上海應用技術學院2014-2015學年第二學期

《人工智能》課程期末考核課程代碼:G5040009學號：lxxxxxxxxxx姓名:xxx題目1：談談你對人工智能的認識。答：人工智能(ArtificialIntelligence)簡稱AI。是在1956年由麥卡錫(J.McCarthy)組織了一次達特茅斯(Dartmouth)大學聚會中提出來的，吹響了向人工智能這一新興領域進軍的號角。我于初中的時候，通過一些科幻片，了解到人工智能。人工智能就是用人工制造的方法，實現智能機器或在機器上實現智能。人工智能也是一門研究構造智能機器或實現機器智能的學科，是研究模擬、延伸和拓展人類智能的科學。用計算機來表示和執行人類的智能活動就是人工智能，沒有計算機的出現，人工智能就無法得到應用。題目2：人工智能有哪些研究的內容？答：1.搜索技術知識表示規劃方法機器學習認知科學自然語言理解與機器翻譯專家系統與知識工程定理證明博弈機器人數據挖掘與知識發現多Agent系統復雜系統足球機器人人機交互技術題目3：人工智能有哪些應用領域或課題？答：1.問題求解。能夠求解難題的下棋程序是是人工智能的第一個大成就。通過對下棋程序的研究，人們發展了搜索和問題歸約這樣的人工智能基本技術。此外，能夠把各種數學公式符號匯集在一起的問題求解程序，使其性能水平有了一定的提高。機器學習機器獲取知識的能力，一種是人類采用歸納整理，并用計算機可接受處理的方式輸入到計算機中去；另一種是計算機使用一些學習算法進行自學習（如實例學習、機械學習、歸納學習專家系統專家系統是一種基于知識的計算機知識系統，它從人類領域專家那里獲得知識，并用來解決只有領域專家才能解決的困難問題。目前，專家系統已經廣泛應用于工業、農業、醫療診斷、地質勘探、石油化工、氣象、交通、軍事、文化教育空間技術、信息管理等各個方面。模式識別模式識別是指如何使機器具有感知能力，主要研究視覺模式和聽覺模式的識別，例如識別物體、地形、圖像、字體等。自然語言理解自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，是基于讓計算機能“聽懂”、“看懂”人類的語言的這一思想，主要研究方面是如何回答自然語言輸入的問題，摘要生成和文本釋義的問題以及機器翻譯的問題人工神經網絡人工神經網絡是研究如何試圖用大量的處理單元（包括人工神經元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經系統工程結構和工作機理的，它是由研究人腦的奧秘中得到啟發而發展起來。目前，人工神經網絡已經在模式識別、圖像處理、組合優化、自動控制、信息處理、機器人學等領域獲得了日益廣泛的應用。自動定理證明利用計算機進行自動定理證明（ATP）是人工智能研究中的一個重要方向，使很多非數學領域的任務，如信息檢索、機器人規劃和醫療診斷等，都可以轉化為一個定理證明問題。自動程序設計自動程序設計包括程序綜合（自動編程）和程序正確性驗證兩個方面的內容。程序綜合用于實現自動編程；而程序正確性的驗證就是要研究出一套理論方法，通過運用它們就可自動證明程序的正確性。機器人學機器人學是人工智能研究中日益受到重視的一個領域。這個領域的研究問題覆蓋了從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法等各個方面。目前，它的研究涉及電子學、控制論、系統工程、機械、仿生、心理等多個學科。智能檢索例如，基于概念的檢索和基于詞的檢索的區別，普通DBMS中的檢索和智能數據庫的檢索的區別（利用規則和事實推理出結果）。邏輯推理所謂邏輯推理，就是從一般性的前提出發，通過推導，得出具體陳述或個別結論的過程。邏輯推理的邏輯形式對于理性的重要意義在于，它對人的思維保持嚴密性、一貫性有著不可替代的校正作用。22機器視覺機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。分布式人工智能與Agent分布式人工智能(DistributedArtificiallntelligence，DAI)發掘于20世紀70年代后期，是當前人工智能科學的一個重要發展分支。分布式人工智能系統一般由多主體(MultiAgent)組成，主體即Agent，又稱智能體。被定義為一種具有自主性，具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等功能狀態的智能實體。因此，每一個Agent是一個半自治系統，各個Agent之間以及Agent與環境之間不時地進行信息交互，并發而協同地進行問題求解。