人工智能chapter1((人工智能基础)
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Artificial Intelligence: A Modern Approach 2nd Edition 教学设计介绍《人工智能:一种现代方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)是人工智能教育领域的经典教材之一,由 Peter Norvig 和 Stuart Russell 合著。
本书以全新的视角和方法论来探索人工智能领域。
在本文档中,我们将讨论如何设计一门针对Artificial Intelligence: A Modern Approach 2nd Edition 教材的课程。
教学目标本课程的教学目标是让学生掌握如下能力:•理解人工智能的背景及其组成部分。
•学习机器学习领域的基本算法及其应用。
•掌握自然语言处理的基础知识和技术。
•讨论人工智能的道德和社会问题。
教学内容课程的内容将分为以下几个部分:Part I:Introduction to Artificial Intelligence•Chapter 1 Introduction•Chapter 2 Intelligent agentsPart II: Problem-solving•Chapter 3 Solving problems by searching•Chapter 4 Search in complex environments•Chapter 5 Adversarial search and gamesPart III: Knowledge, reasoning, and planning •Chapter 6 Agents that reason logically•Chapter 7 First-order logic•Chapter 8 Inference in first-order logic•Chapter 9 Classical planningPart IV: Uncertnty•Chapter 13 Quantifying uncertnty•Chapter 14 Probabilistic reasoning•Chapter 15 Probabilistic reasoning over time •Chapter 16 Making simple decisionsPart V: Learning•Chapter 18 Learning from examples•Chapter 19 Knowledge in learning•Chapter 20 Statistical learning methods•Chapter 21 Reinforcement learningPart VI: Communicating, perceiving, and acting •Chapter 22 Natural language processing•Chapter 23 Natural language generation•Chapter 24 Perception•Chapter 25 RoboticsPart VII: Conclusions•Chapter 26 Philosophical foundations•Chapter 27 : Present and future教学方法课程将采用以下方法:•理论教学:对每个章节中的概念、工具和技术进行深入的解释与思考。
大学人工智能英语教材翻译IntroductionIn recent years, artificial intelligence (AI) has become a ubiquitous presence in our lives, revolutionizing various industries and fields. To meet the growing demand for AI professionals, universities have started offering courses and developing textbooks on the subject. This article aims to translate key contents of a university-level AI English textbook into Chinese, providing students with a comprehensive resource to enhance their understanding of this rapidly evolving field.Chapter 1: Introduction to Artificial Intelligence人工智能简介Artificial intelligence, often referred to as AI, is a branch of computer science that focuses on the creation of intelligent machines capable of performing tasks that typically require human intelligence. AI can be divided into two categories: narrow AI, which is designed to perform a specific task, and general AI, which aims to replicate human-level intelligence across a wide range of domains.Chapter 2: Machine Learning机器学习Machine learning is a subset of AI that enables computers to learn and improve from experience without being explicitly programmed. It involves the development of algorithms and models that allow computers to analyze and interpret data, identify patterns, and make predictions or decisions basedon the observed information. Supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning are the three main types of machine learning techniques.Chapter 3: Neural Networks神经网络Neural networks are a fundamental concept in AI. Inspired by the structure and function of the human brain, neural networks consist of interconnected nodes or artificial neurons. These networks learn from training data by adjusting the connections between nodes to optimize their performance. Deep learning, a subfield of AI, utilizes neural networks with multiple layers to solve complex problems and achieve higher accuracy in tasks such as image recognition and natural language processing.Chapter 