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智能科学导论第1章(上课)

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智能科学与技术导论课件第1章

智能科学与技术导论课件第1章
不同学科学者对人工智能给出了各自的理解，产生了不同的学术流派，其中影响较大的的主要有符号主 义、联结主义和行为主义三大学派，不同学派采取不同的技术路线模拟人类（自然）的智能。
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程

人工智能导论-第一章绪论

人工智能导论-第一章绪论

法律问题
涉及知识产权保护、责任归属、监 管机制等。
社会问题
人工智能的发展对就业、教育、社 会公平等方面产生的影响，以及如 何确保人工智能的可持续发展。
02 认知科学与人工智能关系
认知科学基本概念及研究方法
认知科学是研究人类心智和智能的科学，包括心理学、语言学、哲学等多个学科领 域。
认知科学的研究方法包括实验、观察、调查和建模等，旨在揭示人类心智和智能的 本质和规律。
目标检测
在图像中定位并识别出感兴趣的目标物体，通常包括绘制物体的边界框并给出物体的类别标签。 目标检测在智能监控、自动驾驶等领域有广泛应用。
目标跟踪
在视频序列中跟踪感兴趣的目标物体，获取物体的运动轨迹。目标跟踪是计算机视觉中的重要研 究方向，也是实现智能视频监控、人机交互等应用的关键技术之一。
三维重建和虚拟现实技术
当前研究热点与未来趋势
研究热点
深度学习、强化学习、生成对抗网络、迁移学习等。
未来趋势
人工智能将更加注重可解释性、鲁棒性、隐私保护、公平性等方面的研究，同 时，人工智能与物联网、区块链等技术的结合也将成为未来发展的重要趋势。
伦理、法律及社会问题探讨
伦理问题
包括数据隐私、算法偏见、人工 智能决策的可解释性和透明度等。
任务
计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标 检测、图像分割、场景理解等。这些任务的 核心是提取图像中的特征信息，并利用这些
特征信息进行高层次的推理和决策。
图像分类、目标检测和跟踪
图像分类
将图像划分为若干个预定义的类别，如猫、狗、汽车等。图像分类是计算机视觉中最基础的任务 之一，也是其他复杂任务的基础。
三维重建
利用计算机视觉技术从二维图像中恢复出三维物体的形状和结构。三维重建技术广泛应 用于文物保护、医学影像处理、工业检测等领域。

智能科学第一章

智能科学第一章


二、机器人与人工智能
机器人发展的关键与核心：智能 智能机器人之所以叫智能机器人，这是因 为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作 用的是中央计算机。
二、机器人与人工智能
1997年夏天， “深蓝” 战胜了 当时公认的国际象棋世界冠军 卡斯帕罗夫。在场外的许多国 际象棋评论员也认为“深蓝” 的奕法与以往的弈棋计算机不 同，已经有了明显的人类特征。 这样说来，很显然“深蓝”已 经通过了国际象棋领 域的图灵 测试。
二、机器人与人工智能
被誉为“人工大脑之父”的雨果· 加里斯 德· 教授认为“人工智能的世界”:
“可能20年丶30年后人工智能机器就可以和人做 朋友了，但50年后，人工智能将成为人类最大的 威胁。世界最终会因人工智能超过人类而爆发一 场战争，这场智能战争也许会夺去数十亿人的生 命。”
这种听起来像“骇客帝国”一样的描述却 是建立在科学研究的基础上。
第一章 机器人概述
机器人的发展 机器人与人工智能 机器人的发展
一、机器人的发展
1. 30年前，微软公司董事会主席比尔· 盖茨毅然弃学，创 立微软公司，成为个人计算机普及革命的领军人物。30年 后的今天，他预言，机器人即将重复个人计算机产业崛起 的道路，使机器人成为我们日常生活的一部分，“家家都 有机器人”。 2. 在一个资源与能源有限、人民生活水平不断提高、老龄 化问题日益突出的时代，人类生活方式的机器人化与智能 化，是未来社会生活发展的必然趋势。 3. 在未来20～50年的时间内，个人机器人(Personal Robot,简称PR)将可逐步走入人类的日常生活，与人类友 好共存，彻底改变这个时代的生活方式。与目前迅速普及 的个人计算机一样，成为像汽车产业一样的国家支柱产业。
一、机器人的发展

