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人工智能第一章


第一章 绪论

本章内容简介
人工智能概念 ? 人工智能的发展及应用 ? 专家系统的概念 ? 专家系统的发展
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1.1 人工智能的发展概况
智能一词源于拉丁文的“Legere”,意思 是收集、汇集,智能通常用来表示从中选 择、理解和感知。 ? 智能:个体有目的的行为、合理的思维, 以及有效的适应环境的综合性能力。 ? 智力:认识、理解客观事物并运用知识、 经验等解决问题的能力。 ? 智慧:辨析、判断、发明创造的能力。
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1.1 人工智能的发展概况
自然智能:人类和一些动物具有的智力 和行为能力。 ? 人工智能:非自然的智能,机器具有的 智能能力等。
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图灵试验
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问: 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答:不要问我这道题,我从来不会写诗。 问:34957加70764等于多少? 答:(停30秒后)105721 问:你会下国际象棋吗? 答:是的。 问:我在我的K1处有棋子K;你仅在K6处有棋子K, 在R1处有棋子R。现在轮到你走,你应该下那步棋? 答:(停15秒钟后)棋子R走到R8处,将军!
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图灵试验
问:你会下国际象棋吗? ? 答:是的。 ? 问:你会下国际象棋吗? ? 答:是的。 ? 问:你会下国际象棋吗? ? 答:是的。 ? 问:请再次回答,你会下国际象棋吗? ? 答:是的。
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图灵试验
问:你会下国际象棋吗? ? 答:是的。 ? 问:你会下国际象棋吗? ? 答:是的,我不是已经说过了吗? ? 问:请再次回答,你会下国际象棋吗? ? 答:你烦不烦,干嘛老提同样的问题。
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1.1.1 人工智能的概念
(Artificial Intelligence)
Nilsson教授: ? “人工智能是关于知识的科学---怎样表 示知识以及怎样获得知识并使用知识的 科学。”
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Winston教授: ? “人工智能就是研究如何使计算机去做过 去只有人才能做的智能的工作。”
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其他的概念
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由计算机来表示和执行人类的智能活动 (判断、识别、理解、学习、规划等)
机器执行某些与人的智能能力有关的复 杂行为的能力。 研究、设计智能计算机系统的一门边缘 学科,这些系统应能呈现出与人力的智 能行为有关的特征。
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人工智能的概念 (Artificial Intelligence)
广义上说,一般认为用计算机模拟人的 智能行为就属于人工智能的范畴。 ? 狭义上说,人工智能研究的一些核心内 容,包括搜索技术、推理技术、知识表 示、机器学习与人工智能语言等方面。
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1.1.2 人工智能的研究途径
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1.模拟人的思维:符号智能
2.模拟人的大脑:连接计算

心理学方法
生理学方法

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3.模拟人类社会:智能Agent
4.模拟生物演化:演化计算

社会学方法
生物学方法

5.模拟群居昆虫:群体智能
6.模拟生物免疫:人工免疫系统 7.模拟生命现象:人工生命
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1.心理学途径
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符号机制(Symbolicism)

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认识的基本元素是符号,人的认识过程 就是一种符号处理过程。人工智能的核 心就是“表示”问题。然而,对有些思 维活动,如图象识别就较困难。

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2.生理学途径
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连接机制(Connectionism),即人工神经 网络方法 认识的基本元素就是神经元本身,认识 过程就是大量神经元的整体活动,本质 上是并行分布的模式。

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人类思维有三种形态: ? 形象思维、抽象思维、灵感思维
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符号机制: ? 抽象思维、思维的宏结构、高层次
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连接机制: ? 形象思维、思维的微结构、低层次
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两种机制的不同
符号机制
表示层次 认识层次 处理层次 符号 离散 串行

