人工智能导论第一章绪论

为什么要争论人工智能一般计算机灵能低下，不能满足社会需求。争论人工智能也是当前信息化社会的迫切需求。智能化是自动化进展的必定趋势。争论人工智能，对人类自身智能的奇妙也供给有益帮助。第一章绪论人工智能—ArtificialIntelligence是一门关于理解人类智能内在机制，并在机器上予以实现的科学。人工智能技术的进展对社会的进步具有重要意义，与能源技术、空间技术并称为三大尖端技术。人类对人工智能的争论刚刚起步，有很多关于人工智能根本性问题还有待于探究。1.1智能从工程上讲，人工智能就是人造智能，不清晰什么是智能，就难以真正理解和实现人工智能。智能是人们生疏和改造客观世界的综合力量，是人类区分于其他事物的本质特征。智能是多种力量的综合：感知力量：人类猎取外界信息的根本途径行为力量：对感知到的外界信息的反响，包含：简洁的直接反响简单状况通过大脑思维反响推理力量：依据当前把握的信息，得出适当结论的力量问题求解力量：学习与自适应力量—是人类的一种本能社交力量：与他人交往的力量制造力：智能中最难以理解和实现的局部1.2人工智能一般性概念：人工智能是关于理解人类智能内在机制，并在机器上予以实现的科学。具有力量和科学两方面的含义：力量：AI是在理解智能的技术上，用人工的方法所实现的智能首先需解决如何衡量机器是否具有智能。学科：AI是一门争论如何构造智能机器，使他能够模拟、延长和扩展人类智能的科学首先需明确人工智能的争论目标1.2.1如何衡量机器具有智能两种衡量机器智能的观点：弱人工智能：强调智能的外在表现，认为通过机器的行为可以反映出机器是否具有智能，只要表现得像人一样的机器就具有智能。图灵测试强人工智能：强调智能内在机制，认为不仅要看到机器的行为，而且要了解表现出相应行为的机器是否确实在思考，只有像人一样思考的机器才具有智能。中文屋1.2.2人工智能的争论目标根本目标〔远景目标〕：提醒人类智能的根本机理，在此根底上用智能机器去模拟、延长和扩展人类智能，实现脑力劳动的自动化。涉及脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、微电子等诸多学科。近期目标：争论如何使现有的计算机更“聪明”，使他能够在某一方面、在肯定程度上模拟人类的智能，如进展推理、决策、规划、学习等，或针对具体领域，为人们供给帮助性的智能工具，以帮助人们解决一些具体问题，尽量削减人们脑力劳动的强度。应用人工智能远期目标为近期目标指明方向，近期目标为远期目标奠定理论和技术根底。人工智能的学科范畴当前的人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及到智能科学、认知科学、心理科学、脑及神经科学、生命科学、语言学、规律学、行为科学、教育科学、系统科学、数理科学以及掌握论、科学方法论、哲学甚至经济学等众多学科领域。人工智能实际上是一门综合性的穿插学科和边缘学科。人工智能学科构造1.2.3人工智能的争论和应用领域1、认知科学：主要的争论目的是说明和解释人类在完成认知活动时是如何进展信息加工的。是人工智能的理论根底，对人工智能进展起着根本性作用，是人工智能的代名词。2、机器学习：主要争论如何使计算机具有类似于人的学习力量，使计算机能通过学习自动猎取学问与技能，实现自我完善。学习是机器猎取学问的根本途径，是否具备学习力量是机器是否有智能的重要标志。3、自然语言处理：即是争论如何让计算机理解和生成人类自然语言的一个争论领域。4、专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量学问与阅历的程序系统，它应用人工智能技术，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，其水平可以到达甚至超过人类专家的水平。5、模式识别：争论如何使机器具有感知力量的一个争论领域，其中主要争论视觉模式和听觉模式。1.2.3人工智能的争论和应用领域6、机器人学：7、自动定理证明：定理证明的实质是对前提P和结论Q，证明PQ的永真性。鲁宾逊提出的归结原理是定理证明得以在计算机上实现，对机器推理作出了重要奉献。8、计算机博弈：人工智能中关于决策和斗智问题的争论领域，下棋、打牌战斗等智能活动都属于博弈问题。9、计算机视觉：在计算机上实现或模拟人类视觉功能的科学。〔人类感知外部信息过程中，80%以上通过视觉获得〕10、人工神经网络：是一个用大量简洁处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟人的大脑神经系统的构造和功能。1.2.3人工智能的争论和应用领域11、学问觉察和数据挖掘：在数据库根底上实现学问觉察系统，用于从数据库中提炼和抽取学问，以便能够提醒出蕴含在数据背后的关于客观世界内在联系的本质原理的信息，实现学问的自动猎取尿布和酒精12、自动程序设计：用户只须告知计算机做什么，无须说明怎么做，计算机可以自动实现程序的设计。13、智能掌握：无需人的干预或者根本无需人的干预，能独立地驱动机器实现其目标的自动掌握技术。14、智能决策支持系统：决策支持系统是在治理信息系统根底上进展起来的计算机治理系统。智能决策支持系统即是将人工智能技术应用于决策支持系统而形成的。15、分布式人工智能：包括分布式问题求解和多智能体系统1.2.4人工智能的争论内容1搜寻与求解2学习与觉察3学问与推理4制造与制造5感知与沟通6记忆与联想7系统与建筑8应用与工程1搜寻与求解搜寻，就是为了到达某一目标而屡次地进展某种操作、运算、推理或计算的过程。可以看作是人类和其他生物所具有的一种元学问。