人工智能概论(PPT 57页)

人工智能华东理工大华东理工大信息学院信息学院邹俊忠邹俊忠20102010年年1111月月人工智能定义：人工智能定义：1.1 1.1 人工智能（人工智能（Artificial IntelligenceArtificial Intelligence）,英文缩写为英文缩写为 AI,AI,是一门由计是一门由计算机科学、控制论、算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性的新学科。的新学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，包括了许人工智能的研究课题涵盖面很广，包括了许多不同的研究领域。在这些研究领域中，其共多不同的研究领域。在这些研究领域中，其共同的基本特点是让机器学会同的基本特点是让机器学会“思考思考”，成为智，成为智能机器（能机器（Intelligenc machine)Intelligenc machine)。人工智能尚无确切的定义，不同的学科和科学背景的人工智能尚无确切的定义，不同的学科和科学背景的学者对人工智能的不同理解，提出不同的观点，并有学者对人工智能的不同理解，提出不同的观点，并有不同的学派。不同的学派。(1)(1)符号主义符号主义(Symbolicism)(Symbolicism)，又称为逻辑主义，又称为逻辑主义(Logicism)(Logicism)、心理学派、心理学派(Psychlogism)(Psychlogism)或计算机学派或计算机学派(Computerism)(Computerism)，其原理主要为物理符号系统，其原理主要为物理符号系统(即符号即符号操作系统操作系统)假设和有限合理性原理。假设和有限合理性原理。(2)(2)联结主义联结主义(Connectionism)(Connectionism)，又称为仿生学，又称为仿生学派派(Bionicsism)(Bionicsism)或生理学派或生理学派(Physiologism)(Physiologism)，其原理，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。(3)(3)行为主义行为主义(Actionism)(Actionism)，又称进化主义，又称进化主义(Evolutionism)(Evolutionism)或控制论学派或控制论学派(Cyberneticsism)(Cyberneticsism)，其，其原理为控制论及感知原理为控制论及感知-动作型控制系统。动作型控制系统。他们对人工智能发展历史具有不同的看法。他们对人工智能发展历史具有不同的看法。1.1.符号主义认为：人工智能源于数理逻辑。符号主义认为：人工智能源于数理逻辑。数理数理逻辑从逻辑从1919世纪末起就获迅速发展；到世纪末起就获迅速发展；到2020世纪世纪3030年年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。正是这些符号主计算机上实现了逻辑演绎系统。正是这些符号主义者，早在义者，早在19561956年首先采用年首先采用 人工智能人工智能 这个术语。这个术语。后来又发展了启发式算法后来又发展了启发式算法专家系统专家系统知识工程知识工程理论与技术，并在理论与技术，并在8080年代取得很大发展。符号主年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义。在人工智能的其它学派出现之后，别重要意义。在人工智能的其它学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)(Nilsson)等。等。2.2.联结主义认为：人工智能源于仿生学，特别是联结主义认为：人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。人脑模型的研究。它的代表性成果是它的代表性成果是19431943年由生年由生理学家麦卡洛克理学家麦卡洛克(McCulloch)(McCulloch)和数理逻辑学家皮和数理逻辑学家皮茨茨(Pitts)(Pitts)创立的脑模型，即创立的脑模型，即MPMP模型。模型。60-7060-70年代，年代，联结主义，尤其是对以感知机联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)(perceptron)为代为代表的脑模型的研究曾出现过热潮，由于当时的理表的脑模型的研究曾出现过热潮，由于当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在究在7070年代后期至年代后期至8080年代初期落入低潮。直到年代初期落入低潮。直到HopfieldHopfield教授在教授在19821982年和年和19841984年发表两篇重要论年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络时，联结主义又重文，提出用硬件模拟神经网络时，联结主义又重新抬头。新抬头。19861986年鲁梅尔哈特年鲁梅尔哈特(Rumelhart)(Rumelhart)等人提等人提出多层网络中的反向传播出多层网络中的反向传播(BP)(BP)算法。此后，联结算法。此后，联结主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。现在，对现在，对ANNANN的研究热情仍然不减。的研究热情仍然不减。3.3.行为主义认为：人工智能源于控制论。行为主义认为：人工智能源于控制论。控制论控制论思想早在思想早在40-5040-50年代就成为时代思潮的重要部分，年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到影响了早期的人工智能工作者。