人工智能ArtificialIntelligence第一章绪论精品课件

人工智能ArtificialIntelligence第一章绪论Introduction2020/6/181史忠植人工智能：绪论2020/6/18史忠植人工智能：绪论2内容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源与发展历史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能研究的主要学派1.5人工智能的应用1.6小结和展望2020/6/18史忠植人工智能：绪论3人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些“机器思维”。作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题。2020/6/18史忠植人工智能：绪论4人工智能StuartRussell和PeterNorvig把当前有关AI的定义分成四类：类人思维方法理性思维系统类人行为方法理性行为系统2020/6/18史忠植人工智能：绪论5类人行为方法•Kurzwell提出人工智能认为人工智能是一门技术，它创造出够完成一定任务的机器，而当我们人类对这些任务进行处理的时候，需要一定的智能。•方法：对于人类做的比较好的智能任务，让计算机来完成•最著名的就是Turing测试•定理证明•下国际象棋•做外科手术•诊断疾病……2020/6/18史忠植人工智能：绪论6Turing测试•测试者A，被测试者B与C。•A是人，B与C一个是人，另一个是计算机。•A提出问题，B与C分别回答。•如果B与C的回答，使得A无法区分是人的回答还是计算机的回答，则计算机具有了智能。•Turing测试第一次给出了检验计算机是否具有智能的哲学说法。2020/6/18史忠植人工智能：绪论7类人思维方法Bellman提出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。主要采用的是认知模型的方法---是关于人类思维工作原理的可检测的理论。如果说某个程序能够像人一样思考，那么就必须以某种方式确定人是如何思考的。为确定人类思维的内部是怎样工作的，可以有两种方法：通过内省（introspection）----在人思考过程中，掌握人自己的想法；或者通过心理学实验2020/6/18史忠植人工智能：绪论8理性思维方法1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用计算模型研究智力能力。这是一种理性思维方法。一个系统如果能根据它所知的信息(知识、时间、资源等)能够做出最好的决策，这就是理性的当知识是完全的，并且资源是无限的时候，就是所谓的逻辑推理。当知识是不完全的，或者资源有限时，就是理性的行为。2020/6/18史忠植人工智能：绪论9理性行为方法尼尔森（Nilsson）认为人工智能关心的是人工制品中的智能行为。这种人工制品主要指能够动作的主体（agent）。行为上的理性指的是已知某些信念，执行某些动作以达到某个目标。主体（agent）可以看作是可以进行感知和执行动作的某个系统。在这种方法中，人工智能可以认为就是研究和建造理性主体（agent）。在“理性思维”方法中，它所强调的是正确的推理。做出正确的推理有时被作为理性主体（agent）的一部分。另一方面，正确的推理并不是理性的全部，因为在有些情景下，往往没有某个行为一定是正确的，而其他的是错误的。2020/6/18史忠植人工智能：绪论10内容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源与发展历史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能研究的主要学派1.5人工智能的应用1.6小结和展望2020/6/18史忠植人工智能：绪论11人工智能的诞生1956:世界上第一次正式的AI会议–美国的DartmouthCollege，为期2月–JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”这一术语–著名参加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert2020/6/18史忠植人工智能：绪论12人工智能的发展•1958:Newell和Simon的四个预测–十年内，计算机将成为世界象棋冠军–十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理–十年内，计算机将能谱写优美的乐曲–十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论•1959:FrankRosenblatt提出感知器模型（PerceptronModel)•1959:MITAILab正式成立（Minsky和McCarthy）2020/6/18史忠植人工智能：绪论13人工智能的发展专家系统时期•1962:McCarthy调到Stanford,1963年创建StanfordAILab•1963:M.RossQuillian开创语义网络（SemanticNets)•1965:Feigenbaum掌管StanfordAILab;Noftsker掌管MITAILab•1965:MIT的JosephWeizenbaum研制出ELIZA•1965-83:Feigenbaum和Lederberg启动DENDRAL工程•1966:ALPAC的负面报告造成美国政府取消对机器翻译的资助•1969:Minsky和Papert的感知机造成美国政府取消对神经网络研究的资助。•1969:SRI研制出机器人Shakey2020/6/18史忠植人工智能：绪论14人工智能的发展自然语言处理•1970:Stanford的TerryWinograd等研制出（ETAOIN）SHRDLU•1970:Colmerauer研制出PROLOG语言的解释系统•1972:DARPA取消Stanford大学机器人研究(Shakey)的资助。