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人工智能导论
人工智能导论
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麦卡锡(McCarthy),美国数学家、计算机科学 家,“人工智能之父”。
1956年夏,在美国的达特茅斯(Dartmouth)学院,由 McCarthy(斯坦福大学数学助教)、Minsky(哈佛大学 数学和神经学家)、Lochester(IBM公司)、 Shannon(贝尔实验室)四人共同发起,邀请IBM公司 的More、Samuel,MIT的Selfridge、Solomonff,还 有Simon、Newell等人参加学术讨论班,在一起共同学 习和探讨用机器模拟智能的各种问题,在会上,经 McCarthy提议,决定使用“人工智能”一词来概括这个 研究方向。这次具有历史意义的会议标志着人工智能这个 学科的正式诞生。
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莱布尼茨(Leibnitz)(1646 — 1716),德国 数学家和哲学家,提出了关于数理逻辑的思想,即 把形式逻辑符号化,从而对人的思维进行运算和推 理的思想。
布尔(Boole)(1815 — 1864), 英国数学家、逻辑学家。他的主要 贡献是初步实现了莱布尼茨关于思 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, 凡是传统逻辑能处理的问题,布尔 代数都能处理。
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功能模拟,符号推演
通过建立人脑的心理模型,将知识和推理规则表示 为物理符号系统,来模拟人脑的学习、搜索、推理 和决策等功能,实现机器智能,又称为宏观人工智 能,这派学者被称为心理学派、逻辑学派、符号主 义 该类系统由两部分构成:知识库和推理规则 特点 —— 擅长模拟人脑的逻辑思维(推理、决 策),如机器推理、定理证明、专家系统等
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基础研究课题
四、人工智能的研究课题
知识获取(机器学习) 知识表达
搜索技术
机器推理
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应用研究课题
定理证明 专家系统和知识工程 机器视觉 自然语言理解 智能决策 智能控制 机器人 ……
人工智能程序学科诞生至今已有40几年的历史,几 十年来人工智能的发展既取得了很多成果,也 遭受过巨大的挫折 符号主义途径发展概况
人工智能导论
第 1 讲
人工智能技术与空 间技术、
原子能技术一起被誉为20 世纪的 三大科学技术成就。
绪 论
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一、什么是人工智能?
智能(Intelligence):
认知、识别、推理、决策、规划、解决问题、 适应、学习、理解等内在而天然的才能。
认识和理解世界环境的能力 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力 学习的能力 自我适应的能力
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1965年,Robinson提出了与传统演绎法完全不同 的消解法。 六十年代中期,专家系统兴起,研制成功了两个著 名的专家系统:DENDRAL(Feigenbaum等,能 够根据质谱仪测量所得的数据,得出被测试高分子 的分子结构)和 MYCIN(Shortliffe等,能够诊 断一个病人是否患有血液病,并开出处方)。 1976 年 7 月,美国的 Appel 等用三台大型计算 机,花去1200小时的CPU时间,证明了四色定理。 1977年, Feigenbaum 提出“知识工程”的概念, 人工智能的研究从以推理为中心转向以知识为中心。
八十年代中期,神经网络研究再度兴起。Hopfield (霍普菲尔德)提出了Hopfield神经网络模型,成 功地解决了旅行商最优路径问题。这是一项突破性 的工作,标志着神经网络研究高潮的又一次来临。
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1986年,Rumelhart 和 Mcclelland 等人提出了 多层前馈网络的反向传播算法,简称 BP 网络或 BP 算法,解决了一些感知机不能解决的问题。 1987 年 6 月,第一届国际神经网络会议召开,会 上竟提出了“人工智能已经死亡,神经网络万岁 (AI is dead. Long live Neural Networks)”的 口号。 现在,神经网络与专家系统和知识工程已成为人工 智能的两大主流研究方向。
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冯· 诺依曼(John von Neumann)( 1903 — 1957, 美籍匈牙利数学家),提出了以二进制和程序存储控制为 核心的通用电子数字计算机体系结构原理,奠定了现代电 子计算机体系结构的基础。 莫克利(J.W.Mauchly)(1907 — 1980,美国数学家) 和他的学生埃克特(J.P.Eckert),于1946年研制成功 了世界上第一台通用电子数字计算机ENIAC。
人工智能定义之三:
人工智能是一门以知识为核心的,研究知识 的获取、知识的表达、知识的使用的科学。
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怎样才能说机器(计算机)拥有了智能?
