人工智能及專家系統(tǒng)第1章--人工智能概述課件

1、第1章 人工智能概述 11 人工智能的基本概念111 智能112 人類智能 113 人工智能114 人工智能的研究目標(biāo)12 人工智能的科學(xué)體系與分支121 人工智能的科學(xué)體系122 人工智能的學(xué)科范疇123 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域第1章 人工智能概述13 工智能的技術(shù)方案與途徑131 人工智能的基本技術(shù)132 人工智能的研究內(nèi)容133 人工智能的研究途徑與方法14 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展141 人工智能的孕育期142 人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)研究與形成期143 人工智能的發(fā)展與應(yīng)用期(1970年以后144 人工智能在我國的發(fā)展情況145 人工智能的發(fā)展趨勢(shì)與展望11 人工智能的基本概念 111 智能“智力

2、”：是運(yùn)用知識(shí)解決問題的能力“智能”：是指知識(shí)的集合與智力的綜合(或總和)，是靜態(tài)的知識(shí)和動(dòng)態(tài)的智力綜合所體現(xiàn)的一種能力。智能具有收集、匯集、選擇、理解和感覺信息的功能。智能過程：感覺、記憶、回憶、思維、語言、自適應(yīng)、行為的整個(gè)過程。智能的概念是廣義的。廣義智能包括:人類智能、人工智能和集成智能。集成智能：是人類智能與人工智能相結(jié)合的人-機(jī)系統(tǒng)。 廣義智能信息系統(tǒng)論智能信息論廣義智能論智能系統(tǒng)論感知信息論思維信息論行為信息論智能普存論智能層次論智能進(jìn)化論感知系統(tǒng)論思維系統(tǒng)論行為系統(tǒng)論智能的共性 智能的基本要素是“知識(shí)”。 智能是普遍存在的。人、動(dòng)物、機(jī)器都可能有智能。 智能是多層的。高層智能(

3、思維)、中層智能(感知)、基層智能(行為)。 智能是進(jìn)化的。先天進(jìn)化(遺傳、變異)、后天進(jìn)化(學(xué)習(xí)、知識(shí)推理)。 智能是相對(duì)的。不同的主體、客體、時(shí)間、空間、環(huán)境、條件有不同智能水平。 智能是智能系統(tǒng)的整體功能。 1 人類智能 人類智能通常表現(xiàn)為感知力、觀察力、記憶力、思維能力、語言表達(dá)能力、正確行動(dòng)的能力等等，基本過程是：感覺分析判斷決策行動(dòng)。它是指人在認(rèn)識(shí)與改造客觀世界的活動(dòng)中，由思維過程和腦力活動(dòng)所體現(xiàn)出的能力。 包括思維能力、感知能力和行為能力思維能力 人們通過腦的思維活動(dòng)(如:記憶、聯(lián)想、推理、計(jì)算、分析、比較、判斷、決策、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、探索等)，對(duì)各種信息進(jìn)行加工處理，將感性知識(shí)上升

4、為理性知識(shí)。進(jìn)一步積累與總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，形成概念、建立方法、制訂計(jì)劃、作出決策的能力；通過推理、論證或分析、計(jì)算，求解問題、作出結(jié)論的能力；通過學(xué)習(xí)、教育或訓(xùn)練、實(shí)踐，從而增長知識(shí)、豐富經(jīng)驗(yàn)、促進(jìn)工作的能力。 思維的結(jié)構(gòu)模型 圖1-1 思維的結(jié)構(gòu)模型外部表象初級(jí)處理感覺表象初級(jí)處理外部表象形 象 源語 言形象思維抽象思維輸入記憶處理輸出感知能力 人們通過視覺、聽覺、觸覺系統(tǒng)等，感知客觀世界，獲取感性知識(shí)的能力。例如，由眼、耳等感覺器官接受各種信息(如:文字、圖象、物景、聲音、語言等)，產(chǎn)生相應(yīng)的沖動(dòng)，沿外周神經(jīng)傳入中樞神經(jīng)腦，通過視覺、聽覺中樞等，進(jìn)行信息處理、模式識(shí)別、語言理等的智能活動(dòng)的能力。

5、行為能力人們通過效應(yīng)器官(如:手、足以及發(fā)音器官等)，對(duì)外界刺激(輸入信息)作出反應(yīng)(輸出信息),采取行動(dòng)的能力。例如，根據(jù)儀表的顯示信息，進(jìn)行手動(dòng)操作，或者對(duì)用戶提出的問題作出回答或解釋等。行為的智能特性表現(xiàn)在反應(yīng)的靈活性與適應(yīng)性。 人工智能 人工智能(AI)是一門研究機(jī)器智能和智能機(jī)器的新型的、綜合性的、具有強(qiáng)大生命力的邊緣學(xué)科，它研究怎樣讓計(jì)算機(jī)或智能機(jī)器（包括硬件和軟件）模仿、延伸和擴(kuò)展人腦從事推理、規(guī)劃、計(jì)算、思考、學(xué)習(xí)、等思維活動(dòng)，解決迄今為止需要人類專家才能處理好的復(fù)雜問題。人工智能程序和通常程序的比較 人工智能程序 通常計(jì)算機(jī)程序主要是符號(hào)處理 主要是數(shù)字處理啟發(fā)式搜索 依靠算

6、法控制結(jié)構(gòu)和知識(shí)域相分離 信息和控制聯(lián)結(jié)在 一起易于修改、更新和改變 難以修改允許不正確的答案 要求正確的答案人工智能的研究內(nèi)容1機(jī)器思維與思維機(jī)器機(jī)器思維，如:啟發(fā)式程序、專家系統(tǒng)、知識(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器證明、機(jī)器博弈等。思維機(jī)器，如:智能計(jì)算機(jī)，學(xué)習(xí)機(jī)、推理機(jī)、博弈機(jī)、邏輯機(jī)、自動(dòng)機(jī)，神經(jīng)細(xì)胞模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、腦模型等。2機(jī)器感知與感知機(jī)器機(jī)器感知，如:文字、圖象、物景、聲音等模式識(shí)別與自然語言理解；計(jì)算機(jī)視覺、聽覺、觸覺等。感知機(jī)器，如:文字、圖象、聲音、語言的識(shí)別機(jī)、感知機(jī);觸覺感知器，平衡感知器，各種智能傳感器等。3機(jī)器行為與行為機(jī)器 機(jī)器行為，如:自適應(yīng)、自鎮(zhèn)定、自尋優(yōu)等智能控

