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人工智能
Artificial Intelligence
杜小勇
辩题
• 俗话说“嫁错郎、入错行”。信息技术是
否已经过时了？二十一世纪的计算机工程
师可否类比于二十世纪的”电工”？
• 正方：“信息”仍然是朝阳行业
• 反方：“信息”已经是夕阳行业
• 人工智能(A.I.: Artificial Intelligence)
• 华纳兄弟公司(Warner Brothers, USA)2001年
出品
• 主演：
海利-乔-奥斯蒙特(Haley Joel Osment)
裘德-洛(Jude Law)
弗朗西斯-奥康娜(Frances O'Connor)
萨姆-罗伯兹(Sam Robards)
• 导演：斯蒂文-斯皮尔伯格(Steven Spielberg)
• 编剧：斯蒂文-斯皮尔伯格(Steven Spielberg)
• 类型：科幻片
• 大卫(David):
一个具有感情
的机器人
剧情介绍
• Cybertronics Manufacturing制作公司制造出了第一个具有
感情的机器人。他的名字叫大卫David
• 作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司
的员工和他的妻子的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。
而他们自己的孩子却最终因病被冷冻起来，以期待有朝一
日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐成
了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。但
是，一系列意想不到的事件的发生，使得大卫的生活无法
进行下去。
• 人类与机器最终都无法接受他，大卫只有唯一的一个伙伴
机器泰迪(Teddy)----他的超级玩具泰迪熊，也是他的保护者。
大卫开始踏上了旅程，去寻找真正属于自己的地方。他发
现在那个世界中，机器人和机器之间的差距是那么的巨大，
又是那么的脆弱。他要找寻自我、探索人性，成为一个真
正意义上的人。
人工智能?
• 什么是自然智能? 除了人之外,其他动物是否 有智
能? 机器是否真的有智能? 如何度量智能?
• <辞海>如是说: 智力，通常叫”智慧”,指人认识
客观事物并运用知识解决实际问题的能力.集中表
现在反映客观事物的深刻、正确、完全程度上和
应用知识解决实际问题的速度和质量上，往往通
过观察、记忆、想象、思考、判断等表现出
来。…….它是先天素质、社会历史遗产与教育的
影响、以及个人努力与实践三个方面因素相互作
用的产物。
• 这个定义隐含着：所谓智力是人的智力。
人工智能的发展历史
• 第一阶段：史前期(1956年以前）
• 第二阶段：诞生期（1956-1980）
• 第三阶段：发展期（1980年以后）
第1阶段：史前期
• 许多学科的发展为人工智能的发展奠定了基础，
其中包括：
–
–
–
–
–
–
–
–
数理逻辑
计算理论
电子数字计算机
脑科学：神经元学说、遗传基因
心理学：认知心理学
语言学：
信息论：
自动化理论
史前期
• 数理逻辑：17世纪发明的数理逻辑，也就是在逻
辑中引入数学的方法。其中激励科学家进行这项
研究的一个思想是：思维并不难掌握，“一切思
维不过是计算（即加与减）”
– 英国著名哲学家霍布斯（Thomas Hobbes,15881679）:正如算术学者教人数字的加与减；几何学家教
人在线、形、角、比例、快速程度、力等方面进行加
与减；逻辑学叫则教人在字（词）的推论方面进行加
与减：将两个名词相加得到一个断定，将两个断定相
加得到一个三段论，将若干个三段论相加得到一个证
明，并且由三段论的结论中减去一个命题，以得到另
一命题。
史前阶段
• 数理逻辑
– 德国哲学家、数学家、物理学家莱布尼茨
（Leibnitz,1646-1716） 认为，可以建立一个普遍符号
系统，和逻辑演算，由此可以制造一台机械装置，可
以完成推理或者理解过程。他幻想：每当哲学家们有
了分歧，不必争论不休，只要“计算一下，谁对谁错，
只要看一下计算结果便知”
