人工智能及其应用课件

人工智能及其应用人工智能及其应用主讲：李敏 教授智能信息处理与仪器研究室2007年3月1人工智能及其应用主讲：李敏 教授智能信息处理与仪器研究室20课程简介课程简介智能信息处理与仪器研究室课程类别：课程类别：专业任选课 学学 分分：2适用专业：适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业先修课程先修课程：高级语言，离散数学，数据结构，数理逻辑，编译原理或形式语言2课程简介智能信息处理与仪器研究室课程类别：专业任选课 基本要求基本要求智能信息处理与仪器研究室u了解人工智能和智能系统的概况，以及人工智能的研究与应用领 域。u 掌握知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。u掌握高级知识推理，包括非单调推理、时序推理和各种不确定推理方法。u理解并掌握人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行学习。u了解人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。u通过学习，能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。3基本要求智能信息处理与仪器研究室了解人工智能和智能系统的概况1绪论绪论人工智能的定义和发展；人类智能和人工智能；人工智能各学派的认知观；人工智能的研究与应用领域。2 2知识表示方法知识表示方法状态空间法；问题规约法；谓词逻辑法；语义网络法；框架表示；剧本表示；过程的表示。3 3搜索推理技术搜索推理技术盲目搜索；启发式搜索；消解原理；通用问题求解系统。4 4高级求解技术高级求解技术规则演绎系统，系统组织技术，不确定性定理，非单调推理。教学内容教学内容智能信息处理与仪器研究室41绪论教学内容智能信息处理与仪器研究室4*5*5专家系统专家系统产生式系统；专家系统概述；基于规则的专家系统；基于框架的专家系统；基于模型的专家系统；新型专家系统；专家系统的设计；专家系统开发工具。*6*6机器学习机器学习机器学习的定义和发展历史；机器学习的主要策略和基本结构；机械学习；归纳学习；类比学习；解释学习；神经学习；知识发现*7*7机器人规划机器人规划规划系统的定义与任务；积木世界的机器人规划；STRIPS规划系统；具有学习能力的规划系统；分层规划；基于专家系统的规划。智能信息处理与仪器研究室教学内容教学内容5*5专家系统智能信息处理与仪器研究室教学内容5*8*8机器视觉机器视觉图像的理解与分析；积木世界的景物分析；视觉的知识表示与控制策略；物体形状的分析与识别。9 9自然语言理解自然语言理解自然语言理解的一般问题；句法和语义的自动分析；句子的自动理解；语言的自动生成；自然语言理解系统应用举例。1010智能控制智能控制智能控制的发展与定义；智能控制的结构理论与特点；智能控制系统；智能控制的应用领域。1111人工智能程序设计人工智能程序设计逻辑型编程语言；LISP语言；PROLOG语言；关系型数据库；专用开发工具；人工智能机。1212人工智能的争论与展望人工智能的争论与展望关于人工智能的争论；人工智能对人类的影响；对人工智能的展望。智能信息处理与仪器研究室6*8机器视觉智能信息处理与仪器研究室6参考书目参考书目1、N.J.Nilsson.Artificial Intelligence:A New Synthesis.Morgan Kanfmann,1998;机械工业出社，19992、朱福喜,汤怡群,傅建明.人工智能基础.武汉大学出版社,20023、杨祥全，蔡庆生.人工智能.重庆：科技文献出版社重庆分社，19884、王永庆.人工智能原理与方法,西安交通大学出版社,19985、涂序彦.人工智能及其应用,北京:电子工业出版社,19886、施鹏飞、姚远.人工智能教程.上海交通大学出版社，1993智能信息处理与仪器研究室7参考书目1、N.J.Nilsson.Artificia考查方式考查方式智能信息处理与仪器研究室考核方式：撰写论文，具体撰写论文提前3周通知。成绩评定：平时20，论文和笔记808考查方式智能信息处理与仪器研究室考核方式：撰写论文，具体撰写论文要求论文要求写一篇与讲课内容相关的论文，字数为35千字。注意事项：1.禁止从网上全文抄袭，一经发现，取 消成绩。2.论文格式参照科技论文写作要求。3.引用文字须注明参考文献出处。智能信息处理与仪器研究室9论文要求写一篇与讲课内容相关的论文，字数为35千字。智能论文提交论文提交打印稿1份（含学号、手写签名）电子稿1份，发送到以下邮箱 （较大文件，请压缩后发送）智能信息处理与仪器研究室10论文提交打印稿1份（含学号、手写签名）智能信息处理与仪器研究绪 论n很早人类就有制造机器人的幻想n黄帝的“指南车”n诸葛亮的“木牛流马”n亚里士多德的形式逻辑n布莱尼茨的关于数理逻辑的思想n“机器人”一词的来源12绪 论很早人类就有制造机器人的幻想12现代人工智能的兴起n现代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。13现代人工智能的兴起现代人工智能（Artificial Int什么是人工智能？n至今没有统一的定义n从“计算”到“算计”14什么是人工智能？至今没有统一的定义14像人一样思考的系统理性地思考的系统“要使计算机能够思考.意思就是：有头脑的机器”（Haugeland,1985）“与人类的思维相关的活动，诸如决策、问题求解、学习等活动”（Bellman,1978）“通过利用计算模型来进行心智能力的研究”（Chamiak和McDermott,1985）“对使得知觉、推理和行为成为可能的计算的研究”（Winston,1992）像人一样行动的系统理性地行动的系统“一种技艺，创造机器来执行人需要智能才能完成的功能”（Kurzweil,1990）“研究如何让计算机能够做到那些目前人比计算机做得更好的事情”（Rich和Knight,1991）“计算智能是对设计智能化智能体的研究”（Poole等，1998）“AI.关心的是人工制品中的智能行为”（Nilsson,1998）15像人一样思考的系统理性地思考的系统“要使计算机能够思考.图灵测试n如何知道一个系统是否具有智能呢？n1950年，计算机科学家图灵提出了著名的“图灵测试”。