第一章——人工智能(1)绪论
《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答:“智能"一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。
1。
3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他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度可以称为专家系统.1。
4答:自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列机器人-足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2。
1解答:(1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S-状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分.与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念.一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
(3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。
第一章 绪论

1.1.2 人工智能的起源与发展
孕 育 期 ( 1956年前) 形 成 期 ( 1956-1970年) 暗 淡 期 ( 1966-1974年) 知识应用期 ( 1970-1988年) 集成发展期 ( 1986年至今)
1.1.2 人工智能的起源与发展
孕 育 期 ( 1956年前)
亚里斯多德(公元前384—322):古希腊伟大的哲学家和思 想家,创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然是演绎推理的 最基本出发点。
AI的严格定义依赖于对智能的定义,即要定义人工智能,首先应该定义智能;但 智能本身也还无严格定义。
一般解释:人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或称机 器智能、计算机智能。
1.1.1 人工智能的定义
知识与智能 知识 人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识,包括事实、
能理论框架,使人工智能进入一个新的发展时期 。
1.1.2 人工智能的起源与发展
中国的AI研究
1981年中国人工智能学会在长沙艰难成立,其后长期得不到国内科技界的认同,只能 挂靠中国社会科学院哲学研究所,直到2004年,才得以“返祖归宗”,挂靠到中国科 学技术协会。
1985年前,人工智能在西方国家得到重视和发展,而在苏联却受到批判;我国人工智 能也与“特异功能”一起受到质疑,人工智能学科群专著不能公开出版。
(表处理语言)。 1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智能的发展。 1965年,鲁宾逊提出了归结(消解)原理。费根鲍姆开发第一个专家系统DENDRAL,
用于质谱仪分析有机化合物的分子结构
1.1.2 人工智能的起源与发展
暗 淡 期 ( 1966-1974年)
由于一些人工智能研究者被“胜利冲昏了头脑”,盲目乐观,对人工智能的未来发展 和成果做出了过高的预言,而这些语言的失败,给人工智能的声誉造成重大伤害。 当时的人工智能主要存在下列三个局限性:
人工智能导论-第一章绪论

法律问题
涉及知识产权保护、责任归属、监 管机制等。
社会问题
人工智能的发展对就业、教育、社 会公平等方面产生的影响,以及如 何确保人工智能的可持续发展。
02 认知科学与人工智能关系
认知科学基本概念及研究方法
认知科学是研究人类心智和智能的科学,包括心理学、语言学、哲学等多个学科领 域。
认知科学的研究方法包括实验、观察、调查和建模等,旨在揭示人类心智和智能的 本质和规律。
目标检测
在图像中定位并识别出感兴趣的目标物体,通常包括绘制物体的边界框并给出物体的类别标签。 目标检测在智能监控、自动驾驶等领域有广泛应用。
目标跟踪
在视频序列中跟踪感兴趣的目标物体,获取物体的运动轨迹。目标跟踪是计算机视觉中的重要研 究方向,也是实现智能视频监控、人机交互等应用的关键技术之一。
三维重建和虚拟现实技术
当前研究热点与未来趋势
研究热点
深度学习、强化学习、生成对抗网络、迁移学习等。
未来趋势
人工智能将更加注重可解释性、鲁棒性、隐私保护、公平性等方面的研究,同 时,人工智能与物联网、区块链等技术的结合也将成为未来发展的重要趋势。
伦理、法律及社会问题探讨
伦理问题
包括数据隐私、算法偏见、人工 智能决策的可解释性和透明度等。
任务
计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标 检测、图像分割、场景理解等。这些任务的 核心是提取图像中的特征信息,并利用这些
特征信息进行高层次的推理和决策。
图像分类、目标检测和跟踪
图像分类
将图像划分为若干个预定义的类别,如猫、狗、汽车等。图像分类是计算机视觉中最基础的任务 之一,也是其他复杂任务的基础。
三维重建
利用计算机视觉技术从二维图像中恢复出三维物体的形状和结构。三维重建技术广泛应 用于文物保护、医学影像处理、工业检测等领域。
第1章 人工智能-绪论

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学者们从不同的角度、不同的层面给出了各自的定义:
(1)人工智能是那些与人的思维相关的活动,诸如决策、问 题求解和学习等的自动化(Bellman,1978)。
(2)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(Elaine Rich,1983)。
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1.3人工智能的研究目标
➢ 近期目标
人工智能的近期目标是实现机器智能。即先部分地或 某种程度地实现机器智能,从而使现有的计算机更灵活 好用和更聪明有用。
➢ 远期目标
人工智能的远期目标是要制造智能机器。具体讲就是 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力,具有 联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力,还要 有分析问题解决问题和发明创造的能力。
