人工智能 绪论

人工智能2023/1/121福州大学计算机科学与技术系课程内容

绪论_CH0搜索策略_CH1-2精确推理_CH3知识表示_CH4不精确推理_CH5机器学习_CH62第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来3第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来4什么是人工智能举例1——人机大战：1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫“深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将军”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机器获胜的结局降下了帏幕。“深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜是一个人，还是整个人类的智能？连国际象棋大师卡斯帕罗夫都认了输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪的学科。

5什么是人工智能举例1——人机大战：搜狐体育讯北京时间2004年6月8日下午14：00在清华紫光大厦正式拉开了的首场比赛的战幕，对战双方是代表人类智慧的国际象棋特级大师、为中国获得众多国际象棋世界荣誉的“美女棋后”诸宸，和代表计算机领先科技水平的、全球顶级性能的“紫光之星”超级笔记本电脑。中国首届国际象棋“人机对话”第二盘昨晚（6.14.）在北京落幕，执白的诸宸在与紫光之星的较量中由于超时再度被判负。6什么是人工智能举例1——浪潮象棋人机大战：

2006年，是“人工智能诞生50周年”，全球范围内将举行各种庆祝与纪念活动。2006年8月9日下午的“浪潮杯”中国象棋人机大战，是“庆祝活动周”的重要内容之一。邀请中国最顶尖的象棋特级大师--享有“东方电脑”美誉的柳大华、“辽宁第一高手”的卜凤波等五位大师，与“世界冠军级计算机”--曾获得中国科技进步二等奖并打破数项世界纪录的中国最高性能的高端服务器——浪潮天梭作为机器一方的“魂”来进行“人机巅峰对决”。经过两轮紧张激烈酣战，以柳大华为代表的“人脑”以4.5:5.5的总成绩惜败于超级电脑浪潮天梭。（徐天红先和后和，卜凤波先和后负，柳大华先负黑后负，张强先胜后和，汪洋先和后胜。详见新浪网）7什么是人工智能举例2——机器人足球赛：

由国际机器人足球联盟（FIRA）主办，第九届FIRA世界杯机器人足球锦标赛暨FIRA国际学术研讨会于2004年10月27日至31日在韩国釜山举行。此次比赛中，共有来自21个国家的100多个球队参加。设立了半自主型比赛、全自主型比赛、仿真型比赛及类人型比赛共四大类比赛。其中，哈尔滨工业大学在难度比较大的全自主型比赛（3对3）、类人型比赛中获得两项冠军。（2001-2005年连续四次获全自主型比赛冠军）

8什么是人工智能举例2——机器人足球赛：在世界上比较有影响的赛事主要有两个，一个是由国际机器人足球联合会（FIRA）组织的微机器人世界杯Mirosot，另一个是由国际人工智能协会组织的机器人世界杯RoboCup。机器人足球是一项具有体育竞技魅力的高技术项目。也可以看作是一种高技术的竞技项目。机器人足球的高技术可以概括为12个字：“实时采集、实时控制、实时行动”。这3个“实时”是机器人足球的难点之所在，也是机器人足球的魅力之所在。

9什么是人工智能举例2——机器人足球赛：在足球机器人系统的开发过程之中，不仅要遇到机器人学、机电一体化、通讯与计算机技术等，而且还涉及图像处理，传感器数据融合，决策与对策，模糊神经网络、人工生命与智能控制等学科的内容。目前人工智能领域常常遇到理论与实际脱节的问题，足球机器人的诞生，为智能系统的研究提供了一个很好的载体。一句话，机器人足球赛比的是硬件、软件及基础技术。

10什么是人工智能人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

智能系统用来解决需人类专家才能处理的复杂问题，如医疗诊断、石油勘测、气象预报、运输调度、管理决策等。

11什么样的计算机有智能？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”。12什么样的计算机有智能？图灵测试：“图灵试验”，试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是人还是机器。图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”

13什么样的计算机有智能？图灵测试：从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：

问：你会下国际象棋吗？答：是的。问：你会下国际象棋吗？答：是的。问：请再次回答，你会下国际象棋吗？答：是的。

你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。14什么样的计算机有智能？图灵测试：如果提问与回答呈现出另一种状态：

问：你会下国际象棋吗？答：是的。问：你会下国际象棋吗？答：是的，我不是已经说过了吗？问：请再次回答，你会下国际象棋吗？答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。