16图灵测试如何知道一个系统是否具有智能呢？16AI的本质问题研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。17AI的本质问题 研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人AI的历史回顾n第一阶段（40年代中50年代末）神经元网络时代n双层网络 nM-P模型、感知器模型等n问题：XOR问题不能解决 18AI的历史回顾第一阶段（40年代中50年代末）AI的历史回顾（续1）nXOR问题（异或问题）输入1输入2输出000011101110(0,0)(1,1)(0,1)(1,0)19AI的历史回顾（续1）XOR问题（异或问题）输入1输入2输出AI的历史回顾（续2）nMinsky的著作：Perceptions（感知器）n从理论上证明了二层神经元网络不可能解决XOR问题n如果要求解XOR问题，神经元网络必须是3层或3层以上的结构n对于3层或3层以上的神经元网络，难于找到一个通用的学习算法20AI的历史回顾（续2）Minsky的著作：PerceptiAI的历史回顾（续3）n第二阶段（50年代中60年代中）通用方法时代n物理符号系统n主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等n对问题的难度估计不足，陷入困境21AI的历史回顾（续3）第二阶段（50年代中60年代中）AI的历史回顾（续4）n一个笑话（英俄翻译）：The spirit is willing but the flesh is week.（心有余而力不足）The vodka is strong but meat is rotten.（伏特加酒虽然很浓，但肉是腐烂的）22AI的历史回顾（续4）一个笑话（英俄翻译）：22AI的历史回顾（续5）n出现这样的错误的原因：Spirit：1）精神 2）烈性酒n结论：必须理解才能翻译，而理解需要知识23AI的历史回顾（续5）出现这样的错误的原因：23AI的历史回顾（续6）n知识就是力量培根n知识蕴涵着力量费根鲍姆24AI的历史回顾（续6）知识就是力量培根24AI的历史回顾（续7）n第三阶段（60年代中80年代初）知识工程时代n专家系统n知识工程n知识工程席卷全球n各国发展计划：n美国星球大战计划n英国ALVEY计划n法国UNIKA 计划n日本五代机计划n中国“863”计划25AI的历史回顾（续7）第三阶段（60年代中80年代初）AI的历史回顾（续8）n遇到的困难：n知识获取的瓶颈问题26AI的历史回顾（续8）遇到的困难：26AI的历史回顾（续9）n第四阶段（80年代中90年代初）新的神经元网络时代nBP网（算法），解决了多层网的学习问题nHopfield网，成功求解了旅行商问题n存在问题：n理论依据n解决大规模问题的能力n新的动向构造化方法27AI的历史回顾（续9）第四阶段（80年代中90年代初）AI的历史回顾（续10）n第五阶段（90年代初现在）海量数据处理与网络时代n网络给AI带来无限的机会n知识发现与数据挖掘nAI走向实用化28AI的历史回顾（续10）第五阶段（90年代初现在）AI的研究内容n搜索技术n知识表示n规划方法n机器学习n认知科学29AI的研究内容搜索技术29AI的研究内容（续1）n自然语言理解与机器翻译n专家系统与知识工程n定理证明n博弈n机器人n数据挖掘与知识发现30AI的研究内容（续1）自然语言理解与机器翻译30AI的研究内容（续2）n多Agent系统n复杂系统n足球机器人n人机交互技术31AI的研究内容（续2）多Agent系统31人工智能取得的一些成果n四十多年来，人工智能的研究虽然步履艰难，但也取得了一些很突出的成绩。下面列举一些实例。32人工智能取得的一些成果四十多年来，人工智能的研究虽然步履艰难定理证明n50年代中期，世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”，证明了数学名著数学原理中的38个定理。经改进后，62年证明了该书中全部的52个定理。被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正的成果。33定理证明50年代中期，世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”，四色定理的证明n四色定理n从1852年发现四色问题，世界上很多著名的科学家试图证明，当一直未能完成。n1976年6月，哈肯在美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上，用了1200个小时，作了100亿次判断，终于完成了四色定理的证明，从而解决了一个历时100多年的问题，轰动了世界。34四色定理的证明四色定理34定理证明的“吴方法”n2000年我国最高科学技术奖获得者吴文俊教授，提出了“数学机器化”。n1977年，吴文俊关于平面几何定理的机械化证明首次取得成功。n创立了定理机器证明的 “吴方法”。35定理证明的“吴方法”2000年我国最高科学技术奖获得者吴文俊通用问题求解器（GPS）n从1957年开始，Newell等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序，这个程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的。在它能处理的有限类别的问题中，它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次序，与人类求解同样问题是类似的。因此，GPS很可能是第一个实现了“像人一样思考”方法的程序。36通用问题求解器（GPS）从1957年开始，Newell等人开专家系统n人类之所以能求解问题，是因为人类具有知识。n专家系统就是把有关领域专家的知识整理出来，让计算机利用这些知识求解专门领域的问题。n1968年世界上第一个专家系统DENDRAL问世。nMYCIN，一个著名的医疗诊断专家系统37专家系统人类之所以能求解问题，是因为人类具有知识。37第一个商用专家系统：R1n世界上第一个成功的商用专家系统，1982年开始正式在DEC公司使用。该程序帮助为新计算机系统配置订单；到1986年为止，估计它为公司每年节省了4千万美元。