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人工智能第1章 PPT课件

人工智能第1章 PPT课件

知识表示方法和常用搜索原理
高级知识推理理论和方法
热点人工智能技术和方法
人工智能的主要应用领域
人工智能研究中的争论
第 一 章
绪 论
高
级
人 工
参考书
智
能
1. 蔡自兴，徐光佑，人工智能及其应用，
清华 大学出版社（第三版），北京，
2004
2. 史忠植，高级人工智能，科学出版社，
1998
第 一 章
绪 论
高 级
“像人一样思考” “像人一样行动” “理性地思考” “理性地行动”
强AI：能制造出真正能推理（Reasoning）
和解决问题（Problem_solving）的智能机 器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉 的，有自我意识的。强人工智能可以有两类 ：类人的人工智能，即机器的思考和推理就 像人的思维一样。非类人的人工智能，即机 器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使 用和人完全不一样的推理方式。
用冯诺依曼型计算机模拟人类智力行为，
研制智能程序；
远期目标：
远期是研制全新的计算机，即智能
第
计算机。
一
章
绪 论
高 级
1.3.1人工智能的定义
人
工 ◆ 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟
智
能 人任务（anthropomorphic tasks）的机器。
◆ 计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机 器的一个分支，其近期目标在于研究用机器来模 仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论 和技术。
绪 象、概念形成、语言使用等。
论
高
级 人
认知
工
智
能
认知心理学家Dodd等则认为，认知应包

第1-10共10章-人工智能丁世飞[优质PPT]

第1-10共10章-人工智能丁世飞[优质PPT]

1.2人工智能的发展
人工智能的实用期
然而，随着专家系统应用的不断深入，专家系统自 身存在的知识获取难、知识领域窄、推理能力弱、智能 水平低、没有分布式功能、实用性差等等问题逐步暴露 出来。
日本、美国、英国和欧洲所制订的那些针对人工智 能的大型计划多数执行到20世纪80年代中期就开始面临 重重困难，已经看出达不到预想的目标1992年，FGCS正 式宣告失败。
2. 这项实验使我们免于受到诸如以下目前无法回答的 问题的牵制：计算机使用的内部处理方法是否恰当 或者机器是否是否真的意识到其动作。
3. 通过使询问者只关注回答问题的内容，消除了有利 于生物体的偏置。
1.1 什么是人工智能
人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性 前沿学科，它由计算机科学、控制论、信息论、神 经生理学、心理学、语言学等多种学科相互渗透而 发展起来。
1.2人工智能的发展
人工智能的发展期
他说；“人工智能研究的知识表示和知识利用的理论，不 能直接地用于解决复杂的实际问题。知识工程师必须把专家 的知识变换成易于计算机处理的形式加以存储。计算机系统 通过利用知识进行推理来解决实际问题。”从此之后，处理 专家知识的知识工程和利用知识工程的应用系统(专家系统) 大量涌现。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。 由于当时计算机已有巨大容量，专家系统有可能从数据中得 出规律。专家系统的市场应用很广。十年间，专家系统被用 于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位 置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能。
Wiener( 维 纳 ) ， 美 国 数 学 家 。 他 于 1948 年 发 表 的 控 制 论 （Cybernetics或动物与机器中的控制与通信）论文，不但开创 了近代控制论，而且为人工智能的行为主义学派树立了信息的 里程碑。

人工智能ArtificialIntelligence--精品PPT课件

人工智能ArtificialIntelligence--精品PPT课件

Artificial Intelligence
NLP: 8
© Graduate University , Chinese academy of)
• 语言学的研究－理解的层次
– 句法分析：对句子和短语的结构进行分析，找出词、短 语等的相互关系以及各自在句子中的作用等。在语言自 动处理的研究中，句法分析的研究是最为集中的，这与 乔姆斯基（Chomsky）的贡献是分不开的。主要方法 有：短语结构语法、格语法、扩充转移网络、功能语法 等。
– 是一种近似匹配技术，输入句子可以不准循语法，但是也容易导致 错误
Artificial Intelligence
NLP: 16
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言理解的一般问题(15)
70年代句法语义分析为主流
• 采用句法-语义分析技术
• 语言学的研究－理解的层次
– 语音分析：找出最小可独立的声音单元----音素 – 词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语
言学信息 例：我们研究所有东西;把手放在桌上 我们--研究所--有--东西 （交叉歧义） 我们--研究--所有--东西 把--手--放在--桌上 （组合歧义） 把手--放在--桌上
Artificial Intelligence
NLP: 10
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言理解的一般问题(9)
• 研究目标
– 建立一个足够精确的语言数学模型使计算机通过编程来 完成自然语言的相关任务。如：听、读、写、说，释义 ，翻译，回答问题等。通过语言索取信息，由此能力则 说明该系统对语言已理解了 。

