人工智能及其應(yīng)用課件

人工智能及其應(yīng)用主講：李敏教授智能信息處理與儀器研究室2007年3月1人工智能及其應(yīng)用主講：李敏教授智能信息處理與儀器研究室20課程簡(jiǎn)介智能信息處理與儀器研究室課程類別：專業(yè)任選課學(xué)分：2適用專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)及有關(guān)專業(yè)先修課程：高級(jí)語言，離散數(shù)學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)理邏輯，編譯原理或形式語言2課程簡(jiǎn)介智能信息處理與儀器研究室課程類別：專業(yè)任選課基本要求智能信息處理與儀器研究室了解人工智能和智能系統(tǒng)的概況，以及人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。掌握知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù)，包括狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法、盲目搜索、啟發(fā)式搜索、規(guī)則演繹算法和產(chǎn)生式系統(tǒng)等。掌握高級(jí)知識(shí)推理，包括非單調(diào)推理、時(shí)序推理和各種不確定推理方法。理解并掌握人工智能的主要應(yīng)用，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、Agent、自然語言理解、機(jī)器視覺和智能控制等。對(duì)于應(yīng)用內(nèi)容，根據(jù)學(xué)時(shí)，有選擇地進(jìn)行學(xué)習(xí)。了解人工智能對(duì)人類經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化的影響，展望人工智能的發(fā)展。通過學(xué)習(xí)，能夠知道什么時(shí)候需要某種合適的人工智能方法用于給定的問題，并能夠選擇適當(dāng)?shù)膶?shí)現(xiàn)方法。3基本要求智能信息處理與儀器研究室了解人工智能和智能系統(tǒng)的概況1．緒論人工智能的定義和發(fā)展；人類智能和人工智能；人工智能各學(xué)派的認(rèn)知觀；人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。2．知識(shí)表示方法狀態(tài)空間法；問題規(guī)約法；謂詞邏輯法；語義網(wǎng)絡(luò)法；框架表示；劇本表示；過程的表示。3．搜索推理技術(shù)盲目搜索；啟發(fā)式搜索；消解原理；通用問題求解系統(tǒng)。4．高級(jí)求解技術(shù)規(guī)則演繹系統(tǒng)，系統(tǒng)組織技術(shù)，不確定性定理，非單調(diào)推理。教學(xué)內(nèi)容智能信息處理與儀器研究室41．緒論教學(xué)內(nèi)容智能信息處理與儀器研究室4*5．專家系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)；專家系統(tǒng)概述；基于規(guī)則的專家系統(tǒng)；基于框架的專家系統(tǒng)；基于模型的專家系統(tǒng)；新型專家系統(tǒng)；專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；專家系統(tǒng)開發(fā)工具。*6．機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史；機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略和基本結(jié)構(gòu)；機(jī)械學(xué)習(xí)；歸納學(xué)習(xí)；類比學(xué)習(xí)；解釋學(xué)習(xí)；神經(jīng)學(xué)習(xí)；知識(shí)發(fā)現(xiàn)

*7．機(jī)器人規(guī)劃規(guī)劃系統(tǒng)的定義與任務(wù)；積木世界的機(jī)器人規(guī)劃；STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)；具有學(xué)習(xí)能力的規(guī)劃系統(tǒng)；分層規(guī)劃；基于專家系統(tǒng)的規(guī)劃。智能信息處理與儀器研究室教學(xué)內(nèi)容5*5．專家系統(tǒng)智能信息處理與儀器研究室教學(xué)內(nèi)容5*8．機(jī)器視覺圖像的理解與分析；積木世界的景物分析；視覺的知識(shí)表示與控制策略；物體形狀的分析與識(shí)別。9．自然語言理解自然語言理解的一般問題；句法和語義的自動(dòng)分析；句子的自動(dòng)理解；語言的自動(dòng)生成；自然語言理解系統(tǒng)應(yīng)用舉例。10．智能控制智能控制的發(fā)展與定義；智能控制的結(jié)構(gòu)理論與特點(diǎn)；智能控制系統(tǒng)；智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域。11．人工智能程序設(shè)計(jì)邏輯型編程語言；LISP語言；PROLOG語言；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；專用開發(fā)工具；人工智能機(jī)。12．人工智能的爭(zhēng)論與展望關(guān)于人工智能的爭(zhēng)論；人工智能對(duì)人類的影響；對(duì)人工智能的展望。智能信息處理與儀器研究室6*8．機(jī)器視覺智能信息處理與儀器研究室6參考書目1、N.J.Nilsson.ArtificialIntelligence:ANewSynthesis.MorganKanfmann,1998;機(jī)械工業(yè)出社，19992、朱福喜,湯怡群,傅建明.人工智能基礎(chǔ).武漢大學(xué)出版社,20023、楊祥全，蔡慶生.人工智能.重慶：科技文獻(xiàn)出版社重慶分社，19884、王永慶.人工智能原理與方法,西安交通大學(xué)出版社,19985、涂序彥.人工智能及其應(yīng)用,北京:電子工業(yè)出版社,19886、施鵬飛、姚遠(yuǎn).人工智能教程.上海交通大學(xué)出版社，1993智能信息處理與儀器研究室7參考書目1、N.J.Nilsson.Artificia考查方式智能信息處理與儀器研究室考核方式：撰寫論文，具體撰寫論文提前3周通知。成績(jī)?cè)u(píng)定：平時(shí)20％，論文和筆記80％8考查方式智能信息處理與儀器研究室考核方式：撰寫論文，具體撰寫論文要求

