第一讲 人工智能与计算智能概述
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高级人工智能计算智能课件
高级人工智能计算 智能课件
目 录
• 人工智能概述 • 计算智能简介 • 高级人工智能技术 • 人工智能与计算智能的结合 • 案例分析 • 总结与展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类 的智能行为，实现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为 ，实现机器的自主决策和智能控制。
强化学习的优点是能够处理连 续的决策问题，并具有适应性 和鲁棒性。
迁移学习
01 02 03 04
迁移学习是一种机器学习方法，它利用已经训练好的模型来加速新任 务的学习过程。
迁移学习的应用范围包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
迁移学习的核心思想是将已学知识迁移到新任务中，以减少重新训练 模型的时间和成本。
详细描述
智能语音助手能够理解和执行用户的语音指令，提供信息查 询、智能问答、日程提醒等服务。常见的智能语音助手有Siri 、Alexa等。
案例三：自动驾驶汽车
总结词
自动驾驶汽车是一种具备高度自主能力的智能车辆。
详细描述
自动驾驶汽车利用传感器、计算机视觉、导航定位等技术实现车辆的自主驾驶 。它能够识别交通信号、障碍物和行人，自动规划行驶路线，提高道路安全性 和运输效率。
1 2 3
技术发展趋势
随着算法模型的不断优化和硬件性能的提升，人 工智能技术将朝着更加智能化、自主化的方向发 展。
应用前景展望
未来人工智能将在更多领域发挥重要作用，如智 能制造、智慧城市、智能农业等，为人类带来更 加美好的生活。
伦理与法律问题探讨
随着人工智能技术的广泛应用，伦理和法律问题 也将成为研究的重点，需要加强相关研究和规范 。
目 录
• 人工智能概述 • 计算智能简介 • 高级人工智能技术 • 人工智能与计算智能的结合 • 案例分析 • 总结与展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类 的智能行为，实现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为 ，实现机器的自主决策和智能控制。
强化学习的优点是能够处理连 续的决策问题，并具有适应性 和鲁棒性。
迁移学习
01 02 03 04
迁移学习是一种机器学习方法，它利用已经训练好的模型来加速新任 务的学习过程。
迁移学习的应用范围包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
迁移学习的核心思想是将已学知识迁移到新任务中，以减少重新训练 模型的时间和成本。
详细描述
智能语音助手能够理解和执行用户的语音指令，提供信息查 询、智能问答、日程提醒等服务。常见的智能语音助手有Siri 、Alexa等。
案例三：自动驾驶汽车
总结词
自动驾驶汽车是一种具备高度自主能力的智能车辆。
详细描述
自动驾驶汽车利用传感器、计算机视觉、导航定位等技术实现车辆的自主驾驶 。它能够识别交通信号、障碍物和行人，自动规划行驶路线，提高道路安全性 和运输效率。
1 2 3
技术发展趋势
随着算法模型的不断优化和硬件性能的提升，人 工智能技术将朝着更加智能化、自主化的方向发 展。
应用前景展望
未来人工智能将在更多领域发挥重要作用，如智 能制造、智慧城市、智能农业等，为人类带来更 加美好的生活。
伦理与法律问题探讨
随着人工智能技术的广泛应用，伦理和法律问题 也将成为研究的重点，需要加强相关研究和规范 。
第一讲 人工智能与计算智能概述
1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算
人工智能模型与算法人工智能概述
人工智能模型与算法人工智能概述
人工智能（AI）是指计算机能够实现和社会中人类智能相似或超越的
智能行为。
它是一种将计算机程序用于理解和解决复杂问题的方法。
人工
智能可以追溯到20世纪50年代，它已经发展成为一系列有用的技术和算法，将这些技术和算法应用于各种实际应用场景，从机器人到语音识别，
从自动驾驶到引擎，从智能家居到计算机图像处理，从游戏AI到聊天机
器人。
人工智能的基本概念和算法主要包括机器学习、神经网络和遗传算法。
机器学习是一项计算机技术，它以特定的算法为计算机通过经验学习
能力，使其能够自主发现数据中的规律，并且能够根据这些规律来预测未
知的结果。
神经网络是仿照人类神经系统构建的一种计算神经元的结构，它将多
个神经元按照一定的规律连接起来，构成一个网络，这种网络能够处理带
有不确定性的数据，并能够从中学习到一定规律，从而能够对未知数据进
行分析和预测。
遗传算法是一种基于生物进化原理的算法，它是一种模拟自然选择和
遗传的方法，可以在巨大的空间中寻找最佳解决方案。
