人工智能与知识工程
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人工智能课件(PPT 85页)
第一章 概述
• 1.1 什么是人工智能？ 人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动， 如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划 和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。 如果机器能够完成这些任务的一部分， 那么就可以认为机器已经具有某种程度 的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果；从理论基 础上讲，它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果；从物质和技术基础上讲，它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人 的思维过程的话，那么联结主义则 试图从微观上解决人类的认知功能， 以探索认知过程的微观结构。联结 主义从人脑模式出发，建议在网络 层次上模拟人的认知过程。所以， 联结主义本质上是用人脑的并行分 布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学 派 （ Psychlogism） 或 计 算 机 学 派 （Computerism）。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代 表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们 使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解 决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson
知识工程概述
知识的表示 要将知识告诉计算机或在其间进行传递，必须将知识以某种形式逻辑地表示出来，
并最终编码到计算机中去，这就是所谓的知识的表示问题。不同的知识需要用不同的形式和 方法来表示。它既应能表示事物间结构关系的静态知识，又应能表示如何对事物进行各种处 理的动态知识；它既要能表示各种各样的客观存在着事实，又要能表示各种客观规律和处理 规则；它既要能表示各种精确的、确定的和完全的知识，还应能表示更加复杂的、模糊的、 不确定的和不完全的知识。因此一个问题能否有合适的知识表示方法往往成为知识处理（解 题）成败的关键。而且知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取 和学习机制的研究也有直接的影响。知识表示的方法很多，例如，谓词逻辑表示，关系表示 （或称特性表表示），框架表示，产生式表示，规则表示，语义网表示，与或图表示，过程 表示，Petri 网表示，H 网表示，面向对象表示，以及包含以上多种方法的混合或集成表示等。 这些表示方法各适用于表示各种不同的知识，从而被用于各种应用领域。对于“知识面”很窄 的专家系统一类的应用，往往可以根据领域知识的特点，从中选择一种或若干种表示方法就 可以解决问题。但是为了开发具有较宽领域知识的系统，例如多专家系统的聚合系统（或称 协同式专家系统）和分布式多功能知识处理系统等，仅用互不相干的知识表示方法便难以适 应要求。
知识 以各种方式把一个或多个信息关联在一起的信息结构。如果把“不与任何其他信息
关联”也认为是一种特殊的关联方式（不关联），则单个的信息也可以认为是知识的特例，我 们称之为“原子事实”。例如“天很阴且闪电频繁”，“天要下雨”等都是一些孤立的信息或“原子 事实”。然而，如果把这两个信息用“如果，则”这种因果关系联系起来就成了一条知识：如
方式与方法的研究。研究如何从一个浩翰的对象（包括知识本身）空间中搜索（或探索）满 足给定条件或要求的特定对象。知识的管理及维护包括对知识库的各种操作（如检索、增加、 修改或删除），以保证知识库中知识的一致性和完整性约束等的方法和技术。匹配和识别指 在数据库或其他对象集合中，找出一个或多个与给定“模板”匹配的数据或对象的各种原理和 方法，以及在仅有不完全的信息或知识的环境下，识别各种对象的原理与方法。
