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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。

2019-华中科技大学人工智能及其应用第一章绪论-文档资料

2019-华中科技大学人工智能及其应用第一章绪论-文档资料
图灵测试也受批评
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,而不测试 感知技能或要实现手工灵活性所需要的能力。 这都是人类智能的重要组成部分
有人提出，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
亚里士多德就提出了推理的三段论,使用了 假言推理法的演绎推理形式
2019/4/26
7
第一章 人工智能概述
ＡI一直在被探索（1）
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
1956年, McCarthy（麦卡锡）——人工智 能之父，等人提出了“Artificial Intelligence （人工智能）”
50年代初开始有了符号处理。（搜索法）。 机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。
2019/4/26
9
第一章 人工智能概述
ＡI一直在被探索（3）
60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求 解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。
2019/4/26
14
第一章 人工智能概述
智能的生物和社会模型
西方哲学的传统中，把逻辑作为知识表示的 依赖性，把逻辑推理作为智能推理的首要机 制
一些批评者开始探索新的智能模型，智能行 为的社会模型。与基于逻辑的方法相反，连 接主义通过对人类大脑结构建模来实现智 能——神经模型
一应用生物进化原理来寻找困 难问题的解

人机工程学绪论[1]

人机工程学绪论[1]

二、人机学的研究对象和领域
生产、生活中，存在的问题比比皆是： 公共盥洗间的水池龙头 老式火车车厢的窗户 双肩背书包 叫壶 阅览室里的座位 全聚德招牌和车船码头时刻表的字体 生产线 上弹性悬挂的螺丝刀 可以自动录节目的录象机 …… 上面所举的例子，涉及的问题类型就很多了。
从所研究和应用的问题类型或领域来看，大体 可分列如下：
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人机工程学绪论[1]
3）显示装置的设计与布置
仪表（尺寸、形式、颜色、字符、排列、 位置）、跟踪控制、视觉特性
4）控制装置的设计与布置
控制器（按钮、旋钮、操纵杆、键盘、…） 尺寸、形状、布置
5）人的操作力、操作速度、频率和方法
6）人的解剖、生理特性与产品设计
7）人的自然行为倾向与产品设计 （水压机、 水龙头、…）
人机工程学绪论
PPT文档演模板
2020/11/9
人机工程学绪论[1]
第一章 人机工程学概论
宜人设计、人性化设计的理念大家应该熟悉，今天我 们所要学习的内容与上述理念有什么联系呢？
问题： 1. 什么是人机工程学? 2. 人机工程学研究什么内容或问题？ （人机工程学研究的对象是什么？） 3. 人机工程学的研究方法是什么？ 4.人机工程学与宜人设计、人性化设计 5.人机工程学与鞋靴设计的关系？ ……..
从定义看 §对象： 与机器（广义）设计有关的解剖
学、生理学、心理学工作对象是 机器上与人（直接）相关的“人机 界面” § 目的：安全、舒适、高效 § 内容：人-机-环境的最佳匹配、系统优化
2000年
§ 人机工程学是研究系统中人和其他组成部 分之间的交互关系的一门学科，并运用其 理论、原理、数据和方法进行设计，以优 化系统的功效和人的健康幸福（well-being） 之间的关系。

