人工智能绪论VIP

第一章绪论,按时上课阅读相关资料认真做相关实验考前做好复习,课程要求,课程主要介绍如下方面的内容:绪论知识表示推理技术搜索技术机器学习专家系统其他,课程主要内容,课程考核包括:考试（笔试）小论文，参考方面如下：（1）遗传算法（2）数据挖掘（3）人工神经网络（4）模式识别（5）人工生命（6）Agent技术（7）智能决策系统（8）智能检索（9）智能调度与指挥（10）智能控制,课程考核内容,人工智能及其应用（第二版、第三版），蔡自兴等，1999年，清华大学出版社。（主要教材）参考书：人工智能导论，林尧瑞，马少平编著，清华大学出版社，1989年5月第1版，1998年3月第7次印刷人工智能基础，高济等，2002年，高教出版社,教材及主要参考书,IJCAI，世界人工智能大会，2年一次InternationalJointConferenceonArtificialIntellienceAAAI，美国一年一次的年会AIJournalSIGKDD,AI的会议及杂志,绪论,很早人类就有制造机器人的幻想黄帝的“指南车”诸葛亮的“木牛流马”亚里士多德的形式逻辑布莱尼茨的关于数理逻辑的思想“机器人”一词的来源,现代人工智能的兴起,现代人工智能（ArtificialIntelligence，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“ArtificialIntelligence”这个词。,内容简介,1.4人工智能的基本技术,4,1.1什么是人工智能,1,1.2人工智能的发展简史及趋势,2,1.3人工智能的研究方法及基本内容,3,1.5人工智能的主要研究领域及实践,5,1.1.1智能的解释,人类智能活动的能力是人类在认识世界和改造世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力。,1.1.1智能的解释,智能的本质,人们通过视觉、听觉、味觉、触觉、嗅觉等感官器官感知外部世界的能力,对外部信息及由思维所产生的知识的存储能力用于对记忆的信息进行处理能力,通过指导、实践等来丰富自身的知识和技巧的能力在各种环境下都能保持同等效率的能力可以将所反馈到的信息输出的能力,感知能力,记忆和思维能力,学习能力自适应能力行为能力,思维,思维的种类,主要依靠直觉，即感觉形象进行思维思维是一个非线性过程形式化困难在信息变形或缺少的情况下仍可得到较满意结果,依靠逻辑进行思维思维是一个线性过程容易形式化具有严格性和可靠性,具有不定期的突发性具有非线性的独创性及模糊性穿插于形象思维和逻辑思维之间，比形象思维更复杂,逻辑思维,形象思维,顿悟思维,1.1.2人工智能的解释,用计算机来表示和执行人类的智能活动,人工智能,AI研究如何用计算机来表示和执行人类的智能活动，以模拟人脑所从事的推理、学习、思考和规划等思维活动，并解决需要人类的智力才能处理的复杂问题，如医疗诊断、管理决策、下棋和自然语言理解等。,AI作为一个学科名词，研究的是如何使机器（计算机）具有智能的科学与技术，特别是人类智能如何在计算机上的实现或再现的科学与技术。AI虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知科学等许多学科领域。因此它实际上是一门综合性的交叉科学和边缘学科。,人工智能的定义,AI与传统计算机程序的区别AI是以符号表示知识而不是以数值数据为研究对象AI采用启发式推理方法而不是常规的算法允许出现不正确的解答,人工智能的定义,人工智能的定义,为了对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。定义2人工智能(学科)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力功能，并开发相关理论和技术。定义3人工智能(能力)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、学习和问题求解等思维活动。,定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。,人工智能的定义,人工智能的定义,定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）。定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）。定义11人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger和Stubblefield,1993）。其中，定义4和定义5涉及拟人思维；定义6和定义7与理性思维有关；定义8和定义9涉及拟人行为；定义10和定义11与拟人理性行为有关。,图灵测试,如何知道一个系统是否具有智能呢？1950年，计算机科学家图灵提出了著名的“图灵测试”。,图灵测试,阿兰图灵,图灵测试示意图,希尔勒的中文屋子,罗杰施安克的故事理解程序（举例）机器是否真的理解了呢？希尔勒的中文屋子问题：通过了图灵测试就具有了智能吗？思考题：如何理解希尔勒的中文屋子？,1.1.3计算机与人工智能,没有计算机的出现，人工智能就无法得到应用,关系,1.1.4人类智能与人工智能,物质载体,目的性能动性适应性,活动规律,逻辑模拟,本质区别,人类智能或人类的认识能力，只是人类意识的一个因素。人工智能则是对人的认识能力的一部分-逻辑、理性的模拟，不具备其他因素,人类智能是有目的、能动的，在与外部环境的物质、能量和信息交换过程中，具有适应性；而人工智能是无意识、无目的的，没有主观能动性和适应性。,认知过程,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。,任务,人类认知活动与计算机的比较,1.1.5研究目标,近期目标,使现有的计算机更有用（或者说更聪明）,远期目标,探讨智能的基本机理，研究如何利用各种自动机来模拟人的某些思维过程和智能行为,人工智能研究的远期目标与近期目标是相辅相成的。远期目标为近期目标指明了方向，而近期目标的研究为远期目标的最终实现奠定了基础，作好了理论及技术上的准备。,关系,1.1.6通用问题求解方法,问题的答案是问题状态的汇集问题的求解过程是对某一状态应用操作符得到下一个状态，然后对该状态的过程会一直进行下去直到达到目标状态。