人工智能概述

第一章概述課程闡明〔一〕課程簡介：人工智能〔AI〕是在計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心思學(xué)、哲學(xué)、言語學(xué)等多種學(xué)科相互浸透的根底上開展起來的一門新興邊緣學(xué)科。主要研討如何運用機器〔計算機〕來模擬和實現(xiàn)人的智能行為。即使得機器具有智能：能聽、能說、能看、能寫、長于計算、擅長規(guī)劃、優(yōu)化設(shè)計、嚴(yán)厲推理、會思索、會學(xué)習(xí)、會決策、會像人類專家那樣處理疑問問題，這就是人工智能這門新興學(xué)科的研討義務(wù)。人工智能、原子能和空間技術(shù)被譽為是20世紀(jì)三大尖端科技成就之一。預(yù)言家們說：說掌握了人工智能，誰就能降服世界。在工業(yè)社會，人類需求用機器去放大和延伸本人的體能；在我們所處的信息時代，人類需求用機器去放大和延伸本人的智能，實現(xiàn)腦力勞動的自動化。因此，人工智能的前景非常誘人，同時作為一門新興學(xué)科又是任重而道遠(yuǎn)。課程闡明〔二〕課程內(nèi)容引見：全面系統(tǒng)引見了人工智能的根本原理、方法及研討和運用領(lǐng)域。人工智能的根本原理和方法。包括人工智能概述，人工智能的三大技術(shù)：知識表示、推理和搜索。人工智能的重要研討領(lǐng)域。包括機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、自然言語了解等。人工智能的重要運用領(lǐng)域。包括專家系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng)等。學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容人工智能主要內(nèi)容包括：知識及其表達(dá)推理與專家系統(tǒng)人工智能言語與問題求解第一章人工智能概述人工智能的定義及研討目的人工智能的產(chǎn)生與開展人工智能研討的根本內(nèi)容及其特點人工智能的研討和運用領(lǐng)域人工智能研討的不同窗派及其爭論人工智能的近期開展分析人工智能的定義及其研討目的(1)人工智能的定義什么是智能？智能是一種認(rèn)識客觀事物和運用知識處理問題的綜合才干。認(rèn)識智能的不同觀念。思想實際——智能來源于思想活動知識閾值實際——智能取決于可運用的知識進(jìn)化實際——知識可由逐漸進(jìn)化來實現(xiàn)智能層次構(gòu)造。高層智能——以大腦皮層為主，主要完成記憶和思想等活動。中層智能——以丘腦為主，主要完成感知活動。智能低層——以小腦、脊髓為主，主要完成動作反響。智能所包含的才干感知才干；記憶與思想才干；學(xué)習(xí)與自順應(yīng)才干；行為才干。人工智能的定義及研討目的(2)什么是人工智能？從才干方面定義人工智能是指相對于人的自然才干而言的，用人工的方法在機器〔計算機〕上實現(xiàn)的智能；從學(xué)科的角度定義人工智能是一門研討如何構(gòu)造智能機器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴展人類智能的學(xué)科。人工智能的定義及研討目的(3) 人工智能的研討目的1978年，索羅門〔A.Sloman〕對人工智能給出了三個主要目的：對智能行為有效解釋的實際分析；解釋人類智能；構(gòu)造智能的人工制品。人工智能的目的普通可分為遠(yuǎn)期目的和近期目的。遠(yuǎn)期目的：提示人類智能的根本機理，用智能機器去模擬、延伸和擴展人類智能。近期目的：研討如何使現(xiàn)有的計算機更聰明，即使它可以運用知識去處置問題，可以模擬人類的智能行為。人工智能的產(chǎn)生與開展人工智能術(shù)語1956年正式提出，并作為一個學(xué)科的稱號運用至今有近50年的歷史。其產(chǎn)生與開展過程大致可分為：孕育期〔1956年以前〕構(gòu)成期〔1956年—1970年〕知識運用期〔1971年—80年代末〕綜合集成期〔80年代末—今〕人工智能的產(chǎn)生與開展—孕育期〔1956年以前〕在人工智能誕生之前，一些著名的科學(xué)家就曾經(jīng)創(chuàng)建了數(shù)理邏輯、自動機實際、控制論和信息論，并發(fā)明了通用電子數(shù)字計算機。這些為人工智能的產(chǎn)生預(yù)備了必要的思想、實際和物質(zhì)技術(shù)條件。亞里斯多德：演繹法；培根：歸納法；萊布尼茨：把方式邏輯符號化，使得人們可以對思想進(jìn)展運算和推理，奠定了數(shù)理邏輯的根底。帕斯卡：制造了第一臺加法器。