人 工 智 能 導(dǎo) 論資料

1、人 工 智 能 導(dǎo) 論共四十二頁本課程(kchng)目的開闊眼界，擴大視野；了解人工智能(rn n zh nn)常用的成熟技術(shù)；學(xué)習(xí)科學(xué)研究方法。共四十二頁通過本課程(kchng)學(xué)習(xí)了解 為什么要研究人工智能，其主要用于解決什么類型的問題。 人工智能(zh nn)（機器智能(zh nn)）程序與普通的軟件程序主要有什么不同。共四十二頁教材(jioci)及有關(guān)參考文獻(xiàn)教材: 人工智能及其應(yīng)用第三版，本科生用書；蔡自興等編著，清華大學(xué)出版,2003，北航教材發(fā)行科購買。主要參考文獻(xiàn)：人工智能導(dǎo)論，王勛等編著，科學(xué)出版社，2005；人工智能,Rob Callan著,黃厚寬等譯,電子(dinz)工業(yè)

2、出版社,2004 人工智能，陸汝鈐編著，科學(xué)出版社，1989人工智能教程，王士同主編，電子工業(yè)出版社，2001年。共四十二頁教材(jioci)涉及的主要內(nèi)容 前續(xù)課程: 自我復(fù)習(xí)(fx)：數(shù)理邏輯、集合論、圖論等 重點內(nèi)容： 1 - 3章, 6-7章，11章。共四十二頁 第 一 章： 緒 論 共四十二頁 人工智能的研究目標(biāo) 主要研究領(lǐng)域(ln y) 主要研究途徑 幾個重要研究階段及研究學(xué)派 幾種主要的知識表示方法本章(bn zhn)重點掌握內(nèi)容共四十二頁第一章 人工智能(rn n zh nn)概論人工智能與人類智能（關(guān)系及研究目標(biāo)）人工智能的主要(zhyo)研究內(nèi)容及研究途徑人工智能研究歷史

3、人工智能研究進(jìn)展、難點及發(fā)展趨勢研究人工智能的必要性共四十二頁研究(ynji)人工智能的必要性信息技術(shù)： 感測技術(shù)： 獲取信息的技術(shù)； 通信(tng xn)技術(shù)： 傳輸信息的技術(shù)； 計算機技術(shù)：處理信息的技術(shù)； 控制技術(shù)： 應(yīng)用信息的技術(shù)。共四十二頁研究(ynji)人工智能的必要性信息技術(shù)的發(fā)展方向(fngxing)是智能化 智能信息技術(shù) 智能計算機技術(shù)例：體系結(jié)構(gòu)-“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機”：存儲-分布式、處理-并行、應(yīng)用組織-自適應(yīng)學(xué)習(xí)；（馮諾依曼機：存儲-集中式、處理-串行、應(yīng)用組織-寫程序）智能人機接口：文字識別（OCR、聯(lián)機手寫識別）；語音識別（非特定人語音打字）；圖像識別（指紋鑒別、手語識

4、別、表情識別）、機器翻譯等； 智能通信技術(shù)例：智能網(wǎng)技術(shù)；智能化網(wǎng)絡(luò)管理與控制技術(shù)； 網(wǎng)絡(luò)智能信息搜索技術(shù)。共四十二頁研究(ynji)人工智能的必要性智能控制技術(shù)例：復(fù)雜系統(tǒng)：智能機器人（足球、智能機器寵物）、通信網(wǎng)管系統(tǒng)、工業(yè)(gngy)過程控制等控制對象不確定 模型結(jié)構(gòu)未知、參數(shù)非線性變化，控制任務(wù)復(fù)雜 - 機器人任務(wù)、行為、路徑的動態(tài)自行規(guī)劃。 機器人發(fā)展的三個階段：有“手”： 固定程序工作；有“感覺”：視覺、觸覺、有“能力”：學(xué)習(xí)、推理、決策、共四十二頁研究(ynji)人工智能的必要性 智能信息技術(shù)中的核心技術(shù)： 模糊控制技術(shù) 模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專家系統(tǒng)(zhun ji x tn)

5、機器學(xué)習(xí) . 屬于人工智能理論和技術(shù)范疇。共四十二頁第一章 人工智能(rn n zh nn)概論人工智能與人類(rnli)智能（關(guān)系及研究目標(biāo)）人工智能的主要研究內(nèi)容及研究途徑人工智能研究歷史 人工智能研究進(jìn)展、難點及發(fā)展趨勢研究人工智能的必要性共四十二頁 Bellman ( 1978 ) 人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化。 Kurzwell ( 1990 ) 人工智能是一種能夠執(zhí)行需要(xyo)人的智能的創(chuàng)造性機器的技術(shù)。 P.H.Winston ( 1992 ): 人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算。何為(h wi)人工智能共四十二頁 Ric

