人 工 智 能 導(dǎo) 論

1、人 工 智 能 導(dǎo) 論本課程目的開闊眼界，擴(kuò)大視野；了解人工智能常用的成熟技術(shù)；學(xué)習(xí)科學(xué)研究方法。通過本課程學(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（機(jī)器智能）程序與普通的軟件程序主要有什么不同。教材及有關(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(gòu)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,電子工業(yè)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。教材涉及的主要內(nèi)容 前

2、續(xù)課程: 自我復(fù)習(xí)：數(shù)理邏輯、集合論、圖論等 重點(diǎn)內(nèi)容： 1 - 3章, 6-7章，11章。 第 一 章： 緒 論 人工智能的研究目標(biāo) 主要研究領(lǐng)域 主要研究途徑 幾個(gè)重要研究階段及研究學(xué)派 幾種主要的知識(shí)表示方法本章重點(diǎn)掌握內(nèi)容第一章 人工智能概論人工智能與人類智能（關(guān)系及研究目標(biāo)）人工智能的主要研究?jī)?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(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)研究人工智能的必要性研究人工智能的必要性信息技術(shù)： 感測(cè)技術(shù)： 獲取信息的技術(shù)； 通信技術(shù)： 傳輸信息的技術(shù)； 計(jì)算機(jī)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)。研究人工智能的必要性信息技術(shù)的發(fā)展方向是智能化 智能信息技術(shù)

3、智能計(jì)算機(jī)技術(shù)例：體系結(jié)構(gòu)-“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)”：存儲(chǔ)-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(jī)：存儲(chǔ)-集中式、處理-串行、應(yīng)用組織-寫程序）智能人機(jī)接口：文字識(shí)別（OCR、聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別）；語(yǔ)音識(shí)別（非特定人語(yǔ)音打字）；圖像識(shí)別（指紋鑒別、手語(yǔ)識(shí)別、表情識(shí)別）、機(jī)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)。研究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(jī)器人（足球、智能機(jī)器寵物）、通信網(wǎng)管系統(tǒng)、工業(yè)過程控制等控制對(duì)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(jī)器人任務(wù)、行為、路徑的動(dòng)態(tài)自行規(guī)劃。 機(jī)器人發(fā)展的三個(gè)階段：

4、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、研究人工智能的必要性 智能信息技術(shù)中的核心技術(shù)： 模糊控制技術(shù) 模式識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專家系統(tǒng) 機(jī)器學(xué)習(xí) . 屬于人工智能理論和技術(shù)范疇。第一章 人工智能概論人工智能與人類智能（關(guān)系及研究目標(biāo)）人工智能的主要研究?jī)?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(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)研究人工智能的必要性 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(dòng)的自動(dòng)化。 Kurzwell ( 1990 ) 人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)。 P.H.Winston ( 1

5、992 ): 人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計(jì)算。何為人工智能 Rich & Knight ( 1991 ):人工智能研究如何通過使計(jì)算機(jī)做事而讓人過得更好。 Schalkoff ( 1990 ):人工智能是一門通過計(jì)算過程使機(jī)器力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科。 Luger & Stubblefield ( 1993 ):人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中與智能行為自動(dòng)化有關(guān)的一個(gè)分支。何為人工智能 需要研究人類智能，以便為人工智能：建立學(xué)科體系；界定研究范圍確定研究?jī)?nèi)容。何為人工智能何為人工智能 通過視覺、聽覺、觸覺等感官活動(dòng)認(rèn)識(shí)世界環(huán)境的感知能力 通過人腦的生理與心理活動(dòng)以及有關(guān)的信息處

6、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(shí)和技能的學(xué)習(xí)能力 對(duì)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(shí)客觀世界和改造世界的活動(dòng)中，表現(xiàn)出來(lái)的解決實(shí)際問題的能力：何為人工智能 可表示為 AI( Info, K, S, Exe / E, P, G ) 人工智能：機(jī)器系統(tǒng)在設(shè)計(jì)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(shí)，把知識(shí)激活為合理的策略，在策略引導(dǎo)下解決問題、達(dá)到目標(biāo)