遗传算法通常用于
最优化问题，例如网络路由、机器人规划、最优路径等。
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
《人工智能基础与应用》1-人工智能概述
PaddlePaddle的设计也使其易于部署。
（3）稳定性。
PaddlePaddle使利用各种CPU、 GPU和机器来加速的训练变得简单。 PaddlePaddle通过优化通信可以实 现巨大的吞吐量，并可以快速执行。
内容 导航
CONTENTS
了解人工智能 了解深度学习
第1章 人工智能概述
20
人工智能发展现状 人工智能机器学习框架
1.1 了解人工智能
4．无人驾驶
第汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移 动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的”。
➢ 无人驾驶汽车是一项集合了自动控制、人工智能、传感器技术等多项技术的高度发展的产 物。
➢ 在实际应用中，人工智能在语音识别、语音合成上取得了非常瞩目的结果。 ➢ 人工智能已经被运用于农业上，2017年，蓝河公司（BlueRiver）的喷药机器人开始使用计算机视觉来识别需要肥料的植物。 ➢ 在医学上，谷歌大脑与Alphabet旗下子公司Verily联合开发了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能产品。 ➢ 在电商领域，阿里的人工智能系统“鲁班”在2017年的“双十一”网络促销日期间，根据用户行为和偏好，智能地为手机淘宝自动
➢ 在2012年的大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge， ILSVRC）中，辛顿（Hinton）和他的学生克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）设计的深度学习网 络AlexNet获得了冠军；
➢ 到2015年，深度学习在图像分类方面的错误率已经低于人工标注的错误率；现在，深度学习被广 泛应用于各个方向并取得了非常好的和工程师开发，有着全面、准确 的中文使用文档，为国内的开发者建立了友好的生态环境。
人工智能模型与算法人工智能概述
人工智能模型与算法人工智能概述
人工智能是指在一定条件下，机器可以表现出和人类一样智能的技术及其应用。
人工智能（AI）是一门有着悠久历史的学科，它涉及计算机科学、神经科学、智能控制、机器学习等各种科学技术，拥有较丰富的理论基础，可广泛应用于工业、军事、医疗、社会等领域。
人工智能（AI）研究主要分为两种方面：第一种为基础理论方面，包括神经科学、认知科学、形式逻辑学等；第二种为应用方面，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器人技术、控制系统等。
人工智能的核心技术主要包括神经网络、概率图模型、机器学习、深度学习等。
神经网络是一种模仿人类神经网络结构的算法模型，能够实现特征提取、分类和预测等功能，将数据转换为机器可读的形式。
概率图模型是一种结合概率与图表结构的模型，能有效的挖掘出大量数据中存在的隐含规律。
机器学习是一种让机器在经过大量实践中学习，最终得出一个准确的结果，并能够根据新数据进行改进的算法模型。
深度学习是一种利用多层神经网络，将一个复杂问题转化为一个有层次的结构，从而解决复杂问题的算法模型。
综上所述。
《计算与人工智能概论》计算与人工智能概述
智能移动机器人路径规划问题分解
子问题1 子问题2
地图的构建与表示 智能移动机器人遇到的状况
左边有墙，前边没有墙 左边没墙
左边有墙，前边也有墙
机器人对环境的记忆 机器人的行动
1.3.1 智能移动机器人路径规划 模式识别
出了计算机应有的主要架构，这为计算机的诞生和发展提供了理论基础
1.1.2 图灵机
基本原理
图灵机的基本原理是用机器来模拟人们 用纸笔进行数学运算的过程。图灵机将一个 无限长的带子作为无限存储，它有一个读写 头，能在带子上读、写和左右移动。图灵机 开始运作时，带子上只有输入串，其他地方 都是空白，如果需要保存信息，则其可以将 相关信息写在带子上。为了读取已经写下的 信息，它可以将读写头往回移动到这个信息 所在的位置。机器不停地计算，直到产生输 出为止。
问题求解策略与算法
用两种不同的算法解决求解机器人行走的最短距路径问题
遍历算法流程图
贪心算法流程图
什么是计算思维？
PART
1.2.1 计算思维的概念
计算思维的概念
2006年
CMU计算机系主任/ 学术事务副校长 NSF信息学部主任 微软研究院副总裁 哥伦比亚大学数据科学研究院主任
周以真教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出，并定义的计算思维 （Computational Thinking）：计算思维是运用计算机科 学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理 解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