连接机制
连接 连续 并行

体系层次
基础层次

集中
逻辑

分布
模拟
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3. 演化计算途径
遗传算法 ? Genetic Algorithms, GA ? 演化策略 ? Evolution Strategies, ES ? 演化规划 ? Evolutionary Programming, EP
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4.社会学途径
智能Agent理论:模拟人在社会中的行为。 ? Agent指一种基于硬件或软件的计算机系统, 具有自主性、社会性、反应性、能动性。
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1.1.3 人工智能学科的发展历史
算盘的诞生 ? Aristotle 提出形式逻辑 ? Bacon 提出归纳法 ? Leibnitz 研制出四则计算器 ? Boole 创立布尔代数 ? Turing 提出了理想计算机模型,创立了自 动机理论
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人工智能学科的发展历史
1956年--人工智能这一学科诞生。 ? McCarthy, Minsky, Lochester, Shannon, Simon, Newell, Samuel等在美国举行为期 两个月的学术会议,讨论在数学、物理学、 心理学和电子工程学等方面模拟人类智能行 为。其间,McCarthy提出将所讨论的领域 作为计算机科学中的一个新的研究分支,并 称为人工智能,标志着Artificial Intelligence 这一学科的正式诞生。
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人工智能学科的发展历史
人工智能的研究和形成(1956-1970) ? 1956 年,由 Newell 和 Shannon 研制的逻辑 理论机 LT(The Logic Theory Machine) 的 数学定理证明程序,是第一个处理符号而 不是数字的程序,是机器证明数学定理的 最早尝试。
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1956 年 , 由 Samuel 研 制 的 西 洋 跳 棋 程 序 Checkers 。该程序具有改善、自适应、可 以积累经验和学习的功能。
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人工智能学科的发展历史
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1960年,Newell和Simon编制成“通用问题 求解程序GPS(general problem solving)” 用于解决不定积分、三角函数、代数方程 等十几种性质不同的问题,并首次提出启 发式搜索概念。

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1960 年 , McCarthy 发 明 的 “ 表 处 理 语 言 LISP”,不仅能处理数值,还能处理符号, 可用于微积分、数学定理证明等许多领域, 成为重要里程碑。
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人工智能学科的发展历史
60年代初,Simon等人乐观地预言: ? 十年内数字计算机将是世界象棋冠军; ? 十年内计算机将证明一个未发现的重要的 数学定理; ? 十年内数字计算机将谱写具有相当美学价 值的而为批评家所认可的乐曲; ? 十年内大多数心理学理论将采用计算机程 序的形式。
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人工智能学科的发展历史
人工智能走向了低潮,主要表现在: ? A 、 1965 年发明了消解法,曾被认为是重 大突破,可很快就发现消解法能力有限。 ? B 、 Samuel 的下棋程序,赢了州冠军,没 能赢全国冠军。 ? C、机器翻译译出了荒谬的结论。
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精神是乐观的,而肌肉是软弱的。 伏特加酒是好的,而肉是腐烂的。 22

机器翻译的困难
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英译汉 Sorry, I am late.

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对不起,我来晚了。 对不起,我是迟到的。 对不起,我是雷特。
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机器翻译的困难
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Time flies like an arrow. 光阴似箭 时间像箭一样飞驰 时间以箭运动的方式飞着 用测箭速的方式测蝇速 时间苍蝇喜欢箭
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人工智能学科的发展历史
发展和实用阶段(1971-1980) ? 60年代末到 70年代,专家系统的出现,使 人工智能的研究出现了新高潮。 ? 1965 年, Feigenbaum 等合作研制的专家系 统 DENDRAL ,这是一个化学质谱分析系统, 达到了化学博士的水平。 ? 1974 年, Shortlife 等人研制了诊断和治 疗感染性疾病的MYCIN系统。
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人工智能学科的发展历史
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1968 年 Quillian 提出了语义网络方法,试图解 决记忆的心理学模型,Simon等又在网络表达自 然语言理解方面取得了较大成功。 ? 1972年,Robinson提出归结原理。 ? 1974年,Minsky提出框架知识表示方法。 ? 1977年,Feigennbaum提出知识工程的概念。 ? 1981 年 , Duda 等 人 研制 的 矿藏 勘探专家系统 PROSPECTOR ,该系统用语义网络表示地质知识。 ? 1981年,日本公布第五代计算机计划。
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人工智能学科的发展历史
人工智能得到飞速发展(1980- ) ? 知识工程与专家系统 ? 神经网络和遗传算法 ? 神经网络解决了TSP问题
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知识工程
Feigenbaum教授: ? “知识工程是人工智能的一种技艺,它运 用人工智能的原理和方法,对那些需要 专家知识才能解决的应用难题提供求解 的手段。恰当运用专家知识的获取、表 达和推理过程的构成与解释,是设计基 于知识的系统的重要技术问题。”
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人工智能的核心内容
搜索技术 ? 推理技术 ? 知识表示 ? 人工智能语言
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1.2 人工智能的应用 1.2.1 人工智能的应用领域
1.专家系统 模拟人类专家的问题求解 过程,解决那些只有专家才能解决的复 杂问题。 ? 2.知识库系统 对人类的知识进行存储、 加工、管理,并根据需要对知识进行处 理和应用。
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3.决策支持系统 利用模型和知识,通 过模拟和推理等手段,进行辅助决策。

