人工智能概述

,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,*,人工智能原理,张永奎,张永奎简介,山西大学教授、博士生导师。,1981年在航空部北京621研究所获工学硕士学位。1984至1989年担任山西大学计算机科学系副系主任、副教授。19901992年赴英国Stirling大学进行了自然语言处理领域的合作研究。1992年3月回国后筹建了山西大学计算中心，并担任主任。1992年9月2001年8月担任山西大学计算机科学系主任、教授。1997年在美国New Orleans大学进行了智能信息检索与Java软件开发等方面的访问研究。1994年起担任学术刊物Comm. COLIPS 的国际编委。2000年起担任刊物计算机研究与发展的第四届编委。,1992年以来，主持了国家级和省部级项目18项，获得省部级科技进步奖7项(一等奖2项，二等奖1项，三等奖4项)，发表论文90余篇，出版著作、教材8部。1991、1996年两次被山西省委、省政府评为山西省优秀专家，1992年被国务院批准为享受政府特殊津贴的专家。,1 学习目标,通过对本课程的学习，突破传统思想的束缚，领略人工智能思想的精髓，对人工智能的思想和方法有比较深刻的认识，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。在学习基本的原理和方法基础上，讨论一些新的和正在研究中的人工智能方法与技术，有重点地研究人工智能的相关领域，跟踪人工智能的研究热点，做到点面结合，既扩大了知识面，又能够抓住研究重点，并能够应用相应的人工智能技术解决实际应用问题。,2 课程要求,学员要求,：,要求学员有离散数学、数理逻辑等数学基础，具有谓词演算等基本逻辑计算能力。同时最好能够先修过人工智能基础等课程，掌握搜索方法等人工智能最基础的原理和方法。,课程要求,：,了解什么是人工智能，什么是知识表示，什么是不确定性推理，什么是机器学习，什么是自然语言处理，什么是智能体。主要掌握多种知识表示的特点及应用领域；不确定性推理的基本方法；机器学习的传统方法与神经网络方法；自然语言处理理论及其应用；智能体及其体系结构。在学习书本知识的同时，利用网络资源，观察人工智能研究发展新动向，了解新成果。,一个积木世界的谓词演算描述,on(c,a).,on(b,d).,ontable(a).,ontable(d).,clear(b).,clear(c).,hand_empty.,定义何时积木顶上为空的规则,下面的规则描述了何时积木顶上为空。,X(,Y on(Y,X),clear(X).,这就是说,对任何积木X,如果在其顶上不存在Y,则X顶上为空。,将一个积木堆放在另一个积木顶上的规则,根据何时积木顶上为空的规则,可以增加一个能描述将一个积木堆放在另一个积木顶上的规则。,例如,为了将X堆放到Y上,首先机械臂的手是空的,并且X与Y顶上为空,则拿起X将X放到Y上,规则如下:,X,Y(hand_emptyclear(X)clear(Y),pick_up(X)put_down(X,Y),stack(X,Y).,3 重点难点,最大的难点就在于从知识、假设、推理的角度出发去思考问题，解决问题。,另一个难点在于人工智能的内容非常浩繁，深入地了解人工智能的各个方向是非常困难的。因此最主要的是掌握人工智能思想，对人工智能的各个领域有一定了解的同时，有重点地理解某些人工智能的相关问题。