工学]aai01绪论高级人工智能史忠植.ppt

2019/1/16,史忠植 高级人工智能,1,高级人工智能,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,2,第一章 绪 论,1.1 人工智能的认知问题 1.2 思维的层次模型 1.3 符号智能 1.4 人工智能的发展概况 1.5 人工智能的研究方法 1.6 自动推理 1.7 机器学习 1.8 分布式人工智能 1.9 人工思维模型 1.10知识系统,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,3,认 知,认知是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程 美国心理学家Houston等人将对“认知”的看法归纳为如下五种主要类型： (1) 认知是信息的处理过程； (2) 认知是心理上的符号运算； (3) 认知是问题求解； (4) 认知是思维； (5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成、语言使用等2019/1/16,史忠植 高级人工智能,4,认 知,认知心理学家Dodd等则认为，认知应包括三个方面，即 适应 结构 过程 也就是说，认知是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程2019/1/16,史忠植 高级人工智能,5,认知科学,认知科学探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程。

具体地说，认知科学是研究人类的认知和智力的本质和规律的前沿科学认知科学研究的范围包括知觉、注意、记忆、动作、语言、推理、思考、意识乃至情感动机在内的各个层面的认知活动2019/1/16,史忠植 高级人工智能,6,认知科学,认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学, 包括从感觉的输入到复杂问题求解, 从人类个体到人类社会的智能活动, 以及人类智能和机器智能的性质认知科学是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果它是人工智能重要的理论基础2019/1/16,史忠植 高级人工智能,7,人工智能的五个基本问题,(1) 知识与概念化是否是人工智能的核心？ (2) 认知能力能否与载体分开来研究？ (3) 认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？ (4) 学习能力能否与认知分开来研究？ (5) 所有的认知是否有一种统一的结构？,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,8,思维的层次模型,思维是客观现实的反映过程，是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反映 人类思维的形态主要有 感知思维 形象思维 抽象思维 灵感思维,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,9,感知思维,是一种初级的思维形态。

在人们开始认识世界时,只是把感性材料组织起来, 使之构成有条理的知识, 所能认识到的仅是现象在此基础上形成的思维形态即是感知思维人们在实践过程中,通过眼、耳、鼻、舌、身等感官直接接触客观外界而获得的各种事物的表面现象的初步认识, 它的来源和内容都是客观的、丰富的2019/1/16,史忠植 高级人工智能,10,形象思维,形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，是一切高等生物所共有的形象思维是与神经机制的连接论相适应的模式识别、图象处理、视觉信息加工都属于这个范畴2019/1/16,史忠植 高级人工智能,11,抽象思维,抽象思维是一种基于抽象概念的思维形式，通过符号信息处理进行思维只有语言的出现，抽象思维才成为可能，语言和思维互相促进，互相推动可以认为物理符号系统是抽象思维的基础2019/1/16,史忠植 高级人工智能,12,灵感思维,对灵感思维至今研究甚少有人认为, 灵感思维是形象思维扩大到潜意识,人脑有一部分对信息进行加工, 但是人并没有意识到也有人认为, 灵感思维是顿悟灵感思维在创造性思维中起重要作用, 有待进行深入研究2019/1/16,史忠植 高级人工智能,13,思维的层次模型,,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,14,人工智能,智能是什么？ 智能是个体有目的的行为、合理的思维, 以及有效的适应环境的综合性能力。

通俗地说, 智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力人类个体的智能是一种综合性能力, 具体讲, 可以包括感知与认识客观事物、客观世界与自我的能力; 通过学习取得经验、积累知识的能力; 理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力; 联想、推理、判断、决策的能力;运用语言进行抽象、概括的能力; 发现、发明、创造、创新的能力;实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力;预测、洞察事物发展变化的能力等2019/1/16,史忠植 高级人工智能,15,人工智能,人工智能(Artificial Intelligence)是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能, 实现某些``机器思维“ 作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题2019/1/16,史忠植 高级人工智能,16,人工智能,符号主义 连接主义 行为主义,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,17,符号智能,传统人工智能是符号主义，它以Newell和 Simon提出的物理符号系统假设为基础物理符号系统假设认为物理符号系统是智能行为充分和必要的条件。