,状态空间法,十五数码难题,初始状态,目标状态,十五数码难题,十五数码难题部分状态图,返回,内容简介,1.4人工智能的基本技术,4,1.1什么是人工智能,1,1.2人工智能的发展简史及趋势,2,1.3人工智能的研究方法及基本内容,3,1.5人工智能的主要研究领域及实践,5,1.2.1发展简史,孕育时期,形成时期,发展时期,1956前,19561969,1970后,哲学家亚里斯多德-三段论英国哲学家培根-归纳法德国数学家和哲学家莱布尼茨-通过符号体系英国逻辑学家布尔-命题逻辑弗雷治-谓词演算维纳、弗雷治、罗素、怀特赫德等-计算与智能关系的概念丘奇、图灵-形式推理概念与计算机间的联系,1956麦卡锡和明斯基、罗彻斯特、香农共同发起在美国达特茅斯大学举行了人类历史上第一次人工智能研讨会，在这次会议上，经麦卡锡提议，正式采用了“人工智能”这一专业术语，这次会议标志着人工智能学科的诞生。,费根鲍姆等-世界上第一个专家系统吴兹-基于知识的自然语言理解系统R.C.Schamk-概念从属理论明斯基-框架理论Newell和Simon-物理符号系统假设费根鲍姆-“知识工程”的概念Hopfield-神经元网络模型深蓝计算机首次在正式比赛中战胜人类国际象棋世界冠军标志着在某些领域，人工智能系统可以达到人类的最高水平,1.2.1发展简史,孕育时期,形成时期,发展时期,1956前,19561969,1970后,人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。,I的发展历史（孕育1956年前）,古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机,英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统布尔代数。美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。,I的发展历史（孕育1956年前）,英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。美国数学家Mauchly(麦卡锡)，1946发明了电子数字计算机ENIAC美国神经生理学家McCulloch（麦卡洛克），建立了第一个神经网络数学模型。美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了通讯的数学理论，代表了“信息论”的诞生。,I的发展历史（孕育1956年前）,I的发展历史（形成19561969）,1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。创始人中有：McCarthy,Minsky,Rochester,Shannon,Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家。McCarthy（麦卡锡）人工智能之父。50年代初开始有了符号处理。（搜索法）。机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。,60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。叙述了智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索。Nilson发表了A*算法（搜索方法）McCarthy建立了人工智能程序设计语言Lisp1965年Robinson提出了归结原理，（于传统的自然演绎法完全不同的消解法）。,I的发展历史（形成19561969）,1968年Quillian提出了语义网络的知识表示方法1969年Minsky出了一本书“感知机”，给当时的神经网络研究结果判了死刑1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(InternationalJointConferenceonAI,IJCAI),此后每两年召开一次。1970年人工智能国际杂志(InternationalJournalofAI)创刊。这些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和发展起到积极作用。,I的发展历史（形成19561969）,20世纪7080年代，知识工程的提出与专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。70年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。Thespiritiswillingbutthefleshisweek.以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出了知识工程的概念，以知识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。著名的有：,I的发展历史（发展1970今）,DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968）MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工1971）MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)诊断和治疗青光眼的专家咨询系统（拉特格尔斯（Rutgers）大学70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）；HEARSAYI和II语音理解系统（卡内基-梅隆大学）PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学1976）XCON计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学1978）,I的发展历史（发展1970今）,80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有千人参加。硬件公司有上千个。并进行Lisp硬件、Lisp机的研究。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，解决了神经网络的根本问题之一。从此，神经网络的研究进入新的高潮。,I的发展历史（发展1970今）,90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。日本政府于1992年结束了为期十年的称为“知识信息处理体统”的第五代计算机系统研究开发计划。并开始了为期十年的实况计算（RealWordComputing）计划。近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派之间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。,I的发展历史（发展1970今）,人工智能取得的一些成果,四十多年来，人工智能的研究虽然步履艰难，但也取得了一些很突出的成绩。