人工智能绪论.pptx

1、电子与信息工程学院计算机系,计算机科学的重要分支计算机科学与技术专业的核心课程之一、也是自动化、电子信息工程等专业的选修课程如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的智能，使得计算机更好得为人类服务。,课程简介,考试,笔试开卷,第1讲 人工智能概述(Chapter 1 Overview of AI),Outline,主要参考书目AI的定义 AI的基础及萌芽AI的创立及发展 AI与人类智能AI的研究流派AI的研究范围AI对人类的影响AI在中国AI领域的著名期刊及会议,Stuart Russell,Peter

2、Norvig.“Artificial Intelligence:A Modern Approach”.Pearson Education,2002.中译本：人工智能一种现代方法(第二版)，姜哲 等译,人民邮电出版社,2004,蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用(第三版).北京：清华大学出版社，2004.陆汝钤.人工智能(上、下册).科学出版社，2000.史忠植.高级人工智能(第二版).科学出版社,2006.,Outline,主要参考书目AI的定义 AI的基础及萌芽AI的创立及发展 AI与人类智能AI的研究流派AI的研究范围AI对人类的影响AI在中国AI领域的著名期刊及会议,定义1 智能机器能够在

3、各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。定义2 人工智能(学科)计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。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)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。,定义4 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 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

4、义6 用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。定义7 研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。,定义4和5涉及拟人思维,定义6和7与理性思维有关,定义8 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 研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。定义10 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 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）。,定义8和9涉及拟人行为,定义10和

5、11与学科范围有关,Outline,主要参考书目AI的定义 AI的基础及萌芽AI的创立及发展 AI与人类智能AI的研究流派AI的研究范围AI对人类的影响AI在中国AI领域的著名期刊及会议,哲学（428 B.C.现在）意识、思维的理性部分的形式化 数学（800 现在）逻辑、计算、概率 经济学（1776 现在）决策、博弈、运筹学 神经科学（1861 现在）简单细胞的集合能够导致思维、意识和行动,1.AI的基础,心理学(1879现在)认知心理学：大脑当作信息处理装置 实验心理学：1879年Wundt在莱比锡大学首创 控制论(1948现在)：1948年Viener 语言学(1957现在)：Shinne

6、r，乔姆斯基理论,计算机工程(1940-现在)电动机械式计算机Heath Robinson：1940年图灵研究组，用于破译德军情报 真空电子管通用机器Colossus：1943年图灵研究组 可编程计算机Z-3：1941年德国的Konrad Zuse,2.AI的萌芽,古希腊伟大的哲学家、思想家，Plato（柏拉图）的学生代表作工具论对AI的主要贡献：为形式逻辑奠定了基础，而形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。,Aristotle(亚里士多德)（公元前384322）,Aristotle对AI的主要贡献(续)“三段论”以真言判断为其前提的一种演绎推理，借助于一个共同项，把两个直言判断联系起来，而

7、得出结论。例如：一切金属都是能够熔解的；铁是金属；所以，铁是能够熔解的。“演绎法”“模态逻辑”【说明】：古希腊文化是人类民主、科学的启蒙，对整个人类做出了十分巨大的贡献！,英国哲学家、自然科学家著名口号：“知识就是力量”代表作：新工具对AI的主要贡献：系统地提出了“归纳法”，成为和Aristotle演绎法相辅相成的思维法则。20世纪70年代末，Stanford大学Feigenbaum提出专家系统时，以Bacon的口号为重要依据。,Bacon（培根）（15611626）,德国数学家、哲学家对AI的主要贡献：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。提出的计划：建立

8、一种通用的符号语言，以及一种在此基础上进行推理的演算。,Leibnitz(莱布尼茨)（16461716）,美籍奥地利数理逻辑学家对AI的主要贡献：研究数理逻辑中的一些根本性问题，即“形式系统的完备性和可判定性”。1930年证明：一阶谓词演算的完备性定理。1931年证明了两条不完备性定理：提出人的思维形式化和机械化的某些极限，在理论上证明了有些事情是做不到的。,Godel(哥德尔)（19061978）,英国数学家1936年提出一种理想计算机的数学模型“图灵机”。对AI的主要贡献：1950年提出著名的“图灵实验”。给出智能标准的明确定义：把人和计算机分处两个不同的房间，并且互相对话，如果作为人的一

