人工智能概述

1、智能控制基础-自动化系1.1 人工智能概述1. 绪论11.1 人工智能概述1.1.1 什么是人工智能1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1.2 人工智能的发展史-史前期1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点1.1 人工智能概述1.1.1 什么是人工智能1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1.2 人工智能的发展史-史前期1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点什么是人工智能？1.1.1 什么是人工智能Directed bySteven Spie

2、lbergProduced bySteven SpielbergStory byIan WatsonNarrated byBen KingsleyStarringHaley Joel OsmentFrances OConnorJude LawSam RobardsJake ThomasWilliam HurtA.I. Artificial Intelligence1.1.1 什么是人工智能Directed byChris ColumbusProduced byMichael BarnathanChris ColumbusGail KatzWritten byIsaac AsimovRobert

3、 SilverbergNicholas KazanNarrated byRobin WilliamsStarringRobin WilliamsSam NeillEmbeth DavidtzOliver PlattWendy CrewsonBicentennial Man 1.1.1 什么是人工智能人获取、处理、应用和再生信息（知识），并用之达到预定目的的能力。人应用知识解决问题的能力。什么是智能？1.1.1 什么是人工智能智能摘自【百度百科-智能】指人的智慧和行动能力智能的发生，物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。 从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智 慧的结

4、果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”，将感觉、去记、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和能力的表现1.1.1 什么是人工智能8认识与理解环境的能力智能活动的特点归纳和演绎，作出决策的能力学习和自我适应的能力行为的能力1.1.1 什么是人工智能 顾名思义，人工智能就是人造智能，当然，这只是人工智能的字面解释或广义解释。 目前的“人工智能”一词是指用计算机模拟或实现的智能，同时，人工智能又是一个学科名称。 什么是人工智能？1.1.1 什么是人工智能人工智能 （Artificial Intelligence）摘自【百度百科-人工智能】它是研究

5、、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等1.1.1 什么是人工智能11人工智能 的各种定义定义1 智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。 定义2 人工智能(能力) 人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等

6、思维活动。1.1.1 什么是人工智能人工智能 的各种定义定义3 ：（Haugeland,1985）人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试定义4 （Bellman,1978）。 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化从拟人思维的角度出发1.1.1 什么是人工智能人工智能 的各种定义定义5 （Charniak和McDermott,1985）人工智能是用计算模型研究智力行为。 定义6 （Winston,1992）人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。 从理性思维的角度出发1.1.1 什么是人工智能人工智能 的各种定义定义7（Kurzw

7、ell,1990）人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。 定义8（Rick和Knight,1991）人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。 从拟人行为的角度出发1.1.1 什么是人工智能人工智能 的各种定义定义9 （Schalkoff,1990）人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。 定义10 (Luger和Stubblefield,1993）人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支 从拟人理性行为的角度出发1.1.1 什么是人工智能人工智能 的各种定义定义 人工智能(学科) 作为学科，人工智能研究的是如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术

8、，特别是自然智能如何在计算机上实现或再现的科学和技术。因此，从学科角度讲，当前的人工智能是计算机科学的一个分支。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学、生命科学和数学，以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。 1.1.1 什么是人工智能1.1 人工智能概述1.1.1 什么是人工智能1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1.2 人工智能的发展史-史前期1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点一本关于人工智能

9、发展简史的奇书McCorduck. 2004A 25-year-old book about science has some explaining to do.Machines Who Thinkwas conceived as a history of artificial intelligence, beginning with the first dreams of the classical Greek poets (and the nightmares of the Hebrew prophets), up through its realization as twentieth-

10、century science.1.1.2 人工智能的发展史-史前期神话, 幻想和预言中的人工智能奥林匹斯十二主神之一。罗马神话中为伏尔甘（Vulcan)。西方语言中的“火山”一词来源于他的罗马名字。宙斯和赫拉所生（一说他只有母亲）。有火山活动的利姆诺斯、西西里等岛屿最初尊他为地火之神。能建筑神殿，制作各种武器和金属用品，技艺高超，被认为工匠的始祖。在手工业中心，他被奉为锻造的庇护神。赫菲斯托斯Hephaistos/Hephaestus他制作工艺品的技巧也是无可匹敌。他曾制作了一组金制的女机器人帮他在铁匠铺做事；她们甚至能开口说话，并接手他交托的高难度工作。他还有一套有着金轮子的三脚桌，围在铁

