā)現(xiàn)或證明有意義的數(shù)學(xué)定理 十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將能譜寫(xiě)優(yōu)美的樂(lè)曲 十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將能實(shí)現(xiàn)大多數(shù)的心理學(xué)理論 1959: Frank Rosenblatt提出感知器模型（Perceptron Model) 1959: MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,13,人工智能的發(fā)展,專家系統(tǒng)時(shí)期 1962: McCarthy調(diào)到Stanford, 1963年創(chuàng)建Stanford AI Lab 1963: M. Ross Quillian開(kāi)創(chuàng)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)（Semantic Nets) 1965: Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab 1965: MIT的Joseph Weizenbaum研制出ELIZA 1965-83: Feigenbaum和Lederberg啟動(dòng)DENDRAL工程 1966: ALPAC的負(fù)面報(bào)告造成 美國(guó)政府取消對(duì)機(jī)器翻譯的資助 1969: Minsky 和 Papert的感知機(jī)造成美國(guó)政府取消對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的 資助。 1969: SRI研制出機(jī)器人Shakey,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,14,人工智能的發(fā)展,自然語(yǔ)言處理 1970: Stanford的Terry Winograd等研制出（ETAOIN） SHRDLU 1970: Colmerauer研制出PROLOG語(yǔ)言的解釋系統(tǒng) 1972: DARPA取消Stanford大學(xué)機(jī)器人研究(Shakey)的 資助。 1972: Mycin工程啟動(dòng) 1973: James Lighthill爵士的負(fù)面報(bào)告使得英國(guó)政府 取消對(duì)AI研究的資助 1976: DARPA 取消對(duì)語(yǔ)音識(shí)別研究的資助 1976: Greenblatt研制出第一臺(tái)LISP機(jī)CONS,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,15,人工智能的發(fā)展,1976: Doug Lenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM 1977: SRI啟動(dòng) PROSPECTOR 工程 幫助地質(zhì)專家探測(cè)和解釋礦物 1978年發(fā)現(xiàn)鉬礦脈(molybdenum vein) 1977: Edward Feigenbaum正式提出知識(shí)工程作為一門(mén)學(xué)科 在1977年IJCAI會(huì)議上 1979: Stanford研制出第一臺(tái)計(jì)算機(jī)控制的汽車(chē) 1980: 第一屆美國(guó)AI協(xié)會(huì)會(huì)議（AAAI）在Stanford召開(kāi)。 1980: John McDermott的XCON專家系統(tǒng) 用于配置 VAX 機(jī)器系統(tǒng),2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,16,人工智能的發(fā)展,知識(shí)工程時(shí)期 1981: 日本政府宣布日本五代機(jī)（即智能計(jì)算機(jī)） 1982: John Hopfield 掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究 1983: MCC （Microelectronics and Computer Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任） 1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的勸說(shuō)下在MCC開(kāi)始Cyc的研究 1986: Thinking Machines Inc 研制聯(lián)結(jié)機(jī)器 1987: LISP機(jī)器市場(chǎng)開(kāi)始暗淡 1988: 386芯片使得PC機(jī)速度可以與LISP機(jī)器媲美,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,17,人工智能的發(fā)展,分布式人工智能 1992: 日本政府宣布五代機(jī)計(jì)劃失敗。隨后啟動(dòng)RWC計(jì)劃 （Real World Computing Project） 1993: Shoham提出AOP,Agent-Oriented Programming 1994: 中科院計(jì)算所多主體系統(tǒng) 1997: IBM 深藍(lán)II (Deep Blue)擊敗Garry Kasparov 2000: Jade，Jack， Zeus， AgentBuild 中科院計(jì)算所多主體環(huán)境MAGE,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,18,人工智能的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘 1989：數(shù)據(jù)集知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD 1991：Pawlak 粗糙集專著 1992：波蘭Kiekrz召開(kāi)第一屆粗糙集國(guó)際討論會(huì) 1995: Vapnik提出SVM 2000: 知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner 2005：第一屆IEEE國(guó)際粒度計(jì)算大會(huì)在北京召開(kāi) 2012：紐約時(shí)報(bào)網(wǎng)站刊載文章稱，“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)降臨。美國(guó)政府撥款2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究 和發(fā)展倡議”計(jì)劃,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,19,人工智能的發(fā)展,智能科學(xué) 2002: 提出智能科學(xué)新概念 建立智能科學(xué)網(wǎng)站 :// 2006: 出版智能科學(xué)專著 2008：新加坡世界學(xué)術(shù)出版社出版智能科學(xué)系列叢書(shū) 2010: 智能科學(xué)刊物IJIS 2013：歐盟啟動(dòng)“人類大腦計(jì)劃” 美國(guó)啟動(dòng)“BRAIN”計(jì)劃,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,20,內(nèi)容提要,1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的起源與發(fā)展歷史 1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容 1.4 人工智能研究的主要學(xué)派 1.5 人工智能的應(yīng)用 1.6 小結(jié)和展望,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,21,人工智能研究的基本內(nèi)容,人工智能研究的基本內(nèi)容,認(rèn)知建模 知識(shí)表示 自動(dòng)推理 機(jī)器學(xué)習(xí),2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,22,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,23,認(rèn) 知,認(rèn)知是和情感、動(dòng)機(jī)、意志等相對(duì)的理智或認(rèn)識(shí)過(guò)程。 