1.1.2 图灵机
图灵机执行计算的具体案例
利用图灵机执行 “1+2=3”的计算。先定义读头读到“+”之后，依次移动读头两 次并读取格子中的数据；接着读头进行计算，最后把计算结果写入第二个数据 的下一个格子里，
人工智能AI4章计算智能35304
其中，由所有连接权值wij构成的连接权值矩阵W为：
w11
W
w21
wn1
w12 w1m w22 w2m
wn2 wnm
在实际应用中，该矩阵是通过大量的训练示例学习而形成的。
19
1. 前馈网络
多层前馈网络(3/3)
多层前馈网络是指那种除拥有输入、输出层外，还至少含有一个、或更多 个隐含层的前馈网络。
在该图中，底层是计算智能（CI），它通过数值计算来实现，其基础是 CNN；中间层是人工智能（AI），它通过人造的符号系统实现，其基础是 ANN；顶层是生物智能（BI），它通过生物神经系统来实现，其基础是BNN。
按照贝慈德克的观点，CNN是指按生物激励模型构造的NN，ANN是指 CNN+知识，BNN是指人脑，即ANN包含了CNN，BNN又包含了ANN。对智 能也一样，贝慈德克认为AI包含了CI，BI又包含了AI，即计算智能是人工智 能的一个子集。
神经微管 线粒体 存储颗粒
突触小泡
突触前膜 突触间隙 突触后膜
12
4.2.1 神经计算基础
生物神经系统是人工神经网络的基础。人工神经网络是对人脑神经 系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
1. 生物神经系统简介 2. 人工神经网络简介
(1) 人工神经元的结构 (2) 常用的人工神经元模型 (3) 人工神经网络及其分类
1
用指数、对数或双曲正切等S型函数表示。它反映的
是神经元的饱和特性.
σ 0
子阈累积型(Subthreshold Summation)
f(θ)
也是一个非线性函数，当产生的激活值超过T值时， 该神经元被激活产生个反响。在线性范围内，系统
1
第1讲人工智能概述
第1讲人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence,AI）是研究、开发用于模拟、
延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的
能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
按照人工智能的技术，可以将其分为逻辑推理AI和机器学习AI。
逻
辑推理AI是基于特定的规则或知识，通过运用一定的推理方式来解决特
定问题的技术。
它可以用于无人驾驶、虚拟助手、语音识别和智能家居等
应用场景。
机器学习AI是基于深度学习而形成的，它可以从数据中学习
特征，并运用这些学习到的特征来预测结果。
目前在机器视觉、自然语言
处理和安全等环境中应用较多。
人工智能技术的发展也为大规模应用奠定了基础。
目前，AI技术的
应用已遍及医疗、金融、游戏、城市建设等领域。
医疗领域，AI技术可
以帮助医生诊断疾病和预测治疗结果；金融领域，AI技术可以用于金融
欺诈检测、市场研究等；游戏领域，通过AI技术可以实现超强的智能游
戏对手。
第1章人工智能概述ppt-第1章人工智能概述
这一学派被称为符号主义学派、心理学派或逻辑 学派。
12页
第1章 人工智能概述
1.2.3 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。 这一学派被称为行为主义、进化主 义或控制论学派。
5页
第1章 人工智能概述
智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展 到一定水平，再向前发展就是智能化，即智能化是继 机械化、自动化之后，人类生产和生活中的又一个技 术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
2页
第1章 人工智能概述
作为学科，人工智能研究的是如何使机器（计算机） 具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算 机上实现或再现的科学和技术。因此，从学科角度讲， 当前的人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的 研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、 神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科 学、行为科学、生命科学和数学，以及信息论、控制 论和系统论等许多学科领域。
实现机器推理要模拟人脑推理的宏观过程，按照符 号推演的方法，依据形式逻辑、数理逻辑的推理规则进 行，也可以采用数值计算的方法实现。还有采用并行推 理，如神经网络计算机，是重要的研究方向。
12页
第1章 人工智能概述
1.2.3 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。 这一学派被称为行为主义、进化主 义或控制论学派。
5页
第1章 人工智能概述
智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展 到一定水平，再向前发展就是智能化，即智能化是继 机械化、自动化之后，人类生产和生活中的又一个技 术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
2页
第1章 人工智能概述
作为学科，人工智能研究的是如何使机器（计算机） 具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算 机上实现或再现的科学和技术。因此，从学科角度讲， 当前的人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的 研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、 神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科 学、行为科学、生命科学和数学，以及信息论、控制 论和系统论等许多学科领域。
实现机器推理要模拟人脑推理的宏观过程，按照符 号推演的方法，依据形式逻辑、数理逻辑的推理规则进 行，也可以采用数值计算的方法实现。还有采用并行推 理，如神经网络计算机，是重要的研究方向。
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清华大学出版社
（4）神经网络模型及MATLAB仿真程序设计,周开利编著,
清华大学出版社
（5）神经网络(英文影印版),Satish Kumar 著, 清华大学出版社
人工智能简介
人工神经网络 能
计算智能
人工智
人工智能这个词看起来似乎一目了然，人制造的 智能，但是要给人工智能这个科学名词下一个准确 的定义却很困难。 智能是个体有目的的行为、合理的思维以及 有效的适应环境的综合性能力。通俗地讲，智能是 个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。 特别指出智能是相对的、发展的，如果离开 特定时间说智能是困难的、没有意义的。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即通过人工 的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和 扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”活动，解决 需要人类专家才能处理的问题。 本质上讲，人工智能是研究怎样让计算机模仿人脑 从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要 人类的智能才能处理的复杂问题。简单地讲，人工智能就是 由计算机来表示和执行人类的智能活动。
1879年，德国逻辑学家费雷治（G. Frege）提出用机械推理的符号表示系统 ，发明了谓词逻辑。 1930年，奥地利数学家歌德尔（K. Godel）证明了一阶谓词的完备性定理。 1936年，英国数学家Turing提出了一种理想计算机的数学模型（即图灵机） ；在1950年，他还提出了著名的“图灵测验”，给智能的标准提供了明确的 定义。 1943年，美国神经生理学家麦卡洛（W. McCulloch）和数理逻辑学家匹茨 （W. Pitts）提出了第一个神经元的数学模型（M-P模型），开创了神经科学 研究的新时代。 1945年，美籍匈牙利数学家冯· 诺依曼（J. V. Neumann）提出了以二进制 和程序存储控制为核心的通用电子数字计算机体系结构原理，奠定了现代电子 计算机体系结构的基础。 1946年，美国数学家莫克利（J. W. Mauchly）和埃克特（J. P. Eckert ）研制成功了世界上第一台通用电子数字计算机ENIAC（Electronic Numerical Integrator And Calculator）。 1949年，加拿大心理学家赫布（D. O. Hebb）提出了关于神经元连接强度 的Hebb规则。Hebb学习规则为神经网络学习算法的研究奠定了基础。
人工神经网络
1 （Artificial Neural Networks, ANN）
裴振奎
peizhk@ 计算机与通信工程学院计算机科学系
教材及参考书
教材及参考书
（1）人工神经网络导论，蒋宗礼编著，高等教育出版社 （2）人工神经网络原理及仿真实例(第2版)，高隽编著，
机械工业出版社
（3）人工神经网络与模拟进化计算(第2版), 阎平凡 、张长水编著
