人工智能概述(PPT 46页)

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第 1 章 人工智能概述,人工智能,Artificial Intelligence,人工智能是一门交叉学科,脑科学,认知科学,心理学,语言学,逻辑学,哲学,计算机,科学,人工智能,学习目标,领略人工智能思想的精髓，对人工智能的思想和方法有较深刻的认识，从人工智能的角度出发去思考问题，解决问题,了解人工智能的发展历史，国内外人工智能相关领域的发展动态,掌握人工智能的基本理论、技术及其应用方法,讨论一些新的和正在研究中的人工智能方法与技术,能够应用相应的人工智能技术解决实际应用问题,主要参考书,人工智能-一种现代的方法 (第2版),Stuart J.,RUSSELL，Peter Novig,清华大学出版社, 2006,人工智能复杂问题求解的结构和策略 (原书第5版),George F. Luger著, 史忠植 等译,机械工业出版社, 2006,主要参考文献,IJCAI，世界人工智能大会，两年一次,AAAI，美国一年一次的年会,ArtificialIntelligence,Computational Intelligence,IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence,IEEE Intelligent Systems,国内,计算机学报,软件学报,自动化学报,中国科学 E辑 信息科学,模式识别与人工智能,什么是人工智能,什么是人工智能,人工智能概念的一般描述,英文表示：“Artificial Intelligence”, for short AI。,字面解释(一般解释)：,“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。,科学定义, 还没有统一的认识。,部分学者对AI概念的描述, 可以看做是他们各自对人工智能的理解。 ,广义地讲, 人工智能是关于人造物的智能行为, 而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为(Nilsson, 1998年)。 ,Stuart Russell和Peter Norvig把已有的一些人工智能定义分为4类: 像人一样思考的系统、 像人一样行动的系统、 理性地思考的系统、 理性地行动的系统(2003年)。 ,马文,明斯基,(Marvin Minsky):,“人工智能就是让机器来完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学”,“AI问题是科学曾经经历的最困难的问题之一”,(1982),怎么定义人工智能？,马文,明斯基,(Marvin Minsky),“人工智能之父”,1927 ,1969年获图灵奖,获此殊荣的第一位人工智能学者,1969年获图灵奖, 1991年获IJCAI终身成就奖。他在人工智能、认知心理学、数学、计算语言学、机器人学等领域都做出了杰出贡献。他创建了MIT的AI实验室、还是MIT的Media实验室奠基人。,智能的特征？,智能有哪些具体特征？,具有感知能力（系统输入）:,机器视觉，机器听觉，图像语音识别,具有记忆与思维能力：,思维是智能的根本原因，思维是一个动态的过程。思维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。,具有学习能力及自适应能力：,适应环境的变换、积累经验的能力,具有行为能力（系统输出）：,对外界的智能化反应,两个界定：,图灵测试和中文屋子,英国数学家阿兰图灵(Alan Turing) 提出了现称为“图灵测试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个是人, 哪一个是计算机。 如果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人, 哪一个是计算机, 则可以认为这台被测的计算机具有智能。,图灵测试,Turing Test,测试主持人,被测机器,被测人,小于50%？,“快速的、按规矩行事的傻子机器。”,如果测试主持人能分辨出人和机器的概率小于50%，则认为机器具有了智能,图灵测试,Turing Test,阿伦图灵（Alan Turing）,计算机科学理论的创始人,1912年出生于英国伦敦，1954年去世，享年42岁,1936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,1950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,1966年为纪念图灵的杰出贡献，ACM设立图灵奖,Association for Computing Machinery,图灵,（Alan Turing）,Turing测试存在的问题,“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准,仅反映了结果的比较，无涉及思维过程,没指出是什么人,争论：通过了图灵检验的电脑就具备思维能力了么 ？,约翰西尔勒,测试主持人,被测机器,被测人,美国哲学家约翰西尔勒(John Searle, 1980年),对于“图灵测试”,提出了异议。他用一个现在称为“,中文屋子,”的假设, 试图说明即便是一台计算机通过了图灵测试, 也不能说它就真的具有智能。,约翰西尔勒的,中文屋子假设是说: 有一台计算机阅读了一段故事并且能正确回答相关问题, 这样这台计算就通过了图灵测试。而西尔勒设想将这段故事和问题改用中文描述(因为他本人不懂中文), 然后将自己封闭在一个屋子里, 代替计算机阅读这段故事并且回答相关问题。描述这段故事和问题的一连串中文符号只能通过一个很小的缝隙被送到屋子里。 西尔勒则完全按照原先计算机程序的处理方式和过程(如符号匹配、查找、照抄等)对这些符号串进行操作, 然后把得到的结果即问题答案通过小缝隙送出去。,西尔勒也得到了问题的正确答案。,西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题, 并且也可通过图灵测试, 但仍然不能说计算机就有了智能。