人工智能(2版)[王万森编着][电子教案.ppt

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1、人工智能人工智能Artificial Intelligence；简称；简称AI王万森王万森人工智能诞生人工智能诞生51年年1956-20071人工智能的基本内容人工智能的基本内容人工智能基本概念、方法和技术人工智能基本概念、方法和技术 基本技术：基本技术：知识表示、推理、搜索、规划知识表示、推理、搜索、规划人工智能的主要研究、应用领域人工智能的主要研究、应用领域 机器感知：机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译 机器思维：机器思维：机器推理机器推理 机器学习：机器学习：符号学习；连接学习符号学习；连接学习 机器行为：机器行为：智能控制智能

2、控制 智能机器：智能机器：智能机器人；机器智能智能机器人；机器智能 智能应用：智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计博弈；自动定理证明；自动程序设计 专家系统；智能决策；智能检索；智能专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能；智能CAI 智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等 人工智能新技术人工智能新技术 计算智能：计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算 人工生命：人工生命：人工脑；细胞自动机人工脑；细胞自动机 分布智能：分布智能：多多Agent,群体智能群体智能 数据挖掘：数据挖掘：知识发现；

3、数据挖掘知识发现；数据挖掘一个新兴的一个新兴的“智能科学与技术学科智能科学与技术学科”正在兴起正在兴起2本课程的主要内容本课程的主要内容第第1章：人工智能概述章：人工智能概述 定义，产生过程，基本内容，不同学派，研究和应用领域，近期发展分析定义，产生过程，基本内容，不同学派，研究和应用领域，近期发展分析第第2章：知识表示方法章：知识表示方法 谓词，产生式，语义网络、框架等谓词，产生式，语义网络、框架等第第3章：确定性推理章：确定性推理 自然演绎推理，归结推理，基于规则的演绎推理自然演绎推理，归结推理，基于规则的演绎推理第第4章：搜索策略章：搜索策略 状态空间的盲目搜索，状态空间的启发式搜索状态

4、空间的盲目搜索，状态空间的启发式搜索第第5章：计算智能章：计算智能 神经计算，进化计算，神经计算，进化计算，模糊计算模糊计算第第6章：非确定性推理章：非确定性推理 确定性理论，主观确定性理论，主观Bayese方法，证据理论，模糊推理方法，证据理论，模糊推理第第7章：机器学习章：机器学习 符号学习，连接学习符号学习，连接学习第第8章：自然语言理解章：自然语言理解 词法分析，句法分析，语义分析词法分析，句法分析，语义分析第第9章：章：分布智能分布智能 多多Agent技术，移动技术，移动Agent技术技术第第10章：高级专家系统章：高级专家系统 模糊专家系统，神经网络专家系统，基于模糊专家系统，神经

5、网络专家系统，基于Web的专家系统，分布式和协同的专家系统，分布式和协同式专家系统式专家系统3物质、能量、信息和智能物质、能量、信息和智能构成宇宙的三大要素：构成宇宙的三大要素：三大要素：三大要素：物质、能量与信息物质、能量与信息 信息：信息：是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在三大要素的基本关系：三大要素的基本关系：能量与物质之间的相互转换能量与物质之间的相互转换 能量之间的转换（电能能量之间的转换（电能-热能），物质之间的转换（粮食热能），物质之间的转换（粮食-酒）酒）能量转换为物质能量转换为物质 （电（电-光），物质

6、转换为能量光），物质转换为能量（煤（煤-电）电）信息是物质与能量的表现形式信息是物质与能量的表现形式 物质与能量表现为信息，或者产生信息物质与能量表现为信息，或者产生信息 信息可控制物质与能量的转换信息可控制物质与能量的转换 信息能够控制物质、能量自身及相互之间的转换信息能够控制物质、能量自身及相互之间的转换三大要素与智能三大要素与智能 人类的智能：人类的智能：物质物质(碳碳)+)+能量能量(生物电生物电)()(生物生物)信息信息 人造的智能：人造的智能：物质物质(硅硅)+)+能量能量(物理电物理电)()(电子电子)信息信息产业革命及其意义产业革命及其意义 是物质与能量领域的革命，放大了人的体

