人工智能 AI1章 概述課件

人工智能

ArtificialIntelligence；簡(jiǎn)稱AI王萬(wàn)森首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院教授中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)秘書長(zhǎng)、教育工作委員會(huì)主任wansen1人工智能AI1章概述人工智能的基本內(nèi)容人工智能基本概念、方法和技術(shù)基本技術(shù)：知識(shí)表示、推理、搜索、規(guī)劃人工智能的主要研究、應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器感知：機(jī)器視覺(jué)；機(jī)器聽(tīng)覺(jué)；自然語(yǔ)言理解；機(jī)器翻譯機(jī)器思維：機(jī)器推理機(jī)器學(xué)習(xí)：符號(hào)學(xué)習(xí)；連接學(xué)習(xí)

機(jī)器行為：智能控制智能機(jī)器：智能機(jī)器人；機(jī)器智能智能應(yīng)用：機(jī)器博弈；自動(dòng)定理證明專家系統(tǒng)；智能決策；智能檢索；智能CAD

智能交通；智能電力；智能產(chǎn)品；智能建筑等人工智能新技術(shù)計(jì)算智能：神經(jīng)計(jì)算；模糊計(jì)算；進(jìn)化計(jì)算；自然計(jì)算分布智能：多Agent系統(tǒng)群集智能：蟻群算法；粒群算法集成智能：腦機(jī)接口（即BCI）一個(gè)新興的“智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科”正在興起2人工智能AI1章概述本課程的主要內(nèi)容第1章：人工智能概述

基本概念，；產(chǎn)生與發(fā)展；基本內(nèi)容；不同學(xué)派；研究和應(yīng)用領(lǐng)域；現(xiàn)狀與思考第2章：確定性知識(shí)系統(tǒng)確定性知識(shí)概述；確定性知識(shí)表示；確定性知識(shí)推理；確定性知識(shí)系統(tǒng)簡(jiǎn)例第3章：搜索策略搜索概述；搜索的盲目策略；狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索；與/或樹的啟發(fā)式搜索；博弈樹的啟發(fā)式搜索第4章：計(jì)算智能計(jì)算智能概述；神經(jīng)計(jì)算；進(jìn)化計(jì)算；模糊計(jì)算；粗糙集第5章：不確定性推理不確定推理概述；可信度推理；主觀Bayese推理；證據(jù)理論；模糊推理；概率推理第6章：符號(hào)學(xué)習(xí)符號(hào)學(xué)習(xí)概述；記憶學(xué)習(xí)；示例學(xué)習(xí)；決策樹學(xué)習(xí)；統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)第7章：聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)概述；感知器學(xué)習(xí)；BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)；Hopfield網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)第8章：分布智能分布智能概述；Agent的結(jié)構(gòu)；多Agent系統(tǒng)，移動(dòng)Agent第9章：智能應(yīng)用簡(jiǎn)介自然語(yǔ)言理解簡(jiǎn)介；專家系簡(jiǎn)介3人工智能AI1章概述教材和參考書

教材：

1.王萬(wàn)森.人工智能原理及其應(yīng)用（第3版）.北京：電子工業(yè)出版社,2012年。普通高等教育“十一五”國(guó)家及規(guī)劃教材，北京市精品教材。

參考書:1.王萬(wàn)森.人工智能.北京：人民郵電出版社,2011年。

2.蔡自興．人工智能基礎(chǔ)（第2版）．北京：高等教育出版社，2010．

3.高濟(jì)．人工智能高級(jí)技術(shù)導(dǎo)論．北京：高等教育出版社，2009．

4.朱福喜．人工智能基礎(chǔ)教程（第二版）．北京：清華大學(xué)出版社，2011．

5.史忠植，王文杰．人工智能．北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2007．

6.最新文獻(xiàn)4人工智能AI1章概述第1章人工智能概述1.1AI的基本概念智能的概念人工智能的概念人工智能的研究目標(biāo)1.2AI的產(chǎn)生于發(fā)展1.3AI研究的基本內(nèi)容1.4AI研究中的不同學(xué)派1.5AI的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6AI的現(xiàn)狀與思考5人工智能AI1章概述1.1.1智能的概念

1.自然智能自然智能指人類和一些動(dòng)物所具有的智力和行為能力人類的自然智能（簡(jiǎn)稱智能）指人類在認(rèn)識(shí)客觀世界中，由思維過(guò)程和腦力活動(dòng)所表現(xiàn)出的綜合能力智能(自然智能)現(xiàn)象：

1、人是怎樣思考問(wèn)題的？例如：樹上還有幾只鳥？（常識(shí)推理）

2、人是怎樣橫穿馬路的？（常識(shí)推理和邏輯問(wèn)題的形象處理）

3、人是怎樣識(shí)別景物的？例如：小孩的媽媽是誰(shuí)？（形象思維）

4、人是怎樣實(shí)現(xiàn)感知、學(xué)習(xí)、思維等的？（神經(jīng)系統(tǒng)的心智活動(dòng)）

5、人是怎樣產(chǎn)生情緒、情感的？（神經(jīng)系統(tǒng)的心理過(guò)程）

…定義智能的困難從結(jié)構(gòu)上，人腦有1011-12

量級(jí)的神經(jīng)元，廣泛分布并行的巨復(fù)雜系統(tǒng)從功能上，人腦具有記憶、思維、觀察、分析等能力其嚴(yán)格定義，有待于人腦奧秘的揭示，進(jìn)一步認(rèn)識(shí)6人工智能AI1章概述1.1.1何謂智能

2.智能的不同觀點(diǎn)和層次結(jié)構(gòu)認(rèn)識(shí)智能的不同觀點(diǎn)思維理論：智能來(lái)源于思維活動(dòng)，智能的核心是思維，人的一切知識(shí)都是思維的產(chǎn)物?？赏ㄟ^(guò)對(duì)思維規(guī)律和思維方法的研究，來(lái)揭示智能的本質(zhì)。知識(shí)閾值理論：智能取決于知識(shí)的數(shù)量及其可運(yùn)用程度。一個(gè)系統(tǒng)所具有的可運(yùn)用知識(shí)越多，其智能就會(huì)越高。進(jìn)化理論：是美國(guó)MIT的Brooks在對(duì)人造機(jī)器蟲研究的基礎(chǔ)上提出來(lái)的。智能取決于感知和行為，取決于對(duì)外界復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)，智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理，智能可由逐步進(jìn)化來(lái)實(shí)現(xiàn)。智能的層次結(jié)構(gòu)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(dòng)。中層智能：以丘腦（或稱間腦，感覺(jué)中樞）為主，主要完成感知活動(dòng)。低層智能：以小腦、脊髓為主，主要完成動(dòng)作反應(yīng)活動(dòng)。不同觀點(diǎn)與層次結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系

思維理論知識(shí)閾值理論進(jìn)化理論}中層智能和低層智能高層智能大腦間腦脊髓小腦7人工智能AI1章概述1.1.1何謂智能

3.智能包含的能力（1/2）感知能力通過(guò)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(dòng)作方式：對(duì)簡(jiǎn)單、緊急信息

感知--思維--動(dòng)作方式：對(duì)復(fù)雜信息記憶和思維能力記憶：對(duì)感知到的外界信息和由思維產(chǎn)生的內(nèi)部知識(shí)的存儲(chǔ)過(guò)程思維：對(duì)已存儲(chǔ)信息或知識(shí)的本質(zhì)屬性、內(nèi)部知識(shí)的認(rèn)識(shí)過(guò)程思維方式：

抽象思維（邏輯思維）：根據(jù)邏輯規(guī)則對(duì)信息和知識(shí)進(jìn)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(rèn)識(shí)材料對(duì)客觀現(xiàn)象進(jìn)行處理的一種思維方式。例如，圖像、景物識(shí)別等