•1972:Mycin工程启动•1973:JamesLighthill爵士的负面报告使得英国政府取消对AI研究的资助•1976:DARPA取消对语音识别研究的资助•1976:Greenblatt研制出第一台LISP机CONS2020/6/18史忠植人工智能：绪论15人工智能的发展•1976:DougLenat的数学积分系统AM•1977:SRI启动PROSPECTOR工程–帮助地质专家探测和解释矿物–1978年发现钼矿脉(molybdenumvein)•1977:EdwardFeigenbaum正式提出知识工程作为一门学科–在1977年IJCAI会议上•1979:Stanford研制出第一台计算机控制的汽车•1980:第一届美国AI协会会议（AAAI）在Stanford召开。•1980:JohnMcDermott的XCON专家系统–用于配置VAX机器系统2020/6/18史忠植人工智能：绪论16人工智能的发展知识工程时期•1981:日本政府宣布日本五代机（即智能计算机）•1982:JohnHopfield掀起神经网络的研究•1983:MCC（MicroelectronicsandComputerTechnologyCorporation）成立（BobbyInman任主任）•1984:DougLenat在BobbyRayInman的劝说下在MCC开始Cyc的研究•1986:ThinkingMachinesInc研制联结机器•1987:LISP机器市场开始暗淡•1988:386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美2020/6/18史忠植人工智能：绪论17人工智能的发展分布式人工智能•1992:日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWC计划（RealWorldComputingProject）•1993:Shoham提出AOP,Agent-OrientedProgramming•1994:中科院计算所多主体系统•1997:IBM深蓝II(DeepBlue)击败GarryKasparov•2000:Jade，Jack，Zeus，AgentBuild中科院计算所多主体环境MAGE2020/6/18史忠植人工智能：绪论18人工智能的发展机器学习和数据挖掘•1989：数据集知识发现KDD•1991：Pawlak粗糙集专著•1992：波兰Kiekrz召开第一届粗糙集国际讨论会•1995:Vapnik提出SVM•2000:知识发现系统MSMiner•2005：第一届IEEE国际粒度计算大会在北京召开•2012：《纽约时报》网站刊载文章称，“大数据时代”已经降临。美国政府拨款2亿美元启动“大数据研究和发展倡议”计划2020/6/18史忠植人工智能：绪论19人工智能的发展智能科学•2002:提出智能科学新概念建立智能科学网站://•2006:出版《智能科学》专著•2008：新加坡世界学术出版社出版智能科学系列丛书•2010:智能科学刊物IJIS•2013：欧盟启动“人类大脑计划”美国启动“BRAIN”计划2020/6/18史忠植人工智能：绪论20内容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源与发展历史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能研究的主要学派1.5人工智能的应用1.6小结和展望2020/6/18史忠植人工智能：绪论21人工智能研究的基本内容人工智能研究的基本内容–认知建模–知识表示–自动推理–机器学习2020/6/18史忠植人工智能：绪论222020/6/18史忠植人工智能：绪论23认知认知是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。美国心理学家Houston等人将对“认知”的看法归纳为如下五种主要类型：(1)认知是信息的处理过程；(2)认知是心理上的符号运算；(3)认知是问题求解；(4)认知是思维；(5)认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成、语言使用等。2020/6/18史忠植人工智能：绪论24认知建模人类认知过程是非常复杂的，建立认知模型的技术常称为认知建模，目的是为了从某些方面探索和研究人的思维机制，特别是人的信息处理机制，同时也为设计相应的人工智能系统提供新的体系结构和技术方法。认知科学用计算机研究人的信息处理机制时表明，在计算机的输入和输出之间存在着由输入分类、符号运算、内容存储与检索、模式识别等方面组成的实在的信息处理过程。2020/6/18史忠植人工智能：绪论25知识表示人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础。人们通过实践，认识到客观世界的规律性，经过加工整理、解释、挑选和改造而形成知识。为了使计算机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有适当形式表示的知识。知识表示是人工智能中一个十分重要的研究领域。所谓知识表示实际上是对知识的一种描述，或者是一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。知识表示是研究机器表示知识的可行的、有效的、通用的原则和方法。知识表示问题一直是人工智能研究中最活跃的部分之一。目前，常用的知识表示方法有逻辑模式、产生式系统、框架、语义网络、状态空间、面向对象、连接主义等。2020/6/18史忠植人工智能：绪论26自动推理演绎推理(deductivereasoning)归纳推理(inductivereasoning)反绎推理(abductivereasoning)2020/6/18史忠植人工智能：绪论27自动推理从一个或几个已知的判断(前提)逻辑地推论出一个新的判断(结论)的思维形式称为推理,这是事物的客观联系在意识中的反映。人解决问题就是利用以往的知识,通过推理得出结论。自动推理的理论和技术是程序推导、程序正确性证明、专家系统、智能机器人等研究领域的重要基础。2020/6/18史忠植人工智能：绪论28正向推理正向推理又叫向前推理、数据驱动的推理，从已知的数据/条件/中间结论出发推导出新的结论1.AG12.AG13.BG24.BG25.G1&G2G2020/6/18史忠植人工智能：绪论29反向推理反向推理又叫向后推理、面向目标的推理，从结论（目标）出发推导结论（目标）的前提条件。1.GG1&G22.G1A3.G1A4.G2B5.G2B