人工智能与机器人47.pptx

人工智能与机器人人工智能与机器人人类智能人类智能 n n 人类智能，又叫自然智能，主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。当我们动用全身的感觉器官感受到外界的信息刺激之后，能够通过大脑进行记忆、联想、分析、判断等一系列思维活动，其结果就是做出一种决策，最后再通过我们的具体行动，把这一决策体现出来。人工智能人工智能 n n 人工智能人工智能(Artificial Intelligence(Artificial Intelligence，简称，简称AI)AI)，也，也称作机器智能，称作机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。同样，人工智能也主要包以延伸人们智能的科学。同样，人工智能也主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。只含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。只不过这三个方面是通过不过这三个方面是通过“机器机器”系统，而不是系统，而不是“人人”这一系统来完成。（楼道感应灯）这一系统来完成。（楼道感应灯）我们为何需要人工智能 一、做人类做不到的事情一、做人类做不到的事情二、做人类做不好的事情做人类做不好的事情三、做对人类有危险的事情三、做对人类有危险的事情人工智能可以为我们做什么人工智能可以为我们做什么n n1.模式识别模式识别 模式，是指已经界定好的，用来供模仿的一个标本或标准。模式识别就是指识别出这个标本或标准。人工智能所研究的模式识别是指用“机器”代替人类或帮助人类感知模式，也就是使一个“机器”系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。模式识别主要需要建立的是语音识别和图像识别体系。n n语音识别语音识别 语音识别研究的目的就是让机器语音识别研究的目的就是让机器“听懂听懂”人类人类口述的语言。包括两方面的含义：其一是逐字逐口述的语言。包括两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。语音识别系应，而不拘泥于所有词的正确转换。语音识别系统从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和连续统从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和连续语音三种。从服务对象的角度可分为特定人与非语音三种。从服务对象的角度可分为特定人与非特定人。即系统只针对一个用户或可用于任意用特定人。即系统只针对一个用户或可用于任意用户。户。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。（2）声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型通常将获取的语音特征通过学习算法产生。在识别时将输入的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别结果。（3）语言模型与语言处理：语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。对小词表语音识别系统，往往不需要语言处理部分。图像识别图像识别 图形刺激作用于感觉器官，人们辨图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程。也认出它是经验过的某一图形的过程。也称图像再认。在图像识别中，既要有当称图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像的再认。自然语言理解自然语言理解“机器机器”要能够理解自然语言，需要达到以下三个要能够理解自然语言，需要达到以下三个标准：标准：n n一是能正确理解人类的自然语言输入的信息，并一是能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。能正确答复（或响应）输入的信息。n n二是对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述二是对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。输入的内容。n n三是能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语三是能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。机器翻译机器翻译 自然语言理解大致可分为机器翻译、语义理解及人机会话技术几个方面。其中机器翻译(machine translation)，又称机译(MT)，就是利用“机器”把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。翻译机器所依赖的自动翻译技术包括语音翻译和文字翻译，主要的关键技术有四个方面：单词分析，语法分析，意义分析和文理分析。机器学习机器学习n n 人的智能是通过学习来获得进步的，学习的能力是我们人类的自然属性。而人工智能研究上最突出和最重要的一个方面，就是机器学习。首先，我们要赋予“机器”一个最基本的智能基础。这一智能基础就是专家系统与问题求解系统。专家系统专家系统 专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。当前机器学习的研究成果中，专家系统是发展比较快的一个分支。