7、制、管理、決策行為，機(jī)器人在不確定的、動(dòng)態(tài)環(huán)境中的“漫游”行為等。行為機(jī)器，如:智能控制器、智能效應(yīng)器、智能執(zhí)行機(jī)構(gòu)、智能機(jī)械手、智能機(jī)器人等。 人工智能計(jì)算機(jī)即第五代計(jì)算機(jī)，它是一種具有直接感知文字、圖象、理解自然語言、進(jìn)行知識(shí)推理和邏輯判斷的計(jì)算機(jī)，具有能聽、能說、能看、能寫、能計(jì)算、會(huì)規(guī)劃、會(huì)設(shè)計(jì)、會(huì)思考、會(huì)推理、會(huì)學(xué)習(xí)等功能。需配備機(jī)器視覺、聽覺、感覺與智能電腦。 人工智能的困難在于對(duì)腦的了解，人腦僅重1500克，神經(jīng)元1011與銀河系中的星星差不多，記憶1015比特信息。對(duì)腦的模擬研究、在于對(duì)腦的功能模擬和思維模擬。人工智能的研究目標(biāo)索羅門的人工智能目標(biāo):對(duì)智能行為有效解釋的理論分析

8、；解釋人類智能；構(gòu)造智能的人工制品。李艾特和費(fèi)根鮑姆的人工智能目標(biāo):即理解人類的認(rèn)識(shí)，有效的自動(dòng)化，有效的智能拓展，超人的智力，通用問題求解，連貫性交談，自治，學(xué)習(xí)，儲(chǔ)存信息。 人工智能的研究目標(biāo)遠(yuǎn)期目標(biāo)是要制造智能機(jī)器，使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明，能夠模擬人類的智能行為。具體來講，就是要使計(jì)算機(jī)具有看、聽、說、寫等感知和交互功能，具有聯(lián)想、推理、思考、分析、決策、預(yù)測(cè)、理解、規(guī)劃、設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)等高級(jí)思維能力，還要有分析問題、解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力。近期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，即先部分地或某種程度地實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能，從而使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更靈活、更好用和更有用，成為人類的智能化信息處理工具。121 人工智能的

9、科學(xué)體系一、人工智能的位置基礎(chǔ)科學(xué)交叉科學(xué)：系統(tǒng)科學(xué)、思維科學(xué)、人體科學(xué)人工智能指導(dǎo)科學(xué) 圖 科學(xué)體系 哲學(xué) 數(shù)學(xué) 社會(huì) 科學(xué)自然科學(xué)人工智能是邏輯學(xué)、思維學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，電子學(xué)、語言學(xué)、教育、圖學(xué)、光學(xué)、聲學(xué)、工業(yè)自動(dòng)化、空間研究、物理學(xué)、程序設(shè)計(jì)學(xué)等多學(xué)科相互滲透的結(jié)果。人工智能是在控制論、信息論與系統(tǒng)論基礎(chǔ)之上誕生的，也必然隨著突變論、耗散結(jié)構(gòu)理論、協(xié)同論的發(fā)展而進(jìn)入到新的階段。人工智能的基礎(chǔ)學(xué)科包括：數(shù)學(xué)理論（離散數(shù)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)）、思維科學(xué)理論（論知心理學(xué)、邏輯和抽象思維學(xué)、形象和直觀思維學(xué)）和計(jì)算機(jī)工程技術(shù)（硬件和軟件技術(shù)）。 人 工智能機(jī) 知器 識(shí)感 獲知 取機(jī) 問

10、器 題思 求維 解機(jī)知 器識(shí) 思 應(yīng)維 用機(jī) 視 覺器 聽 覺知 問識(shí) 題推 求理 解智 能機(jī) 器系 統(tǒng)模式識(shí)別：文字圖象識(shí)別、景物分析、聲音識(shí)別。人機(jī)對(duì)話：自然語言理解、自然語言生成。知識(shí)表達(dá)技術(shù)：規(guī)則、邏輯、網(wǎng)絡(luò)知識(shí)積累技術(shù)：知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫知識(shí)推理：啟發(fā)算法；學(xué)習(xí)、聯(lián)想、歸納、 演繹；證明、博弈知識(shí)處理工具：智能自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)專家咨詢系統(tǒng)、智能機(jī)、第五代計(jì)算機(jī)、腦膜型、智能機(jī)器人、生產(chǎn)、辦公、家務(wù)自動(dòng)化、智能控制、管理系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、教學(xué)、實(shí)驗(yàn)、制造 圖1-3 人工智能的學(xué)科范疇122 人工智能的學(xué)科范疇 1. 機(jī)器感知知識(shí)獲取它研究機(jī)器如何直接或間接獲取(自動(dòng)或半自動(dòng))

11、知識(shí)，輸入自然信息(文字、圖象、聲音、語言、物景)，如機(jī)器視覺(文字、圖象識(shí)別、物景分析)；機(jī)器聽覺(聲音識(shí)別、語言理解)；機(jī)器觸覺；機(jī)器嗅覺；以及其他機(jī)器感覺(力感覺、平衡感覺等)。其中最重要的是機(jī)器視覺。2機(jī)器思維知識(shí)處理這涉及到在機(jī)器中如何表示知識(shí)；積累與存儲(chǔ)知識(shí)；組織與管理知識(shí)；進(jìn)行知識(shí)推理和問題求解；如機(jī)器記憶、聯(lián)想、學(xué)習(xí)、推理和解題等機(jī)器思維的工程技術(shù)方法。 知識(shí)表達(dá)技術(shù) 知識(shí)積累技術(shù) 知識(shí)推理技術(shù) 知識(shí)處理工具3機(jī)器行為知識(shí)運(yùn)用機(jī)器行為是指運(yùn)用機(jī)器所獲取的知識(shí)，通過知識(shí)信息處理，作出反應(yīng)，付諸行動(dòng)，發(fā)揮知識(shí)的效用的問題，以及各種智能機(jī)器和智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法和工程實(shí)現(xiàn)技術(shù)。如基于知