11、匠铺外面，能自行跑去供诸神聚会，之后再自己跑回来。”1.1.2 人工智能的发展史-史前期中世纪出现了使用巫术或炼金术将意识赋予无生命物质的传说帕拉塞尔斯一方面作为医生，为了创造完美的生命而后又转为了炼金术师。他制造出了人造人霍尔蒙克斯（Homunculus），并且拥有传说中最神秘的物质贤者之石(Philosophers stone)帕拉塞尔斯神话, 幻想和预言中的人工智能1.1.2 人工智能的发展史-史前期十九世纪的幻想小说中出现了人造人和会思考的机器之类题材弗兰肯斯坦引是英国诗人雪莱的妻子玛丽雪莱（Marry Shelley）在1818年创作的小说，被认为是世界第一部真正意义上的科幻小说神话

12、, 幻想和预言中的人工智能1.1.2 人工智能的发展史-史前期握有禁忌的造物之术木甲术的中国古代传奇机械师，经过他手雕琢造设的木头，皆被赋予生命。雕刻的鸟会飞，造的木偶跟真人一样有喜怒哀乐，如同魔法师一般的木匠人。他使用服常木的一部分替琅玕木造了身体，并收取服常树的一只眼睛作为报酬。偃师神话, 幻想和预言中的人工智能1.1.2 人工智能的发展史-史前期木牛流马复原图木牛流马，为三国时期蜀汉丞相诸葛亮发明的运输工具，分为木牛与流马。史载建兴九年至十二年（231年234年）诸葛亮在北伐时所使用，其载重量为“一岁粮”，大约四百斤以上，每日行程为“特行者数十里，群行二十里”，为蜀国十万大军提供粮食。不

13、过，确实的方式、样貌现在亦不明，对其亦有不同的解释神话, 幻想和预言中的人工智能1.1.2 人工智能的发展史-史前期人工智能的基本假设是人类的思考过程可以机械化. 对于机械化推理(即所谓“形式推理(formal reasoning)”)的研究已有很长历史. 中国, 印度和希腊哲学家均已在公元前的第一个千年里提出了形式推理的结构化方法. 他们的想法为后世的哲学家所继承和发展, 其中著名的有Aristotle(对三段论逻辑进行了形式分析), Euclid(其著作“几何原本”是形式推理的典范), al-Khwrizm(代数学的先驱, “algorithm”一词由他的名字演变而来)以及欧洲经院哲学家O

14、ckham的William, Duns Scotus等.先驱者的贡献-1. 形式推理1.1.2 人工智能的发展史-史前期马略卡哲学家Ramon Llull开发了一些逻辑机, 试图通过逻辑方法获取知识. Llull的机器能够将基本的, 无可否认的真理通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合, 以求生成所有可能的知识. Llull的工作对Gottfried Leibniz产生了很大影响, 后者进一步发展了他的思想.Ramon Llull(1232-1315)先驱者的贡献-1. 形式推理1.1.2 人工智能的发展史-史前期Leibniz设想了一种用于推理的普适语言(他的“通用表意文字(character

15、istica universalis)”), 能将推理规约为计算, 从而使“哲学家之间, 就像会计师之间一样, 不再需要争辩. 他们只需拿出铅笔放在石板上, 然后向对方说(如果想要的话,可以请一位朋友作为证人), 我们开始算吧.Leibniz(July 1, 1646 November 14, 1716 )在十七世纪中, Leibniz, Thomas Hobbes和Ren Descartes尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系先驱者的贡献-1. 形式推理1.1.2 人工智能的发展史-史前期在二十世纪, 数理逻辑研究上的突破使得人工智能好像呼之欲出. 这方面的基础著作包括Boole

