人工智能伦理导论课件全套-古天龙lecture1-人工智能概述-lecture9-伦理道德规范

人工智能伦理导论/60教学目标：授课教材：古天龙.人工智能伦理导论，北京：高等教育出版社，2022伦理意识了解AI技术和AI应用中的伦理风险，建立科技与工程中的伦理意识;道德规范了解AI技术和AI应用中的伦理道德规范，塑造科技与工程中的职业道德;伦理决策了解AI技术和AI应用中的伦理决策方法，培育科技与工程中的伦理决策思维。考试方式：课程考核方式及成绩评定/60项目占比要求平时成绩40%课堂听课、课堂表现及平时作业课程论文60%结合课程内容撰写报告论文1篇：

ChatGPT的伦理风险及其治理课程的意义：技术的发展，给善与恶都带来了无限的可能性……新工业革命是一把双刃剑，它可以用来为人类造福……新工业革命也可以毁灭人类，如果我们不去理智地利用它，它将朝着这个方向越走越远。——维纳（Norbert

Wiener）为了使你的工作增进人类福祉，仅仅了解应用科学阿诺德·约瑟夫·汤因比（Arnold

Joseph/60Toynbee，1889年～1975年），英国著名历史是不够的。对人学类家本，身他及曾其被命誉运为“的近关世怀以必来须最成伟为大一的历史学家”。切技术努力的主汤要因旨比趣对。历史有其独到的眼光，他的12册巨著《历史—研—究爱》因讲斯述了坦世（界Al各be个rt主E要in民st族ei的n兴）起与衰落，被誉为“现代学者最伟大的成就”。要对付力量所带来的邪恶结果，需要的不是智力行为，而是伦理行为。科学所造成的各种恶果，不能用科学本身来根治。——汤因比（Arnold

Joseph

Toynbee）课程内容：√Lecture

01-人工智能概述√Lecture

02-伦理理论初步√Lecture

03-人工智能伦理√Lecture

04-人工智能风险√Lecture

05-隐私泄露问题√Lecture

06-偏见歧视问题√Lecture

07-技术滥用问题√Lecture

08-责权归属问题√Lecture

09-伦理道德规范√Lecture

10-隐私保护技术√Lecture

11-偏见抑制技术√Lecture

12-可信人工智能你可以用ChatGPT撰写论文吗？

你可以用图像合成技术将电视剧《狂飙》中安欣的扮演者张译替换成吴京吗？你可以允许商家跟踪收集你的网络访问信息吗？你应该承担所拥有的自动驾驶汽车的交通事故的责任吗？写作机器人完成的小说应该享有著作权吗？著作权归谁所有？

嘉士伯拍卖行拍卖了一幅人工智能绘画作品，所得收入应该属于谁？…….在这些例子中，你面对的不仅仅是现实和法律问题，还包括伦理问题！！！/60人工智能概述Lecture

1/60目录人工智能的早期萌芽人工智能的主要技术人工智能的历史阶段12345人工智能的主流学派智能与人工智能概念智能？人类智能？动物智能？植物智能？人工智能？/60智能？1.1智能与人工智能概念智wise能can,

able,

capable聪明、见识、记忆和理解、知识渊博、正确判断才干、本事、

胜任、善于、

会做、会完成、有才干的能力是办事的本领，是生物对自然探索、认知和改造的

水平度量，是完成一项目标

或者任务所体现出来的综合

素质。(capability，ability)智力是指生物的一般性精神能力，是接受和建立知识的能力。(intelligence，intellect)智能是智力和能力的总称，是个体对客观事物进行合理分析、判行为等是智力和能力的表现。智能是逻辑、理解、意识、学习、情感、推理、规划、创造、思维

和问题求解等能力。测试或量化智能：IQ（Intelligence

Quotient）测试智力是指认识、理解客观事物并运用知识经验等解决问题的能力，包括观察、感觉、杂、抽象、敏捷和创造性活能力。intelligence，intelligent

and

ability精神指人的意识、思维活动和一般心理状态；宗旨；主要的意义；表现出来的活力想智象能、及理智解能、的记忆本、质思是考古、今中外许多哲断，并有目的地行动和有效地处/60判学断家、、学脑习科等学。家一直在努力探索和研理周围环境事宜的综合能力。究的问题，但至今仍然没有完全了解，智以力致定智义能为的：发从事生艰与难物、质复的本质、宇宙智能的定义：感觉、理解、想象、动的的起能源力、和生保命持情的绪本稳质定一的起被列为自然记忆、回忆、思维、判断、语言、界四大奥秘。人类智能？1.1智能与人工智能概念人类智能Human

intelligence人类智能是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类的劳动、学习和语言

交往等活动都是“智”和

“能”的统一，是人类独

有的智能活动。意向/意识是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人是一种有思想的动物，思想的核心又是思维。没有思维就没有人类的智能。□通过思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。□通过思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。□通过思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。（Wikipedia,the

free

encyclopedia）人类智能是具有复杂认知、高级动机和自我意识等特征的智能。这类智能使得人类能够记忆和描述事物，并在未来行为中使用这些描述；这类智能使得人类能够通过认知识别模式、创新、规划、求解问题，并使用语言进行交流；这类智能使得人类能够体验和思考。意向是某者对待或处理某事物的活动，其表现为此者的欲望、愿望、希望和/或谋虑等行为反应倾向。简言之，心之所向。意识是人的头脑对于客观物质世界的反映，也是感觉、思维等各种心理过程的总和。意识是人脑对大脑内外表象的觉察。思维是人类所具有的高级认识活动。是对新输入信息

与脑内储存知识经验进行一系列复杂的心智操作过程。/60智能与人工智能概念人类智能？人类智能Human

intelligence人类智能的4个特征：①思维能力；②感知能力；③学习能力；④行为能力。人们通过脑的思维活动（如：记忆、联想、推理、分析、比较、判断、探索等），对各种信息进行加工处理，形

成概念、建立方法，将感性知识上升为理性知识。通过

回忆、推理、论证、计算、求解问题，作出决策或结论。思维能力人们通过视觉、听觉、触觉系统等感知客观世界，获取

感性知识。如，眼睛、耳朵、舌苔等感觉器官接受各种

信息，产生相应的响应，沿外周神经传入中枢神经，通

过视、听、味中枢等，进行信息处理、模式识别等活动。感知能力人们通过与环境的相互作用,不断地积累经验和知识,适应环境的变化。学习可能是自觉的、有意识的,也可能是不自觉、无意识的。由于环境和条件的不同,学习的效果亦不尽相同,从而体现出不同的智能差异。学习能力人们通常用语言或者某个表情、眼神及形体动作来对外

