第1章緒論-人工智能

人工智能與專家系統(tǒng)信息系:辦公電話:Email:教學(xué)內(nèi)容：本章首先介紹人工智能的定義、發(fā)展概況及相關(guān)學(xué)派和他們的認(rèn)知觀，接著討論人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。

教學(xué)重點(diǎn)：

1．從不同科學(xué)或?qū)W科出發(fā)對人工智能進(jìn)行定義；

2．介紹人工智能的起源與發(fā)展過程；

3．討論人工智能與人類智能的關(guān)系；

4．簡介目前人工智能的主要學(xué)派；

5．簡介人工智能所研究的范圍與應(yīng)用領(lǐng)域。第1章緒論第1章緒論教學(xué)難點(diǎn)：怎么樣理解人工智能？人工智能作為一門學(xué)科有什么意義？人工智能的主要學(xué)派與其爭論焦點(diǎn)。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握人工智能的幾種定義，掌握目前人工智能的三個(gè)主要學(xué)派及對人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范圍和應(yīng)用領(lǐng)域。第1章緒論人工智能的定義和發(fā)展1.1人類智能和人工智能(補(bǔ)充)1.2人工智能的學(xué)派(補(bǔ)充)1.3人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域1.41.1人工智能的定義和發(fā)展1.前言---我們的時(shí)代2.智能的概念與特征3.人工智能的定義4.人工智能的起源與發(fā)展5.人工智能的研究目標(biāo)及其研究內(nèi)容我們已跨進(jìn)21世紀(jì)的新時(shí)代，牛頓、達(dá)爾文、愛因斯坦、圖靈……一代代大師、偉人在我們的身后；展現(xiàn)在我們的面前是科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)發(fā)明的海洋。1.前言---我們的時(shí)代自然條件：在我們面前，有著可供人類使用的三大戰(zhàn)略資源，它們是：——？即物質(zhì)、能源、信息；由此，產(chǎn)生了促進(jìn)人類文明的三要素：即材料、動(dòng)力、知識。

“過去，理性的力量使人類走出了神秘的陰影，認(rèn)識并利用了物質(zhì)文化、能量轉(zhuǎn)換和信息控制，以科學(xué)和技術(shù)推動(dòng)了文明的不斷躍升。”例如，人類發(fā)現(xiàn)并釋放了原子中蘊(yùn)藏的巨大能量；

現(xiàn)代人類已登上了先人們久已渴望親臨的月球；在我們時(shí)代，已發(fā)明了便于處理各種信息的電腦；還有，我們?nèi)祟愐寻l(fā)現(xiàn)了控制生命活動(dòng)的基因……引語

“未來，人類的創(chuàng)造力將揭露更多的天機(jī)，科學(xué)和技術(shù)將開拓新的文明，人們將不再為資源短缺而不安，信息的運(yùn)動(dòng)速度將把一切都變?yōu)槎虝?。我們將尋找人類的祖籍，我們將尋找心靈的居所，我們將尋覓地外生命的搖籃，我們將登陸火星并移民太空，我們將走向宇宙誕生的圣地……

‘現(xiàn)在’是‘過去’和‘未來’的中轉(zhuǎn)站,我們面對‘時(shí)空寶鑒’遙望未來,將會見到一個(gè)夢想不到的全新世界?！?/p>

——摘自[科技創(chuàng)造未來](FutureOnScience)(徐冠華主編,北京理工大學(xué)出版社)引語

人類在二十世紀(jì)取得了被譽(yù)為對未來影響最為深遠(yuǎn)的三大前沿科學(xué)技術(shù)成就，它們是——？即：宇航空間技術(shù)原子能技術(shù)人工智能其中，人工智能是由一群年輕學(xué)者首先提出來的。二十世紀(jì)造就了三大前沿科學(xué)技術(shù)成就1.1人工智能的定義和發(fā)展1.前言---我們的時(shí)代2.智能的概念與特征3.人工智能的定義4.人工智能的起源與發(fā)展5.人工智能的研究目標(biāo)及其研究內(nèi)容自然界四大奧秘：

物質(zhì)的本質(zhì);

宇宙的起源;

生命的本質(zhì);

智能的發(fā)生。2.智能的概念與特征自然智能:指人類和一些動(dòng)物所具有的智力和行為能力人類的自然智能（簡稱智能）:指人類在認(rèn)識客觀世界中，由思維過程和腦力活動(dòng)所表現(xiàn)出的綜合能力。人類大腦是如何實(shí)現(xiàn)智能的兩大難題之一：宇宙起源、人腦奧秘對人腦奧秘知之甚少對人腦奧秘知道什么結(jié)構(gòu)：1011-12量級的神經(jīng)元，分布并行功能：記憶、思維、觀察、分析等對智能的嚴(yán)格定義有待于人腦奧秘的揭示，進(jìn)一步認(rèn)識，也就產(chǎn)生了許多爭議。2.智能的概念與特征2.智能的概念與特征獲取知識并應(yīng)用知識求解問題的能力（1）智能定義主要流派有：

思維理論：智能的核心——

思維

知識閾值理論：智能的基礎(chǔ)——

知識

進(jìn)化理論（MIT，R.A.Brooks,人造機(jī)器蟲研究)：智能的基礎(chǔ)——感知、行為、進(jìn)化

“不需知識的智能”、“沒有推理的智能”

