机械工业出版社2020《人工智能导论》课程第1章 绪论

机械工业出版社2020《人工智能导论》课程第1章绪论智能的概念智能是人类所具有的一种综合性能力，其内涵丰富且复杂。从感知方面来看，人类能够通过各种感官如视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉来获取外界环境的信息。例如，眼睛可以看到五彩斑斓的世界，识别物体的形状、颜色和大小；耳朵能听到各种声音，分辨出语言、音乐和自然界的声响等。这种感知能力是智能的基础，它让我们与外界建立联系，获取必要的信息以适应环境。记忆与思维能力也是智能的重要组成部分。记忆使得人类能够存储过去所经历的事情、学习到的知识等。我们可以回忆起童年的趣事，记住数学公式和历史事件。思维则包括逻辑思维、形象思维和创造性思维等。逻辑思维让我们能够进行推理和判断，比如在做数学证明题时，依据已知条件和定理推导出结论；形象思维使我们能够在脑海中形成事物的具体形象，艺术家在创作绘画作品时就大量运用了形象思维；创造性思维则是产生新颖、独特想法的能力，科学家的发明创造往往离不开创造性思维。学习能力和自适应能力同样不可或缺。人类具有很强的学习能力，能够从外界环境中不断获取新知识和技能。从幼儿时期学习说话、走路，到学生在学校学习各种学科知识，再到成年人在工作中不断提升专业技能，都是学习能力的体现。自适应能力则保证人类能够根据环境的变化调整自己的行为和策略。例如，当季节变换时，我们会根据气温的变化增减衣物；当面临新的工作挑战时，我们会调整工作方法和计划以适应新的要求。人工智能的定义人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科和技术。它试图让计算机具有感知、学习、推理、决策等类似于人类的智能行为。从学科角度来看，人工智能是计算机科学的一个重要分支，它融合了数学、心理学、语言学、控制论等多个学科的知识。从能力角度而言，人工智能旨在赋予计算机系统以人类智能的某些特征，使其能够解决原本需要人类智能才能解决的问题。人工智能的定义有不同的层次和角度。弱人工智能是指能够完成特定任务的人工智能系统，它只能在有限的领域内表现出智能行为。例如，语音识别系统可以准确地将语音转换为文字，图像识别系统能够识别图片中的物体，但它们缺乏对世界的全面理解和自主学习能力。强人工智能则试图构建具有人类般智能的计算机系统，它能够像人类一样理解、思考和学习，具有意识和自我认知能力。目前，强人工智能还处于理论探讨和研究阶段，而弱人工智能已经在很多领域得到了广泛的应用。人工智能的发展历程孕育期（1956年之前）人工智能的思想可以追溯到古代。古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）提出了三段论的逻辑推理方法，这是一种早期的逻辑思维形式化表达，为后来人工智能的逻辑推理奠定了基础。他认为通过大前提、小前提和结论的逻辑推导，可以得出合理的判断。例如，“所有人都会死（大前提），苏格拉底是人（小前提），所以苏格拉底会死（结论）”。英国数学家和逻辑学家乔治·布尔（GeorgeBoole）在19世纪中叶创立了布尔代数。布尔代数用数学符号来表示逻辑关系，将逻辑推理转化为数学运算。它只有两个值：真和假，通过与、或、非等逻辑运算规则进行计算。布尔代数为计算机的逻辑电路设计和人工智能的逻辑推理提供了重要的数学工具。在20世纪，英国数学家阿兰·图灵（AlanTuring）做出了重要贡献。1936年，图灵提出了图灵机的概念，它是一种抽象的计算模型，能够模拟任何可计算的过程。图灵机由一个无限长的纸带、一个读写头和一个控制装置组成，通过在纸带上读写符号和移动读写头来完成计算任务。图灵机的提出为计算机科学的发展奠定了理论基础。1950年，图灵发表了论文《计算机与智能》，并提出了著名的图灵测试。图灵测试的基本思想是，如果一个人类询问者在与一个计算机和一个人类进行对话时，无法分辨出哪个是计算机，哪个是人类，那么就可以认为这个计算机具有智能。形成期（19561970年）1956年夏季，在美国达特茅斯学院（DartmouthCollege）召开了一次重要的会议，这次会议被认为是人工智能作为一门学科正式诞生的标志。参加会议的有约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）、克劳德·香农（ClaudeShannon）等一批杰出的科学家。他们在会议上共同探讨了用机器模拟人类智能的可能性，并提出了“人工智能”这一术语。在这一时期，人工智能取得了一些重要的成果。1957年，弗兰克·罗森布拉特（FrankRosenblatt）提出了感知机模型，这是一种早期的人工神经网络模型。感知机是一种简单的二元线性分类器，它可以通过训练来学习如何对输入数据进行分类。例如，它可以用于识别手写数字中的0和1。1960年，艾伦·纽厄尔（AllenNewell）和赫伯特·西蒙（HerbertSimon）开发了通用问题求解器（GeneralProblemSolver，简称GPS）。