人工智能及其应用ppt课件

.,课程名称：人工智能原理课程代码：0602029,周翠红E-mail:zch4225932,.,人工智能及其应用,主讲:周翠红,.,学习目的和要求,通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。,.,课程内容简介,人工智能的主要讲授内容如下：1人工智能和智能系统的概况2研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。3讨论高级知识推理非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。4人工智能的新研究领域阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等内容。5人工智能的主要应用包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。,.,教学内容和学时安排,教学内容的章节和学时安排如下（总学时32)第一章绪论2学时第二章知识表示方法6学时第三章确定性推理6学时第四章非经典推理自学第五章计算智能6学时第六章专家系统4学时第七章机器学习4学时第八章自动规划自学第九章分布式人工智能与艾真体（Agent）2学时第十章自然语言理解2学时,.,第一章绪论,1956年人工智能学科正式提出，0多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。,例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DeepBlue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。,.,1.1人工智能的定义和发展,1.1.1人工智能的定义国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科，就像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。要给人工智能下个准确的定义是困难的。,.,1.1人工智能的定义和发展,1.1.1人工智能的定义定义1智能(intelligent)人的智能是人类理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解的能力而不是本能做事的能力。智能是一种应用知识处理环境的能力或由目标准则衡量的抽象思考能力。,.,1.1人工智能的定义和发展,1.1.1人工智能的定义定义2智能机器(intelligentmachine)能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphictasks)的机器.智能机器是一种能够呈现出人类智能行为的机器，而这种智能行为是人类用大脑考虑问题或者创造思想。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”(DeepBlue)的IBM计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡斯帕罗夫（GarryKasparov）。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。,.,1.1人工智能的定义和发展,1.1.1人工智能的定义人工智能（学科）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。人工智能（能力）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。,.,1.1人工智能的定义和发展,1.1.2人工智能的起源与发展1、孕育时期（1956年前）2、形成时期（1956-1970年）3、暗淡时期（1966-1974年）4、知识应用时期（1970-1988年）5、集中发展时期（1986年-今）,.,1.1人工智能的定义和发展,1.1.2人工智能的起源与发展20世纪30年代和40年代的智能界,发现了两件重要的事:数理逻辑和计算的新思想；图灵(人工智能之父)：创造了一个简单的非数字计算模型，直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作；1969年召开了第一次人工智能联合会议，1970年“InternationalJournalofAI”创刊，对开展人工智能国际学术活动和交流，促进人工智能的研究与发展起到了积极的作用；几十年来，人工智能的研究取得了明显的进展。专家系统显示了强大的生命力。费根鲍母被称为“专家系统与知识工程之父”；我国人工智能研究起步较晚，1978纳入国家计划研究。,.,1.2人工智能的各种认知观,目前人工智能的主要学派:(1)符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。(2)连接主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。(3)行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。,.,1.3人类智能与人工智能,1.3.1智能信息处理系统的假设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，见图1.1,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。,.,在你面前放着一张100元的人民币，你如何判断是真币还是假币？解释整个过程中你利用了那些感觉器官，又经过了那些神经生理学过程（包括感觉、运动），这些过程又有哪些特点？,视觉触觉光线-眼睛（角膜-瞳孔-视神经）-大脑皮层视觉中枢-大脑作出判断手触摸-手神经-大脑皮层触觉中枢-大脑作出判断,.,1.3人类智能与人工智能,1.3.1智能信息处理系统的假设1研究认知过程的任务T:时间的变量X:认知操作X的变化X为当时机体S(机体的生理和心理状态及脑子里的记忆等)和外界刺激R的函数当外界刺激作用于某一特定的状态机体时，便发生变化（，）,.,1.3人类智能与人工智能,1.3.1智能信息处理系统的假设1研究认知过程的任务信息处理系统又叫符号操作系统一个完整的符号系统应具有下例种基本功能：(1)输入符号(input)(2)输出符号(output)(3)存储符号(store)(4)复制符号(copy)(5)建立符号结构:通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移(conditionaltramsfer)：根据已有符号，继续完成活动过程.,.,1.3人类智能与人工智能,1.3.1智能信息处理系统的假设2智能信息处理系统的假设物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能表现出智能，它就必定能执行上述6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能表现出智能；这种智能就是人类所具有的那种智能。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。,.,1.3人类智能与人工智能,1.3.2人类智能的计算机模拟著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父，图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。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。定义智慧时，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。,.,1.3人类智能与人工智能,1.3.2人类智能的计算机模拟,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。,物理符号系统假设的推论一也告诉我们，人有智能，所以他是一个物理符号系统；推论三指出，可以编写出计算机程序去模拟人类的思维活动。