人工智能50年-智能科学网站

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,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50年,李 德 毅,2023年6月10日,人工智能学科进展战略研讨会,1,一、50年人工智能进展里程碑,人工智能50年,2,人工智能的诞生,1956年的Dartmouth会议,一个长达2个月的暑期研讨班,与会者有数学家、规律学家、认知学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家10人。会上Marvin Minsky的神经网络模拟器、John Mccarthy的搜寻法、以及Herbert Simon和Allen Newell的“规律理论家”成为3个亮点,分别争论如何穿过迷宫、如何搜寻推理和如何证明数学定理。,在Dartmouth会议上,John Mccarthy提出用“人工智能”作为这一穿插学科的名称。,3,出色人物,20世纪40位图灵奖获得者中有6位人工智能学者:,Marvin Minsky1969年,John Mccarthy1971年,Herbert Simon和Allen Newell1975年,Edward Feigenbaum和Raj Reddy 1994年,可见人工智能学科在信息科学中的地位。,4,时 间,国 家,姓 名,主要贡献,1904,俄国,巴甫洛夫(Pavlov.I.P.18491936),提出了条件反射和信号学说,1906,意大利,高基(Golgi.C.18431926),神经系统的构造,西班牙,卡哈尔(Cajal.S.R.18521934),1932,英国,谢灵顿(Sherrington.C.S.18571952),关于神经元的功能的研究,英国,阿德里安(Adrian.E.D.18891977),1936,英国,代尔(Dale.H.H.18751968),神经冲动的化学传递,奥地利,洛伊(Loewi.O18731961),1944,美国,厄兰格(Erlanger.J18741965),单根神经纤维功能的研究,美国,伽塞尔(Gasser.H.S18881963),1949,瑞士,赫斯(Hess.WR18811973),间脑的机能,特别是对内脏活动的调节,获得诺贝尔奖的脑科学与神经生物学家,5,1963,澳大利亚,艾克尔斯(Eccles.JC1903),神经元兴奋与抑制的离子机制,英国,霍奇金(Hodgkin.AL1914),英国,赫胥黎(Huxley.AF1917),1970,英国,卡兹(KatzB1911),神经末梢的化学递质的发现及递质的储藏、释放、活等机制的研究,瑞典,欧拉(Euler.U.Svon.19051983),美国,阿克塞尔罗德(Axelrod.J1912),1977,美国,吉尔曼(Guillemin.R1924),下丘脑促垂体激素的研究,美国,沙利(Schally.AV.1927),1981,美国,斯佩里(Sperry.R.1913),关于大脑两半球功能特异性的研究,2000,美国,卡尔松(Carlsoon.A.1923),神经系统的信号传导,美国,格林加德(Greengard.P.1925),美国,坎德尔(Kandel.E.R.1929),获得诺贝尔奖的脑科学与神经生物学家续,6,人工智能的顶尖人物,Herbert Simon,1978年获得诺贝尔经济学奖,建立了机器证明数学定理的启发式搜寻法,提出有限理论对经济决策活动的影响,Daniel Kahneman,2023年获得诺贝尔经济学奖,争论不确定状况下的决策,解释人类决策行为,系统偏离根本概率理论和标准经济理论的缘由。,7,重要会议,1969年第一届国际人工智能联合会议International Joint Conference on AI召开,此后每两年开一次,成为人工智能界最高级别的学术盛会。,1979年成立美国人工智能联合会American Association for Artificial Intelligence,到2023年已经召开了第19届全国性会议,,8,重要刊物,1970年起,IJCAI定期出版:International Journal of AI,1979年起,AAAI定期出版:,AI Magazine,,9,国内重要会议,1981年成立中国人工智能学会CAAI,今年10月将召开第11届全国人工智能学术年会CAAI11。,1989年首次召开中国人工智能掌握联合会议CJCAI,至今也已召开7次。,10,智能标准:图灵,测试和对,图灵,测试的理解,假设一台机器的表现Act、反响(React)、以及相互作用Interact,都和有意识的人类个体一样,那么它就应当被认为是有意识的,具有智能的。,11,代表著作:,由费根鲍姆主编的Computers and Thought是世界上第一本人工智能的经典专著,含21篇著名论文,1963年出版。,80年月出版的1-4卷The Handbook of Artificial Intelligence是人工智能的杠鼎之作。,12,二、人工智能的理论、方法与成就,人工智能50年,13,符号主义方法,西蒙和纽厄尔为代表的物理符号系统假说physical symbol system hypothesis,由一组称为符号的实体组成系统,这些符号可作为组分消失在另一符号实体中。任何时候系统内部均有一组符号构造,以及作用在这些符号构造上生成其他符号构造的一组过程。任一物理符号系统假设是有智能的,则必能执行对符号的输入、输出、存储、复制、条件转移和建立符号构造这样6种操作。反之,能执行这6种操作的任何系统,也就肯定能够表现出智能符号主义学派:,14,符号主义方法,认知基元是符号,智能行为通过符号操作来实现,以美国科学家Robinson提出的归结原理为根底,以Lisp和Prolog语言为代表,着重问题求解中的启发式搜寻和推理过程,在规律思维的模拟方面取得成功,如自动定理证明和专家系统。