16、的“思维的定律(The Laws of Thought)”与Frege的“概念文字(Begriffsschrift)”. 基于Frege的系统, Russell和Whitehead在他们于1913年出版的巨著“数学原理(Principia Mathematica)”中对数学的基础给出了形式先驱者的贡献-1. 形式推理1.1.2 人工智能的发展史-史前期David Hilbert向二十世纪二十和三十年代的数学家提出了一个基础性的难题: “能否将所有的数学推理形式化?”January 23, 1862-February 14, 1943David Hilbert (1912)这个问题的最终回答由G

17、del的不完全性证明, Turing机和Church的Lambda演算给出.先驱者的贡献-1. 形式推理1.1.2 人工智能的发展史-史前期January 23, 1862-February 14, 1943David Hilbert (1912)他们证明了数理逻辑的局限性; 其次(这一点对AI更重要), 他们的工作隐含了任何形式的数学推理都能在这些限制之下机械化的可能性. Church-Turing论题暗示, 一台仅能处理0和1这样简单二元符号的机械设备能够模拟任意数学推理过程. 这里最关键的灵感是Turing机: 这一看似简单的理论构造抓住了抽象符号处理的本质. 这一创造激发科学家们探讨让

18、机器思考的可能先驱者的贡献-1. 形式推理1.1.2 人工智能的发展史-史前期 用于计算的机器古已有之 法国数学和物理 学家帕斯卡（Pascal，1623-1662）于1647年制造了一台机械加法器莱布尼茨进一步对此进行了改进，可以进行全部的四则运算先驱者的贡献-2. 计算机科学1.1.2 人工智能的发展史-史前期Charles Babbage, 26 December 1791 18 October 1871十九世纪初,Charles Babbage设计了一台可编程计算机(“分析机”), 但未能建造出来. Ada Lovelace预言, 这台机器“将创作出无限复杂, 无限宽广的精妙的科学乐章

19、”. (她常被认为是第一个程序员, 因为她留下的一些笔记完整地描述了使用这一机器计算Bernoulli数的方法.)先驱者的贡献-2. 计算机科学1.1.2 人工智能的发展史-史前期Charles Babbage, 26 December 1791 18 October 1871Babbage的差分机和分析机他当时提出的计算机的五大组成部分，为今天的计算机的发展奠定了基础先驱者的贡献-2. 计算机科学1.1.2 人工智能的发展史-史前期第一批现代计算机是二战期间建造的大型译码机Glen Beck (background) andBetty Snyder(foreground) program E

20、NIAC inBRLbuilding 328. (U.S. Army photo)John von NeumannDecember 28, 1903 February 8, 1957 Alan Turing23 June 1912 7 June 1954 先驱者的贡献-2. 计算机科学1.1.2 人工智能的发展史-史前期Norbert Wiener(November 26, 1894 March 18, 1964)描述了电子网络的控制和稳定性先驱者的贡献-3.控制论与信息论1.1.2 人工智能的发展史-史前期Claude Elwood Shannon(April 30, 1916 Februa

21、ry 24, 2001)描述了数字信号(即高低电平代表的二进制信号)先驱者的贡献-3.控制论与信息论1.1.2 人工智能的发展史-史前期Alan Turing23 June 1912 7 June 1954 随着计算机的发明，人们自然会问：计算机到底能做什么？计算机具有智能吗？如何度量计算机的智能？先驱者的贡献-4.可计算理论1.1.2 人工智能的发展史-史前期Alan Turing23 June 1912 7 June 1954 论可计算数及其在判定问题中的应用先驱者的贡献-4.可计算理论1.1.2 人工智能的发展史-史前期Alan Turing23 June 1912 7 June 195

22、4 图灵的方案: 有限状态控制器读写头纸带AATDB有限状态控制器 q1 q2 q3 q4 q5先驱者的贡献-4.可计算理论1.1.2 人工智能的发展史-史前期Alan Turing23 June 1912 7 June 1954 图灵将其作为模拟人的思维活动的模型，凡是可以用图灵机来计算的函数都是可计算的。图灵用这个模型证明了不可计算数（也就是不可用图灵机的算法来表达）的存在。由此建立了可计算性理论。先驱者的贡献-4.可计算理论1.1.2 人工智能的发展史-史前期1.1 人工智能概述1.1.1 什么是人工智能1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1.2 人工智能的发展史-史前期1.1.4

