AI_1 人工智能概述

1人工智能授课人：舒忠梅中山大学信科院计算机科学系[e-mail]2010-9-182课程内容推理方式知识表示机器学习神经网络智能体自然语言处理34教材及主要参考书人工智能：复杂问题求解的结构和策略,GeorgeF.Luger(美),史忠植等译,机械工业出版社,2006.10参考书：《人工智能原理与方法》，王永庆，西安交通大学出版社，2005《人工智能》上、下，陆汝钤，科学出版社，1989《人工智能原理》，石纯一等，清华大学出版社，19935参考文献IJCAI，世界人工智能大会，2年一次AAAI，美国一年一次的年会“AI”杂志6第一章人工智能概述课前思考什么叫人工智能（ArtificialIntelligence;AI）？它是如何定义的？人工智能技术和传统的科学技术主要的区别是什么？它有什么特点？当前的人工智能领域的研究主要有哪些？人工智能目前主要取得了哪些成就？它在哪些领域的应用比较成功？人工智能的发展前景如何？当前限制人工智能发展的主要瓶颈是什么？机器的智能最终能超过人的智能吗？7第一章人工智能概述学习目标通过对本课程的学习，突破传统思想的束缚，对人工智能的思想和方法有比较深刻的认识。了解人工智能的发展历史，国内外人工智能相关领域的发展动态，并能够应用相应的人工智能技术解决实际应用问题。学习指南人工智能的思想和传统的科学技术的方法有很大的不同，因此在学习人工智能时要能够领略人工智能思想的精髓。同时，人工智能是飞速发展的，在学习现有的人工智能技术的同时应当密切关注人工智能的发展动态以及研究热点，因此应当大量阅读最新有关人工智能方面的文献以及经常浏览介绍最新人工智能成果的网站。8第一章人工智能概述重难点学习人工智能最大的难点就在于突破传统思想的藩篱，从智能、知识、推理的角度出发去思考问题，解决问题。另一个难点在于人工智能的内容非常浩繁，深入地了解人工智能的各个方向是非常困难的。因此应当在掌握人工智能思想，对人工智能的各个领域有一定了解的同时，有重点地研究人工智能的相关领域，跟踪人工智能的研究热点，做到点面结合，既扩大了知识面，又能够抓住研究重点。9第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容10第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容11机器人图片欣赏▲咱们握握手！▲来一段舞怎样？▲我是家用机器人！12人工智能的定义（1）智能：思维理论(智能的核心是思维，人的一切智慧来自于大脑的思维活动)知识阈值理论（智能就是在搜索空间中迅速找到一个满意解的能力）进化理论(用控制取代表示，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层结构对于智能进化的必要性)13人工智能的定义（2）智能具有以下特征：具有感知能力具有记忆和思维能力（抽象思维、形象思维、顿悟思维）具有学习能力和自适应能力具有行为能力14人工智能的定义（3）狭义：计算机科学的一个分支，是智能计算机系统(思维科学)智能:与人的智能相当或相近（对语言能理解、能学习、能推理）广义人类智能行为规律、智能理论方面的研究。15第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容16第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容17AI的产生人们对“数据世界”的需求进而发展到对“知识世界”的需求而产生的。为了寻求试探性的搜索，启发式的不精确的模糊的甚至允许出现错误的推理方法。以便符合人类的思维过程18第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容19第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容20ＡI的发展历史（1）古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机21ＡI的发展历史（2）英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。22ＡI的发展历史（3）英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。23ＡI的发展历史（4）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”创始人中有：McCarthy,Minsky,Rochester,Shannon,Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家。McCarthy（麦卡锡）——人工智能之父。50年代初开始有了符号处理、搜索法、机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。24ＡI的发展历史（5）60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。叙述了智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索。Nilson发表了A*算法（搜索方法）McCarthy建立了人工智能程序设计语言Lisp1965年Robinson提出了归结原理，（与传统的自然演绎法完全不同的消解法）。25ＡI的发展历史（6）1968年Quillian提出了语义网络的知识表示方法1969年Minsky出了一本书《感知机》，给当时的神经网络研究结果判了死刑70年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。26ＡI的发展历史（7）以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出了知识工程的概念，以知识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。