,4参考书籍,人工智能原理，石纯一等，1993年，清华大学出版社人工智能及其应用，蔡自兴 徐光佑，1996年，清华大学出版社人工智能，J. Nilsson著，郑扣根等译，2000年，机械工业出版社人工智能上、下，陆汝钤，1989年科学出版社机器定理证明刘叙华，1989年，科学出版社人工智能技术导论，廉师友，2000年，西安电子科技大学出版社高级人工智能，史忠植，1998年，科学出版社模式识别，边肇祺等，1999年，清华大学出版社Nature Language Understanding，James Allen，1995年，The Benjamin/Cummings Publish Company, Inc.,知识结构,推理方,法,法：归,结,结推理,和,和不确,定,定性推,理,理,知识表,示,示,机器学,习,习,神经网,络,络学习,自然语,言,言处理,智能体,第一章,人,人工,智,智能概,述,述,1.1,人,人工,智,智能的,定,定义,1.2,人,人工,智,智能的,发,发展史,1.3,人,人工,智,智能的,研,研究内,容,容,1.4,人,人工,智,智能研,究,究的特,点,点,1.5,人,人工,智,智能相,关,关文献,及,及网站,介,介绍,1.1,人,人工,智,智能的,定,定义,（,从狭义,的,的概念,上,上来讲,）,）,计算机,科,科学的,一,一个分,支,支，是,对,对智能,计,计算机,系,系统的,研,研究，,涉,涉及研,究,究、设,计,计和应,用,用智能,机,机器。,（思维,科,科学：,研,研究用,机,机器来,模,模仿和,执,执行人,脑,脑的某,些,些智力,功,功能，,并,并开发,相,相关理,论,论和技,术,术。）,智能机,器,器：能,自,自主地,或,或交互,的,的执行,各,各种拟,人,人任务,，,，与人,智,智力相,当,当或相,近,近的机,器,器。,（对人,类,类语言,能,能理解,、,、能学,习,习、能,推,推理）,1.1,人,人工,智,智能的,定,定义,（,从广义,的,的概念,上,上来讲,）,）,从广义,上,上来讲,，,，人工,智,智能是,指,指人类,智,智能行,为,为规律,、,、智能,理,理论方,面,面的研,究,究。,狭义方,面,面已经,做,做了一,些,些工作,，,，如专,家,家系统,的,的研究,与,与开发,。,。,广义的,理,理解至,今,今还没,有,有做出,令,令人兴,奋,奋的结,果,果。,1.2,人,人工,智,智能的,发,发展史,人工智,能,能的研,究,究不仅,与,与对人,的,的思维,研,研究直,接,接相关,，,，而且,和,和许多,其,其它学,科,科领域,关,关系密,切,切。因,此,此说到,人,人工智,能,能的历,史,史，应,当,当上溯,到,到历史,上,上一些,伟,伟大的,科,科学家,和,和思想,家,家所作,的,的贡献,，,，他们,为,为人工,智,智能研,究,究积累,了,了充分,的,的条件,和,和基础,理,理论。,这,这里仅,列,列举几,位,位重要,的,的代表,人,人物。,1.2,人,人工,智,智能的,发,发展史,（,（1）,古希腊,的,的ristotle,（,（亚里,士,士多德,）,）（公,元,元前384-322,）,），为,形,形式逻,辑,辑奠定,了,了基础,。,。形式,逻,逻辑是,一,一切推,理,理活动,的,的最基,本,本的出,发,发点。, 英,国,国的哲,学,学家、,自,自然科,学,学家Bacon（培,根,根）（1561-1626,）,），系,统,统地给,出,出了归,纳,纳法。Bacon的,著,著名警,句,句是“,知,知识就,是,是力量,”,”。, 德,国,国数学,家,家、哲,学,学家Leibnitz（莱,布,布尼茨,）,）（1646-1716）,，,，提出,了,了关于,数,数理逻,辑,辑的思,想,想，把,形,形式逻,辑,辑符号,化,化，从,而,而能对,人,人的思,维,维进行,运,运算和,推,推理。,他,他曾经,做,做出了,能,能进行,四,四则运,算,算的手,摇,摇计算,机,机,1.2,人,人工,智,智能的,发,发展史,（,（2）,英国数,学,学家、,逻,逻辑学,家,家Boole,（,（布尔,）,）（1815-1864）,，,，实现,了,了布莱,尼,尼茨的,思,思维符,号,号化和,数,数学化,的,的思想,，,，提出,了,了一种,崭,崭新的,代,代数系,统,统-,布,布尔代,数,数。