23、人工智能的发展史-萧条期1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点1956年夏天的Dartmoth会议 1.1.3 人工智能的发展史-形成期Dartmouth College, commonly referred to asDartmouth(/drtm/DART-mth), is aprivateIvy Leagueresearch universitylocated inHanover, New Hampshire. It consists of a liberal arts college, theGeisel School of Medicine, t

24、heThayer School of Engineering, and theTuck School of Business, as well as 19 graduate programs in the arts and science1956年夏天的Dartmoth会议-50年再聚首 1.1.3 人工智能的发展史-形成期Five of the attendees of the 1956 Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence reunited at the July AI50 conference. From

25、 left: Trenchard More, John McCarthy, Marvin Minsky, Oliver Selfridge, and Ray Solomonoff. (Photo by Joseph Mehling 69)人工智能简介-发展史1927年第五届索尔维会议-史上最强大脑合集1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。此后包括英国、苏联、中国在内的许多国家纷纷开展机器翻译的研究。期间主要研究方向-1.机器翻译1.1.3 人工智能的发展史-形成期利用计算机证明数学定理是又一项大胆的设想。195

26、6年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破，他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了数学原理第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条定理，走向了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。期间主要研究方向-2.计算机定理证明1.1.3 人工智能的发展史-形成期定理证明在1958年取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704计算机上以3-5分钟证明了数学原理有关命题演算的全部220条定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟

27、就证明了以上全部定理。也是在1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明程序。期间主要研究方向-2.计算机定理证明1.1.3 人工智能的发展史-形成期1965年Robinson独辟蹊径，提出了与传统的自然演绎法完全不同的消解法，当时被认为是一项重大突破，掀起了研究计算机定理证明的又一高潮。期间主要研究方向-2.计算机定理证明1.1.3 人工智能的发展史-形成期博弈同样是AI第一个时期的研究热点，1956年Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel本人，又在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军而荣获州级冠军。期间主要研究方向-3.机器博弈1.1.3

28、人工智能的发展史-形成期也在1956年，Selfridge研制出第一个字符识别程序，又在1959年推出功能更强的模式识别程序。期间主要研究方向-4.模式识别1.1.3 人工智能的发展史-形成期1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。从1957年开始，Newell、Shaw和Simon等人就开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序GPS（持续研究了十年，69年发表最后版本）。期间主要研究方向-5.程序设计语言与通用解题程序1.1.3 人工智能的发展史-形成期1963年Slagle发表了符号积分程序SAINT，用86道积分题做实验（其中54道选自麻省理工学院的大学考题），

29、结果做出了其中的84道。期间主要研究方向-6.符号积分程序1.1.3 人工智能的发展史-形成期1965年Roberts编制了可以分辨积木构造的程序，开创了计算机视觉的新领域。期间主要研究方向-7.机器视觉1.1.3 人工智能的发展史-形成期Newell和Simon过于乐观的预言:1.1.3 人工智能的发展史-形成期不出十年，计算机将成为世界冠军；不出十年，计算机将要发现和证明重要的数学定理；不出十年，计算机将能谱写具有优秀作曲家水平的乐曲；不出十年，大多数心理学理论将在计算机上形成。80年代将是全面实现AI的年代；到了2000年 ，机器的智能就可以超过人了此时，兴奋的人们并未意识到初期的研究虽

30、然很有成效，但并未抓到本质，危机正潜伏在初战告捷的欢乐中。人生若只如初见，何事秋风悲画扇?1.1.3 人工智能的发展史-形成期当人们进行了比较深入的工作后，发现人工智能研究碰到的困难比原来想象的要多得多。等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期例如：65年发明的消解法(归结原理)曾给人们带来了希望，可很快就发现了消解法的能力也有限，证明“连续函数之和仍连续“是微积分中的简单事实，可是用消解法(归结法)来证明时，推了十万步（归结出几十万个子句）尚无结果；等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期困难重重Samuel的下棋程序当了州冠军之后没能进一