到60-7060-70年代，年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在制和智能机器人的种子，并在8080年代诞生了智年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是近年来能控制和智能机器人系统。行为主义是近年来才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣与研究。人的兴趣与研究。不同人工智能学派对人工智能的研究方不同人工智能学派对人工智能的研究方法问题也有不同的看法。这些问题涉及人法问题也有不同的看法。这些问题涉及人工智能是否一定采用模拟人的智能的方法工智能是否一定采用模拟人的智能的方法?若要模拟又该如何模拟若要模拟又该如何模拟?对结构模拟和行为对结构模拟和行为模拟、感知思维和行为、对认知与学习以模拟、感知思维和行为、对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离研究研究?是否有必要建立人工智能的统一理论是否有必要建立人工智能的统一理论系统系统?若有，又应以什么方法为基础若有，又应以什么方法为基础?如何在技术上实现人工智能系统、研如何在技术上实现人工智能系统、研制智能机器和开发智能产品，即沿着什么制智能机器和开发智能产品，即沿着什么技术路线和策略来发展人工智能，也存在技术路线和策略来发展人工智能，也存在有不同的派别，即不同的技术路线。有不同的派别，即不同的技术路线。不同的学派对人工智能基本理论、技术不同的学派对人工智能基本理论、技术 路线的看法也是有争论的。路线的看法也是有争论的。定义1 智能机器 能够在各类环境中自主地或交能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。互地执行各种拟人任务的机器。机器是否会机器是否会“思考思考”（thinkingthinking），），究竟究竟“会思考会思考”到什么程度才叫智能机器？到什么程度才叫智能机器？“智能智能”（intelligenceintelligence）的定义。）的定义。有人认为：如果机器能够模拟人类有人认为：如果机器能够模拟人类的智力活动，完成人用智能才能完成的任的智力活动，完成人用智能才能完成的任务，该机器就有智能。务，该机器就有智能。衡量机器智能程度的最好的标准是英衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家国计算机科学家阿伦阿伦图灵的试验图灵的试验。图灵测试图灵测试 游戏由一男游戏由一男(A)(A)、一女、一女(B)(B)和一名询问者和一名询问者(C)(C)进行；进行；C C与与A A、B B被隔离，通过电传打字机与被隔离，通过电传打字机与A A、B B对话。询问者只知道二人的称呼是对话。询问者只知道二人的称呼是X X，Y Y，通过，通过提问以及回答来判断，最终作出提问以及回答来判断，最终作出XX是是A A，Y Y是是BB或者或者XX是是B B，Y Y是是AA的结论。游戏中，的结论。游戏中，A A必须尽力必须尽力使使C C判断错误，而判断错误，而B B的任务是帮助的任务是帮助C C。当一个机器代替了游戏中的当一个机器代替了游戏中的A A，并且机器将试，并且机器将试图使得图使得C C相信它是一个人。如果机器通过了图灵相信它是一个人。如果机器通过了图灵测试，就认为它是测试，就认为它是 智慧智慧 的。的。阿伦阿伦图灵认为图灵认为，如果一台计算机能骗过人，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。称作有智能。定义定义2 2 人工智能人工智能 从学科的界定来定义：从学科的界定来定义：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研人工智能（学科）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。它的近究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。的某些智能功能，并开发相关理论和技术。从人工智能所实现的功能来定义：从人工智能所实现的功能来定义：人工智能（能力）是智能机器所执行的通人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、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。学习和问题求解等思维活动。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿人脑的行为一是如何构造一个系统，可以模仿人脑的行为,去思考宇宙中最复杂的问题。去思考宇宙中最复杂的问题。对于自然学习过程、自然语言和感官知觉对于自然学习过程、自然语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。这的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。这种系统在解决复杂的问题时，需要具备对事物种系统在解决复杂的问题时，需要具备对事物能够进行感知、学习、推理、联想、概括和发能够进行感知、学习、推理、联想、概括和发现等能力。现等能力。对人工智能机器持对人工智能机器持反观点的人认为反观点的人认为：人类：人类智能是一个发生、发展的过程。人类在解决各智能是一个发生、发展的过程。人类在解决各种问题时，存在非智力因素与智力因素的相互种问题时，存在非智力因素与智力因素的相互作用。机器能够模拟人类智能是极其有限。作用。机器能够模拟人类智能是极其有限。