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智能信息處理與儀器研究室9論文要求 寫一篇與講課內(nèi)容相關(guān)的論文，字?jǐn)?shù)為3－5千字。智能論文提交打印稿1份（含學(xué)號(hào)、手寫簽名）電子稿1份，發(fā)送到以下郵箱minli@（較大文件，請(qǐng)壓縮后發(fā)送）智能信息處理與儀器研究室10論文提交打印稿1份（含學(xué)號(hào)、手寫簽名）智能信息處理與儀器研究第1章緒論智能信息處理與儀器研究室學(xué)習(xí)要求：1.了解人工智能科學(xué)的誕生及其發(fā)展歷史2.掌握人工智能的定義3.了解人工智能研究的各種學(xué)派及其理論以及實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)路線4.了解人工智能研究的應(yīng)用領(lǐng)域11第1章緒論智能信息處理與儀器研究室學(xué)習(xí)要求：11緒論很早人類就有制造機(jī)器人的幻想黃帝的“指南車”諸葛亮的“木牛流馬”亞里士多德的形式邏輯布萊尼茨的關(guān)于數(shù)理邏輯的思想“機(jī)器人”一詞的來源12緒論很早人類就有制造機(jī)器人的幻想12現(xiàn)代人工智能的興起現(xiàn)代人工智能（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI），一般認(rèn)為起源于美國(guó)1956年的一次夏季討論（達(dá)特茅斯會(huì)議），在這次會(huì)議上，第一次提出了“ArtificialIntelligence”這個(gè)詞。13現(xiàn)代人工智能的興起現(xiàn)代人工智能（ArtificialInt什么是人工智能？至今沒有統(tǒng)一的定義從“計(jì)算”到“算計(jì)”14什么是人工智能？至今沒有統(tǒng)一的定義14像人一樣思考的系統(tǒng)理性地思考的系統(tǒng)“要使計(jì)算機(jī)能夠思考..….意思就是：有頭腦的機(jī)器”（Haugeland,1985）“與人類的思維相關(guān)的活動(dòng)，諸如決策、問題求解、學(xué)習(xí)等活動(dòng)”（Bellman,1978）“通過利用計(jì)算模型來進(jìn)行心智能力的研究”（Chamiak和McDermott,1985）“對(duì)使得知覺、推理和行為成為可能的計(jì)算的研究”（Winston,1992）像人一樣行動(dòng)的系統(tǒng)理性地行動(dòng)的系統(tǒng)“一種技藝，創(chuàng)造機(jī)器來執(zhí)行人需要智能才能完成的功能”（Kurzweil,1990）“研究如何讓計(jì)算機(jī)能夠做到那些目前人比計(jì)算機(jī)做得更好的事情”（Rich和Knight,1991）“計(jì)算智能是對(duì)設(shè)計(jì)智能化智能體的研究”（Poole等，1998）“AI..….關(guān)心的是人工制品中的智能行為”（Nilsson,1998）15像人一樣思考的系統(tǒng)理性地思考的系統(tǒng)“要使計(jì)算機(jī)能夠思考..…圖靈測(cè)試如何知道一個(gè)系統(tǒng)是否具有智能呢？1950年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家圖靈提出了著名的“圖靈測(cè)試”。16圖靈測(cè)試如何知道一個(gè)系統(tǒng)是否具有智能呢？16AI的本質(zhì)問題 研究如何制造出人造的智能機(jī)器或系統(tǒng)，來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。17AI的本質(zhì)問題 研究如何制造出人造的智能機(jī)器或系統(tǒng)，來模擬人AI的歷史回顧第一階段（40年代中～50年代末）神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代 雙層網(wǎng)絡(luò) M-P模型、感知器模型等 問題：XOR問題不能解決18AI的歷史回顧第一階段（40年代中～50年代末）AI的歷史回顧（續(xù)1）XOR問題（異或問題）輸入1輸入2輸出000011101110(0,0)(1,1)(0,1)(1,0)19AI的歷史回顧（續(xù)1）XOR問題（異或問題）輸入1輸入2輸出AI的歷史回顧（續(xù)2）Minsky的著作：《Perceptions》（感知器）從理論上證明了二層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)不可能解決XOR問題如果要求解XOR問題，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)必須是3層或3層以上的結(jié)構(gòu)對(duì)于3層或3層以上的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，難于找到一個(gè)通用的學(xué)習(xí)算法20AI的歷史回顧（續(xù)2）Minsky的著作：《PerceptiAI的歷史回顧（續(xù)3）第二階段（50年代中～60年代中）通用方法時(shí)代物理符號(hào)系統(tǒng)主要研究的問題：GPS、游戲、翻譯等對(duì)問題的難度估計(jì)不足，陷入困境21AI的歷史回顧（續(xù)3）第二階段（50年代中～60年代中）AI的歷史回顧（續(xù)4）一個(gè)笑話（英俄翻譯）： Thespiritiswillingbutthefleshisweek. （心有余而力不足） Thevodkaisstrongbutmeatisrotten. （伏特加酒雖然很濃，但肉是腐爛的）22AI的歷史回顧（續(xù)4）一個(gè)笑話（英俄翻譯）：22AI的歷史回顧（續(xù)5）出現(xiàn)這樣的錯(cuò)誤的原因： Spirit： 1）精神 2）烈性酒結(jié)論： 必須理解才能翻譯，而理解需要知識(shí)23AI的歷史回顧（續(xù)5）出現(xiàn)這樣的錯(cuò)誤的原因：23AI的歷史回顧（續(xù)6）知識(shí)就是力量——培根知識(shí)蘊(yùn)涵著力量——費(fèi)根鮑姆24AI的歷史回顧（續(xù)6）知識(shí)就是力量——培根24AI的歷史回顧（續(xù)7）第三階段（60年代中～80年代初）知識(shí)工程時(shí)代專家系統(tǒng)知識(shí)工程知識(shí)工程席卷全球各國(guó)發(fā)展計(jì)劃：美國(guó)星球大戰(zhàn)計(jì)劃英國(guó)ALVEY計(jì)劃法國(guó)UNIKA計(jì)劃日本五代機(jī)計(jì)劃中國(guó)“863”計(jì)劃25AI的歷史回顧（續(xù)7）第三階段（60年代中～80年代初）AI的歷史回顧（續(xù)8）遇到的困難：知識(shí)獲取的瓶頸問題26AI的歷史回顧（續(xù)8）遇到的困難：26AI的歷史回顧（續(xù)9）第四階段（80年代中～90年代初）新的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代BP網(wǎng)（算法），解決了多層網(wǎng)的學(xué)習(xí)問題Hopfield網(wǎng)，成功求解了旅行商問題存在問題：理論依據(jù)解決大規(guī)模問題的能力新的動(dòng)向——構(gòu)造化方法27AI的歷史回顧（續(xù)9）第四階段（80年代中～90年代初）AI的歷史回顧（續(xù)10）第五階段（90年代初～現(xiàn)在）海量數(shù)據(jù)處理與網(wǎng)絡(luò)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)給AI帶來無限的機(jī)會(huì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘AI走向?qū)嵱没?8AI的歷史回顧（續(xù)10）第五階段（90年代初～現(xiàn)在）AI的研究?jī)?nèi)容搜索技術(shù)知識(shí)表示規(guī)劃方法機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)29AI的研究?jī)?nèi)容搜索技術(shù)29AI的研究?jī)?nèi)容（續(xù)1）自然語言理解與機(jī)器翻譯專家系統(tǒng)與知識(shí)工程定理證明博弈機(jī)器人數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)30AI的研究?jī)?nèi)容（續(xù)1）自然語言理解與機(jī)器翻譯30AI的研究?jī)?nèi)容（續(xù)2）多Agent系統(tǒng)復(fù)雜系統(tǒng)足球機(jī)器人人機(jī)交互技術(shù)31AI的研究?jī)?nèi)容（續(xù)2）多Agent系統(tǒng)31人工智能取得的一些成果四十多年來，人工智能的研究雖然步履艱難，但也取得了一些很突出的成績(jī)。下面列舉一些實(shí)例。32人工智能取得的一些成果四十多年來，人工智能的研究雖然步履艱難定理證明50年代中期，世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”，證明了數(shù)學(xué)名著《數(shù)學(xué)原理》中的38個(gè)定理。經(jīng)改進(jìn)后，62年證明了該書中全部的52個(gè)定理。被認(rèn)為是用計(jì)算機(jī)探討人類智力活動(dòng)的第一個(gè)真正的成果。33定理證明50年代中期，世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”，四色定理的證明四色定理從1852年發(fā)現(xiàn)四色問題，世界上很多著名的科學(xué)家試圖證明，當(dāng)一直未能完成。1976年6月，哈肯在美國(guó)伊利諾斯大學(xué)的兩臺(tái)不同的電子計(jì)算機(jī)上，用了1200個(gè)小時(shí)，作了100億次判斷，終于完成了四色定理的證明，從而解決了一個(gè)歷時(shí)100多年的問題，轟動(dòng)了世界。34四色定理的證明四色定理34定理證明的“吳方法”2000年我國(guó)最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者吳文俊教授，提出了“數(shù)學(xué)機(jī)器化”。