《人工智能導論》課件 第1章 緒論

1.1人工智能的概念《人工智能導論》學習要點人工智能的思想來源人工智能的概念人工智能的特點人工智能的思想來源人類制造智能機器的思想由來已久黃帝的“指南車”諸葛亮的“木牛流馬”亞里士多德的“形式邏輯”萊布尼茨的“數理邏輯”我們熱議的“機器人”阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由位于英國倫敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴維·西爾弗、艾佳·黃和戴密斯·哈薩比斯與他們的團隊開發，這個程序利用“價值網絡”去計算局面，用“策略網絡”去選擇下子。2015年10月阿爾法圍棋以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段選手樊麾；2016年3月對戰世界圍棋冠軍、職業九段選手李世石，并以4:1的總比分獲勝。I’monlyamachine!什么是人工智能？人工智能是如何定義的？人工智能有什么特點呢？……ArtificialIntelligence-AI1956年夏季學術會議地點：DartmouthCollege 發起人：J.McCarthy,M.Minsky,N.Lochester等像人一樣思考的系統理性地思考的系統“要使計算機能夠思考..….意思就是：有頭腦的機器”

（Haugeland,1985）“與人類的思維相關的活動，諸如決策、問題求解、

學習等活動”（Bellman,1978）“通過利用計算模型來進行心智能力的研究”

（Chamiak和McDermott,1985）“對使得知覺、推理和行為成為可能的計算的研究”

（Winston,1992）像人一樣行動的系統理性地行動的系統“一種技藝，創造機器來執行人需要智能才能完成的

功能”（Kurzweil,1990）“研究如何讓計算機能夠做到那些目前人比計算機

做得更好的事情”（Rich和Knight,1991）“計算智能是對設計智能化智能體的研究”

（Poole等，1998）“AI..….關心的是人工制品中像人一樣思考的系統

的智能行為”

（Nilsson,1998）人工智能的思想來源人工智能概念的一般描述人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI，又稱機器智能（MachineIntelligence，MI），主要研究用人工的方法和技術開發智能機器或智能系統，以模仿、延伸和擴展人的智能、生物智能、自然智能，實現機器的智能行為。信息－知識－智能信息經抽象、結晶，轉化為知識;知識經提煉、升華，轉化為智能;智能經發揮、運用，促進信息化的發展。傳統計算方法無法跟上

信息化發展的步伐。數據信息知識智能經驗提取內涵提取語義提取人工智能概念的全面理解圖靈測試是人工智能領域的一個經典實驗，用以測試一個系統是否能夠完全模擬人的智能的一種方法。圖靈預測稱，到2000年，人類應該可以用10GB的計算機設備，制造出可以騙過30%成年人的人工智能。2014年6月7日是圖靈逝世60周年紀念日。這一天,在英國皇家學會舉行的“圖靈測試”大會上，聊天程序“尤金?古斯特曼”(EugeneGoostman)首次“通過”了圖靈測試。圖靈測試由JohnRogersSearle（約翰·塞爾）提出的一個思想實驗，借以反駁強人工智能的觀點。根據強人工智能的觀點，只要計算機擁有了適當的程序，理論上就可以說計算機擁有它的認知狀態以及可以像人一樣地進行理解活動。約翰·塞爾認為，盡管房里的人甚至可以以假亂真，讓房外的人以為他是中文的母語用戶，然而他壓根不懂中文。而在上面的過程中，房外人所扮演的角色相當于程序員，房中人相當于計算機，而手冊則相當于計算機程序。而正如房中人不可能通過手冊理解中文一樣，計算機也不可能通過程序來獲得理解力。哲學教授

加州大學伯克利分校中文屋子問題從表現形式的角度機器智能，能夠在各類環境中，自主地或交互地

執行各種擬人任務（Anthropomorphictasks）的機器。從學科發展的角度人工智能，是計算機科學中涉及研究、設計

和應用

智能機器的一個分支，其近期主要目標是用機器來模仿和執行人腦的某些智能功能，并開發相關理論和技術。從實用主義的角度智能計算，研究智能信息處理技術，以使機器具有與人類智能相類似的行為，如：判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動。如何理解人工智能智能化自適應性學習能力推理能力自主決策速度與效率智能交互人工智能的特點

1.2人工智能的發展歷程《人工智能導論》學習要點人工智能的發展歷史人工智能三大學派人工智能歷史上的大師人工智能的發展歷程孕育期（~1956）系統地提出了歸納法（培根）演繹法、萬能符號和推理計算的思想（亞里士多德、布萊尼茨）1936年，圖靈機（圖靈）1943年，人工神經元模型（麥克洛奇、匹茲）控制論……人工智能的發展歷程形成期（1956-1970）