靈感思維（頓悟思維）：是一種顯意識(shí)和潛意識(shí)相互作用的思維方式。例如，因靈感而頓時(shí)開竅8人工智能AI1章概述1.1.1何謂智能

3.智能包含的能力（2/2）學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力學(xué)習(xí)：是一個(gè)具有特定目的的知識(shí)獲取過(guò)程是人的一種本能。不同人的學(xué)習(xí)方法、能力不同自適應(yīng)：是一種通過(guò)自我調(diào)節(jié)適應(yīng)外界環(huán)境的過(guò)程是人的一種本能。不同人的適應(yīng)能力不同行為能力含義：是人們對(duì)感知到的外界信息作出動(dòng)作反應(yīng)的能力信息來(lái)源：由感知直接獲得的外界信息經(jīng)過(guò)思維加工后的信息實(shí)現(xiàn)過(guò)程：通過(guò)脊髓來(lái)控制由語(yǔ)言、表情、體姿等來(lái)實(shí)現(xiàn)9人工智能AI1章概述1.1.2人工智能的概念

1.人工智能解釋人工智能的一般解釋

從能力的角度：人工智能是指用人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能。

從學(xué)科的角度：人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，去模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。10人工智能AI1章概述1.1.2人工智能的概念

2.圖靈測(cè)試測(cè)試主持人被測(cè)機(jī)器被測(cè)人能分辨出來(lái)的概率小于50%嗎？Turing測(cè)試

圖靈測(cè)試方法是一種基于人類自身的智能去定義一個(gè)機(jī)器或系統(tǒng)是否具有智能的方法。11人工智能AI1章概述1.1.3人工智能的研究目標(biāo)遠(yuǎn)期目標(biāo)揭示人類智能的根本機(jī)理，用智能機(jī)器去模擬、延伸和擴(kuò)展人類的智能涉及到腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制論等多種學(xué)科，并依賴于它們的共同發(fā)展近期目標(biāo)研究如何使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明，即使它能夠運(yùn)用知識(shí)去處理問(wèn)題，能夠模擬人類的智能行為。相互關(guān)系遠(yuǎn)期目標(biāo)為近期目標(biāo)指明了方向近期目標(biāo)則為遠(yuǎn)期目標(biāo)奠定了理論和技術(shù)基礎(chǔ)12人工智能AI1章概述第1章人工智能概述1.1AI的基本概念1.2AI的產(chǎn)生與發(fā)展孕育期（1956年以前）

形成期（1956----1970年）

知識(shí)應(yīng)用期（1970----20世紀(jì)80年代末）從學(xué)派分立走向綜合（20世紀(jì)80年代末到本世紀(jì)初）智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科的興起（本世紀(jì)初以來(lái)）1.3AI研究的基本內(nèi)容1.4AI研究的不同學(xué)派1.5AI的研究應(yīng)用領(lǐng)域1.6AI現(xiàn)狀與思考13人工智能AI1章概述1.2.1孕育期

1.孕育(1956年以前)

自遠(yuǎn)古以來(lái)，人類就有用機(jī)器代替人們腦力勞動(dòng)的的幻想：公元前900多年我國(guó)有歌舞機(jī)器人流傳的記載。亞里斯多德（公元前384——322）：古希臘偉大的哲學(xué)家和思想家，創(chuàng)立了演繹法。萊布尼茨(1646——1716)：德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家把形式邏輯符號(hào)化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)圖靈(1912——1954)：英國(guó)數(shù)學(xué)家，1936年創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論，自動(dòng)機(jī)理論亦稱圖靈機(jī)，是一個(gè)理論計(jì)算機(jī)模型。莫克利(1907——1980)：美國(guó)數(shù)學(xué)家、電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的先驅(qū)，他與?？颂?J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一臺(tái)通用電子計(jì)算機(jī)ENIAC

麥克洛奇和皮茲：美國(guó)神經(jīng)生理學(xué)家，于1943年建成了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(MP模型)。維納1874—1956)：美國(guó)著名數(shù)學(xué)家、控制論創(chuàng)始人。1948年創(chuàng)立了控制論?？刂普撓蛉斯ぶ悄艿臐B透，形成了行為主義學(xué)派。圖靈又于1950年，發(fā)表題為《計(jì)算機(jī)能思維嗎？》的著名論文，明確提出了“機(jī)器能思維”的觀點(diǎn)。這些，都為人工智能的誕生準(zhǔn)備了必要的思想、理論和物質(zhì)技術(shù)條件。14人工智能AI1章概述1.2.2形成期

1.誕生AI誕生于一次歷史性的聚會(huì)時(shí)間：1956年夏季地點(diǎn)：達(dá)特莫斯(Dartmouth)大學(xué)目的：為使計(jì)算機(jī)變得更“聰明”，或者說(shuō)使計(jì)算機(jī)具有智能發(fā)起人：麥卡錫(J.McCarthy），Dartmouth的年輕數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)專家，后為MIT教授明斯基(M.L.Minsky），哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家，后為MIT教授洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心負(fù)責(zé)人香農(nóng)(C.E.Shannon)，貝爾實(shí)驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)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(xué)會(huì)議結(jié)果：由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語(yǔ)15人工智能AI1章概述1.2.2形成期

2.早期研究

心理學(xué)小組：1957年，紐厄爾、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理學(xué)小組研制了稱為邏輯理論機(jī)(簡(jiǎn)稱LT)的數(shù)學(xué)定理證明程序。

1960年研制了通用問(wèn)題求解程序。該程序當(dāng)時(shí)可解決11種類型的問(wèn)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(guò)河等。

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

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

1960年，麥卡西又研制了人工智能語(yǔ)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(dòng)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(fèi)根鮑姆開始研究化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL。16人工智能AI1章概述1.2.3知識(shí)應(yīng)用期

1.挫折和教訓(xùn)失敗的預(yù)言：

60年代初，西蒙預(yù)言：10年內(nèi)計(jì)算機(jī)將成為世界冠軍、將證明一個(gè)未發(fā)現(xiàn)的數(shù)學(xué)定理、將能譜寫出具有優(yōu)秀作曲家水平的樂(lè)曲、大多數(shù)心理學(xué)理論將在計(jì)算機(jī)上形成。

挫折和教訓(xùn)在博弈方面，塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對(duì)弈時(shí)，5局?jǐn)×?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(dāng)用歸結(jié)原理證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)時(shí)，推了10萬(wàn)步也沒(méi)證出結(jié)果。在問(wèn)題求解方面，對(duì)于不良結(jié)構(gòu)，會(huì)產(chǎn)生組合爆炸問(wèn)題。在機(jī)器翻譯方面，發(fā)現(xiàn)并不那么簡(jiǎn)單，甚至?xí)[出笑話。例如，把“心有余而力不足”的英語(yǔ)句子翻譯成俄語(yǔ)，再翻譯回來(lái)時(shí)竟變成了“酒是好的，肉變質(zhì)了”在神經(jīng)生理學(xué)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(jī)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(wèn)題。從此，在全世界范圍內(nèi)人工智能研究陷入困境、落入低谷。

17人工智能AI1章概述1.2.3知識(shí)應(yīng)用期

2.以知識(shí)為中心的研究以知識(shí)為中心的研究：專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，從一般思維規(guī)律探討走向?qū)ｉT知識(shí)運(yùn)用的重大突破，是AI發(fā)展史上的一次重要轉(zhuǎn)折。

1972年，費(fèi)根鮑姆開始研究MYCIN專家系統(tǒng)，并于1976年研制成功。從應(yīng)用角度看，它能協(xié)助內(nèi)科醫(yī)生診斷細(xì)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(shí)表示、不精確推理、搜索策略、人機(jī)聯(lián)系、知識(shí)獲取及專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)等一系列重大技術(shù)問(wèn)題。