12、識(shí)庫的專家系統(tǒng)，智能控制與智能管理系統(tǒng)，進(jìn)行知識(shí)信息處理的、具有人機(jī)智能接口的第五代計(jì)算機(jī)或新一代的智能機(jī)，能夠自行制訂行動(dòng)規(guī)劃，具有機(jī)器視覺與聽覺、觸覺的智能機(jī)器人，自然語言理解與生成及人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)，具有AI的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、教學(xué)、實(shí)驗(yàn)、制造系統(tǒng)，以及生產(chǎn)自動(dòng)化、辦公室自動(dòng)化、家務(wù)管理自動(dòng)化系統(tǒng)等。 123 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 ：難題求解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、自動(dòng)翻譯、模式識(shí)別、自然語言理解、博弈、計(jì)算機(jī)視覺、智能控制、智能管理、智能決策、智能通信、智能仿真、智能CAD、智能CAI 等 難題求解 主要指那些沒有算法解，或雖有算法解但在現(xiàn)有機(jī)器上無法實(shí)施或無法完成的困難問題。例如：路徑

13、規(guī)劃、運(yùn)輸調(diào)度、電力調(diào)度、地質(zhì)分析、測(cè)量數(shù)據(jù)解釋、天氣預(yù)報(bào)、市場預(yù)測(cè)、股市分析、疾病診斷、故障診斷、軍事指揮、機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃、機(jī)器博弈等等。 自動(dòng)定理證明 把人證明數(shù)學(xué)定理和日常生活中的演繹推理變成一系列能在計(jì)算機(jī)上自動(dòng)實(shí)現(xiàn)的符號(hào)演算的過程和技術(shù)，稱為自動(dòng)定理證明，也就是機(jī)器定理證明，其方法主要有四類： 自然演繹法。依據(jù)推理規(guī)則，從前提和公理中可以推出許多定理，如果待證的定理恰在其中，則定理得證。 判定法。即對(duì)一類問題找出統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)的算法解。 定理證明器。它研究一切可判定問題的證明方法。 計(jì)算機(jī)輔助證明。它是以計(jì)算機(jī)為輔助工具，幫助人完成手工證明中難以完成的大量計(jì)算、推理和窮舉。 自

14、動(dòng)程序設(shè)計(jì) 就是讓計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)程序。具體來講，就是只要人給出關(guān)于某程序要求的非常高級(jí)的描述，計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)要求目標(biāo)的具體程序。它通過規(guī)劃過程，生成所需的程序。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)包括兩方面的內(nèi)容：程序綜合與程序自動(dòng)驗(yàn)證。程序綜合即實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編程，只要告訴計(jì)算機(jī)“做什么”，而不用說“如何做”，計(jì)算機(jī)就可以自動(dòng)地把程序設(shè)計(jì)出來。程序自動(dòng)驗(yàn)證是指自動(dòng)證明所設(shè)計(jì)程序的正確性。 自動(dòng)翻譯 即機(jī)器翻譯，是在沒有人工翻譯參與的情況下，利用最新技術(shù)生成的翻譯。也就是完全用計(jì)算機(jī)作為兩種語言之間的翻譯。 （5） 模式識(shí)別 模式識(shí)別的一般過程可描述為：所謂模式識(shí)別（Pattern Recognition）就

15、是是利用計(jì)算機(jī)對(duì)各種符號(hào)、文字、圖形、語言、聲音等進(jìn)行分析、判斷、分類的學(xué)科，分為三類：即模式獲取、模式分析和模式分類。模式獲取是利用變換器、傳感器等檢驗(yàn)器件將信息源中模擬數(shù)據(jù)收集起來作為待識(shí)別的模式信號(hào)；給計(jì)算機(jī)配感覺器官（ 如攝象機(jī)、送話器等） 電信號(hào)系列 進(jìn)行預(yù)處理 抽出特征模式 與標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較 分類識(shí)別。 模式識(shí)別經(jīng)常采用的方法有模板匹配法、統(tǒng)計(jì)模式法、句法模式法、模糊模式法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。下面分別對(duì)這些方法作以簡單介紹:統(tǒng)計(jì)模式法 統(tǒng)計(jì)模式法是利用概率統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行模式識(shí)別。它把模式看成是三維空間的一些點(diǎn)，先對(duì)已知樣本模式進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過樣本特征建立起判別函數(shù)，以此對(duì)識(shí)別事物進(jìn)行分類

16、識(shí)別。信息空間 信息空間 模式空間 特征空間 分類空間 學(xué)習(xí)部分統(tǒng)計(jì)判決系統(tǒng)框圖 模式獲取預(yù)處理特征提取分類判決特征選擇模式樣本學(xué)習(xí)教練結(jié)構(gòu)（句法）模式法 該方法把模式分成若干個(gè)簡單元素，然后用特殊的文法規(guī)則描述這些元素之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。不同的模式對(duì)應(yīng)著不同的語句。結(jié)構(gòu)法識(shí)別系統(tǒng)如圖所示。 圖 結(jié)構(gòu)法識(shí)別系統(tǒng)框圖 提取有關(guān)特征模式獲取預(yù)處理模式表示語法分析模式選擇模式樣本文法推斷參數(shù)與非參數(shù)法 參數(shù)法又稱為參數(shù)估計(jì)法。它是當(dāng)模式樣本的類概率密度函數(shù)已知，或者從提供的作為設(shè)計(jì)分類器用的訓(xùn)練樣本能估計(jì)出類概率密度函數(shù)的近似表達(dá)式的情況下使用的一種模式識(shí)別方法。例如，在多數(shù)情況下，類概率密度函數(shù)常常用

