AI简介-人工智能(AI).ppt
人工智能原理人工智能原理教师：欧元汉办公室：院楼716电话：QQ：5970453教材：S.Russell and P.Norvig.Artificial Intelligence:A Modern Approach.中译本本周安排本周安排AI简介(Russell and Norvig:Chap.1 and 2)课程总览AI应用Act like humansAct rationallyThink like humansThink rationallyWhat is AI?(R&N)Discipline that systematizes and automates reasoning processes to create machines that:AI的目标是创建这样的一个计算机系统，该系统用于执行那些原本依赖人的智能才能完全的任务。AI 方法论：接受那些人才能做好（或做得更好）的任务定理证明 Prove a theorem下棋 Play chess外科手术规划 Plan a surgical operation疾病诊断 Diagnose a disease在建筑物内自如的行走 Navigate in a building并建立一个计算机系统自动的完成这样的任务但是我们是否要把人类思维与行为中不完美的地方同样的进行复制呢？Act like humansAct rationallyThink like humansThink rationally这里，计算机怎样去执行一个任务无关紧要重要的是一步一步合理的执行 建立及处理符号知识的能力（定义，概念，定理，低层次的推理活动之间是如何相互影响的，例如如何由杂乱的信号到符号的描述？Act like humansAct rationallyThink like humansThink rationally机器是否能够智能的行动机器是否能够智能的行动/思考？思考？“If there were machines which bore a resemblance to our bodies and imitated our actions as closely as possible for all practical purposes,we should still have two very certain means of recognizing that they were not real men.The first is that they could never use words,or put together signs,as we do in order to declare our thoughts to others Secondly,even though some machines might do some things as well as we do them,or perhaps even better,they would inevitably fail in others,which would reveal that they are acting not from understanding,”Discourse on the Method,by Descartes(1598-1650)图灵测试图灵测试(Turing Test):http:/plato.stanford.edu/entries/turing-test/阿兰.图灵（Alan Turing）1950年提出房间内的计算机要求对人类质询者提出的问题进行回答，如果根据这些问题的回答，若人类质询者无法判断这些响应来自于人还是计算机，则说这样的机器系统通过了图灵测试要求具备的能力：自然语言处理，知识表示，自动推理，学习，无身体接触Chinese Room(J.Searle)机器是否能够智能的行动机器是否能够智能的行动/思考？思考？Chinese Room(J.Searle)Searle 不认为人造的系统可以产生意识。他的中文室（Chinese Room）思考实验，就是设计来证明一个系统可以展现出看起来有智能的行为，但完全不懂自己在做什么，也不可能有意识。机器是否能够智能的行动机器是否能够智能的行动/思考？思考？这是一个非常有名的思考实验，论证也非常有吸引力，但也不乏反对的声音。然而，不论支持或反对，都一样突显了中文室实验要问的核心问题：简单的运作与复杂的心灵之间的关系为何？跟 Searle 一样认为中文室不懂中文的人，必须试着解释为什么我们的大脑可以产生有意识的心灵。认为中文室懂中文的人，也必须试着解释，机器在什么样的情况下能产生有意识的心灵。这些，都仍然是没有明确解答的问题。机器是否能够智能的行动机器是否能够智能的行动/思考？思考？图灵测试的一个应用图灵测试的一个应用CAPTCHA:Completely Automatic Public Turing tests to tell Computers and Humans Apart已由卡内基梅隆大学注册商标，CAPTCHA(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的目的是区分计算机和人类的一种程序算法，这种程序必须能生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的图片文本等例如：变型扭曲的文字，要求用户去识别应用实例：只有人亲自操作才能打开email Can Machines Act/Think Intelligently?Yes！当“智能”特指信息处理这一狭义的定义时AI取得了一些瞩目的成就，表明了一些需要智能才能处理的任务能够由机器自动完成但是AI的每一步成功都更进一步限制了我们一直讨论的“人工智能”这个名词中“智能”的概念AI的应用成就的应用成就计算机已经赢得了多个世界冠军，包括西洋跳棋，国际象棋，但其围棋水平却十分低下，至今扔无法做得更好AI 已被用于许多的系统：电玩，路径规划，后勤规划，药物研制，医学诊断，硬件软件故障自动排除，语音识别，交通监控，面部识别，医学图像分析，部件检测 等等 斯坦福的机器驾驶汽车，在沙漠中自主驾驶了132英里有些工业领域（例如汽车工业，电子工业）已经高度的机器人化，在医疗领域，机器人进行脑部及心脏外壳手术，航天领域，机器人进行火星探测，然而，家庭机器人目前看起来还是一个遥远的未来梦想DARPA Grand Chanllenge 2005冠军 StanleyDARPA Grand ChanllengeDARPA Grand ChanllengeGrand ChallengeCash prizes($1 to$2 million)offered to first robots to complete a long course completely unassistedStimulates research in vision,robotics,planning,machine learning,reasoning,etc2004 Grand Challenge:150 mile route in Nevada desertFurthest any robot went was about 7 miles but hardest terrain was at the beginning of the course2005 Grand Challenge:132 mile raceNarrow tunnels,winding mountain passes,etcStanford 1st,CMU 2nd,both finished in about 6 hours2007 Urban Grand