人工智能基礎(chǔ)課件

1、人工智能基礎(chǔ)PPT講座主要教材與參考書人工智能 尚文倩編著清華大學(xué)出版社人工智能基礎(chǔ)(第2版) 蔡自興、蒙祖強(qiáng) 編著高等教育出版社人工智能導(dǎo)論 王萬良編著 高等教育出版社人工智能復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略（第4版） George F. luger 著 史忠植等譯 機(jī)械工業(yè)出版社人工智能 Nils J. Nilsson著 鄭扣根等譯 機(jī)械工業(yè)出版社智能科學(xué) 史忠植著 清華大學(xué)出版社目錄第一章緒論第二章搜索技術(shù)第三章知識(shí)表示第四章推理技術(shù)第五章機(jī)器學(xué)習(xí) 第六章計(jì)算智能 第七章數(shù)據(jù)挖掘第八章 智能體技術(shù)人工智能的定義人工智能的發(fā)展歷史人工智能的三大學(xué)派人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的發(fā)展趨勢1.1

2、人工智能的定義 21世紀(jì)最具有發(fā)展前景和最具影響力的兩大帶頭學(xué)科群： 生命科學(xué)群；信息科學(xué)群；人工智能：是上述兩個(gè)學(xué)科群中最重要、最精彩、且最具前景的交叉領(lǐng)域1.1 人工智能的定義1.1.1 人工智能的定義 人工智能Artificial Intelligence ，AI智能（Intelligent ） 人的智能是他們理解和學(xué)習(xí)事務(wù)的能力。智能是思考和理解能力而不是本能的做事能力。 “一種非常廣泛的精神能力，包括推理、計(jì)劃、解決問題、抽象思維、領(lǐng)悟復(fù)雜思想、快速學(xué)習(xí)及吸取經(jīng)驗(yàn)等”1.1 人工智能的定義1.1.1 人工智能的定義 智能是個(gè)體的不斷學(xué)習(xí)、理解周圍環(huán)境、對客觀事物進(jìn)行合理分析、判斷并有

3、效地處理周圍環(huán)境的綜合能力。這種綜合能力包括：適應(yīng)即改變周圍環(huán)境的能力、獲取知識(shí)的能力、理性及抽象思維的能力、理解關(guān)系的能力、評估和判斷的能力、意識(shí)及創(chuàng)造力等。 智能機(jī)器（Intelligent Machine） 智能機(jī)器是一種能夠呈現(xiàn)人類智能行為的機(jī)器。1.1 人工智能的定義人工智能（Nilsson） 人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)（知識(shí)的表示、知識(shí)的獲取以及知識(shí)的運(yùn)用）。人工智能(學(xué)科)人工智能(學(xué)科)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。 1.1 人工智能的定義人工智能(能力)人工智能(能力)是

4、智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)。1.1 人工智能的定義強(qiáng)人工智能有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機(jī)器，并且具有意識(shí)、自我、創(chuàng)新思維等。 兩類：類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能 能制造出真正地推理和解決問題的智能機(jī)器，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。The Turing Test1950: Alan Turin

5、g的文章 “Computing Machinery and Intelligence.” Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 433-460提出圖靈測試 1.2 人工智能的發(fā)展1.2 人工智能的發(fā)展1. 孕育時(shí)期（1956年前）公元前384-322 亞里士多德（Aristotle） 形式邏輯 三段論20世紀(jì)3040年代 數(shù)理邏輯 維納（Wiener）、弗雷治、羅素等為代表對發(fā)展數(shù)理邏輯學(xué)科的貢獻(xiàn) 計(jì)算模型 丘奇(Church)、圖靈和其它一些人關(guān)于計(jì)算本質(zhì)的思想，為人工智能的形成產(chǎn)生了重要影響。1943年 麥卡洛克和皮茨 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 連接主義學(xué)派1948年 維納 控制論

6、行為主義學(xué)派 1.2 人工智能的發(fā)展2. 形成及早期熱潮（19561969年） 1956年夏季，McCarthy、Minsky、Lochester、Shannon，人類歷史上第一次人工智能研討會(huì)在美國的達(dá)特茅斯(Dartmouth)大學(xué)舉行，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。 1927.9.4-2011.10.24Marvin Minsky1927.8.9-2016.1.24Claude Elwood Shannon 1916.4.30-2001.2.24Herbert A.Simon1916.6.15-2001.2.9Allen Newell 1927.3.19-1992.7.191.2 人工智能的

