第一章人工智能概述
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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。
一章节人工智能概述 共74页PPT资料
14.09.2019
人工智能
13
行为模拟，控制进化
行为模拟是一种基于感知－行为模型 的研究途径和方法，它是在模拟人在控制 过程中的智能活动和行为特性，如自适应 ，自寻优、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。
以行为模拟方法研究人工智能者，被 称为行为主义、进化主义、控制论学派。
14.09.2019
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
34
自动程序设计
自动程序设计
自动程序设计就是人只要给出关于某程序要求的 非常高级的描述，计算机就会自动生成一个能完成这 个要求目标的具体程序。
14.09.2019
人工智能
39
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
40
智能管理
智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计 算机技术及通信技术等多学科、多技术相结合、互相 渗透而产生的一门新技术、新学科。它研究如何提高 计算机管理系统的智能水平以及智能管理系统的设计 理论、方法与实现技术。
14.09.2019
人工智能
3
人工智能的概念
什么是人工智能 为什么研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
14.09.2019
人工智能
4
什么是人工智能
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI， 主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化 机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展 人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
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。
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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。
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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。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
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
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。
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。
人工智能技术应用导论 第1章 人工智能概述
01 人工智能发展现状
1.2021年，根据统计数据评分，全球人工智能排名
01 人工智能发展现状
2.人工智能企业城市分布
01 人工智能发展现状
3.我国人工智能发展三步战略
① 第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平 同步
② 第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技 术与应用达到世界领先水平
03 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ然语言处理
03 自然语言处理
自然语言处理面临四大挑战： 一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性； 二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性； 三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象； 四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描 述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
3）产业智能互联
产业互联网实现了产业链各环节的数据打通。人工智能的应用将从企业内部智能 化延伸到产业智能化。
03 人们对人工智能发展的担忧
1）绝大多数人相信富人会从人工智能中获益，而近一半的人预计穷人会受到伤 害。
2）近一半受访者预计人工智能生成的“深度伪造（Deepfake）”音频和视频将削 弱公众对真实事物的信任。
05 计算机视觉
计算机视觉Computer Vision：是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步 的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视 觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的 图像。
06 生物特征识别
① 生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证 的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。
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
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。
