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人工智能与机器人人类智能人类智能，又叫自然智能，主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。当我们动用全身的感觉器官感受到外界的信息刺激之后，能够通过大脑进行记忆、联想、分析、判断等一系列思维活动，其结果就是做出一种决策，最后再通过我们的具体行动，把这一决策体现出来。人工智能人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)，也称作机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。同样，人工智能也主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。只不过这三个方面是通过“机器”系统，而不是“人”这一系统来完成。（楼道感应灯）我们为何需要人工智能一、做人类做不到的事情二、做人类做不好的事情三、做对人类有危险的事情人工智能可以为我们做什么1.模式识别模式，是指已经界定好的，用来供模仿的一个标本或标准。模式识别就是指识别出这个标本或标准。人工智能所研究的模式识别是指用“机器”代替人类或帮助人类感知模式，也就是使一个“机器”系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。模式识别主要需要建立的是语音识别和图像识别体系。语音识别语音识别研究的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言。包括两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。语音识别系统从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和连续语音三种。从服务对象的角度可分为特定人与非特定人。即系统只针对一个用户或可用于任意用户。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。（2）声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型通常将获取的语音特征通过学习算法产生。在识别时将输入的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别结果。（3）语言模型与语言处理：语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。对小词表语音识别系统，往往不需要语言处理部分。图像识别图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程。也称图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。自然语言理解“机器”要能够理解自然语言，需要达到以下三个标准：一是能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。机器翻译自然语言理解大致可分为机器翻译、语义理解及人机会话技术几个方面。其中机器翻译(machinetranslation)，又称机译(MT)，就是利用“机器”把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。翻译机器所依赖的自动翻译技术包括语音翻译和文字翻译，主要的关键技术有四个方面：单词分析，语法分析，意义分析和文理分析。机器学习人的智能是通过学习来获得进步的，学习的能力是我们人类的自然属性。而人工智能研究上最突出和最重要的一个方面，就是机器学习。首先，我们要赋予“机器”一个最基本的智能基础。这一智能基础就是专家系统与问题求解系统。专家系统专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。当前机器学习的研究成果中，专家系统是发展比较快的一个分支。专家系统与传统的计算机程序有着本质的不同,专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。所以，发展专家系统的关键是提高“机器”的自学习能力，这种能力越高，对专家知识的表达和运用就越好，专家系统的作用也就越显著。问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序，如国际象棋、中国象棋、围棋等，我们今天在网上都可以找到各种各样的人机对弈软件。在下棋程序中，应用到的某些技术，如向前看几步，还有把困难的问题分成一些比较容易的子问题等，其实就是数据库搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。问题求解程序不仅是能够下棋，还有一个重要的应用就是符号运算，可以把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，这就极大地方便了科学家和工程师们的工作，帮助他们从繁重的手工计算劳动中解脱出来，集中精力做好对问题的分析和对工作整体的把握上。有些高级的问题求解程序，已经具备了一定的“机器学习”智能，能够利用在被使用过程中积累起来的“经验”，自动地来改善和提高其自身性能。智能机器人智能机器人是人工智能中的最重要的应用，机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程：1.第一代（程序控制）机器人；2.第二代（自适应）机器人；3.第三代（智能）机器人；第一代（程序控制）机器人：这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的。