LogicalFoundationsofArtificialIntelligence尹傳環(huán)chhyin@Schoolofcomputer&InformationTechnologyBeijingJiaotongUniversity1Goal了解人工智能領(lǐng)域的基本知識(shí)掌握用一階謂詞邏輯表示知識(shí)的方法掌握用歸結(jié)原理求解問(wèn)題的方法了解非單調(diào)邏輯的基本思想和方法能用上述原理和方法解決實(shí)際問(wèn)題2ContentsChapter1:IntroductionLogicalApproachtoAIChapter2:DeclarativeKnowledgeChapter3:InferenceChapter4.ResolutionChapter5.ResolutionStrategiesExpandationofLogicalApproachChapter6.NonmonotonicReasoningChapter7.Induction(MachineLearning)3ContentsChapter8.ReasoningwithUncertainBelief(KnowledgeEngineering)ModalLogicChapter9.KnowledgeandBeliefChapter10.MetaknowledgeandMetareasoningAgent:DistributedArtificialIntelligenceChapter11.StateandChangeChapter12.PlanningChapter13.IntelligentAgentArchitecture4RelatedCoursesKnowledgeEngineering(董興業(yè))MachineLearning(于劍)ComputationalIntelligence(王志海)DataMing(王志海)DistributedArtificialIntelligenceArtificialNeuralNetwork5TextBook&ReferencesTextbook:LogicalFoundationsofArtificialIntelligence.GeneserethandNilsson,1987.References:人工智能：一種系統(tǒng)方法，MTimJones著，電子工業(yè)出版社（英文影印）人工智能原理。石純一等，清華大學(xué)出版社，1993人工智能：一種現(xiàn)代方法（英文影印，第二版）。Russell,s.andNorvig,P.，清華大學(xué)出版社，2006.5人工智能。史忠值等，國(guó)防工業(yè)出版社，20076EvaluationPreviousCourses：DiscreteMathematics;ArtificialIntelligenceHomework: 20%FinalReport: 20%FinalExam.: 60%7Chapter1.IntroductionWhatisArtificialIntelligence(AI)?OriginandDevelopmentofAIResearchFieldsofAIWaysofAIresearch8ArtificialIntelligence人工智能（ArtificialIntelligence,AI）起源于美國(guó)1956年的一次夏季討論會(huì)（達(dá)特茅斯會(huì)議）什么是AI計(jì)算->算計(jì)圖靈測(cè)試9圖靈其人圖靈測(cè)試---一種智能的測(cè)量方法1950年英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(Turing)在“計(jì)算機(jī)器與智力”一文中提出圖靈1912年生于英國(guó)倫敦，1954年死于英國(guó)的曼徹斯特，他是計(jì)算機(jī)邏輯的奠基者，許多人工智能的重要方法也源自于這位偉大的科學(xué)家。他對(duì)計(jì)算機(jī)的重要貢獻(xiàn)在于他提出的有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)也就是圖靈機(jī)的概念，對(duì)于人工智能，它提出了重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)"圖靈測(cè)試"，如果有機(jī)器能夠通過(guò)圖靈測(cè)試，那他就是一個(gè)完全意義上的智能機(jī)，和人沒(méi)有區(qū)別了。他杰出的貢獻(xiàn)使他成為計(jì)算機(jī)界的第一人，現(xiàn)在人們?yōu)榱思o(jì)念這位偉大的科學(xué)家將計(jì)算機(jī)界的最高獎(jiǎng)定名為"圖靈獎(jiǎng)"。