17、正態(tài)分布來近似，即用正態(tài)分布的均值和協(xié)方差矩陣作為估計(jì)計(jì)算判別函數(shù)的參數(shù)。參數(shù)估計(jì)中最常用的方法是最大貝葉斯估計(jì)和最大似然估計(jì)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 這是一種把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識(shí)別相結(jié)合所產(chǎn)生的新方法。它在進(jìn)行識(shí)別之前，首先需要用一訓(xùn)練樣例對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，將連接權(quán)值確定下來，然后才能對(duì)待識(shí)別事務(wù)進(jìn)行識(shí)別。該方法適應(yīng)于對(duì)復(fù)雜事物的分類，并具有并行分布、容錯(cuò)、學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)等特點(diǎn)。 自然語言理解 自然語言理解（Natural Language Processing）主要研究如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語言。早期的自然語言理解主要針對(duì)書面語言進(jìn)行研究，即利用語言的句法、語法、語義、語用、語氣、語調(diào)等知

18、識(shí)，再結(jié)合有關(guān)外界信息對(duì)其進(jìn)行理解。60年代只注重語法；70年代出現(xiàn)了理解程序；73年涉及到語言的語法、語義、概念?，F(xiàn)在的研究一般是在文字識(shí)別和語音識(shí)別系統(tǒng)的配合下進(jìn)行書面語言和有聲語音的識(shí)別與理解。 圖 人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)方框圖。 自然語言理解自然語言生成 語言識(shí)別 語言理解 語言生成 語言發(fā)生推理解題決策 話筒 喇叭自然語言理解要達(dá)到以下一些目標(biāo)： 一種語言翻譯成另外一種語言；用書本語言變成口頭語言；將口頭語言變成書本語言；修改和解釋語言；根據(jù)各種語言發(fā)出各種指令，進(jìn)行推理和問答等；在有關(guān)專題中找到某種答案。自然語言理解的應(yīng)用：機(jī)器翻譯或機(jī)助翻譯。目前已研制出中、英、日等實(shí)用的翻譯系統(tǒng)，其翻譯的

19、總開銷是人工翻譯的30%以下。篇章理解：機(jī)器閱讀，在消化篇章內(nèi)容的基礎(chǔ)上生成其摘要，或回答有關(guān)問題。篇章生成：根據(jù)以某種形式語言存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的信息，生成自然語言。自然語言接口：用戶直接采用自然語言，如英語、漢語等同大型數(shù)據(jù)庫或?qū)＜易稍兿到y(tǒng)對(duì)話 博弈 是一個(gè)有關(guān)對(duì)策和斗智問題的領(lǐng)域。例如，下棋、打牌、戰(zhàn)爭等這一類競爭性智能活動(dòng)都屬于博弈問題。在AI中大多以下棋為例來研究博弈規(guī)律，并研制出一些很著名的博弈程序，例如塞繆爾的跳棋程序，格林布萊特等人設(shè)計(jì)的國際象棋程序等。 “深藍(lán)”被稱為世界上第一臺(tái)超級(jí)國際象棋電腦，于1997年5月3日至5月11日在美國紐約曼哈頓同當(dāng)時(shí)的國際象棋世界冠軍蘇聯(lián)人卡斯帕

20、羅夫?qū)?局，結(jié)果“深藍(lán)”獲勝。 1997年,世界國際象棋冠軍斯卡帕羅夫(Kasparow)與一為特殊的對(duì)手進(jìn)行了一次比賽。這位特殊的對(duì)手不是人類，而是IBM公司制造的超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)(Deep blue)由于第六具戲劇性的大勝，深藍(lán)以3.5比2.5的總比分迫使斯卡帕羅夫低頭認(rèn)輸。人們驚呼：電腦戰(zhàn)勝了人腦！深藍(lán)創(chuàng)造了歷史那么深藍(lán)又是如何做到這一點(diǎn)的呢 計(jì)算機(jī)視覺 它是一門用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)或模擬人類視覺功能，研究為完成在復(fù)雜的環(huán)境中運(yùn)動(dòng)和在復(fù)雜的場景中識(shí)別物體所需要哪些視覺信息，以及如何從圖像中獲取這些信息的新興學(xué)科。前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理,主動(dòng)式定性視覺,動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺,三維景物的建模與識(shí)別,

21、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳輸和復(fù)原,多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力，這種能力不僅包括對(duì)三維環(huán)境中物體形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)等幾何信息的感知，而且還包括對(duì)這些信息的描述、存儲(chǔ)、識(shí)別與理解。計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺已在條形碼、郵政編碼、指紋、染色體、字符等識(shí)別方面，在衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤、成像精確制導(dǎo)、景物識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)和定位、CT圖像的臟器重建、醫(yī)學(xué)圖像分析與識(shí)別、盲人導(dǎo)航視覺、機(jī)器人對(duì)物體識(shí)別與定位、障礙識(shí)別與回避、自動(dòng)導(dǎo)航視覺、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、生產(chǎn)過程監(jiān)控、集成電路分析檢測(cè)、鋼管焊縫檢測(cè)和彩色顯像屏熒光膜混色檢測(cè)等方面有較廣泛的應(yīng)用。 智能控

22、制。 是指那種無需或盡可能少的人的干預(yù)就能獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制。智能控制系統(tǒng)是由智能機(jī)器對(duì)生產(chǎn)過程自動(dòng)控制的系統(tǒng)。智能控制系統(tǒng)的智能可歸納為以下幾方面： 先驗(yàn)智能：有關(guān)控制對(duì)象及干擾的先驗(yàn)知識(shí)； 反應(yīng)性智能：對(duì)系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反應(yīng)能力； 優(yōu)化智能：先驗(yàn)性優(yōu)化及反應(yīng)性優(yōu)化； 組織與協(xié)調(diào)智能：系統(tǒng)之間的有效管理與協(xié)調(diào)。 智能管理 是指通過智能技術(shù)進(jìn)行信息的智能過濾處理，將正確的信息在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候傳遞給適當(dāng)?shù)娜?。它模擬管理人員的社會(huì)行為及管理行為偏好，自主地獲取、檢索因特網(wǎng)上的信息，管理過載信息，擔(dān)當(dāng)信息收集者、過濾者及知識(shí)學(xué)習(xí)者的角色。 智能檢索 智能檢索就是利用分詞詞典、同義

