1、1,2020/9/24,人工智能及其應(yīng)用,授課人：王天江 華中科技大學(xué)計算機(jī)學(xué)院 智能與分布式計算實驗室,2,2020/9/24,課程內(nèi)容,人工智能概述 知識表示 問題求解 機(jī)器學(xué)習(xí) 問題求解的高級論題,3,2020/9/24,教材及主要參考書,人工智能復(fù)雜問題求解的結(jié)構(gòu)和策略George F.Luger 著，史忠植 等譯2004年，機(jī)械工業(yè)出版社 人工智能及其應(yīng)用（第二版），蔡自興 等，1999年，清華大學(xué)出版社,4,2020/9/24,第一章 人工智能概述,AI的定義 AI研究的歷史基礎(chǔ) AI的發(fā)展歷史 AI研究的特點(diǎn) AI的研究內(nèi)容,5,2020/9/24,人工智能的定義,人工智能至今尚

2、無統(tǒng)一的定義，不同學(xué)派有不同的觀點(diǎn)。這主要是因為智能本身并沒有被完善的定義和理解 我們給出的定義（狹義）： 能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機(jī)器稱為智能機(jī)器 從學(xué)科的角度看，人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器 從能力的角度看，人工智能是智能機(jī)器所執(zhí)行的與人的智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、理解、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動,第一章 人工智能概述,6,2020/9/24,智能研究中一些難回答的問題,智能是一種獨(dú)立的才能，還是一系列獨(dú)一無二且不相關(guān)聯(lián)的能力的總稱 ？ 多大程度上可以說智能是學(xué)到的而不是先天存在的？ 學(xué)習(xí)時發(fā)生什么？ 什么是創(chuàng)造力？ 什么是直覺？ 可

3、以從觀察到的行為推斷出具有智能，還是需要特定內(nèi)部機(jī)制的證據(jù)？ 在生物體中，知識是如何表示的？ 智能是否只存在于生物生存的過程中？,第一章 人工智能概述,7,2020/9/24,AI研究的歷史源頭,現(xiàn)代人工智能的研究的哲學(xué)基礎(chǔ)已經(jīng)發(fā)展了幾千年，這個歷史進(jìn)程的邏輯起點(diǎn)應(yīng)該是古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384-322） 亞里士多德在他的”邏輯學(xué)”中討論了認(rèn)識論,給出了形式邏輯的基本規(guī)律。 。 亞里士多德就提出了推理的三段論,使用了假言推理法的演繹推理形式,第一章 人工智能概述,8,2020/9/24,I一直在被探索（1）,德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz（布萊尼茨）（1646-17

4、16）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進(jìn)行運(yùn)算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計算機(jī) 英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（1815-1864）實現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)布爾代數(shù)。,第一章 人工智能概述,9,2020/9/24,I一直在被探索（2）,英國數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計算機(jī)的數(shù)學(xué)模型（圖靈機(jī)），1950年提出了圖靈試驗，發(fā)表了“計算機(jī)與智能”的論文。圖靈獎。 1956年, McCarthy（麥卡錫）人工智能之父，等人提出了“Artificial Intellige

5、nce（人工智能）” 50年代初開始有了符號處理。（搜索法）。機(jī)器翻譯、機(jī)器定理證明、跳棋程序等。,第一章 人工智能概述,10,2020/9/24,I一直在被探索（3）,60年代Simon由試驗得到結(jié)論：人類問題的求解是一個搜索的過程，效果與啟發(fā)式函數(shù)有關(guān)。 1968年Quillian提出了語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法 70年代，開始從理論走向?qū)嵺`，解決一些實際問題。同時很快就發(fā)現(xiàn)問題：歸結(jié)法費(fèi)時、下棋贏不了全國冠軍、機(jī)器翻譯一團(tuán)糟。 以Feigenbaum為首的一批年輕科學(xué)家改變了戰(zhàn)略思想，1977年提出了知識工程的概念,第一章 人工智能概述,11,2020/9/24,I一直在被探索（4）,80年

