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人工智能之智能科学 高级人工智能 史忠植ppt课件

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人工智能之智能科学 高级人工智能 史忠植ppt课件

人工智能之智能科学 高级人工智能 史忠植ppt课件

.
13
布尔逻辑
1848 George Boole The Calculus of Logic
chocolate nuts
mint
chocolate and nuts and mint
.
14
ENIAC出现
1945 ENIAC The first electronic digital computer
.
18
人工智能的发展
分布智能和机器学习
➢ 1992: 日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWC计划（Real World Computing Project）
➢ 1993: Shoham提出AOP,Agent-Oriented Programming
➢ 1995: Vapnik提出SVM
➢ 1996:中科院计算所多主体系统MAPE
.
4
对信息技术发展态势的看法
➢ 信息技术仍处在蓬勃发展期，20 年内仍然是第 一技术。在信息理论方面特别是借鉴脑科学成果 的智能技术还处于起步阶段。
➢ 以编程方式工作的数字电子计算机技术已相当成 熟，今后20年主要是应用与集成方面的创新。
➢ 计算机技术的创新主要体现在系统级，系统级的 创新包括大量的原始性创新。
Model)
➢ 1959: MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）
.
17
人工智能的发展
知识工程时期
➢ 1981: 日本政府宣布日本五代机（first-generation computer）计划（即智能计算机）
➢ 1982: John Hopfield 掀起神经网络的研究
➢ 1983: MCC （Microelectronics and Computer Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任）

高级人工智能 PPT课件

高级人工智能 PPT课件
高级人工智能 PPT课件
教学安排
学时、学分 32、2
考核形式 平时成绩+笔试
2020/8/5
2
AI学科体系分为三个层次
人工智能理论基础
数学基础:离散数学,模糊数学
思维科学理论:认知心理学,逻辑或抽象思维学,形象 或直感思维学
计算机工程技术:硬件,软件技术
人工智能原理
知识的获取与学习,知识的表达,知识的使用。
2020/8/5
10
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生
AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
2020/8/5
11
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生
AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
2020/8/5
12
AI的产生
人们对“数据世界”的需求进而发展到 对“知识世界”的需求而产生的。
2020/8/5
4
一些人工智能的站点
北邮人工智能 http://202.112.108.158/ 东大语言所 / 南大AI的FTP ftp:/// KDD论坛 / 教育网数据库：
SDOS检索 / Kluwer电子期刊 / 郑州大学文献库
http://202.197.191.1/cjndocs/cajxk.html
2020/8/5
5
一些人工智能的站点
学位论文检索系统
美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了
《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞
生。
2020/8/5
18
ＡI的发展历史（4）
基本技术的研究与形成阶段(50年代到 60年代后期): 1956年提出了“Artificial Intelligence（人

高级人工智能第十一章-PPT精品

高级人工智能第十一章-PPT精品
➢ 2019年10月中下旬在浙江舟山召开第4届中国粗糙集与软计算 学术研讨会
➢ 2019年8月1日至5日在鞍山科技大学召开第五届中国Rough集 与软计算学术研讨会（CRSSC2019）
➢ 2019第六届中国粗糙集与软计算学术研讨会在 浙江师范大学
2020/2/28
高级人工智能 史忠植
8
研究现状分析
社, 2019 ➢ 史忠植. 知识发现. 北京: 清华大学出版社, 2019 ➢ 苗夺谦//王国胤//刘清//林早阳//姚一 豫. 粒计算--过去现在与
展望. 科学出版社, 2019
2020/2/28
高级人工智能 史忠植
10
二、 知识分类
➢ 基本粗糙集理论认为知识就是人类和其他物种所固有的分类能力。 ➢ 例如，在现实世界中关于环境的知识主要表明了生物根据其生存观来对
高级人工智能 史忠植
5
粗糙集的研究
粗糙集理论的主要优势之一是它不需要 任何预备的或额外的有关数据信息。自提出 以来，许多计算机科学家和数学家对粗糙集 理论及其应用进行了坚持不懈的研究，使之 在理论上日趋完善，特别是由于20世纪80年 代末和90年代初在知识发现等领域得到了成 功的应用而越来越受到国际上的广泛关注。
IN I( S B ) { D x ,x '( ) U 2 | a B ,a ( x ) a ( x ')}
wrehlaetrieonIN. DIS(B) is called the B-indiscernibility