界刺激作出反应、传达信息,这些受心理支配的外部活动称为行为。如果把人们的感知能力看作是信息的输入,则行为能力就是信息的输出,它们都受到神经系统的控制。行为能力/60动物智能？1.1智能与人工智能概念动物智能Nonhuman

animal

intelligence智能以人类作为主要研究对象，但智能也在非人类动物和植物（其他生物）身上观察到，尽管关于这些生命形式是否具有智能存在争议！！！动物智能是类似于人类智能的低程度/级智能，其核心是利用因果关系达到动物自身的目的，满足动物自己的需要。黑猩猩模仿人的行为：一只名叫朱莉的母猩猩，她用一根像稻草一样的草在她的耳朵里反复地掏来掏去。随着时间的推移，朱莉所在的群体中的其他猩猩模仿了她的掏耳行为。狗更能记住所喜欢人的气味：给12条不同品种狗，闻5种不同

气味，在此过程进行核磁共振，观察它们的大脑。被测试狗对熟悉人的气味都做出了积极反应，甚至超过其熟悉的狗的气味。老鼠有记忆功能：像人类用指尖感受震动一样，老鼠则用胡须来感受震动。老鼠的工作记忆功能帮助他们识别环境刺激，并对决定怎样对这些刺激做出反应。老鼠利用他们的经历来解决最佳的行动方案。亚洲象会安慰情绪低落的同伴：当一头亚洲象因为附近的一只狗或者一条蛇而感到焦虑时，它的耳朵和尾巴就会突出来，甚

至可能会发出吼叫声。当这种情

况出现时，其他大象会聚集到这

只焦虑的大象身边，通过声音和

肢体接触对焦虑的大象进行安慰。斑胸草雀善于伪装：不像雄性歌雀，斑胸草雀不会给它们的潜在配偶评判的机会，如果生病了，它会隐藏它们的疾病，在其他同类面前装作很健康的样子，在它有机会结交配偶的情况下尤其如此。/60植物智能？1.1智能与人工智能概念植物智能Plant

intelligence植物智能：类似于其他生物，植物拥有有五种和人类一样的感官和知觉，植物之间会交换信息，也会与动物互动。植物会采取不同的生存策略，高效地利用自身资源。它们也能够进行选择、学习和记忆。金合欢树：被啃食过的金合欢树叶会释放一种味道不好的丹宁酸，以阻止动物啃食自己，其它同类会识别出，在捕食者到来前释放自己的丹宁酸。捕蝇草：捕食者在圈套中的某根茸毛短时间内连续被触动2次时会突然闭合。当有小虫闯入时，能以极快的速度将其夹

住，分泌蜜汁、并消化吸收。要做到这

一点，捕蝇草必须“记住”被触动次数。锤兰：模仿雌性黄蜂的外表和气味，以欺骗雄性黄蜂来给自己授粉。一旦雄性黄蜂来到，锤兰就会"诱捕"它，然后黄蜂全身会沾满花粉，并传播给另一朵花。玉米、烟草和棉花：玉米、烟草和棉花遭到毛毛虫啃食时，会产生化学物质吸引寄生类黄蜂。寄生类黄蜂会将自己的卵放入啃食植株的毛毛虫体内，然后毛毛虫将死去，并养活黄蜂的幼虫。/60人工智能？1.1智能与人工智能概念人工智能Artificial

intelligence（AI）人工智能是模拟、延伸和扩展的人类智能。人工智能是人类智能的实现。

“机器实现”指的是用某种机器完成人类智能的某种功能。人工智能是人类智能的模拟。

“机器模拟”指的是用某种机器模拟人类智能，这种机器的工作原理与人类智能活动相同或相似。人工智能是模拟、延伸和扩展的智能，是智能的机器实现、模拟或创生，是人工设计和制造的机器所表现的智能（也称为机器智能）。人类智能vs人工智能人类智能人工智能物理属性生理的和心理的过程无意识的机械的、物理的过程社会属性具有社会属性（在社会实践活动基

础上，人与人之间发生的各种关系，是人的最根本特性）无社会属性能动性能主动提出问题，并进行发明创造无人类意识特有的能动性和创造力情绪性展现特定情绪以实现工作目标无情绪自然智能，又称为生物智能，是生物的一种天生能力，可以使生物体在某些环境中探索、开发、适应和生存。自然智能包括人类智能和其他生物智能（动物智能、植物智能）。/60智能与人工智能概念目录人工智能的早期萌芽人工智能的主要技术人工智能的历史阶段12345人工智能的主流学派智能？人类智能？动物智能？植物智能？人工智能？神话故事科幻小说棋类游戏自动机器计算机器/60神话故事1.2人工智能的早期萌芽公元前4-6世纪完美女人伽拉忒亚：《变形记》讲述了塞浦路斯国王皮格马利翁与雕像仙女伽拉忒亚相爱的故事。青铜巨人塔罗斯：《神谱》描述的早期机器人形象，青铜铸就、身躯庞大，日夜守

护着克里特岛。邪恶女潘多拉：火神赫菲斯托斯用粘土做成的一个女人，她像一个被打造出来的人工智能生命，任务是惩罚地球发现火的人类。饮料小推车：带有20个轮子，可以在希腊众神举办盛宴期间，自动进出奥林匹斯山上的大厅，为参加宴会的诸神供奉饮料。何蒙库鲁兹：将

无生命金属人格化，通过炼金术创造出

人工生命。18-19世纪德国文学家歌德

创作的戏剧《浮士

德》中，也涉及到

了何蒙库鲁兹相关

的题材。考卡斯雄鹰：青铜铸造，每天“自动”杀死巨人泰坦·普罗米修斯，并啄食其肝脏，以此来惩罚普罗米修斯将火赐予人类这一“罪行”。/60科幻小说/电影1.2人工智能的早期萌芽/60时间

作者

书名内容简介1726年乔纳森·斯威夫特（JonathanSwift）《格列佛游记》一台类似卢尔逻辑机的神奇机器：“运用实际而机械的操作方法来改善人的思辨知识”，“最无知的人，只要适当付点学费，再出一点点体力，就可以不借助于任何天才或学力，写出关于哲学、诗歌、政治、法律、数学和神学的书。”1863年塞缪尔·巴特（SamuelButler）《机器中的达尔文》描述了机器通过自然选择进化出智能的可能性，令人难以置信地大胆预测人工智能和自我复制机器会替代人类，并成为统治种群。1942年艾萨克·阿西莫夫（IsaacAsimov）《转圈圈》提出了“机器人三定律”，即：第一法则：机器人不得伤害人类，或因不作为（袖手旁观）使人类受到伤害；第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；第三法则：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。1818年玛丽·雪莱（MaryShelley）《弗兰肯斯坦》科学家弗兰肯斯坦计划创造一个生命体，打造一个完美的人。于是，从坟场精挑细选后挖出的尸块，以专业知识判断还能使用部分，再将之拼成人型，通过电击并赋予生命。不久便发现这是个严重的错误，他制造了一个怪物。1872年塞缪尔·巴特勒（SamuelButler）《无名之地》（Erewhon）“没有任何措施可以阻止机器意识的发展。虽然，机器现在几乎没有意识。软体动物没有多少意识。想想机器过去几百年取得的非凡进展，再看看动物和蔬菜的缓慢进展。机器与其说是昨天的生物，不如说是过去的五分钟的生物……”1921年卡雷尔·恰佩克（KarelCapek）《罗素姆的万能机器人》使用机器人的英文单词“Robot”（来源于捷克语“Robota”）意为“努力工作”或“奴役”。机器人能像

