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人工智能
翟玉庆
[email protected]
http://my.seu.edu.cn/index.portal?.pn=p4645
为什么要安排人工智能课程？
1、计算机科学技术本身需要研究智能技术
•计算机科学典型课题
•
计算机程序能做什么及不能做什么（可计算
性）
• 如何使程序更高效的运行（算法和复杂性理论）
• 程序应该如何存取不同类型的数据（数据结构和数
据库）
• 程序如何显得更具有智能（人工智能）
• 人类如何与程序有效沟通（人机互动和人机界面）
•图灵奖与人工智能
为什么要安排人工智能课程？
2、计算机科学技术发展趋势之一是
智能化
•基于网络(普适计算)
•并行化
•智能化（以知识为中心）
•人性化
为什么要安排人工智能课程？
3、人工智能的思想与方法可在其他
学科中得到应用—学科交叉
•学习与系统的柔性
•知识、经验与决策
•推理与查询
•Agent与系统的自治性
如何学习人工智能课程？
1、掌握基本思想与方法
•知识表示与推理
•启发式搜索
•逻辑与系统的符号化
•机器学习
如何学习人工智能课程？
2、在应用中体现智能方法与技术
•基于多Agent的网络管理技术
•演绎数据库
•软件工程与知识工程
•智能计算机辅助技术
人工智能课程的目标是什么？
•理解人工智能研究领域的基本概
念、基本原理和基本方法
•了解人工智能的难点与发展趋势
•有助于提高应用系统的灵活性和
可扩展性
研究生人工智能课程与本科生人工
智能课程的关联与区别是什么？
•两者均需要涉及人工智能研究领
域的基本概念、基本原理和基本
方法
•本科生课程强调了解基本概念、
基本方法和基本原理
•研究生课程强调发展前沿与学科
研究意义
本课程知识架构
引论
知识表示与推理
启发式搜索
机器学习
非经典逻辑与非经典推理
分布式人工智能与多Agent
AI基础
高级AI
数据挖掘与知识发现
人工智能与电子商务
AI应用
参考资料：
1、人工智能（上、下册），陆汝钤
科学出版社，1996
2、高级人工智能，史忠植
科学出版社，1998
3、多Agent系统引论，M Wooldridge著
石纯一 译，电子工业出版社，2003
4、 Artificial Intelligence A Modern Approach,
S Russel,人民邮电出版社，2002
5、知识发现，史忠植
清华大学出版社，2002
第一章 引言
第一节 基本概念
一、智能
智能是个体有目的的行为、合理的思维，以
及有效地适应环境的综合能力。通俗地讲，智能是
个体认识客观事物、客观世界和运用知识解决问题
的能力。
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地
讲，可包括：
1）感知与认识事物、客观世界与自我的能力；
2）通过学习取得经验、积累知识的能力；
第一章 引言
第一节 基本概念
一、智能
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地
讲，可包括：
3）理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解
决问题的能力；
4）联想、推理、判断、决策的能力；
5）运用语言进行抽象、概括的能力；
6）发现、发明、创造、创新的能力；
第一章 引言
第一节 基本概念
一、智能
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地
讲，可包括：
7）实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力；
8）预测、洞察事物发展变化的能力；
等。
注：智能是相对的、发展的。离开特定时间说智能
是困难的、没有意义的。
第一章 引言
第一节 基本概念
二、人工智能
人工智能是相对人的自然智能而言，即用人
工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、
延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”
解决需要人类专家才能处理的问题。
人工智能是人工制品(artifact)中所涉及的智能
行为。其中，智能行为包括：感知(perception)、推
理(Reasoning)、学习(learning)、通信
(communicating)和复杂环境下的动作行为(acting)。
第一章 引言
第一节 基本概念
三、人工智能目标
人工智能目标是实现智能行为和“机器思
维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1、研究像人一样工作的机器，甚至比人做得更好
2、能够理解机器、人或动物的智能行为
第一章 引言
第一节 基本概念
四、智能革命
智能革命是指人的自然智能通过人工智能的
模仿和扩展，实现社会生产的自动化和智能化，促
进知识密集型经济的发展。
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
一、萌芽阶段
1、Aristotle(公元前384-322)在《工具论》中提出形
式逻辑（三段论）
2、Bacon(1561-1626)在《新工具》中提出归纳法，
提出“知识就是力量”
3、Leibnitz(1646-1716)研制四则计算器，提出“通
用符号”和“推理计算”概念，使形式逻辑符号化，
从而能对人的思维进行运算和推理，奠定了数理逻
辑的基础
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
一、萌芽阶段
4、Boole(1815-1864)创立布尔代数，在《思维法则》
中首次用符号语言描述思维活动的基本推理规则
5、Godel(1906-1978)提出不完备性定理，指出人的
思维形式化和机械化的某些极限
6、Turing(1912-1954)提出理想计算模型—图灵机，
创立自动机理论，提出“图灵试验”，用以判断
“Can a machine think?”
