第一章人工智能緒論

第一章緒論按時上課閱讀相關(guān)資料認真做相關(guān)實驗考前做好復(fù)習(xí)課程要求課程主要介紹如下方面的內(nèi)容:緒論知識表示推理技術(shù)搜索技術(shù)機器學(xué)習(xí)專家系統(tǒng)其他課程主要內(nèi)容課程考核包括:考試（筆試）小論文，參考方面如下：（1）遺傳算法（2）數(shù)據(jù)挖掘（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（4）模式識別（5）人工生命（6）Agent技術(shù)（7）智能決策系統(tǒng)（8）智能檢索（9）智能調(diào)度與指揮（10）智能控制課程考核內(nèi)容《人工智能及其應(yīng)用》（第二版、第三版），蔡自興等，1999年，清華大學(xué)出版社。（主要教材）參考書：《人工智能導(dǎo)論》，林堯瑞，馬少平編著，清華大學(xué)出版社，1989年5月第1版，1998年3月第7次印刷《人工智能基礎(chǔ)》，高濟等，2002年，高教出版社教材及主要參考書IJCAI，世界人工智能大會，2年一次InternationalJointConferenceonArtificialIntellienceAAAI，美國一年一次的年會AIJournalSIGKDD…AI的會議及雜志緒論很早人類就有制造機器人的幻想黃帝的“指南車”諸葛亮的“木牛流馬”亞里士多德的形式邏輯布萊尼茨的關(guān)于數(shù)理邏輯的思想“機器人”一詞的來源現(xiàn)代人工智能的興起現(xiàn)代人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）。一般認為起源于美國1956年的一次夏季討論（達特茅斯會議），在這次會議上，第一次提出了“ArtificialIntelligence”這個詞。內(nèi)容簡介1.4

人工智能的基本技術(shù)41.1

什么是人工智能11.2

人工智能的發(fā)展簡史及趨勢

21.3

人工智能的研究方法及基本內(nèi)容31.5人工智能的主要研究領(lǐng)域及實踐51.1.1智能的解釋人類智能活動的能力是人類在認識世界和改造世界的活動中，由腦力勞動表現(xiàn)出來的能力。認識和理解世界環(huán)境的能力提出概念、建立方法、進行演繹和歸納推理、做出決策的能力學(xué)習(xí)取得經(jīng)驗、積累知識的能力自我適應(yīng)的能力聯(lián)想、推理、判斷、決策的能力1.1.1智能的解釋智能的本質(zhì)人們通過視覺、聽覺、味覺、觸覺、嗅覺等感官器官感知外部世界的能力對外部信息及由思維所產(chǎn)生的知識的存儲能力用于對記憶的信息進行處理能力通過指導(dǎo)、實踐等來豐富自身的知識和技巧的能力在各種環(huán)境下都能保持同等效率的能力可以將所反饋到的信息輸出的能力感知能力記憶和思維能力學(xué)習(xí)能力自適應(yīng)能力行為能力記憶和思維是人有智能的根本原因感知是智能活動的必要條件思維思維的種類主要依靠直覺，即感覺形象進行思維思維是一個非線性過程形式化困難在信息變形或缺少的情況下仍可得到較滿意結(jié)果依靠邏輯進行思維思維是一個線性過程容易形式化具有嚴格性和可靠性具有不定期的突發(fā)性具有非線性的獨創(chuàng)性及模糊性穿插于形象思維和邏輯思維之間，比形象思維更復(fù)雜