Iinf d(ixs,cxe')r nibIleNfIrS oD (B m)e,athchenotohbejer cbtys
避免了主观因素的影响。
2020/2/28

高级人工智能分布智能.ppt

高级人工智能分布智能.ppt

Beijing!
2021/2/20
史忠植 高级人工智能
4
MAGE简介
多主体环境MAGE
Multi-AGent Environment
目标
面向主体的软件开发、集成和运行环境
功能
实现基于主体的应用集成（软件重用的最佳解决方案）
主要特点
分布式计算平台 多种软件重用方案 多种主体生成方式 图形用户界面、强大的管理功能 丰富的行为模板、主体行为调度模型
2021/2/20
UML史中忠植用例高包级人的工抽智象能 语法
12
UML中的表示法(静态语义)
模型结构成分之间的约束（即静态语义）是通过OCL语言描述的规 则表示的。
例如：Actor只能与UseCase、Subsystem和Class发生关联，并 且关联是二元的。此约束表示如下：
self.associations -> forAll (a | a.connection -> size = 2 and a.allConnections -> exists(r |
Plug-INs Reasoning Negotiation Co-Operation
others
7
情感智能主体结构
传感器
信念
规划 情感推理机
环境
2021/2/20
情感知识库
效应器
意图
史忠植 高级人工智能
理性推理机 愿望
8
主体工作周期
2021/2/20
史忠植 高级人工智能
9
主体统一建模平台AUMP
Sensor
Agent kernel Engine
Function Module Interface

高级人工智能ppt课件

高级人工智能ppt课件
2018/10/24 5
一些人工智能的站点




学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点： 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /

2018/10/24
13
第一章 人工智能概述

AI的定义
AI的产生 AI的发展历史



AI研究的特点
AI的研究内容
14

2018/10/24
第一章 人工智能概述

AI的定义
AI的产生 AI的发展历史



AI研究的特点
AI的研究内容
15

2018/10/24
ＡI的发展历史（1）
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384322），给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根） （1561-1626），系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨） （1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想， 把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机

教材及主要参考书
主要教材：
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用（第三版）》(研究生用书), 北京:清华大学出版社，2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京：机械工业出版社，1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京：清华大学出版社,2003

高级人工智能-史忠植08年出版PPT-7

高级人工智能-史忠植08年出版PPT-7
Artificial Intelligence
Expert System: 8
概述( ) 概述(5)
Graduate University , Chinese academy of Sciences.
专家系统开发工具 人工智能语言:LISP,Prolog, C/C++,Java 专家系统外壳:又称为骨架系统,从成功应用的专家系统演变而来的.如 : MYCIN-------------------->E-MYCIN PROSPECTOR的知识获取系统----->KAS 通用型专家系统工具: OPS系列,CLIPS(JESS):规则型 ART:规则+框架 专家系统开发环境:ES开发的工具包,提供多种方便的构件
专家系统的基本结构(2) 专家系统的基本结构
Graduate University , Chinese academy of Sciences.
知识库是问题求解所需要的领域知识的集合,包括基本事实 知识库是问题求解所需要的领域知识的集合, 规则和其他有关信息. ,规则和其他有关信息.知识的表示形式可以是多种多样的 包括框架,规则,语义网络等等. ,包括框架,规则,语义网络等等. 推理机是实施问题求解的核心执行机构,它实际上是对知识 推理机是实施问题求解的核心执行机构, 进行解释的程序,根据知识的语义, 进行解释的程序,根据知识的语义,对按一定策略找到的知 识进行解释执行,并把结果记录到动态库的适当空间中. 识进行解释执行,并把结果记录到动态库的适当空间中.推 理机的程序与知识库的具体内容无关, 理机的程序与知识库的具体内容无关,即推理机和知识库是 分离的,这是专家系统的重要特征.它的优点是对知识库的 分离的,这是专家系统的重要特征. 修改无须改动推理机, 修改无须改动推理机,但是纯粹的形式推理会降低问题求解 的效率.将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法. 的效率.将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法.

人工智能ArtificialIntelligence第五章-PPT精选

人工智能ArtificialIntelligence第五章-PPT精选
2019年，Vapnik出版了“统计学习理论”一书。
对PAC的研究是一种理论性，存在性的；Vapnik的 研究却是构造性的，他将这类研究模型称为支持向量 机SVM（Support Vector Machine）。
2019/12/7
史忠植 人工智能： 机器学习
10
机器学习概述
机器学习的研究方法
1、演绎学习 ：是一种常规的逻辑推理方法。其推理的过程就是从 公理出发，经过逻辑变换，推导出结论。
5、强化学习：又称激励学习，是从环境到行为映射的学习，以使奖 励信号函数值最大。
6、进化学习：是研究利用自然进化和适应思想的计算系统。
2019/12/7
史忠植 人工智能： 机器学习
11
内容提要
5.1 机器学习概述 5.2 归纳学习 5.3 类比学习 5.4 统计学习 5.5 强化学习 5.6 进化计算 5.7 群体智能 5.8 知识发现 5.9 小结
– 经验学习：归纳学习依赖于经验数据
– 基于相似性的学习：归纳学习依赖于数据间的相似形
• 归纳的操作：
– 泛化(Generalization)：扩展某假设的语义信息，使其能够包 含更多的正例
– 特化(Specialization)：泛化的相反操作，用于限制概念描述 的应用范围
2019/12/7
史忠植 人工智能： 机器学习
–学习单个概念：由系统提供的某个概念的正例和反 例，只要求系统归纳出一个概念的描述规则
–学习多个概念：要求归纳出多个相互独立的概念 –学习执行多步任务：执行环节使用一个操作序列去
完成任务，即执行环节进行任务规划。因此，归纳 出的规则应该是进行任务规划的规则
2019/12/7
史忠植 人工智能： 机器学习

人工智能之智能科学高级人工智能史忠植

人工智能之智能科学高级人工智能史忠植

统的有效控制，提高了生产效率和安全性。
史忠植对人工智能发展的贡献
推动人工智能技术进步
培养优秀人才
史忠植教授在人工智能领域的研究成 果不仅提高了技术水平，还为该领域 的发展提供了新的思路和方法。
史忠植教授在人工智能领域培养了一 大批优秀人才，这些人才在国内外学 术界和工业界都取得了杰出成就。
促进人工智能应用普及
史忠植教授的研究成果在实际应用中 取得了显著效果，推动了人工智能技 术的普及和应用。
史忠植对智能科学的推动与影响
引领智能科学研究方向
史忠植教授的研究成果为智能科学的发展指明了方向，引领了该领域的研究潮流。
促进智能科学与多学科交叉融合
史忠植教授的研究成果将智能科学与计算机科学、控制科学、心理学等学科进行了深度融 合，推动了多学科交叉研究的进展。
自主智能系统
具备自主感知、决策、执行和学习能力，能 够独立完成复杂任务的系统。
智能机器人
结合传感器、控制器和执行器等硬件设备， 实现人机交互和自主行动的机器人系统。
04
史忠植的贡献与影响
史忠植的主要研究成果
01
提出基于知识的智能系统框架
史忠植教授在人工智能领域最早提出基于知识的智能系统框架，将知识
专家系统
利用专家知识和推理规则进行问题求 解的系统，能够提供专业领域的咨询 和服务。
知识工程
研究如何获取、表示、存储、检索和 应用知识的科学，是人工智能领域的 重要分支。
人工神经网络与深度学习
人工神经网络
模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，通过训练不断优化网络参数，实现复杂的数据处理和模式识别。
获取、推理、学习和问题求解等智能活动统一于一体，为后续的智能系

AAI06归纳学习 高级人工智能 史忠植PPT课件

AAI06归纳学习 高级人工智能 史忠植PPT课件

12.11.2020
史忠植 高级人工智能
18
选择型泛化规则
(7) 将合取转换为析取规则 F1 & F2 ::> K |< F1 F2 ::> K 其中F1,F2为任意描述。
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
19
选择型泛化规则
(8) 扩充量词范围规则 x,F[x] ::> k |< x, F[x] ::> k (I1)x,F[x] ::> K |< (I2)x, F[x]::> K 其中I1,I2是量词的域（整数集合）， 且I1 I2
15
选择型泛化规则
(3) 扩大引用范围规则
CTX & [L = R1] ::> K |< CTX \& [L = R_2] ::> K 其中R1 R2 DOM(L), DOM(L) 为L的域，L是一个项， Ri是L取值的一个集合。
(4) 闭区间规则
CTX & [L = a] ::> K
CTX & [L = b] ::> K
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
17
选择型泛化规则
(6) 将常量转换为变量规则
F[F[x]
其中F[x]是依赖于变量x的描述符，a,b, …, i是常量。
对于描述F[x], 若x的某些值(a,b, … , i)使F[x]成立，
则可得到假设：对于x的所有值，F[x]成立。
第六章 归纳学习
中科院计算所
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
1
内容提要
6.1 归纳学习的逻辑基础 6.2 偏置变换 6.3 变型空间方法 6.4 AQ归纳学习算法 6.5 产生与测试方法 6.6 决策树学习 6.7 归纳学习的计算理论 6.8 支持下向量机

高级人工智能AdvancedArtificialIntelligence-PPT精品

高级人工智能AdvancedArtificialIntelligence-PPT精品

2019/11/21
史忠植 高级人工智能
11

约束传播修改算法
REVISE(Vi,Vj)
1 DELETE false;
2 for each x Di do
3 if there is no such yj Dj
4 such that(x,yj) is consistent,
5 then
6
delete x from Di;
分类：
根据分类模型对数据集合分类。分类属于有导师学习，一般 需要有一个训练样本数据集作为输入。
聚类：
根据数据的不同特征，将其划分为不同的类。无导师学习
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
38
知识发现的任务(2)
相关性分析：
发现特征之间或数据之间的相互依赖关系 关联规则
偏差分析：
I3
解释学习的空间描述
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
32
8.3 解释泛化学习方法
解释泛化学习问题：
已知： • 目标概念 • 训练例 • 领域理论 • 可操作性标准
欲求：
• 训练实例的泛化，使之满足以下条件
1) 是目标概念的充分概念描述
2019/11/21 2) 满足可操史作忠植性高标级人准工智能
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
3
智能
符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求
解。也即所谓的传统人工智能。
计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，
进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊
系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在
计算智能。
2019/11/21

aai12人工生命高级人工智能史忠植精品PPT课件

aai12人工生命高级人工智能史忠植精品PPT课件

高级人工智能 史忠植
4
人工生命
定义3
在人工生命中的所有存在或将会存在的事 物中，我们至少可以说这一领域从总体来 说，代表了一种尝试，就是加重了生物学 中合成理论的分量。
2020/10/11
高级人工智能 史忠植
5
人工生命
定义4
人工生命模型有足够强大的功能来获取复 杂系统中更多的认知。这种方式较之自然 系统更容易被操纵、重复和精确控制实验 。
Synthesis of Living Systems ）Reed College, Portland,
Oregon, USA .1-6 August 2000
"Looking Backward, Looking Forward" 6th International Conference on Artificial Life 4th International Conference on Artificial Life 3rd International Conference on Artificial Life 2nd International Conference on Artificial Life 1st International Conference on Artificial Life, 1987
2020/10/11
高级ificial Life (MIT Press) Adaptive Behavior (MIT Press) Artificial Life and Robotics (Springer Verlag) Advances in Complex Systems (formerly Journal of Complex Systems) (Editions Hermes) Biological Cybernetics (Springer Verlag) Complexity (Wiley) Cybernetics & Systems Analysis (Plenum) Evolution (Society for the Study of Evolution) Evolution of Communication (John Benjamins Publishing Co.) Evolutionary Computation (MIT Press)