下面列举一些实例。,定理证明,50年代中期，世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”，证明了数学名著数学原理中的38个定理。经改进后，62年证明了该书中全部的52个定理。被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正的成果。,四色定理的证明,四色定理从1852年发现四色问题，世界上很多著名的科学家试图证明，当一直未能完成。1976年6月，哈肯在美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上，用了1200个小时，作了100亿次判断，终于完成了四色定理的证明，从而解决了一个历时100多年的问题，轰动了世界。,定理证明的“吴方法”,2000年我国最高科学技术奖获得者吴文俊教授，提出了“数学机器化”。1977年，吴文俊关于平面几何定理的机械化证明首次取得成功。创立了定理机器证明的“吴方法”。,通用问题求解器（GPS）,从1957年开始，Newell等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序，这个程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的。在它能处理的有限类别的问题中，它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次序，与人类求解同样问题是类似的。因此，GPS很可能是第一个实现了“像人一样思考”方法的程序。,专家系统,人类之所以能求解问题，是因为人类具有知识。专家系统就是把有关领域专家的知识整理出来，让计算机利用这些知识求解专门领域的问题。1968年世界上第一个专家系统DENDRAL问世。MYCIN，一个著名的医疗诊断专家系统,第一个商用专家系统：R1,世界上第一个成功的商用专家系统，1982年开始正式在DEC公司使用。该程序帮助为新计算机系统配置订单；到1986年为止，估计它为公司每年节省了4千万美元。,海湾战争中的专家系统,在1991年的海湾危机中，美国军队使用专家系统用于自动的后勤规划和运输日程安排。这项工作同时涉及到50000个车辆、货物和人，而且必须考虑到起点、目的地、路径以及解决所有参数之间的冲突。AI规划技术使得一个计划可以在几小时内产生，而用旧的方法需要花费几个星期。,数字识别,清华大学智能技术与系统国家重点实验室采用神经元网络方法研制的数字识别系统，用于2000年我国人口普查。对普查数据进行自动识别，错误率达到了万分之一以下的高水平。,古籍数字化四库全书,IBM的“深蓝”,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。,正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫,IBM的“深蓝”（续1）,96年2月第一次比赛结果：“深蓝”：胜、负、平、平、负、负97年5月第二次比赛结果：“深蓝”：负、胜、平、平、平、胜,IBM的“深蓝”（续2）,“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内存每个CPU的处理速度为200万步/秒,“人机之战”简史,1958年，IBM704成为第一台能同人下棋的计算机，名为“思考”，思考速度每秒200步60年代中期，科学家德里夫斯断言，计算机将无法击败一位年仅10岁的棋手1973年，国际象棋软件4.0被开发出来，这是未来程序的基础1979年，国际象棋软件4.9达到专家级水平1981年，CRAYBLITZ新的超级计算机拥有特殊的集成电路，预言将可在1995年击败世界棋王,1983年，BELLEATT开发了国际象棋硬件，达到了大师水平80年代中期，皮兹堡的CARNEGIEMELLON大学开始研究世界级的国际象棋计算机程序1987年，“深思”首次以每秒钟75万步的思考速度露面，它的水平相当于拥有国际等级分为2450的棋手1988年，“深思”击败丹麦特级大师拉尔森1989年，“深思”已经有6台信息处理器，每秒思考速度达200万步，但在与世界棋王卡斯帕罗夫进行的“人机大战”中对阵以0比2败北,1990年，“深思”第二代产生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡尔波夫与之对抗1991年，“弗里茨”问世1993年，“深思”二代击败了丹麦国家队，在与世界优秀女棋手小波尔加的对抗中获胜1995年，“深蓝”更新程序，新的集成电路将其思考速度达到每秒300万步1996年，“深蓝”在与卡斯帕罗夫的挑战赛中，以2比4不敌卡斯帕罗夫1997年，“超级深蓝”开发出了更加高级的“大脑”，4名国际大师参与IBM的挑战小组为电脑与卡斯帕罗夫重战出谋划策，最后“超级深蓝”以3比2击败了卡斯帕罗夫，卡斯帕罗夫要求重赛，但没有得到回应,1999年，“弗里茨”升级为“更弗里茨”(DeepFritz)2001年，“更弗里茨”更新了程序，击败了卡斯帕罗夫和阿南德，以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手2002年10月，“更弗里茨”与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”，思考速度为每秒600万步，双方4比4战平2003年12月“更年少者”与卡斯帕罗夫举行人机对抗，双方3比3战平,思考题：国际象棋、中国象棋与围棋,为什么已经有了可以战胜国际大师的国际象棋程序，而中国象棋和围棋的程序水平却比较低呢？力量投入问题？计算机发展水平问题？棋本身的复杂性问题？其他别的问题？,智能汽车,智能技术与系统国家重点实验室研制的智能汽车,在高速公路上，该汽车可以自动识别道路，自动躲避障碍物在最近的实验中，平均速度为100公里，最高速度达到了150公里，达到了世界先进水平。,足球机器人,两个组织：RoboCup和FIRA设有仿真组、小型组、中型组和有腿组控制方式：FIRA采用集中控制，而RoboCup采用分布式控制清华大学获得2001、2002年RoboCup世界冠军、2003年亚军（仿真组）清华大学获得2003年RoboCup小型组全国冠军,小型组有腿组,1.2.2发展趋势,分布式人工智能,Internet及数据库的挖掘,智能系统之间的交互与通信,智能系统之间的合作等,A,B,C,D,返回,1.3.1研究方法,主要研究方法,2.行为主义学派,1.符号主义学派,3.联结主义学派,符号主义学派,理论基础物理符号系统假设和有限合理性原理。以人脑的生理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、