6人工智能概述

第1章人工智能概述第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习题一第1章人工智能概述1.1什么是人工智能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。第1章人工智能概述——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年)。——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年)。——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年)。——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年)。第1章人工智能概述——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年)。——StuartRussell和PeterNorvig则把已有的一些人工智能定义分为4类: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(2003年)。第1章人工智能概述可以看出,这些定义虽然都指出了人工智能的一些特征,但用它们却难以界定一台计算机是否具有智能。因为要界定机器是否具有智能,必然要涉及到什么是智能的问题,但这却是一个难以准确回答的问题。所以,尽管人们给出了关于人工智能的不少说法,但都没有完全或严格地用智能的内涵或外延来定义人工智能。第1章人工智能概述1.1.2关于如何界定机器智能,早在人工智能学科还未正式诞生之前的1950年,计算机科学创始人之一的英国数学家阿兰·图灵(AlanTuring)就提出了现称为“图灵测试”(TuringTest)的方法。简单来讲,图灵测试的做法是:让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用电传打字机),而测试者事先并不知道哪一个被测者是人,哪一个是计算机。如果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人,哪一个是计算机,则可以认为这台被测的计算机具有智能。第1章人工智能概述对于“图灵测试”,美国哲学家约翰·西尔勒(JohnSearle,1980年)提出了异议。他用一个现在称为“中文屋子”的假设,试图说明即便是一台计算机通过了图灵测试,也不能说它就真的具有智能。中文屋子假设是说:有一台计算机阅读了一段故事并且能正确回答相关问题,这样这台计算就通过了图灵测试。而西尔勒设想将这段故事和问题改用中文描述(因为他本人不懂中文),然后将自己封闭在一个屋子里,代替计算机阅读这段故事并且回答相关问题。描述这段故事和问题的一连串中文符号只能通过一个很小的缝隙被送到屋子里。西尔勒则完全按照原先计算机程序的处理方式和过程(如符号匹配、查找、照抄等)对这些符号串进行操作,然后把得到的结果即问题答案通过小缝隙送出去。西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题,并且也可通过图灵测试,但仍然不能说计算机就有了智能。第1章人工智能概述1.1.3群智能是有别于脑智能的。事实上,它们是属于不同层次的智能。脑智能是一种个体智能(IndividualIntelligence,II),而群智能是一种社会智能(SocialIntelligence,SI),或者说是系统智能(SystemIntelligence,SI)。但对于人脑来说,宏观心理(或者语言)层次上的脑智能与神经元层次上的群智能又有密切的关系——正是微观生理层次上低级的神经元的群智能形成了宏观心理层次上高级的脑智能(但二者之间的具体关系如何,却仍然是个迷,这个问题的解决需要借助于系统科学)。第1章人工智能概述1.1.41.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)、知识组织与管理和知识运用等技术(这些构成了所谓的知识工程(KnowledgeEngineering,KE))以及基于知识的智能系统等。第1章人工智能概述2.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)、粒群算法(ParticleSwarmAlgorithm,PSA)、蚁群算法(AntColonyAlgorithm,ACA)、自然计算(NaturalComputation,NC)以及人工生命(ArtificialLife,AL)等。计算智能主要研究各类优化搜索算法,是当前人工智能学科中一个十分活跃的分支领域。第1章人工智能概述1.2人工智能的研究意义、目标和策略1.2.1我们知道,计算机是迄今为止最有效的信息处理工具,以至于人们称它为“电脑”。但现在的普通计算机系统的智能还相当低下,譬如缺乏自适应、自学习、自优化等能力,也缺乏社会常识或专业知识等,而只能是被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤进行工作。因而它的功能和作用就受到很大的限制,难以满足越来越复杂和越来越广泛的社会需求。既然计算机和人脑一样都可进行信息处理,那么是否能让计算机同人脑一样也具有智能呢？这正是人们研究人工智能的初衷。第1章人工智能概述研究人工智能也是当前信息化社会的迫切要求。我们知道,人类社会现在已经进入了信息化时代。信息化的进一步发展,就必须有智能技术的支持。例如,当前迅速发展着的互联网(Internet)、万维网()和网格(Grid)就强烈地需要智能技术的支持。也就是说,人工智能技术在Internet、上将发挥重要作用。智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展到一定水平,再向前发展就必然是智能化。事实上,智能化将是继机械化、自动化之后,人类生产和生活中的又一个技术特征。第1章人工智能概述1.2.2人工智能作为一门学科,其研究目标就是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。简言之,就是要使计算机具有自主发现规律、解决问题和发明创造的能力,从而大大扩展和延伸人的智能,实现人类社会的全面智能化。人工智能学科的研究策略则是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,从而逐步扩展和不断延伸人的智能,逐步实现智能化。第1章人工智能概述1.3人工智能的学科范畴现在,人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。因为该学科研究的是如何使机器(计算机)具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术,所以,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。但由于其研究内容涉及到“智能”,因此,人工智能又不局限于计算机、信息和自动化等学科,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、哲学甚至经济学等众多学科领域。所以,人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。第1章人工智能概述1.4人工智能的研究内容1.4.1所谓搜索,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。事实上,搜索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。另一方面,人工智能的研究实践也表明,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。进一步人们发现,许多智能活动(包括脑智能和群智能)的过程,甚至几乎所有智能活动的过程,都可以看做或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。因此,搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容。第1章人工智能概述1.4.2学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上,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。那么,要实现人工智能就应该赋予机器这些能力。因此,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。第1章人工智能概述1.4.3知识与推理我们知道“知识就是力量”。在人工智能中,人们则更进一步领略到了这句话的深刻内涵。的确,对智能来说,知识太重要了,以致可以说“知识就是智能”。事实上,能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,而且是最为基本的一种表现。而发现规律和运用知识本身还需要知识。因此可以说,知识是智能的基础和源泉。所以,要实现人工智能,计算机就必须拥有知识和运用知识的能力。为此,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。由于推理是人脑的一个基本功能和重要功能,因此,在符号智能中几乎处处都与推理有关。第1章人工智能概述1.4.4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。我们知道,发明创造不仅需要知识和推理,还需要想象和灵感。它不仅需要逻辑思维,而且还需要形象思维。所以,这个领域应该说是人工智能中最富挑战性的一个研究领域。目前,人们在这一领域已经开展了一些工作,并取得了一些成果,例如已展开了关于形象信息的认知理论、计算模型和应用技术的研究,已开发出了计算机辅助创新软件,还尝试用计算机进行文艺创作等等。但总的来讲,原创性的机器发明创造进展甚微,甚至还是空白。第1章人工智能概述1.4.5感知与交流是指计算机对外部信息的直接感知和人机之间、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。所以,机器感知包括计算机视觉、听觉等各种感觉能力。机器信息交流涉及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。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,所以这也是人工智能的研究内容之一。第1章人工智能概述1.4.6记忆是智能的基本条件,不管是脑智能还是群智能,都以记忆为基础。记忆也是人脑的基本功能之一。在人脑中,伴随着记忆的就是联想,联想是人脑的奥秘之一。计算机要模拟人脑的思维就必须具有联想功能。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。当然,建立这种联系的办法很多,比如用指针、函数、链表等等。我们通常的信息查询就是这样做的。但传统方法实现的联想,只能对于那些完整的、确定的(输入)信息,联想起(输出)有关的信息。这种“联想”与人脑的联想功能相差甚远。人脑能对那些残缺的、失真的、变形