人工智能
人工智能(全套课件)
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
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技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
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遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
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06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
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知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
16
目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
什么是人工智能人工智能有哪些常见的应用领域
什么是人工智能人工智能有哪些常见的应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支领域，旨在开发能够模拟人类智能的机器系统。
人工智能具有广泛的应用领域，涵盖了各个行业和领域。
本文将介绍什么是人工智能及其常见的应用领域。
一、什么是人工智能人工智能是指计算机系统是通过模拟人类思维和行为，具备感知、推理、学习和决策的能力。
它可以通过大数据分析、机器学习、深度学习等技术实现对复杂问题的解决。
人工智能系统可以处理大量的数据，提取有用的信息，并在未来的决策中进行预测和优化。
二、人工智能的常见应用领域1. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
NLP可以用于机器翻译、语音识别和智能客服等领域。
通过NLP技术，计算机可以理解和生成人类语言，实现与人类的自然交互。
2. 机器视觉（Computer Vision）机器视觉是使计算机能够“看”的技术。
通过机器视觉，计算机可以识别和理解图像和视频中的内容。
机器视觉广泛应用于人脸识别、图像分类、无人驾驶等领域。
3. 专家系统（Expert Systems）专家系统是一种能模拟人类专家的知识和决策能力，用于解决复杂问题的计算机系统。
专家系统通过将人类专家的知识和经验转化为规则和算法，并以此进行智能决策和推理。
4. 智能机器人（Intelligent Robotics）智能机器人是具备感知、推理、学习和决策能力的机器人。
它可以在人类环境中感知和理解信息，并根据环境进行智能决策和行动。
智能机器人广泛应用于工业生产、医疗卫生和服务行业。
5. 自动驾驶（Autonomous Driving）自动驾驶是通过人工智能技术实现车辆无人驾驶的技术。
通过感知、决策和控制等模块，自动驾驶系统可以实现车辆的自主导航和交通规划。
6. 智能推荐（Recommendation Systems）智能推荐是根据用户的个人喜好和兴趣，提供个性化的推荐服务。
人工智能技术简介
人工智能技术简介关键信息项：1、人工智能的定义与范围2、人工智能的主要技术分支3、人工智能的应用领域4、人工智能的发展历程5、人工智能的优势与挑战6、人工智能的未来发展趋势11 人工智能的定义与范围111 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指让计算机系统模拟人类智能的技术和方法。
它旨在使计算机能够像人类一样学习、思考、推理和解决问题。
112 人工智能的范围人工智能涵盖了多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能机器人等。
这些领域相互关联，共同推动了人工智能的发展。
12 人工智能的主要技术分支121 机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，它使计算机通过数据和算法进行学习和改进。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
122 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络，能够处理大规模数据并提取复杂的特征。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别和自然语言处理等方面取得了显著成果。
123 自然语言处理自然语言处理致力于让计算机理解和处理人类语言。
包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等应用。
124 计算机视觉计算机视觉使计算机能够从图像或视频中获取信息和理解场景。
目标检测、图像识别、人脸识别等是其重要的研究方向。
125 语音识别语音识别技术将人类的语音转换为文字，为语音交互提供基础。
13 人工智能的应用领域131 医疗保健在医疗领域，人工智能可用于疾病诊断、医学影像分析、药物研发、医疗机器人等方面，提高医疗效率和准确性。
132 金融服务金融行业利用人工智能进行风险评估、欺诈检测、投资建议、客户服务等，优化金融决策和业务流程。
133 交通运输自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用，此外还包括交通流量预测、智能物流等。
134 教育个性化学习、智能辅导系统、教育资源推荐等应用有助于提升教育质量和效率。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学与技术，模拟和探索人类智能信息处理的理论、方法、技术和应用系统的综合学科。
它致力于研究和开发能够像人类一样感知、理解、学习、推理和决策的智能机器，以实现人工智能应用于各个领域中的自动化和智能化。
人工智能的概念最早于1956年由约翰·麦卡锡等人提出，起初被视为实现人类级别智能的研究领域。
然而，由于计算能力、算法和数据可用性的限制，人工智能的发展进展缓慢，成效有限。
近年来，随着计算机计算速度的指数级提升、大数据技术的兴起以及机器学习和深度学习等领域的突破性进展，人工智能进入了快速发展的阶段。
人工智能的核心思想是让计算机模仿人的思维和智能行为。
人工智能研究涉及多个学科，包括数学、计算机科学、信息论、认知心理学、神经科学等。