7、能是物质与能量领域的革命，放大了人的体能4信息、知识和智能信息、知识和智能信息、知识和智能信息、知识和智能 信息：信息：是由数据表达的客观事实是由数据表达的客观事实 知识：知识：是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规 律性的认识律性的认识 智能：智能：是指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活是指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活 动所表现出的综合能力动所表现出的综合能力三者之间的关系三者之间的关系 信息：信息：是形成知识的原料，是智能的加工对象是形成知识的原料，是智能的加工对象 知识：知识：是信息的关联，是由智能加工后的产品是信息的关

8、联，是由智能加工后的产品 智能：智能：是信息到知识的一个加工器是信息到知识的一个加工器信息革命及其意义信息革命及其意义 是信息与智能领域的革命，需要放大人的智能是信息与智能领域的革命，需要放大人的智能5第第1章章 人工智能概述人工智能概述AI的的定义定义及其研究目标及其研究目标AI的产生与发展的产生与发展AI研究的基本内容研究的基本内容AI研究的不同学派研究的不同学派AI的主要研究和应用领域的主要研究和应用领域AI近期发展分析近期发展分析我国智能科学技术教育体系我国智能科学技术教育体系61.1 AI的定义及其研究目标的定义及其研究目标AI的定义的定义形式化定义形式化定义 目前还没有目前还没有一

9、般解释一般解释 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能智能，或称机器智能无形式化定义的理由无形式化定义的理由 人工智能的严格定义依赖于对智能的定义人工智能的严格定义依赖于对智能的定义 即要定义人工智能，首先应该定义智能即要定义人工智能，首先应该定义智能 但智能本身也还无严格定义但智能本身也还无严格定义因此，应先对人类的自然智能进行讨论因此，应先对人类的自然智能进行讨论7何谓智能（自然智能）何谓智能（自然智能）自然智能自然智能 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力指人类和一些动物所具有的智力和行为能力人类的自然智能（简

10、称智能）人类的自然智能（简称智能）指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力。表现出的综合能力。人类大脑是如何实现智能的人类大脑是如何实现智能的 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 对人脑奥秘知之甚少对人脑奥秘知之甚少对人脑奥秘知道什么对人脑奥秘知道什么 结构：结构：1011-12 量级的神经元，分布并行量级的神经元，分布并行 功能：记忆、思维、观察、分析功能：记忆、思维、观察、分析 等等对智能的严格定义对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识8认识智能的观

11、点认识智能的观点思维理论思维理论 智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的一切智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的一切知识都是思维的产物。可望通过对思维规律和思维方法的知识都是思维的产物。可望通过对思维规律和思维方法的研究，来揭示智能的本质。研究，来揭示智能的本质。知识阈值理论知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程度。一个系统所智能取决于知识的数量及其可运用程度。一个系统所具有的可运用知识越多，其智能就会越高。具有的可运用知识越多，其智能就会越高。进化理论进化理论 是美国是美国MIT的的Brooks在对人造机器虫研究的基础上提在对人造机器虫研究的基础上提出来的。智能取决于感知和

12、行为，取决于对外界复杂环境出来的。智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，智能不需要知识、不需要表示、不需要推理，智的适应，智能不需要知识、不需要表示、不需要推理，智能可由逐步进化来实现。能可由逐步进化来实现。不一致，从层次结构再认识不一致，从层次结构再认识9智能的层次结构智能的层次结构高层智能高层智能 以大脑皮层（抑制中枢）为主，主要完成记忆、思维等以大脑皮层（抑制中枢）为主，主要完成记忆、思维等活动。活动。中层智能中层智能 以丘脑（感觉中枢）为主，主要完成感知活动。以丘脑（感觉中枢）为主，主要完成感知活动。低层智能低层智能 以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应活动。以小脑、脊髓为主

13、，主要完成动作反应活动。不同观点在层次结构中的对应关系不同观点在层次结构中的对应关系 思维理论思维理论 知识阈值理论知识阈值理论 进化理论进化理论 中层智能和低层智能中层智能和低层智能包含哪些能力？包含哪些能力？高层智能高层智能10智能包含的能力（一）智能包含的能力（一）感知能力感知能力 通过感知器官感知外界的能力。是人类获得外界信息的基本途径，通过感知器官感知外界的能力。是人类获得外界信息的基本途径，其处理方式有以下两种：其处理方式有以下两种：感知感知-动作方式：动作方式：对简单、紧急信息对简单、紧急信息 感知感知-思维思维-动作方式：动作方式：对复杂信息对复杂信息 记忆和思维能力记忆和思维