38第一个商用专家系统：R1世界上第一个成功的商用专家系统，19海湾战争中的专家系统n在1991年的海湾危机中，美国军队使用专家系统用于自动的后勤规划和运输日程安排。这项工作同时涉及到50000个车辆、货物和人，而且必须考虑到起点、目的地、路径以及解决所有参数之间的冲突。AI规划技术使得一个计划可以在几小时内产生，而用旧的方法需要花费几个星期。39海湾战争中的专家系统在1991年的海湾危机中，美国军队使用专数字识别n清华大学智能技术与系统国家重点实验室采用神经元网络方法研制的数字识别系统，用于2000年我国人口普查。对普查数据进行自动识别，错误率达到了万分之一以下的高水平。40数字识别清华大学智能技术与系统国家重点实验室采用神经元网络方古籍数字化四库全书41古籍数字化四库全书41IBM的“深蓝”北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝”以3.5：2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。42IBM的“深蓝”北京时间1997年5月12日凌晨4点正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫43正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫43IBM的“深蓝”（续1）n96年2月第一次比赛结果：“深蓝”：胜、负、平、平、负、负n97年5月第二次比赛结果：“深蓝”：负、胜、平、平、平、胜44IBM的“深蓝”（续1）96年2月第一次比赛结果：44IBM的“深蓝”（续2）n“深蓝”的技术指标：n32个CPUn每个CPU有16个协处理器n每个CPU有256M内存n每个CPU的处理速度为200万步/秒45IBM的“深蓝”（续2）“深蓝”的技术指标：45“人机之战”简史n1958年，IBM704成为第一台能同人下棋的计算机，名为“思考”，思考速度每秒200步n60年代中期，科学家德里夫斯断言，计算机将无法击败一位年仅10岁的棋手n1973年，国际象棋软件4.0被开发出来，这是未来程序的基础n1979年，国际象棋软件4.9达到专家级水平n1981年，CRAYBLITZ新的超级计算机拥有特殊的集成电路，预言将可在1995年击败世界棋王46“人机之战”简史1958年，IBM704成为第一台能同人下棋n1983年，BELLEATT开发了国际象棋硬件，达到了大师水平n80年代中期，皮兹堡的CARNEGIEMELLON大学开始研究世界级的国际象棋计算机程序n1987年，“深思”首次以每秒钟75万步的思考速度露面，它的水平相当于拥有国际等级分为2450的棋手n1988年，“深思”击败丹麦特级大师拉尔森n1989年，“深思”已经有6台信息处理器，每秒思考速度达200万步，但在与世界棋王卡斯帕罗夫进行的“人机大战”中对阵以0比2败北471983年，BELLEATT开发了国际象棋硬件，达到了大师n1990年，“深思”第二代产生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡尔波夫与之对抗n1991年，“弗里茨”问世n1993年，“深思”二代击败了丹麦国家队，在与世界优秀女棋手小波尔加的对抗中获胜n1995年，“深蓝”更新程序，新的集成电路将其思考速度达到每秒300万步n1996年，“深蓝”在与卡斯帕罗夫的挑战赛中，以2比4不敌卡斯帕罗夫n1997年，“超级深蓝”开发出了更加高级的“大脑”，4名国际大师参与IBM的挑战小组为电脑与卡斯帕罗夫重战出谋划策，最后“超级深蓝”以3比2击败了卡斯帕罗夫，卡斯帕罗夫要求重赛，但没有得到回应481990年，“深思”第二代产生，使用IBM的硬件，吸引了前世n1999年，“弗里茨”升级为“更弗里茨”(Deep FritzDeep Fritz)n2001年，“更弗里茨”更新了程序，击败了卡斯帕罗夫和阿南德，以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手n2002年10月，“更弗里茨”与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”，思考速度为每秒600万步，双方4比4战平n2003年12月“更年少者”与卡斯帕罗夫举行人机对抗，双方3比3战平491999年，“弗里茨”升级为“更弗里茨”(Deep Frit思考题2：国际象棋、中国象棋与围棋n为什么已经有了可以战胜国际大师的国际象棋程序，而中国象棋和围棋的程序水平却比较低呢？n力量投入问题？n计算机发展水平问题？n棋本身的复杂性问题？n其他别的问题？50思考题2：国际象棋、中国象棋与围棋为什么已经有了可以战胜国际智能汽车n智能技术与系统国家重点实验室研制的智能汽车51智能汽车智能技术与系统国家重点实验室研制的智能汽车51n在高速公路上，该汽车可以自动识别道路，自动躲避障碍物n在最近的实验中，平均速度为100公里，最高速度达到了150公里，达到了世界先进水平。52在高速公路上，该汽车可以自动识别道路，自动躲避障碍物52足球机器人n两个组织：RoboCup和FIRAn设有仿真组、小型组、中型组和有腿组n控制方式：FIRA采用集中控制，而RoboCup采用分布式控制n清华大学获得2001、2002年RoboCup世界冠军、2003年亚军（仿真组）n清华大学获得2003年RoboCup小型组全国冠军53足球机器人两个组织：RoboCup和FIRA53 小型组 有腿组54 小型组 历史上的人工智能大师n下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智能大师55历史上的人工智能大师下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智能大阿伦图灵（Alan Turing）计算机科学理论的创始人56阿伦图灵（Alan Turing）计算机科学理论的创始阿伦图灵（Alan Turing）n1912年出生于英国伦敦，1954年去世n1936年发表论文“论可计算数及其在判定问题中的应用”，提出图灵机理论n1950年发表论文“计算机与智能”，阐述了计算机可以具有智能的想法，提出图灵测试n1966年为纪念图灵的杰出贡献，ACM设立图灵奖57阿伦图灵（Alan Turing）1912年出生于英国伦敦马文明斯基（Marniv