人工智能全册配套课件

人工智能全册配套课件IntroductiontoArtificialIntelligence

人工智能及其应用

ArtificialIntelligenceandItsApplication任课教师：姜云飞

1978-1997吉林大学计算机科学系硕士研究生，讲师，

副教授,教授，计算机科学系副主任，计算机研究

所副所长,博士导师，期间曾到上海外国语大学，

英国Ulster大学，美国新泽西理工学院（NJIT）学

习。1997-中山大学信息科学与技术学院教授，博士导师

1999-2003信息科学与技术学院院长

2004-2007广东省计算机学会理事长主要研究领域：人工智能，知识工程，智能诊断，智能规划HowtolearnthecourseAI?1.Youshouldbeactive.2.Youshoulddomeditation.3.Youshouldreadsomethingbyyourself.4.Youshouldtakelessons5.YoushoulddosomeexercisesTextbook:ArtificialIntelligence:StructuresandStrategiesforComplexProblemSolving(Englishversion5)GeorgeF.Luger1。

什么是人工智能？

WhatisArtificialIntelligence?

2。人工智能的发展历史

ThehistoryofArtificialIntelligence.3。人工智能的研究领域。

ThefieldsofArtificialIntelligence.4。人工智能的应用

TheApplicationsofArtificialIntelligence

5。

人工智能在中国

ArtificialIntelligenceinChina6。我们的研究工作

OurResearchworksinAI7。人工智能对人类的挑战

ChallengeofAItoMankind

1.

什么是人工智能？

WhatisArtificialIntelligence?1.1什么是智能？

WhatisIntelligence?Intelligenceisthecomputationalpartoftheabilitytoachievegoalsintheworld.Varyingkindsanddegreesofintelligenceoccurinpeople,manyanimalsandsomemachines.McCarthy人类的主要智能行为：ThemainintelligentbehavioursComputation,analysis,reasoning,synthesis,decision,Playinggames,learning,talking.Amongthesemindactions,thereasoningplayskeyroles.Reasoningismorecomplexthanotheractions

智能：人类在处理复杂问题时表现出的思维能力。

计算,分析,推理,综合,决策,诊断,游戏,学习，谈话推理是一种其核心作用的智能行为.

推理比计算更复杂.Intelligence:Themindingability

manifestedbymankindwhenhedealswiththecomplicatedevents.1.2WhatisArtificialIntelligence?Itisthescienceandengineeringofmakingintelligentmachines,especiallyintelligentcomputerprograms.Itisrelatedtothesimilartaskofusingcomputerstounderstandhumanintelligence,butAIdoesnothavetoconfineitselftomethodsthatarebiologicallyobservable.McCarthy(12November2007)."WhatIsArtificialIntelligence?"人工智能即包含理论研究的内容又包含工程方面的内容.人工智能的研究注意智能系统的效果而不是单纯的对人的智能行为的模拟.

人们看到鸟在天空中飞翔,

想到要造能飞行的机器,但现在的飞机使用的空气动力学原理与鸟的飞行道理有很大的不同,同样实现了在天上飞的梦想,而且飞的更快,更高,更远.

人工智能并不是一个只是在高楼深院里才能研究的科学。

它能使计算机系统的性能得到明显提高。人工智能的应用将把人类带进一个崭新的时代。1.3

TuringTestAlanTuring's1950articleComputingMachineryandIntelligence[Tur50]discussedconditionsforconsideringamachinetobeintelligent.Hearguedthatifthemachinecouldsuccessfullypretendtobehumantoaknowledgeableobserverthenyoucertainlyshouldconsideritintelligent.TheTuringtest(/turpap/turpap.htm)AlanTuring(1950)“ComputingMachineryandIntelligence”amachinemaybedeemedintelligent,ifitcanactinsuchamannerthatahumancannotdistinguishthemachinefromanotherhumanmerelybyaskingquestionsviaamechanicallink.2。人工智能的发展历史