14、能力 记忆：记忆：对感知到的外界信息和由思维产生的内部知识的存储过程对感知到的外界信息和由思维产生的内部知识的存储过程 思维：思维：对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识过程对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识过程 思维方式：思维方式：抽象思维（逻辑思维）：抽象思维（逻辑思维）：根据逻辑规则对信息和知识进行处理根据逻辑规则对信息和知识进行处理的理性思维方式。例如，逻辑推理等的理性思维方式。例如，逻辑推理等 形象思维（直感思维）：形象思维（直感思维）：基于形象概念，根据感性形象认识材基于形象概念，根据感性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思维方式。例如，图像、景物识别等料对客观现

15、象进行处理的一种思维方式。例如，图像、景物识别等 灵感思维（顿悟思维）：灵感思维（顿悟思维）：是一种显意识和潜意识相互作用的思是一种显意识和潜意识相互作用的思维方式。例如，因灵感而顿时开窍维方式。例如，因灵感而顿时开窍11智能包含的能力（二）智能包含的能力（二）学习和自适应能力学习和自适应能力 学习：学习：是一个具有特定目的的知识获取过程是一个具有特定目的的知识获取过程 是人的一种本能。不同人的学习方法、能力不同是人的一种本能。不同人的学习方法、能力不同 自适应：自适应：是一种通过自我调节适应外界环境的过程是一种通过自我调节适应外界环境的过程 是人的一种本能。不同人的适应能力不同是人的一种本能

16、。不同人的适应能力不同行为能力行为能力 含义：含义：是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力 信息来源：信息来源：由感知直接获得的外界信息由感知直接获得的外界信息 经过思维加工后的信息经过思维加工后的信息 实现过程：实现过程：通过脊髓来控制通过脊髓来控制 由语言、表情、体姿等来实现由语言、表情、体姿等来实现 12何谓人工智能（一）何谓人工智能（一）综合各种不同观点，可从能力和学科两个方面讨论综合各种不同观点，可从能力和学科两个方面讨论能力方面能力方面 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能

17、，或称机器智能智能，或称机器智能学科方面学科方面 是一门研究如何构造智能机器或智能系统，以模拟、延是一门研究如何构造智能机器或智能系统，以模拟、延伸和扩展人类智能的学科伸和扩展人类智能的学科Turing测试测试 如下图所示。能分辨出人和机器的概率小于如下图所示。能分辨出人和机器的概率小于50%Turing测试存在的问题测试存在的问题 仅反映了结果的比较，无涉及思维过程仅反映了结果的比较，无涉及思维过程 没指出是什么人没指出是什么人13何谓人工智能（二）何谓人工智能（二）-Turing测试测试测试主持人测试主持人被测机器被测机器被测人被测人小于小于50%？14人工智能的研究目标人工智能的研究目标

18、远期目标远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展近期目标近期目标 研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。去处理问题，能够模拟人类的智能行为。相互关系相互关系 远期目标为近期目标指明了方向远期目标为近期目标指明了方向 近期目标则为远期目标奠

19、定了理论和技术基础近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础151.2 AI的产生与发展的产生与发展 50多年来，人工智能走过了一条起伏和曲折的多年来，人工智能走过了一条起伏和曲折的发展道路。回顾历史，可以按照不同时期的主要发展道路。回顾历史，可以按照不同时期的主要特征，将其产生与发展过程分为特征，将其产生与发展过程分为5个阶段。个阶段。孕育期孕育期（1956年以前）年以前）形成期形成期（1956-1970年）年）知识应用期知识应用期（1970-20世纪世纪80年代末）年代末）从学派分离走向综合从学派分离走向综合（20世纪世纪80年代末到本世年代末到本世纪初）纪初）智能科学技术学科的兴起智能科学