1977年，吳文俊關(guān)于平面幾何定理的機(jī)械化證明首次取得成功。創(chuàng)立了定理機(jī)器證明的“吳方法”。35定理證明的“吳方法”2000年我國(guó)最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者吳文俊通用問題求解器（GPS）從1957年開始，Newell等人開始研究一種不依賴于具體領(lǐng)域的通用解題程序，這個(gè)程序的設(shè)計(jì)是從模仿人類問題求解的規(guī)程開始的。在它能處理的有限類別的問題中，它顯示出程序決定的子目標(biāo)及可能采取的行動(dòng)的次序，與人類求解同樣問題是類似的。因此，GPS很可能是第一個(gè)實(shí)現(xiàn)了“像人一樣思考”方法的程序。36通用問題求解器（GPS）從1957年開始，Newell等人開專家系統(tǒng)人類之所以能求解問題，是因?yàn)槿祟惥哂兄R(shí)。專家系統(tǒng)就是把有關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)整理出來，讓計(jì)算機(jī)利用這些知識(shí)求解專門領(lǐng)域的問題。1968年世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)DENDRAL問世。MYCIN，一個(gè)著名的醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)37專家系統(tǒng)人類之所以能求解問題，是因?yàn)槿祟惥哂兄R(shí)。37第一個(gè)商用專家系統(tǒng)：R1世界上第一個(gè)成功的商用專家系統(tǒng)，1982年開始正式在DEC公司使用。該程序幫助為新計(jì)算機(jī)系統(tǒng)配置訂單；到1986年為止，估計(jì)它為公司每年節(jié)省了4千萬美元。38第一個(gè)商用專家系統(tǒng)：R1世界上第一個(gè)成功的商用專家系統(tǒng)，19海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中的專家系統(tǒng)在1991年的海灣危機(jī)中，美國(guó)軍隊(duì)使用專家系統(tǒng)用于自動(dòng)的后勤規(guī)劃和運(yùn)輸日程安排。這項(xiàng)工作同時(shí)涉及到50000個(gè)車輛、貨物和人，而且必須考慮到起點(diǎn)、目的地、路徑以及解決所有參數(shù)之間的沖突。AI規(guī)劃技術(shù)使得一個(gè)計(jì)劃可以在幾小時(shí)內(nèi)產(chǎn)生，而用舊的方法需要花費(fèi)幾個(gè)星期。39海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中的專家系統(tǒng)在1991年的海灣危機(jī)中，美國(guó)軍隊(duì)使用專數(shù)字識(shí)別清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法研制的數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)，用于2000年我國(guó)人口普查。對(duì)普查數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，錯(cuò)誤率達(dá)到了萬分之一以下的高水平。40數(shù)字識(shí)別清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方古籍?dāng)?shù)字化——《四庫全書》41古籍?dāng)?shù)字化——《四庫全書》41IBM的“深藍(lán)” 北京時(shí)間1997年5月12日凌晨4點(diǎn)50分，美國(guó)紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍(lán)”超級(jí)電腦將棋盤上的一個(gè)兵走到C4的位置上時(shí)，國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{(lán)”的人機(jī)大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍(lán)”以3.5：2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。42IBM的“深藍(lán)” 北京時(shí)間1997年5月12日凌晨4點(diǎn)正在與深藍(lán)下棋的卡斯帕羅夫43正在與深藍(lán)下棋的卡斯帕羅夫43IBM的“深藍(lán)”（續(xù)1）96年2月第一次比賽結(jié)果： “深藍(lán)”：勝、負(fù)、平、平、負(fù)、負(fù)97年5月第二次比賽結(jié)果： “深藍(lán)”：負(fù)、勝、平、平、平、勝44IBM的“深藍(lán)”（續(xù)1）96年2月第一次比賽結(jié)果：44IBM的“深藍(lán)”（續(xù)2）“深藍(lán)”的技術(shù)指標(biāo)：32個(gè)CPU每個(gè)CPU有16個(gè)協(xié)處理器每個(gè)CPU有256M內(nèi)存每個(gè)CPU的處理速度為200萬步/秒45IBM的“深藍(lán)”（續(xù)2）“深藍(lán)”的技術(shù)指標(biāo)：45“人機(jī)之戰(zhàn)”簡(jiǎn)史1958年，IBM704成為第一臺(tái)能同人下棋的計(jì)算機(jī)，名為“思考”，思考速度每秒200步60年代中期，科學(xué)家德里夫斯斷言，計(jì)算機(jī)將無法擊敗一位年僅10歲的棋手1973年，國(guó)際象棋軟件4.0被開發(fā)出來，這是未來程序的基礎(chǔ)1979年，國(guó)際象棋軟件4.9達(dá)到專家級(jí)水平1981年，CRAYBLITZ新的超級(jí)計(jì)算機(jī)擁有特殊的集成電路，預(yù)言將可在1995年擊敗世界棋王46“人機(jī)之戰(zhàn)”簡(jiǎn)史1958年，IBM704成為第一臺(tái)能同人下棋1983年，BELLEAT＆T開發(fā)了國(guó)際象棋硬件，達(dá)到了大師水平80年代中期，皮茲堡的CARNEGIEMELLON大學(xué)開始研究世界級(jí)的國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)程序1987年，“深思”首次以每秒鐘75萬步的思考速度露面，它的水平相當(dāng)于擁有國(guó)際等級(jí)分為2450的棋手1988年，“深思”擊敗丹麥特級(jí)大師拉爾森1989年，“深思”已經(jīng)有6臺(tái)信息處理器，每秒思考速度達(dá)200萬步，但在與世界棋王卡斯帕羅夫進(jìn)行的“人機(jī)大戰(zhàn)”中對(duì)陣以0比2敗北471983年，BELLEAT＆T開發(fā)了國(guó)際象棋硬件，達(dá)到了大師1990年，“深思”第二代產(chǎn)生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡爾波夫與之對(duì)抗1991年，“弗里茨”問世1993年，“深思”二代擊敗了丹麥國(guó)家隊(duì)，在與世界優(yōu)秀女棋手小波爾加的對(duì)抗中獲勝1995年，“深藍(lán)”更新程序，新的集成電路將其思考速度達(dá)到每秒300萬步1996年，“深藍(lán)”在與卡斯帕羅夫的挑戰(zhàn)賽中，以2比4不敵卡斯帕羅夫1997年，“超級(jí)深藍(lán)”開發(fā)出了更加高級(jí)的“大腦”，4名國(guó)際大師參與IBM的挑戰(zhàn)小組為電腦與卡斯帕羅夫重戰(zhàn)出謀劃策，最后“超級(jí)深藍(lán)”以3比2擊敗了卡斯帕羅夫，卡斯帕羅夫要求重賽，但沒有得到回應(yīng)481990年，“深思”第二代產(chǎn)生，使用IBM的硬件，吸引了前世1999年，“弗里茨”升級(jí)為“更弗里茨”(DeepFritz)2001年，“更弗里茨”更新了程序，擊敗了卡斯帕羅夫和阿南德，以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手2002年10月，“更弗里茨”與克拉姆尼克在巴林進(jìn)行“人機(jī)大戰(zhàn)”，思考速度為每秒600萬步，雙方4比4戰(zhàn)平2003年1～2月“更年少者”與卡斯帕羅夫舉行人機(jī)對(duì)抗，雙方3比3戰(zhàn)平491999年，“弗里茨”升級(jí)為“更弗里茨”(DeepFrit思考題2：國(guó)際象棋、中國(guó)象棋與圍棋為什么已經(jīng)有了可以戰(zhàn)勝國(guó)際大師的國(guó)際象棋程序，而中國(guó)象棋和圍棋的程序水平卻比較低呢？力量投入問題？計(jì)算機(jī)發(fā)展水平問題？棋本身的復(fù)雜性問題？其他別的問題？50思考題2：國(guó)際象棋、中國(guó)象棋與圍棋為什么已經(jīng)有了可以戰(zhàn)勝國(guó)際智能汽車智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研制的智能汽車51智能汽車智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研制的智能汽車51在高速公路上，該汽車可以自動(dòng)識(shí)別道路，自動(dòng)躲避障礙物在最近的實(shí)驗(yàn)中，平均速度為100公里，最高速度達(dá)到了150公里，達(dá)到了世界先進(jìn)水平。52在高速公路上，該汽車可以自動(dòng)識(shí)別道路，自動(dòng)躲避障礙物52足球機(jī)器人兩個(gè)組織：RoboCup和FIRA設(shè)有仿真組、小型組、中型組和有腿組控制方式：FIRA采用集中控制，而RoboCup采用分布式控制清華大學(xué)獲得2001、2002年RoboCup世界冠軍、2003年亞軍（仿真組）清華大學(xué)獲得2003年RoboCup小型組全國(guó)冠軍53足球機(jī)器人兩個(gè)組織：RoboCup和FIRA53小型組有腿組54小型組歷史上的人工智能大師下面介紹圖靈和幾位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能大師55歷史上的人工智能大師下面介紹圖靈和幾位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能大阿倫?圖靈