4: Natural Language Processing自然语言处理Natural language processing (NLP) focuses on enabling computers to interact and understand human language in a natural and meaningful way. It involves the development of algorithms and models that can process, analyze, and generate human language, enabling tasks such as machine translation, sentiment analysis, and chatbot development. NLP plays a crucial role in bridging the gap between humans and AI systems.Chapter 5: Computer Vision计算机视觉Computer vision is an interdisciplinary field that deals with the extraction, analysis, and understanding of visual information from images or videos. Through the use of AI techniques, computers can recognize objects, detect and track motion, and perform tasks such as facial recognition and image classification. Computer vision has various applications, including autonomous vehicles, surveillance systems, and augmented reality.Chapter 6: Robotics and Artificial Intelligence机器人与人工智能The integration of AI and robotics has led to significant advancements in the field of robotics. AI-powered robots can perceive their environment, make autonomous decisions, and interact with humans and other robots effectively. This chapter explores the role of AI in robotics, discussing topics such as robot perception, robot control, and human-robot interaction.Chapter 7: Ethical and Social Implications of AI人工智能的伦理和社会影响As AI continues to advance, ethical considerations and potential societal impact become increasingly important. This chapter delves into the ethical dilemmas surrounding AI, including privacy concerns, biases in AI systems, and the impact of AI on employment and workforce. It emphasizes the need for responsible development and deployment of AI technologies, ensuring that they benefit humanity and uphold ethical standards.ConclusionIn conclusion, this article has provided a translated overview of key topics in a university-level AI English textbook. By familiarizing themselves with these concepts, students can deepen their understanding of artificial intelligence and its various applications. Moreover, this translation serves as a valuable resource for educators and researchers in the Chinese-speaking community who seek to expand their knowledge in this rapidly advancing field. With the continued development of AI, it is imperative to bridge language barriers and foster global collaboration in order to drive innovation and ensure responsible AI implementation.。
正确答案:A、B 你选对了Quizzes for Chapter 11 单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 5 多选(1 分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分总分A. Web搜索引擎A. 人类思考B.超市条形码扫描器B. 人工智能C.声控电话菜单该题无法得分/1.00C.机器智能 1.00/1.00D.智能个人助理该题无法得分/1.00正确答案:A、D 你错选为C、DD.机器动作正确答案: C 你选对了6 多选(1 分)选择下列哪些是人工智能的研究领域得分/总分2 多选(1 分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分A.人脸识别0.33/1.00A. 人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00B.专家系统0.33/1.00B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序该题无法得分/1.00C.图像理解C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法D.分布式计算得分/1.00正确答案:A、B、C 你错选为A、BD.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通7 多选(1 分)考察人工智能(AI) 的一些应用,去发现目前下列哪些任务可以通过AI 来解决得分/总分常由人类所能做的事该题无法得分/1.00正确答案:A、B、D 你错选为A、B、C、DA.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.003 多选(1 分)如下学科哪些是人工智能的基础?得分/总分B.打一场像样的乒乓球比赛A. 经济学0.25/1.00C.在Web 上购买一周的食品杂货0.33/1.00B. 哲学0.25/1.00D.在市场上购买一周的食品杂货C.心理学0.25/1.00正确答案:A、B、C 你错选为A、CD.数学0.25/1.008 填空(1 分)理性指的是一个系统的属性,即在_________的环境下正确答案:A、B、C、D 你选对了做正确的事。
