1人工智能授課人：舒忠梅中山大學信科院計算機科學系issszm@2010-9-182課程內容

推理方式知識表示機器學習神經網絡智能體自然語言處理34教材及主要參考書人工智能：復雜問題求解的結構和策略,

GeorgeF.Luger(美),史忠植等譯,機械工業出版社,2006.10參考書：《人工智能原理與方法》，王永慶，西安交通大學出版社，2005《人工智能》上、下，陸汝鈐，科學出版社，1989《人工智能原理》，石純一等，清華大學出版社，19935參考文獻IJCAI，世界人工智能大會，2年一次

AAAI，美國一年一次的年會“AI”

雜志

6第一章人工智能概述課前思考什么叫人工智能（ArtificialIntelligence;AI）？它是如何定義的？人工智能技術和傳統的科學技術主要的區別是什么？它有什么特點？當前的人工智能領域的研究主要有哪些？人工智能目前主要取得了哪些成就？它在哪些領域的應用比較成功？人工智能的發展前景如何？當前限制人工智能發展的主要瓶頸是什么？機器的智能最終能超過人的智能嗎？7第一章人工智能概述學習目標通過對本課程的學習，突破傳統思想的束縛，對人工智能的思想和方法有比較深刻的認識。了解人工智能的發展歷史，國內外人工智能相關領域的發展動態，并能夠應用相應的人工智能技術解決實際應用問題。

學習指南

人工智能的思想和傳統的科學技術的方法有很大的不同，因此在學習人工智能時要能夠領略人工智能思想的精髓。同時，人工智能是飛速發展的，在學習現有的人工智能技術的同時應當密切關注人工智能的發展動態以及研究熱點，因此應當大量閱讀最新有關人工智能方面的文獻以及經常瀏覽介紹最新人工智能成果的網站。

8第一章人工智能概述重難點

學習人工智能最大的難點就在于突破傳統思想的藩籬，從智能、知識、推理的角度出發去思考問題，解決問題。另一個難點在于人工智能的內容非常浩繁，深入地了解人工智能的各個方向是非常困難的。 因此應當在掌握人工智能思想，對人工智能的各個領域有一定了解的同時，有重點地研究人工智能的相關領域，跟蹤人工智能的研究熱點，做到點面結合，既擴大了知識面，又能夠抓住研究重點。9第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容10第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容11機器人圖片欣賞▲咱們握握手！▲來一段舞怎樣？▲我是家用機器人！12人工智能的定義（1）智能：思維理論(智能的核心是思維，人的一切智慧來自于大腦的思維活動)知識閾值理論（智能就是在搜索空間中迅速找到一個滿意解的能力）進化理論(用控制取代表示，否定抽象對于智能及智能模擬的必要性，強調分層結構對于智能進化的必要性)13人工智能的定義（2）智能具有以下特征：具有感知能力具有記憶和思維能力（抽象思維、形象思維、頓悟思維）具有學習能力和自適應能力具有行為能力14人工智能的定義（3）狹義：計算機科學的一個分支，是智能計算機系統(思維科學)智能:與人的智能相當或相近（對語言能理解、能學習、能推理）廣義人類智能行為規律、智能理論方面的研究。15第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容16第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容17

AI的產生

人們對“數據世界”的需求進而發展到對“知識世界”的需求而產生的。為了尋求試探性的搜索，啟發式的不精確的模糊的甚至允許出現錯誤的推理方法。以便符合人類的思維過程18第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容19第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容20ＡI的發展歷史（1）古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384-322），給出了形式邏輯的基本規律。英國的哲學家、自然科學家Bacon（培根）（1561-1626），系統地給出了歸納法。“知識就是力量”

德國數學家、哲學家Leibnitz（布萊尼茨）（1646-1716）。提出了關于數理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進行運算和推理。做出了能做四則運算的手搖計算機21ＡI的發展歷史（2）英國數學家、邏輯學家Boole（布爾）（1815-1864）實現了布萊尼茨的思維符號化和數學化的思想，提出了一種嶄新的代數系統——布爾代數。美籍奧地利數理邏輯學家Godel（哥德爾）（1906-1978），證明了一階謂詞的完備性定；任何包含初等數論的形式系統，如果它是無矛盾的，那么一定是不完備的。意義在于，人的思維形式化和機械化的某種極限，在理論上證明了有些事是做不到的。22ＡI的發展歷史（3）英國數學家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計算機的數學模型（圖靈機），1950年提出了圖靈試驗，發表了“計算機與智能”的論文。圖靈獎。美國數學家Mauchly，1946發明了電子數字計算機ENIAC美國神經生理學家McCulloch，建立了第一個神經網絡數學模型。美國數學家Shannon（香農）,1948年發表了《通訊的數學理論》，代表了“信息論”的誕生。23ＡI的發展歷史（4）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”創始人中有：McCarthy,Minsky,Rochester,Shannon,Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等數學家、信息學家、心理學家、神經生理學家、計算機科學家。McCarthy（麥卡錫）——人工智能之父。50年代初開始有了符號處理、搜索法、機器翻譯、機器定理證明、跳棋程序等。24ＡI的發展歷史（5）60年代Simon由試驗得到結論：人類問題的求解是一個搜索的過程，效果與啟發式函數有關。敘述了智能系統的特點：智能表示、智能推理、智能搜索。Nilson發表了A*算法（搜索方法）McCarthy建立了人工智能程序設計語言Lisp1965年Robinson提出了歸結原理，（與傳統的自然演繹法完全不同的消解法）。25ＡI的發展歷史（6）1968年Quillian提出了語義網絡的知識表示方法1969年Minsky出了一本書《感知機》，給當時的神經網絡研究結果判了死刑70年代，開始從理論走向實踐，解決一些實際問題。同時很快就發現問題：歸結法費時、下棋贏不了全國冠軍、機器翻譯一團糟。