6、代，人工智能發(fā)展達(dá)到階段性的頂峰。專家系統(tǒng)及其工具越來越商品化,國際軟件市場上形成了一門旨在生產(chǎn)和加工知識的新產(chǎn)業(yè)知識產(chǎn)業(yè)。 90年代，計算機(jī)發(fā)展趨勢為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，人工智能技術(shù)逐漸與數(shù)據(jù)庫、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合，并融合在主流技術(shù)之中，旨在使計算機(jī)更聰明、更有效、與人更接近。,第一章 人工智能概述,12,2020/9/24,圖靈測試,最早專門論述人工智能的是圖靈的”計算機(jī)器與智能”(1950) 苦苦考慮是否能夠制造出真正可以思考的機(jī)器 思考這個問題本身的嚴(yán)重模糊性,阻礙了理性的思考 提出用實驗來描述智能問題,第一章 人工智能概述,13,2020/9/24,圖靈測試的重要特征

7、,它給出了一個客觀的智能概念,提供了一個判斷智能的標(biāo)準(zhǔn),避免了有關(guān)智能”真正”特征的爭論 使我們免于受到一些目前無法回答的問題的牽制:計算機(jī)使用的內(nèi)部處理方法是否恰當(dāng)或者機(jī)器是否真的意識到它的動作 因此,圖靈測試成為許多現(xiàn)代AI程序評價方案的基礎(chǔ),第一章 人工智能概述,14,2020/9/24,圖靈測試也受批評,它偏向于純粹的符號問題求解任務(wù),而不測試感知技能或要實現(xiàn)手工靈活性所需要的能力。這都是人類智能的重要組成部分 有人提出，沒有必要把機(jī)器智能強(qiáng)行套入人類智能的模具中，或許機(jī)器智能就是不同于人類智能，試圖按照人類的方式來評價它，可能根本就是一個錯誤。 也有人全面批評圖靈測試，認(rèn)為分散了我們

8、的注意力，應(yīng)研究通用理論，解釋人工智能，指導(dǎo)具體實踐問題,第一章 人工智能概述,15,2020/9/24,智能的生物和社會模型,西方哲學(xué)的傳統(tǒng)中，把邏輯作為知識表示的依賴性，把邏輯推理作為智能推理的首要機(jī)制 一些批評者開始探索新的智能模型，智能行為的社會模型。與基于邏輯的方法相反，連接主義通過對人類大腦結(jié)構(gòu)建模來實現(xiàn)智能神經(jīng)模型 一種基于生物的智能模型演化計算模型，如遺傳算法等。應(yīng)用生物進(jìn)化原理來尋找困難問題的解,第一章 人工智能概述,16,2020/9/24,智能主體,社會系統(tǒng)表明了智能的兩個特征： 第一，認(rèn)為智能來源于文化和社會，因此，是自然發(fā)生的 第二，智能是由大量非常簡單、相互作用的半

9、自動個體組成的集體的行為來反映的 這些個體被稱為主體 神經(jīng)細(xì)胞、物種的單個成員或者社會中的個人，智能都是通過他們的相互作用而產(chǎn)生的。,第一章 人工智能概述,17,2020/9/24,智能面向主體和自然發(fā)生的觀點(diǎn)的含義,主體是自動的或半自動的。每個主體在問題求解中具有特定的職責(zé)，對別的主體知道很少或根本不知道。 主體是被置于一定的環(huán)境下。每個主體只對其自身周圍的環(huán)境做出反應(yīng)。 各個主體是相互影響的。他們組成了一個集體來共同完成特定的任務(wù)。 構(gòu)成一個主體社會。 在這種環(huán)境中，智能現(xiàn)象是“自然發(fā)生的”,第一章 人工智能概述,18,2020/9/24,人工智能是一門知識的科學(xué)。以知識為對象，研究知識的