（AlanTuring） 計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)始人56阿倫?圖靈

（AlanTuring） 計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)始阿倫?圖靈（AlanTuring）1912年出生于英國(guó)倫敦，1954年去世1936年發(fā)表論文“論可計(jì)算數(shù)及其在判定問題中的應(yīng)用”，提出圖靈機(jī)理論1950年發(fā)表論文“計(jì)算機(jī)與智能”，闡述了計(jì)算機(jī)可以具有智能的想法，提出圖靈測(cè)試1966年為紀(jì)念圖靈的杰出貢獻(xiàn)，ACM設(shè)立圖靈獎(jiǎng)57阿倫?圖靈（AlanTuring）1912年出生于英國(guó)倫敦馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky） 人工智能之父 框架理論的創(chuàng)立者 首位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能學(xué)者58馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky） 人工馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）1927年出生于美國(guó)紐約1951年提出思維如何萌發(fā)并形成的基本理論1956年達(dá)特茅斯會(huì)議的發(fā)起人之一1958年在MIT創(chuàng)建世界上第一個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室1969年獲得圖靈獎(jiǎng)1975年首創(chuàng)框架理論59馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）1927約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）人工智能之父LISP語言的發(fā)明人首次提出AI的概念60約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）人工智能之父60約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）1927年出生于美國(guó)波士頓1956年發(fā)起達(dá)特茅斯會(huì)議，并提出“人工智能”的概念1958年與明斯基一起創(chuàng)建世界上第一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)明α－β剪枝算法1959年開發(fā)LISP語言開創(chuàng)邏輯程序研究，用于程序驗(yàn)證和自動(dòng)程序設(shè)計(jì)1971年獲得圖靈獎(jiǎng)61約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）1927年出生于赫伯特?西蒙

（HerbertA.Simon）符號(hào)主義學(xué)派的創(chuàng)始人愛好廣泛的全能科學(xué)家中國(guó)科學(xué)院外籍院士62赫伯特?西蒙

（HerbertA.Simon）符號(hào)主義學(xué)赫伯特?西蒙(HerbertA.Simon）1916年出生于美國(guó)的威斯康辛州1943年在匹茲堡大學(xué)獲政治學(xué)博士學(xué)位1969年因心理學(xué)方面的貢獻(xiàn)獲得杰出科學(xué)貢獻(xiàn)獎(jiǎng)1975年和他的學(xué)生艾倫?紐厄爾共同獲得圖靈獎(jiǎng)1978年獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)1986年因行為學(xué)方面的成就獲得美國(guó)全國(guó)科學(xué)家獎(jiǎng)?wù)?3赫伯特?西蒙(HerbertA.Simon）1916年出50年代至60年代初開發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”LT，證明了《數(shù)學(xué)原理》第二章中的全部52個(gè)定理，開創(chuàng)了機(jī)器定理證明這一新的學(xué)科領(lǐng)域57年開發(fā)了IPL(InformationProcessingLanguage)語言，是最早的AI語言。60年開發(fā)了“通用問題求解系統(tǒng)”GPS66年開發(fā)了最早的下棋程序之一MATER70年發(fā)展與完善了語義網(wǎng)絡(luò)的概念和方法70年代提出了“物理符號(hào)系統(tǒng)假說”70年代提出決策過程模型，成為DSS的核心內(nèi)容6450年代至60年代初開發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家艾倫?紐厄爾（AllenNewell）符號(hào)主義學(xué)派的創(chuàng)始人之一西蒙的學(xué)生與同事1975年與西蒙同獲圖靈獎(jiǎng)65艾倫?紐厄爾（AllenNewell）符號(hào)主義學(xué)派的創(chuàng)始人查理德?卡普

（RichardM.Karp） 發(fā)明“分枝界限法”的三棲學(xué)者66查理德?卡普

（RichardM.Karp） 發(fā)明“分枝查理德?卡普（RichardM.Karp）1935年出生于美國(guó)波士頓是加州大學(xué)伯克利分校三個(gè)系的教授：電氣工程和計(jì)算機(jī)系數(shù)學(xué)系工業(yè)工程和運(yùn)籌學(xué)系60年代提出“分枝界限法”，成功求解含有65個(gè)城市的旅行商問題，創(chuàng)當(dāng)時(shí)的記錄1985年獲得圖靈獎(jiǎng)67查理德?卡普（RichardM.Karp）1935年出生愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum） 知識(shí)工程的提出者 大型人工智能系統(tǒng)的開拓者68愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum）1936年出生于美國(guó)的新澤西州通過實(shí)驗(yàn)和研究，證明了實(shí)現(xiàn)智能行為的主要手段是知識(shí)1977年提出知識(shí)工程，使人工智能從理論轉(zhuǎn)向應(yīng)用名言：知識(shí)蘊(yùn)藏著力量1994年和勞伊?雷迪共同獲得圖靈獎(jiǎng)69愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum1963年主編了《計(jì)算機(jī)與思想》一書，被認(rèn)為是世界上第一本有關(guān)人工智能的經(jīng)典性專著1965年開發(fā)出世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)開發(fā)出著名的專家系統(tǒng)MYCIN80年代合著了四卷本的《人工智能手冊(cè)》開設(shè)Teknowledge和IntelliGenetics兩個(gè)公司，是世界上第一家以開發(fā)和將專家系統(tǒng)商品化的公司701963年主編了《計(jì)算機(jī)與思想》一書，被認(rèn)為是世界上第一本有勞伊?雷迪

（RajReddy） 大型人工智能系統(tǒng)的開拓者71勞伊?雷迪

（RajReddy） 大型人工智能系統(tǒng)的開拓者勞伊?雷迪（RajReddy）37年出生于印度，66年在美國(guó)獲得博士1994年與費(fèi)根鮑姆共同獲得圖靈獎(jiǎng)主持過一系列大型AI系統(tǒng)的開發(fā)Navlab能在道路行駛的自動(dòng)車輛項(xiàng)目LISTEN用于掃盲的語音識(shí)別系統(tǒng)以詩人但丁命名的火山探測(cè)機(jī)器人項(xiàng)目自動(dòng)機(jī)工廠項(xiàng)目，提出“白領(lǐng)機(jī)器人學(xué)”72勞伊?雷迪（RajReddy）37年出生于印度，66年在美人工智能的認(rèn)知問題認(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)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。智能信息處理與儀器研究室73人工智能的認(rèn)知問題認(rèn)知是和情感、動(dòng)機(jī)、意志等相對(duì)的理認(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。智能信息處理與儀器研究室74認(rèn)知智能信息處理與儀器研究室74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)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)。智能信息處理與儀器研究室75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)。智能信息處理與儀器研究室76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),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)？智能信息處理與儀器研究室77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智能信息處理與儀器研究室78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。智能信息處理與儀器研究室79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。智能信息處理與儀器研究室80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)。智能信息處理與儀器研究室81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。智能信息處理與儀器研究室82靈感思維對(duì)靈感思維至今研究甚少。有人認(rèn)為,靈感思維是形象思思維的層次模型

