智能科学导论第2章上课.ppt

1、讨论话题，1、如何理解科技发展的辅助规律、人格化规律和共生规律？2.你同意“机器最终将统治人类”的说法吗？为什么？2，1，辅助法，“辅助法”表示的是科学技术的作用。在自然界寻求生存的长期进化过程中，人类总是觉得自己的能力不够，需要借助“外力”来扩展自己的能力。这种“外力”就是工具。制造工具的原则是科学，制造工具的具体方法是技术。如果我们看一下科学和技术是如何发展的，我们会谈到人格化法。既然科学技术的“辅助人类法则”告诉我们，科学技术的作用是帮助人类扩展能力，那么科学技术的发展当然必须遵循提高人类能力的方向，这就是“拟人法则”。4、回顾历史可以发现，科技发展的整个过程是从扩展人类的体能(材料科学技术，一般从古代农业时代开始)，到扩展人类的体能(能源科学技术，一般从现代工业时代开始)再到扩展人类的智力(信息科学技术，一般从现代信息时代开始)。共生法则是指科学技术与人类之间的关系。由于科学技术是人类的补充，科学技术是拟人化的，所以逻辑结论必然是人机合作与“人类主体和机器辅助”的共生关系。作为这种“人机共生”的结果，人类的能力得到了极大的增强：不仅身体和身体能力得到了极大的增强，智力能力也越来越有效地得到了增强。6，2.1智能，自然智能，人工智能，第2章智能科学与技术的初步概念，7，1智能概念，自然的四大奥秘：物质的本质，宇宙的起源，生命的本质，智能的发生。(1)智力的定义和智力定义的困难。在结构上，人脑有1011-12个数量级的神经元，广泛分布于平行的巨型复杂系统中。从功能上来说，人脑具有记忆、思考、观察和分析的能力。人类大脑的奥秘还有待揭示和进一步理解。智力没有明确的定义。主要流派有：(1)思维理论：智力的核心是思维；(2)知识阈值理论：智力依赖于知识的数量和概括；(3)进化理论：用控制代替知识的表达。智力是知识和智力的总和。知识是所有智能行为的基础，也是获取知识和应用知识解决问题的能力。具体而言，它指的是获取相关信息、从中提取必要知识、制定正确策略、成功解决问题、满足给定约束条件以及在给定问题、约束条件和目标的情况下实现预定目标的能力。新环境-新问题-新目标，环境-问题-目标，提炼知识，生成策略，引导行为，目标，获取信息，典型的智能过程，感知能力：通过视觉，听觉，触觉，嗅觉和其他感觉器官感知外部世界的能力是人类获取外部信息的基本途径。80%以上的信息是通过视觉获得的，10%是通过听觉获得的。(2)智力特征的处理有以下两种方式：感知-行动模式：简单和紧急信息的感知-思维-行动模式：复杂信息，14、感知的外部信息和思维产生的内部知识的存储过程，记忆信息的认知过程，记忆和思维能力，15、逻辑思维(抽象思维):按照逻辑规则处理信息和知识的理性思维模式。例如，逻辑推理和其他特征：思维过程是连续的。易于形式化。思维过程严谨可靠。16、形象思维(direct thinking)基于形象的概念，根据感性形象理解材料来处理客观现象的一种思维方式。例如，图像、场景识别等。特点：根据直觉。学习能力：获得有特定目的的知识的过程是人类的本能。不同的人有不同的学习方法和能力。学习可能是有意识的，也可能是无意识的。它可以由老师指导或自己练习。自我适应能力：它是通过自我调节来适应外部环境的过程，是人类的一种本能。不同的人有不同的适应能力。学习能力和自适应能力行为能力是指人们对感知到的外部信息做出行动反应的能力。信息来源：通过感知直接获得、通过思考处理的信息。实施过程：通过语言、表情、姿势等实现对脊髓的控制。自然智能是指人类和一些动物所拥有的智能和行为能力。人类自然智能(以下简称智能):是指人类理解客观世界的综合能力，通过思维过程和心理活动来表达。人们如何看待这个问题？树上有多少只鸟？人们如何过马路？(逻辑问题的常识推理和图像处理)3。人们如何识别风景？谁是孩子的母亲？(形象思维)4。人们是如何实现感知、学习、思考等的？(神经系统的精神活动)5。人们如何产生情感和情绪？(神经系统的心理过程)智能现象，22、自然智能系统，指由自然进化创造的智能系统。