人工智能和认知物理学

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1、人工智能和认知物理学ArtificialIntelligenceandCognitivePhysics李德毅ziqin@public2.bta.net.cn2002年11月25日1认知科学——研究人类如何获取知识和使用知识数据挖掘——让机器模拟人的智能从数据中发现知识2目录人工智能50年发展回顾20世纪物理学的成就不确定性认知的原子模型数据场和势函数认知场中的知识发现3一、人工智能50年发展回顾人工智能的兴起智能的判定标准人工智能研究的不同切入点人工智能研究的目标4人工智能自诞生之日起就引起人们无限美丽的想象和憧憬；已经成为学科交叉发展中的一盏明灯,光芒四射；但其理论起伏

2、跌宕，也存在争议和误解。5人工智能的兴起数学家和逻辑学家；认知学家和心理学家；神经生理学家；计算机科学家1956年著名的“达特茅斯(Dartmouth)会议”标志人工智能学科的诞生，它从一开始就是交叉学科的产物。与会者有：6人工智能的兴起达特茅斯会议上，明斯基（MarvinMinsky）的神经网络模拟器、麦卡锡（JohnMccarthy）的搜索法、以及西蒙（HerbertSimon）和纽厄尔（AllenNewell）的“逻辑理论家”是会议的3个亮点。分别讨论如何穿过迷宫，如何搜索推理和如何证明数学定理。这是初期人们期待的人工智能。7人工智能的经典著作由费根鲍姆主编的《Co

3、mputersandThought》被认为是世界上第一本人工智能的经典专著，含21篇著名论文，1963年出版。80年代出版的1-4卷《TheHandbookofArtificialIntelligence》是人工智能的杠鼎之作。8人工智能研究的杰出人物20世纪40位图灵奖获得者中有6名人工智能学者，可见人工智能学科影响之深远。1969年：马文·明斯基1971年：约翰·麦卡锡1975年：赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔1994年：爱德华·费根鲍姆和劳伊·雷迪9智能的判定标准图灵(Turing)测试：如果机器在与人隔离的房间回答人提出的问题，且人无法判断回答问题的是机器还是人时，则

4、应该认为机器已经具备人的智能。10猴子摘香蕉11梵塔游戏初始柱替换柱目的柱12计算机下棋:1997年IBM“深蓝”计算机以2胜3平1负的战绩战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,“深蓝”计算速度为200万棋步/秒，采用启发式搜索方法；在与下棋领域具有类似性质和类似复杂性问题上，计算机具备有智能。13计算机下棋:卡斯帕罗夫自1990年称霸国际象棋棋坛,2000年举行的国际世界象棋冠军比赛中,克拉莫尼克以8:6领先卡斯帕罗夫。“深蓝”计算机能否打败克拉莫尼克？也就是说，“深蓝”计算机的智能能否“与时俱进”？14追求智能的三步曲1）啊！真了不起！2）啊！是这样的啊！3）啊！这也算智能吗？

5、4）又回到第一步。15人工智能研究的对象不确定非线性不完全变结构多变量分布式16人工智能的应用人工智能的实际应用越来越普遍。智能机器人、智能控制、智能网络、智能手机、智能数据库、智能管理、智能小区、智能交通、甚至智能经济等等不绝于耳，知识就是力量。17人工智能研究的切入点先后出现了3个主流学派：符号主义方法--逻辑学派联结主义方法--仿生学派行为主义方法--控制论学派18符号主义学派(西蒙和纽厄尔为代表)物理符号系统假说（physicalsymbolsystemhypothesis）。由一组称为符号的实体组成系统，这些符号可作为组份出现在另一符号实体中。任何时候系统内部均

6、有一组符号结构，以及作用在这些符号结构上生成其他符号结构的一组过程。任一物理符号系统如果是有智能的，则必能执行对符号的输入、输出、存储、复制、条件转移和建立符号结构这样6种操作。反之，能执行这6种操作的任何系统，也就一定能够表现出智能。19符号主义学派认知基元是符号，智能行为通过符号操作来实现,以美国科学家Robinson提出的归结原理为基础，以Lisp和Prolog语言为代表；着重问题求解中启发式搜索和推理过程，在逻辑思维的模拟方面取得成功，如自动定理证明和专家系统；归结原理不可能成为所有数学分支的证明基础，问题求解和逻辑推理的本质仅仅是演译。20联结主义学派(J.J.

7、Hopfield为代表)人的思维基元是神经元，把智能理解为相互联结的神经元竞争与协作的结果,以人工神经网络为代表,其中,反向传播网络模型（BP)和Hopfield网络模型更为突出；着重结构模拟，研究神经元特征、神经元网络拓朴、学习规则、网络的非线性动力学性质和自适应的协同行为。21遗传算法和进化计算：1975年，JohnHolland提出遗传算法(GeneticAlgorithm)，模仿生物染色体中基因的选择(selection)、交叉(crossover)和变异(mutation)的自然进化过程,通过个体结构重组,形成一代代