人工智能基础01--绪论
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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。
人工智能经典习题集及各章总结
人工智能经典习题集及各章总结第一部分绪论习题解答：1．什么是人工智能？进展过程中经历了什么阶段？解：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在进展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、操纵论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而进展起来的，目前正处于进展阶段尚未形成完整体系。
进展过程中经历的阶段有：第一阶段（40年代中～50年代末）神经元网络时代第二阶段（50年代中～60年代中）通用方法时代第三阶段（60年代中～80年代初）知识工程时代第四阶段（80年代中～90年代初）新的神经元网络时代第五阶段（90年代初～现在）海量信息处理与网络时代2．人工智能研究的基本内容是什么？解：基本内容是：搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言懂得与机器翻译、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、多Agent系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。
3．人工智能要紧有哪几大研究学派？解：（１）符号主义学派：由心理学途径产生，符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认识（智能）的基本元素是符号，而智能行为则是符号运算的结果。
（２）连接主义学派：由生理学途径产生，连接主义又称之仿生学派，认为人工智能的基本元素是神经元，智能产生于大量神经元的并行分布式联结之中，而智能行为则是联结计算的结果。
（３）行为主义学派：由生物演化途径产生，行为主义认为人工智能起源于操纵论，提出智能取决于感知与行为，取决于对外界复杂环境的习惯，而不是表示与推理。
４．人工智能有什么要紧的研究领域？解：（１）问题求解（２）逻辑推理与定理证明（３）自然语言懂得（４）自动程序设计（５）专家系统（６）机器学习（７）神经网络（８）机器人学（９）模式识别（１０）机器视觉（１１）智能操纵（１２）智能检索（１３）智能调度与指挥（１４）分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ（１５）计算智能与进化计算（１６）数据挖掘与知识发现（１７）人工生命（１８）系统与语言工具第2部分知识与知识表示本章小结：习题解答：1 设有如下问题：（1）有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图所示；（2）某人从A地出发，去其它四个城市各参观一次后回到A;（3）找一条最短的旅行路线请用产生式规则表示旅行过程。
第1章 人工智能-绪论
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人工智能
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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
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》课程教案
《人工智能》课程教案第一章绪论教学内容:本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域,最后简介本书的主要内容和编排。
教学重点：1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义；2．介绍人工智能的起源与发展过程;3．讨论人工智能与人类智能的关系；4．简介目前人工智能的主要学派；5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。
教学难点：1．怎么样理解人工智能；2．人工智能作为一门学科有什么意义；3．人工智能的主要学派与其争论焦点;教学方法:课堂教学为主,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求：重点掌握人工智能的几种定义,掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域.1。
1 人工智能的定义与发展教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义,并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。
教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。
教学难点：理解人工智能的定义与本质。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求:从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。
1.1.1 人工智能的定义定义1智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2人工智能（学科）人工智能（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。
它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。
定义3人工智能（能力)人工智能(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，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）.定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman，1978）.定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985).定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston，1992)。
人工智能课后习题答案
优化方法
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
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Feigenbaum 专家系统 1968年，DENDRAL 1972~1976年 MYCIN 1977年 第五届人工智能联合会议 知识工程（Knowledge Engineering） 1981年 日本 第五代智能计算机计划
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
→俄→The wine is good but the meat is spoiled
1971年 詹姆士综合报告 ，“人工智能即使不是骗局，也是 庸人自扰”
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
4. 知识应用时期（1970~1988年）
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
2. 形成时期（1956~1976年）
1956年夏季，McCarthy、Minsky、Lochester、Shannon， 人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯 (Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。 1965年 Feigenbaum 专家系统 DENDRAL 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。 1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI) 创刊。
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.2 智能信息处理系统的假设
令T表示时间变量，x表示认知操作，x的变化△x为当前机体 状态S（机体的生理和心理以及大脑的记忆等）和外界刺激R 的函数。当外界刺激作用到处于某一特定状态的机体时，便 发生变化，即 T→T+1
x →x+
△x
△x=f(S, R)
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.2 智能信息处理系统的假设
信息处理系统又叫符号操作系统或物理符号系统。所谓符号就是 模式。 一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能： (1)输入符号(input)； (2)输出符号(output); (3)存储符号(store); (4)复制符号(copy); (5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形 成符号结构； (6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活 22/53 合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室 动过程。