Lee Minsky）人工智能之父框架理论的创立者首位获得图灵奖的人工智能学者58马文明斯基（Marniv Lee Minsky）人工马文明斯基（Marniv Lee Minsky）n1927年出生于美国纽约n1951年提出思维如何萌发并形成的基本理论n1956年达特茅斯会议的发起人之一n1958年在MIT创建世界上第一个AI实验室n1969年获得图灵奖n1975年首创框架理论59马文明斯基（Marniv Lee Minsky）1927约翰麦卡锡（John McCarthy）n人工智能之父nLISP语言的发明人n首次提出AI的概念60约翰麦卡锡（John McCarthy）人工智能之父60约翰麦卡锡（John McCarthy）n1927年出生于美国波士顿n1956年发起达特茅斯会议，并提出“人工智能”的概念n1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智能实验室n发明剪枝算法n1959年开发LISP语言n开创逻辑程序研究，用于程序验证和自动程序设计n1971年获得图灵奖61约翰麦卡锡（John McCarthy）1927年出生于赫伯特西蒙（Herbert A.Simon）符号主义学派的创始人爱好广泛的全能科学家中国科学院外籍院士62赫伯特西蒙（Herbert A.Simon）符号主义学赫伯特西蒙(Herbert A.Simon）n1916年出生于美国的威斯康辛州n1943年在匹兹堡大学获政治学博士学位n1969年因心理学方面的贡献获得杰出科学贡献奖n1975年和他的学生艾伦纽厄尔共同获得图灵奖n1978年获得诺贝尔经济学奖n1986年因行为学方面的成就获得美国全国科学家奖章63赫伯特西蒙(Herbert A.Simon）1916年出n50年代至60年代初开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT，证明了数学原理第二章中的全部52个定理，开创了机器定理证明这一新的学科领域n57年开发了IPL(Information Processing Language)语言，是最早的AI语言。n60年开发了“通用问题求解系统”GPSn66年开发了最早的下棋程序之一MATERn70年发展与完善了语义网络的概念和方法n70年代提出了“物理符号系统假说”n70年代提出决策过程模型，成为DSS的核心内容6450年代至60年代初开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家艾伦纽厄尔（Allen Newell）n符号主义学派的创始人之一n西蒙的学生与同事n1975年与西蒙同获图灵奖65艾伦纽厄尔（Allen Newell）符号主义学派的创始人查理德卡普（Richard M.Karp）发明“分枝界限法”的三栖学者66查理德卡普（Richard M.Karp）发明“分枝查理德卡普（Richard M.Karp）n1935年出生于美国波士顿n是加州大学伯克利分校三个系的教授：n电气工程和计算机系n数学系n工业工程和运筹学系n60年代提出“分枝界限法”，成功求解含有65个城市的旅行商问题，创当时的记录n1985年获得图灵奖67查理德卡普（Richard M.Karp）1935年出生爱德华费根鲍姆（Edward A.Feigenbaum）知识工程的提出者大型人工智能系统的开拓者68爱德华费根鲍姆（Edward A.Feigenbaum爱德华费根鲍姆（Edward A.Feigenbaum）n1936年出生于美国的新泽西州n通过实验和研究，证明了实现智能行为的主要手段是知识n1977年提出知识工程，使人工智能从理论转向应用n名言：知识蕴藏着力量n1994年和劳伊雷迪共同获得图灵奖69爱德华费根鲍姆（Edward A.Feigenbaumn1963年主编了计算机与思想一书，被认为是世界上第一本有关人工智能的经典性专著n1965年开发出世界上第一个专家系统n开发出著名的专家系统MYCINn80年代合著了四卷本的人工智能手册n开设Teknowledge和IntelliGenetics两个公司，是世界上第一家以开发和将专家系统商品化的公司701963年主编了计算机与思想一书，被认为是世界上第一本有劳伊雷迪（Raj Reddy）大型人工智能系统的开拓者71劳伊雷迪（Raj Reddy）大型人工智能系统的开拓者劳伊雷迪（Raj Reddy）n37年出生于印度，66年在美国获得博士n1994年与费根鲍姆共同获得图灵奖n主持过一系列大型AI系统的开发nNavlab 能在道路行驶的自动车辆项目nLISTEN 用于扫盲的语音识别系统n以诗人但丁命名的火山探测机器人项目n自动机工厂项目，提出“白领机器人学”72劳伊雷迪（Raj Reddy）37年出生于印度，66年在美人工智能的认知问题人工智能的认知问题 认知是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。美国心理学家Houston等人将对“认知”的看法归纳为如下五种主要类型：(1)认知是信息的处理过程；(2)认知是心理上的符号运算；(3)认知是问题求解；(4)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、问题求解、学习、想象、概念形成、语言使用等。智能信息处理与仪器研究室73人工智能的认知问题 认知是和情感、动机、意志等相对的理认认 知知 认知心理学家Dodd等则认为，认知应包括三个方面，即适应、结构、过程。也就是说，认知是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。智能信息处理与仪器研究室74认 知 智能信息处理与仪器研究室74认知科学认知科学认知科学探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程。具体地说，认知科学是研究人类的认知和智力的本质和规律的前沿科学。认知科学研究的范围包括知觉、注意、记忆、动作、语言、推理、思考、意识乃至情感动机在内的各个层面的认知活动。智能信息处理与仪器研究室75认知科学认知科学探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的认知科学认知科学认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学,包括从感觉的输入到复杂问题求解,从人类个体到人类社会的智能活动,以及人类智能和机器智能的性质。