7、發(fā)展2. 形成及早期熱潮（19561969年）標(biāo)志性成果：1956年，Samuel西洋跳棋程序。1957年，Newell和Simon數(shù)學(xué)定理證明程序。1958年，McCarthy表處理語言LISP。1960年，Newell、Shaw和Simon 通用問題求解（GPS）1965年 Feigenbaum 專家系統(tǒng) DENDRAL開始研制 幫助化學(xué)家判斷某待定物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng)1.2 人工智能的發(fā)展3.第一次寒冬（19661974） 盲目樂觀：機(jī)器翻譯，定理證明（數(shù)學(xué)原理）、跳棋程序、模式識(shí)別（字符、積木結(jié)構(gòu)）、通用解題程序（GPS） 預(yù)言：2000年機(jī)器智能超過人類 巨大困難：神經(jīng)元數(shù)目10

8、10, 結(jié)構(gòu)復(fù)雜 機(jī)器翻譯： The spirit is willing but the flesh is weak（心有余而力不足） 俄The wine is good but the meat is spoiled 1971年 詹姆士綜合報(bào)告 ，“人工智能即使不是騙局，也是庸人自擾”1.2 人工智能的發(fā)展4.第二次浪潮（19701988年） Feigenbaum 知識(shí)工程 1968年，DENDRAL研制成功 19721976年 MYCIN 1977年 第五屆人工智能聯(lián)合會(huì)議 知識(shí)工程（Knowledge Engineering） 1981年 日本 第五代智能計(jì)算機(jī)計(jì)劃1.2 人工智能的發(fā)展

9、4.第二次浪潮（19701988年） 機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)派：基于大規(guī)模語料庫的統(tǒng)計(jì)自然語言處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：BP網(wǎng)絡(luò)， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算智能：遺傳算法、進(jìn)化計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)（SVM），增強(qiáng)學(xué)習(xí)1.2 人工智能的發(fā)展5.第二次寒冬（19881993年） 專家系統(tǒng)發(fā)展乏力：知識(shí)獲取瓶頸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究受阻： 有效的學(xué)習(xí)算法 大量的（標(biāo)注）數(shù)據(jù)強(qiáng)大的計(jì)算性能1.2 人工智能的發(fā)展6.平穩(wěn)發(fā)展期（19932010年） 1997 深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍 2006 Hinton提出用預(yù)訓(xùn)練的方法緩解了局部最優(yōu)解問題，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層推動(dòng)到7層，由此揭開了深度學(xué)習(xí)的熱潮。

10、2007 李飛飛等創(chuàng)建大型圖像數(shù)據(jù)庫ImageNet 2009 Google研制無人駕駛汽車1.2 人工智能的發(fā)展6.第三次發(fā)展浪潮（2010 ）大數(shù)據(jù)： Hadoop，Spark，HBase云計(jì)算：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS），平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）深度學(xué)習(xí)：CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，. 1.2 人工智能的發(fā)展1.3 人工智能的三大學(xué)派1.3.1 符號(hào)主義 又稱邏輯主義（Logicism）、心理學(xué)派（Psychlogism）、計(jì)算機(jī)學(xué)派（Computerism） 基本原理：物理符號(hào)系統(tǒng)（即符號(hào)操作系統(tǒng)）假設(shè)和有限合理性原理。

11、 起源：數(shù)理邏輯 認(rèn)為認(rèn)知是一種符號(hào)處理的過程，人類思維過程也可用某種符號(hào)來描述，思維就是計(jì)算，認(rèn)知就是計(jì)算。 LISP語言、PROLOG語言、自然語言理解、機(jī)器定理證明、專家系統(tǒng)。domains person, another = symbolpredicates likes(person, another). clauses likes(jack, sussan). likes(john, marry). likes(tom, cathy). likes(tom, ellen). likes(jack, X) if likes(tom, X).【事實(shí)】 Jack 喜歡 Sussan Joh

12、n 喜歡 Marry Tom 喜歡 Cathy Tom 喜歡 Ellen【規(guī)則】 如果Tom喜歡X，那么Jack喜歡X1.3 人工智能的三大學(xué)派1.3.2 連接主義 又稱仿生學(xué)派（Bionicsism）、生理學(xué)派（Physiologism） 基本原理：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制和學(xué)習(xí)算法。 起源：仿生學(xué) 人腦模型 認(rèn)為人類認(rèn)知活動(dòng)主要基于大腦神經(jīng)元的活動(dòng)。1.3 人工智能的三大學(xué)派1.3.3 行為主義 又稱進(jìn)化主義（Evolutionism）、控制論學(xué)派（Cyberneticism） 基本原理：控制論及感知-動(dòng)作模式控制系統(tǒng) 起源：控制論 基本觀點(diǎn)： 智能取決于感知和行為 智能行為體現(xiàn)在現(xiàn)

