人工智能1第一章绪论48
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《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
2020/8/1
人工智能
3
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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人工智能
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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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人工智能
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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
萧条波折期
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。
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
人工智能实际上是一门综合性的交叉学科 和边缘学科。
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
![人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24](https://img.taocdn.com/s3/m/383fab32bceb19e8b9f6ba9b.png)
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。
人工智能导论--第一章绪论
1.2.1 如何衡量机器具有智能
两种衡量机器智能的观点：
弱人工智能：强调智能的外在表现，认为 通过机器的行为可以反映出机器是否具有 智能，只要表现得像人一样的机器就具有 智能。----图灵测试
强人工智能：强调智能内在机制，认为不 仅要看到机器的行为，而且要了解表现出 相应行为的机器是否确实在思考，只有像 人一样思考的机器才具有智能。----中文屋
13、智能控制：无需人的干预或者基本无需人的干预， 能独立地驱动机器实现其目标的自动控制技术。
14、智能决策支持系统：决策支持系统是在管理信息系 统基础上发展起来的计算机管理系统。智能决策支持系 统即是将人工智能技术应用于决策支持系统而形成的。
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。
人工智能实际上是一门综合性的交叉学科 和边缘学科。
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
1.2 人工智能
一般性概念：人工智能是关于理解人类智 能内在机制，并在机器上予以实现的科学。 具有能力和科学两方面的含义：
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l 数据处理->知识处理 符号表示知识而不是数值、数据。
l 有启发，有推导。 l 人工智能是引起争论最多的科学之一
¡ 焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规 律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的 本质是什么？机器能达到人的水平吗？
¡ 结论：人工智能研究是非常困难的
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2020/11/9
和理解有关的精神。
•一个人进入餐馆并要了一份汉 堡包。当汉堡包端来后发现给烘 脆了，此人暴怒地离开了餐馆， 没有付账或留下小费。
•一个人进入餐馆并要了一份汉堡 包。当汉堡包端来后他非常喜欢 它，而且在离开餐馆付账之前， 给了服务生很多小费。
•问题：在每一种情形下此人是否吃了汉堡包？
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2020/11/9
第一章 人工智能概述
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
人工智能的定义
l 人工智能至今尚无统一的定义 l 我们给出的定义（狭义）：
¡ 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的 机器称为智能机器
¡ 从学科的角度看，人工智能是计算机科学的一个分支， 它研究、设计和应用智能机器，其目标是使智能行为自 动化。
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
AI研究的内容
l 1，搜索与求解 l 2，学习与发现 l 3，知识与推理 l 4，发明与创造 l 5，感知与交流 l 6，记忆与联想 l 7，系统与制造 l 8，应用与工程
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
AI的研究途径与方法
l 心理模拟，符号推演 l 生理模拟，神经计算 l 行为模拟，控制进化 l 群体模拟，仿生计算 l 博采广鉴，自然计算 l 原理分析，数学建模
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（1）
l 人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研 究知识的获取、表示和使用。
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•例如，美国哲学西尔勒的反对意见
l 他假设他自己读一段中文写的故事 (他不懂中文) l 他只能按照符号匹配、查找等计算机方法去读这个字符串 l 他得到了正确答案，但他还是不理解故事 l 这个实验称为中文屋子 l 证明：即便一台计算机通过了图灵检验，它仍然完全不具备
l 苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的 机器
l 思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理 性的思考
l 提出用实验来描述智能问题
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•如何定义智能机器？
l 怎么去认定一台计算机是具有智能的呢？
¡ 假设：这台计算机能以一种和人类不能相区别的 方式提供答案，则我们就认为它的确在思维（感 觉、理解）
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
图灵测试的重要特征
l 它提供了一个判断智能的标准 l 避免了有关智能“真正”特征的争论 l 因此,图灵测试成为许多现代AI程序评价方
案的基础
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
l 学习时发生什么？
l 什么是创造力？
l 什么是直觉？
l 可以从观察到的行为推断出具有智能，还是需要特定 内部机制的证据？
l 在生物体中，知识是如何表示的？ l 智能是否只存在于生物生存的过程中？
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
图灵测试
l 最早专门论述机器智能与现代数字计算机 关系的是图灵的”计算机器与智能”(1950)
l 西方哲学的传统中，把逻辑作为知识表示的 依赖性，把逻辑推理作为智能推理的首要机 制
l 一些批评者开始探索新的智能模型，智能行 为的社会模型。与基于逻辑的方法相反，连 接主义通过对人类大脑结构建模来实现智 能——神经模型
l 一种基于生物的智能模型——演化计算模型， 如遗传算法等。应用生物进化原理来寻找困 难问题的解
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
教材及主要参考书
l 《人工智能技术导论》第三版 廉师友 编著， 2007年，西安电子科技大学出版社
l 《人工智能及其应用》（第二版），蔡自兴 等，1999年，清华大学出版社
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（2）
l 人工智能的研究是十分困难的。 ¡McCarthy： 人工智能的所有问题都是难解的。 ¡Minsky： 人工智能是有史以来最难的科学之一。难在： 实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知 识是常识（不是专业知识）。 ¡Dreyfus： 常识问题是实现人工智能的最大障碍。
¡ 从能力的角度看，人工智能是智能机器所执行的与人的 智能有关的功能，如判断、推理、理解、学习和问题求 解等思维活动
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人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