9、方不能判断对方是人还是计算机，则那台计算机就达到了人的智能。,Turing(图灵)（19121954）,1946年研制成功世界上第一台电子计算机“ENIAC”对AI的主要贡献：为人工智能研究奠定了物质基础,John Von Nouma(约翰冯诺依曼)（19031957）,W.S.Mcculloch(麦克洛奇)&W.Pitts(皮兹)1943年，结合了神经生理学和数理逻辑的研究，提出了M-P神经网络模型。1943年建立第一个“神经网络数学模型”开创微观AI 通过模拟人脑来实现智能,美国数学家1948年创立“信息论”对AI的主要贡献：信息论认为人的心理活动可通过信息的形式加以研究，并提出了描述人的

10、心理活动的数学模型。信息论和心理学的结合构成了当代AI研究的一个重要潮流宏观人工智能研究,克劳德香农(Claude Elwood Shannon1916-2001),信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。,Outline,主要参考书目AI的定义 AI的基础及萌芽AI的创立及发展 AI与人类智能AI的研究流派AI的研究范围AI对人类的影响AI在中国AI领域的著名期刊及会议,美国的人工智能之父麦卡锡 John McCarthy（麦卡锡）1971年图灵奖获得者。,1927年9月出生于美国波士顿。1948年 加州理工大学获数学学士

11、学位。1951年 普林斯顿获数学博士学位。曾供职于普林斯顿，斯坦福,Dartmouth 和MIT。1962年，加入斯坦福大学，并创建了斯坦福人工智能实验室，工作直到2000年退休。,1956年夏天Boston，Dartmouth(达特茅斯)学院McCarthy召集与会人员数学家McCarthy信息学家Shannon心理学家和神经生理学家Lochester(IBM信息研究中心负责人）,Moore（IBM）,Solomonff（MIT）计算机科学家Simon,Newell,Samuel,Minsky（哈佛）,Selfridge（MIT）。,1.AI的诞生,McCarthy在此次会议上提议正式使用：

12、Artificial Intelligence（简称AI），标志着“人工智能”作为一门独立学科正式诞生。,2.AI曲折的发展历程,早期的热情、巨大的期望（1952-1969）现实的困境（1966-1973）基于知识的系统：力量的钥匙？(1969 1979)AI成为工业(1980 现在)神经网络的回归(1986 现在)AI 成为科学(1987 现在)Intelligent Agent的出现(1995 现在),第一阶段：早期的热情、巨大的期望(19521969),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。此时，前苏联、中国也开展机器翻译的研

13、究。利用计算机证明数学定理1956年，Newell和Simon，用程序Logic Theorist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。（人工智能的真正开端）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，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(General Problem Solving）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。,Newell,Simon

14、等人过于乐观,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。,第二阶段：现实的困境(19661973),消解法（归结原理）能力有限 例如：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。Sauel的下棋程序，1965年，世界冠军Helmann获得四连胜。机器翻译闹出不少笑话 有人挖苦说，美国花了2000万美元为机器翻译立了一块“墓碑”。,机器翻译闹出的笑话举例：,“The spi

15、rit is willing but the flesh is weak”“心有余而力不足”机器翻译过程：英语 俄语 英语结果被译为：“The vodka is good but the meat is spoiled”“伏特加是好的，肉变质了”。“Out of sight,out of mind”“眼不见心不烦”将其翻译成俄语，“又瞎又疯”。,从神经生理学角度研究AI，存在不可逾越的困难。人脑有1010以上个神经元，能否将1010个机器组成一个联合运行的网络？1973年，英国发表了Lighthill report，认为AI的研究即使不是骗局，至少也是庸人自扰。终止了英国的AI研究。IBM公司

16、也取消了本公司范围内的AI研究活动。,第三阶段 KBS:力量的钥匙?(1969-1979),Newell,Simon等老一辈AI专家，关心的是“通用的、万能的符号逻辑运算体系”物理符号系统假设。Nilsson更进一步提出，物理符号体系的核心方法是逻辑演绎方法。他的口号“命题主义”，主张一切AI研究应在一个类似逻辑的形式框架内进行。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）。,1994年度图灵奖得主。1965年世界上第一个专家系统程序 DENDRAL。DENDRAL中保存着化学家的知

17、识和质谱仪的知识，可以 根据给定的有机化合物的分子式和质谱图，从几千种可能的分 子结构中挑选出一个正确的分子结构。验证了费根鲍姆 关于知识工程的理论的正确性为专家系统软件的发展和应 用开辟了道路，逐渐形成具有相当规模的市场，其应用遍及各个 领域、各个部门。,爱德华费根鲍姆(Edward Albert Feigenbaum),人工智能研 究的一个历史性突破。医学专家系统：MYCIN。名言：“知识中蕴藏着力 量”(“In the Knowledge lies the power”)。于培根的名言知识就是力量 意义相近，但更确切：知识只有被人所发掘和掌握时，才 能生成力量。1963年 Compute