邏輯思維

形象思維頓悟思維1.1.2人工智能的解釋用計算機來表示和執(zhí)行人類的智能活動人工智能AI研究如何用計算機來表示和執(zhí)行人類的智能活動，以模擬人腦所從事的推理、學(xué)習(xí)、思考和規(guī)劃等思維活動，并解決需要人類的智力才能處理的復(fù)雜問題，如醫(yī)療診斷、管理決策、下棋和自然語言理解等。AI作為一個學(xué)科名詞，研究的是如何使機器（計算機）具有智能的科學(xué)與技術(shù)，特別是人類智能如何在計算機上的實現(xiàn)或再現(xiàn)的科學(xué)與技術(shù)。AI雖然是計算機科學(xué)的一個分支，但它的研究不僅涉及到計算機科學(xué)，而且還涉及到腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、認知科學(xué)等許多學(xué)科領(lǐng)域。因此它實際上是一門綜合性的交叉科學(xué)和邊緣學(xué)科。人工智能的定義AI與傳統(tǒng)計算機程序的區(qū)別AI是以符號表示知識而不是以數(shù)值數(shù)據(jù)為研究對象AI采用啟發(fā)式推理方法而不是常規(guī)的算法允許出現(xiàn)不正確的解答人工智能的定義人工智能的定義為了對人工智能的定義進行討論，以便更深刻地理解人工智能，下面綜述其它幾種關(guān)于人工智能的定義。定義2人工智能(學(xué)科)人工智能(學(xué)科)是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。它的近期主要目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。定義3人工智能(能力)人工智能(能力)是智能機器所執(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、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。定義4人工智能是一種使計算機能夠思維，使機器具有智力的激動人心的新嘗試（Haugeland,1985）。定義5人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化（Bellman,1978）。定義6人工智能是用計算模型研究智力行為（Charniak和McDermott,1985）。定義7人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算（Winston,1992）。人工智能的定義人工智能的定義定義8人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機器的技術(shù)（Kurzwell,1990）。定義9人工智能研究如何使計算機做事讓人過得更好（Rick和Knight,1991）。定義10人工智能是一門通過計算過程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科（Schalkoff,1990）。定義11人工智能是計算機科學(xué)中與智能行為的自動化有關(guān)的一個分支（Luger和Stubblefield,1993）。其中，定義4和定義5涉及擬人思維；定義6和定義7與理性思維有關(guān)；定義8和定義9涉及擬人行為；定義10和定義11與擬人理性行為有關(guān)。圖靈測試如何知道一個系統(tǒng)是否具有智能呢？1950年，計算機科學(xué)家圖靈提出了著名的“圖靈測試”。圖靈測試阿蘭·圖靈圖靈測試示意圖希爾勒的中文屋子羅杰?施安克的故事理解程序（舉例）機器是否真的理解了呢？希爾勒的中文屋子問題：通過了圖靈測試就具有了智能嗎？思考題：如何理解希爾勒的中文屋子？1.1.3計算機與人工智能沒有計算機的出現(xiàn)，人工智能就無法得到應(yīng)用關(guān)系1.1.4人類智能與人工智能物質(zhì)載體目的性能動性適應(yīng)性活動規(guī)律邏輯模擬本質(zhì)區(qū)別人類智能或人類的認識能力，只是人類意識的一個因素。人工智能則是對人的認識能力的一部分--邏輯、理性的模擬，不具備其他因素人類智能是有目的、能動的，在與外部環(huán)境的物質(zhì)、能量和信息交換過程中，具有適應(yīng)性；而人工智能是無意識、無目的的，沒有主觀能動性和適應(yīng)性。認知過程探求高層次思維決策與初級信息處理的關(guān)系，并用計算機程序來模擬人的思維策略水平，而用計算機語言模擬人的初級信息處理過程。任務(wù)思維策略初級信息處理生理過程計算機程序計算機語言計算機硬件人類認知活動與計算機的比較1.1.5研究目標近期目標使現(xiàn)有的計算機更有用（或者說更聰明）遠期目標探討智能的基本機理，研究如何利用各種自動機來模擬人的某些思維過程和智能行為人工智能研究的遠期目標與近期目標是相輔相成的。遠期目標為近期目標指明了方向，而近期目標的研究為遠期目標的最終實現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)，作好了理論及技術(shù)上的準備。