很多智能活动〔包括脑智能和群智能〕的过程，甚至几乎全部智能活动的过程，都可以看作或者抽象为一个基于搜寻的问题求解过程。3学问与推理学问是智能的根底和源泉。推理是人脑的一个根本功能和重要功能，因此，在符号智能中几乎处处都与推理有关。5感知与沟通感知与沟通指计算机对外部信息的直接感知和人机之间、智能体之间的直接信息沟通。机器感知就是计算机直接“感觉”四周世界，就像人一样通过“感觉器官”直接从外界猎取信息，如通过视觉器官猎取图形、图像信息，通过听觉器官猎取声音信息。机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感觉力量。机器信息沟通涉及通信和自然语言处理等技术。自然语言处理又包括自然语言理解和表达。6记忆与联想记忆是智能的根本条件，是人脑的根本功能之一。联想是思维过程中最根本、使用最频繁的一种功能。人类联想人类的联想是建立事物之间的联系。人类的联想功能是基于神经网络、按内容记忆方式进展的。机器联想机器的联想就是有关数据、信息或学问之间的联系。机器联想利用人类按内容记忆原理，承受“联想存储”的技术实现联想功能。

1孕育期〔1956年前〕•古希腊的Aristotle〔亚里士多德〕〔前384-322〕，给出了形式规律的根本规律。•英国的哲学家、自然科学家Bacon〔培根〕(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“学问就是力气”•德国数学家、哲学家Leibnitz〔布莱尼茨〕〔1646-1716〕。提出了关于数理规律的思想，把形式规律符号化，从而能对人的思维进展运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机•英国数学家、规律学家Boole〔布尔〕〔1815-1864〕实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。1.3人工智能的进展简史•美籍奥地利数理规律学家Godel〔哥德尔〕〔1906-1978〕，证明白一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，假设它是无冲突的，那么肯定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明白有些事是做不到的。•英国数学家Turing(图灵)〔1912-1954〕,1936年提出了一种抱负计算机的数学模型〔图灵机〕，1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。•美国数学家Mauchly，1946制造了电子数字计算机ENIAC•美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。•美国数学家Shannon〔香农〕,1948年发表了《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。1.3人工智能的进展简史2形成期〔1956-1969〕•1956年提出了“ArtificialIntelligence〔人工智能〕”•1956年夏由麻省理工学院的J.McCarthy、,IBM公司信息争论中心的N.Rochester,贝尔试验室的共同发起，邀请了Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等人，10位数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家，在Dartmouth大学召开了一次关于机器智能的研讨会，会上McCarthy提议正式承受了ArtificialIntelligence〔人工智能〕这一术语。这次会议，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。•McCarthy〔麦卡锡〕——人工智能之父。

这次会议之后的10年间，人工智能的争论取得了很多引人瞩目的成就：•在机器学习方面：塞缪尔于1956年研制出了跳棋程序，该程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；1.3人工智能的进展简史•在定理证明方面：王浩于1958年在IBM机上证明白《数学原理》中有关命题演算的全部定理〔220条〕，还证明白谓词演算中150条定理85%；1965年，鲁宾逊〔Robinson〕提出了消解原理；•在模式识别方面：1959年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序；1965年罗伯特〔Robert〕编制出可区分积木构造的程序；•在问题求解方面：1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序GPS,可以用来求解11种不同类型的问题；•在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆〔〕自1965年开头进展专家系统DENDRAL〔化学分析专家系统〕，1968年完成并投入使用；•在人工智能语言方面：1960年McCarthy等人建立了人工智能程序设计语言Lisp，该语言至今仍是建筑智能系统的重要工具；•1969年成立了国际人工智能联合会议〔InternationalJointConferencesOnArtificialIntelligence〕3学问工程时代〔1970年至20世纪80年月初〕•70年月，开头从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就觉察问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。