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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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人工神经元网络的用途：人工神经元网络 也许永远无法代替人脑，但它能帮助人 类扩展对外部世界的认识和智能控制。
二 功能模拟，符号推演
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。 关键词：最早，主要使用
利用 知识库、推理机 高级认知（推理、决策） 定理证明：人工智能研究最原始的课题之一，取得
一 基于脑功能的领域划分
机器感知：计算机直接感觉周围世界。 （配置感觉器官；图象、声音等信息的 识别） 计算机视觉的任务可以分成下列几个方面： 图像的获取、特征抽取、识别与分类、 三维信息理解、景物描述和图像解释。 （图像处理：羊绒/羊毛）
一 基于脑功能的领域划分
机器联想：建立事物之间的联系 传统的方法：指针、函数、链表，地
了很多可以证明人工智能技术进步的成就。但不是当今的热点话 题。
专家系统：七十年来开始的人工智能领域的古老话
题，有一些系统做得比较好，如下棋、探矿等。
机器博弈：主要问题是机器学习和搜索。
三 行为模拟，控制进化
基于感知行为模型的研究途径和方法，模拟人 在控制过程中的智能活动和行为特性。 关键词：自适应
本节主要内容： 结构模拟，神经计算(连接主义） 功能模拟，符号推演（符号主义） 行为模拟，控制进化（六脚虫）
一 结构模拟，神经计算
根据人脑的生理结构和工作机理，实现 计算机的智能。（局部或近似） 关键词：人工神经网络
数值计算 微观性 低级感知（图象和声音）
一 结构模拟，神经计算
人工神经网络：采用物理可实现的模型来 模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统
址存取。 人脑的功能：不完全信息的捕捉；相
关内容的记忆。 联想存储
一 基于脑功能的领域划分
机器推理：计算机推理（自动推理）将人的推 理功能赋予机器。（最基本的和最重要的）
推理：前提推出结论（演绎推理、归纳推理、
类比推理）
方法：符号演算、数值计算 可靠性：确定性推理、不确定性推理（基于
概率和基于模糊的）一 源自于脑功能的领域划分机器行为：机器人的行动规划，是智能 机器人的核心技术。
二 基于研究途径和实现技术的领域划分
符号智能：以符号知识为基础，通过符 号推理求解而实现的智能。（传统或经 典人工智能包括知识工程和符号处理技 术） 计算智能：是数据为基础，通过数值计 算进行问题求解而实现的智能。（数学 模型和相关算法）
人工智能的定义
字面意义：人造智能 狭义定义：计算机科学的一个分支，是智能计 算机系统，用计算机模拟或实现的智能
(思维科学) 智能:知识+思维 （对语言能理解、能学习、能推理，分析问题和解
决问题的能力）
广义
人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
为什么要研究人工智能
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。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是 一门正在发展中的综合性前沿学科，又是交叉学 科与边缘学科，其由计算机科学、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。
尽管建立关于智能的理论和让智能机器达到人类 的智力水平是人工智能的最终目标，但人工智能 的生命力却在于能作为工程技术而得到实际应用。
环境的交互 六脚虫：没有知识表示、没有推理的智 能，从以前单一的mind到现在mind and body， Sensing and Acting的结合，并且引入了概率 论、遗传算法等理论。
第三节 人工智能的分支领域
本节主要内容： 基于脑功能的领域划分 基于研究途径与实现技术的领域划分 基于应用领域的领域划分 基于应用系统的领域划分 基于计算机系统的领域划分 基于实现工具与环境的领域划分
一 基于脑功能的领域划分
机器学习：计算机自己获取知识（人类 已有知识的获取、对客观规律的发现、 对自身行为的修正）
方法：符号学习（机械、指导、解释、 类比、示例、发现）、连接学习（神经 网络学习）
一 基于脑功能的领域划分
机器理解：自然语言理解和图形理解 自然语言理解：计算机理解人类的自然 语言（口头语言和文字语言） 图形理解：是图形识别的自然延伸，也 是计算机视觉的组成部分。
人工智能的表现形式（应用形式）
智能软件：智能软件系统：专家系统 智能的程序模块：WORD
智能设备：具有一定智能的设备 智能网络：智能化的信息网络 智能计算机：拟人化的智能机器 Agent：智能体，具有智能的实体，软件 开发的重要突破口。智能体是智能体程 序结构的结合。
第二节 人工智能的研究途径和方法
为了寻求试探性的搜索，启发式的不精 确的模糊的甚至允许出现错误的推理方 法。以便符合人类的思维过程 。
为什么要研究人工智能
计算机同人脑一样具有智能。 信息化社会的迫切需求。 自动化发展的必然趋势 探索人类自身智能的奥秘 。
人工智能的目标
远期目标：制造智能机器。 近期目标：即先部分地或某种程度的实 现机器的智能。
第一章 人工智能概述
人工智能学习指南
人工智能的思想和传统的科学技术的方法 有很大的不同，因此在学习人工智能时要能够 领略人工智能思想的精髓。同时，人工智能是 飞速发展的，在学习现有的人工智能技术的同 时应当密切关注人工智能的发展动态以及研究 热点，因此应当大量阅读最新有关人工智能方 面的文献以及经常浏览介绍最新人工智能成果 的网站。
第一章 人工智能概述
本章主要内容： 1.1 人工智能的概念 1.2 人工智能研究途径与方法 1.3 人工智能的分支领域 1.4 人工智能的基本技术 1.5 人工智能的发展概况
第一节 人工智能的概念
本节主要内容： 人工智能的定义 为什么要研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
第一节 人工智能的概念
人工智能难重点
学习人工智能最大的难点就在于突破传统思想 的藩篱，从智能、知识、推理的角度出发去思 考问题，解决问题。另一个难点在于人工智能 的内容非常浩繁，深入地了解人工智能的各个 方向是非常困难的。因此应当在掌握人工智能 思想，对人工智能的各个领域有一 定了解的 同时，有重点地研究人工智能的相关领域，跟 踪人工智能的研究热点，做到点面结合，既扩 大了知识面，又能够抓住研究重点。