智能是知識與智力的總和知識是一切智能行為的基礎(chǔ)（2）智能的層次結(jié)構(gòu)高層智能：以大腦皮層（抑制中樞）為主，主要完成記憶、思維等活動(dòng)。中層智能：以丘腦（感覺中樞）為主，主要完成感知活動(dòng)。低層智能：以小腦、脊髓為主，主要完成動(dòng)作反應(yīng)活動(dòng)。不同觀點(diǎn)在層次結(jié)構(gòu)中的對應(yīng)關(guān)系思維理論知識閾值理論進(jìn)化理論高層智能2.智能的概念與特征中層智能和低層智能TextTextTextTextText2.智能的概念與特征（3）智能的特征感知能力記憶思維能力行為能力學(xué)習(xí)能力指人們通過視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等感覺器官感知外部世界的能力。感知是人類最基本的生理、心理現(xiàn)象，是獲取外部信息的基本途徑，人類大約80%以上信息通過視覺得到，10%信息通過聽覺得到。所以感知是智能的前提與必要條件。TextTextTextTextText2.智能的概念與特征（3）智能的特征感知能力記憶思維能力行為能力學(xué)習(xí)能力記憶用于存儲由感知器官感知到的外部信息以及由思維所產(chǎn)生的知識。思維對記憶的信息進(jìn)行處理，利用已有的知識對信息進(jìn)行分析、計(jì)算、比較、判斷、推理、聯(lián)想和決策等。思維有抽象思維、形象思維、靈感思維。思維方式：

抽象思維（邏輯思維）：根據(jù)邏輯規(guī)則對信息和知識進(jìn)行處理的理性思維方式。例如，邏輯推理等。

形象思維（直感思維）：基于形象概念，根據(jù)感性形象認(rèn)識材料對客觀現(xiàn)象進(jìn)行處理的一種思維方式。例如，圖像、景物識別等。

靈感思維（頓悟思維）：是一種顯意識和潛意識相互作用的思維方式。例如，因靈感而頓時(shí)開竅。2.智能的概念與特征TextTextTextTextText2.智能的概念與特征（3）智能的特征感知能力記憶思維能力行為能力學(xué)習(xí)能力學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。學(xué)習(xí):是一個(gè)具有特定目的的知識獲取過程，是人的本能。不同人的學(xué)習(xí)方法、能力不同。自適應(yīng)能力：是一種通過自我調(diào)節(jié)適應(yīng)外界環(huán)境的過程，是人的本能。不同人的適應(yīng)能力不同。TextTextTextTextText2.智能的概念與特征（3）智能的特征感知能力記憶思維能力行為能力學(xué)習(xí)能力含義：指對感知到的外界信息作出動(dòng)作反應(yīng)的能力。信息來源：由感知直接獲得的外界信息；經(jīng)過思維加工后的信息。實(shí)現(xiàn)過程：通過脊髓來控制,由語言、表情、體姿等來實(shí)現(xiàn)。感知--動(dòng)作方式：對簡單、緊急信息1.1人工智能的定義和發(fā)展1.前言---我們的時(shí)代2.智能的概念與特征3.人工智能的定義4.人工智能的起源與發(fā)展5.人工智能的研究目標(biāo)及其研究內(nèi)容人工智能，顧名思義，即用人工制造的方法，實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器或在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)的智能系統(tǒng)。人工智能，英文ArtificialIntelligence,簡稱AI。3.人工智能的定義人工智能的定義

人工智能（機(jī)器）

人工智能（能力）人工智能（學(xué)科）人工智能（科學(xué)）

人工智能（系統(tǒng)）人工智能（機(jī)器）能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的智能機(jī)器。Akindofmachinethatcanperformsvariousanthropomorphic[??nθr?p??m?:fik]

tasksinanenvironmentbylearningautonomouslyorinteractively.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)。Abranchofthecomputersciencethatdealswiththeresearch,designandapplicationoftheintelligentcomputer.Itsmajorobjectiveistodevelopanduseamachinetoimitatesomeintellectualcapabilitiesofhumanbrainandtodeveloptherelatedtheoriesandtechniques.

人工智能（能力）人工智能(能力)是智能機(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)。

Theabilityofamachine(device)toperformfunctionsthatarenormallyassociatedwithhumanintelligence,suchasrecognition,perception,cognition,reasoning,planning,learning,understanding,andproblem-solving.人工智能（系統(tǒng)）人工智能（系統(tǒng)）是能驅(qū)使或操縱智能機(jī)器達(dá)到目標(biāo)的一個(gè)系統(tǒng)。Asystemthatcandrive(operate)intelligentmachinetoreachitsgoal.人工智能（科學(xué)）它是研究人類智能行為本質(zhì)，模擬人類和生物智力并實(shí)現(xiàn)各種IC智能系統(tǒng)的一門科學(xué)。Adisciplinethatstudiestheessencesofthehuman-beingintelligentbehavior,simulatestheintelligenceofhumanandlivingbeings,andrealizesvariousICintelligentsystems.

