湘潭大学-人工智能课件-绪论-part2

ArtificialIntelligence(AI)人工智能主讲：申冬苏Email：[e-mail]第一章：绪论内容提要第一章：绪论1.人工智能的定义与发展2.人工智能的各种认知观3.人类智能与人工智能4.人工智能的研究与应用领域5.课程概要人工智能研究的目标远期目标构造出可以实现人类思维活动和智力功能的智能系统。近期目标使现有的计算机更聪明更有用，使它不仅能够进行一般的数值计算和非数值信息的处理，而且能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。相互关系远期目标为近期目标指明了方向近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础人工智能研究的基本内容人工智能研究的基本内容可以从两个方面来理解：1、利用计算机模拟生物的行为2、利用计算机构造智能系统人工智能研究的基本内容人工智能研究的基本内容主要包括以下几个方面：1、认知建模认知：可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程，或者是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国心理学家浩斯顿(Houston)等人把认知归纳为以下5种主要类型：–(1)认知是信息的处理过程；–(2)认知是心理上的符号运算；–(3)认知是问题求解；–(4)认知是思维；–(5)认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。人工智能研究的基本内容2、知识表示：基础3、知识推理：实现问题求解4、知识应用：目的5、机器感知：就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉……，是机器获取外部信息的基本途径，相当于智能系统的输入机器视觉（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等机器听觉（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等，使计算机能够识别并理解语言、声音等。模式识别：对客体的识别与分类自然语言理解：实现人机对话机器翻译传统人工智能的三大核心研究内容人工智能研究的基本内容6、机器思维：机器思维是让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工包括逻辑思维、形象思维和灵感思维涉及信息的表示，组织，积累，管理，搜索，推理等过程神经网络、人脑结构及其工作原理7、机器学习：让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。是机器获取智能的途径学习是一个有特定目的的知识获取过程学习的本质是对信息的理解与应用有多种学习方法人工智能研究的基本内容8、机器行为：让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。相当于智能系统的输出部分机器人9、智能系统构建无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构造智能机器需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究人工智能研究的基本内容人工智能研究的基本内容1、机器感知2、机器思维3、机器学习4、机器行为5、智能系统构建知识表示知识的组织、累积和管理知识的推理（启发式搜索，控制策略）输入自我提升与外界交互人工智能研究的主要方法结构模拟法：生物学观点，科学观点连接主义学派。根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑智能，属于非符号处理范畴从脑科学的角度出发，采用生物学的方法进行研究，试图搞清楚人类智能的本质。主要研究神经网络。不足之处：由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清楚，因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟不适合模拟人的逻辑思维过程受大规模人工神经网络制造的制约尚不能满足人脑完全模拟的要求人工智能研究的主要方法人工智能研究的主要方法功能模拟法：认知学观点，工程观点符号主义学派。根据人脑的心理模型，把问题或知识表示为某种逻辑结构，运用符号演算，实现表示、推理和学习等功能，从宏观上模拟人脑思维，实现人工智能功能。从计算机工程的角度出发，通过运用计算机科学的方法进行研究，实现人类智能在计算机上的模拟。主要研究符号处理为核心的方法。不足之处：在用符号表示知识的概念时，有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性；将知识概念转换成符号时，可能丢失一些重要信息；难于对含噪信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。人工智能研究的主要方法行为模拟法行为主义学派。智能不取决于符号和神经元，而取决于感知和行动，智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。不足之处：难以获得高级智能控制行为集成模拟法各学派密切合作，取长补短逐步建立统一的人工智能理论体系和方法钟义信：机制主义人工智能的各种认知观人工智能的各种认知观符号主义（Symbolicism）:基于物理符号系统假设和有限合理性原理（逻辑）连接主义（Connectionism）:基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义（Actionism）:基于控制论及感知—动作型控制系统（进化）机制主义（mechanism）：结构（连接）主义、功能（符号）主义、行为主义的和谐统一——钟义信人工智能的各种认知观符号主义（Symbolicism）:又称为逻辑主义、心里学派、计算机学派符号主义观点认为：智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理；知识可用符号表示，也可用符号进行推理，因而可以建立基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。