6、h & Knight ( 1991 ):人工智能研究如何通過使計算機做事而讓人過得更好。 Schalkoff ( 1990 ):人工智能是一門通過計算過程使機器力圖理解和模仿(mfng)智能行為的學(xué)科。 Luger & Stubblefield ( 1993 ):人工智能是計算機科學(xué)中與智能行為自動化有關(guān)的一個分支。何為(h wi)人工智能共四十二頁 需要研究人類智能，以便為人工智能：建立學(xué)科體系(tx)；界定研究范圍確定研究內(nèi)容。何為(h wi)人工智能共四十二頁何為(h wi)人工智能 通過視覺、聽覺(tngju)、觸覺等感官活動認(rèn)識世界環(huán)境的感知能力 通過人腦的生理與心理活動以及有關(guān)的信

7、息處理過程，進(jìn)行演繹和歸納推理并作出決策的思維能力。 通過教育、培訓(xùn)等過程，日益豐富和更新自身的知識和技能的學(xué)習(xí)能力 對變化多端的外界環(huán)境條件，如干擾、刺激等作用，能靈活地做出反應(yīng)的自我適應(yīng)能力。 .表現(xiàn)為多層次 思維、感知、行為等； 多方面 - 學(xué)習(xí)、分析綜合、判斷決策、適應(yīng)、協(xié)調(diào)、直覺、頓悟 智能是人類在認(rèn)識客觀世界和改造世界的活動中，表現(xiàn)出來的解決實際問題的能力：共四十二頁何為(h wi)人工智能 可表示(biosh)為 AI( Info, K, S, Exe / E, P, G ) 人工智能：機器系統(tǒng)在設(shè)計者給定環(huán)境、問題、目標(biāo)的前提下，獲取相關(guān)的信息，把信息提煉成知識，把知識激活為合

8、理的策略，在策略引導(dǎo)下解決問題、達(dá)到目標(biāo)的能力。 相比較而言， 一般來說，人工智能可泛指機器系統(tǒng)具有的智能。機器只有顯智能而無隱智能，不具有自覺能力，只能按設(shè)計者賦予的目的、方式行事。共四十二頁遠(yuǎn)期研究目標(biāo)： 研究智能的理論，解釋人類(rnli)的智能行為及其構(gòu)件，制造具有人類(rnli)智能的系統(tǒng)和機器，使得系統(tǒng)或機器具有看、聽、說、寫等感知和交互功能，具有聯(lián)想、推理、理解、學(xué)習(xí)等高級思維能力，具有分析問題、解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力以及有自動獲取知識和利用知識的能力，能夠象人一樣自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律和利用規(guī)律，從而可用以擴展和延伸人的智能。近期研究目標(biāo)(mbio)： 先部分地或在某種程度地實現(xiàn)機器智

9、能，使現(xiàn)有的計算機更靈活、更好用和更有用，成為人類進(jìn)行信息智能化處理的工具。人工智能研究目標(biāo)共四十二頁是一門綜合性的邊緣交叉學(xué)科。不僅限于計算機科學(xué)范圍之內(nèi)，還涉及(shj)腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、行為科學(xué)等學(xué)科；何為(h wi)人工智能人工智能的研究特征：是一門技術(shù)科學(xué)，其理論方法研究和應(yīng)用技術(shù)開發(fā)通常是在工程技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行。共四十二頁人工智能與人類(rnli)智能（關(guān)系及研究目標(biāo)）人工智能研究歷史 人工智能研究進(jìn)展、難點及發(fā)展趨勢第一章 人工智能(rn n zh nn)概論研究人工智能的必要性 人工智能的主要研究內(nèi)容及研究途徑共四十二頁AI基礎(chǔ)研究：認(rèn)知科學(xué)(r

10、n zh k xu)中有邏輯思維學(xué)、形象思維學(xué)及神經(jīng)生理學(xué)等；數(shù)學(xué)包括離散數(shù)學(xué)、應(yīng)用邏輯學(xué)、模糊學(xué)及突變論等 AI原理研究：知識的表示、知識的處理與知識的獲取的基本技術(shù)，包括(boku)經(jīng)驗型、正規(guī)型、常識性知識。 AI應(yīng)用研究：專家系統(tǒng)、搜索和推理技術(shù)對網(wǎng)上信息搜集、網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化，多媒體信息的表示和處理，快速信息檢索等。 認(rèn)知結(jié)構(gòu)及語言研究： 認(rèn)知模型(Soar) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); LISP 函數(shù)程序語言、PROLOG邏輯程序語言。人工智能的主要研究內(nèi)容共四十二頁人工智能(rn n zh nn)的主要應(yīng)用領(lǐng)域 問題求解 - 計算機為解決問題自動尋找一個合適的操作步驟序列自然語言求解 - 計算機