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1.5人工智能的研究领域
1.5.1 博弈(Game Playing) 1.5.2 自动定理证明(Automatic Theorem Proving) 1.5.3 专家系统(Expert System) 1.5.4 模式识别(Pattern Recognition) 1.5.5 机器学习(Machine Learning) 1.5.6 计算智能(Computational Intelligence) 1.5.7 自然语言处理(Natural Language Processing) 1.5.8 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence) 1.5.9 机器人(Robot)
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人工智能
《人工智能导论》第1章-绪论

20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展,为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
人工智能(AI)是一门正在发展中的综合性前沿学科,它由 计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学 等多种学科相互渗透而发展起来。
人工智能研究的近期目标是:使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问 题,能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败,给AI造成重大伤害
“20 年内,机器将能做人所能做的一切。”
——西蒙,1965
“在3~8年时间里,我们将研制出具有普通人智力的计算机。这 样的机器能读懂莎士比亚的著作,会给汽车上润滑油,会玩弄政治 权术,能讲笑话,会争吵。……它的智力将无以伦比。”
——明斯基,1977
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末,纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序,被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型,然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季,由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起,在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会,讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上,首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会,标志着人工智能学科 的诞生,具有十分重要的历史意义。
人工智能导论第一章绪论

人工智能学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人 工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 有关学科
图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能,因此,
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界,就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ,如通过视觉器官获取图形、图像信息,通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合:
感知能力:人类获取外界信息的基本途径 行为能力:对感知到的外界信息的反应,包含:
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力:根据当前掌握的信息,得出适当结论的能 力
问题求解能力: 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力:与他人交往的能力 创造力:智能中最难以理解和实现的部分
人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义,与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。
人类对人工智能的研究刚刚起步,有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
1.1 智能
从工程上讲,人工智能就是人造智能,不清楚什 么是智能,就难以真正理解和实现人工智能。
智能是人们认识和改造客观世界的综合能力,是 人类区别于其他事物的本质特征。
• 美国数学家Mauchly,1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch,建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon(香农),1948年发表了《通讯的数学理
人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24
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Introduction of Artificial Intelligence人工智能导论教材:王万良《人工智能导论》(第4版)高等教育出版社,2017.7第1 章绪论教材:王万良《人工智能导论》(第4版)高等教育出版社,2017. 7人工智能导论第1章绪论☐1956年正式提出人工智能(artificial intelligence,AI)这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。
