好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊課件

1、好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊課件好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊課件2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能2第一章 緒 論1.1 人工智能的發(fā)展概況1.2 人工智能的認(rèn)知問題1.3 思維的層次模型1.4 符號(hào)智能 1.5 人工智能的研究方法 1.6 自動(dòng)推理 1.7 機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8 分布式人工智能1.9 智能系統(tǒng)2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能2第一章 緒 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能3 Computer: High performance Low intelligenceCite fromScientific American，2005（3）重大挑戰(zhàn)2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能3 C

2、ompute好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊課件好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊課件2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能6布爾邏輯1848 George Boole The Calculus of Logicchocolate nutsmintchocolate and nuts and mint2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能6布爾邏輯1848 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能720世紀(jì)初的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1900 Hilberts program and the effort to formalize mathematics 1931 Kurt Gdels paper, On Formally Undec

3、idable Propositions 1936 Alan Turings paper, On Computable Numbers with an application to the Entscheidungs problem 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能720世紀(jì)初的數(shù)學(xué)基2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能8圖靈測(cè)試The Turing Test1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.” Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 433-460提出圖靈測(cè)試 2022/10/2史忠植

4、高級(jí)人工智能8圖靈測(cè)試The T2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能9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 著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能9人工智能的誕生192022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能10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)，

5、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)將能譜寫優(yōu)美的樂曲十年內(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）2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能10人工智能的發(fā)展12022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能11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 Lab1963: M. Ross Quillian開創(chuàng)語義網(wǎng)絡(luò)（Semantic Nets)1965: F

6、eigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab1965: MIT的Joseph Weizenbaum研制出ELIZA用英語進(jìn)行交互回答任何問題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)報(bào)告造成美國(guó)政府取消對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的資助。結(jié)論：有限階感知機(jī)僅能識(shí)別出Euler數(shù)，不能識(shí)別其他的拓?fù)洳蛔冃?969: SRI研制出機(jī)器人Shakey具有運(yùn)動(dòng)、感知和問題求解能力2022/10/2史忠植

7、高級(jí)人工智能11人工智能的發(fā)展 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能12人工智能的發(fā)展 自然語言處理1970: Stanford的Terry Winograd等研制出（ETAOIN） SHRDLU接受自然語言命令操作積木塊1970: Colmerauer研制出PROLOG語言的解釋系統(tǒng)不久，愛丁堡大學(xué)的Warren實(shí)現(xiàn)了編譯系統(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“人工智能研究是不成功的，不值得政府資助?！庇⒄邮芰舜藞?bào)告的觀點(diǎn)。

8、從那時(shí)起至今，英國(guó)AI研究一蹶不振。1976: DARPA 取消對(duì)語音識(shí)別研究的資助1976: Greenblatt研制出第一臺(tái)LISP機(jī)CONS2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能12人工智能的發(fā)展 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能13人工智能的發(fā)展1976: Doug Lenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM (Automated Mathematician)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)工程作為一門學(xué)科在1977年IJCAI會(huì)議上 19

9、79: Stanford研制出第一臺(tái)計(jì)算機(jī)控制的汽車（Stanford Cart）1980: 第一屆美國(guó)AI協(xié)會(huì)會(huì)議（AAAI）在Stanford召開。1980: John McDermott的XCON專家系統(tǒng)用于配置 VAX 機(jī)器系統(tǒng)2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能13人工智能的發(fā)展12022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能14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)（first-generation computer）計(jì)劃（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 Com

10、puter Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任）1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的勸說下在MCC開始Cyc的研究1986: Thinking Machines Inc 研制聯(lián)結(jié)機(jī)器 (Connection Machine)1987: LISP機(jī)器市場(chǎng)開始暗淡1988: 386芯片使得PC機(jī)速度可以與LISP機(jī)器媲美2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能14人工智能的發(fā)展 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能15人工智能的發(fā)展 分布智能和機(jī)器學(xué)習(xí)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