,中文屋子,中文屋子,不懂,？,中文,模仿,约翰西尔勒,我国古代先人对智能机器的遐想和创造,三千多年前的古代机器人：,据列子汤问记载，传说周穆王在西巡途中，遇到一位名叫偃师的能工巧匠。偃师献上一个会歌舞表演的“假倡” ，“钡（抑）其颐则歌合律，捧其手则舞应节，千变万化，惟意所适” 。,两千多年前的侦察机：,据墨子鲁问记载，“公输子（鲁班）削竹木以为鹊”，“三日不下” 。他还造了能载人的大木鸢，在战争中担任侦查的任务。,指南车：,东汉张衡,木牛流马：,鲁班？诸葛亮？,人工智能的发展概况,孕育期（1956年以前）,人工智能的发展概况,孕育期（1956年以前）,亚里斯多德（Aristotle，公元前384322）：,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推理的最基本出发点。,莱布尼茨(G.W.Leibnitz，16461716)：,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 (,四则运算计算器,),图灵(A.M.Turing，19121954)：,英国数学家，1936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。,又于1950年，,发表题为计算机能思维吗？的著名论文，明确提出了“机器能思维”的观点。,莫克利(J.W.Mauchly，19071980)：,美国数学家、电子数字计算机的先驱，与他的研究生埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC.,人工智能的发展概况,孕育期（1956年以前）,麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts)：,美国神经生理学家，于1943年建成了第一个神经网络模型(MP模型)。,维纳(N.Wiener，18741956) ：,美国著名数学家、控制论创始人。1948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。,可见，,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。,人工智能的发展概况,形成期（1956-1970年）,AI诞生于一次历史性的聚会(Dartmouth人工智能夏季研讨会),时间：,1956年夏季,地点：,美国达特茅斯(Dartmouth) 大学,目的：,为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能,发起人：,麦卡锡(J.McCarthy） ，Dartmouth的年轻数学家、计算机专家，后为MIT教授,明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授,洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人,香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员,参加人：,莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司,塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT,纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司,西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)梅隆大学,会议结果：,由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语,会议上的一些人物,麦卡锡,(J. McCarthy),首次提出人工智能的概念,发明剪枝算法,提出人工智能语言Lisp,提出情景演算理 论,明斯基,(M. L. Minsky),提出思维如何萌发并形成的基本理论,建造第一个神经网络模拟器，学习如何穿过迷宫,最早提出agent的概念,提出知识表示的框架理论,西蒙,(H.A.Simon),符号主义学派的创始人之一,开创了机器定理证明的学科领域,最早的AI语言IPL,开发了“通用问题求解系统”GPS,纽厄尔,(A.Newell),符号主义学派的创始人之一,西蒙的学生与同事,1975年与西蒙同获图灵奖,人工智能的发展概况,2.形成期（1956-1970年）,心理学小组,1957年，西蒙和纽厄尔等人的心理学小组研制了一个称为逻辑理论机(Logic Theory Machine，简称LT)的,数学定理证明,程序。,1960年研制了通用问题求解(General Problem Solving)程序。,该程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的，不依赖于具体领域,。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是第一个实现了“像人一样思考”方法的程序,。,人工智能的发展概况,2.形成期（1956-1970年）,IBM工程小组,1956年，塞缪尔在IBM704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年击败了塞缪尔本人,1962年又击败了一个州的冠军。,MIT小组,1960年，麦卡锡研制了人工智能语言LISP。,人工智能的发展概况,2.形成期（1956-1970年）,其他开创性贡献,1958年，,美籍华人,数理逻辑学家王浩在IBM-740计算机上仅用了3-5分钟就证明了数学原理命题演算全部 220 条定理 。,1965年，鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结（消解）原理。,1965年，费根鲍姆(E. A. Feigenbaum) 开始研究化学专家系统DENDRAL，用于质谱仪分析有机化合物的分子结构。