ThehistoryofArtificialIntelligence.AIisnearlyasoldascomputing.TheGestationofArtificialIntelligence(1943-1956)人工智能发展的初期WarranMcCullochandWalterPittsModelofArtificialNeuronsAlanTuringchessprogram(1953)MarvinMinskeyandDeanEdmond(SNARC，1951)Thefirstneuralnetworkcomputer3000vacuumsMinskey’sPh.D.committeewasskepticalwhetherthiskindofworkshouldbeconsideredmathematicsbutvonNeumann:”Ifitisn’tnow,itwillbesomeday”Dardmouth

conferencr(1956)JohnMcCarthyMinskey,Shannon,Samuel(IBM),Solomonof,Selfridge(MIT)10attendeesAlenNewellandHerbertSimon(CarnegieTech)LogicTheoristprovemostofthetheoremsinChapter2ofRussell’sprincipiaMathematica

RejectedbytheeditorofJournalofSymboliclogicJohnMcCarthy(September4,1927

–October24,2011)JohnMcCarthy(September4,1927

–October24,2011)wasanAmericancomputerscientistandcognitivescientist.McCarthywasoneofthefoundersofthedisciplineofartificialintelligence.Hecoinedtheterm"artificialintelligence"(AI),developedtheLispprogramminglanguagefamily,significantlyinfluencedthedesignoftheALGOLprogramminglanguage,popularizedtimesharing,andwasveryinfluentialintheearlydevelopmentofAI.McCarthyreceivedmanyaccoladesandhonors,suchastheTuringAwardforhiscontributionstothetopicofAI,theUnitedStatesNationalMedalofScience,andtheKyotoPrize.HerbertAlexanderSimon(June15,1916

–February9,2001),aNobellaureate,wasanAmericanpoliticalscientist,economist,sociologist,psychologist,computerscientist,andRichardKingMellonProfessor—mostnotablyatCarnegieMellonUniversity—whoseresearchrangedacrossthefieldsofcognitivepsychology,cognitivescience,computerscience,publicadministration,economics,management,philosophyofscience,sociology,andpoliticalscience,unifiedbystudiesofdecision-making.Withalmostathousandhighlycitedpublications,hewasoneofthemostinfluentialsocialscientistsofthetwentiethcentury.Simonwasamongthefoundingfathersofseveraloftoday'simportantscientificdomains,includingartificialintelligence,informationprocessing,decision-making,problem-solving,attentioneconomics,organizationtheory,complexsystems,andcomputersimulationofscientificdiscovery.Earlyenthusiasm,greatexpectation(1952-1969)早期的狂热和大胆的预测TheearlyyearsofAIwerefullofsuccess!NewellandSimon’sGPS(GenaralproblemSolver)ArthurSamuel’sChecker(TV,Feb.1956)SlagleintegrationsystemSAINT,undergraduate’slevelINTexpertslevelComputercheckers(draughts)developmentSamuelismostknownwithintheAIcommunityforhisgroundbreakingworkincomputercheckersin1959,andseminalresearchonmachinelearning,beginningin1949.

Hethoughtthatteachingcomputerstoplaygameswasveryfruitfulfordevelopingtacticsappropriatetogeneralproblems,andhechosecheckersbecauseitisrelativelysimple,buthasadepthofstrategy.Themaindriverofthemachinewasasearchtreeoftheboardpositionsreachablefromthecurrentstate.Sincehehadonlyaverylimitedamountofavailablecomputermemory,Samuelimplementedwhatisnowalpha-betapruning.Insteadofsearchingeachpathuntilitcametothegame’sconclusion,Samueldevelopedascoringfunctionbasedonthepositionoftheboardatanygiventime.Thisfunctiontriedtomeasurethechanceofwinningforeachsideatthegivenposition.Ittookintoaccountsuchthingsasthenumberofpiecesoneachside,thenumberofkings,andtheproximityofpiecestobeing“kinged”.Theprogramchoseitsmovebasedonaminimimaxstrategy,meaningitmadethemovethatoptimizedthevalueofthisfunction,assumingthattheopponentwastryingtooptimizethevalueofthesamefunctionfromitspointofview.Samuelalsodesignedvariousmechanismsbywhichhisprogramcouldbecomebetter.Inwhathecalledrotelearning,theprogramrememberedeverypositionithadalreadyseen,alongwiththeterminalvalueoftherewardfunction.Thistechniqueeffectivelyextendedthesearchdepthateachofthesepositions.Samuel'slaterprogramsreevaluatedtherewardfunctionbasedoninputfromprofessionalgames.Healsohaditplaythousandsofgamesagainstitselfasanotherwayoflearning.Withallofthiswork,Samuel’sprogramreachedarespectableamateurstatus,andwasthefirsttoplayanyboardgameatthishighalevel.Hecontinuedtoworkoncheckersuntilthemid-1970s,atwhichpointhisprogramachievedsufficientskilltochallengearespectableamateur.[Robinson(1956)resolutionprinciplemachinetranslation:80%AseriesofvictoriesleadtoOptimisticestimateItisnotmyaimtosurpriseorshockyou-butsimplestwayIcansummarizeistosaythattherearenowintheworldmachinethatthink,thatlearnandthatcreate.HerbertSimon,1957Adoseofreality(1966-1972)现实的药方

