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第1-10共10章-人工智能ppt丁世飞

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人工智能 ppt课件

人工智能 ppt课件

（2）自然数都是大于等于零的整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数。 I(x):x是整数。 GZ(x):x大于等于零。 （x)(N(x)→(GZ(x）∧I(x))）
(3) 西安市的夏天既干燥又炎热。 定义谓词： SUMMER(x):x处于夏天。 DRY(x):x很干燥。 HOT(x):x很炎热。
f4：从B瓶往C瓶倒油， 把C瓶倒满。
f5：从B瓶往A瓶倒油， 把B瓶倒空。
f6：从B瓶往C瓶倒油， 把B瓶倒空。
f1 f5 f7 0,0
f7
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f7：从C瓶往A瓶倒油，
5,2
f4 f2
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4,3 f1 5,3
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f4
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0,1
f6 f8
f1
1,0
f7 f3
1,3
把C瓶倒空。
f8：从C瓶往B瓶倒油， 把C瓶倒空。
0,1,0 L(0,1)
L(1,0) L(0,1)
2,2,0
3,1,0
L(1,1)
R(1,1)L(0,2) R(0,2)
3,3,1
R(1,0) R(0,1)
1,1,1
0,2,1
L(1,1)R(0,2)
R(1,1)
L(0,2)
0,0,0
L(0,1) R(0,1)
R(0,1) L(0,1)
3,2,0
0,1,1
➢例1：设有下列事实性知识： 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢 编程序。李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
（1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。

2024版《人工智能》PPT课件

2024版《人工智能》PPT课件

《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。

发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。

重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。

人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。

技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。

核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。

实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。

应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。

挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。

应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。

应用预测连续型数值，如房价、销售额等。

原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。

应用分类问题，如图像识别、文本分类等。

原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。

应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。

原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。

应用数据挖掘、图像压缩等。

原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。

应用社交网络分析、生物信息学等。

第1-10共10章-人工智能丁世飞[优质PPT]

第1-10共10章-人工智能丁世飞[优质PPT]

1.2人工智能的发展
人工智能的实用期
然而，随着专家系统应用的不断深入，专家系统自 身存在的知识获取难、知识领域窄、推理能力弱、智能 水平低、没有分布式功能、实用性差等等问题逐步暴露 出来。
日本、美国、英国和欧洲所制订的那些针对人工智 能的大型计划多数执行到20世纪80年代中期就开始面临 重重困难，已经看出达不到预想的目标1992年，FGCS正 式宣告失败。
2. 这项实验使我们免于受到诸如以下目前无法回答的 问题的牵制：计算机使用的内部处理方法是否恰当 或者机器是否是否真的意识到其动作。
3. 通过使询问者只关注回答问题的内容，消除了有利 于生物体的偏置。
1.1 什么是人工智能
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。
1.2人工智能的发展
人工智能的发展期
他说；“人工智能研究的知识表示和知识利用的理论，不 能直接地用于解决复杂的实际问题。知识工程师必须把专家 的知识变换成易于计算机处理的形式加以存储。计算机系统 通过利用知识进行推理来解决实际问题。”从此之后，处理 专家知识的知识工程和利用知识工程的应用系统(专家系统) 大量涌现。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。 由于当时计算机已有巨大容量，专家系统有可能从数据中得 出规律。专家系统的市场应用很广。十年间，专家系统被用 于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位 置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能。
Wiener( 维 纳 ) ， 美 国 数 学 家 。 他 于 1948 年 发 表 的 控 制 论 （Cybernetics或动物与机器中的控制与通信）论文，不但开创 了近代控制论，而且为人工智能的行为主义学派树立了信息的 里程碑。

人工智能PPT

人工智能PPT

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简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着 1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可 以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在 1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后， 研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概 念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能 的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年 前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们 也影响到了其它 技术的发展。
通过对传感器信息的处理来获得的。
感知智能阶段智能产品特点
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
第三阶段 认知阶段
什么是认知？
认知是指对客观事物的特 征及事物间联系的反映,其 对象是有关问题、资料等 具体的信息,其过程是对这 些信息进行的编码、储存、 提取、应用等具体操作
--瑞·库茨维尔
2001年，瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理， 即（Kurzweils Lawof Accelerated Return）。 该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论，奇点理论认为 很多技术处于指数增长中，如芯片的计算能力， DNA技术，数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是

