[高等教育]人工智能.ppt

黄帝的“指南车”：又称司南车，是中国古代用来指示方向的一种机械装置。与指南针利用地磁效应不同，它是利用齿轮传动系统，根据车轮的转动，由车上木人指示方向。不论车子转向何方，木人的手始终指向南方，“车虽回运而手常指南”。 木牛流马，为三国时期蜀汉丞相诸葛亮发明的运输工具，分为木牛与流马。史载建兴九年至十二年（231年－234年）诸葛亮在北伐时所使用，其载重量为“一岁粮”，大约四百斤以上，每日行程为“特行者数十里，群行二十里”，为蜀国十万大军提供粮食。不过，确实的方式、样貌现在亦不明，对其亦有不同的解释。 现代人工智能的兴起 现代人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达特莫斯会议），在这次会议上，第一次提出了“人工智能Artificial Intelligence”这个词。 麦卡锡被称为人工智能之父 至今没有统一的定义 从“计算”到“算计” 图灵测试 如何知道一个系统是否具有智能呢？ 1950年，计算机科学家图灵提出了著名的“图灵测试”。 希尔勒的中文屋间 罗杰?施安克的故事理解程序（举例） 机器是否真的理解了呢？ 希尔勒的中文屋间 问题：通过了图灵测试就具有了智能吗？ 思考题：如何理解希尔勒的中文屋间？ 故事理解程序举例 “一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来时发现被烘脆了，此人暴怒地离开餐馆，没有付帐或留下小费。” “一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆付帐之前，给了女服务员很多小费。” 作为对“理解”故事的检验，可以向计算机询问，在每一种情况下，此人是否吃了汉堡包。 希尔勒的中文屋间 中文房间其实验可表示为：一个人手中拿着一本象形文字对照手册，身处图灵实验中所提及的房子中。而另一人则在房间外向此房间发送象形文字问题。房间内的人只需按照对照手册，返回手册上的象形文字答案，房间外的人就会以为房间内的人是个会思维的象形文字专家。然而实际上房子内的人可能对象形文字一窍不通，更谈不上什么智能思维。 AI的本质问题 研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 AI的历史回顾 第一阶段（40年代中～50年代末） 神经元网络时代 双层网络 M-P模型 、感知器模型等 问题：XOR问题不能解决 AI的历史回顾（续1） XOR问题（异或问题） AI的历史回顾（续2） Minsky的著作：《Perceptions》（感知器） 从理论上证明了二层神经元网络不可能解决XOR问题 如果要求解XOR问题，神经元网络必须是3层或3层以上的结构 对于3层或3层以上的神经元网络，难于找到一个通用的学习算法 AI的历史回顾（续3） 第二阶段（50年代中～60年代中） 通用方法时代 物理符号系统 主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等 对问题的难度估计不足，陷入困境 AI的历史回顾（续4） 一个笑话（英俄翻译）： The spirit is willing but the flesh is week. （心有余而力不足） The vodka is strong but meat is rotten. （伏特加酒虽然很浓，但肉是腐烂的） AI的历史回顾（续5） 出现这样的错误的原因： Spirit： 1）精神 2）烈性酒 AI的历史回顾（续6） 知识就是力量——培根 知识蕴涵着力量——费根鲍姆 AI的历史回顾（续7） 第三阶段（60年代中～80年代初） 知识工程时代 专家系统 知识工程 知识工程席卷全球 各国发展计划： 美国星球大战计划 英国ALVEY计划 法国UNIKA 计划 日本五代机计划 中国“863”计划 AI的历史回顾（续8） 遇到的困难： 知识获取的瓶颈问题 AI的历史回顾（续9） 第四阶段（80年代中～90年代初） 新的神经元网络时代 BP网（算法），解决了多层网的学习问题 Hopfield网，成功求解了旅行商问题 存在问题： 理论依据 解决大规模问题的能力 新的动向——构造化方法 AI的历史回顾（续10） 第五阶段（90年代初～现在） 海量数据处理与网络时代 网络给AI带来无限的机会 知识发现与数据挖掘 AI走向实用化 AI的研究内容 搜索技术 知识表示 规划方法 机器学习 认知科学 AI的研究内容（续1） 自然语言理解与机器翻译 专家系统与知识工程 定理证明 博弈 机器人 数据挖掘与知识发现 AI的研究内容（续2） 多Agent系统