人工智能：是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器（智能計(jì)算機(jī)）或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。1.1人工智能的定義和發(fā)展1.前言---我們的時(shí)代2.智能的概念與特征3.人工智能的定義4.人工智能的起源與發(fā)展5.人工智能的研究目標(biāo)及其研究內(nèi)1956年前1956--1970年1970年至今孕育期形成期發(fā)展期4.人工智能的起源與發(fā)展自遠(yuǎn)古以來，人類就有用機(jī)器代替人們腦力勞動(dòng)的的幻想：公元前900多年我國有歌舞機(jī)器人流傳的記載。公元前，亞里斯多德（Aristotle）：三段論培根（F.Bacon）：歸納法萊布尼茨（G.W.Leibnitz）：萬能符號、推理計(jì)算布爾（G.Boole）：用符號語言描述思維活動(dòng)的基本推理法則1936年，圖靈：圖靈機(jī)1943年，麥克洛奇（W.McCulloch）、匹茲(W.Pitts)：M－P模型孕育期（1956年之前）美國愛荷華州立大學(xué)的阿塔納索夫教授和他的研究生貝瑞在1937年至1941年間開發(fā)的世界上第一臺電子計(jì)算機(jī)“阿塔納索夫－貝瑞計(jì)算機(jī)（Atanasoff-BerryComputer，ABC）”為人工智能的研究奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。阿塔納索夫貝瑞孕育期（1956年之前）克利(1907－1980)：美國數(shù)學(xué)家、電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的先驅(qū)，他與?？颂?J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一臺通用電子計(jì)算機(jī)ENIAC。麥克洛奇和皮茲：美國神經(jīng)生理學(xué)家，于1943年建成了第1個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(MP模型)。維納1874－1956)：美國著名數(shù)學(xué)家、控制論創(chuàng)始人。1948年創(chuàng)立了控制論?？刂普撓蛉斯ぶ悄艿臐B透，形成了行為主義學(xué)派。圖靈又于1950年，發(fā)表了《計(jì)算機(jī)能思維嗎？》，提出了“機(jī)器能思維”的觀點(diǎn)。孕育期（1956年之前）

AI誕生于1次歷史性的聚會

時(shí)間：1956年夏季

地點(diǎn)：達(dá)特莫斯(Dartmouth)大學(xué)

目的：為使計(jì)算機(jī)變得更“聰明”，或者說使計(jì)算機(jī)具有智能

發(fā)起人：麥卡錫(J.McCarthy)：Dartmouth的年輕數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)專家，后為MIT教授。

明斯基(M.L.Minsky)：哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家，后為MIT教授。洛切斯特(N.Lochester)：IBM公司信息中心負(fù)責(zé)人。香農(nóng)(C.E.Shannon)：貝爾實(shí)驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)研究員。形成期（1956-1969）莫爾(T.more)、塞繆爾(A.L.Samuel)：IBM公司。塞爾夫里奇(O.Selfridge)、索羅蒙夫(R.Solomonff)：MIT。

紐厄爾(A.Newell)：蘭德(RAND)公司。西蒙(H.A.Simon)：卡內(nèi)基(Carnagie)工科大學(xué)。

會議結(jié)果：由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語。形成期（1956-1969）早期研究

心理學(xué)小組：1957年，紐厄爾、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理學(xué)小組研制了稱為邏輯理論機(jī)(簡稱LT)的數(shù)學(xué)定理證明程序。

1960年研制了通用問題求解程序。該程序當(dāng)時(shí)可解決10種類型的問題，如不定積分、三角函數(shù)、代數(shù)方程、猴子摘香蕉、梵塔、人—羊過河等。

IBM工程小組：1956年，塞繆爾在IBM704計(jì)算機(jī)上研制成功了具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力的西洋跳棋程序。這個(gè)程序可以從棋譜中學(xué)習(xí)，也可以在下棋過程中積累經(jīng)驗(yàn)、提高棋藝。通過不斷學(xué)習(xí)，該程序1959年擊敗了塞繆爾本人，1962年又擊敗了一個(gè)州冠軍。

形成期（1956-1969）MIT小組：

1958年，麥卡錫建立了行動(dòng)規(guī)劃咨詢系統(tǒng)。

1959年，麥卡錫又研制了人工智能語言LISP。

1960年，明斯基發(fā)表了“走向人工智能的步驟”的論文，推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。形成期（1956-1969）早期研究其他方面：

1965年，魯賓遜(J.A.Robinson)提出了歸結(jié)（消解）原理。

1965年，費(fèi)根鮑姆開始研究化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL。

1969年，成立了國際人工智能聯(lián)合會議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence，IJCAI）。

1970年，創(chuàng)刊了國際性的人工智能雜志（ArtificialIntelligence）。

形成期（1956-1969）后期研究進(jìn)一步研究AI基本原理方法和技術(shù)：20世紀(jì)60年代末，人工智能研究遇到困難，如機(jī)器翻譯。1966年美國顧問委員會的報(bào)告裁定：還不存在通用的科學(xué)文本機(jī)器翻譯，也沒有很近的實(shí)現(xiàn)前景。英國、美國中斷了大部分機(jī)器翻譯項(xiàng)目的資助。1977年，費(fèi)根鮑姆在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上提出了“知識工程”概念，推動(dòng)了以知識為中心的研究。1981年，日本宣布第五代計(jì)算機(jī)發(fā)展計(jì)劃，并在1991年展出了研制的PSI－3智能工作站和由PSI－3構(gòu)成的模型機(jī)系統(tǒng)。發(fā)展期（1970年至今）我國自1978年開始把“智能模擬”作為國家科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃的主要研究課題。1981年成立了中國人工智能學(xué)會。近十多年來，機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等和行為主義的研究深入開展，形成高潮。同時(shí)，不同人工智能學(xué)派間的爭論也非常熱烈。這些都推動(dòng)人工智能研究的進(jìn)一步發(fā)展。使人工智能從“一枝獨(dú)秀”到“百花齊放”?，F(xiàn)在，人工智能已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)、航空航天、軍事裝備、工業(yè)等眾多領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。提問：為什么人工智能在1956年才正式誕生？發(fā)展期（1970年至今）1.1人工智能的定義和發(fā)展1.前言---我們的時(shí)代2.智能的概念與特征3.人工智能的定義4.人工智能的起源與發(fā)展5.人工智能的研究目標(biāo)及其研究內(nèi)容5.人工智能的研究目標(biāo)與內(nèi)容(1)人工智能的研究目標(biāo)(2)人工智能研究的基本內(nèi)容如何知道一個(gè)系統(tǒng)是否具有智能呢？