得分/总分正确答案:已知4 多选(1 分)下列陈述中哪些是描述强AI (通用AI )的正确答案?得1 单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 分/总分总分A. 指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的A.人类思考能力0.50/1.00B.人工智能B. 是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00C.机器智能 1.00/1.00C.指的是一种机器,仅针对一个具体问题D.机器动作正确答案: C 你选对了D.其定义为无知觉的计算机智能,或专注于一个狭2 多选(1 分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分窄任务的AIA. 人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00B.专家系统0.33/1.00B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的C.图像理解智能体程序该题无法得分/1.00D.分布式计算C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法正确答案:A、B、C 你错选为A、B得分/1.00 7 多选(1 分)考察人工智能(AI) 的一些应用,去发现目前下列哪些任务可以通过AI 来解决得分/总分D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00常由人类所能做的事该题无法得分/1.00正确答案:A、B、D 你错选为A、B、C、DB.打一场像样的乒乓球比赛3 多选(1 分)如下学科哪些是人工智能的基础?得分/总分C.在Web 上购买一周的食品杂货0.33/1.00A. 经济学0.25/1.00D.在市场上购买一周的食品杂货B. 哲学0.25/1.00正确答案:A、B、C 你错选为A、CC.心理学0.25/1.008 填空(1 分)理性指的是一个系统的属性,即在_________的环境下D.数学0.25/1.00 做正确的事。
Quizzes for Chapter 11单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/总分• A.人类思考•B.人工智能•C.机器智能1.00/1.00•D.机器动作正确答案:C 你选对了2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分• A.人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00 •B.人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序该题无法得分/1.00•C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法得分/1.00• D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事该题无法得分/1.00 正确答案:A 、B 、D 你错选为A 、B 、C 、D3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础?得分/总分• A.经济学0.25/1.00 • B.哲学0.25/1.00 •C.心理学0.25/1.00 •D.数学0.25/1.00正确答案:A 、B 、C、D 你选对了4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI (通用AI )的正确答案?得分/总分• A.指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的能力0.50/1.00• B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00•C.指的是一种机器,仅针对一个具体问题正确答案:A 、B 你选对了5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分•A.Web 搜索引擎 •B.超市条形码扫描器•C.声控电话菜单该题无法得分/1.00 •D.智能个人助理该题无法得分/1.00正确答案:A 、D 你错选为C 、D6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域 得分/总分• A.人脸识别0.33/1.00• B.专家系统0.33/1.00 •C.图像理解•D.分布式计算正确答案:A、B 、C 你错选为A 、B7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用,去发现目前下列哪些任务可以通过AI 来解决得分/总分• A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00• B.打一场像样的乒乓球比赛•C.在Web 上购买一周的食品杂货0.33/1.00•D.在市场上购买一周的食品杂货正确答案:A、B 、C 你错选为A 、C8填空(1分)理性指的是一个系统的属性,即在_________的环境下做正确的事。
基于人工智能的文本自动摘要技术Chapter 1. 简介人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一种用于模拟人类智能的科技。
随着深度学习和自然语言处理技术的迅速发展,AI越来越多地被运用到文本自动摘要技术中。
文本自动摘要技术是一种自动化的文本处理技术,它可以从大量的文本中提取出最重要和最相关的信息,从而能够高效地为读者提供所需信息,并能大大提高工作效率。
本文将详细介绍基于人工智能的文本自动摘要技术的原理、方法和应用。
Chapter 2. 基于人工智能的文本自动摘要技术原理文本自动摘要技术的基本原理是通过自然语言处理技术对大量文本进行语义分析,从中提取主旨句或关键句子。
基于人工智能的文本自动摘要技术主要包括以下步骤:1. 文本预处理。
对原始文本进行清洗、分词、标注等操作,使得文本的语义信息更具有可读性。
2. 文本特征提取。
采用常用的信息论方法如TF-IDF、LSA、LDA等,对文本进行特征处理,提取出文本的关键信息。
3. 文本分类器。
利用文本特征和分类器模型进行训练,使得分类器能够自动识别文本中的主要信息。
4. 自动摘要生成。
将文本分类器输出的关键信息组合成自动摘要,使得自动摘要更加清晰明了。
基于人工智能的文本自动摘要技术主要依赖自然语言处理技术。
通过深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等技术,可以更加准确地提取文本的主旨和关键信息。
Chapter 3. 基于人工智能的文本自动摘要技术方法基于人工智能的文本自动摘要技术主要有以下方法:1. 频繁项集。
将文本数据转化为项集,通过统计文本数据中的频繁项集进行特征提取和分类。
2. 半监督学习。
在一定的样本数据集上进行监督学习,然后通过自动摘要技术进行半监督学习。
3. 主题模型。
通过对文本进行主题建模,提取出文本数据中的关键词和短语。
4. 固定窗口分析。
将文本数据分段进行分析,结合其他方法对文本进行特征提取和分类。
这些方法可以有选择性地用于不同类型的文本。
