人工智能导论课件

人工智能导论1人工智能导论1第1讲 绪 论n 人工智能技术与空人工智能技术与空间技术、间技术、原子能技术一起被誉为原子能技术一起被誉为20世纪的世纪的三大科学技术成就。三大科学技术成就。2第1讲 绪 论 人工智能技术与一、什么是人工智能一、什么是人工智能?n智能（智能（Intelligence）：）：n认知、识别、推理、决策、规划、解决问题、认知、识别、推理、决策、规划、解决问题、适应、学习、理解等内在而天然的才能。适应、学习、理解等内在而天然的才能。n认识和理解世界环境的能力认识和理解世界环境的能力n进行演绎和归纳推理、作出决策的能力进行演绎和归纳推理、作出决策的能力n学习的能力学习的能力n自我适应的能力自我适应的能力3一、什么是人工智能?智能（Intelligence）：3n智能是一种能力，即在给定问题智能是一种能力，即在给定问题-环境环境-目的的条件目的的条件下，有针对性地获取和合理地处理问题与环境的信下，有针对性地获取和合理地处理问题与环境的信息，在此基础上结合目的信息明智地再生策略信息，息，在此基础上结合目的信息明智地再生策略信息，并在给定环境条件下正确地利用策略信息成功地解并在给定环境条件下正确地利用策略信息成功地解决问题，满意地达到预定目的的能力。决问题，满意地达到预定目的的能力。n人工智能（人工智能（Artificial Intelligence，简称简称 AI）定义之一定义之一：n人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类的智能活动，以延伸人们智能的系统，来模拟人类的智能活动，以延伸人们智能的科学。科学。4智能是一种能力，即在给定问题-环境-目的的条件下，有针对性地n人工智能定义之二：人工智能定义之二：n人工智能是计算机科学的一个分支，是研究人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使计算机表现出人类智能的学科。使计算机表现出人类智能的学科。n它涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理它涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、哲学、语言学、逻辑学、信息论、控制论等学、哲学、语言学、逻辑学、信息论、控制论等多个学科，是一门综合性的交叉和边缘学科。多个学科，是一门综合性的交叉和边缘学科。n人工智能定义之三：人工智能定义之三：n人工智能是一门以知识为核心的，研究知识人工智能是一门以知识为核心的，研究知识的获取、知识的表达、知识的使用的科学。的获取、知识的表达、知识的使用的科学。5人工智能定义之二：5n怎样才能说机器（计算机）拥有了智能？1950年，图灵提出了著名的年，图灵提出了著名的“图灵实验图灵实验”：让一个人和一台计算机分让一个人和一台计算机分处两个不同的房间，另有一主持人处两个不同的房间，另有一主持人向他们提出问题，如果主持人通过向他们提出问题，如果主持人通过听取对问题的回答分辨不出哪个是听取对问题的回答分辨不出哪个是人的回答，哪个是计算机的回答，人的回答，哪个是计算机的回答，便认为被实验的计算机有了智能。便认为被实验的计算机有了智能。6怎样才能说机器（计算机）拥有了智能？1950年，图灵提n人工智能学科的诞生经历了漫长的历史过程。人工智能学科的诞生经历了漫长的历史过程。历史上一些伟大的科学家和思想家对此作出了历史上一些伟大的科学家和思想家对此作出了巨大的贡献，为今天的人工智能研究作了长足巨大的贡献，为今天的人工智能研究作了长足和充分的准备和充分的准备n亚里士多德（亚里士多德（Aristotle）（）（公元前公元前384 322），），古希腊伟大的哲学家、思想家，研究人类思维规律古希腊伟大的哲学家、思想家，研究人类思维规律的鼻祖，为形式逻辑奠定了基础，提出了推理方法，的鼻祖，为形式逻辑奠定了基础，提出了推理方法，给出了形式逻辑的一些基本定律，创造了三段论法。