以Feigenbaum为首的一批年轻科学家转变了战略思想，1977年提出学问工程的概念，以学问为根底的专家询问系统开头广泛的应用。著名专家系统的有：•DENDRAL化学分析专家系统〔斯坦福大学1968〕•MACSYMA符号数学专家系统〔麻省理工1971〕•MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家询问系统〔斯坦福大学1973〕•CASNET(CausalASsciationalNetwork)诊断和治疗青光眼的专家询问系统〔拉特格尔斯〔Rutgers〕大学70年月中〕•CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗询问系统〔匹兹堡大学〕；•HEARSAYI和II语音理解系统〔卡内基-梅隆大学〕•PROSPECTOR地质勘探专家系统〔斯坦福大学1976〕•XCON计算机配置专家系统〔卡内基-梅隆大学1978〕1.3人工智能的进展简史4进展期〔20世纪80年月至今〕•80年月，人工智能进展到达阶段性的顶峰。•87,89年世界大会有６－７千人参与。硬件公司有上千个。并进展Lisp硬件、Lisp机的争论。•在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工学问的新产业——学问产业。应当说，学问工程和专家系统是近十余年来人工智能争论中最有成就的分支之一。•同年月，1986年Rumlhart领导的并行分布处理争论小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络的根本问题之一。从今，神经网络的争论进入新的高潮。•90年月，计算机进展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。•人工智能技术渐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。•日本政府于1992年完毕了为期十年的称为“学问信息处理体统”的第五代计算机系统争论开发打算。并开头了为期十年的实况计算〔RealWordComputing〕打算。1.3人工智能的进展简史人工智能已经走过了50多年的历程，取得相当的进展，但人工智能仍旧处于稚嫩的婴幼儿阶段，现有的人工智能还达不到4岁幼儿的智能。人工智能蕴含着巨大的时机和乐趣！1.3人工智能的进展简史1.4人工智能的实现途径人工智能面世以来，存在两种传统的争论途径：以符号处理为核心的方法——主见通过运用计算机科学的方法进展争论，实现人工智能在计算机的模拟。以网络连接为主的连接机制方法——主见用生物学的方法进展争论，搞清晰人类智能的本质。符号主义和连接主义进展时间较长，各自的支持者较多，彼此之间存在分歧和争论，已成为目前国际人工智能学界公认的两大学派新的争论途径：学习主义、行为主义、进化主义、群体主义学习主义是实现人工智能的终极途径，由于争论人类的学习机理及模拟技术特别困难，现在还看不到从根本上解决的希望，因此严格上，目前还不存在所谓的学习主义1.4.1符号主义也称为规律主义，以‘符号处理’为核心的实现途径。理论根底：纽维尔和西蒙提出的物理符号系统假说。认为：人类争论的目标是实现机器智能，而计算机自身具有符号处理力量，这种力量本身就蕴含着演绎推理的内涵，因而可通过运行相应的程序来表达某种基于规律思维的智能行为，到达模拟人类智能活动的效果。是目前争论时间最长、应用领域最广、影响最大的AI实现途径，在很多争论领域中占据主导地位，目前人工智能的大局部争论成果都是基于这种方法实现的。符号途径中的三个核心问题是：搜寻、学问表示和推理。其‘思维’过程是搜寻学问库，以猎取学问，然后依据学问进展推理，得出结论。符号主义的疑问:人类并不仅仅依靠规律推理来解决问题，非规律推理在思维过程中也起着重要作用，如人的视觉感知主要依靠形象思维。而且当学问库规模很大时，如何保证在可承受时间范围内进展搜寻和治理。1.4.2连接主义又称神经计算，是以构造模拟为核心的AI实现途径，具有仿生意义。目前的主要实现方式是人工神经网络。该方法是在人脑神经元及其相互连接而成网络的启发下，试图通过多人工神经元间的并行协同作用来实现对人类智能的模拟。认为：大脑是人类一切智能活动的根底，因而从大脑神经元及其连接机制着手进展争论，搞清晰大脑的构造及它进展信息处理的过程及机理，可望提醒人类智能的奇妙，从而真正实现人类才智在机器上的模拟。连接主义的核心问题是网络构造和学习方法。适合于模拟人类的形象思维过程；求解问题时，可以比较快地球的一个近似解。连接主义不适合于模拟人的规律思维过程，而且就目前神经网络的争论现状来看，由固定的体系构造与组成方案所构成的系统还达不到开发多种多样学问的要求。1.4.3学习主义学习是机器猎取学问的根本途径，是否具备学习力量是机器是否有智能的重要标志。学习主义是最终走向人工智能的根本途径人们对分类学习机理、方法以及如何实现等问题的生疏还处于特别初级的阶段学习途径还需要解决很对难题如自然语言理解等学习问题是众多人工智能分支中的瓶颈问题和热点问题。1.4.4行为主义基于行为—感知模式，认为智能来自于感知和行为，来自于对外界简单环境的适应，而不是表示和推理。主见智能的根本构造单元是一些简洁的行为，如避让、前移等，更为简单的行为是通过这些简洁的行为的相互作用而产生。代表人物：麻省理工学院人工智能试验室的罗德尼.