23、詞典，同音詞典改善檢索效果，還可在知識(shí)層面或者說概念層面上輔助查詢，通過主題詞典、上下位詞典、相關(guān)同級(jí)詞典，形成一個(gè)知識(shí)體系或概念網(wǎng)絡(luò)，給予用戶智能知識(shí)提示，最終幫助用戶獲得最佳的檢索效果。 智能決策 把AI技術(shù)引入決策過程，建立智能決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?yàn)闆Q策者提供決策所需的數(shù)據(jù)、信息和背景材料，幫助明確決策目標(biāo)和進(jìn)行問題的識(shí)別，建立或修改決策模型，提供各種備選方案，并且對(duì)各種方案進(jìn)行評(píng)價(jià)和優(yōu)選，通過人機(jī)交互功能進(jìn)行分析、比較和判斷，為正確決策提供必要的支持。 智能通信 指以智能化的方式將通信嵌入到實(shí)時(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行之中，進(jìn)而在整個(gè)系統(tǒng)范圍內(nèi)將人員和業(yè)務(wù)流程聯(lián)接在一起，在通信系統(tǒng)的各個(gè)層次和環(huán)

24、節(jié)上實(shí)現(xiàn)智能化。例如在通信網(wǎng)的構(gòu)建、網(wǎng)管與網(wǎng)控、轉(zhuǎn)接、信息傳輸與轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，都可實(shí)現(xiàn)智能化。這樣，網(wǎng)絡(luò)就可運(yùn)行在最佳狀態(tài)，使其具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)、自修復(fù)等功能。 智能仿真 把以知識(shí)為核心和人類思維行為作背景的智能技術(shù)引入整個(gè)建模與仿真過程，構(gòu)造智能仿真平臺(tái)。智能仿真技術(shù)的開發(fā)途徑是AI與仿真技術(shù)的集成化。因此，近年來各種智能算法，如模糊算法、神經(jīng)算法、遺傳算法的探索也形成了智能建模與仿真中的一些研究熱點(diǎn)。 智能制造 是指應(yīng)用智能制造技術(shù)和智能制造系統(tǒng)的制造生產(chǎn)模式，在制造的各個(gè)環(huán)節(jié)中，以一種高度柔性和高度集成的方式，通過計(jì)算機(jī)模擬人類專家的智能活動(dòng)，進(jìn)行分析、判斷、推理、構(gòu)思和決策，旨

25、在取代或延伸制造環(huán)境中人的部分腦力勞動(dòng)，并對(duì)人類專家的制造智能進(jìn)行收集、存貯、完善、共享、繼承和發(fā)展。 智能CAD 將AI理論與 CAD(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))技術(shù)相結(jié)合,使計(jì)算機(jī)具有支持人類專家的設(shè)計(jì)思維、推理決策及模擬人的思維方法與智能行為的能力, 從而把設(shè)計(jì)自動(dòng)化推向更高層次。從目前發(fā)展的趨勢(shì)來看，它至少涉及設(shè)計(jì)自動(dòng)化、智能交互、智能圖形學(xué)、自動(dòng)數(shù)據(jù)采集四個(gè)方面，把工程數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)、知識(shí)庫及其專家系統(tǒng)、擬人化用戶接口管理系統(tǒng)集于一體。 智能CAI 就是把AI技術(shù)引入CAI(計(jì)算機(jī)輔助教學(xué))領(lǐng)域。它將教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)策略分開，根據(jù)學(xué)生資料庫提供的學(xué)生模型，通過智能系統(tǒng)的搜索與推理，動(dòng)態(tài)生成適

26、合于個(gè)別化教學(xué)的內(nèi)容與策略，自動(dòng)生成各種問題與練習(xí)，自動(dòng)解決問題生成解答；通過智能診斷機(jī)制判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)水平，分析學(xué)生產(chǎn)生錯(cuò)誤的原因，同時(shí)向?qū)W生提出更改建議、以及進(jìn)一步需學(xué)習(xí)內(nèi)容的建議；通過對(duì)學(xué)生資料庫中全體學(xué)生出現(xiàn)錯(cuò)誤分布的統(tǒng)計(jì)，智能診斷機(jī)制向教師提供教學(xué)重點(diǎn)、方式、測(cè)試重點(diǎn)、方式、題型的建議；為教師提供友好的教學(xué)內(nèi)容、測(cè)試內(nèi)容維護(hù)界面，無需改變軟件的結(jié)構(gòu)即可調(diào)整教學(xué)策略；通過對(duì)學(xué)生模型、教學(xué)內(nèi)容、測(cè)試結(jié)果的智能分析，向教學(xué)督導(dǎo)人員提供對(duì)教師教學(xué)業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)的參考意見。 計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算 計(jì)算智能涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。進(jìn)化計(jì)算是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化

27、人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法、進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)劃。 人工生命 旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”的實(shí)質(zhì)。人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。 124 人工智能分支的劃分 1 根據(jù)腦功能模擬的劃分 機(jī)器學(xué)習(xí)就是機(jī)器自己獲取知識(shí)

28、。 機(jī)器感知就是機(jī)器像人一樣通過“感覺器官”直接從外界獲取信息。 機(jī)器聯(lián)想就是機(jī)器具有聯(lián)想的功能。聯(lián)想是指感知或回憶某一事物時(shí)，連帶想起其他的有關(guān)事物的過程。 機(jī)器推理就是計(jì)算機(jī)推理，也稱自動(dòng)推理。所謂推理就是以一些已知判斷(前提)推出一個(gè)新判斷(結(jié)論)的思維過程。 機(jī)器理解就是使機(jī)器能夠理解包括自然語言和圖形在內(nèi)的各種符號(hào)。 機(jī)器行為主要指機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃。2. 根據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的劃分 專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)