10、獲取、表示和使用。 數(shù)據(jù)處理-知識處理，數(shù)據(jù)-符號。 符號表示知識而不是數(shù)值、數(shù)據(jù)。 有啟發(fā)，有推導(dǎo)。 人工智能是引起爭論最多的科學(xué)之一 焦點(diǎn)：當(dāng)前人工智能的研究應(yīng)該以人類的普遍思維規(guī)律為主，還是以特定知識的處理和運(yùn)用為主？智能的本質(zhì)是什么？機(jī)器能達(dá)到人的水平嗎？ 結(jié)論：人工智能研究是非常困難的,I的研究特點(diǎn)（1）,第一章 人工智能概述,19,2020/9/24,I的研究特點(diǎn)（2）,人工智能的研究是十分困難的。 McCarthy： 人工智能的所有問題都是難解的。 Minsky： 人工智能是有史以來最難的科學(xué)之一。難在：實現(xiàn)智能需要浩繁的知識，而最難對付的知識是常識（不是專業(yè)知識）。 Dreyf

11、us： 常識問題是實現(xiàn)人工智能的最大障礙。 ,第一章 人工智能概述,20,2020/9/24,I的研究內(nèi)容（1）,理論 知識的模型化和表示方法 各種推理方法 啟發(fā)式理論搜索 人工智能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及語言 機(jī)器學(xué)習(xí),第一章 人工智能概述,21,2020/9/24,I的研究內(nèi)容（2 ）,應(yīng)用 自然語言理解和語義建模 數(shù)據(jù)庫的智能檢索 專家系統(tǒng) 自動推理和定理證明 博弈 規(guī)劃和機(jī)器人 自動程序設(shè)計 感知,機(jī)器學(xué)習(xí) 對人類表現(xiàn)建模,第一章 人工智能概述,22,2020/9/24,人工智能系統(tǒng)開發(fā)常用的語言,PROLOG LISP,第一章 人工智能概述,23,2020/9/24,思考一下： 國際象棋、中國象棋

12、與圍棋,為什么已經(jīng)有了可以戰(zhàn)勝國際大師的國際象棋程序，而中國象棋和圍棋的程序水平卻比較低呢？ 力量投入問題？ 計算機(jī)發(fā)展水平問題？ 棋本身的復(fù)雜性問題？ 其他別的問題？,第一章 人工智能概述,24,2020/9/24,歷史上的人工智能大師,下面介紹圖靈和幾位獲得圖靈獎的人工智能大師,25,2020/9/24,阿倫圖靈（Alan Turing）,計算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)始人,26,2020/9/24,阿倫圖靈（Alan Turing）,1912年出生于英國倫敦，1954年去世 1936年發(fā)表論文“論可計算數(shù)及其在判定問題中的應(yīng)用”，提出圖靈機(jī)理論 1950年發(fā)表論文“計算機(jī)與智能”，闡述了計算機(jī)可以具

13、有智能的想法，提出圖靈測試 1966年為紀(jì)念圖靈的杰出貢獻(xiàn)，ACM設(shè)立圖靈獎,27,2020/9/24,馬文明斯基（Marniv Lee Minsky）,人工智能之父 框架理論的創(chuàng)立者 首位獲得圖靈獎的人工智能學(xué)者,28,2020/9/24,馬文明斯基（Marniv Lee Minsky）,1927年出生于美國紐約 1951年提出思維如何萌發(fā)并形成的基本理論 1956年達(dá)特茅斯會議的發(fā)起人之一 1958年在MIT創(chuàng)建世界上第一個AI實驗室 1969年獲得圖靈獎 1975年首創(chuàng)框架理論,29,2020/9/24,約翰麥卡錫（John McCarthy）,人工智能之父 LISP語言的發(fā)明人 首次提

