Transcript 人工智能导论

人工 智 能 导 论
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室
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本课程目的

开阔眼界，扩大视野；

了解人工智能常用的成熟技术；

学习科学研究方法。
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通过本课程学习了解

为什么要研究人工智能，其主要用于解决什
么类型的问题。

人工智能（机器智能）程序与普通的软件程
序主要有什么不同。
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Slide 3
教材及有关参考文献

教材:
 《人工智能基础》,绍军力等编著，电子工业出版社，2000年3月。北
航教材发行科购买。

主要参考文献：
 《人工智能导论》，林绕瑞等编著，清华大学出版社，1987；
 《人工智能》，陆汝钤编著，科学出版社，1989
 《人工智能教程》，王士同主编，电子工业出版社，2001年。
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教材涉及的主要内容


重点内容：
 1 - 5章, 11章，17章
前续课程:
 自我复习：数理逻辑、集合论、图论等
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第 一 章： 绪
论
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本章重点掌握内容

人工智能的研究目标

主要研究领域

主要研究途径

几个重要研究阶段及研究学派

几种主要的知识表示方法
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第一章 人工智能概论
研究人工智能的必要性
 人工智能与人类智能（关系及研究目标）
 人工智能的主要研究内容及研究途径
 人工智能研究历史
 人工智能研究进展、难点及发展趋势
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研究人工智能的必要性
 信息技术：
 感测技术： 获取信息的技术；
 通信技术： 传输信息的技术；
 计算机技术：处理信息的技术；
 控制技术： 应用信息的技术。
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研究人工智能的必要性

信息技术的发展方向是智能化 – 智能信息技术

智能通信技术例：
智能网技术；智能化网络管理与控制技术；
网络智能信息搜索技术。
 智能计算机技术例：
体系结构-“神经网络计算机”：存储-分布式、处理-并行、应用组织-自
适应学习；（冯诺依曼机：存储-集中式、处理-串行、应用组织-写程序）

智能人机接口：文字识别（OCR、联机手写识别）；语音识别（非
特定人语音打字）；图像识别（指纹鉴别、手语识别、表情识别）、
机器翻译等；

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研究人工智能的必要性
 智能控制技术例：

复杂系统：智能机器人（足球、智能机器宠物）、通信网
管系统、工业过程控制等

控制对象不确定 – 模型结构未知、参数非线性变化，

控制任务复杂 - 机器人任务、行为、路径的动态自行规划。
 机器人发展的三个阶段：
•有“手”： 固定程序工作；
•有“感觉”：视觉、触觉、……
•有“能力”：学习、推理、决策、……
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研究人工智能的必要性
 智能信息技术中的核心技术：
 模糊控制技术
 模式识别
神经网络技术
专家系统
 机器学习
 …….
属于人工智能理论和技术范畴。
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第一章 人工智能概论
研究人工智能的必要性
 人工智能与人类智能（关系及研究目标）
 人工智能的主要研究内容及研究途径
 人工智能研究历史
 人工智能研究进展、难点及发展趋势
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何为人工智能

Prof. P.H.Winston (M.I.T):
AI是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的
工作。

Prof. N.J.Nilsson (Univ. of Stanford):
AI 是关于知识的科学，即怎样表示知识，怎样
获取知识和怎样使用知识的科学。

Prof. E.A.Feigenbaum (Univ. of Stanford):
AI是一个知识处理系统。
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何为人工智能
就其本质而言：人工智能主要研究如何用机
器模拟人脑所能从事的感觉、认知、记忆、
学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽
象、概括等思维活动，解决人类专家才能处
理的复杂问题的有关理论和技术。最终目标
是构造智能机算机。
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何为人工智能
 需要研究人类智能，以便为人工智能：
建立学科体系；
界定研究范围
确定研究内容。
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何为人工智能
智能是人类在认识客观世界和改造世界的活动中，表现出来
的解决实际问题的能力：
 通过视觉、听觉、触觉等感官活动认识世界环境的感知能力
 通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程，进行演绎和归
纳推理并作出决策的思维能力。
 通过教育、培训等过程，日益丰富和更新自身的知识和技能的学习能力
 对变化多端的外界环境条件，如干扰、刺激等作用，能灵活地做出反
应的自我适应能力。
 …….
表现为多层次– 思维、感知、行为等；
多方面 - 学习、分析综合、判断决策、适应、协调、直觉、顿悟
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何为人工智能
相比较而言，
一般来说，人工智能可泛指机器系统具有的智能。
可表示为 AI( Info, K, S, Exe / E, P, G
)
人工智能：机器系统在设计者给定环境、问题、目标的前提下，
获取相关的信息，把信息提炼成知识，把知识激活为合理的策略
，在策略引导下解决问题、达到目标的能力。
机器只有显智能而无隐智能，不具有自觉能力，只能按设计者赋予
的目的、方式行事。
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人工智能研究目标