一种是由设计师预先按工作流程编写好程序，存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，就要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还是需要技术人员的协调工作。目前这种机器人已经有了一些商品化的产品，我们在后面所讲述的内容中，也将主要以这一类产品作为课堂学习的器材。第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务，而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。1.5人工智能的发展目标人工智能的发展目标可以分为近期目标和远期目标。近期目标：能模拟人类的部分智能行为，代替人类的部分工作。这一目标正在实现的过程中，例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。远期目标：不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，达到甚至超过人类智能的水平。走进机器人世界机器人的定义目前科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。人类制造机器人的三原则：1、机器人不应伤害人类；2、机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；3、机器人应能保护自己，与第一条相抵触者除外。这是给机器人赋予的伦理性纲领。机器人学术界一直将这三原则作为机器人开发的准则。2.2机器人的发展历程三千年前的歌者两千年张衡发明的指南车近年的弧焊机器人2.3机器人的分类及应用工业机器人服务机器人娱乐机器人军用机器人教育机器人观察与思考：1、机器人一定要做成像人一样的形状吗？2、举几个例子，看看机器人都能帮助我们人类做什么？3、通过学习，你能正确理解“将有形的机器人无形化”这句话的意思吗？机器人机器人本体机器人控制系统机械本体运动、动力系统主控系统感知系统机器人的构成机器人机器人本体机器人控制系统机械本体运动、动力系统主控系统感知系统传感系统主控系统运动动力系统外界信息机器人的灵魂—控制系统输入：该信息来自机器人的传感器；程序：你想让机器人遵循的一种规则或指令；输出：机器人的运动，通常包括马达（运转）、灯和声音信息转化下达命令机器人工作过程图机器人的大脑—主控系统可调电阻传感器板接口通用接口9V电池接口4.5V电池接口单片机开关接口下载接口电机接口机器人的感官—传感系统避障传感器功能及原理跳线轨迹识别传感器功能及原理轨迹识别传感器声音传感器功能及原理声音传感器光敏传感器功能及原理光敏传感器跳线机器人的身体——机器人本体赋予机器人“智慧”机器人智慧的来源—计算机程序计算机程序的核心—算法什么是算法算法包含两方面内容：1、数据。2、操作步骤，也就是算法。一架飞机每分钟飞行20千米，问每小时能飞行多少千米？在这道应用问题中，20千米和每小时是（数据），根据问题我们列出的乘法算式（20千米×60）就是算法，得数1200千米（算法结果）。这道应用问题我们采用了乘法算法，若我们采用加法（20千米＋20千米＋20千米＋……）加60次，也可以得出1200千米的结果。但显然加法的算法不好。如用减法或除法那就是错误的算法了。根据这个例子，我们不难看出，算法是程序的灵魂与核心，一个算法的优劣就决定着程序的好坏及是否正确。步骤的安排有不同的方式，主要是以下三种：1、顺序模式顺序模式就是一步一步来，做完一步再做下一步。编写程序的时候，就是表示为执行完一个步骤，再按顺序执行下一个步骤。其程序结构为顺序结构。2、选择模式选择，就是在不同的结果里确定一个，然后执行下一步的操作。编写程序的时候，其程序结构为选择结构。3、循环模式循环模式，就是不断地重复一个动作，直到完成最初计划好的重复次数为止。编写程序的时候，其程序结构为循环结构。算法有哪些特征1、有限性2、确定性3、输出（结果）性4、有效性算法的表示方法1、用自然语言表示算法。2、用伪代码表示算法3、用流程图表示算法。起止框处理框流程线判断框输入输出框看斑马线看红绿灯开始判断是否绿灯过马路等待结束让机器人行动起来1、解析算法解析算法是指用数学表达式来表示事务间的数量关系。通常就是我们日常生活中的算术。例如：多边形的外角表达式360。÷N（边数）让机器人行动起来2递归算法递归算法是指按规律的递增（或递减）一定数值，直到完成任务。让机器人行动起来3、枚举算法在现实生活中又叫做搜索，就是列举出问题所有可能的结果，并在逐一识别的过程中，搜索到正确的答案，并保留符合要求的结果。注意：当问题的全部可能的个数不多的时候，才能用枚举。3、枚举算法—实例救护机器人：在机器人的前、左、右三个方向分别装有避障传感器。机器人在行进中会遇到以下情况：1、前避障传感器有信号左边有信号，右边也有信号。左边有信号，右边没有信号。右边也有信号，左边没信号。右边没有信号，左边也有信号2、前避障传感器没有信号左边有信号，右边也有信号。左边有信号，右边没有信号。右边也有信号，左边没信号。右边没有信号，左边也有信号3、枚举算法—实例机器人前进的时候，当前避障传感器有信号时候，第一组四种情况相对应的动作结果为：1、左边有信号，右边也有信号的时候，动作为后退，返回继续判断。2、左边有信号，右边没信号的时候，动作为右转，返回继续判断。3、右边有信号，左边没信号的时候，动作为左转，返回继续判断。4、右边没有信号，左边也没有信号的时候，动作为左转，返回继续判断。3、枚举算法—实例机器人前进的时候，当前避障传感器没有信号时候，第二组四种情况相对应的动作结果为：1、左边有信号，右边也有信号的时候，动作为前进，返回继续判断。2、左边有信号，右边没信号的时候，动作为右转，返回继续判断。3、右边有信号，左边没信号的时候，动作为左转，返回继续判断。4、右边没有信号，左边也没有信号的时候，动作为前进，