其中，机器学习是人工智能的重要分支，其通过构建和训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动掌握规律和知识，以便进行智能决策。
人工智能的应用领域非常广泛。
在医疗领域，人工智能已经在疾病诊断、药物研发和健康管理等方面发挥着重要作用。
在金融领域，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，提供高效的风险评估和智能投资建议。
在交通领域，人工智能可以用于交通流量优化、无人驾驶技术和智能交通管理。
在社交媒体领域，人工智能可以通过情感识别和个性化推荐，提升用户体验和广告精准度。
然而，人工智能也带来了一些挑战和争议。
一方面，人工智能可能造成部分人力岗位的失业，加剧社会不平等。
另一方面，人工智能的算法和决策可能存在偏见和不可解释性，引发伦理和隐私问题。
因此，在人工智能的发展和应用中，需要重视人工智能的伦理、法律和社会影响，并制定相应的政策和规范。
总之，人工智能是通过计算机科学与技术，模拟和探索人类智能信息处理的学科，其应用已经深入到各个领域。
人工智能的发展和应用将对人类社会产生深远的影响，我们需要在技术进步和社会治理方面做出正确的抉择，以实现人工智能的良好发展和应用。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思
人工智能是一种模拟或复制人类智力的技术。
它是由计算机程序和
算法产生的能够对数据进行学习、解读、分析、判断和预测的机器智能。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智能也被
称为狭义人工智能，是在特定领域中执行一项特定任务的人工智能，
如语音识别、图像识别、智能家居等。
而强人工智能则是指在多个领
域具有行动能力的机器，能够像人类一样具有推理、决策和自我改进
的能力，目前尚处于探索和研究的阶段。
人工智能技术可以广泛应用于几乎所有的领域，如医疗、金融、制造、交通运输、教育等。
人工智能技术通过对大量数据的学习和分析，可以提高工作效率、解放生产力、改善服务质量、实现智能化管理等，为人类社会的进步和发展提供了巨大的支持。
人工智能是什么
人工智能是什么
1、人工智能的定义
人工智能是一门学科，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
这种智能的最理想状态是像人一样拥有学习、推理等能力。
简单来说，是指可模仿人类智能来执行任务，并基于收集的信息对自身进行迭代改进的系统和机器。
2、人工智能的五大主要分支
（1）计算机视觉
计算机视觉是指机器感知环境的能力，这一技术类别中的经典任务有图像分类、目标检测、图像分割和目标追踪。
其中目标检测和人脸识别是比较成功的研究领域。
（2）语音识别
语音识别是指识别语音并将其转换成对应文本的技术，文本转语音也是这一领域内一个类似的研究主题。
随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展迅猛，但是仍面临声纹识别和鸡尾酒会效应等一些特殊难题。
同时语音识别严重依赖云，离线效果不好。
（3）文本分类
文本分类可用于理解、组织和分类结构或非结构化文本，其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
当前阶段，文本分类的瓶颈出现在有歧义和偏差的数据上。
（4）机器翻译
机器翻译是利用机器自动将一种语言翻译成另一种语言。
在当前阶段，受限于词表问题，俚语和行话等内容的翻译会比较困难，专业领域的机器翻译通常表现不好。
（5）机器人
机器人研究主要是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
工业机器人是发展最快的应用领域，在进入21世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。
此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一词源自于英文“Artificial Intelligence”，是指计算机科学和信息技术领域的一个分支，旨在研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
在计算机领域，人工智能是一种使机器模拟和表现出人类智能特征的技术或系统。
一、人工智能的定义和分类人工智能的定义并没有一个统一的标准，但通常可以从以下几个角度进行分类：1.强人工智能和弱人工智能：强人工智能是指拥有与人类智能相同甚至超越人类智能的能力，能够进行类似于人类思维的复杂任务和创新性行为。
弱人工智能则是指具备某一特定任务的智能，例如在棋类游戏中击败人类大师的计算机程序。
2.狭义人工智能和广义人工智能：狭义人工智能是指专门处理特定任务的人工智能系统，如人脸识别系统、语音识别系统等。
广义人工智能则是指拥有类似于人类在各个领域具备的智能能力，并能够灵活适应多种任务的系统。
3.分级人工智能：分级人工智能将人工智能按照智能程度进行分级，一般可以分为感知、认知和自主三个层次。
感知层次主要进行数据的获取和处理，认知层次主要实现对数据的理解和推理，自主层次则是实现智能的自主决策和行动。
二、人工智能的应用领域人工智能在各个领域均有广泛的应用，涵盖了医疗、金融、交通、安防、制造业等多个行业。
1.医疗领域：人工智能可应用于医疗诊断、个性化治疗、基因研究等方面。
通过对大量的医学数据进行分析和学习，人工智能系统能够帮助医生提前发现疾病风险，辅助诊断，并为治疗提供决策支持。
2.金融领域：人工智能可以用于风险控制、信用评估以及智能投资等金融业务。
通过数据挖掘、模型训练和自动化决策等技术手段，人工智能在金融领域能够提高业务效率、降低风险，并为投资者提供个性化服务。
3.交通领域：人工智能在交通领域的应用包括交通流量预测、智能导航和无人驾驶等。
通过对交通数据的分析和模式识别，人工智能系统能够优化道路规划，提升交通效率，减少交通事故风险。
什么是人工智能
什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行智能思考和学习的科学和技术。
近年来，随着计算机技术的不断发展和计算能力的提高，人工智能已经成为科技领域中备受关注的热门话题。
1. 人工智能的定义和起源人工智能的定义是指使机器具备像人类一样的智能能力，包括理解自然语言、语音和图像等感知能力，以及推理、决策和学习等认知能力。
人工智能这个词最早由计算机科学家约翰·麦卡锡在1956年提出，从此人工智能开始成为一个独立的研究领域。
2. 人工智能的分类基于不同的研究方法和应用领域，人工智能可以分为几个不同的类别。
其中，专家系统是模仿人类专家知识和推理过程的计算机程序，用于解决专业领域的问题；机器学习是通过训练和经验积累，使机器能够自动学习和改进性能的技术手段；深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过大规模数据和神经网络模型来进行模式识别和决策。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到广泛应用。
在医疗领域，人工智能可以帮助诊断疾病、设计治疗方案以及辅助手术操作；在交通领域，人工智能可以用于交通流量优化、自动驾驶技术等；在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资决策；在制造业领域，人工智能可以提高生产效率和质量控制等。
4. 人工智能的发展和挑战人工智能在过去几十年取得了巨大的发展，取得了许多令人瞩目的成果。
然而，人工智能仍然面临着许多挑战。
其中，数据隐私和安全性问题是人工智能发展中的重要考虑因素；伦理和道德问题也需要深入探讨，例如人工智能在就业和社会动荡方面的影响等。
5. 人工智能的未来展望随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工智能有望在未来取得更加广泛和深入的发展。
人工智能将成为推动社会生产力和经济发展的重要引擎，为人类创造更多的便利和机会。
总结：人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样进行智能思考和学习的科学和技术。
什么是人工智能(AI)
什么是人工智能（AI）
人工智能（AI）是指通过模拟人类智能的方式，使计算机系统能够执行类似于人类所需的智力任务的技术和方法。
这些任务包括学习、推理、问题解决、感知、语言理解和决策制定等。
人工智能的发展旨在使计算机系统能够模仿人类的认知能力，以便更好地理解和处理复杂的信息，并在各种领域中执行各种任务。
人工智能的应用领域非常广泛，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、专家系统、智能机器人等。
人工智能技术已经在医疗保健、金融、交通、制造业、娱乐等领域得到广泛应用，为人们的生活和工作带来了许多便利和创新。
人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据隐私、伦理道德、安全性等问题。
因此，人们需要在推动人工智能技术发展的同时，认真考虑和解决这些问题，以确保人工智能技术的发展能够为人类社会带来更多的益处。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）指的是使计算机能够模拟和执行人类智能行为的科学和工程领域。
它涉及到许多学科，包括计算机科学、认知科学、心理学、数学等，旨在通过模拟人类的思维过程和智能行为，使计算机能够具备像人类一样的感知、理解、学习和决策能力。
人工智能的发展历史可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何使计算机能够模拟人类的智能。
经过几十年的发展，人工智能技术已经取得了重大突破和进展，如图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习、深度学习等。
这些技术不仅在学术界得到了广泛应用，也在各个行业和领域发挥了重要作用。
人工智能的应用场景非常广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择；在交通领域，人工智能可以优化交通路线，提高交通效率；在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资决策等。
此外，人工智能还广泛应用于智能机器人、智能家居、自动驾驶等领域。
然而，人工智能也面临一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题，许多人工智能系统需要处理大量的个人数据，如何保护用户的隐私成为一个重要问题。
其次是人工智能的道德和伦理问题，比如自动驾驶汽车在遇到紧急情况时应该如何做出决策。
此外，人工智能的发展也可能带来一些社会问题，如人工智能取代人类劳动力导致失业等。
为了推动人工智能的发展，许多国家和组织都进行了相关的研究和投资。
例如，中国提出了“新一代人工智能发展规划”，美国成立了“全国人工智能研究和发展战略委员会”。
同时，许多公司也积极投入到人工智能领域，如谷歌、微软、阿里巴巴等。
总的来说，人工智能是模拟和执行人类智能行为的一门科学和工程领域。
它的应用场景广泛，并且有着巨大的潜力和前景。
但同时也面临着一些问题和挑战，需要我们共同努力去解决。
随着技术的不断进步和创新，相信人工智能将会在许多领域带来更多的改变和创新。
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2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
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。
• 第一阶段（40年代中～50年代末） 经元网络时代
– 双层网络 – M-P模型 、感知器模型等 – 问题：XOR问题不能解决
神
2/21/11
《人工智能》绪论
12
Artificial Intelligence 2011
AI的历史回顾（续1）
• XOR问题（异或问题）
输入1 0 0 1 1
2/21/11
• 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。
返回
2/21/11 《人工智能》绪论 9
Artificial Intelligence 2011
AI的本质问题
研究如何制造出人造 的智能机器或系统， 来模拟人类智能活动 的能力，以延伸人们 智能的科学。
2/21/11
– “智能”产生的细节（至底向上）
• 弄清大脑工作的机理与结构
– 模拟人脑功能（从上到下）
2/21/11
《人工智能》绪论
23
Artificial Intelligence 2011
• 人工智能定义 • 人工智能发展简史
• 人工智能研究内容及应用
• 历史上人工智能大师 • 《人工智能》课程结构
2/21/11 《人工智能》绪论 24
《人工智能》绪论
6
Artificial Intelligence 2011
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”。
