人工智能

ArtificialIntelligence人工智能Facultyofinformation信息学部LiRong李蓉Artificialintelligence(人工智能)•WhatisArtificialintelligence?（什么是AI）•AshorthistoryofAI(AI的简短的历史)•AI的研究领域•Aboutthiscourse（本课程的介绍）3Whatisintelligence（什么是智能）?思考能力学习能力解决问题能力4什么是AI(人工智能)?•Thescienceofmakingmachinesthat（使得机器能够）:Thinklikehumans像人一样思考Actlikehumans像人一样行为Thinkrationally理性地思考Actrationally理性地行为5什么是AI(人工智能)?像人一样思考的系统理性地思考的系统新的令人激动的努力，要使计算机能够思考….，从字面上完整的意思就是：有头脑的机器（Haugeland,1985）“[使之自动化]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）通过对计算机的使用来进行心智能力的研究（Charniak和McDermott,1985）对使得知觉、推理和行动成为可能的计算机的研究（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；（Kuzweil,1990）研究如何让计算机能够做到那些目前人比计算机做的更好的事情（Rich和Knight,1991）计算智能是对设计智能化智能体的研究（Poole等人，1998）“AI…关心的是人工制品中的智能行为”（Nilson，1998）6图灵测试•由AlanTuring(1950)年在他的论文“Computingmachineryandintelligence”•目的为智能提供一个满足可操作的要求的定义7图灵测试测试者A，被测试者B与C。A是人，B与C一个是人，另一个是计算机。A提出问题，B与C分别回答。如果B与C的回答，使得A无法区分是人的回答还是计算机的回答，则计算机具有了智能。Turing还预测，到了2000年，经过五分钟的测试后，机器能蒙骗30%的人类裁判Turing测试第一次给出了检验计算机是否具有智能的哲学说法。视觉图灵测试•由DonaldGerman等人于2014年提出•视觉图灵测试根据人能够理解图像这种能力的启发而提出•当前的计算机视觉系统由特定任务的准确度来衡量，比如：目标检测、分割、定位等；但时与人类的行为仍然有差距•一个操作辅助设备它根据给定的图像生成一系列的二元问题当前的计算机视觉的前沿研究•目标检测目标分割12ChineaseRoom•是一个思想实验，也称为“Chineseroomargument”•首先由美国的哲学教授JohnSearle在他发表在期刊“TheBehavioralandBrainSciences”的论文：“Minds,BrainsandPrograms”,1980他试图揭示计算机绝不能被描述为“有头脑”或“理解”，而不论它看起来有多智能。14ChineaseRoom•假定AI研究人员成功构造了一台计算机，该计算机的表现就仿佛懂中文：接受一些中文语句作为输入，经过程序运算，生成一些中文语句作为输出•问题是：计算机是否真的理解了中文（srongAI）；或者它只是模仿了理解中文的一种能力(weakAI)？•他想象自己独自在一个屋内，操纵计算机来响应由门缝下塞进来的中文纸条；他不懂中文，但他有字典、笔等一系列工具来回答他所接收到的纸条，让外面的人以为屋内是一个懂中文的人•他得出的结论：编好程序的计算机，可以使它看起来理解了语言，但是并没有真正的理解•由此，他断定图灵测试也是不充分的16Artificialintelligence(人工智能)•WhatisArtificialintelligence?（什么是AI）•AshorthistoryofAI(AI的简短的历史)•AI的研究领域•Aboutthiscourse（本课程的介绍）17AI的简短的历史AshorthistoryofAI•1940-1950:Earlydays•1950:Turing's“ComputingMachineryandIntelligence”•提出：图灵测试、机器学习、遗传算法、强化学习AshorthistoryofAI•1956:Born•1956年，达特茅斯研讨会•是计算机科学史上的一座里程碑。•主要组织者为约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）•马文·明斯基•克劳德·香农（ClaudeShannon）、•艾伦·纽厄尔（AllenNewell）•会议的主题：•“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”，目标是“基于我们能够精确、全面地描述人类智能中的学习以及其他特性、并制造出机器对其模拟这一猜想，从而阔步前进”。•“人工智能”在此次会议提出的，1956年也就成了人工智能元年。AshorthistoryofAI•1956—74:黄金时期:•Newell&Simon‘sLogicTheorist（逻辑理论家）“逻辑理论家”是一个推理程序；他们声称这个程序可以进行非数值的思考。