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

這一時(shí)期，與專家系統(tǒng)同時(shí)發(fā)展的重要領(lǐng)域還有計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人，自然語(yǔ)言理解與機(jī)器翻譯等。新的問(wèn)題：

專家系統(tǒng)本身所存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一、沒(méi)有分布式功能、不能訪問(wèn)現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫(kù)等問(wèn)題被逐漸暴露出來(lái)。

18人工智能AI1章概述1.2.4從學(xué)派分立到綜合

（20世紀(jì)80年代到本世紀(jì)初）人工智能研究的三大學(xué)派：隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再度興起和布魯克（R.A.Brooks）的機(jī)器蟲的出現(xiàn)，人工智能研究形成了符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義三大學(xué)派。

符號(hào)主義學(xué)派是指基于符號(hào)運(yùn)算的人工智能學(xué)派，他們認(rèn)為知識(shí)可以用符號(hào)來(lái)表示，認(rèn)知可以通過(guò)符號(hào)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，專家系統(tǒng)等。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，繼魯梅爾哈特研制出BP網(wǎng)絡(luò)之后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究掀起了第二次高潮。之后，隨著模糊邏輯和進(jìn)化計(jì)算的逐步成熟，又形成了“計(jì)算智能”這個(gè)統(tǒng)一的學(xué)科范疇。

行為主義學(xué)派是指進(jìn)化主義學(xué)派，在行為模擬方面，麻省理工學(xué)院的布魯克教授1991年研制成功了能在未知的動(dòng)態(tài)環(huán)境中漫游的有6條腿的機(jī)器蟲。三大學(xué)派的綜合集成隨著研究和應(yīng)用的深入，人們又逐步認(rèn)識(shí)到，三個(gè)學(xué)派各有所長(zhǎng)，各有所短，應(yīng)相互結(jié)合、取長(zhǎng)補(bǔ)短，綜合集成。19人工智能AI1章概述1.2.5智能科學(xué)技術(shù)的興起

（本世紀(jì)初以來(lái)）

目前，一個(gè)以人工智能為核心，以自然智能、人工智能、集成智能為一體的新的智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科正在逐步興起，并引起了人們的極大關(guān)注。智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科研究的主要特征

(1)由對(duì)人工智能的單一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能為一體的協(xié)同研究；

(2)由人工智能學(xué)科的獨(dú)立研究走向重視與腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、等學(xué)科的交叉研究；

(3)由多個(gè)不同學(xué)派的獨(dú)立研究走向多學(xué)派的綜合研究；

(4)由對(duì)個(gè)體、集中智能的研究走向?qū)θ后w、分布智能的研究；

(5)智能技術(shù)應(yīng)用已滲透到人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域。智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科教育正在興起作為一個(gè)新興學(xué)科，我國(guó)第一個(gè)智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)在北大誕生，目前國(guó)內(nèi)已有該專業(yè)22個(gè)。智能專業(yè)情況.ppt20人工智能AI1章概述第1章人工智能概述1.1AI的基本概念1.2AI的產(chǎn)生與發(fā)展1.3AI的基本內(nèi)容人工智能的學(xué)科位置與腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的交叉研究智能模擬的方法和技術(shù)研究1.4AI研究中的不同學(xué)派1.5AI的研究應(yīng)用領(lǐng)域1.6AI的現(xiàn)狀與思考21人工智能AI1章概述1.3.1AI的學(xué)科位置

1.一門新興的交叉學(xué)科自然科學(xué)社會(huì)科學(xué)哲學(xué)數(shù)學(xué)交叉學(xué)科系統(tǒng)科學(xué)思維科學(xué)人體科學(xué)人工智能基礎(chǔ)學(xué)科指導(dǎo)學(xué)科AI是一門新興的邊緣學(xué)科，是自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科AI的交叉包括：邏輯、思維、生理、心理、計(jì)算機(jī)、電子、語(yǔ)言、自動(dòng)化、光、聲等AI的核心是思維與智能，構(gòu)成了自己獨(dú)特的學(xué)科體系A(chǔ)I的基礎(chǔ)學(xué)科包括：數(shù)學(xué)（離散、模糊）、思維科學(xué)（認(rèn)知心理、邏輯思維學(xué)、形象思維學(xué)）和計(jì)算機(jī)（硬件、軟件）等22人工智能AI1章概述

1．基因修飾技術(shù)

2．未來(lái)家庭機(jī)器人

3．新型電池

4．人工智能技術(shù)

5．超高速交通工具6．干細(xì)胞技術(shù)

7．光電信息技術(shù)

8．可服用診療芯片

9．感冒疫苗

10．無(wú)線能量傳輸技術(shù)

2008年11月16日，在中國(guó)科協(xié)成立50周年的新聞發(fā)布會(huì)上，經(jīng)2000多萬(wàn)公眾網(wǎng)上投票，評(píng)出的10項(xiàng)引領(lǐng)未來(lái)的科學(xué)技術(shù)如下：

中國(guó)科協(xié)網(wǎng)站：中國(guó)網(wǎng)：新浪網(wǎng)：1.3.1AI的學(xué)科位置

2.一個(gè)引領(lǐng)未來(lái)的科學(xué)技術(shù)23人工智能AI1章概述

在數(shù)學(xué)機(jī)械化領(lǐng)域。他提出的幾何定理的機(jī)器證明被國(guó)際數(shù)學(xué)界稱為“吳方法”。吳院士\拜訪吳院士1.ppt吳院士\拜訪吳院士2.ppt1.3.1AI的學(xué)科位置

3.信息時(shí)代的核心技術(shù)

吳文俊，1919年生。1940年畢業(yè)于上海交大數(shù)學(xué)系。

1946年赴法國(guó)留學(xué)，并獲博士學(xué)位。歷任中科學(xué)院數(shù)學(xué)所副所長(zhǎng)、研究員。

1957年當(dāng)選中科院學(xué)部委員（院士）

2001年獲首屆國(guó)家主席獎(jiǎng)。24人工智能AI1章概述1.3.2與腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的交叉研究

1.腦科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)

腦科學(xué)：是一門研究腦與心智現(xiàn)象及規(guī)律的科學(xué)，其主要目標(biāo)就是要揭示腦功能的本質(zhì)，認(rèn)識(shí)腦與智能的規(guī)律，保護(hù)腦和創(chuàng)造腦。

神經(jīng)科學(xué)：是一門研究神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)分子水平、細(xì)胞水平及細(xì)胞間的變化過(guò)程，及這些過(guò)程在中樞的功能、控制系統(tǒng)內(nèi)的整合作用所進(jìn)行的學(xué)科。腦的涵義：

從狹義方面，腦是指中樞神經(jīng)系統(tǒng)，有時(shí)特指大腦；從廣義方面，腦可泛指整個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)。人工智能是從廣義角度來(lái)理解腦科學(xué)的。腦的復(fù)雜度：人腦是由巨量神經(jīng)元經(jīng)其突觸的廣泛并行互聯(lián)所形成的一個(gè)巨復(fù)雜系統(tǒng)，是自然界中最復(fù)雜、最高級(jí)的智能系統(tǒng)?，F(xiàn)代腦科學(xué)的基本問(wèn)題：

(1)

揭示神經(jīng)元之間的連接形式，奠定行為的腦機(jī)制的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)；

(2)

闡明神經(jīng)活動(dòng)的基本過(guò)程，說(shuō)明在分子、細(xì)胞到行為等不同層次上神經(jīng)信號(hào)的產(chǎn)生、傳遞、調(diào)制等基本過(guò)程；

(3)認(rèn)識(shí)實(shí)現(xiàn)各種功能的神經(jīng)回路基礎(chǔ)；

(4)解釋腦的高級(jí)功能機(jī)制等。腦科學(xué)是AI的基礎(chǔ)：其任何研究進(jìn)展都將對(duì)人工智能的研究起到積極的推動(dòng)作用。25人工智能AI1章概述1.3.2與腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的交叉研究