10圖靈的一生輝煌的成就：24歲提出圖靈機(jī)理論，31歲參與COLOSSUS的研制，33歲設(shè)想仿真系統(tǒng)，35歲提出自動(dòng)程序設(shè)計(jì)概念，38歲設(shè)計(jì)“圖靈測(cè)驗(yàn)”。特立獨(dú)行的人生：上班途中戴防毒面具騎自行車、自行車掉鏈子前及時(shí)下車、因同性戀遭到拘捕、吃了泡在氰化物溶液中的蘋果致死。發(fā)明Enigma破譯德軍密碼，獲得大英帝國(guó)授予的榮譽(yù)勛章唯一一位獲得圖靈獎(jiǎng)的華裔科學(xué)家——姚期智。11圖靈測(cè)試(TuringTest)測(cè)試主持人Ai受試者人Bi受試者計(jì)算機(jī)C界面控制AlanTuring(1950)12TuringTest測(cè)試者：主持人C被測(cè)試者：一人A、一機(jī)器B測(cè)試環(huán)境：測(cè)試主持人C與A或B均不可見(jiàn)；主持人C與A或B之間通過(guò)計(jì)算機(jī)終端會(huì)話；測(cè)試方式：主持人向A和B提出相同的智能性問(wèn)題，但不能詢問(wèn)物理特征。A和B在回答問(wèn)題時(shí)，應(yīng)盡量讓主持人相信自己是“人”。測(cè)試結(jié)論：如果不管如何更換被測(cè)試者A和主持人C，主持人能正確分辨出人和機(jī)器的概率都小于50%，則認(rèn)為該機(jī)器具有了智能。13圖靈機(jī)原型圖靈機(jī)是一條在兩個(gè)方向上都為無(wú)限長(zhǎng)的磁帶，一個(gè)控制器和一個(gè)讀寫磁頭組成，磁帶被分成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的存儲(chǔ)單元，且控制器的狀態(tài)是有限的141966年的ELIZA患者：我想談?wù)勎业哪赣H。Eliza：當(dāng)你想到你母親的時(shí)候還會(huì)想到什么？患者：她想要控制我，浪費(fèi)我的生命。Eliza：你的生命?患者：是的，有時(shí)我有生命。Eliza：你確定?；颊撸簽槭裁茨阏J(rèn)為我沒(méi)有生命？Eliza：你相信我認(rèn)為你沒(méi)有生命？15Parry和Eliza的對(duì)話Eliza：請(qǐng)繼續(xù)。Parry：你知道賽馬賭家嗎？Eliza：你怎么想到我知道賽馬賭家？Parry：有個(gè)賽馬賭家一次都沒(méi)有還我錢。Eliza：那對(duì)你意味著什么？Parry：我打了那個(gè)不還我錢的家伙，我想他可能讓他黑社會(huì)的朋友報(bào)復(fù)我。Eliza：還有什么要討論的嗎？Parry：你知道詐騙者嗎？Eliza：你為什么要這樣問(wèn)？Parry：你參與過(guò)賭博嗎？Eliza：為什么你對(duì)這種問(wèn)題感興趣？Parry：我喜歡賽馬。Eliza：你還喜歡什么？Parry：我知道流氓操縱賭博。Eliza：你真正在和誰(shuí)說(shuō)話？16如何實(shí)現(xiàn)？著名的Eliza程序采用POP-11編碼，并使用模式匹配程序matches，例如：[Ihateyou]->inp_sentence;ifinp_sentencematches[I?verbyou==]then[whydoyou^verbme?]=>endif;這段程序的結(jié)果是[whydoyouhateme?]。17希爾勒的中文屋子羅杰?施安克的“故事理解程序”。機(jī)器能理解嗎？希爾勒的中文屋子。問(wèn)題：通過(guò)了圖靈測(cè)試就具有智能嗎？18AI的本質(zhì)問(wèn)題研究如何制造出人造的智能機(jī)器或系統(tǒng)，來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)?？茖W(xué)發(fā)展史：瓦特的蒸汽機(jī)；電的發(fā)現(xiàn)；計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生19WhatisIntelligence一種認(rèn)識(shí)客觀事物和運(yùn)用知識(shí)解決問(wèn)題的綜合能力；觀察、學(xué)習(xí)、理解和認(rèn)知的能力；運(yùn)用知識(shí)以解決問(wèn)題的能力；抽象思維，把大量信息組織為有意義系統(tǒng)的能力；20IntellectualAbility感知能力：人們通過(guò)感覺(jué)器官感知外部世界的能力。記憶能力：是對(duì)感知到的外界信息或由思維產(chǎn)生的內(nèi)部知識(shí)的存儲(chǔ)過(guò)程。思維能力：是對(duì)所存儲(chǔ)的信息或知識(shí)的本質(zhì)屬性、內(nèi)部規(guī)律等的認(rèn)識(shí)過(guò)程。