1968年，美国斯坦福大学教授费根鲍姆（E. Feigenbaum）主持开 发出世界上第一个化学分析专家系统DENDRAL，开创以知识为基础的 专家咨询系统研究领域。 1968年，奎廉（J. R. Quillian）提出了语义网络的知识表示方法， 试图解决记忆的心理学模型，后来Simon等人将语义网络应用于自然 语言理解方面取得了很大的成效。 1969年，Minsky出版了《感知机》一书，该书对感知机进行了深入 分析，并且从数学上证明了感知机功能的局限性，即只能解决一阶谓词 逻辑问题，不能解决高阶谓词问题。同时，还发现有许多模式不能用单 层人工神经网络训练，而多层人工神经网络是否可行还很值得怀疑。因 此，人工神经网络的研究由此进入低潮时期，而专家系统的研究进入高 潮。
的绝大部分定理。
1959 年，Minsky和McCarthy在麻省理工学院创建世界上第一个人工智 能实验室。 1959年，McCarthy开发出了著名表处理语言LISP（List Processor） 。IBM公司的格伦特尔（H. Gelernter）研制出平面几何证明程序。 1960年，Simon、Newell和Shaw又一次合作开发了通用问题求解系统 GPS（General Problem Solver）。 1962年，美国工程师威德罗（B. Windrow）和霍夫（E. Hoff）提出了 自适应线性单元Adaline（Adaptive linear element）。人工神经网络 研究的第一次高潮。 1965年，罗伯特（L. G. Roberts）编制了可以分辨积木构造的程序，开 创了计算机视觉的新领域。 同年，美国数理逻辑学家鲁宾逊（J. A. Robinson）提出了与传统演绎法 完全不同的消解法（也称归结原理），掀起了研究计算机定理证明的又一高 潮。
第三阶段——发展和实用化阶段
以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了人工智能研究的战 略思想，开展了以知识为基础的专家咨询系统研究与应用。 在20世纪70年代有不少专家系统被研制开发，如麻省理工学院研制的符 号数学专家系统MACSYMA和自然语言理解系统SHRDLU，诊断和治疗 青光眼病的专家系统CASNET，诊断内科疾病的专家系统INTERNIST， 肾脏病专家咨询系统PIP，DEC公司开发的诊断系统VAX，卡内基-梅隆 大学开发的计算机配置专家系统XCON（RI）和XSEL。 1972年，肖特利夫（E. H. Shortliffe）等人开发了医学诊断专家系统 MYCIN， 1972年，吴兹（W. Woods）研制成功了自然语言理解系统LUNAR。 1973年，法国马赛大学教授考尔麦劳厄（A. Colmerauer）的研究小 组实现逻辑式程序设计语言PROLOG（Programming in Logic）。
1974年，沃博斯（P. J. Werbos）在其博士论文中提出在感知机的基础 上加入隐含层的学习算法，有效解决了多层网络中隐含节点的学习问题。 1975年，Minsky创立了框架理论（Frame Theory） 1975，美国密执根大学教授霍兰德（J. H. Holland）提出了遗传算法。 1976年7月，美国的阿佩尔（K. Appel）等用三台大型计算机，用1200 小时的时间，证明了四色定理。 1977年，Feigenbaum在第五届国际智能联合会议上提出“知识工程”的 概念，人工智能的研究从以基于推理为主的模型转向以基于知识为主的模型 。 1977年，休维特（C. Hewitt）在研究Concurrent Actor Model时就 首次提出了具有自组织性、反应机制和同步执行能力的软件模型，这就是最 初的软件Agent思想。 1977年，我国的吴文俊院士给出了一类平面几何问题的机械化证明理论， 在计算机上证明了一大批平面几何定理。 1979年，由鲍勃罗夫（D. G. Boborow）采用基于框架的设计，实现了 KRL语言（Knowledge Representation Language）。
第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成
1956年夏，美国的达特茅斯（Dartmouth）大学的麦卡锡（J. McCarthy）、哈佛大学的明斯基（M. Minsky）、IBM公司的罗彻斯特（ N. Lochester）和贝尔实验室的香农（E. Shannon）四人共同发起，邀请 IBM公司的摩尔（T. More）和塞缪尔（A. Samuel）、麻省理工学院的塞 弗里奇（O. Selfridge）和门罗索夫（R. Solomonff）、卡内基-梅隆大学 的西蒙（H. Simon）和纽厄尔（A. Newell）等人参加学术讨论班，在一起 共同学习和探讨用机器模拟智能的各种问题。Minsky构建的第一个神经元网 络模拟器SNARC（Stochastic Neural-Analog Reinforcement Computer）、McCarthy的α-β搜索法、以及Simon和Newell的逻辑理 论家程序（Logic Theorist）成为这次研讨会的三个亮点。经McCarthy提 议，决定使用“人工智能”一词来概括这个研究方向。这次具有历史意义的会 议标志着人工智能这个学科的正式诞生，McCarthy也由此被称为“人工智能 之父”。