远期研究目标：
研究智能的理论，解释人类的智能
行为及其构件，制造具有人类智能
 近期研究目标：
先部分地或在某种程度
的系统和机器，使得系统或机器具
地实现机器智能，使现
有看、听、说、写等感知和交互功
有的计算机更灵活、更
能，具有联想、推理、理解、学习
等高级思维能力，具有分析问题、
好用和更有用，成为人
解决问题和发明创造的能力以及有
类进行信息智能化处理
自动获取知识和利用知识的能力，
能够象人一样自动发现规律和利用
的工具。
规律，从而可用以扩展和延伸人的
智能。
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何为人工智能
人工智能的研究特征：
是一门综合性的边缘交叉学科。不仅限于计算机科
学范围之内，还涉及脑科学、神经生理学、心理学
、语言学、逻辑学、认知科学、行为科学等学科；
是一门技术科学，其理论方法研究和应用技术开发
通常是在工程技术领域进行。
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第一章 人工智能概论
 研究人工智能的必要性
 人工智能与人类智能（关系及研究目标）
 人工智能的主要研究内容及研究途径
 人工智能研究历史
 人工智能研究进展、难点及发展趋势
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人工智能的主要研究内容

AI基础研究：认知科学中有逻辑思维学、形象思维学及神经生
理学等；数学包括离散数学、应用逻辑学、模糊学及突变论等

AI原理研究：知识的表示、知识的处理与知识的获取的基本
技术，包括经验型、正规型、常识性知识。
结构及语言研究： 结构 – 认知模型(Soar) 人工神经网络;
AI语言 - LISP 函数程序语言、PROLOG逻辑程序语言。


AI应用研究：专家系统、搜索和推理技术对网上信息搜集、网
络路径优化，多媒体信息的表示和处理，快速信息检索等。
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Slide 22
人工智能的主要研究领域

问题求解 -
计算机为解决问题自动寻找一个合适的操作步骤序列

自然语言求解 -
计算机进行声音文字识别、自动文摘及机器翻译等

自动定理证明 -
谓词演算、几何证明、信息检索等的自动化。

机器视觉
计算机进行图片、图像处理与解释以及景物分析等

专家系统

机器学习

博 弈

人工神经网络

模式识别 -

。。。。。。
-
计算机代替领域专家完成部分或全部专家的工作
-
死记硬背、概念归纳、数据挖掘等
–
“ 深蓝 ” 计算机进行国际象棋对弈
-
根据生物神经系统分布式存储和处理特征，构造的低层次的智能系统
对物体、图像、语音、字符的信息模式进行机器识别
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Slide 23
人工智能的主要研究途径

联接主义途径（Connectionism)- 结构模拟、神经计算
思想：大脑是人类智能活动的物质基础，要揭示人类智能的
奥秘，必须首先弄清大脑的结构，即要从大脑的神经元模型
着手，搞清楚大脑信息处理过程的机理。
代表学派：认知学派、神经生理学派等。

符号主义途径（Symbolism) - 功能模拟、符号推演
思想：基于现有的计算机，从模拟人脑功能角度，从认知过程
及行为效果等方面实现人工智能。
代表学派：心理学派、逻辑学派、知识工程学派等。
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第一章 人工智能概论
 研究人工智能的必要性
 人工智能与人类智能（关系及研究目标）
 人工智能的主要研究内容及研究途径
 人工智能发展历史
 人工智能研究进展、难点及发展趋势
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人工智能研究的发展历史
 奠定基础：数理逻辑、控制论、信息论的创立、计
算机的出现、计算机科学、数学、神经生理学、心
理学、语言学等多种学科的相互渗透。
 AI学科成立：1956年夏季，美国达特莫斯（
Dartmouth）大学，当时的年青数学助教、现斯坦福
大学教授麦卡锡（J. McCarthy）发起，许多AI先驱
者加盟，探讨机器模拟人类智能问题，会议历时两
个月。
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第一阶段（50’s – 70初）
智能模拟普适理论研究时代
 提出研究思想：
 研究和总结人类思维的普遍规律，并用计算机模
拟它。
 计算机智能模拟的关键是建立一个通用的、万
能的符号逻辑运算体系。
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智能模拟普适理论研究时代
-- 主要成果 -
数学定理证明系统（A.Newell

模式识别与机器视觉（O.Selfridge

国际跳棋程序（A.L.Samuel-

自然语言理解 (IBM 公司,MIT)
& H.A.Simon，王浩, Robinson）
– MIT, Roberts )
62年 IBM）
 能正确回答问题 - 人机对话、自动摘要；
 机器翻译 –
语音识别、文本翻译。

通用问题求解程序 GPS（A.Newell
&
H.A.Simon)
智能测验难题求解 – 猴子摘香蕉问题、推销员五城市最短距离问题；
逻辑或数学定理求证 – 命题逻辑定理自动证明。

