計算機導(dǎo)論-人工智能

人工智能

本章討論的主要問題是：

1.什么是智能？什么是人工智能？為什么要研究人工智能？2.如何實現(xiàn)人工智能？人工智能的主要研究方法是什么？3.目前，人工智能都應(yīng)用在哪些領(lǐng)域？有成熟的應(yīng)用嗎？情景問題——人PK計算機計算機比人做得更好:對大整數(shù)進行快速計算，實現(xiàn)復(fù)雜的方程求解；在詞典中進行快速查找，長期記憶大量數(shù)據(jù)；

……計算機比人做得更好:

模式識別。例如，人可以識別出各種各樣的桌子，可以識別不同字體和形狀的字母；邏輯推理，圖像識別，……BAB

A

B

A

B

A

B

ABA

A

B情景問題——人PK計算機下棋、打牌等是非常能夠體現(xiàn)人類智能的競技性活動，但是，現(xiàn)在計算機能夠像人類一樣下棋、打橋牌、打麻將，甚至手機上一般都有諸如此類的游戲，如果一般的游戲者和計算機對弈，獲勝的一方常常是計算機。

什么是智能？什么是人工智能？人工智能與人類智能有什么關(guān)系？如何判定機器是否具有智能？智能的定義人工智能——什么是人工智能

現(xiàn)代漢語詞典對智能的定義是：智慧和能力。

智慧是指辨析判斷、發(fā)明創(chuàng)造的能力；

智力是指人認(rèn)識、理解客觀事物并運用知識、經(jīng)驗等解決問題的能力，包括記憶、觀察、想像、思考、判斷等；

思維是指在表象、概念的基礎(chǔ)上進行分析、綜合、判斷、推理等認(rèn)識活動的過程。智能是一個難以準(zhǔn)確定義的概念，其根本原因在于人類智能的奧秘還沒有完全被揭開，沒有人確切地知道人腦是如何存儲和處理知識，如何將事物之間的聯(lián)系合成信息。人工智能的定義人工智能——什么是人工智能

關(guān)于人工智能的嚴(yán)格定義，學(xué)術(shù)界還沒有統(tǒng)一的認(rèn)識。人工智能是研究如何使計算機具有智能或如何利用計算機實現(xiàn)智能的理論、方法和技術(shù)。

1981年，費根鮑姆（Feigenbaum）：“人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，涉及到智能計算機系統(tǒng)的設(shè)計，該系統(tǒng)顯示人類行為中與智能有關(guān)的某些特征”。

1984年，紹特里夫（Shortliffe）：“人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它研究問題求解的符號方法和非算法方法”。

1992年，溫斯頓（Winston）：“人工智能是計算機科學(xué)的一個領(lǐng)域，它主要解決如何使計算機感覺、推理和行為等問題”。如何判定計算機是否具有智能人工智能——什么是人工智能弱人工智能——人類和計算機在結(jié)果（即輸出）上是等價的，但實現(xiàn)結(jié)果的方式可以不同；強人工智能——人類和計算機使用相同的內(nèi)部過程來生成結(jié)果，也就是計算機能夠以人類的思維方式（如理解、推理、判斷、感知等）來處理信息。如何判定計算機是否具有智能人工智能——什么是人工智能

弱人工智能的兩個最著名實驗：圖靈測試和中文屋子。提問者回答者A

回答者B如果機器在一場會話中成功地扮演人的角色，就可以認(rèn)為它具有智能。

如何判定計算機是否具有智能人工智能——什么是人工智能

弱人工智能的兩個最著名實驗：圖靈測試和中文屋子。

假設(shè)西爾勒被關(guān)在一個屋子里，屋子里有序地堆放著足夠的漢字字符，屋外的人遞進一串漢語字符，同時還附了一本用英文寫的處理漢字的規(guī)則，西爾勒按照規(guī)則對這些字符進行處理后，將一串新的字符送出屋外。事實上，他根本不知道送進來的字符串就是屋外人提出的“問題”，也不知道送出去的就是“問題的答案”。弱人工智能認(rèn)為：形式化的計算機僅有語法，沒有語義，因此，機器永遠(yuǎn)也不可能代替人腦，只有從功能的角度來判定機器是否具有思維，也就是從行為角度對機器思維進行定義。如何判定計算機是否具有智能人工智能——什么是人工智能