《人工智能导论》第1章-绪论

《人工智能导论》第1章-绪论
萧条波折期
20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展，为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
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。
人工智能研究的近期目标是：使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问 题，能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败，给AI造成重大伤害
“20 年内，机器将能做人所能做的一切。”
——西蒙，1965
“在3～8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机。这 样的机器能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治 权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无以伦比。”
——明斯基，1977
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末，纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序，被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型，然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季，由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会，讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上，首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科 的诞生，具有十分重要的历史意义。

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
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
AI的研究目标分近期目标和远期目标：
近期目标：研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标：研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
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。

人工智能导论机工版教学课件第1章

人工智能导论机工版教学课件第1章
✓ “人工智能”领域确立——“Dartmouth人工智 能夏季研究会”（1956，人工智能之父的John McCarthy组织）
图1-7 Norbert Wiener及自动调温器
1.3.3 人工智能程序积累阶段
✓ 20世纪50~60年代，积累了大量的程 序，如在60年代末出现的“STUDENT” 可以解决代数问题，“SIR”可以理 解简单的英语句子
1.5 人工智能的定义
✓ 定义3 人工智能 = 会运动 + 会看懂 + 会听懂 + 会思考
第三种主流的定义是将人工智能分为两部分，即“人工”和“智能”，用“四会”进行界定。
1.6 人工智能的五个器官
v 交互（听/说）：人工智能解决方案的听 说读写能力，以及对用户做出响应的能力。
v 监控（视觉）：运用这一技术来查看和 记录关键业务数据。
图1-24 《机械姬》的艾娃
超人工智能
超人工智能的定义，其实质是相对于 人的另外一种智慧物种了，而这种物种， 不但具有人类的意识、思维和智能，更 可能的是具有了自我繁衍的能力。
如，《复仇者联盟》中的奥创、《神 盾特工局》中的黑化后的艾达。
图1-25《神盾特工局》的艾达
1.8 人工智能对人类的影响
图1-23 AlphaGo
强人工智能
强人工智能属于人类级别的人工智能， 在各方面都能和人类比肩，人类能干的 脑力活它都能胜任。它能够进行思考、 计划、解决问题、抽象思维、理解复杂 理念、快速学习和从经验中学习等操作， 并且和人类一样得心应手。
“强人工智能”系统包括了学习、语言、 认知、推理、创造和计划，目标是使人 工智能在非监督学习的情况下处理前所 未见的细节，并同时与人类开展交互式 学习。
图1-4 深蓝计算机下国际象棋

人工智能导论--第一章绪论

人工智能导论--第一章绪论

1.2.1 如何衡量机器具有智能
两种衡量机器智能的观点：
弱人工智能：强调智能的外在表现，认为 通过机器的行为可以反映出机器是否具有 智能，只要表现得像人一样的机器就具有 智能。----图灵测试
强人工智能：强调智能内在机制，认为不 仅要看到机器的行为，而且要了解表现出 相应行为的机器是否确实在思考，只有像 人一样思考的机器才具有智能。----中文屋
13、智能控制：无需人的干预或者基本无需人的干预， 能独立地驱动机器实现其目标的自动控制技术。
14、智能决策支持系统：决策支持系统是在管理信息系 统基础上发展起来的计算机管理系统。智能决策支持系 统即是将人工智能技术应用于决策支持系统而形成的。
人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义，与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。
人类对人工智能的研究刚刚起步，有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
1.1 智能
从工程上讲，人工智能就是人造智能，不清楚什 么是智能，就难以真正理解和实现人工智能。
智能是人们认识和改造客观世界的综合能力，是 人类区别于其他事物的本质特征。
人工智能实际上是一门综合性的交叉学科 和边缘学科。
人工智能学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人 工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 有关学科
图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
1.2 人工智能
一般性概念：人工智能是关于理解人类智 能内在机制，并在机器上予以实现的科学。 具有能力和科学两方面的含义：

