人工智能绪论

1、人工智能人工智能课程介绍课程：人工智能 性质：专业选修课 课时：32课时（16个理论课时，16个实验课时）上课地点：理论课时在14604，实验课时在实训中心1号楼2楼考查方式：考勤+实验+作业教材：人工智能及其应用，王万良，高等教育出版社参考书：强烈推荐人工智能-一种现代方法，罗素等，清华大学出版社，2013年Hello. I am Baymax.内容内容2341基本基本概念概念. .发展发展简史简史. .基本内容研究领域研究领域基本基本概念概念I am Baymax, your personal healthcare companion.1人工智能人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经

2、心理学、哲学和语言学基础上发展出来的交叉学科，被人普遍认为是继三次工业革命后的又一次工业革命。前三次是将人类从繁重的体力劳动中解放出来，而人工智能是实现了脑力劳动自动化。智能的发生，物质的本质，宇宙的起源，生命的本质是四大自然界的奥秘。智能是怎样发生？智能的概念1、暂无定论，存在三个流派：思维理论、知识阈值理论与进化理论。2、思维理论：思维理论：智能的核心是思维，人的一切只能来自大脑的思维活动，人的一切知识都是人类思维的产物。研究思维规律与方法有望揭示智能本质。但思维又是什么？知识知识阈值阈值理论：理论：智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，认为智能是在巨大搜索空间迅速找到满意解的能力。存放

3、知识库的电脑为什么没有智能？进化理论：进化理论：智能是以人行走能力、感知能力与繁衍生息能力为基础的，由多部件交互产生，由人的行为与行为和环境联系决定。智能的概念智能是知识与智力的总和。知识是一切只能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。智能的特征1、感知能力视听触味嗅五种能力感知外部世界的能力，80%来自视觉，10%来自听觉，10%来自其他。2、记忆与思维能力记忆与思维是人脑最重要功能，是人有智能的根本原因。记忆存储外部感知的信息以及思维产生知识；思维对记忆的知识进行分析、计算、比较、判断、推理、联想以及决策等。智能的特征2、记忆与思维能力A 逻辑思维能力：抽象思维，是一种根据

4、逻辑规则对信息进行处理的理性思维方式。有如下特点： *依靠逻辑进行 *串行 *易形式化 *具有严密性、可靠性，能从逻辑上对事物发展做出合理预测。 智能的特征2、记忆与思维能力B 形象思维能力：直感思维，以客观现象为思维对象，以感性形象认识为思维素材，以意象为主要思维工具，以指导创造物化形象的实践为主要目的的思维活动。两次飞跃：从感性到理性，从理性到实践 有如下特点： *直觉 *并行协同式 *形式化困难 *在信息变形或缺少得到比较满意结果 智能的特征2、记忆与思维能力C 顿悟思维能力：灵感思维，意识与潜意识共同作用。 有如下特点： *不定期突发性 *具有非线性的独创性及模糊性 *穿插于理性与感性

5、思维之间，起升华与突破作用。智能的特征3、学习能力通过与环境的相互作用不断学习，从而积累知识，适应环境变化。学习可以是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的。可以有教师也可以自学。4、行为能力对外界刺激做出反应人工智能1、 人工智能：人工智能：用人工方法在机器上实现智能或者说使机器具有类似于人的智能。2、人工智能人工智能学科学科：一门研究如何构造智能系统或智能机器，使其模拟、扩展或延伸人类智能的学科。3、图灵图灵测试和中文屋思想实验测试和中文屋思想实验1950年，图灵发表“计算机与智能”提出图灵测试。1980年，哲学家约翰-塞尔勒设计“中文屋思想实验”。2014年，雷丁大学宣称居住在美国

6、的俄罗斯人弗拉基米尔-维罗西夫创立的AI尤金古斯特曼让33%测试者相信是人类（问题？）。中文思想屋实验1、 人工智能：人工智能：用人工方法在机器上实现智能或者说使机器具有类似于人的智能。2、人工智能人工智能学科学科：一门研究如何构造智能系统或智能机器，使其模拟、扩展或延伸人类智能的学科。3、图灵图灵测试和中文屋思想实验测试和中文屋思想实验1950年，图灵发表“计算机与智能”提出图灵测试。1980年，哲学家约翰-塞尔勒设计“中文屋思想实验”。2014年，雷丁大学宣称居住在美国的俄罗斯人弗拉基米尔-维罗西夫创立的AI尤金古斯特曼让33%测试者相信是人类（问题？）。PartTWO2Oh, no.发展

