1 人工智能
什么是人工智能
人工智能，简称AI，是一项包含了计算机技术，生理学和哲学的综合技术。AI是一个宽泛的课题，由从机器视觉到专家系统的多个不同领域组成。AI所包含的这些领域的共同点在于它所创造的机器能够“思考”。
为了分辨计算机是否会“思考”，我们有必要定义一下什么是智能。智能在多大程度上包含譬如解决复杂问题、进行概括和建立关系这样的能力？包括感知和理解能力吗？在学习，语言和感官知觉领域的研究帮助科学家们制造智能机器。专家们所面临的最大的挑战之一就是如何制造出一个能够模仿人类大脑行为模式的机器，而人类的大脑由上亿个神经细胞组成，被认为是世界上最复杂的东西。或许度量机器智能最好的方法就是由英国计算机科学家Alan Turing提出的测试。他说，当一台计算机可以骗过人，相信它是一个人而不是机器时便可称得上是智能的。
人工智能由一群专注的研究人员推动着，已由最初的研究走过了很长的一条路。AI的起源在电子学之前，可以追溯到Boole和其他一些哲学家和数学家们，他们根据那些已成为AI逻辑基础的原则建立起了最初的理论。随着1943年计算机的发明，AI开始吸引研究人员的注意。这项技术终于可用于模拟智能行为了，或者看起来是这样。在这之后的40年中，虽然面临过许多困难和阻碍，AI已由最初只有十几位研究人员参与发展到现在有几千名工程师和专家们共同致力于研究；从最初的只能下西洋跳棋的程序发展到今天已设计出可以诊断疾病的系统。
AI技术始终站在计算机科学的前沿。先进的计算机语言，以及计算机接口和文字处理软件都要归功于人工智能的研究。AI研究引出的理论和认识将为未来的计算机科技发展指明方向。虽然现在所制造出的AI产品仅仅只能反应不久的将来研发出的产品的一小部分功能，但是它们迈出了走向未来人工智能的一步。随着人们的不断探索和追求，人工智能已经影响，也将继续影响我们的工作、教育和生活。
有计划地使用AI
我们研究AI应用已有多年，了解了所有的术语和相关的情况。但是我们真正应该知道的是如何着手使用一些AI技术。我们怎样作为个体来使用这些技术呢？
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形式逻辑学
引言
形式逻辑学是一门研究逻辑关系的学科，它并不关注具体的逻辑内容，而是关注逻辑结构和形式。形式逻辑学强调逻辑语句的形式，而不关心这些语句是否描述了现实世界中的事实。通过对逻辑语句和推理规则的分析，形式逻辑学帮助我们理解推理的基础和原则，以及帮助我们辨别有效的推理和无效的推理。
发展历程
形式逻辑学的起源可以追溯到古希腊的哲学家们。亚里士多德是形式逻辑学发展的先驱者之一，他发展了一套基于命题逻辑的推理方法。在亚里士多德的逻辑体系中，逻辑命题可以用类别和陈述来表示，推理规则通过分析命题之间的关系来确定。
在中世纪，逻辑学在欧洲的大学中得到了广泛的教授和研究。逻辑学家们将形式逻辑学用于哲学和神学的讨论中，以推导出一致的观点并驳斥错误的观点。这个时期的逻辑研究主要集中在命题逻辑和论证形式上。 未知驱动探索，专注成就专业
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到了19世纪，形式逻辑学得到了新的发展。数学领域的逻辑学研究使形式逻辑学得到了新的启发，形式逻辑学的概念被引入到了数学推理中。数学家们将形式逻辑学的方法运用到数学证明中，以确保证明的正确性和严谨性。
20世纪下半叶，随着计算机科学的发展，形式逻辑学又进入了一个新的阶段。形式逻辑学被运用到人工智能和自动推理系统中，以解决复杂问题和自动化推理过程。这些新的应用场景促进了形式逻辑学的发展和研究。
形式逻辑学的基本概念
命题逻辑
命题逻辑是形式逻辑学的一个重要分支，它是一种逻辑系统，用于描述和分析命题之间的关系。在命题逻辑中，命题是指一个陈述句，可以判断为真或假。命题逻辑通过连接词（如“与”、“或”、“非”）和逻辑符号（如“∧”、“∨”、“¬”）来表示命题之间的逻辑关系，从而进行推理和分析。
在命题逻辑中，命题通过逻辑连接词进行组合，形成复合命题。逻辑连接词有与（∧）、或（∨）、非（¬）等。以及（∧）连接的两个命题都为真时，复合命题才为真；或（∨）未知驱动探索，专注成就专业
人工智能
第1部分 绪 论
1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术
从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
答：
1） 数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；
2） 1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；
3） 控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；
4） 计算机的发明与发展；
5） 专家系统与知识工程；
6） 机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能（人类所具有的智能）。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是各物理符号系统；
推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能；
推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4. 人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
答：研究和应用领域：问题求解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（四色定理证明）， 自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学（星际探索 机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别），机器视觉（机器装配，卫 星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥）， 系统与语言工具。
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分析层级分明的大逻辑观视域下的逻辑地图的特性
自古以来,逻辑学与哲学和数学这两大基础学科就密切相关。随着逻辑学研究的不断深入和精细,逻辑学与更多的学科的交叉互动表现得日益突出。因此,对逻辑学的认识也要与时俱进。在逻辑学的应用越来越广泛之时,对逻辑学整体性的认识和系统性的把握也就显得尤为必要。逻辑地图就是对逻辑学这门学问的整体把握。不同的学者对逻辑地图的勾勒是有差异的,这与其不同的逻辑观直接相关。逻辑观的主要是对逻辑的研究对象是什么,逻辑的核心问题是什么,以什么样的标准对逻辑学科群进行分类等问题的认识。同时,从逻辑地图的刻画中也能反映出其基本的逻辑观。
层级分明的大逻辑观是指两个方面,首先是大逻辑观,其次要层级分明。所谓大逻辑观就是认为逻辑的三大核心内容是演绎逻辑、归纳逻辑和辩证逻辑,除此之外还包括与逻辑相关的其它方面的研究。层级分明主要是指对逻辑的认识要有层次性和条理性,不同的知识要找到相应的层而进行辩析。南京大学的张建军把层级分明的大逻辑观视域下的逻辑地图的分类如下:
(一)基础逻辑:演绎逻辑包括最基础的数理逻辑、在经典逻辑上扩充的哲理逻辑以及在经典逻辑上变异的异常逻辑、归纳逻辑、辩证逻辑。
(二)应用逻辑:科学逻辑、教育逻辑、语言逻辑等。
(三)逻辑应用:罗素摹状词理论、皮亚杰认知发生学、乔姆斯基转换生成语法等。
(四)逻辑学:逻辑史学、逻辑哲学、逻辑文化学等。
层级分明的大逻辑观视域下的逻辑地图主要有以下三个特点：
一、层级分明的大逻辑观视域下的逻辑地图具有包容性
逻辑学界对归纳逻辑和辩证逻辑的态度因人而异。这种态度主要表现在:归纳逻辑、辩证逻辑到底是不是逻辑所研究的内容。根据这种态度的不同就形成了两种大相径庭的逻辑观。大逻辑观持有者是对归纳逻辑和辩证逻辑持包容态度,认为归纳逻辑和辩证逻辑理应是逻辑大家庭的成员。倾向于大逻辑观的学者不在少数,特别是以张建军教授为代表。在他的这幅逻辑地图中,我们可以看到,归纳逻辑与辩证逻辑不但被认为是逻辑而且被归为逻辑最基本的内容。他认为大逻辑观2