例如，电脑的全部计算行为仅仅是例如，电脑的全部计算行为仅仅是0 0、1 1选择。选择。只要当人脑将人类的各种信息处理方法成功地转只要当人脑将人类的各种信息处理方法成功地转换为换为0 0、1 1选择之后，选择之后，0 0、1 1选择才具有了功能意义。选择才具有了功能意义。电脑对人脑功能的模拟能力，实际上是人脑将自电脑对人脑功能的模拟能力，实际上是人脑将自身的信息处理方法转换为身的信息处理方法转换为0 0、1 1选择的能力。选择的能力。当乐器发出悦耳的音响时，并不是乐器在当乐器发出悦耳的音响时，并不是乐器在歌唱。歌唱。从方法论上讲，根据电脑能够在功能意义从方法论上讲，根据电脑能够在功能意义上模拟人脑，就认为电脑具有智能，是一种拟人上模拟人脑，就认为电脑具有智能，是一种拟人化移情性思维。用这种方法推销产品可以，但用化移情性思维。用这种方法推销产品可以，但用这种方法定义这种方法定义“人工智能人工智能”概念，显然违背科学概念，显然违背科学定义的基本常识。定义的基本常识。1.2 1.2 人工智能的起源和历史人工智能的起源和历史 人工智能的传说可以追溯到古埃及人工智能的传说可以追溯到古埃及 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德.摩尔摩尔根提出了根提出了“思维定律思维定律”，这些可谓是人工智能的，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架计了第一架“计算机器计算机器”，它被认为是，它被认为是计算机硬计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。件，也是人工智能硬件的前身。但随着但随着19411941年以来电子计算机的发展年以来电子计算机的发展,技术技术已最终可以创造出机器智能。虽然计算机为已最终可以创造出机器智能。虽然计算机为AIAI提提供了必要的技术基础供了必要的技术基础,但直到但直到5050年代早期人们才年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系注意到人类智能与机器之间的联系.Norbert WienerNorbert Wiener是最早研究反馈理论的是最早研究反馈理论的美国人之一。最熟悉的反馈控制的例子是自美国人之一。最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器。它将收集到的房间温度与希望的动调温器。它将收集到的房间温度与希望的温度比较温度比较,并做出反应将加热器开大或关小并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度。从而控制环境温度。这项对反馈回路的研究重要性在于这项对反馈回路的研究重要性在于:维纳维纳（WienerWiener）从理论上指出）从理论上指出,所有的智能活动所有的智能活动都是反馈机制的结果都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能而反馈机制是有可能用机器模拟的。用机器模拟的。这项发现对早期这项发现对早期AIAI的发展影的发展影响很大响很大.“人工智能人工智能”(Artificial Intelligence)”(Artificial Intelligence)一词最初是在一词最初是在19561956年年（DartmouthDartmouth）达特矛）达特矛斯斯学会上提出的。学会上提出的。19561956年年,被认为是被认为是 人工智能之父的美国人工智能之父的美国学者麦卡锡（学者麦卡锡（John McCarthyJohn McCarthy）组织了一次学）组织了一次学会会,将许多对机器智能感兴趣的一批将许多对机器智能感兴趣的一批数学家、数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家机科学家和专家学者聚集在一起进行了长达和专家学者聚集在一起进行了长达二个月的讨论。邀请他们参加二个月的讨论。邀请他们参加 “达特矛斯达特矛斯DartmouthDartmouth人工智能夏季研究会人工智能夏季研究会”。从那时起。从那时起,这个领域被命名为这个领域被命名为“人工智能人工智能”.”.虽然达特虽然达特矛斯矛斯DartmouthDartmouth学会不是非常成功学会不是非常成功,但它确实但它确实集中了集中了AIAI的创立者们的创立者们,并为以后的并为以后的AIAI研究奠定研究奠定了基础了基础.从那从那 以后以后,研究者们发展了众多理论研究者们发展了众多理论和原理和原理,人工智能的概念也随之扩展人工智能的概念也随之扩展.在它还在它还不长的历史中不长的历史中,人工智能的发人工智能的发 展比预想的要展比预想的要慢慢,但一直在前进但一直在前进.达特矛斯（达特矛斯（DartmouthDartmouth）会议后的）会议后的7 7年中年中,AI,AI研究开始快速发展。虽然这个领域还没明确定义研究开始快速发展。虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了。已被重新考虑和使用了。卡内基梅隆（卡内基梅隆（Carnegie MellonCarnegie Mellon）大学和）大学和MITMIT开始组建开始组建AIAI研究中心。研究面临新的挑战研究中心。研究面临新的挑战:下一下一步需步需 要建立能够更有效解决问题的系统要建立能够更有效解决问题的系统,例如在例如在“逻辑专家逻辑专家”中减少搜索，还有就是建立可以自中减少搜索，还有就是建立可以自我学习的系统我学习的系统.1957 1957年一个新程序年一个新程序,“,“通用解题机通用解题机”(GPS)”(GPS)的的第一个版本进行了测试。这个程序是由制作第一个版本进行了测试。