2.認(rèn)知科學(xué)和思維科學(xué)

認(rèn)知：可一般地認(rèn)為是和情感、動(dòng)機(jī)、意志相對(duì)應(yīng)的理智或認(rèn)識(shí)過(guò)程，或者是為了一定的目的，在一定的心理結(jié)構(gòu)中進(jìn)行的信息加工過(guò)程。美國(guó)心理學(xué)家浩斯頓(Houston)等人把認(rèn)知?dú)w納為以下5種主要類型：

(1)認(rèn)知是信息的處理過(guò)程；

(2)認(rèn)知是心理上的符號(hào)運(yùn)算；

(3)認(rèn)知是問(wèn)題求解；

(4)認(rèn)知是思維；

(5)認(rèn)知是一組相關(guān)的活動(dòng)，如知覺(jué)、記憶、思維、判斷、推理、問(wèn)題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成及語(yǔ)言使用等。認(rèn)知科學(xué)：認(rèn)知科學(xué)（思維科學(xué)）是研究人類感知和思維信息處理過(guò)程的一門學(xué)科，其主要研究目的就是要說(shuō)明和解釋人類在完成認(rèn)知活動(dòng)時(shí)是如何進(jìn)行信息加工的認(rèn)知科學(xué)也是人工智能的重要理論基礎(chǔ)，對(duì)人工智能發(fā)展起著根本性的作用。認(rèn)知科學(xué)涉及的問(wèn)題非常廣泛，除了像浩斯頓提出的相關(guān)聯(lián)活動(dòng)外，還會(huì)受到環(huán)境、社會(huì)、文化背景等方面的影響。從認(rèn)知觀點(diǎn)看，AI應(yīng)同時(shí)開展對(duì)邏輯思維、形象思維和靈感思維的研究26人工智能AI1章概述1.3.3智能模擬的方法和技術(shù)研究

1.感知、思維機(jī)器感知就是要讓計(jì)算機(jī)具有類似于人的感知能力，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)機(jī)器視覺(jué)（或叫計(jì)算機(jī)視覺(jué)）：就是給計(jì)算機(jī)配上能看的視覺(jué)器官，如攝像機(jī)等，使它可以識(shí)別并理解文字、圖像、景物等機(jī)器聽(tīng)覺(jué)（或叫計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)）：就是給計(jì)算配上能聽(tīng)的聽(tīng)覺(jué)器官，如話筒等，使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別并理解語(yǔ)言、聲音等。機(jī)器感知相當(dāng)于智能系統(tǒng)的輸入部分。

機(jī)器感知的專門的研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解機(jī)器思維讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)Ω兄降耐饨缧畔⒑妥约寒a(chǎn)生的內(nèi)部信息進(jìn)行思維性加工

邏輯思維形象思維靈感思維27人工智能AI1章概述1.3.3智能模擬的方法和技術(shù)研究

2.學(xué)習(xí)、行為、系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)能夠像人那樣自動(dòng)地獲取新知識(shí)，并在實(shí)踐中不斷地完善自我和增強(qiáng)能力。機(jī)器學(xué)習(xí)方法：機(jī)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)和連接學(xué)習(xí)等

機(jī)器行為讓計(jì)算機(jī)能夠具有像人那樣地行動(dòng)和表達(dá)能力，如走、跑、拿、說(shuō)、唱、寫畫等。相當(dāng)于智能系統(tǒng)的輸出部分。

智能系統(tǒng)與智能機(jī)器無(wú)論是人工智能的近期目標(biāo)還是遠(yuǎn)期目標(biāo)，都需要建立智能系統(tǒng)或構(gòu)造智能機(jī)器需要開展對(duì)系統(tǒng)模型、構(gòu)造技術(shù)、構(gòu)造工具及語(yǔ)言環(huán)境等研究

28人工智能AI1章概述第1章人工智能概述1.1AI的基本概念1.2AI研究的基本內(nèi)容1.3AI的歷史回顧1.4AI研究的不同學(xué)派符號(hào)主義

聯(lián)結(jié)主義

行為主義1.5AI的研究應(yīng)用領(lǐng)域1.6AI現(xiàn)狀與思考29人工智能AI1章概述1.4AI研究中的不同學(xué)派

1.不同學(xué)派符號(hào)主義學(xué)派（邏輯主義、心理學(xué)派）主要觀點(diǎn)：AI起源于數(shù)理邏輯，人類認(rèn)知的基元是符號(hào)，認(rèn)知過(guò)程是符號(hào)表示上的一種運(yùn)算代表性成果：厄爾和西蒙等人研制的稱為邏輯理論機(jī)的數(shù)學(xué)定理證明程序LT

代表人物：紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等

聯(lián)結(jié)主義學(xué)派（仿生學(xué)派或生理學(xué)派）主要觀點(diǎn)：AI起源于仿生學(xué)，特別是人腦模型，人類認(rèn)知的基元是神經(jīng)元，認(rèn)知過(guò)程是神經(jīng)元的聯(lián)結(jié)活動(dòng)過(guò)程代表性成果：由麥克洛奇和皮茲創(chuàng)立的腦模型，即MP模型

代表人物：麥克洛奇和皮茲行為主義學(xué)派（進(jìn)化主義、控制論學(xué)派）主要觀點(diǎn)：AI起源于控制論，智能取決于感知和行為，取決于對(duì)外界復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)，而不是推理。代表性成果：Brooks教授研制的機(jī)器蟲代表人物：

Brooks教授30人工智能AI1章概述1.4AI研究中的不同學(xué)派

2.不同學(xué)派的理論之爭(zhēng)符號(hào)主義智能的基礎(chǔ)是知識(shí)，其核心是知識(shí)表示和知識(shí)推理；知識(shí)可用符號(hào)表示，也可用符號(hào)進(jìn)行推理，因而可以建立基于知識(shí)的人類智能和機(jī)器智能的統(tǒng)一的理論體系。聯(lián)結(jié)主義思維的基元是神經(jīng)元，而不是符號(hào)；思維過(guò)程是神經(jīng)元的聯(lián)結(jié)活動(dòng)過(guò)程，而不是符號(hào)運(yùn)算過(guò)程；反對(duì)符號(hào)主義關(guān)于物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)。

行為主義智能取決于感知和行動(dòng)，提出了智能行為的“感知—?jiǎng)幼鳌蹦Ｐ?；智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人類智能那樣逐步進(jìn)化31人工智能AI1章概述1.4AI研究中的不同學(xué)派

3.不同學(xué)派的方法之爭(zhēng)符號(hào)主義功能模擬構(gòu)造能夠模擬大腦功能的智能系統(tǒng)。

相當(dāng)于“鳥飛”聯(lián)結(jié)主義結(jié)構(gòu)模擬構(gòu)造模擬大腦結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

相當(dāng)于“飛鳥”行為主義行為模擬構(gòu)造具有進(jìn)化能力的智能系統(tǒng)。

相當(dāng)于“由猿到人”32人工智能AI1章概述第1章人工智能概述1.1AI的基本概念1.2AI的產(chǎn)生與發(fā)展1.3AI研究的基本內(nèi)容1.4AI研究的不同學(xué)派1.5AI的研究和應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器思維、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器感知、機(jī)器行為計(jì)算智能、分布智能、智能系統(tǒng)、人工心理與人工情感人工智能的典型應(yīng)用1.6AI現(xiàn)狀與思考33人工智能AI1章概述1.5.1機(jī)器思維

1.推理推理的概念：推理是指按照某種策略從已知事實(shí)出發(fā)利用知識(shí)推出所需結(jié)論的過(guò)程。推理的類型：可根據(jù)所用知識(shí)的確定性，將其分為：