關(guān)系1.1.6通用問題求解方法問題的答案是問題狀態(tài)的匯集問題的求解過程是對某一狀態(tài)應(yīng)用操作符得到下一個狀態(tài)，然后對該狀態(tài)的過程會一直進行下去直到達到目標狀態(tài)。狀態(tài)空間法十五數(shù)碼難題11941513B127586132101412345678910111213B1514初始狀態(tài)目標狀態(tài)十五數(shù)碼難題1194151B31275861321014119B15134127586132101411B915134127586132101411915B13412758613210141194151312B758613210141194151381275B6132101411941513B1275861321014十五數(shù)碼難題部分狀態(tài)圖返回內(nèi)容簡介1.4

人工智能的基本技術(shù)41.1

什么是人工智能11.2

人工智能的發(fā)展簡史及趨勢

21.3

人工智能的研究方法及基本內(nèi)容31.5人工智能的主要研究領(lǐng)域及實踐51.2.1發(fā)展簡史孕育時期形成時期發(fā)展時期1956前1956~19691970后哲學(xué)家亞里斯多德---三段論英國哲學(xué)家培根---歸納法德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨---通過符號體系英國邏輯學(xué)家布爾---命題邏輯弗雷治---謂詞演算維納、弗雷治、羅素、懷特赫德等---計算與智能關(guān)系的概念丘奇、圖靈---形式推理概念與計算機間的聯(lián)系

1956麥卡錫和明斯基、羅徹斯特、香農(nóng)共同發(fā)起在美國達特茅斯大學(xué)舉行了人類歷史上第一次人工智能研討會，在這次會議上，經(jīng)麥卡錫提議，正式采用了“人工智能”這一專業(yè)術(shù)語，這次會議標志著人工智能學(xué)科的誕生。費根鮑姆等---世界上第一個專家系統(tǒng)吳茲---基于知識的自然語言理解系統(tǒng)R.C.Schamk---概念從屬理論明斯基---框架理論Newell和Simon---物理符號系統(tǒng)假設(shè)費根鮑姆---“知識工程”的概念Hopfield---神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型"深藍"計算機首次在正式比賽中戰(zhàn)勝人類國際象棋世界冠軍標志著在某些領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)可以達到人類的最高水平1.2.1發(fā)展簡史孕育時期形成時期發(fā)展時期1956前1956~19691970后人工智能的發(fā)展是以硬件與軟件為基礎(chǔ)的，經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。特別是20世紀30年代和40年代的智能界，發(fā)現(xiàn)了兩件重要的事情：數(shù)理邏輯和關(guān)于計算的新思想。以維納（Wiener）、弗雷治、羅素等為代表對發(fā)展數(shù)理邏輯學(xué)科的貢獻及丘奇(Church)、圖靈和其它一些人關(guān)于計算本質(zhì)的思想，為人工智能的形成產(chǎn)生了重要影響。ＡI的發(fā)展歷史（孕育－1956年前）古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384-322），給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）（1561-1626），系統(tǒng)地給出了歸納法?！爸R就是力量”德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz（布萊尼茨）（1646-1716）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進行運算和推理。做出了能做四則運算的手搖計算機英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（1815-1864）實現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家Godel（哥德爾）（1906-1978），證明了一階謂詞的完備性定；任何包含初等數(shù)論的形式系統(tǒng)，如果它是無矛盾的，那么一定是不完備的。意義在于，人的思維形式化和機械化的某種極限，在理論上證明了有些事是做不到的。ＡI的發(fā)展歷史（孕育－1956年前）英國數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計算機的數(shù)學(xué)模型（圖靈機），1950年提出了圖靈試驗，發(fā)表了“計算機與智能”的論文。圖靈獎。美國數(shù)學(xué)家Mauchly(麥卡錫)，1946發(fā)明了電子數(shù)字計算機ENIAC美國神經(jīng)生理學(xué)家McCulloch（麥卡洛克），建立了第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。美國數(shù)學(xué)家Shannon（香農(nóng)）,1948年發(fā)表了《通訊的數(shù)學(xué)理論》，代表了“信息論”的誕生。

