1歡迎大家學習

《人工智能導論》

清華大學計算機系馬少平2自我介紹3緒論很早人類就有制造機器人的幻想黃帝的“指南車”諸葛亮的“木牛流馬”亞里士多德的形式邏輯布萊尼茨的關于數理邏輯的思想“機器人”一詞的來源捷克劇作家卡雷爾·恰佩克于1922年搬上紐約舞臺的戲劇《羅薩姆的萬能機器人》4現代人工智能的興起現代人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI），一般認為起源于美國1956年的一次夏季討論（達特茅斯會議），在這次會議上，第一次提出了“ArtificialIntelligence”這個詞。5什么是人工智能？至今沒有統一的定義從“計算”到“算計”6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的智能行為”（Nilsson,1998）7圖靈測試如何知道一個系統是否具有智能呢？1950年，計算機科學家圖靈提出了著名的“圖靈測試”。8希爾勒的中文屋子羅杰?施安克的故事理解程序（舉例）機器是否真的理解了呢？希爾勒的中文屋子問題：通過了圖靈測試就具有了智能嗎？思考題：如何理解希爾勒的中文屋子？9故事理解程序舉例“一個人進入餐館并訂了一份漢堡包。當漢堡包端來時發現被烘脆了，此人暴怒地離開餐館，沒有付帳或留下小費。”“一個人進入餐館并訂了一份漢堡包。當漢堡包端來后他非常喜歡它，而且在離開餐館付帳之前，給了女服務員很多小費。”作為對“理解”故事的檢驗，可以向計算機詢問，在每一種情況下，此人是否吃了漢堡包。返回10AI的本質問題

研究如何制造出人造的智能機器或系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。計算機應用就是AI問題11數據平臺應用系統AI12AI的歷史回顧第一階段（40年代中～50年代末）神經元網絡時代 雙層網絡

M-P模型、感知器模型等 問題：XOR問題不能解決13AI的歷史回顧（續1）XOR問題（異或問題）輸入1輸入2輸出000011101110(0,0)(1,1)(0,1)(1,0)14AI的歷史回顧（續2）Minsky的著作：《Perceptions》（感知器）從理論上證明了一層神經元網絡不可能解決XOR問題致使世界范圍內有關神經網絡的研究停滯十多年15AI的歷史回顧（續3）第二階段（50年代中～60年代中）通用方法時代物理符號系統主要研究的問題：GPS、游戲、翻譯等對問題的難度估計不足，陷入困境16AI的歷史回顧（續4）一個笑話（英俄翻譯）：

Thespiritiswillingbutthefleshisweek.

（心有余而力不足）

Thevodkaisstrongbutmeatisrotten.