专家系统与传统的计算机程序有着本质的不同,专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。所以，发展专家系统的关键是提高“机器”的自学习能力，这种能力越高，对专家知识的表达和运用就越好，专家系统的作用也就越显著。问题求解问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序，如国际象棋、中国象棋、围棋等，我们今天下棋程序，如国际象棋、中国象棋、围棋等，我们今天在网上都可以找到各种各样的人机对弈软件。在下棋程在网上都可以找到各种各样的人机对弈软件。在下棋程序中，应用到的某些技术，如向前看几步，还有把困难序中，应用到的某些技术，如向前看几步，还有把困难的问题分成一些比较容易的子问题等，其实就是数据库的问题分成一些比较容易的子问题等，其实就是数据库搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。问题求解程序不仅是能够下棋，还有一个重要的应问题求解程序不仅是能够下棋，还有一个重要的应用就是符号运算，可以把各种数学公式符号汇编在一起，用就是符号运算，可以把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，这就极大地方便了科学家和工其性能达到很高的水平，这就极大地方便了科学家和工程师们的工作，帮助他们从繁重的手工计算劳动中解脱程师们的工作，帮助他们从繁重的手工计算劳动中解脱出来，集中精力做好对问题的分析和对工作整体的把握出来，集中精力做好对问题的分析和对工作整体的把握上。有些高级的问题求解程序，已经具备了一定的上。有些高级的问题求解程序，已经具备了一定的“机机器学习器学习”智能，能够利用在被使用过程中积累起来的智能，能够利用在被使用过程中积累起来的“经验经验”，自动地来改善和提高其自身性能。，自动地来改善和提高其自身性能。智能机器人智能机器人 智能机器人是人工智能中的最重要的应用，机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程：1.1.第一代（程序控制）机器人；2.2.第二代（自适应）机器人；3.3.第三代（智能）机器人；第一代（程序控制）机器人：这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的。一种是由设计师预先按工作流程编写好程序，存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，就要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还是需要技术人员的协调工作。目前这种机器人已经有了一些商品化的产品，我们在后面所讲述的内容中，也将主要以这一类产品作为课堂学习的器材。第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务，而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。1.5 人工智能的发展目标人工智能的发展目标 人工智能的发展目标可以分为近期目标和远期人工智能的发展目标可以分为近期目标和远期目标。目标。n n近期目标：能模拟人类的部分智能行为，代替人类近期目标：能模拟人类的部分智能行为，代替人类的部分工作。这一目标正在实现的过程中，例如目的部分工作。这一目标正在实现的过程中，例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。系统、机器学习系统、机器人等。n n远期目标：不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智远期目标：不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，达到甚至超过人类智能的水平。达到甚至超过人类智能的水平。走进机器人世界走进机器人世界机器人的定义机器人的定义n n 目前科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。人类制造机器人的三原则：人类制造机器人的三原则：1、机器人不应伤害人类；、机器人不应伤害人类；2、机器人应遵守人类的命令，与第一条违、机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；背的命令除外；3、机器人应能保护自己，与第一条相抵触、机器人应能保护自己，与第一条相抵触者除外。者除外。这是给机器人赋予的伦理性纲领。机器人学术界一直将这三原则作为机器人开发的准则。2.2 机器人的发展历程机器人的发展历程三千年前的歌者两千年张衡发明的指南车近年的弧焊机器人2.3 机器人的分类及应用机器人的分类及应用 工业机器人工业机器人服务机器人服务机器人娱乐机器娱乐机器人人军用机器人军用机器人教育机器人教育机器人观察与思考：观察与思考：1、机器人一定要做成像人一样的形状吗？2、举几个例子，看看机器人都能帮助我们人类做什么？3、通过学习，你能正确理解“将有形的机器人无形化”这句话的意思吗？