確定性推理，指推理所使用的知識(shí)和推出的結(jié)論都是可以精確表示的，其真值要么為真、要么為假。不確定性推理，指推理所使用的知識(shí)和推出的結(jié)論可以是不確定的。所謂不確定性是對(duì)非精確性、模糊型和非完備性的統(tǒng)稱。推理的理論基礎(chǔ)：邏輯是一門研究人們思維規(guī)律的學(xué)科，數(shù)理邏輯則是用數(shù)學(xué)的方法去研究邏輯問(wèn)題。

一階經(jīng)典邏輯，主要用于確定性推理，它能解決的問(wèn)題很有限。

非經(jīng)典邏輯和概率，可用于不確定性推理。非一階經(jīng)典邏輯是泛指除一階經(jīng)典邏輯以外的其他各種邏輯，如多值邏輯、模糊邏輯、模態(tài)邏輯、概率邏輯、默認(rèn)邏輯、次協(xié)調(diào)邏輯及泛邏輯等。最常用的不確定性推理方法：基于可信度的確定性理論，基于Bayes公式的主觀Bayes方法，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理和基于模糊邏輯的可能性理論等。34人工智能AI1章概述1.5.1機(jī)器思維

2.搜索

搜索的概念：是指為了達(dá)到某一目標(biāo)，不斷尋找推理線路，以引導(dǎo)和控制推理，使問(wèn)題得以解決的過(guò)程。搜索的類型：可根據(jù)問(wèn)題的表示方式將其分為兩大類型

狀態(tài)空間搜索是一種用狀態(tài)空間法求解問(wèn)題時(shí)的搜索方法；

與/或樹搜索是一種用問(wèn)題規(guī)約法求解問(wèn)題時(shí)的搜索方法。搜索的主要問(wèn)題：人工智能最關(guān)心的是如何利用搜索過(guò)程所得到的對(duì)盡快達(dá)到目標(biāo)有用的信息來(lái)引導(dǎo)搜索過(guò)程，即啟發(fā)式搜索方法。

狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索方法

與/或樹的啟發(fā)式搜索方法博弈樹搜索：博弈是一個(gè)典型的搜索問(wèn)題。到目前為止，人們對(duì)博弈的研究還主要是以下棋為對(duì)象，其典型代表是IBM公司研制的IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”和“小深”與國(guó)際象棋世界冠軍對(duì)壘。在國(guó)內(nèi)，有關(guān)學(xué)者也正在積極研究中國(guó)象棋的機(jī)器博弈。例如，2006年8月在北京舉行的首屆中國(guó)象棋人機(jī)大賽中，計(jì)算機(jī)棋手以3勝5平2負(fù)的微弱優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝了國(guó)內(nèi)的人類象棋大師。

研究博弈的目的：不完全是為了讓計(jì)算機(jī)與人下棋，而主要是為了給人工智能研究提供一個(gè)試驗(yàn)場(chǎng)地，同時(shí)也為了證明計(jì)算機(jī)具備有智能。35人工智能AI1章概述1.5.1機(jī)器思維

3.規(guī)劃規(guī)劃的概念

是指從某個(gè)特定問(wèn)題狀態(tài)出發(fā)，尋找并建立一個(gè)操作序列，直到求得目標(biāo)狀態(tài)為止的一個(gè)行動(dòng)過(guò)程的描述。規(guī)劃的特點(diǎn)與一般問(wèn)題求解技術(shù)相比，規(guī)劃更側(cè)重于問(wèn)題求解過(guò)程，并且要解決的問(wèn)題一般是真實(shí)世界的實(shí)際問(wèn)題，而不是抽象的數(shù)學(xué)模型。例如，第2章的機(jī)器人移盒子、猴子摘香蕉等問(wèn)題。規(guī)劃系統(tǒng)的例子斯坦福研究所問(wèn)題求解系統(tǒng)（StanfordResearchInstituteProblemSolver，STRIPS），是一種基于狀態(tài)空間和F規(guī)則的規(guī)劃系統(tǒng)。

它由3部分所組成：

(1)世界模型：用一階謂詞公式表示，它包括問(wèn)題的初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)。

(2)操作符（即F規(guī)則）：它包括先決條件、刪除表和添加表。

(3)操作方法：它采用狀態(tài)空間表示和中間----結(jié)局分析的方法。狀態(tài)空間包括初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)；中間----結(jié)局分析的每一步都選擇能夠縮小當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間的差距的先決條件可以滿足的F規(guī)則執(zhí)行，直至到達(dá)目標(biāo)為止。36人工智能AI1章概述1.5.2機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人那樣自動(dòng)地獲取新知識(shí)，并在實(shí)踐中不斷地完善自我和增強(qiáng)能力。機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器獲取知識(shí)的根本途徑，同時(shí)也是機(jī)器具有智能的重要標(biāo)志。機(jī)器學(xué)習(xí)有多種不同的分類方法，如果按照對(duì)人類學(xué)習(xí)的模擬方式，機(jī)器學(xué)習(xí)可分為符號(hào)學(xué)習(xí)和神經(jīng)學(xué)習(xí)等37人工智能AI1章概述1.5.2機(jī)器學(xué)習(xí)

1.符號(hào)學(xué)習(xí)符號(hào)學(xué)習(xí)的概念是指從功能上模擬人類學(xué)習(xí)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它是一種基于符號(hào)主義學(xué)派的機(jī)器學(xué)習(xí)觀點(diǎn)。符號(hào)學(xué)習(xí)的類型可根據(jù)學(xué)習(xí)策略，即學(xué)習(xí)中所使用的推理方法，將其分為記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等。

記憶學(xué)習(xí)也叫死記硬背學(xué)習(xí)，它是一種最基本的學(xué)習(xí)方法，原因是任何學(xué)習(xí)系統(tǒng)都必須記住它們所獲取的知識(shí)，以便將來(lái)使用。

歸納學(xué)習(xí)是指以歸納推理為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)，它是機(jī)器學(xué)習(xí)中研究得較多的一種學(xué)習(xí)類型，其任務(wù)是要從關(guān)于某個(gè)概念的一系列已知的正例和反例中歸納出一個(gè)一般的概念描述。例如，示例學(xué)習(xí)和決策樹學(xué)習(xí)。

演繹學(xué)習(xí)是指以演繹推理為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)，解釋學(xué)習(xí)是一種演繹學(xué)習(xí)方法，它是在領(lǐng)域知識(shí)的指導(dǎo)下，通過(guò)對(duì)單個(gè)問(wèn)題求解例子的分析，構(gòu)造出求解過(guò)程的因果解釋結(jié)構(gòu)，并對(duì)該解釋結(jié)構(gòu)進(jìn)行概括化處理，得到一個(gè)可又來(lái)求解類似問(wèn)題的一般性知識(shí)。38人工智能AI1章概述1.5.2機(jī)器學(xué)習(xí)

2.神經(jīng)學(xué)習(xí)神經(jīng)學(xué)習(xí)的概念

神經(jīng)學(xué)習(xí)也稱為連接學(xué)習(xí)，它是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法?，F(xiàn)有研究表明，人腦的學(xué)習(xí)和記憶過(guò)程都是通過(guò)神經(jīng)系統(tǒng)來(lái)完成的。在神經(jīng)系統(tǒng)中，神經(jīng)元既是學(xué)習(xí)的基本單位，同時(shí)也是記憶的基本單位。神經(jīng)學(xué)習(xí)的類型

感知器學(xué)習(xí)實(shí)際上是一種基于糾錯(cuò)學(xué)習(xí)規(guī)則，采用迭代的思想對(duì)連接權(quán)值和閾值進(jìn)行不斷調(diào)整，直到滿足結(jié)束條件為止的學(xué)習(xí)算法。

BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是一種誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。這種學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)過(guò)程由輸出模式的正向傳播過(guò)程和誤差的反向傳播過(guò)程所組成。其中，誤差的反向傳播過(guò)程用于修改各層神經(jīng)元的連接權(quán)值，以逐步減少誤差信號(hào)，直至得到所期望的輸出模式為止。

Hopfield網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)實(shí)際上是要尋求系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)，即從網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)開始，逐漸向其穩(wěn)定狀態(tài)過(guò)渡，直至達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)為止。至于網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，則是通過(guò)一個(gè)能量函數(shù)來(lái)描述的。39人工智能AI1章概述1.5.2機(jī)器學(xué)習(xí)

3.知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘

知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscover)和數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是在數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的一種知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。它通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)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(kù)中提煉和抽取知識(shí)，從而可以揭示出蘊(yùn)含在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)原理，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)僅限于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢和檢索，不能夠從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取知識(shí)，使得數(shù)據(jù)庫(kù)中所蘊(yùn)含的豐富知識(shí)被白白浪費(fèi)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)庫(kù)作為知識(shí)源去抽取知識(shí)，不僅可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，同時(shí)也為專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取開辟了一條新的途徑。40人工智能AI1章概述1.5.3機(jī)器感知

1.機(jī)器視覺(jué)（1/2）視覺(jué)系統(tǒng)

人類視覺(jué)系統(tǒng)的功能是通過(guò)眼睛與大腦共同實(shí)現(xiàn)的。人們視野中的物體在可見(jiàn)光的照射下，先在眼睛的視網(wǎng)膜上形成圖像，然后由感光細(xì)胞轉(zhuǎn)換成神經(jīng)脈沖信號(hào)，再經(jīng)神經(jīng)纖維傳入大腦皮層，最后由大腦皮層對(duì)其進(jìn)行處理與理解。光感受器細(xì)胞光信號(hào)神經(jīng)節(jié)細(xì)胞神經(jīng)信號(hào)計(jì)算機(jī)視覺(jué)

不僅僅指對(duì)光信號(hào)的感受，它包括了對(duì)視覺(jué)信息的獲取、傳輸、處理、存儲(chǔ)與理解的全過(guò)程。41人工智能AI1章概述1.5.3機(jī)器感知

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)（1/2）

概念

用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)或模擬人類的視覺(jué)功能，其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過(guò)二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力。重要性

在人類感知到的外界信息中，有80%以上是通過(guò)視覺(jué)得到的。視覺(jué)系統(tǒng)

人類視覺(jué)系統(tǒng)的功能是通過(guò)眼睛與大腦共同實(shí)現(xiàn)的。人們視野中的物體在可見(jiàn)光的照射下，先在眼睛的視網(wǎng)膜上形成圖像，然后由感光細(xì)胞轉(zhuǎn)換成神經(jīng)脈沖信號(hào)，再經(jīng)神經(jīng)纖維傳入大腦皮層，最后由大腦皮層對(duì)其進(jìn)行處理與理解。計(jì)算機(jī)視覺(jué)

不僅僅指對(duì)光信號(hào)的感受，它包括了對(duì)視覺(jué)信息的獲取、傳輸、處理、存儲(chǔ)與理解的全過(guò)程。42人工智能AI1章概述1.5.3機(jī)器感知

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)(2/2)

透鏡(眼球)dfalcmbp圖形平面(視網(wǎng)膜)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)主要目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過(guò)二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力。

設(shè)p為一物體。兩個(gè)透鏡的軸線是平行的。f為兩透鏡與圖像平面的距離，即為焦距。b為兩透鏡軸線在基線上的距離，即為兩眼的距離。l和m分別是p點(diǎn)與左、右透鏡軸線的距離。a和c分別是圖像平面上的左、右圖像與其相應(yīng)透鏡軸線上的距離。從兩個(gè)相似三角形，可得到下式：

已知b=l+m，由上式可得觀察者雙眼至物體的距離：

由于雙眼的距離b為已知，焦距f也是確定的，因此d是可直接計(jì)算出來(lái)的。43人工智能AI1章概述1.5.3機(jī)器感知

2.模式識(shí)別模式識(shí)別的概念是指讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事務(wù)進(jìn)行鑒別，并把它歸入與其相同或相似的模式中。

被鑒別的事物可以是物理的、化學(xué)的、生理的，也可以是文字、圖像、聲音等。模式識(shí)別的一般過(guò)程

(1)采集待識(shí)別事物的模式信息；

(2)對(duì)其進(jìn)行各種變換和預(yù)處理，從中抽出有意義的特征或基元，得到待識(shí)別事物的模式；

(3)與機(jī)器中原有的各種標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較，完成對(duì)待識(shí)別事物的分類識(shí)別；

(4)輸出識(shí)別結(jié)果。

44人工智能AI1章概述1.5.3機(jī)器感知

3.自然語(yǔ)言理處理

自然語(yǔ)言處理就是要研究人類與計(jì)算機(jī)之間進(jìn)行有效交流的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言理解語(yǔ)音處理機(jī)器翻譯詞法分析：按照詞法，切成一個(gè)一個(gè)詞

是要用計(jì)算機(jī)把一種語(yǔ)言翻譯成另外一種語(yǔ)言

就是要讓計(jì)算機(jī)能夠聽(tīng)懂人類的語(yǔ)言

句法分析：按照句法，把詞組成句子

語(yǔ)義分析：上下文無(wú)關(guān)，分析句子的語(yǔ)義

語(yǔ)用分析：上下文有關(guān)，分析句子在段落中的意思

不僅對(duì)智能人機(jī)接口，而且對(duì)不確定人工智能的研究都具有重大的理論價(jià)值。45人工智能AI1章概述1.5.4機(jī)器行為

1.智能控制(1/2)智能控制的概念是指那種無(wú)需或需要盡可能少的人工干預(yù)就能獨(dú)立的驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的控制過(guò)程。它是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)自動(dòng)控制技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。智能控制系統(tǒng)是指那種能夠?qū)崿F(xiàn)某種控制任務(wù)，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織功能的智能系統(tǒng)。從結(jié)構(gòu)上，它由傳感器、感知信息處理模塊、認(rèn)知模塊、規(guī)劃和控制模塊、執(zhí)行器和通信接口模塊等主要部件所組成。常用的智能控制方法模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，專家控制，學(xué)習(xí)控制等。主要應(yīng)用領(lǐng)域智能機(jī)器人系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（CIMS）、復(fù)雜工業(yè)過(guò)程的控制系統(tǒng)、航空航天控制系統(tǒng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)管理系統(tǒng)、交通運(yùn)輸系統(tǒng)、環(huán)保及能源系統(tǒng)等。46人工智能AI1章概述通信接口認(rèn)知感知信息處理規(guī)劃和控制傳感器執(zhí)行器廣義對(duì)象智能控制器被控系統(tǒng)1.5.4機(jī)器行為

2.智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)(2/2)47人工智能AI1章概述1.5.4機(jī)器行為2.智能制造智能制造的概念是指以計(jì)算機(jī)為核心而集成有關(guān)技術(shù)，以取代、延伸與強(qiáng)化有關(guān)專門人才在制造中的有關(guān)部分腦力活動(dòng)所形成、發(fā)展、乃至創(chuàng)新了的制造。需要的人工智能技術(shù)

傳統(tǒng)人工智能技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)，基于Web的工藝規(guī)劃、監(jiān)控、診斷維護(hù)等方面的集成。軟計(jì)算技術(shù)：扎德提出的“硬計(jì)算”和“軟計(jì)算”的概念。硬計(jì)算是指?jìng)鹘y(tǒng)的計(jì)算和邏輯演算；軟計(jì)算與人腦相對(duì)應(yīng)，具有在不確定、不精確環(huán)境中進(jìn)行推理和學(xué)習(xí)的卓越能力。計(jì)算智能：神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和模糊計(jì)算統(tǒng)稱為計(jì)算智能。智能Agent技術(shù)：Agent是一種能夠在一定環(huán)境中自主運(yùn)行和自主交互，以滿足其設(shè)計(jì)目標(biāo)的計(jì)算實(shí)體。主要是多Agent系統(tǒng)和移動(dòng)Agent技術(shù)。48人工智能AI1章概述1.5.5計(jì)算智能