高级人工智能-史忠植08年出版PPT-113

高级人工智能-史忠植08年出版PPT-113

Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 13
遗传算法(11)
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
简单遗传算法一般采用的是旋转盘方法来产生个体 的再生数： 每一个个体对应于旋转盘中的一个以圆心为中心 的扇形区域，区域角度为：2fi/ fi 然后随机产生一个0到2的值，根据该值所对应 的区域，再生一个个体，知道产生的个体数目到 达所需要的数目，从而生成下一代的群体。
• 常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。
Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 8
遗传算法(6)
•
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
遗传算法的准备工作：
1. 确定表示方案;
Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 5
遗传算法(3)
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
遗传算法与自然进化的比较
自然界 染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype) 遗传算法 字符串 字符，特征 特征值 字符串位置 结构 参数集，译码结构
• • • 复制: 把现有的个体字符串复制到新的群体中。 杂交: 通过遗传重组随机选择两个现有的子字符串, 产生新的字符串。 变异: 将现有字符串中某一位的字符随机变异。
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.
26
心理学
格式塔（Gastalt）心理学是20世纪初叶德国一群实验心理学家开始的运动，
开创先锋是韦特海姆(Max Wertheimer)、考夫卡(Kurt Koffka)和柯勒(Wolfgang
Kohler)。他们强调研究复杂的心理现象，而这些现象有时是很难用客观的术语和
客观的方法加以描述的。格式塔心理学认为经验或行为的本身是不可分解的，每
.
27
心理学
认知心理学是用信息加工过程来解释人的复杂行为，它吸收了
行为主义和格式塔心理学的有益成果。认知心理学也认为复杂的现
象总要分解成最基本的部分才能进行研究。当给被试刺激时，他要
依靠头脑中的经验才能决定做出什么反应。所谓经验，包括机体的
状态和记忆存储的内容。因此，刺激和被试当前的心理状态这二者
层次认知过程的基础。知觉过程是从那里开始的？外在物理世
界的哪些变量具有心理学的知觉意义？作为知觉的计算模型计
算的对象是什么？
现有脑成像技术的时间、空间分辨能力将大幅度提高，新
.
15
人工智能的发展
➢ 1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.”提 出图灵测试 Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 433-460
➢ 1955: Newell, Shaw 和Simon 开发了IPL-11
共同决定着被试作出什么反应。下面我们将要详细介绍认知心理学
产生的背景，为认知科学的形成奠定了基础。
.
28
认知科学
认知科学是探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的
过程。具体地说，认知科学是研究人类的认知和智力的本质和规律
的前沿科学。认知科学研究的范围包括知觉、注意、记忆、动作、
语言、推理、思考、意识乃至情感动机在内的各个层面的认知活动。
➢ 知识的数学理论 ➢ 逻辑基础
➢ 知识模型
➢ 知识挖掘
➢ 知识共享等
.
22
脑科学
脑科学从分子水平、细胞水平、行为水 平研究脑结构, 建立脑模型，揭示自然智能机 理和脑本质。
硬件系统
.
23
心理学
心理学是研究心理现象的科学。
普通心理学研究心理现象的一般规律。
专门研究心理活动的不同过程和心理特征的不同方面的有感觉
.
13
布尔逻辑
1848 George Boole The Calculus of Logic
chocolate nuts
mint
chocolate and nuts and mint
.
14
ENIAC出现
1945 ENIAC The first electronic digital computer
.
3
科学发展大趋势
20世纪末, 生物信息学
生物信息学是采用信息科学、计算机科学、生物数学、比较 生物学等学科的观点和方法对生命的现象及其组成分子(核酸、蛋 白等)进行研究，主要是研究生命中物质的组成、进化、结构与功 能的规律、以及这些物质在生命体中能量和信息的交换或传递。 该学科以计算机和生物电子设备为工具，对生物信息进行提取、 储存、加工和分析，用信息理论技术及生物数学的方法去理解和 阐述生物大分子的存在和生命价值，最终对它们进行各种处理与 应用。
的工作。
.
10
智能机器
5thc B.C. Aristotelian logic invented 1642 Pascal built an adding machine 1694 Leibnitz reckoning machine
.
11
智能机器
1834