智能信息處理與儀器研究室83思維的層次模型智能信息處理與儀器研究室83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)、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。智能信息處理與儀器研究室84人工智能智能是什么？智能信息處理與儀器研究室84人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence)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)展人類的智能,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)算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)中正在迅速發(fā)展，且新思想、新觀點(diǎn)、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的一個(gè)學(xué)科，也是一門涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。智能信息處理與儀器研究室85人工智能人工智能(ArtificialIntell智能信息處理與儀器研究室人工智能所研究的是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能。人類智能：就是人類所具有的智力和行為能力。而這種智力和能力是以知識(shí)為基礎(chǔ)的。智力行為的目的是獲取知識(shí)，并運(yùn)用知識(shí)去求解問題，即智力是獲取知識(shí)并運(yùn)用知識(shí)去求解問題的能力。人類智能的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在感知能力、記憶與思維能力、歸納與演繹能力、學(xué)習(xí)能力以及行為能力等幾個(gè)方面。人工智能86智能信息處理與儀器研究室人工智能所研究的是用計(jì)算機(jī)模擬人類智智能信息處理與儀器研究室人工智能的定義目前很難有一個(gè)明確的定義，從幾個(gè)角度來看：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。從另一個(gè)角度來看，人工智能是研究怎樣使計(jì)算機(jī)來模仿人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動(dòng)，來解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題，如醫(yī)療診斷、石油測(cè)井解釋、氣象預(yù)報(bào)、交運(yùn)輸管理等決策性課題。從實(shí)用觀點(diǎn)來看，人工智能是一門知識(shí)工程學(xué)。它以知識(shí)為對(duì)象，主要研究知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示方法和知識(shí)的使用。87智能信息處理與儀器研究室人工智能的定義目前很難有一個(gè)明確的定人工智能的各種學(xué)派邏輯學(xué)派：麥卡錫（J.McCarthy）和尼爾遜（N.J.Nilsson）認(rèn)知學(xué)派：紐厄爾（A.Newell）和西蒙（H.A.Simon）知識(shí)工程學(xué)派：費(fèi)根鮑姆（E.A.Feigenbaum）（研究知識(shí)在人類智能中的作用與地位）聯(lián)結(jié)學(xué)派：麥克倫德（J.L.McClelland）和魯梅爾哈特（J.D.Rumelhart）（研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）分布式學(xué)派：賀威特（C.Hewitt）（研究多智能系統(tǒng)中的知識(shí)與行為）進(jìn)化論學(xué)派：布魯克（R.A.Brook）從研究途徑來看，主要有：符號(hào)主義：邏輯主義或計(jì)算機(jī)學(xué)派。主張運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法進(jìn)行研究，通過研究邏輯演計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方法實(shí)現(xiàn)人類智能在計(jì)算機(jī)上的模擬。聯(lián)結(jié)主義：仿生學(xué)派，主張用仿生學(xué)的方法進(jìn)行研究，通過研究人腦的工作模型，探究人類智能的本質(zhì)。行為主義：進(jìn)化主義，控制論學(xué)派。認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)，不需要知識(shí)、不需要表示，不需要推理。

智能信息處理與儀器研究室88人工智能的各種學(xué)派邏輯學(xué)派：麥卡錫（J.McCarthy）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)。智能信息處理與儀器研究室89符號(hào)智能傳統(tǒng)人工智能是符號(hào)主義，它以Newell和Simo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。智能信息處理與儀器研究室90連接主義連接主義研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的行為主義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。智能信息處理與儀器研究室91行為主義Brooks提出了無需知識(shí)表示的智能、無需推理的智能智能符號(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。智能信息處理與儀器研究室92智能符號(hào)智能是以知識(shí)為基礎(chǔ)，通過推理進(jìn)行問題求解。也即所謂的人工智能的起源與發(fā)展

第一階段

孕育期（1956年以前）數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家和哲學(xué)家創(chuàng)立的數(shù)理邏輯、自動(dòng)機(jī)理論、控制論、信息論和系統(tǒng)論等，特別是電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明為人工智能的誕生準(zhǔn)備了充足的思想、理論和物質(zhì)條件。1956年，麥卡錫在美國(guó)的達(dá)特茅斯會(huì)議上正式提出“人工智能”這一術(shù)語，這是一次具有歷史意思的會(huì)議，標(biāo)志著人工智能這門新興的邊緣學(xué)科的正式誕生。93人工智能的起源與發(fā)展第一階段孕育期（1956年以前）9第二階段

人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的研究和形成（1956－1970）進(jìn)行了一連串開創(chuàng)性的工作。包括機(jī)器翻譯。當(dāng)時(shí)人們認(rèn)為只要使用一個(gè)兩種語言的詞典及一些語法知識(shí)，自然語言翻譯是容易實(shí)現(xiàn)的。但花了兩百萬美元的機(jī)械翻譯結(jié)果是非常令人失望的。通俗的例子是英語諺語“心有余而力不足”，把它譯成俄語后又譯回來時(shí)變成了“酒是好的，但肉是壞的”的笑話。以致很長(zhǎng)時(shí)間人們對(duì)此不抱希望，但是近年來，機(jī)器翻譯的一連串工作又重新出現(xiàn)，并取得了較好的應(yīng)用。這階段的主要成果：?jiǎn)l(fā)式搜索技術(shù)。紐厄爾和西蒙等邏輯理論機(jī)、通用問題求解程序系統(tǒng)塞謬爾56年“跳棋程序”有學(xué)習(xí)功能59年擊敗它的設(shè)計(jì)者62年擊敗了美國(guó)一個(gè)州的冠軍麥卡錫表處理語言LISP人工智能的起源與發(fā)展

94第二階段人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的研究和形成（1956－1970第三階段

發(fā)展和實(shí)用化階段（1971－1980）

利用過去的研究成果，提出各種新的知識(shí)表示技術(shù)，搜索技術(shù)日趨成熟，人工智能與其它領(lǐng)域諸如醫(yī)藥、電子、地質(zhì)和化學(xué)領(lǐng)域發(fā)生密切的聯(lián)系，大量的科研成果證實(shí)了自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺和專家系統(tǒng)是可行的。其中最引人注目的是各種專家系統(tǒng)的出現(xiàn)。1972年

紹特里夫醫(yī)療專家系統(tǒng)MYCIN等柯氏斯巷提出以邏輯為基礎(chǔ)的程序設(shè)計(jì)語言prolog的思想72年由科麥瑞爾及其研究小組在法國(guó)馬賽大學(xué)實(shí)現(xiàn)了世界上第一個(gè)prolog系統(tǒng)。

人工智能的起源與發(fā)展

95第三階段發(fā)展和實(shí)用化階段（1971－1980）人工智能第四階段

知識(shí)工程與專家系統(tǒng)（1980年至今）知識(shí)工程提出（77年由費(fèi)根鮑娒提出）自然語言處理系統(tǒng)商業(yè)化計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的研制構(gòu)造知識(shí)庫和建立專家系統(tǒng)的軟件工具的商業(yè)化日本等國(guó)第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃等人工智能的起源與發(fā)展