人工智能导论课件第1章人工智能概述

人工智能导论课件第1章人工智能概述

1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以， 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高 级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。

人工智能导论课件第1章第2节

人工智能导论课件第1章第2节
现代计算机之父，博弈论之父——冯·诺依曼
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。

人工智能导论PPT第一章人工智能导引

人工智能导论PPT第一章人工智能导引

人工智能和大数据
外推：它是在原始观测范围之外，根测：它包括标识不符合预期模 式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异 常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几 个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网 络和生态系统干扰。
深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅 助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至 是更好的电影推荐，都即将实现。
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开 发用于模拟、延伸和扩展人的智能活动，是计算机科学的一个研究分支， 是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学， 神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
（WIKI）In computer science, artificial intelligence (AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving".

第01讲 《智能科学技术导论》课程引论

第01讲 《智能科学技术导论》课程引论

福建省仿脑智能系统重点实验室
2
1、学科基本内涵
智能概念界定：神经、认知与智能，研究问 题的角度与目标不同可以有完全不同的界定。可 选的智能定义（对于情境有很灵活的反应；充分 利用机遇；弄懂含糊不清或彼此矛盾的信息；分 清重要和次要；发现不同事物的相似性；从相似 之处找出差异；用旧概念综合新概念；提出全新 的观念。）请诸位同学，也给出自己心目中的 “智能”定义。
福建省仿脑智能系统重点实验室
11
2、学科作用地位
对社会进步的作用：21世纪的社会是信息社 会，而信息社会的高级阶段就是智能社会。就像 信息技术是信息社会的核心支撑技术一样，智能 社会的核心支撑技术就是智能技术。我们这个时 代也称为第二轴心时代，而从技术层面最终表现 形式，就是智能社会。从历史发展的趋势看，未 来的社会必将是智能社会。
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3、本门课程介绍
课程内容及进度安排：整个课程内
容分为三个部分：基础知识（第1章概 述、第2章算法运用、第9章展望）、 智能科学（第3章环境感知、第4章思 维运作、第5章行为表现）、智能技术 （第6章智能接口、第7章智能系统、 第8章智能社会）。具体讲课进度安排 如下。
福建省仿脑智能系统重点实验室
5
1、学科基本内涵
（2）智能科学：涉及狭义认知科学，人工智 能理论研究。所谓狭义的认知科学就是“心智计 算理论”，其核心假设就是：“对思维最恰当的 理解，是将其视为心智中的表征结构以及在这些 结构上进行操作的计算程序。”（参见萨伽德， 《心智：认知科学导论》，上海辞书出版社， 2012年版，第11页）这样智能科学涉及的范围， 就可以用下面示意图来说明了。
福建省仿脑智能系统重点实验室
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3、本门课程介绍
课程的培养目标：（1）了解学科的基 本内容，包括概念、思想、方法、前沿及难 题等；（2）拓展学生的知识面，介绍主要 相关学科的基本情况；（3）提高学生的思 维能力，转变学生的思想境界。毛泽东指 出:“学校的全部工作在于转变学生的思 想。”

