当前位置：文档之家 › 人工智能及专家系统第1章 人工智能概述

人工智能及专家系统第1章 人工智能概述

  • 格式：ppt
  • 大小：1.07 MB
  • 文档页数：10

下载文档原格式

  / 10

合集下载

第1章 人工智能概述_blue

第1章 人工智能概述_blue

3
—— 人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可 能的计算的研究（Winston, 1992）； —— 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行 为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流 和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。 —— Stuart Russell和Peter Norvig则把已有的 一些人工智能定义分为4类：像人一样思考的系 统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、 理性地行动的系强人工智能 哲学家将人工智能的观点分为两类，弱人 工智能和强人工智能，分别认为机器智能 只是一种模拟智能和机器确实可以有真正 的智能。 两种观点进行了争论，出现了不少巧妙的 假想实验，其中中文屋子就是反驳强人工 智能的一个有名的假想实验。
6
中文屋子

1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实 验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。主要说明 某台计算机即使通过了图灵测试，能正确的回答问题，它 对问题仍然没有任何理解，因此不具备真正的智能。

20
1.5.1 基于脑功能模拟的领域划分 1、机器感知（信息输入）。使计算机具有类似于人的感知 能力，能通过“感知”直接从外界获取信息。 可分为机器视觉、机器听觉等分支课题。
相关学科：模式识别（主要集中于图形识别和语音识别）。
2、机器联想。基于内容的联想，与具体存储位置无关。联 想存储技术实现联想。
研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能 (近期目标) ，并运用智能技术解决各种实际问题特别 是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和 更有用，成为人类的智能化信息处理工具，而逐步扩 展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。

13
1.3 人工智能的学科范畴
人工智能已构成信息技术领域的一个 重要学科。当前的人工智能既属于计算机 科学技术的一个前沿领域，也属于信息处 理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及 到智能科学、认知科学、心理科学、脑及 神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、 行为科学、教育科学、系统科学、数理科 学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经 济学等众多学科领域。人工智能实际上是 一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能和专家系统

人工智能和专家系统


2.1 状态空间法
2.1.1 问题状态描述
定义 状态：描述某类不同事物间的差别而引入的 一组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合。 算符：使问题从一种状态变化为另一种状态 的手段称为操作符或算符。 问题的状态空间：是一个表示该问题全部可 能状态及其关系的图，它包含三种说明的集 合，即三元状态（S，F，G）。
子问题1
本
原始问题
子问题集
原
问
子问题n
题
2.2 问题规约法
问题归约表示的组成部分：
一个初始问题描述； 一套把问题变换为子问题的操作符； 一套本原问题描述。
问题归约的实质：
从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题 以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为 一个平凡的本原问题集合。
1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
1.4 人工智能的研究及应用领 域
人工智能的基本技术
2.2 问题规约法
A
A
BCBiblioteka D与图BC
或图
2.2 问题规约法
A
BC
G
DE F
A
N MH
BC D E FG
2.2 问题规约法
2.一些关于与或图的术语
弧线
与节 点
终叶节 点
父节
或节
点
点
A
子节
点
N MH
B
C
D E FG
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。
第1章人工智能概述精品PPT课件

第1章人工智能概述精品PPT课件

智能设备： 包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、设施等。如
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、 控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口 等，都是智能化的。 智能计算机：知识处理功能 智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程： 如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标： 制造智能机器。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 一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性： 人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能
第一章 人工智能概述

第一章 人工智能概述


机视觉的组成部分。
６、机器行为

机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。

机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分 １ 符号智能

符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。

符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。

知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列 知识处理技术。

符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。

符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演

功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问
题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号 推演的方法，实现搜索、推理、学习等功 能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机 器智能。

基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但 它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以 及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也 是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２ 为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研 究人工智能的初衷是为了让计算机（电 脑）同人脑一样具有智能。