96人工智能的起源與發(fā)展96發(fā)展歷程Aristotle(公元前384—322)在《工具論》的著作中提出形式邏輯。Bacon(1561—1626)在《新工具》中提出歸納法。Leibnitz(1646—1716)研制了四則計(jì)算器，提出了“通用符號(hào)”和“推理計(jì)算”的概念，使形式邏輯符號(hào)化，可以說是“機(jī)器思維”研究的萌芽。19世紀(jì)以來，數(shù)理邏輯、自動(dòng)機(jī)理論、控制論、信息論、仿生學(xué)、計(jì)算機(jī)、心理學(xué)等科學(xué)技術(shù)的進(jìn)展，為人工智能的誕生，準(zhǔn)備了思想、理論和物質(zhì)基礎(chǔ)。Boole(1815—1864)創(chuàng)立了布爾代數(shù)，他在《思維法則》書中，首次用符號(hào)語言描述了思維活動(dòng)的基本推理法則。智能信息處理與儀器研究室97發(fā)展歷程Aristotle(公元前384—322)在《工發(fā)展歷程1946:ENIACElectronicNumericalIntegratorandCalculator可編程1950:AlanTuring的文章“ComputingMachineryandIntelligence.”提出圖靈測(cè)試Mind,Vol.59,No.236,pp.433-4601955:Newell,Shaw和Simon開發(fā)了IPL-11InformationProcessingLanguage第一個(gè)AI語言，能夠處理概念1956:CIA資助GAT項(xiàng)目（GeorgetownAutomaticTranslation）1956:Newell,Shaw和Simon的“TheLogicTheorist”用IPL開發(fā)，證明命題邏輯的命題智能信息處理與儀器研究室98發(fā)展歷程1946:ENIAC智能信息處理與儀器研究室98發(fā)展歷程博弈時(shí)期1956:世界上第一次正式的AI會(huì)議美國(guó)的DartmouthCollege，為期2月JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert1957:Newell,Shaw和Simon提出通用問題求解系統(tǒng)GPS1958:McCarthy在MIT實(shí)現(xiàn)了LISP1959:Samuel的跳棋程序打敗他本人能學(xué)棋譜、能從對(duì)陣中學(xué)習(xí)1962年打敗Connecticut洲的跳棋冠軍智能信息處理與儀器研究室99發(fā)展歷程博弈時(shí)期智能信息處理與儀器研究室99發(fā)展歷程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)，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:FrankRosenblatt提出感知器模型（PerceptronModel)1959:MITAILab正式成立（Minsky和McCarthy）智能信息處理與儀器研究室100發(fā)展歷程1958:Newell和Simon的四個(gè)預(yù)測(cè)智能信發(fā)展歷程專家系統(tǒng)時(shí)期1962:McCarthy調(diào)到Stanford,1963年創(chuàng)建StanfordAILab1963:M.RossQuillian開創(chuàng)語義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNets)1965:Feigenbaum掌管StanfordAILab;Noftsker掌管MITAILab1965:MIT的JosephWeizenbaum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智能信息處理與儀器研究室101發(fā)展歷程專家系統(tǒng)時(shí)期智能信息處理與儀器研究室101發(fā)展歷程自然語言處理1970:Stanford的TerryWinograd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:JamesLighthill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)。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)CONS智能信息處理與儀器研究室102發(fā)展歷程自然語言處理智能信息處理與儀器研究室102發(fā)展歷程1976:DougLenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM(AutomatedMathematician)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(molybdenumvein)1977:EdwardFeigenbaum正式提出知識(shí)工程作為一門學(xué)科在1977年IJCAI會(huì)議上1979:Stanford研制出第一臺(tái)計(jì)算機(jī)控制的汽車（StanfordCart）1980:第一屆美國(guó)AI協(xié)會(huì)會(huì)議（AAAI）在Stanford召開。1980:JohnMcDermott的XCON專家系統(tǒng)用于配置VAX機(jī)器系統(tǒng)智能信息處理與儀器研究室103發(fā)展歷程1976:DougLenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM發(fā)展歷程知識(shí)工程時(shí)期1981:日本政府宣布日本五代機(jī)（first-generationcomputer）計(jì)劃（即智能計(jì)算機(jī)）1982:JohnHopfield掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究1983:MCC（MicroelectronicsandComputerTechnologyCorporation）成立（BobbyInman任主任）1984:DougLenat在BobbyRayInman的勸說下在MCC開始Cyc的研究1986:ThinkingMachinesInc研制聯(lián)結(jié)機(jī)器(ConnectionMachine)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)器媲美智能信息處理與儀器研究室104發(fā)展歷程知識(shí)工程時(shí)期智能信息處理與儀器研究室104發(fā)展歷程分布智能和機(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（RealWorldComputingProject）1993:Shoham提出AOP,Agent-OrientedProgramming1995: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“GrandChallenge”問題分析和求解1997:IBM深藍(lán)II(DeepBlue)擊敗GarryKasparov2000:中科院計(jì)算所多主體環(huán)境MAGE,知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner智能信息處理與儀器研究室105發(fā)展歷程分布智能和機(jī)器學(xué)習(xí)智能信息處理與儀器研究室105人工智能的研究狀況認(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)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。智能信息處理與儀器研究室106人工智能的研究狀況認(rèn)知科學(xué)研究是“國(guó)際人類前沿科學(xué)計(jì)劃”的重人工智能的研究方法認(rèn)知學(xué)派邏輯學(xué)派行為學(xué)派智能信息處理與儀器研究室107人工智能的研究方法認(rèn)知學(xué)派智能信息處理與儀器研究室107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。

智能信息處理與儀器研究室108認(rèn)知學(xué)派以Simon,Minsky和Newell等為代表，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)。智能信息處理與儀器研究室109認(rèn)知學(xué)派1976年Newell和Simon提出了物理符號(hào)系認(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。智能信息處理與儀器研究室110認(rèn)知學(xué)派80年代Newell等又致力于SOAR系統(tǒng)的研究。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《SocietyofMind(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)。智能信息處理與儀器研究室111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倪壿媽W(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。智能信息處理與儀器研究室112邏輯學(xué)派邏輯學(xué)派是以McCarthy和Nilsson等為代表行為學(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。智能信息處理與儀器研究室113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)：智人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

問題求解

人工智能的第一大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋的程序。通過研究下棋程序，發(fā)展了人工智能中的搜索策略（人工智能研究中的一個(gè)重要方面）及問題規(guī)約技術(shù)。下棋程序水平已達(dá)到國(guó)際錦標(biāo)賽的水平。1997年5月IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”在當(dāng)時(shí)國(guó)際象棋世界冠軍獲勝人卡斯帕羅夫?qū)牧P，結(jié)果“深藍(lán)獲勝”。盡管程序有很高的水平，但缺乏大師們洞察棋局的能力。這正是AI下一步要解決的問題。114人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域問題求解114人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

機(jī)器學(xué)習(xí)

具有學(xué)習(xí)能力是人類智能的主要標(biāo)志，學(xué)習(xí)是人類獲取知識(shí)的基本手段。機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用計(jì)算機(jī)來模擬人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的一個(gè)研究領(lǐng)域。研究的目標(biāo)有三個(gè)：人類學(xué)習(xí)過程的認(rèn)知模型、通用學(xué)習(xí)算法、構(gòu)造面向任務(wù)的專用學(xué)習(xí)系統(tǒng)的方法。115人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)115專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家求解問題的思維過程，以解決改領(lǐng)域內(nèi)的各種問題。它是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