并最终编码到计算机中去，这就是所谓的知识的表示问题。不同的知识需要用不同的形式和 方法来表示。它既应能表示事物间结构关系的静态知识，又应能表示如何对事物进行各种处 理的动态知识；它既要能表示各种各样的客观存在着事实，又要能表示各种客观规律和处理 规则；它既要能表示各种精确的、确定的和完全的知识，还应能表示更加复杂的、模糊的、 不确定的和不完全的知识。因此一个问题能否有合适的知识表示方法往往成为知识处理（解 题）成败的关键。而且知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取 和学习机制的研究也有直接的影响。知识表示的方法很多，例如，谓词逻辑表示，关系表示 （或称特性表表示），框架表示，产生式表示，规则表示，语义网表示，与或图表示，过程 表示，Petri 网表示，H 网表示，面向对象表示，以及包含以上多种方法的混合或集成表示等。 这些表示方法各适用于表示各种不同的知识，从而被用于各种应用领域。对于“知识面”很窄 的专家系统一类的应用，往往可以根据领域知识的特点，从中选择一种或若干种表示方法就 可以解决问题。但是为了开发具有较宽领域知识的系统，例如多专家系统的聚合系统（或称 协同式专家系统）和分布式多功能知识处理系统等，仅用互不相干的知识表示方法便难以适 应要求。
知识 以各种方式把一个或多个信息关联在一起的信息结构。如果把“不与任何其他信息
关联”也认为是一种特殊的关联方式（不关联），则单个的信息也可以认为是知识的特例，我 们称之为“原子事实”。例如“天很阴且闪电频繁”，“天要下雨”等都是一些孤立的信息或“原子 事实”。然而，如果把这两个信息用“如果，则”这种因果关系联系起来就成了一条知识：如
方式与方法的研究。研究如何从一个浩翰的对象（包括知识本身）空间中搜索（或探索）满 足给定条件或要求的特定对象。知识的管理及维护包括对知识库的各种操作（如检索、增加、 修改或删除），以保证知识库中知识的一致性和完整性约束等的方法和技术。匹配和识别指 在数据库或其他对象集合中，找出一个或多个与给定“模板”匹配的数据或对象的各种原理和 方法，以及在仅有不完全的信息或知识的环境下，识别各种对象的原理与方法。
知识工程发展历程
知识工程发展历程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：知识工程是一门涉及多领域知识的交叉学科，其诞生和发展伴随着信息技术的快速发展而逐渐壮大。
知识工程的发展历程可以追溯至上世纪60年代，随着人工智能的兴起，知识表示和知识推理成为学术界关注的焦点。
在上个世纪六十年代和七十年代，基于规则的专家系统是人工智能领域的热门话题，被视为知识工程的先锋。
专家系统通过将领域专家的知识转化为规则、推理引擎和知识库的方式来解决专业问题。
Dendral系统是第一个成功应用于有机物质分析领域的专家系统，为后来的知识工程研究奠定了基础。
随着信息技术的不断进步，推动了知识工程的进一步发展。
上个世纪八十年代，语义网络和本体论等知识表示模型被引入知识工程领域，为知识的组织、分享和推理提供了更为灵活和高效的手段。
特别是Tim Berners-Lee在1989年发明了万维网技术，为知识工程的应用和发展创造了更广阔的空间。
进入二十一世纪，知识工程领域迎来了新的挑战和机遇。
随着大数据和人工智能技术的突破，知识图谱等新型知识表示方法相继出现，为知识工程的发展带来了全新的可能性。
知识图谱是将实体、关系和属性进行语义建模，用于描述现实世界中的知识和信息，被广泛应用于搜索引擎、智能问答系统等领域。
知识图谱与语义网、本体论等传统知识表示模型也在知识工程领域得到了融合和发展。
本体论提供了一种形式上的、适合机器处理的方式来描述领域的概念、关系和属性，为知识工程的语义建模和联结提供了理论基础。
语义网技术则强调语义信息的表示、分享和应用，为知识工程的知识组织和推理提供了技术支持。
在知识工程领域，知识图谱的应用被广泛认可为知识管理系统的未来发展方向。
知识图谱将不同领域知识进行了语义化建模、统一表达和有效推理，提高了知识的利用效率和智能化程度。
利用知识图谱技术，企业可以更好地管理自身的知识资产，为决策提供更为准确和及时的支持。
知识工程的发展历程可以总结为从规则到语义的演进。
AI(AI语言)
人工智能语言
规则的一般形式为： p:-p1,p2,p3,……,pn． 其中p1,p2,p3,……,pn均为命题，逗号“，”表示合取。 规则的语义是：如果“p1Λp2Λ……Λpn”为真，则p 就为真，即规则头部就为真。 在一条规则中，相同的变量代表了相同的客体，而 在规则的不同使用时，变量可以代表不同的客体。 但规则的同一次使用中，对一变量的解释必须完全 一致。
人工智能语言
3、目标 Prolog语言是一种可会话式语言； 执行一个Prolog程序实际上就是进行人机对话，在 将事实和规则存入数据库或知识库中后，就可以向 系统询问一些有关它们的问题，而问题就是系统求 解的目标 ； Prolog语言的询问的一般形式为： ?－p1,p2,……,pn． 其中“?－”是Prolog语言的询问的特殊符号， p1,p2,……,pn的意义与规则中的意义相同； 询问的语义是：“p1Λp2Λ……Λpn是为真吗?”