29、雜問題。 知識(shí)庫系統(tǒng)是以知識(shí)庫為核心的，包含人、硬件和軟件的各種資源，用于實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享的系統(tǒng)。 智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)就是在數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用中集成了自我管理及資源調(diào)度的的功能，由數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)自己進(jìn)行錯(cuò)誤分析、可能的解決方案建議、自我修復(fù)及參數(shù)的自動(dòng)配置。 智能機(jī)器人系統(tǒng)是融合了感知、視覺、聽覺、思考、人機(jī)通訊和執(zhí)行等功能的綜合系統(tǒng)。機(jī)器人 機(jī)器人(Robot)是具有類似某些生物器官功能、用以完成特定操作和移動(dòng)任務(wù)的、可再編程的機(jī)械電子自動(dòng)裝置。復(fù)雜的機(jī)器人除機(jī)械手和腳、推進(jìn)器、旋轉(zhuǎn)器件、動(dòng)力系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、計(jì)算裝置、存貯裝置外，還具有多種人類器官的功能，如：具有觸覺、聽覺、嗅覺、感覺：粗造硬度、位置重量、熱

30、導(dǎo)體、溫度、接近、形狀、大小、距離的傳感器。機(jī)器人可廣泛用于生產(chǎn)自動(dòng)化、原子能利用、宇宙和海洋開發(fā)等領(lǐng)域，例如，可讓機(jī)器人代替人在高溫、高壓、深水、單調(diào)、孤寂、狹小或帶有放射性、有害性物質(zhì)的環(huán)境中從事繁重或危險(xiǎn)工作；另一方面，可以為人工智能理論、方法、技術(shù)研究提供一個(gè)綜合試驗(yàn)場地，對(duì)人工智能各個(gè)領(lǐng)域的研究進(jìn)行全面檢查，并反過來推動(dòng)人工智能研究的發(fā)展。機(jī)器人的分類1按計(jì)劃分第一代機(jī)器人固定程序機(jī)器人和遙控式機(jī)器人；第二代機(jī)器人可變程序機(jī)器人和示教再現(xiàn)式機(jī)器人；第三代機(jī)器人自適應(yīng)機(jī)器人和智能機(jī)器人。2按應(yīng)用型劃分工業(yè)機(jī)器人、宇宙開發(fā)機(jī)器人、海洋開發(fā)機(jī)器人、玩具機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、智能機(jī)器人。3按重

31、量劃分 機(jī)器人可分為重負(fù)荷（50公斤以上）機(jī)器人、中負(fù)荷（550公斤）機(jī)器人、輕負(fù)荷（5公斤以下）機(jī)器人。有關(guān)機(jī)器人的研究內(nèi)容1利用大規(guī)模集成電路的小型化和計(jì)算機(jī)的高性能，研制新式判斷機(jī)理的工程方法及軟件；2研究視覺、聽覺、觸覺等感知器，尤其是研究空間識(shí)別問題；3研制用精密機(jī)械元件做成的手、腳等與計(jì)算機(jī)結(jié)合的方式；4研究機(jī)器人從三維空間收搜集信息的處理方式；5研究機(jī)器人識(shí)別外界環(huán)境的能力； 人們正在研制在結(jié)構(gòu)上有靈活動(dòng)作的多關(guān)節(jié)手和兩腿步行機(jī)構(gòu)，利用電視攝像機(jī)和光學(xué)測(cè)距器、超聲波等做視覺，在廣泛范圍內(nèi)對(duì)物體進(jìn)行搜索、識(shí)別和測(cè)距，并帶有觸覺、聽覺等功能的智能機(jī)器人。3. 根據(jù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的劃分

32、 智能操作系統(tǒng)是一類基于知識(shí)處理、問題求解、現(xiàn)場感應(yīng)、環(huán)境適應(yīng)并且能產(chǎn)生人類智能行為的操作系統(tǒng) 智能多媒體系統(tǒng)是一種多媒體播放系統(tǒng)，支持終端模式下大規(guī)模用戶的多媒體應(yīng)用，支持點(diǎn)播和組播等多種播放方式。它利用了本地計(jì)算能力，播放方式對(duì)用戶完全透明，用戶使用方式只需雙擊服務(wù)器上的文件即可。智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。AI技術(shù)、智能計(jì)算機(jī)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合與融合，形成具有更多思維能力的智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。當(dāng)前，基于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分布式智能決策系統(tǒng)、分布專家系統(tǒng)、分布知識(shí)庫系統(tǒng)、分布智能代理技術(shù)、分布智能控制系統(tǒng)及智能網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)等的發(fā)展，也都明顯的體現(xiàn)了這種智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的發(fā)展趨向。智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是信息采集、存儲(chǔ)、處理、

33、通信同AI結(jié)合在一起的新一代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。它具有計(jì)算、感知、記憶、推理、學(xué)習(xí)等功能，能以漢語語音、漢字、圖形和圖像與系統(tǒng)進(jìn)行交互作用，具有較豐富的軟件設(shè)計(jì)和生產(chǎn)能力，是一個(gè)功能較強(qiáng)的智能應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境。智能計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)1 集中分布式多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)；2 串行并行相結(jié)合的工作方式；3分工分區(qū)相結(jié)合的協(xié)調(diào)控制體制；4兩態(tài)多態(tài)兼容的復(fù)合邏輯；5自組織、自修復(fù)的柔性聯(lián)結(jié)系統(tǒng)；6啟發(fā)算法， 歸納演繹；7聯(lián)想記憶、聯(lián)想識(shí)別、聯(lián)想推理；8自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自尋優(yōu)；9自整定、自規(guī)劃、自編程；10. 自然信息的輸入、處理及輸出。 智能計(jì)算機(jī)要達(dá)到的目標(biāo)1執(zhí)行110億邏輯推理，1邏輯推理1001000步；2知識(shí)庫容量

