現(xiàn)代科技概論-人工智能

目錄

content第一頁，共30頁。一、何謂人工智能

WhatisArtificialIntelligence?第二頁，共30頁。一、何謂人工智能

WhatisArtificialIntelligence?研究人類智能如何以人工方法來實現(xiàn)。目前，用計算機模擬人類的某些智能活動，如推理、決策、規(guī)劃、設計和學習等。第三頁，共30頁。一、何謂人工智能：智能

WhatisArtificialIntelligence：intelligence自然智能：指人類和一些動物所具有的智力和行為能力人類的自然智能（簡稱智能）：指人類在認識客觀世界中，由思維過程和腦力活動所表現(xiàn)出的綜合能力。

人類大腦是如何實現(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

對智能的嚴格定義

有待于人腦奧秘的揭示，進一步認識

第四頁，共30頁。一、何謂人工智能：智能的觀點

WhatisArtificialIntelligence：viewpointsonintelligence思維理論

智能來源于思維活動，智能的核心是思維，人的一切知識都是思維的產(chǎn)物。可望通過對思維規(guī)律和思維方法的研究，來揭示智能的本質(zhì)。

知識閾值理論

智能取決于知識的數(shù)量及其可運用程度。一個系統(tǒng)所具有的可運用知識越多，其智能就會越高。

進化理論

是美國MIT的Brooks在對人造機器蟲研究的基礎上提出來的。智能取決于感知和行為，取決于對外界復雜環(huán)境的適應，智能不需要知識、不需要表示、不需要推理，智能可由逐步進化來實現(xiàn)。

不一致，從層次結(jié)構(gòu)再認識第五頁，共30頁。一、何謂人工智能：智能的層次結(jié)構(gòu)

WhatisArtificialIntelligence：levelsandstructuresofintelligence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。

中層智能

以丘腦（感覺中樞）為主，主要完成感知活動。

低層智能

以小腦、脊髓為主，主要完成動作反應活動。

不同觀點在層次結(jié)構(gòu)中的對應關系

思維理論

知識閾值理論

進化理論中層智能和低層智能

包含哪些能力？第六頁，共30頁。一、何謂人工智能：智能包含的能力

WhatisArtificialIntelligence：intelligenceandabilities感知能力

通過感知器官感知外界的能力。是人類獲得外界信息的基本途徑，其處理方式有以下兩種：

感知--動作方式：對簡單、緊急信息

感知--思維--動作方式：對復雜信息

記憶和思維能力

記憶：對感知到的外界信息和由思維產(chǎn)生的內(nèi)部知識的存儲過程

思維：對已存儲信息或知識的本質(zhì)屬性、內(nèi)部知識的認識過程

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)感性形象認識材料對客觀現(xiàn)象進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，因靈感而頓時開竅第七頁，共30頁。一、何謂人工智能：智能包含的能力

WhatisArtificialIntelligence：intelligenceandabilities學習和自適應能力

學習：是一個具有特定目的的知識獲取過程

是人的一種本能。不同人的學習方法、能力不同

自適應：是一種通過自我調(diào)節(jié)適應外界環(huán)境的過程

是人的一種本能。不同人的適應能力不同

行為能力

含義：是人們對感知到的外界信息作出動作反應的能力

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

實現(xiàn)過程：通過脊髓來控制

由語言、表情、體姿等來實現(xiàn)第八頁，共30頁。一、何謂人工智能：智能

WhatisArtificialIntelligence：intelligence綜合各種不同觀點，可從能力和學科兩個方面討論

能力方面

人工智能就是用人工的方法在機器（計算機）上實現(xiàn)的智能，或稱機器智能

學科方面

是一門研究如何構(gòu)造智能機器或智能系統(tǒng)，以模擬、延伸和擴展人類智能的學科

Turing測試

如下圖所示。能分辨出人和機器的概率小于50%

Turing測試存在的問題

僅反映了結(jié)果的比較，沒涉及思維過程

沒指出是什么人第九頁，共30頁。測試主持人被測機器被測人小于50%？Turing測試，1950一、何謂人工智能：圖靈測試

WhatisArtificialIntelligence：TheTuringTest第十頁，共30頁。測試主持人被測機器被測人小于50%？Turing測試，1950一、何謂人工智能：中文屋