认知科学是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果。它是人工智能重要的理论基础。智能信息处理与仪器研究室76认知科学认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学,人工智能的五个基本问题人工智能的五个基本问题（1)1)知识与概念化是否是人工智能的核心？知识与概念化是否是人工智能的核心？（2)2)认知能力能否与载体分开来研究？认知能力能否与载体分开来研究？（3)3)认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？（4)4)学习能力能否与认知分开来研究？学习能力能否与认知分开来研究？（5)5)所有的认知是否有一种统一的结构？所有的认知是否有一种统一的结构？智能信息处理与仪器研究室77人工智能的五个基本问题（1)知识与概念化是否是人工智能的核思维的层次模型思维的层次模型 思维是客观现实的反映过程，是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反映。人类思维的形态主要有 感知思维 形象思维 抽象思维 灵感思维 智能信息处理与仪器研究室78思维的层次模型 思维是客观现实的反映过程，是具有意识的感知思维感知思维是一种初级的思维形态。在人们开始认识世界时,只是把感性材料组织起来,使之构成有条理的知识,所能认识到的仅是现象。在此基础上形成的思维形态即是感知思维。人们在实践过程中,通过眼、耳、鼻、舌、身等感官直接接触客观外界而获得的各种事物的表面现象的初步认识,它的来源和内容都是客观的、丰富的。智能信息处理与仪器研究室79感知思维是一种初级的思维形态。在人们开始认识世界时,只是把感形象思维形象思维形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，是一切高等生物所共有的。形象思维是与神经机制的连接论相适应的。模式识别、图象处理、视觉信息加工都属于这个范畴。智能信息处理与仪器研究室80形象思维形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来抽象思维抽象思维抽象思维是一种基于抽象概念的思维形式，通过符号信息处理进行思维。只有语言的出现，抽象思维才成为可能，语言和思维互相促进，互相推动。可以认为物理符号系统是抽象思维的基础。智能信息处理与仪器研究室81抽象思维抽象思维是一种基于抽象概念的思维形式，通过符号信息处灵感思维灵感思维对灵感思维至今研究甚少。有人认为,灵感思维是形象思维扩大到潜意识,人脑有一部分对信息进行加工,但是人并没有意识到。也有人认为,灵感思维是顿悟。灵感思维在创造性思维中起重要作用,有待进行深入研究。智能信息处理与仪器研究室82灵感思维对灵感思维至今研究甚少。有人认为,灵感思维是形象思思维的层次模型思维的层次模型 智能信息处理与仪器研究室83思维的层次模型 智能信息处理与仪器研究室83人工智能人工智能智能是什么？智能是个体有目的的行为、合理的思维,以及有效的适应环境的综合性能力。通俗地说,智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。人类个体的智能是一种综合性能力,具体讲,可以包括感知与认识客观事物、客观世界与自我的能力;通过学习取得经验、积累知识的能力;理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力;联想、推理、判断、决策的能力;运用语言进行抽象、概括的能力;发现、发明、创造、创新的能力;实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力;预测、洞察事物发展变化的能力等。智能信息处理与仪器研究室84人工智能智能是什么？智能信息处理与仪器研究室84人工智能人工智能 人工智能(Artificial Intelligence)是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人类的智能,实现某些“机器思维“。作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能是计算机科学的一个分支，它是当前科学技术中正在迅速发展，且新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉学科和边缘学科。智能信息处理与仪器研究室85人工智能 人工智能(Artificial Intell智能信息处理与仪器研究室人工智能所研究的是用计算机模拟人类智能。人类智能：就是人类所具有的智力和行为能力。而这种智力和能力是以知识为基础的。智力行为的目的是获取知识，并运用知识去求解问题，即智力是获取知识并运用知识去求解问题的能力。人类智能的特点主要体现在感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力等几个方面。人工智能人工智能86智能信息处理与仪器研究室人工智能所研究的是用计算机模拟人类智智能信息处理与仪器研究室人工智能的定义人工智能的定义目前很难有一个明确的定义，从几个角度来看：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。从另一个角度来看，人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，来解决需要人类专家才能处理的复杂问题，如医疗诊断、石油测井解释、气象预报、交运输管理等决策性课题。从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学。它以知识为对象，主要研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。