11、World Computing Project）1993: Shoham提出AOP,Agent-Oriented Programming1995: Vapnik提出SVM1996:中科院計(jì)算所多主體系統(tǒng)MAPE1996: DARPA啟動(dòng)HPKB計(jì)劃軍事上的“Grand Challenge”問題分析和求解1997: IBM 深藍(lán)II (Deep Blue)擊敗Garry Kasparov2000:中科院計(jì)算所多主體環(huán)境MAGE,知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能15人工智能的發(fā)展 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能16人工智能的發(fā)展 智能科學(xué) / Jeff Ha

12、wkins, Sandra Blakeslee. On Intelligence. Times Books, Henry Holt and Company, New York, 2004 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能16人工智能的發(fā)展 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能17人工智能的基礎(chǔ) 認(rèn)知科學(xué) 腦科學(xué) 邏輯2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能17人工智能的基礎(chǔ) 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能18認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)研究是“國(guó)際人類前沿科學(xué)計(jì)劃”的重點(diǎn)。認(rèn)知科學(xué)及其信息處理方面的研究被列為整個(gè)計(jì)劃的三大部分之一(其余兩部分是“物質(zhì)和能量的轉(zhuǎn)換”、“支撐技術(shù)”)；“知覺和認(rèn)

13、知”、“運(yùn)動(dòng)和行為”、“記憶和學(xué)習(xí)”和“語言和思考”被列為人類前沿科學(xué)的12大焦點(diǎn)問題中的4個(gè)。近年來，美國(guó)和歐共體分別推出“腦的十年”計(jì)劃和“EC腦的十年計(jì)劃”。日本則推出雄心勃勃的“腦科學(xué)時(shí)代”計(jì)劃，總預(yù)算高達(dá)200億美元。在“腦科學(xué)時(shí)代”計(jì)劃中，腦的認(rèn)知功能及其信息處理的研究是重中之重。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能18認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能19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)知是信息的處理過程； (2) 認(rèn)知是心理上的符號(hào)運(yùn)算； (3)

14、認(rèn)知是問題求解； (4) 認(rèn)知是思維； (5) 認(rèn)知是一組相關(guān)的活動(dòng)，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成、語言使用等。 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能19認(rèn) 知 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能20認(rèn) 知 認(rèn)知心理學(xué)家Dodd等則認(rèn)為，認(rèn)知應(yīng)包括三個(gè)方面，即 適應(yīng) 結(jié)構(gòu) 過程。 也就是說，認(rèn)知是為了一定的目的，在一定的心理結(jié)構(gòu)中進(jìn)行的信息加工過程。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能20認(rèn) 知 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能21認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)探索人類的智力如何由物質(zhì)產(chǎn)生和人腦信息處理的過程。具體地說，認(rèn)知科學(xué)是研究人類的認(rèn)知和智力的本質(zhì)和規(guī)

15、律的前沿科學(xué)。認(rèn)知科學(xué)研究的范圍包括知覺、注意、記憶、動(dòng)作、語言、推理、思考、意識(shí)乃至情感動(dòng)機(jī)在內(nèi)的各個(gè)層面的認(rèn)知活動(dòng)。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能21認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能22認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知和思維信息處理過程的科學(xué), 包括從感覺的輸入到復(fù)雜問題求解, 從人類個(gè)體到人類社會(huì)的智能活動(dòng), 以及人類智能和機(jī)器智能的性質(zhì)。認(rèn)知科學(xué)是現(xiàn)代心理學(xué)、信息科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、科學(xué)語言學(xué)、人類學(xué)乃至自然哲學(xué)等學(xué)科交叉發(fā)展的結(jié)果。它是人工智能重要的理論基礎(chǔ)。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能22認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能

16、23人工智能的五個(gè)基本問題 (1) 知識(shí)與概念化是否是人工智能的核心？ (2) 認(rèn)知能力能否與載體分開來研究？ (3) 認(rèn)知的軌跡是否可用類自然語言來描述？ (4) 學(xué)習(xí)能力能否與認(rèn)知分開來研究？ (5) 所有的認(rèn)知是否有一種統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)？2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能23人工智能的五個(gè)基2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能24思維的層次模型 思維是客觀現(xiàn)實(shí)的反映過程，是具有意識(shí)的人腦對(duì)于客觀現(xiàn)實(shí)的本質(zhì)屬性、內(nèi)部規(guī)律性的自覺的、間接的和概括的反映。 人類思維的形態(tài)主要有 感知思維 形象思維 抽象思維 靈感思維 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能24思維的層次模型 2022/10/6

