人工智能課件第一次課

人工智能原理與實(shí)踐

ArtificialIntelligence:PrinciplesandApplications楊豐第一頁(yè)，共四十三頁(yè)。本課程的安排

CoursePlanning授課學(xué)時(shí)：30學(xué)時(shí)1-10周實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：18機(jī)時(shí)2-10周平時(shí)和實(shí)驗(yàn)成績(jī)：20分考試：80分（在第十周隨堂考）第二頁(yè)，共四十三頁(yè)。課程結(jié)構(gòu)第一章緒論

（1*3=3學(xué)時(shí)）-1人工智能的界定人工智能的學(xué)科范疇人工智能的研究方法與應(yīng)用人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史與趨勢(shì)第二章游戲軟件的設(shè)計(jì)

（2*3=9學(xué)時(shí)）人工智能與游戲追擊與逃跑-2運(yùn)動(dòng)模式-3基本路徑探索-4第三章搜索技術(shù)

（5*3=15學(xué)時(shí)）A*搜索算法-5有限狀態(tài)機(jī)-6模糊邏輯-7概率概論-8遺傳算法-9第四章優(yōu)化算法及產(chǎn)生式規(guī)則

（1*3=3學(xué)時(shí)）-10

最優(yōu)化問(wèn)題產(chǎn)生式規(guī)則第三頁(yè)，共四十三頁(yè)。第一章緒論

Introduction第一節(jié)人工智能的界定第二節(jié)人工智能的學(xué)科范疇第三節(jié)人工智能的研究方法與應(yīng)用第四節(jié)人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史與趨勢(shì)第四頁(yè)，共四十三頁(yè)。第一節(jié)人工智能的界定

DefiningAI(ArtificialIntelligence)人工智能（AI）是研究和設(shè)計(jì)具有智能行為的計(jì)算機(jī)程序，使其如同具有智能行為的人或動(dòng)物一樣去執(zhí)行任務(wù)。

第五頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.1智能機(jī)器

(Intelligentmachine)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)（anthropomorphictask）的機(jī)器。第六頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.2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。第七頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.3人工智能（能力）人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通暢與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)。第八頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.4人工智能是一種使計(jì)算機(jī)能夠思維、使機(jī)器具有智力的激動(dòng)人心的新嘗試。第九頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.5人工智能是那些與人的思維、決策、問(wèn)題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動(dòng)的自動(dòng)化。第十頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.6人工智能是用計(jì)算模型進(jìn)行研究的智力行為。第十一頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.7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。第十二頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.8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)。第十三頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.9人工智能研究如何通過(guò)使計(jì)算機(jī)做事而讓人過(guò)得更好。第十四頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.10人工智能是一門(mén)通過(guò)計(jì)算過(guò)程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科。第十五頁(yè)，共四十三頁(yè)。定義1.11人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動(dòng)化有關(guān)的一個(gè)分支。第十六頁(yè)，共四十三頁(yè)。圖靈測(cè)試當(dāng)一個(gè)人與一個(gè)封閉房間里的人或者機(jī)器交談時(shí)，如果他不能分辨自己?jiǎn)栴}的回答是計(jì)算機(jī)還是人給出時(shí)，則稱該機(jī)器是具有智能的。以往該試驗(yàn)幾乎是衡量機(jī)器人工智能的唯一標(biāo)準(zhǔn)，但是從九十年代開(kāi)始，現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家開(kāi)始對(duì)此試驗(yàn)提出異議：反對(duì)封閉式的，機(jī)器完全自主的智能；提出與外界交流的，人機(jī)交互的智能。

