人工智能 第一章 概述

在专家系统方面，从80年代末开始逐步向多技术、多方法
的综合集成与多学科多领域的综合应用型发展。
目前，人工智能技术正向着大型分布式人工智能、大型分
布式多专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行 推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发 环境及多智能体协同系统等方向发展。 从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理 论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。还 有待于人们的长期探索。
第一章 概述
本章内容
•人工智能的定义及研究目标
•人工智能的产生与发展 •人工智能研究的基本内容及其特点 •人工智能的研究和应用领域
•人工智能研究的不同学派及其争论
•人工智能的近期发展分析
人工智能的定义及其研究目标 1、什么是智能？
智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
•认识智能的不同观点。
3、知识应用期（1971-80年代末）
人工智能在经过形成期的快速发展之后，很快遇 到了许多困难，遭受到很大的挫折。
Newell 和Simon在1958年提出四个预言：
1、不出10年，计算机将成为世界冠军
2、不出10年，计算机将证明那时还没有证明的数 学定理
3、不出10年，计算机谱写出具有相当美学价值， 并被评论家认可的乐曲
• 孕育期（1956年以前）
•形成期（1956年—1970年）
•知识应用期（1971年—80年代末）
•综合集成期（80年代末—今）
1、孕育期（1956年以前） 在人工智能诞生之前，一些著名的科学家就已经 创立了数理逻辑、自动机理论、控制论和信息论， 并发明了通用电子数字计算机。这些为人工智能 的产生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。
思维理论—智能来源于思维活动 知识阈值理论—智能取决于可运用的知识 进化理论—知识可由逐步进化来实现
•智能层次结构。
高层智能—以大脑皮层为主，主要完成记忆和思维活动
中层智能—以丘脑为主，主要完成感知活动。 智能低层—以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应。
•智能所包含能力：感知；记忆与思维；学习与自适应；行为
我国人工智能研究的历史
1978，纳入国家计划的研究“智能模拟”
1984，智能计算机及其系统的全国学术研讨会
1986，智能计算机，智能机器人和智能信息处理流入
国家高技术研究计划
1993，智能控制和智能自动化等列入国家科技攀登计
划
1981，成立中国人工智能学会（CAAI） 1989，中国人工智能控制联合会议（CJCAI）
机器思维
所谓机器思维，就是计算机能够对感知 到的外界信息和自己产生的内部信息进行 思维性加工。由于人类智能主要来自于大 脑的思维活动，因此机器的智能也主要应 该通过机器的思维功能来实现。机器思维 是机器智能的重要组成部分。
机器学习
所谓机器学习，就是让计算机能够象 人那样自动的获取新知识，并在实践中不 断完善自我和增强能力。机器学习是机器 具有智能的根本途径，也是人工智能研究 的核心问题之一。目前，人们已经研究出 不少机器学习的方法，如机械学习，类比 学习，归纳学习，发现学习，遗传学习， 连接学习等。
重视推理
采用启发式搜索 采用数据驱动方式 用人工智能语言建造系统
人工智能研究和应用领域
目前，人工智能还未形成一个统一的理 论，很多研究和应用工作都是结合具体领域 来进行。其中最主要的研究和应用领域包括：
–机器学习 –自然语言理解 –专家系统 –模式识别 –计算机视觉 –机器人学 –搏弈 –自动定理证明

根据给出的标准模式不同，模式识别技 术可由多种不同的识别方法。常用的有：

模板匹配法； 统计匹配法；
句法匹配法；
模糊模式法；
神经网络法等。
计算机视觉
计算机视觉是一门用计算机实现或模拟 人类视觉功能的新兴学科。其主要研究 目标是使得计算机具有通过二维图像认 知三维环境信息的能力。

目前，计算机视觉已经在许多领域得到 成功的应用。例如，在图像、图形识别 方面有指纹识别、染色体识别等；在航 天与军事方面有卫星图像处理、飞行器 跟踪等；在医学方面有CT图像的脏器重 建等。
2、人工智能研究的特点
目前的计算机系统的结构和工作方式与人脑的组织结构和思维 功能有很大差别。要缩小这种差别，要靠人工智能技术。从长 远来看，需要彻底改变计算机的体系结构，研制智能计算机。 但目前还主要靠智能程序系统来提高现有计算机的智能化程度。 智能系统与传统的程序系统相比有如下特点：
重视知识
在神经心理学方面，研究发现人脑的神经元多达1011， 在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可 能的。 在人工智能的本质、理论、思想及机理方面，人工智 能受到来自哲学、心理学、神经生理学等社会各界的责 难、怀疑和批评。