§３ 基于应用领域的领域划分
第1章 人工智能概述

第1章 人工智能概述

23
Artificial Intelligence
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能如何发展起来的？ 1.3 人类智能与人工智能关系？ 1.4 人工智能的学派 1.5 人工智能对人类的影响 1.6 人工智能的研究目标 1.7 人工智能研究的基本内容和主要方法 1.8 人工智能的研究与应用领域
7
Artificial Intelligence
人类智能
行为能力（表达能力）
是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。 由感知直接获得的外界信息经过思维加工后的信息， 通过脊髓来控制，由语言、表情、体姿等来实现。
感知--动作方式：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
8
Artificial Intelligence
孕育期（1956年前）
亚里斯多德（公元前384——322）：古希腊伟大的哲学 家和思想家，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然 是演绎推理的最基本出发点。 莱布尼兹（1646——1716）：德国数学家和哲学家，把 形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
2. 人工智能如何发展起来的？
暗淡期（1966——1974）
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大的伤害。 “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 。这样的计算机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
人工智能
人类同样梦想着发明各种智能工具和智能机器，协 助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代 计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用 智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后， 显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可 能。
人工智能1

人工智能1


3 机器学习（Machine Learning） 研究如何使用计算机模拟和实现人类的学习活动。 如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的 性能，这就是学习。
4 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） 利用计算机证明非数值性的结果，即确定它的真 假。主要方法有：自然演绎法、判断法、定理证明器、 人机交互进行定理证明。
人工智能
（Artificial Intelligence，AI ）
刘春阳
智能机器人研究所
第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能(Artificial Intelligence，AI)
1 自然智能：人类所具有的智能行为。 2 智能行为：包括感知、推理、判断、识别、理解、学习 和问题求解等思维活动。 3 人工智能：关于人造物的智能行为。 4 人工智能（学科）： AI的本质问题 研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类 智能活动，以延伸人类智能的科学。
• 人工智能的发展是以硬件与 软件为基础。它的发展经历
了漫长的发展历程。人们从 很早就已开始研究自身的思 维形成，早在亚里士多德(公
元前384-322年)在着手解释和
编注他称之为三段论的演绎 推理时就迈出了向人工智能 发展的早期步伐，可以看作 为原始的知识表达规范。
亚里士多德(公元前384-322年)
– 新的动向——构造化方法
• 第五阶段（90年代初～现在） 数据与网络时代
– 网络给AI带来无限的机会 – 知识发现与数据挖掘 – AI走向实用化
三个重要事件
1
1956年召开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； 1969年召开了第一届人工智能联合会议；
1970年，《人工智能》国际杂志创刊。
人工智能、模式识别与专家系统(PPT 69张)

人工智能、模式识别与专家系统(PPT 69张)

人工智能、模式识别 与专家系统
第一节 人工智能
“智能化”是当前新技术、新产品、新产 业的重要发展方向、开发策略和显著标志， 例如：智能控制（Intelligent Control）、智 能自动化（Intelligent Automation）、智能 管理（Intelligent Management）、……。因 此，人工智能具有广泛的用途。可以说，哪 里有计算机应用，哪里就在用人工智能；哪 里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人 工智能的理论、方法和技术。
录像那样全都记下来，要么把我们的脑子胀爆，要 么我们的脑袋长得比楼房还大。
记忆、归纳推理与信息处理
人类的情感和智能都与我们大脑的记忆 特性密切相关，我们大脑有意识的活动在相 当程度上是记忆活动。探索和认识人脑的记 忆原理是实现人工智能的重要一环，也是电 脑模拟或实现人脑智能的必经之路。任何试 图逃避这一关的做法都不会成功。 电脑科技的高速发展并未导致电脑在智能 化方面有什么进展，其重要原因之一就是电 脑的记忆方式一直停留在它的初始阶段。
记忆、归纳推理与信息处理
利用已有的经验来解决新的问题需要归 纳和推理。人的这种能力是由人脑的记忆构 造决定的。人脑在发育的早期阶段记忆过程 主要是素材和基本经验块堆的建立和积累， 即机械记忆。人脑在成熟阶段记忆过程主要 是经验块堆的关联和重组，即关联记忆。由 关联记忆形成的人脑活动使人的思维模式天 生具有归纳推理能力。经验的重组使人得到 了新的经验，获得了进步。人脑的这种记忆 构造的优点是具有模糊识别和记忆修补能力， 缺点是老的关联成分会因打散而消退 , 即产 生忘却。
人的行为可分为社会行为和个人行为。 智能在人的社会行为中的作用主要是 制定社会规则、探索和发现自然规则以 及选择和套用这些规则。 而智能在人的个人行为中主要是通过 个人情感和意志起作用以处理新鲜感受。
人工智能与专家系统--第一章

人工智能与专家系统--第一章


普通高等院校“十二五”规划教材
1.1 人工智能的定义
1.1.1什么是人工智能 1.1.1什么是人工智能 什么是 “人工智能”一词最早是在1956年达特茅斯会议上被 提出的。该会议就人工智能的可行性和实现方法进行 了一个月的讨论，以后，这个领域就被命名为“人工 智能”。 目前，人工智能尚无统一严格的定义。顾名思义，所 谓人工智能 人工智能就是利用人工的方法在机器（计算机）上 人工智能 实现的智能；或者说是人们用机器模拟人类的智能。 由于人工智能是在机器上实现的，因此又可称为机器 智能。最简单地说，用计算机来表示和执行人类的智 能活动就是人工智能，没有计算机的出现，人工智能 就无法得到应用。
普通高等院校“十二五”规划教材
1.3 人工智能的研究途径Fra bibliotek方法符号主义： 符号主义：（思维理论）符号主义认为人类认知的基 本元素是符号，认知的过程就是符号处理的过程。（ 一阶谓词逻辑） 连接主义： 连接主义：（阈值理论）连接主义认为人类认知的基 本元素是神经元本身。人类的认知过程就是大量的神 经元的整体活动。（研究方法：人工神经网络） 行为主义： 行为主义：（进化理论）由美国麻省理工学院的布鲁 克教授提出的。该理论认为人的本质能力是在动态环 境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命 和繁衍生息的能力，正是这些能力对智能的发展提供 了基础，因此智能是某种复杂系统所浮现的性质。
普通高等院校“十二五”规划教材
1.2 人工智能的发展概况
1．孕育期(1956年之前) 三段论、归纳法、“万能符号”“推理计算”、谓 词演算、数理逻辑和计算、图灵机、第一台电子计算机 2．形成期(1956—1969) 美国达特茅斯人工智能研讨会、逻辑理论机、国际人 工智能联合会议 3．发展期(1970—1979) 世界第一个专家系统、框架理论、人工智能语言 Prolog语言诞生 4. 稳定增长期（1980年以后） Hopfield模型、反向传播学习算法、“深蓝”计算机
第1章 人工智能概述

第1章 人工智能概述

工智能系统，向大家介绍它是什么类型？能提供哪些服务？有 什么特色？
1.4 智能计算系统
1.4.1 智能计算系统概述
❖1. 智能计算系统
▪ 智能计算系统，是智能的物质载体 ▪ 算法或代码本身并不能构成一个完整的智能体，必
须要在一个具体的物质载体上运行才能展现出智能
▪ 智能计算系统包括
• 硬件部分，集成了通用CPU和智能芯片的异构系统
达特茅斯会议部分当事人于 2006年重聚
（左起：莫尔、麦卡锡、明斯 基、塞弗里奇、所罗门诺夫）
1.1.2 人工智能的历史
❖ 3.人工智能的发展历程
1.1.3 人工智能的学派
❖ 1.符号主义学派 ▪ 符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。 ▪ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。 ▪ 符号主义学者在1956年首先采用“人工智能”术语，后 来又发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技 术，并在20世纪80年代取得重大发展。 ▪ 符号主义学派代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。 ▪ 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方 法，即通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然 后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。
开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被
测试者随意提问，进行多次测试后，如果机
器让平均超过30%的参与者做出误判，不能
图灵
辨别出其机器身份，那么这台机器就通过了
测试，并被认为具有人类智能。
1.1.2 人工智能的历史
❖ 2.达特茅斯会议 1956年，麦卡锡、明斯基、香
农、纽厄尔、西蒙、塞弗里奇、 所罗门诺夫、罗彻斯特、塞缪尔 和莫尔，在美国达特茅斯学院召 开了一次为期两个月的“人工智 能夏季研讨会”，从不同学科角 度探讨了人类各种学习和其他智 能特征的基础，以及用机器模拟 人类智能等问题，并首次提出人 工智能的术语。
人工智能与专家系统.pptx