美國(guó)心理學(xué)家Houston等人將對(duì)“認(rèn)知”的看法歸納為如下五種主要類型： (1) 認(rèn)知是信息的處理過(guò)程； (2) 認(rèn)知是心理上的符號(hào)運(yùn)算； (3) 認(rèn)知是問(wèn)題求解； (4) 認(rèn)知是思維； (5) 認(rèn)知是一組相關(guān)的活動(dòng)，如知覺(jué)、記憶、思維、判斷、推理、問(wèn)題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成、語(yǔ)言使用等。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,24,認(rèn)知建模,人類認(rèn)知過(guò)程是非常復(fù)雜的，建立認(rèn)知模型的技術(shù)常稱為認(rèn)知建模，目的是為了從某些方面探索和研究人的思維機(jī)制，特別是人的信息處理機(jī)制，同時(shí)也為設(shè)計(jì)相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)提供新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)方法。認(rèn)知科學(xué)用計(jì)算機(jī)研究人的信息處理機(jī)制時(shí)表明，在計(jì)算機(jī)的輸入和輸出之間存在著由輸入分類、符號(hào)運(yùn)算、內(nèi)容存儲(chǔ)與檢索、模式識(shí)別等方面組成的實(shí)在的信息處理過(guò)程。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,25,知識(shí)表示,人類的智能活動(dòng)過(guò)程主要是一個(gè)獲得并運(yùn)用知識(shí)的過(guò)程，知識(shí)是智能的基礎(chǔ)。人們通過(guò)實(shí)踐，認(rèn)識(shí)到客觀世界的規(guī)律性，經(jīng)過(guò)加工整理、解釋、挑選和改造而形成知識(shí)。為了使計(jì)算機(jī)具有智能，使它能模擬人類的智能行為，就必須使它具有適當(dāng)形式表示的知識(shí)。知識(shí)表示是人工智能中一個(gè)十分重要的研究領(lǐng)域。 所謂知識(shí)表示實(shí)際上是對(duì)知識(shí)的一種描述，或者是一組約定，一種計(jì)算機(jī)可以接受的用于描述知識(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識(shí)表示是研究機(jī)器表示知識(shí)的可行的、有效的、通用的原則和方法。知識(shí)表示問(wèn)題一直是人工智能研究中最活躍的部分之一。目前，常用的知識(shí)表示方法有邏輯模式、產(chǎn)生式系統(tǒng)、框架、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、狀態(tài)空間、面向?qū)ο?、連接主義等。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,26,自動(dòng)推理,演繹推理(deductive reasoning) 歸納推理(inductive reasoning) 反繹推理(abductive reasoning),2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,27,自動(dòng)推理,從一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷(前提)邏輯地推論出一個(gè)新的判斷(結(jié)論)的思維形式稱為推理, 這是事物的客觀聯(lián)系在意識(shí)中的反映。人解決問(wèn)題就是利用以往的知識(shí), 通過(guò)推理得出結(jié)論。自動(dòng)推理的理論和技術(shù)是程序推導(dǎo)、程序正確性證明、專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人等研究領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,28,正向推理,正向推理又叫向前推理、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推理， 從已知的數(shù)據(jù)/條件/中間結(jié)論出發(fā)推導(dǎo)出新的結(jié)論,1. A G1 2. A G1 3. B G2 4. B G2 5. G1 & G2 G,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,29,反向推理,反向推理又叫向后推理、面向目標(biāo)的推理，從結(jié)論（目標(biāo)）出發(fā)推導(dǎo)結(jié)論（目標(biāo)）的前提條件。,1. G G1 & G2 2. G1 A 3. G1 A 4. G2 B 5. G2 B,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,30,機(jī)器學(xué)習(xí),Simon對(duì)學(xué)習(xí)的定義是：“如果一個(gè)系統(tǒng)能夠通過(guò)執(zhí)行某種過(guò)程而改進(jìn)它的性能，這就是學(xué)習(xí)”。這個(gè)說(shuō)法的要點(diǎn)是：學(xué)習(xí)是一個(gè)過(guò)程，其二，學(xué)習(xí)是對(duì)一個(gè)系統(tǒng)而言，其三，學(xué)習(xí)改變系統(tǒng)性能。過(guò)程、系統(tǒng)與改變性能是學(xué)習(xí)的三個(gè)的要點(diǎn)。對(duì)上述說(shuō)法，第一點(diǎn)是自然的。第二點(diǎn)中的系統(tǒng)則相當(dāng)復(fù)雜，一般是指一臺(tái)計(jì)算機(jī)，但是，也可以是計(jì)算系統(tǒng)，甚至包括人的人機(jī)計(jì)算系統(tǒng)。第三點(diǎn)則只強(qiáng)調(diào)“改進(jìn)系統(tǒng)性能”，而未限制這種“改進(jìn)”的方法。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,31,機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。只有讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有類似人的學(xué)習(xí)能力，才有可能實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能研究的核心問(wèn)題之一，是當(dāng)前人工智能理論研究和實(shí)際應(yīng)用的非?；钴S的研究領(lǐng)域。