圖靈（Turing）測試：1950年，“計(jì)算機(jī)與智能（ComputingMachineryandIntelligence)/view/1022826.htm?from_id=121208&type=syn&fromtitle=%E5%9B%BE%E7%81%B5&fr=aladdin圖靈

(1)人工智能的研究目標(biāo)

圖靈（Turing）測試：1950年，“計(jì)算機(jī)與智能（ComputingMachineryandIntelligence)

詢問者被測機(jī)器被測人(1)人工智能的研究目標(biāo)(1)人工智能的研究目標(biāo)遠(yuǎn)期目標(biāo)：構(gòu)造智能計(jì)算機(jī)。揭示人類智能的根本機(jī)理，用智能機(jī)器去模擬、延伸和擴(kuò)展人類的智能。涉及到腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制論等多種學(xué)科，并依賴于它們的共同發(fā)展。近期目標(biāo):

使現(xiàn)有的電子數(shù)字計(jì)算機(jī)更聰明、更有用，使它不僅能做1般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。最終目標(biāo)：人工智能實(shí)現(xiàn)人類智能的各項(xiàng)功能。最終目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)？(2)人工智能研究的基本內(nèi)容1/6知識表示(KnowledgeRepresentation)

知識表示：將人類知識形式化或模型化。知識表示方法：符號表示法：用各種包含具體含義的符號，以各種不同的方式和順序組合起來表示知識的一類方法。連接機(jī)制表示法：把各種物理對象以不同的方式及順序連接起來，并在其間互相傳遞及加工各種包含具體意義的信息，以此來表示相關(guān)的概念及知識。

機(jī)器感知

機(jī)器視覺(machinevision)：讓機(jī)器能識別并理解文字、圖像、物景等。

機(jī)器聽覺：讓機(jī)器能識別并理解語言、聲響等。圖形識別語音識別攝像機(jī)、送話器或其他傳感器預(yù)處理特征提取模式比較(2)人工智能研究的基本內(nèi)容2/6

機(jī)器思維：讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)Ω兄降耐饨缧畔⒑妥约寒a(chǎn)生的內(nèi)部信息進(jìn)行思維性加工。抽象思維形象思維靈感思維(2)人工智能研究的基本內(nèi)容3/6

機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning）

機(jī)器學(xué)習(xí)：讓計(jì)算機(jī)能夠像人那樣自動(dòng)地獲取新知識，并在實(shí)踐中不斷地完善自我和增強(qiáng)能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法：機(jī)械學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)、遺傳學(xué)習(xí)和連接學(xué)習(xí)等。知識的自動(dòng)獲取過程圖(2)人工智能研究的基本內(nèi)容4/61957年，Rosenblatt研制成功了感知機(jī)。機(jī)器行為：讓計(jì)算機(jī)能夠具有像人那樣地行動(dòng)和表達(dá)能力，如走、跑、拿、說、唱、寫畫等。(2)人工智能研究的基本內(nèi)容5/6智能系統(tǒng)與智能機(jī)器無論是人工智能的近期目標(biāo)還是遠(yuǎn)期目標(biāo)，都需要建立智能系統(tǒng)或構(gòu)造智能機(jī)器。需要開展對系統(tǒng)模型、構(gòu)造技術(shù)、構(gòu)造工具及語言環(huán)境等研究。(2)人工智能研究的基本內(nèi)容6/6第1章緒論人工智能的定義和發(fā)展1.1人類智能和人工智能1.2人工智能的學(xué)派1.3人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域1.41.2人類智能和人工智能（結(jié)論）AICanSimulateHumanIntelligence

物理符號系統(tǒng)的六種基本功能

1.2.1智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)

物理符號系統(tǒng)的假設(shè)

