人工智能概述

人工智能

第1章人工智能概述

1.1什么是人工智能

1.2人工智能的研究意义、目标和策略

1.3人工智能的学科范畴

1.4人工智能的研究内容

1.5人工智能的研究途径与方法

1.6人工智能的基本技术

1.7人工智能的应用

1.8人工智能的分支领域与研究方向

1.9人工智能的发展概况

1.1什么是人工智能

◆人工智能（ArtificialIntelligence”，AI）人造智能、机器智能

有关科学定义，目前没有统一的认识1.1.1人工智能概念的一般描述

◆部分学者对人工智能概念的描述：

1978：是与人的思维相关的活动，如决策、问题求解和学习等 的自动化

1985：是一种计算机能够思维，使机器具有智力。1991：是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情1992：是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究

1998：广义地讲，是关于人造物的智能行为，而智能行为包括 知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为2003：定义分为4类：像人一样思考的系统、像人一样行动的系 统、理性地思考的系统、理性地行动的系统

前面描述较难界定地台计算机是否有智能行为，因这要界定机器是否有智能行为，必须要涉及什么是智能问题。如果有一台电脑，运算速度非常快、记忆容量超过了人脑，而且还有许多智能化的程序，有合适种类的大量数据，使这台电脑能够做一些人性化的事情，如简单地听或说、回答某些问题等。那么，我们是否就能说这台机器具有思维能力了呢?或者说，我们怎样才能判断一台机器是否具存了思维能力呢?

1.1.2图灵测试和中文屋子

◆

图灵测试”（TuringTest）图灵测试（又称“图灵判断”）是人工智能的始祖阿兰·图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则。所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。测试人与被测试人分开，测试人通过装置（如键盘）向被测试人随便问一些问题。问过问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。目前还没有一台机器能够通过图灵测试，也就是说，计算机的智力与人类相比还差得远。同时图灵试验还存在一个问题，如果一个机器具备了“类智能”运算能力，那么通过图灵试验的时间会延长，那么多长时间合适呢，这也是后继科研人员正在研究的问题图灵采用“问”与“答”模式，几个示范性问题：问：请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。

答：不要问我这道题，我从来不会写诗。问：34957加70764等于多少？

答：（停30秒后）105721问：你会下国际象棋吗？

答：是的。问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？

答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：问：你会下国际象棋吗？

答：是的。问：你会下国际象棋吗？

答：是的。问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：是的。你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态：问：你会下国际象棋吗？

答：是的。问：你会下国际象棋吗？

答：是的，我不是已经说过了吗？问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们现在的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出选择。图灵简介：图灵（AlanMathisonTuring

，阿兰·麦席森·图灵

）1912年生，1954年逝世，英国英格兰人，毕业于剑桥大学国王学院，是英国著名的数学家和逻辑学家，被称为计算机科学之父、人工智能之父，是计算机逻辑的奠基者，提出了“图灵机”和“图灵测试”等重要概念。代表作品：《论数字计算在决断难题中的应用》，《机器能思考吗？》，人们为纪念其在计算机领域的卓越贡献而设立“图灵奖”。计算机之父，约翰·冯·诺依曼（JohnvonNeumann，1903－1957），美籍匈牙利人，他的精髓贡献是：2进制思想与程序内存思想图灵奖（杜林奖

）美国计算机学会（ACM）的年度“图灵奖”，自从1966年设立以来，一般每年只奖励一名计算机科学家，一直是世界计算机科学领域的最高荣誉，相当于计算机科学界的”诺贝尔奖”。从1966年到2010年的45届图灵奖，共计有57名科学家获此殊荣，其中美国学者最多。华人仅有一位，是2000年图灵奖得主姚期智。

◆约翰.西尔勒(JohnSearle)的“中文屋子”美国哲学家约翰.西尔勒（J.R.Searle）根据人们在研究人工智能模拟人类认知能力方面的不同观点，将有关人工智能的研究划分为两个派别：

强人工智能（StrongArtificialIntelligence简称强AI）

弱人工智能（SoftArtificialIntelligence简称弱AI）

弱AI认为：计算机的主要价值在于它为我们提供了一个强大的工具；强AI的观点则是：计算机不仅是一个工具，形式化的计算机是具有意识的。设西尔勒被单独关在一个屋子里，屋子里有序地堆放着足量的汉语字符，而他对中文一窍不通。这时屋外的人递进一串汉语字符，同时还附了一本用英文写的处理汉语字符的规则，这些规则将递进来的字符和屋子里的字符之间的处理作了纯形式化的规定，西尔勒按规则指令对这些字符进行一番搬弄之后，将一串新组成的字符送出屋外，事实上他根本不知道送进来的字符串就是屋外人提出的“问题”，也不知道送出去的就是所谓“问题的答案”，西尔勒的答案将会与一个地道的中国人作出的答案没什么不同。但是，我们能说西尔勒真的懂中文吗？1980年，西尔勒在《行为科学和脑科学》杂志上发表了《心、脑和程序》的论文。在文中，他以自己为主角设计了一个“中文屋子”的假想试验来反驳强AI的观点。