第共章人工智能丁世飞课件

第共章人工智能丁世飞课件

机器学习的核心是利用算法从数据中 找出规律和模式，并根据这些规律和 模式对未知数据进行预测或分类。
深度学习的基本概念
深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深度神经网络模型来模拟人脑的认知过 程，实现复杂的数据表示和特征提取。
深度学习的核心是神经网络，由多个神经元组成，通过前向传播和反向传播算法不 断调整神经网络的权重和参数，以最小化预测误差。
。
智能推荐
通过大数据分析和机器学习技 术，为用户提供个性化的内容
推荐。
02
机器学习与深度学习
机器学习的基本概念
机器学习是人工智能的一个子领域， 通过从数据中自动提取模式并进行预 测或分类，使计算机系统具有学习和 改进的能力。
机器学习可以分为监督学习、无监督 学习、半监督学习和强化学习等不同 类型，根据不同的任务和应用场景选 择合适的机器学习算法。
将图像分割成不同的区域或对 象，以便对每个区域或对象进 行单独的分析和处理。
目标跟踪
在视频序列中跟踪目标的位置 和运动轨迹，用于运动分析、 行为识别等。
三维重建
通过多视角的图像或视频，重 建出物体的三维模型，用于虚
拟现实、增强现实等领域。
计算机视觉的应用场景
工业检测
利用计算机视觉技术对生产线上的产 品进行检测，以提高生产效率和产品 质量。
03
通过构建深度神经网络来学习语音特征，实现语音识别和合成
。
语音识别与合成的应用场景
智能客服
通过语音识别技术，实现 智能问答、自动回复等功 能，提高客户服务效率。
智能家居
通过语音合成技术，实现 智能家居设备的语音控制 ，提高家居智能化水平。
智能车载
通过语音识别技术，实现 车载导航、音乐播放等功 能的语音控制，提高驾驶 安全性。

《人工智能概述 》PPT课件

《人工智能概述 》PPT课件
• 产生式系统的组成 • 产生式系统的组成过程 • 产生式系统的控制策略与常用算法
（正向，反向）
a
16
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
17
命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
9
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
10
a
11
替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
7
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术

人工智能概述ppt课件

是机器具有智能的重要标志，同时也是获取知识的根 本途径。
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
7
人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大

(完整版)人工智能介绍PPT课件


智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别， 虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信 息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦 纽厄尔和赫伯特 西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟 人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的 算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表 示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他 地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如 马文 闵斯基和西摩尔 派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题， 需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行 为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一 个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控 制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能， 如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这 些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协 会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再 次提出这些原理。 符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是 那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究 者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可 以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。 范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出 一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系 统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