20、技术学科的兴起（本世纪初以来）（本世纪初以来）161.2 AI的产生与发展的产生与发展孕育期（孕育期（1956年以前）年以前）(1/2)自远古以来，人类就有用机器代替人们脑力劳动的的幻想：自远古以来，人类就有用机器代替人们脑力劳动的的幻想：公元公元前前900多年我国有歌舞机器人流传的记载；公元前多年我国有歌舞机器人流传的记载；公元前850年古希腊有制年古希腊有制造机器人帮助人们劳动的神话传说造机器人帮助人们劳动的神话传说 亚里斯多德（亚里斯多德（Aristotle，公元前，公元前384322）：）：古希腊伟大的古希腊伟大的哲学家和思想家，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然是演绎哲学家和思想家

21、，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然是演绎推理的最基本出发点。推理的最基本出发点。莱布尼茨莱布尼茨(，16461716)：德国数学家和哲学家把形式逻辑符德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础号化，奠定了数理逻辑的基础 图灵，图灵，19121954)：英国数学家，英国数学家，1936年创立了自动机理论，年创立了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。莫克利莫克利(，19071980)：美国数学家、电子数字计算机的先美国数学家、电子数字计算机的先驱，与他的研究生埃克特驱，与他的研究生埃克特(J.P.Eckert)合作，

22、合作，1946年研制成功了世年研制成功了世界上第一台通用电子计算机界上第一台通用电子计算机ENIAC171.2 AI的产生与发展的产生与发展孕育期（孕育期（1956年以前）年以前）(2/2)麦克洛奇麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹和皮兹(W.Pitts)：美国神经生美国神经生理学家，于理学家，于1943年建成了第一个神经网络模型年建成了第一个神经网络模型(MP模型模型)。维纳维纳(N.Wiener，18741956)：美国著名数学家、控制美国著名数学家、控制论创始人。论创始人。1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗年创立了控制论。控制论向人工智能的渗透，形成了行为主义学派。透，形

23、成了行为主义学派。图灵又于图灵又于1950年，年，发表题为计算机能思维吗？的著发表题为计算机能思维吗？的著名论文，明确提出了名论文，明确提出了“机器能思维机器能思维”的观点。的观点。可见，可见，在人工智能诞生之前，一些著名科学家就已经创在人工智能诞生之前，一些著名科学家就已经创立了数理逻辑、神经网络模型和控制论，并发明了通用电立了数理逻辑、神经网络模型和控制论，并发明了通用电子数字计算机。为人工智能的诞生准备了必要的思想、理子数字计算机。为人工智能的诞生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。论和物质技术条件。181.2 AI的产生与发展的产生与发展形成期（形成期（1956-1970年）年）(1

24、/3)AI诞生于一次历史性的聚会诞生于一次历史性的聚会时间：时间：1956年夏季年夏季地点：地点：达特莫斯达特莫斯(Dartmouth)大学大学目的：目的：为使计算机变得更为使计算机变得更“聪明聪明”，或者说使计算机具有智能，或者说使计算机具有智能发起人：发起人：麦卡锡麦卡锡(J.McCarthy），Dartmouth的年轻数学家、计算机专家，后的年轻数学家、计算机专家，后为为MIT教授教授 明斯基明斯基(），哈佛大学数学家、神经学家，后为），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授教授 洛切斯特洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心负责人公司信息中心负责人 香农香农(C.E.

25、Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员，贝尔实验室信息部数学研究员参加人：参加人：莫尔莫尔(T.more)、塞缪尔、塞缪尔(A.L.Samuel)，IBM公司公司 塞尔夫里奇塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫、索罗蒙夫(R.Solomonff)，MIT 纽厄尔纽厄尔(A.Newell)，兰德，兰德(RAND)公司公司 西蒙西蒙(H.A.Simon)，卡内基，卡内基(Carnagie)工科大学工科大学会议结果：会议结果：由麦卡锡提议正式采用了由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语这一术语191.2 AI的产生与发展的产生与发展形成期（形

26、成期（1956-1970年）年）(2/3)心理学小组心理学小组 1957年，纽厄尔、肖年，纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制了一个称为和西蒙等人的心理学小组研制了一个称为逻辑理论机逻辑理论机(Logic Theory Machine，简称，简称LT)的数学定理证明程序。的数学定理证明程序。1960年研制了通用问题求解年研制了通用问题求解(General Problem Solving)程序。该程序当程序。该程序当时可以解决时可以解决11种不同类型的问题，如不定积分、三角函数、代数方程、猴种不同类型的问题，如不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人子摘香蕉、河内梵