116專家系統(tǒng)人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域116模式識(shí)別

指識(shí)別出給定物體所模仿的標(biāo)本。AI中的模式識(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(duì)人類感知外界功能的模擬。所研究的計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)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觸外界系統(tǒng)。識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

117模式識(shí)別人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域117自動(dòng)定理證明

是AI中最先進(jìn)行研究并獲得成功應(yīng)用的一個(gè)研究領(lǐng)域。許多非數(shù)學(xué)領(lǐng)域問題如：醫(yī)療診斷、信息檢索、機(jī)器人規(guī)劃和難題求解等可能轉(zhuǎn)化成一個(gè)定理證明問題，故其具有普遍意義。

定理證明實(shí)質(zhì)是對(duì)前提P和結(jié)論Q，證明P－>Q的永真性。通常用反證法、海伯倫（Herbrand）與魯賓遜（Robinson）（消解原理）先后進(jìn)行卓有成效的研究.人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

118自動(dòng)定理證明人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域118自動(dòng)程序設(shè)計(jì)

程序綜合（用于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編程）程序正確性驗(yàn)證（較難）人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

119自動(dòng)程序設(shè)計(jì)人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域119自然語言理解（難）

研究如何讓計(jì)算機(jī)理解人類自然語言。主要功能：①回答有關(guān)問題②摘要生成③翻譯人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

120自然語言理解（難）人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域120機(jī)器人

日益受到重視的領(lǐng)域，涉及多個(gè)學(xué)科，發(fā)展前景樂觀。第一代可再編程序控制機(jī)器人。（可刻板完成程序規(guī)定的動(dòng)作，不能適應(yīng)變化了的情況）第二代自適應(yīng)機(jī)器人。（主要標(biāo)志是自身配備有相應(yīng)的感覺傳感器，可隨環(huán)境的變化而改變自己的行為）第三代具有類似人的智能的所謂智能機(jī)器人。（不僅有傳感器，而且有思維能力，并通過傳動(dòng)機(jī)構(gòu)執(zhí)行思維機(jī)構(gòu)下達(dá)的命令）人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

121機(jī)器人人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域121人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

用大量稱作人工神經(jīng)元的簡(jiǎn)單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)，用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。1943年神經(jīng)心理學(xué)家麥克絡(luò)奇數(shù)學(xué)家皮茲神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型M－P模型80年代Hofield提出Hofield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型魯梅爾哈特（Rumelhart）提出了多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播（BP）算法。使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次出現(xiàn)高潮，步入鼎盛時(shí)期，取得了許多研究成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是AI中的一個(gè)及其重要的研究領(lǐng)域，在模式識(shí)別、圖像處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理等方面獲得了廣泛的應(yīng)用。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

122人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域122智能檢索

信息社會(huì)來臨，帶來了“知識(shí)爆炸”。各種文獻(xiàn)資料種類繁多。采用計(jì)算機(jī)智能檢索已成為大勢(shì)所趨。目前檢索基于詞，本來“計(jì)算機(jī)”和“電腦”是同一個(gè)概念。概念檢索，基于自然語言的理解，自然語言陳述詢問的檢索，推導(dǎo)出答案的檢索等。涉及到數(shù)據(jù)挖掘和自然語言的理解。

人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

123智能檢索人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域123智能控制

人工智能

的發(fā)展促進(jìn)了自動(dòng)控制向智能控制的發(fā)展.1965年傅京孫提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng).1971年傅京孫提出把人工智能與自動(dòng)控制結(jié)合起來.1977年,美國(guó)G.N.薩里迪斯提出把人工智能、控制論和運(yùn)籌學(xué)結(jié)合起來的思想?！悄芸刂剖峭瑫r(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，研究重點(diǎn)是在智能機(jī)模型上，控制的核心是組織級(jí)控制，其任務(wù)是決策和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)廣義問題的求解。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

124智能控制人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域124機(jī)器視覺

是一門獨(dú)立學(xué)科，起源于模式識(shí)別。在人工智能中研究的感知過程通常包含一組操作。整個(gè)感知問題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精煉的表示以取代大量的輸入數(shù)據(jù)，用一種易于處理和有意義的描述來表示。在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

125機(jī)器視覺人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域125智能調(diào)度與指揮主要是確定最佳調(diào)度或組合問題。如推銷員旅行問題、八皇后問題，試圖求解這類問題的程序產(chǎn)生了一種組合爆炸的可能性。大型計(jì)算機(jī)的容量也會(huì)用光。目前智能調(diào)度與指揮已被應(yīng)用于汽車運(yùn)輸調(diào)度、列車編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統(tǒng)。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

126智能調(diào)度與指揮人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域126分布式人工智能(DAI)與AGENT

DAI研究目標(biāo)是創(chuàng)建一種描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。DAI中的智能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，其主要研究問題是各AGENT之間的合作與對(duì)話，包括分布式問題求解和多AGENT系統(tǒng)（MAS）兩個(gè)領(lǐng)域。MAS更能體現(xiàn)人類社會(huì)的智能，已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面得到應(yīng)用。

人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

127分布式人工智能(DAI)與AGENT人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域計(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，進(jìn)化計(jì)算包括遺傳算法、進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)劃。三者共同的理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。20世紀(jì)70年代，美國(guó)HOLLAND提出模式理論，奠定了遺傳算法的研究基礎(chǔ)。德喬恩發(fā)展了遺傳算法?？圃堰z傳算法用于最優(yōu)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)（最優(yōu)控制策略）。20世紀(jì)60年代福蓋爾提出進(jìn)化規(guī)劃，重點(diǎn)放在父代與子代表現(xiàn)行為的聯(lián)系上，而非遺傳細(xì)節(jié)上。

人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

128計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域128數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

是20世紀(jì)90年代初期新崛起的一個(gè)研究領(lǐng)域?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展和大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的增長(zhǎng)，如果從海量數(shù)據(jù)庫中獲取有用知識(shí)，是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性和廣闊應(yīng)用前景的研究課題。知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)已成功應(yīng)用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)分析、通用數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)等。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

129數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域129人工生命

1987年由美國(guó)圣菲研究所非線性研究組的蘭頓提出，目的是構(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)。生物學(xué)從問題的頂層開始，探索生命奧秘和機(jī)理。人工生命從問題的底層開始，自底向上進(jìn)行綜合，研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動(dòng)力學(xué)特性。比較典型的研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工腦等。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

130人工生命人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域130系統(tǒng)與語言工具

20世紀(jì)70年代，開發(fā)出了幾種知識(shí)表達(dá)語言，研究建立推理程序的思想。80年代以來，分布式系統(tǒng)、并行處理系統(tǒng)、多機(jī)協(xié)作系統(tǒng)和各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)得到發(fā)展.研究出了一些面向目標(biāo)的編程語言和專用開發(fā)工具。關(guān)系數(shù)據(jù)庫研究取得很大進(jìn)展，為人工智能程序設(shè)計(jì)提供了新的有效工具。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域