第十七頁(yè)，共四十三頁(yè)。計(jì)算機(jī)需要的能力自然語(yǔ)言處理知識(shí)表示自動(dòng)推理機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器人技術(shù)第十八頁(yè)，共四十三頁(yè)。第二節(jié)人工智能的學(xué)科范疇人工智能是一門(mén)新興的邊緣科學(xué)，是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科，吸取了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的最新成就，以思維和智能為核心，形成具有自身研究特點(diǎn)的新的體系。第十九頁(yè)，共四十三頁(yè)。人工智能及其相關(guān)學(xué)科第二十頁(yè)，共四十三頁(yè)。人工智能的基礎(chǔ)哲學(xué)-知識(shí)從哪里來(lái)？知識(shí)如何導(dǎo)致行動(dòng)的？數(shù)學(xué)-如何用不確定的知識(shí)進(jìn)行推理？經(jīng)濟(jì)學(xué)-如何決策獲得最大利益？神經(jīng)學(xué)-人腦如何處理信息？心理學(xué)-人類如何思考和行動(dòng)的？計(jì)算機(jī)工程學(xué)-如何能夠創(chuàng)造出能干的計(jì)算機(jī)？控制論-人工制品如何能在自己的控制下運(yùn)轉(zhuǎn)？語(yǔ)言學(xué)-語(yǔ)言和思維是怎么聯(lián)系起來(lái)的？第二十一頁(yè)，共四十三頁(yè)。人工智能各學(xué)派的認(rèn)知觀符號(hào)主義（symbolicism）-邏輯主義（logicism）、心理學(xué)派（phychologism）或計(jì)算機(jī)學(xué)派，主要為物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理。來(lái)源于-數(shù)理邏輯連接主義（connectionism）-仿生學(xué)派（bionicsism）、生物學(xué)派（physiologism），主要為神經(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。行為主義（actionism）-進(jìn)化主義(evolutionism）或控制論學(xué)派（cyberneticsism）主要為控制論及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。第二十二頁(yè)，共四十三頁(yè)。人工智能成功的實(shí)例1953年，美國(guó)喬治敦大學(xué)組織了第一次機(jī)器翻譯的實(shí)際實(shí)驗(yàn)。

1954年7月，IBM公司在701計(jì)算機(jī)上做了俄譯英的公開(kāi)表演。

1956年，Newell(艾倫.紐厄爾)和Simon(西蒙)等人首先取得突破，他們編的程序LogicTheorist(應(yīng)用啟發(fā)式技術(shù))證明了《數(shù)學(xué)原理》第二章中的三十八條定理，又于1963年證明了該章中的全部五十二條定理，走上了以計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬人類思維的道路，第一次把求解方法和問(wèn)題的領(lǐng)域知識(shí)分離開(kāi)。

1958年定理證明方面取得新成就，美籍?dāng)?shù)理邏輯學(xué)家王浩在IBM704計(jì)算機(jī)上以3-5分鐘證明了《數(shù)學(xué)原理》有關(guān)命題演算的全部220條定理，還用了幾分鐘證明了該書(shū)中帶等式的謂詞演算的150條定理中的85%，1959年再接再厲，僅用了8.4分鐘就證明了以上全部定理。

1959年，IBM公司的Gelernter(格倫特爾)研制出平面幾何證明程序。第二十三頁(yè)，共四十三頁(yè)。智能體Agent智能體傳感器執(zhí)行器？環(huán)境感知行動(dòng)第二十四頁(yè)，共四十三頁(yè)。第三節(jié)主要的應(yīng)用領(lǐng)域1.自然語(yǔ)言理解（NaturalLanguageUnderstanding）

自然語(yǔ)言是人類之間信息交流的主要媒介。，由于人類有很強(qiáng)的理解自然語(yǔ)言的能力，因此互相間的信息交流顯得輕松自如。目前計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人類之間的交互幾乎還只能使用嚴(yán)格限制的各種非自然語(yǔ)言，因此解決計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能理解自然語(yǔ)言的問(wèn)題，引起人們的興趣和重視，一直是人工智能領(lǐng)域的重要研究課題之一。實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯過(guò)程中，如果計(jì)算機(jī)確實(shí)會(huì)理解一個(gè)句子的意義，那么就可能進(jìn)行釋義，從而能較通順地給出譯文。目前人工智能研究中，在理解有限范圍的自然語(yǔ)言對(duì)話和理解用自然語(yǔ)言表達(dá)的小段文章或故事方面的程序系統(tǒng)已有一些進(jìn)展，但由于理解自然語(yǔ)言涉及對(duì)上下文背景知識(shí)的處理以及根據(jù)這些知識(shí)進(jìn)行推理的一些技術(shù)，因此實(shí)現(xiàn)功能較強(qiáng)的理解系統(tǒng)仍是一個(gè)比較艱巨的任務(wù)。第二十五頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域2.數(shù)據(jù)庫(kù)的智能檢索（IntelligentRetrievalfromDatabase）

數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是存儲(chǔ)某個(gè)學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，隨著應(yīng)用的進(jìn)一步發(fā)展，存儲(chǔ)信息量愈來(lái)愈龐大，因此解決智能檢索的問(wèn)題便具有實(shí)際意義。

