第一章 AI绪论oommtt.doc

第一章 绪论人工智能定义11956年正式提出人工智能学科，1956-2011，55年；人工智能，Artificial Intelligence，简称AI；人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考；本质问题：研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。现代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。图灵(19121954)：英国数学家，1936年创立了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。 莫克利(19071980)：美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC1人工智能定义2定义1 智能机器(intelligent machine)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。例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。1997年5月11日，一个名为“深蓝”(Deep Blue)的计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。例子3：在星际探险中的移动机器人，如美国研制的火星探测车。定义2 人工智能从学科的界定来定义：人工智能是计算机科学的一个分支，主要是研究、设计和应用智能机器。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。从人工智能所实现的功能来定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。现代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。图灵(19121954)：英国数学家，1936年创立了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。 莫克利(19071980)：美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC2AI起源3人工智能的发展是以硬件与软件为基础。它的发展经历了漫长的发展历程。人们从很早就已开始研究自身的思维形成，早在亚里士多德(公元前384-322年)就着手解释和编注他称之为三段论的演绎推理，迈出了向人工智能发展的早期步伐，可以看作为原始的知识表达规范。亚里士多德(公元前384-322年)什么是三段论？三段论是以真言判断为其前提的一种演绎推理，它借助于一个共同项，把两个直言判断联系起来，从而得出结论。例如：一切金属都是能够熔解的；铁是金属；所以，铁是能够熔解的。现代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。图灵(19121954)：英国数学家，1936年创立了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。 莫克利(19071980)：美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC34自远古以来，人类就有用机器代替人们脑力劳动的幻想：公元前900多年我国有歌舞机器人流传的记载。 亚里斯多德（公元前384322）：古希腊伟大的哲学家和思想家，创立了演绎法。 莱布尼茨(16461716)：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 图灵(19121954)：英国数学家，1936年创立了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。 莫克利(19071980)：美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC 麦克洛奇和皮兹：美国神经生理学家，于1943年建成了第一个神经网络模型(MP模型)。 维纳（18741956) ：美国著名数学家、控制论创始人。1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗透，形成了行为主义学派。 图灵又于1950年，发表题为计算机能思维吗？的著名论文，明确提出了“机器能思维”的观点。 这些，都为人工智能的诞生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。AI发展-孕育期5AI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） ，达特茅斯学院（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AI发展-形成期6心理学小组：1957年，纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制了称为逻辑理论机的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题，如不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、梵塔、人羊过河等。 IBM工程小组：1956年，塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序1959年击败了塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组：1958年，麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年，麦卡西又研制了人工智能语言LISP。 1961年，明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智能的发展。 其他方面：1965年，鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结（消解）原理。 1965年，费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。AI发展-形成期麻省理工学院MIT7专家系统实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律探讨走向专门知识运用的重大突破，是AI发展史上的一次重要转折。 1972年，费根鲍姆开始研究MYCIN专家系统，并于1976年研制成功。从应用角度看，它能协助内科医生诊断细菌感染疾病，并提供最佳处方。从技术角度看，他解决了知识表示、不精确推理、搜索策略、人机联系、知识获取及专家系统基本结构等一系列重大技术问题。 1976年，斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译等。 AI发展-发展期80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰87,89年世界大会有67千人参加。硬件公司有上千个。Lisp硬件、Lisp机形成产品。同时，在专家系统及其工具越来越商品化的过程中，国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业-知识产业。应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。 同年代，1986年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络分类能力有限这一根本问题。从此，神经网络的研究进入新的高潮。AI发展-发展期890年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。美国的星球大战计划英国的ALVEY计划法国的UNIKA计划日本的实况计算计划（Real world computing）中国的863计划AI发展-发展期9AI研究思路1.研究认知过程的任务 人的心理活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较。人类认知活动与计算机的比较10心理活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相应的是计算机程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。AI研究思路2.智能信息处理系统的假设11T表示时间变量，x表示认知操作，x变化x为当时机体状态S和外界刺激R的函数。用物理符号系统表示思维过程。AI研究思路12完整的物理符号系统必须具有下列6种功能：（1）输入符号（2）输出符号（3）存储符号（4）复制符号（5）建立符号结构：寻找各个符号之间的关系。（6）条件性迁移：根据已有符号完成活动过程。假设：任何一个系统，如果它能表现出智能，那么它就必定能够执行上述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；这种智能指的是人类所具有的那种智能。把这个假设称为物理符号系统的假设。AI研究思路物理符号系统的假设伴随有3个推论，或称为附带条件。推论一:既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。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。 1940年，控制论之父维纳开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。他发现了二者的相似性。维纳认为计算机是一个进行信息处理和信息转换的系统，只要这个系统能得到数据，机器本身就应该能做几乎任何事情。13AI研究思路1950年，图灵发表了题为计算机能思考吗？的论文，给人工智能下了一个定义，而且论证了人工智能的可能性。