ＡI的發(fā)展歷史（孕育－1956年前）ＡI的發(fā)展歷史（形成1956－1969）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”

1956年夏季，人類歷史上第一次人工智能研討會在美國的達特茅斯(Dartmouth)大學(xué)舉行，標志著人工智能學(xué)科的誕生。創(chuàng)始人中有：McCarthy,Minsky,Rochester,Shannon,Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計算機科學(xué)家。McCarthy（麥卡錫）——人工智能之父。50年代初開始有了符號處理。（搜索法）。機器翻譯、機器定理證明、跳棋程序等。60年代Simon由試驗得到結(jié)論：人類問題的求解是一個搜索的過程，效果與啟發(fā)式函數(shù)有關(guān)。敘述了智能系統(tǒng)的特點：智能表示、智能推理、智能搜索。Nilson發(fā)表了A*算法（搜索方法）McCarthy建立了人工智能程序設(shè)計語言Lisp1965年Robinson提出了歸結(jié)原理，（于傳統(tǒng)的自然演繹法完全不同的消解法）。ＡI的發(fā)展歷史（形成1956－1969）1968年Quillian提出了語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法1969年Minsky出了一本書“感知機”，給當(dāng)時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果判了死刑1969年召開了第一屆國際人工智能聯(lián)合會議(InternationalJointConferenceonAI,IJCAI),此后每兩年召開一次。1970年《人工智能》國際雜志(InternationalJournalofAI)創(chuàng)刊。這些對開展人工智能國際學(xué)術(shù)活動和交流、促進人工智能的研究和發(fā)展起到積極作用。ＡI的發(fā)展歷史（形成1956－1969）20世紀70～80年代，知識工程的提出與專家系統(tǒng)的成功應(yīng)用，確定了知識在人工智能中的地位。70年代，開始從理論走向?qū)嵺`，解決一些實際問題。同時很快就發(fā)現(xiàn)問題：歸結(jié)法費時、下棋贏不了全國冠軍、機器翻譯一團糟。

Thespiritiswillingbutthefleshisweek.以Feigenbaum為首的一批年輕科學(xué)家改變了戰(zhàn)略思想，1977年提出了知識工程的概念，以知識為基礎(chǔ)的專家咨詢系統(tǒng)開始廣泛的應(yīng)用。著名的有：ＡI的發(fā)展歷史（發(fā)展1970－今）DENDRAL化學(xué)分析專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1968）MACSYMA符號數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)（麻省理工1971）MYCIN診斷和治療細菌感染性血液病的專家咨詢系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)診斷和治療青光眼的專家咨詢系統(tǒng)（拉特格爾斯（Rutgers）大學(xué)70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)醫(yī)療咨詢系統(tǒng)（匹茲堡大學(xué)）；HEARSAYI和II語音理解系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)）PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1976）XCON計算機配置專家系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)1978）ＡI的發(fā)展歷史（發(fā)展1970－今）80年代，人工智能發(fā)展達到階段性的頂峰。87,89年世界大會有６－７千人參加。硬件公司有上千個。并進行Lisp硬件、Lisp機的研究。在專家系統(tǒng)及其工具越來越商品化的過程中,國際軟件市場上形成了一門旨在生產(chǎn)和加工知識的新產(chǎn)業(yè)——知識產(chǎn)業(yè)。應(yīng)該說，知識工程和專家系統(tǒng)是近十余年來人工智能研究中最有成就的分支之一。同年代，1986年Rumlhart領(lǐng)導(dǎo)的并行分布處理研究小組提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本問題之一。從此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進入新的高潮。ＡI的發(fā)展歷史（發(fā)展1970－今）90年代，計算機發(fā)展趨勢為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。人工智能技術(shù)逐漸與數(shù)據(jù)庫、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合，并融合在主流技術(shù)之中，旨在使計算機更聰明、更有效、與人更接近。