项：所有的程序和数据均由项构成，并且都是树型结构。
(3)Prolog语言能够自动实现模式匹配和回溯 (4)递归是Prolog语言的重要特点之一 一个大的数据结构常能由一小的程序来处理。 (5)语法简明 程序结构非常简单，由三个部分（事实、规则、 询问 ）组成。
人工智能语言
1、事实 事实用来说明有关客体及客体之间的相互关系 如：likes（john，mary）． 可表示John喜欢Mary。 谓词和确定的客体（常量）必须以小写字母开头， 而变量客体用大写字母开头，如 likes（john，X）．， 注意：最后用“．” 结束。 语句意义的解释由编程员所确定 如likes（john，mary），可解释成John喜欢 Mary，也可解释成Mary喜欢John
人工智能语言
四、人工智能语言的特点
人工智能导论所用教材人工智能和知识工程陈世福 陈兆乾南京大学51页PPT
（5）在专家系统方面，美国斯坦福统不仅为人们提供了一个实用的智能系统， 而且对知识的表示、存储、获取、推理及利用 等技术是一次非常有益的探索，对人工智能的 发展产生了深刻的影响，其意义远远超出了系 统本身的价值。（因为人工智能曾经有过一段 低迷时期，是专家系统使人工智能走向实用阶 段…）
1.2 人工智能的发展简史（续）
（3）在模式识别方面，1959年塞尔夫里奇推 出了一个模式识别程序，1965年罗伯特编制 出了一个可分辨积木构造的程序。
（4）在问题求解方面，1960年纽厄尔等人通 过心理学实验总结出了通用问题求解程序 GPS（General Problem Solving)，可以用来求 解11种不同类型的问题。例如：我国的人工 智能学家吴文俊先生研究的初等几何定理证 明问题，不仅可以解决初等几何中的所有定 理证明问题，还可以推广到欧式几何中去。
由于算法和启发式程序都各有利弊，所以人 工智能在求解智能问题时，不能单纯地使用 算法也不能单纯地使用启发式程序，而是使 用两个智能算子—算法和启发式程序（也叫 过程）共同工作。
目前我们对人工智能的研究仍然是从近期目 标出发（因为美国和日本研究了10年（82年 至92年），投入了大量的人力、物力，其中 日本耗资540个亿的日圆，但研制智能机的计 划宣告失败）,也就是说目前还是利用现在的 资源—计算机，研究如何使计算机更聪明、 更象人甚至在某些方面代替人。
1956年的夏季，由麻省理工学院的麦卡锡与明 斯基、IBM公司的洛切斯特、贝尔实验室的香农 共同发起，邀请了IBM公司的莫尔等10人在美国 的达特莫斯（Dartmouth)大学召开了一个历时 两个月的研讨会。会上由麦卡锡提议正式采用 了人工智能这一术语。
这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着 人工智能作为一门新兴的学科正式诞生了。在 这一历史时期的主要成果有：
人工智能的主要内容与及方法
人工智能的主要内容与及方法人工智能的主要内容与方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具备像人类一样智能的学科。
在过去的几十年里，人工智能取得了巨大的发展和突破，广泛应用于各个领域。
本文将从人工智能的主要内容和方法两个方面展开讨论。
一、人工智能的主要内容为了使计算机能够具备人类的思维和智能，人工智能的主要内容包括以下几个方面：1. 知识表示与推理知识表示是指将世界上的事物和事实转化为计算机可以处理的形式。
推理则是基于已有的知识和规则，通过逻辑推理和推断得出新的结论。
常用的知识表示和推理方法包括规则系统、语义网络、产生式系统等。
2. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解、处理和生成人类的自然语言。
这包括文本的分析、语言的理解与生成、问答系统等。
自然语言处理的核心技术包括分词、词性标注、句法分析、语义理解等。
3. 机器学习机器学习是指计算机通过学习数据和经验，自动改进算法和模型的能力。
常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
机器学习在图像识别、语音识别、预测分析等领域有着广泛应用。
4. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频。
这包括图像识别、目标检测、图像生成等技术。
计算机视觉可以应用于自动驾驶、安防监控、医学图像分析等领域。
5. 智能决策与规划智能决策与规划是指让计算机能够根据环境和目标自主地做出决策和规划。
这包括基于规则的决策系统、基于强化学习的决策系统等。
智能决策与规划在自动化控制、物流调度、游戏策略等领域有广泛应用。
二、人工智能的主要方法为了实现人工智能的主要内容，研究人员提出了多种方法和技术。