西尔勒借用语言学的术语非常形象地揭示了“中文屋子”的深刻寓意：形式化的计算机仅有语法，没有语义。因此，他认为，机器永远也不可能代替人脑。作为以研究语言哲学问题而著称的分析哲学家西尔勒来自语言学的思考，的确给人工智能涉及的哲学和心理学问题提供了不少启发。1.1.3脑智能和群智能脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现称为脑智能（BrainIntelligence,BI）。是一种个体智能（IndividualIntelligence,II）；由群体行为所表现出的智能称为群智能（SwarmIntelligence,SI）。群智能是一种社会智能（SocialIntelligence,SI），或者说系统智能（SystemIntelligence,SI）。1.1.4符号智能和计算智能1.符号智能符号人工智能，模拟脑智能的人工智能，以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解。2.计算智能计算人工智能，模拟群智能的人工智能。以数值数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。

1.2人工智能的研究意义、目标和策略1.2.1为什么要研究人工智能

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使当前的电脑更好用，更有用，以扩大和延伸人类智能；

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信息化社会的迫切要求；

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自动化发展的必然趋势；

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有益于探索人类自身智能的奥秘。1.2.2人工智能的研究目标和策略研究目标：制造智能机器和智能系统，实现智能化社会。使计算机不仅具有脑智能和群智能，还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。研究策略：先部分地或某种程度地实现机器的智能，并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具，而逐步扩展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。

1.3人工智能的学科范畴

人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。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、逻辑学、行为科学、教育科学、系统科学、数理科学以及控制论、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交叉学科和边缘学科。

1.4人工智能的研究内容1.5.1搜索与求解

搜索是为了达到某一目标而多次进行某种操作、运算、推理或计算的过程。许多问题都可归结为对某种图或空间搜索问题。

几乎所有智能活动的过程，都可以抽象为一个基于搜索的问题求解。1.5.2学习与发现

机器的知识学习和规律发现。学习的过程是积累经验的过程、知识生成的过程及知识运用的过程。类似人类的技能训练，如骑车、驾驶等。

知识发现的目的是从数据集中抽象一般规律和模式。它是知识学习的一种大规模应用。1.5.3知识与推理

知识是智能的基础和源泉。发现规律是一种有智能的表现，运用知识解决问题也是一种有智能的表现，而发现规律和运用知识本身还需要知识。要研究面向机器的知识表示和基于各种表示的机器推理技术。1.5.4发明与创造

最具智能的体现，也是最高的智能。

发明与创造不仅需要知识与推理，还需要想像与灵感。不仅需要逻辑思维，而且需要形象思维。因此最富挑战性的研究领域1.5.5感知与交流

机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感知能力。如现在的”模式识别”，现在主要集中在图形、图像识别和语音识别。机器信息交流涉及通信与自然语言理解及表达等技术。理解包括自然语言的理解和图形图像的理解，它是感知和识别的延伸。

1.5.6记忆与联想

记忆是智能的基本条件，在人脑中，伴随着记忆就是联想。联想是思维过程的最基本的一种功能。在机器中实现了联想就是建立事物之间的联系。但与人脑的联想相差甚远。1.5.7系统与建造1.5.8应用与工程

1.5人工智能的研究途径与方法1.5.1心理模拟，符号推演1.5.2生理模拟，神经计算1.5.3行为模拟，控制进化1.5.4群体模拟，仿生计算1.5.5博采广鉴，自然计算1.5.6原理分析，数学建模

1.6人工智能的基本技术表示运算搜索

1.7人工智能的应用1.7.1难题求解1.7.2自动规划、调度与配置1.7.3机器定理证明1.7.4自动程序设计1.7.5机器翻译1.7.6智能控制1.7.7智能管理1.7.8智能决策1.7.9智能通信1.7.10智能仿真1.7.11智能CAD1.7.12智能制造1.7.13智能CAI1.7.14智能人机接口1.7.15模式识别1.7.16数据挖掘与数据库中的知识发现1.7.17计算机辅助创新1.7.18计算机文艺创作1.7.19机器博弈1.7.20智能机器人游戏中的人工智能