物理符號系統(tǒng)的推論

1.2.2

人類認(rèn)知行為不同的層次(了解)1.2.2人類智能的計(jì)算機(jī)模擬物理符號系統(tǒng)的六種基本功能信息處理系統(tǒng)又叫符號操作系統(tǒng)(SymbolOperationSystem)或物理符號系統(tǒng)(PhysicalSymbolSystem)。所謂符號就是模式(pattern)。(1)輸入符號(input)(2)輸出符號(output)(3)存儲符號(store)(4)復(fù)制符號(copy)(5)建立符號結(jié)構(gòu)：通過找出各符號間的關(guān)系，在符號系統(tǒng)中形成符號結(jié)構(gòu)；(6)條件性遷移(conditionaltransfer):根據(jù)已有符號，繼續(xù)完成活動(dòng)過程。物理符號系統(tǒng)的假設(shè)任何一個(gè)系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述6種功能。反之，任何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能；這種智能指的是人類所具有的那種智能。把這個(gè)假設(shè)稱為物理符號系統(tǒng)的假設(shè)。人具有上述6種功能，所以人是一種智能信息處理系統(tǒng)。物理符號系統(tǒng)的推論推論一既然人具有智能，那么他(她)就一定是個(gè)物理符號系統(tǒng)。人之所以能夠表現(xiàn)出智能，就是基于他的信息處理過程。推論二既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。這是人工智能的基本條件。推論三既然人是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，那么就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。人類的認(rèn)知行為具有不同層次（了解內(nèi)容）研究認(rèn)知行為的生理過程，主要研究人的神經(jīng)系統(tǒng)（神經(jīng)元、中樞神經(jīng)系統(tǒng)和大腦）的活動(dòng)，是認(rèn)知科學(xué)研究的底層。

認(rèn)知生理學(xué)認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)知信息學(xué)認(rèn)知工程學(xué)研究認(rèn)知行為的心理活動(dòng)，主要研究人的思維策略，是認(rèn)知科學(xué)研究的頂層。

認(rèn)知生理學(xué)

認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)知信息學(xué)認(rèn)知工程學(xué)人類的認(rèn)知行為具有不同層次（了解內(nèi)容）

認(rèn)知生理學(xué)認(rèn)知心理學(xué)

認(rèn)知信息學(xué)認(rèn)知工程學(xué)研究人的認(rèn)知行為在人體內(nèi)的初級信息處理，主要研究人的認(rèn)知行為如何通過初級信息自然處理，由生理活動(dòng)變?yōu)樾睦砘顒?dòng)及其逆過程，即由心理活動(dòng)變?yōu)樯硇袨椤＿@是認(rèn)知活動(dòng)的中間層，承上啟下。人類的認(rèn)知行為具有不同層次（了解內(nèi)容）

認(rèn)知生理學(xué)認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)知信息學(xué)

認(rèn)知工程學(xué)研究認(rèn)知行為的信息加工處理，主要研究如何通過以計(jì)算機(jī)為中心的人工信息處理系統(tǒng)，對人的各種認(rèn)知行為（如知覺、思維、記憶、語言、學(xué)習(xí)、理解、推理、識別等）進(jìn)行信息處理。這是研究認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知行為的工具，應(yīng)成為現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)和現(xiàn)代認(rèn)知生理學(xué)的重要研究手段。人類的認(rèn)知行為具有不同層次（了解內(nèi)容）物理符號系統(tǒng)假設(shè)的推論一告訴人們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號系統(tǒng)；推論三指出，可以編寫出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動(dòng)。這就是說，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號系統(tǒng)所使用的物理符號是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動(dòng)過程。機(jī)器智能可以模擬人類智能1.2.2人類智能的計(jì)算機(jī)模擬

智能計(jì)算機(jī)的功能

下棋定理證明語言翻譯解決難題等新型智能計(jì)算機(jī)

神經(jīng)計(jì)算機(jī)量子計(jì)算機(jī)第1章緒論人工智能的定義和發(fā)展1.1人類智能和人工智能1.2人工智能的學(xué)派1.3人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域1.41.3人工智能的學(xué)派

人工智能的三大學(xué)派和他們對人工智能發(fā)展歷史的不同看法及基本理論

：

符號主義-功能模擬的方法又稱：邏輯主義、心理學(xué)派或計(jì)算機(jī)學(xué)派原理：物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理起源：源于數(shù)理邏輯學(xué)派代表：紐厄爾、西蒙和尼爾遜等符號主義的基本理論認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號，認(rèn)知過程即符號操作過程。認(rèn)為人是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，因此，能用計(jì)算機(jī)來模擬人的智能行為。認(rèn)為知識是信息的一種形式，是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。人工智能的核心問題是知識表示、知識推理和知識運(yùn)用。代表性成果：50年代的啟發(fā)式程序LT（邏輯理論家）60年代的GPS（全球定位系統(tǒng)）70年代的專家系統(tǒng)80年代的KIPS（日本的第五代計(jì)算機(jī)研究計(jì)劃）90年代的人機(jī)博弈21世紀(jì)之初的現(xiàn)代演繹戰(zhàn)爭符號主義-功能模擬的方法連接主義-結(jié)構(gòu)模擬的方法又稱：仿生學(xué)派或生理學(xué)派原理：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。起源：源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。學(xué)派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、魯梅爾哈特等。連接主義基本理論認(rèn)為思維基元是神經(jīng)元，而不是符號處理過程。認(rèn)為人腦不同于電腦，并提出連結(jié)主義的大腦工作模式，用于取代符號操作的電腦工作模式。代表性成果：①

1943年初次提出神經(jīng)元模型;②

80年代中后期各種ANN模型如雨后春筍脫穎而出;③

90年代前后世界欣起ANN研究熱潮,成果紛紛展現(xiàn)

如感知機(jī)、BP(BackPropagation)算法等;④

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)提出，多達(dá)數(shù)百個(gè)以上微處理器互連而成;⑤