。。。。。。
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第一阶段（50’s – 70初）
智能模拟普适理论研究时代
存在问题：
 只根据抽象思维原则，纯粹使用搜索技术进
行问题求解，解决不了组合爆炸的问题。
A
1
5
3
B
7
3
2
C
4
8
D
4
1
算法的时间计算复
杂性 为指数时间 –
属于穷举搜索
E
推销员五城市路线问题
推销员年 n 城市路线问题
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第二阶段（70’s – 80’s）
AI个性化设计时代

代表人物：Prof.Feigenbaum - Univ. of Stanford;

主要观点：
 人类的智能活动(即理解与解决问题的能力、学习的能力)
完全依靠知识。
 人工智能研究要发生变化，要由探索广泛普遍的思维规律
转向探索智能行为，其中要解决的核心问题：如何表现特
定知识以及如何运用知识和经验进行启发式搜索。
 世界已进入了第二个计算机时代，计算机的作用发生了根
本的改变 – 即要从以数据为处理对象转变为以知识为处理
对象，从以计算为主要任务转变为以推理为主要任务。
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第二阶段（70’s – 80’s）
主要成果
著名的专家系统：

DENDRAL（ Feigenbaumun ):由质谱仪数据分析物质的分子结
构；

PROSPECTOR（ ): 探矿专家系统；

XCON（或 R1 – DEC ): 计算机配置专家系统；

MYCIN（Stanford
Unv.）：细菌感染疾病咨询专家系统；

EMYXIN(Stanford
Unv.):

……..
咨询专家系统的骨架系统。
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第二阶段（70’s – 80’s）
主要成果



提出了知识工程概念；
知识工程方法渗透到各个领域，人工智能从实
验室走向实际应用，使社会看到了研究AI的意义
及其商业价值；
丰富了AI研究的学术价值：
提出了知识表示方法研究；
提出了不确定性推理、求合理解的概念；
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第一章 人工智能概论
 研究人工智能的必要性
 人工智能与人类智能（关系及研究目标）
 人工智能的主要研究内容及研究途径
 人工智能发展历史
 人工智能研究进展、难点及发展趋势
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人工智能研究进展、难点及发展趋势
 专家系统、知识工程引发的问题与难点：
专家系统基本上都是在一个相当狭窄的领域中结
局问题，对常识或其他领域知之甚少甚至一无所
知；
智能系统受到计算机计算能力的限制而少有实用
价值。
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人工智能研究进展、难点及发展趋势
 人工智能各大研究学派的研究特点及反思
 逻辑学派





知识工程学派
联接主义学派
认知学派
分布式 AI 学派
进化论学派
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人工智能研究进展、难点及发展趋势


试图解决非形式化问题;
待解决问题复杂, 有些问题可能根本就没有
有效解;

符号假说难以求解形象思维、下意识等活动;

应按 “ Turing Test ” 检验AI成果。
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人工智能研究进展、难点及发展趋势
 人工智能研究的发展趋势


智能系统研究应走综合集成之路，在不同层次利
用定性、定量的方法综合集成多种模型，并在此
过程中创建新的模型。
综合集成系统的特点：
• 系统巨型；
• 体系结构社会性；
• 人与机器亲密结合
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人工智能研究进展、难点及发展趋势

人工智能技术与数据库、多媒体等主流技术相结合，
使计算机更聪明、更有效、与人更接近：
 并行分布式处理技术 – 多Agents、多专家系统的合作与知
识共享。
 多功能的感知技术 – 语音、文字、图形、图像等信号的联
合获取、识别、压缩；虚拟现实技术。
 知识获取、表示、推理新机制 – 常识性知识表示、AI应用
逻辑等。
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大作业：写报告

分布式 AI（智能体、自治、协商、协作、网络智能化技术及其
应用）

知识发现与数据挖掘（结构、主要算法与实现技术、应用）

专家系统（结构、主要技术、重大应用）

自然语言理解（文摘、语音、翻译、回答问题）

模式识别（文字、语音、表情、手势、测谎）

机器学习（归纳学习、类比学习、神经网络、遗传算法）

机器人（机器人视觉感知、机器人知识描述及动作行为规划）

…….。
要求：题目任选；每篇文章不少于5000字，不超过两个作者。
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大作业：写报告

报告体材: 专题综述，读后感，系统分析、技术报告
等形式。

参考写作格式：





课题研究意义、研究目标；
主要代表人物，主要研究内容；
采用的关键技术，取得的主要成果；
需要进一步研究的问题；
列出主要参考文献并在文章中引用。
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大作业：写报告

具体安排：
 交稿日期：五一长假后第一周。
 交稿要求：电子版&打印纸；
注明报告题目、作者姓名、学号等。

上机安排：二号楼四层机房 - 赵宝丽老师
电话: 7623, 7613
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