WhatisArtificialIntelligence：theChineseroomargument第十一頁，共30頁。一、何謂人工智能：中文屋

WhatisArtificialIntelligence：theChineseroomargument一個對中文一竅不通的，以英語作母語的人被關閉在一只有兩個通口的封閉房間中。房間里有一本用英文寫成，從形式上說明中文文字句法和文法組合規(guī)則的手冊，以及一大堆中文符號。房外的人不斷向房間內(nèi)遞進用中文寫成的問題。房內(nèi)的人便按照手冊的說明，將中文符號組合成對問題的解答，并將答案遞出房間。第十二頁，共30頁。一、何謂人工智能：中文屋

WhatisArtificialIntelligence：theChineseroomargument第十三頁，共30頁。一、何謂人工智能：目標

WhatisArtificialIntelligence：goals遠期目標

揭示人類智能的根本機理，用智能機器去模擬、延伸和擴展人類的智能

涉及到腦科學、認知科學、計算機科學、系統(tǒng)科學、控制論等多種學科，并依賴于它們的共同發(fā)展

近期目標

研究如何使現(xiàn)有的計算機更聰明，即使它能夠運用知識去處理問題，能夠模擬人類的智能行為。

相互關系

遠期目標為近期目標指明了方向

近期目標則為遠期目標奠定了理論和技術(shù)基礎第十四頁，共30頁。一、何謂人工智能：歷史上的嘗試

WhatisArtificialIntelligence：HistoricalAttemptsMaryShelley，1818年，描述了一個科學家弗蘭肯斯坦創(chuàng)造生命的故事。Frankensteincreatesthefiend-illustrationbyBernieWrightson(?1977)

Frankenstein，后被改編為電影，《弗蘭肯斯坦》《人造人的故事》第十五頁，共30頁。一、何謂人工智能：歷史上的嘗試

WhatisArtificialIntelligence：HistoricalAttempts1770年,TheTurk土耳其行棋傀儡第十六頁，共30頁。一、何謂人工智能：歷史上的嘗試

WhatisArtificialIntelligence：HistoricalAttemptsJosephFaber'sAmazingTalkingMachine(1830-40's)TheEuphonia（塔納格拉雀，美聲裸鼻雀）TalkingHead，聊天的機器，會說話的頭（聊天之腦）TheEuphonia第十七頁，共30頁。一、何謂人工智能：歷史上的嘗試

WhatisArtificialIntelligence：HistoricalAttempts1920年捷克作家卡佩克（KarelCapek）的劇本《Rossum’SUniversalRobots》，羅薩姆的萬能機器人。劇中的人造勞動者取名為Robota，捷克語的意思是“苦力”、“奴隸”。英語的Robot一詞就是由此而來的，以后世界各國都用Robot作為機器人的代名詞。Robot：機器人"CHEAPLABOR.ROSSUM'SROBOTS."

"ROBOTSFORTHETROPICS.

150DOLLARSEACH."

"EVERYONESHOULDBUYHISOWNROBOT."

"DOYOUWANTTOCHEAPENYOUROUTPUT?

ORDERROSSUM'SROBOTS"

第十八頁，共30頁。一、何謂人工智能：歷史上的嘗試

WhatisArtificialIntelligence：HistoricalAttempts技術(shù)發(fā)展5thcB.C.亞里士多德，演繹邏輯1642 ，帕斯卡，加法機1694，萊布尼茲，計算機器第十九頁，共30頁。一、何謂人工智能：歷史上的嘗試

WhatisArtificialIntelligence：HistoricalAttempts技術(shù)發(fā)展1834，巴貝奇，分析機（差分機）第二十頁，共30頁。一、何謂人工智能：歷史上的嘗試

WhatisArtificialIntelligence：HistoricalAttempts邏輯發(fā)展1848布爾，邏輯運算

chocolateand?nutsandmint第二十一頁，共30頁。一、何謂人工智能：計算機的發(fā)明

WhatisArtificialIntelligence：computer1945ENIACElectronicNumericalIntegratorandComputer第二十二頁，共30頁。一、何謂人工智能：計算機的發(fā)明

WhatisArtificialIntelligence：computer1949EDVACElectronicDiscreteVariableAutomaticComputer第二十三頁，共30頁。一、何謂人工智能：人工智能的提出