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
一、萌芽阶段
7、Mauchly和Eckert等研制成功ENIAC电子数字计
算机，为人工智能研究奠定物质基础
8、Von Neumann提出冯•诺依曼计算机模型
9、McCulloch和Pitts建立神经网络数学模型，通过
模拟人脑实现智能，开创人工神经网络研究。
Kleene将其抽象为有限自动机理论
10、Wiener创立控制论，Shannon创立信息论
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
二、人工智能的诞生
1、导因
现实世界中相当多的问题求解是复杂的，常
无算法可循，即使有计算方法，也是NP问题。为
此，人们可采用启发式知识进行问题求解，把复杂
的问题大大简化，可在浩瀚的搜索空间中迅速找到
解答。这是运用专门领域的经验知识。经常会取得
有关问题的满意解，而非数学上的最优解。这就是
启发式搜索。
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
二、人工智能的诞生
2、提出
1956年，由McCarthy、Minskey、Shannon、
Newell等提出。
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
三、人工智能的发展
1、50年代
以博弈、游戏为对象进行研究
1）Samuel研制成功具有自学能力的启发式博弈程
序
2）Newell研制了启发式程序Logic Theorist。对
《数学原理》中38条定理进行了证明，开创了利用
计算机研究思维活动规律的工作
3）Chomsky提出语言文法，开创了形式语言研究
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
三、人工智能的发展
1、50年代
4）McCarthy建立LISP，不仅可以处理数值，而且
可更方便地处理符号，为人工智能研究提供了重要
工具
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
三、人工智能的发展
2、60年代
前期以搜索问题、通用问题求解研究为主
1）Newell发表问题求解程序，使启发式程序有更
大的普遍性
2）Feigenbaum研制成功DENDRAL化学专家系统，
使人工智能研究从着重算法转向知识表示的研究，
也是人工智能研究走向实用化的标志
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
三、人工智能的发展
2、60年代
3）Robinson提出归结原理
4）Quilian提出语义网络的知识表示法
5）IJCAI成立
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
三、人工智能的发展
3、70年代
前期以自然语言理解、知识表示研究为主
1）Winograd发表自然语言理解系统SHRDLU
2）Colmerauer创建PROLOG语言
3）Schank提出概念从属理论
4）Minskey提出框架知识表示法
5）Feigenbaum提出知识工程
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
三、人工智能的发展
4、80年代
专家系统广泛应用，出现了专家系统开发工具，开
始兴起人工智能产业
1）日本提出五代机计划
2）中国提出863计划-863-306
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
三、人工智能的发展
5、90年代-现在
1）人工神经网络的复兴
2）基于知识的系统
CYC
3）Deep Blue 1997.5.11
4）分布式人工智能与多Agent系统
robots, Softbot,集成自治系统
5）知识科学
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
人工智能经过发展，形成了许多学派。不同
学派的研究方法、学术观点、研究重点有所不同。
这里主要介绍认知学派、逻辑学派、行为主义学派
和连接主义学派。
一、认知学派(以Simon,Minskey和Newell等为代表)
1、基本思想
从人的思维活动出发，利用计算机进行宏观功能模
拟。基于物理符号系统假设，将任何信息加工系统
看成是一个具体的物理系统。
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
一、认知学派
2、基本观点
物理系统表现智能行为的充要条件是该系统是一个
物理符号系统。
3、主要工作
1）Newell的Logic Theorist，模拟人证明数学定理
的思维过程
2）GPS，模拟人的解题过程(拟定初步解题计划
利用公理、定理和规则，按规则实施解题过程不
断进行“目的—手段“分析，修订解题计划。
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
一、认知学派
3、主要工作
3）物理符号系统假设
符号是模式。物理符号系统的基本任务和功能是辨
认相同的符号和区别不同的符号。
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
二、逻辑学派 （以McCarthy和Nilsson等为代表)
1、基本思想
用逻辑来研究人工智能，用形式化的方法（统一的
逻辑框架）描述客观世界。
2、基本观点
1）智能机器必须有关于自身环境的知识
2）通用智能机器要能陈述性地表达关于自身环境
的大部分知识
3）通用智能机器表示陈述性知识的语言至少要有
一阶逻辑的能力
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
二、逻辑学派
3、主要工作
1）概念化知识表示
2）模型论语义
3）演绎推理
4）非单调逻辑用于常识推理
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