抽象思維、形象思維、靈感思維學(xué)習(xí)能力：是一個(gè)具有特定目的的知識(shí)獲取過(guò)程。行為能力：是指人們對(duì)感知到的外界信息做出的動(dòng)作反應(yīng)的能力。21DefinitionsofAI智能機(jī)器（intelligentmachine）：能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機(jī)器。人工智能（能力）：用人工的方法在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)的智能，即讓智能機(jī)器具有人類智能的功能，如推理、證明、識(shí)別、感知、理解、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解等。人工智能（學(xué)科）：是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。22GoalofAIResearch遠(yuǎn)期目標(biāo)：揭示人類智能的根本機(jī)理，用智能機(jī)器去模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能。近期目標(biāo)：建造智能計(jì)算機(jī)代替人類的部分智力勞動(dòng)。23AI歷史回顧(1)第一階段（40年代－50年代末）神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代雙層網(wǎng)絡(luò)M－P模型、感知器模型等問(wèn)題：XOR問(wèn)題不能解決24AI歷史回顧(2)輸入1輸入2輸出000011101110(1,0)(1,1)(0,0)(0,1)25AI歷史回顧(3)Minsky的著作：《Perceptions》（感知器）從理論上證明了二層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)不可能解決XOR問(wèn)題如果要求解XOR問(wèn)題，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)必須是3層或3層以上的結(jié)構(gòu)對(duì)于3層或3層以上的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，難于找到一個(gè)通用的學(xué)習(xí)算法26一些成果20世紀(jì)50年代早期，英國(guó)牛津大學(xué)的研究者開(kāi)發(fā)出了兩個(gè)復(fù)雜游戲的游戲?qū)某绦颉hristopherStrachey發(fā)明了一個(gè)運(yùn)行在FerrantiMarkI上的西洋跳棋對(duì)弈程序。到1952年，他的程序已能夠完成合理的對(duì)弈。DietrichPrinz則發(fā)明了另一個(gè)運(yùn)行在FerrantiMarkI上的程序，這個(gè)程序能夠下國(guó)際象棋。1952年，ArthurSamuel的西洋跳棋對(duì)弈程序運(yùn)行在IBM701上。這個(gè)學(xué)習(xí)型西洋跳棋程序非常特別，因?yàn)镾amuel可以利用一個(gè)程序與它的副本程序進(jìn)行對(duì)弈，從而能夠從對(duì)手身上學(xué)習(xí)。結(jié)果將產(chǎn)生一個(gè)能夠擊敗自身的創(chuàng)造者的程序。到1962年，Samuel的西洋跳棋程序擊敗了前任康涅狄格州西洋跳棋冠軍。（這種方法被認(rèn)為是演化計(jì)算的第一個(gè)例子）27AI歷史回顧(4)第二階段（50年代中－60年代中）通用方法時(shí)代物理符號(hào)系統(tǒng)主要研究的問(wèn)題：GPS、游戲、翻譯等對(duì)問(wèn)題的難度估計(jì)不足，陷入困境281958:Newell和Simon的四個(gè)預(yù)測(cè)十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將成為世界象棋冠軍十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將發(fā)現(xiàn)或證明有意義的數(shù)學(xué)定理十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將能譜寫優(yōu)美的樂(lè)曲十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將能實(shí)現(xiàn)大多數(shù)的心理學(xué)理論樂(lè)觀的人工智能29一些成果（2）第一個(gè)為計(jì)算機(jī)編寫的人工智能程序是“邏輯理論家（LogicTheorist）”。