1、人工智能陈昭炯,人工智能（Artificial Intelligence）基本原理,福州大学数学与计算机学院 陈昭炯 2019年11月28日,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 AI研究涉及的若干领域 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 AI研究涉及的若干领域 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的
2、主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,智能的特征（1）,思维理论（认知科学）：思维规律与方法的研究； 基于事例的学习，儿童认知知识阈值理论：智能就是在巨大搜索空间迅速找到满意解 的能力；知识工程，专家系统进化理论：智能是某种复杂系统所浮现的性质；结构，控制 （神经网络），蚂蚁行为（仿生），MIT的Brooks发明6脚虫人造生物能避开障碍（非推理），获IJCAI12的“计算机与思维奖”(2001),自然界四大奥秘：物质的本质，宇宙的起源，生命的本质，智能的发生研究智能的途径：,人工智能陈昭炯,智能的特征（2）,智能的特征：,具有感知能力 ：80视觉，10听觉，机器感知的研究 记忆
3、和思维能力 ：逻辑思维：抽象，间接，概括；依靠逻辑串行（线性）易于表达严密可靠（破案）形象思维：依靠形象并行协同式（非线性）形式化困难可由不全的信息获结果（认人）顿悟（灵感）思维：突发性独创性模糊性非线性 学习能力和自适应能力 情感与行为能力,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 AI研究涉及的若干领域 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,AI（Artificial Intelligence）的含义及研究目标,AI的含义：用人工的
4、方法在机器（计算机）上实现智能； 研究最终目标：构造智能计算机 研究近期目标：在计算机上实现人类智能的部分模拟，构造不同的智能系统,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 AI研究涉及的若干领域 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,发展简史（1）,孕育期（1956年前） Aristotle：形式逻辑，三段论， FBacon：归纳法，“知识就是力量”，以知识为中心 GLeibniz：符号语言及推理计算； GBoole：布尔代数，符号语
5、言描述思维活动的推理法则 ATuring：图灵机，1966年ACM设立图灵奖 1943年神经网络的生理模型 1946年ENIAC第一台电子数字计算机,人工智能陈昭炯,发展简史（2）,形成期（19561969） 1956年夏：美国达特茅斯(Dartmouth)讨论会 创始人中有：McCarthy（人工智能之父）,Minsky,Rochester, Shannon, Moore, Samuel, Selfridge, Solomonff, Simon, Newell等数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家。 达特茅斯会议上，明斯基的神经网络模拟器、麦卡锡的搜索法、以及西蒙和纽厄尔的
6、“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。,人工智能陈昭炯,Simon结论：人类求解问题是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。叙述了智能系统的特点：智能表示、推理、搜索。 Nilson发表了A*算法（搜索方法） McCarthy 1960年建立了人工智能程序设计语言Lisp 1965年Robinson提出了归结原理，（与传统的自然演绎法完全不同的消解法）。,人工智能陈昭炯,发展简史（2）,1969年：国际人工智能联合会议成立（International Joint Conferences On AI （IJCAI），每
7、两年一次 1968年Quillian提出了语义网络的知识表示方法 1969年Minsky出版了一本书“感知机”，给当时的神 经网络研究结果判了死刑 主要研究的问题：GPS、游戏、翻译、定理证明等 对问题的难度估计不足，陷入困境,人工智能陈昭炯,（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）,发展简史（3）,人工智能陈昭炯,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
8、知识,发展简史（4）,人工智能陈昭炯,发展简史（5）,发展期（70年代）知识工程时代 1） 1972：马赛大学，Prolog语言 2） 1972：斯坦福大学，MYCIN系统（检测血液感染） 3） 1977：E.A.Feigenbaum：以知识为中心 知识的表示： 数字识别：如2（两个端点，曲率变化，拐点） 人脸、表情：如何特征表示，人变形后可识别，机器呢？图 象检索图象理解 常识表示 知识的获取：专家总结输入，机器学习，数据挖掘 知识的利用： 精确推理 不精确推理：非单调，常识推理，新的证据（知识）可能推 翻原有的结论（停电）,人工智能陈昭炯,发展简史（6）,第四阶段（80年代中90年代初）
