人工智能技术导论

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1、人工智能技术导论（第二版)廉师友编著ycduan@gmail.com参考书《人工智能》马少平、朱小燕编著，清华大学出版社《人工智能及其应用》蔡自兴、徐光祐编著，清华大学出版社ArtificialIntelligenceANewSynthesis(人工智能)NilsJ.Nilsson第一章人工智能概述人工智能的概念人工智能的研究途经与方法人工智能的分工领域人工智能的基本技术人工智能的发展概括什么是人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)是指由计算机实现的人造智能。作为一门学科，人工智能可定义为：人工智能是一门研

2、究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科人工智能是一门交叉边缘学科，与人工智能有关的学科有：计算机科学、数学、语言学、神经生理学、神经心理学、脑科学、认知科学、逻辑学、控制论等什么是人的智能智能是人脑的属性和产物。智能具有的主要特征：A、具有感知能力。通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉感知外部世界。B、具有记忆与思维能力。记忆能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。思维用于对记忆的信息进行处理。思维可分为逻辑思维和形象思维。C、具有学习能力及自适应能力。D、具有行为能力。发现规律

3、应用规律分析问题解决问题图灵测试中文屋子问题（约翰·希尔勒）为什么要研究人工智能现有计算机系统的局限性。智能低下、缺乏自学习、自适应、自优化能力。人类智能的局限性。学习能力因人而异、学习速度慢、效率低。信息化社会的迫切要求。人工智能的目标近期目标：使现有的电子数字计算机能模拟人类的部分智能行为。远期目标：制造智能计算机，使计算机具有看、听、说等感知和交互能力、具有联想、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。深蓝（32CPU，200万次/秒，200万个棋局）人工智能的表现形式智能软件智能设备智能网络

4、智能计算机智能机器人智能体(Agent)(艾真体)人工智能的研究途径与方法结构模拟（神经计算、生理学派、连接主义）模拟人脑的神经网络结构实现智能。主要特征：1、通过神经元之间的并行协同作用实现信息处理，具有并行性、动态性、全局性。2、通过神经元间分布式的物理联接存储信息。联想记忆、容错性。3、通过神经元间连接强度的动态调整实现自学习和自适应功能。4、善于模拟人类的形象思维过程。人工智能的研究途径与方法功能模拟（符号主义、心理学派、逻辑学派）以人脑的心理模型为基础，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理和学

5、习等功能。主要特征：1、立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程。2、知识用显式的符号表示，容易表达人的心理模型。3、现有的数字计算机可以方便地实现高速的符号处理。4、能与传统的符号数据库进行链接，易于模块化。5、以知识为基础。人工智能的研究途径与方法行为模拟（行为主义、进化主义、控制论学派）基于感知-行为模型的研究途径和方法。模拟人在控制过程中的智能活动和行为特征：自寻优、自适应、自组织、自学习。强调智能系统与环境的交互，认为智能取决于感知和行动,智能行为可以不要知识。智能只有放在环境中才是真正的智能，智能的高低体现在

6、对环境的适应性上Brooks，机器虫人工智能的分支领域基于脑功能模拟的领域划分1、机器感知（信息输入）。使计算机具有类似于人的感知能力，能通过“感知”直接从外界获取信息，是对人的感知的模拟及延伸。机器视觉、机器听觉。相关学科：模式识别（语音识别、图像识别）。信息->电信号序列->预处理->提取特征->模式匹配2、机器联想。基于内容的联想，与具体存储位置无关。联想存储技术。3、机器推理。又称为计算机推理、自动推理，是人工智能的核心课题之一。推理：从一些已知判断（前提）推出一个新判断（结论）的思维过程。演绎推理、归纳推理、类比推理确定性

7、推理、不确定性推理基于概率逻辑的或然推理(随机性)、基于模糊逻辑的似然推理(模糊性)串行推理、并行推理人工智能的分支领域4、机器学习。使机器自己获取知识。对人类已有知识的获取、对客观规律的发现、对自身行为的修正。机器学习分为：机械学习、指导学习、解释学习、类比学习、示例学习、发现学习等。这些属于符号学习。另外还有神经网络学习。5、机器理解。图形理解（物景分析）、自然语言理解。理解是感知的延伸和深化。6、机器行为（机器人行动规划）。智能机器人的核心技术，反映了机器人的智能水平解决问题依靠规划功能确定行动步骤和动作序列任务：在一个特定的

8、工作区域中自动生成从初始状态到目标状态的动作序列、运动路径和轨迹的控制程序人工智能的分支领域基于研究途径和实现技术的领域划分1、符号智能以符号知识为基础，通过符号推理进行问题求解知识工程(知识获取、知识表示、知识管理、知识运用、知识库