1、1,人工智能 Artificial Intelligence：AI,人工智能诞生52年 1956-2008,2,1、课程是什么？,课程特点与学习方法,是一本书吗？,一门课程是怎样产生的？,人工智能是怎样的一门课程？,3,狭义： 计算机科学的一个分支，是智能计算机系统(思维科学) 智能:与人的智能相当或相近（对语言能理解、能学习、能推理） 广义 人类智能行为规律、智能理论方面的研究。,人工智能课程的特点,4,学习要求,按时上课积极参与课堂讨论阅读文献，开阔视野,5,人工智能的基本内容,知识表示、推理 搜索、规划,计算智能： 人工生命： 分布智能： 数据挖掘：,机器视觉、听觉、 自然语言理解机器感
2、知 机器推理机器思维 聚类、支持向量机机器学习 智能控制机器行为 智能机器人智能机器 智能产品智能应用：,人工智能基本概念、方法和技术,人工智能新技术,人工智能的主要研究、应用领域,6,本课程的主要内容,第1章：人工智能概述 第2章：知识表示方法 第3章：确定性推理 第4章：搜索策略 第5章：计算智能 第6章：非确定性推理 第7章：机器学习 第8章：自然语言理解 第9章： 分布智能 第10章：高级专家系统,第1、2、3、4、6章,第5、9、10章,第7、8、10章,人工智能基本概念、方法和技术,人工智能新技术,人工智能的主要研究、应用领域,7,第1章 人工智能概述,什么是人工智能？ 它的研究目
3、标是什么？,人工智能的概念,人工智能的发展 历史,人工智能的现在 与未来,人工智能的主要研究及应用领域 人工智能的近期发展方向 我国智能科学技术教育体系,人工智能的发展历史 人工智能的基本研究内容 人工智能的不同学派,8,1.1 人工智能的定义及其研究目标,1、什么是智能？,关于智能的不同观点,思维理论,知识阈值理论,进化理论,智能是一种认识客观事物，并运用知识解决问题的综合能力。,9,从智能的层次结构来认识智能,高层智能,中层智能,低层智能,10,从智能所体现的能力来认识智能,感知能力,记忆思维能力,学习和 自适应能力,行为能力,通过感知器官感知外界的能力,对信息的存储和对信息本质属性的认识
4、过程,知识获取和自我调节适应外界环境的过程,对信息作出动作反应的能力,11,2、什么是人工智能？,如何衡量机器是否具有智能？,Turing测试如果无论任何人能分辨出人和机器的概率小于50%，则认为机器具有了智能。 Turing测试存在的问题仅反映了结果的比较，没有涉及思维过程没规定参加实验的人具有多高的智商,人工智能是研究如何构造智能机器或智能系统，以模拟、延伸和扩展人类智能的学科。,12,-Turing测试,测试主持人,被测机器,被测人,小于50%？,13,3、人工智能的研究目标,远期目标,近期目标,14,1.2 AI的产生与发展,孕育期 1956年前,形成期 19561970,知识应用期
5、19701990,从学派 分离到综合 19902000,智能科学 技术学科兴起 2000年后,50多年来，人工智能走过了一条起伏和曲折的发展道路。,15,AI的产生,人们对“数据世界”的需求进而发展到对“知识世界”的需求而产生的。为了寻求试探性的搜索，启发式的不精确的模糊的甚至允许出现错误的推理方法。以便符合人类的思维过程,16,图灵：英国数学家，1936年创立了自动机理论，一个理论计算机模型。 莫克利: 美国数学家，1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC 麦克洛奇：美国神经生理学家，于1943年建成了第一个神经网络模型。 在人工智能诞生之前，一些著名科学家就已经创立了数理逻
6、辑、神经网络模型和控制论，并发明了通用电子数字计算机。为人工智能的诞生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。,孕育期 1956年前,为人工智能的诞生准备必要的思想、理论和物质技术条件,17,AI诞生于一次历史性的聚会 时间：1956年夏季 地点：达特莫斯 (Dartmouth) 大学 目的：为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能 发起人：麦卡锡、明斯基等 结果：麦卡锡提议正式采用了Artificial Intelligence这一术语1957年，纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制了一个称为逻辑理论机(Logic Theory Machine，简称LT)的数学定理证
7、明程序。 IBM工程小组研制成功了具有自学习、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。,形成期 19561970,18,失败的预言：60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理学理论将在计算机上形成。 挫折和教训在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把“心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了“酒是好的
8、，肉变质了”在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。,知识应用期 19701990,19,人工智能研究形成了三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。 符号主义学派 认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。 连接主义学派是指神经网络学派。 行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。 三大学派的综合集成随着研究和应用的深入
