人工智能导论.ppt

人 工 智 能 导 论,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。,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。,教材及有关参考文献,教材: 人工智能及其应用第三版，本科生用书；蔡自兴等编著，清华大学出版,2003，北航教材发行科购买。 主要参考文献： 人工智能导论，王勋等编著，科学出版社，2005； 人工智能,Rob Callan著,黄厚宽等译,电子工业出版社,2004 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。,教材涉及的主要内容,前续课程: 自我复习：数理逻辑、集合论、图论等,重点内容： 1 - 3章, 6-7章，11章。,第 一 章： 绪 论,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,本章重点掌握内容,第一章 人工智能概论,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,研究人工智能的必要性,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。,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；,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。,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、,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。,第一章 人工智能概论,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,研究人工智能的必要性,Bellman ( 1978 ) 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。 Kurzwell ( 1990 ) 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。 P.H.Winston ( 1992 ): 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。,何为人工智能,Rich & Knight ( 1991 ): 人工智能研究如何通过使计算机做事而让人过得更好。 Schalkoff ( 1990 ): 人工智能是一门通过计算过程使机器力图理解和模仿智能行为的学科。 Luger & Stubblefield ( 1993 ): 人工智能是计算机科学中与智能行为自动化有关的一个分支。,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。,何为人工智能,何为人工智能,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,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：,何为人工智能,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。,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。,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。,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，制造具有人类智能的系统和机器，使得系统或机器具有看、听、说、写等感知和交互功能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，具有分析问题、解决问题和发明创造的能力以及有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规律，从而可用以扩展和延伸人的智能。,近期研究目标： 先部分地或在某种程度地实现机器智能，使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类进行信息智能化处理的工具。,人工智能研究目标,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；,何为人工智能,人工智能的研究特征：,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。,人工智能与人类智能（关系及研究目标） 人工智能研究历史 人工智能研究进展、难点及发展趋势,第一章 人工智能概论,研究人工智能的必要性,人工智能的主要研究内容及研究途径,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。,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。,认知结构及语言研究： 认知模型(Soar) 人工神经网络; LISP 函数程序语言、PROLOG逻辑程序语言。,人工智能的主要研究内容,人工智能的主要应用领域,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 - 计算机代替领域专家完成部分或全部专家的工作 机器学习 - 死记硬背、概念归纳、数据挖掘等 博 弈 “ 深蓝 ” 计算机进行国际象棋对弈 人工神经网络 - 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 模式识别 - 对物体、图像、语音、字符的信息模式进行机器识别 。,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。,人工智能的主要研究途径,行为主义途径（ Actionism ) 感知-动作型控制 思想：不需要知识和推理，可以通过感知-行动模式与外部世界交互，不断接受反馈，以可增长方式，从系统的功能、结构和行为上表现智能。 代表学派：进化主义学派、控制论学派。,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,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。,第一阶段（50s 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。 物理符号系统假设及其推论 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。,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 & H.A.Simon，王浩, Robinson） 模式识别与机器视觉（O.Selfridge MIT, Roberts ) 国际跳棋程序（A.L.Samuel- 62年 IBM） 自然语言理解 (IBM 公司,MIT) 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。 。,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。,第一阶段（50s 70初） 智能模拟普适理论研究时代,推销员年 n 城市路线问题,算法的时间计算复杂性 为指数时间 属于穷举搜索,第二阶段（70s 80s） 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。,第二阶段（70s 80s） 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。 ,第二阶段（70s 80s） 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；,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,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。,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,人工智能研究进展、难点及发展趋势,难点问题： 宏观与微观的隔离 认知、心理 vs 符号、神经元; 全局与局部的割裂 人脑整体智能 vs 抽象思维(符号)、形象思维（连接）、行为特性研究 需要建立新的人工智能框架和理论体系和测试标准； “ Turing Test ” 检验AI成果。,人工智能研究进展、难点及发展趋势,人工智能研究应走综合集成之路： 技术集成：智能技术、信息技术、相关学科技术； 方法集成：分布式专家系统、基于神经网络与知识发现的机器学习等。 集成系统的特点： 系统综合巨型； 体系结构社会性； 人与机器亲密结合。,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。,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。,具体安排： 交稿日期：五一节后第一周。 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：新主楼F座114 - 赵宝丽老师 电话: 7623, 7613,大作业：写报告,