Quizzes for Chapter 11单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/总分•A.人类思考• B.人工智能• C.机器智能1.00/1.00• D.机器动作正确答案:C你选对了2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分• A.人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00• B.人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序该题无法得分/1.00•C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法得分/1.00• D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事该题无法得分/1.00正确答案:A、B、D你错选为A、B、C、D3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础?得分/总分• A.经济学0.25/1.00• B.哲学0.25/1.00•C.心理学0.25/1.00• D.数学0.25/1.00正确答案:A、B、C、D你选对了4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案?得分/总分• A.指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的能力0.50/1.00• B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00• C.指的是一种机器,仅针对一个具体问题• D.其定义为无知觉的计算机智能,或专注于一个狭窄任务的AI正确答案:A、B你选对了5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分• A.Web搜索引擎• B.超市条形码扫描器• C.声控电话菜单该题无法得分/1.00• D.智能个人助理该题无法得分/1.00正确答案:A、D你错选为C、D6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域得分/总分• A.人脸识别0.33/1.00• B.专家系统0.33/1.00• C.图像理解• D.分布式计算正确答案:A、B、C你错选为A、B7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用,去发现目前下列哪些任务可以通过AI来解决得分/总分• A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00• B.打一场像样的乒乓球比赛• C.在Web上购买一周的食品杂货0.33/1.00• D.在市场上购买一周的食品杂货正确答案:A、B、C你错选为A、C8填空(1分)理性指的是一个系统的属性,即在_________的环境下做正确的事。
Quizzes for Chapter 11单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/总分A.人类思考B.人工智能C.机器智能 1.00/1.00D.机器动作正确答案:C你选对了2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分A.人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00B.人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序该题无法得分/1.00C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法得分/1.00D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事该题无法得分/1.00正确答案:A、B、D你错选为A、B、C、D3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础?得分/总分A.经济学0.25/1.00B.哲学0.25/1.00C.心理学0.25/1.00D.数学0.25/1.00正确答案:A、B、C、D你选对了4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案?得分/总分A.指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的能力0.50/1.00B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00C.指的是一种机器,仅针对一个具体问题D.其定义为无知觉的计算机智能,或专注于一个狭窄任务的AI 正确答案:A、B你选对了5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分A.Web搜索引擎B.超市条形码扫描器C.声控电话菜单该题无法得分/1.00D.智能个人助理该题无法得分/1.00正确答案:A、D你错选为C、D6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域得分/总分A.人脸识别0.33/1.00B.专家系统0.33/1.00C.图像理解D.分布式计算正确答案:A、B、C你错选为A、B7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用,去发现目前下列哪些任务可以通过AI来解决得分/总分A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00B.打一场像样的乒乓球比赛C.在Web上购买一周的食品杂货0.33/1.00D.在市场上购买一周的食品杂货正确答案:A、B、C你错选为A、C8填空(1分)理性指的是一个系统的属性,即在_________的环境下做正确的事。
Chapter 11. 人工智能的发展由哪几个阶段组成?简述每个阶段的重要成果与代表性人物。
1. 孕育期主要成就是创立数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论和系统论,发明了通用电子数字计算机。
这些成就为人工智能的诞生准备了充足的思想、理论和物质技术条件。
2. 形成期主要成就是人工智能正式诞生,并很快在定理证明、问题求解、博弈、模式识别等领域取得重大突破3. 发展期主要成就是人工智能研究向纵深发展,在更多的研究领域取得了重大成就,并开始走向实际应用,在学科上也开始形成自己的理论体系。
2. 研究人工智能的方法有哪几类?每类的特点是什么?1. 符号智能符号智能以知识为基础,通过推理进行问题求解,也即所谓的传统人工智能。
2. 计算智能计算智能以数据为基础,通过训练建立联系进行问题求解3. 行为智能行为智能是以控制论方法进行AI研究Chapter 21 常用的知识表示方法有哪些?各有什么特点?1. 一阶谓词逻辑2. 产生式系统3. 语义网络4. 框架系统2 事务表和黑板法是两种面向动作的问题求解组织方式,阐述各自的特点。
事务表:黑板法:3 为什么说知识获取是构筑KB系统的瓶颈?因为知识获取十分困难Chapter 31 模糊集合与普通集合有什么区别与联系?2 模糊集合的模糊性如何度量?试给出一种新的模糊度计算公式。
3 如何确定模糊集合的隶属函数?4 模糊知识表示方法有哪些?这些方法与普通知识表示方法的不同点在哪里?1. 模糊逻辑2.模糊产生式3.模糊框架4.模糊语义网络5.模糊过程5 模糊控制的基本思想是什么?模糊控制为什么能够得到广泛应用?6 去模糊机制的一般形式说明了什么问题?7 模糊一致矩阵的特点与重要性质有哪些?8 模糊识别原则有哪些?。
人工智能发展概要
人工智能定义
从1956年正式提出人工智能学科算起,40多年来,取得长足的发展,成为一门广泛的交叉和
当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标
人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破-人工生命的提出,不仅意味着人类试图从传统的
什么是人工智能?