二 功能模拟，符号推演
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。 关键词：最早，主要使用
利用 知识库、推理机 高级认知（推理、决策） 定理证明：人工智能研究最原始的课题之一，取得
一 基于脑功能的领域划分
机器感知：计算机直接感觉周围世界。 （配置感觉器官；图象、声音等信息的 识别） 计算机视觉的任务可以分成下列几个方面： 图像的获取、特征抽取、识别与分类、 三维信息理解、景物描述和图像解释。 （图像处理：羊绒/羊毛）
一 基于脑功能的领域划分
机器联想：建立事物之间的联系 传统的方法：指针、函数、链表，地
了很多可以证明人工智能技术进步的成就。但不是当今的热点话 题。
专家系统：七十年来开始的人工智能领域的古老话
题，有一些系统做得比较好，如下棋、探矿等。
机器博弈：主要问题是机器学习和搜索。
三 行为模拟，控制进化
基于感知行为模型的研究途径和方法，模拟人 在控制过程中的智能活动和行为特性。 关键词：自适应
本节主要内容： 结构模拟，神经计算(连接主义） 功能模拟，符号推演（符号主义） 行为模拟，控制进化（六脚虫）
一 结构模拟，神经计算
根据人脑的生理结构和工作机理，实现 计算机的智能。（局部或近似） 关键词：人工神经网络
数值计算 微观性 低级感知（图象和声音）
一 结构模拟，神经计算
人工神经网络：采用物理可实现的模型来 模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统
址存取。 人脑的功能：不完全信息的捕捉；相
关内容的记忆。 联想存储
一 基于脑功能的领域划分
机器推理：计算机推理（自动推理）将人的推 理功能赋予机器。（最基本的和最重要的）
推理：前提推出结论（演绎推理、归纳推理、
类比推理）
方法：符号演算、数值计算 可靠性：确定性推理、不确定性推理（基于
概率和基于模糊的）一 源自于脑功能的领域划分机器行为：机器人的行动规划，是智能 机器人的核心技术。
二 基于研究途径和实现技术的领域划分
符号智能：以符号知识为基础，通过符 号推理求解而实现的智能。（传统或经 典人工智能包括知识工程和符号处理技 术） 计算智能：是数据为基础，通过数值计 算进行问题求解而实现的智能。（数学 模型和相关算法）
人工智能的定义
字面意义：人造智能 狭义定义：计算机科学的一个分支，是智能计 算机系统，用计算机模拟或实现的智能
(思维科学) 智能:知识+思维 （对语言能理解、能学习、能推理，分析问题和解
决问题的能力）
广义
人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
为什么要研究人工智能
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。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是 一门正在发展中的综合性前沿学科，又是交叉学 科与边缘学科，其由计算机科学、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。
尽管建立关于智能的理论和让智能机器达到人类 的智力水平是人工智能的最终目标，但人工智能 的生命力却在于能作为工程技术而得到实际应用。
环境的交互 六脚虫：没有知识表示、没有推理的智 能，从以前单一的mind到现在mind and body， Sensing and Acting的结合，并且引入了概率 论、遗传算法等理论。
第三节 人工智能的分支领域
本节主要内容： 基于脑功能的领域划分 基于研究途径与实现技术的领域划分 基于应用领域的领域划分 基于应用系统的领域划分 基于计算机系统的领域划分 基于实现工具与环境的领域划分
一 基于脑功能的领域划分
机器学习：计算机自己获取知识（人类 已有知识的获取、对客观规律的发现、 对自身行为的修正）
方法：符号学习（机械、指导、解释、 类比、示例、发现）、连接学习（神经 网络学习）
一 基于脑功能的领域划分
机器理解：自然语言理解和图形理解 自然语言理解：计算机理解人类的自然 语言（口头语言和文字语言） 图形理解：是图形识别的自然延伸，也 是计算机视觉的组成部分。
人工智能的表现形式（应用形式）
智能软件：智能软件系统：专家系统 智能的程序模块：WORD
智能设备：具有一定智能的设备 智能网络：智能化的信息网络 智能计算机：拟人化的智能机器 Agent：智能体，具有智能的实体，软件 开发的重要突破口。智能体是智能体程 序结构的结合。
第二节 人工智能的研究途径和方法
为了寻求试探性的搜索，启发式的不精 确的模糊的甚至允许出现错误的推理方 法。以便符合人类的思维过程 。
为什么要研究人工智能
计算机同人脑一样具有智能。 信息化社会的迫切需求。 自动化发展的必然趋势 探索人类自身智能的奥秘 。
人工智能的目标
远期目标：制造智能机器。 近期目标：即先部分地或某种程度的实 现机器的智能。
第一章 人工智能概述
人工智能学习指南
人工智能的思想和传统的科学技术的方法 有很大的不同，因此在学习人工智能时要能够 领略人工智能思想的精髓。同时，人工智能是 飞速发展的，在学习现有的人工智能技术的同 时应当密切关注人工智能的发展动态以及研究 热点，因此应当大量阅读最新有关人工智能方 面的文献以及经常浏览介绍最新人工智能成果 的网站。
第一章 人工智能概述
本章主要内容： 1.1 人工智能的概念 1.2 人工智能研究途径与方法 1.3 人工智能的分支领域 1.4 人工智能的基本技术 1.5 人工智能的发展概况
第一节 人工智能的概念
本节主要内容： 人工智能的定义 为什么要研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
第一节 人工智能的概念
人工智能难重点
学习人工智能最大的难点就在于突破传统思想 的藩篱，从智能、知识、推理的角度出发去思 考问题，解决问题。另一个难点在于人工智能 的内容非常浩繁，深入地了解人工智能的各个 方向是非常困难的。因此应当在掌握人工智能 思想，对人工智能的各个领域有一 定了解的 同时，有重点地研究人工智能的相关领域，跟 踪人工智能的研究热点，做到点面结合，既扩 大了知识面，又能够抓住研究重点。