人工智能-1绪论50页PPT

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。

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人工智能
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学者们从不同的角度、不同的层面给出了各自的定义:
（1）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）。
（2）人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推理、规划、 设计、思考、学习等思维活动，解决至今认为需要由专家才 能处理的复杂问题（Elaine Rich，1983）。
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1.3人工智能的研究目标
➢ 近期目标
人工智能的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智能，从而使现有的计算机更灵活 好用和更聪明有用。
➢ 远期目标
人工智能的远期目标是要制造智能机器。具体讲就是 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有 联想、学习、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。
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1.5人工智能的研究领域
1.5.1 博弈（Game Playing） 1.5.2 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） 1.5.3 专家系统（Expert System） 1.5.4 模式识别(Pattern Recognition) 1.5.5 机器学习（Machine Learning） 1.5.6 计算智能（Computational Intelligence） 1.5.7 自然语言处理（Natural Language Processing） 1.5.8 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence） 1.5.9 机器人（Robot）
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萧条波折期
20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展，为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
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。
人工智能研究的近期目标是：使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问 题，能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败，给AI造成重大伤害
“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 样的机器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
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末，纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序，被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型，然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季，由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会，讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上，首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科 的诞生，具有十分重要的历史意义。

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对人工智能的定义
整理版课件
麦卡锡（John McCarthy）：
人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现 出的智能行为一样。
尼尔逊（Nilsson）：
人工智能是关于人造物的智能行为，包括知觉、推理、 学习、交流和在复杂环境中的行为。
巴尔（A. Barr）和费根鲍姆（E. A. Feigenbaum）：
他被誉为“人工智能之父”。 Turing测试第一次给出了检验计算机是否具有智能的
哲学说法。
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整理版课件
图灵测试（2）
Q:你的14行诗的首行为“你如同夏日”，你不觉得 “春日”更好吗?
A:它不合韵。 Q: “冬日”如何？它可是完全合韵的。 A:它确是合韵，但没有人愿被比为“冬日”。 Q:你不是说过匹克威克先生让你能想起圣诞节吗？ A:是的。 Q:圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这
动，人类的一切知识都是人们思维的产物。因 而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能 的本质。
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整理版课件
知识阈值理论
强调知识对于智能的重要意义和作用，认为智能行 为取决于知识的数量及其一般化的程度。
智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的 能力。
例如下棋。在人工智能的发展史中有重要影响。发 展出了知识工程、专家系统等等。
要求：
必须附10篇以上的参考文献（论文），不得抄袭教科书。 其中《软件学报》、《计算机学报》、《计算机研究与发展》、
《人工智能!违者0分！
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整理版课件
考核内容（2）
编程。
a.请用三种方法解决15、25、35城市对称TSP问题。 b.请用BP算法学习曲线f(x)=sin6(5πx), x∈[0,500]上的点，

?
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

人工智能基础 第一章 绪论
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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。
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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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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？
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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 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，其目标是使智能行为自 动化。
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
案的基础
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第一章 人工智能概述
图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力
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
逻辑的严谨性和普遍性 低效性
谓词演算 逻辑编程语言 启发式算法
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第一章 人工智能概述
专家系统
对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研 究
基于规则的知识表示 基于模型的知识表示 推理
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1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
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1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
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1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 － 贝 瑞 计 算 机 （ Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机） 或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试，用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
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第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史

智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能，使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、 开发者还是系统本身承担责任？

• AI诞生于一次历史性的聚会 • 时间：1956年夏季 • 地点：达特莫斯 (Dartmouth) 大学 • 目的：为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能 • 发起人： • 麦卡锡(J.McCarthy） ，Dartmouth的年轻数学家、计算机专家，后
为MIT教授 • 明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授 • 洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 • 香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员 • 参加人： • 莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 • 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT • 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 • 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学 • 会议结果： • 由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语 15
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从学派分立到综合（20世纪80年代到本
世纪初） • 人工智能研究形成了三大学派：
• 随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现， 人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。
• 符号主义学派 • 是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认
知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。 • 连接主义学派 • 是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，
1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（San-Diego）举 行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的 逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。 • 行为主义学派 • 是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年 研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。 • 三大学派的综合集成 • 随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所 短，应相互结合、取长补短，综合集成。