1956年以后，人工智能的研究在機器學習、定理證明、模式識別、問題求解、專家系統及人工智能語言等方面都取得了許多引人矚目的成就。

1969年，成立了國際人工智能聯合會議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence，IJCAI）。

1970年，創刊了國際性的人工智能雜志（ArtificialIntelligence）。人工智能的發展歷程發展期（1970年~）進一步研究AI基本原理、方法和技術進行實用化研究專家系統與知識工程智能機器人智能控制人工神經網絡DNA計算人工免疫系統從“一枝獨秀”到“百花齊放”人工智能正從實驗室走向現實生活人工智能的發展歷程1950s1960s1970s1980s1990s2000s2010s2020s1956-1976第一次繁榮期達特茅斯會議，確定了人工智能的概念和發展目標1976-1982第一次低谷期遭受質疑批評，運算能力不足、計算復雜度較高、常識與推理實現難度較大等1982-1987第二次繁榮期具備邏輯規則推演和特定領域回答解決問題的專家系統盛行，及五代計算機的發展1987-1997第二次低谷期技術領域再次陷入瓶頸，抽象推理不再被繼續關注，基于符號處理的模型遭到反對1997-2010復蘇期計算性能的提升與互聯網技術的快速普及2010-增長爆發期新一代信息技術引發信息環境與數據基礎變革，海量圖像語音文本等多模態數據不斷出現，計算能力提高1956年，達特茅斯會議提出“人工智能”1959年，ArthurSamuel提出了機器學習1976年，機器翻譯等項目的失敗及一些學術報告的負面影響，人工智能的經費普遍減少1985年，出現了更強可視化效果的決策樹模型和突破早期感知機局限的多層人工神經網絡

1987年，LISP機市場崩塌1997年，DeepBlue戰勝世界國際象棋冠軍GarryKasparov2006年，Hinton和他的學生開始深度學習大數據時代到來2014年，微軟公司發布全球第一款個人智能助理微軟小娜2016年3月，AIphaGo以4:1戰勝了世界圍棋冠軍李世石2017年10月，DeepMind團隊公布了最強版的AIphaGoZero人工智能發展過程中的學派1.符號主義學派（Symbollisism）2.連接主義學派（Connectionism）3.行為主義學派（Actionnism）符號主義學派（Symbollisism）符號主義學派也稱心理學派、計算機學派、功能學派、邏輯學派、宏觀結構學派。符號主義是以人腦的心理模型為依據，將問題或知識表示成某種符號，采用符號推演的方法，宏觀上模擬人腦的推理、聯想、學習、計算等功能，實現人工智能。連接主義學派（Connectionism）連接主義學派也稱生理學派、仿生學派、微觀結構學派。連接主義學派不僅要求機器產生的智能和人相同，產生的過程和機理也應該相同。人或某些動物所具有的智能皆源自于大腦，通過對大腦微觀結構的模擬達到對智能的模擬，這是一條很自然的研究人工智能的途徑。行為主義學派（Actionnism）行為主義學派也稱進化主義學派、控制論學派、實用技術學派。行為模擬是模擬人在控制過程中的智能活動和行為特性，如自適應，自尋優、自學習、自組織等，以此來研究和實現人工智能。三大學派融合發展歷史上的人工智能大師阿倫?圖靈（AlanTuring）1912年生于英國倫敦，1954年去世1936年發表論文“論可計算數及其在

判定問題中的應用”，提出圖靈機理論1950年發表論文“計算機與智能”，闡述了計算機可以具有智能的想法，

提出圖靈測試1966年為紀念圖靈的杰出貢獻，ACM設立圖靈獎歷史上的人工智能大師馬文?明斯基（MarnivLeeMinsky）1927年出生于美國紐約首位獲得圖靈獎的AI學者，1969年框架理論的創立者，1975年1951年提出思維如何萌發并

形成的基本理論1956年達特茅斯會議的發起人之一1958年在MIT創建世界上第一個AI實驗室歷史上的人工智能大師約翰?麥卡錫（JohnMcCarthy）1927年出生于美國波士頓1956年發起達特茅斯會議，

并提出“人工智能”的概念1958年與明斯基一起創建世界上

第一個人工智能實驗室發明α－β剪枝算法1959年開發LISP語言開創邏輯程序研究，用于程序驗證和

自動程序設計1971年獲得圖靈獎歷史上的人工智能大師勞伊?雷迪（RajReddy）1937年出生于印度，66年在美國獲得博士1994年與費根鮑姆共同獲得圖靈獎主持過一系列大型AI系統的開發Navlab能在道路行駛的自動車輛項目LISTEN用于掃盲的語音識別系統以詩人但丁命名的火山探測機器人項目自動機工廠項目，提出“白領機器人學”歷史上的人工智能大師愛德華?費根鮑姆（EdwardA.Feigenbaum）1936年出生于美國的新澤西州，名言：知識蘊藏著力量1963年主編了第一本AI專著——《計算機與思想》1965年開發出世界上第一個專家系統——