9、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，求解旅行推销商问题(TSP)的全新思路 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 在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业知识产业。应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。,人工智能陈昭炯,第五阶段（90年代初现在）数据与网络时代网络给AI带来无限的机会 知识发现与数据挖掘 智能代理 AI走向实用化,发展简史（7）,人工智能陈昭炯,第三次：智能系统具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于
10、数据挖掘的系统。,人工智能三次飞跃,第二次：智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化。如智能机器人。,第一次：实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统。,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 AI研究涉及的若干领域 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,历史上著名的AI大师,20世纪40位图灵奖获得者中 有6名
11、人工智能学者,人工智能陈昭炯,阿兰图灵（Alan Turing）,计算机科学理论的创始人 The father of the modern computer,人工智能陈昭炯,阿兰图灵（Alan Turing）,生于1912/6/23，伦敦，死于1954/6/7 1936年，论文“论可计算数及其在判定问题中的应用”，提出图灵机理论 1950年，论文“计算机与智能”，阐述了计算机可以具有智能的想法，提出图灵测试。每年都有试验比赛。 1966年为纪念图灵，美国计算机协会（ACMAssociation for computing machinery)设立图灵奖 设奖初期为2万美元，1989年起增至2万
12、5千美元,人工智能陈昭炯,Turing Test,Turing (1950) “Computing machinery and intelligence“: “Can machines think?“ “Can machines behave intelligently?“ Operational test for intelligent behavior: the Imitation Game Predicted that by 2000, a machine might have a 30% chance of fooling a lay person for 5 minutes Anti
13、cipated all major arguments against AI in following 50 years Suggested major components of AI: knowledge, reasoning, language understanding,learning,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，则应该认为机器已经具备人的智能。,人工智能陈昭炯,Turing Test,自然语言处理：使计算机能够用自然语言进行交流 知识表示：储存它知道的或听到的知识 自动推理：运用储存的信息来回答问题和提取新的结论 机器学习：能适应
14、新的环境并能检测和推断新的模式 计算机视觉：可以感知物体 机器人技术：可以操纵和移动物体 人工情感：,人工智能陈昭炯,马文明斯基 （Marvin Minsky）,人工智能的奠基人之一 框架理论的创立者 首获图灵奖的人工智能学者,Toshiba Professor of Media Arts and Sciences Professor of E.E. and C.S., M.I.T minskymedia.mit.edu,人工智能陈昭炯,马文明斯基 （Marvin Minsky）,1927生于纽约 1951年提出思维如何萌发并形成的基本理论 1956年达特茅斯会议的发起人之一 1958年与麦卡
15、锡在MIT创建世界上第一个AI实验室 1969年获得图灵奖 1975年首创框架理论 开发出了世界上最早的能够模拟人活动的机器人Robot C 虚拟现实的倡导者,人工智能陈昭炯,约翰麦卡锡 （John McCarthy）,人工智能奠基人之一 LISP语言的发明人 首次提出AI的概念,The days of our youth are the days of our glory.,Professor Emeritus of Computer Science at Stanford University jmccs.stanford.edu,人工智能陈昭炯,约翰麦卡锡 （John McCarthy）
16、,1927/9/4生于波士顿 1956年发起达特茅斯会议，并提出“人工智能”的概念 1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智能实验室 发明剪枝算法 1959年开发LISP语言 开创逻辑程序研究，用于程序验证和自动程序设计 1971年获得图灵奖 80S以后开始研究非单调和常识性推理 1990出版形式化的常识：麦卡锡论文选集，同年获得美国全国科学奖章,轶事,人工智能陈昭炯,赫伯特西蒙（19162001） （Herbert A. Simon）,符号主义学派的创始人 爱好广泛的全能科学家 中国科学院外籍院士,人工智能陈昭炯,赫伯特西蒙(Herbert A. Simon）,1916生于美国威斯康辛州