34、1000億100000億字節(jié)，在幾秒鐘內(nèi)搜索得到結(jié)果；3智能接口系統(tǒng)以自然語言方式對(duì)話，提供機(jī)器翻譯10000個(gè)基本詞，1000條語法規(guī)則，分析精度達(dá)99%；4 核心語言Prolog語言；5 不學(xué)就會(huì)用；6 高度的精確推理和學(xué)習(xí)；7 程序自動(dòng)生成；8 高可靠性和保密。4. 根據(jù)基礎(chǔ)理論的劃分從基礎(chǔ)理論看，AI可分為數(shù)理邏輯和多種非標(biāo)準(zhǔn)邏輯、圖論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集、粗糙集、概率統(tǒng)計(jì)（貝葉斯統(tǒng)計(jì)決策理論）和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)、形式語言與自動(dòng)機(jī)等領(lǐng)域和方向。5. 根據(jù)智能算法來劃分從智能算法來看，AI可分為數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)、智能主體、啟發(fā)式算法、邏輯演算、高級(jí)知識(shí)推理、模糊算

35、法、遺傳算法、免疫算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工生命、進(jìn)化編程、粒群優(yōu)化、蟻群算法、自然計(jì)算等分支與方向。13 人工智能的技術(shù)方案與途徑 131 人工智能的基本技術(shù)1推理技術(shù)：從一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷（前提）得出另一個(gè)新判斷（結(jié)論）的思維過程。2搜索技術(shù)：為了達(dá)到某一目標(biāo)而連續(xù)地進(jìn)行推理的過程。搜索技術(shù)就是對(duì)推理進(jìn)行引導(dǎo)和控制的技術(shù)。 3知識(shí)表示與知識(shí)庫技術(shù)：知識(shí)表示是指知識(shí)在計(jì)算機(jī)中的表示方法和表示形式 ；知識(shí)庫技術(shù)包括知識(shí)的組織、管理、維護(hù)、優(yōu)化等技術(shù)。 4知識(shí)獲取技術(shù) ：知識(shí)獲取包括機(jī)器學(xué)習(xí)和用人工移植的方法進(jìn)行學(xué)習(xí)兩個(gè)方面。 131 人工智能的基本技術(shù)5. 聯(lián)想技術(shù)和歸納技術(shù)：聯(lián)想是指感知或回

36、憶某一事物時(shí)，連帶想起其他的有關(guān)事物的過程。歸納技術(shù)，是指機(jī)器自動(dòng)提取概念、抽取知識(shí)、尋找規(guī)律的技術(shù)。 6. 知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：知識(shí)發(fā)現(xiàn)的全稱是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)主要流行于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，而數(shù)據(jù)挖掘則主要流行于統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫和管理信息系統(tǒng)領(lǐng)域。 數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、先前不知道的、潛在有用的信息，它綜合了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)、管理信息系統(tǒng)、基于知識(shí)的系統(tǒng)、可視化等領(lǐng)域的有關(guān)技術(shù)。其目的就是從數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中抽取和精化一般規(guī)律或模式。 7智能系統(tǒng)與智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成技術(shù)：建立智能系統(tǒng)或構(gòu)造智能機(jī)器 132 人工智能的研究內(nèi)容 1人工智能的

37、理論體系研究 2廣義知識(shí)模型的研究 3聯(lián)想知識(shí)庫的研究 4自組織推理機(jī)的研究5知識(shí)獲取工具的研究 6專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境的研究 7 對(duì)智能控制與智能管理的研究 8高智能機(jī)器人及其應(yīng)用研究 9新一代人工智能機(jī)的研究10高性能腦模型的研究 11高智能專家系統(tǒng)的研究 12對(duì)智能化儀器、儀表的研制133 人工智能的研究方法 結(jié)構(gòu)模擬是從仿生學(xué)的觀點(diǎn)，基于腦的生理結(jié)構(gòu)原型和工作機(jī)理。 思維模擬法就是以人腦的心理模型，利用計(jì)算機(jī)軟件、符號(hào)推演與心理學(xué)方法，從宏觀上來模擬人腦的思維，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。 1. 啟發(fā)方法依靠啟發(fā)推理，利用啟發(fā)程序，進(jìn)行問題求解。 2. 算法主要依靠算法證明，利用算法程序進(jìn)行問題求解。行

38、為模擬法是一種基于感知行為模型的研究方法 14 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展 141 人工智能的孕育期(在1956年以前)在這個(gè)階段中，數(shù)理邏輯、自動(dòng)機(jī)理論、控制論、信息論、仿生學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、實(shí)驗(yàn)心理學(xué)、電子計(jì)算機(jī)等科學(xué)技術(shù)的進(jìn)展，為人工智能學(xué)科的誕生，準(zhǔn)備了思想、理論和物質(zhì)基礎(chǔ)。141 人工智能的孕育期1 1647年法國的數(shù)學(xué)和物理學(xué)家帕斯卡(Pascal)制造了一臺(tái)有效的機(jī)械加法器。2 1821年英國數(shù)學(xué)家巴貝奇(Babbage)發(fā)明了兩臺(tái)最先進(jìn)的差分機(jī)和分析機(jī)。其中分析機(jī)的設(shè)計(jì)思想與現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)十分相似。他提出了計(jì)算機(jī)的五個(gè)主要組成部分：輸入(把數(shù)字輸入機(jī)器)、存儲(chǔ)器(保存數(shù)字和程序指令)、

39、運(yùn)算器(執(zhí)行運(yùn)算)、控制器(控制執(zhí)行各種命令)和輸出(把運(yùn)算的結(jié)果告訴用戶)。為電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。3 著名的英國邏輯學(xué)家和哲學(xué)家喬治布爾(G.Boo1e，1815年一1864年)致力于使“思維規(guī)律”形式化和實(shí)現(xiàn)機(jī)械化，他發(fā)明了布爾代數(shù)，首次用符號(hào)語言描述了思維活動(dòng)的基本推理法則。4. 1936年英國數(shù)學(xué)家、圖靈機(jī)的發(fā)明者圖靈(A.M.Turing)創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。圖靈1945年設(shè)計(jì)思想的21種特點(diǎn)中，已有15種由別人重新提出并在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)了，如變址寄存器、微程序設(shè)計(jì)、虛擬存儲(chǔ)器和變指令系統(tǒng)等等。布爾（Boole）（1815 1864），英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家。他的主要貢獻(xiàn)是初步實(shí)現(xiàn)了