87智能信息处理与仪器研究室人工智能的定义目前很难有一个明确的定人工智能的各种学派人工智能的各种学派逻辑学派：麦卡锡（J.McCarthy）和尼尔逊（N.J.Nilsson）认知学派：纽厄尔（A.Newell）和西蒙（H.A.Simon）知识工程学派：费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）（研究知识在人类智能中的作用与地位）联 结 学 派：麦 克 伦 德（J.L.McClelland）和 鲁 梅 尔 哈 特（J.D.Rumelhart）（研究神经网络）分布式学派：贺威特（C.Hewitt）（研究多智能系统中的知识与行为）进化论学派：布鲁克（R.A.Brook）从研究途径来看，主要有：符号主义：逻辑主义或计算机学派。主张运用计算机科学的方法进行研究，通过研究逻辑演计算机上的实现方法实现人类智能在计算机上的模拟。联结主义：仿生学派，主张用仿生学的方法进行研究，通过研究人脑的工作模型，探究人类智能的本质。行为主义：进化主义，控制论学派。认为智能取决于感知和行动，不需要知识、不需要表示，不需要推理。智能信息处理与仪器研究室88人工智能的各种学派逻辑学派：麦卡锡（J.McCarthy）符号智能符号智能传统人工智能是符号主义，它以Newell和 Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统假设认为物理符号系统是智能行为充分和必要的条件。物理符号系统由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组分出现。该系统可以进行建立、修改、复制、删除等操作，以生成其它符号结构。智能信息处理与仪器研究室89符号智能传统人工智能是符号主义，它以Newell和 Simo连接主义连接主义连接主义研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。人们也称它为神经计算。由于它近年来的迅速发展,大量的神经网络的机理、模型、算法不断地涌现出来。神经网络主体是一种开放式的神经网络环境，提供典型的、具有实用价值的神经网络模型。智能信息处理与仪器研究室90连接主义连接主义研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的行为主义行为主义Brooks提出了无需知识表示的智能、无需推理的智能。他认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来，在许多方面是行为心理学观点在现代人工智能中的反映，人们称为基于行为的人工智能，简言之，称为行为主义。智能信息处理与仪器研究室91行为主义Brooks提出了无需知识表示的智能、无需推理的智能智能智能符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。智能信息处理与仪器研究室92智能符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的人工智能的起源与发展人工智能的起源与发展 第一阶段第一阶段 孕育期（孕育期（19561956年以前）年以前）数学家、物理学家和哲学家创立的数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论和系统论等，特别是电子计算机的发明为人工智能的诞生准备了充足的思想、理论和物质条件。1956年，麦卡锡在美国的达特茅斯会议上正式提出“人工智能”这一术语，这是一次具有历史意思的会议，标志着人工智能这门新兴的边缘学科的正式诞生。93人工智能的起源与发展 第一阶段 孕育期（1956年以前）9第二阶段第二阶段 人工智能基础技术的研究和形成（人工智能基础技术的研究和形成（1956195619701970）n 进行了一连串开创性的工作。包括机器翻译。当时人们认为只要使用一个两种语言的词典及一些语法知识，自然语言翻译是容易实现的。但花了两百万美元的机械翻译结果是非常令人失望的。通俗的例子是英语谚语“心有余而力不足”，把它译成俄语后又译回来时变成了“酒是好的，但肉是坏的”的笑话。以致很长时间人们对此不抱希望，但是近年来，机器翻译 的一连串工作又重新出现，并取得了较好的应用。n 这阶段的主要成果：启发式搜索技术。n纽厄尔和西蒙等 逻辑理论机、通用问题求解程序系统n 塞谬尔 56年 “跳棋程序”有学习功能n 59年 击败它的设计者n 62年 击败了美国一个州的冠军n 麦卡锡 表处理语言LISP人工智能的起源与发展人工智能的起源与发展 94第二阶段 人工智能基础技术的研究和形成（19561970第三阶段第三阶段 发展和实用化阶段（发展和实用化阶段（1971197119801980）利用过去的研究成果，提出各种新的知识表示技术，搜索技术日趋成熟，人工智能与其它领域诸如医药、电子、地质和化学领域发生密切的联系，大量的科研成果证实了自然语言理解、计算机视觉和专家系统是可行的。其中最引人注目的是各种专家系统的出现。1972年绍特里夫 医疗专家系统MYCIN等 柯氏斯巷提出以逻辑为基础的程序设计语言prolog的思想 72年由科麦瑞尔及其研究小组在法国马赛大学实现了世界上第一个prolog系统。人工智能的起源与发展人工智能的起源与发展 95第三阶段 发展和实用化阶段（19711980）人工智能第四阶段第四阶段 知识工程与专家系统（知识工程与专家系统（19801980年至今）年至今）知识工程提出（77年由费根鲍娒提出）自然语言处理系统商业化 计算机视觉系统的研制 构造知识库和建立专家系统的软件工具的商业化 日本等国第五代计算机计划等 人工智能的起源与发展人工智能的起源与发展 96人工智能的起源与发展 96发展历程发展历程Aristotle Aristotle(公公元元前前384322)384322)在在工工具具论论的的著著作作中中提提出出形形式逻辑。式逻辑。Bacon(15611626)Bacon(15611626)在新工具中提出归纳法。在新工具中提出归纳法。Leibnitz Leibnitz(16461716)(16461716)研研制制了了四四则则计计算算器器，提提出出了了“通通用用符符号号”和和“推推理理计计算算”的的概概念念，使使形形式式逻逻辑辑符符号号化化，可可以以说说是是“机器思维机器思维”研究的萌芽。研究的萌芽。1919世世纪纪以以来来，数数理理逻逻辑辑、自自动动机机理理论论、控控制制论论、信信息息论论、仿仿生生学学、计计算算机机、心心理理学学等等科科学学技技术术的的进进展展，为为人人工工智智能能的的诞诞生生，准备了思想、理论和物质基础。