人工智能

人工智能为什么要安排人工智能课程？1、计算机科学技术本身需要研究智能技术•计算机科学典型课题•计算机程序能做什么及不能做什么（可计算性）•如何使程序更高效的运行（算法和复杂性理论）•程序应该如何存取不同类型的数据（数据结构和数据库）•程序如何显得更具有智能（人工智能）•人类如何与程序有效沟通（人机互动和人机界面）•图灵奖与人工智能为什么要安排人工智能课程？2、计算机科学技术发展趋势之一是智能化•基于网络(普适计算)•并行化•智能化（以知识为中心）•人性化为什么要安排人工智能课程？3、人工智能的思想与方法可在其他学科中得到应用—学科交叉•学习与系统的柔性•知识、经验与决策•推理与查询•Agent与系统的自治性如何学习人工智能课程？1、掌握基本思想与方法•知识表示与推理•启发式搜索•逻辑与系统的符号化•机器学习如何学习人工智能课程？2、在应用中体现智能方法与技术•基于多Agent的网络管理技术•演绎数据库•软件工程与知识工程•智能计算机辅助技术人工智能课程的目标是什么？•理解人工智能研究领域的基本概念、基本原理和基本方法•了解人工智能的难点与发展趋势•有助于提高应用系统的灵活性和可扩展性研究生人工智能课程与本科生人工智能课程的关联与区别是什么？•两者均需要涉及人工智能研究领域的基本概念、基本原理和基本方法•本科生课程强调了解基本概念、基本方法和基本原理•研究生课程强调发展前沿与学科研究意义本课程知识架构知识表示与推理启发式搜索机器学习非经典逻辑与非经典推理分布式人工智能与多Agent数据挖掘与知识发现人工智能与电子商务AI基础高级AIAI应用引论参考资料：1、人工智能（上、下册），陆汝钤科学出版社，19962、高级人工智能，史忠植科学出版社，19983、多Agent系统引论，MWooldridge著石纯一译，电子工业出版社，20034、ArtificialIntelligenceAModernApproach,SRussel,人民邮电出版社，20025、知识发现，史忠植清华大学出版社，2002第一章引言第一节基本概念一、智能智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效地适应环境的综合能力。通俗地讲，智能是个体认识客观事物、客观世界和运用知识解决问题的能力。人类个体的智能是一种综合性能力。具体地讲，可包括：1）感知与认识事物、客观世界与自我的能力；2）通过学习取得经验、积累知识的能力；第一章引言第一节基本概念一、智能人类个体的智能是一种综合性能力。具体地讲，可包括：3）理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力；4）联想、推理、判断、决策的能力；5）运用语言进行抽象、概括的能力；6）发现、发明、创造、创新的能力；第一章引言第一节基本概念一、智能人类个体的智能是一种综合性能力。具体地讲，可包括：7）实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力；8）预测、洞察事物发展变化的能力；等。注：智能是相对的、发展的。离开特定时间说智能是困难的、没有意义的。第一章引言第一节基本概念二、人工智能人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”解决需要人类专家才能处理的问题。人工智能是人工制品(artifact)中所涉及的智能行为。其中，智能行为包括：感知(perception)、推理(Reasoning)、学习(learning)、通信(communicating)和复杂环境下的动作行为(acting)。第一章引言第一节基本概念三、人工智能目标人工智能目标是实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。1、研究像人一样工作的机器，甚至比人做得更好2、能够理解机器、人或动物的智能行为第一章引言第一节基本概念四、智能革命智能革命是指人的自然智能通过人工智能的模仿和扩展，实现社会生产的自动化和智能化，促进知识密集型经济的发展。