– 爱尔兰数学家布尔（George Boole,1815-1864）发明
了布尔代数，将逻辑学由哲学变成了数学。将符号语
言与运算结合，可表示任何事物，为逻辑推理建立了
严密的形式语言。
史前阶段
• 数字计算机的发展。
• 关于计算机械的研究有很长的历史。
– 法国数学和物理学家帕斯卡（Pascal，16231662）于1647年制造了一台机械加法器
– 莱布尼茨进一步对此进行了改进，可以进行全
部的四则运算。
– 英国数学家巴贝奇（Babbage）于1821年发明
了差分机和分析机。他当时提出的计算机的五
大组成部分，为今天的计算机的发展奠定了基
础。
史前阶段
• 计算机的发展（续）
– 1940年，英国图灵制造了第一台可运转的数字
计算机ACE
– 1946年，美国人毛奇莱（Mauchly）和艾克特
(Eckert)在宾夕法尼亚大学研制成功ENIAC。
是第一台采用“存储程序原理”的计算机。该
计算机重30吨，17000个电子管，耗电150千
瓦。但是计算机只能存储80个字节。
史前阶段
• 可计算理论的发展。随着计算机的发明，
人们自然会问：
– 计算机到底能做什么？
– 计算机具有智能吗？
– 如何度量计算机的智能？
图灵机
• 1935年,英国科学家图灵开始研究数理逻辑。这是
关于人的思维数学化的研究，也就是说用数学的
方法去研究人的思维过程,思维规律等.通过建立一
套精确的符号语言和演算系统去解决人如何推理
的问题.
• 1936年发表划时代的论文:论可计算数及其在判定
问题中的应用.
• 图灵的方案就是所谓的”图灵机”:
– 有限状态控制器
– 读写头
– 纸带
有限状态控制器
q1 q2 q3 q4 q5
…
A
T
A
B
D
图灵机(续)
• 图灵将其作为模拟人的思维活动的模型，
凡是可以用图灵机来计算的函数都是可计
算的。
• 图灵用这个模型证明了不可计算数（也就
是不可用图灵机的算法来表达）的存在。
• 由此建立了可计算性理论。
图灵其人
• 阿伦.图灵(Alan M. Turing)1912年6月23日
生于伦敦近郊.
• 因父母远在印度,小的时候缺少父爱和母爱,
性格和行为怪癖(今天的留守儿童)
• 中学时期,除了数学,成绩一般,1931年中学
毕业,二次没有考上当时最负盛名的”三圣
学院”,最后进了King’s College攻读数学.数
学才华开始显露.
图灵其人(续)
• 由于图灵在可计算性方面的伟大的工作，
ACM在1966年纪念计算机诞生20周年(世界
第一台电子计算机ENIAC)的时候,决定设立
一个奖项,称为”图灵奖”,以纪念奠定了现
代计算机理论和模型的伟大科学家,这个奖
被认为是计算机学科的诺贝尔奖.
• 图灵的工作受到了美国学术界的高度关注,
普林斯顿大学的Church教授向他发出了邀
请,1938年图灵在该校获得博士学位.
图灵其人(续)
• 1938年,图灵回到了英国.第二次世界大战爆
发,图灵进入英国外交部某研究所,从事破译
德军密码的工作.为盟军战胜德军立了战功,
战后曾受到嘉奖.
• 1945年进入英国国家物理实验室NPL数学
部开始设计与建造电子计算机ACE(自动计
算引擎).但是,由于图灵和项目负责人合不来,
最终选择了离开.ACE在1950年完成.
图灵其人(续)
• 1948年,图灵加入曼彻斯特大学.
• 1950年,发表论文”计算机与智能”,阐述了
计算机可以有智能的重要思想,并提出了测
试机器是否有智能的方法:图灵测试.
• 1951年,被选为英国皇家学会院士.
• 1952年,因为被发现是同性恋者而受到法院
传唤和处罚.
• 1952年6月7日,因吃了在氰化物溶液中浸泡
过的苹果而死亡(自杀?他杀?)
图灵其人(续)
• 2009年9月10日，英国首相戈登·布朗代表
英国政府正式向艾伦·图灵道歉
• 布朗在声明中说，“尽管图灵因为当时的
法律受到折磨，我们无法让时光倒流，但
他所受到的迫害完全是不公平的，我很欣
慰现在有机会表达我们深刻的歉意。因身
为同性恋而被法律判为有罪是令人恐怖
的。”
图灵测试
• 图灵最伟大的贡献之一就是提出了”智能
度量”
• 人的智力有高有低,人们为了度量一个人的
智力的高低,定义了”智商”(IQ)这一概念
• 如何度量机器的智商? 首先弄清楚如何确
定机器是否有智力?