智能信息檢索系統(tǒng)應(yīng)具有如下的功能：

（1）能理解自然語(yǔ)言，允許用自然語(yǔ)言提出各種詢問(wèn)；

（2）具有推理能力，能根據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí)，演繹出所需的答案；

（3）系統(tǒng)擁有一定常識(shí)性知識(shí)，以補(bǔ)充學(xué)科范圍的專業(yè)知識(shí)。系統(tǒng)根據(jù)這些常識(shí)，將能演繹出更一般詢問(wèn)的一些答案來(lái)。

實(shí)現(xiàn)這些功能要應(yīng)用人工智能的方法。第二十六頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域3.專家咨詢系統(tǒng)（ExpertConsultingSystems）

專家咨詢系統(tǒng)就是一種智能的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，該系統(tǒng)存儲(chǔ)有某個(gè)專門(mén)領(lǐng)域中經(jīng)事先總結(jié)、并按某種格式表示的專家知識(shí)（構(gòu)成知識(shí)庫(kù)），以及擁有類似于專家解決實(shí)際問(wèn)題的推理機(jī)制（組成推理系統(tǒng)）。系統(tǒng)能對(duì)輸入信息進(jìn)行處理，并運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理，做出決策和判斷，其解決問(wèn)題的水平達(dá)到專家的水準(zhǔn)，因此能起到專家的作用或成為專家的助手。專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和研究是人工智能研究中面向?qū)嶋H應(yīng)用的課題，受到人們的極大重視。已開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)數(shù)以百計(jì)，應(yīng)用領(lǐng)域涉及化學(xué)、醫(yī)療、地質(zhì)、氣象、交通、教育、軍事等，可以說(shuō)只要有專家工作的場(chǎng)合，就可以開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)。

目前專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則的演繹技術(shù)，開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵問(wèn)題是知識(shí)表示、應(yīng)用和獲取技術(shù)，困難在于許多領(lǐng)域中專家的知識(shí)往往是瑣碎的，不精確的或不確定的，因此目前研究仍集中在這一核心課題。對(duì)專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具的研制發(fā)展也很迅速。第二十七頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域4.定理證明（TheoremProving）

數(shù)學(xué)領(lǐng)域中對(duì)臆測(cè)的定理尋求一個(gè)證明，一直被認(rèn)為是一項(xiàng)需要智能才能完成的任務(wù)。證明定理時(shí)，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且需要有某些直覺(jué)的技巧。例如數(shù)學(xué)家在求證一個(gè)定理時(shí)，會(huì)熟練地運(yùn)用他豐富的專業(yè)知識(shí)，猜測(cè)應(yīng)當(dāng)先證明哪一個(gè)引理，精確判斷出已有的哪些定理將起作用，并把主問(wèn)題分解為若干子問(wèn)題，分別獨(dú)立進(jìn)行求解。因此人工智能研究中機(jī)器定理證明很早就受到注視，并取得不少成果。

例如使用謂詞邏輯語(yǔ)言，其演繹過(guò)程的形式體系研究，幫助人們更清楚地理解推理過(guò)程的各個(gè)組成部分。因此機(jī)器定理證明的研究具有普遍意義。第二十八頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域5.博弈（GamePlaying）

博弈被認(rèn)為是智能的活動(dòng)，人工智能中主要是研究下棋程序，在六十年代就出現(xiàn)了很有名的西洋跳棋和國(guó)際象棋的程序，并達(dá)到了大師的水平。進(jìn)入90年代，IBM公司以其雄厚硬件基礎(chǔ)，支持開(kāi)發(fā)后來(lái)被稱之為“深藍(lán)”的國(guó)際象棋系統(tǒng)，并為此開(kāi)發(fā)了專用的芯片，以提高計(jì)算機(jī)的搜索速度。1996年2月，與國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫進(jìn)行了第一次比賽，經(jīng)過(guò)六個(gè)回合的比賽之后，“深藍(lán)”以2：4告負(fù)。1997年5月，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)改進(jìn)以后，“深藍(lán)”又第二次與卡斯帕羅夫交鋒，并最終以3.5：2.5戰(zhàn)勝了卡斯帕羅夫，在世界范圍內(nèi)引起了轟動(dòng)。

博弈問(wèn)題為搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)等問(wèn)題的研究課題提供了很好的實(shí)際背景，所發(fā)展起來(lái)的一些概念和方法對(duì)其他人工智能問(wèn)題也很有用。第二十九頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域6.機(jī)器人學(xué)（Robotics）