, 美,籍,籍奥地,利,利数理,逻,逻辑学,家,家Godel,（,（哥德,尔,尔）（1906-1978,）,），证,明,明了一,阶,阶谓词,的,的完备,性,性定理,；,；任何,包,包含初,等,等数论,的,的形式,系,系统，,如,如果它,是,是无矛,盾,盾的，,那,那么一,定,定是不,完,完备的,。,。此定,理,理的意,义,义在于,，,，人的,思,思维形,式,式化和,机,机械化,的,的某种,极,极限，,在,在理论,上,上证明,了,了有些,事,事是做,不,不到的,。,。,1.2,人,人工,智,智能的,发,发展史,（,（3）, 英,国,国数学,家,家Turing(图,灵,灵)（1912-1954,）,）,1936,年,年提出,了,了一种,理,理想计,算,算机的,数,数学模,型,型（图,灵,灵机）,，,，1950年,提,提出了,图,图灵试,验,验，发,表,表了“,计,计算机,与,与智能,”,”的论,文,文。“,图,图灵奖,”,”。, 美国数,学,学家Mauchly，1946发,明,明了电子数,字,字计算机ENIAC, 美国神,经,经生理学家McCulloch，,建,建立了第一,个,个神经网络,数,数学模型。,（,（从某种意,义,义上可以说,近,近代人工智,能,能的发展，,首,首先是从人,工,工神经网络,研,研究开始的,。,。）, 美国数,学,学家Shannon（,香,香农）,1948年发,表,表了通讯,的,的数学理论,，代表了信息论,的,的诞生。,1.2 人,工,工智能的发,展,展史（4）, 1956年提出了,“,“人工智能,”,”。,创始人中有,：,： McCarthy,，,， Minsky,Rochester,Shannon,Moore, Samuel,Selfridge,Solomonff, Simon, Newell,等,等数学家、,信,信息学家、,心,心理学家、,神,神经生理学,家,家、计算机,科,科学家。,McCarthy（麦,卡,卡锡）,被,被尊为人,工,工智能之父。, 50年,代,代初开始有,了,了符号处理,，,，搜索法。,（人工智能,的,的基本方法,是,是逻辑法和,搜,搜索法。最,初,初的搜索应,用,用于机器翻,译,译、机器定,理,理证明、跳,棋,棋程序等。,）,）,1.2 人,工,工智能的发,展,展史（5）, 60年,代,代Simon由试验得,到,到结论：人,类,类问题的求,解,解是一个搜,索,索的过程，,效,效果与启发,式,式函数有关,。,。叙述了智,能,能系统的特,点,点：智能表,示,示、智能推,理,理、智能搜,索,索。, Nilson发表,了,了A* 算,法,法（搜索方,法,法）, McCarthy,建,建立了人工,智,智能程序设,计,计语言Lisp, 1965年Robinson,提,提出了归结,原,原理。,（归结原理,是,是与传统的,自,自然演绎法,完,完全不同的,消,消解法。是,第,第一个也是,目,目前唯一的,一,一个具有完,备,备性（半完,备,备性）的推,理,理方法。曾,轰,轰动整个科,学,学界。但该,方,方法本身也,有,有计算爆炸,等,等问题。,）,）,1.2 人,工,工智能的发,展,展史（6）, 1968年Quillian,提,提出了语义,网,网络的知识,表,表示方法, 1969年Minsky出了,一,一本书“感,知,知机”，给,当,当时的神经,网,网络研究结,果,果判了死刑,。,。,（人工神经,网,网络的研究,由,由此进入低,潮,潮时期，而,人,人工智能、,专,专家系统的,研,研究进入高,潮,潮。）, 70年,代,代，人工智,能,能开始从理,论,论走向实践,，,，解决一些,实,实际问题。