人工智能原理绪论1.

2020/1/71人工智能原理第一讲绪论主讲：王祖喜[e-mail]华中科技大学图像所2020/1/72按时上课认真完成作业阅读相关资料课程结束时提交阅读报告，阅读量不少于十篇文献（科技论文形式，发至信箱[e-mail]）考前做好复习课程要求2020/1/73课程主要介绍如下方面的内容:绪论知识表示搜索技术推理技术机器学习专家系统其他课程主要内容2020/1/74《人工智能及其应用》（第二版、第三版），蔡自兴等，1999年，清华大学出版社。（主要教材）参考书：《人工智能导论》，林尧瑞，马少平编著，清华大学出版社，1989年5月第1版，1998年3月第7次印刷《人工智能基础》，高济等，2002年，高教出版社《人工智能原理》，石纯一等，1993年，清华大学出版社《人工智能引论》，E.丽奇著，李卫华等译，1986年，广东科技出版社《ArtificialIntelligence-ANewSynthesis》，NilsJ.Nilsson，1998,MorganKaufmannPublisher教材及主要参考书2020/1/75IJCAI，世界人工智能大会，2年一次InternationalJointConferenceonArtificialIntellienceAAAI，美国一年一次的年会AIJournalSIGKDD…AI的会议及杂志2020/1/76目的与要求人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生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。2020/1/77第一章绪论主要内容AI的基本概念AI的研究目标AI的基本技术AI的产生及其发展历史AI的研究特点及研究内容2020/1/78内容提要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2020/1/79人工智能的定义和发展人工智能的定义人工智能的研究目标人工智能的基本技术人工智能的起源与发展2020/1/710什么是智能？智能是脑特别是人脑的属性或者说产物智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）智能的关键是思维（知识是思维产生的）智能取决于感知和行为结论内涵：智能＝知识＋思维外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力人工智能的定义2020/1/711定义1智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphictasks)的机器。人工智能（ArtificialIntelligence－－AI）：斯坦福的Nilsson教授认为：AI是关于知识的科学－怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学MIT的Winston教授指出：AI就是研究如何使计算机做过去只有人才能做的智能工作人工智能的定义2020/1/712AI研究如何用计算机来表示和执行人类的智能活动，以模拟人脑所从事的推理、学习、思考和规划等思维活动，并解决需要人类的智力才能处理的复杂问题，如医疗诊断、管理决策、下棋和自然语言理解等。人工智能的定义2020/1/713AI作为一个学科名词，研究的是如何使机器（计算机）具有智能的科学与技术，特别是人类智能如何在计算机上的实现或再现的科学与技术。AI虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知科学等许多学科领域。因此它实际上是一门综合性的交叉科学和边缘学科。人工智能的定义2020/1/714AI与传统计算机程序的区别AI是以符号表示知识而不是以数值数据为研究对象AI采用启发式推理方法而不是常规的算法允许出现不正确的解答人工智能的定义2020/1/715人工智能的定义为了对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。定义2人工智能(学科)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。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。定义3人工智能(能力)人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。2020/1/716定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。人工智能的定义2020/1/717人工智能的定义定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）。定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）。定义11人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger和Stubblefield,1993）。其中，定义4和定义5涉及拟人思维；定义6和定义7与理性思维有关；定义8和定义9涉及拟人行为；定义10和定义11与拟人理性行为有关。