人工智能简介

ArtificialIntelligenceLiJinpingSchoolofInformationScienceandEngineering,JinanUniversity,2002.9MainContentsAboutTeachingPlanofAIBriefIntroductiontoArtificialIntelligence 1.WhatisAI? 2.HistoryofAI 3.ObjectsandContents 4.MethodsofResearch 5.ResearchFieldsSummaryandProblemsAboutTeachingPlan大纲本课程教学任务和目的是：学习知识表示方法、问题求解技术（确定性推理和不确定性推理）和推理策略、知识获取（机器学习）、人工智能程序设计和专家系统；了解机器人技术（规划、视觉和自然语言理解）、智能控制、神经网络和模式识别等应用；通过编程实践和前沿进展调研，使学生掌握人工智能的基本原理和基本方法，了解国内外人工智能研究和应用的最新进展，培养学生的应用能力和创造能力。AboutTeachingPlan基本要求：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是目前迅速发展的一门新兴学科，新思想新方法层出不穷。其基本思想是利用机器来模仿和执行人脑的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。对于培养学生计算机技术的应用能力，开阔思路和视野，有重要意义。

AboutTeachingPlan因此，要求学生掌握知识表示和问题求解的几种常用方法，尤其是不确定性推理；掌握机器学习基本概念，了解几种机器学习方法尤其是神经网络学习方法；掌握专家系统的概念，了解专家系统设计方法，掌握一些智能控制方法，了解国内外人工智能研究尤其是机器人的最新进展；具有一定的人工智能编程设计能力（利用Lisp或Prolog语言）。AboutTeachingPlan课程内容以及学时分配人工智能引论(1) 人工智能概念及与计算机的关系，研究途径、内容和应用领域概况介绍，其他最新材料。符号主义、连接主义、行为主义三大流派人工智能数学基础(1)知识表示方法（2） 状态空间法、问题归约法，谓词逻辑法、产生式表示法（动物识别系统）；CLIPS语言；语义网络法、框架法（这是结构化表示）；剧本、过程、Petri网、面向对象的表示。AboutTeachingPlan 搜索技术和策略（3-4）状态空间法，盲目搜索和启发式搜索，A*算法；海伯伦理论、消解原理和策略；与\或形推理和搜索策略；其他求解技术。 不确定推理技术（3-4）主观Bayes理论；可信度方法和证据理论；系统组织技术；非单调推理；Rete快速算法；模糊推理技术；基于语义网络和框架不确定推理； 专家系统（2）专家系统概念、结构和知识获取；黑板模型、知识组织、管理及系统建造和开发工具；专家系统举例及编程。

人工智能程序设计（1）人工智能语言基本机制：LISP和PROLOG。AboutTeachingPlan 模式识别导论（3）模式识别专题：概率模式识别。模式识别专题：结构模式识别 机器学习（1）：机械,解释经验,事例,归纳,概念,类比学习等；统计,结构,模糊模式识别。 专题讲座（3次） 1)神经网络基本理论和应用 (史奎凡课程：安排于人工智能理论与应用课程内)； 2)智能体（Agent）； 3)自然语言处理； 4)智能控制和机器人科学 智能控制的结构理论和研究领域，智能控制系统及应用示例；机器人规划、机器视觉和自然语言理解等。AboutTeachingPlan 实践：1) 搜索技术和策略2) 不确定推理技术3) 专家系统：动物识别系统4) 模式识别技术5) 调研： 搜索技术和策略、不确定推理技术、统计模式识别、机器学习等四个领域进展报告。ChapterOne:BriefIntroductiontoArtificialIntelligence1.WhatisAI?人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。Intelligence智能是知识与与智力的总合合。知识——智能能行为的基础础；智力——获取取知识并运用用知识求解问问题的能力。。智能具有以下下特征：(1)具具有感知能力力——指人们们通过视觉、、听觉、触觉觉、味觉、嗅嗅觉等感觉器器官感知外部部世界的能力力；(2)具有记忆与思思维的能力———这是人脑脑最重要的功功能，亦是人人之所以有智智能的根本原原因；(3)具具有学习能力力及自适应能能力；(4)具有行为能力力。