给出了形式逻辑的一些基本定律，创造了三段论法。n培根（培根（Bacon）（）（1561 1626），），英国哲学家英国哲学家和自然科学家，系统提出了归纳法，成为和亚里士和自然科学家，系统提出了归纳法，成为和亚里士多德的演绎法相辅相成的思维法则。他强调了知识多德的演绎法相辅相成的思维法则。他强调了知识的重要作用，指出的重要作用，指出“知识就是力量知识就是力量”。二、人工智能的诞生二、人工智能的诞生7人工智能学科的诞生经历了漫长的历史过程。历史上一些伟大的科学n莱布尼茨（莱布尼茨（Leibnitz）（）（1646 1716），），德国德国数学家和哲学家，提出了关于数理逻辑的思想，即数学家和哲学家，提出了关于数理逻辑的思想，即把形式逻辑符号化，从而对人的思维进行运算和推把形式逻辑符号化，从而对人的思维进行运算和推理的思想。理的思想。布尔（布尔（Boole）（）（1815 1864），），英国数学家、逻辑学家。他的主要英国数学家、逻辑学家。他的主要贡献是初步实现了莱布尼茨关于思贡献是初步实现了莱布尼茨关于思维符号化和数学化的思想，提出了维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统一种崭新的代数系统布尔代数，布尔代数，凡是传统逻辑能处理的问题，布尔凡是传统逻辑能处理的问题，布尔代数都能处理。代数都能处理。8莱布尼茨（Leibnitz）（1646 1716），德国n歌德尔（歌德尔（Gdel）（）（1906 1978），），美籍奥地利数理逻美籍奥地利数理逻辑学家，他研究数理逻辑中辑学家，他研究数理逻辑中的一些带根本性的问题，即的一些带根本性的问题，即形式系统的完备性和可判定形式系统的完备性和可判定性问题，指出了把人的思维性问题，指出了把人的思维形式化和机械化的某些极限，形式化和机械化的某些极限，在理论上证明了有些事情是在理论上证明了有些事情是机器做不到的。机器做不到的。9歌德尔（Gdel）（1906 1978），美籍奥地利数n图灵（图灵（Turing）（）（1912 1954），），英国数学家。英国数学家。他于他于1936年提出了一种理想计算机的数学模型年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），现已公认，所有可计算函数都能用图（图灵机），现已公认，所有可计算函数都能用图灵机计算，这为电子计算机的构建提供了理论根据。灵机计算，这为电子计算机的构建提供了理论根据。1950年，他还提出了著名的年，他还提出了著名的“图灵实验图灵实验”，给智，给智能的标准提供了明确的定义。能的标准提供了明确的定义。n 几位为现代电子计算机诞生作出杰出贡献的科学家几位为现代电子计算机诞生作出杰出贡献的科学家n帕斯卡（帕斯卡（Pascal）（）（1623 1662，法国物理学家和数法国物理学家和数学家）学家）制成世界上第一台会演算的机械加法机制成世界上第一台会演算的机械加法机（1642）。）。n莱布尼茨（莱布尼茨（Leibnitz）（）（1646 1716，德国数学家和德国数学家和哲学家哲学家）在帕斯卡的加法机的基础上制成了可进行四在帕斯卡的加法机的基础上制成了可进行四则运算的计算器（则运算的计算器（1673）。）。n巴比奇（巴比奇（Babbage）（）（1791 1871，英国数学家）英国数学家）制成可用来计算简单数学表的差分机，并提出分析机制成可用来计算简单数学表的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想（1832）。）。10图灵（Turing）（1912 1954），英国数学家。