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1.1工业化、信息化社会的结晶——人工智能诞生

1.2人类智能与人工智能

1.3人工智能解决的主要问题

1.4人工智能的主要学习方式

1.5学习人工智能的意义;1.1工业化、信息化社会的结晶

——人工智能诞生;人类科技的每一次重大发展都起源于各种早期的原始创新。

近六十年来，人工智能也正在一步步地实现中。特别是由于人工智能在近二十年的快速发展，推动人类社会进入了科技发展的新时代——人工智能时代，让我们享受到了前所未有的工作与生活上的便利。

如今，人类一直以来的设想——创造出有智力且能与人合作、交流的人工智能机器也正在逐步变为现实。在如今人工智能应用最广泛的几大领域中，我们已经能够发现智能机器的身影。如图1.1所示；当你对手机语音助手说一句话时，手机能自动识别出你所说话的内容，并反馈你所需要的天气、新闻、热门娱乐等内容，这是人工智能在语音识别中的应用。;可以说，人工智能的诞生是人类科学技术发展的必然产物。让机器拥有人类的智能成为人类梦寐以求的事情，人工智能的概念也就逐步产生了。近二十年来，人工智能的理论与技术得到了突飞猛进的发展，其应用也日益渗透到人类的生产、科研、军事和日常生活的方方面面，例如智慧城市管理、智慧医疗、智慧旅游、智能家居、智能机器人、军事智能化决策与管理等。

人工智能的迅速发展将深刻改变世界政治和经济格局，改变人类社会生活。当前，人工智能已经成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界各主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。人工智能已经成为经济发展的新引擎，新技术、新产品、新产业、新业态、新模式层出不穷，将引发经济结构的重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，党中央和国务院高度重???人工智能的理论创新和技术应用，出台了一系列文件和战略规划。例如《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知(国发〔2017〕35号)》对我国未来人工智能的发展进行了顶层设计，出台了中长期战略规划，这是我国人工智能发展的纲领性文件，必将有力推动我国人工智能的理论创新和技术应用。;1.1.1人工智能发展历程简介

历史上，有关人工智能的概念与研究大致经历了三个发展时期。人工智能在各个历史时期的研究侧重点有所不同，其成果如表1.1所示。下面分别介绍人工智能在各个历史时期的发展状况。;1.人工智能的萌芽

早在1950年，计算机科学家阿兰·图灵就提出了著名的图灵测试。在这个测试中，一位测试员与一个密室里的一台机器和人分别进行对话。如果测试员分辨不出对话目标是人还是机器，那么就认为机器通过测试。这种想法对人工智能的发展产生了深远的影响。在原始的、与人工智能相关的概念中，模拟人类智能的想法一直处于探索之中，其中的一个重要进展是研究和人类大脑细胞具有类似功能的人工神经元模型。

早在20世纪40年代，也就是1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学家W.Pitts提出了著名的M-P模型，这标志着人类开始用数学模型化的方法研究人脑的功能。这种模型可以用非线性特征加布尔运算实现计算，从而来刻画网络各单元的动态变化。该模型的基本特点是神经元的连接权值固定，因此这一模型赋予形式神经元的功能是较弱的，但由于网络中有足够多的节点，且节点间有丰富的连接，因此这种网络的计算潜力是巨大的。在此基础上，1949年，心理学家Hebb提出了改变神经元连接强度(即连接权)的学习规则，使神经网络具有了可塑性。他认为学习过程发生在突触，连接权的调整正比于两相连神经元之间激活值的乘积，这就是著名的Hebb学习规则。这一规则仍是现代神经网络中一个极为重要的学习规则。到目前为止，大部分神经网络的学习规则仍采用Hebb规则及其改进型。;Hebb还提出了下面两条关于网络功能的论点：

(1)神经细胞可通过联系强化成小集团，形成神经细胞集合；

(2)表象的分布性，许多细胞共同参与反映某事物的表象。

上述论点说明人脑中不存在中央控制单元，阐明了人脑的记忆具有分布式的特点。实际上，对有关脑切除与记忆损失的研究结论证实了上述论点的正确性。上述M-P模型和Hebb学习规则极大地推进了之后大规模人工神经网络理论研究和应用发展。这些早期的有关人工智能的研究，为之后人工智能及相关理论的进一步发展奠定了坚实的基础。1954年，美国人乔治·戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人。

1956年，包括马文·明斯基、约翰·麦卡锡、克劳德·艾尔伍德·香农等著名学者在内的多名科学家，在美国达特茅斯学院组织