18、rs and Thought世界上第一本有关人工智能的经典性专著。80年代The Handbook of Artificial Intelligence内容涵盖人工智能的理 论与实践的方方面面，是从事人工智能研究和开发的工程技术 人员必备的参考书。,Feigenbaum及其提出的KBS的主要贡献,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：知识工程是1977-1987AI中最有成就的分支之一在恢复和推

19、进AI的社会形象方面起了很大作用,第四阶段：AI成为工业(1980 现在),专家系统及其开发工具1981年，日本的“第五代计算机”计划英国的Alvey Report建议恢复投资AI提出“基于知识的智能系统”（Intelligent Knowledge Based System,IKBS）,第五阶段：神经网络的回归(1986-现在),1969年，Bryson 提出反向传播算法1982年，Hopfield神经元网络（成功的求解了旅行商问题）1986年，Rumelhart&McClelland：主编论文集 Parallel Distributed Processing 形成“联接主义”方法，与“符号

20、主义”方法形成互补,第六阶段:AI成为科学（1987现在）,AI理论应建立在严密的数学基础上 严格的定理、确凿的实验证据，不靠直觉与现实应用相关，而不是与玩具样例相关机器学习不应与信息论分离不确定性推理不应与随机模型分离搜索不应和经典的优化及控制分离自动推理不应和形式化方法分离在方法论上，AI已成为坚实的科学方法利用Internet和共享测试数据库及代码，AI系统的重复实验成为可能,第七阶段:Intelligent Agent的出现(1995-现在),Internet：最重要的Intelligent Agent 环境之一AI 成为搜索引擎、推荐系统、商务智能系统的基本工具“Agent的观点”：

21、将AI领域目前分离的子领域重新组织为一个有机整体Russell&Norvig.AI:A Modern ApproachPools et al.1998Nilsson,1998,Outline,主要参考书目AI的定义 AI的基础及萌芽AI的创立及发展 AI与人类智能AI的研究流派AI的研究范围AI对人类的影响AI在中国AI领域的著名期刊及会议,1、人类认知过程,探求高层次思维决策与初级信息处理的关系用计算机程序模拟人的思维策略水平，用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。,研究认知过程的主要任务,2、智能信息处理系统的假设,信息处理系统：符号操作系统(Symbol Operation System

22、)物理符号系统(Physical Symbol System)。符号：模式(pattern)。,(1)输入符号(input)(2)输出符号(output)(3)存储符号(store)(4)复制符号(copy)(5)建立符号结构通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构(6)条件性迁移(conditional transfer)根据已有符号，继续完成活动过程。,一个完善的符号系统应具有6种基本功能：,如果一个物理符号系统具有上述全部6种功能，能够完成这个全过程，那么它就是一个完整的物理符号系统。人具有上述6种功能；现代计算机也具备物理符号系统的这6种功能。,把人看成一个智能信息处理系统,任

23、何一个系统，如果它能表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能；智能是指人类所具有的智能。,物理符号系统的假设,推论1 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。推论2 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。（人工智能的基本条件）推论3 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算机来模拟人的活动。,物理符号系统3个推论,认知生理学认知心理学认知信息学认知工程学,人类的认知行为具有不同的层次,研究认知行为的生理过程研究人的神经系统(神经元、中枢神经系统和大脑)的活动认知科学研究的底层

24、,认知生理学,研究认知行为的心理活动主要研究人的思维策略认知科学研究的顶层,认知心理学,研究人的认知行为在人体内的初级信息处理主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。认知活动的中间层，承上启下。,认知信息学,研究认知行为的信息加工处理主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。研究认知科学和认知行为的工具现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。,认知工程学,机器智能可以模拟人类智能智能计算机的功能 下棋、证明定理、翻译语言文字和解决

25、难题等 神经计算机(neural computer)能以类似人类的方式进行“思考”，力图重建人脑的形象。通过对量子计算(quantum computing)的研究，产生量子计算机。,3、人类智能的计算机模拟,1950年，图灵发表计算机能思考吗？，给人工智能下一个定义，而且论证了人工智能的可能性。如果一台机器能够通过图灵实验，那它是智慧的。图灵实验的本质：让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。,图灵实验,游戏由一男(A)、一女(B)和一名询问者(C)进行；C与A、B被隔离，通过电传打字机与A、B对话。询问者只知道二人的称呼是X，Y，通过提问以及回答来判断，