著名的有：27ＡI的发展历史（8）DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968）MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工1971）MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)诊断和治疗青光眼的专家咨询系统（拉特格尔斯（Rutgers）大学70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）；HEARSAYI和II语音理解系统（卡内基-梅隆大学）PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学1976）XCON计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学1978）28ＡI的发展历史（9）80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有６－７千人参加。硬件公司有上千个。并进行Lisp硬件、Lisp机的研究。在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业——知识产业。应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。同年代，1986年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络的根本问题之一。从此，神经网络的研究进入新的高潮。29ＡI的发展历史（10）90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。日本政府于1992年结束了为期十年的称为“知识信息处理体统”的第五代计算机系统研究开发计划。并开始了为期十年的实况计算（RealWordComputing）计划。30今天的ＡI（1）计算机智能化技术的主攻方向体现在:并行与分布式处理技术。包括大规模并行机和机群的体系结构、并行操作系统与并行数据结构，分布式Client/Server计算模型及其处理技术，多专机系统的合作与知识共享技术等。知识的获取、表示、更新和推理新机制。包括新的知识获取方法，常识性知识的表示、更新与推理，大型知识库的组织与维护，新一代逻辑处理机制等……….31今天的ＡI（2）计算机智能化技术的主攻方向体现在:功能的感知技术，包括对语音文字、图形与图像等信号的获取、识别、压缩与转化，以及多媒体输出和VR技术等。智能Agent。智能体的交互、通信和多智能体体系结构。智能体是智能体程序和智能体结构的结合。数据挖掘。其中包括数据挖掘、数据查询等。32今天的ＡI（3）当前人工智能的研究热点分布式处理（如云计算）智能Agent数据挖掘（DataMining）环境自适应33今天的ＡI（4）人工智能发展的历史和现在人工智能从以往的追求自主的系统，改变为人机结合的系统。以前的是基于逻辑的深思熟虑；现在是直觉、形象思维与模式识别的结合、SituatedAI,SensingandActing的结合，并引入概率论、遗传算法等理论。计算机的定量与人的定性信息处理相结合，取长补短，从以前单一的mind到mindandbody。甚至提出了没有知识表示、没有推理的智能（六脚爬虫）。34第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容35第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容36人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。数据处理-知识处理，数据-符号。符号表示知识而不是数值、数据。有启发，有推导。人工智能是引起争论最多的科学之一焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的本质是什么？机器能达到人的水平吗？结论：人工智能研究是非常困难的ＡI的研究特点（1）37ＡI的研究特点（2）人工智能的研究是十分困难的。McCarthy：人工智能的所有问题都是难解的。Minsky：人工智能是有史以来最难的科学之一。难在：实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知识是常识（不是专业知识）。Dreyfus：常识问题是实现人工智能的最大障碍。38ＡI的研究特点（3）结论：万能的逻辑推理体系至今没有创造出来，并不是因为人工智能专家的本事不够，而是因为这种万能的体系从根本上就是不可能有的。他最大的弱点就是缺乏知识，缺乏人类在几千年的文明史上积累起来的知识，在实际生活中，人是根据知识行事的，而不是根据在抽象原则上的推理行事的。即使就推理体系来说，它的主要技术是状态空间搜索，而在执行中遇到的主要困难就是“组合爆炸”，事实表明，单靠一些思维原则是解决不了组合爆炸问题的，要摆脱困境，只有大量使用理性的知识。39第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容40第一章人工智能概述AI的定义AI的产生AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容41ＡI的研究内容（1）理论知识的模型化和表示方法各种推理方法启发式搜索理论人工智能系统结构及语言机器学习42ＡI的研究内容（2）应用自然语言理解数据库的智能检索专家系统机器定理证明博弈机器人学自动程序设计组合调度感知视觉43ＡI的研究内容（3）分类（研究途径）符号主义：（思维理论）符号主义认为人类认知的基本元素是符号，认知的过程就是符号处理的过程。（一阶