《人工智能导论》概论精讲

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人工智能导论是计算机科学与技术专业的专业选修课程之一。本课程介绍人工智能的基本原理，使学生对人工智能的目标发展及其应用领域有充分的相识,并理解的学问表示、推理、搜寻与机器学习的基本理论与基本方法，为深化进行人工智能理论与方法的学习与探讨和智能技术的应用设计打下良好的基础。课程的基本内容概述表示搜寻推理学习课程的主要参考书目人工智能(第1版)马少平清华高校出版社2004人工智能:一种现代方法(第2版)Russell&Norvig清华高校出版社2006人工智能(第3版)PatrickHenryWinston清华高校出版社2005课程考核总评成果:平常成果占30%+期末考试成果占70%平常成果:课堂表现成果+作业成果什么是智能？智能是脑特殊是人脑的属性或者说产物.智能的基础是学问（没有学问的智能不行想象）;智能的关键是思维（学问是思维产生的）;智能取决于感知和行为.

结论内涵：智能＝学问＋思维外延：智能就是发觉规律、运用规律和分析问题、解决问题的实力人工智能的定义定义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(anthropomorphictasks)的机器。人工智能（ArtificialIntelligence－－AI）：AI是关于学问的科学－怎样表示学问以及怎样获得学问并运用学问的科学。(Nilsson)AI就是探讨如何使计算机做过去只有人才能做的智能工作。(Winston)人工智能的定义人工智能的定义其他几种关于人工智能的定义。定义2人工智能(学科)人工智能(学科)是计算机科学中涉及探讨、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于探讨用机器来仿照和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。定义3人工智能(实力)人工智能(实力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如推断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思索、规划、学习和问题求解等思维活动。定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激烈人心的新尝试（Haugeland,1985）。定义5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（Bellman,1978）。定义6人工智能是用计算模型探讨智力行为（Charniak和McDermott,1985）。定义7人工智能是探讨那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。人工智能的定义人工智能的定义定义8人工智能是一种能够执行须要人的智能的创建性机器的技术（Kurzwell,1990）。定义9人工智能探讨如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和仿照智能行为的学科（Schalkoff,1990）。定义11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（Luger和Stubblefield,1993）。其中，定义4和定义5涉及拟人思维；定义6和定义7与理性思维有关；定义8和定义9涉及拟人行为；定义10和定义11与拟人理性行为有关。

AI探讨如何用计算机来表示和执行人类的智能活动，以模拟人脑所从事的推理、学习、思索和规划等思维活动，并解决须要人类的智力才能处理的困难问题等。

AI还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知科学等很多学科领域。是一门综合性的交叉科学和边缘学科。人工智能的定义我们怎样才能推断一台机器是否具存了思维实力呢