（伏特加酒雖然很濃，但肉是腐爛的）17AI的歷史回顧（續5）出現這樣的錯誤的原因：

Spirit：

1）精神

2）烈性酒結論： 必須理解才能翻譯，而理解需要知識18AI的歷史回顧（續6）知識就是力量——培根知識蘊涵著力量——費根鮑姆一個例子：Thepenisintheboxandtheboxisinthepen.19AI的歷史回顧（續7）第三階段（60年代中～80年代初）知識工程時代專家系統知識工程知識工程席卷全球各國發展計劃：美國星球大戰計劃英國ALVEY計劃法國UNIKA計劃日本五代機計劃中國“863”計劃20AI的歷史回顧（續8）遇到的困難：知識獲取的瓶頸問題21AI的歷史回顧（續9）第四階段（80年代中～90年代初）新的神經元網絡時代BP網（算法），解決了多層網的學習問題Hopfield網，成功求解了旅行商問題二層網絡可以任意逼近任何有界連續函數三層網絡可以任意逼近任何函數存在問題：理論依據解決大規模問題的能力2006年，深度學習（DeepLearning）興起22AI的歷史回顧（續10）第五階段（90年代初～現在）海量信息處理與網絡時代統計機器學習時代大數據深度學習統計機器學習大發展網絡給AI帶來無限的機會網絡拯救了人工智能知識發現與數據挖掘網絡信息檢索與挖掘AI走向實用化一些大公司的舉動百度成立深度學習研究院（IDL，2013.4）Google與NASA合作，成立量子人工智能實驗室（2013.5）半年內收購了8加機器人公司Facebook成立人工智能實驗室（2013.12）IBM成立沃森業務集團IBM、微軟也分別開展仿人腦研究23流行熱詞大數據深度學習奇點臨近2425歷史上AI的三大流派符號主義認知基元是符號，認知過程即符號操作過程鏈接主義思維基元是神經元，智能通過神經元的鏈接實現行為主義智能取決于感知和行動不需要知識、不需要表示、不需要推理26AI的研究內容搜索技術知識表示規劃方法機器學習認知科學27AI的研究內容（續1）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28AI的研究內容（續2）網絡信息檢索與挖掘社交網絡的分析與挖掘情感分析與計算觀點挖掘多Agent系統人機交互技術大數據29人工智能取得的一些成果近六十年來，人工智能的研究雖然步履艱難，但也取得了一些很突出的成績。下面列舉一些實例。30定理證明50年代中期，世界上最早的啟發式程序“邏輯理論家”，證明了數學名著《數學原理》中的38個定理。經改進后，62年證明了該書中全部的52個定理。被認為是用計算機探討人類智力活動的第一個真正的成果。31四色定理的證明四色定理從1852年發現四色問題，世界上很多著名的科學家試圖證明，當一直未能完成。1976年6月，哈肯在美國伊利諾斯大學的兩臺不同的電子計算機上，用了1200個小時，作了100億次判斷，終于完成了四色定理的證明，從而解決了一個歷時100多年的問題，轟動了世界。32通用問題求解器（GPS）從1957年開始，Newell等人開始研究一種不依賴于具體領域的通用解題程序，這個程序的設計是從模仿人類問題求解的規程開始的。在它能處理的有限類別的問題中，它顯示出程序決定的子目標及可能采取的行動的次序，與人類求解同樣問題是類似的。因此，GPS很可能是第一個實現了“像人一樣思考”方法的程序。33專家系統人類之所以能求解問題，是因為人類具有知識。專家系統就是把有關領域專家的知識整理出來，讓計算機利用這些知識求解專門領域的問題。1968年世界上第一個專家系統DENDRAL問世。MYCIN，一個著名的醫療診斷專家系統34第一個商用專家系統：R1世界上第一個成功的商用專家系統，1982年開始正式在DEC公司使用。該程序幫助為新計算機系統配置訂單；到1986年為止，估計它為公司每年節省了4千萬美元。35海灣戰爭中的專家系統在1991年的海灣危機中，美國軍隊使用專家系統用于自動的后勤規劃和運輸日程安排。這項工作同時涉及到50000個車輛、貨物和人，而且必須考慮到起點、目的地、路徑以及解決所有參數之間的沖突。AI規劃技術使得一個計劃可以在幾小時內產生，而用舊的方法需要花費幾個星期。36IBM公司的兩顆衛星深藍沃森37IBM的“深藍”