,IJCAI國(guó)際會(huì)議的論文,Automated Reasoning Case-based Reasoning Cognitive Modelling Constraint Satisfaction Distributed AI Computer Game Playing Knowledge-based Applications Machine Learning Natural Language Processing Planning and Scheduling Qualitative Reasoning and Diagnosis,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,32,IJCAI國(guó)際會(huì)議的論文,Robotics and Perception Search Software Agents Temporal Reasoning Uncertainty and Probabilistic Reasoning Neural Networks Genetic Algorithms Fuzzy Logic Philosophy of AI Knowledge Representation Knowledge Acquisition and Expert Systems,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,33,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,34,內(nèi)容提要,1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的起源與發(fā)展歷史 1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容 1.4 人工智能研究的主要學(xué)派 1.5 人工智能的應(yīng)用 1.6 小結(jié)和展望,AI研究的主要學(xué)派,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,35,符號(hào)主義,以符號(hào)處理為核心的方法 又稱為自上而下和符號(hào)主義,起源于GPS,用于模擬人類問(wèn)題求解過(guò)程的心理過(guò)程,逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng) AI的目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能,而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理功能,它本身就蘊(yùn)含著推理能力,因而可能夠方便地模擬邏輯思維過(guò)程 符號(hào)主義認(rèn)為：人類智能的基本單元是符號(hào)，認(rèn)知過(guò)程就是符號(hào)操作過(guò)程，從而思維就是符號(hào)計(jì)算,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,36,符號(hào)主義,主要特征: (1)立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作,適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題 (2)知識(shí)可用顯示的符號(hào)表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無(wú)需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(shí) (3)便于模塊化,當(dāng)個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí),易于修改 (4)能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接 (5)可對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行解釋,便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇 缺點(diǎn) 可以解決邏輯思維,但對(duì)于形象思維難于模擬，信息表示成符號(hào)后,并在處理或轉(zhuǎn)換時(shí),信息有丟失的情況,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,37,連接主義,以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法 又稱為自下而上和連接主義,屬于非符號(hào)處理范疇. 在現(xiàn)實(shí)中，人們并不僅僅依靠邏輯推理來(lái)求解問(wèn)題，有時(shí)非邏輯推理還其著非常重要的作用 聯(lián)結(jié)主義：人工智能可以通過(guò)仿生人類的大腦的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)，它研究的內(nèi)容就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,38,連接主義,主要特征: (1)通過(guò)神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實(shí)現(xiàn)信息處理,處理過(guò)程具有并行性,動(dòng)態(tài)性,全局性 (2)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對(duì)有噪聲的信息進(jìn)行處理 (3)可以通過(guò)對(duì)神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的調(diào)整實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類等 (4)適合模擬人類的形象思維過(guò)程 (5)求解問(wèn)題時(shí),可以較快的得到一個(gè)近似解 缺點(diǎn) 不適合于解決邏輯思維, 體現(xiàn)結(jié)構(gòu)固定和組成方案單一的系統(tǒng)也不適合多種知識(shí)的開(kāi)發(fā),2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,39,行為主義,行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“動(dòng)作-感知”型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派，屬于非符號(hào)處理方法 行為基本觀點(diǎn)可以概括為： 1、知識(shí)和形式化表達(dá)和模型化方法是人工智能的重要障礙之一； 2、智能取決于感知和行動(dòng)，應(yīng)直接利用機(jī)器對(duì)環(huán)境作用后，環(huán)境對(duì)作用的響應(yīng)為原形 3、智能行為只能現(xiàn)實(shí)在世界中與周?chē)h(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來(lái) 4、人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化，分階段發(fā)展和增強(qiáng)。,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,40,2019/7/16,史忠植 人工智能：緒論,41,內(nèi)容提要,1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的起源與發(fā)展歷史 1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容 1.4 人工智能研究的主要學(xué)派 1.5 人工智能的應(yīng)用 1.6 小結(jié)和展望,人工智能的應(yīng)用,專家系統(tǒng) 數(shù)據(jù)挖掘 自然語(yǔ)言處理 智能機(jī)器人,模式識(shí)別 分布式人工智能 互聯(lián)網(wǎng)智能 博弈,2019/7/16,史忠