7、的能力。 相比較而言， 一般來(lái)說(shuō)，人工智能可泛指機(jī)器系統(tǒng)具有的智能。機(jī)器只有顯智能而無(wú)隱智能，不具有自覺能力，只能按設(shè)計(jì)者賦予的目的、方式行事。遠(yuǎn)期研究目標(biāo)： 研究智能的理論，解釋人類的智能行為及其構(gòu)件，制造具有人類智能的系統(tǒng)和機(jī)器，使得系統(tǒng)或機(jī)器具有看、聽、說(shuō)、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(jí)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(dòng)獲取知識(shí)和利用知識(shí)的能力，能夠象人一樣自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和利用規(guī)律，從而可用以擴(kuò)展和延伸人的智能。近期研究目標(biāo)： 先部分地或在某種程度地實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)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

8、究目標(biāo)是一門綜合性的邊緣交叉學(xué)科。不僅限于計(jì)算機(jī)科學(xué)范圍之內(nèi)，還涉及腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、行為科學(xué)等學(xué)科；何為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。人工智能與人類智能（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(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)第一章 人工智能概論研究人工智能的必要性 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容及研究途徑AI基礎(chǔ)研究：認(rèn)知科學(xué)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(shí)的表示、知識(shí)的處理與知識(shí)的獲取的基本技術(shù)，包括經(jīng)驗(yàn)型、正規(guī)型、常識(shí)性知

9、識(shí)。 AI應(yīng)用研究：專家系統(tǒng)、搜索和推理技術(shù)對(duì)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(yǔ)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(yǔ)言、PROLOG邏輯程序語(yǔ)言。人工智能的主要研究?jī)?nèi)容人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域 問題求解 - 計(jì)算機(jī)為解決問題自動(dòng)尋找一個(gè)合適的操作步驟序列自然語(yǔ)言求解 - 計(jì)算機(jī)進(jìn)行聲音文字識(shí)別、自動(dòng)文摘及機(jī)器翻譯等自動(dòng)定理證明 - 謂詞演算、幾何證明、信息檢索等的自動(dòng)化。機(jī)器視覺 - 計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)代替領(lǐng)域?qū)＜彝瓿刹糠只蛉繉＜业墓ぷ鳈C(jī)器學(xué)習(xí) - 死記硬背、概念歸納、

10、數(shù)據(jù)挖掘等博 弈 “ 深藍(lán) ” 計(jì)算機(jī)進(jìn)行國(guó)際象棋對(duì)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(chǔ)和處理特征，構(gòu)造的低層次的智能系統(tǒng)模式識(shí)別 - 對(duì)物體、圖像、語(yǔ)音、字符的信息模式進(jìn)行機(jī)器識(shí)別 。人工智能的主要研究途徑聯(lián)接主義途徑（Connectionism)- 結(jié)構(gòu)模擬、神經(jīng)計(jì)算思想：大腦是人類智能活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，要揭示人類智能的奧秘，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(jī)理。代表學(xué)派：認(rèn)知學(xué)派、神經(jīng)生理學(xué)派等。 符號(hào)主義途徑（Symbolism) - 功能模擬、符號(hào)推演 思想：基于現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)，從模擬人腦功能角度，從認(rèn)知過程及行為效果等方面實(shí)現(xiàn)人工智

11、能。代表學(xué)派：心理學(xué)派、邏輯學(xué)派、知識(shí)工程學(xué)派等。人工智能的主要研究途徑行為主義途徑（ Actionism ) 感知-動(dòng)作型控制思想：不需要知識(shí)和推理，可以通過感知-行動(dòng)模式與外部世界交互，不斷接受反饋，以可增長(zhǎng)方式，從系統(tǒng)的功能、結(jié)構(gòu)和行為上表現(xiàn)智能。代表學(xué)派：進(jìn)化主義學(xué)派、控制論學(xué)派。第一章 人工智能概論研究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?jī)?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(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)人工智能研究的發(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(jì)算機(jī)的出現(xiàn)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科的相互滲透。AI學(xué)科

12、成立：1956年夏季，美國(guó)達(dá)特莫斯（Dartmouth）大學(xué)，當(dāng)時(shí)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(jī)器模擬人類智能問題，會(huì)議歷時(shí)兩個(gè)月。第一階段（50s 70初） 智能模擬普適理論研究時(shí)代提出研究思想： 研究和總結(jié)人類思維的普遍規(guī)律，并用計(jì)算機(jī)模擬它。 物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)及其推論 計(jì)算機(jī)智能模擬的關(guān)鍵是建立一個(gè)通用的、萬(wàn)能的符號(hào)邏輯運(yùn)算體系。智能模擬普適理論研究時(shí)代- 主要成果 -數(shù)學(xué)定理證明系統(tǒng)（，王浩, Robinson）模式識(shí)別與機(jī)器視覺（O.Selfridge MIT, Roberts )國(guó)際跳棋程序（A.L.Samuel-