人类一样思考。戏剧的高潮部分，机器人屠杀人类，只留下一人，而最终他们产生了情感，进入了一模一样的轮回。1927年弗里茨·朗（Fritz

Lang）电影《大都会》影片描述了由资本家和日夜维护机器的工人组成的大都会，一个女性机器人的出现引起了柏林的混乱。这是机器人形象第一次登上银幕。该影片是一部经典中的经典，是一直被效法的无声片时代杰作，它更是科幻电影史的第一个丰碑。1950年艾萨克·阿西莫夫（IsaacAsimov）《我，机器人》收录了他自己创作的9篇关于机器人的短篇小说。虽然书中的短篇故事各自独立，却拥有共同的主题，探讨了人类与机器人之间的道德问题。这些故事开创出阿西莫夫的机器人浩翰虚构历史。1949年埃德蒙·伯克利（EdmundBerkeley）《巨型大脑，会思考的机

器》“有许多关于巨型机器的新奇传闻，称这种机器能极快速和熟练地处理信息……就像是用硬件和电线组成的大脑……可以处理信息、计算、总结和选择。还可以基于信息作出合理操作。称这样一台机器能思考并不为过。”/60科幻小说1.2人工智能的早期萌芽“……然而，日复一日，机器正在逐渐赶上我们;一天又一天，我们越来越屈从于他们;越来越多的人每天被束缚成奴隶去照料它们，越来越多的人每天把他们的全部精力投入到机械生活的发展中。结果只是一个时间问题，但机器将真正主宰世界及其居民的时刻终将到来，这是任何具有真正哲学头脑的人都无法片刻质疑的问

题……”The

main

issues

at

stake

here

are:√

Can

machines

evolve

consciousness?√

If

theycan,then,how

willthatimpact

the

human

race?√

Is

AI

the

next

step

in

evolution?“that

the

machines

were

ultimately

destined

tosupplant

the

race

of

man,

and

to

become

instinct

with

a

vitality

as

different

from,

and

superior

to,that

of

animals,

as

animal

to

vegetable

life.

So[...]they

made

a

clean

sweep

of

all

machinery

that

hadnot

been

in

use

for

more

than

two

hundred

andseventy-one

years…...“-Samuel

Butler,Erewhon,1872年“机器最终注定要取代人类，成为一种具有活力的种群，

既不同于动物，又优于动物，就像动物对植物一样。所以

[…]，他们彻底清除了所有使用没有超过271年的机器……”塞缪尔·巴特勒（Samuel

Butler）(1835

-

1902)“塞缪尔·巴特勒是第一个为机器的彻底毁灭和传统中世纪主义的回归写过哲学思辨的勒德（Luddite）技术恐惧者。然而，巴特勒除了用写作来表达他的观点外，并没有做什么。换句话说，尽管巴特勒只是采取文学行动，以‘唤醒’人类意识到技术进步和机器（人工智能）崛起的风险（或者，在他看来，不可避免）。”1872年匿名出版《Erewhon》，该书名是英语单词“nowhere”（无名之地）倒序拼写，字母“h”和“w”调换了位置。在工业革命期间，英格兰的纺织工人主张模仿一个叫做

Ned

Ludd的人破坏工厂设备来抵制节省劳动力的技术带给

工厂的改变。术语勒德分子（Luddite）来自于Ludd的姓。今天，术语勒德分子仍然指认为技术对社会产生的损害要多于益处的人。勒德主义的极端形式，包括肆意破坏技术，现在已经很少见了，尤其是在生活水平高的国家。通常保护着反对自动化或者威胁工作机会的技术进步的形式有磨洋工，装病或者罢工。有争议的是恶意的把病毒和蠕虫放入因特网是现代形式的勒德主义。科幻小说1.2人工智能的早期萌芽艾萨克·阿西莫夫（Isaac

Asimov）（1920-1992）启示一：人类在享受机器人带来的服务及便利的同时，也担心未来某一天，过度聪明的机器人可能给人类带来难以预见的危害，尤其是安装了人工智能系统的机器人，将来是否会在智能上超越人类，以至对就业造成影响，甚或威胁人类的生命财产？就像科幻小说中所描绘的：机器人在越来越多的领域取代了人类，最终站到了人类的对立面，由帮手变成了仇敌。启示二：智能机器人并非无所不能，它的智商只相当于4岁的儿童，机器人的“常识”比正常成年人就差得更远。目前，人类是如何学习和积累“常识”的机制和机理尚未完全清楚。即使智能机器人将来具有常识，并能进行自我复制，也不可能带来大范围的失业，更不可能对人类造成威胁。即使机器人在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类，但在意识、推理等方面还不可能超越人类。/601940年首个机器人系列短篇小说《小机》。1942年短篇小说《转圈圈》，提出了“机器人三定律”。长篇小说《我，机器人》，收录了《小机》、《转圈圈》、《理性》、《抓兔子》、《骗子》、《消失无

踪》、《逃避》、《证据》、《可避免的冲突》等9个机器人短篇小说。首部机器人长篇小说《钢穴》，第一部以以利亚·贝莱为主角的科幻推理小说，也是阿西莫夫“机器人系列”的第二部作品。第二部以以利亚·贝莱为主角的科幻推理小说《裸阳》，也是阿西莫夫

“机器人系列”的第三部作品。1950年1952年1957年1983年机器人系列新作《曙光中的机器人》1985年机器人系列的最后一部作品《机器人与帝国》，提出了凌驾于“机器人三定律”之上的“第零定律”。因多·班德（EandoBinder）于1939年1月，发表了短篇小

说《我，机器人》；艾西莫夫的《我，

机器人》曾订名为《心灵与钢铁》，

在出版社的强烈要

求下，改为此书名。棋类游戏1.2人工智能的早期萌芽土耳其机器人：身披土耳其礼服、枫木雕刻的真人大小的下棋机器人，其实，藏有一个控制机器人走棋的象棋大师，是个“冒牌”！1770年第一台象棋机器：西班牙工程师莱昂纳多·托里斯·克维多展示了世界上第一台可以自动下象棋的机器，机器能够在无人干预的情况下自动下国际象棋。1914年1.e4

e5

2.Nc3

Nf6

3.d4

Bb4

4.Nf3

d65.Bd2

Nc6

6.d5

Nd4

7.h4

Bg4

8.a4Nxf3+

9.gxf3

Bh5

10.Bb5+

c6

11.dxc60-0

12.cxb7

Rb8

13.Ba6

Qa5

14.Qe2Nd7

15.Rg1

Nc5

16.Rg5

Bg6

17.Bb5Nxb7

18.0-0-0

Nc5

19.Bc6

Rfc820.Bd5

Bxc3

21.Bxc3

Qxa4

22.Kd2?[22.h5]

22...Ne6

23.Rg4

Nd4?[23...Rxb2!