人工智能在游戏中的目标主要有五个：为玩家提供适合的挑战；使玩家处于兴奋状态；提供不可预知性结果；帮助完成游戏的故事情节；创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。

在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。

模式识别

汉字识别：首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将其特征与汉字的代码存在计算机中。就象把老师教我们这个字叫什么、如何写的知识记忆在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中所保存的全部汉字进行比较，找出最相近的字作为识别结果,这一过程叫做“匹配”。语音识别：让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。其中，中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室，这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。指纹识别：北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。人脸识别、人眼识别、车牌识别、名片识别…..一汽集团公司与国防科技大学合作研制了“红旗轿车自主驾驶系统”。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术。

1、摄像机将车前方的道路和车辆行驶情况输入到图像处理和图像识别系统。识别出道路状况、前方车辆的相对距离和相对车速。2、路径规划系统根据这些信息规划出一条合适路径，即决定如何开车。

3、路径跟踪系统根据需跟踪的路径，结合车辆行驶状态参数和车辆驾驶动力学约束，形成控制命令，控制方向盘和油门开启机构产生相应动作，使汽车按照规划好的路径前进，即按自主驾驶系统的规划路径前进。无人驾驶系统专家系统会诊作物生长：农业专家系统包含了农业各个领域的专家经验、知识，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析等等。例如，针对作物不同时期和不同环境条件出现的各种症状，诊断可能出现的病虫灾害，病虫害防治专家系统提出了有效的防治方法。栽培管理专家系统是在各个作物的不同生育期，根据不同的生态条件，进行科学的农事安排，包括栽培、施肥、灌水、植物保护等。

医疗专家系统：可以把有关的医药知识和许多著名医生的临床经验都存储在计算机中，根据病人的症状，计算机可快速调用这些医学知识，自动进行辨症推理，确定病因，开具处方。”

在美国，一个很有名的医疗专家系统是为协助内科医生诊断细菌感染病人，为患者选择适当的抗菌药物而设计的。它能识别51种病菌，正确使用23种抗菌素，还能够向医生学习新的规则，修改已有规则，向用户解释自己的诊断过程。

为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统。当主人外出时，可以命令各种系统自动工作，比如关掉冷气、音响和电视机的电源，接电话自动留言等。当主人回家后，可以发出指令，打开空调，调节室内光线，开启自动做饭系统做饭等。未来的智能化厨房，通过互联网与超市相连。用扫描仪记录冰箱中食品的条形码，将信息送入计算机；当食品快用完时，它就会自动打出订货清单，通过互联网送到超市，商店则会及时发送当天订购的货物；如果储存的食品将要超过保质期，冰箱还会自动发出警告。

现在的智能家居只适合高智能的人使用，而不适合普通人使用。人们真正需要的是傻瓜型的智能家居，能体帖到用户的需求并方便‘交流’的智能家居。”

智能家居系统

1.8人工智能的分支领域与研究方向从模拟的层次和所用的方法来看，人工智能可分为符号智能和计算智能两大主要分支领域。

符号智能：图搜索、自动推理、不确定性推理、知识工程、符号学习等。

计算智能：神经计算、进化计算、免疫计算、蚁群计算、粒群计算、自然计算等。从模拟的脑智能或脑功能来看，AI中有机器学习、机器感知、机器联想、机器推理、机器行为等分支领域。

机器学习：符号学习、连接学习、统计学习等

机器感知：计算机视觉、计算机听觉、模式识别、图像识别与理解、语音识别、自然语言处理等。

从应用角度看，AI中有难题求解等数十种分支领域和研究方向。

从系统角度看，有智能计算机系统和智能应用系统两大类。

智能计算机系统：智能硬件平台、智能操作系统、智能网络系统等。

智能应用系统：基于知识的智能系统、基于算法的智能系统和兼有知识和算法的智能系统等。从基础理论看，AI中有数理逻辑和多种非标准逻辑、图论、人工神经网络、模糊集、粗糙集、概率统计（贝叶斯统计决策理论）和贝叶斯网络、统计学习理论与支持向量机、形式语言与自动机等。

1.9人工智能学科的发展概况1.9.1人工智能学科的产生1.9.2符号主义途径发展概况1.9.3连接主义途径发展概况1.9.4计算智能异军突起1.9.5智能Agent方兴未艾1.9.6现状与发展趋势多种途径齐头并进，多种方法协作互补。新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。

虽然在通向人工智能最终目标的道路上，还有不少困难、问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。

智能交通

图像识别系统谷歌利用自有的地图和计算系统，研制出的新型无人驾驶汽车。云松

銮仙玉骨寒，松虬雪友繁。大千收眼底，斯调不同凡。

（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.