Artificial-Intelligence---第一章--人工智能的基本概念(导论)-《人工智能.ppt

世界;第一节人工智能的概念;二、什么是智能？;2.智能的要素：

最重要的要素包括：适应环境、适应偶然性事件、能分辩模糊的或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新概念和新思想。

3.智能的分类：

自然智能

有规律的智能行为：计算机能解决

人工智能无规律的智能行为：如洞察力、创造力。

关于这些问题：计算机还不能解决。

;三、如何判定智能？;第二节AI的研究途径;二、研究学派;2.联结主义（Connectionism）：

又称为仿生学派（Bionicisism）或生理学派（Physiologism）。其原理为神经网络及神经网络间的连接机制和学习算法。主要进行结构模拟，代表人物是：麦卡洛克等。认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程，认为人脑不同于电脑，并提出联结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。

英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。（参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计算机科学》）;3.行为主义（Actionism）：

又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控

制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。

认为智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而

表现出来，因此用符号主义和联接主义来进行模拟。智能显得

有些不和事实相吻合。

;第三节人工智能的研究目标;第四节AI的研究领域;?

知识科学

四大问题问题求解

机器学习

系统构成

语言

软件

五个方面工具

硬件

AI接口;下面举例说明：

1.模式识别（PatternRecognition）

2.问题求解（ProblemSolving）

3.自动定理证明（AutomaticTheoremProving）

4.专家系统（ExpertSystem）

5.自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding）

6.机器学习（MachineLearning)

7.机器人和规划(RobotsandPlanning)

8.机器视觉（MachineVision)

9.智能计算（IntelligenceComputing)

10.智能主体（Agent)

;第五节AI的发展简史