《人工智能课件》.pptx

策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。

人工智能课件--框架表示法.ppt

分别是“类属”、“工作”、“性别”、“学历”和“类别”。 这些槽名后面就是其槽值，而槽值“<知识分子>”又是一个框 架名。“范围”、“缺省”是槽“工作”的两个不同的侧面， 其后是侧面值。
2.4 框架表示法
例2.4.2 下面是描述“大学教师”的框架。 框架名：<大学教师> 类属：<教师> 学位：范围：（学士，硕士，博士） 缺省：硕士 专业：<学科专业> 职称：范围：（助教，讲师，副教授，教授） 缺省：讲师 水平：范围：（优，良，中，差） 缺省：良 从上述两例可以看出，这两个框架之间存在一种层次关
值11 值12
: 侧面名1m 槽名2: 侧面名21 侧面名22
: 值1m 值21 值22
: 侧面名2m
: 值2m
:
:
框架的一般结构
2.4 框架表示法
: 槽名n: 侧面名n1
侧面名n2
: 侧面名nm 约 束: 约束条件1 约束条件2
: 约束条件n
: 值n1 值n2
: 值nm
框架的一般结构
框架的一般表示结构
例如，“两条腿”是“人体”的一部分。可以将“两条退” 和“人体”分别定义成框架，“两条退”为下层框架，“人 体”为其上层框架。在“两条退”的框架中设置一个Part-of 槽，槽值填入<人体>这个框架名。
显然，用Part-of槽指出的联系所描述的下层框架和上层 框架之间不具有继承性。
框架的一般表示结构
分类：
①事物组成
描述复杂事物的组成（分解事物）；
如，房间可层次地分解为墙、天花板、地板、家具、供电 等组成；
②层次分类
描述事物的层次分类体系（超类-子类、类-个体）； 如，不可能把各种房间的所有可能属性都写进房屋框架； 把房间分成子类，每类房间都有自己的框架。
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人工智能的孕育期
McCulloch，美国神经生理学家。他和 Pitts 一起，在 1943 年建成了第一个神经网络数学模型。 McCulloch 和 Pitts 的理论 开创了微观人工智能，即用模拟人脑来实现智能的研究。 Wiener( 维纳 ) ，美国数学家。他于 1948 年发表的控制论 （Cybernetics或动物与机器中的控制与通信）论文，不但开创 了近代控制论，而且为人工智能的行为主义学派树立了信息的 里程碑。 Shannon(香农)，美国数学家。他于1948年发表了《通讯的 数学理论》，这是一个标志，代表了一门新学科—信息论—的 诞生。信息论对心理学产生了很大的影响，而心理学又是人工 智能研究的重要支柱。
人工 人工智能的一个比较流行的定义，也是该
领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的麦 卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：“人 工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所 表现出的智能行为一样”。总体来讲，目前对 人工智能的定义大多可划分为四类，即机器 “类人思维”、“类人行为”、“理性思维” 和“理性行为”。
【图灵测试】
1950年， 阿兰•图灵(Alan Turing)提出图灵测 试，为智能提供一个满足可操作要求的定义。图 灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表 现，这无疑是评价智能行为的最好且唯一的标准。
图灵测试的基本过程
图灵称为“模仿游戏”的测试是这样进行的: 将一 个人与一台机器置于一间房间中，而与另外一个人分 隔开来，并把后一个人称为询问者。询问者不能直接 见到屋中任一方，也不能与他们说话，因此，他不知 道到底哪一个实体是机器，只可以通过一个类似终端 的文本设备与他们联系。 然后,让询问者仅根据通过这个仪器提问收到的答 案辨别出哪个是计算机，哪个是人。如果询问者不能 区别出机器和人，那么根据图灵的理论， 就可以认为 这个机器是智能的。
人工智能的摇篮期
自这次会议之后的10多年间，人工智能的研究取得了许多 引人注目的成就。 1956年，NeweIl和Simon等人首先取得突破，他们编制的程 序Logic Theorist证明了《数学原理》第二章中的38条定理。 后来经过改进，又于1963年证明了该章中的全部52条定理。这 一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级 思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 从1957年开始，Newell，Shaw和Simon等人就开始研究一种 不依赖于具体领域的通用解题程序，称为GPS(General Problem Solver)。GPS的研究前后持续了10年，最后的版本发表于1969 年。
人工智能的发展期
1972年，法国马赛大学A. Cohermer和他领导的研究小组研制成 功第一个 PROLOG 系统，成为了继 LISP语言之后的另一种重要的 人工智能程序语言；1972年，斯坦福大学的E.H. Shortliffe研 制了用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统 MYCIN。1974 年， Minsky 提出了框架理论； Shortliffe 于 1975 年提出并在 IMYCIN 中应用了不精确推理； Duda 于 1976 年提出并在 PROSPECTOR 中应 用的贝叶斯方法等等。 1977 年 ， 第 五 届 国 际 人 工 智 能 联 合 会 ( 5thIJCAI) 上 ， Feigenbaum教授在一篇题为《人工智能的艺术：知识工程课题 及实例研究》的特约文章中，系统地阐述了专家系统的思想， 并提出了知识工程(Knowledge Engineering)的概念。
人工智能的孕育期
图灵于1936年提出了一种理想计算机的数学模型，后 世通称之为图灵机。现已公认，所有可计算函数都能用图 灵机计算，这就是所谓Church--Turing论题。Turing的这 项工作为后来出现的电子计算机建立了理论根据。 1950年10月，图灵发表了题为“机器能思考吗？”的 论文，在计算机科学界引起巨大震撼，为人工智能的创立 奠定了基础。
人工智能的形成期
在逻辑学方面，鲁滨逊(J．A．Robinson)发表了 使用逻辑表达式表示的公理，机械地证明给定的 逻辑表达式的方法，它被称为归结原理，对后来 的自动定理证明和问题求解的研究产生了很大的 影响。现在有名的程序设计语言PROLOG也是以归 纳原理为基础的。
人工智能的形成期
在这个时期最大的人工智能研究成果是涉及语义处理的自 然语言处理(英语)的研究。MIT的研究生威诺格拉德 (T．Winograd)开发了能够在机器人世界进行会活的自然语 言系统SHRDLU。它不仅能分析语法，而且能够分析语义 解释不明确的句子，对提问通过推理进行回答。恰好在第一 届人工智能国际会议召开之际，人工智能作为一个学术领域 得到了承认。 MIT、斯坦福大学和CMU被称为人工智能和计算机科学的 三大中心。
人工智能的摇篮期


1956年夏季，人工智能（AI）作为一门独立的学科正式诞 生在达特茅斯大学召开的世界上第一次人工智能大会。经 McCarthy提议，在会上正式决定使用人工智能一词来概括 这个研究方向。 McCarthy——人工智能之父 会议参加者： Minsky(哈佛大学数学神经学家) Rochester (IBM公司信息研究中心负责人) Shannon(香农)(贝尔实验室信息部数学研究员) T. Moore(摩尔)和A. Samuel(塞缪尔) (IBM公司) A.Newell(艾伦.纽厄尔) H.A.Simon(西蒙)
人工智能稳步增长期
20世纪80年代中期的降温并不意味着AI研究
停滞不前或遭受重大挫折，因为过高的期望未达 到是预料中的事，不能认为是受到挫折。自那以 来，AI研究进入稳健的线性增长时期，而人工智 能技术的实用化进程也步入成熟时期。