机器人机器人本体机器人控制系统机械本体运动、动力系统主控系统感知系统机器人的构成机器人的构成 机器人 机器人本体机器人控制系统机械本体运动、动力系统 主控系统感知系统 传感系统 主控系统 运动动力系统 外界信息机器人的灵魂机器人的灵魂控制系统控制系统n n输入：输入：该信息来自机器人的传感器；n n程序：程序：你想让机器人遵循的一种规则或指令；n n输出：输出：机器人的运动，通常包括马达（运转）、灯和声音 信息转化下达命令 机器人工作过程图机器人的大脑机器人的大脑主控系统主控系统可调电阻可调电阻 传感器板接口传感器板接口 通用接口通用接口 9V 9V电池接口电池接口 4.5V 4.5V电池接口电池接口单片机单片机开关接口下载接口电机接口机器人的感官机器人的感官传感系统传感系统n n避障传感器功能及原理避障传感器功能及原理 跳线 轨迹识别传感器功能及原理轨迹识别传感器功能及原理 轨迹识别传感器 声音传感器功能及原理声音传感器功能及原理 声音传感器 光敏传感器功能及原理光敏传感器功能及原理 光敏传感器 跳线 机器人的身体机器人的身体机器人本体机器人本体 赋予机器人赋予机器人“智慧智慧”机器人智慧的来源机器人智慧的来源计算机程序计算机程序 计算机程序的核心计算机程序的核心算法算法 什么是算法什么是算法算法包含两方面内容：算法包含两方面内容：1、数据。、数据。2、操作步骤，也就是算法。、操作步骤，也就是算法。一架飞机每分钟飞行20千米，问每小时能飞行多少千米？在这道应用问题中，20千米和每小时是（数据），根据问题我们列出的乘法算式（20千米60）就是算法，得数1200千米（算法结果）。这道应用问题我们采用了乘法算法，若我们采用加法（20千米20千米20千米 ）加60次，也可以得出1200千米的结果。但显然加法的算法不好。如用减法或除法那就是错误的算法了。根据这个例子，我们不难看出，算法是程序的灵魂与核心，一个算法的优劣就决定着程序的好坏及是否正确。步骤的安排有不同的方式，主要是以下三种：1、顺序模式、顺序模式 顺序模式就是一步一步来，做完一步再做下一步。编写程序的时候，就是表示为执行完一个步骤，再按顺序执行下一个步骤。其程序结构为顺序结构。2、选择模式、选择模式 选择，就是在不同的结果里确定一个，然后执行下一步的操作。编写程序的时候，其程序结构为选择结构。3、循环模式、循环模式 循环模式，就是不断地重复一个动作，直到完成最初计划好的重复次数为止。编写程序的时候，其程序结构为循环结构。算法有哪些特征算法有哪些特征n n1、有限性、有限性n n2、确定性、确定性n n3、输出（结果）性、输出（结果）性n n4、有效性、有效性算法的表示方法算法的表示方法n n1、用自然语言表示算法。、用自然语言表示算法。n n2、用伪代码表示算法、用伪代码表示算法n n3、用流程图表示算法。、用流程图表示算法。起止框 处理框 流程线 判断框 输入输出框让机器人行动起来让机器人行动起来n n1、解析算法 解析算法是指用数学表达式来表示事务间的数量关系。通常就是我们日常生活中的算术。例如：多边形的外角表达式 360。N（边数）让机器人行动起来让机器人行动起来2 递归算法 递归算法是指按规律的递增（或递减）一定数值，直到完成任务。让机器人行动起来让机器人行动起来n n3、枚举算法、枚举算法 在现实生活中又叫做搜索，就是列举出问题所有可能的结果，并在逐一识别的过程中，搜索到正确的答案，并保留符合要求的结果。注意：当问题的全部可能的个数不多的时候，才能用枚举。3、枚举算法实例 救护机器人：在机器人的前、左、右三个方向分别装有避障传感器。机器人在行进中会遇到以下情况：1、前避障传感器有信号 左边有信号，右边也有信号。左边有信号，右边也有信号。左边有信号，右边没有信号。左边有信号，右边没有信号。右边也有信号，左边没信号。右边也有信号，左边没信号。右边没有信号，左边也有信号右边没有信号，左边也有信号2、前避障传感器没有信号 左边有信号，右边也有信号。左边有信号，右边也有信号。左边有信号，右边没有信号。左边有信号，右边没有信号。右边也有信号，左边没信号。右边也有信号，左边没信号。右边没有信号，左边也有信号右边没有信号，左边也有信号 3、枚举算法实例n n机器人前进的时候，当前避障传感器有信号时候，机器人前进的时候，当前避障传感器有信号时候，第一组四种情况相对应的动作结果为：第一组四种情况相对应的动作结果为：n n1 1、左边有信号，右边也有信号的时候，动作为后退，、左边有信号，右边也有信号的时候，动作为后退，返回继续判断。返回继续判断。n n2 2、左边有信号，右边没信号的时候，动作为右转，、左边有信号，右边没信号的时候，动作为右转，返回继续判断。返回继续判断。n n3 3、右边有信号，左边没信号的时候，动作为左转，、右边有信号，左边没信号的时候，动作为左转，返回继续判断。返回继续判断。n n4 4、右边没有信号，左边也没有信号的时候，动作为、右边没有信号，左边也没有信号的时候，动作为左转，返回继续判断。左转，返回继续判断。3、枚举算法实例n n机器人前进的时候，当前避障传感器没有信号时候，机器人前进的时候，当前避障传感器没有信号时候，第二组四种情况相对应的动作结果为：第二组四种情况相对应的动作结果为：n n1 1、左边有信号，右边也有信号的时候，动作为前、左边有信号，右边也有信号的时候，动作为前进，返回继续判断。进，返回继续判断。n n2 2、左边有信号，右边没信号的时候，动作为右转，、左边有信号，右边没信号的时候，动作为右转，返回继续判断。返回继续判断。n n3 3、右边有信号，左边没信号的时候，动作为左转，、右边有信号，左边没信号的时候，动作为左转，返回继续判断。返回继续判断。n n4 4、右边没有信号，左边也没有信号的时候，动作、右边没有信号，左边也没有信号的时候，动作为前进，返回继续判断。为前进，返回继续判断。让机器人行动起来让机器人行动起来n n4、查找算法、查找算法 查找法是指用比较少的步骤或比较短的时间找到所需的对象。通常，在程序中将按照查找的结果（找到或未找到）来决定下一步将如何进行。让机器人行动起来让机器人行动起来n n5、排序算法、排序算法 排序算法是指将杂乱无章的数据变成有序排序算法是指将杂乱无章的数据变成有序数据。数据。演讲完毕，谢谢观看！附录资料：人工智能简介附录资料：人工智能简介About Teaching Plan基本要求：基本要求：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是目前迅速发展的一门智能机器的一个分支，是目前迅速发展的一门新兴学科，新思想新方法层出不穷。