人工智能导论课件第1章第4-6节

人工智能导论课件第1章第4-6节

1.5.1 安全问题不容忽视
• 人工智能最大的特征是能够实现无人类干预的，基于知识并能够自我修正地自 动化运行。在开启人工智能系统后，人工智能系统的决策不再需要操控者进一 步的指令，这种决策可能会产生人类预料不到的结果。设计者和生产者在开发 人工智能产品的过程中可能并不能准确预 知某一产品会存在的可能风险。因此，对 于人工智能的安全问题不容忽视。
• 现在，每个行业都希望能应用人工智能技术，对于机器学习专业知识的需求也 就无处不在，因此，人工智能也将继续推动社会对于机器学习工程师高需求趋 势的发展。除此之外，图像识别、语音识别、医药和网络安全等类型的企业， 也面临着缺乏合适技能和知识的劳动力这一问题的挑战。
1.4.1 未来的五个重要岗位
• （3）数据标签专业人员。随着数据收集几乎在每个领域实现普及，数据标签 专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上，在人工智能时代，数据标 签可能会成为蓝领工作。
1.5.3 强力保护个人隐私
• 作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工亨瑞和他的妻 子的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。而他们自己的孩子却最终因病被冷 冻起来，以期待有朝一日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐 成了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。但是，一系列意想不 到的事件的发生，使得大卫的生活无法进行下去。
1.5.3 强力保护个人隐私
• 涉及的安全、伦理和隐私问题是人工智能发展面临的挑战。安全问题是让技术 能够持续发展的前提。技术的发展给社会信任带来了风险，如何增加社会信任， 让技术发展遵循伦理要求，特别是保障隐私不会被侵犯是亟需解决的问题。为 此，需要制订合理的政策、法律、标准基础，并与国际社会协作。建立一个令 人工智能技术造福于社会、保护公众利益的政策、法律和标准化环境，是人工 智能技术持续、健康发展的重要前提。

人工智能导论课件第1章第3节

人工智能导论课件第1章第3节

1.3.1 人工智能的研究领域
• 人工智能技术的三大结合领域分别是大数据、物联网和边缘计算（云计算）。 经过多年的发展，大数据目前在技术体系上已经趋于成熟，而且机器学习也是 大数据分析比较常见的方式。物联网是人工智能的基础，也是未来智能体重要 的落地应用场景，所以学习人工智能技术也离不开物联网知识。人工智能领域 的研发对于数学基础的要求比较高，具有扎实的数学基础对于掌握人工智能技 术很有帮助。
1.3.3 人工智能发展的启示
• 因此，人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和 高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可 人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，推动产业变革，深刻改变人们的生 产生活方式，是一场影响深远的科技革命。
1.3.3 人工智能发展的启示
1.3.5 新图灵测试
• 马库斯的建议是在图灵测试中增加对复杂资料的理解，包括视频、文本、照片 和播客。比如，一个计算机程序可能会被要求“观看”一个电视节目或者 YouTube视频，然后根据内容来回答问题，像是“为什么电视剧《绝命毒师》 中，老白打算甩开杰西？”
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
1.3.3 人工智能发展的启示
– （3）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科 学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛 盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如人工智能 专家系统实现了从理论研究走向实际应用的突破，近年来安防监控、身份 识别、无人驾驶、因特网和物联网、大数据分析等实际应用需求带动了人 工智能的技术突破。
1.3.2 在计算机上的实现方法

《人工智能概论》第1章 AI时代的起航课件

《人工智能概论》第1章 AI时代的起航课件

1.2 AI如影随形
1.2.2 聊天机器人
目前，聊天机器人无所不再，可用于多种 实用目的，如客户服务、娱乐游戏、系统 导航或资讯获取等。有些聊天机器人会搭 载自然语言处理系统，但大多简单的系统 只会撷取输入的关键字，再从数据库中找 寻最合适的应答句。目前，聊天机器人是 虚拟助理（如Google智能助理）的一部 分，可以与许多应用程序、网站及即时消 息平台链接使用。
1.1 AI一波三折
第一章 AI时代的启航
1.1.1 发展历程概括
6、神经网络迎来突破
沉寂了10年之后，神经网络终于有了新的研究进展，尤其是1982 年具有学习能力的神经网络算法的提出和商业化推动了神经网络的快 速发展。同年，日本发起了第五代计算机系统研究计划，预计投入8.5 亿美元，目的是抢占未来信息技术的先机，创造具有划时代意义的超 级人工智能计算机。曾经一度看好的神经网络技术，过分依赖于经验 数据量，因此长时期没有取得实质性的进展。由于网络技术特别是互 联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进 一步走向实用化。1997年IBM研发的深蓝超级计算机战胜了国际象棋 世界冠军卡斯帕罗夫是这一时期的标志性事件。
1.1 AI一波三折
第一章 AI时代的启航
1.1.1 发展历程概括
5、重陷低迷
20世纪80年代中到90年代中。进入80年代后随着专家系统的不断 发展，复杂度的快速提升，基于知识库和推理机的专家系统的研究陷 入停滞：系统难以升级扩展，鲁棒性不够，直接导致高昂的维护成本。 80年代中后期，由于人工智能的项目成果不明朗，包括日本第五代计 算机计划在内的许多项目也没有带来人工智能的突破，政府大幅削减 了对人工智能的资金支持，人工智能在全球的发展再次进入低潮。从 技术上看，人工智能的再次低迷主要归结于知识获取瓶颈。

