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文档简介
12023/10/6人工智能导论授课人:王天江华中科技大学计算机学院智能与分布式计算实验室22023/10/6教材及主要参考书《人工智能技术导论》第三版廉师友
编著,2007年,西安电子科技大学出版社
《人工智能及其应用》(第二版),蔡自兴等,1999年,清华大学出版社32023/10/6第一章人工智能概述42023/10/6人工智能的定义人工智能至今尚无统一的定义我们给出的定义(狭义):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称为智能机器从学科的角度看,人工智能是计算机科学的一个分支,它研究、设计和应用智能机器,其目标是使智能行为自动化。从能力的角度看,人工智能是智能机器所执行的与人的智能有关的功能,如判断、推理、理解、学习和问题求解等思维活动第一章人工智能概述52023/10/6智能研究中一些难回答的问题智能是一种独立的才能,还是一系列独一无二且不相关联的能力的总称?多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的?学习时发生什么?什么是创造力?什么是直觉?可以从观察到的行为推断出具有智能,还是需要特定内部机制的证据?在生物体中,知识是如何表示的?智能是否只存在于生物生存的过程中?第一章人工智能概述62023/10/6图灵测试
最早专门论述机器智能与现代数字计算机关系的是图灵的”计算机器与智能”(1950)苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的机器思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理性的思考提出用实验来描述智能问题第一章人工智能概述72023/10/6怎么去认定一台计算机是具有智能的呢?假设:这台计算机能以一种和人类不能相区别的方式提供答案,则我们就认为它的确在思维(感觉、理解)如何定义智能机器?82023/10/6图灵测试的重要特征
它提供了一个判断智能的标准避免了有关智能“真正”特征的争论因此,图灵测试成为许多现代AI程序评价方案的基础第一章人工智能概述92023/10/6图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要的能力没有必要把机器智能强行套入人类智能的模具中,或许机器智能就是不同于人类智能,试图按照人类的方式来评价它,可能根本就是一个错误。也有人全面批评图灵测试,认为分散了我们的注意力,应研究通用理论,解释人工智能,指导具体实践问题第一章人工智能概述102023/10/6他假设他自己读一段中文写的故事
(他不懂中文)他只能按照符号匹配、查找等计算机方法去读这个字符串他得到了正确答案,但他还是不理解故事这个实验称为中文屋子证明:即便一台计算机通过了图灵检验,它仍然完全不具备和理解有关的精神。例如,美国哲学西尔勒的反对意见一个人进入餐馆并要了一份汉堡包。当汉堡包端来后发现给烘脆了,此人暴怒地离开了餐馆,没有付账或留下小费。一个人进入餐馆并要了一份汉堡包。当汉堡包端来后他非常喜欢它,而且在离开餐馆付账之前,给了服务生很多小费。问题:在每一种情形下此人是否吃了汉堡包?112023/10/6AI研究的目标与策略研究目标:制造出智能机器和智能系统,实现智能化社会研究策略:先部分或某种程度地实现机器的智能,再逐步扩展和延伸机器的智能,逐步实现智能化第一章人工智能概述122023/10/6智能的生物和社会模型
西方哲学的传统中,把逻辑作为知识表示的依赖性,把逻辑推理作为智能推理的首要机制一些批评者开始探索新的智能模型,智能行为的社会模型。与基于逻辑的方法相反,连接主义通过对人类大脑结构建模来实现智能——神经模型一种基于生物的智能模型——演化计算模型,如遗传算法等。应用生物进化原理来寻找困难问题的解第一章人工智能概述132023/10/6AI研究的内容
1,搜索与求解2,学习与发现3,知识与推理4,发明与创造5,感知与交流6,记忆与联想7,系统与制造8,应用与工程第一章人工智能概述142023/10/6AI的研究途径与方法心理模拟,符号推演生理模拟,神经计算行为模拟,控制进化群体模拟,仿生计算博采广鉴,自然计算原理分析,数学建模第一章人工智能概述152023/10/6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->知识处理符号表示知识而不是数值、数据。有启发,有推导。人工智能是引起争论最多的科学之一焦点:当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主,还是以特定知识的处理和运用为主?智能的本质是什么?机器能达到人的水平吗?结论:人工智能研究是非常困难的
AI的研究特点(1)第一章人工智能概述162023/10/6AI的研究特点(2)人工智能的研究是十分困难的。McCarthy: 人工智能的所有问题都是难解的。Minsky: 人工智能是有史以来最难的科学之一。难在:实现智能需要浩繁的知识,而最难对付的知识是常识(不是专业知识)。Dreyfus: 常识问题是实现人工智能的最大障碍。