4.自然语言理解 理解人类的自然语言, 以实现人机之间的直接通话。 ? 语言翻译 ? 语音识别 ? 语言的生成和理解
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5.智能机器人 具有感觉、识别和决策 功能的机器人。 ? 机器人是一种可再编程序的多功能的 操作装置。
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工业机器人(机器手) ? 有感知的机器人(装配机器人) ? 有智能的机器人(感知、动作、思考)
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6.模式识别 模拟人类的听觉、视觉等 感觉功能,对声音、图象、景物、文字 等进行识别。 ? 常用方法: ? 决策理论法 ? 句法方法 ? 专家系统法 ? 脑模型法
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7.自动程序设计 ? 给出算法的描述,对高级描述进行处理, 由计算机完成程序的验证和综合,实现 程序设计的自动化。
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8. 定理证明 ? 定理证明的研究在人工智能方法的发展 中曾起过重要的作用,例如使用谓词逻 辑语言,其演绎过程的形式体系研究, 帮助人们更清楚地理解推理过程的各个 组成部分。
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9.问题求解 ? 研究搜索、归纳问题。
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人工智能新的应用领域
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2003年11月5日, 德国法兰克福 机场,世界上 第一个具有室 外安检功能的 移动机器人 OFRO正在工作, 造价为5万欧元。
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人工智能新的应用领域
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2004年9月4日,中国 科学院沈阳自动化研 究所研制的反恐机器 人正在调试,这个名 为“灵蜥—B型”的 机器人可装备爆炸物 销毁器、连发霰弹枪、 催泪弹等武器。

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人工智能新的应用领域
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2005年2月13日, 日本东京一所博物 馆内,小朋友们在 和SONY公司的机 器人“QRIO”聊天。 参观者能与QRIO 交流,并学习有关 机器人的知识。
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人工智能新的应用领域

机器人下象棋 2011年5月20日, 在2011国际现 代工厂、过程 自动化技术与 装备展览会上, 机器人在棋盘 上演示精准定 位。
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1.2.2 专家系统
概念 ? Feigenbaum认为:"专家系统是一种智能 的计算机程序,它运用知识和推理步骤 来解决只有专家才能解决的复杂问题。"
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1. 专家系统的产生

1960年代初,AI研究者侧重于通用问题的 求解,得到GPS。但很快发现,这是行不通 的。因此就转向了较狭窄的专门领域。 ? 1965年Feigenbaum研制了第一个专家系统 DENDRAL,开创了这一领域的研究。标志 着人类的智能系统达到了新的高度。
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2.专家系统的特点

(1) 专家系统所要解决的是复杂而专门 的问题。 ? (2) 专家系统突出了知识的价值。 ? (3) 专家系统采用的是人工智能的原理 和技术。
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3.专家系统的分类

从完成的任务分类: ? 诊断、预测、解释、调试、修理、规 划、设计、监督、控制等
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从完成的功能分类: ? 分析型和综合型
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4.几个有名的专家系统 DENDRAL系统:用于根据有机化合物的 分子式和质谱图判断分子结构。 MYCIN系统:用于抗生素药物治疗和血 液感染诊断系统,在不知道原始病原体 的情况下,判断如何用抗菌素来处理血 液细菌感染病患者。
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PROSPECTOR系统:地质勘探专家系统, 用于指导钻孔勘探。 AM系统:机器学习系统,用于模拟人类 的归纳推理、抽象概念。 XCON系统:设计计算机总体配置的系统, 它根据用户的需要,配置DEC VAX计算机 系统。
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CASNET系统:青光眼诊断医疗专家系统。

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RI系统:计算机结构设计专家系统。 MACSYMA系统:符号积分与定理证明专 家系统。
ELAS系统:钻井数据分析专家系统。

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铁路隧道围岩分类专家系统:根据隧道地 质情况确定围岩类别的系统。 隧道支护设计专家系统:根据地质因素和 工程条件确定隧道支护参数的系统。 国防交通铁路工程保障指挥决策专家系 统:用于桥梁、隧道、枢纽和线路的抢修 决策。
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5.专家系统的建造 知识库:用于存放专家知识

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推理机:根据知识库中的知识进行推 理,做出决策。

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建造推理机的工具:

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人工智能程序设计语言:LISP和PROLOG 骨架系统: EMYCIN、EXPERT等
通用的知识表示语言:ROSIE、OPS-5等

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对于选择软件工具问题,建议采取如下 方法: (1) 寻找适用的骨架系统 (2) 选用通用的知识表示语言 (3) 选用通用的程序设计语言如C语言

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本章小结
重点难点 ? 理解人工智能的概念 ? 了解人工智能的重要事件 ? 理解专家系统的概念
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参考教材
《人工智能原理》 N.J Nilsson 科学出版 社 ? 《人工智能》 Winston 科学出版社 ? 《人工智能导论》 林尧瑞 马少平 清华大学出版社
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