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
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？
2/21/11 《人工智能》绪论 8
Artificial Intelligence 2011
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。”
AI的历史回顾（续9）
• 第四阶段（80年代中～90年代初） 新的神经元网络时代
– BP网（算法），解决了多层网的学习问题 – Hopfield网，成功求解了旅行商问题 – 存在问题：
• 理论依据 • 解决大规模问题的能力
– 新的动向——构造化方法
2/21/11 《人工智能》绪论 21
Artificial Intelligence 2011
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
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。
2/21/11
《人工智能》绪论
AI的历史回顾（续4）
• 一个笑话（英俄翻译）：
The spirit is willing but the flesh is week. （心有余而力不足）
The vodka is strong but meat is rotten. （伏特加酒虽然很浓，但肉是腐烂的）
2/21/11 《人工智能》绪论 16
2/21/11
《人工智能》绪论
4
Artificial Intelligence 2011
什么是人工智能？
• 至今没有统一的定义 • 从“计算”到“算计”
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
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..….意思就 •“通过利用计算模型来进行心智 是：有头脑的机器”（Haugeland, 能力的研究” （Chamiak和 1985） McDermott, 1985） •“与人类的思维相关的活动，诸 •“对使得知觉、推理和行为成为 如决策、问题求解、学习等活动” 可能的计算的研究（Winston, （Bellman, 1978） 1992）
2/21/11 《人工智能》绪论 30
Artificial Intelligence 2011
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”。
2/21/11
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Artificial Intelligence 2011
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。
AI的历史回顾（续7）
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
《人工智能》绪论 19
Artificial Intelligence 2011
AI的历史回顾（续8）
• 遇到的困难：
– 知识获取的瓶颈问题
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
• 人工智能定义 • 人工智能发展简史
• 人工智能研究内容及应用
• 历史上人工智能大师 • 《人工智能》课程结构
2/21/11 《人工智能》绪论 2
Artificial Intelligence 2011
古代人工智能萌芽
• 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”(Robot)一词的来源
Artificial Intelligence 2011
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
2/21/11 《人工智能》绪论 17
Artificial Intelligence 2011
AI的历史回顾（续6）
2/21/11
《人工智能》绪论
26
Artificial Intelligence 2011
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
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
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。
AI的历史回顾（续10）
• 第五阶段（90年代初～现在） 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
海
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
AI的历史回顾（续11）
• 寻找“智能”的本质，并模拟出来
• 知识就是力量——培根 • 知识蕴涵着力量——费根鲍姆
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
• 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：
• • • • •
2/21/11
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
四色定理的证明
• 四色定理 • 从1852年发现四色问题，世界上很多著名 的科学家试图证明，当一直未能完成。 • 1976年6月，哈肯在美国伊利诺斯大学的两 台不同的电子计算机上，用了1200个小时， 作了100亿次判断，终于完成了四色定理的 证明，从而解决了一个历时100多年的问题， 轰动了世界。
Artificial Intelligence 2011
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
2/21/11
《人工智能》绪论
25
Artificial Intelligence 2011
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
2/21/11
《人工智能》绪论
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Artificial Intelligence 2011
专系统
• 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