第一章人工智能概述172023/10/6AI的应用领域第一章人工智能概述182023/10/6博弈跳棋、国际象棋、15格拼图等智能性良好的已定义的竞技规则易于用计算机表示的格式测试简单第一章人工智能概述192023/10/6自动推理和定理证明“可以把数学看成是从基本公理推导出定理的过程”(RusellandWhitehead)逻辑的严谨性和普遍性低效性谓词演算逻辑编程语言启发式算法第一章人工智能概述202023/10/6专家系统对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研究基于规则的知识表示基于模型的知识表示推理第一章人工智能概述212023/10/6自然语言理解和语义建模可以理解并产生人类语言的程序采集背景知识以一种有助于领悟语言的方式组织知识语义网络第一章人工智能概述222023/10/6其它对人类表现建模规划和机器人人工智能的语言和环境机器学习神经网络和遗传算法第一章人工智能概述232023/10/6NaturalLanguageQuestionAnswering/projects/infolab/242023/10/6SearchenginesScienceMedicine/DiagnosisAppliancesWhatelse?aba2b2Canyouprovetheorems?应用252023/10/6Dante1994DanteII(CMU)exploredtheMt.Spurr(AleutianRange,Alaska)volcano.High-temperature,fumarolegassamplesareprizedbyvolcanicscience,yettheirsamplingposessignificantchallenge.In1993,eightvolcanologistswerekilledintwoseparateeventswhilesamplingandmonitoringvolcanoes机器人被用来进行火山探险262023/10/6如果虫子可以学习会怎样?1988年,麻省理工大学的Rodney
Brooks实验室创造出了这个六只脚的步行者,可以自学如何攀登和跨越障碍272023/10/6SonyAIBO282023/10/6思考一下:
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?第一章人工智能概述292023/10/6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302023/10/6阿伦•图灵
(AlanTuring)
计算机科学理论的创始人312023/10/6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322023/10/6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332023/10/6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342023/10/6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352023/10/6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362023/10/6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372023/10/6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国科学家奖章382023/10/650年代至60年代初开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT,证明了《数学原理》第二章中的全部52个定理,开创了机器定理证明这一新的学科领域57年开发了IPL(InformationProcessingLanguage)语言,是最早的AI语言。60年开发了“通用问题求解系统”GPS66年开发了最早的下棋程序之一MATER70年发展与完善了语义网络的概念和方法70年代提出了“物理符号系统假说”70年代提出决策过程模型,成为DSS的核心内容392023/10/6查理德•卡普
(RichardM.Karp)
发明“分枝界限法”的三栖学者402023/10/6查理德•卡普(RichardM.Karp)1935年出生于美国波士顿是加州大学伯克利分校三个系的教授:电气工程和计算机系数学系工业工程和运筹学系60年代提出“分枝界限法”,成功求解含有65个城市的推销员问题,创当时的记录1985年获得图灵奖412023/10/6爱德华•费根鲍姆
(EdwardA.Feigenbaum)
知识工程的提出者 大型人工智能系统的开拓者422023/10/6爱德华•费根鲍姆
(EdwardA.Feigenbaum)1936年出生于美国的新泽西州通过实验和研究,证明了实现智能行为的主要手段是知识1977年提出知识工程,使人工智能从理论转向应用名言:知识蕴藏着力量1994年和劳伊•雷迪共同获得图灵奖432023/10/61963年主编了《计算机与思想》一书,被认为是世界上第一本有关人工智能的经典性专著1965年开发出世界上第一个专家系统开发出著名的专家系统MYCIN80年代合著了四卷本的《人工智能手册》开设Teknowledge和IntelliGenetics两个公司,是世界上第一家以开发和将专家系统商品化的公司442023/10/6劳伊•雷迪
(RajReddy)
大型人工智能系统的开拓者
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