以下是一些常见的人工智能方法：1. 知识工程知识工程是通过专家系统等方法，将领域知识和规则转化为计算机可以处理的形式。
这些知识和规则可以帮助计算机进行推理和决策。
知识工程是早期人工智能的重要方法。
2. 神经网络神经网络是受到生物神经系统启发的一种计算模型。
人工智能
人工智能的最近成就
二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一 （空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二 十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖 端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发 展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰 硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无 论在理论和实践上都已自成一个系统。
智能搜索引擎
智能搜索引擎是结合了人工智能技术的新一代搜索引擎。他除了能提供传 统的快速检索、相关度排序等功能，还能提供用户角色登记、用户兴趣自 动识别、内容的语义理解、智能信息化过滤和推送等功能。 智能搜索引擎设计追求的目标是：根据用户的请求，从可以获得的网 络资源中检索出对用户最有价值的信息。 智能搜索引擎具有信息服务的智能化、人性化特征，允许网民采用自 然语言进行信息的检索，为他们提供更方便、更mAlpha、 Ask jeeves、Powerset、Google等。
AI主要成果 主要成果
人机对弈 模式识别 自动工程 知识工程
人机对弈
1996年2月10～17日， Garry Kasparov以4：2战胜“ 深蓝” （Deep Blue）。 1997年5月3～11日， Garry Kasparov以3.5：2.5输于 改进后的“深蓝” 。 2003年2月Garry Kasparov 3:3战平 “小深”(Deep Junior)。 2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-Fritz )。
人工智能——AI 人工智能
人工智能的定义
人工智能（ 人工智能（Artificial Intelligence，简称 ）是计算机学科的 ，简称Aቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ） 一个分支。 一个分支。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行
人工智能_ch1
• 特征
– 通过神经元间的并行协同作用实现信息处理。 – 通过神经元间的连接存储知识和信息，具有联想和鲁棒性。 – 通过对神经元间连接强度的动态调整，可较方便地实现对人 类学习、分类等能力的较好模拟。 – 适合于模拟人类的形象思维 – 求解问题时，可以比较快的获得满意的近似解。
– 系统集成方法
• 观点：
§2、人工智能的研究方法与目标
• 研究方法
– 以符号处理为核心的方法——符号主义
• 观点：
– 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的 内涵。因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑 思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。
• 特征：
– 立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程， 解决需要进行逻辑推理的复杂问题 – 知识可用显示的符号表示，在已知基本规则的情况下，无需 输入大量的细节知识 – 便于模块化，易于修改 – 能于传统的符号数据库进行很好的连接 – 可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择
• 扩展：比人更广泛，面更广（横向）
– 个体的智能机器与个体的人——机器可能更强 – 群体的智能机器与群体的人——人更强• 图灵Fra bibliotekTuring）测试
– 目的：机器是否有智能及智能水平 – 方法：分别让人与机器位于两个房间，它们可 以通话，但彼此看不到对方。如果通过对话， 作为人的一方分辨不出对方是机器还是人，那 么可以认为被测试的机器具有智能，且达到了 人类智能的水平。 – 测试实例
正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫
IBM的“深蓝”（续1）