– 1950年,图灵提出了著名的“图 灵实验”: 让一个人和一台计算机分处 两个不同的房间,另有一主持人向 他们提出问题,如果主持人通过听 取对问题的回答分辨不出哪个是人 的回答,哪个是计算机的回答,便 认为被实验的计算机有了智能。
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二、人工智能的诞生
人工智能学科的诞生经历了漫长的历史过程。 历史上一些伟大的科学家和思想家对此作出了 巨大的贡献,为今天的人工智能研究作了长足 和充分的准备
亚里士多德(Aristotle)(公元前384 — 322), 古希腊伟大的哲学家、思想家,研究人类思维规律 的鼻祖,为形式逻辑奠定了基础,提出了推理方法, 给出了形式逻辑的一些基本定律,创造了三段论法。 培根(Bacon)(1561 — 1626),英国哲学家 和自然科学家,系统提出了归纳法,成为和亚里士 多德的演绎法相辅相成的思维法则。他强调了知识 的重要作用,指出“知识就是力量”。
1956年,Newell 和 Simon 设计的程序 Logic Theorist 证明了《数学原理》第二章中的38条定 理,经过改进又于1963年证明了全部52条定理。 1956年,Samuel 研制了跳棋程序,该程序有学 习功能。它在1959年打败了Samuel 本人,在 1962年打败了美国一个州的跳棋冠军。
1957年 Rosenblatt(罗森勃拉特) 开发的单层 神经网络 Perceptron(感知器)和1962年 Windrow 提出的自适应性元件 Adaline 可以解决 一些实际问题,掀起了神经网络研究的第一次高潮。
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1969年,Minsky 发表《 Perceptrons》一书, 指出简单人工神经元网络的局限性(感知机只能解 决一阶谓词逻辑问题,不能解决高阶谓词问题), 神经网络研究陷入低潮。 70年代末,符号主义途径在模仿人的感知能力和形 象思维方面遇到了很大困难,人们将目光再次转到 神经网络研究上来。
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连接主义途径发展概况
1943年,心理学家 McCulloch (麦克洛奇)和 数理逻辑学家 Pitts(皮兹) 提出了神经元的数学 模型,M-P模型,开创了神经科学研究的新时代。 1944年,心理与神经生理学家 Hebb 提出了关于 神经元连接强度的Hebb规则,即当相互连接的两 个神经元都处于兴奋状态时,它们的连接强度将增 强,这为神经网络学习算法的研究奠定了基础。
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歌德尔(Gö del)(1906 — 1978),美籍奥地利数理逻 辑学家,他研究数理逻辑中 的一些带根本性的问题,即 形式系统的完备性和可判定 性问题,指出了把人的思维 形式化和机械化的某些极限, 在理论上证明了有些事情是 机器做不到的。
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图灵(Turing)(1912 — 1954),英国数学家。 他于1936年提出了一种理想计算机的数学模型 (图灵机),现已公认,所有可计算函数都能用图 灵机计算,这为电子计算机的构建提供了理论根据。 1950年,他还提出了著名的“图灵实验”,给智 能的标准提供了明确的定义。
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三、人工智能的研究途径和方 法
结构模拟,神经计算
通过模拟人脑的生理结构和工作机理,实现机器智 能,又称为微观人工智能,这派学者被称为生理学 派、连接主义 具体来说,是用人工神经元网络来模拟人的大脑, 实现知识的获取、存储和利用 神经网络的特点 —— 并行性、鲁棒性、容错性, 擅长模拟人脑的形象思维(感知、联想)
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1956年 Selfridge 的字符识别程序,1965年 Roberts 的分辨积木构造的程序,开创了计算机视 觉的新领域。 1958年到1959年,美籍数理逻辑学家王浩在定理 机器证明方面取得了新的成就,证明了《数学原理》 中有关命题逻辑和谓词逻辑的大部分定理。 从1957年开始, Newell 、Shaw 和 Simon 等人 开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序 GPS (General Problem Solver),经过10年 努力,结果不令人满意。
人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能 系统,来模拟人类的智能活动,以延伸人们智能的 科学。
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人工智能定义之二:
人工智能是计算机科学的一个分支,是研究 使计算机表现出人类智能的学科。
它涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理 学、哲学、语言学、逻辑学、信息论、控制论等 多个学科,是一门综合性的交叉和边缘学科。
几位为现代电子计算机诞生作出杰出贡献的科学家
帕斯卡(Pascal)(1623 — 1662,法国物理学家和数 学家)—— 制成世界上第一台会演算的机械加法机 (1642)。 莱布尼茨(Leibnitz)(1646 — 1716,德国数学家和 哲学家)—— 在帕斯卡的加法机的基础上制成了可进行 四则运算的计算器(1673)。 巴比奇(Babbage)(1791 — 1871,英国数学家)— — 制成可用来计算简单数学表的差分机,并提出分析机 (能自动完成各种类型数字计算)的设计思想(1832)。
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*** 上面两条路线可取长补短、互相结合
行为模拟,控制进化
认为智能取决于感知和行为,提出智能行为的感知 -行为模型
认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理 认为人工智能可以象人类智能一样逐步进化
认为智能行为只能在现实世界中与周围环境的交互 作用过程中表现出来 这派学者被称为控制论学派、行为主义、进化主义, 代表人物是 MIT 的 Brooks
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智能是一种能力,即在给定问题-环境-目的的条件 下,有针对性地获取和合理地处理问题与环境的信 息,在此基础上结合目的信息明智地再生策略信息, 并在给定环境条件下正确地利用策略信息成功地解 决问题,满意地达到预定目的的能力。
人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI) 定义之一:
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1958年, Newell 和 Simon 预言:不出10年, 计算机将要成为世界象棋冠军;不出10年,计算机 将要发现和证明重要的数学定理;不出10年,计算 机将能谱写出具有作曲家水平的乐曲;不出10年, 大多数心理学理论将在计算机上形成;据此有些人 断言:80年代将是全面实现人工智能的年代; 2000年,机器智能可以超过人。 但是,消解法、定理证明、下棋程序、机器翻 译都遇到了很大困难。
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