計(jì)算智能，遺傳算法研究興起與發(fā)展。連接主義——結(jié)構(gòu)模擬的方法行為主義（Actionism）又稱：進(jìn)化主義或控制論學(xué)派原理：控制論及感知—?jiǎng)幼餍涂刂葡到y(tǒng)起源：源于控制論學(xué)派代表作：布魯克斯(Brooks)的六足行走機(jī)器人，1個(gè)基于感知-動(dòng)作模式的模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)。行為主義基本理論認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)(所以被稱為行為主義)，提出智能行為的“感知—?jiǎng)幼鳌蹦Ｊ剑徽J(rèn)為智能不需要知識、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人類智能一樣逐步進(jìn)化(所以稱為進(jìn)化主義)；智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。第1章緒論人工智能的定義和發(fā)展1.1人類智能和人工智能1.2人工智能的學(xué)派1.3人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域1.41.4人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域（自學(xué)）人工智能的基本技術(shù)

知識表示（KnowledgeRepresentation）謂詞邏輯法、產(chǎn)生式、框架表示法、狀態(tài)空間法…

推理搜索（Searching&Reasoning）啟發(fā)式搜索、消解原理、不確定性推理…

計(jì)算智能（ComputationalIntelligence）模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算…

構(gòu)成技術(shù)（系統(tǒng)與語言）產(chǎn)生式系統(tǒng)、LISP語言、Prolog語言…/shouye/renwu/201509/t20150901_1631695.shtml人工智能成為35歲以下最優(yōu)創(chuàng)新人才的首選領(lǐng)域

許多非數(shù)學(xué)領(lǐng)域的問題，如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制定和難題求解，都可以像定理證明問題那樣進(jìn)行形式化，從而轉(zhuǎn)化為一個(gè)定理證明問題。

自動(dòng)演繹法：1956年紐厄爾、肖和西蒙的邏輯理論家（LT）程序、1959年吉勒洛特（Gelernter）等人的幾何定理證明機(jī)（GMT）。

決策過程法(判定法)：1980年依沃（Eevvo）等人提出了使用集合理論的決策過程；1980年尼爾遜等人提出了帶有不解釋函數(shù)符號的等式理論決策過程；1978年我國著名數(shù)學(xué)家、中國科學(xué)院吳文俊院士把幾何代數(shù)化，建立了一套機(jī)器證明方法，被稱為“吳氏方法”。/s/NrhYIKj2?eqrcode=1&from=groupmessage&isappinstalled=01.4.1自動(dòng)理論證明

定理證明器：

1964年魯賓遜(

JARobinson)提出歸結(jié)原理，沃斯(

Wos)

、卡遜(

Carson)和魯賓遜(

JARobinson)提出了單文字子句優(yōu)先策略和支撐集策略；

1965年魯賓遜提出超歸結(jié)方法(

Hgper－resolution)

；

1967年斯拉格爾(

JRSlagle)提出語言歸結(jié)；

1968年努夫蘭德(

Loveland)和拉克哈孟(

Luckham)提出線性歸結(jié)；

1970年波葉(

RBoyor)提出鎖歸結(jié)；

1972年波葉和孟爾(JMoore)研制基于類人方法的證明器。1.4.1自動(dòng)理論證明

計(jì)算機(jī)輔助證明（人機(jī)交互進(jìn)行證明）：

1976年7月，美國的阿佩爾(K.Appel)等人合作解決了長達(dá)124年之久的難題--四色定理。他們用三臺大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)CPU時(shí)間，并對中間結(jié)果進(jìn)行人為反復(fù)修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動(dòng)計(jì)算機(jī)界。

用四種顏色標(biāo)注不同的區(qū)域1.4.1自動(dòng)理論證明下棋、打牌、戰(zhàn)爭等一類競爭性的智能活動(dòng)稱為博弈（gameplaying）。

1956年，塞繆爾研制出跳棋程序。

1991年8月，IBM公司研制的DeepThought2計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與澳大利亞象棋冠軍約翰森（D.Johansen）舉行了一場人機(jī)對抗賽，以1：1平局告終。

1997年5月12日，IBM公司的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與卡斯帕羅夫進(jìn)行了六局比賽，以3.5比2.5的總比分贏得這場世人矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”的勝利。1.4.2博弈2004年6月8日，中國首屆國際象棋人機(jī)對弈開戰(zhàn)。國際象棋特級大師諸宸與“紫光之星”筆記本電腦對陣。諸宸在最后關(guān)頭被電腦抓住破綻，先負(fù)1局。4天后諸宸靈活變陣，但再負(fù)1局。

2006年8月9日在北京舉辦的首屆中國象棋人機(jī)大賽中，計(jì)算機(jī)以3勝5和2負(fù)（比分11:9）的微弱優(yōu)勢戰(zhàn)勝人類象棋大師。1.4.2博弈

2007年臺北國際發(fā)明暨技術(shù)交易展覽上，第三代智能機(jī)器人DOC現(xiàn)場表演下棋。1.4.2博弈

模式識別（patternrecognition）：研究對象描述和分類方法的學(xué)科。分析和識別的模式可以是信號、圖象或者普通數(shù)據(jù)。文字識別：郵政編碼、車牌識別、漢字識別。人臉識別：反恐、商業(yè)。物體識別：導(dǎo)彈、機(jī)器人。1.4.3模式識別

專家系統(tǒng)模擬人類專家求解問題的思維過程求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題，其水平可以達(dá)到甚至超過人類專家的水平。

1965年費(fèi)根鮑姆研究小組開始研制第一個(gè)專家系統(tǒng)——分析化合物分子結(jié)構(gòu)的DENDRAL，1968年完成并投入使用。