原因分析： a、图灵机与冯诺依曼机的区别：
图灵机是按照一定算法实现符号处理的抽象自动机； 而AI的物理载体却是以存储程序为核心设计思想而构造 的冯诺依曼机，由于该机的缺陷，该机的智能与人有很 大差距，人可以认识多年未见，面貌大变的同学，而计 算机却不能。
— 这个时期的成果有：
定理证明程序（Newell和simon的LT机，证明 了《数学原理》第二章的38条定理，63年证明 了全部52条定理） GPS（General Problem Solving） 下棋程序（Sameul，跳棋程序，可以学习下棋 经验，并积累，1959年击败设计者，1962年击 败了美国的一个州际冠军）、LISP语言和模式 识别系统等。 69年，召开第一届国际人工智能联合会议 （IJCAI） 70年，《AI》杂志创刊
3、人工智能的研究目标
人工智能的目标一般可分为远期目标和近期目 标。
–远期目标：揭示人类智能的根本机理，用 智能机器去模拟、延伸和扩展人类智能。 –近期目标：研究如何使现有的计算机更聪 明，即使它能够运用知识去处理问题，能够 模拟人类的智能行为。
人工智能的产生与发展
人工智能术语1956年正式提出，并作为一个 学科的名称使用至今有近50年的历史。 其产生与发展过程大致可分为：
1、1956年以前，图灵、香农的文章
2、图灵测试的问题： 提问的范围、是什么问题； 被测试人的智力等因素； 仅强调结果，而没有反映智能所应有的思维过程
2、形成期（1956-1970） 1956年，在一次有关为使得计 算机变得更“聪明”的学术研 讨会上，麦卡斯正式采用了 “人工智能”这一术语。 —人工智能诞生。
机器行为
所谓机器行为就是让机器能够具有象人 那样的行动和表达能力。机器人学作为人工 智能的一个研究领域，包含了机器行为方面 的研究。
智能系统和智能计算机
无论是人工智能的近期目标还是远期目 标，都需要建立智能系统或构造智能机器， 因此需要开展对系统模型、构造技术、构造 工具及语言环境等方面的研究。
c、机器翻译 歧义性和构成句子的单词 d、模式识别的困惑 在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境， 处于低谷。人们从反思中总结经验教训，很快走 出了一条以知识为中心，面向应用开发的研究道 路。
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。
一个代表性的成果就是被IBM研制的超级计算机 “深蓝”。 自动定理证明 自动定理证明就是让计算机模拟人类证明定理 的方法，自动实现象人类证明定理那样的非数值 的符号演算过程。 自动定理证明主要方法：自然演绎法；判定法； 定理证明器；人机交互定理证明。
–自动程序设计
–智能控制 –智能决策支持系统
–人工神经网络
–知识发现和数据挖掘
–分布式人工智能
机器学习
机器学习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

机器人学

机器人是一种可编程的多功能操作装置。机器人学
是在电子学、人工智能、控制论、系统工程、信息传感、 仿生学及心理学等多种学科或技术的基础上形成的一种综 合性技术学科。人工智能的所有技术几乎都可在该领域得 到应用。
机器人研究的发展过程：经历了四个阶段：遥控机器 人；程序机器人；自适应机器人；智能机器人。

自然语言理解
主要研究如何使得计算机能够理解和 生成自然语言。

自然语言理解通常又叫自然语言处理， 采用人工智能的理论和技术将设定的自 然语言机理用计算机程序表达出来，构 造能够理解自然语言的系统。通常可以 分为以下几种情况：

书面语言的理解； 口语（声音）的理解系统； 手书文字识别；
机器翻译等。
b、计算机博弈的困难
尽管下棋程序已经达到相当高的水平，然而计算机博弈 依然面临着巨大的困难。组合爆炸：状态空间法是AI中 最基本的形式化方法，若用博弈树来表示，则状态空间 大得惊人，如西洋跳棋为10的40次方，国际象棋为120次 方，围棋为700次方，如此大的空间，计算机无法忍受 （多人对弈更加复杂）
人工智能研究的基本内容及特点 1、人工智能研究的基本内容
认知建模
一般认为，认知是为了一定的目的，在一 定的心理结构中进行的信息加工过程。认知科 学（思维科学）是研究人类感知和思维信息处 理过程的一门学科。认知科学是人工智能的重 要理论基础，对人工智能的发展起着根本作用。
机器感知
所谓机器感知，就是要让计算机具有类 似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、 嗅觉、味觉等。机器感知是智能系统获取外 部信息的最主要的途径，也是机器智能不可 缺少的重要组成部分。对计算机视觉与听觉 的研究，目前已在人工智能中形成了一些专 门的研究领域，如计算机视觉、模式识别、 自然语言理解等。