17、史忠植 高級(jí)人工智能25感知思維是一種初級(jí)的思維形態(tài)。在人們開始認(rèn)識(shí)世界時(shí),只是把感性材料組織起來, 使之構(gòu)成有條理的知識(shí), 所能認(rèn)識(shí)到的僅是現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上形成的思維形態(tài)即是感知思維。人們?cè)趯?shí)踐過程中,通過眼、耳、鼻、舌、身等感官直接接觸客觀外界而獲得的各種事物的表面現(xiàn)象的初步認(rèn)識(shí), 它的來源和內(nèi)容都是客觀的、豐富的。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能25感知思維是一種初2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能26形象思維形象思維主要是用典型化的方法進(jìn)行概括，并用形象材料來思維，是一切高等生物所共有的。形象思維是與神經(jīng)機(jī)制的連接論相適應(yīng)的。模式識(shí)別、圖象處理、視覺信息加工都屬于這個(gè)范疇。2

18、022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能26形象思維形象思維2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能27抽象思維抽象思維是一種基于抽象概念的思維形式，通過符號(hào)信息處理進(jìn)行思維。只有語言的出現(xiàn)，抽象思維才成為可能，語言和思維互相促進(jìn)，互相推動(dòng)?？梢哉J(rèn)為物理符號(hào)系統(tǒng)是抽象思維的基礎(chǔ)。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能27抽象思維抽象思維2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能28靈感思維對(duì)靈感思維至今研究甚少。有人認(rèn)為, 靈感思維是形象思維擴(kuò)大到潛意識(shí),人腦有一部分對(duì)信息進(jìn)行加工, 但是人并沒有意識(shí)到。也有人認(rèn)為, 靈感思維是頓悟。靈感思維在創(chuàng)造性思維中起重要作用, 有待進(jìn)行深入研究。2022/10/

19、2史忠植 高級(jí)人工智能28靈感思維對(duì)靈感思2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能29思維的層次模型 抽象處理單元形象處理單元1形象處理單元2形象處理單元n感知處理單元1感知處理單元2感知處理單元n 抽象思維 形象思維 感知思維外界信號(hào) 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能29思維的層次模型 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能30人工智能智能是什么？ 智能是個(gè)體有目的的行為、合理的思維, 以及有效的適應(yīng)環(huán)境的綜合性能力。通俗地說, 智能是個(gè)體認(rèn)識(shí)客觀事物和運(yùn)用知識(shí)解決問題的能力。人類個(gè)體的智能是一種綜合性能力, 具體講, 可以包括感知與認(rèn)識(shí)客觀事物、客觀世界與自我的能力; 通過學(xué)習(xí)取得經(jīng)驗(yàn)

20、、積累知識(shí)的能力; 理解知識(shí)、運(yùn)用知識(shí)和運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)分析問題和解決問題的能力; 聯(lián)想、推理、判斷、決策的能力;運(yùn)用語言進(jìn)行抽象、概括的能力; 發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、創(chuàng)造、創(chuàng)新的能力;實(shí)時(shí)地、迅速地、合理地應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境的能力;預(yù)測(cè)、洞察事物發(fā)展變化的能力等。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能30人工智能智能是什2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能31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

21、系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能31人工智能人工智能2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能32什么是人工智能Stuart Russell和Peter Norvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類 ：類人思維方法理性思維系統(tǒng) 類人行為方法 理性行為系統(tǒng) 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能32什么是人工智能S2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能33類人行為方法Kurzwell提出人工智能認(rèn)為人工智能是一門技術(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)來完成最著