,同,同时很快就,发,发现问题：,归,归结法费时,、,、下棋赢不,了,了全国冠军,、,、机器翻译,一,一团糟。,1.2 人,工,工智能的发,展,展史（7）,以Feigenbaum为首的一,批,批年轻科学,家,家改变了战,略,略思想，1977年提,出,出了知识工,程,程的概念，,开,开展了以知,识,识为基础的,专,专家咨询系,统,统研究与应,用,用。,著名的专家,系,系统有：,DENDRAL化学分,析,析专家系统,（,（斯坦福大,学,学1968,）,）；MACSYMA符号数,学,学专家系统,（,（麻省理工1971）,；,；MYCIN诊,断,断和治疗细,菌,菌感染性血,液,液病的专家,咨,咨询系统（,斯,斯坦福大学1973）,；,；CASNET(Causal ASsciationalNetwork)诊,断,断和治疗青,光,光眼的专家,咨,咨询系统,（拉特格尔,斯,斯（Rutgers）,大,大学70年,代,代中）；CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗,咨,咨询系统（,匹,匹兹堡大学,）,）；HEARSAY I,和,和II语音,理,理解系统（,卡,卡内基-梅,隆,隆大学）；PROSPECTOR地质,勘,勘探专家系,统,统（斯坦福,大,大学1976）；XCON,计,计算机配置,专,专家系统（,卡,卡内基-梅,隆,隆大学1978）。,1.2 人,工,工智能的发,展,展史（8）,80年代，,人,人工智能发,展,展达到阶段,性,性的顶峰。,87,89,年,年世界大会,有,有67千,人,人参加。硬,件,件公司有上,千,千个。Lisp硬件、Lisp机,形,形成产品。,在专家系统,及,及其工具越,来,来越商品化,的,的过程中，,国,国际软件市,场,场上形成了,一,一门旨在生,产,产和加工知,识,识的新产业-知识产,业,业。应该说,，,，知识工程,和,和专家系统,是,是近十余年,来,来人工智能,研,研究中最有,成,成就的分支,之,之一。,同年代，1986年Rumlhart领导的,并,并行分布处,理,理研究小组,提,提出了神经,元,元网络的反,向,向传播学习,算,算法，解决,了,了神经网络,分,分类能力有,限,限这一根本,问,问题。从此,，,，神经网络,的,的研究进入,新,新的高潮。,1.2 人,工,工智能的发,展,展史（9）,90年代，,计,计算机发展,趋,趋势为小型,化,化、并行化,、,、网络化、,智,智能化。,人工智能技,术,术逐渐与数,据,据库、多媒,体,体等主流技,术,术相结合，,并,并融合在主,流,流技术之中,，,，旨在使计,算,算机更聪明,、,、更有效、,与,与人更接近,。,。,日本政府于1992年,结,结束了为期,十,十年的，称,为,为知识信,息,息处理体统的第五代,计,计算机系统,研,研究开发计,划,划。并开始,了,了为期十年,的,的实况计算,（,（RealWorld Computing）计划。,今天的AI,（,（1）,计算机智能,化,化技术的主,攻,攻方向体现,在,在：,并行与分布,式,式处理技术,。,。,包括大规模,并,并行机和机,群,群的体系结,构,构、并行操,作,作系统与并,行,行数据结构,，,，分布式Client/Server计算模,型,型及其处理,技,技术，多专,机,机系统的合,作,作与知识共,享,享技术等。,知识的获取,、,、表示、更,新,新和推理新,机,机制。,包括新的知,识,识获取方法,，,，常识性知,识,识的表示、,更,更新与推理,，,，大型知识,库,库的组织与,维,维护，新一,代,代逻辑处理,机,机制等。,多功能的感,知,知技术。,包括对语音,文,文字、图形,与,与图像等信,号,号的获取、,识,识别、压缩,与,与转化，以,及,及多媒体输,出,出和VR技,术,术等。