级人工智能原理126

1人工智能原理Sep,2010Graduatestudentsof2010CollegeofComputerScience&EngineeringChangchunUniversityofTechnologyArtificialIntelligencePrinciple1.人工智能(史忠植王文杰)国防工业出版社2.人工智能原理与方法(王永庆)西安交大出版社3.人工智能-一种现代方法（第二版）(StuartRussell.PeterNorvig)人民邮电出版社4.人工智能及其应用(蔡自兴徐光祐)清华大学出版社参考书3第1章绪论什么是智能?名词：指人类所能进行的脑力劳动，包括感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等等。形容词：人聪明的、灵活的、柔性的、自学习的、自组织的、自适应的、自治的……本课：个体有目的的行为，合理的思维，以及有效的、适应环境的综合能力。是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。个体的智能是一种综合能力。智能是怎么产生的？自然界四大奥秘之一。目前大多把对人脑的已有认识与智能的外在表现结合起来，从不同角度、侧面，用不同方法对其进行研究，出现了思维理论、知识阈值理论、进化理论等。4什么是人工智能—人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman,1978）；—人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）；—人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（RichKnight,1991）；—人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston,1992）；—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）。—StuartRussell和PeterNorvig则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）。5计算机科学理论的创始人A.M.Turing于1950年提出了著名的“Turing测验”，为人工智能提出了明确的设计目标和测试准则。6为了进行这个测试，图灵还用丰富的想象力设计了一个智能性很强的对话内容。在这个对话中，“询问者”代表人，“智者”代表机器，并且假设他们都阅读过狄更斯所著的名为《匹克威克外传》的小说。对话内容如下：询问者：你的14行诗的首行为“你如同夏日”，你不觉得“春日”更好吗？智者：它不合韵。询问者：“冬日”如何？它可是完全合韵的。智者：它确是合韵，但没有人愿被比为“冬日”。询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？智者：是的。询问者：圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。智者：我认为你不够严谨，“冬日”指的是一般的冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。7约翰.西尔勒(JohnSearle)的“中文屋子”81956年夏季,在美国Boston，Dartmoth大学,由年轻数学家McCarthy(斯坦福大学教授)和他的三位朋友Minsky(哈佛大学数学神经学家,MIT教授),Rochester(IBM公司信息研究中心负责)、信息学家Shannon(贝尔实验室信息部数学研究员)共同发起，邀请IBM公司的Moore和Samuel、MIT的Selfridge和Solomonff以及RAND公司和Carnagie工科大学的Newell和Simon等人参加夏季学术讨论会,历时二个月。在这次历史性的聚会上,McCarthy提议正式采用人工智能（ArtificialIntelligence）这一术语。简称AI,从而开创了人工智能的研究方向和学科。9人工智能概念的一般描述◆部分学者对人工智能概念的描述：——人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman,1978）；——人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）；——人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（RichKnight,1991）；——人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston,1992）；——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）。——StuartRussell和PeterNorvig则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）。10人工智能是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的学科，是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学、哲学、语言学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门交叉性的边缘学科。11弱AI与强AI弱人工智能的断言:“机器能够智能地行动”强人工智能的断言:“能够如此行事的机器确实是在思考”对于弱人工智能的假设,AI的成就可以证明，关于强人工智能，更多的是哲学上的争论脑智能和群智能脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现称为脑智能。由群体行为所表现出的智能称为群智能。脑智能和群智能是属于不同层次的智能：脑智能是一种个体智能。群智能是一种社会智能，或者说系统智能。12“机器智能、智能机器”人工智能的目标机器智能（近期目标）：研究如何提高机器应用的智能水平，把机器用得更聪明。如IBM的“深蓝”计算机–32个CPU–每个CPU有16个协处理器–每个CPU有256M内存–每个CPU的处理速度为200万步/秒智能机器（远期目标）:研究如何设计和制造具有更高智能水平的、更聪明的计算机。