准备了思想、理论和物质基础。Boole Boole(18151864)(18151864)创创立立了了布布尔尔代代数数，他他在在思思维维法法则则书书中，首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。中，首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。智能信息处理与仪器研究室97发展历程Aristotle(公元前384322)在工发展历程发展历程1946:1946:ENIACElectronic Numerical Integrator and Calculator可编程1950:1950:Alan Turing的文章“Computing Machinery and Intelligence.”提出图灵测试 Mind,Vol.59,No.236,pp.433-4601955:1955:Newell,Shaw 和Simon 开发了IPL-11Information Processing Language第一个AI语言，能够处理概念1956:1956:CIA 资助GAT项目（Georgetown Automatic Translation）1956:1956:Newell,Shaw和Simon的“The Logic Theorist”用IPL开发，证明命题逻辑的命题智能信息处理与仪器研究室98发展历程1946:ENIAC智能信息处理与仪器研究室98发展历程发展历程博弈时期博弈时期1956:1956:世界上第一次正式的AI会议美国的Dartmouth College，为期2月John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这一术语 著名参加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert1957:1957:Newell,Shaw和Simon提出通用问题求解系统 GPS1958:1958:McCarthy在MIT实现了 LISP1959:Samuel的跳棋程序打败他本人能学棋谱、能从对阵中学习1962年打败Connecticut洲的跳棋冠军智能信息处理与仪器研究室99发展历程博弈时期智能信息处理与仪器研究室99发展历程发展历程1958:Newell和Simon的四个预测十年内，计算机将成为世界象棋冠军十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理十年内，计算机将能谱写优美的乐曲十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论1959:1959:Frank Rosenblatt提出感知器模型（Perceptron Model)1959:1959:MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）智能信息处理与仪器研究室100发展历程1958:Newell和Simon的四个预测智能信发展历程发展历程专家系统时期专家系统时期1962:1962:McCarthy调到Stanford,1963年创建Stanford AI Lab1963:1963:M.Ross Quillian开创语义网络（Semantic Nets)1965:1965:Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab;Noftsker 掌管 MIT AI Lab1965:1965:MIT的Joseph Weizenbaum研制出ELIZA用英语进行交互回答任何问题1965-83:1965-83:Feigenbaum和Lederberg启动DENDRAL工程1966:1966:ALPAC的负面报告造成 美国政府取消对机器翻译的资助1969:1969:Minsky 和 Papert的感知机报告造成美国政府取消对神经网络研究的资助。结论：有限阶感知机仅能识别出Euler数，不能识别其他的拓扑不变性1969:1969:SRI研制出机器人Shakey具有运动、感知和问题求解能力智能信息处理与仪器研究室101发展历程专家系统时期智能信息处理与仪器研究室101发展历程发展历程自然语言处理自然语言处理1970:1970:Stanford的Terry Winograd等研制出（ETAOIN）SHRDLU接受自然语言命令操作积木块1970:1970:Colmerauer研制出PROLOG语言的解释系统不久，爱丁堡大学的Warren实现了编译系统1972:1972:DARPA取消Stanford大学机器人研究(Shakey)的资助。1972:1972:Mycin工程启动1973:1973:James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府取消对AI研究的资助“人工智能研究是不成功的，不值得政府资助。”英政府接受了此报告的观点。从那时起至今，英国AI研究一蹶不振。1976:1976:DARPA 取消对语音识别研究的资助1976:1976:Greenblatt研制出第一台LISP机CONS智能信息处理与仪器研究室102发展历程自然语言处理智能信息处理与仪器研究室102发展历程发展历程1976:1976:Doug Lenat的数学积分系统AM(Automated Mathematician)1977:1977:SRI启动 PROSPECTOR 工程帮助地质专家探测和解释矿物1978年发现钼矿脉(molybdenum vein)1977:1977:Edward Feigenbaum正式提出知识工程作为一门学科在1977年IJCAI会议上 1979:1979:Stanford研制出第一台计算机控制的汽车（Stanford Cart）1980:1980:第一届美国AI协会会议（AAAI）在Stanford召开。