人工智能与专家系统.pptx

❖ （3）通过教育、训练和学习过程，日益丰富自身的知识和 技能，这就是学习的能力。
❖ （4）对变化多端的外界环境条件，如干扰、刺激等作用能 灵活地作出反应，这就是自我适应的能力。
1.4 人工智能的研究领域
❖ 1.4.1 模式识别 ❖ 1.4.2 自动定理证明 ❖ 1.4.3 机器视觉 ❖ 1.4.4 专家系统 ❖ 1.4.5 机器人 ❖ 1.4.6 自然语言处理 ❖ 1.4.7 博弈 ❖ 1.4.8 人工神经网络 ❖ 1.4.9 问题求解 ❖ 1.4.10 机器学习 ❖ 1.4.11 基于Agent的人工智能
1.4.4 专家系统
❖ 智能：从感觉到记忆到思维这一过程，称为 “智慧”，智慧的结果就产生了行为和语言， 将行为和语言的表达过程称为“能力”，两 者合称“智能”，将感觉、去记、回忆、思 维、语言、行为的整个过程称为智能过程， 它是智力和能力的表现。
❖ 智力： 智力（Intelligence)是指生物一般性 的精神能力。指人认识、理解客观事物并运 用知识、经验等解决问题的能力，包括记忆、 观察、想象、思考、判断等。
符号主义（Symbolism ）
❖ 1.一种基于逻辑推理的智能模拟方法。 ❖ 2.物理符号系统假设 ❖ 3.模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人
类认知系统的功能机理，用某种符号来描述 人类的认知过程，并把这种符号输入到能处 理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知 过程。
联结主义（Connectionism ）
1.4.2 自动定理证明（ATP）
❖ 目前是自动推理(AR)体系中发展最好的部分， 它的目的是为使用电子计算机程序来进行数 学定理的证明。对于不同的数学逻辑，它能 够推论出一个定理是正确的，还是不可证明 的，或者错误的。
1.4.3 机器视觉

人工智能1第1章-文档资料


《人工智能技术导论》
解读为：人工智能最基本的技术的入门！
第1篇 概述与工具 第2篇 搜索与求解 第3篇 知识与推理
第4篇 学习与发现 第5篇 感知与交流 第6篇 系统与建造
第1章 人工智能概述 第2章 逻辑程序设计语言PROLOG
第3章 图搜索与问题求解 第4章 基于遗传算法的随机优化搜索
第5章 基于谓词逻辑的机器推理 第6章 基于产生式规则的机器推理 第7章 几种结构化知识表示及其推理 第8章 不确定性知识的表示与推理
17人工智能的应用p1120171难题求解172自动规划调度与配置173机器定理证明174自动程序设计175机器翻译176智能控制177智能管理178智能决策179智能通信1710智能仿真1711智能cad1712智能制造1713智能cai1714智能人机接口1715模式识别1716数据挖掘与数据库中的知识发现1717计算机辅助创新1718计算机文艺创作1719机器博弈1720智能机器人还有书中未提到的
课程：人工智能导论
教材《人工智能技术导论》
廉师友编 西安电子科技大学出版社2002年7月 (第三版)
主要参考书目
1.《人工智能及其应用》，王万良编，高等教 育出版社，2005年3月
2.《人工智能与专家系统 》，尹朝庆等编，中 国水利水电出版社, 2002年1月
3.《人工智能实用教程 》，张仰森等编 ，中国 科学出版集团北京希望电子出版社 2002年5月；
下面是部分学者对人工智能概念的描述， 可以看做是他们各自对人工智能所下的定义。
——人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、 问题求解和学习等的自动化(Bellman，1978年)。
——人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力 的激动人心的新尝试(Haugeland，1985年)。

人工智能及专家系统之人工智能概述(PPT 85张)


第1章 人工智能概述
人工智能的研究目标
远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪
明，能够模拟人类的智能行为。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、思考、分析、决策、预测、理解、 规划、设计和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。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
• • • • • • • • • • 1．3 工智能的技术方案与途径 1．3．1 人工智能的基本技术 1．3．2 人工智能的研究内容 1．3．3 人工智能的研究途径与方法 1．4 人工智能的产生与发展 1．4．1 人工智能的孕育期 1．4．2 人工智能的基础技术研究与形成期 1．4．3 人工智能的发展与应用期(1970年以后 1．4．4 人工智能在我国的发展情况 1．4．5 人工智能的发展趋势与展望
近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度
地实现机器的智能，从而使现有的计算机更灵活、 更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具。
第1章 人工智能概述
1．2．1 人工智能的科学体系
• 一、人工智能的位置
指导科学
交叉科学： 系统科学、思维科学、人体科学
哲学
人工智能
自然 科学
社会 科学
数学
基础科学
第1章 人工智能概述
第1章人工智能概述
敖志刚编制
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
• • • • • • • • • 1．1 人工智能的基本概念 1．1．1 智能 1．1．2 人类智能 1．1．3 人工智能 1．1．4 人工智能的研究目标 1．2 人工智能的科学体系与分支 1．2．1 人工智能的科学体系 1．2．2 人工智能的学科范畴 1．2．3 人工智能的应用领域

人工智能与专家系统

❖ 1.一种基于神经网络及网络间的连接机制与 学习算法的智能模拟方法。
❖ 2.通过大量的非线性并行处理器来模拟人脑 中众多的神经细胞（神经元），用处理器的 复杂连接关系来模拟人脑中众多神经元之间 的突触行为。
行为主义（Evolutionism ）
❖ 1.一种基于“感知——行动”的行为智能模 拟方法。
Hale Waihona Puke 人工智能❖ 顾名思义，人工智能就是人造智能，其英文 表示是“Artificial Intelligence”，简称AI。 当然，这只是人工智能的字面解释或广义解 释。目前的“人工智能”一词是指用计算机 模拟或实现的智能，同时，人工智能又是一 个学科名称。
1.1.2 智能、智力和能力之间的区别与联系
1.2 人工智能的研究学派
❖ 1.2.1 符号主义 ❖ 1.2.2 联结主义 ❖ 1.2.3 行为主义
左脑
❖ 左脑就像个雄辩家，善于语言和逻辑分析； 又像一个科学家，长于抽象思维和复杂计算， 但刻板，缺少幽默和丰富的情感。
右脑
❖ 右脑就像个艺术家，长于非语言的形象思维 和直觉，对音乐、美术、舞蹈等艺术活动有 超常的感悟力，空间想像力极强。不擅言辞， 但充满激情与创造力，感情丰富、幽默、有 人情味。
❖ 2.维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织 系统。控制论把神经系统的工作原理与信息 理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。
1.3 人工智能的研究目标
❖ （1）通过视觉、听觉、触觉等感官活动，接受并理解文字、 图象、声音、语言等各种外界的“自然信息”，这就是认识 和理解世界环境的能力。
❖ （2）通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程， 将感性知识抽象为理性知识，并能对事物运动的规律进行分 析、判断和推理，这就是提出概念、建立方法，进行演绎和 归纳推理、作出决策的能力。

人工智能和专家系统

人是一种智能信息处理系统 物理符号系统的六种基本功能 物理符号系统的假设
推论一 推论二 推论三
1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设
人类的认知行为具有不同层次 认知生理学 认知心理学 认知信息学 认知工程学
1.2 人类智能和人工智能
（111）（333）
（111）（122）
（122）（322）
（322）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
2.3 谓词逻辑法
逻辑语句 形式语言
2.3.1 谓词演算
1. 语法和语义 基逗号 原子公式
子问题1
本
原始问题
子问题集
原
问
子问题n
题
2.2 问题规约法
问题归约表示的组成部分：
一个初始问题描述； 一套把问题变换为子问题的操作符； 一套本原问题描述。
问题归约的实质：
从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题 以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为 一个平凡的本原问题集合。
终叶节点
2.2 问题规约法
不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 全部后裔为不可解的非终叶节点且含有或后 继节点，此非终叶节点才是不可解的。 后裔至少有一个为不可解的非终叶节点且含 有与后继节点，此非终叶节点才是不可解的。
与或图构成规则
梵塔问题归约图
2.2 问题规约法
1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
孕育期（1956年前）
数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等）

《人工智能》读书笔记思维导图


06 第6章 智能算法
目录
07 第7章 分布式人工智 能
08 第8章 机器学习
09 第9章 专家系统
010
第10章 人工智能程 序设计语言
011
第11章 人工智能应 用举例
012 参考文献
全书共分为11章，除第1章人工智能概述外，其余内容划分为四大部分。第一部分为确定性人工智能的三大 基本技术，包括第2,3,4章的知识表示、确定性推理和搜索部分。第二部分包括第5章不确定性人工智能和第6章 的智能算法。第三部分为人工智能的重要研究领域，包括第7章的分布式人工智能，第8章的机器学习，第9章的 专家系统。第四部分为人工智能应用部分，包括第10章的人工智能设计语言和第11章的人工智能的应用举例。
024.Βιβλιοθήκη 状态 空间的盲目 搜索策略03
4.3 状态 空间的启发 式搜索策略
04
4.4 与/或 树的搜索策 略
06
习题四
05
4.5 搜索 性能的量度
第5章 知识的不确定性与不确定 推理
5.1 知识的不确定 性
5.2 不确定推理的 概率基础
5.3 确定性理论 5.4 主观Bayes方法
5.5 证据理论
02
2.2 产生 式表示法
03
2.3 框架 表示
04
2.4 语义 网络表示法
06
习题二
05
2.5 面向 对象表示法
第3章 经典逻辑推理
1
3.1 推理的基 本概念
2
3.2 自然演绎 推理
3
3.3 归结演绎 推理
4
3.4 与/或形 的演绎推理
5
习题三
第4章 搜索策略
01
4.1 问题 求解过程的 形式表示