图灵测试:像人一样行动图灵提出一假想：一个人在不接触对方的状况下和对方进行一系列的问答，假如在相当长时间内，他无法依据这些回答推断对方出是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。图灵预料:2000年之前计算机有30%的概率蒙骗一个一般人达5分钟。你做过图灵测试吗什么是CAPTCHACAPTCHA(CompletelyAutomatedPublicTuringTesttoTellComputersandHumansApart)全自动区分计算机和人类的图灵测试的简称。CAPTCHA的目的是区分计算机和人类的一种程序算法，这种程序必需能生成并评价人类能很简洁通过但计算机却通不过的测试。这种技术可以有效的避开网络中自动填表机器人等软件对了网络信息的正常传播严峻干扰。1990年，罗纳奖设立,特地嘉奖在图灵测试中表现精彩的计算机:///Prizef/loebner-prize.html2000年和2001年罗纳奖的获得者女机器人ALICE:///2003年罗纳奖获得者机器人Jabb://abenteuermedien.de/jabberwock/index.php2006年的罗纳奖获得者://jabberwacky/…为什么要探讨人工智能程序被动地依据人们为它事先支配好的工作步骤进行工作。由于缺乏智能性、缺乏自学习与自适应实力,难以处理越来越困难的问题。AI是人类智能的扩大和延长，其作用将是不行估量的。AI的探讨对探究人类自身智能的奇异供应有益的帮助。对“数据世界”的需求进而发展到对“学问世界”的需求而产生的。寻求摸爽性的搜寻，启发式的，不精确的，模糊的甚至允许出现错误的推理方法，以便符合人类的思维过程。…人工智能的探讨目标近期目标：使现有的电子数字计算机能模拟人类的部分智能行为,使现有的计算机更有用（更聪慧）。远期目标：探讨智能的基本机理，探讨如何利用各种自动机来模拟人的某些思维过程和智能行为。最终制造出具有看、听、说等感知和交互实力、具有联想、推理、理解、学习等高级思维实力，具有分析问题、解决问题和独创创建的实力的智能计算机。人工智能的分类基于脑功能模拟的领域划分:机器感知（信息输入）:使计算机具有类似于人的感知实力，能通过“感知”干脆从外界获得信息。机器视觉、机器听觉。相关学科：模式识别、语音识别机器联想:基于内容的联想，与具体存储位置无关。联想存储技术。机器推理:又称为计算机推理、自动推理，是人工智能的核心课题之一。自然演绎推理、归结演绎推理、基于非经典逻辑的推理。机器学习:使机器自己获得学问。对书本学问的学习、对客观规律的发觉、对自身行为的修正。机器学习分为：机械学习、指导学习、说明学习、类比学习、示例学习、发觉学习等。这些属于符号学习。另外有神经网络学习等。机器理解:图形理解（物景分析）、自然语言理解。理解是感知的延长和深化。机器行为（信息输出）:计算机的表达实力及类似于人四肢的功能，能走路、取物、操作等。机器人行动规划。…人工智能的分类基于实现技术的领域划分:学问工程与符号处理技术神经网络技术…人工智能的分类基于应用领域的领域划分:难题求解:路径规划、组合优化、博弈等难题求解。自动定理证明。自动程序设计:自动程序综合和自动程序验证。自动翻译:机器翻译。自然语言理解。智能限制:自动限制与人工智能的结合。智能管理:人工智能与管理科学、系统工程和计算机技术的结合。智能决策:人工智能应用于决策支持系统。智能通讯:在通讯的各个环节和层次上实现智能化。智能仿真,智能CAD,智能CAI,机器人学…人工智能的探讨与应用领域问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的程序，它包含问题的表示、分解、搜寻与归约等。在线下棋机器人://1888freeonlinegames/flash-board-games/online-robo-chess-1115.html人工智能的探讨与应用领域逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能探讨中最许久的子领域之一,在人工智能方法的发展中曾经产生过重要的影响。在人工智能方法的探讨中定理证明是一个极其重要的论题。