ArtificialIntelligence人工智能———计算机科学学的一个分支支，是智能计计算机系统，，即人类智慧慧在机器上的的模拟，或者者说是人们使使机器具有类类似于人的智智慧（对语言能理解解、能学习、、能推理）。。2.BriefHistoryofAI(1) 孕育育（1956年前）古希腊的Aristotle（亚里士多德））（前384-322）），给出了形形式逻辑的基基本规律。英国的哲学家家、自然科学学家Bacon（（培根）（1561-1626），系系统地给出出了归纳法。。“知识就是是力量”德国数学家、、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（（1646-1716））。提出了关关于数理逻辑辑的思想，把把形式逻辑符符号化，从而而能对人的思思维进行运算算和推理。做做出了能做四四则运算的手手摇计算机英国数学家、、逻辑学家Boole（（布尔）（1815-1864）实现现了布莱尼茨茨的思维符符号化和数学学化的思想，，提出了一种种崭新的代数数系统——布布尔代数。美籍奥地利数数理逻辑学家家Godel（（哥德尔）（1906-1978），，证明了一阶阶谓词的完备备性定；任何何包含初等数数论的形式系系统，如果它它是无矛盾的的，那么一定定是不完备的的。意义在于于，人的思维维形式化和机机械化的某种种极限，在理理论上证明了了有些事是做做不到的。英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提提出了一种理理想计算机的的数学模型（（图灵机），，1950年年提出了图灵灵试验，发表表了“计算机机与智能”的的论文。图灵灵奖。美国数学家Mauchly，1946发明了电子数数字计算机ENIAC美国神经生理理学家McCulloch，建立了第一个个神经网络数数学模型。美国数学家Shannon（香农）,1948年发表表了《通讯的的数学理论》》，代表了““信息论”的的诞生。(2)形成（1956-1969）1956年提提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）””1956年夏夏由麻省理工工学院的J.McCarthy、、M.L.Minsky,IBM公司信息研究究中心的N.Rochester,贝尔实验室的的共同发起，邀邀请了Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等人，10位位数学家、信信息学家、心心理学家、神神经生理学家家、计算机科科学家，在Dartmouth大学召开了一一次关于机器器智能的研讨讨会，会上McCarthy提议正式采用用了ArtificialIntelligence（人工智能）这这一术语。这这次会议，，标志着人工工智能作为一一门新兴学科科正式诞生了了。McCarthy（麦卡锡）———人工智能之之父。这次会议之后后的10年间间，人工智能能的研究取得得了许多引人人瞩目的成就就.机器学习方面面：塞缪尔尔于1956年研制出了了跳棋程序，，该程序能从从棋谱中学习习，也能从下下棋实践中提提高棋艺；在定理证明方方面：王浩于于1958年年在IBM机上证明了《《数学原理》》中有关命题题演算的全部部定理（220条），还还证明了谓词词演算中150条定理85%；1965年，鲁鲁宾逊（Robinson）提出了消解原原理；在模式识别方方面：1959年塞尔夫夫里奇推出了了一个模式识识别程序；1965年罗罗伯特（Robert）编制出可辨别别积木构造的的程序；在问题求解方方面：1960年纽厄尔尔等人通过心心理学试验总总结出了人们们求解问题的的思维规律，，编制了通用用问题求解程程序GPS,可以用来求解解11种不同同类型的问题题；在专家系统方方面：斯坦福福大学的费根根鲍姆（E.A.Feigenbaum）自1965年年开始进行专专家系统DENDRAL（化学分析专家家系统），1968年完完成并投入使使用；在人工智能语语言方面：1960年McCarthy等人建立了人人工智能程序序设计语言Lisp，该语言至今仍仍是建造智能能系统的重要要工具；1969年成成立了国际人人工智能联合合会议（InternationalJointConferencesOnArtificialIntelligence）(3) 发展展（1970年以后）70年代，开开始从理论走走向实践，解解决一些实际际问题。