1971年MIT開發(fā)成功求解一些數(shù)學(xué)問題的MYCSYMA專家系統(tǒng)。拉特格爾大學(xué)開發(fā)的清光眼診斷與治療的專家系統(tǒng)CASNET。

1972年斯坦福大學(xué)肖特里菲等人開始研制用于診斷和治療感染性疾病的專家系統(tǒng)MYCIN。

1976年斯坦福研究所開始開發(fā)探礦專家系統(tǒng)PROSPECTOR，1980年首次實(shí)地分析華盛頓某山區(qū)地質(zhì)資料，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦。

1981年斯坦福大學(xué)研制成功專家系統(tǒng)AM，能模擬人類進(jìn)行概括、抽象和歸納推理，發(fā)現(xiàn)某些數(shù)論的概念和定理。

1.4.4專家系統(tǒng)

機(jī)器人(Robots)：一種可再編程的多功能操作裝置。

機(jī)器人學(xué):電子學(xué)、人工智能、控制論、系統(tǒng)工程、精密機(jī)械、信息傳感、仿生學(xué)、以及心理學(xué)等多種學(xué)科或技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上形成的一種綜合性技術(shù)學(xué)科。

機(jī)器人發(fā)展：經(jīng)歷了遙控、程序、自適應(yīng)、智能機(jī)器人、情感機(jī)器人。人工智能的主要研究對象是智能機(jī)器人和情感機(jī)器人。情感機(jī)器人：是一種具有情感（愛、恨…）和情緒(喜、怒、哀、樂…)功能新一代機(jī)器人。1.4.5機(jī)器人

20世紀(jì)60年代初，研制出尤尼梅特和沃莎特蘭兩種機(jī)器人。

機(jī)器人發(fā)展：程序控制機(jī)器人（第一代）、自適應(yīng)機(jī)器人（第二代）、智能機(jī)器人（現(xiàn)代）。1.4.5機(jī)器人美國軍用機(jī)器人攜帶火箭1.4.5機(jī)器人美軍排爆機(jī)器人1.4.5機(jī)器人美軍投入伊拉克戰(zhàn)場的可攜帶偵察機(jī)器人1.4.5機(jī)器人2007年9月26日，南京市青少年活動(dòng)中心科技館展示大廳里，來自中國科技大學(xué)的15個(gè)仿人形機(jī)器人表演舞蹈《千手觀音》、體操表演和趙本山、范偉的小品《賣拐》等三套拿手絕活，達(dá)到了我國表演類機(jī)器人的最高水平。這批人形機(jī)器人具有17個(gè)自由度，能夠雙足行走、前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎、俯臥站立、翻轉(zhuǎn)、鯉魚打挺、做俯臥撐、站立踢球射門、招手、擁抱，還可以打太極拳、做廣播體操、跳舞。用一種鋰聚合物電池給它們充電，充一次電可以演出20場。1.4.5機(jī)器人

2007年9月26日，南京青少年活動(dòng)中心科技館展示大廳里，來自中國科技大學(xué)的8個(gè)20多厘米高的機(jī)器人表演《千手觀音》，它們的手臂、身軀隨著節(jié)奏依次或伸展或搖擺，還能夠蹲起直立。1.4.5機(jī)器人仿人形機(jī)器人表演舞蹈千手觀音MIT研究的情感機(jī)器人/article.htm?id=20151114A01RDZ00未來的機(jī)器人老婆/?action-viewnews-itemid-2664全球首例自動(dòng)駕駛大客車開放道路行駛1.4.5機(jī)器人

機(jī)器視覺(machinevision)或計(jì)算機(jī)視覺(computervision)：用機(jī)器代替人眼睛進(jìn)行測量和判斷，即用計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)或模擬人類的視覺功能，其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力。

機(jī)器視覺系統(tǒng)：通過圖像攝取裝置將被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和寬度、顏色等信息，轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，抽取目標(biāo)的特征，根據(jù)判別結(jié)果控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。

機(jī)器視覺應(yīng)用：半導(dǎo)體及電子、汽車、冶金、制藥、食品飲料、印刷、包裝、零配件裝配及制造質(zhì)量檢測等。1.4.6機(jī)器視覺

研究如何讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類自然語言，包括回答問題、生成摘要、翻譯等。

1957年，在蘇聯(lián)人造衛(wèi)星成功發(fā)射的刺激下,美國國家研究會大力支持對俄科技論文的計(jì)算機(jī)翻譯。人們最初以為機(jī)器翻譯只要將雙向詞典及一些詞法知識放進(jìn)計(jì)算機(jī)就行了。后來發(fā)現(xiàn)有時(shí)會出現(xiàn)十分荒謬的錯(cuò)誤。

“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”心有余而力不足。俄語

“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”酒是好的但肉變質(zhì)了。1.4.7自然語言理解

自然語言理解的意義:

該研究不僅對智能人機(jī)接口有著重要的實(shí)際意義，而且對不確定人工智能的研究也具有重大的理論價(jià)值。有學(xué)者指出：人工智能如果不能用自然語言作為其知識表示基礎(chǔ)，建立起不確定人工智能的理論和方法，人工智能也就永遠(yuǎn)實(shí)現(xiàn)不了跨越的夢想。1.4.7自然語言理解自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的任務(wù)是設(shè)計(jì)一個(gè)程序系統(tǒng)，它接受關(guān)于所設(shè)計(jì)的程序要求實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)非常高級描述作為其輸入，然后自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)目標(biāo)的具體程序。程序綜合：用戶只需要告訴計(jì)算機(jī)要“做什么”，無須說明“怎么做”，計(jì)算機(jī)就可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)程序的設(shè)計(jì)。

