华中科技学人工智能及其应用第一章绪论.ppt

暗暗 人工智能及其应用 授课人：王天江 华中科技大学计算机学院 智能与分布式计算实验室 课程内容 人工智能概述 知识表示 问题求解 机器学习 问题求解的高级论题 教材及主要参考书 《人工智能——复杂问题求解的结构和策略》George F.Luger 著，史忠植 等译2004年，机械工业出版社 《人工智能及其应用》（第二版），蔡自兴 等，1999年，清华大学出版社 第一章 人工智能概述 AI的定义 AI研究的历史基础 AI的发展历史 AI研究的特点 AI的研究内容 人工智能的定义 人工智能至今尚无统一的定义，不同学派有不同的观点。这主要是因为智能本身并没有被完善的定义和理解 我们给出的定义（狭义）： 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器称为智能机器 从学科的角度看，人工智能是计算机科学的一个分支，它研究、设计和应用智能机器 从能力的角度看，人工智能是智能机器所执行的与人的智能有关的功能，如判断、推理、理解、学习和问题求解等思维活动 智能研究中一些难回答的问题 智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相关联的能力的总称 ？ 多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的？ 学习时发生什么？ 什么是创造力？ 什么是直觉？ 可以从观察到的行为推断出具有智能，还是需要特定内部机制的证据？ 在生物体中，知识是如何表示的？ 智能是否只存在于生物生存的过程中？ AI研究的历史源头 现代人工智能的研究的哲学基础已经发展了几千年，这个历史进程的逻辑起点应该是古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322） 亚里士多德在他的”逻辑学”中讨论了认识论,给出了形式逻辑的基本规律。 。 亚里士多德就提出了推理的三段论,使用了假言推理法的演绎推理形式 ＡI一直在被探索（1） 德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机 英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的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。 ＡI一直在被探索（2） 英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。 1956年, McCarthy（麦卡锡）——人工智能之父，等人提出了“Artificial Intelligence（人工智能）” 50年代初开始有了符号处理。（有哪些信誉好的足球投注网站法）。机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。 ＡI一直在被探索（3） 60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求解是一个有哪些信誉好的足球投注网站的过程，效果与启发式函数有关。 1968年Quillian提出了语义网络的知识表示方法 70年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。 以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出了知识工程的概念 ＡI一直在被探索（4） 80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。专家系统及其工具越来越商品化,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业——知识产业。 90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化，人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。 图灵测试 最早专门论述人工智能的是图灵的”计算机器与智能”(1950) 苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的机器 思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理性的思考 提出用实验来描述智能问题 图灵测试的重要特征 它给出了一个客观的智能概念,提供了一个判断智能的标准,避免了有关智能”真正”特征的争论 使我们免于受到一些目前无法回答的问题的牵制:计算机使用的内部处理方法是否恰当或者机器是否真的意识到它的动作 因此,图灵测试成为许多现代AI程序评价方案的基础 图灵测试也受批评 它偏向于纯粹的符号问题求解任务,而不测试感知技能或要实现手工灵活性所需要的能力。这都是人类智能的重要组成部分 有人提出，没有必要把机器智能强行套入人类智能的模具中，或许机器智能就是不同于人类智能，试图按照人类的方式来评价它，可能根本就是一个错误。 也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们的注意力，应研究通用理论，解释人工智能，指导具体实践问题 智能的生物和社会模型 西方哲学的传统中，把逻辑作为知识表示的依赖性，把逻辑推理作为智能推理的首要机制 一些批评者开始探索新的智能模型，智能行为的社会模型。与基于逻辑的方法相反，连接主义通过对人类大脑结构建模来实现智