,1969年召开了第一届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on AI，IJCAI），标志着人工智能作为一门独立学科登上了国际学术舞台。此后IJCAI每两年召开一次。,1970年International Journal of AI创刊。,人工智能的发展概况,3. 暗淡期（1966- 1974年）,失败的预言给人工智能的声誉造成重大伤害,“20年内，机器将能做人所能做的一切”,西蒙 1965,“在38年时间里， 我们将研制出具有普通人智力的计算机。这样的机器能读莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治权术，能讲笑话，会争吵它的智力将无以伦比。”,明斯基 1977,人工智能的发展概况,3. 暗淡期（1966- 1974年）,挫折和困境,在博弈方面：,塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。,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。,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“心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再翻译回来时竟变成了“酒是好的，肉变质了”,在问题求解方面：,对于不良结构，会产生组合爆炸问题。,在神经生理学方面：,研究发现人脑有10,11-12,以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。,在英国，剑桥大学的詹姆教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。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。,人工智能的发展概况,3. 暗淡期（1966- 1974年）,Minsky的批评,1969年 M. Minsky 和 S. Papert 在感知机一书中指出了感知机无法解决异或（XOR）问题的缺陷，并表示出对这方面研究的悲观态度，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期。,该批评对人工智能的发展造成了重要的影响,在以后的二十年，感知机的研究方向被忽视,基于符号的知识表示成为主流,基于逻辑的推理成为主要研究方向,人工智能的发展概况,3. 暗淡期（1966- 1974年）,当时的人工智能存在三个方面的局限性,知识局限性：,早期开发的人工智能程序中包含了太少的主题知识，甚至没有知识，而且只采用简单的句法处理。,解法局限性：,求解方法和步骤的局限性使得设计的人工智能程序在实际上无法求得问题的解答，或者只能得到简单问题的解答，而这种简单问题并不需要人工智能的参与。,结构局限性：,用于产生智能行为的人工智能系统或程序在一些基本结构上严重局限，如没有考虑不良结构，无法处理组合爆炸问题，因而只能用于解决比较简单的问题，影响到人工智能系统的推广应用。,人工智能的发展概况,4. 知识应用期（ 1970 -1988年）,以知识为中心的研究：,专家系统,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AI发展史上的一次重要转折。,1972年，,费根鲍姆,开始研究MYCIN医疗专家系统，并于1976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、知识获取及专家系统基本结构等一系列重大技术问题。,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。,费根鲍姆,（ E. A. Feigenbaum ）,人工智能的发展概况,4. 知识应用期（ 1970- 1988年）,整个20世纪80年代，专家系统和知识工程在全世界得到了迅速发展。专家系统为企业等用户赢得了巨大的经济效益。,在开发专家系统过程中，许多研究者获得共识，即人工智能系统是一个知识处理系统，而,知识获取、知识表示和知识利用则成为人工智能系统的三大基本问题,。,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渐暴露出来。,人工智能的发展概况,5. 集成发展期（1986年以来）,神经网络的复兴：,1982年，Hopfield模型提出。1984年， J. Hopfield设计研制了Hopfield网的电路，较好地解决了著名的,TSP（TravellingSalesmanProblem,）问题，引起了较大的轰动。,1986年， Rumelhart, Hinton 提出多层感知机与反向传播(BP) 学习算法，该方法克服了感知器非线性不可分类问题，给神经网络研究带来了新的希望。,美国加州理工学院,物理学家,J. J. Hopfield教授,人工智能的发展概况,5. 集成发展期（1986年以来）,1995年，Vapnik提出Support Vector Machine（SVM）。,1997年5月11日，由IBM研制的超级计算机“深蓝” 首次击败了国际象棋特级大师卡斯帕洛夫 。,2000年，中国科学院计算所开发出知识发现系统MSMiner。该系统是一种多策略知识发现平台，能够提供快捷有效的数据挖掘解决方案，提供多种知识发现方法。,2011年，IBM超级电脑“沃森”亮相美国最受欢迎的智力竞赛节目危险边缘战胜该节目两位最成功的选手。,人工智能研究形成了三大学派,符号主义,连接主义,行为主义,符号主义,又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派,原理：物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合 理性原理,起源：源于数理逻辑,学派代表：纽厄尔、西蒙和尼尔逊等,符号主义的基本理论,认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程。