,今天的AI,（,（2）,计算机智能,化,化技术的主,攻,攻方向体现,在,在：,智能Agent。,智能体的交,互,互、通讯和,多,多智能体体,系,系结构。智,能,能体是智能,体,体程序和智,能,能体结构的,结,结合。,数据挖掘。,其中包括数,据,据挖掘、数,据,据查询。该,方,方面的研究,主,主要是信息,时,时代的需求,，,，面对海量,的,的信息，人,类,类必须有一,整,整套的信息,检,检索、处理,手,手段，才能,够,够从中得到,有,有效的知识,。,。,今天的AI,（,（3）,人工智能发,展,展的历史和,现,现在：,人工智能从,以,以往的追求,自,自主的系统,，,，改变为人,机,机结合的系,统,统。,以前的是基,于,于逻辑的深,思,思熟虑的智,能,能；现在是,研,研究直觉、,顿,顿悟、形象,思,思维与模式,识,识别、 Situated AI,Sensingand Acting,的,的结合，并,且,且引入了概,率,率论、遗传,算,算法等理论,。,。,计算机的定,量,量与人的定,性,性信息处理,相,相结合，取,长,长补短，从,以,以前单一的mind到,现,现在mind andbody,。,。甚至提,出,出了没有知,识,识表示、没,有,有推理的智,能,能（六脚爬,虫,虫）。,1.3 人,工,工智能的研,究,究内容（1,）,）,基础理论方,面,面包括,：,启发式搜索,理,理论,搜索的方法,很,很多，如回,溯,溯、图搜索,、,、启发式等,等,等，主要是,给,给定一些经,验,验做指导提,高,高搜索效率,。,。,各种推理方,法,法,常识推理有,知,知识不完全,、,、不够用等,问,问题，如鸟,会,会飞，但是,鸵,鸵鸟不会飞,。,。,知识的模型,化,化和表示方,法,法,知识表示方,法,法主要有逻,辑,辑、产生式,、,、语义网络,、,、框架等。,人工智能系,统,统结构及语,言,言,Lisp语,言,言主要在美,国,国，Prolog语言,主,主要在欧洲,使,使用比较广,泛,泛。,机器学习,当前系统大,多,多用归纳的,学,学习、依赖,知,知识库的学,习,习，没有很,成,成熟的方法,。,。神经网络,、,、遗传算法,等,等理论的应,用,用也在探讨,之,之中。,1.3 人,工,工智能的研,究,究内容（2,）,）,应用方面：, 自然语,言,言理解,主要体现于,机,机器翻译、,自,自动文摘、,全,全文检索等,应,应用中。, 数据库,的,的智能检索,研究如何在,海,海量的知识,中,中准确的找,到,到自己需要,的,的东西。, 专家系,统,统,七十年来开,始,始的人工智,能,能领域的古,老,老话题，有,一,一些系统做,得,得比较好，,如,如下棋、探,矿,矿等。, 机器定,理,理证明,取得了很多,可,可以证明人,工,工智能技术,进,进步的成就,。,。但不是当,今,今的热点话,题,题。, 博弈,主要问题是,机,机器学习和,搜,搜索。, 机器人,学,学,涉及的知识,领,领域广泛，,已,已取得了很,多,多实质性的,成,成果，是应,用,用前景最好,的,的分支之一,。,。, 自动程,序,序设计,所有学计算,机,机的人都希,望,望该研究分,支,支有实质性,的,的成果。, 组合调,度,度,对于浩繁的,任,任务，可以,给,给出完成任,务,务的最佳（,局,局部最优）,的,的任务序列,。,。如机器人,搬,搬运。, 感知,现代人工智,能,能的课题。,是,是“notonlyBODYbutalsoSENSER”理论的,需,需要。, 视觉,除机器人学,外,外，现今多,媒,媒体、视频,检,检索等多个,分,分支对视觉,研,研究也提出,了,了大量的需,求,求。,人工智能研,究,究分类,符号主义和,连,连结主义是,人,人工智能研,究,究的主要观,点,点。,符号主义,传统的人工,智,智能相对于,神,神经网络研,究,究而言的统,称,称。