17、 1943年在匹兹堡大学获政治学博士学位 1969年因心理学方面的贡献获得美国心理学杰出贡献奖 1975年和他的学生艾伦纽厄尔共同获得图灵奖 1978年获得诺贝尔经济学奖 1986年因行为管理学方面的成就获得美国全国科学家奖章 1988年西蒙在卡内基梅隆大学退休，2001年2月9日去世。,人工智能陈昭炯,50s至60 s初开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT，证明了数学原理第二章中的全部52个定理，开创了机器定理证明的新学科 57年开发了IPL(Information Processing Language)语言最早的AI语言。 60年开发了“通用问题求解系统”GPS 66年开发了最
18、早的下棋程序之一MATER 70年发展与完善了语义网络的概念和方法 70年代提出了“物理符号系统假说” 提出启发式搜索 70年代提出决策过程模型，成为DSS的核心内容,人工智能陈昭炯,艾伦纽厄尔（Allen Newell） March 19, 1927 July 19, 1992,符号主义学派的创始人之一 西蒙的学生与同事 1975年与西蒙同获图灵奖,人工智能陈昭炯,艾伦纽厄尔,was born in San Francisco on March 19, 1927 人工智能、人类识别心理和表处理的基础研究 1975与Simon共同获得图灵奖 合作开发了最早的启发式程序“逻辑理论家” LT和“通
19、用问题求解器”。开创了机器定理证明这一新学科 首次提出并成功应用了“链表”（list）作为基本的数据结构，并设计与实现了表处理语言IPL 符号主义学派的创始人和代表人物 1990年出版Unified Theories of Cognition ,人工智能陈昭炯,理查德卡普 （Richard M. Karp）,发明“分枝界限法”的三栖学者 并行计算的探索者,人工智能陈昭炯,查理德卡普（Richard M. Karp）,1935生于波士顿 加州大学伯克利分校三个系的教授： 电气工程和计算机系 数学系 工业工程和运筹学系 60年代提出“分枝界限法”，成功求解含有65个城市的推销员问题，创当时的记录
20、1985年获得图灵奖，1995年获美国National Medal of Science；,人工智能陈昭炯,爱德华费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）,知识工程的提出者 大型人工智能系统的开拓者之一Professor of Computer Science and Co-Scientific Director of the Knowledge Systems Laboratory at Stanford University.,人工智能陈昭炯,爱德华费根鲍姆 （Edward A. Feigenbaum）,1936生于美国的新泽西州 通过实验和研究，证明了实现智能行为的主要手段
21、是知识 1977年提出知识工程，使人工智能从理论转向应用 名言：知识蕴藏着力量 1994年和劳伊雷迪共同获得图灵奖,人工智能陈昭炯,1963年主编了计算机与思维一书，世界上第一本有关人工智能的经典性专著 1965开发出世界上第一个专家系统DENDRAL 1972年开发出著名的专家系统MYCIN 80年代合著了四卷本的人工智能手册,扛鼎之作 开设Teknowledge、Design Power Inc.和IntelliGenetics三家公司，是世界上第一个开设专家系统商品化公司的人,人工智能陈昭炯,劳伊雷迪 （Raj Reddy）,大型人工智能系统的开拓者之一 卡内基梅隆大学计算机学院的院长，
22、 Herbert A. Simon大学计算机科学和机器人学院教授 中国科学院研究生院软件学院名誉院长,人工智能陈昭炯,劳伊雷迪（Raj Reddy）,1937生于印度，66年在美国获得博士 1994年与费根鲍姆共同获得图灵奖 主持过一系列大型AI系统的开发 Navlab ：能在道路行驶的自动车辆项目 LISTEN ：用于扫盲的语音识别系统 以诗人但丁命名的火山探测机器人项目 自动机工厂项目，提出“白领机器人学”,人工智能陈昭炯,道格拉斯恩格尔巴特 （Douglas Engelbart）,鼠标的发明人 超文本研究的先驱,人工智能陈昭炯,道格拉斯恩格尔巴特 （Douglas Engelbart）,
23、1925生于美国俄勒冈州 60s提出计算机是人类智力的放大器的观点 1964年发明鼠标，67年申请专利，70年取得专利 对超文本技术作出了巨大贡献，以他的名字命名ACM超文本会议最佳论文奖,人工智能陈昭炯,Daniel Kahneman Born: l934, Tel Aviv, Israel Eugene Higgins Professor of Psychology, Princeton University and Professor of Public Affairs, Woodrow Wilson School Fellow, Center for Rationality, Hebr
24、ew University, Jerusalem 2002年获得诺贝尔经济学奖研究不确定情况下的决策，解释人类决策行为，系统偏离基本概率理论和标准经济理论的原因。,人工智能陈昭炯,“ In the knowledge lies the power ”1994，Edward Albert Feigenbaum“Learn as much as you can while you are young, since life becomes too busy later” 1976，Dana Steward Scott “Any noun can be verbed ”1966年，Alan J Pe