強人工智能的典型代表——符號主義認(rèn)為：認(rèn)知是一種符號處理過程，人類思維過程也可以用某種符號來描述。但是這種方法至少有三個關(guān)鍵問題很難解決：（1）人類的智能包含了很多人類難以理解或不能理解的智力活動。（2）人腦的結(jié)構(gòu)與計算機的部件之間存在巨大的差別。（3）機器做事情的最佳方法與人類做這些事情時所用的方法往往不同。到目前為止，思維就是符號計算的思想沒有實質(zhì)性的突破。人工智能的研究意義

如果計算機具有一定的智能，將會在更高層面上擴大和延伸人類的智能。人和計算機之間的交互應(yīng)該更加友好、便捷和多樣化，計算機能夠代替人類或者作為人類的代理做一些更為復(fù)雜的工作。如果計算機具有智能，就能自動實現(xiàn)問題求解，向人們提供功能和服務(wù)，甚至可以自發(fā)地工作。智能化是自動化發(fā)展的必然趨勢。機械化

自動化

智能化。研究人工智能對探索人類自身智能的奧秘也可提供有益的幫助。人工智能——什么是人工智能

符號智能：從人腦的宏觀心理層面入手，以智能行為的心理模型為依據(jù)，主要通過邏輯推演，運用知識模擬人類的思維過程。符號智能的代表性理念是“物理符號系統(tǒng)假設(shè)”，認(rèn)為計算機可以通過符號推演的方式來模擬人的邏輯思維過程，實現(xiàn)人工智能。代表人物有西蒙、紐厄爾、費根鮑姆、尼爾遜等。符號主義曾經(jīng)一支獨秀，為人工智能的發(fā)展做出重要貢獻，尤其是專家系統(tǒng)的成功開發(fā)和利用，對人工智能走向工程應(yīng)用具有重要意義，但在模擬人的視覺、聽覺以及學(xué)習(xí)、適應(yīng)能力等方面，卻遇到了很大的困難。人工智能——研究方法符號智能

計算智能以數(shù)值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，主要通過數(shù)值計算，運用算法進行問題求解。

神經(jīng)計算是從人腦的生理層面入手，以智能行為的生理模型為依據(jù)，采用數(shù)值計算的方法，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程，來研究和實現(xiàn)人工智能。

進化計算（演化計算）是以生物進化為基礎(chǔ)，模擬人與環(huán)境的交互和控制過程中表現(xiàn)出來的行為特性，如反應(yīng)、適應(yīng)、學(xué)習(xí)、尋優(yōu)等，來研究和實現(xiàn)人工智能。

模糊計算是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，運用數(shù)學(xué)手段，描述和處理人的思維存在的模糊性概念，來研究和實現(xiàn)人工智能。人工智能——研究方法計算智能

Agent是一種具有智能的實體，這種實體可以是軟件、設(shè)備、機器人或計算機系統(tǒng)。

Agent的抽象模型是具有傳感器和效應(yīng)器，Agent通過傳感器感知環(huán)境，通過效應(yīng)器作用于環(huán)境，并且能與其他Agent進行信息交流并協(xié)同工作。目前的研究熱點主要集中在Agent理論模型、多Agent系統(tǒng)及其開發(fā)應(yīng)用等方面。工業(yè)界開始介入Agent理論和技術(shù)的研究與應(yīng)用。

OMG標(biāo)準(zhǔn)化組織開始致力于Agent技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化工作并推出了一些重要的Agent技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。人工智能——研究方法智能Agent