新兴学科，新思想新方法层出不穷。其基本思想是利用机器来模仿和执行人脑的功能，其基本思想是利用机器来模仿和执行人脑的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。对于培养学生计算机技术的应用能力，开阔思对于培养学生计算机技术的应用能力，开阔思路和视野，有重要意义。路和视野，有重要意义。About Teaching Plan因此，要求学生掌握知识表示知识表示和问题求解问题求解的几种常用方法，尤其是不确定性推理不确定性推理；掌握机器学习机器学习基本概念，了解几种机器学习方法机器学习方法尤其是神经网络学习方法；神经网络学习方法；掌握专家系统的概念，了解专家系统设计方法专家系统设计方法，掌握一些智能控制方法智能控制方法，了解国内外人工智能研究尤其是机器人的最新进展；最新进展；具有一定的人工智能编程设计能力人工智能编程设计能力（利用Lisp或Prolog语言）。About Teaching Plan课程内容以及学时分配课程内容以及学时分配人工智能引论(1)人工智能概念及与计算机的关系，研究途径、内容和应用领域概况介绍，其他最新材料其他最新材料。符号主义、连接主义、行为主义三大流派人工智能数学基础(1)知识表示方法（2）状态空间法、问题归约法，谓词逻辑法、产生式表示法（动物识别系统）；CLIPS语言；语义网络法、框架法（这是结构化表示）；剧本、过程、Petri网、面向对象的表示。About Teaching Plan搜索技术和策略（3-4）状态空间法，盲目搜索和启发式搜索，A*算法；海伯伦理论、消解原理和策略；与或形推理和搜索策略；其他求解技术。不确定推理技术（3-4）主观Bayes理论；可信度方法和证据理论；系统组织技术；非单调推理；Rete快速算法；模糊推理技术；基于语义网络和框架不确定推理；专家系统（2）专家系统概念、结构和知识获取；黑板模型、知识组织、管理及系统建造和开发工具；专家系统举例及编程。人工智能程序设计人工智能程序设计（1）人工智能语言基本机制：LISP和PROLOG。About Teaching Plan模式识别导论（3）模式识别专题：概率模式识别。模式识别专题：结构模式识别机器学习（1）：机械,解释经验,事例,归纳,概念,类比学习等；统计,结构,模糊模式识别。专题讲座（3次）1)神经网络基本理论和应用(史奎凡课程：安排于人工智能理论与应用课程内)；2)智能体（Agent）；3)自然语言处理；4)智能控制和机器人科学智能控制的结构理论和研究领域，智能控制系统及应用示例；机器人规划、机器视觉和自然语言理解等。About Teaching Plan实践：1)搜索技术和策略2)不确定推理技术3)专家系统：动物识别系统4)模式识别技术5)调研：搜索技术和策略、不确定推理技术、统计模式识别、机器学习等四个领域进展报告。Chapter One:Brief Introduction to Artificial Intelligence1.1.What is AI?What is AI?人工智能（人工智能（人工智能（人工智能（Artificial Intelligence,AIArtificial Intelligence,AI）是当前科学技发展的一门前是当前科学技发展的一门前是当前科学技发展的一门前是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。现的新兴学科以及正在发展的学科。现的新兴学科以及正在发展的学科。现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在它是在它是在它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综综综综合性的边缘学科合性的边缘学科合性的边缘学科合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评并取得了很高的评并取得了很高的评并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为2020世纪的三世纪的三世纪的三世纪的三大科学技术成就。大科学技术成就。大科学技术成就。大科学技术成就。Intelligence智能是知识与智力的总合。智能是知识与智力的总合。知识知识智能行为的基础；智能行为的基础；智力智力获取知识并运用知识求解问题的能力。获取知识并运用知识求解问题的能力。智能具有以下特征：智能具有以下特征：(1)具有感知能力具有感知能力指人们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感指人们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力；觉器官感知外部世界的能力；(2)具有记忆与思维的能力具有记忆与思维的能力这是人脑最重要的功能，亦是人之所以有这是人脑最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因；智能的根本原因；(3)具有学习能力及自适应能力；具有学习能力及自适应能力；(4)具有行为能力。具有行为能力。Artificial Intelligence人工智能人工智能计算机科学的一个分支，是智能计算机系统，即人类智慧计算机科学的一个分支，是智能计算机系统，即人类智慧在机器上的模拟，或者说是人们使机器具有类似于人的智慧（在机器上的模拟，或者说是人们使机器具有类似于人的智慧（对语言对语言能理解、能学习、能推理）。能理解、能学习、能推理）。