三、行为主义学派 (以Brooks为代表)
1、基本思想
以复杂的现实世界为背景，让人工智能理论先经受
解决实际问题的考验，并在这种考验中成长。智能
只是在与环境的交互作用中表现出来。
2、基本观点
1）到现场去
2）物理实现
3）初级智能
4）行为产生智能
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
三、行为主义学派
3、主要工作
1）无需知识表示的智能
2）无需推理的智能
3）机器虫
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
四、连接主义学派
1、基本思想
从脑的神经系统结构出发来研究脑的功能，研究大
量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为，
模拟和实现人的认识过程中的感知觉过程、形象思
维、分布式记忆和自学习自组织过程。
2、基本观点
1）神经网络以分布式方式存储信息
2）神经网络以并行方式处理信息
3）神经网络具有自组织、自学习能力
第一章 引言
第三节 人工智能的研究方法
四、连接主义学派
3、主要工作
人工神经网络
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
一、博弈
跳棋、国际象棋、五子棋
二、机器定理证明
Logic Theorist
王浩：利用一阶谓词逻辑
吴文俊：吴方法
三、自动程序设计
四、通用问题求解
GPS
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
五、感知
1、视觉
2、语音
六、自然语言理解与生成
计算语言学
七、自动推理
1、推理
从一个或几个已知的判断（前提）逻辑地推论出一
个新的判断（结论）的思维形式。
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
七、自动推理
1、推理
注：利用以往的知识通过推理可得到新的结论。
2、主要工作
1）机器定理证明
2）归结原理：推理规则简单。在逻辑上是完备的，
是PROLOG的计算模型
3）非单调推理：闭世假说（CWA）、默认推理、
限定推理
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
七、自动推理
2、主要工作
4）定性推理：把物理系统或物理过程细分为子系
统或子过程，对于每个子系统或子过程及它们之间
的相互作用或影响均建立起结构描述，通过局部因
果性的传播和行为合成，获得实际物理系统的行为
描述和功能描述
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
七、自动推理
2、主要工作
5）不确定性推理：不确定性来自人类的主观认识
与客观实际之间存在的差异。事物发生的随机性，
人类知识的不完全、不可靠、不精确和不一致，自
然语言中存在的模糊性和歧义性均反映了这种差异，
均会带来不确定性。
有代表性的不确定性理论和推理方法有：概率论，
Bayes理论，证据理论(Dempster和Shafer)，模糊集
理论等。
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
八、机器学习
知识、知识表示及运用知识的推理算法是人工智能
的核心，而机器学习则是关键问题。
1、学习
学习是获取知识、积累经验、改进性能、发现规律、
适应环境的过程。其基本机制是设法将在一种情形
下成功的表现行为转移到另一类似的新情形中去。
2、学习种类
1）无知识的学习：神经元模拟和基于决策论方法
的自适应和自组织系统。
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
八、机器学习
2、学习种类
2）归纳学习：AQ算法、ID3算法等。
3）分析学习（实例学习）：基于解释的学习、知
识块（Chunking）学习。
4）类比学习
5）发现学习：根据实验数据或模型重新发现定律
的方法。
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
八、机器学习
2、学习种类
6）遗传学习：自然选择、变异。
7）连接学习：神经网络学习。
8）数据库知识发现：主要发现分类规则、特征规
划、关联规则、差异规则、演化规则、异常规则等。
其方法有统计方法、机器学习、神经网络、数据仓
库等。
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
九、分布式人工智能（Distributed AI）
第一届DAI会议是在1980年。
1、基本概念
DAI是研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如
何协调其智能行为（知识、技能和规划），求解单
目标和多目标问题，为设计和建立大型复杂的智能
系统或计算机支持协同工作(CSCW)提供有效途径。
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
九、分布式人工智能（Distributed AI）
第一届DAI会议是在1980年。
2、主要内容
1）分布式问题求解(DPS)
2）多Agent系统(MAS)
Agent是自主的，可能是预先存在的，并且是异构
的，是一开放的系统。
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
十、人工思维模型
真实世界
柔性信息处理
集体智能
开放式自主系统
第一章 引言
第四节 人工智能的主要研究内容
十一、知识系统
知识工程已成为人工智能应用最显著的特点。
知识系统主要研究内容：
1、专家系统
知识库+推理机
2、知识库系统
将知识以一定的结构存入，进行知识管理，实现知
识共享
3、智能决策系统
4、知识科学
第一章 引言
讨论题：
1、你相信人是机器吗？请说出理由。
2、如果你是图灵测试的测试者，你会如何设计题
目？