,连结主义,主要是指从,生,生物、人类,神,神经网络的,结,结构、信息,传,传输、网络,设,设计（学习,）,）的角度分,析,析、模拟智,能,能的形成与,发,发展的研究,。,。,从发展历史,上,上看这两个,方,方面是相辅,相,相成的，从,不,不同角度讨,论,论智能的形,成,成与发展。,人工智能的,瓶,瓶颈问题,瓶颈问题,知识获取,（,知识表示、,机,机器学习,）,实现时的规,模,模扩大问题,应用前景,（,封闭的专家,系,系统-机,器,器学习问题,）,主攻,：,利用计算机,模,模拟人的行,为,为（研究鸟,）,）；,利用计算机,构,构造智能系,统,统（研究飞,机,机）,成功事例,：,国际象棋程,序,序；平面几,何,何定理证明,1.4 人,工,工智能研究,的,的特点（1,）,）,人工智能是,一,一门知识的,科,科学。以知,识,识为对象，,研,研究知识的,获,获取、表示,和,和使用。,人工智能的,系,系统过程：,数,数据处理-知识处理,，,，数据-,符,符号。,符号表示的,是,是知识而不,是,是数值、数,据,据。,问题求解过,程,程有启发，,有,有推导。,人工智能是,引,引起争论最,多,多的科学之,一,一,焦点：,当前人工智,能,能的研究应,该,该以人类的,普,普遍思维规,律,律为主，还,是,是以特定知,识,识的处理和,运,运用为主？,智,智能的本质,是,是什么？机,器,器能达到人,的,的水平吗？,结论：人工,智,智能研究是,非,非常困难的,。,。,1.4 人,工,工智能研究,的,的特点（2,）,）,人工智能研,究,究是非常困,难,难的,McCarthy：,人工智能的,所,所有问题都,是,是难解的。,Minsky：,人工智能是,有,有史以来最,难,难的科学之,一,一。难在：,实,实现智能需,要,要浩繁的知,识,识，而最难,对,对付的知识,是,是常识（不,是,是专业知识,）,）。,Dreyfus：,常识问题是,实,实现人工智,能,能的最大障,碍,碍。,1.4 人,工,工智能研究,的,的特点（3,）,）,结论,：,（1）万能,的,的逻辑推理,体,体系至今没,有,有创造出来,，,，并不是因,为,为人工智能,专,专家的本事,不,不够，而是,因,因为这种万,能,能的体系从,根,根本上就是,不,不可能有的,。,。他最大的,弱,弱点就是缺,乏,乏知识，缺,乏,乏人类在几,千,千年的文明,史,史上积累起,来,来的知识，,在,在实际生活,中,中，人是根,据,据知识行事,的,的，而不是,根,根据在抽象,原,原则上的推,理,理行事的。,（2）即使,就,就推理体系,来,来说，它的,主,主要技术是,状,状态空间搜,索,索，而在执,行,行中遇到的,主,主要困难就,是,是 组合,爆,爆炸 ，,事,事实表明，,单,单靠一些思,维,维原则是解,决,决不了组合,爆,爆炸问题的,，,，要摆脱困,境,境，只有大,量,量使用理性,的,的知识。,1.5 人,工,工智能相关,文,文献及网站,介,介绍, 神经元,网,网络,http:/www.mth.kcl.ac.uk/cnn/http:/www.ewh.ieee.org/tc/nnc/http:/www.aist.go.jp/NIBH/b0616/Lab/Links.htmlhttp:/www.aist.go.jp/NIBH/b0616/Lab/Links.html, 知识表,示,示,http:/www.cs.utep.edu/csdept/krgroup.htmlhttp:/www.cs.man.ac.uk/franconi/kr.htmlhttp:/jodi.ecs.soton.ac.uk/Articles/v01/i08/Cranefield/http:/www.w3.org/Collaboration/,人机对话, AritficialIntelligence Lab:www.ai.mit.eduPCAI: