人工智能與計(jì)算智能

人工智能與計(jì)算智能第一講緒論第二講專家系統(tǒng)概述第三講人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述第四講計(jì)算智能概述內(nèi)容第一講概述課程概述人工智能概述關(guān)于人工智能與計(jì)算智能本課程的性質(zhì)、教學(xué)方式、內(nèi)容和考核課程概述關(guān)于人工智能與計(jì)算智能人工智能術(shù)語的提出人工智能學(xué)科歸屬為什么要學(xué)習(xí)人工智能人工智能與計(jì)算智能課程總體概述（第七周）人工智能與計(jì)算智能概述方面文獻(xiàn)查閱（第八周）專家系統(tǒng)技術(shù)概述（第九周）專家系統(tǒng)技術(shù)方面文獻(xiàn)查閱與小結(jié)（第十周）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述（第十一周）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面文獻(xiàn)查閱與小結(jié)（第十二周）智能算法概述（第十三周）課程的教學(xué)方式、內(nèi)容課程考核方式碩士生：兩篇文獻(xiàn)查閱小結(jié)、針對某函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)問題編寫某智能算法求解程序博士生：課程總結(jié)論文（不應(yīng)少于5頁，需要有英文文獻(xiàn)）2011年12月16日前提交關(guān)于人工智能與計(jì)算智能經(jīng)典人工智能計(jì)算智能（智能計(jì)算、自然計(jì)算、軟計(jì)算）符號主義方法邏輯學(xué)派連接主義方法仿生學(xué)派行為主義方法生理學(xué)派（控制論學(xué)派）人工智能概述人工智能研究的不同學(xué)派人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展歷史人工智能在機(jī)械中的主要應(yīng)用人工智能研究的不同學(xué)派符號主義符號主義（Symbolicism），又稱邏輯主義（Logicism）、心理學(xué)派（Psychlogism）或計(jì)算機(jī)學(xué)派（Computerism），是基于物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理的人工智能學(xué)派。符號主義認(rèn)為人工智能起源于數(shù)理邏輯，人類認(rèn)知（智能）的基本元素是符號（Symbol），認(rèn)知過程是符號表示上的一種運(yùn)算。人工智能研究的不同學(xué)派聯(lián)結(jié)主義聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為：思維的基元是神經(jīng)元，而不是符號；思維過程是神經(jīng)元的聯(lián)結(jié)活動(dòng)過程，而不是符號運(yùn)算過程；反對符號主義關(guān)于物理符號系統(tǒng)的假設(shè)，認(rèn)為人腦不同于電腦；提出用聯(lián)結(jié)主義的人腦工作模式取代符號主義的電腦工作模式。人工智能研究的不同學(xué)派行為主義行為主義（Actionism），又稱進(jìn)化主義(Evolutionism）或控制論學(xué)派（Cyberneticsism），是基于控制論和“感知---動(dòng)作”型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派。行為主義認(rèn)為人工智能起源于控制論，提出智能取決于感知和行為，取決于對外界復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)，而不是表示和推理。人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究如何使計(jì)算機(jī)能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)功能。1.機(jī)器學(xué)習(xí)

自然語言理解（NaturalLanguageProcessing）主要研究如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語言。2.自然語言理解

專家系統(tǒng)（ExpertSystem，簡稱ES）是一種基于知識的智能系統(tǒng)，它將領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)用知識表示方法表示出來，并放入知識庫中，供推理機(jī)使用。3.專家系統(tǒng)所謂模式識別就是使計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事物進(jìn)行鑒別，并把它歸入與其相同或相似的模式中。4.模式識別計(jì)算機(jī)視覺（ComputerVision）的主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力。

5.計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器人（Robots）是一種可再編程的多功能操作裝置。機(jī)器人學(xué)是一種綜合性技術(shù)學(xué)科，人工智能的所有技術(shù)幾乎都可以在這個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。

6.機(jī)器人學(xué)7.博弈自動(dòng)定理證明（AutomaticTheoremProving）就是讓計(jì)算機(jī)模擬人類證明定理的方法，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)象人類證明定理那樣的非數(shù)值符號演算過程。8.自動(dòng)定理證明博弈（GamePlaying）是一個(gè)有關(guān)對策和斗智問題的研究領(lǐng)域。

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)（AutomaticProgramming）是一種讓計(jì)算機(jī)把用高級形式語言或自然語言描述的程序自動(dòng)轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行程序的技術(shù)。9.自動(dòng)程序設(shè)計(jì)智能控制（IntelligentControl）是指那種無需（或需要盡可能少的）人的干預(yù)就能獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制。10.智能控制智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportSystem）是指那種在傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中增加了相應(yīng)的智能部件的決策支持系統(tǒng)。11.智能決策支持系統(tǒng)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）是一個(gè)用大量的簡單處理單元經(jīng)廣泛并行互連所構(gòu)成的人工網(wǎng)絡(luò)，用于模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。12.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase）和數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是在數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的一種知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。13.知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘

分布式人工智能（DistributedArtificialIntelligence，簡稱DAI）主要研究在邏輯或物理上分散的智能系統(tǒng)之間如何相互協(xié)調(diào)各自的智能行為，實(shí)現(xiàn)問題的并行求解。14.分布式人工智能

人工智能這個(gè)術(shù)語自1956年正式提出，并作為一個(gè)新興學(xué)科的名稱被使用以來，已經(jīng)有五十多年的歷史了?；仡櫰洚a(chǎn)生與發(fā)展過程，可大致分為四個(gè)階段。

孕育期形成期知識應(yīng)用期綜合集成期人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展歷史（1）古希臘偉大的哲學(xué)家和思想家亞里斯多德（Aristotle）創(chuàng)立了演繹法。（2）英國哲學(xué)家和自然科學(xué)家培根（F.Bacon）創(chuàng)立了歸納法。（3）德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨（G.W．Leibnitz）把形式邏輯符號化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。（4）法國物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家帕斯卡（B.Pascal）制造成功了世界上第一臺加法器。一.孕育期（1956年之前）（5）英國數(shù)學(xué)家和發(fā)明家巴貝奇（C．Babbage）發(fā)明了差分機(jī)和分析機(jī)，為研制“思維機(jī)器”做出了巨大貢獻(xiàn)。（6）英國數(shù)學(xué)家布爾（G．B0OLE）創(chuàng)立了布爾代數(shù)。（7）英國數(shù)學(xué)家、超時(shí)代的天才、圖靈機(jī)的發(fā)明者圖靈（A.M．Turing）1936年創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論，并為人工智能做了大量的開拓性工作。（8）匈牙利數(shù)學(xué)家、博弈論的創(chuàng)立者馮·諾依曼（John．Von．Neumann）1945年提出了存儲程序的概念，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域建立了不朽的功勛。一.孕育期（1956年之前）（9）美國數(shù)學(xué)家、電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的先驅(qū)莫克利（J.W.Mauchly）與他的研究生?？颂兀↗.P.Eckert）合作，1946年研制成功了世界上第一臺通用電子計(jì)算機(jī)ENIAC。（10）美國著名數(shù)學(xué)家、控制論創(chuàng)始人維納（N．Wiener）1948年創(chuàng)立了控制論。（11）美國應(yīng)用數(shù)學(xué)家、信息論的創(chuàng)始人香農(nóng)（C.E.Shannon）創(chuàng)立了信息論。（12）美國神經(jīng)生理學(xué)家麥克洛奇（W．McCulloCh）和皮茲（W．Pitts）一起于1943年建成了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（MP模型）。一.孕育期（1956年之前）二.形成期（1956年-1969年）人工智能誕生于一次歷史性的聚會。1O位杰出年輕科學(xué)家在美國達(dá)特莫斯大學(xué)舉行了一次為期兩個(gè)月的夏季學(xué)術(shù)研討會，共同學(xué)習(xí)和探討了用機(jī)器模擬人類智能的有關(guān)問題。由麥卡錫提議正式采用了“人工智能AI（ArtifcialIntelligence）”這一術(shù)語。從而，一個(gè)以研究如何用機(jī)器來模擬人類智能的新興學(xué)科——人工智能誕生了。

這次會議之后，在美國很快就形成了三個(gè)以人工智能為研究目標(biāo)的研究小組。紐厄爾和西蒙的卡內(nèi)基一蘭德小組（也稱心理學(xué)小組）。塞繆爾的IBM公司工程課題研究小組明斯基和麥卡錫的MIT研究小組（l）心理學(xué)小組1957年，研制了邏輯理論機(jī)（LogieTheoryMachine．簡稱LT），是一個(gè)數(shù)學(xué)定理證明程序。196O年，研制了通用問題求解（GeneralProblemSolving，簡稱（GPS）程序。該程序當(dāng)時(shí)可以解決11種不同類型的問題，如不定積分、三角函數(shù)、代數(shù)方程、猴子摘香蕉、梵塔問題、人-羊過河等。

這一時(shí)期的主要研究大致有以下一些方面：（2）IBM工程課題研究小組

1956年，塞繆爾在IBM704計(jì)算機(jī)上研制成功了具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力的西洋跳棋程序。（3）MIT小組

