1人工智能授課人：舒忠梅中山大學(xué)信科院計(jì)算機(jī)科學(xué)系issszm@2010-9-182課程內(nèi)容

推理方式知識表示機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體自然語言處理34教材及主要參考書人工智能：復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略,

GeorgeF.Luger(美),史忠植等譯,機(jī)械工業(yè)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(xué)出版社，2005《人工智能》上、下，陸汝鈐，科學(xué)出版社，1989《人工智能原理》，石純一等，清華大學(xué)出版社，19935參考文獻(xiàn)IJCAI，世界人工智能大會(huì)，2年一次

AAAI，美國一年一次的年會(huì)“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(shù)和傳統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)主要的區(qū)別是什么？它有什么特點(diǎn)？當(dāng)前的人工智能領(lǐng)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(lǐng)域的應(yīng)用比較成功？人工智能的發(fā)展前景如何？當(dāng)前限制人工智能發(fā)展的主要瓶頸是什么？機(jī)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(xué)習(xí)目標(biāo)通過對本課程的學(xué)習(xí)，突破傳統(tǒng)思想的束縛，對人工智能的思想和方法有比較深刻的認(rèn)識。了解人工智能的發(fā)展歷史，國內(nèi)外人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)，并能夠應(yīng)用相應(yīng)的人工智能技術(shù)解決實(shí)際應(yīng)用問題。

學(xué)習(xí)指南

人工智能的思想和傳統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)的方法有很大的不同，因此在學(xué)習(xí)人工智能時(shí)要能夠領(lǐng)略人工智能思想的精髓。同時(shí)，人工智能是飛速發(fā)展的，在學(xué)習(xí)現(xiàn)有的人工智能技術(shù)的同時(shí)應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注人工智能的發(fā)展動(dòng)態(tài)以及研究熱點(diǎn)，因此應(yīng)當(dāng)大量閱讀最新有關(guān)人工智能方面的文獻(xiàn)以及經(jīng)常瀏覽介紹最新人工智能成果的網(wǎng)站。

8第一章人工智能概述重難點(diǎn)

學(xué)習(xí)人工智能最大的難點(diǎn)就在于突破傳統(tǒng)思想的藩籬，從智能、知識、推理的角度出發(fā)去思考問題，解決問題。另一個(gè)難點(diǎn)在于人工智能的內(nèi)容非常浩繁，深入地了解人工智能的各個(gè)方向是非常困難的。 因此應(yīng)當(dāng)在掌握人工智能思想，對人工智能的各個(gè)領(lǐng)域有一定了解的同時(shí)，有重點(diǎn)地研究人工智能的相關(guān)領(lǐng)域，跟蹤人工智能的研究熱點(diǎn)，做到點(diǎn)面結(jié)合，既擴(kuò)大了知識面，又能夠抓住研究重點(diǎn)。9第一章人工智能概述AI的定義AI的產(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容10第一章人工智能概述AI的定義AI的產(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容11機(jī)器人圖片欣賞▲咱們握握手！▲來一段舞怎樣？▲我是家用機(jī)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(dòng))知識閾值理論（智能就是在搜索空間中迅速找到一個(gè)滿意解的能力）進(jìn)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(qiáng)調(diào)分層結(jié)構(gòu)對于智能進(jìn)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(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力具有行為能力14人工智能的定義（3）狹義：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(思維科學(xué))智能:與人的智能相當(dāng)或相近（對語言能理解、能學(xué)習(xí)、能推理）廣義人類智能行為規(guī)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(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容16第一章人工智能概述AI的定義AI的產(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容17

AI的產(chǎn)生

人們對“數(shù)據(jù)世界”的需求進(jìn)而發(fā)展到對“知識世界”的需求而產(chǎn)生的。為了尋求試探性的搜索，啟發(fā)式的不精確的模糊的甚至允許出現(xiàn)錯(cuò)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(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容19第一章人工智能概述AI的定義AI的產(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容20ＡI的發(fā)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(guī)律。英國的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）（1561-1626），系統(tǒng)地給出了歸納法?！爸R就是力量”