人工智能导论课件：第一章 产生式系统

人工智能导论课件：第一章 产生式系统
实现对问题的求解。
推理机
存放与求解有关的 所有产生式规则的 集合，包括了将问 题从初始状态转换 成目标状态所需的 所有变换规则
数据库
知识库
规则库
产生式系统的结构图
推理机
推理机包括以下工作内容 1. 按照一定策略从规则库中选择规则与数据库
的已知事实进行匹配。在匹配中，出现下面 三种情况 ① 匹配成功，则此规则将列入被激活侯选集 （冲突集） ② 匹配失败，即输入条件与已知条件矛盾，则 此条规则被完全放弃，今后不予考虑。 ③ 匹配无结果，即规则前件与输入事实无关， 该规则被放入待测试规则集。
5，控制策略：（略）
M-C问题
4，规则集 IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)
在此项研究中，他们观察并记录了人类在求解 各种问题时的行为（如国际象棋这样的博弈问 题）。
产生式系统所具有的对人类求解问题建 模的能力，使它成为设计和建立专家系 统的理想工具。
60年代开始成为专家系统最基本的结构
形式简单，在一定意义上模仿人类思考过程
产生式容易描述事实，规则以及它们的不确 定度量
IF (m, c, 1) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m-i, c-j, 0)
M-C问题
4，规则集 IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)
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3、智能科学的学科位置
交叉和边缘学科 总体：是自然科学与社会科学的交叉学科 具体：脑科学、思维科学、逻辑学、系统科学、 信息科学、计算机科学、控制科学等。
指导学科 交叉学科
自然 科学
哲学
社会 科学
信息科学
脑科学
…
系统科学
数学 智能科学 基础学科
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4、智能科学技术的学科特点
多学科交叉，多技术综合，跨应用领域
基础与交叉学科
支撑
技术与工具
支持
智能科学的理论、方法和技术 相互推动 众多应用领域
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智能技术应用：智能机器人；专家系统；智能决策支持系统；智能检索系统； 智能教学系统；智能搜索引擎；智能游戏；智能CAD；机器博弈；自动定理证 明；智能家电；智能产品；智能交通；智能电力；智能作战；智能农业；智 件；智能产业„
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技术(Technology)：关于认识和改造自然的 工艺方法体系。是指人类根据生产实践经验 和自然科学原理改变或控制其环境的手段和 活动，是人类活动的一个专门领域。 工程(Engineering)：是指应用科学知识使自 然资源最好地为人类服务的专门技术。
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科学技术是怎样发展的？ 整个科学技术有它发生、发展的过程和规律。 了解了这些规律，就能理解科学技术为什么 会发生、发生之后又会怎样发展、科学技术 发展起来又会与人类形成什么样的关系。 了解了这些规律，也就能够懂得为什么会出 现信息科学技术，以及信息科学技术又会向 什么方向发展。
传感：信息获取
通信：信息传递
智 能 化
自 动 化
计算机：信息处理 控制：信息执行
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概括地讲：智能科学技术是研究智能现象 及其运动规律的科学技术。
严格地讲：智能科学技术是研究智能的本质 和研究扩展人类智力功能的原理和方法的科 学技术。 主要研究对象：智能的机理和功能，智能 模拟的方法和技术。
信息资源
信息科学技术
表征资源 表征科技
表征工具
表征功能
人力工具 增强体质 农业文明
动力工具
扩展பைடு நூலகம்力
智能工具 扩展智力 信息文明
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表征文明
工业文明
体质能力的扩展
生物进化：人类自身生理器官功能分化和强化。 这一时期人类能力发展的主要内容是体质能力的 增强。 主要通过利用外界物质材料制造和使用工具来扩 展人类自身的体质能力。 16
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科学研究的新成果迅速转化为生产力， 使社会生产得到了前所未有的增长。