分布式人工智能主要研究工作體現在對多主體系統中的知識及行為組織管理，更確切地說，主要研究在合作或競爭的環境下，如何協調多個智能體的系統總體行為，主要日的在于有效地利用資源，控制智能系統的異步操作，均衡智能系統的目標。目前分布式人工智能研究的基本問題主要包括：任務的描述、分解和分布；通信、交互語言和協議；Agent之間的協作與協調；沖突消解以及實現分布式AI的語言、框架與環境。智能調度與指揮計算智能與進化計算數據挖掘與知識發現人工生命系統與語言工具題目4：人工智能的發展狀況？答：“人工智能(ArtificialIntelligence)”這個名詞最早是在達特茅斯(Dartmouth)會議上提出的。從此以后，人工智能作為一個專業名詞登上了計算機科學界的舞臺。從它的歷史發展來看，大致分為孕育期、形成期、發展期及穩定增長期四個階段。孕育期(1956年之前)人類智慧發展到一定程度時，自然而然想到利用機器來代替部分人類的腦力勞動，將人類智力的反饋結果轉移到機器上，這種想法對于人工智能早期的發展有重要影響。其中對人工智能的產生和發展有重要影響的重要研究及貢獻如下：33公元前，哲學家亞里士多德(Aristotle)在他的名著《工具論》中提出了形式邏輯的一些主要定律，其中的三段論至今仍是演繹推理的基本依據。16世紀，英國哲學家培根(F.Bacon)系統地提出了歸納法，對人工智能轉向以知識為中心的研究產生了重要影響。17世紀，德國數學家和哲學家萊布尼茨(G.W.Leibniz)在加法器的基礎上發展并制成了進行全部四則運算的計算器。他還提出了邏輯機的設計思想，即通過符號體系，對對象的特征進行推理，這種“萬能符號”和“推理計算”的思想是現代化“思考”機器的萌芽。1854年，英國邏輯學家布爾(G.Boole)建立并發展了命題邏輯。到了19世紀末期，弗雷治(Frege)提出用機械推理的符號表示系統，從而發明了大家現在熟知的謂詞演算。20世紀30年代和40年代的智能界，發生了兩件重要的事情——數理邏輯和關于計算的新思想。以維納(Wiener)、弗雷治(Frege)、羅素(，B.A,Russell)及懷特赫德(A.N.Whitehead)等為代表，在計算機出現以前，邏輯推理的公式就為人們建立了計算與智能關系的概念。丘奇(Church)、圖靈和其他人提供了形式推理概念與隨后發明的計算機之間的聯系。值得一提的是，1936年圖靈提出的一種理想計算機的數學模型一一圖靈機，為電子計算機的問世做出了重大貢獻。1946年，由美國數學家莫克利(J.W.Mauchly)和埃柯特(J.P.Eckert)制造出了世界上第一臺電子數字計算機ENIACo這項重要的研究成果為人工智能的研究提供了物質基礎，對全人類的生活影響至今。可見，人工智能的產生和發展絕不是偶然的，它是科學技術發展的必然產物，是歷史賦予科學工作者的一項光榮而艱巨的使命，客觀上的條件已經基本具備。形成期(1956?1969年)1956年是人工智能發展史上一個值得紀念的一年，當時麻省理工學院的年輕數學助教、后任斯坦福大學教授的麥片錫(J.McCarthy)和他的三位朋友——明斯基(M.Minsky，哈佛大學年輕的數學和神經學家，后為MIT教授)、羅徹斯特(N.Lochester,IBM公司信息研究中心負責人)和香農(C.Shannon,貝爾實驗室信息部數學研究員)共同發起，邀請IBM公司的摩爾(T.Moore)和塞繆爾(A.Samuel)、MIT的塞爾夫里奇(O.Selfridge)和索羅蒙佛(R.Solomonff)以及RAND公司和卡內基?梅隆大學的鈕厄爾(A.Newell)和西蒙(H.A.Simon)(后均為CMU教授)等人在達特茅斯大44學舉行了人類歷史上第一次人工智能研討會，歷時兩個月。在這次會議上，經麥卡錫提議，正式采用了“人工智能”這一專業術語，這次會議標志著人工智能學科的誕生。在1956年后的十幾年間，人工智能的研究開始有了新的成就，主要包括以下方面。1957年，塞繆爾和西蒙等人的心理學小組編制出一個稱為邏輯理論機（TheLogicTheoryMachine,LT）的數學定理證明程序，當時該程序證明了羅素和懷特赫德的《數學原理》一書第2章中的38個定理（1963年修訂的程序在大機器上終于證完了該章中全部52個定理）。這一活動被認為是人工智能的真正開端。1958年，美籍華人數理邏輯學家王浩在IBM-704計算機上證明了《數學原理》中有關命題演算的全部定理（220條），并且還證明了謂詞演算中150條定理的85%。1959年，塞爾夫里奇推出了一個模式識別程序。