noprogressofSamuel’sChecker

Machinetranslation:20%difficultanwrongexampleofmachinetranslationThespiritiswillingbutthefreshisweakThevodkaiswillingbutthefreshisrottenThecauseoffailureshortofunderstand,searchwithoutguide,KnowledgeKnowledge-basedsystem:Thekeytopower?1969-1979Knowledgeispower.FeigenbaumDENDRAL,MYCIN,ProspectRutgersUniversityAmarelprojectcomputerinbiomedicineRogerSchankatYale,“Thereisnosuchthingassyntax,”“allneededareunderstanding.”AIbecomesanindustry(1980-1988)Thefirstsuccessfulcommercialexpertsystem:R1,DEC,McDermott,$40millionayear(1986)1988,100inuse,500indevelopmentfromafewmillionin1980to$2billionin19881997,

IBM’sbluedefeatedtheKaspalovinChess新浪科技2016.02.27谷歌人工智能挑战人类围棋冠军详情：将比赛5场新浪科技讯北京时间2月22日消息，继宣布AlphaGo实现突破性研究－计算机程序首次击败专业棋手之后，GoogleDeepMind今日公布了即将与过去十年最佳围棋手李世石之间的终极挑战的详细情况。

3月9日至3月15日，AlphaGo将在韩国首尔与李世石进行5场挑战赛。比赛完全平等，获胜者将得到一百万美元奖金。如果AlphaGo获胜，奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF)，STEM教育，以及围棋慈善机构(GoCharity)。因围棋步骤的绝对数量比宇宙的原子数还多，它一直被视为最复杂的电脑游戏之一，也是人工智能始终未解的挑战。DeepMind在上月的科学杂志Nature，以一篇论文公布了这一突破性进展的详细情况。比赛将于北京时间中午12点在首尔四季酒店举行，具体日程如下：

1.3月9日(星期三)：首场比赛

2.3月10日(星期四)：第二场比赛

3.3月12日(星期六)：第三场比赛

4.3月13日(星期日)：第四场比赛

5.3月15日(星期二)：第五场比赛AlphaGo战绩惊人

实际上，目前AlphaGo已经成为最优秀的人工智能围棋程序。在与其他程序的对弈中，AlphaGo用一台机器就取得了500场的胜利，甚至有过让对手4手后获胜的纪录。去年10月5日-10月9日，谷歌安排AlphaGo与欧洲围棋冠军FanHui(樊麾：法国国家围棋队总教练)闭门比赛，谷歌以5-0取胜。此次比赛的李世石是近10年来获得世界第一头衔最多的棋手，谷歌为此提供了100万美元作为奖金。李世石谈到此次比赛时表示：”这是电脑首次在公平比赛中挑战人类专家选手，我很荣幸能参与进来。无论结果如何，这都是围棋史上的重要时刻。我听说GoogleDeepMind的人工智能出乎意料的强大，并且一直在优化，但至少这次我还是很自信能够取得胜利。”3。人工智能的研究领域。

ThefieldsofArtificialIntelligence.3.1定理证明和计算机自动推理AlenNewellandHerbertSimon(CarnegieTech)LogicTheorist