WhatisArtificialIntelligence：A.I.AI誕生于一次歷史性的聚會

時間：1956年夏季

地點：達特莫斯(Dartmouth)大學

目的：為使計算機變得更“聰明”，或者說使計算機具有智能

發(fā)起人：

麥卡錫(J.McCarthy），Dartmouth的年輕數(shù)學家、計算機專家，后為MIT教授

明斯基(M.L.Minsky），哈佛大學數(shù)學家、神經(jīng)學家，后為MIT教授

洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心負責人

香農(nóng)(C.E.Shannon)，貝爾實驗室信息部數(shù)學研究員

參加人：

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

會議結(jié)果：

由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語

第二十四頁，共30頁。一、何謂人工智能：早期研究

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

1960年研制了通用問題求解程序。該程序當時可解決11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、河內(nèi)梵塔、人—羊過河等。

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

MIT小組：1958年，麥卡西建立了行動規(guī)劃咨詢系統(tǒng)。

1960年，麥卡西又研制了人工智能語言LISP。

1961年，明斯基發(fā)表了“走向人工智能的步驟”的論文，推動了人工智能的發(fā)展。

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

1965年，費根鮑姆開始研究化學專家系統(tǒng)DENDRAL。第二十五頁，共30頁。一、何謂人工智能：挫折

WhatisArtificialIntelligence：frustration失敗的預言：

60年代初，西蒙預言：10年內(nèi)計算機將成為世界冠軍、將證明一個未發(fā)現(xiàn)的數(shù)學定理、將能譜寫出具有優(yōu)秀作曲家水平的樂曲、大多數(shù)心理學理論將在計算機上形成。

挫折和教訓

在博弈方面，塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對弈時，5局敗了4局。

在定理證明方面，發(fā)現(xiàn)魯賓遜歸結(jié)法的能力有限。當用歸結(jié)原理證明兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)時，推了10萬步也沒證出結(jié)果。

在問題求解方面，對于不良結(jié)構(gòu)，會產(chǎn)生組合爆炸問題。

在機器翻譯方面，發(fā)現(xiàn)并不那么簡單，甚至會鬧出笑話。例如，把“心有余而力不足”的英語句子翻譯成俄語，再翻譯回來時竟變成了“酒是好的，肉變質(zhì)了”

在神經(jīng)生理學方面，研究發(fā)現(xiàn)人腦有1011-12以上的神經(jīng)元，在現(xiàn)有技術(shù)條件下用機器從結(jié)構(gòu)上模擬人腦是根本不可能的。

在其它方面，人工智能也遇到了不少問題。在英國，劍橋大學的詹姆教授指責“人工智能研究不是騙局，也是庸人自擾”。從此，形勢急轉(zhuǎn)直下，在全世界范圍內(nèi)人工智能研究陷入困境、落入低谷。

第二十六頁，共30頁。一、何謂人工智能：以知識為中心的研究

WhatisArtificialIntelligence：knowledge-orientedresearches以知識為中心的研究：

專家系統(tǒng)實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應用，從一般思維規(guī)律探討走向?qū)ｉT知識運用的重大突破，是AI發(fā)展史上的一次重要轉(zhuǎn)折。

1972年，費根鮑姆開始研究MYCIN專家系統(tǒng)，并于1976年研制成功。從應用角度看，它能協(xié)助內(nèi)科醫(yī)生診斷細菌感染疾病，并提供最佳處方。從技術(shù)角度看，他解決了知識表示、不精確推理、搜索策略、人機聯(lián)系、知識獲取及專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)等一系列重大技術(shù)問題。

1976年，斯坦福大學的杜達(R.D.Duda)等人開始研制地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)PROSPECTOR

這一時期，與專家系統(tǒng)同時發(fā)展的重要領域還有計算機視覺和機器人，自然語言理解與機器翻譯等。

新的問題：

專家系統(tǒng)本身所存在的應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、沒有分布式功能、不能訪問現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫等問題被逐漸暴露出來。

第二十七頁，共30頁。一、何謂人工智能：從學派分立到綜合

WhatisArtificialIntelligence：synthesis20世紀80年代到本世紀初人工智能研究形成了三大學派：

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的再度興起和布魯克