n冯冯诺依曼（诺依曼（John von Neumann）（）（1903 1957，美籍匈牙利数学家），提出了以二进制和程序存储控制美籍匈牙利数学家），提出了以二进制和程序存储控制为核心的通用电子数字计算机体系结构原理，奠定了现代为核心的通用电子数字计算机体系结构原理，奠定了现代电子计算机体系结构的基础。电子计算机体系结构的基础。n莫克利（莫克利（J.W.Mauchly）（）（1907 1980，美国数学家）美国数学家）和他的学生埃克特（和他的学生埃克特（J.P.Eckert），），于于1946年研制成功年研制成功了世界上第一台通用电子数字计算机了世界上第一台通用电子数字计算机ENIAC。n麦卡锡（麦卡锡（McCarthy），），美国数学家、计算机科学美国数学家、计算机科学家，家，“人工智能之父人工智能之父”。n1956年夏，在美国的达特茅斯（年夏，在美国的达特茅斯（Dartmouth）学院，由学院，由McCarthy（斯坦福大学数学助教）、斯坦福大学数学助教）、Minsky（哈佛大学哈佛大学数学和神经学家）、数学和神经学家）、Lochester（IBM公司）、公司）、Shannon（贝尔实验室）四人共同发起，邀请贝尔实验室）四人共同发起，邀请IBM公司公司的的More、Samuel，MIT的的Selfridge、Solomonff，还还有有Simon、Newell等人参加学术讨论班，在一起共同学等人参加学术讨论班，在一起共同学习和探讨用机器模拟智能的各种问题，在会上，经习和探讨用机器模拟智能的各种问题，在会上，经McCarthy提议，决定使用提议，决定使用“人工智能人工智能”一词来概括这个一词来概括这个研究方向。这次具有历史意义的会议标志着人工智能这个研究方向。这次具有历史意义的会议标志着人工智能这个学科的正式诞生。学科的正式诞生。11冯诺依曼（John von Neumann）（1903 三、人工智能的研究途径和方三、人工智能的研究途径和方法法n结构模拟，神经计算结构模拟，神经计算n通过模拟人脑的生理结构和工作机理，实现机器智通过模拟人脑的生理结构和工作机理，实现机器智能，又称为微观人工智能，这派学者被称为生理学能，又称为微观人工智能，这派学者被称为生理学派、连接主义派、连接主义n具体来说，是用人工神经元网络来模拟人的大脑，具体来说，是用人工神经元网络来模拟人的大脑，实现知识的获取、存储和利用实现知识的获取、存储和利用n神经网络的特点神经网络的特点 并行性、鲁棒性、容错性，并行性、鲁棒性、容错性，擅长模拟人脑的形象思维（感知、联想）擅长模拟人脑的形象思维（感知、联想）12三、人工智能的研究途径和方法结构模拟，神经计算12n功能模拟，符号推演功能模拟，符号推演n通过建立人脑的心理模型，将知识和推理规则表示通过建立人脑的心理模型，将知识和推理规则表示为物理符号系统，来模拟人脑的学习、搜索、推理为物理符号系统，来模拟人脑的学习、搜索、推理和决策等功能，实现机器智能，又称为宏观人工智和决策等功能，实现机器智能，又称为宏观人工智能，这派学者被称为心理学派、逻辑学派、符号主能，这派学者被称为心理学派、逻辑学派、符号主义义n该类系统由两部分构成：知识库和推理规则该类系统由两部分构成：知识库和推理规则n特点特点 擅长模拟人脑的逻辑思维（推理、决策）擅长模拟人脑的逻辑思维（推理、决策），如机器推理、定理证明、专家系统等，如机器推理、定理证明、专家系统等*上面两条路线可取长补短、互相结合13功能模拟，符号推演13n行为模拟，控制进化行为模拟，控制进化n认为智能取决于感知和行为，提出智能行为的感知认为智能取决于感知和行为，提出智能行为的感知-行为模型行为模型n认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理n认为人工智能可以象人类智能一样逐步进化认为人工智能可以象人类智能一样逐步进化n认为智能行为只能在现实世界中与周围环境的交互认为智能行为只能在现实世界中与周围环境的交互作用过程中表现出来作用过程中表现出来n这派学者被称为控制论学派、行为主义、进化主义，这派学者被称为控制论学派、行为主义、进化主义，代表人物是代表人物是 