吴文俊方法3。2

机器学习学习是少数高级生物具有的高级智能行为机器学习是人造系统有了自我完善能力以前的机械系统，无论它有多么复杂巧妙，他都只能以程序化的方式进行固定的操作，其能力和水平不会有任何的改进。而具有学习能力的计算机系统，其以后的水平如何，连设计者都难以预料。机器学习加快了学习的进程机器学习的延续性机器学习的快速传播性

3。3自然语言理解

似乎很简单但实质上是非常困难的问题日常的语言交流包含着很复杂的编码和解码过程与人们的知识与推理能力有密切的关系,与某些人谈话很费力，但与思维敏捷的人谈话只要几句话甚至几个字就可以了3.4专家系统3.5机器人3.6神经网3.7遗传算法3.8智能规划3.9诊断3.10智能代理专家系统专家系统是人工智能中应用最广泛的领域专家系统是依赖于知识的人工智能系统知识就是力量最早的专家系统DENDRAL（Lindsay,1980,standforduniversity）,根据化学分子式和光谱结构信息推断有机分子的结构，应用在全世界的化学和药学实验中。MYCIN(BuchananandShortliff,1984)奠定了当代专家系统方法的基础，诊断脊髓脑膜炎和血液传染病，并开医疗处方。PROSPECT.专家系统存在的问题：

1.缺乏问题的结构知识。

2.缺乏鲁棒性和灵活性

3.不能对诊断提供解释

4.专家知识需要积累过程

5.自我获取知识能力差4.

人工智能的应用TheApplicationsofArtificialIntelligence4.1知识发现和数据挖掘

TheknowledgediscoveryanddataminingBACONsystem4.2嵌入式智能系统

Embededintelligencesystem

只要是在一般的应用系统中嵌入一点小的智能系统，就会使系统的功能得到很大的提高。例如，智能汉字输入语音输入自动翻译手写识别和输入人脸识别，气味识别。4．3智能规划的应用

人工智能是计算机研究中应用性很强的一个领域.例如,在工厂作业调度规划问题中（Jobshopscheduling）,就是要考虑在有限的加工资源(车床,刨床,钻床)的情况下,根据已知的工件的加工顺序要求对整个车间的生产作出安排,使得加工完所有工件所需的时间尽可能的少,每台机床的等待时间尽可能的短。另一个典型的工厂作业调度规划问题是考虑在有限辆的货运汽车的前提下,在不同的地点之间运送货物.规划的输出是一张车辆运转计划表,使得汽车尽可能地满载运输,空车运行情况尽可能地少,车辆闲置的情况尽可能地少,这当然也会给运输公司带来可观的效益.除了在现代化的工厂里有大量人工智能应用外,人工智能的另一个重要应用领域是宇宙航行.这方面应用的一个具体例子是哈勃空间望远镜(HST,HubbleSpaceTelescope)的修复,在修复过程中,地面人员不断得到关于HST能作什么、不能作什么的最新信息,然后对修复工作作出规划,从而使HST恢复了正常观测能力[4].

正因为智能规划有如此广泛的应用,所以人工智能专家McDermott指出“智能规划调度问题大量地出现在工业领域，规划质量的改进，哪怕是一点小小的改进，都会节约大量的时间，带来上百万美元的效益”[5].Intelligentplanningandschedulingproblemsexistinthefieldofindustry,improvethequalityoftheplan,evenifitisalittleimprovement,willsavealotoftimetobringmillionsofdollarsinbenefits.McDermott19956.1智能规划在航空航天上的应用为说明智能规划在航空航天上的应用，我引用一篇“宇航学报“上的文章，文章的题目是”航天器自主运行技术的进展“，这是宇航专业的文章，可是它大部分讲的是计算机技术，特别是智能规划技术和基于模型诊断技术。文献[9]的摘要如下摘要:阐述了航天器自主运行的概念、目标和任务。对自主运行和传统测控方式进行了比较。最后重点介绍了航天器自主运行技术的进展情况。文章分4个部分介绍自主运行技术。首先介绍了2种自主运行体系结构,它们是自主运行各种功能集成的基础。第2部分介绍了2种智能规划与调度技术。第3部分介绍了基于模型的故障诊断与系统重构技术。第4部分介绍了有效载荷数据自主处理的进展情况。最后进行了总结并介绍了与自主运行相关的其他技术。