巴貝奇：發(fā)明了差分機和分析機；布爾：布爾代數(shù)；圖靈：自動機實際；馮?諾依曼：存儲程序的概念；莫克利和?？颂兀旱谝慌_通用電子計算機，為機器智能的研討與實現(xiàn)提供了物質(zhì)根底。維納：控制論；信息論：香農(nóng)；克洛奇和皮茲：第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型〔MP模型〕。計算機的誕生1943年，世界反法西斯戰(zhàn)爭出現(xiàn)了歷史性的轉(zhuǎn)機，美、英等盟國加緊預(yù)備開辟反法西斯的“第二戰(zhàn)場〞。就在這一年，美國賓夕法尼亞大學(xué)莫爾電機系同阿拉伯丁試跑廠結(jié)合執(zhí)行一次義務(wù)：為各種型號和口徑的火炮計算導(dǎo)彈表。義務(wù)緊迫，而計算量又相當(dāng)繁重。阿拉伯丁試跑廠啟用一臺大型的模擬機器，這是美國工程師布什在30年代發(fā)明的，全部由機械齒輪組成。另外，還雇傭了100多名姑娘做輔助計算。但任務(wù)結(jié)果仍不能令人稱心，大家都非常焦急。這時，一份由莫爾電機系36歲的物理學(xué)家莫希來和24歲的工程師?？颂睾蠈懙年P(guān)于制造電子計算的報告，由陸軍軍械部派出的聯(lián)絡(luò)官格爾斯坦中尉提交到了軍械部召開的一次專家會議上。當(dāng)時，軍械部的科學(xué)顧問、著名的數(shù)學(xué)家維伯倫仰靠在座椅上沉思片刻，忽然站起身來，對試跑廠導(dǎo)彈實驗室的擔(dān)任人西蒙上校大聲說：“西蒙，給他這筆經(jīng)費。〞隨即分開了會議室。研制第一臺電子計算機的序幕，就這樣在一戲劇性的局面中開場了。經(jīng)過三年的努力，于1946年，一臺名叫“埃尼亞克〞的電子計算機正式誕生了。從此，就有了電子計算機的歷史，而“埃尼亞克〞也作為一座豐碑載入了電子計算機的開展史。后來，經(jīng)美籍匈牙利科學(xué)家、后來被譽為“電子計算機之父〞的馮.諾伊曼教授的改良，奠定了今天的計算機科學(xué)的根底。人工智能的產(chǎn)生與開展——構(gòu)成期〔1956-1970〕1956年，在一次有關(guān)為使得計算機變得更“聰明〞的學(xué)術(shù)研討會上，麥卡斯正式采用了“人工智能〞這一術(shù)語。從此一個研討以機器來模擬人類智能的新興學(xué)科——人工智能誕生了。之后，構(gòu)成了三個研討小組：心思學(xué)小組、IBM工程課題研討小組、MIT小組。人工智能在誕生后十余年很快在定理證明、問題求解、博弈等領(lǐng)域獲得了艱苦進(jìn)展。主要研討大致包括以下幾個方面：心思學(xué)小組：1957年，紐厄爾、肖、西蒙等人的心思學(xué)小組研制了一個稱為邏輯實際機的數(shù)學(xué)定理證明程序(LT)。開創(chuàng)了用機器研討人類思想活動規(guī)律的任務(wù)。IBM工程課題小組：1956年，塞繆爾研制勝利了一個具有自學(xué)習(xí)、自組織和自順應(yīng)才干的西洋跳棋程序。主要奉獻(xiàn)在于發(fā)現(xiàn)了啟發(fā)式搜索是表現(xiàn)智能行為的最根本機制。MIT小組：1958年，麥卡斯建立了行動規(guī)劃咨詢系統(tǒng)；1960年，麥卡斯又研制了人工智能言語LISP；1961年，明斯基發(fā)表了“走向人工智能的步驟〞的論文。其它方面：1965年，魯賓遜提出了歸結(jié)原理；1965年，費根鮑姆勝利的研制了第一個專家系統(tǒng)；1969年，成立了國際人工智能結(jié)合會議。人工智能的產(chǎn)生與開展—知識運用期〔1971-80年代末〕〔1〕人工智能在經(jīng)過構(gòu)成期的快速開展之后，很快遇到了許多困難，遭遭到很大的波折。人們從反思中總結(jié)閱歷教訓(xùn)，很快走出了一條以知識為中心，面向運用開發(fā)的研討道路。波折和教訓(xùn)在博弈方面，塞繆爾的下棋程序與世界冠軍對弈，5局?jǐn)×?局。在定理證明方面，發(fā)現(xiàn)歸結(jié)原理才干有限，一個簡單的問題推了數(shù)萬步還未推出。在問題求解方面，處置構(gòu)造不良的問題時，會產(chǎn)生組合爆炸。在機器翻譯方面，鬧出了許多笑話。在神經(jīng)心思學(xué)方面，研討發(fā)現(xiàn)人腦的神經(jīng)元多達(dá)1011，在現(xiàn)有技術(shù)條件下用機器從構(gòu)造上模擬人腦是根本不能夠的。在人工智能的本質(zhì)、實際、思想及機理方面，人工智能遭到來自哲學(xué)、心思學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等社會各界的責(zé)難、疑心和批判。