它是AllenNewell、HerbertSimon和J.C.Shaw在1956年為了發(fā)現(xiàn)等式的證明而發(fā)明的，這個(gè)程序最獨(dú)特之處在于它能夠?yàn)橐粋€(gè)給定的等式找到比當(dāng)前已知的證明更好的證明。1957年，Simon和Newell在此基礎(chǔ)之上發(fā)明了通用問(wèn)題求解器（GeneralProblemSolver，GPS）。通用問(wèn)題求解器使用手段-目的分析求解問(wèn)題，但通常受限于游戲問(wèn)題。McCarthy發(fā)明了Lisp語(yǔ)言，提出了Alpha-beta剪枝算法。30Nim游戲是一種二人游戲，每個(gè)玩家輪流從一堆或數(shù)堆物品中將物品拿走。最后取光物品者將輸?shù)粲螒??？梢阅米?、2或3件物品。在右邊實(shí)例中，由玩家1開(kāi)局，亦以他的失敗而結(jié)束游戲。玩家1輸玩家2輸玩家1輸玩家2輸31Alpha-beta剪枝算法Alpha-beta剪枝算法是一個(gè)簡(jiǎn)單的算法，它通過(guò)去掉明顯不好的結(jié)點(diǎn)達(dá)到極小化博弈樹(shù)搜索的目的。3233AI歷史回顧(5)一個(gè)笑話（英俄翻譯）Thespiritiswilling，butthefleshisweak心有余而力不足Thevodkaisgood，butthemeatisrotten伏特加酒很不錯(cuò)，但肉已腐敗34AI歷史回顧(6)出錯(cuò)的原因spirit1)精神2)烈酒結(jié)論必須理解才能翻譯，而理解需要知識(shí)35AI歷史回顧(7)第三階段（60年代中－80年代初）知識(shí)工程時(shí)代專家系統(tǒng)知識(shí)工程知識(shí)工程席卷全球各國(guó)發(fā)展計(jì)劃：美國(guó)星球大戰(zhàn)計(jì)劃、英國(guó)ALVEY計(jì)劃、法國(guó)UNIKA計(jì)劃、日本五代機(jī)計(jì)劃、中國(guó)863計(jì)劃36費(fèi)根鮑姆（E.Feigenbaum）

專家系統(tǒng)和知識(shí)工程之父1968年研究出第一個(gè)專家系統(tǒng)：DENDRAL，用于質(zhì)譜儀分析有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)1977年，提出知識(shí)工程（knowledgeEngineer)概念“知識(shí)就是力量，電子計(jì)算機(jī)則是這種力量的放大器，而能把人類知識(shí)予以放大的機(jī)器，也會(huì)把一切方面的力量予以放大?！?71965年Feigenbaum的世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)DENDRAL.它可根據(jù)分子式和質(zhì)譜數(shù)據(jù)輔助推斷分子結(jié)構(gòu).1974年紹特里夫(Shortliffe)等人開(kāi)發(fā)的MYCIN專家系統(tǒng).用診斷和治療感染性疾病.1968年Quilian提出語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示法1974年Minsky提出框架(Frame)理論1965年Robinson提出歸結(jié)原理1972年科麥瑞爾(Colmerauer)實(shí)現(xiàn)第一個(gè)Prolog(PROgramminginLOGic)系統(tǒng)1977年在第五屆IJCAI上,Feigenhaum在“人工智能的藝術(shù):知識(shí)工程及實(shí)例研究”中提出“知識(shí)工程”的概念.381982年-1991年日本研制第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃(投資4.5億美元)1983年起(6-10計(jì)劃)美國(guó)研制能看,聽(tīng),說(shuō)和思考的新一代計(jì)算機(jī)(投資6億多美元)1982年10月英國(guó)開(kāi)始研制第五代計(jì)算機(jī),5年內(nèi)投資5.5億美元39AI歷史回顧(8)遇到的困難知識(shí)獲取的瓶頸問(wèn)題40AI歷史回顧(9)第四階段（80年代中－90年代初）新的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代BP算法，解決了多層網(wǎng)的學(xué)習(xí)問(wèn)題Hopfield網(wǎng)絡(luò)，成功求解了旅行商問(wèn)題存在問(wèn)題：理論依據(jù)解決大規(guī)模問(wèn)題的能力41AI歷史回顧(10)第五階段（90年代初－現(xiàn)在）