同时时很快就发现现问题：归结结法费时、下下棋赢不了全全国冠军、机机器翻译一团团糟。以Feigenbaum为首的一批年年轻科学家改改变了战略思思想，1977年提出知知识工程的概概念，以知识识为基础的专专家咨询系统统开始广泛的的应用。著名专家系统统的有：DENDRAL化学分析专家家系统（斯坦坦福大学1968）MACSYMA符号数学专家家系统（麻省省理工1971）MYCIN诊断和治疗细细菌感染性血血液病的专家家咨询系统（（斯坦福大学学1973））CASNET(CausalASsciationalNetwork)诊断和治疗青青光眼的专家家咨询系统（（拉特格尔斯斯（Rutgers）大学70年代代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统统（匹兹堡大大学）；HEARSAYI和II语音理解系统统（卡内基-梅隆大学））PROSPECTOR地质勘探专家家系统（斯坦坦福大学1976）XCON计算机配置专专家系统（卡卡内基-梅隆隆大学1978）•80年年代，，人工工智能能发展展达到到阶段段性的的顶峰峰。•87,89年世世界大大会有有６－－７千千人参参加。。硬件件公司司有上上千个个。并并进行行Lisp硬件、、Lisp机的研研究。。•在专家家系统统及其其工具具越来来越商商品化化的过过程中中,国国际软软件市市场上上形成成了一一门旨旨在生生产和和加工工知识识的新新产业业———知识识产业业。应应该说说，知知识工工程和和专家家系统统是近近十余余年来来人工工智能能研究究中最最有成成就的的分支支之一一。•同年代代，1986年年Rumlhart领导的的并行行分布布处理理研究究小组组提出出了神神经元元网络络的反反向传传播学学习算算法，，解决决了神神经网网络的的根本本问题题之一一。从从此，，神经经网络络的研研究进进入新新的高高潮。。•90年年代，，计算算机发发展趋趋势为为小型型化、、并行行化、、网络络化、、智能能化。。•人工智智能技技术逐逐渐与与数据据库、、多媒媒体等等主流流技术术相结结合，，并融融合在在主流流技术术之中中，旨旨在使使计算算机更更聪明明、更更有效效、与与人更更接近近。•日日本政政府于于1992年结结束了了为期期十年年的称称为““知识识信息息处理理体统统”的的第五五代计计算机机系统统研究究开发发计划划。并并开始始了为为期十十年的的实况况计算算（RealWordComputing）计划。。3.ResearchObjectsandMainContents(1)人人工智智能的的研究究目标标人工智智能的的长期期研究究目标标：构构造智智能计计算机机。人工智智能的的近期期研究究目标标：使现有有的电电子计计算机机更聪聪明，，更有有用，，使它它不仅仅能做做一般般的数数值计计算及及非数数值信信息的的数据据处理理，而而且能能运用用知识识处理理问题题，能能模拟拟人类类的部部分智智能行行为。(2)人人工智智能研研究的的基本本内容容1.机机器器感知知以机器器视觉觉与机机器听听觉为为主。。机器感感知是是机器器获取取外部部信息息的基基本途途径，，是使使机器器具有有智能能不可可或缺的的组成成部分分，对对此人人工智智能中中已形形成两两个专专门的的研究究领域域———模式识识别和和自然然语言言理解解。2.机机器思思维指通过过感知知的外外部信信息及及机器器内部部的各各种工工作信信息进进行有有目的的的处处理。主主要要开展展以下下几方方面的的研究究：(1)知知识表表示(2)知知识的的组织织，累累计，，管理理技术术(3)知知识的的推理理(4)各各种启启发式式搜索索及控控制策策略(5)神神经网网络，，人脑脑的结结构及及其工工作原原理3.机机器器学习习使计算算能自自动获获取知知识，，能直直接向向书本本学习习，能能通过过与人人谈话话学习习，能能通过过对环环境的的观察察学习习，并并能在在实践践中自自我完完善。。4.机机器器行为为机器行行为主主要指指计算算机的的表达达能力力，即即“说说”、、“写写”、、“画画”等等，对对智能能机器器人，，还应应该有有人的的四肢肢功能能，即即能走走路，，能取取物，，能操操作等等。5.智能系系统及及智能能计算算机的的构造造技术4.ResearchObjectsandMainContents人工智智能面面世以以来，，其研研究途途径存存在两两种不不同的的观点点：以符号号处理理为核核心的的方法法———主张张通过过运用用计算算机科科学的的方法法进行行研究究，实实现人人工智智能在在计算算机的的模拟拟。以网络络连接接为主主的连连接机机制方方法———主主张用用生物物学的的方法法进行行研究究，搞搞清楚楚人类类智能能的本本质。。