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ARTIFICIAL INTELLIGENCE 人工智能原理及其应用 GOYAL@990.NET 2001.9 人工智能原理及其应用 Artificial Intelligence （AI） 人工智能是一门广泛的交叉和前沿科学，从1956年正式提出人工智能学科算起，已有40多年历史。目前人工智能在发展过程中既有突破但也面临很大的困难 第一章 人工智能概述 研究目标 研究应用领域 人工智能的特点 人工智能的简单发展史 第一章 人工智能概述 一、研究目标 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来不断提高信息处理能力；而存储程序式计算机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自我提高的。 第一章 人工智能概述 人工智能的定义 什么是智能 “智能”一词可以用作名词，也可以用作形容词。 哲学和科学 第一章 人工智能概述 第一章 人工智能概述 人工智能 强定义： 可以让机器THINKING 、ACTING LIKE HUMAN ；（远期目标） 弱定义： 让计算机成为有效的TOOLS FOR SIMULATING AND MODELING HUMAN THINKING AND HUMAN ACTIVITIES；（近期目标） 第一章 人工智能概述 AI是探讨HUMAN THINKING AND HUMAN ACTIVITIES中那些尚未算法化的功能行为。 第一章 人工智能概述 不同流派 符号主义 源于数学逻辑，最早采用“人工智能”这一术语，后来又发展了启发式算法---专家系统---知识工程理论与技术，其重要应用是专家系统。主流学派。 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，目前比较热门。 第一章 人工智能概述 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，后来偏重于智能控制和智能机器人系统的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的六足机器人。 第一章 人工智能概述 二、研究应用领域 理论研究 自然智能理论 对智能的产生、形成和工作的机制的直接研究 人工智能理论 研究如何用人工的方法模拟、延伸和扩展智能 第一章 人工智能概述 自然智能理论并没有搞清一些基本智能活动的机制和结构，总体进展十分有限。因而人工智能理论的主流已经从结构模拟的道路走向了功能实现的道路。 广义的人工智能理论包含基于符号推理的经典人工智能，也包含基于结构演化的计算智能，还包含模式识别等其他智能理论。 第一章 人工智能概述 经典人工智能 应用符号逻辑的方法模拟人的问题求解、推理、学习等方面能力。知识表示、知识获取、知识利用是经典人工智能理论的研究重点。 计算智能 以生物进化的观点认识和模拟智能。主要方法有：人工神经网络、遗传算法等。 第一章 人工智能概述 其他智能理论 如数据采掘和知识发现、以智能体概念为核心的分布式人工智能、模式识别等。 第一章 人工智能概述 人工智能的DNA？ Nilsson,1974 知识的模型化和表示； 常识性推理、演绎和问题求解； 启发式有哪些信誉好的足球投注网站； 人工智能系统和语言。 第一章 人工智能概述 我们认为，一般来说，人工智能可以分为三个基础性领域： 知识表示。研究各种适合在计算机上表示各类知识的形式化方法，求解问题需要的各种知识，概括起来分为三类：叙述性知识、过程性知识、控制性知识。 知识获取。包括推理技术、启发式有哪些信誉好的足球投注网站技术、类比推理技术等等。主要研究各种问题的求解规律，设计可机械地执行的智能算子用以实现问题求解过程。 第一章 人工智能概述 知识应用。研究如何把各种有关的知识组织成一个有效的问题求解系统，以便在计算机中实现问题的自动解决。包括人工智能语言和人工智能应用系统。 第一章 人工智能概述 应用领域 问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、