第一章引言第二节人工智能的发展概况一、萌芽阶段1、Aristotle(公元前384-322)在《工具论》中提出形式逻辑（三段论）2、Bacon(1561-1626)在《新工具》中提出归纳法，提出“知识就是力量”3、Leibnitz(1646-1716)研制四则计算器，提出“通用符号”和“推理计算”概念，使形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理，奠定了数理逻辑的基础第一章引言第二节人工智能的发展概况一、萌芽阶段4、Boole(1815-1864)创立布尔代数，在《思维法则》中首次用符号语言描述思维活动的基本推理规则5、Godel(1906-1978)提出不完备性定理，指出人的思维形式化和机械化的某些极限6、Turing(1912-1954)提出理想计算模型—图灵机，创立自动机理论，提出“图灵试验”，用以判断“Canamachinethink?”第一章引言第二节人工智能的发展概况一、萌芽阶段7、Mauchly和Eckert等研制成功ENIAC电子数字计算机，为人工智能研究奠定物质基础8、VonNeumann提出冯•诺依曼计算机模型9、McCulloch和Pitts建立神经网络数学模型，通过模拟人脑实现智能，开创人工神经网络研究。Kleene将其抽象为有限自动机理论10、Wiener创立控制论，Shannon创立信息论第一章引言第二节人工智能的发展概况二、人工智能的诞生1、导因现实世界中相当多的问题求解是复杂的，常无算法可循，即使有计算方法，也是NP问题。为此，人们可采用启发式知识进行问题求解，把复杂的问题大大简化，可在浩瀚的搜索空间中迅速找到解答。这是运用专门领域的经验知识。经常会取得有关问题的满意解，而非数学上的最优解。这就是启发式搜索。第一章引言第二节人工智能的发展概况二、人工智能的诞生2、提出1956年，由McCarthy、Minskey、Shannon、Newell等提出。第一章引言第二节人工智能的发展概况三、人工智能的发展1、50年代以博弈、游戏为对象进行研究1）Samuel研制成功具有自学能力的启发式博弈程序2）Newell研制了启发式程序LogicTheorist。对《数学原理》中38条定理进行了证明，开创了利用计算机研究思维活动规律的工作3）Chomsky提出语言文法，开创了形式语言研究第一章引言第二节人工智能的发展概况三、人工智能的发展1、50年代4）McCarthy建立LISP，不仅可以处理数值，而且可更方便地处理符号，为人工智能研究提供了重要工具第一章引言第二节人工智能的发展概况三、人工智能的发展2、60年代前期以搜索问题、通用问题求解研究为主1）Newell发表问题求解程序，使启发式程序有更大的普遍性2）Feigenbaum研制成功DENDRAL化学专家系统，使人工智能研究从着重算法转向知识表示的研究，也是人工智能研究走向实用化的标志第一章引言第二节人工智能的发展概况三、人工智能的发展2、60年代3）Robinson提出归结原理4）Quilian提出语义网络的知识表示法5）IJCAI成立第一章引言第二节人工智能的发展概况三、人工智能的发展3、70年代前期以自然语言理解、知识表示研究为主1）Winograd发表自然语言理解系统SHRDLU2）Colmerauer创建PROLOG语言3）Schank提出概念从属理论4）Minskey提出框架知识表示法5）Feigenbaum提出知识工程第一章引言第二节人工智能的发展概况三、人工智能的发展4、80年代专家系统广泛应用，出现了专家系统开发工具，开始兴起人工智能产业1）日本提出五代机计划2）中国提出863计划-863-306第一章引言第二节人工智能的发展概况三、人工智能的发展5、90年代-现在1）人工神经网络的复兴2）基于知识的系统CYC3）DeepBlue1997.5.114）分布式人工智能与多Agent系统robots,Softbot,集成自治系统5）知识科学第一章引言第三节人工智能的研究方法人工智能经过发展，形成了许多学派。不同学派的研究方法、学术观点、研究重点有所不同。这里主要介绍认知学派、逻辑学派、行为主义学派和连接主义学派。