定义1 智能机器(intelligent machine)
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务
人工智能是那些与人的思维、决
•Schalkoff, 1990 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。
•Rick和Knight,1991 人工智能研究如何使计算机做事,而让人过得更好。
•Winston, 1992 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。
•Luger和Stubblefield,1993 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。
1956年夏季,由麦卡锡(J. McCarthy)等美国年轻学者发起的首次人工智能研讨会标志着人工
1. 形成期
1956年到1961年可以说是AI研究的形成时
2. 成长期
•1961年以后进入AI研究成长期。
然而在成长期的早期(60年代),由于不适当地过分强调和依赖于符号逻辑和形式推理(AI形成期为AI建立的研究基础),导致了AI研究陷入基于弱法(weak methods)的纯学术研究的困境。
•所谓弱法就是通用问题求解策略,由于片面强调相应算法的通用性,忽视问题域特别信息的指导作用,容易引起所谓的组合爆炸问题。
•组合爆炸意指,复杂的问题涉及大量因素,由这些因素的适当组合而构成的可能解答的数目相当庞大,以至于再高速的计算机已无法在合理的时间内通过穷尽的枚举来找出正确答案。
•结果,弱法只能解决智力游戏(过河,九宫图)、玩具问题(积木块世界动作规划)等十分简单的问题。
60年代中期到70年代初,斯坦福大学研制的
DENDRAL(用化学专业知识从质谱议数据推断有机化合物的结构)和MYCIN(人血液疾病诊断咨询系统)以及随之涌现的大批专家系统和建造工具的研制,使AI从纯弱法的研究困境中解脱出来,赋予新的生命力,以至引起八十年代初的AI大发展。
关键的教训在于早期的AI研究忽视了人类智能的本质在于有知识,可用以合理地组织和指导问题求解,从而避免组合爆炸。
3.快速发展期
八十年代初被卡内基-梅隆大学的研究组称作为AI研究的淘金热(a gold rush)。
正像戴维斯(Davis)指出的那样,"这是有讽刺意义的,三年前(70年代末),AI被认为是不可靠的,现在却成了热门,每个人均想利用。
" 70年代专家系统的初步成功和日本于1979年宣布的五代机研究计划起到了决定性的推动作用。
美国、西欧和英国都拟定了庞大的投资计划,作为对日本人挑战的应答。
在美国,DARPA(美国国防部先进科研项目管理处)提出新一代计算系统的10年研究计划(83-92),头五年就投资6亿美元,直接用于AI项目的为1亿美元;西欧提出ESPRIT计划,拨款13.3亿美元;直接用于AI的为1亿美元;英国投资5.25亿美元,直接用于AI的为5千万美元。
相比之下,日本尽管提出了五代机计划,却只投资了3千万美元。
80年代初,AI被视为具有高的经济价值,因而冒险性投资骤然剧增。
例如美国有40家小公司在80年代初的三年内,居然投资了1亿美元去发展商品化的AI产品。
可以说80年代初是AI事业在全球得到大发展的时期。
但由于人工智能技术的不成熟性,以及对AI经济效益的期望值太高,结果不免令人失望;更糟糕的是大部分草率上马的专家系统项目均未达实用化程度。
于是到了80年代中期,AI热特别是专家系统热大大降温。
进而导致了一部分人对AI前景持悲观态度,甚至有人提出AI 的冬天已经来临。
4.稳步增长期
•尽管八十年代中期AI研究的淘金热跌到谷底,但大部份AI研究者都还保持着清醒的头脑。
一些老资格的学者早就呼吁不要过于渲染AI的威力,应多做些脚踏实地的工作。
甚至在这个淘金热来到时就已预言其很快就会降温。
也正是在这批人的领导下,大量扎实的研究工作接连不断地进行,从而使AI 技术和方法论的发展始终保持了较高的速度。