德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz（布萊尼茨）（1646-1716）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進(jìn)行運(yùn)算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)21ＡI的發(fā)展歷史（2）英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（1815-1864）實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)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(shù)論的形式系統(tǒng)，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(jī)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(fā)展歷史（3）英國數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型（圖靈機(jī)），1950年提出了圖靈試驗(yàn)，發(fā)表了“計(jì)算機(jī)與智能”的論文。圖靈獎(jiǎng)。美國數(shù)學(xué)家Mauchly，1946發(fā)明了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC美國神經(jīng)生理學(xué)家McCulloch，建立了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。美國數(shù)學(xué)家Shannon（香農(nóng)）,1948年發(fā)表了《通訊的數(shù)學(xué)理論》，代表了“信息論”的誕生。23ＡI的發(fā)展歷史（4）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”創(chuàng)始人中有：McCarthy,Minsky,Rochester,Shannon,Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)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(jī)器翻譯、機(jī)器定理證明、跳棋程序等。24ＡI的發(fā)展歷史（5）60年代Simon由試驗(yàn)得到結(jié)論：人類問題的求解是一個(gè)搜索的過程，效果與啟發(fā)式函數(shù)有關(guān)。敘述了智能系統(tǒng)的特點(diǎn)：智能表示、智能推理、智能搜索。Nilson發(fā)表了A*算法（搜索方法）McCarthy建立了人工智能程序設(shè)計(jì)語言Lisp1965年Robinson提出了歸結(jié)原理，（與傳統(tǒng)的自然演繹法完全不同的消解法）。25ＡI的發(fā)展歷史（6）1968年Quillian提出了語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法1969年Minsky出了一本書《感知機(jī)》，給當(dāng)時(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果判了死刑70年代，開始從理論走向?qū)嵺`，解決一些實(shí)際問題。同時(shí)很快就發(fā)現(xiàn)問題：歸結(jié)法費(fèi)時(shí)、下棋贏不了全國冠軍、機(jī)器翻譯一團(tuán)糟。

26ＡI的發(fā)展歷史（7）以Feigenbaum為首的一批年輕科學(xué)家改變了戰(zhàn)略思想，1977年提出了知識工程的概念，以知識為基礎(chǔ)的專家咨詢系統(tǒng)開始廣泛的應(yīng)用。著名的有：27ＡI的發(fā)展歷史（8）DENDRAL化學(xué)分析專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1968）MACSYMA符號數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)（麻省理工1971）MYCIN診斷和治療細(xì)菌感染性血液病的專家咨詢系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)診斷和治療青光眼的專家咨詢系統(tǒng)（拉特格爾斯（Rutgers）大學(xué)70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)醫(yī)療咨詢系統(tǒng)（匹茲堡大學(xué)）；HEARSAYI和II語音理解系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)）PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1976）XCON計(jì)算機(jī)配置專家系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)1978）28ＡI的發(fā)展歷史（9）80年代，人工智能發(fā)展達(dá)到階段性的頂峰。87,89年世界大會(huì)有６－７千人參加。硬件公司有上千個(gè)。并進(jìn)行Lisp硬件、Lisp機(jī)的研究。在專家系統(tǒng)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(chǎn)和加工知識的新產(chǎn)業(yè)——知識產(chǎn)業(yè)。應(yīng)該說，知識工程和專家系統(tǒng)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(lǐng)導(dǎo)的并行分布處理研究小組提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本問題之一。從此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入新的高潮。29ＡI的發(fā)展歷史（10）90年代，計(jì)算機(jī)發(fā)展趨勢為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。人工智能技術(shù)逐漸與數(shù)據(jù)庫、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合，并融合在主流技術(shù)之中，旨在使計(jì)算機(jī)更聰明、更有效、與人更接近。

日本政府于1992年結(jié)束了為期十年的稱為“知識信息處理體統(tǒng)”的第五代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究開發(fā)計(jì)劃。并開始了為期十年的實(shí)況計(jì)算（RealWordComputing）計(jì)劃。