人工智能的研究目标
远期目标是建立信息处理的智能理论，制造智能机器。智 能机器是指能够在各类环境中自主地或交互的执行各种拟人 任务，与人的智力相当或相近的机器。具体地讲，这就要求 使计算机能够理解人类语言，并能够进行学习和推理。 近期目标是解决制造智能机器或智能系统相关原理和技术 问题，以实现部分智能。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算
1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
（4）神经网络模型及MATLAB仿真程序设计,周开利编著,
清华大学出版社
（5）神经网络(英文影印版),Satish Kumar 著, 清华大学出版社
人工智能简介
人工神经网络 能
计算智能
人工智
人工智能这个词看起来似乎一目了然，人制造的 智能，但是要给人工智能这个科学名词下一个准确 的定义却很困难。 智能是个体有目的的行为、合理的思维以及 有效的适应环境的综合性能力。通俗地讲，智能是 个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。 特别指出智能是相对的、发展的，如果离开 特定时间说智能是困难的、没有意义的。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即通过人工 的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和 扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”活动，解决 需要人类专家才能处理的问题。 本质上讲，人工智能是研究怎样让计算机模仿人脑 从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要 人类的智能才能处理的复杂问题。简单地讲，人工智能就是 由计算机来表示和执行人类的智能活动。
1879年，德国逻辑学家费雷治（G. Frege）提出用机械推理的符号表示系统 ，发明了谓词逻辑。 1930年，奥地利数学家歌德尔（K. Godel）证明了一阶谓词的完备性定理。 1936年，英国数学家Turing提出了一种理想计算机的数学模型（即图灵机） ；在1950年，他还提出了著名的“图灵测验”，给智能的标准提供了明确的 定义。 1943年，美国神经生理学家麦卡洛（W. McCulloch）和数理逻辑学家匹茨 （W. Pitts）提出了第一个神经元的数学模型（M-P模型），开创了神经科学 研究的新时代。 1945年，美籍匈牙利数学家冯· 诺依曼（J. V. Neumann）提出了以二进制 和程序存储控制为核心的通用电子数字计算机体系结构原理，奠定了现代电子 计算机体系结构的基础。 1946年，美国数学家莫克利（J. W. Mauchly）和埃克特（J. P. Eckert ）研制成功了世界上第一台通用电子数字计算机ENIAC（Electronic Numerical Integrator And Calculator）。 1949年，加拿大心理学家赫布（D. O. Hebb）提出了关于神经元连接强度 的Hebb规则。Hebb学习规则为神经网络学习算法的研究奠定了基础。
人工神经网络
1 （Artificial Neural Networks, ANN）
裴振奎
peizhk@ 计算机与通信工程学院计算机科学系
教材及参考书
教材及参考书
（1）人工神经网络导论，蒋宗礼编著，高等教育出版社 （2）人工神经网络原理及仿真实例(第2版)，高隽编著，
机械工业出版社
（3）人工神经网络与模拟进化计算(第2版), 阎平凡 、张长水编著
1968年，美国斯坦福大学教授费根鲍姆（E. Feigenbaum）主持开 发出世界上第一个化学分析专家系统DENDRAL，开创以知识为基础的 专家咨询系统研究领域。 1968年，奎廉（J. R. Quillian）提出了语义网络的知识表示方法， 试图解决记忆的心理学模型，后来Simon等人将语义网络应用于自然 语言理解方面取得了很大的成效。 1969年，Minsky出版了《感知机》一书，该书对感知机进行了深入 分析，并且从数学上证明了感知机功能的局限性，即只能解决一阶谓词 逻辑问题，不能解决高阶谓词问题。同时，还发现有许多模式不能用单 层人工神经网络训练，而多层人工神经网络是否可行还很值得怀疑。因 此，人工神经网络的研究由此进入低潮时期，而专家系统的研究进入高 潮。
的绝大部分定理。