在眾多的波折面前，人工智能的研討陷于了姿態(tài)，處于低谷。人工智能的產(chǎn)生與開展—知識運用期〔1971-80年代末〕〔2〕以知識為中心的研討在處于姿態(tài)的情況下，人們從費根鮑姆以知識為中心開展人工智能研討的觀念中找到了新的出路。專家系統(tǒng)的開展和運用。專家系統(tǒng)是人工智能開展是上的一次艱苦轉(zhuǎn)機。計算機視覺和機器人，自然言語了解與機器翻譯的開展。在知識的表示，不準(zhǔn)確推理，人工智能言語等方面也有艱苦進(jìn)展。1977年，在第5屆國際人工智能結(jié)合會議上，費根鮑姆正是提出了知識工程的概念。專家系統(tǒng)的勝利，使得人們更清楚地認(rèn)識到人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是一個知識處置系統(tǒng)，而知識表示、知識獲取、知識利用那么是人工智能系統(tǒng)的三個根本問題。人工智能的產(chǎn)生與開展—綜合集成期〔80年代末-今〕隨著專家系統(tǒng)運用的不斷深化和計算機技術(shù)的飛速開展，專家系統(tǒng)本身存在運用領(lǐng)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)庫等問題暴顯露來。要擺脫姿態(tài)，必需走綜合集成的開展道路。在專家系統(tǒng)方面，從80年代末開場逐漸向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科多領(lǐng)域的綜合運用型開展。目前，人工智能技術(shù)正向著大型分布式人工智能、大型分布式多專家協(xié)同系統(tǒng)、廣義知識表達(dá)、綜合知識庫、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具、大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境及多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向開展。從目前來看，人工智能仍處于學(xué)科開展的早期階段，其實際、方法和技術(shù)都不太成熟，人們對它的認(rèn)識也比較淺薄。還有待于人們的長期探求。人工智能研討的根本內(nèi)容及特點(1)人工智能研討的根本內(nèi)容認(rèn)知建模普通以為，認(rèn)知是為了一定的目的，在一定的心思構(gòu)造中進(jìn)展的信息加工過程。認(rèn)知科學(xué)〔思想科學(xué)〕是研討人類感知和思想信息處置過程的一門學(xué)科。認(rèn)知科學(xué)是人工智能的重要實際根底，對人工智能的開展起著根本作用。機器感知所謂機器感知，就是要讓計算機具有類似于人的感知才干，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等。機器感知是智能系統(tǒng)獲取外部信息的最主要的途徑，也是機器智能不可短少的重要組成部分。對計算機視覺與聽覺的研討，目前已在人工智能中構(gòu)成了一些專門的研討領(lǐng)域，如計算機視覺、方式識別、自然言語了解等。機器思想所謂機器思想，就是計算機可以對感知到的外界信息和本人產(chǎn)生的內(nèi)部信息進(jìn)展思想性加工。由于人類智能主要來自于大腦的思想活動，因此機器的智能也主要應(yīng)該經(jīng)過機器的思想功能來實現(xiàn)。機器思想是機器智能的重要組成部分。人工智能研討的根本內(nèi)容及特點(2)人工智能研討的根本內(nèi)容機器學(xué)習(xí)所謂機器學(xué)習(xí)，就是讓計算機可以象人那樣自動的獲取新知識，并在實際中不斷完善自我和加強才干。機器學(xué)習(xí)是機器具有智能的根本途徑，也是人工智能研討的中心問題之一。目前，人們曾經(jīng)研討出不少機器學(xué)習(xí)的方法，如機械學(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)，銜接學(xué)習(xí)等。機器行為所謂機器行為就是讓機器可以具有象人那樣的行動和表達(dá)才干。機器人學(xué)作為人工智能的一個研討領(lǐng)域，包含了機器行為方面的研討。智能系統(tǒng)和智能計算機無論是人工智能的近期目的還是遠(yuǎn)期目的，都需求建立智能系統(tǒng)或構(gòu)造智能機器，因此需求開展對系統(tǒng)模型、構(gòu)造技術(shù)、構(gòu)造工具及言語環(huán)境等方面的研討。