2.Brief History of AI(1)孕育（孕育（1956年前）年前）古希腊的古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的），给出了形式逻辑的基本规律。基本规律。英国的哲学家、自然科学家英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（培根）（1561-1626），系统地给），系统地给 出了归纳法。出了归纳法。“知识就是力量知识就是力量”德国数学家、哲学家德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨）实现了布莱尼茨 的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统布尔布尔代数。代数。美籍奥地利数理逻辑学家美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（哥德尔）（1906-1978），证明），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。英国数学家英国数学家Turing(图灵图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能计算机与智能”的论文。图灵奖。的论文。图灵奖。美国数学家美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机发明了电子数字计算机ENIAC美国神经生理学家美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。建立了第一个神经网络数学模型。美国数学家美国数学家Shannon（香农）香农）,1948年发表了通讯的数学理论，年发表了通讯的数学理论，代表了代表了“信息论信息论”的诞生。的诞生。(2)形成（形成（1956-19691956-1969）1956年提出了年提出了“Artificial Intelligence（人工智能）人工智能）”1956年年夏夏由由麻麻省省理理工工学学院院的的J.McCarthy、M.L.Minsky,IBM公公司司信信息息研研究究中中心心的的 N.Rochester,贝贝尔尔实实验验室室的的 C.E.Shannon共共同同发发起起，邀邀请请了了 Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等等人人，10位位数数学学家家、信信息息学学家家、心心理理学学家家、神神经经生生理理学学家家、计计算算机机科科学学家家，在在Dartmouth大大学学召召开开了了一一次次关关于于机机器器智智能能的的研研讨讨会会，会会上上 McCarthy 提提议议正正式式采采用用了了 Artificial Intelligence（人人工工智智能能）这这一一术术语语。这这次次会会议议，标标志志着着人人工工智能作为一门新兴学科正式诞生了。智能作为一门新兴学科正式诞生了。McCarthy（麦卡锡）麦卡锡）人工智能之父人工智能之父。这次会议之后的这次会议之后的10年间，人工智能的研究取得了许多引人瞩目的成就年间，人工智能的研究取得了许多引人瞩目的成就.机器学习方面：机器学习方面：塞缪尔于塞缪尔于1956年研制出了跳棋程序，该程序能从棋谱年研制出了跳棋程序，该程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；在定理证明方面：王浩于在定理证明方面：王浩于1958年在年在IBM机上证明了数学原理中有关机上证明了数学原理中有关命题演算的全部定理（命题演算的全部定理（220条），还证明了谓词演算中条），还证明了谓词演算中150条定理条定理85%；1965年，鲁宾逊（年，鲁宾逊（Robinson）提出了消解原理；提出了消解原理；在模式识别方面：在模式识别方面：1959年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序；年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序；1965年年罗伯特（罗伯特（Robert）编制出可辨别积木构造的程序；编制出可辨别积木构造的程序；在问题求解方面：在问题求解方面：1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序问题的思维规律，编制了通用问题求解程序GPS,可以用来求解可以用来求解11种不同种不同类型的问题；类型的问题；在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆（在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）自自1965年年开始进行专家系统开始进行专家系统DENDRAL（化学分析专家系统），化学分析专家系统），1968年完成并投年完成并投入使用；入使用；在人工智能语言方面：在人工智能语言方面：1960年年McCarthy等人建立了人工智能程序设计等人建立了人工智能程序设计语言语言Lisp，该语言至今仍是建造智能系统的重要工具；该语言至今仍是建造智能系统的重要工具；1969年成立了国际人工智能联合会议（年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences On Artificial Intelligence）(3)发展（发展（1970年以后）年以后）70年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。以以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出知年提出知识工程的概念，以知识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。