數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)給AI帶來(lái)無(wú)限的機(jī)會(huì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘AI走向?qū)嵱没?2ResearchFieldsofAI粒度計(jì)算群體智能43ProblemResolving問(wèn)題：博弈問(wèn)題（GamePlaying）：國(guó)際象棋、方盤棋、五子棋、打牌、戰(zhàn)爭(zhēng)等漢諾塔游戲（HanoiGame）人、狼、羊和菜的過(guò)河問(wèn)題求解微分方程等涉及的主要技術(shù)：?jiǎn)栴}表示、問(wèn)題分解、問(wèn)題空間搜索、問(wèn)題歸約44游戲中的代表性成就IBM的DeepBlue國(guó)際象棋程序：1997年5月11日，DeepBlue以3.5:2.5戰(zhàn)勝了GarryKasparov加拿大Alberta大學(xué)研制的西洋跳棋程序Chinook是第一個(gè)在世界錦標(biāo)賽中戰(zhàn)勝人的程序。（跳棋一共有5萬(wàn)億億種走法（5*10^20），Chinook則只使用了其中的100萬(wàn)億種(10^14)）黑白棋的智能程序Logistello在1997年以6比0的比分戰(zhàn)勝了世界冠軍TakeshiMurakami。圍棋與西洋雙陸棋45視頻游戲46視頻游戲（2）47視頻游戲（3）48視頻游戲（4）49AutomaticTheoremProving自動(dòng)定理證明：讓計(jì)算機(jī)模擬人類證明定理的方法，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)象人類證明定理那樣的非數(shù)值符號(hào)的演算過(guò)程。是AI中最早且重要的研究領(lǐng)域之一,對(duì)AI的發(fā)展起過(guò)重大作用.許多非數(shù)學(xué)問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為自動(dòng)定理證明來(lái)求解.主要方法:

自然演繹法:依據(jù)推理規(guī)則,從前提或目標(biāo)出發(fā),并利用公理來(lái)證明定理的方法.判定法:對(duì)一類問(wèn)題找出統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)的算解.1978年我國(guó)數(shù)學(xué)家吳文俊教授提出平面幾何和微分幾何定理的機(jī)器證明方法.被認(rèn)為是當(dāng)時(shí)最好的一種方法(吳氏方法)定理證明器:研究一切可判定問(wèn)題的證明方法.1964年Robinson提出歸結(jié)原理.計(jì)算機(jī)輔助證明:“四色定理”.50自動(dòng)定理證明就是機(jī)器定理證明，這也是人工智能的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，也是最早的研究領(lǐng)域之一。定理證明是最典型的邏輯推理問(wèn)題之一，它在發(fā)展人工智能方法上起過(guò)重大作用。

1976年7月，美國(guó)的阿佩爾(K.Appel)等人合作解決了長(zhǎng)達(dá)124年之久的難題--四色定理。他們用三臺(tái)大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)CPU時(shí)間，并對(duì)中間結(jié)果進(jìn)行人為反復(fù)修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動(dòng)計(jì)算機(jī)界。

四色定理證明51四色定理地圖四色定理(Fourcolortheorem)最先是由一位叫古德里（FrancisGuthrie）的英國(guó)大學(xué)生提出來(lái)的。德·摩爾根（AugustusDeMorgan，1806～1871）1852年10月23日致哈密頓的一封信提供了有關(guān)四色定理來(lái)源的最原始的記載。四色問(wèn)題又稱四色猜想，是世界近代三大數(shù)學(xué)難題之一。四色問(wèn)題的內(nèi)容是：“任何一張地圖只用四種顏色就能使具有共同邊界的國(guó)家著上不同的顏色。”用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表示，即“將平面任意地細(xì)分為不相重迭的區(qū)域，每一個(gè)區(qū)域總可以用1，2，3，4這四個(gè)數(shù)字之一來(lái)標(biāo)記，而不會(huì)使相鄰的兩個(gè)區(qū)域得到相同的數(shù)字?！?2擴(kuò)展閱讀費(fèi)爾馬大定理，起源于三百多年前，挑戰(zhàn)人類3個(gè)世紀(jì)，多次震驚全世界，耗盡人類眾多最杰出大腦的精力，也讓千千萬(wàn)萬(wàn)業(yè)余者癡迷。