11、進(jìn)行聲音文字識別、自動文摘及機器翻譯等自動定理證明 - 謂詞演算、幾何證明、信息檢索等的自動化。機器視覺 - 計算機進(jìn)行圖片、圖像處理與解釋以及景物分析等專家系統(tǒng) - 計算機代替領(lǐng)域?qū)＜彝瓿刹糠只蛉繉＜业墓ぷ鳈C器學(xué)習(xí) - 死記硬背、概念歸納、數(shù)據(jù)挖掘等博 弈 “ 深藍(lán) ” 計算機進(jìn)行國際象棋對弈人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 根據(jù)生物神經(jīng)系統(tǒng)分布式存儲和處理特征(tzhng)，構(gòu)造的低層次的智能系統(tǒng)模式識別 - 對物體、圖像、語音、字符的信息模式進(jìn)行機器識別 。共四十二頁人工智能的主要(zhyo)研究途徑聯(lián)接主義途徑（Connectionism)- 結(jié)構(gòu)模擬、神經(jīng)計算思想：大腦是人類智能(zh nn)活動

12、的物質(zhì)基礎(chǔ)，要揭示人類智能(zh nn)的奧秘，必須首先弄清大腦的結(jié)構(gòu)，即要從大腦的神經(jīng)元模型著手，搞清楚大腦信息處理過程的機理。代表學(xué)派：認(rèn)知學(xué)派、神經(jīng)生理學(xué)派等。 符號主義途徑（Symbolism) - 功能模擬、符號推演 思想：基于現(xiàn)有的計算機，從模擬人腦功能角度，從認(rèn)知過程及行為效果等方面實現(xiàn)人工智能。代表學(xué)派：心理學(xué)派、邏輯學(xué)派、知識工程學(xué)派等。共四十二頁人工智能的主要研究(ynji)途徑行為主義途徑（ Actionism ) 感知-動作型控制思想：不需要知識(zh shi)和推理，可以通過感知-行動模式與外部世界交互，不斷接受反饋，以可增長方式，從系統(tǒng)的功能、結(jié)構(gòu)和行為上表現(xiàn)智能。

13、代表學(xué)派：進(jìn)化主義學(xué)派、控制論學(xué)派。共四十二頁第一章 人工智能(rn n zh nn)概論研究(ynji)人工智能的必要性人工智能與人類智能（關(guān)系及研究目標(biāo)）人工智能的主要研究內(nèi)容及研究途徑人工智能發(fā)展歷史 人工智能研究進(jìn)展、難點及發(fā)展趨勢共四十二頁人工智能研究(ynji)的發(fā)展歷史奠定基礎(chǔ)：數(shù)理邏輯、控制論、信息論的創(chuàng)立、計算機的出現(xiàn)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科的相互滲透。AI學(xué)科成立：1956年夏季，美國達(dá)特莫斯（Dartmouth）大學(xué)，當(dāng)時(dngsh)的年青數(shù)學(xué)助教、現(xiàn)斯坦福大學(xué)教授麥卡錫（J. McCarthy）發(fā)起，許多AI先驅(qū)者加盟，探討機器模擬人類

14、智能問題，會議歷時兩個月。共四十二頁第一階段（50s 70初） 智能(zh nn)模擬普適理論研究時代提出研究思想： 研究和總結(jié)人類思維的普遍規(guī)律(p bin u l)，并用計算機模擬它。 物理符號系統(tǒng)假設(shè)及其推論 計算機智能模擬的關(guān)鍵是建立一個通用的、萬能的符號邏輯運算體系。共四十二頁智能模擬普適理論研究(ynji)時代- 主要成果 -數(shù)學(xué)定理證明系統(tǒng)（A.Newell & H.A.Simon，王浩, Robinson）模式識別與機器視覺（O.Selfridge MIT, Roberts )國際跳棋程序（A.L.Samuel- 62年 IBM）自然語言理解 (IBM 公司,MIT) 能正確回

15、答問題 - 人機對話、自動摘要； 機器翻譯 語音識別、文本翻譯。通用問題求解(qi ji)程序 GPS（A.Newell & H.A.Simon) 智能測驗難題求解 猴子摘香蕉問題、推銷員五城市最短距離問題；邏輯或數(shù)學(xué)定理求證 命題邏輯定理自動證明。共四十二頁存在問題：只根據(jù)(gnj)抽象思維原則，純粹使用搜索技術(shù)進(jìn)行問題求解，解決不了組合爆炸的問題。 第一階段（50s 70初） 智能(zh nn)模擬普適理論研究時代83152743BACDE14推銷員五城市路線問題推銷員年 n 城市路線問題算法的時間計算復(fù)雜性 為指數(shù)時間 屬于窮舉搜索共四十二頁第二階段（70s 80s） AI個性化設(shè)計(s

