【人工智能_人工智能原理与应用】第一章绪论.ppt

1、2018/9/16,第一章 绪论,2018/9/16,内容简介,1.4 人工智能的基本技术,4,1.1 什么是人工智能,1,1.2 人工智能的发展简史及趋势,2,1.3 人工智能的研究方法及基本内容,3,1.5 人工智能的主要研究领域及实践,5,2018/9/16,1.1.1 智能的解释,人类智能活动的能力是人类在认识世界和改造世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力。,2018/9/16,1.1.1 智能的解释,智能的本质,人们通过视觉、听觉、味觉、触觉、 嗅觉等感官器官感知外部世界的能力,对外部信息及由思维所产生的知识的存储能力用于对记忆的信息进行处理能力,通过指导、实践等来丰富自身的知识和

2、技巧的能力在各种环境下都能保持同等效率的能力可以将所反馈到的信息输出的能力,感知能力,记忆和思维能力,学习能力自适应能力行为能力,2018/9/16,思维,思维的种类,主要依靠直觉，即感觉形象进行思维思维是一个非线性过程形式化困难在信息变形或缺少的情况下仍可得到较满意结果,依靠逻辑进行思维思维是一个线性过程容易形式化具有严格性和可靠性,具有不定期的突发性具有非线性的独创性及模糊性穿插于形象思维和逻辑思维之间，比形象思维更复杂,逻辑思维,形象思维,顿悟思维,2018/9/16,1.1.2 人工智能的解释,用计算机来表示和执行人类的智能活动,人工智能,能力,智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能

3、行为,学科,计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,2018/9/16,图灵测试,阿兰图灵,图灵测试示意图,2018/9/16,1.1.3 计算机与人工智能,没有计算机的出现，人工智能就无法得到应用,关系,2018/9/16,1.1.4 人类智能与人工智能,物质载体,目的性能动性适应性,活动规律,逻辑模拟,本质区别,人类智能或人类的认识能力，只是人类意识的一个因素。人工智能则是对人的认识能力的一部分-逻辑、理性的模拟，不具备其他因素,人类智能是有目的、能动的，在与外部环境的物质、能量和信息交换过程中，具有适应性；而人工智能是无意识、无目的的，没有主观能动性和适应性。,2018/9/

4、16,认知过程,探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。,任务,人类认知活动与计算机的比较,2018/9/16,1.1.5 研究目标,近期目标,创立信息处理的智能理论,远期目标,建造智能机器或系统为工程目标的有关原理和技术,人工智能研究的远期目标与近期目标是相辅相成的。远期目标为近期目标指明了方向，而近期目标的研究为远期目标的最终实现奠定了基础，作好了理论及技术上的准备。 另外，近期目标的研究成果不仅可以造福于当代社会，还可以进一步增强人们对实现远期目标的信心，消除疑虑。 近期目标和远期目标之间并没有严格的界限。随着

5、人工智能技术研究的不断扩展，近期目标将不断变化，最终会向远期目标靠近。,关系,2018/9/16,1.1.6 通用问题求解方法,问题的答案是问题状态的汇集问题的求解过程是对某一状态应用操作符得到下一个状态，然后对该状态的过程会一直进行下去直到达到目标状态。,状态空间法,十五数码难题,初始状态,目标状态,2018/9/16,十五数码难题,十五数码难题部分状态图,返回,2018/9/16,1.2.1 发展简史,孕育时期,形成时期,发展时期,1956前,19561969,1970后,哲学家亚里斯多德-三段论英国哲学家培根-归纳法德国数学家和哲学家莱布尼茨-通过符号体系英国逻辑学家布尔-命题逻辑弗雷治

6、-谓词演算维纳、弗雷治、罗素、怀特赫德等-计算与智能关系的概念丘奇、图灵-形式推理概念与计算机间的联系,1956麦卡锡和明斯基、罗彻斯特、 香农共同发起在美国达特茅斯大学举行了人类历史上第一次人工智能研讨会，在这次会议上，经麦卡锡提议，正式采用了“人工智能”这一专业术语，这次会议标志着人工智能学科的诞生。,费根鲍姆等-世界上第一个专家系统吴兹-基于知识的自然语言理解系统R.C.Schamk -概念从属理论明斯基-框架理论Newell 和Simon-物理符号系统假设费根鲍姆-“知识工程”的概念Hopfield-神经元网络模型深蓝计算机首次在正式比赛中战胜人类国际象棋世界冠军标志着在某些领域，人工

7、智能系统可以达到人类的最高水平,2018/9/16,1.2.2 发展趋势,分布式人工智能,Internet及数据库的挖掘,智能系统之间的交互与通信,智能系统之间的合作等,A,B,C,D,返回,2018/9/16,1.3.1 研究方法,主要研究方法,2.行为主义学派,1.符号主义学派,3.联结主义学派,2018/9/16,行为主义学派,知识的形式化表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一智能取决于感知和行动，应直接利用机器对环境作用后的响应为原型；智能行为只能体现在世界中，通过与周围环境交互而表现出来；人工智能可以像人类智能一样逐步进化，分阶段发展和增强。,符号主义学派,理论基础是物理符号系统假

8、设和有限合理性原理。物理符号系统假设实际上也肯定了计算机能够具有人的智能的信念。代表性成果：Newell和Simon等研制的“逻辑理论家”的数学定理证明程序。,联结主义学派,联结主义研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。主要特征：以分布式的方式存储信息，以并行方式处理信息，具有自组织，自学习能力，适合于模拟人的形象思维，可以比较快得到一个近似解。代表性成果是1943年W.S.McCulloch和W.Pitts提出的一种神经元的数学模型。,2018/9/16,1.3.2 基本研究内容,返回,2018/9/16,1.4 基本技术,基本技术,机器推理或人工智能用到的逻辑，主要包括经

9、典逻辑中的谓词逻辑和由它经某种扩充、发展而来的各种逻辑，后者通常称为非经典或非标准逻辑。,非启发式的搜索在搜索过程中不改变搜索策略，不利用搜索获得的中间信息；启发式搜索在搜索过程中加入启发性信息，用以指导搜索，加速获得结果。,指机器自动提取概念、抽取知识、寻找规律的技术。它与知识获取及机器学习密切相关。归纳可分为基于符号处理的归纳和基于神经网络的归纳。,最基本、最基础的思维活动，它几乎与所有的AI技术息息相关。联想的前提是联想记忆或联想存储 。,推理技术,搜索技术,归纳技术,联想技术,返回,2018/9/16,1.5.1 主要研究领域,分布式人工智能,组合调度问题,自动程序设计,自然语言理解,自动定理证明,数据挖掘,智能检索,机器人学,研究领域,模式识别,博弈,专家系统,软计算,2018/9/16,1.5.2 人工智能实践,通常都需要与自然智能相关的技术,自主机器人,语言翻译系统,空中交通管制系统,软件机器人,在新的、未预料的情况下必须能够解决问题并正确地做出反应。,必须在限定时间内做出复杂的决策。,为了回答用不同措辞提出来的问题，必须运用通用的常识性概念。,应该通过学习和经验来提高搜索能力以满足用户需求。,返回,2018/9/16,谢谢！,