1960年，香農等人研制了通用問題求解程序GPS，它可以用來求解11種不同類型的問題。他們發現人們求解問題時的思維活動分為三個步驟，并首次提出了啟發式搜索的概念。麥卡錫研制出人工智能語言LISP，該語言后來成為建造智能系統的重要工具。1965年魯賓遜（Robinson）提出了歸結原理，為定理的機器證明做出了很大的貢獻。同年還有美國斯坦福大學的費根鮑姆（E.A.Feigenbaum）開始專家系統DENDRAL的研究，1968年該系統完成并投入使用。該專家系統能根據質譜儀的實驗，通過分析推理決定化合物分子結構，其分析能力已接近、甚至超過有關化學專家的水平，并在美、英兩國得到了實際應用。該專家系統的研制成功不僅為人們提供了一個實用的智能系統，而且對知識的表示、存儲、獲取、推理以及利用等技術是一次非常有益的探索，為以后專家系統的建造樹立了榜樣，對人工智能的發展產生了深刻的影響，其意義遠遠超出了系統本身在實用上所創造的價值。除此之外，還有其他一些重要的研究成果，這里就不一一列舉了。值得一提的是在形成時期發生的一個大事件，1969年成立的國際人工智能聯合會議（InternationalJointConferenceonArtificialIntelligenceIJCAI）,它是人工智能發展史上一個重要的里程碑，標志著人工智能學科已經取得了世界的肯定和公認。發展期（1970?1979年）1970年之后，人工智能的發展并不是一帆風順的，正當科學家們向更高的山峰攀登時，困難接踵而來。例如，在塞繆爾的下棋程序中，計算機程序同世界冠軍對弈時，五局中敗了四局。機器翻譯的研究也沒有像人們當初想象得那么簡單，當把“心有余而力不足”的英語句子“The55spiritswillingbutthefleshisweak”翻譯成俄語，然后再翻譯回來時竟變成了“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”，即“酒是好的，肉卻壞了”。1965年發明的歸結原理曾給人們帶來了希望，但很快就發現了消解法的能力也有限。證明“連續函數之和仍連續”是微積分中的簡單事實，可是用消解法（歸結法）來證明時，推了十萬步（歸結出幾十萬個子句）尚無結果。盡管遭遇到這么多挫折，但是科學家仍然沒有放棄，他們不僅加強基礎理論研究，而且在很多領域做出了很有成效的工作。大量地掌握了各方面的知識，扎扎實實地進行研究工作，大量的研究成果不斷涌現出來。在這個時期出現了不少有代表性的工作”1970年，斯坦福入學計算機科學系費根鮑姆和化學家C.Djerassi以及J.Leberberg等人研制出世界上第一個專家系統。該系統具有非常豐富的化學知識，是根據質譜數據幫助化學家推斷分子構，后被廣泛地應用于世界各地的大學及工業界的化學實驗室。吳茲（W.Woods）1972年研制成功的基于知識的自然語言理解系統。LUNAR用于查詢月球地質數據，協助地質學家查詢分析阿波羅11號在月球采集的巖石標本的成分，回答用戶的問題。直系統的數據庫中有13000條化學分析規則和10000條文獻論題索引，是第一個采用擴充轉移網絡ATN和過程語義學思想、第一個采用普通英語與機器對話人機接口的系統。1974年，明斯基（Minsky）提出了表示知識的另一種方法——框架（Frame）理論。框架理論的描述范圍較廣泛，可以解決一大類問題，因此一經提出就得到了廣泛的應用。1976年Newell和Simon提出了物理符號系統假設，認為物理符號系統是表現智能行為必要和充分的條件。這樣，可以把任何信息加工系統看成是一個具體的物理系統，如人的神經系統、計算機的構造系統等。20世紀70年代出現的專家系統第一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行一些工作。由于計算機硬件性能的提高，人工智能得以進行一系列重要的活動，如統計分析數據、醫療診斷等，它作為生活的重要方面已經開始影響和改變人類的生活。模糊控制、決策支持等方面都有人工智能的影子。不能不提的是，在20世紀70年代，另一個人工智能語言Prolog語言誕生了，它和LISP一起，幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。1977年費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯合會議上提出了“知識工程”的概念，對以知識為基礎的智能系統的研究和構建起了重要作用。穩定增長期（1980年以后）從20世紀80年代中期開始，有關人工神經元網絡的研究取得了突破性的進展。