• 96年2月第一次比赛结果： • “深蓝”：胜、负、平、平、负、负 • 97年5月第二次比赛结果： • “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜
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斯坦福大学终身的工程学KUMAGAI 教授
曾任《ARTIFICIAL INTELLIGENCE》、《MACHINE LEARNING》杂志的编辑、斯坦福 大学计算机科学系系主任、SRT人工 智能中心主任及美国人工智能协会 理事长
14
华北电力大学
什么是人工智能？
▪ M.Minsky
▪ AI是让机器做本需要人的智能才能做到 的事情的一门学科
人工智能与知识工程
2020/11/23
华北电力大学 计算机系 刘丽
1
教材及参考书籍
▪ 参考教材：
《人工智能》，马少平、朱小燕，清华大学出版社，2004年。
《人工智能与知识工程》，王永庆编著，西安交通大学出版社， 1998年。
《人工智能教程（第二版）》，王士同，电子工业出版社，2006。
▪ 主要参考文献：
▪ A.Feigenbaum
▪ AI是一个知识信息处理系统
2020/11/23
15
华北电力大学
马文•明斯基（Marniv Lee Minsky）
人工智能之父 框架理论的创立者 首位获得图灵奖的人工智能学者
2020/11/23
16
华北电力大学
马文•明斯基（Marniv Lee Minsky）
▪ 1927年出生于美国纽约 ▪ 1951年提出思维如何萌发并形成的基本理论 ▪ 1956年达特茅斯会议的发起人之一 ▪ 1958年在MIT创建世界上第一个AI实验室 ▪ 1969年获得图灵奖 ▪ 1975年首创框架理论
10
华北电力大学
约翰•麦卡锡（John McCarthy）
▪ 人工智能之父 ▪ LISP语言的发明人 ▪ 首次提出AI的概念
2020/11/23
11
华北电ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ大学
约翰•麦卡锡（John McCarthy）
▪ 1927年出生于美国波士顿 ▪ 1956年发起达特茅斯会议，并提出“人工智能”
的概念
▪ 1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智 能实验室
会前主席, 美国麻省理工学院（MIT）人工智能和计算机科学教 授，美国Ascent技术公司总裁和创始人之一）
▪ AI研究如何使计算机去做过去只有人才能做 的富有智能的工作
2020/11/23
13
华北电力大学
2020/11/23
J.Nilson
逻辑学派的奠基人之一，对AI的发 展做出了重大的贡献
P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths in graphs. IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernetics, SSC-4(2):100107, 1968” ---A*算法
手摇计算机(Leibniz Wheel)
整个机器由齿轮系统传动 重要部件是阶梯形轴 便于实现简单的四则运算
2020/11/23
8
华北电力大学
现代人工智能的兴起
▪ 现代人工智能（Artificial Intelligence，AI）
▪ 一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达 特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了 “Artificial Intelligence”这个词
2020/11/23
3
华北电力大学
大作业
▪ 题目
▪ 人工生命 ▪ 人工免疫系统 ▪ 人工神经网络 ▪ 进化计算（遗传算法、进化策略、进化规划 ） ▪ 多智能体系统 ▪ 分形
▪ 方式
▪ 每题8～9人，独立完成，形成书面学习笔记、研究 综述等
▪ 综合报告成果，口头报告（定义、原理、研究进展、 程序实例等），学术交流
2020/11/23
17
▪ 与会者：McCarthy、Minsky、Locheseter、 Shannon、Samuel、Newell、Simon等
▪ AI至今没有统一的定义
2020/11/23
9
华北电力大学
什么是人工智能？
▪ J.McCarthy
▪ AI使一部机器的反应方式就像是一个人 在行动时所依据的智能
2020/11/23
2020/11/23
6
华北电力大学
0.1 什么是人工智能
▪ 很早人类就有制造机器人的幻想
▪ 黄帝的“指南车” ▪ 诸葛亮的“木牛流马” ▪ 亚里士多德的形式逻辑 ▪ 莱布尼茨的关于数理逻辑的思想 ▪ “机器人”一词的来源
2020/11/23
7
华北电力大学
莱布尼茨
▪