关键词:航天器;自主智能控制;智能规划与调度;故障诊断;数据处理中图分类号:V423文献标识码:A文章编号:1000-1328(2003)01-0017-06AI,导弹控制与高性能计算机Alaunchcontrolcenter(LCC),intheUnitedStates,isthemaincontrolfacilityforintercontinentalballisticmissiles(ICBMs).Alaunchcontrolcentermonitorsandcontrolsmissilelaunchfacilities.Fromalaunchcontrolcenter,themissilecombatcrewcanmonitorthecomplex,launchthemissile,orrelaxinthelivingquarters(dependingontheICBMsystem).TheLCCisdesignedtoprovidemaximumprotectionforthemissilecombatcrewandequipmentvitaltomissilelaunch.MissilesilosarecommonacrossthemidwesternUnitedStates,andover450missilesremaininUSAirForceservice.UnitedStatesDuetomodernconventionalweapons,missilelaunchcontrolcentersarebecomingmorerareintheUS,anditisexpectedthatthenumberofmissileswilllowertoaround450Minuteman3s.However,theUSAFremainsalerttoanyoutboundthreatsandispreparedtolaunchtheirmissilesintheeventofnuclearwar.4.5智能规划在机器人学领域中的应用。智能规划在机器人学领域中有广泛的应用，下面的一段分类是引自机器人学领域：1.传感器与感知系统2.驱动,建模与控制3.自动规划与调度环境模型的描述，控制知识的表示，路径规划，任务规划非结构环境下的规划，含有不确定性时的规划协调操作(运动)规划，装配规划，基于传感信息的规划任务协商与调度，制造(加工)系统中机器人的调度广东副省长:东莞等地已开始大规模机器换人计划新问题要用新思维去解决。比如用工荒的问题，劳动力不够可以找机器人。所以在广东珠三角，特别是佛山、东莞这些城市，已经大量掀起机器换人的计划，大量的智能机器人已经开始运用到很多生产线当中。一方面是这些企业本身的转型，另一方面也为发展智能机器人带来一个巨大的商机。我们欢迎全国各地研究智能机器人的研究院来广东发展，也欢迎制造机器人的企业到广东投资，也欢迎更多的企业使用机械手、机器人。4.6Brooks,1995,TheartificialIntelligencewithoutintelligence除船面铁锈的机器人RodneyBrooksFromWikipedia,thefreeencyclopedia(RedirectedfromRodneyA.Brooks)RodneyAllenBrooks(bornDecember30,1954)isanAustralianroboticist,FellowoftheAustralianAcademyofScience,author,androboticsentrepreneur,mostknownforpopularizingtheactionistapproachtorobotics.HewasaPanasonicProfessorofRoboticsattheMassachusettsInstituteofTechnologyandformerdirectoroftheMITComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory.HeisafounderandformerChiefTechnicalOfficerofiRobot[1]andco-Founder,ChairmanandChiefTechnicalOfficerofRethinkRobotics(formerlyHeartlandRobotics).OutsidethescientificcommunityBrooksisalsoknownforhisappearanceinafilmfeaturinghimandhiswork,Fast,Cheap&OutofControl.

Prizes[edit]ComputersandThoughtAwardatthe1991IJCAI(InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence)AIisaresearchfieldforyouthtomanifesttheirtalents。TherelationshipbetweenmatterandlifeRodneyAllenBrooks

NATURE|VOL409|18JANUARY2001|Thedisciplinesofartificialintelligenceandartificiallifebuildcomputationalsystemsinspiredbyvariousaspectsoflife.Despitethefactthatlivingsystemsarecomposedonlyofnon-livingatoms,thereseemstobelimitsinthecurrentlevelsofunderstandingwithinthesedisciplinesinwhatisnecessarytobridgethegapbetweennon-livingandlivingmatter.