,认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符 号系统，因此，能用计算机来模拟人的智能行为。,认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人 工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知,连接主义,又称：仿生学派或生理学派,原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。,起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究。,学派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等。,连结主义基本理论,认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程。,认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模 式，用于取代符号操作的电脑工作模式。,行为主义,又称：进化主义或控制论学派,原理：控制论及感知动作型控制系统,起源：源于控制论,学派代表作：布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，一个基于感 知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统,行为主义基本理论,认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义)，提出智能行 为的“感知动作”模式；,认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以 象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义)；智能行为只能在 现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。,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，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。,不同学派间的争论进一步促进了人工智能的发展,人类智能与人工智能,智能信息处理系统假设：,Six basic functions: Input; Output; Store; Copy;Construct symbol structure;Conditional transfer,人可以看成智能信息处理系统,AI能模拟人类智能,人工智能研究的基本内容和主要方法,基本内容,Cognition modeling (认知建模),Knowledge Representation(知识表示),Knowledge Reasoning(知识推理),Knowledge Application(知识应用),Machine Perception(机器感知),Machine thinking(机器思维),Machine learning(机器学习),Machine behavior(机器行为),Intelligent system constructing(智能系统构建),IC,主要方法,Function simulation (功能模拟法),Construction simulation (结构模拟法 ),Behavior simulation (行为模拟法),Integration simulation (集成模拟法),Mechanism simulation（机制模拟法）,人工智能的研究与应用领域,Problem Solving,问题求解,Logic Reasoning & Automatic Theorem Proving,逻辑推理与自动定理证明,Natural Language Understanding 自然语言理解,Automatic Programming 自动定理证明,Machine Learning 机器学习,Expert System (ES) 专家系统,Artificial Neural Network (ANN) 人工神经网络,Robotics 机器人学,Pattern Recognition 模式识别,Computer Vision 计算机视觉,Intelligent Control（智能控制）,。,演讲完毕，谢谢观看！,内容总结,人工智能。能够应用相应的人工智能技术解决实际应用问题。思维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。如果测试主持人能分辨出人和机器的概率小于50%，则认为机器具有了智能。目的：为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能。1956年，塞缪尔在IBM704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，也可以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。在博弈方面：塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。2011年，IBM超级电脑“沃森”亮相美国最受欢迎的智力竞赛节目危险边缘战胜该节目两位最成功的选手。原理：物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合 理性原理。认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程。又称：仿生学派或生理学派。原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义)，提出智能行 为的“感知动作”模式,