人类，地球上最智能的自然智能系统；动物，具有更高智能的自然智能系统；植物，低智能系统的自然智能系统；非生物系统：低智能系统(某些材料)。人类、高等动物、动物、植物、无机物智能等级和智能空间人工智能(AI)于1956年正式提出AI，作为一门新科学的名称。第三代智能机器人DOC在2019年台北国际发明与技术博览会现场下棋。27，人工智能的定义，典型的四种定义方法：类人的，理性的，思维的，行为的，行为的，思维的，类人的，理性的，28，类人的思维方法也叫认知模型方法，它是一种根据人类思维的工作原理来定义智能的方法。一个典型的代表是贝尔曼在1978年的定义：人工智能是与人类思维、决策、解决问题和学习相关的活动的自动化。(1)类人思维方法认知科学，29认知科学，研究人类感知和思维信息加工的过程。它将人工智能的计算机模型与心理学的实验技术相结合，试图创建一个精确的、可检测的人脑思维过程的工作模型。如果上述足够精确的思维模型可以通过计算机程序来表达，并且程序的输入/输出和实时行为可以与人类的一致，那么程序的某些机制可以根据人脑的思维模式来操作。类人行为方法，也称为图灵测试方法，是一种定义机器或系统是否具有基于人类智能的智能的方法。典型的代表是库兹韦尔在1990年提出的定义：人工智能是创造能够执行需要人类智能的功能的机器的技能。根据图灵测试要求，计算机必须至少具备以下能力才能通过：自然语言处理：用自然语言与计算机交流。(2)知识表征：存储它所知道或听到的知识或信息。(3)自动推理：使用存储的知识或信息回答问题并提取新的结论。(4)机器学习：能适应新环境，并能获取新知识。如果有必要测试物体使用视频信号的感知能力及其发送和接收物体的行为能力，即所谓的完全图灵测试，计算机还应具备以下能力：计算机视觉：它能感知物体。机器人技术：可以操纵和移动物体。测试主机、待测机器和待测人员的识别率能低于50%吗？图灵测试，35，(3)理性思维方法，也叫思维规则方法，是一种基于逻辑推理来定义智力的方法。典型的代表是夏尼亚克和麦克德莫特在1985年提出的定义：人工智能通过使用计算模型来研究心理能力。计算模型主要指能够“正确思考”的逻辑模型。古希腊哲学家亚里士多德是最早严格定义“正确思维”的人之一。他将其定义为“不可辩驳的推理过程”。例如，三段论推理方法。理性思维方法是人工智能领域中的所谓逻辑主义。他们希望通过编译逻辑程序来构建智能系统。该方法存在两个主要问题：第一，难以用形式逻辑符号表达非形式知识，尤其是对于不确定的知识；第二，原则上可以解决的问题和实际解决的问题有很大的区别，需要考虑对推理过程的控制。理性行为方法，也称为理性代理方法，是一种基于代理定义智能的方法。典型的代表是尼尔森在2019年提出的定义：人工智能关注人工产品中的智能行为。这里的人工产品主要是指能够感知环境、适应变化、自主操作和执行动作的理性代理。首先，理性行为和理性思维的侧重点是不同的。理性思维方法强调正确思维，而理性行为方法强调理性行动。第二，理性行为可以基于理性思考。例如，对于一些可以通过理性思考得出正确结论的事物，实现理性行为的方法是在付诸实践之前，通过逻辑推理获得行为可以达到的目标和结论。第二，理性行为不一定要基于理性思考。例如，对于某些事情，即使理性思维不能证明哪些行为是正确的，而其他行为是错误的，理性行为也必须行动。人们在上述四种方法中做了大量的工作。当然，以人为本的方法和以理性为中心的方法之间也存在一些争议。例如，以人为本的方法是一门实证科学，需要涉及许多假设和实验验证。以理性为中心的方法包括数学和工程的结合。人工智能的一般解释。从能力的角度来看：人工智能是指通过人工方法在机器(计算机)上实现的智能。从学科的角度来看：人工智能是一门研究如何构建智能机器或智能系统来模拟、扩展和拓展人类智能的学科。人工智能系统是指人工智能系统，也称为“智能机器”。人工智能系统的例子包括医学专家、游戏机、智能机器人、智能系统和具有上述能力的系统。人工智能和自然智能之间是什么关系？自然智能系统：原型系统。人工智能系统：模拟系统。