物理符号系统由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组分出现该系统可以进行建立、修改、复制、删除等操作，以生成其它符号结构2019/1/16,史忠植 高级人工智能,18,连接主义,连接主义研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力人们也称它为神经计算由于它近年来的迅速发展,大量的神经网络的机理、模型、 算法不断地涌现出来神经网络主体是一种开放式的神经网络环境，提供典型的、具有实用价值的神经网络模型2019/1/16,史忠植 高级人工智能,19,行为主义,Brooks提出了无需知识表示的智能、无需推理的智能他认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来，在许多方面是行为心理学观点在现代人工智能中的反映，人们称为基于行为的人工智能，简言之，称为行为主义2019/1/16,史忠植 高级人工智能,20,智能,符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解也即所谓的传统人工智能 计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能2019/1/16,史忠植 高级人工智能,21,人工智能的发展,Aristotle (公元前384—322) 在《工具论》的著作中提出形式逻辑。

Bacon (1561—1626)在《新工具》中提出归纳法 Leibnitz (1646—1716) 研制了四则计算器，提出了“通用符号”和“推理计算”的概念，使形式逻辑符号化，可以说是“机器思维”研究的萌芽 19世纪以来，数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、仿生学、计算机、心理学等科学技术的进展，为人工智能的诞生，准备了思想、理论和物质基础 Boole (1815—1864)创立了布尔代数，他在 《思维法则》一书中，首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则2019/1/16,史忠植 高级人工智能,22,人工智能的发展,1946: ENIAC Electronic Numerical Integrator and Calculator 可编程 1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.”提出图灵测试 Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 433-460 1955: Newell, Shaw 和Simon 开发了IPL-11 Information Processing Language 第一个AI语言，能够处理概念 1956: CIA 资助GAT项目（Georgetown Automatic Translation ） 1956: Newell, Shaw和Simon的 “The Logic Theorist” 用IPL开发 ，证明命题逻辑的命题,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,23,人工智能的发展,博弈时期 1956: 世界上第一次正式的AI会议 美国的Dartmouth College，为期2月 John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这一术语 著名参加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert 1957: Newell, Shaw和Simon提出通用问题求解系统 GPS 1958: McCarthy在MIT实现了 LISP 1959: Samuel的跳棋程序打败他本人 能学棋谱、能从对阵中学习 1962年打败Connecticut洲的跳棋冠军,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,24,人工智能的发展,1958: Newell和Simon的四个预测 十年内，计算机将成为世界象棋冠军 十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理 十年内，计算机将能谱写优美的乐曲 十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论 1959: Frank Rosenblatt提出感知器模型（Perceptron Model) 1959: MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,25,人工智能的发展,专家系统时期 1962: McCarthy调到Stanford, 1963年创建Stanford AI Lab 1963: M. Ross Quillian开创语义网络（Semantic Nets) 1965: Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab 1965: MIT的Joseph Weizenbaum研制出ELIZA 用英语进行交互 回答任何问题 1965-83: Feigenbaum和Lederberg启动DENDRAL工程 1966: ALPAC的负面报告造成 美国政府取消对机器翻译的资助 1969: Minsky 和 Papert的感知机报告造成美国政府取消对神经网络研究的资助。

结论：有限阶感知机仅能识别出Euler数，不能识别其他的拓扑不变性 1969: SRI研制出机器人Shakey 具有运动、感知和问题求解能力,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,26,人工智能的发展,自然语言处理 1970: Stanford的Terry Winograd等研制出（ETAOIN） SHRDLU 接受自然语言命令 操作积木块 1970: Colmerauer研制出PROLOG语言的解释系统 不久，爱丁堡大学的Warren实现了编译系统 1972: DARPA取消Stanford大学机器人研究(Shakey)的资助 1972: Mycin工程启动 1973: James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府取消对AI研究的资助 “人工智能研究是不成功的，不值得政府资助 英政府接受了此报告的观点从那时起至今，英国AI研究一蹶不振 1976: DARPA 取消对语音识别研究的资助 1976: Greenblatt研制出第一台LISP机CONS,2019/1/16,史忠植 高级人工智能,27,人工智能的发展,1976: Doug Lenat的数学积分系统AM (Automated Mathematician) 1977: SRI启动 PROSPECTOR 工程 帮助地质专家探测和解释矿物 1978年发现钼矿脉(molybdenum vein) 1977: Edward Feigenbaum正式提出知识工程作为一门学科 在1977年IJCAI会议上 1979: Stanford研制出第一台计算机控制的汽车（Sta。