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人工智能技术导论计算机科学技术的发展方向1、计算机网络2、并行化3、智能化（以知识为中心）4、人性化《人工智能技术导论》（第三版），廉师友等，2007年，西安电子科技大学出版社。（主要教材）参考书：《人工智能》马少平、朱小燕编著，清华大学出版社《人工智能及其应用》蔡自兴、徐光祐编著，清华大学出版社ArtificialIntelligenceANewSynthesis(人工智能)NilsJ.Nilsson教材及主要参考书4教学计划第1章人工智能概述(2)1.1什么是人工智能(A)1.2人工智能的研究意义、目标和策略(B)1.3人工智能的学科范畴(C)1.4人工智能的研究内容(B)1.5人工智能的研究途径与方法(B)1.6人工智能的基本技术(C)1.7人工智能的应用(C)1.8人工智能的分支领域与研究方向(B)1.9人工智能的发展概况(B)第2章逻辑程序设计语言PROLOG(4)2.1基本PROLOG(A)2.2TurboPROLOG程序设计(A)第3章图搜索与问题求解(6)3.1状态图搜索(A)3.2状态图搜索问题求解(B)3.3与或图搜索(A)3.4与或图搜索问题求解(B)3.5博弈树搜索(A)第4章基于遗传算法的随机优化搜索第5章基于谓词逻辑的机器推理(4)5.1一阶谓词逻辑(A)5.2归结演绎推理(A)5.3应用归结原理求取问题答案(A)5.4归结策略(A)5.5归结反演程序举例(B)5.6Horn子句归结与逻辑程序(D)5.7非归结演绎推理(D)第6章基于产生式规则的机器推理(2)6.1产生式规则(A)6.2产生式系统(A)第7章几种结构化知识表示及其推理(2)7.1框架(A)7.2语义网络(A)7.3类与对象(B)第8章不确定性知识的表示与推理(4)8.1不确定性处理概述(A)8.2几种经典的不确定性推理模型(A)8.3基于贝叶斯网络的概率推理(B)8.4基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理(A)5教学计划第9章机器学习与知识发现(2)9.1机器学习概述(B)9.2符号学习(B)9.3神经网络学习(A)9.4知识发现与数据挖掘(C)第10章模式识别(2)10.1模式识别概述(B)10.2统计模式识别(A)第11章自然语言理解(2)11.1简单句理解(B)11.2复合句理解(B)11.3转换文法和转换网络(C)第12章专家系统(2)12.1基本概念(B)12.2系统结构(A)12.3实例分析(C)12.4系统设计与实现(B)12.5开发工具与环境(C)12.6专家系统的发展(C)第13章Agent系统(2)13.1Agent的概念(B)13.2Agent的结构(A)13.3Agent实例──WebAgent(B)13.4多Agent系统(A)13.5Agent的实现工具(B)13.6Agent技术的发展与应用(C)第14章智能计算机与智能化网络第15章智能机器人第16章智能程序设计语言6第1章人工智能概述1.1什么是人工智能1.2人工智能的研究意义、目标和策略1.3人工智能的学科范畴1.4人工智能的研究内容1.5人工智能的研究途径与方法1.6人工智能的基本技术1.7人工智能的应用1.8人工智能的分支领域与研究方向1.9人工智能的发展概况71.1什么是人工智能1.1.1人工智能概念的一般描述1.1.2图灵测试和中文屋子1.1.3脑智能和群智能1.1.4符号智能和计算智能1.1什么是人工智能1.1.1什么是智能？智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。智能的基础是知识智能的关键是思维（知识是思维产生的）。智能取决于感知和行为。结论内涵：智能＝知识＋思维外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力1.1.1顾名思义,人工智能就是人造智能,其英文表示是“ArtificialIntelligence”,简称AI。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能,因此人工智能又称机器智能。当然,这只是对人工智能的字面解释或一般解释。关于人工智能的科学定义,学术界目前还没有统一的认识。下面是部分学者对人工智能概念的描述,可以看做是他们各自对人工智能所下的定义。101.1.1人工智能概念的一般描述◆部分学者对人工智能概念的描述：人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman,1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（RichKnight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston,1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。StuartRussell和PeterNorvig则把已有的一些人工智能定义分为4类（2003）：像人一样思考的系统；像人一样行动的系统；理性地思考的系统；理性地行动的系统。111.1.1人工智能概念的一般描述如何衡量机器是否有智能？121.1.2图灵测试和中文屋子图灵测试（TuringTest）测试主持人被测机器被测人小于50%？Turing测试131.1.2图灵测试和中文屋子约翰.西尔勒(JohnSearle)的“中文屋子”141.1.3脑智能和群智能脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现称为脑智能（BrainIntelligence,BI）由群体行为所表现出的智能称为群智能（SwarmIntelligence,SI）脑智能和群智能是属于不同层次的智能：脑智能是一种个体智能（IndividualIntelligence,II）群智能是一种社会智能（SocialIntelligence,SI），或者说系统智能（SystemIntelligence,SI）。151.1.4符号智能和计算智能1.符号智能(SymbolicIntelligence,SI)—符号主义符号智能就是符号人工智能它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解。