16、hj)時代代表人物：Prof.Feigenbaum - Univ. of Stanford;主要觀點：人類的智能活動(即理解與解決問題的能力、學(xué)習(xí)的能力)完全依靠(yko)知識。人工智能研究要發(fā)生變化，要由探索廣泛普遍的思維規(guī)律轉(zhuǎn)向探索智能行為，其中要解決的核心問題：如何表現(xiàn)特定知識以及如何運用知識和經(jīng)驗進(jìn)行啟發(fā)式搜索。世界已進(jìn)入了第二個計算機時代，計算機的作用發(fā)生了根本的改變 即要從以數(shù)據(jù)為處理對象轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾R為處理對象，從以計算為主要任務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐酝评頌橹饕蝿?wù)。共四十二頁第二階段（70s 80s） 主要(zhyo)成果著名的專家系統(tǒng)：DENDRAL（ Feigenbaumun ):由質(zhì)譜儀

17、數(shù)據(jù)分析物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)；PROSPECTOR（ ): 探礦專家系統(tǒng)；XCON（或 R1 DEC ): 計算機配置專家系統(tǒng)；MYCIN（Stanford Unv.）：細(xì)菌(xjn)感染疾病咨詢專家系統(tǒng)；EMYXIN(Stanford Unv.): 咨詢專家系統(tǒng)的骨架系統(tǒng)。.共四十二頁第二階段（70s 80s） 主要(zhyo)成果 提出了知識工程概念； 知識工程方法滲透到各個領(lǐng)域，人工智能(rn n zh nn)從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用，使社會看到了研究AI的意義及其商業(yè)價值； 豐富了AI研究的學(xué)術(shù)價值：提出了知識表示方法研究；提出了不確定性推理、求合理解的概念；共四十二頁第一章 人工智能(rn n

18、 zh nn)概論研究(ynji)人工智能的必要性人工智能與人類智能（關(guān)系及研究目標(biāo)）人工智能的主要研究內(nèi)容及研究途徑人工智能發(fā)展歷史 人工智能研究進(jìn)展、難點及發(fā)展趨勢共四十二頁人工智能研究進(jìn)展(jnzhn)、難點及發(fā)展趨勢專家系統(tǒng)、知識工程引發(fā)的問題與難點：專家系統(tǒng)基本上都是在一個相當(dāng)狹窄的領(lǐng)域中結(jié)局問題，對常識或其他領(lǐng)域知之甚少甚至一無所知；智能系統(tǒng)(xtng)受到計算機計算能力的限制而少有實用價值。共四十二頁人工智能研究(ynji)進(jìn)展、難點及發(fā)展趨勢人工智能(rn n zh nn)各大研究學(xué)派的研究特點及反思 邏輯學(xué)派 知識工程學(xué)派 聯(lián)接主義學(xué)派 認(rèn)知學(xué)派 分布式 AI 學(xué)派 進(jìn)化論學(xué)

19、派共四十二頁人工智能研究進(jìn)展(jnzhn)、難點及發(fā)展趨勢難點問題： 宏觀與微觀的隔離 認(rèn)知、心理 vs 符號、神經(jīng)元; 全局與局部的割裂 人腦整體(zhngt)智能 vs 抽象思維(符號)、形象思維（連接）、行為特性研究需要建立新的人工智能框架和理論體系和測試標(biāo)準(zhǔn)； “ Turing Test ” 檢驗AI成果。共四十二頁人工智能研究(ynji)進(jìn)展、難點及發(fā)展趨勢人工智能研究應(yīng)走綜合集成之路：技術(shù)(jsh)集成：智能技術(shù)(jsh)、信息技術(shù)(jsh)、相關(guān)學(xué)科技術(shù)(jsh)；方法集成：分布式專家系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識發(fā)現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)等。 集成系統(tǒng)的特點： 系統(tǒng)綜合巨型； 體系結(jié)構(gòu)社會性； 人與機器親密結(jié)合。共四十二頁大作業(yè)(zuy)：寫報告分布式 AI（智能體、自治、協(xié)商、協(xié)作、網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)及其應(yīng)用）知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘（結(jié)構(gòu)、主要算法與實現(xiàn)技術(shù)、應(yīng)用）專家系統(tǒng)（結(jié)構(gòu)、主要技術(shù)、重大應(yīng)用）自然語言理解（文摘、語音、翻譯、回答問題）模式識別（文字、語音、表情、手勢、測謊）機器學(xué)習(xí)（