24.Bxb2

Rxc2+]

24.Qd3Nb5

25.Bb3

Qa6

26.Bc4

Bh5

27.Rg3Qa4

28.Bxb5

Qxb5

29.Qxd6

Rd8

0-1.纸上机器：图灵编写了让机器下棋的指令程序。当时没有机器能够执行这些指令，他自己执行。输给了同事。1947年1950年计算机象棋程序开发：香农发表《编程实现计

算机下棋》（Progra-mming

a

Computer

forPlaying

Chess）论文，

第一次关注计算机象棋

程序的开发问题。1950年埃德瓦克（EDVAC）测试：缩小的6

6棋盘。第一局自己对自己，白胜。第二局对让王后的高手，

人类获胜。第三局对一位

新手，程序得胜。这是人

类首次负于电脑。1952年三连棋游戏：道格拉斯设

计了一款三连棋游戏Tic-Tac-Toe，两人轮流在一有九格

方盘上划加字或圆圈,谁先把三个同一记号排成横线、直线、斜线,即是胜者。它是第一款允许机器参与的游戏。1952年西洋跳棋：萨缪尔设计了一个可以学习的西洋

跳棋计算机程序，该程

序能通过观察棋子的走

位来构建新的模型，并

用其提高自己的下棋技

巧。它也是世界上第一

个可以自己学习的程序。/60自动机器1.2人工智能的早期萌芽木牛流马：蜀汉丞相诸葛亮

发明的运输工具，分为木牛与

流马。木牛是有前辕的独轮车，流马是没有前辕的独推小车。达芬奇机器人：达芬奇设计了一个机器人摸样的日耳曼装甲骑士，可以做出一些动作，包括坐起、挥动胳膊、摇头及张闭嘴巴等。无线电波遥控船：在麦迪逊广场花园举行的电气展览会上，尼古拉·特斯拉展示了世界上第一台无线电波遥控船只。特斯拉称他的船配备了“借来的大脑”。/60232年

1206年1495年1801年1898年提花织机：约瑟夫·玛丽·雅卡尔发明了提花织机，这种织机利用穿孔卡（类似于存储程序）来控制在织布过可编程机器：加扎利设计了一个类似音乐盒的装置，一条小船上坐程中经线的提升。这是第一台利用着两名鼓手、一名竖琴师和一名笛存储和编程概念手，可以自动演奏，能通过改变插的可编程机器。销和凸轮位置产生不同的旋律与节奏。是已知最早的可编程机器。自动机器1.2人工智能的早期萌芽玩具狗：“RadioRex”玩具狗是世界

上最早的语音识别器，当有人喊“Rex”时，这只狗能够从底座上

弹出来。但实际上它

所用的技术并不是真

正的语音识别，而是

通过一个弹簧，这个

弹簧在接收到500赫

兹的声音时会自动释

放，而500赫兹恰好

是人们喊出“Rex”中元音的第一个共振峰。无人驾驶汽车：无线电设备

公司Houdina

Radio

Control造出了第一台无线电控制的无人驾

驶汽车，并开上了纽约的街道。1920年

1925年1927年Gakutensoku：西村真琴设计了日本的第一个机器人。它可以改变面部表情，并通过气压机制移动头和手臂。机器人和机器狗：西屋电气在纽约世博

会上推出了机械人

Electro和它的机械狗

Sparko。Electro有躯干、手、胳膊和腿，能与操作员语言交互、在舞台上表演。Sparko可以移动、转头、摇尾巴、汪叫。1939年可编程机器人：德沃尔申请了关于可编程通用自动化设备专利，实现了数字式可编程机器人，机器人是一个机械手臂，可以按程序进行工作，程序可以根据不同工作需要来编制。1954年1948年诺伯特·维纳（Norbert

Wiener，1894-1964）维纳在《控制论》中对“机器能不能拥有智能”给予了正面的回答。他认为不仅在人类和

人类社会中，在其它生物群体

乃至无生命的机械世界中，都

存在着同样的信息、通信、控

制和反馈机制，智能行为是这

套机制的外在表现，因此不仅

人类，其他生物甚至是机器也

同样能做出智能行为。维纳的

控制论思想被视为后期人工智

能“行为主义学派”的奠基者。/60计算机器1.2人工智能的早期萌芽公元前4世纪亚里士多德创立了三段论逻辑，这是第一个正式的演绎推理系统。一个三段论就是一个包括有大前提、小前提和结论三个部分的论证。如：凡人都有死。所有的希腊人都是人。所以，所有的希腊人都有死。1308年加泰罗尼亚诗人兼神学家雷蒙·卢尔《The

UltimateGeneral

Art》，详细描述了“逻辑机”的概念。声称能够将基本的，无可否认的真理通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合，进而推出新的知识。1642年布莱士·帕斯卡发明了加法器，是第一台机械数字计算机。1673年莱布尼茨对帕斯卡加、减法机械计算机进行了改进，使这

种机械计算机能进行乘法、除法、自乘的演算。他造出的计算器样

机达到了可以进行四则运算水平。1822年巴贝奇设计出了差分机，它可以完成基本的函数计算，而

分析机（未完成设计）将可以完

成所有常规的数学计算，可以将

之前的计算输出作为输入并以在

卡片上打孔的形式将其记录下来。（在1991年，一台基于他的设计而建造的差分机诞生了，这表明

了他的设计在当时就是可行的。）1832年巴贝奇的同事艾

达·勒芙蕾丝为分析机创造了一些算法，巴贝奇和艾达设计了一种可编程的机械计算机分析引擎。艾达对巴贝奇的工作做出了重要的延伸和贡献，被认为是世界上第一位程序员（艾达·勒芙蕾丝是著名诗人拜伦的女儿）。/60计算机器1.2人工智能的早期萌芽乔治·布尔（GeorgeBoole，1815-1864）艾伦·麦席森·图灵（Alan