MIT 的的 Brooks14行为模拟，控制进化14四、人工智能的研究课题四、人工智能的研究课题n基础研究课题基础研究课题n知识获取（机器学习）知识获取（机器学习）n知识表达知识表达n搜索技术搜索技术n机器推理机器推理15四、人工智能的研究课题基础研究课题15n应用研究课题应用研究课题n定理证明定理证明n专家系统和知识工程专家系统和知识工程n机器视觉机器视觉n自然语言理解自然语言理解n智能决策智能决策n智能控制智能控制n机器人机器人nn人工智能程序设计语言研究人工智能程序设计语言研究16应用研究课题16n人工智能学科诞生至今已有人工智能学科诞生至今已有40几年的历史，几几年的历史，几十年来人工智能的发展既取得了很多成果，也十年来人工智能的发展既取得了很多成果，也遭受过巨大的挫折遭受过巨大的挫折n符号主义途径发展概况符号主义途径发展概况n1956年，年，Newell 和和 Simon 设计的程序设计的程序 Logic Theorist 证明了数学原理第二章中的证明了数学原理第二章中的38条定条定理，经过改进又于理，经过改进又于1963年证明了全部年证明了全部52条定理。条定理。n1956年，年，Samuel 研制了跳棋程序，该程序有学研制了跳棋程序，该程序有学习功能。它在习功能。它在1959年打败了年打败了Samuel 本人，在本人，在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军。年打败了美国一个州的跳棋冠军。五、人工智能的发展五、人工智能的发展17人工智能学科诞生至今已有40几年的历史，几十年来人工智能的发n1956年年 Selfridge 的字符识别程序，的字符识别程序，1965年年 Roberts 的分辨积木构造的程序，开创了计算机视的分辨积木构造的程序，开创了计算机视觉的新领域。觉的新领域。n1958年到年到1959年，美籍数理逻辑学家王浩在定理年，美籍数理逻辑学家王浩在定理机器证明方面取得了新的成就，证明了数学原理机器证明方面取得了新的成就，证明了数学原理中有关命题逻辑和谓词逻辑的大部分定理。中有关命题逻辑和谓词逻辑的大部分定理。n从从1957年开始，年开始，Newell、Shaw 和和 Simon 等人等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序 GPS（General Problem Solver），），经过经过10年努年努力，结果不令人满意。力，结果不令人满意。181956年 Selfridge 的字符识别程序，1965年 n1965年，年，Robinson提出了与传统演绎法完全不同提出了与传统演绎法完全不同的消解法。的消解法。n六十年代中期，专家系统兴起，研制成功了两个著六十年代中期，专家系统兴起，研制成功了两个著名的专家系统：名的专家系统：DENDRAL（Feigenbaum等，能等，能够根据质谱仪测量所得的数据，得出被测试高分子够根据质谱仪测量所得的数据，得出被测试高分子的分子结构）和的分子结构）和 MYCIN（Shortliffe等，能够诊等，能够诊断一个病人是否患有血液病，并开出处方）。断一个病人是否患有血液病，并开出处方）。n1976 年年 7 月，美国的月，美国的 Appel 等用三台大型计算等用三台大型计算机，花去机，花去1200小时的小时的CPU时间，证明了四色定理。时间，证明了四色定理。n1977年，年，Feigenbaum 提出提出“知识工程知识工程”的概念，的概念，人工智能的研究从以推理为中心转向以知识为中心。人工智能的研究从以推理为中心转向以知识为中心。