27、塔、人羊过河等。羊过河等。IBM工程小组工程小组 1956年，塞缪尔在年，塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习、自组织和计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可以在下棋自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序1959年击败了塞缪尔年击败了塞缪尔本人，本人，1962年又击败了一个州的冠军。年又击败了一个州的冠军。MIT小组小组 1958年，麦卡西建立了行动规划咨询系统。年，麦卡西建立了行动规划咨询系统。1960年，麦

28、卡西又研制了人工智能语言年，麦卡西又研制了人工智能语言LISP。1961年，明斯基发表了年，明斯基发表了“走向人工智能的步骤走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智的论文，推动了人工智能的发展。能的发展。201.2 AI的产生与发展的产生与发展形成期（形成期（1956-1970年）年）(3/3)其他方面其他方面 1965年，鲁宾逊年，鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了提出了归结（消解）原理。归结（消解）原理。1965年，费根鲍姆年，费根鲍姆()开始研究化学专家开始研究化学专家系统系统DENDRAL。211.2 AI的产生与发展的产生与发展知识应用期（知识应用期（1971-80年代末）年代

29、末）(1/2)失败的预言：失败的预言：60年代初，西蒙预言：年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理学理论将在计算机上形成。学理论将在计算机上形成。挫折和教训挫折和教训 在博弈方面，在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了局败了4局。局。在定理证明方面，在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明两个连续

30、函数之和还是连续函数时，推了两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。万步也没证出结果。在问题求解方面，在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。对于不良结构，会产生组合爆炸问题。在机器翻译方面，在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把“心有余而力不足心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了翻译回来时竟变成了“酒酒是好的，肉变质了是好的，肉变质了”在神经生理学方面，在神经生理学方面，研究发现人脑有研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术以上的神经元，在现有

31、技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。在其它方面，在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆教授指责教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰”。从此，形势急转。从此，形势急转直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。221.2 AI的产生与发展的产生与发展知识应用期（知识应用期（1971-80年代末）年代末）(2/2)以知识为中心的研究：以知识为中心的研究：专家系统专家系统实现

32、了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律探讨走向专门知识运用的重大突破，是探讨走向专门知识运用的重大突破，是AI发展史上的一次重要转折。发展史上的一次重要转折。1972年，费根鲍姆开始研究年，费根鲍姆开始研究MYCIN专家系统，并于专家系统，并于1976年研制成功。年研制成功。从应用角度看，它能协助内科医生诊断细菌感染疾病，并提供最佳处方。从应用角度看，它能协助内科医生诊断细菌感染疾病，并提供最佳处方。从技术角度看，他解决了知识表示、不精确推理、搜索策略、人机联系、从技术角度看，他解决了知识表示、不精确推理、搜索策略、人机联系、知识获

33、取及专家系统基本结构等一系列重大技术问题。知识获取及专家系统基本结构等一系列重大技术问题。1976年，斯坦福大学的杜达年，斯坦福大学的杜达()等人开始研制地质勘探专家系统等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译等。自然语言理解与机器翻译等。新的问题：新的问题：专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐难

34、、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。渐暴露出来。231.2 AI的产生与发展的产生与发展从学派分立到综合（从学派分立到综合（20世纪世纪80年代到本世纪初）年代到本世纪初）人工智能研究形成了三大学派：人工智能研究形成了三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（）的机器虫的出现，人工智能研随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。符号主义学派符号主义学派 是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认是指基于符号运算的人工智能

35、学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。连接主义学派连接主义学派 是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，网络之后，1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（San-Diego）举）举行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了逐步成熟，又形成了“计算智能计算智能”这

36、个统一的学科范畴。这个统一的学科范畴。行为主义学派行为主义学派 是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。条腿的机器虫。三大学派的综合集成三大学派的综合集成 随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。短，应相互结合、取长补短，综合集成。241.2 AI的产生与发展的产生与发展智能科学技术的兴起（本世

