人工智能第104

1人工智能《人工智能》马少平清华大学出版社授课公共信箱[e-mail]密码：lutrzgn个人信箱：[e-mail]2参考书目人工智能Nilsson机械工业出版社人工智能及其应用蔡自兴清华大学出版社人工智能原理与方法王永庆西安交通大学出版社人工智能陆汝钤科学出版社知识发现史忠植清华大学出版社人工智能—一种现代方法（英文版）Russell&Norvig人民邮电出版社3主要内容第0章绪论第1章搜索问题第2章与或图搜索问题第3章谓词逻辑与归结原理第4章知识表示第5章不确定性推理方法第6章机器学习第7章高级搜索4绪论很早人类就有制造机器人的幻想黄帝的“指南车”诸葛亮的“木牛流马”亚里士多德的形式逻辑布莱尼茨的关于数理逻辑的思想“机器人”一词的来源5人工智能技术离我们有多远？我们已经在享受哪些人工智能的成果？智能家电（冰箱、空调、微波炉、洗衣机）智能天线国际象棋的人机大战单机或者网上棋类游戏（中国象棋、围棋、五子棋、跳棋等）6例1：智能洗衣机MerLoni公司推出一款能利用移动电话和Internet来控制的智能洗衣机：玛格莉特如果内部的监视器发现洗衣机的零件即将损坏，会自动通知客户服务中心及时前往修理安装在底盘的监视器能够测量洗衣机的水流量，只要清洗完毕，玛格莉特就会终止清洗程序。其内置的芯片，可以分辨衣服衣料，判断洗衣粉的用量7例2：智能微波炉松下(Panasonic)推出了一种变频微波炉，具有“智能感应功能”，不需人为设定时间和火力，炉内感应器根据食物的实际烹调状况，自动选择食物最佳的烹调时间和火力8例3：智能天线在军事上，称为自适应天线阵列（AdaptiveAntennaArray）；在移动通信上，则称为智能天线（smartantennaorintelligentantenna）在不增加系统复杂度的情况下，智能天线可以提高服务质量和扩大网络的容量；第三代移动通信的各种后选方案中，已经将将智能天线作为可选技术；中国的TD-SCDMA已经将其作为主要技术9例4：国际象棋人机大战热身赛（1996年2月）计算机：深蓝(DeepBlue)，AS/6000SP大规模多用途并行处理机，含32个处理器，每秒能分析2亿步棋比赛结果：4（人）:2（机）前苏联国际象棋世界冠军卡斯帕洛夫IBM超级计算机10正式交锋（1997年2月）比赛结果：2.5（人）：3.5（机）正式交锋（2003年2月）计算机：小深蓝比赛结果：3:311例5：国际象棋人机大战比赛时间：2003年11月比赛结果：2（人）:2（机）前苏联国际象棋世界冠军卡斯帕洛夫德国X3D-弗里茨人机大战其实是展示人工智能的研究水平与成果12例6：各种下棋程序（人机对垒），计算机方就是一个人工智能程序中国象棋五子棋13现代人工智能的兴起现代人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），一般认为起源于1956年在美国达特茅斯Dartmouth大学组织的一次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了“ArtificialIntelligence”这个词。14McCarthy（麦卡锡）正式提出了“人工智能”的术语（ArtificialIntelligence，AI），又称“机器智能”（MachineIntelligence），标志着一门新的学科的正式诞生。人工智能它是计算机科学中的一门边缘学科:计算机技术神经科学脑科学…...15什么是人工智能？至今没有统一的定义AI是普遍的研究领域和人类智能活动的所有范畴都潜在相关人vs.理性人：经验科学，涉及许多假设和实验证实理性：数学和工程相结合。一个系统如果能够在它所知的范围内“正确行事”，它就是理性的。16像人一样思考的系统理性地思考的系统“要使计算机能够思考..….意思就是：有头脑的机器”（Haugeland,1985）“与人类的思维相关的活动，诸如决策、问题求解、学习等活动”（Bellman,1978）“通过利用计算模型来进行心智能力的研究”（Chamiak和McDermott,1985）“对使得知觉、推理和行为成为可能的计算的研究”（Winston,1992）像人一样行动的系统理性地行动的系统“一种技艺，创造机器来执行人需要智能才能完成的功能”（Kurzweil,1990）“研究如何让计算机能够做到那些目前人比计算机做得更好的事情”（Rich和Knight,1991）“计算智能是对设计智能化智能体的研究”（Poole等，1998）“AI..….关心的是人工制品中的智能行为”（Nilsson,1998）17人工智能各学派的认知观AI的主要学派：(l)符号主义(2)连接主义(3)行为主义181.符号主义学派认知基元是符号，智能行为通过符号操作来实现,以Robinson提出的归结原理为基础，以LISP和Prolog语言为代表；着重问题求解中启发式搜索和推理过程，在逻辑思维的模拟方面取得成功，如自动定理证明和专家系统。19人工智能源于数理逻辑。数理逻辑和计算机科学具有完全相同的宗旨。数理逻辑试图找出构成人类思维或计算的最基础的机制，例如推理中的代换、匹配、分离，计算中的运算、迭代、递归。计算机程序设计则是要把问题的求解归结于程序设计语言的几条基本语句，甚至归结于一些极其简单的机器操作指令。20数理逻辑的形式化方法又和计算机科学不谋而合。计算机系统本身，它的硬件、软件都是一种形式系统，它们的结构都可以形式地描述；程序设计语言更是不折不扣的形式语言系统。要研究计算机、开发种种程序设计语言，没有形式化知识和形式化能力是难以取得出色的成果的。21人们必须用计算机懂得的形式语言告诉它怎么做或者做什么，而计算机理解这些语言的过程，又正是按照人赋予它的形式化规程(编译程序，compiler)，将它们归约为自己的基本操作。