1、Artificial Intelligence,B91901145 電機三 朱浩瑋,Outline,What is AI? The history of AI Overview of AI application areas,What is AI?,Elaine Rich: AI is the study of techniques for solving exponentially hard problems in polynomial time by exploiting knowledge about the problem domain. Elaine Rich and Kevin K

2、night: AI is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better. Douglas Baker: AI is the attempt to make computers do what people think computers cannot do.,What is AI? (Contd),利用電腦技術(shù)去模擬人類腦部的思考運作，使電腦能夠有智慧地瞭解(Understand)與理解(Perceive)事物，並經(jīng)由推理過程而導(dǎo)出結(jié)果的一種科技應(yīng)用技術(shù),AI的特色

3、,啟發(fā)式的推理能力 (heuristic) 有表達(dá)知識的能力 可以容忍錯誤，不完整的數(shù)據(jù)仍可處理 自動學(xué)習(xí)的能力,AI的研究途徑,生理學(xué)途徑 採用仿生學(xué)的方法，模擬動物和人的感官以及大腦的結(jié)構(gòu)和機能，製成神經(jīng)元模型和腦模型 心理學(xué)途徑 應(yīng)用實驗心理學(xué)方法，總結(jié)人們思維活動的規(guī)律，用電腦進(jìn)行心理模擬 工程技術(shù)途徑 研究怎樣用電腦從功能上模擬人的智能行為,AI的架構(gòu),Input Processing Output,外界刺激,推理、學(xué)習(xí) 判斷、思考,反應(yīng) 解決問題,模組化,公式化,History of AI -1,1950年，圖靈（Alan Turing）提出了圖靈實驗，藉以判斷一臺電腦是否具有人工

4、智能。 為了通過測試，電腦必須努力的方向： 自然語言處理、知識表達(dá)、自動推論、機器學(xué)習(xí),Turing Test,See me,History of AI -2,第一個發(fā)展時期（1956 - 1970）：發(fā)展期 許多早期人工智慧系統(tǒng)均在此時期萌芽 1956年夏，Dartmouth Computer Conference開創(chuàng)了人工智慧的第一個發(fā)展時期 1956年，Newell，Shaw和Simon完成了一個自動證明數(shù)學(xué)定理的程式Logic Theorist 1956年，Samnel研製了一個自動學(xué)習(xí)的西洋棋程式,History of AI 3,第二個發(fā)展時期（70年代）：成功期 在此時期，許多重要

5、的專家系統(tǒng)被發(fā)展出來。 70年代中期，F(xiàn)eigenbaum提出了知識工程的概念，人工智慧進(jìn)入了第二個發(fā)展時期 知識工程分為三個部份： 知識獲?。貉芯吭鯓佑行У孬@得專家知識 知識表示：研究怎樣將專家知識表示成在電腦內(nèi)易於儲存使用的形式 知識利用：研究怎樣利用已得到恰當(dāng)表示的專家知識去解決具體領(lǐng)域內(nèi)的問題,History of AI 4,第三個發(fā)展時期（80年代 -）：衝擊期 人們開始將人工智慧知識予以商業(yè)化。 這個時期的研究重點：研究能在動態(tài)、不可預(yù)測的環(huán)境中自主、協(xié)調(diào)工作的系統(tǒng)，這種系統(tǒng)被稱為Agent。,Overview of AI application areas,Game Playin

6、g Automated Reasoning and Theorem Proving Expert Systems Natural Language Understanding and Semantic Modeling,Overview of AI application areas (Contd),Planning and Robotic Machine Learning Neutral Nets and Genetic Algorithms Intelligent Agent Computer Vision,Game Playing,西元1997在電腦科學(xué)發(fā)展史上，是個重要的年代，IBM所

7、設(shè)計的電腦深藍(lán)(Deep Blue)以兩勝一敗三和的戰(zhàn)績擊敗了人類西洋棋王Garry Kasparov,Game Playing (contd),在西洋棋中，平均每次移動都有35種可能的下法 平均每盤棋每人要下50手 所以如果要能檢查整個棋勢的樹，要檢查範(fàn)圍為35的100次方不實際！ 解決方案：Heuristic Search,Game Playing Heuristic Search,An Example of tic-tac-toe :,Game Playing Heuristic Search (Contd),Expert Systems -1,當(dāng)我們賦予它某一領(lǐng)域的專家知識時，它便能模

8、仿人類專家去求解問題並提供最適當(dāng)?shù)囊庖?一個專家系統(tǒng)由知識庫(knowledge base)和推論引擎(inference engine)等機構(gòu)所組成。,Expert Systems -1,Architecture of a typical expert system:,User,User interface,Knowledge base editor,Inference engine,Explanation subsystem,General Knowledge-base,Case-specific data,Expert Systems 知識庫,電腦能在推論之前，必須要有足夠的知識，先定義

9、和人類一樣的基本概念 例如深藍(lán)能贏棋王，主要得力於強大的運算能力和海量的儲存空間，儲存空間當(dāng)然就是存應(yīng)有的資料,Expert Systems 推論功能,推論功能簡單的說，就是讓電腦能做自我判斷的意思。比如說，有兩句敘述句為小明的爸爸是大華，大華的爸爸是老王，則可推論出小明的爺爺是老王,Expert Systems (Contd),可以幫助專家做事業(yè)性的諮詢及判斷的系統(tǒng)。 主要是依據(jù)使用者所輸入的特徵來判斷結(jié)果。 可以代替專家做很多事，但它只是居於一個輔助的地位，而無法完全替代專家 較有名的專家系統(tǒng)： MYCIN：醫(yī)療診斷用途 DENDRAL：分析化合物結(jié)構(gòu) PROSPECTOR：從地理資訊分析

10、礦物結(jié)構(gòu),Intelligent Agent,將每一個資料庫都設(shè)計一個軟體代理人，這個代理人對資料庫內(nèi)部的資料存取有清楚的概念，並且能夠以自然語言和外面溝通。,Intelligent Agent (Contd),Agent oriented的特性： Agents are autonomous or semi-autonomous. Agents are situated. Agents are interactional. The society of agents is structured. The phenomenon of intelligence in the environment is “Emergent”.,References,http:/ai- /jmc/whatisai/whatisai.html /2705/history.html ,References (Contd),/asaygin/tt/ttest.html .tw/La