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2019/8/11人工智能ArtificialIntelligence授课人：胡文单位：计算机与信息工程学院电话：84892058E-mail：huw@hrbcu.edu.cn欢迎大家学习2019/8/12教学安排学时、学分42、2考核形式书面作业、试题考试2019/8/13AI学科体系分为三个层次人工智能理论基础数学基础:离散数学,模糊数学思维科学理论:认知心理学,逻辑或抽象思维学,形象或直感思维学计算机工程技术:硬件,软件技术人工智能原理知识的获取与学习,知识的表达,知识的使用。人工智能工程系统（应用层次）专家咨询系统,专家系统开发工具与环境,自然语言理解系统,图像理解与识别系统,智能机器人系统.2019/8/14主要内容人工智能概述知识表示方法确定性推理方法一般搜索原理不确定性推理方法行动决策机器学习2019/8/15教材及主要参考书《人工智能原理与应用》张仰森，高等教育出版社，2004年。（主要教材）参考书：《人工智能》[美]RobCallan著，黄厚宽等译,电子工业出版社，2004年。《人工智能及其应用》（第二版）蔡自兴、徐光右，清华大学出版社，1996年。《人工智能原理及其应用》王万森，电子工业出版社，2000年。2019/8/16一些人工智能的站点北邮人工智能东大语言所南大AI的FTPftp://ai.nju.edu.cn/KDD论坛教育网数据库：SDOS检索Kluwer电子期刊郑州大学文献库学位论文检索系统:8080/chinese/local/dris/index.html英国文摘国外站点：行为/脑科学ComputerSciencePaperNECresearchindex://cogprints.soton.ac.uk/2019/8/18第一章人工智能概论AI的定义AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI的研究目标2019/8/19第一章人工智能概述AI的定义AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI的研究目标2019/8/110人工智能的定义狭义从计算机科学的角度来看，AI是用计算机来模拟人类的某些智能活动，或是计算机具有人类的某些局部职能和功能从应用的角度看，AI的最终目标是编制出具有智能的程序（推理、学习、思考）广义人类智能行为规律、智能理论方面的研究。2019/8/111人工智能的定义同传统的计算机程序相比较：人工智能首先研究的是以符号表示的知识而不是数值数据为研究对象人工智能采用的是启发式推理方法而不是常规算法人工智能的控制结构与知识领域是分离的，并允许出现不正确的解答2019/8/112第一章人工智能概述AI的定义AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI的研究目标2019/8/113第一章人工智能概述AI的定义AI的发展历史AI研究的特点AI的研究内容AI的研究目标2019/8/114ＡI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2019/8/115ＡI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理；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。2019/8/116ＡI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。2019/8/117ＡI的发展历史（4）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”创始人中有数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家。在美国的达特茅斯大学两个月的研讨会首次提出。69年IJCAI会议，70年国际期刊《AI》。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。2019/8/118ＡI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）。2019/8/119产生式系统1943年Post首先在一种计算形式体系中提出60年代开始，成为专家系统的最基本的结构形式上很简单，但在一定意义上模仿了人类思考的过程2019/8/120产生式系统（续1）组成三要素：一个综合数据库——存放信息一组产生式规则——知识一个控制系统——规则的解释或执行程序（控制策略）2019/8/121产生式系统（续2）过程PRODUCTION1，DATA←初始数据库2，untilDATA满足结束条件，do3，{4，在规则集中选择一条可应用于DATA的规则R5，DATA←R应用到DATA得到的结果6，}2019/8/122产生式系统（续3）问题：设字符转换规则A∧B→CA∧C→DB∧C→GB∧E→FD→E已知：A，B求：F2019/8/123产生式系统（续4）综合数据库{x}，其中x为字符规则集1，IFA∧BTHENC2，IFA∧CTHEND3，IFB∧CTHENG4，IFB∧ETHENF5，IFDTHENE2019/8/124产生式系统（续5）控制策略顺序排队初始条件{A，B}结束条件F∈{x}2019/8/125产生式系统（续6）A，B（1）（1）A，B，C（2）（3）（2）A，B，C，D（3）（5）（3）A，B，C，D，G（5）（5）A，B，C，D，G，E（4）（4）A，B，C，D，G，E，F数据库可触发规则被触发规则2019/8/126ＡI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。2019/8/127ＡI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：2019/8/128ＡI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）2019/8/129ＡI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。2019/8/130ＡI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“知识信息处理系统”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。2019/8/131IBM的“深蓝”北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝”以3.5：2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。2019/8/132IBM的“深蓝”（续1）96年2月第一次比赛结果：“深蓝”：胜、负、平、平、负、负97年5月第二次比赛结果：“深蓝”：负、胜、平、平、平、胜2019/8/133IBM的“深蓝”（续2）“深蓝”的技术指标：32个CPU每个CPU有16个协处理器每个CPU有256M内存每个CPU的处理速度为200万步/秒2019/8/134IBM的“深蓝”（续3）2019/8/135模仿人手的动作2019/8/136开啤酒盖VS.机器人足球赛2019/8/137深海作业VS.蜘蛛机器人2019/8/138机器人治疗VS.拿鸡蛋2019/8/139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……….2019/8/140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。2019/8/141今天的ＡI（3）当前人工智能的研究热点分布式处理智能Agent数据挖掘（DataMining）环境自适应2019/8/142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