(1)以以符号号处理理为核核心的的方法法该方法法起源源于纽纽厄尔尔等人人的通通用问问题求求解系系统（（GPS），，用于模模拟人人类求求解问问题的的心理理过程程，逐逐渐形形成为为物理理符号号系统统，这这种方方法认认为：：人类研研究的的目标标是实实现机机器智智能，，而计计算机机自身身具有有符号号处理理能力力，这这种能能力本本身就就蕴含含着演演绎推推理的的内涵涵，因因而可可通过过运行行相应应的程程序来来体现现某种种基于于逻辑辑思维维的智智能行行为，，达到到模拟拟人类类智能能活动动的效效果。。目前人人工智智能的的大部部分研研究成成果都都是基基于这这种方方法实实现的的。该方法法的主主要特特征是是：•立足于于逻辑辑运算算和符符号操操作，，适合合于模模拟人人的逻逻辑思思维过过程，，解决决需要进行行逻辑辑推理理的复复杂问问题；；•知识可可用显显式的的符号号表示示；•便于模模块化化；•能与传传统的的符号号数据据库链链接；；•可对推推理结结论做做出解解释，，便于于对各各种可可能性性进行行选择择。但该方方法不不适合合于形形象思思维；；而且且在用用符号号表示示概念念时其其有效效性在在很大大程度度上取取决于于符号号表示示的正正确性性，且且对带带噪声声的信信息及及不完完整的的信息息难以以处理理。(2)以以网网络连连接为为主的的连接接机制制方法法该方法法是在在人脑脑神经经元及及其相相互连连接而而成网网络的的启示示下，，试图图通过过多人工工神经经元间间的并并行协协同作作用来来实现现对人人类智智能的的模拟拟。该该方法法认为为：大脑是是人类类一切切智能能活动动的基基础，，因而而从大大脑神神经元元及其其连接接机制制着手进行行研究究，搞搞清楚楚大脑脑的结结构及及它进进行信信息处处理的的过程程及机机理，，可望望揭示人人类智智能的的奥秘秘，从从而真真正实实现人人类智智慧在在机器器上的的模拟拟。该方法法的主主要特特征：：•通过神神经元元之间间的并并行协协同作作用实实现信信息处处理，，处理理过程程具有有并行行性、、动态态性、、全局局性；；•通过神神经元元间分分布式式的物物理联联系存存储知知识和和信息息，因因而可可以实实现联联想功功能，，对于于带有有噪声声、缺缺损、、变形形的信信息能能进行行有效效地处处理。。近期期的一一些研研究表表明，，该方方法在在模式式识别别、图图像信信息压压缩等等方面面取得得了一一些研研究成成果；；•通过神经经元间连连接强度度的动态态调整来来实现对对人类学学习、分分类等的的模拟；；•适合于模模拟人类类的形象象思维过过程；•求解问题题时，可可以比较较快地球球的一个个近似解解。该方法不不适合于于模拟人人的逻辑辑思维过过程，而而且就目目前神经经网络的的研究现现状来看看，由固固定的体体系结构构与组成成方案所所构成的的系统还还达不到到开发多多种多样样知识的的要求。。(3)系系统统集成•符号方法法善于模模拟人的的逻辑思思维过程程，求解解问题时时，如果果问题有有解，它可以准准确地求求出最优优解；但但求解过过程的运运算量将将随问题题的复杂杂性的增加成指指数性增增长，另另外其知知识和信信息的符符号化过过程需要要由人来来完成，，它自身不不具备这这种功能能。•连接机制制方法善善于模拟拟人的形形象思维维过程，，求解问问题时，，由于它它的并行处理能能力，可可以较快快地得到到问题的的解，但但解一般般是近似似的，次次优的；另外外，该方方法求解解问题的的过程是是隐式的的，难以以对求解解过程以以显式解释。。•将两个方方法结合合起来，，取长补补短。通过形象象思维得得到一个个直觉的的解或给给出一种种假设，，然后用用逻辑思思维进行行仔细的的论证或或搜索，，最终得得到一个个最优解解。但两种方方法存在在太多的的不同，，因此将将其结合合起来还还要克服服许多困困难。就目前的的研究而而言，这这两种方方法结合合起来有有两种途途径：结合———即两者者分别保保持原来来的结构构，但密密切合作作，任何何一方都都可以把把自己不能能解决的的问题转转化给另另一方；；统一———把两者者自然统统一在一一个系统统中，即即由逻辑辑思维的的功能，，友友形形象思维的的功能。。目前的一一些体系系结构有有：•黑盒/细细线结构构（Black-box/Thin-wire）•黑盒模块块化（Black-boxmodularity）•并行管理理和控制制（Parallelmonitoringandcontrol）•神经网络络的符号号化机制制（Thesymbolicsetupofaneuralnet）•符号信息息的神经经网络获获取机制制（neu