ChallengeThis November in Victorville,CaliforniaCMU 1st Stanley RobotStanford Racing Team www.stanfordracing.org Next few slides courtesy of Prof.Sebastian Thrun,Stanford UniversityTouareg interfaceLaser mapperWireless E-StopTop level controlLaser 2 interfaceLaser 3 interfaceLaser 4 interfaceLaser 1 interfaceLaser 5 interfaceCamera interfaceRadar interfaceRadar mapperVision mapperUKF Pose estimationWheel velocityGPS positionGPS compassIMU interfaceSurface assessmentHealth monitorRoad finderTouch screen UIThrottle/brake controlSteering controlPath plannerlaser mapvehicle state(pose,velocity)velocity limitmapvision mapvehiclestateobstacle listtrajectoryRDDF databasedriving modepause/disable commandPower server interfaceclocksemergency stoppower on/offLinux processes start/stopheart beatscorridor SENSOR INTERFACE PERCEPTION PLANNING&CONTROL USER INTERFACEVEHICLEINTERFACERDDF corridor(smoothed and original)Process controllerGLOBALSERVICEShealth statusdataData loggerFile systemCommunication requestsvehicle state(pose,velocity)Brake/steeringCommunication channelsInter-process communication(IPC)serverTime serverroad centerPlanning=Rolling out Trajectories2004:Barstow,CA,to Primm,NV150 mile off-road robot race across the Mojave desertNatural and manmade hazardsNo driver,no remote controlNo dynamic passingFastest vehicle wins the race(and 2 million dollar prize)DARPA Urban Chanllenge 2007.11看影片Can Machines Act/Think Intelligently?Yes！当“智能”特指信息处理这一狭义的定义时AI取得了一些瞩目的成就，表明了一些需要智能才能处理的任务能够由机器自动完成Maybe yes,maybe notSome Big Open QuestionsAI(尤其是“理性智能体”方法）假设智能行为仅仅基于信息的处理，这样的假设是否恰当？如果是，那么人类大脑能够机械的处理那些对于计算机来说十分困难的任务吗？对于人类，“智能”与其他的“人类本能”之间的接口在何处？智能如何与情绪感觉产生联系？一个人“觉得”他理解了某样东西到底意味着什么?这样的一个借口对于智能来说，是否是十分关键的？有可能存在一种完全独立于人智能产生理论?那么人的身体在其中没有起到作用吗？Some Big Open QuestionsAI(尤其是“理性智能体”方法）假设智能行为仅仅基于信息的处理，这样的假设是否恰当？如果是，那么人类大脑能够机械的处理那些对于计算机来说十分困难的任务吗？对于人类，“智能”与其他的“人类本能”之间的接口在何处？智能如何与情绪感觉产生联系？一个人“觉得”他理解了某样东西到底意味着什么?这样的一个借口对于智能来说，是否是十分关键的？有可能存在一种完全独立于人智能产生理论?那么人的身体在其中没有起到作用吗？电影电影 I,Robot,最让人印象深刻的不是机器人能最让人印象深刻的不是机器人能够完成那些复杂的任务，而是其混杂了许多人类够完成那些复杂的任务，而是其混杂了许多人类的感情及基于感情的推理（特别是自我一时，对的感情及基于感情的推理（特别是自我一时，对死亡的恐惧，是非的分辨死亡的恐惧，是非的分辨)AI contributes to building an information processing model of human beings,just as Biochemistry contributes to building a model of human beings based on bio-molecular interactionsBoth try to explain how a human being operatesBoth also explore ways to avoid human imperfections(in Biochemistry,by engineering new proteins and drug molecules;in AI,by designing rational reasoning methods)Both try to produce new useful technologiesNeither explains(yet?)the true meaning of being humanAI 的主要领域的主要领域知识表示搜索，尤其启发式搜索（数码问题，博弈）规划不确定推理（包括概率推理）学习Agent结构机器人与感知自然语言处理Search搜索Knowledgerep.知识表示Planning规划Reasoning推理Learning学习Agent智能体Robotics机器人Perception感知Naturallanguage自然语言.ExpertSystems专家系统Constraintsatisfaction 约束满足 AI 发展简史发展简史1956:“Artificial Intelligence”名称的提出60s:搜索与博弈，叙事逻辑与定理证明70s:机器人，感知，知识表示，专家系统,80s:更多的专家系统涌现，AI 成为一个工业90s:理性智能体，概率推理，机器学习00s:集成多种AI方法的系统，机器学习，不确定推理，机器人再次成为热点人工智能原理人工智能原理 课程计划1 AI概述2 盲目搜索 作业13 Python语言4 启发式搜索作业25 约束满足6 博弈作业37 命题逻辑8 一阶逻辑 作业4人工智能原理人工智能原理 课程计划9 一阶逻辑推理 作业510 不确定性 作业611 贝叶斯推理作业712 模糊推理作业813 人工神经网络14 聚类15 KDTree16 视觉人工智能原理人工智能原理 课程计划实验 1 Python语言 2 无信息搜索 3 启发式搜索 4 博弈搜索课程项目作业提交格式邮件题目按照如下格式填写 （学号）（姓名）AI作业（号）作业内容用WINRAR压缩成一个文件，文件名同上，即:（学号）（姓名）AI作业（号）