ArtificiallifeChrisLangtoninstigatedthenotionofartificiallife(Alife)ataworkshopinLosAlamos,NewMexico,in1987.Theenterprisewastomakelivingsystemswithoutthedirectaidofbiologicalstructures.TheworkwasinspiredlargelybyJohnVonNeumann,andhisearlyworkonselfreproducingmachinesincellularautomata.VonNeumann’smodelofcomputationwasaTuringmachine,thesameintrinsicallyserialmechanismadoptedbyAI.ResearchersinAlifeweremuchinspiredbybiologicalsystemsandquicklyproducedsimulationsandanalyticalmodelsofaspectsofbiologicalreproductionandgroupbehavioursoforganisms.TomRaydevelopedasystemcalledTierra,wheremultiplecomputerprogramscompetedfortheresourceoftheprocessingunitinasimulatedcomputer.Theseedprogramcouldreproduceitself,andtook80nibbles(half-bytes)ofcodespace.ItfollowedtheclassicalVonNeumannmodel,andhadthecentralfeatureofmolecularbiology,inthatthecodeneededtobebothtranscribed,orinterpreted,andcopiedintotheprogenysothatittoohaditsown‘DNA’.Thesimulatedcomputer,however,wassubjecttocopyingmistakes,andto‘cosmicrays’whichrandomlyflippedbitsinthememoryspace.Itsmemoryfilledupwithcopiesoftheoriginalseedprogram,althoughsomeofthemhaderrorsandwereremoved.Butothersstartedtooptimizeandgetsmaller—therewasenvironmentalpressureselectingforsmallprograms.Mostrecently,LipsonandPollackhaveevolved‘creatures’thatcanmove.Theirmorphologyisrestrictedtofixed-lengthbarswithball-and-socketjoints.Thedesignsevolvedinaphysicalsimulationprogram,andthefitnessofindividualswasdeterminedbymeasuringtheirabilitytomoveonasurface.Mutatingthemostsuccessfulmembersofthepreviousgenerationproducedeachnewgeneration.Thetourdeforcewastohavethecreaturesautomaticallyproduceddirectlyfromtheevolvedgenomebyacomputerizedrapidprototypingsystem.Motorsweresnappedonbyhandandthecreatures,connectedtoacomputerrunningthesameneuralnetworkusedinthesimulations,thenstartedcrawlingacrossphysicalsurfaces.5。

人工智能在中国

ArtificialIntelligenceinChina

王湘浩教授,中国科学院院士

IJCAIandCJCAI(1980)

吴文俊院士,吴方法和artificialintelligence

陆汝谦院士,

张景中院士,张钹院士,

6。我们的研究工作

OurResearchworksinAI

智能规划,基于模型的诊断

IntelligentPlanningModel-basedDiagnosis6.2智能规划的研究课题

智能规划和调度，时间表问题研究。在规划中使用领域知识提高效率。在规划中使用机器学习技术。在网络信息集成中使用智能规划技术。规划的识别。规划的产生，执行与监视。在规划问题中引进不确定性。时态规划基于模型检测的规划6.3我们在智能规划领域的研究工作

在规划识别上做了一些研究工作，提出了规划图的概念，把规划的识别问题转换成规划图中的搜索问题，提高了规划识别的效率。研究了在网络信息集成领域使用智能规划的方法。使用领域约束提高规划求解的效率图12测试对比结果局部放大图（区间[0.1,0.4]）完全图GraphplanDAGraphplanDAGraphplanGraphplan[1]姜云飞，马宁，一种基于规划知识图的规划识别算法，《软件学报》，

Vol。13，No。4，2002年4月，686-692。[2]杜剑峰，姜云飞，网络集成信息的研究，《计算机科学》，第29券第5期，2002年5月，36–40。[3]姜云飞，林笠，用对分HS-树计算最小碰集，《软件学报》，

Vol。13，No。12，2002年12月，2267-2274。[4]丁德路，姜云飞，智能规划及其应用的研究，《计算机科学》，第29券第2期，2002年2月，100–103。[5]姜云飞，马宁，基于限定的规划识别问题求解，《计算机学报》，第25券第12期，2002年12月，1411-1416。[6]李天际，姜云飞，图规划及其扩展的分析和研究，《计算机科学》，第28卷第7期，2001年7月，69–72。.[7]陈海广，李磊，姜云飞,“基于逻辑模型的电话网动态选路方法”，