这个程序是由制作“逻逻辑专家辑专家”的同一个组开发的。的同一个组开发的。GPSGPS扩展了扩展了WienerWiener的反馈原理的反馈原理,可以解决很多常识问题。两年以可以解决很多常识问题。两年以后后,IBM,IBM成立了一个成立了一个AIAI研研 究组。赫伯特（究组。赫伯特（Herbert Herbert GelerneterGelerneter）花）花3 3年时间制作了一个解几何定理年时间制作了一个解几何定理的程序的程序.19631963年年MITMIT从美国政府得到一笔从美国政府得到一笔220220万美元的资助万美元的资助,用于研究机器辅助识别。这笔资助来自国防部用于研究机器辅助识别。这笔资助来自国防部 高级研高级研究计划署究计划署(ARPA),(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家,加快了加快了AIAI研究的发展步伐。研究的发展步伐。1958 1958年年McCarthyMcCarthy宣布了他的新成宣布了他的新成 果果:LISP:LISP语言语言.LISPLISP到今天还在用到今天还在用.“LISP”.“LISP”的意思是的意思是“表处理表处理”(LISt”(LISt Processing),Processing),它很快就为大多数它很快就为大多数AIAI开发者采纳开发者采纳.以后几年出现了大量程序以后几年出现了大量程序.其中一个著名的其中一个著名的“SHRDLU”.“SHRDLU”“SHRDLU”.“SHRDLU”是是“微型世界微型世界”项目的一部分项目的一部分,包括包括 在微型世界在微型世界(例如只有有限数量的几何形体例如只有有限数量的几何形体)中的中的研究与编程。在研究与编程。在MITMIT由由Marvin MinskyMarvin Minsky领导的研究人员发领导的研究人员发现现,面对小规模的对象面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻计算机程序可以解决空间和逻辑问题辑问题.其它如在其它如在6060年代末出现的年代末出现的STUDENTSTUDENT可以解决代可以解决代数数 问题问题,SIR,SIR可以理解简单的英语句子可以理解简单的英语句子.这些程序的结这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助果对处理语言理解和逻辑有所帮助.7070年代许多新方法被用于年代许多新方法被用于AIAI开发开发,著名的如著名的如MinskyMinsky的构造理论的构造理论.另外另外David MarrDavid Marr提出了机器提出了机器视觉方视觉方 面的新理论面的新理论,例如例如,如何通过一副图象的如何通过一副图象的阴影阴影,形状形状,颜色颜色,边界和纹理等基本信息辨别图边界和纹理等基本信息辨别图象象.通过分析这些信通过分析这些信 息息,可以推断出图象可能是可以推断出图象可能是什么什么.同时期另一项成果是同时期另一项成果是PROLOGEPROLOGE语言语言,于于19721972年提出年提出.7070年代另一个进展是专家系统年代另一个进展是专家系统.专家系统可专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计由于当时计算机已算机已 有巨大容量有巨大容量,专家系统有可能从数据中得专家系统有可能从数据中得出规律出规律.专家系统的市场应用很广专家系统的市场应用很广.十年间十年间,专家专家系统被用于股市预测系统被用于股市预测,帮助医生诊断疾病帮助医生诊断疾病,以及指以及指示矿工确定矿藏位置等示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能存储规律和信息的能力而成为可能.8080年代期间年代期间,AI,AI前进更为迅速前进更为迅速,并更多地进入并更多地进入商业领域商业领域.1986.1986年年,美国美国AIAI相关软硬件销售高达相关软硬件销售高达4.254.25亿亿 美元美元.专家系统因其效用尤受需求专家系统因其效用尤受需求.象数象数字电气公司这样的公司用字电气公司这样的公司用XCONXCON专家系统为专家系统为VAXVAX大大型机编程型机编程.杜邦杜邦,通用通用 汽车公司和波音公司也大汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要为满足计算机专家的需要,一些一些生产专家系统辅助制作软件的公生产专家系统辅助制作软件的公 司司,如如TeknowledgeTeknowledge和和IntellicorpIntellicorp成立了成立了.为了查找和为了查找和改正现有专家系统中的错误改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家又有另外一些专家系统被设计出来系统被设计出来.其它一些其它一些AIAI领域也在领域也在8080年代进年代进入市场入市场.其中一项就是机器视觉其中一项就是机器视觉.Minsky.Minsky和和MarrMarr的成果现在用到了生的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中产线上的相机和计算机中,进行质量控制进行质量控制.尽管还很简陋尽管还很简陋,这些系统已能够通这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同。到过黑白区别分辨出物件形状的不同。到19851985年美年美国有一百多个公司生产机器视觉系统国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共销售额共达达8 8千万美元千万美元.