数理逻辑对计算的追根寻源，导致了第一个计算的数学模型图灵机(Turingmachines)的诞生，它被公认为现代数字计算机的祖先；λ-演算系统为第一个人工智能语言LISP奠定了基础；一阶谓词演算系统为计算机的知识表示及定理证明铺平了道路。逻辑程序设计语言Prolog以其为根本。222.连接主义学派人的思维基元是神经元，把智能理解为相互联结的神经元竞争与协作的结果。以人工神经网络为代表，其中反向传播网络模型（BP）和Hopfield网络模型更为突出；着重结构模拟，研究神经元特征、神经元网络拓朴、学习规则、网络的非线性动力学性质和自适应的协同行为。23认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。2420世纪60-70年代，连接主义，尤其是对以感知器(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。Hopfield在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，Rumelhart等人提出多层网络中的反向传播(BP)算法。253.行为主义学派认为人工智能源于控制论。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。26行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作首推Brooks的六足行走机器人，它被看做是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。反馈是控制论的基石，没有反馈就没有智能。控制论导致机器人研究，机器人是“感知-行为”模式,是没有知识的智能；强调系统与环境的交互，从运行环境中获取信息，通过自己的动作对环境施加影响。27图灵测试如何知道一个系统是否具有智能呢？1950年，英国计算机科学家图灵提出了著名的“图灵测试”。28图灵测试图灵测试（又称“图灵判断”）是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则，是为了检验一台机器是否能合情理地被说成存在思想的方法。所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。29Turing测试测试主持人被测机器被测人小于50%？能分辨出人和机器的概率小于50%30图灵测试测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。目前还没有一台机器能够通过图灵测试，也就是说，计算机的智力与人类相比还差得远呢。31Turing测试Turing测试存在的问题仅反映了结果的比较，无涉及思维过程没指出是什么人如果一个机器具备了“类智能”运算能力，那么通过图灵试验的时间会延长，那么多长时间合适呢？32哲学家将人工智能的观点分为两类，弱人工智能和强人工智能，分别认为机器智能只是一种模拟智能和机器确实可以有真正的智能。两种观点进行了争论，出现了不少巧妙的假想实验，其中中文屋子就是反驳强人工智能的一个有名的假想实验。1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。主要说明某台计算机即使通过了图灵测试，能正确的回答问题，它对问题仍然没有任何理解，因此不具备真正的智能。希尔勒的中文屋子33西尔勒假设：西尔勒博士（扮演计算机中的CPU）在一个封闭的房子里，有输入和输出缝隙与外部相通。输入的是中文问题，而他对中文一窍不通。房子内有一本英语的指令手册（相当于程序），从中可以找到相应的规则。他按照规则办事，把作为答案的中文符号写在纸（相当于存储器）上，并输出到屋子外面。这样，看起来他能处理输入的中文问题，并给出正确答案（如同一台计算机通过了图灵测试）。但是，他对那些问题毫无理解，不理解其中的任何一个词！希尔勒的中文屋子34希尔勒的中文屋子罗杰•施安克的故事理解程序（举例）机器是否真的理解了呢？问题：通过了图灵测试就具有了智能吗？（常识问题）思考题：如何理解希尔勒的中文屋子？35故事理解程序举例“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来时发现被烘脆了，此人暴怒地离开餐馆，没有付帐或留下小费。”“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆付帐之前，给了女服务员很多小费。”作为对“理解”故事的检验，可以向计算机询问，在每一种情况下，此人是否吃了汉堡包。返回36AI的本质问题研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。37AI的历史回顾第一阶段（40年代中～50年代末）神经元网络时代双层网络M-P模型、感知器模型等问题：XOR问题不能解决38AI的历史回顾（续1）XOR问题（异或问题）输入1输入2输出000011101110(0,0)(1,1)(0,1)(1,0)39AI的历史回顾（续2）Minsky的著作：《Perceptions》（感知器）从理论上证明了二层神经元网络不可能解决XOR问题如果要求解XOR问题，神经元网络必须是3层或3层以上的结构对于3层或3层以上的神经元网络，难于找到一个通用的学习算法40AI的历史回顾（续3）第二阶段（50年代中～60年代中）通用方法时代物理符号系统主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等对问题的难度估计不足，陷入困境41AI的历史回顾（续4）一个笑话（英俄