37、纪初以来）智能科学技术的兴起（本世纪初以来）目前，一个以人工智能为核心，以自然智能、人工智能、目前，一个以人工智能为核心，以自然智能、人工智能、集成智能为一体的新的智能科学技术学科正在逐步兴起，并集成智能为一体的新的智能科学技术学科正在逐步兴起，并引起了人们的极大关注。引起了人们的极大关注。该学科研究的主要特征包括以下几个方面：该学科研究的主要特征包括以下几个方面：(1)由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；集成智能为一体的协同研究；(2)由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科由人工智能学科的独立研究

38、走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；学、等学科的交叉研究；(3)由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；(4)由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究。究。25AI成功的标志：成功的标志：IBM的的“深蓝深蓝”和和“小小深深”“深蓝深蓝”对弈情况：对弈情况：时间：时间：北京时间北京时间1997年年5月月12日凌晨日凌晨4点点50分分 对手：对手：IBM的的“深蓝深蓝”超级计算机超级计算机 国际象棋世界冠军卡斯派罗夫国际象棋世界冠军卡斯派罗夫 结局：结局：2胜胜1负负3平，总比

39、分平，总比分3.5:2.5，“深蓝深蓝”获胜获胜技术指标技术指标 32个个CPU，每个，每个CPU有有12个协处理器，每个个协处理器，每个CPU有有256M内存，每个内存，每个CPU的处理速度为的处理速度为200万步万步/秒。秒。对弈的实质机器智能与人类智能的较量对弈的实质机器智能与人类智能的较量“小深小深”对弈情况：对弈情况：时间：时间：北京时间北京时间203年年1月月26日至日至2月月7日日 对手：对手：比比“深蓝深蓝”功能强大的功能强大的“小深小深”超级计算机超级计算机 国际象棋世界冠军卡斯派罗夫国际象棋世界冠军卡斯派罗夫 结局：结局：1胜胜1负负4平，平局平，平局启示：启示：计算机可以

40、有智能；计算机要完全战胜人类象棋大师并非易事。计算机可以有智能；计算机要完全战胜人类象棋大师并非易事。261.3 AI研究的基本内容研究的基本内容人工智能的学科位置人工智能的学科位置与脑科学和认知科学的交叉研究与脑科学和认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究智能模拟的方法和技术研究27AI 的的 学学 科科 位位 置置AI是一门新兴的边缘学科是一门新兴的边缘学科，是自然科学与社会科学的交叉学科，是自然科学与社会科学的交叉学科AI的交叉包括的交叉包括：逻辑、思维、生理、心理、计算机、电子、语言、自动化、：逻辑、思维、生理、心理、计算机、电子、语言、自动化、光、声等光、声等AI的核心是思维与智

41、能的核心是思维与智能，构成了自己独特的学科体系，构成了自己独特的学科体系AI的基础学科包括：的基础学科包括：数学（离散、模糊）、思维科学（认知心理、逻辑思数学（离散、模糊）、思维科学（认知心理、逻辑思维学、形象思维学）和计算机（硬件、软件）等维学、形象思维学）和计算机（硬件、软件）等自然自然科学科学社会社会科学科学哲学哲学数学数学交叉学科交叉学科系统科学系统科学思维科学思维科学人体科学人体科学人工智能人工智能基础学科基础学科指导学科指导学科28与脑科学和认知科学的交叉研究与脑科学和认知科学的交叉研究脑科学脑科学 脑科学：脑科学：又称神经科学，其目的是要认识脑、保护脑和创造脑。又称神经科学，其目

42、的是要认识脑、保护脑和创造脑。美国神经美国神经科学学会的定义：科学学会的定义：神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平及细神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平及细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作用所进胞间的变化过程，以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作用所进行的研究。行的研究。脑的涵义：脑的涵义：可从狭义和广义两个方面来理解：可从狭义和广义两个方面来理解：从狭义方面，从狭义方面，脑是指中枢神脑是指中枢神经系统，有时特指大脑；经系统，有时特指大脑；从广义方面，从广义方面，脑可泛指整个神经系统。人工智能是脑可泛指整个神经系统。人工智能是从广义角度