图灵测试
•
•
•
•
模拟游戏
一个提问者通过打字机/键盘从远处提问
计算机和人根据提问独立回答问题.
提问者根据对方的回答确定对方是人还是
计算机.如果在提出了足够多的问题(5分钟)
后提问者仍然无法确定对方是人还是计算
机(30%的概率),那么就可以认为计算机具有
人的智能.
• 图灵预言:50年以内,能够实现这一目标.
图灵测试的贡献
• 将”机器能思维吗?”这样一个模糊的问题,
转变为”机器能否通过智能行为测试?”这样
可操作的问题.
• 人工智能的基于行为的定义.
第2阶段：诞生与幼儿期
• 1956年夏天，在美国的达特毛斯（Dartmouth）
大学举办了一次异乎寻常的，长达2个月的研讨会。
邀请了10位在相关领域的著名人士参加，他们中
的4位后来先后获得了计算机科学领域的最高奖-图灵奖
• 会议围绕“机器如何模拟人类智能”，讨论了符
号系统、神经网络、机器学习、自动化等领域的
基本问题。首次使用了“人工智能”这个名词。
这个会议被认为是人工智能学科诞生的标志。
• 会上展示了由纽厄尔（Newell）和西蒙(Simon)研
制的《逻辑理论家》LT系统。它能够证明罗素与
怀特海的名著《数学原理》第二章52个定理中的
38个定理。这是第一个能处理符号的计算机
诞生与幼儿期
• 纽厄尔-西蒙：通用问题求解器GPS（1956，
1961）
• 他们分析了人类解决问题的一般规律：我想带儿
子去幼儿园，我“已有的”和我“想要的”两者
之间有什么差异？到幼儿园有一段距离，用什么
方法改变这段距离？我的汽车。我的汽车坏了。
修好它需要什么？一块新电池。哪儿有新电池？
汽车维修店。。。。这就是“手段-目标分析”方
法。
• GPS就是发现和装配从给定状态到目标状态的行
动的程序。它需要在一个大范围中进行选择性搜
索。
诞生与幼儿期
• 搜索方法（1961年）
– 8数码问题，8皇后问题，跳棋程序，。。
– 人们开发了一系列的搜索方法：搜索树、BFS，
DFS，代价有限搜索，启发式搜索，双向搜索
等等。
８数码问题求解
• 状态空间就是问题全部可能的状态
• 考虑8数码问题的状态空间
1
2
8
7
3
4
6
5
• 用8个数字的位置来表示状态：
9！
• 用空格的移动表示操作：
–
–
–
–
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Right
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3
6 4 3
5
2
8
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5
2
关于计算机下棋
• 信息论的奠基人Claude Shannon在1950年说：
研究下国际象棋问题旨在开发更为实用的技术。
国际象棋是计算分析的理想对象：“不论是在容
许的操作（移动棋子）还是在最终目标上（将死
对方），这一问题都有明确的界定。对于获得满
意的解决方案来说，它既不是简单得微不足道，
也不是高不可 攀。
• 于是，自1950年以来，数百位计算机工程师、程
序员和数学家的目标一直是设计出足以战胜世界
国际象棋大师的具有创造力和想象力的计算机和
软件。
深思--深蓝 的前身
• CMU大学研究生小组(许峰雄和Murray Campbell
等) 1988年创建, 它能每秒分析75万个位置或提前
10步半，按照国际2405性能评级，它相当于较低
级别的世界大师。
• 1988年在一次比赛中击败了一位大师而震惊了国
际象棋界，成了第一台国际象棋大师级的计算机。
• 1989年10月在同世界超一流冠军卡斯帕罗夫的两
场表演赛中均被击败
• 1993年8月，击败了历史上最年轻的也是最强大
的女性棋手小波尔加(Judit Polgar)
• 1994年6月，这台计算机再次赢得了国际象棋冠
军的头衔。
IBM 深蓝计算机
• IBM的“深蓝”工作组成员:谭崇仁、许峰雄、
Murray Campbell 、 A.Joseph Hoan Jr.和