☐20世纪三大科学技术成就:空间技术原子能技术人工智能☐1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域✓1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域▪自然界四大奥秘:物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生。
▪对智能还没有确切的定义,主要流派有:(1)思维理论:智能的核心是思维(2)知识阈值理论:智能取决于知识的数量及一般化程度(3)进化理论:用控制取代知识的表示▪智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力1.感知能力:通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。
80%以上信息通过视觉得到,10%信息通过听觉得到。
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.记忆与思维能力(1)逻辑思维(抽象思维)依靠逻辑进行思维。
思维过程是串行的。
容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
(2)形象思维(直感思维)o依据直觉。
o思维过程是并行协同式的。
o形式化困难。
o在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
4. 行为能力(表达能力)(3)顿悟思维(灵感思维)不定期的突发性。
非线性的独创性及模糊性。
穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力学习既可能是自觉的、有意识的,也可能是不自觉的、无意识的;既可以是有教师指导的,也可以是通过自己实践的。
(完整版)人工智能课后习题

(完整版)人工智能课后习题第一章绪论1、什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。
答:学科:是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,他的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。
能力:是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解等活动。
2、为什么能够用机器模仿人的智能?答:物理符号系统的假设:任何一个系统,如果它能够表现出智能,那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。
反之,任何系统如果具有这6种功能,那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一: 既然人具有智能,那么他(她)就一定是个物理符号系统。
推论二: 既然计算机是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。
推论三: 既然人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
3、人工智能研究包括哪些内容?这些内容的重要性如何?答:1)认识建模。
认识科学是人工智能的重要理论基础,涉及非常广泛的研究课题。
2)知识表示。
知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心研究内容其中,知识表示是基础,知识推理实现问題求解,而知识应用是目的。
知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。
3)知识推理。
知识推理,包括不确定性推理和非经典推理等,似乎已是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发現和解决的问题值得研究。
4)知识应用。
人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。
5)机器感知。
机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。
6)机器思维。
机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。
7)机器学习。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课題。
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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
• •
• 1983年,BELLEAT&T开发了国际象棋硬件,
• • • •
达到了大师水平 80年代中期,皮兹堡的CARNEGIEMELLON 大学开始研究世界级的国际象棋计算机程序 1987年,“深思”首次以每秒钟75万步的思 考速度露面,它的水平相当于拥有国际等级 分为2450的棋手 1988年,“深思”击败丹麦特级大师拉尔森 1989年,“深思”已经有6台信息处理器, 每秒思考速度达200万步,但在与世界棋王 卡斯帕罗夫进行的“人机大战”中对阵以0 比2败北
像人一样行动的系统
需要智能才能完成的功能” (Kurzweil, 1990) •“研究如何让计算机能够做到那 些目前人比计算机做得更好的事 情”(Rich和Knight, 1991)
理性地行动的系统
能体的研究” (Poole等,1998) •“AI..….关心的是人工制品中 的智能行为” (Nilsson, 1998)
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 • 复杂系统 • 足球机器人 • 人机交互技术
人工智能取得的一些成果
• 四十多年来,人工智能的研究虽然步履艰
难,但也取得了一些很突出的成绩。下面 列举一些实例。
定理证明
• 50年代中期,世界上最早的启发式程序
“逻辑理论家”,证明了数学名著《数学 原理》中的38个定理。经改进后,62年证 明了该书中全部的52个定理。被认为是用 计算机探讨人类智力活动的第一个真正的 成果。
称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。
什么是人工智能?
• 至今没有统一的定义 • 从“计算”到“算计”
像人一样思考的系统
理性地思考的系统
•“要使计算机能够思考..….意思 •“通过利用计算模型来进行心