由于自動(dòng)裝配、海洋開(kāi)發(fā)、空間探索等實(shí)際問(wèn)題的需要，對(duì)機(jī)器的智能水平提出了更高的要求。特別是危險(xiǎn)環(huán)境，人們難以勝任的場(chǎng)合更迫切需要機(jī)器人，從而推動(dòng)了智能機(jī)器的研究。

機(jī)器人學(xué)的研究推動(dòng)了許多人工智能思想的發(fā)展，有一些技術(shù)可在人工智能研究中用來(lái)建立世界狀態(tài)模型和描述世界狀態(tài)變化的過(guò)程。關(guān)于機(jī)器人動(dòng)作規(guī)劃生成和規(guī)劃監(jiān)督執(zhí)行等問(wèn)題的研究，推動(dòng)了規(guī)劃方法的發(fā)展。此外由于智能機(jī)器是一個(gè)綜合性的課題，除機(jī)械手和步行機(jī)構(gòu)外，還要研究機(jī)器視覺(jué)、觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等傳感技術(shù)，以及機(jī)器人語(yǔ)言和智能控制軟件等?？梢钥闯鲞@是一個(gè)涉及精密機(jī)械、信息傳感技術(shù)、人工智能方法、智能控制以及生物工程等學(xué)科的綜合技術(shù)。第三十頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域7.自動(dòng)程序設(shè)計(jì)（AutomaticProgramming）

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)的非常高級(jí)的描述作為其輸入，然后自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)目標(biāo)的具體程序。在某種意義上來(lái)說(shuō)，編譯程序?qū)嶋H就是去做"自動(dòng)程序設(shè)計(jì)"的工作。編譯程序接受一段有關(guān)干某件事情的源碼說(shuō)明（源程序），然后轉(zhuǎn)換成一個(gè)目標(biāo)碼程序（目的程序）去完成這件事情。而這里所說(shuō)的自動(dòng)程序設(shè)計(jì)相當(dāng)于一種"超級(jí)編譯程序"，它要求能對(duì)高級(jí)描述進(jìn)行處理，通過(guò)規(guī)劃過(guò)程，生成得到所需的程序。因而自動(dòng)程序設(shè)計(jì)所涉及的基本問(wèn)題與定理證明和機(jī)器人學(xué)有關(guān)，要用到人工智能方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，它也是軟件工程和人工智能相結(jié)合的課題。

自動(dòng)編制出一份程序來(lái)獲得某種指定結(jié)果的任務(wù)同論證一份給定的程序?qū)@得某種指定結(jié)果的任務(wù)是緊密相關(guān)的，前者也稱程序綜合，后者稱為程序驗(yàn)證。許多自動(dòng)程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)將產(chǎn)生一份輸出程序的驗(yàn)證作為額外的收益。

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是把程序調(diào)試的概念作為問(wèn)題求解的策略來(lái)使用。實(shí)踐已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對(duì)程序設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問(wèn)題，先產(chǎn)生一個(gè)代價(jià)不太高的有錯(cuò)誤的解，然后再進(jìn)行修改的作法，要比堅(jiān)持要求第一次得到的解就完全沒(méi)有缺陷的作法，通常效率要高得多。第三十一頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域8.組合調(diào)度問(wèn)題（CombinatorialandSchedulingProblems）

有許多實(shí)際的問(wèn)題是屬于確定最佳調(diào)度或最佳組合的問(wèn)題，例如旅行商問(wèn)題就是其中之一。這個(gè)問(wèn)題是要求給推銷員確定一條最短的旅行路線，他的旅程是從某一個(gè)城市出發(fā)，然后遍訪他所要訪問(wèn)的城市，而且每個(gè)城市只訪問(wèn)一次，然后回到出發(fā)城市。該問(wèn)題的一般化提法是：對(duì)由幾個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的一個(gè)圖的各條邊，尋找一條最小耗費(fèi)的路徑，使得這條路徑只對(duì)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)穿行一次。

在大多數(shù)的這類問(wèn)題中，隨著求解問(wèn)題規(guī)模的增大，求解程序都面臨著組合爆炸問(wèn)題。這些問(wèn)題中有幾個(gè)（包括旅行商問(wèn)題）是屬于計(jì)算理論家稱為NP-完全性一類的問(wèn)題。