第一章人工智能绪论

第一章人工智能绪论

28
14
第一章 人工智 研究的核心课题
1、 知识的模型化及其表示； 2、知识的组织、积累和管理； 3、知识的推理与问题的求解； 4、启发式搜索及其控制策略； 5、神经网络、人脑的结构及其工作原理； 6、人工智能系统及其开发语言。
15
第一章 人工智能绪论
23
第一章 人工智能绪论
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.3.3 研究的领域
3、 模式识别 模式识别的主要目标就是用计算机来模拟人的各种识别
能力，当前主要是对视觉能力和听觉能力的模拟，并且主要 集中于图形识别和语音识别。
模式识别的过程大体是先将摄像机、送话器或其它传感 器接受的外界信息转变成电信号序列，计算机再进一步对这 个电信号序列进行各种预处理，从中抽出有意义的特征，得 到输入信号的模式，然后与机器中原有的各个标准模式进行
➢ 1.1.1 基本概念
2. 人工智能（ “Artificial Intelligence”，AI ） 顾名思义，用人工的方法在计算机上模拟人类的智能，
或人工智能就是人造智能。
定义：人工智能是一门研究如何构造智能计算机，使它 能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。即具体来讲，就是要 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互功能，具有联想、 推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题、解决 问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人一样
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.1.1 基本概念
1、智能：就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能 力。即是知识和智力的总和。 智能的特征： （1） 感知能力； （2） 记忆与思维能力； （3） 学习能力及自适应能力； （4） 行为能力。

《人工智能基础》第一章课件

《人工智能基础》第一章课件
人工智能基础 第一章 绪论
Page .
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
Page .
AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个 分支。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为

人工智能1第一章绪论PPT课件

人工智能1第一章绪论PPT课件

2020/8/10
4
第一章 人工智能概述
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？
2020/8/10
3
第一章 人工智能概述
人工智能的定义
人工智能至今尚无统一的定义 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，其目标是使智能行为自 动化。
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
案的基础
2020/8/10
8
第一章 人工智能概述
图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力
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
逻辑的严谨性和普遍性 低效性
谓词演算 逻辑编程语言 启发式算法
2020/8/10
19
第一章 人工智能概述
专家系统
对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研 究
基于规则的知识表示 基于模型的知识表示 推理
2020/8/10
20

人工智能导论全套完整ppt课件

人工智能导论全套完整ppt课件
13
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
12
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 － 贝 瑞 计 算 机 （ Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机） 或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试，用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史

第1章 绪论PPT课件

第1章 绪论PPT课件

2019/11/1
17
第1章 绪 论
3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这个机 器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有一定 的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法研究 人工智能的代表作。
个词下定义，只是提出了“图灵测试”。通过这一测 试即可判断某一特定机器是不是智能机器。这一测试 最初被描绘成一种游戏
通过了图灵测试就具有智能了吗？ 罗杰.施安克的故事理解程序 希尔乐的中文屋子 图灵梦想
2019/11/1
11
第1章 绪 论
美国哲学家约翰·希尔勒对通过了图灵测试的计算机具有 智能提出了否定意见。他认为，即便一台计算机通过 了图灵测试，但这台计算机仍然不具备和理解有关的 精神属性。
第1章 绪 论
96年2月第一次比赛结果： “深蓝”：胜、负、平、平、负、负
97年5月第二次比赛结果： “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜
“深蓝”的技术指标：
– 32个CPU – 每个CPU有16个协处理器 – 每个CPU有256M内存 – 每个CPU的处理速度为200万步/秒
2019/11/1
21
第1章 绪 论
2019/11/1
23
第1章 绪 论
美国神经生理学家McCulloch，总结出简单计算元素和生 物神经元之间关系的理论,建立了第一个神经网络数学 模型。