13、實(shí)世界中，通過與環(huán)境的交互表現(xiàn) 人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1. 問題求解與博弈人工智能的第一個(gè)大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋(如國際象棋)程序，它包含問題的表示、分解、搜索與歸約等。2006年人機(jī)中國象棋大戰(zhàn)1997年深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1. 問題求解與博弈人工智能的第一個(gè)大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋(如國際象棋)程序，它包含問題的表示、分解、搜索與歸約等。1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域2. 邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一，特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫中的

14、有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。定理證明的研究在人工智能方法的發(fā)展中曾經(jīng)產(chǎn)生過重要的影響。我國人工智能大師吳文俊院士提出并實(shí)現(xiàn)了幾何定理機(jī)器證明的方法，被國際上承認(rèn)為“吳氏方法”，是定理證明的又一標(biāo)志性成果。1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域3. 專家系統(tǒng)一般地說，專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域知識(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解決該領(lǐng)域的問題。發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運(yùn)用專家知識(shí)，即來自人類專家的并已被證明對解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題是有用的事實(shí)和過程。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域4.機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)是人類智

15、能的主要標(biāo)志和獲得知識(shí)的基本手段；機(jī)器學(xué)習(xí)(自動(dòng)獲取新的事實(shí)及新的推理算法)是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑；機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。學(xué)習(xí)是一個(gè)有特定目的的知識(shí)獲取過程，其內(nèi)部表現(xiàn)為新知識(shí)結(jié)構(gòu)的不斷建立和修改，而外部表現(xiàn)為性能的改善。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域6. 模式識(shí)別人工智能所研究的模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知

16、外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)，也就是使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息、識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域7. 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問題之一。數(shù)據(jù)挖掘是通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)已獲廣泛應(yīng)用。1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域8. 機(jī)器視覺實(shí)驗(yàn)表明，人類接受外界信息的80%以上來自視覺，視覺對人類是非常重要的。機(jī)器視覺或計(jì)算機(jī)視覺已

17、從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科；在視覺方面，已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠“看見”周圍的東西。機(jī)器視覺的前沿研究領(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、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。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域9. 智能控制人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無需(或需要盡可能少的)人的干預(yù)就能夠獨(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。智能控制是同時(shí)具有以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和數(shù)學(xué)公式模型表示的混合控制過程，也往往是含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非

18、數(shù)學(xué)過程，并以知識(shí)進(jìn)行推理，以啟發(fā)來引導(dǎo)求解過程。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域10. 計(jì)算智能神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、粒子群計(jì)算、自然計(jì)算、免疫計(jì)算等。 進(jìn)化計(jì)算(Evolutionary Computation)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。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域11. 分布式人工智能與Agent分布式計(jì)算與人工智能的結(jié)合，創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。 Agent是處在某個(gè)環(huán)境中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，該系統(tǒng)有能力在這個(gè)環(huán)境中自主行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)其設(shè)計(jì)目標(biāo)。1.4 人工智能的研究和應(yīng)

19、用領(lǐng)域12. 機(jī)器人學(xué)人工智能研究日益受到重視的另一個(gè)分支是機(jī)器人學(xué)，其中包括對操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法，無所不包。目前已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，機(jī)器人已在各領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域9.機(jī)器人學(xué)1.6 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域13.人工生命人工生命(Artificial Life, ALife)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)

20、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”(life as it could be)的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”(life as we know it)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。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域14. 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)對自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的研究不僅可以促進(jìn)半自動(dòng)軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，而且也使通過修正自身數(shù)碼進(jìn)行學(xué)

21、習(xí)(即修正它們的性能)的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。程序理論方面的有關(guān)研究工作對人工智能的所有研究工作都是很重要的。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問題求解策略的調(diào)整概念。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對程序設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問題，先產(chǎn)生一個(gè)不費(fèi)事的有錯(cuò)誤的解，然后再修改它(使它正確工作)，這種做法一般要比堅(jiān)持要求第一個(gè)解就完全沒有缺陷的做法有效得多。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域15. 自然語言理解語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，并引起了進(jìn)一步的重視。語言的生成和理解是一個(gè)極為復(fù)雜的編碼和解碼問題。一個(gè)能理解自然語言信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)看起來就像一個(gè)人一樣需要有上下文知識(shí)以及根據(jù)這些上下文知識(shí)和信息用信息發(fā)