电动机、电灯、电话、电报、电焊、电钻„ 火车、轮船、汽车„ 尿素、尼龙、橡胶、农药、除草剂„ 各种药品 „
动力工具
不再需要人力驱动 但还需要人来驾驭 具有了比人力工具高得多的劳动生产率
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与上一时期相比，人类不仅增强了利用物 质材料制造工具的能力，而且学会了利用 各种新的能量动力资源来帮助和替代人力 劳动，从而使得人类获得了更好的认识世 界和改造世界的能力。
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1.2 科学技术发生发展规律
钟义信提出了科学技术发生和发展的“辅人 律”、“拟人律”和“共生律”这个三位一 体的基本规律。
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1、辅人律
“辅人律”说的是科学技术的作用。 人类在自然界谋求生存的长期进化过程中， 总会感到自己的能力不够，需要借助“外界 的力量”来扩展自己的能力。 这个“外界力量”就是工具。 而制造工具的原理就是科学，制造工具的具 体方法就是技术。
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如果再进一步分析，按照“辅人律”和 “拟人律”的规律，信息科学技术本身的 发展又要沿着“从信息技术到知识技术再 到智能技术”的发展方向前进。 这是人类目前正在经历着的发展历程，也 就是信息化、知识化、智能化的历程。
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信息科学技术：最先进的社会生产工具
信息处理 初级皮层
知识生成 联合皮层
体力能力的扩展
蒸汽机、电和内燃机是划时代的新的生产工 具。 人类生产方式从手工生产变成机器生产。 从农业社会向工业社会的成功跨越。 人类开始进入工业文明发展阶段。 自然科学研究空前活跃：
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英国物理学家焦耳发现了电流通过导体时产生 热量的规律，并测定了热功当量； 俄国化学家门捷列夫发现了化学元素周期律； 德国生理学家施万发现糖和淀粉都是生命过程 的结果，为食品工业奠定了理论基础； 英国博物学家达尔文出版了《物种起源》，提 出了以自然选择为基础的进化学说； „„
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1.4 科学技术的作用
创造、制作先进工具，扩展人类能力， 构成社会生产力。
劳动者 工具
资源
劳动对象
扩展能 力的需求
对对象性 质的了解
科学技术
科学技术的辅人机理：生产力构型
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更高的 功能水平 差距 已有的 功能水平
实践 过程
科学
技术
追求 更高的 生存 目标
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1.5
什么是“智能科学与技术”（IST） 1、概念的界定（钟义信提出）
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科学技术辅人律的基本模型
扩展认识和 扩展认识和 该造世界能力 改造世界能力
改进生存 改进生存 和发展能力 和发展能力
人 人 类 类 文 文 明 明 进 进 化 化
科学 发现
技术 创新
产生 产生 新的 新的 科学 科学 技术 技术
科学主要是扩展人们认识世界的能力， 技术主要是扩展人们改造世界的能力。
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科技进步的“序”：时代划分的“尺”
物质-能量-信息：由相对直观到相对抽象
时代 资源
古代
近代 能量资源
现代 信息资源
物质资源
材料科学技术
科技
工具
能量科学技术 信息科学技术 动力工具 扩展体力 工业文明
人力工具
增强体质 农业文明
智能工具
扩展智力 信息文明
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功能
文明
可见，从增强人类的体质能力到增强人类 的体力能力再到增强人类的智力能力，这 既是人类自身能力进化发展的过程，也是 科学技术“辅助人类扩展能力”的发展过 程，即科学技术“拟人”发展的过程。 一句话，整个科学技术发展的历史，就是 一部科学技术拟人发展的历史。
工业时代生产力
古代
近代
材料
体质 体力
物质＋ 材料＋ 能量 动力 物质＋ 能量＋ 信息 材料＋ 动力＋ 知识
现代
智能 工具
智力
信息时代生产力