191965年，Robinson提出了与传统演绎法完全不同的消解n1958年，年，Newell 和和 Simon 预言：不出预言：不出10年，年，计算机将要成为世界象棋冠军；不出计算机将要成为世界象棋冠军；不出10年，计算机年，计算机将要发现和证明重要的数学定理；不出将要发现和证明重要的数学定理；不出10年，计算年，计算机将能谱写出具有作曲家水平的乐曲；不出机将能谱写出具有作曲家水平的乐曲；不出10年，年，大多数心理学理论将在计算机上形成；据此有些人大多数心理学理论将在计算机上形成；据此有些人断言：断言：80年代将是全面实现人工智能的年代；年代将是全面实现人工智能的年代；2000年，机器智能可以超过人。年，机器智能可以超过人。但是，消解法、定理证明、下棋程序、机器翻但是，消解法、定理证明、下棋程序、机器翻译都遇到了很大困难。译都遇到了很大困难。201958年，Newell 和 Simon 预言：不出10年n连接主义途径发展概况连接主义途径发展概况n1943年，心理学家年，心理学家 McCulloch（麦克洛奇）和麦克洛奇）和 数理逻辑学家数理逻辑学家 Pitts（皮兹）皮兹）提出了神经元的数学提出了神经元的数学模型，模型，M-P模型，开创了神经科学研究的新时代。模型，开创了神经科学研究的新时代。n1944年，心理与神经生理学家年，心理与神经生理学家 Hebb 提出了关于提出了关于神经元连接强度的神经元连接强度的Hebb规则，即当相互连接的两规则，即当相互连接的两个神经元都处于兴奋状态时，它们的连接强度将增个神经元都处于兴奋状态时，它们的连接强度将增强，这为神经网络学习算法的研究奠定了基础。强，这为神经网络学习算法的研究奠定了基础。n1957年年 Rosenblatt（罗森勃拉特）罗森勃拉特）开发的单层开发的单层神经网络神经网络 Perceptron（感知器）和感知器）和1962年年 Windrow 提出的自适应性元件提出的自适应性元件 Adaline 可以解决可以解决一些实际问题，掀起了神经网络研究的第一次高潮。一些实际问题，掀起了神经网络研究的第一次高潮。21连接主义途径发展概况21n1969年，年，Minsky 发表发表 Perceptrons一书，一书，指出简单人工神经元网络的局限性（感知机只能解指出简单人工神经元网络的局限性（感知机只能解决一阶谓词逻辑问题，不能解决高阶谓词问题），决一阶谓词逻辑问题，不能解决高阶谓词问题），神经网络研究陷入低潮。神经网络研究陷入低潮。n70年代末，符号主义途径在模仿人的感知能力和形年代末，符号主义途径在模仿人的感知能力和形象思维方面遇到了很大困难，人们将目光再次转到象思维方面遇到了很大困难，人们将目光再次转到神经网络研究上来。神经网络研究上来。n八十年代中期，神经网络研究再度兴起。八十年代中期，神经网络研究再度兴起。Hopfield（霍普菲尔德）提出了霍普菲尔德）提出了Hopfield神经网络神经网络模型，成功地解决了旅行商最优路径问题。这是一模型，成功地解决了旅行商最优路径问题。这是一项突破性的工作，标志着神经网络研究高潮的又一项突破性的工作，标志着神经网络研究高潮的又一次来临。次来临。221969年，Minsky 发表 Perceptrons一n1986年，年，Rumelhart 和和 Mcclelland 等人提出了等人提出了多层前馈网络的反向传播算法，简称多层前馈网络的反向传播算法，简称 BP 网络或网络或 BP 算法，解决了一些感知机不能解决的问题。算法，解决了一些感知机不能解决的问题。n1987 年年 6 月，第一届国际神经网络会议召开，会月，第一届国际神经网络会议召开，会上竟提出了上竟提出了“人工智能已经死亡，神经网络万岁人工智能已经死亡，神经网络万岁（AI is dead.Long live Neural Networks）”的的口号。口号。n现在，神经网络与专家系统和知识工程已成为人工现在，神经网络与专家系统和知识工程已成为人工智能的两大主流研究方向。智能的两大主流研究方向。231986年，Rumelhart 和 Mcclelland 等