模拟：从猫身上画老虎？照耀你比蓝色更好吗？研究自然系统的秘密可以启发人工系统的模拟方法。研究人工系统的实现可以加深对原型系统的理解。两者紧密结合，相互促进。46，强调，智能，人工智能和自然智能，47，智能的载体：2.2大脑和认知科学是智能科学的基础，而人类智能基础：大脑和神经系统，人脑的1011-12个数量级的神经元，分布和并行工作。从狭义上讲，大脑指的是中枢神经系统，有时特指大脑。从广义上说，大脑可以指整个神经系统。人工智能从广阔的角度理解脑科学。大脑的复杂性：人脑是一个巨大的复杂系统，由大量的神经元通过它们的突触广泛平行连接而成，是自然界中最复杂、最先进的智能系统。脑科学是一门研究大脑和心理现象及规律的科学。它的主要目标是揭示大脑功能的本质，了解大脑和智力的规律，保护大脑和创造大脑。脑科学是人工智能的基础：任何研究进展都会对人工智能的研究起到积极的推动作用。认知：它通常被认为是与情感、动机和意志相对应的理性或认知过程，或者是为了某种目的在某种心理结构中的信息加工过程。51岁，美国心理学家休斯顿等人将认知分为以下五种主要类型：(1)认知是信息加工的过程；(2)认知是心理符号操作；(3)认知就是解决问题；(4)认知就是思维；(5)认知是一组相关的活动，如感知、记忆、思维、判断、推理、解决问题、学习、想象、概念形成和语言使用。52，认知科学，认知科学(thinking science)是一门研究人类感知和思维信息加工过程的学科。它的主要研究目的是解释和解释人类在完成认知活动时是如何处理信息的。认知科学也是人工智能的重要理论基础，对人工智能的发展起着基础性的作用。从认知角度来看，人工智能应该同时进行逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究。53，大脑：思维器官，神经系统：传导网络，眼睛，鼻子，舌头和身体：感觉器官，手和脚语言系统：效应器器官，功能“大脑和认知”:例如，54，功能“大脑和认知”:原理，感觉器官/感应，神经/交流，认知，运动学/控制，问题/环境，策略(目的)，神经/交流，信息，知识，智能策略，思维/狭义智能，行为，信息，55，人类作为一个整体，具有认识和改造世界的能力。这是一个不可分割的有机整体，每个部分都是不可缺少的。“有机整体”的含义是，整体不是所有部分的简单叠加，而是所有部分相互作用和协调的结果。然而，这并不意味着整体中每个部分的角色是完全平等的。明显的结论，56，明显的结论，大脑和认知(图中的认知和策略)是整个人体系统的核心，即“万物之灵”。研究认知过程的任务是探索高级思维决策与初级信息加工之间的关系，用计算机程序模拟人类思维策略水平，同时用计算机语言模拟人类初级信息加工过程。思维策略、初级信息处理、生理过程、计算机程序、计算机语言、计算机硬件、人类认知活动、计算机58、2.3机器智能，都是让计算机拥有类似人类的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。机器感知的特殊研究领域：计算机视觉、模式识别和自然语言理解。机器思维：使计算机能够处理感知到的外部信息和自身产生的内部信息。这些人是谁？你怎么认出它的？机器将如何识别？有什么不同？-传统智能，60岁，机器视觉(或计算机视觉):它是将计算机与可以看见的视觉器官(如照相机)相匹配，以便它们能够识别和理解机器听觉(或计算机听觉),如文字、图像、场景等。它是将计算机与能被听到的听觉器官(如麦克风)相匹配，这样计算机就能识别和理解语言、声音等。机器感知相当于智能系统的输入部分。机器学习机器学习：让计算机像人一样自动获取新知识，并在实践中不断提高自己和增强能力。机器学习方法：机器学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和联系学习。机器行为使计算机能够像人类一样行动和表达，如行走、奔跑、握持、说话、唱歌和写图片。它相当于t的输出部分智能系统和智能机器，智能机器是一种能够表现人类智能行为