人工智能[1]1

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1、1.1人工智能的诞生及发展•诞生：1956年美国达特莫斯大学（Dartmouth）召开了一次影响深远的历史性会议，这次会议首次提出了“人工智能”（AI）这一术语，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生。•阿伦.图灵(A.Turing1912~1954)《计算机与智能》的文章，提出计算机能否思考，图灵测试•香农(C.Shannon)计算机能够下棋的文章•麦卡锡(M.MaCarthy)提出“人工智能”这一术语。图灵测试：•发展史–50年代—游戏、博弈–60年代—搜索方法、一般问题求解àLISPà机器定理证明à知识表示的语义网络模型–70年代—PROLOGà专家系统à知识工程

2、–80年代—推理技术、知识获取、自然语言理解、机器视觉à不确定推理、非单调推理、定性推理方法–90年代以来—各种理论的实际应用，机器学习和人工神经网络。•算术运算阶段à数学运算阶段à逻辑推理阶段à专家系统阶段à模式识别阶段à情感计算阶段à情感理解阶段1.2人工智能的定义•人工智能是指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器的智能化，人工情感指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的情感，使机器具有识别、理解和表达情感的能力。•是一门知识工程学，以知识为对象，主要研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用(运用知识进行推理)•人类智能：人类所具有的智力和行为

3、能力，这种能力是以知识为主的。智力和行为的目的是获取知识，并运用知识去求解问题。•人类智能的特点主要体现：•感知能力•记忆与思维能力•归纳与演绎能力•学习能力•行为能力。1.3人工智能研究的方法及途径1.3.1人工智能研究的各种学派及其理论•符号主义(逻辑主义，计算机学派)–主张运用计算机科学的方法进行人工智能的研究，通过研究逻辑演绎在计算机上的实现方法、实现人类智能在计算机上的模拟。–认为人类智能的基本单元是符号，认知过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算。–原理：物理符号系统假设和有限合理性原则•联结主义(仿生学派)–主张用仿生学的方法进行研究，通过研究

4、人脑的工作模型，搞清楚人类智能的本质。–认为人类智能的基本单元是神经元，认知过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行颁进行的。–原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。•行为主义(进化主义)–主张应用进货论的思想进行人工智能的研究，通过对外界事物的动态感知与交互，使计算机智能模拟系统逐步进货，提高智能水平。–认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行动，取决于外界复杂环境的适应，它不需要知识、不需要表示、不需要推理。智能行为只能在与现实世界的环境交互作用中表现出来，人工智能也会像人类智能一样通过逐步进货而实现。–原理：通过控制论和机器学习算法实现

5、智能系统的逐步进化。1.3.2实现人工智能的技术路线1.专用路线2.通用路线3.硬件路线4.软件路线1.4人工智能的研究及应用领域①问题求解②机器学习③专家系统④模式识别⑤自动定理证明⑥自动程序设计⑦自然语言理解⑧机器人学⑨人工神经网络⑩智能检索•问题求解：–研究涉及问题表示空间的研究、搜索策略的研究和归约策略的研究。代表：下棋程序。•机器学习：–学习：就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进，使得系统在下一次执行同样任务或相类似的任务时，会比现在做得更好或效率更高。即：如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能，这就是学习。–机器学习则是研究怎样使用计算机

6、模拟或实现人类学习活动的一门科学。同认知科学、逻辑学、心理学、教育学、哲学有密切联系。–目标：人类学习过程的认识模型、通用学习算法、构造面向任务的专用学习系统的方法。•专家系统(ExpertSystem)–是一个智能的计算机程序，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。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序都可以称做专家系统。•模式识别(PatternRecognition)–模式：原意是提供模仿用的完美无缺的标本。–模式识别就是识别给定的事物和哪一个标本相同或相类似•图形和图像识别•语音识别•自动定理证明(AutomaticTheoremPr

7、oving)–自然演绎法：依据推理规则，从前提和公理中可以推理出许多定理，如果待证的定理恰在其中则定理得证。–判定法：对一类问题找出统一的计算机上可实现的算法。吴文俊1977年提出的证明初等几何定理的算法。–定理证明器：研究一切可判定问题的证明方法。1965J.A.Robinson消解原理ResolutionPrinciple–人机交互进行定理证明:通过人机交互来证明定理。1976K.Appel证明了四色定理。•自动程序设计–程序综合：用于实现自动编程–程序正确性验证•自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)–主