22、生器進(jìn)行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所取得的某些進(jìn)展，其基礎(chǔ)就是有關(guān)表示上下文知識(shí)結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想以及根據(jù)這些知識(shí)進(jìn)行推理的某些技術(shù)。1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域16. 智能調(diào)度與指揮確定最佳調(diào)度或組合的問題是人們感興趣的又一類問題，求解這類問題的程序會(huì)產(chǎn)生一種組合爆炸的可能性，這時(shí)，即使是大型計(jì)算機(jī)的容量也會(huì)被用光。人工智能學(xué)家們曾經(jīng)研究過若干組合問題的求解方法。他們的努力集中在使“時(shí)間-問題大小”曲線的變化盡可能緩慢地增長，即使是必須按指數(shù)方式增長。有關(guān)問題域的知識(shí)再次成為比較有效的求解方法的關(guān)鍵。為處理組合問題而發(fā)展起來的許多方法對其它組合上不甚嚴(yán)重的問題也是有

23、用的。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域17. 智能檢索隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了“知識(shí)爆炸”的情況，研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速發(fā)展的重要保證。智能信息檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者們將面臨以下幾個(gè)問題。首先，建立一個(gè)能夠理解以自然語言陳述的詢問系統(tǒng)本身就存在不少問題。其次，即使能夠通過規(guī)定某些機(jī)器能夠理解的形式化詢問語句來回避語言理解問題，但仍然存在一個(gè)如何根據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí)演繹出答案的問題。第三，理解詢問和演繹答案所需要的知識(shí)都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識(shí)。 1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域18. 系統(tǒng)與語言工具除了直接瞄準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)智能的研究工作外，開發(fā)新的方法也往往是人工智能研究的一個(gè)重要

24、方面。人工智能對計(jì)算機(jī)界的某些最大貢獻(xiàn)已經(jīng)以派生的形式表現(xiàn)出來。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一些概念，如分時(shí)系統(tǒng)、編目處理系統(tǒng)和交互調(diào)試系統(tǒng)等，已經(jīng)在人工智能研究中得到發(fā)展。1.5 人工智能的發(fā)展趨勢1.5.1 人工智能路徑 知識(shí)驅(qū)動(dòng)（Knowledge-driven）：How to represent (human) knowledge into models 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（Data-driven)：learn models from massive data1.5 人工智能的發(fā)展趨勢 知識(shí)驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型復(fù)雜性低高模型可理解性高低計(jì)算量低高數(shù)據(jù)量低高適用性低高魯棒性低高1.5 人工智能的發(fā)展

25、趨勢15.2 人工智能對人類社會(huì)的影響 對經(jīng)濟(jì)的影響人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，已為人類創(chuàng)造出可觀的經(jīng)濟(jì)效益。 專家系統(tǒng)、機(jī)器人、數(shù)據(jù)挖掘與智能決策、游戲1.5 人工智能的發(fā)展趨勢對社會(huì)的影響（1） 勞務(wù)就業(yè)問題 機(jī)器代替人1.5 人工智能的發(fā)展趨勢（1） 勞務(wù)就業(yè)問題 機(jī)器代替人2015年中國工業(yè)機(jī)器人銷量66000臺(tái)，占全球1/4，連續(xù)三年成為全球最大機(jī)器人市場。2017年全球工業(yè)機(jī)器人銷售量25萬臺(tái)，市場容量2700億元。1.5 人工智能的發(fā)展趨勢（2）社會(huì)結(jié)構(gòu)變化 “人機(jī)器” “人智能機(jī)器機(jī)器” （3）思維方式與觀念的變化 思維能力和計(jì)算能力下降 機(jī)器人人1.5 人工智能的發(fā)展趨勢 （4

26、）心理上的威脅 機(jī)器智能的極限 人類被機(jī)器人控制 （5）技術(shù)失控的危險(xiǎn) 阿西莫夫“機(jī)器人三守則” （6）引起的法律問題 與機(jī)器人應(yīng)用有關(guān)的法律問題(1) 機(jī)器人必須不危害人類，也不允許它眼看人類受害而袖手旁觀。(2)機(jī)器人必須絕對服從人類，除非這種服從有害于人類。(3)機(jī)器人必須保護(hù)自身不受傷害，除非為了保護(hù)人類或者是人類命令它作出犧牲。1.5 人工智能的發(fā)展趨勢對文化的影響 （1）改善人類的知識(shí) （2）改善人類的語言 （3）改善文化生活1.5 人工智能的發(fā)展趨勢1.5.3 理論、技術(shù)與技術(shù)的突破更新的理論框架 人工智能研究存在的問題 （1） 宏觀與微觀的隔離 （2） 全局與局部割裂 （3） 理論與實(shí)際脫節(jié) 在以上方面尋求突破1.5 人工智能的發(fā)展趨勢更好的技術(shù)集成 多學(xué)科智能集成技術(shù)“先進(jìn)智能” :自然智能與人工智能研究中的前沿領(lǐng)域更成熟