人工智能研討的根本內(nèi)容及特點〔3〕人工智能研討的特點目前的計算機系統(tǒng)的構(gòu)造和任務(wù)方式與人腦的組織構(gòu)造和思想功能有很大差別。要減少這種差別，要靠人工智能技術(shù)。從長久來看，需求徹底改動計算機的體系構(gòu)造，研制智能計算機。但目前還主要靠智能程序系統(tǒng)來提高現(xiàn)有計算機的智能化程度。智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)的程序系統(tǒng)相比有如下特點：注重知識注重推理采用啟發(fā)式搜索采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式用人工智能言語建造系統(tǒng)人工智能研討和運用領(lǐng)域〔一〕目前，人工智能還未構(gòu)成一個一致的實際，很多研討和運用任務(wù)都是結(jié)合詳細(xì)領(lǐng)域來進(jìn)展。其中最主要的研討和運用領(lǐng)域包括：機器學(xué)習(xí)自然言語了解專家系統(tǒng)方式識別計算機視覺機器人學(xué)搏弈自動定理證明自動程序設(shè)計智能控制智能決策支持系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)發(fā)掘分布式人工智能人工智能研討和運用領(lǐng)域〔二〕機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是機器具有智能的重要標(biāo)志，同時也是獲取知識的根本途徑。它主要研討如何使得計算機可以模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)功能。為此，需求重點開展人類學(xué)習(xí)機理、機器學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)造技術(shù)三方面的研討任務(wù)。有關(guān)機器學(xué)習(xí)的討論將在第9章進(jìn)展。自然言語了解主要研討如何使得計算機可以了解和生成自然言語。自然言語了解通常又叫自然言語處置，采用人工智能的實際和技術(shù)將設(shè)定的自然言語機理用計算機程序表達(dá)出來，構(gòu)造可以了解自然言語的系統(tǒng)。通?？梢苑譃橐韵聨追N情況：書面言語的了解；口語〔聲音〕的了解系統(tǒng)；手書文字識別；機器翻譯等。關(guān)于自然言語的了解的詳細(xì)討論，將在第10章進(jìn)展。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔三〕專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一個能在某特定的領(lǐng)域內(nèi)，以專家程度去處理該領(lǐng)域中困難問題的計算機程序。專家系統(tǒng)是人工智能中最活潑、開展最快的一個分支，已得到廣泛的運用。目前正向多專家協(xié)同的分布式專家系統(tǒng)開展。有關(guān)專家系統(tǒng)的詳細(xì)討論將在第8章進(jìn)展。方式識別所謂方式識別是使得計算機可以對給定的事物進(jìn)展鑒別，并把它歸于與其一樣或類似的方式中。根據(jù)給出的規(guī)范方式不同，方式識別技術(shù)可由多種不同的識別方法。常用的有：模板匹配法；統(tǒng)計匹配法；句法匹配法；模糊方式法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔四〕計算機視覺計算機視覺是一門用計算機實現(xiàn)或模擬人類視覺功能的新興學(xué)科。其主要研討目的是使得計算機具有經(jīng)過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的才干。目前，計算機視覺曾經(jīng)在許多領(lǐng)域得到勝利的運用。例如，在圖像、圖形識別方面有指紋識別、染色體識別等；在航天與軍事方面有衛(wèi)星圖像處置、飛行器跟蹤等；在醫(yī)學(xué)方面有CT圖像的臟器重建等。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔五〕機器人學(xué)機器人是一種可編程的多功能操作安裝。機器人學(xué)是在電子學(xué)、人工智能、控制論、系統(tǒng)工程、信息傳感、仿生學(xué)及心思學(xué)等多種學(xué)科或技術(shù)的根底上構(gòu)成的一種綜合性技術(shù)學(xué)科。人工智能的一切技術(shù)幾乎都可在該領(lǐng)域得到運用。機器人研討在實際和實際上均具有艱苦意義。