人工智能导论全套课件演示课件

IntroductionofArtificialIntelligence人工智能导论教材：王万良《人工智能导论》（第3版）高等教育出版社，2011.22第1章绪论教材：王万良《人工智能导论》（第3版）高等教育出版社，2011.2人工智能导论3第1章绪论1956年正式提出人工智能（artificialintelligence,AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。20世纪三大科学技术成就：空间技术原子能技术人工智能4第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域5第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域61.1.1智能的概念自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生。对智能还没有确切的定义，主要流派有：（1）思维理论：智能的核心是思维（2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度（3）进化理论：用控制取代知识的表示智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力71.感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。1.1.2智能的特征存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.记忆与思维能力8（1）逻辑思维（抽象思维）依靠逻辑进行思维。思维过程是串行的。容易形式化。思维过程具有严密性、可靠性。1.1.2智能的特征（2）形象思维（直感思维）o依据直觉。o思维过程是并行协同式的。o形式化困难。o在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。94.行为能力（表达能力）1.1.2智能的特征（3）顿悟思维（灵感思维）不定期的突发性。非线性的独创性及模糊性。穿插于形象思维与逻辑思维之中。3.学习能力学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。人们的感知能力：用于信息的输入。行为能力：信息的输出。10人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。1.1.3人工智能人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一个测试，用以说明人工智能的概念。智者询问者11第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域121.2人工智能的发展简史1.2.1孕育（1956年之前）公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论培根（F.Bacon）：归纳法莱布尼茨（G.W.Leibnitz）：万能符号、推理计算布尔（G.Boole）：用符号语言描述思维活动的基本推理法则1936年，图灵：图灵机1943年，麦克洛奇（W.McCulloch）、匹兹(W.Pitts)：M－P模型131.2人工智能的发展简史1.2.1孕育（1956年之前）美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索夫－贝瑞计算机（Atanasoff-BerryComputer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。141.2.2形成（1956年－1969年）1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。会上经麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科正式诞生。麦卡锡因而被称为人工智能之父。此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙的CarnegieRAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组，塞缪尔的IBM工程研究组等。151.2.2形成（1956年－1969年）1956年以后，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人瞩目的成就。1969年，成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence，IJCAI）。1970年，创刊了国际性的人工智能杂志（ArtificialIntelligence）。161.2.3发展（1970年－）20世纪60年代末，人工智能研究遇到困难，如机器翻译。1966年美国顾问委员会的报告裁定：还不存在通用的科学文本机器翻译，也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大部分机器翻译项目的资助。1977年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”概念，推动了知识为中心的研究。1981年，日本宣布第五代计算机发展计划，并在1991年展出了研制的PSI－3智能工作站和由PSI－3构成的模型机系统。我国自1978年开始把“智能模拟”作为国家科学技术发展规划的主要研究课题。1981年成立了中国人工智能学会。现在，人工智能已经成为计算机、航空航天、军事装备、工业等众多领域的关键技术。17第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域181.3人工智能研究的基本内容1.知识表示知识表示：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一阶谓词逻辑、产生式等。连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网络等。192.机器感知2.机器感知机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machinevision)与机器听觉为主。1.3人工智能研究的基本内容3.机器思维机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。202.机器感知4.机器学习机器学习（machinelearning）：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。1.3人工智能研究的基本内容5.机器行为机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。21第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域221.4人工智能的主要研究领域1.自动定理证明定理证明的实质是证明由前提P得到结论Q的永真性。1958年，王浩证明了有关命题演算的全部定理（220条）、谓词演算中150条定理的85%。1965年鲁宾逊（Robinson）提出了归结原理，使机器定理证明成为现实。我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。231.4人工智能的主要研究领域2.博弈下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。1991年8月，IBM公司研制的DeepThought2计算机系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了一场人机对抗赛，以1：1平局告终。1996年2月10日至17日，IBM公司的“深蓝”计算机系统与卡斯帕罗夫进行了六局比赛，以3.5比2.5的总比分赢得这场世人瞩目的“人机大战”的胜利。241.4人工智能的主要研究领域2.博弈2004年6月8日，中国首届国际象棋人机对弈开战。国际象棋特级大师诸宸与“紫光之星”笔记本电脑对阵。诸宸在最后关头被电脑抓住破绽，先负一局。4天后诸宸灵活变阵，但再负一局。252007年台北国际发明暨技术交易展览上，第三代智能机器人DOC现场表演下棋。1.4人工智能的主要研究领域261.4人工智能的主要研究领域模式识别（patternrecognition）：研究对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。文字识别：邮政编码、车牌识别、汉字识别。人脸识别：反恐、商业。物体识别：导弹、机器人。3.模式识别271.4人工智能的主要研究领域4.机器视觉机器视觉(machinevision)或计算机视觉(computervision)是用机器代替人眼睛进行测量和判断。机器视觉系统是指通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和宽度、颜色等信息，转换成数字信号，抽取目标的特征，根据判别结果控制现场的设备动作。机器视觉应用在半导体及电子、汽车、冶金、制药、食品饮料、印刷、包装、零配件装配及制造质量检测等。281.4人工智能的主要研究领域5.自然语言理解研究如何让计算机理解人类自然语言，包括回答问题、生成摘要、翻译等。1957年，在苏联人造卫星成功发射的刺激下,美国国家研究会大力支持对俄科技论文的计算机翻译。人们最初以为机器翻译只要将双向词典及一些词法知识放进计算机就行了。后来发现有时会出现十分荒谬的错误。“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”心有余而力不足。俄语“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”酒是好的但肉变质了。291.4人工智能的主要研究领域6.智能信息检索智能信息检索系统的功能：(1)能理解自然语言。(2)具有推理能力。(3)系统拥有一定的常识性知识。7.数据挖掘与知识发现数据挖掘的目的是从数据库中找出有意义的模式(一组规则、聚类、决策树、依赖网络或其他方式表示的知识)。数据挖掘过程：数据预处理、建模、模型评估及模型应用。301.4人工智能的主要研究领域8.专家系统专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。1965年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统——分析化合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。1971年MIT开发成功求解一些数学问题的MYCSYMA专家系统。拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。1972年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。1976年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统PROSPECTOR，1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。311.4人工智能的主要研究领域9.自动程序设计程序综合：用户只需要告诉计算机要“做什么”，无须说明“怎么做”，计算机就可自动实现程序的设计。程序正确性的验证：研究出一套理论和方法，通过运用这套理论和方法就可以证明程序的正确性。321.4人工智能的主要研究领域10.机器人20世纪60年代初，研制出尤尼梅特和沃莎特兰两种机器人。机器人发展：程序控制机器人（第一代）、自适应机器人（第二代）、智能机器人（现代）。331.4人工智能的主要研究领域美国军用机器人携带火箭34美军排爆机器人1.4人工智能的主要研究领域35美军投入伊拉克战场的可携带侦察机器人1.4人工智能的主要研究领域361.4人工智能的主要研究领域11.组合优化问题组合优化问题：旅行商问题、生产计划与调度、物流中的车辆调度、智能交通、通信中的路由调度、计算机网络信息调度等NP完全问题：用目前知道的最好的方法求解，问题求解需要花费的时间是随问题规模增大以指