程序正確性的驗(yàn)證：研究出一套理論和方法，通過運(yùn)用這套理論和方法就可以證明程序的正確性。1.4.8自動(dòng)程序設(shè)計(jì)9.智能信息檢索

智能檢索的概念：是指利用人工智能的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識。

智能檢索的重要性：目前，在各種數(shù)據(jù)庫中，尤其是互聯(lián)網(wǎng)上存放著大量的、甚至是海量的信息或知識。面對這種信息海洋，如果還用傳統(tǒng)的人工方式進(jìn)行檢索，已很不現(xiàn)實(shí)。智能信息檢索系統(tǒng)的功能：

(1)能理解自然語言。

(2)具有推理能力。

(3)系統(tǒng)擁有一定的常識性知識。

1.4.9智能信息檢索數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)是一個(gè)以數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化四大支柱技術(shù)為基礎(chǔ)，多學(xué)科交叉、滲透、融合形成的新的交叉學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)庫中找出有意義的模式(一組規(guī)則、聚類、決策樹、依賴網(wǎng)絡(luò)或其他方式表示的知識)。數(shù)據(jù)挖掘主要發(fā)現(xiàn)廣義型、分類型、關(guān)聯(lián)型、預(yù)測型和偏差型這五類知識

。數(shù)據(jù)挖掘方法：統(tǒng)計(jì)方法(回歸分析、判別分析、聚類分析、探索性分析等

)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法(歸納學(xué)習(xí)方法、基于范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等

)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)和數(shù)據(jù)庫方法(多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法、面向?qū)傩缘臍w納方法）。

1.4.10數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

組合優(yōu)化問題（確定最佳調(diào)度或最佳組合的問題）：旅行商問題、生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度、物流中的車輛調(diào)度、智能交通、通信中的路由調(diào)度、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息調(diào)度等。

NP完全問題：用目前知道的最好的方法求解，問題求解需要花費(fèi)的時(shí)間是隨問題規(guī)模增大以指數(shù)關(guān)系增長。

智能組合調(diào)度與指揮方法：已被應(yīng)用于汽車運(yùn)輸調(diào)度、列車的編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統(tǒng)。1.4.11組合優(yōu)化問題

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)用大量簡單處理單元經(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。主要研究內(nèi)容：包括人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)機(jī)制等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、聯(lián)想、模糊推理等能力，在模仿生物神經(jīng)計(jì)算方面有一定優(yōu)勢。目前，神經(jīng)計(jì)算的研究和應(yīng)用已滲透到許多領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、智能控制、模式識別等。1.4.12人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

分布智能的概念：主要研究在邏輯上或物理上分布的智能系統(tǒng)之間如何相互協(xié)調(diào)各自的智能行為，實(shí)現(xiàn)問題的并行求解。

分布式問題求解：主要研究如何在多個(gè)合作者之間進(jìn)行任務(wù)劃分和問題求解，它一般是針對某一問題去創(chuàng)建一個(gè)能夠進(jìn)行合作求解的協(xié)作群體；

多智能體系統(tǒng)：主要研究如何在一群自主的Agent之間進(jìn)行智能行為的協(xié)調(diào)，它不限于單一目標(biāo)，可創(chuàng)建一個(gè)能夠共同處理單個(gè)目標(biāo)或多個(gè)目標(biāo)的智能群體。1.4.13分布式人工智能

智能管理就是把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域，建立智能管理系統(tǒng)，研究如何提高計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)的智能水平，以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論、方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。

智能決策就是把人工智能技術(shù)引入決策過程，建立智能決策支持系統(tǒng)。

智能決策支持系統(tǒng)：20世紀(jì)80年代初提出，是由傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)再加上相應(yīng)的智能部件（專家系統(tǒng)模式、知識庫模式等）就構(gòu)成了智能決策支持系統(tǒng)。1.4.14智能管理與智能決策國際知名美籍華裔科學(xué)家傅京孫（K.S.Fu）在1965年首先把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。

1985年8月，IEEE召開第一屆智能控制學(xué)術(shù)討論會集中討論了智能控制原理和智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

智能控制的兩個(gè)顯著特點(diǎn)：

(1)同時(shí)具有知識表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型混合表示的控制過程。

(2)核心在高層控制，其任務(wù)在于實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)行組織，即決策與規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)廣義問題求解。

智能控制的基本類型：專家智能控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。1.4.15智能控制

智能仿真：將AI引入仿真領(lǐng)域，建立智能仿真系統(tǒng)。仿真是對動(dòng)態(tài)模型的實(shí)驗(yàn)，即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)條件下驅(qū)動(dòng)模型，從而產(chǎn)生模型行為。仿真是在描述性知識、目的性知識及處理知識的基礎(chǔ)上產(chǎn)生結(jié)論性知識。利用AI對整個(gè)仿真過程（建模、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行及結(jié)果分析）進(jìn)行指導(dǎo)，在仿真模型中引進(jìn)知識表示，改善仿真模型的描述能力，為研究面向目標(biāo)的建模語言打下基礎(chǔ)，提高仿真工具面向用戶、面向問題的能力，使仿真更有效地用于決策，更好地用于分析、設(shè)計(jì)