25、rlis,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 AI研究涉及的若干领域 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,AI研究涉及的若干领域（1）,哲学（B.C.428） 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？ 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来的？ 知识从哪里来？ 知识是如何导致行动的？ 数学（800） 什么是抽取合理结论的形式化规则？（形式逻辑） 什么可以被计算？（NP） 我们如何用不确定知识进行推理？（概率，贝叶斯分析） 经济学（177
26、6） 如何决策以获得最大利益？（决策理论） 在他人不合作时如何决策以获得最大利益？ 在收益遥遥无期时如何决策以获得最大利益？,人工智能陈昭炯,囚徒问题 张三/李四因盗窃被擒，警察说“可能判年”，但张三李四又同时涉嫌一桩伤害案，于是警察对张三说：“如果你交待，而李四不交待，那么你总共只会被判年；如果你不交待，而李四交待，你会被判年；如果你们都交待，则都判年。”警察也给李四提供同样的选择。,人工智能陈昭炯,AI研究涉及的若干领域（2）,神经科学（1861） 大脑是如何处理信息的？ 心理学（1879） 人类和动物如何思考和行动的？ 计算机工程（1940） 如何才能制造出“聪明”的计算机？ 控制论（1
27、948） 人工制品怎样才能自控运转？ 语言学（1957） 语言和思维是怎样联系起来的？,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 AI研究涉及的若干领域 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,机器感知：机器视觉、听觉、情感 模式识别， 自然语言理解与机器翻译， 计算机视觉， 图象理解 人机交互技术 人工情感/心理：模拟、识别和理解人类情感,研究的基本内容及领域（1）,人工智能陈昭炯,机器思维：知识的表示、组织、管理、推理； 各种搜索及控
28、制策略； 神经网络，人脑的结构及工作原理 专家系统与知识工程， 自动定理证明， 自动程序设计 规划方法 博弈,研究的基本内容及领域（2）,人工智能陈昭炯,机器学习：各种学习算法，计算智能 数据挖掘与知识发现 机器学习机器行为： 机器人（足球机器人）， 智能决策支持系统 多Agent系统 复杂系统， 易难 智力游戏国际象棋定理证明专家系统自然语言理解口语识别机器视觉,研究的基本内容及领域（3）,人工智能陈昭炯,研究的基本内容及领域（4）,研究热点 l 模式识别 l 知识工程 l 智能检索 l 数据挖掘 l 专家系统 l 智能控制 l 自然语言理解 l 智能机器人,人工智能陈昭炯,研究的基本内容及
29、领域（5）,重要国际会议：1969年第一届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on AI）召开, 此后每两年开一次，成为人工智能界最高级别的学术盛会。 1979年成立美国人工智能联合会（American Association for Artificial Intelligence），到2004年已召开了19届 重要国内会议： 1981年成立中国人工智能学会（CAAI），2005年已召开11届学术年会（CAAI11）。 重要期刊： International Journal of AI 1970,IJCAI AI Magazine， 1979,A
30、AAI,人工智能陈昭炯,IJCAI Award for Research Excellence The IJCAI Award for Research Excellence is given at the IJCAI conference to a scientist who has carried out a program of research of consistently high quality, yielding several substantial results. Past recipients of this award are John McCarthy (1985)
31、, Allen Newell (1989), Marvin Minsky (1991), Raymond Reiter (1993), Herbert Simon (1995), Aravind Joshi (1997), Judea Pearl (1999), Donald Michie(2001), Nils Nilsson(2003), Geoffrey E. Hinton(2005),人工智能陈昭炯,IJCAI Computers and Thought Award The Computers and Thought Award is presented at IJCAI confer
32、ences to outstanding young scientists in artificial intelligence. The award was established with royalties received from the book “Computers and Thought”, edited by Edward Feigenbaum and Julian Feldman; it is currently supported by income from IJCAI funds. Past recipients of this honor have been Ter