43、来理解脑科学的，因此它涵盖了所有与认识脑和神经系统有关的从广义角度来理解脑科学的，因此它涵盖了所有与认识脑和神经系统有关的研究。研究。人脑是自然界中最复杂、最高级的智能系统：人脑是自然界中最复杂、最高级的智能系统：这种复杂性主要表现在人脑这种复杂性主要表现在人脑是由巨量神经元经其突触的广泛并行互联所形成的一个巨复杂系统。是由巨量神经元经其突触的广泛并行互联所形成的一个巨复杂系统。现代脑现代脑科学的基本问题主要包括：科学的基本问题主要包括：(1)揭示神经元之间的连接形式，奠定行为的脑揭示神经元之间的连接形式，奠定行为的脑机制的结构基础；机制的结构基础；(2)阐明神经活动的基本过程，说明在分子、细

44、胞到行为等阐明神经活动的基本过程，说明在分子、细胞到行为等不同层次上神经信号的产生、传递、调制等基本过程；不同层次上神经信号的产生、传递、调制等基本过程；(3)鉴别神经元的特殊鉴别神经元的特殊细胞生物学特性；细胞生物学特性；(4)认识实现各种功能的神经回路基础；认识实现各种功能的神经回路基础；(4)解释脑的高级解释脑的高级功能机制等。功能机制等。脑科学是人工智能的基础：脑科学是人工智能的基础：研究的任何进展，都将会对人工智能的研究起研究的任何进展，都将会对人工智能的研究起到积极的推动作用，因此人工智能应该加强与脑科学的交叉研究，以及人类到积极的推动作用，因此人工智能应该加强与脑科学的交叉研究，

45、以及人类智能与机器智能的集成研究。智能与机器智能的集成研究。29与脑科学和认知科学的交叉研究与脑科学和认知科学的交叉研究认知科学认知科学 认知：认知：可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程，可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程，或者是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国或者是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国心理学家浩斯顿心理学家浩斯顿(Houston)等人把认知归纳为以下等人把认知归纳为以下5种主要类型：种主要类型：(1)认知是信息的处理过程；认知是信息的处理过程；(2)认知是心理上的符号运算；认知是心理上的符号

46、运算；(3)认知是问题求解；认知是问题求解；(4)认知是思维；认知是思维；(5)认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。认知科学：认知科学：认知科学（亦称思维科学）是研究人类感知和思维信息处理认知科学（亦称思维科学）是研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科，其主要研究目的就是要说明和解释人类在完成认知活动过程的一门学科，其主要研究目的就是要说明和解释人类在完成认知活动时是如何进行信息加工的。时是如何进行信息加工的。认知科学也是人工智能的重

47、要理论基础，对人工智能发展起着根本性的认知科学也是人工智能的重要理论基础，对人工智能发展起着根本性的作用。认知科学涉及的问题非常广泛，除了像浩斯顿提出的知觉、语言、作用。认知科学涉及的问题非常广泛，除了像浩斯顿提出的知觉、语言、学习、记忆、思维、问题求解、创造、注意、想象等相关联活动外，还会学习、记忆、思维、问题求解、创造、注意、想象等相关联活动外，还会受到环境、社会、文化背景等方面的影响。受到环境、社会、文化背景等方面的影响。从认知观点看，从认知观点看，AI应同时开展对逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究应同时开展对逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究30智能模拟的方法和技术研究智能模拟的方法和

48、技术研究(1/2)机器感知机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉觉、味觉 机器视觉机器视觉（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等如摄像机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等 机器听觉机器听觉（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等，使计算机能够识别并理解语言、声音等。话筒等，使计算机能够识别并理解语言、声音等。

49、机器感知相当于智能系统的输入部分。机器感知相当于智能系统的输入部分。机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解机器思维机器思维 让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工加工 逻辑思维逻辑思维 形象思维形象思维 灵感思维灵感思维31智能模拟的方法和技术研究智能模拟的方法和技术研究(2/2)机器学习机器学习 让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力

50、。我和增强能力。机器学习方法：机器学习方法：机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和连接学习等习和连接学习等 机器行为机器行为 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。唱、写画等。相当于智能系统的输出部分。相当于智能系统的输出部分。智能系统与智能机器智能系统与智能机器 无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构造智能机器造智能机器 需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及