非冯·诺曼式结构、联想记忆、自动编程、自学习、自适应、用自然语言交互式人机双向通信、直接输入、处理、输出各种自然信息、具有自组织、自修复能力。131、智能软件：有一定知识与智能的软件2、智能设备：嵌入了某种智能软件的设备3、Agent：智能主体，是一类在特定环境下能感知环境，并能自治地运行以代表其设计者或使用者实现一系列目标的计算实体或程序。人工智能可以认为就是研究和建造Agent。Agent是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体。具有一定的自主性：试图自治地、独立地完成任务，不受它人控制；反应性：对环境的感知和影响；社会性：可以和环境交互，与其他Agent通信，通过规划达到目标；适应性：适应环境的变化（学习机制）；长寿性；移动性……人工智能的表现形式14多Agent系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个Agent之间进行协调智能行为（如机器人足球赛），最终实现问题求解。主要应用在对现实世界和社会的模拟。有人把AI的目标定义为“构造能表现出一定智能行为的Agent”。在软件开发方面，“面向Agent技术”将是继面向对象技术之后的又一个突破。它克服了面向对象技术的几个不足：（1）只有被动等待调用、没有自发执行（2）无法自然地模拟现实世界中的感知能力（3）现实世界中调用方式的知识（如同步/异步地执行）是被调用方拥有的，调用方不需考虑，而OO世界中这个知识被转移到了调用方。Agent可以通过协议、通信、交互行为等方式有机构成复杂社会组织或系统。“面向Agent程序设计”已在Internet上应用。“面向Agent软件工程”的研究也开始兴起。15情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算,其目的是赋予计算机识别、理解、表达和适应人情感的能力。情感计算技术通过各种传感器获取由人的情感（爱、恨…）和情绪(喜、怒、哀、乐…)所引起的表情及生理变化信号，利用“情感模型”对这些信号进行识别，从而理解人的情感并做出适当的响应。4、情感计算16人工智能的分支领域基于脑功能模拟的领域划分•机器感知（机器视觉、听觉----模式识别）一旦实现，将超过人类自身•机器联想:基于内容记忆而非地址记忆的“联想存储技术•机器推理：逻辑演绎与非经典逻辑（模态逻辑、时态逻辑、模糊逻辑、非单调逻辑等）；确定性推理和不确定性推理；串行推理与并行推理；范例推理、•数值化推理……。•机器学习：获取知识、发现规律、修正自身行为17•机器理解：自然语言理解、图象理解等理解的判别标准1）能成功回答与输入材料有关的问题2）具有对所给材料进行摘要的功能3）能用不同词语叙述所给材料4）具有从一种语言转译成另一种语言的能力目前以受限自然语言的理解为主•机器行为：机器人行动规划18自然计算:是模拟自然界的生物或者物理现象而设计的各种计算系统的统称。是模拟群智能的。计算智能以数值数据为基础，主要通过数值计算进行问题求解。基础多为数据而非知识。基于研究途径与实现技术的领域划分符号智能：智能系统可以理解为某种符号逻辑运算系统，以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解。以知识为基础。即所谓传统人工智能。目前主要存在三大领域:生物启发的计算,如人工神经网络、模糊系统、演化计算、DNA计算、生物群智能以及人工免疫系统等（计算智能）;社会与文化启发的算法,包括主体计算、文化算法等;物理启发的计算,包括量子计算、模拟退火算法等。按照这一观点，智能产生于生物进化中，用进废退、优胜劣汰，适应能力强的结构保存下来，智能水平也随之提高。这些方法往往具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。19ＡI的发展历史（形成时期，1956－65）•自然语言的机器翻译。1953年，美国乔治大学，1954年IBM公司在701计算机上做俄译英的公开表演。•利用计算机证明数学定理。1956年，Newell和Simon，用程序LogicTheorist证明《数学原理》第二章中的38条定理，1963年证明全部52条定理。•1956年，Samuel研制了第一个跳棋程序，具有学习功能，打败一个州冠军。•1956年，Selfridge研制第一个字符识别程序。1959年，又提出功能更强的模式识别。•1957年，Newell，Shaw和Simon研究不依赖具体领域的通用解题程序GPS•1965年，Robinson提出消解法（即归结原理），掀起研究计算机定理证明的又一次高潮。20AI牛人Newell,Simon等早期所吹的“牛皮”•不出10年，计算机将成为世界象棋冠军。•不出10年，计算机将发现和证明重要的数学定理。•不出10年，计算机将能谱写具有优秀作曲家水平的乐曲。•不出10年，大多数心理学理论将在计算机上形成。•有人甚至断言，20世纪80年代将全面实现AI，2000年机器智能超过人。•……21ＡI的发展历史（形成时期）•消解法（归结原理）能力有限，如：证明两个连续函数之和仍是连续函数，推了10万步还没有推出来。•Samuel的下棋程序1965年被世界冠军Helmann四连胜。•机器翻译闹出不少笑话“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”（心有余而力不足）。–机器翻译过程：英语－俄语－英语–结果被译为：“Thevodkaisgoodbutthemeatisspoiled”，意思是“伏特加是好的，可是肉馊了”。“Outofsight,outofmind”（眼不见心不烦）。–将其翻译成俄语，竟成了：“又瞎又疯”。有人挖苦说，美国花了2000万美元为机器翻译立了一块“墓碑”。•1969年Minsky出了一本书“感知机”，给当时的神经网络研究结果判了死刑。22ＡI的发展历史（发展时期，1966年后）1968年，Stanford年轻教授Feigenbaum主持的专家系统DENDRAL问世，开创了AI的一个重要应用领域，以知识为基础的专家咨询系统（KBS）。在IJCAI-1977上，Feigenbaum提出知识工程、专家系统及其开发工具Feigenbaum认为，万能的逻辑体系从根本上说是不可能的，其最大弱点就是缺乏知识，缺乏人类在几千年的文明史上积累起来的知识。Feigenbaum的主要贡献：-知识工程