《计算机研究与发展》，2000年第37卷，912–917。[8]陈荣，姜云飞，拓展溯因逻辑程序设计的辩论理论基础，计算机学报，第23卷第6期，2000年6月，561-569。[9]陈荣，姜云飞，含约束的基于模型的诊断系统，计算机学报，第24卷第2期，2001年2月，127-135。[10]陈荣，姜云飞，一种新的辩论推理模式极其应用，计算机学报，第24卷第2期，2001年2月，120-126。[11]姜云飞，李占山，基于模型诊断的元件替换与替换测试，计算机学报，第24卷第6期，2001年6月，666-672。[12]李天际，姜云飞，图规划及其扩展的分析和研究，计算机科学，第28卷第7期，2001年7月，69–72。[13]LinliandYunfeiJIANG,TheconstructionofanInsert_AbleNear-HuffmanTree,ComputerScienceandTechnologyinNewCentury,VolumeII,Oct2001,694-696,InternationalAcademicPublishersWorldpublishingCorporation.[14]姜云飞，马宁，一种基于规划知识图的规划识别算法，《软件学报》，

Vol。13，No。4，2002年4月，686-692。论文目录吴向军,姜云飞,凌应标,基于STRIPS的领域知识提取策略,《软件学报》,2007.3,18(3):490-504.有效的电子版论文:/1000-9825/18/490.pdf(2006.5录用,15页)QiangYang,KanghenWu,YunfeiJiang,LearningactionmodelsfromplanexamplesusingMAX-SAT.ArtificialIntelligence,Vol.171,Issues2-7,2007.2,143.WeiHuang,ZhonghuaWen,YunfeiJiang,LihuaWu,ObservationReductionforStrongPlans,IJCAI’07,pp.1930-1935.吴向军,姜云飞,凌应标,STRIPS规划领域中动作效果关系的研究,《软件学报》,2006.4录用,22页,即将发表.吴康恒,姜云飞,基于模型检测的领域约束规划,《软件学报》,2004.11,Vol.15,No.11,1629–1640.姜云飞,马宁,一种基于规划知识图的规划识别算法,《软件学报》,2002.4,Vol.13,No.4,686-692.凌应标,吴向军,姜云飞,基于子句权重学习的求解SAT问题的遗传进化算法,《计算机学报》,2005.9,Vol.28,No.9,1476-1482.46.

QiangYangandKanghengWuandYunfeiJiang.LearningActionModelsfromPlanExampleswithIncompleteKnowledge.TheInternationalConferenceonAutomatedPlanningandScheduling(ICAPS05),Monterey,California,U.S.A,July,2005.47.

QiangYang,KanghengWu,YunfeiJiang.LearningActionModelsfromPlanTracesusingWeightedMAX-SAT.ArtificialIntelligence，

Vol.171,issues2-7,2007,2.143.48.

文中华,姜云飞.用分层关联方法求简单图中所有Hamilton回路的算法.<<中山大学学报>>(自然科学版),2006,(2).49.

Weihuang,Zhonghua

Wen,YunfeiJiangandAixiangChen.ComparisionBetweenTwoLanguagesUsedtoExpressPlaningGoals:CTLandEAGLE

.Inproceedings9thPacificRimInternationalConferenceonArtificialIntelligence,pp:180-189,Guilin,China,August2006.50.

Weihuang,Zhonghua

Wen,YunfeiJiangandLihuaWu.ObservationReductionforStrongplans.InProceedingsTwentiethInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(IJCAI-07),Hyderabad,India.InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(IJCAI)是国际上级别最高的人工智能会议,每两年举行一次,2007年我们有两篇论文入选.52.

Zhao-FuFan,YunfeiJiang,OperatorComponentsMatrixModelforIMPProgramsDiagnosis.InProceedingsTwentiethInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(IJCAI-07),Hyderabad,India.53.

YuechangLiu,YunfeiJiang,LP-TPOP:IntegratingPlanningandSchedulingthroughConstraintProgramming,Inproceedings9thPacificRimInternationalConferenceonArtificialIntelligence,pp:180-189,Guilin,China,August2006.54.

Zhuohua

Duan,YunfeiJiang,"IntelligentTutorialPlanningBasedonExtendedKnowledgeStructureGraph",publishedin"LectureNotesinComputerScience"./10.1007/11736639_555.