近年来AI研究形成三种不同的研究学派：

符号主义（AI研究的传统观点 ）
人工智能稳步增长期
尽管20世纪80年代中期AI研究的淘金热跌到谷 底，但大部分AI研究者都还保持着清醒的头脑。一些 老资格的学者早就呼吁不要过于渲染AI的威力，应多 做些脚踏实地的工作。甚至在这个淘金热来到时就已 预言其很快就会降温。也正是在这批人的领导下，大 量扎实的研究工作接连不断地进行，从而使AI技术和 方法论的发展始终保持了较高的速度。
人工智能的发展期
他说；“人工智能研究的知识表示和知识利用的理论，不 能直接地用于解决复杂的实际问题。知识工程师必须把专家 的知识变换成易于计算机处理的形式加以存储。计算机系统 通过利用知识进行推理来解决实际问题。”从此之后，处理 专家知识的知识工程和利用知识工程的应用系统(专家系统) 大量涌现。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。 由于当时计算机已有巨大容量，专家系统有可能从数据中得 出规律。专家系统的市场应用很广。十年间，专家系统被用 于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位 置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能。


联接主义：神经网络及神经网络间的连接机制 与学习算法 行为主义：智能行为的基础是“感知-行动”， 是在与环境的交互作用中表现出来的。
符号主义
符号主义以符号处理为核心的方法，又称为 自上而下和符号主义,起源于GPS,用于模拟人类 问题求解过程的心理过程,逐渐形成为物理符号 系统。 AI的目标就是实现机器智能,而计算机自身 具有符号处理功能,它本身就蕴含着推理能力,因 而可能够方便地模拟逻辑思维过程。符号主义认 为：人类智能的基本单元是符号，认知过程就是 符号操作过程，从而思维就是符号计算
约翰•麦卡锡 （John McCarthy）

人工智能之父

首次提出AI的概念 LISP语言的发明人
人工智能(Artificial Intelligence，简记为AI) 是当前科学技术迅速发展及新思想、新理论、新 技术不断涌现的形势下产生的一个学科，也是一 门涉及数学、计算机科学、哲学、认知心理学和 心理学、信息论、控制论等学科的交叉和边缘学 科。 本章的主要任务是讨论智能、人工智能的基 本概念，并对人工智能的发展历史、研究内容、 研究途径及应用领域进行简要的讨论。
第一章 绪论

【主要内容】
1.1 1.2 1.3 1.4

什么是人工智能 人工智能的发展 人工智能的研究方法 人工智能研究的应用领域
【现工智现代人工智能（Artificial Intelligence，简
称AI），一般认为起源于美国1956年夏季的达特茅 斯会议，在这次会议上， John McCarthy第一次提 出了“Artificial Intelligence”这个词。
人工智能的实用期
总的来讲是两个问题：一是所谓的交互(Interaction)问 题，即传统方法只能模拟人类深思熟虑的行为，而不包括人 与环境的交互行为 ；另一个问题是扩展(Scaling up)问题能把这种方法简单地推广到规模更大、 领域更宽的复杂系统中去。 这些计划的失败，对人工智能的发展是一个挫折。于是 到了20世纪80年代中期，AI特别是专家系统热大大降温。进 而导致了一部分人对AI前景持悲观态度，甚至有人提出AI的 冬天已经来临。
人工智能的实用期
然而，随着专家系统应用的不断深入，专家系统自 身存在的知识获取难、知识领域窄、推理能力弱、智能 水平低、没有分布式功能、实用性差等等问题逐步暴露 出来。 日本、美国、英国和欧洲所制订的那些针对人工智 能的大型计划多数执行到 20 世纪 80年代中期就开始面临 重重困难，已经看出达不到预想的目标 1992年， FGCS 正 式宣告失败。 进一步分析便发现，这些困难不只是个别项目的制 定有问题，而是涉及人工智能研究的根本性问题。
人工智能的实用期 进入20世纪80年代后，专家系统的开发已经走 出实验室，成为软件产业的一个新分支：知识产 业。有人估计，这方面的专业公司正以差不多每 周新开张一个的速度发展着。 现在，大多数人工智能专家都承认，知识工 程是 20 世纪七八十年代人工智能研究中最有成就 的分支之一，它在恢复和推进人工智能的社会形 象方面起了很大的作用。