30今天的ＡI（1）計(jì)算機(jī)智能化技術(shù)的主攻方向體現(xiàn)在:并行與分布式處理技術(shù)。 包括大規(guī)模并行機(jī)和機(jī)群的體系結(jié)構(gòu)、并行操作系統(tǒng)與并行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分布式Client/Server計(jì)算模型及其處理技術(shù)，多專機(jī)系統(tǒng)的合作與知識共享技術(shù)等。知識的獲取、表示、更新和推理新機(jī)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(hù)，新一代邏輯處理機(jī)制等……….31今天的ＡI（2）計(jì)算機(jī)智能化技術(shù)的主攻方向體現(xiàn)在:

功能的感知技術(shù)，包括對語音文字、圖形與圖像等信號的獲取、識別、壓縮與轉(zhuǎn)化，以及多媒體輸出和VR技術(shù)等。智能Agent。智能體的交互、通信和多智能體體系結(jié)構(gòu)。智能體是智能體程序和智能體結(jié)構(gòu)的結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘。其中包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)查詢等。32今天的ＡI（3）當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn)分布式處理（如云計(jì)算）智能Agent數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）環(huán)境自適應(yīng)33今天的ＡI（4）人工智能發(fā)展的歷史和現(xiàn)在人工智能從以往的追求自主的系統(tǒng)，改變?yōu)槿藱C(jī)結(jié)合的系統(tǒng)。以前的是基于邏輯的深思熟慮；現(xiàn)在是直覺、形象思維與模式識別的結(jié)合、SituatedAI,SensingandActing的結(jié)合，并引入概率論、遺傳算法等理論。計(jì)算機(jī)的定量與人的定性信息處理相結(jié)合，取長補(bǔ)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(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容35第一章人工智能概述AI的定義AI的產(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容36人工智能是一門知識的科學(xué)。以知識為對象，研究知識的獲取、表示和使用。數(shù)據(jù)處理->知識處理，數(shù)據(jù)->符號。符號表示知識而不是數(shù)值、數(shù)據(jù)。有啟發(fā)，有推導(dǎo)。人工智能是引起爭論最多的科學(xué)之一焦點(diǎn)：當(dāng)前人工智能的研究應(yīng)該以人類的普遍思維規(guī)律為主，還是以特定知識的處理和運(yùn)用為主？智能的本質(zhì)是什么？機(jī)器能達(dá)到人的水平嗎？結(jié)論：人工智能研究是非常困難的

ＡI的研究特點(diǎn)（1）37ＡI的研究特點(diǎn)（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(xué)之一。難在：實(shí)現(xiàn)智能需要浩繁的知識，而最難對付的知識是常識（不是專業(yè)知識）。Dreyfus： 常識問題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙。

38ＡI的研究特點(diǎn)（3）

結(jié)論：萬能的邏輯推理體系至今沒有創(chuàng)造出來，并不是因?yàn)槿斯ぶ悄軐＜业谋臼虏粔颍且驗(yàn)檫@種萬能的體系從根本上就是不可能有的。他最大的弱點(diǎn)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(shí)際生活中，人是根據(jù)知識行事的，而不是根據(jù)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(shù)是狀態(tài)空間搜索，而在執(zhí)行中遇到的主要困難就是“組合爆炸”，事實(shí)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(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容40第一章人工智能概述AI的定義AI的產(chǎn)生AI的發(fā)展歷史AI研究的特點(diǎn)AI的研究內(nèi)容41ＡI的研究內(nèi)容（1）理論知識的模型化和表示方法各種推理方法啟發(fā)式搜索理論人工智能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及語言機(jī)器學(xué)習(xí)42ＡI的研究內(nèi)容（2）應(yīng)用自然語言理解數(shù)據(jù)庫的智能檢索專家系統(tǒng)機(jī)器定理證明博弈機(jī)器人學(xué)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)組合調(diào)度感知視覺43ＡI的研究內(nèi)容（3）分類（研究途徑）符號主義：（思維理論）符號主義認(rèn)為人類認(rèn)知的基本元