14、出AI的概念,30,2020/9/24,約翰麥卡錫（John McCarthy）,1927年出生于美國波士頓 1956年發(fā)起達(dá)特茅斯會議，并提出“人工智能”的概念 1958年與明斯基一起創(chuàng)建世界上第一個人工智能實驗室 發(fā)明剪枝算法 1959年開發(fā)LISP語言 開創(chuàng)邏輯程序研究，用于程序驗證和自動程序設(shè)計 1971年獲得圖靈獎,31,2020/9/24,赫伯特西蒙（Herbert A. Simon）,符號主義學(xué)派的創(chuàng)始人 愛好廣泛的全能科學(xué)家 中國科學(xué)院外籍院士,32,2020/9/24,赫伯特西蒙(Herbert A. Simon）,1916年出生于美國的威斯康辛州 1943年在匹茲堡大學(xué)獲政

15、治學(xué)博士學(xué)位 1969年因心理學(xué)方面的貢獻(xiàn)獲得杰出科學(xué)貢獻(xiàn)獎 1975年和他的學(xué)生艾倫紐厄爾共同獲得圖靈獎 1978年獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎 1986年因行為學(xué)方面的成就獲得美國全國科學(xué)家獎?wù)?33,2020/9/24,50年代至60年代初開發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”LT，證明了數(shù)學(xué)原理第二章中的全部52個定理，開創(chuàng)了機(jī)器定理證明這一新的學(xué)科領(lǐng)域 57年開發(fā)了IPL(Information Processing Language)語言，是最早的AI語言。 60年開發(fā)了“通用問題求解系統(tǒng)”GPS 66年開發(fā)了最早的下棋程序之一MATER 70年發(fā)展與完善了語義網(wǎng)絡(luò)的概念和方法 70年代

16、提出了“物理符號系統(tǒng)假說” 70年代提出決策過程模型，成為DSS的核心內(nèi)容,34,2020/9/24,查理德卡普（Richard M. Karp）,發(fā)明“分枝界限法”的三棲學(xué)者,35,2020/9/24,查理德卡普（Richard M. Karp）,1935年出生于美國波士頓 是加州大學(xué)伯克利分校三個系的教授： 電氣工程和計算機(jī)系 數(shù)學(xué)系 工業(yè)工程和運(yùn)籌學(xué)系 60年代提出“分枝界限法”，成功求解含有65個城市的推銷員問題，創(chuàng)當(dāng)時的記錄 1985年獲得圖靈獎,36,2020/9/24,愛德華費(fèi)根鮑姆（Edward A. Feigenbaum）,知識工程的提出者 大型人工智能系統(tǒng)的開拓者,37,2

17、020/9/24,愛德華費(fèi)根鮑姆（Edward A. Feigenbaum）,1936年出生于美國的新澤西州 通過實驗和研究，證明了實現(xiàn)智能行為的主要手段是知識 1977年提出知識工程，使人工智能從理論轉(zhuǎn)向應(yīng)用 名言：知識蘊(yùn)藏著力量 1994年和勞伊雷迪共同獲得圖靈獎,38,2020/9/24,1963年主編了計算機(jī)與思想一書，被認(rèn)為是世界上第一本有關(guān)人工智能的經(jīng)典性專著 1965年開發(fā)出世界上第一個專家系統(tǒng) 開發(fā)出著名的專家系統(tǒng)MYCIN 80年代合著了四卷本的人工智能手冊 開設(shè)Teknowledge和IntelliGenetics兩個公司，是世界上第一家以開發(fā)和將專家系統(tǒng)商品化的公司,39,2020/9/24,勞伊雷迪（Raj Reddy）,大型人工智能系統(tǒng)的開拓者,40,2020/9/24,勞伊雷迪（Raj Reddy）,37年出生于印度，66年在美國獲得博士 1994年于費(fèi)根鮑姆共同獲得圖靈獎 主持過一系列大型AI系統(tǒng)的開發(fā) Navlab 能在道路行駛的自動車輛項目 LISTEN 用于掃