1982年，生物物理學家Hopfield提出了一種新的、全互聯的神經元網絡模型，被稱為Hopfield模型。該模型的能量單調下降特性，可用于求解優化問題的近似計算。1985年Hopfield利用這種模型成功地求解了“旅行商(TSP)”問題。1986年Rumelhart提出了反向傳播(BackPropagation.BP)學習算法，解決了多層人工神經元網絡的學習問題，該算法已成為應用廣泛的神經元網絡經典學習算法。從那以后，在全世界范圍內掀起了新的人工神經元網絡的研究熱潮，提出了很多新的神經元網絡模型，并被廣泛地應用于模式識別、故障診斷、預測和智能控制等眾多領域。1997年5月，IBM公司研制的“深藍”計算機，以3.5：2.5的比分首次在正式比賽中戰勝了人類國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，這在世界范圍內引起了轟動。“深藍”的勝利標志著在人類智能的某些領域，人們經過不懈努力，可以使人工智能系統達到或接近人類的最高水平。這一時期學術交流的不斷深化也對人工智能的發展起到很大的推動作用。1969年國際人工智能聯合會成立，并舉行了第二次學術會議，并每兩年召開一次。隨著人工智能研究的發展，1974年又成立丁歐洲人工智能學會，并召開第一次會議ECAI(EuropeanConferenceonArtificialintelligence)，隨后每相隔兩年召開一次。此外，許多國家也成立了本國的人工智能學術團體。在人工智能刊物方面，1970年創辦了國際性期刊《ArtificialIntelligence》，愛丁堡大學還不定期出版《MachineIntelligence》雜志，還有《IJCAI會議文集》、《ECAI會議文集》等。此外，ACM、AFIPS和IEEE等刊物也刊載了人工智能的研究成果。隨著機器學習、計算智能及人工神經網絡等研究的不斷深入，不同人工智能學派間的爭論也愈加激烈，這些都推動了人工智能研究的不斷發展。題目5：人工智能在哪些方面改變了人的生活？答：機器人進入家庭。如今，Aldebaran開發的NAO機器人已經用于教育、娛樂以及幫助老年人等方面。通過與人的互動互聯，NAO機器人可以知道你的大腦、你的肝、你的胃，它能知道你是否緊張，是否快樂，還可以利用你的情緒跟你互動，以肢體擁抱你，用語言安慰你。新交通雛形出現。身體前傾開始移動，身體挺直馬上剎車。兩個滑輪機組通過自帶的微芯片可以互相通信，讓彼此保持同步的速度和方向，最快可達時速19公里，續航能力超過10公里。由于非常輕，體積也極小，被戲稱為世界上最小的電子汽車。因為出色的可控性和平衡體驗，當你玩手機、喝咖啡的時候都可以踏著這雙風火輪，隨心所欲地穿梭于大街小巷，猶如哪吒附體，即使是上樓梯也不需要把它脫掉。ROCKETSKATES除了是一款非常好的移動工具，同時還具備娛樂的功能。它能通過APP與手機相連，用戶可以查看行駛日志、續航狀態，也能與朋友之間展開競技比拼等等。77在美國硅谷，尼古拉斯?亞寧早上起來準備去上班，到公司需要40分鐘車程。這位在Google工作的技術員走向他的Lexus汽車。汽車即將駛上加州擁擠的高速路，此時他的“司機”——汽車開始掌控大局。亞寧的這輛車是Google正在實驗的自動駕駛汽車，安裝有復雜的人工智能技術，使得他可以放松地坐在駕駛座上充當乘客。在馬薩諸塞州貝德福特的iRobot公司，一名參觀者看著5英尺高的機器人愛娃小心翼翼地行走在大廳里，躲避著周圍的障礙物——包括人類。今年年底它將開始自己的第一份真正工作——遠程醫療助手，讓數千英里之外的專家通過安裝在它“頭”上的視頻屏幕給醫院的病人看病。當醫生準備看望下一位病人時，他只需點擊電腦地圖上的新位置。愛娃根據地圖找到并趕往下一個病房，它還會自己乘坐電梯。在華盛頓普爾曼，華盛頓州立大學的研究者們正在給“智能”房間安裝上感應器，使之能夠根據需要自動調節房間的光線，監控住戶的一切活動，包括他們每天睡眠多少小時，鍛煉多少分鐘。聽上去有點像是被監禁，但事實上，倡導者們認為這樣的技術就像一個富有愛心的保姆：智能房屋可以幫助老年人，尤其是有身體或智力障礙的老人過上獨立的生活。醫用機器人2011年，Watson在《Jeopardy！》問答節目中完勝對手，隨后，這個超級計算機被應用到了醫療等領域。現在沃森不僅能研究蛋白質結構，還能尋找某些藥物的替代成分。除此之外，沃森還會自行學習大量文獻，通過“假設自動生成”來完成診斷。美國最大的醫療保險公司Wellpoint預測，沃森甚至可以很大程度