蒋志华,姜云飞.一种计算动作派生前提的激活集的改进方法.计算机学报,2007,30(12):2061~2073.(权威期刊;EI:080211012833)56.

蒋志华,姜云飞.基于与状态无关的激活集的包含派生谓词的规划问题求解.计算机科学,2007,34(3):176~180.57.

JiangZhihua,JiangYunfei.MethodofcreatingontologiesforPrologclauses.JournalofSoutheastUniversity,2006,22(3):357~360.(EI:065010304703;ISTP:9271133)58.

ZhihuaJiang,YunfeiJiang.PlanningwithdomainrulesbasedonState-IndependentActivationSets.IntheproceedingsofWorkshoponPacificKnowledgeAcquisitionofPRICAI06,Guilin,China,2006,243~248.(ISTP:9253604)7。人工智能对人类的挑战Q.HowfarisAIfromreachinghuman-levelintelligence?Whenwillithappen?A.Afewpeoplethinkthathuman-levelintelligencecanbeachievedbywritinglargenumberofprograms,thatthekindpeoplearenowwritingandassemblingvastknowledgebasesoffactsinthelanguagesnowusedforexpressingknowledge.However,mostAIresearchersbelievethatnewfundamentalideasarerequired,andthereforeitcannotbepredictedwhenhumanlevelintelligencewillbeachieved.StephenHawking霍金onAIRobFisher(Surrey)·Science&TechnologyStephenHawkingmentionedthesingularitytoaBBCreporter.Thedevelopmentoffullartificialintelligencecouldspelltheendofthehumanrace.[…]Itwouldtakeoffonitsown,andre-designitselfataneverincreasingrate.[…]Humans,whoarelimitedbyslowbiologicalevolution,couldn’tcompete,andwouldbesuperseded.BrainFactsFrom:/Yourbrainuses20%ofyouroxygen.Whataccountsfor2%ofyourbody’smass,yetuses20%ofalltheoxygenyoubreathe?Yourbrain!Itneedsacontinuoussupplyofoxygen,anda10minutelossofoxygencancausesignificantneuraldamage.Thehumanbrainweighsanaverageofabout1.4kilogramsNumberofneuronsinthebrain(average):100billion科学幻想小说的宣传机器人种族是否能统治人类？IsaRaceofRobotsPossible?DavidWoodburyFromTheWorldofRobots人脑的能力,1011

neutrons,acomputer4millionbytes,4*106人脑的神奇的修复作用和再生能力Oneexpertpointedout,acomputerwithasthebrainhasneuronswouldtheEmpireStateBuildingtocontainitandNiagaraFallstopowerit.Transistorsmayreducethesupergianttothesizeofahouseandhispowerrequirementtoafewhundredkilowatts,yetthehumanbrainwillfitintoacerealabowland25wattsofpower.人工智能的应用例子

AIandAgriculture8.1农业专家系统

8.2农用机器人

农用机器人比工业机器人要求更高农用机器人:变化的外部环境:温度,光照,风力行走,感知与分析能力。智能更强.柔性处理能力。

(见word文件)RobotsBuilttoMakeFamingEasier,Moreproductive

RobinWallFromTheChristianScienceMonitor,1993Toassembletheagriculturealrobot,Milesandseveral

graduatestudentbeganwithwhatlooksliketheskeletonofalargeutilitytrailer,Theeyeoftherobotarecameras,Acomputer,Asensor,Arms,weigh,barcode,

harvestdate,Theprototype:$75,000,Agriculturerobotcouldcostlessthan$2000inthenextdecades.-

MilesThankYouTheendofChapter0Dotherobotshavehuman’sfeeling?

No.Ithinkitcannothave.Talkabouthuman’sfeelingThetwosidesthatpromotehumancivilization:(1)feeling(2)rationality(1)feeling:oldform,inordertocombinegrouptohunt,togetfoods,tobuildsheds,needcooperation.callorencouragepeopletodosomethingthroughfeeling.Tofightwithenemy.thebasisofArtsisfeeling,literature,drama,religion(2)rationalityWedosomethingrationally,bynaturallaws,haveprediction,haveplanning,havegoodeffects.

Feelingbelongstobiologistevolutions.Themainrolestopromotehumanciviliz