人工智能绪论(2)

人工智能,1.1人工智能的定义和发展1.2人类智能和人工智能1.3人工智能的各种认知观1.4人工智能的研究与应用领域1.5课程概要,1.1.1人工智能的定义,几种定义智能机器（intelligentmachine）能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器（如无人驾驶汽车）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,1.1定义和发展,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、学问和问题求解等思维活动,1.1.2人工智能的起源与发展,孕育期（1956年前）数理逻辑学科（弗雷治、维纳等）计算的新思想（丘奇、图灵等）形成期（1956-1970年）1956年，第一次人工智能的研讨会1969年，第一届国际人工智能联合会议，首次使用人工智能这一术语，标志着人工智能学科的诞生1970年，人工智能国际杂志创刊,1.1定义和发展,诺伯特维纳(NorbertWiener，1894-1964)美国数学家，控制论的创始人，信息论的创始人之一,阿兰麦席森图灵（AlanMathisonTuring，19121954）英国数学家，人工智能之父，图灵机，图灵测试,计算机能否思维：图灵测试,在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行对话，在相当长一段时间，无法判断对方是人还是计算机，则认为计算机能思维。,计算机界最高奖“图灵奖”,美国计算机协会（ACM，AssociationforComputerMachinery）于1966年设立的，每年一次，专门奖励那些对计算机科学研究与推动计算机技术发展有卓越贡献的杰出科学家。2000年，华人获得者姚期智，理论计算，算法复杂性。现任清华大学理论计算机科学研究中心主任。,约翰冯诺依曼（JohnVonNeuman，19031957），美藉匈牙利人数学家、计算机学家，1946年发明世界上第一台电子计算机，电子计算机之父，博弈论之父，首次提出二进制思想与程序内存思想,博弈论,是指某个个人或是组织，面对一定的环境条件，在一定的规则约束下，依靠所掌握的信息，从各自选择的行为或是策略进行选择并加以实施，并从各自取得相应结果或收益的过程，在经济学上博弈论是个非常重要的理论概念。“囚徒困境”、“智猪博弈”,囚徒困境,警方逮捕甲、乙两名嫌疑犯，但没有足够证据指控二人入罪。于是警方分开囚禁嫌疑犯，分别和二人见面，并向双方提供以下相同的选择：若一人认罪并作证检控对方（相关术语称“背叛”对方），而对方保持沉默，此人将即时获释，沉默者将判监10年。若二人都保持沉默（相关术语称互相“合作”），则二人同样判监半年。若二人都互相检举（互相“背叛”），则二人同样判监2年。,答案是：双方都会选择背叛,若对方沉默、背叛会让我获释，所以会选择背叛。若对方背叛指控我，我也要指控对方才能得到较低的刑期，所以也是会选择背叛。二人面对的情况一样，所以二人的理性思考都会得出相同的结论选择背叛。背叛是两种策略之中的支配性策略。因此，这场博弈中唯一可能达到的纳什均衡，就是双方参与者都背叛对方，结果二人同样服刑2年。,智猪博弈,猪圈里有两头猪，一头大猪，一头小猪。猪圈的一边有个踏板，每踩一下踏板，在远离踏板的猪圈的另一边的投食口就会落下少量的食物。如果有一只猪去踩踏板，另一只猪就有机会抢先吃到另一边落下的食物。当小猪踩动踏板时，大猪会在小猪跑到食槽之前刚好吃光所有的食物；若是大猪踩动了踏板，则还有机会在小猪吃完落下的食物之前跑到食槽，争吃到另一半残羹。那么，两只猪各会采取什么策略？,答案是：小猪将选择“搭便车”策略，也就是舒舒服服地等在食槽边；而大猪则为一点残羹不知疲倦地奔忙于踏板和食槽之间。改变方案一：减量方案。投食仅原来的一半分量。结果是小猪大猪都不去踩踏板了。改变方案二：增量方案。投食为原来的一倍分量。结果是小猪、大猪都会去踩踏板。改变方案三：减量加移位方案。投食仅原来的一半分量，但同时将投食口移到踏板附近。结果呢，小猪和大猪都在拼命地抢着踩踏板。,1.1.2人工智能的起源与发展,发展期（1970年）进一步研究AI基本原理方法和技术进行实用化研究专家系统与知识工程智能机器人智能控制等近十几年的热门研究领域：机器学习、模式识别、计算智能、人工神经网络,1.1定义和发展,1.2人类智能和人工智能,1.2.1智能信息处理系统的假设人是一种智能信息处理系统物理符号系统的六种基本功能输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移,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，那么一定是物理符号系统，反之，任何系统如果是物理符号系统，那么它就能表现出智能。