機器人研討的開展過程到目前為止，機器人的研討和開展曾經(jīng)閱歷了四個階段：遙控機器人；程序機器人；自順應(yīng)機器人；智能機器人。機器人研討的主要技術(shù)包括：研討感知器；研制用精細(xì)機械做得的肢體與計算機的結(jié)合的方式；機器人從三維空間搜集信息的處置方式；識別外界環(huán)境的才干；研討機器人判別機理的工程化方法和相應(yīng)的軟件。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔六〕搏弈博弈是一個有關(guān)對策和斗智問題的研討領(lǐng)域。到目前為止，人工智能對博弈的研討多以下棋為對象。一個代表性的成果就是被稱為世界上第一臺超級國際象棋電腦的IBM研制的超級計算機“深藍(lán)〞。自動定理證明自動定理證明就是讓計算機模擬人類證明定理的方法，自動實景象人類證明定理那樣的非數(shù)值的符號演算過程。自動定理證明主要有以下幾種方法：自然演繹法；斷定法；定理證明器；人機交互定理證明。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔七〕自動程序設(shè)計自動程序設(shè)計是一種讓計算機把高級方式言語或自然言語描畫的程序自動轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行的程序的技術(shù)。自動程序設(shè)計包括程序綜合和正確性驗證兩個方面。智能控制智能控制是指那種無需或少需人的干涉就能獨立地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目的的自動控制。他是一種把人工智能技術(shù)與經(jīng)典控制實際〔頻閾法〕及現(xiàn)代控制實際〔時閾法〕相結(jié)合，研制智能控制系統(tǒng)的方法和技術(shù)。該領(lǐng)域目前研討較多的有智能機器人規(guī)劃與控制；智能過程規(guī)劃；專家控制系統(tǒng)、語音控制及智能儀器等。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔八〕智能決策支持系統(tǒng)智能決策支持系統(tǒng)是指那種在傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中添加了相應(yīng)的智能部件的決策支持系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)由數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、人機接口及知識庫五部分組成。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個用大量的簡單處置單元經(jīng)廣泛并行互連所構(gòu)成的人工網(wǎng)絡(luò)，用于模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的構(gòu)造和功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬生物神經(jīng)計算方面有一定優(yōu)勢，它具有自學(xué)習(xí)、自組織、自順應(yīng)、聯(lián)想、模糊推理等才干。器研討和運用已浸透到許多領(lǐng)域。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔九〕知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)發(fā)掘知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)發(fā)掘是在數(shù)據(jù)庫的根底上實現(xiàn)的一種知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。經(jīng)過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從數(shù)據(jù)庫中提煉和抽取知識，從而提示蘊含在數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)絡(luò)和本質(zhì)原理，實現(xiàn)知識的自動獲取。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)僅限于對數(shù)據(jù)庫的查詢和檢索，不能從中提取知識。