这就是说，人和计算机这两个物理符号系统所使用的物理符号是相同的，因而计算机可以模拟人类的智能活动过程。,.,1.3人类智能与人工智能,1.3.2人类智能的计算机模拟,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。,.,1.4人工智能的研究目标和内容,人工智能的研究目标1更好的理解人类智能通过编写程序模仿和检验有关人类智能的理论2创造有用的灵巧程序该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。,.,1.4人工智能的研究目标和内容,人工智能研究的基本内容1认知建模2知识表示3知识推理4知识应用5机器感知6机器思维7机器学习8机器行为9智能系统扩建,.,1.5人工智能研究的主要方法,1功能模拟法2结构模拟法3行为模拟法4集成模拟法,.,1.6人工智能的研究和应用领域,在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.1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。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.2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。,用四种颜色标注不同的区域,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.3计算智能计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.4分布式人工智能与Agent分布式人工智能（DAI）是分布式计算与人工智能结合的结果。分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.5自动程序设计程序设计本身就是人工智能的一个重要研究领域。这个领域的工作叫做自动程序设计。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。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.6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。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。专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。高性能的专家系统也已经从学术研究开始进入实际应用研究。随着人工智能整体水平的提高，专家系统也获得发展。正在开发的新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的方法，而且采用基于模型的原理。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.7机器学习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。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。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。此外，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。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.8自然语言理解NLP(NaturalLanguageProcessing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识世界知识和期望作用的重要性。人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得了成就，发展为人类自然语言处理的新概念。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.9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。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，如机器人体系结构、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下的机器人以及机器人语言等。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.10模式识别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。至今，在模式识别领域，神经网络方法已经成功地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。目前模式识别学科正处于大发展的阶段，随着应用范围的不断扩大，随着计算机科学的不断进步，基于人工神经网络的模式识别技术将有更大的发展。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.11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。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。,带有视觉的越野自主车,带有视觉的月球自主车,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.12人工神经网络由于冯诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字计算机存在一些尚无法解决的问题。人们一直在寻找新的信息处理机制，神经网络计算就是其中之一。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。现在，神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.13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。智能控制的核心在高层控制，即组织级控制。其任务在于对实际环境或过程进行组织，即决策和规划。智能控制有很多研究领域，它们的研究课题既具有独立性，又相互关联。目前研究得较多的是以下6个方面：智能机器人规划与控制、智能过程规划、智能过程控制、专家控制系统、语音控制以及智能仪器。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.14智能调度与指挥确定最佳调度或组合的问题是我们感兴趣的又一类问题。一个古典的问题就是推销员旅行问题。这个问题要求为推销员寻找一条最短的旅行路线。他从某个城市出发，访问每个城市一次，且只许一次，然后回到出发的城市。大多数这类问题能够从可能的组合或序列中选取一个答案，不过组合或序列的范围很大。试图求解这类问题的程序产生了一种组合爆炸的可能性。这时，即使是大型计算机的容量也会被用光。,智能组合调度与指挥方法已被应用于汽车运输调度、列车的编组与指挥、空中交通管制以及军事指挥等系统。,.,推销员旅行问题,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.15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。数据库系统的设计也是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、存储和检索大量事实，已经发展了许多技术。当我们想用数据库中的事实进行推理并从中检索答案时，这个课题就显得很有意义。,.,1.6人工智能的研究和应用领域,1.6.16系统与语言工具人工智能对计算机界的某些最大贡献已经以派生的形式表现出来。计算机系统的一些概念，如分时系统、编目处理系统和交互调试系统等，已经在人工智能研究中得到发展。几种知识表达语言(把编码知识和推理方法作为数据结构