終于在1994年被安德魯·懷爾斯攻克。1637年，法國(guó)業(yè)余大數(shù)學(xué)家費(fèi)爾馬（PierredeFremat）在“算術(shù)”的關(guān)于勾股數(shù)問(wèn)題的頁(yè)邊上，寫下猜想：a^n＋b^n＝c^n是不可能的（這里n大于2；a，b，c，n都是非零整數(shù))。哥德巴赫猜想。1742年6月7日，德國(guó)數(shù)學(xué)家哥德巴赫在寫給著名數(shù)學(xué)家歐拉的一封信中，提出了兩個(gè)大膽的猜想： 一、任何不小于6的偶數(shù)，都是兩個(gè)奇質(zhì)數(shù)之和； 二、任何不小于9的奇數(shù)，都是三個(gè)奇質(zhì)數(shù)之和。 這就是數(shù)學(xué)史上著名的“哥德巴赫猜想”。顯然，第二個(gè)猜想是第一個(gè)猜想的推論。因此，只需在兩個(gè)猜想中證明一個(gè)就足夠了。 1966年，我國(guó)著名數(shù)學(xué)家陳景潤(rùn)攻克了“1＋2”，也就是：“任何一個(gè)足夠大的偶數(shù)，都可以表示成兩個(gè)數(shù)之和，而這兩個(gè)數(shù)中的一個(gè)就是奇質(zhì)數(shù)，另一個(gè)則是兩個(gè)奇質(zhì)數(shù)的積?！边@個(gè)定理被世界數(shù)學(xué)界稱為“陳氏定理”。53AutomaticProgramming自動(dòng)程序設(shè)計(jì)：讓計(jì)算機(jī)把用高級(jí)形式語(yǔ)言或自然語(yǔ)言描述的程序自動(dòng)轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行的程序的技術(shù)。主要技術(shù)方法程序分析與合成：自動(dòng)編程正確性驗(yàn)證：證明程序的正確性的理論和方法54NatureLanguageProcessing自然語(yǔ)言理解：如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語(yǔ)言。跨語(yǔ)言檢索、自動(dòng)問(wèn)答機(jī)器翻譯語(yǔ)音輸入、語(yǔ)音合成自動(dòng)文摘等主要技術(shù)方法語(yǔ)法、語(yǔ)義、句法的表示及分析技術(shù)語(yǔ)義的理解及可計(jì)算技術(shù)語(yǔ)言模型的構(gòu)建等55MachineLearning會(huì)學(xué)習(xí)是機(jī)器具有智能的重要標(biāo)志，是機(jī)器獲取知識(shí)，提高智能的根本途徑。目的：獲取新的事實(shí)及新的推理算法等內(nèi)部表現(xiàn)為新知識(shí)結(jié)構(gòu)的不斷建立和修改外部表現(xiàn)為性能的改善，即智能的提高。研究?jī)?nèi)容：如何使計(jì)算機(jī)能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)功能。人類學(xué)習(xí)機(jī)理機(jī)器學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)造技術(shù)56ExpertSystem專家系統(tǒng)是一個(gè)智能化的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)；是一種基于知識(shí)的智能推理系統(tǒng)；是一個(gè)能在某特定領(lǐng)域內(nèi)，以專家水平去解決該領(lǐng)域中困難問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序；問(wèn)題：解釋、預(yù)測(cè)、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等57PatternRecognition模式：客觀存在的事物形式稱之為模式。模式識(shí)別：是使計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事物進(jìn)行鑒別，并把它歸入與其相同或相似的模式中。具體應(yīng)用具體應(yīng)用手寫字符識(shí)別汽車牌照的識(shí)別指紋識(shí)別語(yǔ)音識(shí)別5859指紋識(shí)別60ComputerVision機(jī)器視覺(jué)：是一門用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)或模擬人類視覺(jué)功能的學(xué)科。