2020/1/718为什么要研究人工智能被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤进行工作。由于缺乏智能性，难以处理越来越复杂的问题AI是人类智能的扩大和延伸，其作用将是不可估量的AI的研究对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助人们对“数据世界”的需求进而发展到对“知识世界”的需求而产生的。为了寻求试探性的搜索，启发式的不精确的模糊的甚至允许出现错误的推理方法。以便符合人类的思维过程2020/1/719人工智能的定义和发展人工智能的定义人工智能的研究目标人工智能的基本技术人工智能的起源与发展2020/1/720人工智能的研究目标(1)近期研究目标使现有的计算机更有用（或者说更聪明）远期研究目标探讨智能的基本机理，研究如何利用各种自动机来模拟人的某些思维过程和智能行为研究方向－：结构模拟，神经计算研究方向二：功能模拟，符号推演研究方向三：行为模拟，控制进化2020/1/721人工智能的研究目标(2)结构模拟，神经计算所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，及人工智能。人脑的生理结构是由大量的神经细胞组成的神经网络。由于这个网络太庞大、太复杂－研究表明，人脑是由大约1011个神经细胞组成的一个动态的、开放的、高度复杂的巨系统，以致于人们对它的生理结构和工作机理还未完全弄清楚。因此，目前的结构模拟只是对人脑的局部或者近似的模拟。2020/1/722具体来讲，就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和知识的载体，用所谓神经计算的方法实现学习、联想、识别和推理等功能，从而来模拟人脑的智能行为，使计算机表现出某种智能。运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连接主义。人工智能的研究目标(2)2020/1/723人工智能的研究目标(3)功能模拟，符号推演以人脑的生理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。以功能模拟和符号推演研究人工智能者，被成为心理学派、逻辑学派、符号主义。原因：人脑的生理结构和工作机理还没有完全弄清楚。当前的计算机可方便地实现高速的符号处理；此种方法可显式地表示知识，容易表达人的心理模型；智能行为也并非仅神经网络那样的结构形式所独有。2020/1/724人工智能的研究目标(4)行为模拟，控制进化是一种基于感知－行为模型的研究途径和方法。行为模拟法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特征，如字寻优、滋适应、自学习、自组织等，来研究人工智能。主要观点：智能取决于感知和行为，智能行为可以不需要知识，提出“没有表示的智能”，“没有推理的智能”的观点，主张智能行为的“感知－动作”模型，认为人的智能、机器智能可以逐步进化，但只能在现实世界中与周围的环境的交互中体现出来。行为主义、进化主义、控制论学派2020/1/725人工智能的定义和发展人工智能的定义人工智能的研究目标人工智能的基本技术人工智能的起源与发展2020/1/726AI的基本技术推理技术搜索技术知识表示与知识库技术归纳技术……2020/1/727推理技术逻辑是人脑思维的规律，从而也是推理的理论基础谓词逻辑非标准逻辑，由谓词逻辑扩充和发展语义扩充：多值逻辑、模糊逻辑语构扩充：模态逻辑、时态逻辑推理与逻辑相辅相成，推理为逻辑提出课题，逻辑为推理奠定基础2020/1/728搜索技术所谓搜索，就是为了达到某一“目标”，而连续地进行推理的过程。搜索就是对推理进行引导和控制的技术。问题求解实质上就是在显式或者隐式的问题空间上进行搜索的过程。如盲目搜索，启发式搜索等2020/1/729知识表示与知识库技术知识表示是指知识在计算机中的表示方法和表示形式，它涉及到知识的逻辑结构和物理结构。知识库包括知识的组织、管理、维护、优化等技术。对知识库的操作要靠知识库管理系统支持。状态空间、语义网络、谓词逻辑、框架2020/1/730归纳技术归纳技术是指机器自动提出概念、抽取知识、寻求规律的技术。归纳技术与知识获取及机器学习密切相关。归纳包括基于符号处理的归纳和基于神经网络的归纳两种。DataMining和KDD（KnowledgeDiscoveringfromDatabase）2020/1/731人工智能的定义和发展人工智能的定义人工智能的研究目标人工智能的基本技术人工智能的起源与发展2020/1/732人工智能的起源与发展人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。2020/1/733ＡI的发展历史（1）古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机2020/1/734ＡI的发展历史（2）英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。2020/1/735ＡI的发展历史（3）英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。美国数学家Mauchly(麦卡锡)，1946发明了电子数字计算机ENIAC美国神经生理学家McCulloch（麦卡洛克），建立了第一个神经网络数学模型。美国数