22、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 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能33類人行為方法Ku2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能34Turing測(cè)試（1）Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, 59:433 460, 1950.問題: “Can machines think?”為此，Turing設(shè)計(jì)了著名的Turing Test2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能34Turing測(cè)試2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能35Turing測(cè)試（2）測(cè)試者A，被測(cè)試者B與C。A是人，B與C

23、一個(gè)是人，另一個(gè)是計(jì)算機(jī)。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(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)說法。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能35Turing測(cè)試2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能36類人思維方法Bellman提出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。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：通過內(nèi)?。╥ntr

24、ospection）-在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學(xué)實(shí)驗(yàn) 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能36類人思維方法Be2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能37理性思考方法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。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能37理性思考方法192022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能38理性行為方法尼

25、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┣榫跋拢鶝]有某個(gè)行為一定是正確的，而其他的是錯(cuò)誤的。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能38理性行為方法尼爾2022/10/6史忠植 高級(jí)人工

26、智能39人工智能 符號(hào)主義 連接主義 行為主義 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能39人工智能 2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能40符號(hào)智能傳統(tǒng)人工智能是符號(hào)主義，它以Newell和 Simon提出的物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)認(rèn)為物理符號(hào)系統(tǒng)是智能行為充分和必要的條件。物理符號(hào)系統(tǒng)由一組符號(hào)實(shí)體組成，它們都是物理模式，可在符號(hào)結(jié)構(gòu)的實(shí)體中作為組分出現(xiàn)。該系統(tǒng)可以進(jìn)行建立、修改、復(fù)制、刪除等操作，以生成其它符號(hào)結(jié)構(gòu)。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能40符號(hào)智能傳統(tǒng)人工2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能41連接主義連接主義研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理

27、的本質(zhì)和能力。人們也稱它為神經(jīng)計(jì)算。由于它近年來的迅速發(fā)展,大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)理、模型、 算法不斷地涌現(xiàn)出來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主體是一種開放式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提供典型的、具有實(shí)用價(jià)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能41連接主義連接主義2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能42行為主義Brooks提出了無需知識(shí)表示的智能、無需推理的智能。他認(rèn)為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，在許多方面是行為心理學(xué)觀點(diǎn)在現(xiàn)代人工智能中的反映，人們稱為基于行為的人工智能，簡(jiǎn)言之，稱為行為主義。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能42行為主義Broo2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能43智能

28、符號(hào)智能是以知識(shí)為基礎(chǔ)，通過推理進(jìn)行問題求解。也即所謂的傳統(tǒng)人工智能。計(jì)算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過訓(xùn)練建立聯(lián)系，進(jìn)行問題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化程序設(shè)計(jì)、人工生命等都可以包括在計(jì)算智能。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能43智能符號(hào)智能是以2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能44人工智能的研究方法認(rèn)知學(xué)派邏輯學(xué)派行為學(xué)派2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能44人工智能的研究方2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能45認(rèn)知學(xué)派以Simon, Minsky和Newell等為代表，從人的思維活動(dòng)出發(fā)，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行宏觀功能模擬。 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能45

29、認(rèn)知學(xué)派以Sim2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能46認(rèn)知學(xué)派1976年Newell 和Simon提出了物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)，認(rèn)為物理系統(tǒng)表現(xiàn)智能行為必要和充分的條件是它是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。這樣，可以把任何信息加工系統(tǒng)看成是一個(gè)具體的物理系統(tǒng)，如人的神經(jīng)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)的構(gòu)造系統(tǒng)等。所謂符號(hào)就是模式。任何一個(gè)模式，只要它能和其它模式相區(qū)別，它就是一個(gè)符號(hào)。不同的英文字母就是不同的符號(hào)。對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作就是對(duì)符號(hào)進(jìn)行比較，即找出哪幾個(gè)是相同的符號(hào)，哪幾個(gè)是不同的符號(hào)。物理符號(hào)系統(tǒng)的基本任務(wù)和功能是辨認(rèn)相同的符號(hào)和區(qū)分不同的符號(hào)。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能46認(rèn)知學(xué)派19762022/10/