26ＡI的發展歷史（7）以Feigenbaum為首的一批年輕科學家改變了戰略思想，1977年提出了知識工程的概念，以知識為基礎的專家咨詢系統開始廣泛的應用。著名的有：27ＡI的發展歷史（8）DENDRAL化學分析專家系統（斯坦福大學1968）MACSYMA符號數學專家系統（麻省理工1971）MYCIN診斷和治療細菌感染性血液病的專家咨詢系統（斯坦福大學1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)診斷和治療青光眼的專家咨詢系統（拉特格爾斯（Rutgers）大學70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)醫療咨詢系統（匹茲堡大學）；HEARSAYI和II語音理解系統（卡內基-梅隆大學）PROSPECTOR地質勘探專家系統（斯坦福大學1976）XCON計算機配置專家系統（卡內基-梅隆大學1978）28ＡI的發展歷史（9）80年代，人工智能發展達到階段性的頂峰。87,89年世界大會有６－７千人參加。硬件公司有上千個。并進行Lisp硬件、Lisp機的研究。在專家系統及其工具越來越商品化的過程中,國際軟件市場上形成了一門旨在生產和加工知識的新產業——知識產業。應該說，知識工程和專家系統是近十余年來人工智能研究中最有成就的分支之一。同年代，1986年Rumlhart領導的并行分布處理研究小組提出了神經元網絡的反向傳播學習算法，解決了神經網絡的根本問題之一。從此，神經網絡的研究進入新的高潮。29ＡI的發展歷史（10）90年代，計算機發展趨勢為小型化、并行化、網絡化、智能化。人工智能技術逐漸與數據庫、多媒體等主流技術相結合，并融合在主流技術之中，旨在使計算機更聰明、更有效、與人更接近。

日本政府于1992年結束了為期十年的稱為“知識信息處理體統”的第五代計算機系統研究開發計劃。并開始了為期十年的實況計算（RealWordComputing）計劃。

30今天的ＡI（1）計算機智能化技術的主攻方向體現在:并行與分布式處理技術。 包括大規模并行機和機群的體系結構、并行操作系統與并行數據結構，分布式Client/Server計算模型及其處理技術，多專機系統的合作與知識共享技術等。知識的獲取、表示、更新和推理新機制。 包括新的知識獲取方法，常識性知識的表示、更新與推理，大型知識庫的組織與維護，新一代邏輯處理機制等……….31今天的ＡI（2）計算機智能化技術的主攻方向體現在:

功能的感知技術，包括對語音文字、圖形與圖像等信號的獲取、識別、壓縮與轉化，以及多媒體輸出和VR技術等。智能Agent。智能體的交互、通信和多智能體體系結構。智能體是智能體程序和智能體結構的結合。數據挖掘。其中包括數據挖掘、數據查詢等。32今天的ＡI（3）當前人工智能的研究熱點分布式處理（如云計算）智能Agent數據挖掘（DataMining）環境自適應33今天的ＡI（4）人工智能發展的歷史和現在人工智能從以往的追求自主的系統，改變為人機結合的系統。以前的是基于邏輯的深思熟慮；現在是直覺、形象思維與模式識別的結合、SituatedAI,SensingandActing的結合，并引入概率論、遺傳算法等理論。計算機的定量與人的定性信息處理相結合，取長補短，從以前單一的mind到mindandbody。甚至提出了沒有知識表示、沒有推理的智能（六腳爬蟲）。34第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容35第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容36人工智能是一門知識的科學。以知識為對象，研究知識的獲取、表示和使用。數據處理->知識處理，數據->符號。符號表示知識而不是數值、數據。有啟發，有推導。人工智能是引起爭論最多的科學之一焦點：當前人工智能的研究應該以人類的普遍思維規律為主，還是以特定知識的處理和運用為主？智能的本質是什么？機器能達到人的水平嗎？結論：人工智能研究是非常困難的

ＡI的研究特點（1）37ＡI的研究特點（2）人工智能的研究是十分困難的。McCarthy： 人工智能的所有問題都是難解的。Minsky： 人工智能是有史以來最難的科學之一。難在：實現智能需要浩繁的知識，而最難對付的知識是常識（不是專業知識）。Dreyfus： 常識問題是實現人工智能的最大障礙。

38ＡI的研究特點（3）

結論：萬能的邏輯推理體系至今沒有創造出來，并不是因為人工智能專家的本事不夠，而是因為這種萬能的體系從根本上就是不可能有的。他最大的弱點就是缺乏知識，缺乏人類在幾千年的文明史上積累起來的知識，在實際生活中，人是根據知識行事的，而不是根據在抽象原則上的推理行事的。即使就推理體系來說，它的主要技術是狀態空間搜索，而在執行中遇到的主要困難就是“組合爆炸”，事實表明，單靠一些思維原則是解決不了組合爆炸問題的，要擺脫困境，只有大量使用理性的知識。

39第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容40第一章人工智能概述AI的定義AI的產生AI的發展歷史AI研究的特點AI的研究內容41ＡI的研究內容（1）理論知識的模型化和表示方法各種推理方法啟發式搜索理論人工智能系統結構及語言機器學習42ＡI的研究內容（2）應用自然語言理解數據庫的智能檢索專家系統機器定理證明博弈機器人學自動程序設計組合調度感知視覺43ＡI的研究內容（3）分類（研究途徑）符號主義：（思維理論）符號主義認為人類認知的基本元