推论一：人是物理符号系统推论二：计算机能够表现出智能推论三：计算机能够模拟人的活动,1.2.1智能信息处理系统的假设,人类的认知行为具有不同层次认知生理学研究神经系统的活动，是认知研究的底层认知心理学研究思维策略，是认知研究的顶层认知信息学研究生理行为和心里活动的转化，中间层认知工程学研究认知行为的信息加工处理,1.2人类智能和人工智能,1.2.2人类智能的计算机模拟,机器智能可以模拟人类智能智能计算机下棋定理证明语言翻译新型智能计算机神经计算机量子计算机,1.2人类智能和人工智能,1.2.3人工智能的研究目标,近期目标建造智能计算机代替人类的部分智力劳动远期目标用自动机模仿人类的思维过程和智能行为,1.2人类智能和人工智能,1.3人工智能的各种认知观,符号主义（Symbolicism）基于物理符号系统假设和有限合理性原理连接主义（Connectionism）基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义（Actionism）基于控制论及感知动作型控制系统,1.4人工智能的研究及应用领域,人工智能的基本技术知识表示（KnowledgeRepresentation）状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法推理搜索（Searching&Reasoning）启发式搜索、消解原理、不确定性推理计算智能（ComputationalIntelligence）模糊计算、神经计算、进化计算构成技术（系统与语言）产生式系统、LISP语言、Prolog语言,1.4.1问题求解,问题的表示、分解、搜索、归约等进行复杂的数学公式符号运算求解下棋程序,1.4研究及应用,1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DeepBlue）智能计算机在6局比赛中以2胜1负3平的结果，战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫。,1.4.2逻辑推理与定理证明,通过对事实数据库的操作来证明定理多种证明方法1976年7月，美国的阿佩尔等人用3台大型计算机，花去1200小时，成功证明世界近代三大难题之一“四色定理”，几何定理证明的“吴氏方法”，中科院院士吴文俊发明,1.4.3自然语言理解,语言自然语言、人造语言、机器语言“理解”的标准语音识别，五、六十年代提出的设想，现在还未完全解决1.4.4自动程序设计根据不同目的描述来编写的计算机程序促进人工智能系统的发展,1.4研究及应用,1.4.5专家系统,是一个智能化的计算机程序系统和传统的计算机程序之间有本质区别1.4.6机器学习(hot)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它主要使用归纳、综合而不是演绎。常用学习方法：决策树学习、人工神经网络、贝叶斯学习、遗传算法、支持向量机,1.4研究及应用,机器学习十大算法,决策树（DecisionTrees）K-均值（K-means）支持向量机（SupportVectorMachines）Apriori关联规则挖掘算法EM算法网页分级算法（PageRank）提升（AdaBoost）K-最近邻（K-nearestneighbor）朴素贝叶斯（NaiveBayes）分类与回归树（CART）,1.4.7神经网络(hot),神经计算机在其它领域中的广泛应用,1.4研究及应用,1.4.8机器人学,操作机器人智能机器人机器人的广泛应用促进人工智能的发展,工业机器人,军事机器人,排爆机器人,娱乐、家用机器人,仿人机器人,1.4.9模式识别(hot),是计算机对环境识别的需要是对人类环境的感知模拟主要应用：生物特征识别，包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别、语音识别、数字（文字）识别、笔迹识别等,1.4研究及应用,指纹识别,虹膜识别,人脸（检测）识别,车牌识别,1.4.10机器视觉(hot),人类80以上的外部信息来自视觉低层视觉与高层视觉前沿研究领域广泛应用,1.4.11智能控制,驱动智能机器自主地实现其目标的过程是一个定性和定量的混合控制过程是当今自动控制的最高水平1.4.12智能检索(hot)是信息时代来临的需要智能检索系统所面临的三大问题,1.4研究及应用,1.4.13智能调度与指挥,寻找最佳调度和组合NP完全类问题的求解军事指挥系统等领域1.4.14分布式人工智能与Agent是传统人工智能的延伸和扩展研究目标是创建一种能描述自然系统和社会系统的精确概念模型,1.4研究及应用,1.4.15计算智能与进化计算(hot),计算智能包括神经计算、模糊计算、进化计算等进化计算的理论基础是生物进化论1.4.16数据