MYCIN1977年提出知識工程，使人工智能從理論轉向應用80年代合著了四卷本的《人工智能手冊》1994年和勞伊?雷迪共同獲得圖靈獎開設Teknowledge和IntelliGenetics公司，

是世界上第一家將專家系統商品化的公司

1.3人工智能研究內容及領域《人工智能導論》學習要點人工智能的研究目標人工智能的研究內容人工智能的應用領域人工智能現狀與發展趨勢近期目標建造智能計算機代替人類的部分智力勞動。遠期目標用自動機模仿人類的思維過程和智能行為。最終目標機器智能實現生物智能的各項功能。人工智能的研究目標人工智能的基本技術知識表示技術：

研究各種知識的形式化方法，并要求所采用的形式化方法能夠便于知識在計算機中進行存貯、組織，便于問題求解中的檢索、推理等操作。知識推理、計算和搜索技術：研究各種問題的求解規律，設計可機械執行的智能算子，用以實現問題求解過程。系統實現技術：

它研究如何實現相關知識的計算機內部表示，將各種智能算子或求解過程轉換為程序，對智能應用系統，還要特別考慮人機交互及界面的實現。感知與交流的模擬，記憶、聯想、計算、思維的模擬，輸出效應或行為模擬等知識的獲取、知識的處理以及知識的運用人工智能研究的內容機器學習自然語言理解知識工程定理機器證明機器視覺遺傳算法&進化計算分布式AI數據挖掘&知識發現人工生命機器人……人工智能的應用領域博弈對策論，或賽局理論，是應用數學的一個分支表示在多決策主體之間行為具有相互作用時，各主體根據所掌握信息及對自身能力的認知，做出有利于自己的決策的一種行為理論。“深藍”，DeepThought&BigBlue1996年2月10日，深藍首次挑戰國際象棋世界冠軍卡斯巴羅夫，但以2:4落敗；1997年5月，經過改進后的深藍再度挑戰卡斯巴羅夫，最終深藍電腦以3.5:2.5擊敗卡斯巴羅夫，成為首個在標準比賽時限內擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統。人工智能的應用領域博弈

問題：為什么已經有了可以戰勝國際大師的國際象棋程序和圍棋程序，而中國象棋的程序水平卻比較低呢？力量投入問題？計算機發展水平問題？棋本身的復雜性問題？其他別的問題？人工智能的應用領域自動定理證明自然演繹法：依據推理規則，從前提和公理中推出許多定理，若待證明的定理恰在其中，則定理得證。判定法：對一類問題找出統一的計算機上可實現的算法解。定理證明器：研究一切可判定問題的解法。1965年魯濱遜提出的消解原理是這類工作的基礎。計算機輔助證明：以計算機為輔助工具，利用機器的高速和大容量，幫助人完成手工證明中無法完成的大量計算、推理和窮舉。人工智能的應用領域專家系統專家系統是一種智能計算機系統。專家系統的成功源于專門知識在智能模擬中的重要作用。人工智能的應用領域自然語言理解自然語言理解的研究問題What：何謂理解？How：電腦如何能理解人類語言。When：電腦了解到何種程度才算理解。Where：如何轉換成電腦可理解的結構，如何儲存。Why：電腦真的能理解嗎？為何能、為何不能。自然語言理解的應用人機交談：電腦如何能與人交談？機器翻譯：電腦如何將一篇英文文章翻譯成中文？自動摘要：電腦如何對文章進行摘要？自然語言理解的研究者R.C.Schank:Script,ConceptualDependencyTheory.Fillmore:格語法（CaseGrammar）.人工智能的應用領域自動程序設計采用自動化手段進行軟件開發的技術和過程軟件自動化目的是提高軟件生產率和軟件產品質量。按廣義的理解，自動程序設計是盡可能借助計算機系統（特別是自動程序設計系統）進行軟件開發的過程。按狹義的理解，自動程序設計是從形式的軟件功能規格說明到可執行的程序代碼這一過程的自動化。人工智能的應用領域計算智能也稱自然智能（或自然計算）：是基于“從大自然中獲取智慧”的理念、受到大自然智慧和人類智慧的啟發而設計出來的一類算法的統稱。或模仿生物界的進化過程或模仿生物的生理構造和身體機能或模仿動物的群體行為或模仿人類的思維、語言和記憶過程的特性或模仿自然界的物理現象實現對實際問題的優化求解，在可接受的時間內求出可以接受的