日本政府于1992年結(jié)束了為期十年的稱為“知識信息處理體統(tǒng)”的第五代計算機系統(tǒng)研究開發(fā)計劃。并開始了為期十年的實況計算（RealWordComputing）計劃。近十多年來，機器學(xué)習(xí)、計算智能、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，不同人工智能學(xué)派之間的爭論也非常熱烈。這些都推動人工智能研究的進一步發(fā)展。ＡI的發(fā)展歷史（發(fā)展1970－今）人工智能取得的一些成果四十多年來，人工智能的研究雖然步履艱難，但也取得了一些很突出的成績。下面列舉一些實例。定理證明50年代中期，世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”，證明了數(shù)學(xué)名著《數(shù)學(xué)原理》中的38個定理。經(jīng)改進后，62年證明了該書中全部的52個定理。被認為是用計算機探討人類智力活動的第一個真正的成果。四色定理的證明四色定理從1852年發(fā)現(xiàn)四色問題，世界上很多著名的科學(xué)家試圖證明，當(dāng)一直未能完成。1976年6月，哈肯在美國伊利諾斯大學(xué)的兩臺不同的電子計算機上，用了1200個小時，作了100億次判斷，終于完成了四色定理的證明，從而解決了一個歷時100多年的問題，轟動了世界。定理證明的“吳方法”2000年我國最高科學(xué)技術(shù)獎獲得者吳文俊教授，提出了“數(shù)學(xué)機器化”。1977年，吳文俊關(guān)于平面幾何定理的機械化證明首次取得成功。創(chuàng)立了定理機器證明的“吳方法”。通用問題求解器（GPS）從1957年開始，Newell等人開始研究一種不依賴于具體領(lǐng)域的通用解題程序，這個程序的設(shè)計是從模仿人類問題求解的規(guī)程開始的。在它能處理的有限類別的問題中，它顯示出程序決定的子目標及可能采取的行動的次序，與人類求解同樣問題是類似的。因此，GPS很可能是第一個實現(xiàn)了“像人一樣思考”方法的程序。專家系統(tǒng)人類之所以能求解問題，是因為人類具有知識。專家系統(tǒng)就是把有關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R整理出來，讓計算機利用這些知識求解專門領(lǐng)域的問題。1968年世界上第一個專家系統(tǒng)DENDRAL問世。MYCIN，一個著名的醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)第一個商用專家系統(tǒng)：R1世界上第一個成功的商用專家系統(tǒng)，1982年開始正式在DEC公司使用。該程序幫助為新計算機系統(tǒng)配置訂單；到1986年為止，估計它為公司每年節(jié)省了4千萬美元。海灣戰(zhàn)爭中的專家系統(tǒng)在1991年的海灣危機中，美國軍隊使用專家系統(tǒng)用于自動的后勤規(guī)劃和運輸日程安排。這項工作同時涉及到50000個車輛、貨物和人，而且必須考慮到起點、目的地、路徑以及解決所有參數(shù)之間的沖突。AI規(guī)劃技術(shù)使得一個計劃可以在幾小時內(nèi)產(chǎn)生，而用舊的方法需要花費幾個星期。數(shù)字識別清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法研制的數(shù)字識別系統(tǒng)，用于2000年我國人口普查。對普查數(shù)據(jù)進行自動識別，錯誤率達到了萬分之一以下的高水平。古籍?dāng)?shù)字化——《四庫全書》IBM的“深藍” 北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，美國紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{”的人機大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍”以3.5：2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。