一、认知学派(以Simon,Minskey和Newell等为代表)1、基本思想从人的思维活动出发，利用计算机进行宏观功能模拟。基于物理符号系统假设，将任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统。第一章引言第三节人工智能的研究方法一、认知学派2、基本观点物理系统表现智能行为的充要条件是该系统是一个物理符号系统。3、主要工作1）Newell的LogicTheorist，模拟人证明数学定理的思维过程2）GPS，模拟人的解题过程(拟定初步解题计划利用公理、定理和规则，按规则实施解题过程不断进行“目的—手段“分析，修订解题计划。第一章引言第三节人工智能的研究方法一、认知学派3、主要工作3）物理符号系统假设符号是模式。物理符号系统的基本任务和功能是辨认相同的符号和区别不同的符号。第一章引言第三节人工智能的研究方法二、逻辑学派（以McCarthy和Nilsson等为代表)1、基本思想用逻辑来研究人工智能，用形式化的方法（统一的逻辑框架）描述客观世界。2、基本观点1）智能机器必须有关于自身环境的知识2）通用智能机器要能陈述性地表达关于自身环境的大部分知识3）通用智能机器表示陈述性知识的语言至少要有一阶逻辑的能力第一章引言第三节人工智能的研究方法二、逻辑学派3、主要工作1）概念化知识表示2）模型论语义3）演绎推理4）非单调逻辑用于常识推理第一章引言第三节人工智能的研究方法三、行为主义学派(以Brooks为代表)1、基本思想以复杂的现实世界为背景，让人工智能理论先经受解决实际问题的考验，并在这种考验中成长。智能只是在与环境的交互作用中表现出来。2、基本观点1）到现场去2）物理实现3）初级智能4）行为产生智能第一章引言第三节人工智能的研究方法三、行为主义学派3、主要工作1）无需知识表示的智能2）无需推理的智能3）机器虫第一章引言第三节人工智能的研究方法四、连接主义学派1、基本思想从脑的神经系统结构出发来研究脑的功能，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为，模拟和实现人的认识过程中的感知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习自组织过程。2、基本观点1）神经网络以分布式方式存储信息2）神经网络以并行方式处理信息3）神经网络具有自组织、自学习能力第一章引言第三节人工智能的研究方法四、连接主义学派3、主要工作人工神经网络第一章引言第四节人工智能的主要研究内容一、博弈跳棋、国际象棋、五子棋二、机器定理证明LogicTheorist王浩：利用一阶谓词逻辑吴文俊：吴方法三、自动程序设计四、通用问题求解GPS第一章引言第四节人工智能的主要研究内容五、感知1、视觉2、语音六、自然语言理解与生成计算语言学七、自动推理1、推理从一个或几个已知的判断（前提）逻辑地推论出一个新的判断（结论）的思维形式。第一章引言第四节人工智能的主要研究内容七、自动推理1、推理注：利用以往的知识通过推理可得到新的结论。2、主要工作1）机器定理证明2）归结原理：推理规则简单。在逻辑上是完备的，是PROLOG的计算模型3）非单调推理：闭世假说（CWA）、默认推理、限定推理第一章引言第四节人工智能的主要研究内容七、自动推理2、主要工作4）定性推理：把物理系统或物理过程细分为子系统或子过程，对于每个子系统或子过程及它们之间的相互作用或影响均建立起结构描述，通过局部因果性的传播和行为合成，获得实际物理系统的行为描述和功能描述第一章引言第四节人工智能的主要研究内容七、自动推理2、主要工作5）不确定性推理：不确定性来自人类的主观认识与客观实际之间存在的差异。事物发生的随机性，人类知识的不完全、不可靠、不精确和不一致，自然语言中存在的模糊性和歧义性均反映了这种差异，均会带来不确定性。有代表性的不确定性理论和推理方法有：概率论，Bayes理论，证据理论(Dempster和Shafer)，模糊集理论等。第一章引言第四节人工智能的主要研究内容八、机器学习知识、知识表示及运用知识的推理算法是人工智