布鲁克斯机器虫1.4.5进化主义又称模拟进化或进化计算，是生物学与人工智能相结合的产物。根本思想：模拟生物进化过程，借助遗传学和进化论的有关理论，通过智能实体一代一代的遗传和进化，渐渐获得越来越适应于环境和目标的解决方案。代表人物：密歇根大学安娜堡分校约翰.霍兰德及其团队遗传算法〔主流的优化和搜寻算法之一〕学习主义是通过学习提高单个个体的力量，是一种自我的提高，进化主义是通过遗传和环境选择的方式提高种群的力量，是一种群体性的提高。1.4.6群体主义通过个体之间的合作解决问题，表现出群体智能，而非个体智能。表达：多智能体技术和以粒子群算法、蚁群算法为代表的群智能优化算法。教学内容第一章：绪论符号主义其次章：搜寻与问题求解第三章：学问与推理连接主义第四章：人工神经网络学习主义第五章：机器学习进化主义第六章：进化计算遗传算法行为主义第七章：行为智能群体主义第八章：群智能智能系统第九章：专家系统……参考教材1、《人工智能导论—方法与系统》刘峡壁国防工业出版社2、《人工智能及其应用》〔第三版〕蔡自兴等清华大学出版社3、《人工智能使用教程》张仰森中国科学出版集团，北京希望电子出版社〔同等学厉申请硕士学位综合考试课程指导书〕云松銮仙玉骨寒，松虬雪友繁。大千收眼底，斯调不同凡。

〔无题〕家住闽山东复东,其中岁岁有莺啼。如今不在莺啼处,莺在旧时啼处啼。〔无题〕白沙平舟夜涛声，春日晓露路相逢。朱楼寒雨离歌泪，不堪肠断雨乘风。BetrayalDaveStriverlovedtheuniversity.Heloveditsivy-coveredclocktowers,itsancientandsturdybrick,anditssun-splashedverdantgreensandeageryouth.Healsolovedthefactthattheuniversityisfreeofthestarkunforgivingtrialsofthebusinessworld-onlythisisn”tafact:Academiahasitsowntests,andsomeareasmercilessasanyinthemarketplace.Aprimeexampleisthedissertationdefense:ToearnthePhD,tobecomeadoctor,onemustpassanoralexaminationonone”sdissertation.ThiswasatestProfessorEdwardHartenjoyedgiving.Davewanteddesperatelytobeadoctor.Butheneededthesignaturesofthreepeopleonthefirstpageofhisdissertation,thepricelessinscriptionsthat,together,wouldcertifythathehadpassedhisdefense.OneofthesignatureshadtocomefromProfessorHart,andHarthadoftensaid-toothersandtohimself-thathewashonoredtohelpDavesecurehiswell-earneddream.Wellbeforethedefense,StrivergaveHartapenultimatecopyofhisthesis.HartreaditandtoldDavethatitwasabsolutelyfirstrate,andthathewouldgladlysignitatthedefense.TheyevenshookhandsinHart”sbook-linedoffice.DavenoticedthatHart”seyeswerebrightandtrustful,andhisbearingpaternal.Atthedefense,Davethoughtthatheeloquentlysummarizedchapter3ofhisdissertation.Thereweretwoquestions,onefromProfessorRodmanandonefromDr.Teer;Daveansweredboth,apparentlytoeveryone”ssatisfaction.Therewerenofurtherobjections.ProfessorRodmansigned.HeslidthetometoTeer;shetoosigned,andthensliditinfrontofHart.Hartdidn”tmove.“Ed?“Rodmansaid.Hartstillsatmotionless.Davefeltslightlydizzy.“Edward,areyougoingtosign?“Later,Hartsataloneinhisofficeinhisbigleatherchair,saddenedbyDave”sfailure.HetriedtothinkofwayshecouldhelpDaveachievehisdream.背叛戴夫·斯特赖维尔宠爱这所大学。他宠爱校园里爬满常青藤的钟楼，那古色古香而又牢固的砖块，还有那洒满阳光的碧绿草坪和热忱的年轻人。使他感到欣慰的还有这样一件事，即大学里完全没有商场上那些冷酷无情的考验——但事实恰恰并非如此：做学问也要通过考试，而且有的考试与市场上的考验一样不留情面。最好的例子就是论文辩论：为了取得博士学位，为了成为博士，博士生必需通过论文的口试，爱德华·哈特教授就宠爱主持这样的辩论考试。戴