①1958年，麥卡錫建立了行動(dòng)規(guī)劃咨詢系統(tǒng)。

②196O年，麥卡錫又研制了人工智能語言LISP。（4）其他方面

1965年，魯賓遜（J．ARobinson）提出了歸結(jié)（消解）原理。1965年，美國斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆（E．A.Feigenbaum）在他領(lǐng)導(dǎo)的研究小組內(nèi)開始研究化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL。1969年，由國際上許多學(xué)術(shù)團(tuán)體共同發(fā)起成立了國際人工智能聯(lián)合會議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence，簡稱IJCAI）。1956年喬姆斯基（N．Chomsky）提出文法體系。1958年塞爾夫里奇研制出模式識別系統(tǒng)程序。197O年，國際性人工智能雜志（ArtificialIntelligence）創(chuàng)刊。三.知識應(yīng)用期（1970年-80年代末）在成就面前，一些人工智能專家開始盲目樂觀，他們認(rèn)為只要依靠一些推理規(guī)則，再加上強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)就可以使機(jī)器智能達(dá)到專家水平，甚至超過人的能力。2O世紀(jì)6O年代初期，人工智能的創(chuàng)始人西蒙等人很自信地預(yù)言：1O年內(nèi)計(jì)算機(jī)將成為世界冠軍；1O年內(nèi)計(jì)算機(jī)將證明一個(gè)未發(fā)現(xiàn)的數(shù)學(xué)定理；10年內(nèi)計(jì)算機(jī)將能譜寫出優(yōu)秀作曲家水平的樂曲；1O年內(nèi)大多數(shù)心理學(xué)理論將在計(jì)算機(jī)上形成。人工智能遇到了許多麻煩：（l）在博弈方面，塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對弈時(shí)，5局中敗了4局。

（2）在定理證明方面，發(fā)現(xiàn)魯賓遜歸結(jié)法的能力有限。當(dāng)用歸結(jié)原理證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)時(shí)，推了10萬步也沒證出結(jié)果。

（3）在問題求解方面，由于過去研究的大多是良結(jié)構(gòu)的問題，而現(xiàn)實(shí)世界中的問題又多數(shù)為不良結(jié)構(gòu)，如果仍用那些方法去處理，將會產(chǎn)生組合爆炸問題。

（4）在機(jī)器翻譯方面，原來人們以為只要有一本雙解字典和一些語法知識就可以實(shí)現(xiàn)兩種語言的互譯，但后來發(fā)現(xiàn)并不那么簡單，甚至?xí)[出笑話。

（5）在神經(jīng)生理學(xué)方面，研究發(fā)現(xiàn)人腦有1011以上的神經(jīng)元，在現(xiàn)有技術(shù)條件下用機(jī)器從結(jié)構(gòu)上模擬人腦是根本不可能的。

（6）在人工智能的本質(zhì)、理論、思想及機(jī)理方面，人工智能受到了來自哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等社會各界的責(zé)難、懷疑和批評。在英國，1971年劍橋大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)家詹姆士（James）先生應(yīng)政府要求，發(fā)表了人工智能綜合報(bào)告，指責(zé)“人工智能研究不是騙局，也是庸人自擾”。這個(gè)目光短淺的報(bào)告被政府采納后，英國的人工智能研究經(jīng)費(fèi)被削減、機(jī)構(gòu)被解散。在美國，曾一度熱衷于人工智能研究的IBM公司也下令取消了在該公司范圍內(nèi)的所有人工智能研究活動(dòng)。從此，形勢急轉(zhuǎn)直下，在全世界范圍內(nèi)人工智能研究陷入困境、落入低谷。

在其它方面，人工智能也遇到了這樣那樣的問題：在這種極其困難的環(huán)境下，仍有一大批人工智能學(xué)者不畏艱辛、潛心研究。他們在認(rèn)真總結(jié)前一階段研究工作經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的同時(shí)，從費(fèi)根鮑姆以知識為中心開展人工智能研究的觀點(diǎn)中找到了新的出路。以知識為中心的研究：專家系統(tǒng)悄悄開始孕育，使得人工智能在后來出現(xiàn)的困難和挫折中能很快找到前進(jìn)方向，迅速地再度興起。

專家系統(tǒng)（ExpertSystem，簡寫為ES）是一個(gè)具有大量的專門知識，并能夠利用這些知識去解決特定領(lǐng)域中需要由專家才能解決的那些問題的計(jì)算機(jī)程序。專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，從一般思維規(guī)律探討走向?qū)ｉT知識運(yùn)用的重大突破，是人工智能發(fā)展史上的一次重要轉(zhuǎn)折。

1972年，費(fèi)根鮑姆在繼化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL之后，又領(lǐng)導(dǎo)他的研究小組開始研究MYCIN專家系統(tǒng)，并于1976年研制成功。1976年，斯坦福大學(xué)國際人工智能中心杜達(dá)（R.D.Duda）等人開始研制地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)PROSPECTOR。MIT1971年研制成功并投入使用數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)MACSYMA。

