《人工智能》课件.ppt

陈昱 All Copyright Reserved 人工智能 04－05春季 陈昱 北大计算机研究所 chenyu◎ 825299988-5276 基本信息 周四10－12节，电教239 先修课程：计算机科学中涉及编程、数据结构和算法分析的课程 ；高等数学，包括微积分、线性代数和概率统计。 课程网页: /course/AI/index.html 教材:人工智能—一种现代方法(第二版) 作者: Stuart Russell and Peter Norvig 译者:姜哲等 出版商:人民邮电出版社 教材网页: / 助教:李佳静5772，lijiajing@ 考核方式：平常作业40％，期末考试60％。 课程基本内容 覆盖教材中1－11，13－21，23和26章。 问题求解 知识与推理 规划 不确定知识与推理 学习 第一章、序论 什么是人工智能（AI） 人工智能的基础 人工智能的历史 回顾和展望 什么是AI AI是普遍的研究领域 和人类智能活动的所有范畴都潜在相关 人vs.理性 人：经验科学，涉及许多假设和实验证实 理性：数学和工程相结合。一个系统如果能够在它所知的范围内“正确行事”，它就是理性的。 像人一样行动:图灵测试 图灵预测，2000年之前计算机有30%的概率蒙骗一个普通人达5分钟。 然而，AI研究者相信研究智能的根本原则远比复制样本更重要。 图灵测试对计算机的要求 自然语言处理 知识表示 自动推理 机器学习 完全图灵测试 计算机视觉 机器人技术 像人一样思考：认知模型方法 确定人是怎样思考的 通过内省 通过心理测试（black box） 通过计算机程序来表达关于思维的结论 比较计算机输入/输出以及timing behavior和人类行为，例子：General Problem Solver by Newell Simon。 认知科学：把AI的计算机模型和心理学的实验相结合，试图创立一种精确且可检验的人类思维工作方式理论。 理性地思考：“思维法则”方法 “正确思考” 是不能辩驳的推理过程（ Aristotle） 三段论：前提正确?结论正确 描述世界上一切事物及其彼此之间关系的精确的命题符号（19世纪） 求解任何用逻辑符号描述的可解问题的程序（1965） 逻辑的方法的两个障碍： 难以获得非形式化的知识并得到逻辑符号表示所需的形式化表达，尤其当知识不可靠时。 “原则上”可以解决一个问题与实际解决问题这两者之间存在巨大的差异：如果推理步骤不合适，会耗尽计算机的资源。 理性地行动：理性智能体方法 智能体是某种能够行动的东西，区别于简单“程序” 自主控制的操作 感知环境 持续能力 适应变化 有能力承担其它智能体的目标 通过自己的行动获得最佳结果 做出正确的推论是理性智能体的部分功能，但不是理性的全部内容。 图灵测试中需要的所有技能都是为了做出理性行为 把AI的研究看成理性智能体的设计的好处 比“思维法则”方法更为通用 正确的推论只是实现理性的几种可能机制之一 比建立在人类行为或思维基础上的方法更经得起科学发展的检验 理性的标准有着清楚而普遍的定义 人类的行为可以很好地适应特定的环境，而且部分地取决于未知的进化过程。 本课程的着眼点 理性智能体的通用原则 构造理性智能体所需的组成部分 在很长时间内实现完美的理性在复杂的环境下是不可行的，但它是研究问题的出发点。 有限理性：在没有足够的计算时间前提下采取正确的行动。 第一章、序论 什么是人工智能（AI） 人工智能的基础 人工智能的历史 回顾和展望 AI的基础:为AI贡献想法、观点和技术的学科的简史 哲学（公元前428年至今） 数学（约800年至今） 经济学（1776年至今） 神经科学（1861年至今） 心理学（1879年至今） 计算机工程（1940年至今） 控制论（1948年至今） 语言学（1957年至今） 哲学 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？ Aristotle的三段论：在初始前提的条件下机械地推导出结论。 用机械装置进行推理 Ramon Lull, Leonardo da Vinci, Wilhelm Schickard 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？ Descartes给出了第一个关于意识和物质之间的区别及由此引起的问题的清晰讨论： 二元论 vs. 唯物主义 二元论 vs. 唯物主义 二元论 意识的一部分是超脱于自然之外的，不受物理定律影响。 动物不拥有这种二元属性，可以被当作机器看待。 唯物主义 大脑依照物理定律运转而构成意识 自由意志是对出现在选择过程中的可能选择的感受方式 哲学（2）： 知识从哪里来？ Bacon“Novum Organum”开启经验主义运动： “无物非先感而后知” Hume“A Treatise of Human Nature”