40、萊布尼茨關(guān)于思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)布爾代數(shù)，凡是傳統(tǒng)邏輯能處理的問題，布爾代數(shù)都能處理。 歌德爾（Gdel）（1906 1978），美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家，他研究數(shù)理邏輯中的一些帶根本性的問題，即形式系統(tǒng)的完備性和可判定性問題，指出了把人的思維形式化和機(jī)械化的某些極限，在理論上證明了有些事情是機(jī)器做不到的。怎樣才能說機(jī)器（計(jì)算機(jī)）擁有了智能？ 1950年，圖靈提出了著名的“圖靈實(shí)驗(yàn)”： 讓一個(gè)人和一臺(tái)計(jì)算機(jī)分處兩個(gè)不同的房間，另有一主持人向他們提出問題，如果主持人通過聽取對(duì)問題的回答分辨不出哪個(gè)是人的回答，哪個(gè)是計(jì)算機(jī)的回答，便認(rèn)為被實(shí)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)有了智能。1.1.2

41、 圖靈測(cè)試和中文屋子 圖靈測(cè)試”（Turing Test）141 人工智能的孕育期5 1943年，麥卡洛克(W.cclloch)與匹茨(W.Pitts)研制了神經(jīng)細(xì)胞模型MP模型，開創(chuàng)了腦模型研究工作。6 1945年匈牙利數(shù)學(xué)家、博弈論的創(chuàng)立者馮諾依曼(John.Von.Neumann)提出了存儲(chǔ)程序的概念。馮諾依曼的這一思想被譽(yù)為電子計(jì)算機(jī)時(shí)代的開始。至今，計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)還基本上是馮諾依曼型。7 1946年由美國人莫克利(Mauchly)和?？颂?Eckert)在賓夕法尼亞大學(xué)摩爾電工學(xué)院研制成功世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC(Electronic Numerical Integrato

42、r And Computer)。該機(jī)由18000個(gè)電子管組成，占空間81立方米，占地1500平方米，重量60噸，運(yùn)行速度為5000次/秒，是為計(jì)算槍炮和導(dǎo)彈的彈導(dǎo)表而設(shè)計(jì)的，能夠在30秒內(nèi)計(jì)算出60個(gè)彈道曲線。8 1948美國著名數(shù)學(xué)家、控制論創(chuàng)始人維納(N.Wiener)創(chuàng)立了控制論。9 1948年美國應(yīng)用數(shù)學(xué)家、信息論的創(chuàng)始人香農(nóng)(C.E.Shannon)創(chuàng)立了信息論。10 1948年英國生物學(xué)家阿希貝（W.R.Ashby）的設(shè)計(jì)一個(gè)腦一書出版。142 人工智能的研究與形成期(1956年至1970年) 在這個(gè)階段，人工智能學(xué)科正式產(chǎn)生，在定理證明、問題求解、機(jī)器博弈、Lisp語言、文字和圖

43、象識(shí)別、機(jī)器思維、感知、及行為等基本內(nèi)容上取得了重大突破。這一時(shí)期的主要研究成果大致有以下一些方面。 142 人工智能的研究與形成期 1 1956年麥卡錫在美國正式提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）這一術(shù)語。2 1956年，美國的紐厄爾、肖和賽蒙合作編制了一個(gè)名為邏輯理論機(jī)(Logic Theory Machine，LT)的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。證明了名著數(shù)學(xué)原理第2章中的38條定理(1963年在另一臺(tái)機(jī)器上證明了全部52條定理)。而美籍華人、數(shù)理邏輯學(xué)家王浩于1958年在IBM一704計(jì)算機(jī)上用35分鐘證明了數(shù)學(xué)原理中有關(guān)命題演算的全部220條定理，并且還證明了謂

44、詞演算中150條定理的85%。3 1956年，塞繆爾研制成功了具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力的西洋跳棋程序。 4 1957年，羅森勃?jiǎng)谔?F.Rosenblatt)研究制成感知機(jī)，具有學(xué)習(xí)功能，模仿視覺,進(jìn)行模式分類識(shí)別。5 1959年，籍勒洛特發(fā)表了證明平面幾何問題的程序，塞爾夫里奇推出了一個(gè)模式識(shí)別程序； 142 人工智能的研究與形成期6 1960年，紐厄爾、肖和賽蒙等人編制了通用問題求解程序。該程序可以求解11種不同類型的問題 。7 1960年，麥卡錫研制成功了面向人工智能程序設(shè)計(jì)的表處理語言LISP。8 1960年美國生產(chǎn)了第一批商用工業(yè)機(jī)器人UNIMATE和VERSATRAN。9 1

45、965年，魯賓遜(Robinson)提出了歸結(jié)(消解)原理。10 1965年，美國斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆(E.A.Feigenbaum) 開始研究化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL。11 1968年Quillian提出了語義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示法。12 1969年，由國際上許多學(xué)術(shù)團(tuán)體共同發(fā)起成立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議(International Joint Conferenceson Artificial Intelligence，簡稱IJCAI) 。143 人工智能的發(fā)展與應(yīng)用期（1970年以后）從1970年以后，人工智能從實(shí)驗(yàn)室走了出來，從一般思維規(guī)律探討轉(zhuǎn)向知識(shí)工程開發(fā)，進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用時(shí)代。 70年代后期開始，一大批實(shí)用型專家系統(tǒng)不斷涌現(xiàn)。 大量出版關(guān)于人工智能的專著、手冊(cè)和文集。 在知識(shí)表示、不精確推理、人工智能語言等方面也有重大進(jìn)展。 1977年，在第五屆國際人工智能會(huì)議上，費(fèi)根鮑姆進(jìn)一步提出了“知識(shí)工程”的概念。 日本于1981年10月向全世界公布的第五代電子計(jì)算機(jī)的研制計(jì)劃，打算在此十年內(nèi)撥出大約4億5000萬美元資金用于該項(xiàng)目的實(shí)施。美國1983年制定了6一10年的研制規(guī)劃，