人工智能原理
合肥工业大学 计算机与信息学院 王浩 jsjxwangh@
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主要教材与参考书
人工智能基础(第2版)
蔡自兴、蒙祖强 编著 高等教育出版社 人工智能导论 王万良编著 高等教育出版社 人工智能——复杂问题求解的结构和策略（第4版）
1.1.1 人工智能的定义
人工智能——Artificial Intelligence ，AI 定义1.1 智能（Intelligent ） 人的智能是他们理解和学习事务的能力。智能是思 考和理解能力而不是本能的做事能力。 定义1.2 智能机器（Intelligent Machine） 智能机器是一种能够呈现人类智能行为的机器。
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
3. 暗淡时期（1966~1974年）
盲目乐观：机器翻译，定理证明（数学原理）、跳棋程序、 模式识别（字符、积木结构）、通用解题程序（GPS） 预言：2000年机器智能超过人类 巨大困难：神经元数目1010, The spirit is willing but the flesh is weak（心有余而力不足）
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1.2 人工智能的各种认知观
1.2.2 对人工智能的争论
1. 对人工智能理论的争论
符号主义：人的认知基元是符号，认知过程即是符号操作过程。 AI的核心：知识表示、知识推理和知识运用 连接主义：人的思维基元是神经元。神经元连接的大脑工作模式 行为主义：只能取决于感知和行为。不需要知识、不需要推理。 智能行为只能在现实世界中与环境交互作用而表现出来。 2. 对人工智能方法的争论 符号主义：功能模拟 连接主义：结构模拟 行为主义：行为模拟
George F. luger 著 史忠植等译 机械工业出版社
人工智能 Nils J. 著 清华大学出版社
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目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
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1.1 人工智能的定义和发展
2006年人机中国象棋大战
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1.1 人工智能的定义和发展
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1.1 人工智能的定义和发展
定义1.3 人工智能（Nilsson） 人工智能是关于知识的科学（知识的表示、知识的 获取以及知识的运用）。 定义1.4 人工智能(学科) 人工智能(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。它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。
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1.2 人工智能的各种认知观
1.2.1 人工智能的主要学派
1. 符号主义
domains 又称逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）、 【事实】 计算机学派（Computerism） person, another = symbol Jack 喜欢 Sussan predicates John 喜欢 Marry 基本原理：物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限 likes(person, another). Tom 喜欢 Cathy clauses 合理性原理。 Tom 喜欢 Ellen likes(jack, sussan). 起源：数理逻辑 likes(john, marry). 【规则】 认为认知是一种符号处理的过程，人类思维过程也可用某 likes(tom, cathy). 如果Tom喜欢X，那么Jack喜欢X likes(tom, ellen). 种符号来描述，思维就是计算，认知就是计算。 likes(jack, X) if likes(tom, X).
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.3 人类智能的计算机模拟
物理符号系统假设的推论一告诉人们，人有智能，所以他是 一个物理符号系统；推论三指出，可以编写出计算机程序去模拟 人类的思维活动。这就是说，人和计算机这两个物理符号系统所 使用的物理符号是相同的，因而计算机可以模拟人类的智能活动 过程。 图灵测试
1.1.2 人工智能的起源和发展
5. 集成发展时期（1986年至今）
专家系统问题：缺乏常识知识、应用领域狭窄、知识获取 困难、推理机制单一、缺少学习能力、未能分布处理。 机器学习、计算智能（神经计算、进化计算、自然计算、 免疫计算、群计算）、智能体（Agent）、网络智能 三大流派：综合集成、优势互补、共同发展
输入层 中间层 输出层
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1.2 人工智能的各种认知观
1.2.1 人工智能的主要学派
3. 行为主义
又称进化主义（Evolutionism）、控制论学派（Cyberneticism） 基本原理：控制论及感知-动作模式控制系统 起源：控制论
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
1. 孕育时期（1956年前）
公元前384-322 亚里士多德（Aristotle） 形式逻辑 三段论 20世纪30~40年代 数理逻辑 维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发 展数理逻辑学科的贡献 计算模型 丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本 质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。 1943年 麦卡洛克和皮茨 神经网络模型 →连接主义学派 1948年 维纳 控制论 →行为主义学派
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1.4 人工智能的研究目标和内容
1.4.1 人工智能的研究目标
一般研究目标： （1）更好地理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验有关 人类智能的理论。 （2）创造有用灵巧的程序，该程序能够执行一般需要人类专 家才能实现的任务。 近期目标：建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。 远期目标：用自动机模仿人类思维活动和智力功能。
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1.1 人工智能的定义和发展
定义1.5 人工智能(能力) 人工智能(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，如判断、推理、证明、识别、感知 、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等 思维活动。
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.1 研究认知过程的任务
探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程 序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级 信息处理过程。
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1.1 人工智能的定义和发展
→俄→The wine is good but the meat is spoiled
1971年 詹姆士综合报告 ，“人工智能即使不是骗局，也是 庸人自扰”
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
4. 知识应用时期（1970~1988年）
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
2. 形成时期（1956~1976年）
1956年夏季，McCarthy、Minsky、Lochester、Shannon， 人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯 (Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。 1965年 Feigenbaum 专家系统 DENDRAL 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。 1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI) 创刊。