131系統(tǒng)與語言工具人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域131有關(guān)會(huì)議會(huì)議1國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱IJCAI）每?jī)赡暾匍_一次，宣傳論文，討論和交流研究成果，探討研究方向。2其它如國(guó)際自動(dòng)控制協(xié)會(huì)（IFAC），國(guó)際工業(yè)機(jī)器人會(huì)議，國(guó)際信息處理聯(lián)合會(huì)（IFIP）和國(guó)際模式識(shí)別會(huì)議等。人工智能都是重要的議題之一。3國(guó)內(nèi)1989首次召開中國(guó)人工智能控制聯(lián)合會(huì)議。132有關(guān)會(huì)議會(huì)議1321、ArtificialIntelligence(由IJCAI主辦的雙月刊1970年創(chuàng)刊)2、人工智能(日本)3、MachineIntelligence(美國(guó))4、ACM和IEEE等著名雜志都把人工智能列為主要的內(nèi)容5《模式識(shí)別與人工智能》中國(guó)1987年創(chuàng)刊雜志1331、ArtificialIntelligence雜志人工智能及其應(yīng)用主講：李敏教授智能信息處理與儀器研究室2007年3月134人工智能及其應(yīng)用主講：李敏教授智能信息處理與儀器研究室20課程簡(jiǎn)介智能信息處理與儀器研究室課程類別：專業(yè)任選課學(xué)分：2適用專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)及有關(guān)專業(yè)先修課程：高級(jí)語言，離散數(shù)學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)理邏輯，編譯原理或形式語言135課程簡(jiǎn)介智能信息處理與儀器研究室課程類別：專業(yè)任選課基本要求智能信息處理與儀器研究室了解人工智能和智能系統(tǒng)的概況，以及人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。掌握知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù)，包括狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法、盲目搜索、啟發(fā)式搜索、規(guī)則演繹算法和產(chǎn)生式系統(tǒng)等。掌握高級(jí)知識(shí)推理，包括非單調(diào)推理、時(shí)序推理和各種不確定推理方法。理解并掌握人工智能的主要應(yīng)用，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、Agent、自然語言理解、機(jī)器視覺和智能控制等。對(duì)于應(yīng)用內(nèi)容，根據(jù)學(xué)時(shí)，有選擇地進(jìn)行學(xué)習(xí)。了解人工智能對(duì)人類經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化的影響，展望人工智能的發(fā)展。通過學(xué)習(xí)，能夠知道什么時(shí)候需要某種合適的人工智能方法用于給定的問題，并能夠選擇適當(dāng)?shù)膶?shí)現(xiàn)方法。136基本要求智能信息處理與儀器研究室了解人工智能和智能系統(tǒng)的概況1．緒論人工智能的定義和發(fā)展；人類智能和人工智能；人工智能各學(xué)派的認(rèn)知觀；人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。2．知識(shí)表示方法狀態(tài)空間法；問題規(guī)約法；謂詞邏輯法；語義網(wǎng)絡(luò)法；框架表示；劇本表示；過程的表示。3．搜索推理技術(shù)盲目搜索；啟發(fā)式搜索；消解原理；通用問題求解系統(tǒng)。4．高級(jí)求解技術(shù)規(guī)則演繹系統(tǒng)，系統(tǒng)組織技術(shù)，不確定性定理，非單調(diào)推理。教學(xué)內(nèi)容智能信息處理與儀器研究室1371．緒論教學(xué)內(nèi)容智能信息處理與儀器研究室4*5．專家系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)；專家系統(tǒng)概述；基于規(guī)則的專家系統(tǒng)；基于框架的專家系統(tǒng)；基于模型的專家系統(tǒng)；新型專家系統(tǒng)；專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；專家系統(tǒng)開發(fā)工具。*6．機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史；機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略和基本結(jié)構(gòu)；機(jī)械學(xué)習(xí)；歸納學(xué)習(xí)；類比學(xué)習(xí)；解釋學(xué)習(xí)；神經(jīng)學(xué)習(xí)；知識(shí)發(fā)現(xiàn)

*7．機(jī)器人規(guī)劃規(guī)劃系統(tǒng)的定義與任務(wù)；積木世界的機(jī)器人規(guī)劃；STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)；具有學(xué)習(xí)能力的規(guī)劃系統(tǒng)；分層規(guī)劃；基于專家系統(tǒng)的規(guī)劃。智能信息處理與儀器研究室教學(xué)內(nèi)容138*5．專家系統(tǒng)智能信息處理與儀器研究室教學(xué)內(nèi)容5*8．機(jī)器視覺圖像的理解與分析；積木世界的景物分析；視覺的知識(shí)表示與控制策略；物體形狀的分析與識(shí)別。9．自然語言理解自然語言理解的一般問題；句法和語義的自動(dòng)分析；句子的自動(dòng)理解；語言的自動(dòng)生成；自然語言理解系統(tǒng)應(yīng)用舉例。10．智能控制智能控制的發(fā)展與定義；智能控制的結(jié)構(gòu)理論與特點(diǎn)；智能控制系統(tǒng)；智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域。11．人工智能程序設(shè)計(jì)邏輯型編程語言；LISP語言；PROLOG語言；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；專用開發(fā)工具；人工智能機(jī)。12．人工智能的爭(zhēng)論與展望關(guān)于人工智能的爭(zhēng)論；人工智能對(duì)人類的影響；對(duì)人工智能的展望。智能信息處理與儀器研究室139*8．機(jī)器視覺智能信息處理與儀器研究室6參考書目1、N.J.Nilsson.ArtificialIntelligence:ANewSynthesis.MorganKanfmann,1998;機(jī)械工業(yè)出社，19992、朱福喜,湯怡群,傅建明.人工智能基礎(chǔ).武漢大學(xué)出版社,20023、楊祥全，蔡慶生.人工智能.重慶：科技文獻(xiàn)出版社重慶分社，19884、王永慶.人工智能原理與方法,西安交通大學(xué)出版社,19985、涂序彥.人工智能及其應(yīng)用,北京:電子工業(yè)出版社,19886、施鵬飛、姚遠(yuǎn).人工智能教程.上海交通大學(xué)出版社，1993智能信息處理與儀器研究室140參考書目1、N.J.Nilsson.Artificia考查方式智能信息處理與儀器研究室考核方式：撰寫論文，具體撰寫論文提前3周通知。成績(jī)?cè)u(píng)定：平時(shí)20％，論文和筆記80％141考查方式智能信息處理與儀器研究室考核方式：撰寫論文，具體撰寫論文要求

寫一篇與講課內(nèi)容相關(guān)的論文，字?jǐn)?shù)為3－5千字。

注意事項(xiàng)：

1.禁止從網(wǎng)上全文抄襲，一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，取 消成績(jī)。2.論文格式參照科技論文寫作要求。 3.引用文字須注明參考文獻(xiàn)出處。

智能信息處理與儀器研究室142論文要求 寫一篇與講課內(nèi)容相關(guān)的論文，字?jǐn)?shù)為3－5千字。智能論文提交打印稿1份（含學(xué)號(hào)、手寫簽名）電子稿1份，發(fā)送到以下郵箱minli@（較大文件，請(qǐng)壓縮后發(fā)送）智能信息處理與儀器研究室143論文提交打印稿1份（含學(xué)號(hào)、手寫簽名）智能信息處理與儀器研究第1章緒論智能信息處理與儀器研究室學(xué)習(xí)要求：1.了解人工智能科學(xué)的誕生及其發(fā)展歷史2.掌握人工智能的定義3.了解人工智能研究的各種學(xué)派及其理論以及實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)路線4.了解人工智能研究的應(yīng)用領(lǐng)域144第1章緒論智能信息處理與儀器研究室學(xué)習(xí)要求：11緒論很早人類就有制造機(jī)器人的幻想黃帝的“指南車”諸葛亮的“木牛流馬”亞里士多德的形式邏輯布萊尼茨的關(guān)于