日本日本19821982年开始了年开始了“第五代计算机研制计划第五代计算机研制计划”，即，即“知识信息处理计算机系统知识信息处理计算机系统KIPS”KIPS”，其目的是使逻辑推，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。开展形成了一股研究人工智能的热潮。但但8080年代对年代对AIAI工业来说也不全是好年景。工业来说也不全是好年景。86-8786-87年年对对AIAI系统的需求下降系统的需求下降,业界损失了近业界损失了近5 5亿美元亿美元.象象 TeknowledgeTeknowledge和和IntellicorpIntellicorp两家共损失超过两家共损失超过6 6百万美元百万美元,大约占利润的三分之一。巨大的损失迫使许多研究领导大约占利润的三分之一。巨大的损失迫使许多研究领导者削减经费。另一个令人失望的是国防部高级研究计划者削减经费。另一个令人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓署支持的所谓“智能卡车智能卡车”。这个项目目的是研制一种。这个项目目的是研制一种 能完成许多战地任务的机器人能完成许多战地任务的机器人.由于项目缺陷和成功无由于项目缺陷和成功无望望,Pentagon,Pentagon停止了项目的经费停止了项目的经费.尽管经历了这些受挫尽管经历了这些受挫的事件的事件,AI,AI仍在慢慢恢复发展仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发新的技术在日本被开发出来出来.1987 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。美国首创的美国首创的模模糊逻辑糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策它可以从不确定的条件作出决策;还有还有神经网络神经网络,被视为实现人工智能的可能途径被视为实现人工智能的可能途径.总之总之,80,80年代年代AIAI被引入了市场被引入了市场,并显示出实并显示出实用价值。可以确信用价值。可以确信,它将是通向它将是通向2121世纪之匙。世纪之匙。人工智能技术接受检验在人工智能技术接受检验在“沙漠风暴沙漠风暴”行行动中军方的智能设备经受了战争的检验。动中军方的智能设备经受了战争的检验。人工智能技术被用于导弹系统和预警显示人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以及其它先进武器。以及其它先进武器。AI AI技术也进入了家庭，智能电脑的增加吸技术也进入了家庭，智能电脑的增加吸引了公众兴趣引了公众兴趣;一些面向苹果机和一些面向苹果机和IBMIBM兼容机兼容机的应用的应用 软件例如语音和文字识别已可买到。软件例如语音和文字识别已可买到。使用模糊逻辑使用模糊逻辑,AI,AI技术简化了摄像设备。技术简化了摄像设备。对人工智能相关技术更大的需求促使新的对人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现。人工智能已经改变了我们的进步不断出现。人工智能已经改变了我们的生活。生活。19821982年，日本发起了为期年，日本发起了为期1010年的第五代年的第五代计算机计划，率先向人工智能发起进攻，令计算机计划，率先向人工智能发起进攻，令美国、欧洲等大吃一惊，生怕日本人抢占了美国、欧洲等大吃一惊，生怕日本人抢占了制高点。然而日本人太低估了人工智能的难制高点。然而日本人太低估了人工智能的难度，日本的第五代计算机计划在扔了上度，日本的第五代计算机计划在扔了上1010亿亿美元之后不得不不了了之。不过，美国、欧美元之后不得不不了了之。不过，美国、欧洲和日本以及一些发展中国家仍把人工智能洲和日本以及一些发展中国家仍把人工智能作为重中之重。作为重中之重。当时，科学家已在研制模糊计算机和神经当时，科学家已在研制模糊计算机和神经网络计算机，并把希望寄托于光芯片和生物网络计算机，并把希望寄托于光芯片和生物芯片上。专家认为，一个以人工智能为龙头、芯片上。专家认为，一个以人工智能为龙头、以各种高新技术产业为主体的以各种高新技术产业为主体的 智能时代智能时代 将将彻底改变人类社会。智能时代将是成熟的知彻底改变人类社会。智能时代将是成熟的知识经济时代。识经济时代。在人工智能领域，美国仍在绝大多数方面领在人工智能领域，美国仍在绝大多数方面领先世界，但是在个别方面已被日本和欧洲超过。先世界，但是在个别方面已被日本和欧洲超过。据据19951995年年6 6月美国商业部的一份调查报告月美国商业部的一份调查报告对美国在人工智能领域关键技术的评估，美对美国在人工智能领域关键技术的评估，美国在人工智能领域的领先地位正在下降。国在人工智能领域的领先地位正在下降。美国在人工智能领域地位的下降主要是因为美国在人工智能领域地位的下降主要是因为国防预算中用于研究开发的费用被削减，以及人国防预算中用于研究开发的费用被削减，以及人工智能技术成果迟迟不能投入商业应用。工智能技术成果迟迟不能投入商业应用。美国国防部是人工智能研究的主要资助者，美国国防部是人工智能研究的主要资助者，国防方面的研究经费减少将会大大影响人工智能国防方面的研究经费减少将会大大影响人工智能的基础研究、应用研究和技术开发。的基础研究、应用研究和技术开发。商用部门难以弥补国防研究开发费用的减商用部门难以弥补国防研究开发费用的减少，由此可能降低美国的长期竞争力。少，由此可能降低美国的长期竞争力。9090年代，人工智能出现新的研究高潮年代，人工智能出现新的研究高潮 由于网络技由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于实用。另外，由于HopfieldHopfield多层神经网络模型的提出，多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。