9、，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。,从学派 分离到综合 19902000,20,目前，一个以人工智能为核心，以自然智能、人工智能、集成智能为一体的新的智能科学技术学科正在逐步兴起，并引起了人们的极大关注。该学科研究的主要特征包括以下几个方面：(1) 由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；(2) 由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；(3) 由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；(4) 由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究。,智能科学 技术学科兴起 2000年后
10、,21,1.3 AI研究的基本内容,人工智能的基本研究内容： 与脑科学和认知科学的交叉研究 智能模拟的方法和技术研究,脑科学,认知科学,计算机科学,控制论,系统科学,人工智能是一门多学科的交叉学科依赖多学科的共同发展,22,1、与脑科学和认知科学的交叉研究,1）什么是脑科学?,脑科学又称神经科学，其目的是要认识脑、保护脑、创造脑。,脑科学主要包括哪些基本问题？,23,脑科学是人工智能的基础：脑科学的任何进展，都将会对人工智能的研究起到积极的推动作用。,脑科学与人工智能的关系,2）什么是认知？,24,认知可一般地认为是和情感、意志相对应的理智或认识过程；或者是为了一定的目的，在一定的心理结构中进
11、行的信息加工过程。,什么是认知科学？,25,认知科学也是人工智能的重要理论基础，对人工智能发展起着根本性的作用。,26,2、智能模拟的方法和技术研究,让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。机器感知的研究领域包括：计算机视觉、计算机听觉、模式识别、自然语言理解等。,机器感知相当于智能系统的输入部分。,（1）机器感知,27,让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。,（2）机器思维,（3）机器学习,让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。,28,（4）机器行为,（5）智能系统与智能机器,让计算机能够具有像人那样地行
12、动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 相当于智能系统的输出部分。,建立智能系统或构造智能机器，开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究,29,1.4 AI研究中的不同学派,1、三种不同学派及其基本观点,符号主义学派（逻辑主义、心理学派） 连接主义学派（仿生学派、生理学派） 行为主义学派（进化主义、控制论学派）,30,物理系统由一个符号结构和一组过程构成。,（1）符号主义学派（逻辑主义、心理学派）,知识可用符号表示、也可用符号进行推理；,认知的基元是符号、认知的过程是符号表示上的运算过程；,代表性成果：纽厄尔和西蒙的数学定理证明程序。,研究方法：通过研究和模仿认知系统的功能实现
13、人工智能。功能模拟,基本观点,31,物理系统由一个符号结构和一组过程构成。,（2）连接主义学派（仿生学派、生理学派）,知识可用符号表示、也可用符号进行推理；,认知的基元是符号、认知的过程是符号表示上的运算过程；,代表性成果：麦卡洛克和皮茨创立脑模型。,研究方法：结构模拟。,基本观点,32,智能机器可以像人类智能那样逐步进化。,（3）行为主义学派（进化主义、控制论学派）,智能取决于感知和行动、取决于对外界复杂环境的适应；,不同行为表现出不同功能和不同控制结构；,代表性成果：布鲁克斯的六足机器虫（150传感器，23个执行器）,研究方法：行为模拟,基本观点,33,不同学派的对比,符号主义 逻辑主义
14、心理学派,连接主义 仿生学派 生理学派,行为主义 进化主义 控制论学,代表 成果,代表 人物,数学定理 证明程序,纽厄尔、西蒙,脑模型,麦克洛奇、皮茨,机器虫,布鲁克斯,功能模拟 研究认知系统的功能，通过计算机模拟实现AI,结构模拟 研究人脑神经网络模型、通过模拟脑结构实现AI,行为模拟 研究智能行为，构造具有进化能力的系统实现AI,研究 方法,34,1.5 AI的主要研究与应用领域,人工智能研究和应用领域的划分方法很多，基于智能本质和作用，人工智能的研究应用领域可划分为：,机器感知,人工生命,人工情感,人工心理,智能系统,分布智能,计算智能,机器行为,机器学习,机器思维,35,1.5.1 机
15、器思维,机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。包括：推理、搜索、规划等方面的研究。,36,机器思维的主要研究内容,推理,搜索,规划,侧重点,基本 类型,数理逻辑：利用数学方法研究人类思维规律,确定性推理 不确定性推理,推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程,搜索是为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程,规划是从某个特定状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程,基本 概念,如何利用有用信息引导搜索过程，尽可能快地达到目标,与一般问题求解技术相比，规