先看看电影片段!
• 思考如下问题: 1. 这部影片中应用了哪些技术 2. 这些技术实现的可能性有多大
绪 论
• 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 – 布莱尼茨的关于数理逻辑的思想 – “机器人”一词的来源
现代人工智能的兴起
• 现代人工智能(Artificial Intelligence,简
数字识别
• 清华大学智能技术与系统国家重点实验室
采用神经元网络方法研制的数字识别系统, 用于2000年我国人口普查。对普查数据进 行自动识别,错误率达到了万分之一以下 的高水平。
古籍数字化——《四库全书》
IBM的“深蓝”
北京时间1997年5月12日凌晨4点50分, 美国纽约公平大厦,当IBM公司的“深蓝” 超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置 上时,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对 “深蓝”的人机大战落下帷幕,“深蓝” 以3.5:2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。
自动躲避障碍物 • 在最近的实验中,平均速度为100公里,最 高速度达到了150公里,达到了世界先进水 平。
足球机器人
• 两个组织:RoboCup和FIRA • 设有仿真组、小型组、中型组和有腿组 • 控制方式:FIRA采用集中控制,而
RoboCup采用分布式控制 • 清华大学获得2001、2002年RoboCup世界 冠军、2003年亚军(仿真组) • 清华大学获得2003年RoboCup小型组全国 冠军
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
• 结论:
必须理解才能翻译,而理解需要知识
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
• 1990年,“深思”第二代产生,使用IBM的硬
• • • •
•
件,吸引了前世界棋王卡尔波夫与之对抗 1991年,“弗里茨”问世 1993年,“深思”二代击败了丹麦国家队,在 与世界优秀女棋手小波尔加的对抗中获胜 1995年,“深蓝”更新程序,新的集成电路将 其思考速度达到每秒300万步 1996年,“深蓝”在与卡斯帕罗夫的挑战赛中, 以2比4不敌卡斯帕罗夫 1997年,“超级深蓝”开发出了更加高级的 “大脑”,4名国际大师参与IBM的挑战小组为 电脑与卡斯帕罗夫重战出谋划策,最后“超级 深蓝”以3比2击败了卡斯帕罗夫,卡斯帕罗夫 要求重赛,但没有得到回应
智能力的研究” 就是:有头脑的机器” (Haugeland, 1985) (Chamiak和McDermott, 1985) •“与人类的思维相关的活动,诸 •“对使得知觉、推理和行为成 如决策、问题求解、学习等活动” 为可能的计算的研究” (Bellman, 1978) (Winston, 1992)
输入1 0
0 1 1
输入2 0
1 0 1
输出 0
1 1 0
(1, 0)
(1, 1)
(0, 0)
(0, 1)
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
年开始正式在DEC公司使用。该程序帮助为 新计算机系统配置订单;到1986年为止, 估计它为公司每年节省了4千万美元。
海湾战争中的专家系统
• 在1991年的海湾危机中,美国军队使用专
家系统用于自动的后勤规划和运输日程安 排。这项工作同时涉及到50000个车辆、货 物和人,而且必须考虑到起点、目的地、 路径以及解决所有参数之间的冲突。AI规 划技术使得一个计划可以在几小时内产生, 而用旧的方法需要花费几个星期。
专家系统
• 人类之所以能求解问题,是因为人类具有
知识。 • 专家系统就是把有关领域专家的知识整理 出来,让计算机利用这些知识求解专门领 域的问题。 • 1968年世界上第一个专家系统DENDRAL问 世。 • MYCIN,一个著名的医疗诊断专家系统
第一个商用专家系统:R1
• 世界上第一个成功的商用专家系统,1982
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。
定理证明的“吴方法”
• 2000年我国最高科学技术奖获得者吴文俊
教授,提出了“数学机器化”。 • 1977年,吴文俊关于平面几何定理的机械 化证明首次取得成功。 • 创立了定理机器证明的 “吴方法”。
通用问题求解器(GPS)
• 从1957年开始,Newell等人开始研究一种
不依赖于具体领域的通用解题程序,这个 程序的设计是从模仿人类问题求解的规程 开始的。在它能处理的有限类别的问题中, 它显示出程序决定的子目标及可能采取的 行动的次序,与人类求解同样问题是类似 的。因此,GPS很可能是第一个实现了“像 人一样思考”方法的程序。
小型组
有腿组
历史上的人工智能大师
• 下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智
思考题2:国际象棋、中国象棋 与围棋
• 为什么已经有了可以战胜国际大师的国际
象棋程序,而中国象棋和围棋的程序水平 却比较低呢?
– 力量投入问题? – 计算机发展水平问题? – 棋本身的复杂性问题? – 其他别的问题?
智能汽车
智能汽车
• 智能技术与系统国家重点实验室研制的
• 在高速公路上,该汽车可以自动识别道路,
• 1999年,“弗里茨”升级为“更弗里
茨”(Deep Fritz) • 2001年,“更弗里茨”更新了程序,击败 了卡斯帕罗夫和阿南德,以及除了克拉姆 尼克之外的所有排名世界前十位的棋手 • 2002年10月,“更弗里茨”与克拉姆尼克 在巴林进行“人机大战”,思考速度为每 秒600万步,双方4比4战平 • 2003年1~2月“更年少者”与卡斯帕罗夫 举行人机对抗,双方3比3战平
•“一种技艺,创造机器来执行人 •“计算智能是对设计智能化智
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”。
希尔勒的中文屋子
• 罗杰•施安克的故事理解
程序(举例) • 机器是否真的理解了呢? • 希尔勒的中文屋子 • 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 勒的中文屋子?
AI的历史回顾(续3)
• 第二阶段(50年代中~60年代中)
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