MathisonTuring，1912-1954）约翰·冯·诺依曼（Johnvon

Neumann，1903-1957）1950年冯·诺伊曼指导起草了一个全新的“存储程序通用电子计算机方案”，1950年完成交

付巨型机EDVAC。该巨型机内装有数千个电子

管和开关，可以编程、每秒执行10,000条指令。对后来计算机的设计有决定性的影响，至今仍为电子计算机设计者所遵循。他也为世界上第一台电子计算机ENIAC的设计提出过建议。冯·诺依曼结构也称普林斯顿结构，是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构。即，计算机制造采用二进制逻辑、程序存储执行，计算机由五个部分组成（运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备）1936年图灵从理论上设计了一部名为“图灵机”的机器，称为图灵机模型：包含一条无限长的磁带，磁带被划分成一格一格的存贮单元，每一格代表一个符号。在读磁带的时候，需要按照一张命令表的规则来回的移动磁带，一次读一格，即，一个符号。图灵机模型奠定了现代计算机科学的基础。1950年图灵发表《Computing

Machinery

andIntelligence》,首次提出了“智能”和机器能够思维的论述，即“图灵测试”。测试中，如果一台机器不能被人类辨别出机器身份，那

么就可认为这台机器拥有意识。图灵测试已

成为测试机器是否具备人类智能的权威方法。1854年乔治·布尔提出了“逻辑代数”，建立了一套符号系统，利用符号来表示

逻辑中的各种概念（逻辑判断符号化），并从一组逻辑公理出发，像推导代数公

式那样来推导逻辑定理。人们为了纪念

这位伟大的逻辑学家，将“逻辑代数”称为“布尔代数”。布尔代数作为一种形式逻辑数学化的方法，提出时是和计算机

无关的，但这种简化的二值逻辑为数字

计算机的二进制数、开关逻辑元件和逻

辑电路设计与简化铺平了道路，并为采

用二进制的数字计算机提供了理论基础。/60计算机器1.2人工智能的早期萌芽1763年托马斯·贝叶斯将归纳推理法用于概率论基础理论，创造了一个推理事件概率的框架。贝叶斯推断是机器学习的理论先导。1943年麦卡洛克和皮茨发表了《神经活动中内在思想的逻辑演算》（A

Logical

Calculus

ofthe

Ideas

Immanent

inNervous

Activity），讨论了理想化和简化的人工神经网络以及如何执行简单的逻辑功能。启度学习的产生。1949年唐纳德·赫布提出了赫布定律（Hebb's

rule

），描述了学习过程中人脑神经元突触之间发生的变化，即，突触前神经元向突触后神经元的持续重复刺激可以导致突触传递效能增加。赫布学习规则是最古老的也是最简单的神经元学习规则。唐纳德·赫布（DonaldOlding

Hebb

1904－1985）1951年明斯基和爱德蒙建立了“随机神经网络模拟强化计算器”SNARC，打造了第

一个人工神经网络，用了3000个真空管来模拟40个神经元规模的网络，每个神经元被设计成使用一个电容用于短期记忆，一个电位器用于长期记忆。通过让机器在虚拟迷宫中导航来测试它的学习能力。1955年西蒙和纽厄尔开发了“LogicTheorist”程序，该程序证明了罗素、发了后期神经网络和深怀特海的数学名著《数学原理》中数学定理中的38个，并为一些定理找到了新的、更优雅的证明。/60智能与人工智能概念目录人工智能的早期萌芽人工智能的主要技术人工智能的历史阶段12345人工智能的主流学派智能？人类智能？动物智能？植物智能？人工智能？神话故事科幻小说棋类游戏自动机器计算机器诞生与起步期第一个低谷期复苏与成长期第二个低谷期发展与繁荣期/60诞生与起步期（1956年-1972年）1.3人工智能的历史阶段参加达特茅斯会议的科学家人工智能Artificial

intelligence（AI）1955年8月31日达特茅斯学院约

翰·麦卡锡（John

McCarthy）、哈佛大学马文·明斯基（MarvinMinsky）、IBM纳撒尼尔·罗彻斯特（Nathaniel

Rochester）和贝尔电话实验室克劳德·香农（ClaudeShannon）联合提交了一份“2个

月、10个人的人工智能研究”提

案。该提案中首次提出“人工智能（AI，artificial

intelligence）”这一术语，并建议由10名专家组成小组，花2个月时间研究人工智能。1956年7月和8月约翰·麦卡锡（

“人工智能”术语的发明者）、马文·闵斯基（首位图灵奖获得者，1969年）、克劳德·香农（信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（1975年图灵奖获得者）、赫伯特·西蒙（1978年诺贝尔经济学奖得主）、亚瑟·塞缪尔（由于提出“机器学习”的概念，而被称为机器学习之父）等科学家集

聚在达特茅斯学院，就“用机器来

模仿人类学习以及其他方面的智能”主体展开了讨论。会议虽然没有达

成普遍共识，但是却为会议讨论的

内容起了一个名字：人工智能（AI，artificialintelligence），成为了人工智能诞生的标志。因此1956年也就成为了人工智能元年。/60诞生与起步期（1956年-1972年）1.3人工智能的历史阶段从1956年到20世纪70年代初，主要停留在理论研究阶段，其基本方法是逻辑方法，主要包括自动推理，认知模型，

知识表示和推理，人工智能语言、架构和工具等，并在机器翻译、定理证明、通用问题求解、跳棋程序、机器人等

领域相继取得了令人瞩目的应用研究成果，掀起了人工智能发展的第一个高潮，或者第一次发展高峰（1956-1972）。1957年罗森布拉特在一台IBM

704计算机上模拟实现了“感知机”神经网络模型，能部分完成机器视觉和

模式识别的任务。罗森布拉特描述

到“创造具有人类特质的机器，一

直是科幻小说里一个令人着迷的领

域。但我们即将在现实中见证这种

机器的诞生，这种机器不依赖人类

的训练和控制，就能感知、识别和

辨认出周边环境。”该工作为深度

神经网络奠定了基础。约翰·麦卡锡（John

McCarthy，1927-2011）1958年麦卡锡发明了人工智能编程语言Lisp（LISt

Processing的缩写）。一种通用高级计算机程序语言。LISP作为应用人工智能而设计的语言，是第一个声明式系内函数式程序设计语言，长期垄断人工智能领域的应用。1959年纽厄尔、西蒙、肖，根据心理学实验发现了人类思维的某些共同规律，开发了适于解决11种不同类型问题的计算机程序GPS，使启发式程序有了更普遍意义。他们认为：“通用解题程序是某一类思维和问题求解行为的信息加工理论的一次相当成功的逼近。'思维'过程从此不应再被认为是完全神秘的了。”1959年牛津大学逻辑学家王浩在纽约州的IBM实验室的一台IBM704机器

上用汇编语言编写了3个程序，在9分钟的时间内证明了罗素和怀特海《数学原理》中的超过350条的一阶逻辑全部定理，他也因此成为了机器证明领域的开创性人物。/60诞生与起步期（1956年-1972年）1.3人工智能的历史阶段1961年MIT的詹姆斯·斯莱格尔的博士学位论文，用Lisp语言编写了符号自动积分程序