那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于：第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。15什么样的计算机有智能？希尔勒的中文屋子问题：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（说明）继续16什么样的计算机有智能？故事理解程序举例“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来时发现被烘脆了，此人暴怒地离开餐馆，没有付帐或留下小费。”“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆付帐之前，给了女服务员很多小费。”作为对“理解”故事的检验，可以向计算机询问，在每一种情况下，此人是否吃了汉堡包。返回17用中文描述问题（非本质的改变）将程序的所有操作写成英文指令，完全不懂中文的希尔勒想象自己被锁在一个屋子里操纵这一切。代表问题的一连串符号通过一条很小的缝隙被送进这屋子，不允许任何其它来自外头的消息漏进去。操作完成后，程序的结果通过缝隙传递到外面。结果简单地为中文的“是”或“非”，给出了问题的正确答案。希尔勒不懂中文，只是正确地执行了那些构成算法的英文指令，就能和一位真正理解问题的中国人做得一样好。仅仅成功执行算法本身并不意味着对问题理解。仅仅执行程序的电脑本身并不具有智慧，即使通过了图灵测试，我们还是不能断定其真有理解能力。希尔勒中文屋子的理想实验表明用图灵检验来定义智慧还是远远不够充分的。通过了图灵检验的电脑就具备思维能力了么？返回18第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来19第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的途径AI研究的未来20

AI的产生

人们对“数据世界”的需求进而发展到对“知识世界”的需求而产生的。为了寻求试探性的搜索，启发式的、不精确的、模糊的、甚至允许出现错误的推理方法。以便符合人类的思维过程21第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来22第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来23ＡI的发展历史第一阶段（56年以前）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24ＡI的发展历史英国数学家、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；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。25ＡI的发展历史英国数学家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(莫克利)，1946发明了电子数字计算机ENIAC美国神经生理学家McCulloch(麦克洛奇)，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。26ＡI的发展历史第二阶段（56年～61年）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”创始人中有：McCarthy,Minsky

,Lochester

,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、计算机科学家等10人。McCarthy（麦卡锡）——人工智能之父，提议正式采用“人工智能”术语，代表有关机器智能这一研究方向。10人在Dartmouth大学召开“机器模拟智能”研讨会，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生。27自然语言的机器翻译。1953年，美国乔治大学，1954年IBM公司在701计算机上做俄译英的公开表演。此时，前苏联、中国也开展机器翻译的研究。利用计算机证明数学定理。1956年，Newell和Simon，用程序LogicTheorist证明《数学原理》第二章中的38条定理，1963年证明全部52条定理。1956年，Samuel研制了第一个跳棋程序，具有学习功能，打败一个州冠军。ＡI的发展历史281956年，Selfridge研制第一个字符识别程序。1959年，又提出功能更强的模式识别。1957年，Newell，Shaw和Simon研究不依赖具体领域的通用解题程序GPS(GeneralProblemSolving）1965年，Robinson提出消解法（即归结原理），掀起研究计算机定理证明的又一次高潮。ＡI的发展历史29现实的困境(1966～1973)消解法（归结原理）能力有限例如：证明两个连续函数之和仍是连续函数，推了10万步还没有推出来。Sauel的下棋程序，1965年，世界冠军Helmann获得四连胜。机器翻译闹出不少笑话30一个笑话（英俄翻译）：

Thespiritiswillingbutthefleshisweek.

（心有余而力不足）

Thevodkaisstrongbutmeatisrotten.

（伏特加酒虽然很浓，但肉是腐烂的）31“Outofsight,outofmind”，意思是“眼不见心不烦”。英语－>俄语－>英语竟成了：“又瞎又疯”。32出现这样的错误的原因：

Spirit：

1）精神

2）烈性酒结论：

必须理解才能翻译，而理解需要知识33从神经生理学角度研究AI，存在不可逾越的困难。人脑有1010以上个神经元，能否将1010个机器组成一个联合运行的网络？1973年，英国发表了Lighthillreport，认为AI的研究即使不是骗局，至少也是庸人自扰。终止了英国的AI研究。IBM公司也取消了本公司范围内的AI研究活动。34ＡI的发展历史第三阶段（60年代中～80年代初）知识工程时代专家系统知识工程知识工程席卷全球各国发展计划：美国星球大战计划（1985）英国ALVEY计划（五代机）（1983）法国UNIKA计划日本五代机计划（1981）中国“863”计划（1986）351977：E.A.Feigenbaum：以知识为中心

DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968）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(Causal

ASsciationalNetwork)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）36

知识的表示：

－数字识别：如2（两个端点，曲率变化，拐点……）

－人脸、表情：如何特征表示，人变形后可识别，机器呢？图

象检索—图象理解

－常识表示

知识的获取：专家总结输入，机器学习，数据挖掘,……

知识的利用：

－确定性推理

－不确定性推理：非单调，常识推理，新证据（知识）可能推

翻原有的结论

37ＡI的发展历史第四阶段（80年代中后～90年代初）

新的神经元网络时代BP网（算法），解决了多层网的学习问题Hopfield网，成功求解了旅行商问题38ＡI的发展历史第五阶段（90年代初～现在）智能体（智能代理）、海量数据处理与网络时代网络给AI带来无限的机会知识发现与数据挖掘智能代理AI走向实用化39智能接口技术

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

40数据挖掘（DataMining）

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。

主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

41智能Agent

Agent是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。

Agent就是某种能够行动的东西，但有别于简单“程序”的属性，诸如自主控制的操作、感知环境、持续能力、适应变化以及有能力承担其他Agent的目标。Agent试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他Agent通信，通过规划达到目标。42智能Agent多Agent系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个Agent之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多Agent系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域

目前对Agent和多Agent系统的研究主要集中在Agent和多Agent理论、Agent的体系结构和组织、Agent语言、Agent之间的协作和协调、通信和交互技术、多Agent学习以及多Agent系统应用等方面。

43第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来44第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来45人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。数据处理->知识处理，数据->符号。符号表示知识而不是数值、数据。有启发，有推导。ＡI的研究特点46第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来47第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来48ＡI的研究内容理论知识的模型化和表示方法各种推理方法启发式理论搜索人工智能系统结构及语言机器学习49ＡI的研究内容应用自然语言理解数据库的智能检索专家系统机器定理证明博弈机器人学自动程序设计组合调度感知50ＡI的研究内容成功事例定理证明：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：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。51ＡI的研究内容成功事例通用问题求解器（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。52ＡI的研究内容海湾战争中的专家系统：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。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。53第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来54第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来55第0章绪论AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI研究的未来56ＡI研究的未来趋势

技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理并行化神经网络机器情感

57ＡI研究的未来趋势

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

58ＡI研究的未来趋势

人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

59历史上的人工智能大师下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智能大师60阿伦•图灵

（AlanTuring） 计算机科学理论的创始人61阿伦•图灵（AlanTuring）1912年出生于英国伦敦，1954年去世1936年发表论文“论可计算数及其在判定问题中的应用”，提出图灵机理论1950年发表论文“计算机与智能”，阐述了计算机可以具有智能的想法，提出图灵测试1966年为纪念图灵的杰出贡献，ACM设立图灵奖62马文•明斯基

（MarnivLeeMinsky） 人工智能之父 框架理论的创立者 首位获得图灵奖的人工智能学者63马文•明斯基

（MarnivLeeMinsky）1927年出生于美国纽约1951年提出思维如何萌发并形成的基本理论1956年达特茅斯会议的发起人之一1958年在MIT创建世界上第一个AI实验室1969年获得图灵奖1975年首创框架理论64约翰•麦卡锡

（JohnMcCarthy）人工智能之父LISP语言的发明人首次提出AI的概念65约翰•麦卡锡

（JohnMcCarthy）1927年出生于美国波士顿1956年发起达特茅斯会议，并提出“人工智能”的概念1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智能实验室发明α－β剪枝算法1959年开发LISP语言开创逻辑程序研究，用于程序验证和自动程序设计1971年获得图灵奖66赫伯特•西蒙

（HerbertA.Simon）符号主义学派的创始人爱好广泛的全能科学家中国科学院外籍院士67赫伯特•西蒙(HerbertA.Simon）1916年出生于美国的威斯康辛州1943年在匹兹堡大学获政治学博士学位1969年因心理学方面的贡献获得杰出科学贡献奖1975年和他的学生艾伦•纽厄尔共同获得图灵奖1978年获得诺贝尔经济学奖1986年因行为学方面的成就获得美国全