顺便提一下,80年代中期的降温并不意味着AI研究停滞不进或遭受重大挫折,因为过高的期望未达到是预料中的事,不能认为是受到挫折。
自那以来,AI研究进入稳健的线性增长时期,而人工智能技术的实用化进程也步入成熟时期。
我国人工智能研究状况
从七十年代开始,在国家的支持下,做了一些专家系统的研究,其中医医疗诊断系统最多。
相对于美国很多探矿、化学等专家系统来说,我国的医疗诊断专家系统也是相当成功的,但是由于医疗风险等问题,投入实际使用的难度比较大。
人类智能与人工智能人的心理活动具有不同的层次,它可以与计算机的层次相比较,见下图
信息处理系统又可以看成是一种符号操作系统(Symbol Operation
物理符号系统的假设
物理符号系统的3个推论
认知行为的不同层次
•认知生理学
•研究认知行为的生理过程;主要研究人的神经系统(神经元、中枢神经系统和大脑)的活动;认知科学研究的底层。
•认知心理学
•研究认知行为的心理活动;主要研究人的思维策略;是认知科学研究的顶层。
•认知信息学
•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;这是认知活动的中间层,承上启下。
•认知工程学
研究认知行为的信息加工处理;主要研究如何通过
人类智能的计算机模拟
•近期目标
建造智能计算机代替人类的部分智力劳动。
I’m only a machine!
——Terminator III
人工智能的各种认知观
Connectionism)根据人脑的生理结构和工作机理,研究和实现计
Symbolicism)
模拟人脑的逻辑思维,将问题和知识表示成某
Actionism)
模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性(自
Knowledge Representation)
人工智能的研究领域
是计算机对人类的书面和口头形式的自然
模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模
机器视觉或计算机视觉是一种用计算机实现(或模拟)人的视觉功能,对客观外界进行感知和理解的技
专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统,它应用于人工智能技术,根据某个领
机器学习(Machine Learning)所谓机器学习,就是要使计算机能模拟人的
也称神经计算,是指一类计算模型,其工作原理模仿了人类大脑的某些工作机制,其利用大量人
计算智能与进化计算
计算智能(Computing Intelligence)涉及神经计算、
生物体是一个复杂的大系统,其信息处理功能是由时间和空间尺寸相异的三个子系统完
数据挖掘与知识发现
数据挖掘和知识发现是20世纪90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。
在数据库基础上实现的知识
其他研究领域
•智能控制
•智能检索智能调度与指挥
•分布式人工智能与Agent
•人工生命
•系统与语言工具
人工智能相关文献
◆相关文献及会议:
IJCAI:世界人工智能大会,2年一次
AAAI:美国一年一次的年会
“AI”:杂志
◆综合的人工智能网站
MIT Aritficial Intelligence Lab:
PCAI: /pcai/一个AI的杂志
AI on the web: /~russell/ai.html IIT on the NRC: http://www.iit.nrc.ca/ai_point.html
AI Magazine: /Magazine/magazine.html Game AI:
本章小结
•本章首先讨论了人工智能的基本概念,发展和目标介绍, 它的研究内容和途径,最后介绍了人工智能的研究领域。
•希望大家通过对这一章的学习,对人工智能这着门课有一个大概的了解。
问题与讨论
•人工智能是否可以超越生物智能?•人工智能可以应用到哪些工程领域?•我们的现实生活中,可能存在哪些人工•智能的应用成果?
•人工智能技术,真的可靠吗?
•人工智能的明天会是什么样的?
作业。