7、简史1、孕育、孕育2、形成、形成3、发展、发展4、巅峰、巅峰5、衰落、衰落发展简史1、孕育、孕育A 公元前384到公元前322年，亚里士多德（Aristotle）的三段论B 英国哲学家培根提出归纳法C 德国数学家和哲学家莱布尼茨提出万能符号和推理计算理论D 英国逻辑学家布尔用符号语言描述思维活动的基本推理法则E 1936年，英国数学家图灵提出“图灵机”模型发展简史1、孕育孕育F 1943年，美国神经生理学家麦克洛奇（W.McCulloch）与匹茨（W.Pitts）建立第一个神经模型（M-P模型）G 1937年-1941年，美国爱荷华州立大学阿塔那索夫教授（Atanasoff）和其学生贝瑞（Be

8、rry）发明第一天计算机ABC（Atanasoff-Berry Computer）。1946年，宾夕法尼亚大学莫克利（Mauchly）和艾克特（Ecket）发明计算机ENIAC（Electronic Numerical Integrator and Calculator）发展简史2、形成、形成A 1956年夏，当时达特茅斯学院（Dartmouth College）的年轻数学助教、现任斯坦福大学教授麦卡锡（J.McCarthy）联合三位朋友：哈佛大学年轻数学家和神经学家、麻省理工学院教授明斯基（M.L.Minsky）、IBM公司信息研究中心负责人罗切斯特（N.Rochester）、贝尔实验室信息

9、部数学研究员香农（C.E.Shannon）共同发起，邀请普林斯顿大学的莫尔（T.Moore）和IBM公司的塞缪尔（A.L.Samuel）、麻省理工学院的塞尔夫利奇（O.Selfridge）和（R.Solomonff）索洛莫夫以及兰德（RAND）公司和卡内基-梅隆大学的纽厄尔（A.Newell）、西蒙（H.A.Simmon）召开研讨会。发展简史2、形成、形成B 会上麦卡锡提议采用“人工智能”这一术语，麦卡锡因此被称为人工智能之父。C 会后形成了多个人工智能研究组，如纽厄尔和西蒙的Carnegie RAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组，塞缪尔的IBM工程研究组。D 1956年之后，人工智能

10、在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解及人工智能语言方面取得很多成就。E 1969年，人工智能联合会议成立（International Joint Conferences on Artificial Intelligence，简称IJCAI）F 1970年，创刊了国际性人工智能杂志（Artificial Intelligence）发展简史3、发展、发展A 泡沫谷底期：60年代人工智能进入泡沫谷底期，如机器翻译。1960年，美国政府顾问委员会裁定：“还不存在通用的科学文本机器翻译，也没有最近的应用场景”。英美两国中断对机器翻译项目的资助。B 知识应用期：1977年，费根鲍姆在第五届人工智能联合

11、会议上提出“知识工程”概念，使得专家系统大获成功。发展简史3、发展、发展C 集成发展期：1996年与1997年卡斯帕罗夫与深蓝计算机下了两次国际象棋，第一次卡斯帕罗夫4：2胜，第二次深蓝3.5:2.5获胜。2016年3月9日到15日，韩国围棋世界冠军李世石大战谷歌公司的计算机alphago，2:4落败。D 1978年中国也把“智能模拟”作为国家科学技术发展规划的主要研究课题之一，1981年成立中国人工智能学会。研究内容1、知识表示、知识表示A 知识表示将人类知识形式化表示化。B 符号表示法：符号表示法、连接机制表示法。2、机器感知、机器感知使机器具有人类感知能力。研究集中于机器视觉与机器听觉。

12、3、机器思维、机器思维所谓机器思维是指对通过感知得来的外部信息级机器内部信息的各种工作信息进行有目的处理。所谓机器行为，使计算机具有表达能力。PartTHREE3There,There.研究内容4、机器学习机器学习所谓机器学习（machine learning）是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能够通过学习自动地获取知识。1957年，Rosen Blatt研究感知机（Perceptor）5、机器行为、机器行为所谓机器行为，使计算机具有表达能力。PartTHREE4I am notFast.研究领域1、自动定理证明、自动定理证明A 定理证明的实质是证明前提P得到结论Q的永真性B 19