1959 年，Minsky和McCarthy在麻省理工学院创建世界上第一个人工智 能实验室。 1959年，McCarthy开发出了著名表处理语言LISP（List Processor） 。IBM公司的格伦特尔（H. Gelernter）研制出平面几何证明程序。 1960年，Simon、Newell和Shaw又一次合作开发了通用问题求解系统 GPS（General Problem Solver）。 1962年，美国工程师威德罗（B. Windrow）和霍夫（E. Hoff）提出了 自适应线性单元Adaline（Adaptive linear element）。人工神经网络 研究的第一次高潮。 1965年，罗伯特（L. G. Roberts）编制了可以分辨积木构造的程序，开 创了计算机视觉的新领域。 同年，美国数理逻辑学家鲁宾逊（J. A. Robinson）提出了与传统演绎法 完全不同的消解法（也称归结原理），掀起了研究计算机定理证明的又一高 潮。
第三阶段——发展和实用化阶段
以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了人工智能研究的战 略思想，开展了以知识为基础的专家咨询系统研究与应用。 在20世纪70年代有不少专家系统被研制开发，如麻省理工学院研制的符 号数学专家系统MACSYMA和自然语言理解系统SHRDLU，诊断和治疗 青光眼病的专家系统CASNET，诊断内科疾病的专家系统INTERNIST， 肾脏病专家咨询系统PIP，DEC公司开发的诊断系统VAX，卡内基-梅隆 大学开发的计算机配置专家系统XCON（RI）和XSEL。 1972年，肖特利夫（E. H. Shortliffe）等人开发了医学诊断专家系统 MYCIN， 1972年，吴兹（W. Woods）研制成功了自然语言理解系统LUNAR。 1973年，法国马赛大学教授考尔麦劳厄（A. Colmerauer）的研究小 组实现逻辑式程序设计语言PROLOG（Programming in Logic）。
1974年，沃博斯（P. J. Werbos）在其博士论文中提出在感知机的基础 上加入隐含层的学习算法，有效解决了多层网络中隐含节点的学习问题。 1975年，Minsky创立了框架理论（Frame Theory） 1975，美国密执根大学教授霍兰德（J. H. Holland）提出了遗传算法。 1976年7月，美国的阿佩尔（K. Appel）等用三台大型计算机，用1200 小时的时间，证明了四色定理。 1977年，Feigenbaum在第五届国际智能联合会议上提出“知识工程”的 概念，人工智能的研究从以基于推理为主的模型转向以基于知识为主的模型 。 1977年，休维特（C. Hewitt）在研究Concurrent Actor Model时就 首次提出了具有自组织性、反应机制和同步执行能力的软件模型，这就是最 初的软件Agent思想。 1977年，我国的吴文俊院士给出了一类平面几何问题的机械化证明理论， 在计算机上证明了一大批平面几何定理。 1979年，由鲍勃罗夫（D. G. Boborow）采用基于框架的设计，实现了 KRL语言（Knowledge Representation Language）。
第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成
1956年夏，美国的达特茅斯（Dartmouth）大学的麦卡锡（J. McCarthy）、哈佛大学的明斯基（M. Minsky）、IBM公司的罗彻斯特（ N. Lochester）和贝尔实验室的香农（E. Shannon）四人共同发起，邀请 IBM公司的摩尔（T. More）和塞缪尔（A. Samuel）、麻省理工学院的塞 弗里奇（O. Selfridge）和门罗索夫（R. Solomonff）、卡内基-梅隆大学 的西蒙（H. Simon）和纽厄尔（A. Newell）等人参加学术讨论班，在一起 共同学习和探讨用机器模拟智能的各种问题。Minsky构建的第一个神经元网 络模拟器SNARC（Stochastic Neural-Analog Reinforcement Computer）、McCarthy的α-β搜索法、以及Simon和Newell的逻辑理 论家程序（Logic Theorist）成为这次研讨会的三个亮点。经McCarthy提 议，决定使用“人工智能”一词来概括这个研究方向。这次具有历史意义的会 议标志着人工智能这个学科的正式诞生，McCarthy也由此被称为“人工智能 之父”。
人工智能的研究目标
远期目标是建立信息处理的智能理论，制造智能机器。智 能机器是指能够在各类环境中自主地或交互的执行各种拟人 任务，与人的智力相当或相近的机器。具体地讲，这就要求 使计算机能够理解人类语言，并能够进行学习和推理。 近期目标是解决制造智能机器或智能系统相关原理和技术 问题，以实现部分智能。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算
1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。