工智能已深入到社会生活的各个领域。公司公司 深蓝深蓝 电脑击败了人类的世界国际象棋电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多冠军，美国制定了以多AgentAgent系统应用为重要研究内容系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于的信息高速公路计划，基于AgentAgent技术的技术的Softbot(Softbot(软机软机器人器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国同时，美国SandiaSandia实验室建立了国际上最庞大的实验室建立了国际上最庞大的 虚拟虚拟现实现实 实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，取得了较好的发展，IBMIBM公司推出了公司推出了ViaVoiceViaVoice声声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将国际各大计算机公司又开始将“人工智能人工智能”作为作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。化、智能化、并行化方向发展。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。获取、人工智能应用基础等。19981998年年8 8月月2121日，英国大学的一位电子学教日，英国大学的一位电子学教授凯万授凯万沃威克（沃威克（Kevin WarwickKevin Warwick）成为世界上）成为世界上第一个将芯片植入体内的人。这个植入胳膊的芯第一个将芯片植入体内的人。这个植入胳膊的芯片长片长2323毫米、宽毫米、宽3 3毫米，外层裹有一层玻璃，它毫米，外层裹有一层玻璃，它可以接受外界传来的信号，能探测体内信号，并可以接受外界传来的信号，能探测体内信号，并能向外发射信号。它可存贮有关植入者的个人信能向外发射信号。它可存贮有关植入者的个人信息，在设有电子保护系统的地方，计算机可以根息，在设有电子保护系统的地方，计算机可以根据体内芯片发出无线电波查明植入者的身份，决据体内芯片发出无线电波查明植入者的身份，决定是否放行。定是否放行。机器将可能与人体结合在一起，有未来学机器将可能与人体结合在一起，有未来学家预测，未来将微型超级计算机植入人脑也可能家预测，未来将微型超级计算机植入人脑也可能变成现实，那时人到底是机器，还是人，是一个变成现实，那时人到底是机器，还是人，是一个非常难以回答的问题。非常难以回答的问题。2121世纪在分布式人工智能与多智能主体系统、世纪在分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等方面有重大的突破。等方面有重大的突破。1.3 1.3 人类智能的计算机模拟人类智能的计算机模拟 人类的知识认知过程至今未能被完全人类的知识认知过程至今未能被完全解释。解释。需要从认知生理学、认知心理学和认需要从认知生理学、认知心理学和认知工程学等相关学科来研究。知工程学等相关学科来研究。思维策略初级信息处理生理过程计算机语言计算机硬件计算机程序人类计算机大脑中枢神经神经元中层低层高层 心理活动的最高层级是思维策略，中间一心理活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相应的枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相应的是计算机程序、语言和硬件。是计算机程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。的初级信息处理过程。智能信息处理的假设 假设假设 对于任何一个系统，如果它能表现出智能，对于任何一个系统，如果它能表现出智能，那么它就必定能够执行如下一个完善的物理符号那么它就必定能够执行如下一个完善的物理符号系统的系统的6 6种基本功能：种基本功能：（1 1）输入符号；）输入符号；（2 2）输出符号；（）输出符号；（3 3）存）存储符号；储符号；（4 4）复制符号；（复制符号；（5 5）建立符号结）建立符号结构：通过找出各符号之间的关系，构：通过找出各符号之间的关系，在符号系统在符号系统中形中形 成符号结构；（成符号结构；（6 6）条件性迁移：根据已有）条件性迁移：根据已有符号，继续完成信息处理活动的过程。符号，继续完成信息处理活动的过程。l推论1 人具有智能，那么人是一个物理符号系统。l推论2 计算机是一个物理符号系统，那么它能够表现出智能。l推论3 人与计算机是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人类活动。人类智能的计算机模拟实例人类智能的计算机模拟实例 我们认为计算机模拟人类智能的目的是通过我们认为计算机模拟人类智能的目的是通过赋予计算机推理、识别、理解、表达和适应人的赋予计算机推理、识别、理解、表达和适应人的感知的能力来建立更为和谐的人机环境，在一定感知的能力来建立更为和谐的人机环境，在一定的环境范围中，使计算机系统具有更高的、全面的环境范围中，使计算机系统具有更高的、全面的智能。的智能。1997 1997年，世界科技界发生了两件令人深思的年，世界科技界发生了两件令人深思的事情。一是事情。一是19971997年年2 2月英国科学家宣布培养出世月英国科学家宣布培养出世界第一个克隆动物小羊多利。另一个则是界第一个克隆动物小羊多利。