用現(xiàn)在知道的最佳方法求解NP-完全性問(wèn)題，所花費(fèi)的時(shí)間是隨著問(wèn)題規(guī)模增大按指數(shù)方式增長(zhǎng)，但迄今還不知道是否有更快的方法（如只涉及多項(xiàng)式時(shí)間）存在。人工智能學(xué)者們?cè)?jīng)研究過(guò)若干種組合問(wèn)題的求解方法，他們的努力主要集中在使"時(shí)間-問(wèn)題大小"曲線的變化盡可能地緩慢，即使它必須按指數(shù)方式增長(zhǎng)。此外有關(guān)問(wèn)題領(lǐng)域的知識(shí)，確實(shí)是一些較有效的求解方法的關(guān)鍵因素，為處理組合問(wèn)題而發(fā)展起來(lái)的許多方法，對(duì)其他組合爆炸不甚嚴(yán)重的問(wèn)題也是有用的。第三十二頁(yè)，共四十三頁(yè)。主要的應(yīng)用領(lǐng)域9.感知問(wèn)題（PerceptionProblems）

人工智能研究中，已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上攝象機(jī)輸入以便能夠"看見(jiàn)"周圍的東西，或者裝上話筒以便能"聽(tīng)見(jiàn)"外界的聲音。視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)都是感知問(wèn)題，都涉及到要對(duì)復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)表明有效的處理方法要求具有"理解"的能力，而理解則要求大量有關(guān)感受到的事物的許多基礎(chǔ)知識(shí)。

在人工智能中研究的感知過(guò)程通常包含一組操作，例如可見(jiàn)的景物由傳感器編碼，并被表示為一個(gè)灰度數(shù)值的矩陣，這些灰度數(shù)值由檢測(cè)器加以處理，檢測(cè)器搜索主要圖象的成份，如線段、簡(jiǎn)單曲線、角等等。這些成份又被處理以便根據(jù)景物的表面和形狀來(lái)推測(cè)有關(guān)景物三維特征的信息，其最終目標(biāo)則是利用某個(gè)適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛠?lái)表示該景物。例如一個(gè)高層描述組成的模型是："一座山，山頂上有一棵樹(shù)，山上牛正在吃草"。

整個(gè)感知問(wèn)題的要點(diǎn)是建立一個(gè)精煉的表示來(lái)取代難以處理的極其龐大的、未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)，這種最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標(biāo)。例如若顏色是重要的，則系統(tǒng)必須予以重視；若空間關(guān)系和變量是重要的，則系統(tǒng)必須給予精確的判斷。不同的系統(tǒng)將有不同的目標(biāo)，但所有的系統(tǒng)都必須把來(lái)自輸入多得驚人的感知數(shù)據(jù)壓縮為一種容易處理和有意義的描述。

在視覺(jué)問(wèn)題中，感知一幅景物的主要困難是候選描述的數(shù)量太多。有一種策略是對(duì)不同層次的描述作出假設(shè)，然后再測(cè)試這些假設(shè)，這種假設(shè)-測(cè)試的策略給這個(gè)問(wèn)題提供了一種方法，它可應(yīng)用于感知過(guò)程的不同層次上。此外假設(shè)的建立過(guò)程還要求大量有關(guān)感知對(duì)象的知識(shí)。