31、步当上全国冠军更不要说世界冠军。65年世界冠军Helmann与Samuel的程序对弈了四局获得全胜，仅有的一个和局是因为世界冠军“匆忙地同时和几个人对弈”的结果；等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期困难重重已过去了十年计算机并未证明出重要的人还未证明出的定理；等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期最糟糕的还是机器翻译，最初采用的主要办法是依靠一部词典的词到词的简单映射方法，结果没有成功，还出现了笑话，如英语和俄语之间的翻译：句子“out of sight, out of mind(眼不见心不烦)”译成俄文时却成了“又瞎又疯”；等闲变却故

32、人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期从神经生理学角度研究AI的人发现他们遇到了几乎是不可逾越的困难：以电子线路模拟神经元及人脑都并没有成功。等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期人脑的复杂60年代中期至70年代初期AI受到了各种责难，进入了萧条波折期。人的脑子有1010（百亿）以上的神经元，生理学家认为，每个神经元可能不只是一个信息存储转送单位，而是一台完整的自动机，当时的计算技术要把1010（百亿）台机器组成一个联合运行的网络是不可能的。等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期组合爆炸问题求解中的组合爆炸问题，例如国际

33、象棋走第一步有10120种可能，用原有的计算机速度要1090年，而宇宙的年龄是1010年，所以有人讲，计算机下棋走第一步要走到“世界的末日”，由此可见不能光靠把所有可能性存入计算机，而要研究人的思维方法。等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期语言的多义性又如机器翻译失败的原因：初期机器翻译只是采取“查词典词到词翻译重新排序”。而实际的语言之间的翻译很复杂，每种语言的句子的句法结构、语义结构、译词选择等都是多义的或有岐义，还有成语、熟语、习惯用法、指代、照应等问题，用词到词的简单映射是解决不了的。等闲变却故人心，却道故人心易变1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1

34、 人工智能概述1.1.1 什么是人工智能1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1.2 人工智能的发展史-史前期1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点美国1966年在AI的发源地，美国政府按照“自动化语言处理咨询委员会（ALPAC）”的报告（又称黑皮书）宣布机器翻译研究失败，近期内不再搞MT。于是AI的形象大大降低，研究得不到支持。何如薄幸锦衣郎，比翼连枝当日愿1.1.4 人工智能的发展史-萧条期英国1971年剑桥大学的应用数学家James先生应政府要求起草了一份综合报告(1972年发表)中，指责AI的研究既使不是骗局至

35、少也是庸人自扰.报告被英政府采纳了,于是形势急转直下,AI的研究经费被削减，研究机构被解散。何如薄幸锦衣郎，比翼连枝当日愿1.1.4 人工智能的发展史-萧条期路在何方?这一切都说明：由于50年代的盲目乐观和期望值过高，没有充分估计困难，没有抓到本质，因此，AI的发展要比平时慢得多，而且遇到了严重的困难。骊山语罢清宵半，泪雨零铃终不怨1.1.4 人工智能的发展史-萧条期路在何方?研究和总结人类思维的普遍规律并用计算机模拟它的实现,创造一个万能的逻辑推理体系。而年轻一代(以斯坦福大学的年轻教授Feigenbaum为代表)认为,万能的逻辑推理体系根本就不可能存在,它最大的弱点是缺乏知识,它的主要技术

36、(状态空间搜索技术)的主要困难是“组合爆炸”.要摆脱困境,只有大量使用 知 识。THERE IS POWER IN THE KNOWLEDGE 知识骊山语罢清宵半，泪雨零铃终不怨1.1.4 人工智能的发展史-萧条期路在何方?在人工智能的萧条期,很多国家的AI研究人员并没有灰心,而是扎扎实实的做工作,不仅是加强基础理论研究,而且在专家系统、自然语言理解、机器人、计算机视觉等方面作出了很有成效的工作。骊山语罢清宵半，泪雨零铃终不怨1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.ELIEA：1968年J.Weizenbaum在美国麻省理工学院设计的基于“模式匹配”的自然语言系统中最有名的一个。ELIEA模拟