第一章 人工智能绪论


第一章 人工智能绪论
1.1 基本概念及发展过程 1.2 人工智能的学科范畴 1.2.1 研究的基本内容 1.2.2 研究的核心课题 1.3人工智能的研究目标、 1.2.3 计算机在智能应用 研究途径及研究领域 上与传统应用的区别
13
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
解。
26
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) 定理证明器。它研究一切可判定问题的证明方法。
(4) 计算机辅助证明。它是以计算机为辅助工具，利用机器
的高速度和大容量，帮助人完成手工证明中难以完成的大
量计算、推理和穷举。 5、 自然语言理解 6、 自动程序设计 7、 机器人学 8、 搏奕
学科范畴
研究目标、途径及领域
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
为数理逻辑的产生奠定基础，是现代机器思维设计思想的萌 芽。 (4) 英国逻辑学家布尔创立了布尔代数，在《思维法则》 中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。
(5) 英国数学家图灵1936年提出理想计算机的数学模型，
即图灵机。
10
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
认识，②有效的自动化，③有效的智能拓展，④ 超人的智力，⑤通用问题求解，⑥连贯性ห้องสมุดไป่ตู้谈， ⑦自治，⑧学习，⑨储存信息。
人工智能的研究目标
感知器，平衡感知器，各种智能传感器等。 3．机器行为与行为机器
机器行为，如:自适应、自镇定、自寻优等智能控制、管理、决策 行为，机器人在不确定的、动态环境中的“漫游”行为等。 • 行为机器，如:智能控制器、智能效应器、智能执行机构、智能机 械手、智能机器人等。
人工智能计算机
• 即第五代计算机，它是一种具有直接感知文字、图 象、理解自然语言、进行知识推理和逻辑判断的计 算机，具有能听、能说、能看、能写、能计算、会 规划、会设计、会思考、会推理、会学习等功能。 需配备机器视觉、听觉、感觉与智能电脑。
器证明、机器博弈等。 • 思维机器，如:智能计算机，学习机、推理机、博弈机、逻辑机、
自动机，神经细胞模型、人工神经网络、脑模型等。 2．机器感知与感知机器 • 机器感知，如:文字、图象、物景、声音等模式识别与自然语言理
解；计算机视觉、听觉、触觉等。 • 感知机器，如:文字、图象、声音、语言的识别机、感知机;触觉
1．1 人工智能的基本概念
• 1．1．1 智能
• “智力”：是运用知识解决问题的能力 • “智能”：是指知识的集合与智力的综合(或总和)，
是静态的知识和动态的智力综合所体现的一种能 力。智能具有收集、汇集、选择、理解和感觉信 息的功能。 • 智能过程：感觉、记忆、回忆、思维、语言、自 适应、行为的整个过程。 • 智能的概念是广义的。广义智能包括:人类智能、 人工智能和集成智能。 • 集成智能：是人类智能与人工智能相结合的人-机 系统。
第1章 人工智能概述
• 1．3 工智能的技术方案与途径 • 1．3．1 人工智能的基本技术 • 1．3．2 人工智能的研究内容 • 1．3．3 人工智能的研究途径与方法 • 1．4 人工智能的产生与发展 • 1．4．1 人工智能的孕育期 • 1．4．2 人工智能的基础技术研究与形成期 • 1．4．3 人工智能的发展与应用期(1970年以后 • 1．4．4 人工智能在我国的发展情况 • 1．4．5 人工智能的发展趋势与展望
人工智能程序和通常程序的比较
人工智能程序
通常计算机程序
• 主要是符号处理
主要是数字处理
• 启发式搜索
依靠算法
• 控制结构和知识域相分离 信息和控制联结在
•
一起
• 易于修改、更新和改变 难以修改
• 允许不正确的答案
要求正确的答案
人工智能的研究内容
1．机器思维与思维机器 • 机器思维，如:启发式程序、专家系统、知识工程、机器学习、机
思维的结构模型
•
输入 外部表象
初级处理
记忆 感觉表象
处理 初级处理
输出 外部表象
形象源
形象思维
语言
抽象思维
图1-1 思维的结构模型
感知能力
• 人们通过视觉、听觉、触觉系统等，感知客观 世界，获取感性知识的能力。例如，由眼、耳等 感觉器官接受各种信息(如:文字、图象、物景、声 音、语言等)，产生相应的冲动，沿外周神经传入 中枢神经——脑，通过视觉、听觉中枢等，进行 信息处理、模式识别、语言理等的智能活动的能 力。
思维能力
• 人们通过脑的思维活动(如:记忆、联想、推理、 计算、分析、比较、判断、决策、规划、学习、 探索等)，对各种信息进行加工处理，将感性知识 上升为理性知识。进一步积累与总结经验，形成 概念、建立方法、制订计划、作出决策的能力； 通过推理、论证或分析、计算，求解问题、作出 结论的能力；通过学习、教育或训练、实践，从 而增长知识、丰富经验、促进工作的能力。
第1章 人工智能概述
• 1．1 人工智能的基本概念 • 1．1．1 智能 • 1．1．2 人类智能 • 1．1．3 人工智能 • 1．1．4 人工智能的研究目标 • 1．2 人工智能的科学体系与分支 • 1．2．1 人工智能的科学体系 • 1．2．2 人工智能的学科范畴 • 1．2．3 人工智能的应用领域
行为能力
• 人们通过效应器官(如:手、足以及发音器官 等)，对外界刺激(输入信息)作出反应(输出 信息),采取行动的能力。例如，根据仪表的 显示信息，进行手动操作，或者对用户提 出的问题作出回答或解释等。行为的智能 特性表现在反应的灵活性与适应性。
１．１．３ 人工智能
• 人工智能(AI)是一门研究机器智能和智能机 器的新型的、综合性的、具有强大生命力 的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能 机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩 展人脑从事推理、规划、计算、思考、学 习、等思维活动，解决迄今为止需要人类 专家才能处理好的复杂问题。。
智能。 • ⑶ 智能是多层的。高层智能(思维)、中层智能(感
知)、基层智能(行为)。 • ⑷ 智能是进化的。先天进化(遗传、变异)、后天
进化(学习、知识推理)。 • ⑸ 智能是相对的。不同的主体、客体、时间、空
间、环境、条件有不同智能水平。 • ⑹ 智能是智能系统的整体功能。
1．１．２ 人类智能
• 人类智能通常表现为感知力、观察力、记 忆力、思维能力、语言表达能力、正确行 动的能力等等，基本过程是：感觉→分析→ 判断→决策→行动。它是指人在认识与改造 客观世界的活动中，由思维过程和脑力活 动所体现出的能力。 包括思维能力、感知 能力和行为能力
• 人工智能的困难在于对脑的了解，人脑仅重1500 克 ， 神 经 元 1011 与 银 河 系 中 的 星 星 差 不 多 ， 记 忆 1015比特信息。对脑的模拟研究、在于对脑的功能 模拟和思维模拟。
人工智能的研究目标
索罗门的人工智能目标: ①对智能行为有效解释的理论分析； ②解释人类智能； ③构造智能的人工制品。 李艾特和费根鲍姆的人工智能目标:即①理解人类的
•
智能信息论
广义智能信息系统论
广义智能论
智能系统论
感 思 行智 智 智 感 思 行 知 维 为能 能 能 知 维 为 信 信 信普 层 进 系 系 系 息 息 息存 次 化 统 统 统 论 论 论论 论 论 论 论 论
智能的共性
• ⑴ 智能的基本要素是“知识”。 • ⑵ 智能是普遍存在的。人、动物、机器都可能有