机器是否智慧？如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的。图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。3.人类智能的计算机模拟14AI研究思路图灵测试游戏由一男(A)、一女(B)和一名询问者(C)进行；C与A、B被隔离，通过电传打字机与A、B对话。询问者只知道二人的称呼是X，Y，通过提问以及回答来判断，最终作出X是A，Y是B或者X是B，Y是A的结论。游戏中，A必须尽力使C判断错误，而B的任务是帮助C。当一个机器代替了游戏中的A，并且机器将试图使得C相信它是一个人。如果机器通过了图灵测试，就认为它是智慧的。15161.符号主义学派主要观点：AI起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示上的一种运算 代表性成果：纽厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序 代表人物：纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等 AI学派之争172.连接主义学派主要观点：AI起源于仿生学，特别是人脑模型，人类认知的基元是神经元，认知过程是神经元的连接活动过程代表性成果：由麦克洛奇和皮兹创立的脑模型，即MP模型 代表人物：麦克洛奇和皮兹AI学派之争183.行为主义学派主要观点：AI起源于控制论，智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是推理。 代表性成果：Brooks教授研制的机器虫代表人物： Brooks教授AI学派之争AI的技术路线专用路线研制专用智能计算机或专用软件系统。通用路线利用知识工程在现有计算机硬件及软件基础上支持人工智能开发。硬件路线认为智能机器的开发主要依赖各种智能硬件技术。诸如超大规模集成电路，人工神经网络模拟。软件路线认为智能机器的开发主要依赖各种智能软件工具开发和运用。AI的研究内容知识的模型化和表示方法各种推理方法启发式搜索理论机器学习21AI的应用1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝” 以3.5：2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。22IBM的深蓝IBM的深蓝两次比赛1996年第一次的比赛结果 “深蓝”：胜、负、平、平、负、负。1997年第二次的比赛结果“深蓝”：负、胜、平、平、平、胜。“深蓝”的技术指标：32个CPU每个CPU有16个协处理器每个CPU有256M内存（总8G内存）每个CPU的处理速度为200万步/秒每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。2324AI的应用2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题-四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”2425AI的应用3自然语言理解NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就，发展为人类自然语言处理的新概念。Alice-聊天机器人四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”2526AI的应用四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”2627AI的应用四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”2728AI的应用4自动程序设计自动程序设计是人工智能的一个重要研究领域。已经研制出能够以各种不同的目的描述(例如输入/输出对，高级语言描述，甚至英语描述算法)来编写计算机程序。这方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。自动编制一份程序来获得某种指定结果的任务同证明一份给定程序将获得某种指定结果的任务是紧密相关的。后者叫做程序验证。许多自动程序设计系统将产生一份输出程序的验证作为额外收获。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”2829AI的应用5专家系统专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。也就是说，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”2930AI的应用6机器学习机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径。学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。正如香克(R. Shank)所说：一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。“机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。所以这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3031AI的应用7人工神经网络研究结果已经证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。神经网络的发展有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的综合成果。神经生理学家、心理学家与计算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机-神经计算机。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3132AI的应用8机器人学人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。ASIMO（日语：）是日本本田研究院开发的人形机器人，站立时约130公分，重54公斤。 四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3233AI的应用9模式识别模式(Pattern)一词的本意是指完美无缺的供模仿的一些标本。模式识别就是指识别出给定物体所模仿的标本。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3334AI的应用10机器视觉机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。在视觉方面，已经给计算机系统装上电视输入装置以便能够看见周围的东西。视觉是感知问题之一。在人工智能中研究的感知过程通常包含一组操作。例如，可见的景物由传感器编码，并被表示为一个灰度数值的矩阵。这些灰度数值由检测器加以处理。检测器搜索主要图象的成分，如线段、简单曲线和角度等。这些成分又被处理，以便根据景物的表面和形状来推断有关景物的三维特性信息。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3435AI的应用带有视觉的月球自主车带有视觉的越野自主车超小机器人帮助手术定位四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3536AI的应用11智能控制人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。或者说，智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。 随着人工智能和计算机技术的发展，已可能把自动控制和人工智能以及系统科学的某些分支结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3637AI的应用12智能检索随着科学技术的迅速发展，出现了知识爆炸的情况。对国内外种类繁多和数量巨大的科技文献之检索远非人力和传统检索系统所能胜任。研究智能检索系统已成为科技持续快速发展的重要保证。数据库系统是储存某学科大量事实的计算机软件系统，它们可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3738AI的应用文本检索音频检索三维模型检索图像检索四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3839AI的应用13数据挖掘与知识发现知识获取是知识信息处理的关键问题之一。从数据中挖掘并发现知识首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。那种分子结构特征表示能够导致发生癌症四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”3940AI的应用14人工生命人工生命的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（Langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。四色问题又称四色猜想，是世界近代三大数学难题之一。 四色问题的内容是：“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用数学语言表示，即“将平面任意地细分为不相重迭的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”40机器人足球42终结者服装模特：可以为你试衣服的机器人 ，机器人可以展现2000种不同的体型，顾客可以看到机器人试不同衣服的整个过程。松下洗发机：为你洗发的机器人 松下开发了一种洗头机器人，它可以为躺下的你洗头发。这是专为老人和常年卧床的病人设计的。这一设备由一个后仰的椅子和由电脑控制