智能研究中一些难回答的问题
l 智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相 关联的能力的总称 ？
l 多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的？
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
AI研究的目标与策略
l 研究目标：制造出智能机器和智能系统，实现智 能化社会
l 研究策略：先部分或某种程度地实现机器的智能， 再逐步扩展和延伸机器的智能，逐步实现智能化
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人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
智能的生物和社会模型
图灵测试的反对意见
l 它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力
l 没有必要把机器智能强行套入人类智能的模 具中，或许机器智能就是不同于人类智能， 试图按照人类的方式来评价它，可能根本就 是一个错误。
l 也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们 的注意力，应研究通用理论，解释人工智能， 指导具体实践问题
l 有启发，有推导。 l 人工智能是引起争论最多的科学之一
¡ 焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规 律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的 本质是什么？机器能达到人的水平吗？
¡ 结论：人工智能研究是非常困难的
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2020/11/9
和理解有关的精神。
•一个人进入餐馆并要了一份汉 堡包。当汉堡包端来后发现给烘 脆了，此人暴怒地离开了餐馆， 没有付账或留下小费。
•一个人进入餐馆并要了一份汉堡 包。当汉堡包端来后他非常喜欢 它，而且在离开餐馆付账之前， 给了服务生很多小费。
•问题：在每一种情形下此人是否吃了汉堡包？
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2020/11/9
第一章 人工智能概述
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
人工智能的定义
l 人工智能至今尚无统一的定义 l 我们给出的定义（狭义）：
¡ 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的 机器称为智能机器
¡ 从学科的角度看，人工智能是计算机科学的一个分支， 它研究、设计和应用智能机器，其目标是使智能行为自 动化。
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人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
AI研究的内容
l 1，搜索与求解 l 2，学习与发现 l 3，知识与推理 l 4，发明与创造 l 5，感知与交流 l 6，记忆与联想 l 7，系统与制造 l 8，应用与工程
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人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
AI的研究途径与方法
l 心理模拟，符号推演 l 生理模拟，神经计算 l 行为模拟，控制进化 l 群体模拟，仿生计算 l 博采广鉴，自然计算 l 原理分析，数学建模
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人工智能1第一章绪论48
•第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（1）
l 人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研 究知识的获取、表示和使用。
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2020/11/9
人工智能1第一章绪论48
•例如，美国哲学西尔勒的反对意见
l 他假设他自己读一段中文写的故事 (他不懂中文) l 他只能按照符号匹配、查找等计算机方法去读这个字符串 l 他得到了正确答案，但他还是不理解故事 l 这个实验称为中文屋子 l 证明：即便一台计算机通过了图灵检验，它仍然完全不具备
l 苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的 机器
l 思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理 性的思考
l 提出用实验来描述智能问题
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•如何定义智能机器？
l 怎么去认定一台计算机是具有智能的呢？
¡ 假设：这台计算机能以一种和人类不能相区别的 方式提供答案，则我们就认为它的确在思维（感 觉、理解）
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•第一章 人工智能概述
图灵测试的重要特征
l 它提供了一个判断智能的标准 l 避免了有关智能“真正”特征的争论 l 因此,图灵测试成为许多现代AI程序评价方
案的基础
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•第一章 人工智能概述
l 学习时发生什么？
l 什么是创造力？
l 什么是直觉？
l 可以从观察到的行为推断出具有智能，还是需要特定 内部机制的证据？
l 在生物体中，知识是如何表示的？ l 智能是否只存在于生物生存的过程中？
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•第一章 人工智能概述
图灵测试
l 最早专门论述机器智能与现代数字计算机 关系的是图灵的”计算机器与智能”(1950)
l 西方哲学的传统中，把逻辑作为知识表示的 依赖性，把逻辑推理作为智能推理的首要机 制
l 一些批评者开始探索新的智能模型，智能行 为的社会模型。与基于逻辑的方法相反，连 接主义通过对人类大脑结构建模来实现智 能——神经模型
l 一种基于生物的智能模型——演化计算模型， 如遗传算法等。应用生物进化原理来寻找困 难问题的解
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教材及主要参考书
l 《人工智能技术导论》第三版 廉师友 编著， 2007年，西安电子科技大学出版社
l 《人工智能及其应用》（第二版），蔡自兴 等，1999年，清华大学出版社
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•第一章 人工智能概述
ＡI的研究特点（2）
l 人工智能的研究是十分困难的。 ¡McCarthy： 人工智能的所有问题都是难解的。 ¡Minsky： 人工智能是有史以来最难的科学之一。难在： 实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知 识是常识（不是专业知识）。 ¡Dreyfus： 常识问题是实现人工智能的最大障碍。
¡ 从能力的角度看，人工智能是智能机器所执行的与人的 智能有关的功能，如判断、推理、理解、学习和问题求 解等思维活动
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•第一章 人工智能概述
智能研究中一些难回答的问题
l 智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相 关联的能力的总称 ？
l 多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的？
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•第一章 人工智能概述
AI研究的目标与策略
l 研究目标：制造出智能机器和智能系统，实现智 能化社会
l 研究策略：先部分或某种程度地实现机器的智能， 再逐步扩展和延伸机器的智能，逐步实现智能化
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•第一章 人工智能概述
智能的生物和社会模型
图灵测试的反对意见
l 它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力
l 没有必要把机器智能强行套入人类智能的模 具中，或许机器智能就是不同于人类智能， 试图按照人类的方式来评价它，可能根本就 是一个错误。
l 也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们 的注意力，应研究通用理论，解释人工智能， 指导具体实践问题