人類80％以上的外部信息來(lái)自視覺(jué)從模式識(shí)別中發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科研究目標(biāo)：使計(jì)算機(jī)具有通過(guò)二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力對(duì)物體形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)等的感知對(duì)信息的描述、表示、存儲(chǔ)、識(shí)別與理解應(yīng)用領(lǐng)域衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤和制導(dǎo)、景物識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等醫(yī)學(xué)圖像分析、臟器重建等監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)61Robotics機(jī)器人學(xué)：電子學(xué)、人工智能、控制論、系統(tǒng)工程、精密機(jī)械、信息傳感、仿生學(xué)、生理學(xué)—綜合性技術(shù)學(xué)科研究?jī)?nèi)容視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感知器；研制用精密機(jī)械元件做成的手、腳等肢體與計(jì)算機(jī)之間的結(jié)合方式；研究機(jī)器人從三維空間搜索信息的處理方式研究識(shí)別外界環(huán)境的能力研究機(jī)器人判斷機(jī)理的工程化方法及相應(yīng)軟件621893年的蒸汽機(jī)器人1800年前張衡發(fā)明的記里鼓車1800年后的“木牛流馬”（仿制）記里鼓車是中國(guó)古代用于計(jì)算道路里程的車，由“記道車”發(fā)展而來(lái)。到后來(lái)，因?yàn)榧恿诵幸焕锫反蛞幌鹿牡难b置，故名“記里鼓車”。記里鼓車這是一種會(huì)自動(dòng)記載行程的車輛，是中國(guó)古代社會(huì)的科學(xué)家、發(fā)明家研制出的自動(dòng)機(jī)械物體，被機(jī)器人專家稱為是一種中國(guó)古代機(jī)器人。63工業(yè)機(jī)器人的誕生

進(jìn)入20世紀(jì)后，實(shí)用化的工業(yè)機(jī)器人相繼問(wèn)世。各種用途的機(jī)器人相繼問(wèn)世，許多夢(mèng)想成為了現(xiàn)實(shí)第一代示教再現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人在完成焊接工作62年GM研制的世界第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人Unimate日本90年代的機(jī)器人電子裝配生產(chǎn)線64服務(wù)機(jī)器人-外墻清洗移動(dòng)機(jī)器人玻璃清洗機(jī)器人服務(wù)機(jī)器人-導(dǎo)盲犬服務(wù)機(jī)器人-加油機(jī)器人娛樂(lè)機(jī)器狗娛樂(lè)機(jī)器人-足球機(jī)器人65軍用機(jī)器人-無(wú)人戰(zhàn)場(chǎng)車軍用機(jī)器人-飛行機(jī)器人軍用機(jī)器人-排彈移動(dòng)機(jī)器人空間機(jī)器人-月球車空間機(jī)器人-空間站操作臂水下機(jī)器人66分子納米機(jī)器人無(wú)人飛行機(jī)器人仿人機(jī)器人各種仿人手部67ArtificialNeuralNetwork人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一個(gè)用大量的簡(jiǎn)單處理單元經(jīng)廣泛并行互連所構(gòu)成的人工網(wǎng)絡(luò)，用于模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。應(yīng)用領(lǐng)域：神經(jīng)計(jì)算機(jī)：是在模擬人腦神經(jīng)組織結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的全新的計(jì)算系統(tǒng)。