33、ry Winograd (1971), Patrick Winston (1973), Chuck Rieger (1975), Douglas Lenat (1977), David Marr (1979), Gerald Sussman (1981), Tom Mitchell (1983), Hector Levesque (1985), Johan de Kleer (1987), Henry Kautz (1989), Rodney Brooks (1991), Martha Pollack (1991), Hiroaki Kitano (1993), Sarit Kraus (19
34、95), Stuart Russell (1995), Leslie Kaelbling (1997), Nicholas Jennings (1999),DaphneKoller(2001), Tuomas Sandholm (2003),人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 研究的基本内容及领域 AI的三个主流学派 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,AI的三个主流学派, 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,人工智能陈昭炯,AI的
35、三个主流学派符号主义（1）,符号主义学派 (西蒙和纽厄尔为代表) 物理符号系统假说 由一组符号组成系统， 作用在这些符号结构上生成其他符号结构的一组过程。 智能的体现是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。反之亦然。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；,人工智能陈昭炯,AI的三个主流学派符号主义（2）,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
36、仅仅是演绎。1977年吴文俊院士给出了一类平面几何问题的机械化证明理论,在计算机上证明了一大批平面几何定理。1984年科学出版社出版了他的几何定理机器证明的基本原理一书，被称为吴方法。,人工智能陈昭炯,联结主义学派(J.J.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。,AI的三个主流学派联结主义（1）,人工智能陈昭炯,遗传算法(Genetic Algori
37、thm)和进化（evolution）计算： 1975年，John Holland提出遗传算法 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,形成一代代新群体（populations),最终收敛于近似优化解。 用于处理多变量、非线性、不确定、甚至混沌的大搜索空间的有约束的优化问题； 麻将原理： 刚发到手的牌就“和” 了的概率是非常非常小的。 不管开始手中的牌有多坏，通过一次次摸牌、选择、淘汰，可以逐步逼近到最优解。这相当进化中的变异和选择原理。 麻将的魅力在于可以在容忍的时间内让牌“和”了。 遗传算法和进化
38、计算的收敛性问题。,AI的三个主流学派联结主义（2）,人工智能陈昭炯,行为主义学派(R.A.Brooks为代表) 控制论的研究导致机器人和智能控制，机器人是 “感知-行为” 模式, 是没有知识的智能，强调直觉和反馈的重要性；智能行为体现在系统与环境的交互之中，功能、结构和智能行为不可分割。90年代起智能 Agent成为新的热点。它是一种自治的、具有自发行为、体现交互性和环境适应性的新型智能机模型，具有移动性、推理、规划、学习和适应能力。,AI的三个主流学派行为主义（1）,人工智能陈昭炯,AI的三个主流学派行为主义（2）,反馈是控制论的基石，没有反馈就没有智能。 根据目标与实际行为之间的误差来消
39、除此误差的控制策略。PID(比例-积分-微分)控制是控制论对付不确定性的最基本手段。 强调智能系统与环境的交互，从运行的环境中获取信息（感知），通过自己的动作对环境施加影响。,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 研究的基本内容及领域 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,若干典型研究成果,国际象棋 50s：ANewell和HASimon研究过 60 s ：JMcCarthy发明剪枝，搜索量大减，达到C级专业棋手 80 s ：大师级，美Hitech达特级大师水平（48次赛，
40、赢70大师，15特级大师） 90 s ：Deep Blue在对卡斯帕罗夫6局赛中，3胜：2和：1负, “深蓝”计算速度为200 00万棋步/秒，采用启发式搜索方法；,人工智能陈昭炯,口语识别 特点：数据量大，要求实时相应 问题：不能实时相应，口音依赖，不适应大噪声、快语速，非语法口语习惯语识别 60 s：控制机器人动作 80 s：Sphinx系统，无需训练，1000词汇，准确率94%黑板模型源于口语识别的研究 90 s：实用化初级产品，口语机器翻译（翻译电话）,若干典型研究成果(2),人工智能陈昭炯,若干典型研究成果(3),专家系统 Dendral：60 s，第一个专家系统，用化学专业知识从质
41、谱仪数据推断有机化合物的结构（斯坦福大学1965） Mycin：70 s，人的血液疾病诊断咨询系统（斯坦福大学1973） XCON：80 s,DEC公司卡内基梅隆大学，为VAX计算机系统制定硬件配置方案,4千万/年 AA和CA：90 s ，American Express公司，信用卡认可专家系统，2700万美元 DART：90 s，军事调度和规划系统，美沙漠风暴对伊战，几周缩短到几小时调度西欧沙特部队及装备 , involved up to 50,000 vehicles, cargo, and people,人工智能陈昭炯,若干典型研究成果(4),Proved a mathematical