SAINT，有效解

决了大学一年级的微积分问题。1964年MIT的丹尼尔·鲍勃罗博士，开发了自然语言理解计算机程序

STUD-ENT，这是对计算机自然语言理解最早尝试之一。1972年法国的阿兰·科默瑙尔小组为了提高归结法的执行效率，研制出一个定理证明程序的程序执行器，取名为PROLOG（Programming

In

Log-ic），标志着第一个逻辑程序设计语言

PROLOG的诞生。1965年MIT的魏泽

鲍姆创建了一个英

语对话机器人“伊

丽莎”（Eliza）。其目的是教计算机

用人类语言与我们

交流，而不是用计

算机代码编程，或

用户界面进行交互。1965年斯坦福大学的费根鲍姆等提出了知识工程的概念，成功研制了化学分析专家系统DENDRAL，DENDRAL被认为是第一个计算机软件专家系统，能够对实验数

据进行分析，自动做决策，解决有机化学问题，它的

目的是研究假说信息，构

建科学经验归纳模型。费根鲍姆

(Edward

Albert

Feigenbaum)1969年斯坦福大学研制出了世界上第一台移动机器人沙基（Shakey）。Shakey能解决简单的感知、运动规划和控制问题，它是当时将AI应用于机器人的最为成功的研究平台，它证实了许多通常属于人工智能领域的严肃的科学结论。1972年日本早稻田大学加藤一郎教授实验室研发了世界上第一个全尺寸智能人形机器人

WABOT-1。WABOT-1可以透过嘴巴进行简单日语对话，并且凭借耳朵、眼睛测量距离

和方向，再依靠双脚行走前进，而两手也具有触觉，可以搬运

物体行动。WABOT-1行动能力约与一岁半的婴儿几乎差不多。加藤一郎被誉为“世界仿人机器人之父”。/60第一次低谷期（1973年-1980年）1.3人工智能的历史阶段人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对AI的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能发展走入第一次低谷，或者第一个冬天（1973-1980）。1973年，詹姆斯·莱特希尔受英国政府委派对AI研究进行总体调查。《莱特希尔报告》批评人工智能并未实现其“宏伟目标”，报告中指出：“人工智能研究及相关领域的大多数工作者都对过去25年所取得的成就感到失望。人们在1950年左右甚至在

1960年左右进入该领域，但充满希望的事情远未在1972年实现。迄今为止，该领域到目前为止没有获得任何其承诺将产生的重大影响的发现。”1969年，美国科学家明斯基等人出版《Perceptrons》，指出了感知机等线性模型的主要缺陷，即无法处理简单的异或XOR等线性不可分

问题。这直接导致了以感知机为代表的神经网络的相关研究进入了低谷期。AI研究者们曾有如下预言：1958年，西蒙和纽厄尔，“10年内数字计算机将成为国际象棋世界冠军、将发现并证明一个重要的的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理学理论将在计算机上形成。”1965年,西蒙，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”1970年，明斯基，“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”√在棋类博弈方面，亚瑟·塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈

时，5局败了4局。√在定理证明方面，用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。√在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。√在机器翻译方面，发现并不那么简单。例如，把“心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再翻译回来时竟变成了

“酒是好的，肉变质了”√在神经生理学方面，研究发现人脑有1011~12以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。人工智能面临三个方面的主要技术瓶颈：□第一,计算机性能不足导致很多程序无法在AI领域得到应用；□第二，人工智能程序主要是解决特定的问题，复杂性较低，可一旦问题上升维度，程序就不堪重负；□第三，数据量严重缺失，找不到足够大数据库来支撑程序进行深度学习，导致机器无法通过足够的数据实现智能化。/60复苏与成长期（1980年-1987年）1.3人工智能的历史阶段20世纪70年代的专家系统能够模拟人类专家的知识和经

验，解决特定领域问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮，被称为人工智能的第二次发展高峰，或者第二个高潮。第五代计算机计划：1981年日本“新一代计算机技术研究所”提出研发具有AI的第五代计算机，组织富士通、夏普等著名企业配

合，很多其他国家也启动类似计

划，投入大量资金进入AI领域，

用于开发第五代计算机，当时称

为“人工智能计算机”。该计划

的目的是开发出能够与人对话交

流、翻译语言、解释图像、自动

推理的机器。日本政府为此拨款

8.5亿美元支持该项目。专家系统获得赏识：1980年

CMU为DEC公司开发了一个专

家系统，每年可节省4000万美元开销。此后，很多公司和高校纷纷效仿，衍生出了Symbolics、Lisp

Machines等和Intelliorp、Aion等这样的硬/软件公司。该时期，

仅专家系统产业的产值就高达5亿美元。特定领域专家系统的成功

应用重燃了AI发展的信心。联结主义得以重生：1982年，物理学家霍普菲尔德证明一

种新型的神经网络，称为“Hopfield网络”。联想记忆功能是Hopfield网络的一个重要应用，联想记忆有两个突出的特点：记忆是分布式的，而联想是动态的。Hopfield网络能够用一种全新的方式学习和

处理信息。1986年，戴维·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德·威廉姆斯联合发表论文

“Learning

representations

byback-propagating

errors”，详细地描述了反向传播算法，使得人们完全认识到反向传播算法的重要性。/60第二次低谷期（1987年-1993年）1.3人工智能的历史阶段人工智能研究在此期间（1987-1993）一度停滞，进入了第二个低谷期，也称为人工智能的第二个冬天。苹果、IBM开发的第一代个人计算机开始

走向社会，人工智能技术逐渐与多媒体、

数据库等主流技术相结合，并融合在主流

技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更友好，人工智能就如同一般性的计

算机一样，不再显示出其独特的光环。神经网络本身缺少相应的严格数学理论支持，反

向传播神经网络存在的梯度消失问题。专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题也逐渐暴露出来。1992年，日本政府宣布“第五代计算机”项目失败。主要原因在于，在日本学者全力研究人工智能计算机的同时，美国等国家在通用计算机方面发展步伐非常之大，计算机的速度及其并行效率都有明显提高，日本专用计算机所表现出的推理速度被高速通用计算机秒杀。/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段1997年IBM深蓝超级计算机以3胜1负2平的成绩击败了等级分排名世界第一的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。1997年美国国家航空航天局的索杰纳号火星车登陆火星表面，它是在火星上从事科学考察工作的第一辆自主机器人系统，首次向地球传回了蔚为壮观的火星全景照片。2004年

美国国防高级研究计划局发起了DARPA无人驾驶汽车挑战赛（举办了2004、2005、2007三届），旨在促进开发完全自动驾驶车辆所需技术的发展。1997年施密德胡贝尔和霍克里特提出了长短期记忆（LSTM）网络，提高了递归神