GPS是一个能够解决多种类型问题的程序，它采用了手段目的分析的方法，通过不断地将问题分解为子问题并逐步解决来达到最终目标。发展期（1970年至今）在20世纪70年代，人工智能遇到了一些困难和挑战。由于当时计算机的计算能力有限，以及对人类智能的理解还不够深入，一些早期的人工智能系统在处理复杂问题时表现不佳，导致了人工智能发展的低谷。然而，专家系统的出现为人工智能的发展带来了新的契机。专家系统是一种基于知识的系统，它将领域专家的知识和经验以规则的形式存储在计算机中，通过推理机制来解决特定领域的问题。例如，MYCIN是一个用于诊断和治疗细菌感染疾病的专家系统，它能够根据患者的症状和检查结果给出诊断和治疗建议。20世纪80年代，机器学习成为人工智能研究的一个重要方向。机器学习是让计算机自动从数据中学习规律和模式的技术。决策树、支持向量机等算法在这一时期得到了广泛的研究和应用。决策树是一种基于树结构进行决策的模型，它可以根据输入数据的特征进行分类和预测。例如，在信用风险评估中，决策树可以根据客户的年龄、收入、信用记录等特征来判断客户是否有违约风险。20世纪90年代，随着互联网的发展和数据量的急剧增加，人工智能在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了重要进展。自然语言处理旨在让计算机能够理解和处理人类语言，包括语音识别、机器翻译、文本分类等任务。计算机视觉则致力于让计算机能够理解和分析图像和视频，如人脸识别、目标检测等。进入21世纪，深度学习的兴起使得人工智能迎来了新的发展高潮。深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，它能够自动从大量数据中学习到复杂的特征和模式。在图像识别领域，深度学习模型在ImageNet图像分类竞赛中取得了优异的成绩，其识别准确率超过了人类水平。在语音识别方面，深度学习也使得语音识别的准确率大幅提高，推动了智能语音助手如Siri、小爱同学等的广泛应用。人工智能的研究方法符号主义符号主义（Symbolicism）又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，它是人工智能最早的研究方法之一。符号主义认为人类的智能可以用符号来表示，知识可以通过符号进行编码和处理。其基本思想是将问题表示为符号结构，通过符号的运算和推理来解决问题。符号主义的主要代表成果包括专家系统和知识工程。专家系统是符号主义的典型应用，它将领域专家的知识以产生式规则的形式存储在知识库中，通过推理机根据输入的问题进行推理和判断，得出结论。例如，在一个医学专家系统中，知识库中存储了各种疾病的症状、诊断标准和治疗方法等知识，推理机根据患者的症状信息在知识库中进行匹配和推理，给出诊断结果和治疗建议。符号主义的优点是具有明确的逻辑推理过程，能够对推理结果进行解释。然而，它也存在一些局限性。符号主义在处理不确定知识和常识知识方面存在困难，而且知识的获取和表示往往需要大量的人工干预，难以适应复杂多变的环境。连接主义连接主义（Connectionism）又称为仿生学派或生理学派，它是基于神经网络的研究方法。连接主义认为人类的智能是由大量神经元相互连接形成的网络产生的，因此试图通过模拟神经网络的结构和功能来实现人工智能。人工神经网络是连接主义的核心。它由大量的神经元组成，神经元之间通过权重进行连接。神经网络通过对大量数据的学习来调整神经元之间的权重，从而实现对输入数据的分类、预测等功能。例如，一个多层感知机（MultilayerPerceptron，简称MLP）可以用于手写数字识别。在训练过程中，将大量的手写数字图像作为输入，对应的数字标签作为输出，通过反向传播算法不断调整神经网络的权重，使得网络能够准确地识别手写数字。连接主义的优点是具有很强的学习能力和自适应能力，能够处理复杂的非线性问题。但它也存在一些缺点，如神经网络的结构和参数难以解释，训练过程需要大量的计算资源和数据，容易出现过拟合等问题。行为主义行为主义（Behaviorism）又称为进化主义或控制论学派，它强调智能是在与环境的交互中产生的。行为主义认为不需要构建复杂的知识表示和推理系统，而是通过智能体与环境的不断交互和试错来学习和适应环境。行为主义的主要代表成果是智能机器人。智能机器人通过传感器感知环境信息，根据预设的行为规则或学习到的策略做出相应的动作。例如，一个扫地机器人在房间中移动，通过碰撞传感器感知障碍物，采用随机搜索或规划路径的方法来完成扫地任务。在这个过程中，机器人不需要对环境进行复杂的建模和推理，而是通过简单的行为规则和与环境的交互来实现任务。行为主义的优点是能够快速适应环境的变化，具有较好的实时性和鲁棒性。但它的局限性在于难以处理复杂的高层智能问题，对于抽象的知识和推理能力的实现较为困难。