計(jì)算智能（ComputationalIntelligence，CI）是借鑒仿生學(xué)的思想，基于人們對(duì)生物體智能機(jī)理的認(rèn)識(shí)，采用數(shù)值計(jì)算的方法去模擬和實(shí)現(xiàn)人類的智能。計(jì)算智能的三大基本領(lǐng)域包括神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、模糊計(jì)算。

49人工智能AI1章概述1.5.5計(jì)算智能

1.神經(jīng)計(jì)算

神經(jīng)計(jì)算的概念：亦稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork，NN)，它是通過(guò)對(duì)大量人工神經(jīng)元的廣泛并行互聯(lián)所形成的一種人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用于模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。主要研究?jī)?nèi)容：包括人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)機(jī)制等人工神經(jīng)元：是指用人工方法構(gòu)造單個(gè)神經(jīng)元，它有抑制和興奮兩種工作狀態(tài)，可以接受外界刺激，也可以向外界輸出自身的狀態(tài)，用于模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)（或稱拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)）是指單個(gè)神經(jīng)元之間的連接模式，它是構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。從互連結(jié)構(gòu)的角度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為前饋網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)兩種主要類型。

網(wǎng)絡(luò)模型是對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、連接權(quán)值和學(xué)習(xí)能力的總括。最常用的有傳統(tǒng)的感知器模型，具有誤差前向傳播功能的前向傳播網(wǎng)絡(luò)模型，采用反饋連接方式的反饋網(wǎng)絡(luò)模型等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、聯(lián)想、模糊推理等能力，在模仿生物神經(jīng)計(jì)算方面有一定優(yōu)勢(shì)。目前，神經(jīng)計(jì)算的研究和應(yīng)用已滲透到許多領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、智能控制、模式識(shí)別等。

50人工智能AI1章概述1.5.5計(jì)算智能

2.進(jìn)化計(jì)算

進(jìn)化計(jì)算的概念

是一種模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程與機(jī)制，進(jìn)行問(wèn)題求解的自組織、自適應(yīng)的隨機(jī)搜索技術(shù)。它以達(dá)爾文進(jìn)化論的“物竟天擇、適者生存”作為算法的進(jìn)化規(guī)則，并結(jié)合孟德?tīng)柕倪z傳變異理論，將生物進(jìn)化過(guò)程中的繁殖、變異、競(jìng)爭(zhēng)和選擇引入到了算法中，是一種對(duì)人類智能的演化模擬方法。進(jìn)化計(jì)算的主要分支遺傳算法、進(jìn)化策略、進(jìn)化規(guī)劃和遺傳規(guī)劃四大分支。其中，遺傳算法是進(jìn)化計(jì)算中最初形成的一種具有普遍影響的模擬進(jìn)化優(yōu)化算法。遺傳算法的基本思想

(美國(guó)密執(zhí)安大學(xué)霍蘭德教授1962提出)是使用模擬生物和人類進(jìn)化的方法來(lái)求解復(fù)雜問(wèn)題。它從初始種群出發(fā)，采用優(yōu)勝略汰、適者生存的自然法則選擇個(gè)體，并通過(guò)雜交、變異產(chǎn)生新一代種群，如此逐代進(jìn)化，直到滿足目標(biāo)為止。51人工智能AI1章概述1.5.5計(jì)算智能

模糊計(jì)算

模糊計(jì)算：亦稱模糊系統(tǒng)，是通過(guò)對(duì)人類處理模糊現(xiàn)象的認(rèn)知能力的認(rèn)識(shí)，用模糊集合和模糊邏輯去模擬人類的智能行為的。模糊集合與模糊邏輯是美國(guó)加州大學(xué)扎德(Zadeh)教授1965年提出來(lái)的一種處理因模糊而引起的不確定性的有效方法。模糊概念的定義：通常，人們把那種因沒(méi)有嚴(yán)格邊界劃分而無(wú)法精確刻畫的現(xiàn)象稱為模糊現(xiàn)象，并把反映模糊現(xiàn)象的各種概念稱為模糊概念。例如，“大”、“小”、“多”、“少”等。模糊概念的表示：通常是用模糊集合來(lái)表示的，而模糊集合又是用隸屬函數(shù)來(lái)刻畫的。一個(gè)隸屬函數(shù)描述一個(gè)模糊概念，其函數(shù)值為[0,1]區(qū)間的實(shí)數(shù)，用來(lái)描述函數(shù)自變量所代表的模糊事件隸屬于該模糊概念的程度。模糊計(jì)算的爭(zhēng)論：一方面模糊邏輯存在一定缺陷；另一方面它在推理、控制、決策等方面得到了非常廣泛的應(yīng)用。52人工智能AI1章概述1.5.6分布智能和群集智能

分布智能

分布智能主要研究在邏輯上或物理上分布的智能系統(tǒng)之間如何相互協(xié)調(diào)各自的智能行為，實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的并行求解。分布智能的兩個(gè)主要方向

分布式問(wèn)題求解主要研究如何在多個(gè)合作者之間進(jìn)行任務(wù)劃分和問(wèn)題求解，它一般是針對(duì)某一問(wèn)題去創(chuàng)建一個(gè)能夠進(jìn)行合作求解的協(xié)作群體；多Agent系統(tǒng)主要研究如何在一群自主的Agent之間進(jìn)行智能行為的協(xié)調(diào)，以創(chuàng)建一個(gè)能夠共同處理單個(gè)目標(biāo)或多個(gè)目標(biāo)的智能群體。多Agent系統(tǒng)的組成與工作：它由多個(gè)自主Agent組成，其中的每個(gè)Agent都可以自主運(yùn)行和自主交互，即當(dāng)一個(gè)Agent需要與別的Agent合作時(shí)，就通過(guò)相應(yīng)的通信機(jī)制去尋找可以合作并愿意合作的Agent，以共同解決問(wèn)題。53人工智能AI1章概述

是指無(wú)智能的或具有簡(jiǎn)單智能的個(gè)體通過(guò)群體協(xié)作和組織所表現(xiàn)出來(lái)的智能。主要研究單個(gè)個(gè)體，如何通過(guò)群內(nèi)個(gè)體的連接、信息交流、溝通、組織和自組織去產(chǎn)生群體的智能。1.5.6分布智能與群集智能

群集智能蟻群算法：起源于對(duì)蟻群尋找食物行為的模擬。一些螞蟻在外尋找食物，每只螞蟻找到了食物都會(huì)返回巢中通知同伴，并在路徑上留下“氣味”，越近的路徑氣味會(huì)越濃，所有螞蟻都會(huì)沿這條最近的路徑去捕獲該食物。粒群計(jì)算：起源于對(duì)鳥群捕食運(yùn)動(dòng)模式的模擬。如果一只鳥（粒子）在某一處找到了一塊食物，那么鳥群（粒群）就從這只鳥周圍開始向外搜索。54人工智能AI1章概述1.5.7智能系統(tǒng)

智能系統(tǒng)可以泛指各種具有智能特征和功能的軟硬件系統(tǒng)。從這種意義上講，前面所討論的不少研究?jī)?nèi)容都應(yīng)以智能系統(tǒng)的形式來(lái)出現(xiàn)，例如智能控制系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、智能檢索系統(tǒng)等。這里主要介紹除前述研究?jī)?nèi)容以外的專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)。55人工智能AI1章概述1.5.7智能系統(tǒng)

1.專家系統(tǒng)