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“辅人律”解释了科学技术发生的原理，也说明 了科学技术是根据人类的需求而发生的。 在这个意义上说，人类的需求是主动的，科学技 术的发生是被动的，是“应运而生”的。 因此，科学技术没有自己主动的要求和愿望，当 然也就谈不上“科学技术要超越人和统治人”。
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所谓“逐层递进”是指： 首先要有很好的体质能力，这是最基础的成分； 在此基础上就要有很强的体力能力； 再进一步就要有很聪慧的智力能力。
智力
体力
体质
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对应3种能力扩展所需的3种资源、 3种科学技术和3类工具
时代 表征
资源
古代 古代
物质资源
材料科学技术
近代 近代
能量资源
能量科学技术
现代 现代
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科学技术拟人律的基本模型
更高的 能力要求
差距 实际的 能力水平 人 人 类 类 文 明 进 进 化 化
科学 发展
技术 进步
更高 产生 的生 新的 存和 科学 发展 技术 目标
因素链：外部资源—科学技术—先进工具—能力扩展
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通过“辅人律”和“拟人律”的分析就可 以清楚地看出：为什么人类社会发展到现 代（而不可能在近代，更不可能在古代） 才大规模地出现信息科学技术，才进入信 息时代。
智能科学技术导论
教材： 钟义信等编著，《智能科学技术导论》， 北京邮电大学出版社，2006年 参考书：脑科学、认知科学、人工智能、机器人、 计算机技术、控制科学等。
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第1 章
绪论
1.1 科学与技术
科学(science)：关于世界本质及其运动规律的 知识体系。 是指对各种事实和现象进行观察、分类、归 纳、演绎、分析、推理、计算和实验，从而 发现规律，并对各种定量规律予以验证和公 式化的知识体系。
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智力能力的扩展
20世纪40年代至今，计算机、原子能和空 间科技飞速发展，并在电子、能源、材料 三大基本技术领域展开，人类开始迈入信 息社会。 随着现代信息技术的开发与广泛应用，以 信息技术为核心的高新技术产业迅猛发展 起来。
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信息革命，使人类消费模式从物质消费型 转向信息消费型，是从工业社会向信息社 会的转变，人类进入了信息文明发展阶段。
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2、“智能科学” 学什么？
智能的主要表现
复杂问题的求解能力 综合劳动的作业能力 未知环境的适应能力 感知网络的交互能力 人机环境的和谐能力
主体
AI
特色核心课程
人工智能、自然智能
智能机器人、人工生命 机器感知、智能规划 网上智能、人机互动 智能论、智能化社会
Robots Environment Internet Human
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什么是“人类能力增强的方向”？
人类的能力有三类，体质的能力、体力的能 力、智力的能力，三者构成一个逐层递进的 有机整体。
体质能力：人体本质结构的合理性和健壮性， 是体力和智力的基础； 体力能力：人体力量的充沛性和持久性，以体 质为基础； 智力能力：人的思维和智能的聪慧性和敏捷性， 以体质和体力为基础。
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更先进的工具
–机器人 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯 格联手制造出第一台工业机器人。 –专家系统 1965年，费根鲍姆等人研制了世界上第一个 专家系统，可以推断化学分子结构。 –网络 个人计算机 数字通信网络 “地球村”
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科技的发展造就了人类前所未有的征服和改 造自然的巨大生产力。 现代人类的能力得到了快速的发展。在体质 和体力能力得到进一步完善的同时，智力能 力终于登上了历史舞台，开始成为人类能力 发展的主要内容。 人类开始学会利用一种崭新的资源——信息。