博弈：諸如下棋、打牌等競爭性智能活動稱為博弈。博弈為人工智能提供了一個很好的實驗領(lǐng)域，人工智能中的許多概念和方法都是從博弈中提取出來的。博弈成果顯著，如IBM公司研制的IBM超級計算機“深藍”于1997年5月與當(dāng)時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)?，結(jié)果“深藍”獲勝。實現(xiàn)機器博弈的關(guān)鍵是對博弈樹的搜索。一個完整的博弈樹包括每一步所有可能的走步，國際象棋大約有10120個結(jié)點，圍棋大約有10768個結(jié)點。由于這樣的樹太大，即使具備現(xiàn)代的計算能力，在合理的時間內(nèi)，也只能分析博弈樹的部分結(jié)點。人工智能——應(yīng)用領(lǐng)域機器博弈

專家系統(tǒng)是一個智能的計算機系統(tǒng)，它運用知識和推理來解決只有專家才能解決的復(fù)雜問題。任何解決問題的能力達到同領(lǐng)域人類專家水平的計算機系統(tǒng)都可以稱為專家系統(tǒng)。世界上第一個專家系統(tǒng)DENDRAL可以像物理化學(xué)家一樣推斷分子結(jié)構(gòu)。美國DEC公司配置專家系統(tǒng)XCON。由于專家系統(tǒng)走出了實驗室，能夠解決現(xiàn)實世界中的實際問題，被譽為“應(yīng)用人工智能”，并受到企業(yè)界和政府的關(guān)注和支持。人工智能——應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)“數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏”的現(xiàn)象，人們希望能夠?qū)?shù)據(jù)進行更深層次的分析，從中發(fā)現(xiàn)更有價值的信息。數(shù)據(jù)挖掘是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的、有潛在應(yīng)用價值的信息或模式的處理過程。數(shù)據(jù)挖掘利用各種分析方法和分析工具在大規(guī)模海量數(shù)據(jù)中建立模型和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系，從而實現(xiàn)決策和預(yù)測。目前，數(shù)據(jù)挖掘在金融、保險、通訊等行業(yè)的成功案例較多，在零售業(yè)、醫(yī)療保健、運輸業(yè)、行政司法等領(lǐng)域都具有廣闊的應(yīng)用前景。人工智能——應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

自然語言處理（又稱自然語言理解）采用人工智能的理論和技術(shù)將自然語言機理用計算機程序表達出來，構(gòu)造能夠理解自然語言的系統(tǒng)。我們知道，語言是由語句組成的，所以，語句應(yīng)該是自然語言理解的最小單位。然而，一個語句通常不是孤立存在的，往往是與該語句所在的環(huán)境聯(lián)系在一起才構(gòu)成它的語義，這正是自然語言理解所遇到的困難之一。自然語言理解在下列場合獲得廣泛應(yīng)用：（1）機器翻譯；（2）篇章理解；（3）自然語言接口。人工智能——應(yīng)用領(lǐng)域自然語言理解

識別是人和生物的基本智能信息處理能力之一。

模式是提供模仿用的標(biāo)本，模式識別就是識別出給定事物和哪一個模式相同或相似。模式識別的研究主要在以下兩個方面：（1）圖形和圖像識別（2）語音識別

預(yù)處理系統(tǒng)識別處理系統(tǒng)待識別事物識別結(jié)果人工智能——應(yīng)用領(lǐng)域模式識別

機器人是一種可再編程的多功能的操作裝置。機器人和其他類型計算機的最重要的硬件區(qū)別是復(fù)雜的輸入和輸出設(shè)備，機器人并不是把輸出傳送到屏幕或打印機，而是發(fā)送命令給關(guān)節(jié)、手臂或其他可移動部件。理論上，智能機器人至少應(yīng)該具備以下四種機能：（1）感知機能：獲取外部環(huán)境信息以便進行自我行動；（2）運動機能：施加于外部