1980:1980:John McDermott的XCON专家系统用于配置 VAX 机器系统智能信息处理与仪器研究室103发展历程1976:Doug Lenat的数学积分系统AM 发展历程发展历程知识工程时期知识工程时期1981:1981:日本政府宣布日本五代机（first-generation computer）计划（即智能计算机）1982:1982:John Hopfield 掀起神经网络的研究1983:1983:MCC（Microelectronics and Computer Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任）1984:1984:Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝说下在MCC开始Cyc的研究1986:1986:Thinking Machines Inc 研制联结机器(Connection Machine)1987:1987:LISP机器市场开始暗淡1988:1988:386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美智能信息处理与仪器研究室104发展历程知识工程时期智能信息处理与仪器研究室104发展历程发展历程分布智能和机器学习分布智能和机器学习1992:1992:日本政府宣布五代机计划失败。随后启动日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWCRWC计划（计划（Real Real World Computing ProjectWorld Computing Project）1993:Shoham1993:Shoham提出提出AOP,Agent-Oriented ProgrammingAOP,Agent-Oriented Programming1995:Vapnik1995:Vapnik提出提出SVMSVM1996:1996:中科院计算所多主体系统中科院计算所多主体系统MAPEMAPE1996:DARPA1996:DARPA启动启动HPKBHPKB计划计划军事上的军事上的“Grand Challenge”“Grand Challenge”问题分析和求解问题分析和求解1997:IBM 1997:IBM 深蓝深蓝II(Deep Blue)II(Deep Blue)击败击败Garry KasparovGarry Kasparov2000:2000:中科院计算所多主体环境中科院计算所多主体环境MAGE,MAGE,知识发现系统知识发现系统MSMinerMSMiner智能信息处理与仪器研究室105发展历程分布智能和机器学习智能信息处理与仪器研究室105人工智能的研究状况人工智能的研究状况认知科学研究是认知科学研究是“国际人类前沿科学计划国际人类前沿科学计划”的重点。认知的重点。认知科学及其信息处理方面的研究被列为整个计划的三大部分科学及其信息处理方面的研究被列为整个计划的三大部分之一之一(其余两部分是其余两部分是“物质和能量的转换物质和能量的转换”、“支撑技术支撑技术”)”)；“知觉和认知知觉和认知”、“运动和行为运动和行为”、“记忆和学习记忆和学习”和和“语言和思考语言和思考”被列为人类前沿科学的被列为人类前沿科学的1212大焦点问题大焦点问题中的中的4 4个。近年来，美国和欧共体分别推出个。近年来，美国和欧共体分别推出“脑的十年脑的十年”计划和计划和“EC“EC脑的十年计划脑的十年计划”。日本则推出雄心勃勃的。日本则推出雄心勃勃的“脑脑科学时代科学时代”计划，总预算高达计划，总预算高达200200亿美元。在亿美元。在“脑科学时脑科学时代代”计划中，脑的认知功能及其信息处理的研究是重中之计划中，脑的认知功能及其信息处理的研究是重中之重。重。智能信息处理与仪器研究室106人工智能的研究状况认知科学研究是“国际人类前沿科学计划”的重人工智能的研究方法人工智能的研究方法认知学派认知学派逻辑学派逻辑学派行为学派行为学派智能信息处理与仪器研究室107人工智能的研究方法认知学派智能信息处理与仪器研究室107认知学派认知学派以以Simon,Simon,MinskyMinsky和和NewellNewell等等为为代代表表，从从人人的的思思维维活活动动出出发发，利利用用计计算算机机进进行宏观功能模拟。行宏观功能模拟。智能信息处理与仪器研究室108认知学派以Simon,Minsky和Newell等为代表，认知学派认知学派19761976年年Newell Newell 和和SimonSimon提提出出了了物物理理符符号号系系统统假假设设，认认为为物物理理系系统统表表现现智智能能行行为为必必要要和和充充分分的的条条件件是是它它是是一一个个物物理理符符号号系系统统。这这样样，可可以以把把任任何何信信息息加加工工系系统统看看成成是是一一个个具具体体的的物物理理系系统统，如如人人的的神神经经系系统统、计计算算机机的的构构造造系系统统等等。所所谓谓符符号号就就是是模模式式。任任何何一一个个模模式式，只只要要它它能能和和其其它它模模式式相相区区别别，它它就就是是一一个个符符号号。不不同同的的英英文文字字母母就就是是不同的符号。对符号进行操作就是对符号进行比较，即找出哪几不同的符号。对符号进行操作就是对符号进行比较，即找出哪几个个是是相相同同的的符符号号，哪哪几几个个是是不不同同的的符符号号。物物理理符符号号系系统统的的基基本本任任务务和功能是辨认相同的符号和区分不同的符号。和功能是辨认相同的符号和区分不同的符号。智能信息处理与仪器研究室109认知学派1976年Newell 和Simon提出了物理符号系认知学派认知学派8080年年代代Newell Newell 等等又又致致力力于于SOARSOAR系系统统的的研研究究。SOARSOAR系系统统是是以以知知识识块块(Chunking)(Chunking)理理论论为为基基础础，利利用用基基于于规规则则的的记记忆忆，获获取取搜搜索索控控制制知知识识和和操操作符，实现通用问题求解。作符，实现通用问题求解。智能信息处理与仪器研究室110认知学派80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。认知学派认知学派MinskyMinsky从从心心理理学学的的研研究究出出发发，认认为为人人们们在在他他们们日日常常的的认认识识活活动动中中，使使用用了了大大批批从从以以前前的的经经验验中中获获取取并并经经过过整整理理的的知知识识。该该知知识识是是以以一一种种类类似似框框架架的的结结构构记记存存在在人人脑脑中中。因因此此，在在7070年年代代他他提提出出了了框框架架知知识识表表示示方方法法。到到8080年年代代，MinskyMinsky认认为为人人的的智智能能