人工智能绪论(PPT 72页)

人工智能绪论(PPT 72页)
• AI诞生于一次历史性的聚会 • 时间：1956年夏季 • 地点：达特莫斯 (Dartmouth) 大学 • 目的：为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能 • 发起人： • 麦卡锡(J.McCarthy） ，Dartmouth的年轻数学家、计算机专家，后
为MIT教授 • 明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授 • 洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 • 香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员 • 参加人： • 莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 • 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT • 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 • 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学 • 会议结果： • 由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语 15
19
从学派分立到综合（20世纪80年代到本
世纪初） • 人工智能研究形成了三大学派：
• 随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现， 人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。
• 符号主义学派 • 是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认
知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。 • 连接主义学派 • 是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，
1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（San-Diego）举 行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的 逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。 • 行为主义学派 • 是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年 研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。 • 三大学派的综合集成 • 随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所 短，应相互结合、取长补短，综合集成。

人工智能讲稿ppt课件

人工智能讲稿ppt课件

第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮

Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件

Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件

第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国天才数学家图灵（A.M.Turing）1950年提出了著名的图灵验， 对智能标准作了简单的说明：
构成：{试验用计算机、被测试的人，主持测试的人} 方法：
（1）试验用计算机和被测试的人分开去解相同的问题。 （2）计算机和人的答案告诉主持人。 （3）结论：主持人若不能区别开答案哪个是计算机回答的和
人回答的。这时就认为被测计算机和人的智力相当。 问题：Turing测试存在如下问题
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。
Artificial Intelligence 《人工智能》
立
树
智
雄
能
原
技
应
心
丰
理
术
用
壮
碑
志
世界
李凡长 主讲
苏州大学