符号智能的主要内容包括知识获取（knowledgeacquisition）知识表示（knowledgerepresentation）这些构成了所谓的知识工程(KnowledgeEngineering,KE)，如：知识组织与管理和知识运用等技术基于知识的智能系统等。161.1.4符号智能和计算智能2.计算智能(ComputatinalIntelligence)——连接主义计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。计算智能以数值数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。计算智能的主要内容包括：神经计算（NeuralComputation，NC）进化计算（亦称演化计算，EvolutionaryComputation，EC，包括遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）进化规划（EvolutionaryPlanning，EP）进化策略（EvolutionaryStrategies，ES）等）免疫计算（immunecomputation）粒群计算（ParticleSwarmAlgorithm，PSA）蚁群算法（AntColonyAlgorithm，ACA）自然计算（NaturalComputation，NC）人工生命（ArtificialLife，AL）等。171.2人工智能的研究意义目标和策略1.2.1为什么要研究人工智能1.2.2人工智能的研究目标和策略181.2.1为什么要研究人工智能使当前的电脑更好用，更有用，以扩大和延伸人类智能；信息化社会的迫切要求；自动化发展的必然趋势；有益于探索人类自身智能的奥秘。191.2.2人工智能的研究目标和策略研究目标制造智能机器和智能系统，实现智能化社会。具体来讲，就是要使计算机不仅具有脑智能和群智能，还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。研究策略先部分地或某种程度地实现机器的智能，并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具，而逐步扩展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。201.3人工智能的学科范畴人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。当前的人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及到智能科学、认知科学、心理科学、脑及神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、行为科学、教育科学、系统科学、数理科学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经济学等众多学科领域。人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。211.4人工智能的研究内容1.4.1搜索与求解1.4.2学习与发现1.4.3知识与推理1.4.4发明与创造1.4.5感知与交流1.4.6记忆与联想1.4.7系统与建造1.4.8应用与工程221.4.1搜索与求解搜索定义就是为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。这可以看做是人类和其他生物所具有的一种元知识。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或者归结为对某种图或空间的搜索问题。几乎所有智能活动(包括脑智能和群智能)的过程,都可以看做或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。231.4.2学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现。要实现人工智能就应该赋予机器这些能力。关于机器的学习和发现技术就是人工智能的重要研究内容。241.4.3知识与推理知识与智能的关系发现客观规律是一种有智能的表现,能运用知识解决问题也是有智能的表现。发现规律和运用知识本身还需要知识。“知识就是智能”，知识是智能的基础和源泉。实现人工智能,就要研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术。知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用机器的推理方式与知识的表示又息息相关。在符号智能中几乎处处都与推理有关。251.4.4涵义这里的发明创造是广义的,它既包括我们通常所说的发明创造,如机器、仪器、设备等的发明和革新,也包括创新性软件、方案、规划、设计等的研制和技术、方法的创新以及文学、艺术的创作,还包括思想、理论、法规的建立和创新等等。要求不仅需要知识和推理,还需要想象和灵感。不仅需要逻辑思维,而且还需要形象思维。现状人们在这一领域已经开展了一些工作,并取得了一些成果。如关于形象信息的认知理论、计算模型和应用技术的研究,计算机辅助创新软件,还尝试用计算机进行文艺创作等等。原创性的机器发明创造进展甚微,甚至还是空白。261.4.5感知与交流定义计算机对外部信息的直接感知人机之间、智能体之间的直接信息交流。机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界,就像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息,如通过视觉器官获取图形、图像信息,通过听觉器官获取声音信息。机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感觉能力。机器信息交流通信和自然语言处理等技术。自然语言处理又包括自然语言理解和表达。地位感知和交流是拟人化智能个体或智能系统(如Agent和智能机器人)所不可缺少的功能组成部分271.4.6记忆与联想记忆也是人脑的基本功能之一,伴随着记忆的就是联想。记忆是智能的基本条件，联想是计算机要模拟人脑的思维必须具有的功能。联想的实现要实现联想无非就是建立事物之间的联系。在机器世界里面就是有关数据、信息或知识之间的联系。传统方法与人脑联想的区别传统方法