感知問(wèn)題除了信號(hào)處理技術(shù)外，還涉及知識(shí)表示和推理模型等一些人工智能技術(shù)。

第三十三頁(yè)，共四十三頁(yè)。第四節(jié)人工智能的

發(fā)展簡(jiǎn)史與趨勢(shì)人工智能

（ArtificialIntelligence）是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性新學(xué)科，其誕生可追溯到50年代中期。1956年夏季，在美國(guó)Dartmouth大學(xué)，由年青數(shù)學(xué)助教J.McCarthy（現(xiàn)斯坦福大學(xué)教授）和他的三位朋友M.Minsky（哈佛大學(xué)年青數(shù)學(xué)和神經(jīng)學(xué)家，現(xiàn)MIT教授）、N.Lochester（IBM公司信息研究中心負(fù)責(zé)人）和C.Shannon（貝爾實(shí)驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)研究員）共同發(fā)起，邀請(qǐng)IBM公司的T.More和A.Samuel、MIT的O.Selfridge和R.Solomonff以及RAND公司和Carnagie工科大學(xué)的A.Newell和H.A.Simon（均為CMU教授）等人參加夏季學(xué)術(shù)討論班，歷時(shí)兩個(gè)月。這十位學(xué)者都是在數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域中從事教學(xué)和研究工作的學(xué)者，在會(huì)上他們第一次正式使用了人工智能（AI）這一術(shù)語(yǔ)，從而開(kāi)創(chuàng)了人工智能的研究方向。第三十四頁(yè)，共四十三頁(yè)。1.萌芽期（1956年以前）公元850年，古希臘就有制造機(jī)器人幫助人們勞動(dòng)的神話傳說(shuō)。在我國(guó)公元前900多年，也有歌舞機(jī)器人傳說(shuō)的記載，這說(shuō)明古代人就有人工智能的幻想。十二世紀(jì)末至十三世紀(jì)初年間，西班牙的神學(xué)家和邏輯學(xué)家RomenLuee試圖制造能解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。十七世紀(jì)法國(guó)物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家B.Pascal制成了世界上第一臺(tái)會(huì)演算的機(jī)械加法器并獲得實(shí)際應(yīng)用。隨后德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家G.W.Leibniz在這臺(tái)加法器的基礎(chǔ)上發(fā)展并制成了進(jìn)行全部四則運(yùn)算的計(jì)算器。他還提出了邏輯機(jī)的設(shè)計(jì)思想，即通過(guò)符號(hào)體系，對(duì)對(duì)象的特征進(jìn)行推理，這種“萬(wàn)能符號(hào)”和“推理計(jì)算”的思想是現(xiàn)代化“思考”機(jī)器的萌芽，因而他曾被后人譽(yù)為數(shù)理邏輯的第一個(gè)奠基人。十九世紀(jì)英國(guó)數(shù)學(xué)和力學(xué)家C.Babbage致力于差分機(jī)和分析機(jī)的研究，雖因條件限制未能完全實(shí)現(xiàn)，但其設(shè)計(jì)思想不愧為當(dāng)時(shí)人工智能最高成就。

1936年，年僅24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家A.M.Turing在他的一篇"理想計(jì)算機(jī)"的論文中，就提出了著名的圖林機(jī)模型，1945年他進(jìn)一步論述了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)思想，1950年他又在"計(jì)算機(jī)能思維嗎？"一文中提出了機(jī)器能夠思維的論述，可以說(shuō)這些都是圖靈為人工智能所作的杰出貢獻(xiàn)。

第三十五頁(yè)，共四十三頁(yè)。2.形成時(shí)期（1956-1961）1956年在美國(guó)的Dartmouth大學(xué)的一次歷史性的聚會(huì)被認(rèn)為是人工智能學(xué)科正式誕生的標(biāo)志，從此在美國(guó)開(kāi)始形成了以人工智能為研究目標(biāo)的幾個(gè)研究組：如Newell和Simon的Carnegie-RAND協(xié)作組；Samuel和Gelernter的IBM公司工程課題研究組；Minsky和McCarthy的MIT研究組等1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理學(xué)小組編制出一個(gè)稱為邏輯理論機(jī)LT(TheLogicTheoryMachine)的數(shù)學(xué)定理證明程序1956年Samuel研究的具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力的西洋跳棋程序是IBM小組有影響的工作。1959年這個(gè)程序曾戰(zhàn)勝設(shè)計(jì)者本人，1962年還擊敗了美國(guó)一個(gè)州的跳棋大師。

在MIT小組，1959年McCarthy發(fā)明的表（符號(hào)）處理語(yǔ)言LISP，成為人工智能程序設(shè)計(jì)的主要語(yǔ)言，至今仍被廣泛采用。1958年McCarthy建立的行動(dòng)計(jì)劃咨詢系統(tǒng)以及1960年Minsky的論文"走向人工智能的步驟"，對(duì)人工智能的發(fā)展都起了積極的作用。第三十六頁(yè)，共四十三頁(yè)。3.發(fā)展時(shí)期（1961年以后）六十年代以來(lái)，人工智能的研究活動(dòng)越來(lái)越受到重視。為了揭示智能的有關(guān)原理，研究者們相繼對(duì)問(wèn)題求解、博弈、定理證明、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域的課題進(jìn)行了深入的研究。從80年代中期開(kāi)始，經(jīng)歷了10多年的低潮之后，有關(guān)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的研究取得了突破性的進(jìn)展。1997年5月，IBM公司研制的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)，以3.5：2.5的比分，首次在正式比賽中戰(zhàn)勝了人類國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。第三十七頁(yè)，共四十三頁(yè)。我國(guó)人工智能研究狀況從七十年代開(kāi)始，在國(guó)家的支持下，做了一些