第一个认识到二进制记数法重要 性的人，系统地提出了二进制数 的运算法则
《人工智能：复杂问题求解的结构和策略(原书第5版)》， (美)GEORGE F.LUGER编著，史忠植等译，机械工业出版社， 2006年。
2020/11/23
2
华北电力大学
考试方法
▪ 考试
▪ 开卷 ▪ 百分比：50%
▪ 大作业
▪ 课程总结 ▪ 百分比：40%
▪ 平时成绩
▪ 出勤 ▪ 百分比：10%
2020/11/23
4
华北电力大学
主要内容
▪ 绪论 ▪ 知识表示 ▪ 搜索技术
▪ 回溯策略、无信息图搜索、启发式图搜索，与或图 搜索
▪ 谓词逻辑与归结原理 ▪ 人工智能的程序设计语言 ▪ 不确定性推理方法 ▪ 机器学习 ▪ 人工智能新技术
2020/11/23
5
华北电力大学
第0章 绪论
▪ 0.1 什么是人工智能 ▪ 0.2 图灵测试 ▪ 0.3 中文屋子问题 ▪ 0.4 人工智能的研究目标 ▪ 0.5 人工智能发展简史 ▪ 0.6人工智能研究课题
《人工智能技术导论(第三版)》，廉师友，西安电子科技大学出版社， 2007年。
《人工智能》，史忠植，王文杰，清华大学出版社，2007年。
《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2007年。
《人工智能：智能系统指南(原书第2版)》，(澳)MICHAEL NEGNEVITSKY编著，顾力栩等译，机械工业出版社，2007年。
▪ 发明α－β剪枝算法 ▪ 1959年开发LISP语言
▪ 开创逻辑程序研究，用于程序验证和自动程序 设计
▪ 1971年获得图灵奖
2020/11/23
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华北电力大学
什么是人工智能？
▪ J.Nilsson
▪ AI是关于知识的科学，即怎样表示知识、获 取知识和使用知识的科学
▪ P.Winston（Patrick Henry Winston：美国人工智能协
曾任《ARTIFICIAL INTELLIGENCE》、《MACHINE LEARNING》杂志的编辑、斯坦福 大学计算机科学系系主任、SRT人工 智能中心主任及美国人工智能协会 理事长
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什么是人工智能？
▪ M.Minsky
▪ AI是让机器做本需要人的智能才能做到 的事情的一门学科
人工智能与知识工程
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1
教材及参考书籍
▪ 参考教材：
《人工智能》，马少平、朱小燕，清华大学出版社，2004年。
《人工智能与知识工程》，王永庆编著，西安交通大学出版社， 1998年。
《人工智能教程（第二版）》，王士同，电子工业出版社，2006。
▪ 主要参考文献：
▪ A.Feigenbaum
▪ AI是一个知识信息处理系统
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马文•明斯基（Marniv Lee Minsky）
人工智能之父 框架理论的创立者 首位获得图灵奖的人工智能学者
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马文•明斯基（Marniv Lee Minsky）
▪ 1927年出生于美国纽约 ▪ 1951年提出思维如何萌发并形成的基本理论 ▪ 1956年达特茅斯会议的发起人之一 ▪ 1958年在MIT创建世界上第一个AI实验室 ▪ 1969年获得图灵奖 ▪ 1975年首创框架理论
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约翰•麦卡锡（John McCarthy）
▪ 人工智能之父 ▪ LISP语言的发明人 ▪ 首次提出AI的概念
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华北电ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ大学
约翰•麦卡锡（John McCarthy）
▪ 1927年出生于美国波士顿 ▪ 1956年发起达特茅斯会议，并提出“人工智能”
的概念
▪ 1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智 能实验室
会前主席, 美国麻省理工学院（MIT）人工智能和计算机科学教 授，美国Ascent技术公司总裁和创始人之一）
▪ AI研究如何使计算机去做过去只有人才能做 的富有智能的工作
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J.Nilson