北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，美國紐約公平大廈，當IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫對“深藍”的人機大戰落下帷幕，“深藍”以3.5：2.5的總比分戰勝卡斯帕羅夫。38正在與深藍下棋的卡斯帕羅夫39IBM的“深藍”（續1）96年2月第一次比賽結果： “深藍”：勝、負、平、平、負、負97年5月第二次比賽結果： “深藍”：負、勝、平、平、平、勝40IBM的“深藍”（續2）“深藍”的技術指標：32個CPU每個CPU有16個協處理器每個CPU有256M內存每個CPU的處理速度為200萬步/秒41浪潮杯中國象棋人機大戰2006年8月9日，經過了三個小時的激烈搏戰，浪潮天梭擊敗大師聯盟。柳大華等五位中國象棋大師組成的大師隊，在十局比賽中，2勝5平3負，最終以9：11的總比分最終負于浪潮天梭。2006年8月15日，中國象棋第一人許銀川與天梭大戰兩個回合，不分勝負（兩盤均和棋）42許銀川與天梭握手言和43“（國際象棋）人機之戰”簡史1958年，IBM704成為第一臺能同人下棋的計算機，名為“思考”，思考速度每秒200步60年代中期，科學家德里夫斯斷言，計算機將無法擊敗一位年僅10歲的棋手1973年，國際象棋軟件4.0被開發出來，這是未來程序的基礎1979年，國際象棋軟件4.9達到專家級水平1981年，CRAYBLITZ新的超級計算機擁有特殊的集成電路，預言將可在1995年擊敗世界棋王441983年，BELLEAT＆T開發了國際象棋硬件，達到了大師水平80年代中期，皮茲堡的CARNEGIEMELLON大學開始研究世界級的國際象棋計算機程序1987年，“深思”首次以每秒鐘75萬步的思考速度露面，它的水平相當于擁有國際等級分為2450的棋手1988年，“深思”擊敗丹麥特級大師拉爾森1989年，“深思”已經有6臺信息處理器，每秒思考速度達200萬步，但在與世界棋王卡斯帕羅夫進行的“人機大戰”中對陣以0比2敗北451990年，“深思”第二代產生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡爾波夫與之對抗1991年，“弗里茨”問世1993年，“深思”二代擊敗了丹麥國家隊，在與世界優秀女棋手小波爾加的對抗中獲勝1995年，“深藍”更新程序，新的集成電路將其思考速度達到每秒300萬步1996年，“深藍”在與卡斯帕羅夫的挑戰賽中，以2比4不敵卡斯帕羅夫1997年，“超級深藍”開發出了更加高級的“大腦”，4名國際大師參與IBM的挑戰小組為電腦與卡斯帕羅夫重戰出謀劃策，最后“超級深藍”以3比2擊敗了卡斯帕羅夫，卡斯帕羅夫要求重賽，但沒有得到回應461999年，“弗里茨”升級為“更弗里茨”(DeepFritz)2001年，“更弗里茨”更新了程序，擊敗了卡斯帕羅夫和阿南德，以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手2002年10月，“更弗里茨”與克拉姆尼克在巴林進行“人機大戰”，思考速度為每秒600萬步，雙方4比4戰平2003年1～2月“更年少者”與卡斯帕羅夫舉行人機對抗，雙方3比3戰平47計算機圍棋谷歌的AlphaGo戰勝歐洲冠軍2016年3月9日~15日挑戰韓國棋手李世石Nature封面論文：MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch（通過深度神經網絡和搜索樹，學會圍棋游戲）4849圍棋人機對戰史第一階段：2005年以前，初學者水平基本上是基于規則的方法第二階段：2006年~2015年，業余五段水平蒙特卡洛樹方法+上限信心界策略2012年3月，由日本研發的被認為是當時世界上最先進的電腦圍棋軟件“ZEN”，在先后受五子和受四子的情況下，均擊敗日本武宮正樹九段，這是電腦圍棋首次被讓四子戰勝第一流職業棋手。2013年3月，電腦圍棋軟件“Zen”與“CrazyStone”在受四子的情況下，均戰勝日本石田芳夫九段。2014年3月，日本依田紀基九段在均讓四子的情況下，以1目的優勢戰勝“Zen”，以2目半的劣勢不敵“CrazyStone”。50第三階段：2015年~，職業水平蒙特卡洛樹+深度學習+強化學習谷歌的AlphaGo，5:0戰勝

歐洲冠軍樊麾（職業二段）2016年3月挑戰李世石5152IBM的沃森

新浪科技訊北京時間2011年2月17日消息，據國外媒體報道，由IBM和美國德克薩斯大學聯合研制的超級電腦“沃森”(Watson)今日在美國最受歡迎的智力競猜電視節目《危險邊緣》中擊敗該節目歷史上兩位最成功的選手肯-詹寧斯和布拉德-魯特，成為《危險邊緣》節目新的王者。5354沃森的一些指標90個跑在Linux系統上的POWER750服務器16T內存2800多個核共10個機架總價大概100萬美元3秒內完成一個答案實際使用了100多個技術IBM成立沃森業務集團，通過分析海量大數據的思考、通過學習實現提升、并發現解決復雜問題答案在網站，搜“Watson”可以找到有關沃森系統的論文。5556歷史上的人工智能大師下面介紹圖靈和幾位獲得圖靈獎的人工智能大師57阿倫?圖靈

（AlanTuring）

計算機科學理論的創始人58阿倫?圖靈（AlanTuring）1912年出生于英國倫敦，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59馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）

人工智能之父 框架理論的創立者 首位獲得圖靈獎的人工智能學者60馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）1927年出生于美國紐約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1969年獲得圖靈獎1975年首創框架理論61約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）人工智能之父LISP語言的發明人首次提出AI的概念62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63赫伯特?西蒙(司馬賀)