识工程的概念，以知识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。著名专家系统的有：著名专家系统的有：1.DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学化学分析专家系统（斯坦福大学1968）2.MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工符号数学专家系统（麻省理工1971）3.MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学1973）4.CASNET(Causal ASsciational Network)诊断和治疗青光眼的专家咨询系诊断和治疗青光眼的专家咨询系统（拉特格尔斯（统（拉特格尔斯（Rutgers）大学大学70年代中）年代中）5.CADUCEUS(原名原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）；医疗咨询系统（匹兹堡大学）；6.HEARSAY I 和和II语音理解系统（卡内基语音理解系统（卡内基-梅隆大学）梅隆大学）7.PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学地质勘探专家系统（斯坦福大学1976）8.XCON计算机配置专家系统（卡内基计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学梅隆大学1978）80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有千人参加。硬件公司有上千个。并进行年世界大会有千人参加。硬件公司有上千个。并进行Lisp硬件、硬件、Lisp机的研究。机的研究。在专家系统及其工具越来越商品化的过程中在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业了一门旨在生产和加工知识的新产业知识产业。应该说，知知识产业。应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。之一。同年代，同年代，1986年年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络的根本问题之一。经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络的根本问题之一。从此，神经网络的研究进入新的高潮。从此，神经网络的研究进入新的高潮。90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。日本政府于日本政府于1992年结束了为期十年的称为年结束了为期十年的称为“知识信息处理体统知识信息处理体统”的第五代计算机系统研究开发计划。并开始了为期十年的实况计的第五代计算机系统研究开发计划。并开始了为期十年的实况计算（算（Real Word Computing）计划。计划。3.Research Objects and Main Contents(1)人工智能的研究目标人工智能的研究目标 人工智能的长期研究目标：构造智能计算机。人工智能的长期研究目标：构造智能计算机。人工智能的近期研究目标：人工智能的近期研究目标：使现有的电子计算机更聪明，更有用，使它不仅能做一般的数值计使现有的电子计算机更聪明，更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为的部分智能行为。(2)人工智能研究的基本内容人工智能研究的基本内容 1.机器感知机器感知 以机器视觉与机器听觉为主。以机器视觉与机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径，是使机器具有智能不可机器感知是机器获取外部信息的基本途径，是使机器具有智能不可 或缺的组成部分，对此人工智能中已形成两个专门的研究领域或缺的组成部分，对此人工智能中已形成两个专门的研究领域 模式识别和自然语言理解。模式识别和自然语言理解。2.机器思维机器思维 指通过感知的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处指通过感知的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处 理。理。主要开展以下几方面的研究：主要开展以下几方面的研究：(1)知识表示知识表示 (2)知识的组织，累计，管理技术知识的组织，累计，管理技术 (3)知识的推理知识的推理 (4)各种启发式搜索及控制策略各种启发式搜索及控制策略 (5)神经网络，人脑的结构及其工作原理神经网络，人脑的结构及其工作原理3.机器学习机器学习 使计算能自动获取知识，能直接向书本学习，能通过与人谈话学习，使计算能自动获取知识，能直接向书本学习，能通过与人谈话学习，能通过对环境的观察学习，并能在实践中自我完善。能通过对环境的观察学习，并能在实践中自我完善。4.机器行为机器行为 机器行为主要指计算机的表达能力，即机器行为主要指计算机的表达能力，即“说说”、“写写”、“画画”等，等，对智能机器人，还应该有人的四肢功能，即能走路，能取物，能操作对智能机器人，还应该有人的四肢功能，即能走路，能取物，能操作等。等。5.智能系统及智能计算机的构造技智能系统及智能计算机的构造技术术4.Research Objects and Main Contents人工智能面世以来，其研究途径存在两种不同的观点：人工智能面世以来，其研