另一个则是19971997年年5 5月，美国公司的月，美国公司的“深蓝深蓝”超级计算机首超级计算机首次击败国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫。次击败国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫。19971997年年5 5月月1111日，在国际象棋日，在国际象棋“人机大战人机大战”最后一局最后一局较量中，超级计算机较量中，超级计算机“深蓝深蓝”仅用了一个仅用了一个小时便轻松战胜国际象棋特级大师卡斯帕罗夫，小时便轻松战胜国际象棋特级大师卡斯帕罗夫，并以并以3.53.5比比2.52.5的总比分赢得胜利和的总比分赢得胜利和7070万美元的奖万美元的奖金。金。19851985年，美国卡内基年，美国卡内基-梅隆（梅隆（Carnegie-MellonCarnegie-Mellon）大学的博士生（大学的博士生（Feng-hsiung HsuFeng-hsiung Hsu）着手研制一）着手研制一个国际象棋的计算机程序：个国际象棋的计算机程序：“Chiptest”“Chiptest”。19891989年年Hsu Hsu 与与Murray CampbellMurray Campbell加入了加入了IBMIBM的深蓝研究的深蓝研究项目，最初研究目的是为了检验计算机的并行处项目，最初研究目的是为了检验计算机的并行处理能力。几年后，研制小组开发了专用处理器，理能力。几年后，研制小组开发了专用处理器，可以在每秒中计算可以在每秒中计算2-30002-3000步棋局。经历了数百次步棋局。经历了数百次的失利，在科研人员的不断完善下，的失利，在科研人员的不断完善下，19971997年，深年，深蓝的硬件系统采用了蓝的硬件系统采用了3232节点的大规模并行结构，节点的大规模并行结构，每个节点由每个节点由8 8片专用的处理器同时工作，这样，片专用的处理器同时工作，这样，系统由系统由256256个处理器组成了一个高速并行计算机个处理器组成了一个高速并行计算机系统；研究小组又不断完善了博弈的程序。深蓝系统；研究小组又不断完善了博弈的程序。深蓝发展为高水平的博弈大师，在国际象棋比赛规定发展为高水平的博弈大师，在国际象棋比赛规定的每步棋限时的每步棋限时3 3分钟里，可以推演分钟里，可以推演1000-20001000-2000亿步亿步棋局。卡斯帕罗夫的思考速度是棋局。卡斯帕罗夫的思考速度是200200步步/分。分。2.1 2.1 问题求解问题求解 2.2 2.2 逻辑推理与定理证明逻辑推理与定理证明 2.3 2.3 自然语言理解自然语言理解 2.4 2.4 自动程序设计自动程序设计 2.5 2.5 专家系统专家系统 2.6 2.6 机器学习机器学习 2.7 2.7 人工神经网络人工神经网络 2.8 2.8 机器人学机器人学 2.9 2.9 模式识别模式识别 2.10 2.10 机器视觉机器视觉 2.11 2.11 智能控制智能控制 2.12 2.12 智能检索智能检索 2.13 2.13 智能调度与指挥智能调度与指挥 2.14 2.14 系统与语言工具系统与语言工具 人工智能研究的研究领域人工智能研究的研究领域 人工智能的三个大分支即人工智能的三个大分支即知识工程、模式识别以知识工程、模式识别以及机器人学。其中最革命而最活跃的是知识工程。及机器人学。其中最革命而最活跃的是知识工程。因为，我们常说知识就是力量。而由机器以其因为，我们常说知识就是力量。而由机器以其高速度、高精确性地利用知识去解决问题，就使得高速度、高精确性地利用知识去解决问题，就使得人类更有力量。人类更有力量。机器人学在人工智能研究中，由於其只是一种机器人学在人工智能研究中，由於其只是一种在相对固定环境中工作的一种工具，配备智能较少。在相对固定环境中工作的一种工具，配备智能较少。所以在人工智能中所占比重也较少。机器在既定的所以在人工智能中所占比重也较少。机器在既定的知识库中，针对问题能快速收敛到应该作为问题最知识库中，针对问题能快速收敛到应该作为问题最佳解决的知识上去的这类系统。佳解决的知识上去的这类系统。第二大分支则有著完全不同的目的，即第二大分支则有著完全不同的目的，即利用利用外延规则使机器在既定知识库上对其中知识进行外外延规则使机器在既定知识库上对其中知识进行外延操作，藉以高速度创造新知识！所以，虽然都是延操作，藉以高速度创造新知识！所以，虽然都是用机器在处理知识，但其目的是很不相同的。用机器在处理知识，但其目的是很不相同的。前前者典型如者典型如专家系统专家系统，後者典型为，後者典型为机器发明系机器发明系统统。人工智能的目的与方法人工智能的目的与方法 目的：目的：1 1）通过计算机技术模拟人脑智能，替代人类解决生）通过计算机技术模拟人脑智能，替代人类解决生产、生活中的具体问题。产、生活中的具体问题。2 2）通过计算机技术延伸人类智力，提高人类解决生）通过计算机技术延伸人类智力，提高人类解决生产、生活中的具体问题的能力。产、生活中的具体问题的能力。3 3）通过计算机技术研究和推动人类智力发展。）通过计算机技术研究和推动人类智力发展。方法：方法：1 1）将对象信息转换为计算机内码（数字化信息）。）将对象信息转换为计算机内码（数字化信息）。2 2）建立相关知识库和知识应用模型（包括各种算法）建立相关知识库和知识应用模型（包括各种算法和知识推理的逻辑运算方法）。和知识推理的逻辑运算方法）。3 3）通过计算机程序语言实现对象信息的加工处理。）通过计算机程序语言实现对象信息的加工处理。无论是替代、延伸，还是研究和推动人脑智能，我们无论是替代、延伸，还是研究和推动人脑智能，我们必须首先明确：人工智能是对机器智能的发现科学？还必须首先明确：人工智能是对机器智能的发现科学？还是一种实用工程技术？从人工智能的定义看，人工智能是一种实用工程技术？从人工智能的定义看，人工智能只是一种实用工程技术。只是一种实用工程技术。