13、62年 IBM）自然語(yǔ)言理解 (IBM 公司,MIT) 能正確回答問題 - 人機(jī)對(duì)話、自動(dòng)摘要； 機(jī)器翻譯 語(yǔ)音識(shí)別、文本翻譯。通用問題求解程序 GPS（A.Newell & H.A.Simon) 智能測(cè)驗(yàn)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(dòng)證明。存在問題：只根據(jù)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） 智能模擬普適理論研究時(shí)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(shí)間計(jì)算復(fù)雜性 為指數(shù)時(shí)間 屬于窮舉搜索第二階段（70s 80s） AI個(gè)性化設(shè)

14、計(jì)時(shí)代代表人物：Prof.Feigenbaum - Univ. of Stanford;主要觀點(diǎn)：人類的智能活動(dòng)(即理解與解決問題的能力、學(xué)習(xí)的能力)完全依靠知識(shí)。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(shí)以及如何運(yùn)用知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行啟發(fā)式搜索。世界已進(jìn)入了第二個(gè)計(jì)算機(jī)時(shí)代，計(jì)算機(jī)的作用發(fā)生了根本的改變 即要從以數(shù)據(jù)為處理對(duì)象轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾R(shí)為處理對(duì)象，從以計(jì)算為主要任務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐酝评頌橹饕蝿?wù)。第二階段（70s 80s） 主要成果著名的專家系統(tǒng)：DENDRAL（ Feigenbaumun ):由質(zhì)譜儀數(shù)據(jù)分析物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)；PROSPE

15、CTOR（ ): 探礦專家系統(tǒng)；XCON（或 R1 DEC ): 計(jì)算機(jī)配置專家系統(tǒng)；MYCIN（Stanford Unv.）：細(xì)菌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)。.第二階段（70s 80s） 主要成果 提出了知識(shí)工程概念； 知識(shí)工程方法滲透到各個(gè)領(lǐng)域，人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用，使社會(huì)看到了研究AI的意義及其商業(yè)價(jià)值； 豐富了AI研究的學(xué)術(shù)價(jià)值：提出了知識(shí)表示方法研究；提出了不確定性推理、求合理解的概念；第一章 人工智能概論研究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?jī)?nèi)容及研究途徑人工智能發(fā)展歷史 人

16、工智能研究進(jìn)展、難點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)人工智能研究進(jìn)展、難點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)專家系統(tǒng)、知識(shí)工程引發(fā)的問題與難點(diǎn)：專家系統(tǒng)基本上都是在一個(gè)相當(dāng)狹窄的領(lǐng)域中結(jié)局問題，對(duì)常識(shí)或其他領(lǐng)域知之甚少甚至一無(wú)所知；智能系統(tǒng)受到計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制而少有實(shí)用價(jià)值。人工智能研究進(jìn)展、難點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)人工智能各大研究學(xué)派的研究特點(diǎn)及反思 邏輯學(xué)派 知識(shí)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)派人工智能研究進(jìn)展、難點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)難點(diǎn)問題： 宏觀與微觀的隔離 認(rèn)知、心理 vs 符號(hào)、神經(jīng)元; 全局與局部的割裂 人腦整體智能 vs 抽象思維(符號(hào))、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

17、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)； “ Turing Test ” 檢驗(yàn)AI成果。人工智能研究進(jìn)展、難點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)人工智能研究應(yīng)走綜合集成之路：技術(shù)集成：智能技術(shù)、信息技術(shù)、相關(guān)學(xué)科技術(shù)；方法集成：分布式專家系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)等。 集成系統(tǒng)的特點(diǎn)： 系統(tǒng)綜合巨型； 體系結(jié)構(gòu)社會(huì)性； 人與機(jī)器親密結(jié)合。大作業(yè)：寫報(bào)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(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘（結(jié)構(gòu)、主要算法與實(shí)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(yǔ)言理解（文摘、語(yǔ)音、翻譯、回答問題）模式識(shí)別（文字、語(yǔ)音、表情、手勢(shì)、測(cè)謊）機(jī)器學(xué)習(xí)（歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法）機(jī)器人（機(jī)器