第一个主要由计算机证明的理论:

四色定理人工智能定理证明探讨最有劝服力的例子，是机器证明白困扰数学界长达100余年之久的难题──“四色定理”。“四色问题”最早是1852年由一位21岁的高校生提出来的数学难题：任何地图都可以用最多四种颜色着色，就能区分任何两相邻的国家或区域。这个问题就象“哥德巴赫猜想”一样，属于世界上最著名的数学难题之一。1976年6月，美国伊利诺斯高校的两位数学家W.Haken和K.Apple宣布，他们成功地证明白这确定理，运用的方法就是机器证明。W.Haken和K.Apple攻克这一难题运用的方法照旧是前人常用的“穷举归纳法”。他们编制出程序让3台IBM360电脑自动高速找寻各种可能的状况，并逐一推断它们是否可以被“归纳”。共耗费1200个机时，做完200亿个逻辑推断，电脑最终证明白“四色定理”。人工智能的探讨与应用领域自然语言理解语言处理也是人工智能的早期探讨领域之一。语言的生成和理解是一个极为困难的编码和解码问题。一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样,须要有上下文学问以及依据这些上下文学问进行推理。理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展，其基础就是有关上下文学问结构的表示理论以及依据这些学问进行推理的技术。对话机器人://csiec://xiaoi://international.jabberwacky/george://oliverbot自动翻译程序://readworld://luneng/translate/livetrans.htm人工智能的探讨与应用领域自动程序设计对自动程序设计的探讨不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。程序理论方面的探讨工作对人工智能工作都是很重要的。自动程序设计探讨的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。有一种观点，对程序设计或机器人限制问题，先产生一个简易的解，然后再对该解进行修正，这种做法一般要比坚持要求第一个解就完全没有缺陷的做法有效得多。人工智能的探讨与应用领域专家系统专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域学问与阅历，能够利用人类专家的学问和解决问题的方法来解决该领域的问题。发展专家系统的关键是专家学问的表达和运用，专家学问指来自人类专家,并能有效解决该领域内的典型问题的事实和过程。在线专家网站://expertise2go://aiinc.ca/demosExpertSystemTools:///~manaris/ai-education-repository/expert-systems-tools.htmlExpertsystemapplicationdownload://findmysoft/software/expert_systems/人工智能的探讨与应用领域机器学习学习是人类智能的主要标记和获得学问的基本手段；机器学习(自动获得新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径；机器学习还有助于发觉人类学习的机理和揭示人脑的奇异。学习是一个有特定目的的学问获得过程，其内部表现为新学问结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善。人工智能的探讨与应用领域模式识别人工智能所探讨的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，探讨的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解四周环境的感知实力。1.字符识别：包括印刷体字符的识别；手写体字符的识别（脱机），各种OCR设备例如信函分拣、文件处理、卡片输入、支票查对、自动排板、期刊阅读、稿件输入；在线手写字符的识别（联机），各种书写输入板。2.医疗诊断：心电图，脑电图，染色体，癌细胞识别，疾病诊断。3.遥感：资源卫星照片，气象卫星照片处理，数字化地球，图象辨别率可以达到1米。4.指纹识别脸形识别5.检测污染分析，大气，水源，环境监测。6.自动检测：产品质量自动检测7.语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障推断8.军事应用人工智能的探讨与应用领域机器视觉试验表明，人类接受外界信息的80%以上来自视觉，视觉对人类是特殊重要的。机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个探讨领域发展为一门独立的学科；在视觉方面，已经给计算机系统装上电视输入装置以便能够“望见”四周的东西。机器视觉的前沿探讨领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与说明等。人工智能的探讨与应用领域智能限制人工智能的发展促进自动限制向智能限制发展。智能限制是一类无需(或须要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动限制。智能限制是同时具有以学问表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合限制过程，也往往是含有困难性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以学问进行推理，以启发来引导求解过程。志气号火星探测器(模拟)://you.video.sina/b/10962959-1269084904.html军事机器狗视频://tudou/programs/view/u64afmRWpOo/人工智能的探讨与应用领域智能检索随着科学技术的快速发展，出现了“学问爆炸”的状况，探讨智能检索系统已成为科技持续快速发展的重要保证。智能信息检索系统的设计者们将面临以下几个问题。首先，建立一个能够理解以自然语言陈述的询问系统本身就存在不少问题。其次，如何依据存储的事实演绎出答案的问题。第三，理解询问和演绎答案所须要的学问都可能超出该学科领域数据库所表示的学问。语义搜寻引擎Demo://laiseek/index/show/type/ourTechPower语义搜寻引擎工具Demo://intellexer/online_demo.html人工智能的探讨与应用领域智能调度与指挥确定最佳调度或组合的问题是人们感爱好的又一类问题。求解这类问题的程序会产生组合爆炸。人工智能学家努力使“时间-问题大小”曲线的变更尽可能缓慢地增长。有关问题域的学问再次成为比较有效的求解方法的关键。智能调度系统Demo:///~ozone/DITOPS/ozone.html人工智能的探讨与应用领域分布式人工智能与Agent分布式人工智能(DistributedAI,DAI)是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI系统以鲁棒性作为限制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变更的环境中具有交换信息和协同工作的实力。分布式人工智能的探讨目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。多agent系统(MultiagentSystem,MAS)更能体现人类的社会智能，具有更大的灵敏性和适应性，更适合开放和动态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和限制科学与工程的探讨热点。人工智能的探讨与应用领域计算智能与进化计算计算智能(ComputingIntelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等探讨领域。进化计算(EvolutionaryComputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、限制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(GeneticAlgorithms)、进化策略(EvolutionaryStrategies)和进化规划(EvolutionaryProgramming)。…人工智能的探讨与应用领域数据挖掘与学问发觉学问获得是学问信息处理的关键问题之一。数据挖掘是通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的学问，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现学问的自动获得。数据挖掘和学问发觉技术已获广泛应用。ClassifyingGalaxiesEarlyIntermediateLateDataSize:72millionstars,20milliongalaxiesObjectCatalog:9GBImageDatabase:150GB

Class:StagesofFormationAttributes:Imagefeatures,Characteristicsoflightwavesreceived,etc.Courtesy:://ClassificationExamplecategoricalcategoricalcontinuousclassTestSetTrainingSetModelLearnClassifierIllustratingDocumentClusteringClusteringPoints:3204ArticlesofLosAngelesTimes.SimilarityMeasure:Howmanywordsarecommoninthesedocuments(aftersomewordfiltering).Deviation/AnomalyDetectionDetectsignificantdeviationsfromnormalbehaviorApplications:CreditCardFraudDetectionNetworkIntrusion