第1章机器人控制技术绪论

第1章机器人控制技术绪论
1953年研制成功能按照模型轨迹做切削动作的多轴数控铣床。
1954年 “可编程”“示教再现”机器人
美国人George C. Devol设计制作了世界上第一台机器人实验装置，并发 表了题为《适用于重复作业的通用性工业机器人》的文章。
2019/7/23
智能与控制工程研究所
7
60年代 机器人产品正式问世，机器人技术开始形成
机器人原理及控制技术
Principle and Control Techniques of Robot Manipulators 黄心汉
华中科技大学控制科学与工程系
章节安排
第一章 绪论 第三章 运动学方程 第五章 微分变换 第七章 控制 第九章 静态力
第二章 齐次变换 第四章 逆运动学方程 第六章 动力学 第八章 运动轨迹 第十章 力控与顺应控制
1960年美国“联合控制公司”（Consolidated Control）根据Devol的专利 技术，研制出第一台真正意义上的工业机器人，并成立了Unimation公司， 开始定型生产名为Unimate的工业机器人。
两年后，美国“机床与铸造公司”（AMF）也生产了另一种可编程工业 机器人Versatran。
随着机器人技术的飞速发展和信息时代的到来,机器人所涵盖的内 容越来越丰富，机器人的定义也不断充实和创新。下面给出一些有 代表性的定义。
2019/7/23
智能与控制工程研究所
10
国际和国外相关组织的定义
国际标准化组织（ISO）的定义：机器人是一种自动的、位置可控的、 具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助可编 程序操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务。
综合诸家的解释，概括各种机器人的性能，我们认为可以按以下 特征来描述机器人：

人工智能原理及其应用 ppt课件

人工智能原理及其应用 ppt课件
知识的属性真假性与相对性不确定性矛盾性和相容性可表示性与可利用性第二章知识表示叙述性知识如问题当前状态和目标状态等过程性知识如引起状态改变的操作算子等控制性知识如从多个操作中选择最佳操作的知识等第二章知识表示叙述性知识过程性知识控制性知识例
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型，目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用， 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。

人工智能及其应用完整版本ppt课件

人工智能及其应用完整版本ppt课件

精选ppt
32
2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
•数据结构介绍
（111）（333）
•思考题：四圆盘问题
（111）（122） （122）（322）
（）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
精选ppt
精选ppt
19
解题过程
将原始问题归约为一个较简单问题集合 将原始梵塔难题归约（简化）为下列子
难题
– 移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题 – 移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题 – 移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题
详细过程参看下图
精选ppt
20
2.2 问题规约法
解题过程（3个圆盘问题）
123
123
叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径
代价 用c（ni，nj）来表示从节点ni指向节点nj
的那段弧线的代价。两点间路径的代价等于连
接该路径上各节点的所有弧线代价之和.
精选ppt
6
图的显示说明 对于显式说明，各节点及其具
有代价的弧线由一张表明确给出。此表可能列出 该图中的每一节点、它的后继节点以及连接弧线 的代价
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。
精选ppt
18
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction Description）
梵塔难题
1
2
3
A B C
思考：用状态空间法有多少个节点？为什么？

人工智能导论--第一章_绪论


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。 智能是多种能力的综合：

感知能力：人类获取外界信息的基本途径 行为能力：对感知到的外界信息的反应，包含：

人工智能导论
骆炎民 lym@
为什么要研究人工智能

普通计算机智能低下，不能满足社会需求。

研究人工智能也是当前信息化社会的迫切 需求。 智能化是自动化发展的必然趋势。 研究人工智能，对人类自身智能的奥秘也 提供有益帮助。


第一章绪论



人工智能—Artificial Intelligence是一门关 于理解人类智能内在机制，并在机器上予 以实现的科学。 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。
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应


推理能力：根据当前掌握的信息，得出适当结论的能 力 问题求解能力： 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力：与他人交往的能力 创造力：智能中最难以理解和实现的部分
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：
人工智能的学科范畴
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。

人工智能技术及应用课件pptx

无人驾驶汽车 利用传感器、计算机视觉等技术实现车辆自主导航和驾驶。
无人机配送
通过无人机进行快递、外卖等配送服务，提高配送效率。
智能医疗与健康管理
远程医疗
通过互联网技术实现远 程诊断和治疗，缓解医 疗资源紧张问题。
健康管理
利用可穿戴设备和大数 据分析技术，对个人健 康进行监测和管理。
医疗机器人
在手术、康复等领域提 供辅助和支持，提高医 疗质量和效率。
自动驾驶
利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术，实现车辆在复杂交 通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗
通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗 效率和准确性。
智能家居
将人工智能技术应用于家居设备，实现远程控制、语音识别、智能推 荐等功能，提高家居生活的便捷性和舒适性。
02
机器学习技术
句法分析的方法
基于规则的方法和基于统计的方法等。
语义理解
1 2
词汇的语义 研究词汇所表达的概念、属性、关系等语义信息。
句子的语义 研究句子所表达的命题、事件、行为等语义信息。
3
篇章的语义 研究篇章的结构、主题、观点等语义信息。
信息抽取
01
命名实体识别
识别文本中的人名、 地名、机构名等命名 实体。
图像增强
03
改善图像质量，提高图像清晰度 和对比度等
04
图像分割
将图像分割成具有相似性质的区 域，如语义分割和实例分割
图像生成
生成与训练数据类似的新图像， 如GANs（生成对抗网络）
目标检测与跟踪
目标检测
01
在图像或视频中定位并识别目标对象，如Faster R-CNN、
YOLO等