它是由大量簡(jiǎn)單計(jì)算單元通過(guò)豐富聯(lián)結(jié)而構(gòu)成的復(fù)雜計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)68IntelligentControl智能控制：驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)程人工智能與控制論、運(yùn)籌學(xué)、信息論的結(jié)合研究方向：智能機(jī)器人規(guī)劃與控制、智能過(guò)程規(guī)劃、智能過(guò)程控制、專家控制系統(tǒng)、語(yǔ)音控制以及智能儀器。69IntelligentRetrieval智能檢索的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的檢索實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言檢索實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言接口智能檢索系統(tǒng)所面臨的三大問(wèn)題如何建立一個(gè)能夠理解自然語(yǔ)言表述的詢問(wèn)的系統(tǒng)；如何根據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí)演繹出答案；理解詢問(wèn)和演繹答案所需要的知識(shí)都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)所表示的知識(shí)；70IntelligentDispatching&Command經(jīng)典問(wèn)題：推銷員旅行問(wèn)題推銷員從某個(gè)城市出發(fā)，訪問(wèn)每個(gè)城市一次，且只許一次，然后回到出發(fā)的城市。要求為推銷員尋找一條最短的旅行路線。尋找最佳調(diào)度和組合NP完全問(wèn)題的求解應(yīng)用領(lǐng)域汽車運(yùn)輸調(diào)度列車的編組與指揮空中交通管制軍事指揮等系統(tǒng)71KDD數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取出有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的信息或模式的非平凡過(guò)程。統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)的交叉學(xué)科72預(yù)測(cè)顧客在超市的購(gòu)物行為73尿布與啤酒

采用數(shù)據(jù)挖掘的成功典型案例是總部位于美國(guó)阿肯色州的WallMart零售商的“尿布與啤酒”的故事。WallMart擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它利用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的原始交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到了一個(gè)意外發(fā)現(xiàn)：跟尿布一起購(gòu)買最多的商品竟然是啤酒。如果不是借助于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘，商家決不可能發(fā)現(xiàn)這個(gè)隱藏在背后的事實(shí)：在美國(guó)，一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時(shí)也為自己買一些啤酒。有了這個(gè)發(fā)現(xiàn)后，超市調(diào)整了貨架的擺放，把尿布和啤酒放在一起，明顯增加了銷售額。74ArtificialLife人工生命用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。研究?jī)?nèi)容涉及生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等75GranularComputing&GroupIntelligenceGranularComputing粒度計(jì)算是新興起的一個(gè)研究領(lǐng)域，它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論,方法論,技術(shù)和工具的研究。粗略地說(shuō)，粒度計(jì)算是模糊信息粒度理論的超集，而粗糙集理論和區(qū)間計(jì)算是粒度數(shù)學(xué)的子集。Zadeh,T.Y.Lin,Y.Y.Yao,Pawlak,張鈸,張鈴SwarmIntelligence群體指的是“一組相互之間可以進(jìn)行直接通信或者間接通信的主體，它們能夠合作進(jìn)行分布問(wèn)題求解，產(chǎn)生出復(fù)雜智能行為的特性”。如蟻群、粒子群、魚(yú)群、群體機(jī)器人等。群體智能利用群體的優(yōu)勢(shì),在沒(méi)有集中