30、6史忠植 高級(jí)人工智能47認(rèn)知學(xué)派80年代Newell 等又致力于SOAR系統(tǒng)的研究。SOAR系統(tǒng)是以知識(shí)塊(Chunking)理論為基礎(chǔ)，利用基于規(guī)則的記憶，獲取搜索控制知識(shí)和操作符，實(shí)現(xiàn)通用問題求解。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能47認(rèn)知學(xué)派80年代2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能48認(rèn)知學(xué)派Minsky從心理學(xué)的研究出發(fā)，認(rèn)為人們?cè)谒麄內(nèi)粘５恼J(rèn)識(shí)活動(dòng)中，使用了大批從以前的經(jīng)驗(yàn)中獲取并經(jīng)過整理的知識(shí)。該知識(shí)是以一種類似框架的結(jié)構(gòu)記存在人腦中。因此，在70年代他提出了框架知識(shí)表示方法。到80年代，Minsky認(rèn)為人的智能，根本不存在統(tǒng)一的理論。1985年，他發(fā)表了一本著名的書S

31、ociety of Mind(思維社會(huì))。書中指出思維社會(huì)是由大量具有某種思維能力的單元組成的復(fù)雜社會(huì)。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能48認(rèn)知學(xué)派Mins2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能49邏輯學(xué)派邏輯學(xué)派是以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研究人工智能，即用形式化的方法描述客觀世界。他們認(rèn)為：(1) 智能機(jī)器必須有關(guān)于自身環(huán)境的知識(shí)。(2) 通用智能機(jī)器要能陳述性地表達(dá)關(guān)于自身環(huán)境的大部分知識(shí)(3) 通用智能機(jī)器表示陳述性知識(shí)的語言至少要有一階邏輯的表達(dá)能力。邏輯學(xué)派在人工智能研究中，強(qiáng)調(diào)的是概念化知識(shí)表示、模型論語義、演繹推理等。McCarthy主張任何

32、事物都可以用統(tǒng)一的邏輯框架來表示，在常識(shí)推理中以非單調(diào)邏輯為中心。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能49邏輯學(xué)派邏輯學(xué)派2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能50行為學(xué)派智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，其基本觀點(diǎn)：(1) 到現(xiàn)場(chǎng)去；(2) 物理實(shí)現(xiàn)；(3) 初級(jí)智能；(4) 行為產(chǎn)生智能。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能50行為學(xué)派智能只是2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能51自動(dòng)推理 演繹推理(deductive reasoning) 歸納推理(inductive reasoning) 反繹推理(abductive reasoning) 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工

33、智能51自動(dòng)推理 演2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能52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。人解決問題就是利用以往的知識(shí), 通過推理得出結(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)。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能52自動(dòng)推理從一個(gè)或2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能53自動(dòng)推理正向推理(Forward Reasoning)又叫：向前推理、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推理定義：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 G12. A G13. B

34、 G24. B G25. G1 & G2 G2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能53自動(dòng)推理正向推理2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能54自動(dòng)推理反向推理(Backward Reasoning) 又叫向后推理、面向目標(biāo)的推理定義：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 & G22. G1 A 3. G1 A 4. G2 B5. G2 B 2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能54自動(dòng)推理反向推理2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能55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)能夠通過執(zhí)行某種過程而改進(jìn)它的性能，這就是學(xué)習(xí)”。這個(gè)說法的要點(diǎn)是：學(xué)習(xí)是一個(gè)過程，其

35、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。2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能55機(jī)器學(xué)習(xí)Simo2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能56機(jī)器學(xué)習(xí)反饋環(huán)境學(xué)習(xí)單元知識(shí)庫(kù)執(zhí)行單元外界環(huán)境內(nèi)省學(xué)習(xí)機(jī)執(zhí)行單元觀察學(xué)習(xí)機(jī)庫(kù)識(shí)知2022/10/2史忠植 高級(jí)人工智能56機(jī)器學(xué)習(xí)反饋環(huán)境2022/10/6史忠植 高級(jí)人工智能57機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)的研究尚處于初級(jí)階段, 必須大力開展研究的一個(gè)人工智能領(lǐng)域。只有機(jī)器學(xué)習(xí)的研究取得進(jìn)展,