Detection

TypicalnetworktrafficatUniversitylevelmayreachover100millionconnectionsperdayAssociationRuleDiscovery:ApplicationSupermarketshelfmanagement.Goal:Toidentifyitemsthatareboughttogetherbysufficientlymanycustomers.Approach:Processthepoint-of-saledatacollectedwithbarcodescannerstofinddependenciesamongitems.Aclassicrule–Ifacustomerbuysdiaperandmilk,thenheisverylikelytobuybeer.So,don’tbesurprisedifyoufindsix-packsstackednexttodiapers!人工智能的探讨与应用领域人工生命人工生命(ArtificialLife,AL)利用计算机和机械等人工媒介构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征。人工生命学科的探讨内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。人工生命程序://staff.aist.go.jp/utsugi-a/Lab/Links.html人工细胞程序:///mcell/mjcell/mjcell.html动物群体行为模拟程序://red3d/cwr/boids/applet/://aridolan/ofiles/JavaFloys.html人工蚂蚁程序://staff.science.uva.nl/~jvgemert/ants人工生命与多媒体技术://digitalbiology人工智能的探讨与应用领域还有很多:….人工智能的探讨途径功能模拟以人脑的生理模型，将问题或学问表示成某种逻辑网络，接受逻辑符号推演的方法，实现搜寻、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。以功能模拟和符号推演探讨人工智能者，被成为心理学派、逻辑学派、符号主义。主要特征：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程。学问用显式的符号表示，简洁表达人的心理模型。现有的数字计算机可以便利地实现高速的符号处理。能与传统的符号数据库进行链接，易于模块化。以学问为基础。人工智能的探讨途径结构模拟依据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，及人工智能。具体来讲，就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和学问的载体，用所谓神经计算的方法实现学习、联想、识别和推理等功能，从而来模拟人脑的智能行为，使计算机表现出某种智能。运用神经网络和神经计算的方法探讨人工智能者，被称为生理学派、连接主义。主要特征：通过神经元之间的并行协同作用实现信息处理，具有并行性、动态性、全局性。通过神经元间分布式的物理联接存储信息。联想记忆、容错性。通过神经元间连接强度的动态调整实现自学习和自适应功能。擅长模拟人类的形象思维过程。人工智能的探讨途径行为模拟基于感知－行为模型的探讨途径和方法。行为模拟法是模拟人在限制过程中的智能活动和行为特征。以该途径探讨人工智能，被称为行为主义、进化主义、限制论学派。主要观点：智能取决于感知和行为，智能行为可以不须要学问，提出“没有表示的智能”，“没有推理的智能”的观点，主见智能行为的“感知－动作”模型，认为人的智能、机器智能可以逐步进化，但只能在现实世界中与四周的环境的交互中体现出来。人工智能的基本技术推理技术搜寻技术学问表示与学问库技术归纳技术……人工智能的基本技术:推理技术逻辑是人脑思维的规律，从而也是推理的理论基础谓词逻辑非标准逻辑，由谓词逻辑扩充和发展语义扩充：多值逻辑、模糊逻辑语构扩充：模态逻辑、时态逻辑推理与逻辑相辅相成，推理为逻辑提出课题，逻辑为推理奠定基础人工智能的基本技术:搜寻技术所谓搜寻，就是为了达到某一“目标”，而连续地进行推理的过程。搜寻就是对推理进行引导和限制的技术。问题求解实质上就是在显式或者隐式的问题空间上进行搜寻的过程。如盲目搜寻，启发式搜寻等人工智能的基本技术:

学问表示与学问库技术学问表示是指学问在计算机中的表示方法和表示形式，它涉及到学问的逻辑结构和物理结构。学问库包括学问的组织、管理、维护、优化等技术。对学问库的操作要靠学问库管理系统支持。状态空间、语义网络、谓词逻辑、框架人工智能的基本技术:归纳技术归纳技术是指机器自动提出概念、抽取学问、寻求规律的技术。归纳技术与学问获得及机器学习亲密相关。归纳包括基于符号处理的归纳和基于神经网络的归纳两种。DataMining和KDD（KnowledgeDiscoveringfromDatabase）人工智能的基本技术:…人工智能的发展概况萌芽期（1956年之前）公元前，Aristotle提出形式逻辑的一些主要定律，三段论至今仍是演绎推理的基本依据。培根（1561-1626）曾系统地提出了归纳法。(“学问就是力气”)德国数学家Leibniz（1646-1716）提出了万能符号和推理计算的思想，为数理逻辑的产生和发展奠定了基础。英国逻辑学家Boole（1815-1864）创立了布尔代数，在《思维法则》一书中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。英国数学家Turing于1936年提出志向计算机的数学模型，即图灵机。Turing测试。1943年，McCulloch和Pitts提出M-P神经元模型。1946年，世界上第一台电子计算机诞生。人工智能的发展概况形成期（1956年-1961年）1956年夏季，McCarthy,Minsky,Lochester,Shannon,More,Samuel,Selfridge,Solomonff,Newell,Simon等十人在Dartmouth高校召开历时两个多月的研讨会，探讨机器智能的有关问题。McCarthy提出“人工智能”一词，人工智能从今成为一门学科。

人工智能的发展概况符号主义AI发展概况:1、符号主义AI形成期（1956-1965)1965年，Samuel的跳棋程序。1956年Newell等的逻辑理论机（LT）程序；1958年，王浩的工作；1965年，Robinson提出的消解原理。(定理证明)1959年Selfridge的模式识别程序；1965年Roberts编制了可以辨别积木构造的程序。(模式识别)1960年，Newell的通用问题求解(GPS)程序。(问题求解)1960年，M