经网络的效率

和实用性，得

到了广泛应用。2000年布雷泽尔团队开发了社交机器人KISMET，它具有平静、感兴趣、生气、开心、沮丧、惊喜、厌恶等多种

感情，可以进行对

话、表情、体态等

人机互动。2002年美国iRobot公司推出全球首款吸尘机器人Roomba。网络技术特别是互联网技术的发展，加速了AI的创新研究，大数据、云计算、移动计算、物联网、边缘计算等信息技术，以及图形处理器等计算平台，推动了以深度神经网络为代表的机器学习技术的飞速发展，使得科学与应用之间的

“技术鸿沟”实现了大幅跨越。AI迎来了蓬勃发展的真正春天，进入了爆发式繁荣期，也称为第三次发展高峰。/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段2006年辛顿和他的学生正式提出了深度学习的概念，并详细给出了“梯度消失”问题的解决方案。2009年美国西北大学开

发了写稿机器人StatsMon-key，在无人类干预下率先完成一篇体育新闻报道稿。2010年国内科大讯飞发布全球首个移动互联网智能语音交互平台“讯飞语音云”，该平台免费向开发者提供科大讯飞的语音合成、语音识别、语音唤醒、语义理解等智能服务。2010年IBM发布了WATSON（沃森）,一个基于大数据和机器学习的技术平台。2011年Watson参加综艺节目《危险边缘！》战胜了了最高奖金得主和连胜纪录保持者。2009年李飞飞开始建立Image-Net图像数据集，并

连续举办了总共7届基于Image-Net数据集的挑战赛。挑战赛中获胜算

法的准确率达到

97.3%，机器的性能优于人类。2010年苹果以2亿美金收购SIRI为该公司产品上

应用的一个语音

助手。使用者可

以通过对话与手

机进行互动，完

成查找信息、拨

打电话、获取路

线、播放音乐等。2011年吴恩达成立了

“Google

Brain”项目，这个项目利用谷歌的

分布式计算框架计算

和学习大规模人工神

经网络。仅通过观看

无标注的YouTube的视

频学习到识别高级别

的概念，如猫，这就是著名的“Google

Cat”。/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段2012年Google

X实验室研发的全自动驾驶汽车在加州的几条道路上进行了测试，并获得了合法车牌牌照。2014年6月7日计算机科学之父图灵逝世60周年纪念日。聊天程序尤金·古斯特曼“通过”了英国皇家学会举行的

图灵测试。尤金模拟了一个

13岁的乌克兰男孩。2016年AlphaGo程序击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能领域少有的里程碑事件。2019年CMU和Facebook合作开发的人工智能系统Pluribus，在六人无限制德州扑克比赛中击败世界冠军在内的16名职业选手，为人工智能与人类竞赛领域再次带来新突破，成为机器在多人游戏中战胜人类的一个里程碑。2014年古德费勒团队提出了生成对抗网络。一种深度学习模型，是复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。2018年Deep

Mind开发了蛋白质结构预测软件

AlphaFold，在全世界范围的蛋白质结构预测比赛中取得了第一名的好成绩。2020年OpenAI发布了

GPT-3语言模型，具有

1,750亿个参数的自然语言深度学习模型，该模型经过了将近0.5万亿个单词的预训练，并且在不进行微调的情况下，可以在多个NLP基准上

达到最先进的性能。/601.3人工智能的历史阶段发展与繁荣期（1997年-至今）/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段2016年6月21日，OpenAI宣布了其主要目标，

包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。OpenAI研发主管伊利娅·苏特斯科

娃(Ilya

Sutskever)、OpenAI

CTO格雷格·布劳克曼（Greg

Brockman）、硅谷知名创业加速器YCombinator总裁萨姆·阿尔特曼（Sam

Altman）以及埃隆·马斯克（Elon

Musk）等人联合发表博文：“我们正致力于利用物理机器人（现有而非OpenAI开发）完成基本家务。”2019年7月22日，微软投资OpenAI

10亿美元，

双方将携手合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。2020年6月11日，OpenAI宣布了GPT-3语言模型，微软于2020年9月22日取得独家授权。2022年6月，量子计算专家、ACM计算奖得主

Scott

Aaronson宣布，将加盟公司。2023年2月2日，OpenAI宣布推出ChatGPT

Plus订阅服务，可以让用户在高峰期优先使用人工智能聊天机器人ChatGPT。OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司，核心宗旨在

于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。

OpenAI于2015年由一群科技领袖，包括阿尔特曼、彼得·泰尔（Peter

Thiel）、里德·霍夫曼（Reid

Hoffman）和埃隆·马斯克（Elon

Musk）等人创办。/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段人工智能的迅速发展深刻改变着人类社会和世界的面貌，为了抓住AI发展的战略机遇，世界各国相继制定了国家层面的发展战略规划或者实施了相关支持计划。/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段中央全面深化改革委员会第七次会议2019年3月，审议通过《关于促进人工智能和实体经济深度融合

的指导意见》。并指出:把握新一代人工智能发展的特点，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。2017年，政府报告提出“加快人工智能技术研发和转化”；2018年，政府报告提出“加强新一代人工智能研发应用”；

2019年，政府报告提出“拓展‘智能+’，深化大数据、人工智能等研发应用，培育新兴产业集群，壮大数字经济。”政府工作报告2015.05《中国制造》国务院2015.072016.032016.052017.072017.12《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》国务院《新一代人工智能发展规划纲要》国务院《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》国家发改委《关于积极推进“互联网+”行动指导意见》国务院《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》工信部《新一代人工智能发展规划》三步走战略：第一步，到2020年中国的AI产业界与世界最强竞争者“齐头并进”；第二步，到2025年在一些AI领域实现“世界领先”水平；第三步，到2030年成为全球人工智能创新的

“主要中心”。这一计划还明确指出要在促进人工智能发展的法律、法规和道德规范方面引领世界。/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段/60发展与繁荣期（1997年-至今）1.3人工智能的历史阶段工业经济时间机械化时代蒸汽机18世纪60年代工业革命纺纱机电磁学电气化时代电力革命电动机发电机19世纪70年代计算机信息化时代信息技术革命通信自动控制互联网20世纪50年代区块链智能化（数字化）时代人工智能大数据物联网云计算移动互联网新技术革命21世纪初边缘计算农业经济数字经济工业经济农业经济农业经济农耕时代物联网