,15,符号主义方法,1977年吴文俊院士给出了一类平面几何问题的机械化证明理论,在计算机上证明白一大批平面几何定理。1984年科学出版社出版了他的几何定理机器证明的根本原理一书,被称为吴方法。,16,联结主义方法,为代表的人工神经网络方法,思维的基元是神经元,把智能理解为相互联结的神经元竞争与协作的结果,其中以反向传播网络模型和Hopfield网络模型更为突出。着重构造模拟,争论神经元特征、神经元网络拓朴、学习规章、网络的非线性动力学性质和自适应的协同行为。,17,联结主义方法,1975年,John Holland提出遗传算法,仿照生物染色体中基因的选择(selection)、穿插(crossover)和变异(mutation)的自然进化过程,通过个体构造重组,形成一代代新群体populations),最终收敛于近似优化解。用于处理多变量、非线性、不确定、甚至混沌的大搜寻空间的有约束的优化问题;,18,行为主义方法,以为代表。反响是掌握论中的基石,没有反响就没有智能。强调智能系统与环境的交互,从运行的环境中猎取信息感知,通过自己的动作对环境施加影响;,掌握论争论导致机器人和智能掌握,机器人是“感知-行为”模式,是没有学问的智能,强调直觉和反响的重要性;,智能行为表达在系统与环境的交互之中,功能、构造和智能行为不行分割。,19,50年的成就,模式识别,学问工程,机器人,20,模式识别,模式通常具有实体的形式,如声音、图片、图像、语言、文字、符号、物体、景象等等,可以用物理的、化学的、生物的传感器进展具体地采集和测量。人们在观看、生疏事物和现象时,常常查找它与其它事物和现象的一样与不同之处,依据使用目的进展分类、聚类和推断,人脑的这种思维力量就构成了模式和识别的力量。模式和类别分不开,识别和特殊分不开,推断的结果常常是相对的,这就构成了模式识别争论的根本内容。,21,模式识别,模式识别呈现多样性和多元化趋势,可以在不同的概念粒度上进展,其中生物特征识别成为模式识别的新高潮,包括语音识别、文字识别、图像识别、人物景象识别、手语识别等;人们还要求通过识别语种、乐种、方言来检索相关的语音信息,通过识别人种、性别、表情来检索所需要的人脸图像;通过识别指纹掌纹、人脸、签名、虹膜、行为姿势识别身份。普遍利用小波变换、模糊聚类、遗传算法、贝叶斯理论、支持向量机等方法进展识别对象分割、特征提取、分类、聚类和模式匹配。,22,模式识别,小样本,非构造化,高维、海量,非线性,无标志性样本,模式识别是在统计分类的根底上进展起来的,当前的争论热点,是支持向量机SVM方法和流行(Manifold)学习方法,解决:,23,学问工程,智能搜寻引擎,专家系统,计算机视觉和图像处理,机器翻译和自然语言理解,数据挖掘和学问觉察,以学问本身为处理对象,争论如何运用人工智能和软,件技术,设计、构造和维护学问系统,,24,学问工程,智能掌握,虚拟人,仿生感知,人工生命,以学问本身为处理对象,争论如何运用人工智能和软,件技术,设计、构造和维护学问系统,,25,机器人,机器人争论从机械手开头,是机械构造学、传感技术和人工智能结合的产物,是一种能模拟人的行为的机械。1948年美国研制成功第一代遥控机械手,17年后第一台工业机器人诞生,可通过编程敏捷转变作业程序。60年月人们把机器人作为人工智能的载体,争论如何使机器人具有环境识别、问题求解以及规划力量。80年月,工业机器人产业得到巨大进展,如机器人用于汽车工业的点焊、孤焊、喷涂、上下料等。90年月后,装配机器及柔性装配技术进入大进展时期。估计今年全球机器人将接近100万台,其中日本就占35万台。,26,机器人,第一代为程序掌握机器人,或者以“示教再现”方式,一次又一次学习后实现再现,代替人类从事笨重、繁杂与重复的劳动,其次代为自适应机器人,配备有相应的感觉传感器,尤其是视觉传感器,能猎取作业环境的简洁信息,允许操作对象的微小变化,对环境具有肯定适应力量,第三代为分布式协同机器人,装备有视觉、听觉、触觉多种类型传感器,在多个方向平台上感知多维信息,并具有较高的灵敏度,能对环境信息进展准确感知和实时分析,协同掌握自己的多种行为,具有肯定的自学习、自主决策和推断力量,能处理环境发生的变化,能和其它机器人进展交互。一年一度的机器人世界杯足球赛大大地促进了第三代机器人的争论。,27,第一次:实现问题求解,代替人完成局部规律推理工作,如机器定理证明和专家系统。其次次:智能系统能够和环境交互,从运行的环境中猎取信息,代替人完成包括不确定性在内的局部思维工作,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化。如智能机器人。第三次:智能系统具有类人的认知和思维力量,能够觉察新的学问,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。,人工智能三次飞跃,28,三、人工智能学科进展走向,人工智能50年,29,1学科大穿插趋势,哲学、数学、物理学,认知科学、认知心理学,脑科学、神经科学,生命科学、比较人类学,语言学,量子计算和生物计算,30,关于人类认知和智力的本质和规律,脑认知成像技术,大脑和智力的关系,学习与记忆,美国的“脑的十年”打算、欧共体“EC脑的十年打算”、以及日本的“脑科学时代”打算,包括知觉、留意、记忆、动作、语言、推理、思考、意识、情感、,灵感、动机在内的各个层面的认知活动。,31,2不确定性人工智能,随机性,模糊性,定性、定量之间的映射,不协调性,不完全性,非标准性,32,33,简单网络和简单系统中的新觉察,小世界模型,无尺标度特征,高集聚性,鲁棒性和脆弱性并存,不同尺粒度上的相像性,34,10,m,10,m,10,m,10,m,10,m,10,m,10,m,10,m,10,m,10,m,22,19,12,4,-5,-6,-9,-12,-14,-15,宇,观、宏观、介观、微观,35,无序中的根本有序,不确定性中的根本确定,竞争中的协同,简单系统中的相像,不完全性,非标准性,36,2023年 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