13、58年，美籍华人王浩机器证明了有关命题演算的所有定理（220条），谓词演算的150条定理的85%。我国吴文俊院士提出并实现几何定理机器证明“吴氏方法”。C 海伯伦与鲁滨逊为自动定理证明奠定了基础。研究领域2、博弈、博弈A 诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动称为博弈B 人工智能研究博弈的目的并不是为了让计算机与人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对博弈的研究来检验某些人工智能技术是否能实现对人类智慧的模拟，促进人工智能技术深入的研究研究领域3、模式识别、模式识别A 模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科。模式是对一个物体或者某些其他感兴趣实体定量或者结构的描述，而模式类指具有某些共同

14、属性的模式集合。B 现在模式识别研究主要集中到了视觉与听觉模式识别。文字识别：车牌识别与OCR。人脸识别：反恐与商业。目标识别：军用和民用。语音识别：SIRI等辅助软件和权限或门禁系统。研究领域4、机器视觉、机器视觉A 机器视觉又叫计算机视觉，是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉分为低层和高层视觉，低层视觉指的是低层视觉元素包括边缘、颜色、纹理等，高层视觉主要指的是理解并感知目标。B 机器视觉系统是首先通过数字成像设备将场景转化为图像信号，再将图像信号传递给图像处理系统，然后图像处理系统进行低层视觉处理，最后基于低层视觉处理结果进行高层视觉处理进行判断分析。研究领域5、自然语言理解、自然语

15、言理解A 研究如何让计算机理解人类自然语言。B 研究目标有三个：正确理解自然语言，正确回答问题；自动根据自然语言生成摘要；自然语言间的自动翻译。C 最初应用是机器翻译，经过三个阶段：首先，词对词的阶段，该阶段存在很大问题；其次，语义=语法分析阶段有了长足发展，但依然有问题；当前，强调知识即大规模语料库的作用。研究领域6、智能信息检索、智能信息检索智能信息检索的功能：理解自然语言；具有推理能力；系统具有一定的常识性知识研究领域7、数据挖掘与知识发现、数据挖掘与知识发现A知识发现是通过各种学习方法，自动处理数据库中大量的原始数据，提炼出具有必然性且有意义的知识，从而揭示出蕴含在数据背后的内在联系和

16、本质规律。知识发现是从数据库发现知识的全过程，数据挖掘则是这个全过程中一个特定的关键步骤。B数据挖掘的目的是从数据库中找出有意义的模式。分为四个阶段：数据预处理、建模、模型评估及模型应用。注：啤酒和尿布的例子，相关性问题研究领域8、专家系统、专家系统A 专家系统是一个具有特定领域内大量知识与经验的，并模拟人类专家求解问题的过程进行问题求解的系统B 1965年，费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统-分析化合物分子结构的DENDRAIL。1976年，斯坦福研究所开始开发探矿专家系统PROSPECTOR，1980年该系统分析华盛顿某山区数据资料发现一个钼矿。研究领域10、组合优化问题、组合优化问题

17、A 旅行商问题、生产计划与调度、物流中车辆调度、智能交通、通信中路由调度、计算机网络信息调度。B NP完全问题指用目前知道的最好的方法求解，问题求解需要花费的时间（或称为问题求解的复杂性）是随问题规模增大以指数关系增长。研究领域11、人工神经网络、人工神经网络A 1943年，美国神经生理学家麦克洛奇（W.McCulloch）与匹茨（W.Pitts）建立第一个神经模型（M-P模型）。B 20世纪60年代至70年代，由于神经网络研究自身的局限性，致使其陷入了低谷。C 1969年，Bryson和Ho提出BP算法。20世纪80年代，鲁梅尔哈特（Rumelhart）和麦克莱兰（Meclelland）提出

18、多层BP神经网络，霍普菲尔德（J.J.Hopfield）等提出霍普菲尔德神经网络（Hopfield）。C 2006年，多伦多大学的欣顿教授（Hinton）和华盛顿大学乐坤（Lecun）教授提出了深度神经网络。（？）思考1、强人工智能、弱人工智能与超人工智能强人工智能、弱人工智能与超人工智能Strong AI: physical symbol systems which can have a mind and mental states; weak AI: physical symbol systems which can act intelligently 2、人工智能会是人类最后的发明？、人工智能会是人类最后的发明？THANKSSIMON PPT, MORE T