正在與深藍下棋的卡斯帕羅夫IBM的“深藍”（續(xù)1）96年2月第一次比賽結(jié)果： “深藍”：勝、負、平、平、負、負97年5月第二次比賽結(jié)果： “深藍”：負、勝、平、平、平、勝IBM的“深藍”（續(xù)2）“深藍”的技術(shù)指標：32個CPU每個CPU有16個協(xié)處理器每個CPU有256M內(nèi)存每個CPU的處理速度為200萬步/秒“人機之戰(zhàn)”簡史1958年，IBM704成為第一臺能同人下棋的計算機，名為“思考”，思考速度每秒200步60年代中期，科學(xué)家德里夫斯斷言，計算機將無法擊敗一位年僅10歲的棋手1973年，國際象棋軟件4.0被開發(fā)出來，這是未來程序的基礎(chǔ)1979年，國際象棋軟件4.9達到專家級水平1981年，CRAYBLITZ新的超級計算機擁有特殊的集成電路，預(yù)言將可在1995年擊敗世界棋王1983年，BELLEAT＆T開發(fā)了國際象棋硬件，達到了大師水平80年代中期，皮茲堡的CARNEGIEMELLON大學(xué)開始研究世界級的國際象棋計算機程序1987年，“深思”首次以每秒鐘75萬步的思考速度露面，它的水平相當(dāng)于擁有國際等級分為2450的棋手1988年，“深思”擊敗丹麥特級大師拉爾森1989年，“深思”已經(jīng)有6臺信息處理器，每秒思考速度達200萬步，但在與世界棋王卡斯帕羅夫進行的“人機大戰(zhàn)”中對陣以0比2敗北1990年，“深思”第二代產(chǎn)生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡爾波夫與之對抗1991年，“弗里茨”問世1993年，“深思”二代擊敗了丹麥國家隊，在與世界優(yōu)秀女棋手小波爾加的對抗中獲勝1995年，“深藍”更新程序，新的集成電路將其思考速度達到每秒300萬步1996年，“深藍”在與卡斯帕羅夫的挑戰(zhàn)賽中，以2比4不敵卡斯帕羅夫1997年，“超級深藍”開發(fā)出了更加高級的“大腦”，4名國際大師參與IBM的挑戰(zhàn)小組為電腦與卡斯帕羅夫重戰(zhàn)出謀劃策，最后“超級深藍”以3比2擊敗了卡斯帕羅夫，卡斯帕羅夫要求重賽，但沒有得到回應(yīng)1999年，“弗里茨”升級為“更弗里茨”(DeepFritz)2001年，“更弗里茨”更新了程序，擊敗了卡斯帕羅夫和阿南德，以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手2002年10月，“更弗里茨”與克拉姆尼克在巴林進行“人機大戰(zhàn)”，思考速度為每秒600萬步，雙方4比4戰(zhàn)平2003年1～2月“更年少者”與卡斯帕羅夫舉行人機對抗，雙方3比3戰(zhàn)平思考題：國際象棋、中國象棋與圍棋為什么已經(jīng)有了可以戰(zhàn)勝國際大師的國際象棋程序，而中國象棋和圍棋的程序水平卻比較低呢？力量投入問題？計算機發(fā)展水平問題？棋本身的復(fù)雜性問題？其他別的問題？智能汽車智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室研制的智能汽車在高速公路上，該汽車可以自動識別道路，自動躲避障礙物在最近的實驗中，平均速度為100公里，最高速度達到了150公里，達到了世界先進水平。足球機器人兩個組織：RoboCup和FIRA設(shè)有仿真組、小型組、中型組和有腿組控制方式：FIRA采用集中控制，而RoboCup采用分布式控制清華大學(xué)獲得2001、2002年RoboCup世界冠軍、2003年亞軍（仿真組）清華大學(xué)獲得2003年RoboCup小型組全國冠軍小型組有腿組1.2.2發(fā)展趨勢分布式人工智能Internet及數(shù)據(jù)庫的挖掘智能系統(tǒng)之間的交互與通信智能系統(tǒng)之間的合作等ABCD返回1.3.1研究方法主要研究方法2.行為主義學(xué)派1.符