26、最终作出“X是A，Y是B”或者“X是B，Y是A”的结论。游戏中，A必须尽力使C判断错误，而B的任务是帮助C。当一个机器代替了游戏中的A，并且机器将试图使得C相信它是一个人。如果机器通过了图灵测试，就认为它是智慧的。,图灵测试,Outline,主要参考书目AI的定义 AI的基础及萌芽AI的创立及发展 AI与人类智能AI的研究流派AI的研究范围AI对人类的影响AI在中国AI领域的著名期刊及会议,(1)符号主义(Symbolicism)(2)联结主义(Connectionism)(3)行为主义(Actionism),1、人工智能的主要学派,符号主义(Symbolicism)，逻辑主义(Logicis

27、m)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。联结主义(Connectionism)，仿生学派(Bionicsism)、生理学派(Physiologism)神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。行为主义(Actionism)，进化主义(Evolutionism)、控制论学派(Cyberneticsism)控制论及感知-动作型控制系统。,2 对人工智能发展历史的不同看法,符号主义人工智能源于数理逻辑。在1956年首先采用“人工智能”这个术语。启发式算法专家系统知识工程理论与技术长期一枝独秀，为人工智能的发展作

28、出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义。人工智能的主流派。代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。,联结主义人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。1943年，生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现热潮，在70年代后期至80年代初期落入低潮。Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络时，联结主义又重新抬头。1986年鲁梅尔哈特(Rumelhart)

29、等人提出多层网络中的反向传播(BP)算法。此后，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。对ANN的研究热情仍然不减。,行为主义人工智能源于控制论。控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。60-70年代，控制论系统的研究取得一定进展80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。近年来，以人工智能新学派的面孔出现，引起许多人的兴趣与研究。,3 对人工智能基本理论的争论,符号主义人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程。人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统。能用计算机来模拟人的智能行为用计算机的符号操作来模拟人的认知过程

30、。人的思维是可操作的。知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。知识可用符号表示，也可用符号进行推理，能建立起基于知识的人类智能和机器智能的统一理论体系。,联结主义人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程。对物理符号系统假设持反对意见，认为人脑不同于电脑并提出联结主义的大脑工作模式，以取代符号操作的电脑工作模式。,行为主义智能取决于感知和行动(所以称为行为主义)提出智能行为的“感知-动作”模式。智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人类智能一样逐步进化(称为进化主义)；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。符号主义

31、(还包括联结主义)对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象，不能真实地反映客观存在。,4 对人工智能技术路线的争论,如何在技术上实现人工智能系统、研制智能机器和开发智能产品 沿着什么技术路线和策略来发展人工智能存在不同的派别，不同的路线专用路线、通用路线硬件路线、软件路线,专用路线研制与开发专用的智能计算机、人工智能软件、专用开发工具、人工智能语言和其它专用设备。通用路线通用的计算机硬件和软件能够对人工智能开发提供有效的支持，能够解决广泛的和一般的人工智能问题。强调人工智能应用系统和人工智能产品的开发，应与计算机主体技术和主流技术相结合。把知识工程视为软件工程的一个分支。,

32、硬件路线 人工智能的发展主要依靠硬件技术。智能机器的开发主要有赖于各种智能硬件、智能工具及固化技术。软件路线 强调人工智能的发展主要依靠软件技术。认为智能机器的研制主要在于开发各种智能软件、工具及其应用系统。,5 AI研究的5个基本问题,1987年5月，在MIT召开了AI专题讨论会，几位主要代表人物阐述了对AI基础的认识，评价有关基础性工作。1991年Artificial Intelligence(1991,Vol.47)发表了AI基础研究专辑。其中，Kirsh提出了AI的五个基本问题：知识与概念化是不是AI的核心？认知能力能否与载体分开来研究？认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？学习能否与认

33、知分开来研究？所有的认知是否有一种统一的结构？针对上述五个基本问题，各个流派都做出不同的回答。,6 智能的本质是什么？,计算机所完成的高速数字计算，不算高级的智能行为现实世界要处理的大多数问题并非数值计算自然语言理解和翻译图形、图象、声音的理解决策管理、医疗诊断需要将计算机从“数值世界”推广到“知识世界”，即从“数据处理范围”扩展到“符号知识处理范畴”“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才更符合人类的思维过程,Outline,主要参考书目AI的定义 AI的基础及萌芽AI的创立及发展 AI与人类智能AI的研究流派AI的研究范围AI对人类的影响AI在中国AI领域的著名期刊及会议,1.问题求解,人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为人工智能基本