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 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
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图灵测试也受批评
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,而不测试 感知技能或要实现手工灵活性所需要的能力。 这都是人类智能的重要组成部分
有人提出，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
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（18151864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的 思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。
2020/10/26
8
第一章 人工智能概述
ＡI一直在被探索（2）
英国数学家Turing(图灵)（19121954）,1936年提出了一种理想计算机的数 学模型（图灵机），1950年提出了图灵试 验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。
《人工智能及其应用》（第二版），蔡自兴 等，2019年，清华大学出版社
2020/10/26
3
第一章 人工智能概述
AI的定义 AI研究的历史基础 AI的发展历史 AI研究的特点 AI的研究内容
2020/10/26
4
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，不同学派有不同的 观点。这主要是因为智能本身并没有被完善的定义 和理解
2020/10/26
19
第一章 人工智能概述
ＡI的研究内容（1）
理论
知识的模型化和表示方法 各种推理方法 启发式理论搜索 人工智能系统结构及语言 机器学习
2020/10/26
20
第一章 人工智能概述
ＡI的研究内容（2 ）
应用
自然语言理解和语义建 模
数据库的智能检索 专家系统 自动推理和定理证明 博弈 规划和机器人 自动程序设计 感知
5
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？
在生物体中，知识是如何表示的？ 智能是否只存在于生物生存的过程中？
ＡI一直在被探索（4）
80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。 专家系统及其工具越来越商品化,国际软件 市场上形成了一门旨在生产和加工知识的 新产业——知识产业。
90年代，计算机发展趋势为小型化、并行 化、网络化、智能化，人工智能技术逐渐 与数据库、多媒体等主流技术相结合，并 融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪 明、更有效、与人更接近。
1916年出生于美国的威斯康辛州
1943年在匹兹堡大学获政治学博士学位
1969年因心理学方面的贡献获得杰出科学 贡献奖
1975年和他的学生艾伦•纽厄尔共同获得 图灵奖
1978年获得诺贝尔经济学奖
1986年因行为学方面的成就获得美国全国 科学家奖章
2020/10/26
32
50年代至60年代初开发了世界上最早的启发式 程序“逻辑理论家”LT，证明了《数学原理》第 二章中的全部52个定理，开创了机器定理证明 这一新的学科领域
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
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
2020/10/26
2020/10/26
11
第一章 人工智能概述
图灵测试
最早专门论述人工智能的是图灵的”计算机 器与智能”(1950)
苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的 机器
思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理 性的思考
提出用实验来描述智能问题
2020/10/26
12
第一章 人工智能概述
图灵测试的重要特征
2020/10/26
14
第一章 人工智能概述
智能的生物和社会模型
西方哲学的传统中，把逻辑作为知识表示的 依赖性，把逻辑推理作为智能推理的首要机 制
一些批评者开始探索新的智能模型，智能行 为的社会模型。与基于逻辑的方法相反，连 接主义通过对人类大脑结构建模来实现智 能——神经模型
一种基于生物的智能模型——演化计算模型， 如遗传算法等。应用生物进化原理来寻找困 难问题的解
1956年, McCarthy（麦卡锡）——人工智 能之父，等人提出了“Artificial Intelligence （人工智能）”
50年代初开始有了符号处理。（搜索法）。 机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。
2020/10/26
9
第一章 人工智能概述
ＡI一直在被探索（3）
60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求 解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。
力量投入问题？ 计算机发展水平问题？ 棋本身的复杂性问题？ 其他别的问题？
2020/10/26
23
历史上的人工智能大师
下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智 能大师
2020/10/26
24
阿伦•图灵 （Alan Turing）
计算机科学理论的 创始人
2020/10/26
25
阿伦•图灵（Alan Turing）
57年开发了IPL(Information Processing Language)语言，是最早的AI语言。
60年开发了“通用问题求解系统”GPS
66年开发了最早的下棋程序之一MATER
70年发展与完善了语义网络的概念和方法
70年代提出了“物理符号系统假说”
70年代提出决策过程模型，成为DSS的核心内 容
焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规 律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的 本质是什么？机器能达到人的水平吗？
结论：人工智能研究是非常困难的
2020/10/26
18
第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（2）
人工智能的研究是十分困难的。 McCarthy： 人工智能的所有问题都是难解的。 Minsky： 人工智能是有史以来最难的科学之一。难在： 实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知 识是常识（不是专业知识）。 Dreyfus： 常识问题是实现人工智能的最大障碍。
1985年获得图灵奖
2020/10/26
35
爱德华•费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）
知识工程的提出者 大型人工智能系统 的开拓者
2020/10/26
36
爱德华•费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）
1936年出生于美国的新泽西州
通过实验和研究，证明了实现智能行为的主要 手段是知识
2020/10/26
28
约翰•麦卡锡 （John McCarthy）
人工智能之父 LISP语言的发明人 首次提出AI的概念
2020/10/26
29
约翰•麦卡锡 （John McCarthy）
1927年出生于美国波士顿
1956年发起达特茅斯会议，并提出“人工智能” 的概念
1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智 能实验室
人工智能及其应用
授课人：王天江
华中科技大学计算机学院 智能与分布式计算实验室
2020/10/26
1
课程内容
人工智能概述 知识表示 问题求解 机器学习 问题求解的高级论题
2020/10/26
2
教材及主要参考书
《人工智能——复杂问题求解的结构和策略》 George F.Luger 著，史忠植 等译2019年， 机械工业出版社
2020/10/26
33
查理德•卡普 （Richard M. Karp）
发明“分枝界限法”的 三栖学者
2020/10/26
34
查理德•卡普（Richard M. Karp）
1935年出生于美国波士顿 是加州大学伯克利分校三个系的教授：
电气工程和计算机系 数学系 工业工程和运筹学系
60年代提出“分枝界限法”，成功求解含有 65个城市的推销员问题，创当时的记录
机器学习 对人类表现建模
2020/10/26
21
第一章 人工智能概述
人工智能系统开发常用的语言 PROLOG LISP
2020/10/26
22
第一章 人工智能概述
思考一下： 国际象棋、中国象棋与围棋
为什么已经有了可以战胜国际大师的国际 象棋程序，而中国象棋和围棋的程序水平 却比较低呢？
它给出了一个客观的智能概念,提供了一个判 断智能的标准,避免了有关智能”真正”特征的 争论
使我们免于受到一些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 机器是否真的意识到它的动作
因此,图灵测试成为许多现代AI程序评价方案 的基础
2020/10/26
13
第一章 人工智能概述
构成一个主体社会。
在这种环境中，智能现象是“自然发生的”
2020/10/26
17
第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（1）
人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研 究知识的获取、表示和使用。
数据处理->知识处理，数据->符号。 符号表示知识而不是数值、数据。
有启发，有推导。 人工智能是引起争论最多的科学之一
发明α－β剪枝算法
1959年开发LISP语言
开创逻辑程序研究，用于程序验证和自动程序 设计
1971年获得图灵奖
2020/10/26