用戶界面

解釋模塊

知識(shí)獲取

知識(shí)庫(kù)

綜合數(shù)據(jù)庫(kù)

推理機(jī)

專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的智能系統(tǒng)，它將領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)用知識(shí)表示方法表示出來(lái)，并放入知識(shí)庫(kù)中，供推理機(jī)使用。

隨著計(jì)算網(wǎng)絡(luò)、多Agent、計(jì)算智能等技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)、基于Web的專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)和分布式專家系統(tǒng)等。56人工智能AI1章概述1.5.7智能系統(tǒng)

智能決策支持系統(tǒng)問(wèn)題處理與人機(jī)交互模型庫(kù)管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)模型庫(kù)

知識(shí)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)推理機(jī)

智能決策支持系統(tǒng)是指那種在傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中增加了相應(yīng)的智能部件的決策支持系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)是把人工智能技術(shù)，尤其是專家系統(tǒng)技術(shù)與決策支持系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物，具有很寬的應(yīng)用范圍和很好的應(yīng)用前景。57人工智能AI1章概述1.5.8人工心理與人工情感

智能、情感和心理智能(intelligence)

指人類在認(rèn)識(shí)客觀世界中，由思維過(guò)程和腦力活動(dòng)所表現(xiàn)出的綜合能力。如：感知、記憶、思維、學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、行為等。情感(affect)

指人對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的態(tài)度的體驗(yàn)。包括：

情緒(emotion)：側(cè)重于生理現(xiàn)象：喜、怒、哀、樂(lè)…

情感(feeling)：側(cè)重于價(jià)值判斷：愛(ài)、恨…

情操(sentiment)：高級(jí)的情感現(xiàn)象：道德、理智、審美…心理(mind)

指神經(jīng)系統(tǒng)在環(huán)境刺激下所產(chǎn)生的精神現(xiàn)象。它是心理現(xiàn)象和心理活動(dòng)的簡(jiǎn)稱。從心理現(xiàn)象的動(dòng)態(tài)過(guò)程，它包括:

認(rèn)知(cognition)：指認(rèn)識(shí)事物、獲取知識(shí)和應(yīng)用知識(shí)的過(guò)程。是人類最基本的心理過(guò)程，如感覺(jué)、知覺(jué)、記憶、想象、思維、語(yǔ)言、問(wèn)題解決和創(chuàng)造等。情感(affect)：…

意志(will)：指自覺(jué)地確定目的，組織和調(diào)節(jié)行為，克服困難，去實(shí)現(xiàn)預(yù)定目的的過(guò)程。58人工智能AI1章概述1.5.8人工心理與人工情感

人工智能、人工情感和人工心理人工智能(ArtificialIntelligence)

是用人工的方法在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)的智能。人工情感(ArtificialEmotion)

是利用信息科學(xué)的手段對(duì)人類情感過(guò)程進(jìn)行模擬、識(shí)別和理解，使機(jī)器能夠產(chǎn)生類人情感并與人類進(jìn)行自然和諧地人機(jī)交互的研究領(lǐng)域。人工心理(ArtificialPsychology)

是利用信息科學(xué)的手段,對(duì)人的心理活動(dòng)(著重是人的情感、意志、性格、創(chuàng)造)的更全面再一次人工機(jī)器(計(jì)算機(jī)、模型算法等)模擬，其目的在于從心理學(xué)廣義層次上研究人工情感、情感與認(rèn)知、動(dòng)機(jī)與情感的人工機(jī)器實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。59人工智能AI1章概述1.5.9人工智能的典型應(yīng)用

1.智能機(jī)器人(1/2)機(jī)器人(Robots)和機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人(Robots)是一種可再編程的多功能操作裝置。機(jī)器人學(xué)是在電子學(xué)、人工智能、控制論、系統(tǒng)工程、精密機(jī)械、信息傳感、仿生學(xué)、以及心理學(xué)等多種學(xué)科或技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上形成的一種綜合性技術(shù)學(xué)科。機(jī)器人研究的意義機(jī)器人既是人工智能的研究對(duì)象，同時(shí)又是人工智能的試驗(yàn)場(chǎng)地，人工智能的所有技術(shù)幾乎都可以在這個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。機(jī)器人的發(fā)展過(guò)程經(jīng)歷了遙控、程序、自適應(yīng)、智能機(jī)器人、情感機(jī)器人。人工智能的主要研究對(duì)象是智能機(jī)器人和情感機(jī)器人。智能機(jī)器人具有的能力感知能力、思維能力和行為能力的機(jī)器人。這種機(jī)器人能夠主動(dòng)的適應(yīng)外界環(huán)境變化，并能夠通過(guò)學(xué)習(xí)豐富自己的知識(shí)、提高自己的工作能力。情感機(jī)器人

是一種具有情感（愛(ài)、恨…）和情緒(喜、怒、哀、樂(lè)…)功能新一代機(jī)器人。60人工智能AI1章概述MIT研究的情感機(jī)器人MIT情感機(jī)器人“克米特”，具有類似于人頭的情感系統(tǒng)。單獨(dú)放在一邊時(shí)會(huì)十分憂愁。當(dāng)感應(yīng)到人臉時(shí)會(huì)做出笑的樣子。推它走得太快時(shí)會(huì)流露出害怕的表情。1.5.9人工智能的典型應(yīng)用

1.智能機(jī)器人(2/2)61人工智能AI1章概述

1.5.9人工智能的典型應(yīng)用3.智能檢索智能檢索是指利用人工智能的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或指示。智能檢索需要解決的主要問(wèn)題具有一定的自然語(yǔ)言處理能力：

能理解自然語(yǔ)言提出的各種查詢。具有一定的推理能力：

能夠根據(jù)已知的信息，演繹出所需要的答案。擁有一定的常識(shí)性知識(shí)：

能夠根據(jù)常識(shí)性知識(shí)，演繹出更一般查詢出更一般的答案。智能檢索的一個(gè)重要方向互聯(lián)網(wǎng)的還練海量信息檢索問(wèn)題62人工智能AI1章概述

1.5.9人工智能的典型應(yīng)用3.智能游戲

智能游戲游戲是一種娛樂(lè)活動(dòng)。游戲技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，產(chǎn)生了“計(jì)算機(jī)游戲”或“視頻游戲”，和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)生了“網(wǎng)絡(luò)游戲”，和人工智能技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)生了“智能游戲”即游戲中的非玩家角色具有一定智能行為的游戲。智能游戲中的智能技術(shù)感知技術(shù)：實(shí)現(xiàn)對(duì)玩家角色的感知行為：游戲狀態(tài)的更新。推理和決策：對(duì)游戲當(dāng)前信息的認(rèn)知和決策。記憶：用于記憶感知到的游戲狀態(tài)。搜索：嘗試和發(fā)現(xiàn)合適的游戲動(dòng)作。學(xué)習(xí)：非玩家角色在游戲過(guò)程中學(xué)到一定的知識(shí)。智能游戲的學(xué)術(shù)意義智能游戲是智能科學(xué)技術(shù)的一個(gè)研究對(duì)象；智能游戲又是智能科學(xué)技術(shù)研究（思維、決策等）的一個(gè)很好的試驗(yàn)平臺(tái)63人工智能AI1章概述第1章人工智能概述1.1AI的基本概念1.2AI的產(chǎn)生與發(fā)展1.3AI研究的基本內(nèi)容1.4AI研究的不同學(xué)派1.5AI的研究應(yīng)用領(lǐng)域1.6AI現(xiàn)狀與思考多學(xué)科交叉研究分布智能與社會(huì)智能研究集成智能研究智能網(wǎng)絡(luò)研究認(rèn)知計(jì)算與情感計(jì)算研究智能系統(tǒng)與智能服務(wù)64人工智能AI1章概述1.6人工智能的現(xiàn)狀與思考

1.多學(xué)科交叉研究