第1章绪论人工智能分析解析精品PPT课件

第1章绪论人工智能分析解析精品PPT课件
逻辑实证主义学说
所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的） 观察语句相联系的逻辑理论来刻画。
Carnap“The Logical Structure of the World”定义一个用 于从基本实验中抽取知识的计算过程。
25
像人一样行动:图灵测试
图灵试验
问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答：不要问我这道题，我从来不会写诗。 问：34957加70764等于多少？ 答：（停30秒后）105721 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1 处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？ 答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
综合上述观点，可认为：智能是知识与智力的总和。 其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取 知识并应用知识求解问题的能力。
17
智能
智能的基本特征：
1、感知能力： 通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的 能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
2、记忆与思维能力
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维 所产生的知识
7
人工智能相关网站介绍
其他网站 IEEE计算智能协会： 国际神经网络协会： 国际人工智能联合会： 欧洲人工智能联合会： 斯里兰卡国际人工智能中心： 美国伯克利大学人工智能网站： 美国加利福尼亚大学机器学习研究组： 中国人工智能网： 北京大学人工智能实验室：
8
AI Lab, MIT
Journal of Artificial Intelligence Research
29
Chinese Room－中文屋子
现在，希尔勒要求我们假设他坐在这个电脑中。换句话说， 他呆在一个小屋子里，在其中他接受到中文汉字，然后对 照指令表，然后模拟着计算机进行输出。希尔勒说，当然， 他不认识任何一个中文汉字。进一步，他论证到，他不能 理解汉字同样能说明计算机也不能理解汉字，因为他和计 算机处在同一个位置上。计算机只不过是没有思维的符号 操作者罢了，正如他－它们并不知道那些中文字在说什么， 就像他不知道一样。
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人工智能 Artificial Intelligence
第一章
绪
论
Introduction
2018/8/11
史忠植 人工智能：绪论
1
内容提要
1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的起源与发展历史 1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能研究的主要学派 1.5 人工智能的应用 1.6 小结和展望
–美国的Dartmouth College，为期2月 –John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence” 这一术语 –著名参加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、
N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert
2018/8/11
样工作的，可以有两种方法：通过内省（introspection） ----在人思考过程中，掌握人自己的想法；或者通过心 理学实验
2018/8/11 史忠植 人工智能：绪论 7
理性思维方法
1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用计算模型
研究智力能力。这是一种理性思维方法。
一个系统如果能根据它所知的信息(知识、时间、资源等) 能够做出最好的决策，这就是理性的 当知识是完全的，并且资源是无限的时候，就是所谓的 逻辑推理。 当知识是不完全的，或者资源有限时，就是理性的行为。
2018/8/11 史忠植 人工智能：绪论 6
类人思维方法
Bellman提出人工智能是那些与人的思维、决策、问题求 解和学习等有关活动的自动化。 主要采用的是认知模型的方法---是关于人类思维工作原 理的可检测的理论。 如果说某个程序能够像人一样思考，那么就必须以某种
方式确定人是如何思考的。为确定人类思维的内部是怎
2018/8/11
史忠植 人工智能：绪论
12
人工智能的发展
专家系统时期
•1962: McCarthy调到Stanford, 1963年创建Stanford AI Lab •1963: M. Ross Quillian开创语义网络（Semantic Nets)
•1965: Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab
2018/8/11
史忠植 人工智能：绪论
8
理性行为方法
尼尔森（Nilsson）认为人工智能关心的是人工制品中的智能行为。
这种人工制品主要指能够动作的主体（agent）。
行为上的理性指的是已知某些信念，执行某些动作以达到某个目标。 主体（agent）可以看作是可以进行感知和执行动作的某个系统。 在这种方法中，人工智能可以认为就是研究和建造理性主体 （agent）。 在“理性思维”方法中，它所强调的是正确的推理。做出正确的推 理有时被作为理性主体（agent）的一部分。另一方面，正确的推 理并不是理性的全部，因为在有些情景下，往往没有某个行为一定 是正确的，而其他的是错误的。
•1969: SRI研制出机器人Shakey
2018/8/11 史忠植 人工智能：绪论 13
人工智能的发展
自然语言处理
•1970: Stanford的Terry Winograd等研制出（ETAOIN） SHRDLU •1970: Colmerauer研制出PROLOG语言的解释系统 •1972: DARPA取消Stanford大学机器人研究(Shakey)的 资助。 •1972: Mycin工程启动 •1973: James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府 取消对AI研究的资助 •1976: DARPA 取消对语音识别研究的资助 •1976: Greenblatt研制出第一台LISP机CONS
2018/8/11
史忠植 人工智能：绪论
3
人工智能
Stuart Russell和Peter Norvig把当 前有关AI的定义分成四类 ：
类人思维方法
类人行为方法
理性思维系统
理性行为系统
2018/8/11
史忠植 人工智能：绪论
Байду номын сангаас
4
类人行为方法
• Kurzwell提出人工智能认为人工智能是一门技 术，它创造出够完成一定任务的机器，而当我 们人类对这些任务进行处理的时候，需要一定 的智能。
2018/8/11
史忠植 人工智能：绪论
2
人工智能
人工智能 (Artificial Intelligence) 是相对人的自 然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人 的智能, 实现某些“机器思维”。
作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，
研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计 算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题。
• 方法： 对于人类做的比较好的智能任务，让计 •定理证明 算机来完成 •下国际象棋 •做外科手术 • 最著名的就是Turing测试 •诊断疾病 ……
2018/8/11 史忠植 人工智能：绪论 5
Turing测试
• 测试者A，被测试者B与C。
• A是人，B与C一个是人，另一个是计
算机。 • A提出问题，B与C分别回答。 • 如果B与C的回答，使得A无法区分是 人的回答还是计算机的回答，则计 算机具有了智能。 • Turing测试第一次给出了检验计算 机是否具有智能的哲学说法。
史忠植 人工智能：绪论
11
人工智能的发展
•1958: Newell和Simon的四个预测 –十年内，计算机将成为世界象棋冠军 –十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理 –十年内，计算机将能谱写优美的乐曲 –十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论 •1959: Frank Rosenblatt提出感知器模型（Perceptron Model) •1959: MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）
2018/8/11 史忠植 人工智能：绪论 9
内容提要
1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的起源与发展历史 1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能研究的主要学派 1.5 人工智能的应用 1.6 小结和展望
2018/8/11
史忠植 人工智能：绪论
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人工智能的诞生
1956: 世界上第一次正式的AI会议
•1965: MIT的Joseph Weizenbaum研制出ELIZA •1965-83: Feigenbaum和Lederberg启动DENDRAL工程
•1966: ALPAC的负面报告造成 美国政府取消对机器翻译的资助
•1969: Minsky 和 Papert的感知机造成美国政府取消对神经网络研究的 资助。