37、一位心理治疗医生(机器)同一位患者(用户)进行交谈.期间代表性工作1.1.4 人工智能的发展史-萧条期2.DENDRAL：斯坦福大学计算机科学系费根鲍姆(E.A.Feigenbaum)(1970年)和化学家C.Djerassi以及J.Leberberg等人研制出的世界上第一个专家系统。该系统具有非常丰富的化学知识,是根据质谱数据帮助化学家推断分子结构,被广泛地应用于世界各地的大学及工业界的化学实验室。期间代表性工作1.1.4 人工智能的发展史-萧条期3.MYCIN：肖特立夫(E.H.Shortliffe)等人1972年-1974年研制(1976年发表)的医疗专家系统。用于诊断和治疗血液感染和脑

38、炎感染,可给出处方建议(提供抗菌剂治疗建议),不但具有很高的性能,而且具有解释功能和知识获取功能。期间代表性工作1.1.4 人工智能的发展史-萧条期4.SHRDLU(又称积木世界)：麻省理工学院的维诺格拉德(T.Winograd)1972年研制成功的在“积木世界”中进行英语对话的自然语言理解系统。系统模拟一个能操纵桌子上一些玩具积木的机器人手臂,用户通过英语人机对话方式命令机器人摆弄那些积木块,系统则通过屏幕来给出回答并显示现场相应情景.SHRDLU具有200个单词和场景知识,利用句法、语义、推理来理解语言,是最早尝试把语言知识和人的推理机制结合起来的系统之一。期间代表性工作1.1.4 人工智

39、能的发展史-萧条期5.STUDENT：1968年美国麻省理工学院的博士生D.Bobrow完成的一个基于模式匹配(加上一些精心设计的启发式信息)的自然语言理解系统。系统能理解和求解用英语表达的中学文字数学题.期间代表性工作1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1968年奎连(Quilian)提出了语义网络知识表示法,试图解决记忆的心理学模型,后来西蒙(Simon)等人在用语义网络表达自然语言理解方面取得了很大的成效(R.F.Simon(1973年)等人的语义网结构);1973年R.C.Schamk提出的概念从属理论;期间代表性工作1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1974年明斯基(Minsky)

40、提出表示知识的另一种方法框架(Frame)理论,又称画面理论.框架理能较好地描述范围较广泛的一类问题,所以一经提出就得到了广泛的应用;1970年由英国爱丁堡大学的柯瓦斯基(R.Kowalski)首先提出以逻辑为基础的程序设计语言Prolog,1972年由法国马赛大学的科麦瑞尔(A.Colmeraues)及其研究小组实现了第一个Prolog系统。Prolog和LISP一样被称为面向AI的语言,成为继LISP语言之后的最主要的一种人工智能语言.期间代表性工作1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.1 人工智能概述1.1.1 什么是人工智能1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1.2 人工智能的发

41、展史-史前期1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期（70年代中期-80年代中期)山穷水尽疑无路，柳暗花明又一村山穷水尽疑无路，柳暗花明又一村从基于能力的智能获取策略到基于知识的方法研究Feigenbaum, E. A., “The Art of Artificial Intelligence: I. Themes and Case Studies of Knowledge Engineering,” Proceedings of the International Joint Conf

42、erence on Artificial Intelligence, 19771.1.5 人工智能的发展史-兴旺期期间研究方向与成果从基于能力的智能获取策略到基于知识的方法研究蓬勃发展的专家系统斯坦福大学1976年开始研制的用于地质勘探的专家系统ROSPECTOR在1982年预测了华盛顿州的一个勘探地段的钼矿位置,其开采价值超过了一亿美元;RI系统用作VAX计算机的组装每年为DEC公司节约2000万美元;1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期从基于能力的智能获取策略到基于知识的方法研究蓬勃发展的专家系统第五代电子计算机的竞争性研究计划第五代电子计算机：人工智能技术,采用Prolog作为核心语言,

