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1.2 人工智能的发展简历（9） AI成为产业 (1980年至今): R1第一个成功的商业专家系统（1982） 日本的五代计算机计划 (1981) 美国的回应 … 神经元网络的回归 (1986年至今): 1969由Bryson和Hopfield发现的反向传播算法，取得了很多应用 Parallel distributed processing (1986)取得了很大的影响 1.2 人工智能的发展简历（10） AI成为科学（1987年至今） 近年来，AI研究在内容和方法上都发生了巨大变革：普遍是在已有理论基础上研究而不是提出崭新的理论；把结论建立在严格的定理或者确凿的实验证据的基础上而不是考直觉…… 智能Agent的出现（1995年至今） 互联网和语义Web出现（1991年至今） 1.3 AI研究中的学派 符号主义（1） 以符号处理为核心的方法 又称为自上而下和符号主义,起源于GPS,用于模拟人类问题求解过程的心理过程,逐渐形成为物理符号系统 AI的目标就是实现机器智能,而计算机自身具有符号处理功能,它本身就蕴含着推理能力,因而可能够方便地模拟逻辑思维过程 符号主义认为：人类智能的基本单元是符号，认知过程就是符号操作过程，从而思维就是符号计算 基本原理是：物理符号系统假设和有限合理性原理 符号主义（2） 主要特征: (1)立足于逻辑运算和符号操作,适合于模拟人的逻辑思维过程,解决需要逻辑推理的复杂问题 (2)知识可用显示的符号表示,在已知基本规则的情况下,无需输入大量的细节知识 (3)便于模块化,当个别事实发生变化时,易于修改 (4)能与传统的符号数据库进行连接 (5)可对推理结论进行解释,便于对各种可能性进行选择 缺点 可以解决逻辑思维,但对于形象思维难于模拟 信息表示成符号后,并在处理或转换时,信息有丢失的情况 连接主义（1） 以网络连接为主的连接机制方法 又称为自下而上和连接主义,属于非符号处理范畴. 在现实中，人们并不仅仅依靠逻辑推理来求解问题，有时非逻辑推理还其着非常重要的作用 联结主义：人工智能可以通过仿生人类的大脑的结构来实现，它研究的内容就是神经网络。 连接主义（2） 主要特征: (1)通过神经元之间的并行协作实现信息处理,处理过程具有并行性,动态性,全局性 (2)可以实现联想的功能,便于对有噪声的信息进行处理 (3)可以通过对神经元之间连接强度的调整实现学习和分类等 (4)适合模拟人类的形象思维过程 (5)求解问题时,可以较快的得到一个近似解 缺点 不适合于解决逻辑思维, 体现结构固定和组成方案单一的系统也不适合多种知识的开发 行为主义 行为主义又称为进化主义或控制论学派，是基于控制论和“动作--感知”型控制系统的人工智能学派，属于非符号处理方法 行为基本观点可以概括为： 1、知识和形式化表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一； 2、智能取决于感知和行动，应直接利用机器对环境作用后，环境对作用的响应为原形 3、智能行为只能现实在世界中与周围环境交互作用而表现出来 4、人工智能可以像人类智能一样逐步进化，分阶段发展和增强。 人工智能研究的特点（1） 人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。 数据处理-知识处理，数据-符号。 符号表示知识而不是数值、数据。 有启发，有推导。 人工智能是引起争论最多的科学之一 焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的本质是什么？机器能达到人的水平吗？ 结论：人工智能研究是非常困难的 人工智能研究的特点（2） 人工智能的研究是十分困难的。 McCarthy： 人工智能的所有问题都是难解的。 Minsky： 人工智能是有史以来最难的科学之一。难在：实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知识是常识（不是专业知识）。 Dreyfus： 常识问题是实现人工智能的最大障碍。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1.4人工智能的研究领域（1） 2011年 IJCAI国际会议（http://ijcai-11.iiia.csic.es/）（1）： Agent-based and Multiagent Systems Constraints, Satisfiability, and Search Knowledge Representation, Reasoning and Logic Machine Learning Multidisciplinary Topics And Applications Natural-Language Processing Pla