42、conjecture (Robbinsconjecture) unsolved for decades ALVINN计算机视觉系统：No hands across America (driving autonomously 98% of the time from Pittsburgh to San Diego) NASAs on-board autonomous planning program controlled the scheduling of operations fora spacecraft PROVERB： solves crossword puzzles better th
43、an most humans,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 研究的基本内容及领域 若干典型研究成果 存在的问题及发展走向 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,存在的问题,脆弱性和不可靠性：专家经验的不可靠，超越知识范围的问题求解能力急剧下降 与计算机主流技术脱节：孤立使用的技术不易推广 知识表示和获取的困难,发展走向,学科大交叉趋势 不确定性人工智能 复杂网络和复杂系统中的新发现,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 研究的基本内容及领域 若干典
44、型研究成果 存在的问题 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,本课程的主要学习内容及参考文献,AI的基本概念、历史、研究目标等 基本的知识表示方法：一阶谓词逻辑、产生式规则框架表示法、语义网络表示法 经典逻辑推理 不确定与非单调推理：主观Bayes方法，可信度方法 ,证据理论 搜索策略 机器学习简介,人工智能陈昭炯,参考文献： 陈世福，陈兆乾人工智能与知识，南京大学出版社， TP18061 （美）Nils J. Nilsson，郑扣根，庄越挺译，潘云鹤校，Artificial IntelligenceA New Synthesis，机械工业出版社，TP18416 王万森
45、，人工智能原理及其应用，电子工业出版社TP18886 林尧瑞，马少平，人工智能导论，清华大学出版社 Stuart Russell & Peter Norvig著，姜哲等译人工智能一种现代方法，人民邮电出版社,人工智能陈昭炯,第一章 绪论,智能的特征 AI的含义及研究目标 发展简史 历史上著名的AI大师 研究的基本内容及领域 若干典型研究成果 存在的问题 本课程的主要学习内容及参考文献 综述报告选题,人工智能陈昭炯,综述报告选题,1。AI在Internet中的应用 2AI的发展与计算机图灵奖 3国内AI领域的研究及应用简况综述 4。Loebner奖每年颁发给最接近于通过某个版本图灵测试的程序（$
46、1500)。查找最近Loebner奖的得主它使用了什么技术？它对目前AI技术的发展有什么推动？ 5。智能代理的含义、发展现状及应用前景 6。IJCAI历届的获奖人及其主要贡献 7。AI与计算机游戏,人工智能陈昭炯,三段论及其结构三段论是由两个含有一个共同项的性质判断作前提得出一个新的性质判断为结论的演绎推理。例如：知识分子都是应该受到尊重的，人民教师都是知识分子，所以，人民教师都是应该受到尊重的。 三段论的一般规则： 1.在一个三段论中，必须有而且只能有三个不同的概念。我国的大学是分布于全国各地的；清华大学是我国的大学；所以，清华大学是分布于全国各地的。 中项(“我国的大学“)未保持同一，出现
47、了四概念的错误。 2.中项在前提中至少必须周延一次。一切金属都是可塑的，塑料是可塑的，所以，塑料是金属。中项的“可塑的“在两个前提中一次也没有周延 3.大项或小项如果在前提中不周延，那么在结论中也不得周延。运动员需要努力锻炼身体；我不是运动员；所以，我不需要努力锻炼身体。 4.两个否定前提不能推出结论；前提之一是否定的，结论也应当是否定的；结论是否定的，前提之一必须是否定的。一切有神论者都不是唯物主义者；某人是有神论者；所以，某人不是唯物主义者。 5.两个特称前提不能得出结论；前提之一是特称的，结论必然是特称的。所有大学生都是青年；有的运动员是大学生；所以，有的运动员是青年。,人工智能陈昭炯,
48、人工情感与人工心理的研究内容： 心理统一模型建模； 情感建模； 情感的形式化； 表情识别与合成； 语音情绪识别； 视线追踪； 情感姿态识别； 意识的机器实现； 人工情感的机器表达； 情感与心理信号的自动测量； 人类心理数字化； 支撑学科与技术： 人工智能； 计算机视觉； 图像理解与处理； 虚拟现实； 心理学； 认知与脑科学； 生理学； 数学建模与仿真； 虚拟计算； 应用领域： 数字社会； 远程教育； 个人机器人； 计算机游戏； 人性化的信息服务系统； 环境智能与虚拟社会系统； 远程家庭保健与护理； 参考文献：王志良，人工心理与人工情感，智能系统学报，2006,1(1),人工智能陈昭炯,什么是智能Agent 广义的智能Agent包括人类、物理世界中的移动机器人和信息世界中的软件机器人。 狭义的智能Agent专指信息世界中的软件机器人。它是代表用户或其他程序,以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。 主动服务 主动适应,即在完成操作的过程中,它可以获得、表示并在以后的操作中利用关于操作对象的知识以及关于用户意图和偏好的知识; 主动代理,即对一些任务无须用户发出具体指令,只要当前状态符合某种条件,就可代表用户或其他程序完成相应的操作。 机动是指在所处的计算环境中灵活的访问和迁移机制,以及同其他智能Agent通信和协作的机制。,