人工智能的应用领域自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能的一个重要应用领域，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。自然语言处理的任务包括语音识别、机器翻译、文本分类、信息检索等。语音识别是将人类的语音信号转换为文本的技术。随着深度学习的发展，语音识别的准确率得到了大幅提高。现在，智能语音助手如苹果的Siri、谷歌的GoogleAssistant、小米的小爱同学等已经广泛应用于智能手机、智能音箱等设备中，用户可以通过语音指令完成各种操作，如查询信息、设置提醒、控制智能家居等。机器翻译是将一种自然语言翻译成另一种自然语言的技术。早期的机器翻译主要基于规则和统计方法，而现在基于神经网络的神经机器翻译成为主流。例如，谷歌翻译、百度翻译等翻译工具采用了神经机器翻译技术，能够提供较为准确和自然的翻译结果，方便了人们在跨国交流和信息获取方面的需求。计算机视觉计算机视觉（ComputerVision）是让计算机能够理解和分析图像和视频的技术。计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、目标检测、自动驾驶等。人脸识别是计算机视觉中最具代表性的应用之一。它通过对人脸图像的特征提取和匹配，实现对人的身份识别。人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用，如门禁系统、监控系统等。同时，它也在金融领域用于身份验证，提高了金融交易的安全性。目标检测是在图像或视频中检测出特定目标的位置和类别。例如，在智能交通系统中，目标检测技术可以检测出道路上的车辆、行人、交通标志等，为自动驾驶提供重要的信息。自动驾驶是计算机视觉的一个重要应用方向，它综合了计算机视觉、传感器技术、机器学习等多种技术，使车辆能够自动感知环境、规划路径和控制行驶。目前，特斯拉、谷歌等公司都在积极研发自动驾驶技术，自动驾驶汽车已经在一些特定场景下进行了测试和应用。机器学习机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心技术之一，它让计算机能够从数据中自动学习规律和模式，从而进行预测和决策。机器学习的应用领域非常广泛，包括数据挖掘、推荐系统、风险评估等。数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息和知识的过程。机器学习算法在数据挖掘中发挥了重要作用，如聚类算法可以将数据分为不同的类别，关联规则挖掘可以发现数据之间的关联关系。例如，在电子商务领域，通过数据挖掘可以分析用户的购买行为和偏好，为商家提供营销策略建议。推荐系统是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容和产品。例如，在视频平台上，推荐系统可以根据用户观看的视频类型、时长等信息，为用户推荐可能感兴趣的视频。在电商平台上，推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览记录，为用户推荐合适的商品。风险评估是机器学习在金融领域的重要应用。银行和金融机构可以利用机器学习算法对客户的信用风险进行评估，预测客户是否会违约。例如，通过分析客户的年龄、收入、信用记录等信息，构建风险评估模型，为金融决策提供依据。智能机器人智能机器人是人工智能的一个重要应用领域，它融合了机械工程、电子工程、计算机科学等多个学科的技术。智能机器人可以分为工业机器人、服务机器人、军事机器人等不同类型。工业机器人主要用于工业生产线上的自动化操作，如焊接、装配、搬运等任务。工业机器人具有高精度、高速度和高可靠性的特点，能够提高生产效率和产品质量。例如，在汽车制造行业，工业机器人可以完成汽车车身的焊接和装配工作，减少了人工劳动强度和人为误差。服务机器人主要用于为人类提供服务，如家庭清洁、医疗护理、教育娱乐等。例如，扫地机器人可以自动清扫房间，护理机器人可以协助医护人员照顾病人，教育机器人可以为学生提供个性化的学习辅导。军事机器人则用于军事领域，如侦察、排爆、作战等任务。军事机器人可以在危险环境中执行任务，减少了人员伤亡的风险。例如，无人机可以用于侦察和监视敌方目标，排爆机器人可以用于排除爆炸物。人工智能的发展趋势与其他技术的融合人工智能将与物联网、大数据、云计算等技术深度融合。物联网（InternetofThings，简称IoT）是将各种物理设备通过网络连接起来，实现信息的交换和共享。人工智能可以对物联网产生的大量数据进行分析和处理，实现智能决策和控制。例如，在智能家居系统中，通过物联网技术将各种家电设备连接起来，人工智能可以根据用户的习惯和环境信息自动控制家电的开关和运行状态。大数据为人工智能提供了丰富的训练数据，人工智能则可以从大数据中挖掘有价值的信息和知识。云计算为人工智能提供了强大的计算资源支持，使得人工智能模型的训练和部署更加高效。例如，企