1956年的达特茅斯会议是由麦卡锡、明斯基、罗彻斯特和香农等一批有远 见卓识的青年科学家共同研究和讨论用机器来模拟智能的一系列相关问题，并 首次提出了“人工智能”这一术语。
该术语标志“人工智能”新学科的正式诞生。此外会议给了“人工智能” 的第一个准确的描述。
2006年，达特茅斯会议50年后，当事人重聚(左起：摩尔、麦卡锡、明斯基、 塞弗里奇、所罗门诺夫)
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➢人工智能的应用发展期
20世纪80年代机器学习取代逻辑计算，“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。
卡内基·梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为 XCON 的专家系统
B
人工智能的应用发展 期
（1980-1989）
D c
A
人工智能的诞生 （1943-1956）
人工智能的第一个 低谷
（1974-1980）
E
人工智能的第二个 低谷
(1989-1993)
人工智能的稳步发 展期
（1993-2006）
F
人工智能的蓬勃 发展期
（2006-至今）
G
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➢人工智能的诞生
在20世纪40年代到20世纪50年代，一群来自不同领域（数学，心理学，工 程学，经济学和政治学）的科学家开始探索如何实现用生命体外的东西模拟人 类的智慧。
12
➢人工智能的发展现状
从人工智能的应用场景来看，目前的人工智能仍是以具体应用领域为主的弱人工 智能。 其内容和相关领域包括机器视觉，专家系统，智能工厂，智能控制，智能搜索， 机器人，自动规划，无人驾驶，定理证明，棋类博弈，遗传编程，语言识别，自然 语言处理等。 1997年，打败了世界围棋冠军的IBM公司“深蓝”超级计算机也是IA，不是AI。 尽管这一事件被一些被戏称为“人工智能的历史上的里程碑事件”。

2.1 状态空间法
➢状态空间法三要点 (1) 状态（state）：表示问题解法中每 一步问题状况的数据结构； (2) 算符（operator）：把问题从一种状 态变换为另一种状态的手段； (3) 状态空间方法：基于解答空间的问 题表示和求解方法，它是以状态和算符 为基础来表示和求解问题的。
2.1 状态空间法
2.2 问题归约法
➢问题归约法的概念
❖已知问题的描述，通过一系列变换把此 问题最终变为一个子问题集合；这些子 问题的解可以直接得到，从而解决了初 始问题。
❖该方法也就是从目标(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。这就是问题归约 的实质。
例1、用一个语义网络表示下列命题。 (1) 树和草都是植物； (2) 树和草是有根有叶的； (3) 水草是草，且长在水中； (4) 果树是树，且会结果； (5) 苹果树是果树中的一种，它结苹果。
分析： 问题涉及的对象有：
植物、树、草、水草、果树、苹果树 各对象的属性分别为：
树和草的属性：有根、有叶； 水草Байду номын сангаас属性：长在水中； 果树的属性：会结果； 苹果树的属性：结苹果。
➢由上可知，对一个问题的状态描述， 必须确定3件事： (1) 该状态描述方式，特别是初始状态 描述； (2) 操作符集合及其对状态描述的作用； (3) 目标状态描述的特性。
例2：(分油问题) 有A、B、C三个不带刻度的 瓶子，分别能装8kg, 5kg和3kg油。如果A瓶 装满油，B和C是空瓶，怎样操作三个瓶，使 A中的油平分两份？(假设分油过程中不耗油)
第三步：求解过程。
R(2,0)
1,1,0 R(1,1)

第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮

逻辑实证主义学说
所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的） 观察语句相联系的逻辑理论来刻画。
Carnap“The Logical Structure of the World”定义一个用 于从基本实验中抽取知识的计算过程。
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像人一样行动:图灵测试
图灵试验
问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答：不要问我这道题，我从来不会写诗。 问：34957加70764等于多少？ 答：（停30秒后）105721 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。 问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1 处有棋子R。现在轮到你走，你应该下那步棋？ 答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
综合上述观点，可认为：智能是知识与智力的总和。 其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取 知识并应用知识求解问题的能力。
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智能
智能的基本特征：
1、感知能力： 通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的 能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
2、记忆与思维能力
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维 所产生的知识
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人工智能相关网站介绍
其他网站 IEEE计算智能协会： 国际神经网络协会： 国际人工智能联合会： 欧洲人工智能联合会： 斯里兰卡国际人工智能中心： 美国伯克利大学人工智能网站： 美国加利福尼亚大学机器学习研究组： 中国人工智能网： 北京大学人工智能实验室：
8
AI Lab, MIT
Journal of Artificial Intelligence Research
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Chinese Room－中文屋子
现在，希尔勒要求我们假设他坐在这个电脑中。换句话说， 他呆在一个小屋子里，在其中他接受到中文汉字，然后对 照指令表，然后模拟着计算机进行输出。希尔勒说，当然， 他不认识任何一个中文汉字。进一步，他论证到，他不能 理解汉字同样能说明计算机也不能理解汉字，因为他和计 算机处在同一个位置上。计算机只不过是没有思维的符号 操作者罢了，正如他－它们并不知道那些中文字在说什么， 就像他不知道一样。