知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)發(fā)掘以數(shù)據(jù)庫為知識源去抽取知識，提高了數(shù)據(jù)的利用價值，同時也為專家系統(tǒng)的知識獲取開辟了一條新的途徑。人工智能研討和運用領(lǐng)域〔十〕分布式人工智能它是隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、計算機通訊和并發(fā)程序設(shè)計技術(shù)而開展起來的一個新的人工智能研討領(lǐng)域。主要研討在邏輯或物理上分散的智能系統(tǒng)之間如何相互協(xié)調(diào)各自的智能行為，實現(xiàn)問題的并行求解。目前的研討方向主要有兩個：分布式問題求解；多智能主體系統(tǒng)。人工智能研討的不同窗派及其爭論人們在對人工智能的研討過程中逐漸構(gòu)成不同的學(xué)派。這些不同的學(xué)派，除了研討和運用領(lǐng)域不同之外，在人工智能的實際、方法和技術(shù)方面也存在著嚴(yán)重的分歧和猛烈的爭論。人工智能的三大學(xué)派符號主義結(jié)合主義行為主義人工智能的實際的爭論人工智能研討方法的爭論人工智能的三大學(xué)派〔一〕符號主義又稱為邏輯主義、心思學(xué)派或計算機學(xué)派，是基于物理符號假設(shè)和有限合理性原理的人工智能學(xué)派。誕生于1956年。主要代表人物：紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜等。代表性成果：1957年紐厄爾和西蒙等人研制的稱為邏輯實際機的數(shù)學(xué)定理證明程序LT。觀念：以為人工智能來源于數(shù)理邏輯，人類認(rèn)知〔智能〕的根本元素是符號，認(rèn)知過程是符號表示上的一種運算。物理符號系統(tǒng)假設(shè)是紐厄爾和西蒙提出的一種觀念。以為物理符號系統(tǒng)是實現(xiàn)智能行為的充要條件。有限合理性原理是西蒙提出的觀念。對于難題的求解，人類往往是采用啟發(fā)式搜索的試探性的方法求得問題的有限合了解。人工智能的三學(xué)派〔二〕結(jié)合主義又稱為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間的結(jié)合機制與學(xué)習(xí)算法的人工智能學(xué)派。代表性成果：1943年由麥克洛奇和皮茲創(chuàng)建的腦模型，即MP模型。觀念：以為人工智能來源于來源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研討。人工智能的三大學(xué)派〔三〕行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“感知-動作〞型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派。代表性成果：布魯克研制的機器蟲。觀念：以為人工智能來源于控制論，提出智能取決于感知和行為，取決于對外界復(fù)雜環(huán)境的順應(yīng)，而不是表示和推理。人工智能實際的爭論〔一〕符號主義主要觀念：認(rèn)知的基元是符號；認(rèn)知的過程是符號運算；智能行為的充要條件是物理符號系統(tǒng)，人腦、電腦都是物理符號系統(tǒng)；智能的根底是知識，其中心是知識的表示和知識的推理；知識可用符號表示，也可用符號進(jìn)展推理，因此可建立基于知識的人類智能和機器智能的一致的實際體系。人工智能實際的爭論〔二〕結(jié)合主義主要觀念：思想的基元是神經(jīng)元，而不是符號；思想的過程是神經(jīng)元的聯(lián)接活動過程，而不是符號運算過程；反對符號主義關(guān)于物理符號的假設(shè)，以為人腦不同于電腦；提出用結(jié)合主義的人腦的任務(wù)方式來替代符號主義的電腦任務(wù)方式。人工智能實際的爭論〔三〕行為主義智能取決于感知和行動，提出了智能行為的“感知-動作〞模型；智能不需求知識，不需求表示，不需求推理，人工智能可以象人類智能那樣逐漸進(jìn)化，智能只需在現(xiàn)實世界中經(jīng)過與周圍環(huán)境的交互作用才干表現(xiàn)出來；指摘傳統(tǒng)人工智能〔主要指符號主義，也涉及到結(jié)合主義〕對現(xiàn)實世界中客觀事物的描畫和復(fù)雜智能行為的任務(wù)方式作了虛偽的、過于簡單的籠統(tǒng)，因此不能真實的反映現(xiàn)實世界的客觀事物。人工智能研討方法的爭論爭論的主要問題包括：人工智能能否得模擬人的智能？如何模擬？對構(gòu)造模擬和行為模擬能否可以分別研討？對感知、思想和行為能否可分別研討？對認(rèn)