代表人物：西蒙，纽厄尔等代表性成果：1957年，西蒙、纽厄尔等人研制的称为逻辑理论机(LogicTheoryMachine，LT)的数学定理证明程序。人工智能的各种认知观连接主义（Connectionism）:又称为仿生学派、生理学派连接主义观点认为：思维的基元是神经元，而不是符号；思维过程是神经元的联结活动过程，而不是符号运算过程；反对符号主义关于物理符号系统的假设。代表人物：明斯基代表性成果：1943年麦克洛奇和皮兹创立的神经网络模型MP模型人工智能的各种认知观行为主义（Actionism）:又称为进化主义，控制论学派行为主义观点认为：智能取决于感知和行动，提出了智能行为的“感知—动作”模型；智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能那样逐步进化。布鲁克基于控制论提出了无需知识表示的智能、无需推理的智能。他认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来，在许多方面是行为心理学观点在现代人工智能中的反映。代表人物：布鲁克代表性成果：布鲁克研制的机器虫人工智能的各种认知观机制主义（mechanism）：钟义信：北京邮电大学教授，曾任中国人工智能学会理事长机制主义是结构（连接）主义、功能（符号）主义和行为主义的和谐统一智能活动的过程：任务给定-信息获取-知识提炼-策略生成-策略执行-反馈优化智能生成的机制：信息-知识-智能的转换由于采用的知识类型不同，神经网络（结构模拟，经验知识）、专家系统（功能模拟，规范知识）、感知-动作系统（行为模拟，常识知识）分别是机制主义方法的特例。内容提要第一章：绪论1.人工智能的定义与发展2.人工智能的各种认知观3.人类智能与人工智能4.人工智能的研究与应用领域5.课程概要人类智能与人工智能智能信息处理系统：人类&计算机生理过程初级信息处理思维决策计算机硬件计算机语言计算机程序人类计算机神经系统视觉、听觉、触觉……智能思维和智能决策物理符号系统计算机博弈、定理证明、语言翻译…计算机程序设计语言神经计算机、量子计算机人类智能与人工智能一个完善的物理符号系统的六种基本功能：输入符号——Input；输出符号——Output；存储符号——Storage；复制符号——Copy；建立符号结构：通过找出各个符号之间的关系，在符号系统中形成一种结构，即：符号结构（SymbolStructure）；条件性迁移（Conditionaltransformation）：根据已有符号，完成活动过程，即某种形式的推理过程人类智能与人工智能物理符号系统的假设任何一个系统，如果它能表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。把这个假设称为物理符号系统的假设。物理符号系统的3个推论推论一：既然人具有智能，那么他（她）一定是一个物理符号系统。推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算机来模拟人的活动。内容提要第一章：绪论1.人工智能的定义与发展2.人工智能的各种认知观3.人类智能与人工智能4.人工智能的研究与应用领域5.课程概要人工智能的研究与应用领域人工智能的研究与应用领域人工智能研究的目标人工智能研究的基本内容人工智能研究的主要方法人工智能的争论人工智能的发展方向人工智能应用领域人工智能的争论人工智能作为一门学科，已经走过了半个世纪的历程，并获得了可喜的成就，但同时也面临着许多困难和挑战。人工智能在争论中不断发展，争论的主要问题包括：人工智能研究方法的争论人工智能是否必须模拟人的智能？如何模拟？对功能模拟、结构模拟和行为模拟是否可以分离研究？对感知、思维和行为是否可以分离研究？对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否可以分离研究？是否有必要建立人工智能的统一理论体系？人工智能技术路线的争论专用路线和通用路线的争议硬件路线和软件路线的争议人工智能的发展方向近期人工智能的发展方向更新的理论框架研究：目前人工智能的研究存在着宏观与微观分离、局部与全局分离、理论与实际相脱节的问题。要从根本上了解人脑的结构和功能，实现人工智能的研究目标，还需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系。更好的技术集成研究：人工智能是一门综合了信息技术、认知科学，心理学、社会学、语言学、系统学、哲学、伦理学等学科领域的交叉学科，人工智能的发展需要从各个学科的发展中汲取营养。更成熟的应用方法研究：研究更通用更有效的软件开发方法，如更高级的人工智能语言，更方便的人工智能开发环境和工具；发掘求解问题的新思路与新方法。人工智能应用领域人工智能应用领域主要包括问题求解机器学习自然语言理解专家系统模式识别计算机视觉机器人学博弈计算智能人工生命自动定理证明自动程序设计智能控制智能检索智能调度与指挥智能决策支持系统人工神经网络数据挖掘与知识发现人工智能应用领域问题求解问题的表示、分解、搜索、归约等进行复杂的数学公式符号运算求解机器学习是使计算具有智能的根本途径，也是机器具有智能的重要标志主要研究如何使得计算机能够模拟和实现人类的学习能力人工智能领域最活跃，最具研究前景的热点自然语言理解书面语言的理解和口语（语音）的理解手写文字的识别机器翻译……人工智能应用领域专家系统专家系统是在某个特定的领域内，以专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序典型的专家系统结构如下：人机接口知识获取机制解释机制推理机知识库动态数据库人工智能应用领域模式识别模式识别的研究目标使得计算机能够对给定的事物进行鉴别，并将其归入相同或相似的模式中模式识别是计算机对环境识别的需要，是对人类环境的感知模拟计算机视觉人类80％以上的外部信息来自视觉计算机视觉主要研究目标是使得计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力低层视觉与高层视觉前沿研究领域广泛应用：目标识别与跟踪，视频三维重建，CT图像的脏器三维重建等人工智能应用领域机器人学机器人是一种可编程的多功能操作装置。人工智能的所有技术几乎都可以在该领域得到应用机器人研究的四个阶段：遥控机器人——程序机器人——自适应机器人——智能机器人人工智能应用领域博弈博弈是一个有关对策问题的研究领域，典型的例子是下棋井字棋：最先在任意一条直线上成功连接三个标记的一方获胜。假设*先走人工智能应用领域计算智能：