逻辑学派的奠基人之一，对AI的发 展做出了重大的贡献
P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths in graphs. IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernetics, SSC-4(2):100107, 1968” ---A*算法
手摇计算机(Leibniz Wheel)
整个机器由齿轮系统传动 重要部件是阶梯形轴 便于实现简单的四则运算
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现代人工智能的兴起
▪ 现代人工智能（Artificial Intelligence，AI）
▪ 一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达 特茅斯会议），在这次会议上，第一次提出了 “Artificial Intelligence”这个词
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大作业
▪ 题目
▪ 人工生命 ▪ 人工免疫系统 ▪ 人工神经网络 ▪ 进化计算（遗传算法、进化策略、进化规划 ） ▪ 多智能体系统 ▪ 分形
▪ 方式
▪ 每题8～9人，独立完成，形成书面学习笔记、研究 综述等
▪ 综合报告成果，口头报告（定义、原理、研究进展、 程序实例等），学术交流
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▪ 与会者：McCarthy、Minsky、Locheseter、 Shannon、Samuel、Newell、Simon等
▪ AI至今没有统一的定义
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什么是人工智能？
▪ J.McCarthy
▪ AI使一部机器的反应方式就像是一个人 在行动时所依据的智能
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0.1 什么是人工智能
▪ 很早人类就有制造机器人的幻想
▪ 黄帝的“指南车” ▪ 诸葛亮的“木牛流马” ▪ 亚里士多德的形式逻辑 ▪ 莱布尼茨的关于数理逻辑的思想 ▪ “机器人”一词的来源
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莱布尼茨
▪
第一个认识到二进制记数法重要 性的人，系统地提出了二进制数 的运算法则
《人工智能：复杂问题求解的结构和策略(原书第5版)》， (美)GEORGE F.LUGER编著，史忠植等译，机械工业出版社， 2006年。
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考试方法
▪ 考试
▪ 开卷 ▪ 百分比：50%
▪ 大作业
▪ 课程总结 ▪ 百分比：40%
▪ 平时成绩
▪ 出勤 ▪ 百分比：10%
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主要内容
▪ 绪论 ▪ 知识表示 ▪ 搜索技术
▪ 回溯策略、无信息图搜索、启发式图搜索，与或图 搜索
▪ 谓词逻辑与归结原理 ▪ 人工智能的程序设计语言 ▪ 不确定性推理方法 ▪ 机器学习 ▪ 人工智能新技术
2020/11/23
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华北电力大学
第0章 绪论
▪ 0.1 什么是人工智能 ▪ 0.2 图灵测试 ▪ 0.3 中文屋子问题 ▪ 0.4 人工智能的研究目标 ▪ 0.5 人工智能发展简史 ▪ 0.6人工智能研究课题
《人工智能技术导论(第三版)》，廉师友，西安电子科技大学出版社， 2007年。
《人工智能》，史忠植，王文杰，清华大学出版社，2007年。
《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2007年。
《人工智能：智能系统指南(原书第2版)》，(澳)MICHAEL NEGNEVITSKY编著，顾力栩等译，机械工业出版社，2007年。
▪ 发明α－β剪枝算法 ▪ 1959年开发LISP语言
▪ 开创逻辑程序研究，用于程序验证和自动程序 设计
▪ 1971年获得图灵奖
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华北电力大学
什么是人工智能？
▪ J.Nilsson
▪ AI是关于知识的科学，即怎样表示知识、获 取知识和使用知识的科学
▪ P.Winston（Patrick Henry Winston：美国人工智能协