I移动通信

M人工智能

A区块链

B云计算

C大数据

D边缘计算

E/60智能与人工智能概念目录人工智能的早期萌芽人工智能的核心技术人工智能的历史阶段12345人工智能的主流学派智能？人类智能？动物智能？植物智能？人工智能？神话故事科幻小说棋类游戏自动机器计算机器符号主义连接主义行为主义诞生与发育期第一个低谷期复苏与成长期第二个低谷期发展与繁荣期/60符号主义1.4人工智能的主流学派/60在60余年人工智能发展历史中，不同领域、不同背景的学者和研发人员对人工智能做出了各自的理解，提出了不同的观点，由此产生了不同的学术流派。迄今为止，对人工智能发展影响较大的主要有符号主义、连接主义和行为主义三大学派。名称解释特点不足之处代表性成果符号主义（逻辑主义/心理学派/计算机学派）一种基于逻辑推理的智能模拟方法。其原理主要为物理符号系统（符号操作系统）假设和有限合理性原理。通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。符号主义的思想可以简单地归结为“认知即计算”。①立足于逻辑运算和符号操作，适合模拟人的逻辑思维过程，解决需要逻辑推理的复杂问题。②知识可用显示的符号表示，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识。③便于模块化，当个别事实发生变化时，易于修改。④能与传统的符号数据库进行连接。⑤可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行

选择。符号主义主张用逻辑方法来建立人工智能的统一

理论体系，但却

遇到了“常识”

问题的障碍，以

及不确知事物的

知识表示和问题

求解等难题，因

此而受到其他学

派的批评与否定。1957年纽威尔和西蒙等人研制的“逻辑理论家”的数学定理证明程序LT，LT证明了38条数学定理。LT的成功，表明了可以用计算机来研究人的思维过程，模拟人的智能活动。1956年首先提出并采用了“人工智能”这个术语，后来又发展了启发式算法→专家系统→知识工程，尤其是20世纪80年代专家系统的成功开发与应用，使人工智能研究取得了突破性的进展，为人工智能走向工程应用和实现理论

联系实际具有特别重要的意义。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。连接主义1.4人工智能的主流学派/60名称解释特点不足之处代表性成果连接主义（仿生学派/生理学派）一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。通过大量的非线性并行处理器来模拟人脑中众多的神经细胞（神经元），用处理器的复杂连接关系来模拟人脑中众多神经元之间的突触行为，在一定程度上实现人脑形象抽象思维功能，从而实现人工智能。连接主义的思想可以简单地归结为“认知即网络”。①通过神经元之间的

并行协作实现信息

处理，处理过程具

有并行性，动态性，全局性。②可以实现联想的功能，便于对噪声的信息进行处理。③可以通过对于神经元之间连接强度的调整实现学习和分类等。④适合模拟人类的形象思维过程。⑤求解问题时，可以较快的得到一个近似解。一方面，数据的“错误”

会“污染”结果，需要对

数据进行把关；另一方面，连结主义是从事实中学习

结论，本质上属于归纳，

从已有数据中总结经验或

知识，难以发现未知，而

符号主义是从规则中推导

出结论，属于演绎，可以

发现人们没有想到的但却

是必然可达的未知结论（尽管目前尚未发现具有重大意义的人类还未曾指导的定理）；此外，连接主义的结果不可解释性，影响的其信任性。①1943年由麦克洛奇和皮兹提出的形式化神经元模型，即M-P模型。他们总结了神经元的一些基本生理特性，提出神经元形式化的数学描述和网络的结构方法，从此开创了神经计算的时代。②1982年，美国物理学家霍普菲尔特提出了离散的神经网络模型，1984年他又提出了连续的神经网络模型，使神经网络可以用电子线路来仿真，开拓了神经网络用于计算机的新途径。③1986年，鲁梅尔哈特等人提出了多层网络中的反向传播（BP）算法，使

多层感知机的理论模型有所突破。④2007年，辛顿提出了深度学习算法，深度学习算法被认为是最接近模拟人类大脑智能学习的过程，逐渐成为人工智能必不可少的组成部分。1.4人工智能的主流学派行为主义/60名称解释特点不足之处代表性成果①20世纪40~50年代维纳和麦克洛克等人提出的控制论和自组织系统。到20世纪①知识和形式表达和模60~70年代，控制论的系统研究取得的进一种基于“感知-行动”型化方法是人工智能展，播下了智能控制和智能机器人的种的行为智能模拟方法。的重要障碍之一。

行为主义通过子，并在20世纪80年代诞生了智能控制其原理主要为活动和②智能取决于感知和行

不断演变（化）和智能机器人系统。行为主义是20世纪行为的检测、预测与动，直接利用机器对

来实现人工智末才以人工智能新学派的面孔出现的，行为主义控制。通过对智能行机器环境作用后，以

能系统，这种引起许多人的兴趣。（进化主为和作用的自寻优、环境对作用的响应为

演变具有不确

②1989年，鲁克斯开发了六足行走机器人，义/控制论自适应、自校正、自原型。

定性或不受控它被看作是新一代的“控制动物”，是学派）镇定、自组织和自学③智能行为只能体现在

制，很有可能一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的习等的模拟，实现人世界中，通过与周围

使系统产生未控制系统。工智能。行为主义的环境交互而表现出来。

知的行为。

③2000年布雷泽尔开发了社交机器人思想可以简单地归结④人工智能可以像人类KISMET，它具有视觉、听觉、触觉输入为“认知即反应”。智能一样逐步进化，和位置感应，并具有平静、感兴趣、生分阶段发展和增强。气、开心、沮丧、惊喜、厌恶等多种感情表达能力，可以进行对话、表情、体态等人机互动。智能与人工智能概念目录人工智能的早期萌芽人工智能的主要技术人工智能的历史阶段12345人工智能的主流学派智能？人类智能？动物智能？植物智能？人工智能？神话故事科幻小说棋类游戏自动机器计算机器机器学习语音识别计算机视觉自然语言处理生物特征识别脑机接口符号主义连接主义行为主义诞生与发育期第一个低谷期复苏与成长期第二个低谷期发展与繁荣期/60机器学习1.5人工智能的主要技术机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。更为严格地，机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，现在是电子计算机，以后还可能是量子计算机、光子计算机或神经计算机等等。机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。①亚瑟・塞缪尔（Arthur

Samuel）（1959）给出机器学习的定义为，“一门不需要通过外部程序指示而让计算机有能力自我学习的学科。”②派特·兰里（Pat

Langley）（1996)的定义是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法性能。”③汤姆米·歇尔（Tom

Mitchell）（1997）定义的机器学习为，“对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。④

埃塞姆

阿培丁（Ethem

Alpaydin）（2004）提出的定义为，“机器学习是用数据或以往的经验来优化计算机程序的性能标准”

。/601.5人工智能的主要技术机器学习机器学习是人工智能中最具智能特征，最

前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作实现了飞速的发展。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。/60机器学习1.5人工智能的主要技术机器学习的理论和方法广泛应用于解决工程和科学领域的复杂问题，也逐步渗透到百姓生活的各个角落机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年塞缪尔设计了一个下棋程序，这个程序具有

学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。机器的能力是否能超过人类？很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，