Charles Babbage’s Analytical Engine
The picture is of a model built in the late 1800s by Babbage’s son from Babbage’s drawings.
.
12
20世纪初的数学基础
1900 Hilbert’s program and the effort to formalize mathematics
1931 Kurt Gödel’s paper, On Formally Undecidable Propositions
1936 Alan Turing’s paper, On Computable Numbers with an application to the Entscheidungs problem
动心理学等。
.
24
心理学
最近几十年来，对复杂行为的理论主要有三个派别： ➢ 新行为主义 ➢ 格式塔心理学派 ➢ 信息加工学派
.
25
心理学
新行为主义强调客观的实验方法，要求对实验严格加以控制， 它的方法是操作主义的，也就是说其结果能被别人重复。行为主义 把复杂的心理现象化为各个简单部分，并研究比较简单的初级的现 象，也就是所谓的还原主义。
➢ 1996: DARPA启动HPKB计划
军事上的“Grand Challenge”问题分析和求解
➢ 1997: IBM 深蓝II (Deep Blue)击败Garry Kasparov
➢ 2000:中科院计算所多主体环境MAGE,知识发现系统MSMiner
.
19
人工智能的困惑
人工智能困难：
➢ 知识的复杂性
.
4
对信息技术发展态势的看法
➢ 信息技术仍处在蓬勃发展期，20 年内仍然是第 一技术。在信息理论方面特别是借鉴脑科学成果 的智能技术还处于起步阶段。
➢ 以编程方式工作的数字电子计算机技术已相当成 熟，今后20年主要是应用与集成方面的创新。
➢ 计算机技术的创新主要体现在系统级，系统级的 创新包括大量的原始性创新。
Model)
➢ 1959: MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）
.
17
人工智能的发展
知识工程时期
➢ 1981: 日本政府宣布日本五代机（first-generation computer）计划（即智能计算机）
➢ 1982: John Hopfield 掀起神经网络的研究
➢ 1983: MCC （Microelectronics and Computer Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任）
.
16
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 （ Perception
.
5
技术浪潮
➢ 天文学（天问）推动农业、航海业 ➢ 物理化学（物问）推动能源、材料、信息技术 ➢ 生物学（命问）推动基因农业和基因药物 ➢ 脑科学（脑问）推动下一轮智能技术浪潮
.
6
技术创新浪潮的经济长波规律 （康德拉捷夫）
水力 纺织 铁
蒸汽 铁路 钢
创 新 步 伐
178 1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝说下在MCC开始Cyc的研究
➢ 1986: Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection Machine) ➢ 1987: LISP机器市场开始暗淡 ➢ 1988: 386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美
Ada writes of the engine, “The Analytical Engine has no pretensions whatever to originate anything. It can do whatever we know how to order it to perform.”
中国科学院研究生院
智能科学
史忠植 shizz@
中国科学院计算技术研究所
.
1
内容提要
➢ 科学发展的大趋势
➢ 人工智能的困惑
➢ 知识科学
➢ 脑科学
➢ 心理学的研究
➢ 认知科学
➢ 智能科学 基本科学问题
➢ 展望
.
2
科学发展的大趋势
➢ 学科结构重心: 从物理科学转到生命科学 ➢ 跨学科综合研究滋生新科学 ➢ 社会的迫切需要
Information Processing Language
第一个AI语言，能够处理概念
➢ 1956: CIA 资助GAT项目（Georgetown Automatic Translation ）
➢ 1956: Newell, Shaw和Simon的 “The Logic Theorist”
用IPL开发 ，证明命题逻辑的命题
60年
铁路化
第二次浪潮 1900
55年
.
电 化学品 内燃机
石油化学 数字网络
电子
软件
航空
新媒体
电气化 电子化 数字化
第三次浪潮
1950
50年
第四次浪潮 第五次浪潮
1990 1999 2020
40年
30年
7
对21世纪技术创新浪潮长波的猜想
数字网络 软件 新媒体
生物基因 （蛋白质） 纳米材料
脑科学 智能技术
为了使信息向知识的转变由盲目走向自觉、由经验走向科学，我们
必须研究和理解人类知识的认知结构及其过程。
软件系统
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智能科学
人工智能