Gershon Brody
• 1989年IBM研究机构成立了“深蓝”工作小组，
旨在探索如何利用并行处理技术解决复杂的问题
• 1995年,研制出功能更加强大的超级计算机,运算
速度达到每秒种一亿棋步 。
• 1996年2月，卡斯帕罗夫在美国费城与新的机器
对手再度交锋。六局对抗，“深蓝”1胜2平3负。
• 1997年5月, “深蓝”仅用了一个小时便轻松击败
了卡斯帕罗夫，以3.5比2.5的总比分赢得了最终
的胜利！
诞生与幼儿期
• 机器翻译（1957年）
– 1957年，美国心理学家斯金纳（Skinner,1904-1990）
出版《语言行为》，细致描述了语言学习的行为方式，
开辟了从心理学研究语言学的先河
– 1957年，美国语言学家巧姆斯基（Chomsky,1928-）
出版《句法结构》，强调语言学应考虑人们使用语言
时的心理过程。提出了词组结构规则概念，直接成分
分析法、转换生成语法理论等。
– 尽管机器翻译的理论研究取得了一些成绩，但是总体
来讲遇到的困难很大，闹出了很多的笑话。以至于
1960年美国政府取消了所资助的翻译项目。
诞生与幼儿期
• 专家系统与知识工程（1969，1977）
• 美国Stanford教授Feigenbaum等人通过反
思人工智能所遇到的问题，把目标转向解
决较狭窄的问题，抓住典型事例，向领域
专家请教，尽可能多地积累知识。1969年
开发成功DENDRAL专家系统，从光谱仪提
供的信息中推断出物质的分子结构。
• 1977年，进一步提出知识工程的思想。
诞生与幼儿期
• 人工神经网络（1958，1961）
– 1956年的达特矛斯会议上就倍受关注
– 1958年美国心理学家罗森勃拉特（Rosenblatt）发表
著名的论文：感知器：脑的组织与信息存储的概率模
型。提出了著名的感知器模型，成为20世纪80年代影
响巨大的多层感知器的基础
– 1961年，明斯基证明了罗森勃拉特的感知器的缺陷：
只能完成线性可分的模式分类，不能完成诸如“异
或”，或者非线性的分类。神经网络的研究从此走了
一段弯路，研究经费几乎没有。
有关组织和会议
• 1969年，开始召开IJCAI。每年召开一次。
• 1970年，Artificial Intelligence 创刊
第3阶段：发展期
• 80年代以后
• 人工智能在经历了最初的兴奋后，遇到了
巨大的挑战。
• 第五代计算机
– 推理机+知识库+智能接口
• 机器学习
• 机器人
• 数据挖掘
第五代计算机
• 日本在上世纪90年代提出
• 采用PROLOG语言，强调逻辑和推理机
• 已经证明是失败的研究计划
“五代机”文献总量的变化趋势
机器学习
• 目前AI最重要的研究领域之一
• 学习？
– 识别事物：模式识别与分类
– 发现关系与规律：回归
– 提升能力：智能控制
• 学习的模式？
– 分类学习
– 类比学习
– 归纳学习
机器人
• Google”机器人”：1940万条记录
• ……
人工智能的研究领域
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专家系统(Expert Systems)
自然语言处理(Natural Language Processing)
机器学习(Machine Learning)
知识发现(Knowledge Discovery)
自动定理证明(Automatic Theorem Proving)
机器人(Robert)
模式识别(Pattern Recognition)
人工神经网络(Artificial Neural Network)
博弈(Game Playing)
自动程序设计(Automatic Programming )
智能检索(Intelligent Information Retrieval)
讨论
• 你认同图灵关于机器智能的观点吗?
• 机器人将替代人吗？将灭绝人类吗？
参考文献
• 吴鹤龄,崔林,ACM图灵奖,高等教育出版
社,2002
• 冯天瑾,智能学简史,科学出版社,2007
• 王士同：人工智能教程，2001