既然是一种实用工程技术，就必须建立人既然是一种实用工程技术，就必须建立人工智能技术开发的规范性方法。借鉴工程技术工智能技术开发的规范性方法。借鉴工程技术开发的一般原理，人工智能应用技术研究，至开发的一般原理，人工智能应用技术研究，至少应包括系统方案设计方法论和可行性分析方少应包括系统方案设计方法论和可行性分析方法研究。其具体工作至少应该包括：法研究。其具体工作至少应该包括：1 1）分析处理对象与工具的关系：在问题解）分析处理对象与工具的关系：在问题解决过程中，哪些知识需要并且可能数字化？规决过程中，哪些知识需要并且可能数字化？规则化？模型化？逻辑运算化？何种计算机程序则化？模型化？逻辑运算化？何种计算机程序语言可以实现所选择的信息处理方案？语言可以实现所选择的信息处理方案？2 2）人工智能与人脑智能的效率比较：电脑和人）人工智能与人脑智能的效率比较：电脑和人脑各具优势是一个基本常识。虽然计算机对脑各具优势是一个基本常识。虽然计算机对可建立信息处理规则的数字化信息的计算、可建立信息处理规则的数字化信息的计算、搜索、模式识别既快又准，但由于人类知识搜索、模式识别既快又准，但由于人类知识普遍具有或然性和可变性，从应用价值角度普遍具有或然性和可变性，从应用价值角度分析，分析，“全自动的并不就是最好的全自动的并不就是最好的”。因此，。因此，必须根据相关公认知识系统的或然性、可变必须根据相关公认知识系统的或然性、可变性等参数，与人脑的处理水平进行价值比较。性等参数，与人脑的处理水平进行价值比较。比较的内容包括精确性（可靠性）、灵敏性、比较的内容包括精确性（可靠性）、灵敏性、完整性。完整性。3 3）选择人工智能系统的人机互助方）选择人工智能系统的人机互助方案：凡是不可能建立完整的计算机信息案：凡是不可能建立完整的计算机信息处理规则的信息系统，信息处理过程中处理规则的信息系统，信息处理过程中的人工参与将不可避免。因此，在运用的人工参与将不可避免。因此，在运用人工智能技术的实用系统开发中，电脑人工智能技术的实用系统开发中，电脑能力和人脑能力如何优化组合是一个关能力和人脑能力如何优化组合是一个关键性问题。人机能力组合技术的科学性、键性问题。人机能力组合技术的科学性、功能完整性、普遍适用性水平，决定了功能完整性、普遍适用性水平，决定了一个人工智能系统的实用价值。一个人工智能系统的实用价值。4 4）人工智能系统的成本效益分析：任何实）人工智能系统的成本效益分析：任何实用工程技术，必须考虑其开发成本和使用工程技术，必须考虑其开发成本和使用价值之比。因此，对人工智能技术的用价值之比。因此，对人工智能技术的价值（效率）评价、人工智能系统的人价值（效率）评价、人工智能系统的人机互助方案选择，必须进行开发成本和机互助方案选择，必须进行开发成本和市场效益分析。市场效益分析。人工智能应用人工智能应用 实例一：实例一：智能、便携式个人身体保健与智能、便携式个人身体保健与监护系统。这是一个典型的可穿戴式计监护系统。这是一个典型的可穿戴式计算机系统。除了计算机外，还包括接触算机系统。除了计算机外，还包括接触式情感信号采集装置。通过测量穿戴者式情感信号采集装置。通过测量穿戴者的呼吸、心率、血压、出汗、体温、肌的呼吸、心率、血压、出汗、体温、肌肉反应、皮肤电等信号，判断出穿戴者肉反应、皮肤电等信号，判断出穿戴者的情感状态，为穿戴者记录状态数据，的情感状态，为穿戴者记录状态数据，提出保健建议，或发布健康报警。该系提出保健建议，或发布健康报警。该系统穿戴者可以包括食物或环境过敏者，统穿戴者可以包括食物或环境过敏者，糖尿病人员等。情感状态具有个人属性，糖尿病人员等。情感状态具有个人属性，根据个人情感的动态特征，使计算机能根据个人情感的动态特征，使计算机能够够“对症下药对症下药”，作出最适宜的反应。，作出最适宜的反应。实例二：实例二：司机安全行车的智能监控系统。司机安全行车的智能监控系统。该系统可以采用非接触式情感信号采集装该系统可以采用非接触式情感信号采集装置，如图象与语音信号。图象信号用于监置，如图象与语音信号。图象信号用于监测司机面部表情的乏意测司机面部表情的乏意(Sleeping Mood)(Sleeping Mood)，如根据每分钟眨眼次数。而语音信号用于如根据每分钟眨眼次数。而语音信号用于识别司机回答问题的语言迟钝性识别司机回答问题的语言迟钝性(Slow-(Slow-Reaction Mood)Reaction Mood)，如语音速度、音调变化、，如语音速度、音调变化、音量强度、嗓音质量、发音清晰度等。以音量强度、嗓音质量、发音清晰度等。以司机的司机的“主动式或被动式反应性主动式或被动式反应性(Activity(Activity or Reactivity)”or Reactivity)”为特定考察情感状态，为特定考察情感状态，可以提醒司机安全行车。可以提醒司机安全行车。实例三：实例三：计算机游戏与娱乐系统。这是计计算机游戏与娱乐系统。这是计算机需求情感表达功能的主要应用之一。算机需求情感表达功能的主要应用之一。目前的计算机棋类机不具备如此能力。目前的计算机棋类机不具备如此能力。这大大降低了人们的娱乐兴趣，因为下棋这大大降低了人们的娱乐兴趣，因为下棋者是面对了一台没有个性、没有情感的机者是面对了一台没有个性、没有情感的机器。未来的计算机棋类机应该可以模拟各器。未来的计算机棋类机应该可以模拟各种情感类型棋手，如进攻型或防御型棋手种情感类型棋手，如进攻型或防御型棋手的情感行为。的情感行为。如果人工智能取得突破，那么它应用如果人工智能取得突破，那么它应用最多的领域恐怕就是机器人了。最多的领域恐怕就是机器人了。1997 1997年年8 8月在日本东京举行的月在日本东京举行的“纪念日纪念日本机械学会创立本机械学会创立100100周年国际研讨会周年国际研讨会”上，上，著名美国未来学家阿尔文著名美国未来学家阿尔文托夫勒和人工托夫勒和人工智能方面的专家等智能方面的专家等2222位世界知