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.2 智能信息处理系统的假设
令T表示时间变量，x表示认知操作，x的变化△x为当前机体 状态S（机体的生理和心理以及大脑的记忆等）和外界刺激R 的函数。当外界刺激作用到处于某一特定状态的机体时，便 发生变化，即 T→T+1
x →x+
△x
△x=f(S, R)
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.2 智能信息处理系统的假设
信息处理系统又叫符号操作系统或物理符号系统。所谓符号就是 模式。 一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能： (1)输入符号(input)； (2)输出符号(output); (3)存储符号(store); (4)复制符号(copy); (5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形 成符号结构； (6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活 22/53 合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室 动过程。
人工智能原理
合肥工业大学 计算机与信息学院 王浩 jsjxwangh@
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主要教材与参考书
人工智能基础(第2版)
蔡自兴、蒙祖强 编著 高等教育出版社 人工智能导论 王万良编著 高等教育出版社 人工智能——复杂问题求解的结构和策略（第4版）
1.1.1 人工智能的定义
人工智能——Artificial Intelligence ，AI 定义1.1 智能（Intelligent ） 人的智能是他们理解和学习事务的能力。智能是思 考和理解能力而不是本能的做事能力。 定义1.2 智能机器（Intelligent Machine） 智能机器是一种能够呈现人类智能行为的机器。
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
3. 暗淡时期（1966~1974年）
盲目乐观：机器翻译，定理证明（数学原理）、跳棋程序、 模式识别（字符、积木结构）、通用解题程序（GPS） 预言：2000年机器智能超过人类 巨大困难：神经元数目1010, The spirit is willing but the flesh is weak（心有余而力不足）
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1.2 人工智能的各种认知观
1.2.2 对人工智能的争论
1. 对人工智能理论的争论
符号主义：人的认知基元是符号，认知过程即是符号操作过程。 AI的核心：知识表示、知识推理和知识运用 连接主义：人的思维基元是神经元。神经元连接的大脑工作模式 行为主义：只能取决于感知和行为。不需要知识、不需要推理。 智能行为只能在现实世界中与环境交互作用而表现出来。 2. 对人工智能方法的争论 符号主义：功能模拟 连接主义：结构模拟 行为主义：行为模拟
George F. luger 著 史忠植等译 机械工业出版社
人工智能 Nils J. 著 清华大学出版社
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目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
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1.1 人工智能的定义和发展
2006年人机中国象棋大战
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1.1 人工智能的定义和发展
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1.1 人工智能的定义和发展
定义1.3 人工智能（Nilsson） 人工智能是关于知识的科学（知识的表示、知识的 获取以及知识的运用）。 定义1.4 人工智能(学科) 人工智能(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。它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。
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1.2 人工智能的各种认知观
1.2.1 人工智能的主要学派
1. 符号主义
domains 又称逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）、 【事实】 计算机学派（Computerism） person, another = symbol Jack 喜欢 Sussan predicates John 喜欢 Marry 基本原理：物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限 likes(person, another). Tom 喜欢 Cathy clauses 合理性原理。 Tom 喜欢 Ellen likes(jack, sussan). 起源：数理逻辑 likes(john, marry). 【规则】 认为认知是一种符号处理的过程，人类思维过程也可用某 likes(tom, cathy). 如果Tom喜欢X，那么Jack喜欢X likes(tom, ellen). 种符号来描述，思维就是计算，认知就是计算。 likes(jack, X) if likes(tom, X).
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.3 人类智能的计算机模拟
物理符号系统假设的推论一告诉人们，人有智能，所以他是 一个物理符号系统；推论三指出，可以编写出计算机程序去模拟 人类的思维活动。这就是说，人和计算机这两个物理符号系统所 使用的物理符号是相同的，因而计算机可以模拟人类的智能活动 过程。 图灵测试
1.1.2 人工智能的起源和发展
5. 集成发展时期（1986年至今）
专家系统问题：缺乏常识知识、应用领域狭窄、知识获取 困难、推理机制单一、缺少学习能力、未能分布处理。 机器学习、计算智能（神经计算、进化计算、自然计算、 免疫计算、群计算）、智能体（Agent）、网络智能 三大流派：综合集成、优势互补、共同发展
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1.2 人工智能的各种认知观
1.2.1 人工智能的主要学派
3. 行为主义
又称进化主义（Evolutionism）、控制论学派（Cyberneticism） 基本原理：控制论及感知-动作模式控制系统 起源：控制论
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1.1.2 人工智能的起源和发展
1. 孕育时期（1956年前）
公元前384-322 亚里士多德（Aristotle） 形式逻辑 三段论 20世纪30~40年代 数理逻辑 维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发 展数理逻辑学科的贡献 计算模型 丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本 质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。 1943年 麦卡洛克和皮茨 神经网络模型 →连接主义学派 1948年 维纳 控制论 →行为主义学派
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1.4 人工智能的研究目标和内容
1.4.1 人工智能的研究目标
一般研究目标： （1）更好地理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验有关 人类智能的理论。 （2）创造有用灵巧的程序，该程序能够执行一般需要人类专 家才能实现的任务。 近期目标：建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。 远期目标：用自动机模仿人类思维活动和智力功能。
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1.1 人工智能的定义和发展
定义1.5 人工智能(能力) 人工智能(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，如判断、推理、证明、识别、感知 、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等 思维活动。
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1.3 人类智能与人工智能
1.3.1 研究认知过程的任务
探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程 序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级 信息处理过程。