43、目标是研制出具有智能接口、知识库管理、能够自动学习、联想、作出推论、具有并行处理特征、能理解讲话和看懂照片的智能电子计算机期间研究方向与成果1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期从基于能力的智能获取策略到基于知识的方法研究蓬勃发展的专家系统第五代电子计算机的竞争性研究计划 英国1982年：5年内投资5.5亿美元的阿尔维计划 欧盟1983：欧洲信息技术研究开发战略计划（ESPRIT） 中国：七.五攻关计划和863高技术计划 美国1983年：投资6亿多美元的6-10年研制规划 日本1981年：第五代电子计算机的十年计划(1982年-1991年) 期间研究方向与成果1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期

44、发展成就87,89年世界人工智能大会有6000-7000人参加专家系统商品化，知识产业在国际软件市场兴起神经元网络的反向传播学习算法(1986年Rumlhart)问题及原因日本的第五代机计划未能达到预期效果而不了了之智能系统的实时性以及与环境的交互性问题（声音/图像/文字）智能系统的大规模化及一般化（计算速度/存储空间/知识结构）常识推理与机器推理(一阶谓词推理)的差别期间研究方向与成果1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期研究人工智能的基础性关键技术问题（顶天）研究人工智能的实际应用（立地）常识性知识表示非单调推理、不确定推理机器学习专家系统自然语言理解/机器翻译系统计算机视觉智能机器人智能机

45、器体系结构期间研究方向与成果1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期新背景数据库、多媒体等技术的发展与成熟90年代以来计算机小型化、并行化、网络化新方向知识发现与数据挖掘并行与分布式智能计算规模并行机和机群的体系结构知识的获取、表示、更新和推理新机制机器感知技术乘风破浪会有时， 直挂云帆济沧海1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期人工智能研究在中国1978，纳入国家计划的研究“智能模拟”1984，智能计算机及其系统的全国学术研讨会1986，智能计算机，智能机器人和智能信息处理列入 国家高技术研究计划1993，智能控制和智能自动化等列入国家科技攀登计划1981，成立中国人工智能学会（CAAI）1989

46、，中国人工智能控制联合会议（CJCAI）1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1 人工智能概述1.1.1 什么是人工智能1.1.3 人工智能的发展史-形成期1.1.2 人工智能的发展史-史前期1.1.4 人工智能的发展史-萧条期1.1.5 人工智能的发展史-兴旺期1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点人工智能是一门知识的科学人工智能研究的特点 以知识为对象研究知识的获取、表示和使用1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点人工智能是引起争论最多的科学之一 人工智能研究的特点图灵测试 -测试机器是否具备人类智能A machine could be seen as being intellige

47、nt if it could fool a human into believing it was human.智能的本质是什么？机器能达到人的水平吗？ 人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点人工智能的研究是十分困难的人工智能研究的特点McCarthy：人工智能的所有问题都是难解的。 Minsky：人工智能是有史以来最难的科学之一。难在：实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知识是常识（不是专业知识）。1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点心理学与生理学的角度（研究“飞鸟”）从大脑的神经元模型出发，搞清大脑信息处理过

48、程的机理，就你能实现人工智能。企图创立“信息处理的智能理论”作为实现人工智能的长远研究目标。计算机科学的角度（研究“飞机”）从模拟人脑功能的角度来实现人工智能。即，通过计算机程序的运行，从效果上达到和人们智能行为活动过程相似作为研究目标。人工智能的研究途径1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点 知识表示 (knowledge representation)人工智能的研究内容 机器感知 (machine perception) 机器学习 (machine learning)机器行为 (machinebehavior)机器思维 (machinethinking)1.1.6 人工智能的研究领域和研