（HerbertA.Simon）符號主義學派的創始人愛好廣泛的全能科學家中國科學院外籍院士64赫伯特?西蒙(HerbertA.Simon）1916年出生于美國的威斯康辛州1943年在匹茲堡大學獲政治學博士學位1969年因心理學方面的貢獻獲得杰出科學貢獻獎1975年和他的學生艾倫?紐厄爾共同獲得圖靈獎1978年獲得諾貝爾經濟學獎1986年因行為學方面的成就獲得美國全國科學家獎章6550年代至60年代初開發了世界上最早的啟發式程序“邏輯理論家”LT，證明了《數學原理》第二章中的全部52個定理，開創了機器定理證明這一新的學科領域57年開發了IPL(InformationProcessingLanguage)語言，是最早的AI語言。60年開發了“通用問題求解系統”GPS66年開發了最早的下棋程序之一MATER70年發展與完善了語義網絡的概念和方法70年代提出了“物理符號系統假說”70年代提出決策過程模型，成為DSS的核心內容66艾倫?紐厄爾（AllenNewell）符號主義學派的創始人之一西蒙的學生與同事1975年與西蒙同獲圖靈獎67查理德?卡普

（RichardM.Karp）

發明“分枝界限法”的三棲學者68查理德?卡普（RichardM.Karp）1935年出生于美國波士頓是加州大學伯克利分校三個系的教授：電氣工程和計算機系數學系工業工程和運籌學系60年代提出“分枝界限法”，成功求解含有65個城市的旅行商問題，創當時的記錄1985年獲得圖靈獎69愛德華?費根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum）

知識工程的提出者 大型人工智能系統的開拓者70愛德華?費根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum）1936年出生于美國的新澤西州通過實驗和研究，證明了實現智能行為的主要手段是知識1977年提出知識工程，使人工智能從理論轉向應用名言：知識蘊藏著力量1994年和勞伊?雷迪共同獲得圖靈獎711963年主編了《計算機與思想》一書，被認為是世界上第一本有關人工智能的經典性專著1965年開發出世界上第一個專家系統開發出著名的專家系統MYCIN80年代合著了四卷本的《人工智能手冊》開設Teknowledge和IntelliGenetics兩個公司，是世界上第一家以開發和將專家系統商品化的公司72勞伊?雷迪

（RajReddy）

大型人工智能系統的開拓者73勞伊?雷迪（RajReddy）37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”74道格拉斯?恩格爾巴特

（DouglasEngelbart）鼠標的發明人超文本研究的先驅75道格拉斯?恩格爾巴特

（DouglasEngelbart）1925年出生于美國俄勒岡州60年代提出計算機是人類智力的放大器的觀點1964年發明鼠標，67年申請專利，70年取得專利對超文本技術作出了巨大貢獻，以他的名字命名ACM超文本會議最佳論文獎76萊斯利·瓦利安特（LeslieValiant）機器學習領域中的概率近似正確理論的開創性貢獻枚舉和計算代數復雜性并行和分布式系統方面的其他貢獻771949年3月28日出生于英國曾在英國劍橋大學國王學院、倫敦帝國學院和華威大學接受教育。1974年獲得英國華威大學計算機科學博士學位。曾在卡內基梅隆大學、利茲大學、愛丁堡大學任教。1982年，成為美國哈佛大學教授，任教于哈佛大學工程和應用科學學院。2010年獲得圖靈獎78頒獎詞指出，Valiant最大的貢獻是1984年的論文ATheoryoftheLearnable使誕生于1950年代的機器學習領域第一次有了堅實的數學基礎，從而掃除了學科發展的障礙，這對人工智能諸多領域包括加強學習、機器視覺、自然語言處理和手寫識別等都產生了巨大影響。可以說，沒有他的貢獻，IBM也不可能造出Watson這樣神奇的機器來。朱迪亞·佩爾（JudeaPearl）2011年圖靈獎獲得者提出概率和因果性推理演算法，徹底改變了人工智能最初基于規則和邏輯的方向79出生于以色列，本科畢業于以色列理工學院1965年在美國羅格斯大學獲物理學碩士學位同年在布魯克林理工學院獲得電機工程博士學位802003年被ACM和AAAI提名AllenNewell獎

2008年獲得富蘭克林研究所計算機與認知科學專業的富蘭克林獎章2012年獲得了以色列理工學院頒發的科學技術領域獎項HarveyPrize。2008年，他獲得富蘭克林研究所計算機與認知科學專業的富蘭克林獎章81其著作