美國拉特格爾（Rutger）大學(xué)于1978年研制成功用于青光眼診斷和治療的專家系統(tǒng)CASNET。

在這一時(shí)期，與專家系統(tǒng)同時(shí)發(fā)展的重要領(lǐng)域還有計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人，自然語言理解與機(jī)器翻譯等。此外，在知識表示、不精確推理、人工智能語言等方面也有重大進(jìn)展。1974年，明斯基提出框架理論；1975年，紹特里夫（E.H.Shortliffe）提出并在MYCIN中應(yīng)用確定性理論；1976年，杜達(dá)提出并在PROSPECTOR中應(yīng)用主觀貝葉斯方法；1972年，由科麥瑞爾（A.Colmerauer）及其研究小組在法國馬塞大學(xué)研制成功了世界上第一個(gè)prolog系統(tǒng)。

1977年，在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上，費(fèi)根鮑姆正式提出了知識工程（KnowledgeEngineering，簡稱KE）的概念。專家系統(tǒng)的成功，說明了知識在智能系統(tǒng)中的重要性，使人們更清楚地認(rèn)識到人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是一個(gè)知識處理系統(tǒng)，而知識表示、知識獲取、知識利用是人工智能系統(tǒng)的三個(gè)基本問題。整個(gè)2O世紀(jì)8O年代知識工程和專家系統(tǒng)在全世界得到了迅速發(fā)展，其應(yīng)用范圍也擴(kuò)大到了人類社會的各個(gè)領(lǐng)域，并產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

隨著專家系統(tǒng)應(yīng)用的不斷深入和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，專家系統(tǒng)本身所存在的問題逐漸暴露出來：應(yīng)用領(lǐng)域狹窄缺乏常識性知識知識獲取困難推理方法單一沒有分布式功能不能訪問現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫在專家系統(tǒng)方面，從2O世紀(jì)8O年代末開始逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展。大型專家系統(tǒng)開發(fā)采用了多種人工智能語言（如LISP、Prolog和C十十等）、多種知識表示方法（如產(chǎn)生式規(guī)則、框架、邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο蟮龋?、多種推理機(jī)制（如演繹推理、歸納推理、非精確推理和非單調(diào)推理等）和多種控制策略（如正向、逆向和雙向等）相結(jié)合的方式，并開始運(yùn)用各種專家系統(tǒng)外殼、專家系統(tǒng)開發(fā)工具和專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境等。四.綜合集成期（80年代末至今）目前，人工智能技術(shù)正在向大型分布式人工智能、大型分布式多專家協(xié)同系統(tǒng)、廣義知識表達(dá)、綜合知識庫（即知識庫、方法庫、模型庫、方法庫的集成）、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具、大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體（Agent）協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。歷史上的人工智能大師下面介紹圖靈和幾位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能大師阿倫?圖靈

（AlanTuring） 計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)始人1912年出生于英國倫敦，1954年去世1936年發(fā)表論文“論可計(jì)算數(shù)及其在判定問題中的應(yīng)用”，提出圖靈機(jī)理論1950年發(fā)表論文“計(jì)算機(jī)與智能”，闡述了計(jì)算機(jī)可以具有智能的想法，提出圖靈測試1966年為紀(jì)念圖靈的杰出貢獻(xiàn)，ACM設(shè)立圖靈獎(jiǎng)馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky） 人工智能之父 框架理論的創(chuàng)立者 首位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能學(xué)者馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）1927年出生于美國紐約1951年提出思維如何萌發(fā)并形成的基本理論1956年達(dá)特茅斯會議的發(fā)起人之一1958年在MIT創(chuàng)建世界上第一個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室1969年獲得圖靈獎(jiǎng)1975年首創(chuàng)框架理論約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）人工智能之父LISP語言的發(fā)明人首次提出AI的概念約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）1927年出生于美國波士頓1956年發(fā)起達(dá)特茅斯會議，并提出“人工智能”的概念1958年與明斯基一起創(chuàng)建世界上第一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)明α－β剪枝算法1959年開發(fā)LISP語言開創(chuàng)邏輯程序研究，用于程序驗(yàn)證和自動(dòng)程序設(shè)計(jì)1971年獲得圖靈獎(jiǎng)赫伯特?西蒙

（HerbertA.Simon）符號主義學(xué)派的創(chuàng)始人愛好廣泛的全能科學(xué)家中國科學(xué)院外籍院士赫伯特?西蒙

(HerbertA.Simon）1916年出生于美國的威斯康辛州1943年在匹茲堡大學(xué)獲政治學(xué)博士學(xué)