49、究特点人工智能专家系统机器人神经网络计算机视觉模式识别机器学习人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点1. 自动定理证明 定理证明的实质是证明由前提 P 得到结论 Q 的永真性。 1958年，王浩证明了有关命题演算的全部定理（220条）、谓词演算中150条定理的85%。 1965年鲁宾逊（Robinson）提出了归结原理，使机器定理证明成为现实。 我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点 2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 人工智能的相关研究

50、领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点 2. 博弈1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。 1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2计算机系统 与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了一场人机对抗赛，以1：1平局告终。 1997年5月3日至11日，IBM公司的“深蓝”计算机系统与卡斯帕罗夫进行了六局比赛，以3.5比2.5的总比分赢得这场世人瞩目的“人机大战”的胜利。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象

51、棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝” 以3.5：2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。“深蓝”的技术指标：32个CPU每个CPU有16个协处理器每个CPU有256M内存每个CPU的处理速度为200万步/秒每秒行棋卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。 2. 博弈人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝” 以3.5：2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。 2. 博弈人工智能的相关研究领域

52、1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点 2004年6月8日，中国首届国际象棋人机对弈开战。国际象棋特级大师诸宸与“紫光之星”笔记本电脑对阵。诸宸在最后关头被电脑抓住破绽，先负一局。4天后诸宸灵活变阵，但再负一局。 2. 博弈 2007年台北国际发明暨技术 交易展览上，第三代智能机器人DOC 现场表演下棋。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点 模式识别（pattern recognition）：研究对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。文字识别：邮政编码、车牌识别、汉字识别。人脸识别：反恐、商业。物体识别：导弹、机器人。3. 模式识

53、别人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点3. 模式识别人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点1024. 专家系统 专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平 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DENDRAL，1968年完成并投入使用 1971年MIT开发成功求解一些数学问题的MYCSYMA专家系统。拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点4. 专家系统 1972年斯坦福大学肖特里

54、菲等人开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。 1976年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统PROSPECTOR，1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点5. 机器人 20世纪60年代初研制出尤尼梅特和沃莎特兰两种机器人 机器人发展：程序控制机器人（第一代） 、自适应机器人（第二代）、智能机器人（现代）。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点机器人足球 人工智能的相关研

55、究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点上海大学自强队人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点仿人形机器人表演舞蹈千手观音2007年9月26日，南京青少年活动中心科技馆展示大厅里，来自中国科技大学的8个20多厘米高的机器人表演千手观音，它们的手臂、身躯随着节奏依次或伸展或摇摆，还能够蹲起直立。人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点家用机器人“HRP-2”机器人演示将瓶装茶水倒入水杯中人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点1106. 机器视觉 机器视觉(mac

56、hine vision)或计算机视觉(computer vision)是用机器代替人眼睛进行测量和判断。 机器视觉应用在半导体及电子、汽车、冶金、制药、食品饮料、印刷、包装、零配件装配及制造质量检测等。人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点7. 自然语言理解 研究如何让计算机理解人类自然语言，包括回答问题、生成摘要、翻译等。您吃了吗？人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点8. 自动程序设计 程序综合：用户只需要告诉计算机要“做什么”， 无须说明“怎么做”，计算机就可自动实现程序的设计。 程序正确性的验证：研究出一套理论和方法，通过运用这套理论和方

57、法就可以证明程序的正确性。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点9. 智能信息检索 智能信息检索系统的功能： (1) 能理解自然语言。 (2) 具有推理能力。 (3) 系统拥有一定的常识性知识。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点10. 数据挖掘与知识发现 数据挖掘的目的是从数据库中找出有意义的模式(一组规则、聚类、决策树、依赖网络或其他方式表示的知识)。 数据挖掘过程：数据预处理、建模、模型评估及模型应用。 人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点11. 组合优化问题 组合优化问题：旅行商问题、生产计划与调度、物流中的车辆调度、智能交通、通信中的路由调度、计算机网络信息调度等 NP完全问题：用目前知道的最好的方法求解，问题求解需要花费的时间是随问题规模增大以指数关系增长。人工智能的相关研究领域1.1.6 人工智能的研究领域和研究特点12. 人工神经网络 人工神经网络：一个用大量简单处理单元经广泛连