他们的程序就能证明罗素和怀特海德的《数学原理》第二章的大部分定理1958：JohnMacathy（MIT）发明了LISP编程语言1960：M.Masterman和剑桥的同事设计了semanticNets用于机器翻译1963：LeonardUhr和CharlesVossler发表“模式识别”相关论文，描述了第一个机器学习程序21AshorthistoryofAI•1950—70:Excitement:•Samuel'scheckersprogram•22•1965年，E.Feigenbaum发布了Dendral,一个软件可以推断有机化合物的分子结构；这是第一个专家系统•1974年，T.Shortliffe发明了MYCIN程序（stanford）,一个基于规则的系统用于医学诊断1974-1980第一个AI冬天•1966,机器翻译的失败•1970，连结主义遭到唾弃•1971-1975，DARPA（美国国防部高级研究计划局）在语音理解的项目上受挫；项目在CMU展开•1973：英国大幅度削减人工智能研究经费，因为受Lighthill研究报告“Artificialintelligence:Ageneralsurvey”•1973-1974:DARPA削减一般性的人工智能学术研究经费1980-1987复苏繁荣•1980：AAAI在Stanford召开第一届全国大会•1982：日本启动“第五代计算机系统”的项目，用于知识处理1980-1987复苏繁荣•80年代中期，机器学习开始，提出decisiontree模型，并发布了相关软件；该模型有可视化界面并且易于解释•80年代中期，多层人工神经网络（ANN）发明。在隐层足够多时，该模型可以拟合任意的函数。这克服了感知机的局限。1987-1993第二次AI寒冬•1987：Lisp机器销售市场失败•1988：美国政府战略计划促进会取消了关于AI的新的预算•1993：专家系统慢慢的滑向低谷•1990：日本的第五代计算机未能达到其初始目标，悄然退场1993-现今，突破•1997：美国的深蓝象棋计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫•博弈搜索算法和剪枝算法1993-现今，突破•2005：StanfordStanley,一个自动驾驶车辆，赢得了DARPA的无人车挑战赛•2006年：GeofferyHinton和他的学生联合在Science杂志发表论文，“深度学习”取得突破性进展•2011：IBM的Watson超级计算机在智力问答节目中战胜了两位前智力问答冠军，赢得一百万美元大奖1993-现今，突破•2011年，google公司启动deeplearning的项目，被称为“googleBrain”，作为googleX的项目•将16000台计算机连成一个集群，致力于模仿人类大脑的行为，并通过10million图片的学习，成功学会识别猫脸•2011，Apple推出Siri，语音控制的个人数字导航软件，使用自然语言接口来回答问题、做推荐、采取行为1993-现今，突破•2012:RickRashid,微软首席研究官，演示了一个实时语音同声传译系统，能保持你的口音和语调•2014.4：微软推出智能个人数字助理Cortana•2014.6:发布微软小冰，微信用户可以与它交谈2015.9.8百度推出数字助理“度秘”1993-现今，突破•2014.6：聊天机器人EugeneGostman，在纪念图灵逝世六十周年举办的竞赛上，让33%的裁判认为它是人类，该竞赛的主办方认为它通过了图灵测试（由3个程序员在2001年起在圣彼得堡开发）2014.8：IBM发布“TrueNorth”芯片，类似人脑的神经微CMOS芯片2015.2：googledeepmind发表DeepQ-network，通过深度强化学习实现类似人类水平的控制Auto-driving1993-现今，突破•2016.3.人工智能现状•在某些具体任务上达到或超过人类能力•通用型智能还有漫漫长路WhatCanAIDo?•沿着弯曲的山路自动驾驶•发现并证明一个新的数学定理•同一个人愉快的交谈一个小时•实施外科手术•洗碗洗衣服•同声传译•创作一个幽默故事•玩智力竞猜游戏《危险边缘》波士顿动力公司机器人•(人工智能)•WhatisArtificialintelligence?（什么是AI）•AshorthistoryofAI(AI的简短的历史)•AI的研究领域•Aboutthiscourse（本课程的介绍）40AISearchingReasoningPlanningLearningApplyingcommunicatingperceivingactingProblemspaceknowledgeRuleDataNLPMachinetranslatingvisionspeechsensingrobotArtificialintelligence(人工智能)•Aboutthiscourse（本课程的介绍）•WhatisArtificialintelligence?（什么是AI）•AshorthistoryofAI(AI的简短的历史)•AI的研究领域42关于本课程•课时：32学时•课程性质：考察•教材和参考书：关于本课程--课程主要内容（32）•绪论（2学时）•智能Agent（1学时）•问题的求解-----搜索（2学时，2学时实验）•超越经典搜索（3学时）•对抗搜索（2学时，2学时实验）•知识表示（2学时）•马可夫决策过程及强化学习（4学时，2学时实验）•机器学习（8学时）基础概念和知识及人工神经网络（4学时，2学时实验）前沿技术介绍：深度神经网络（2学时）考试（2学时）考核•平时：50%左右•考勤：10%作业，实验：30%•小测验，课堂提问：10%•期末：50%左右强调•诚信学习，按时上课，不迟到，不旷课•作业独立完成，坚决杜绝抄袭•考试不得作弊