16、划更侧重于问题求解过程,状态空间搜索 与/或树搜索,37,1.5.2 机器感知,机器视觉、模式识别、自然语言理解等。,所谓机器感知，就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。,机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。,机器感知的概念：,机器感知的作用：,机器感知的主要研究内容：,38,1、计算机视觉,计算机视觉概念：用计算机来实现或模拟人类的视觉功能，其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息，并包括的对这些信息的描述、存储、识别与理解。 计算机视觉的重要性：在人类感知到的外界信息中，有80%以上是通过视觉得到的。人类视觉系统
17、的功能是通过眼睛与大脑共同实现的，它不仅仅包括对光信号的感受，还包括对视觉信息的获取、传输、处理、存储与理解的全过程。 计算机视觉的应用领域：指纹识别、人脸识别、字符识别、景物识别、目标检测、目标跟踪、医学图像分析等。,39,2 、模式识别,模式识别的概念是指让计算机能够对给定的事物进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。被鉴别的事物可以是物理的、化学的、生理的，也可以是文字、图像、声音等。 模式识别的一般过程：(1) 采集待识别事物的模式信息；(2) 预处理、抽出有意义的特征；(3) 与机器中各种标准模式进行比较，得到识别结果； 模式识别的主要方法：(1)模板匹配法：把代识别事物的标准模
18、式当作一个典型模板，通过将待识别事物与典型模板比较完成识别工作。(2)统计模式法：根据事物的统计特征构造彼此存在差异的样本，将这些样本作为待识别事物的标准模式，利用这些标准模式所构造的决策函数对待识别事物进行分类。,40,3、 自然语言理处理,自然语言理解概念及类型概念：研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。 理解的语言类型：声音语言、书面语言。主要内容：语音、词法、句法、语义、语用分析。 自然语言理解的意义该研究不仅对智能人机接口有着重要的实际意义，而且对不确定人工智能的研究也具有重大的理论价值。有学者指出：人工智能如果不能用自然语言作为其知识表示基础，建立起不确定人工智能的理论和方法，人
19、工智能也就永远实现不了跨越的梦想。,41,1.5.3 机器行为,机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。机器行为则可看作智能系统的输出部分。下面主要讨论：智能控制、智能检索和智能机器人等。,42,智能控制系统,1、智能控制,智能控制的概念：是指那种无需或需要尽可能少的人工干预，就能独立的驱动智能机器，实现其目标的控制过程。它是人工智能技术与传统自动控制技术相结合的产物。智能控制系统：是指那种能够实现某种控制任务，具有自学习、自适应和自组织功能的智能系统。,传感器,信息处理模块,认知模块,规划和控制模块,执行器,通信接口模块,43,3、智能检索,智能检
20、索：是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。智能检索系统应具有一定的自然语言理解能力、一定的推理能力，一定的常识性知识。,智能制造：是指在制造系统和制造过程的各个环节，通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动，并与制造环境中人的智能进行柔性集成与交互的各种制造技术的总称。,2、智能制造,44,4、智能机器人,机器人：具有人类某些智能行为的机器。机器人学是在电子学、人工智能、控制论、系统工程、精密机械、信息传感、仿生学、以及心理学等多种学科基础上形成的一种综合性技术学科。机器人研究的意义：从应用方面可以代替人完成一些特殊工作；从科学研究角度，机器人可以作为人工智能理论、方法、
21、技术的试验场地。机器人的发展过程：(1)遥控机器人(2)自适应机器人：具有感知能力及根据环境变化改变行为的能力(3)智能机器人：具有感知、思维、行为能力。,45,MIT研究的情感机器人,46,1.5.4 计算智能,计算智能（Computational Intelligence，CI）是借鉴仿生学的思想，基于人们对生物体智能机理的认识，采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。计算智能的三大基本领域包括神经计算、进化计算、模糊计算。,47,1、神经计算,神经计算的概念：亦称神经网络(Neural Network，NN)，是一种对人类智能的结构模拟方法； 其主要研究内容包括人工神经元的结构和模型，
22、人工神经网络的互连结构和系统模型，基于神经网络的联结学习机制等神经网络具有自学习、自组织、自适应、联想、模糊推理等能力，在模仿生物神经计算方面有一定优势。目前，神经计算的研究和应用已渗透到许多领域，如机器学习、专家系统、智能控制、模式识别等。,48,2、进化计算,进化计算的概念：是一种模拟自然界生物进化过程与机制，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗传变异理论，将生物进化过程中的繁殖、变异、竞争和选择引入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法。进化计算的主要分支：遗传算法、进化策略、进化规划和遗传规划四大分
23、支。其中，遗传算法是进化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟进化优化算法。,49,3、模糊计算,模糊计算亦称模糊系统，是通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模糊集合和模糊逻辑去模拟人类的智能行为的。模糊集合与模糊逻辑是美国加州大学扎德(Zadeh)教授1965年提出来的一种处理因模糊而引起的不确定性的有效方法。模糊概念的定义：通常，人们把那种因没有严格边界划分而无法精确刻画的现象称为模糊现象，并把反映模糊现象的各种概念称为模糊概念。例如， “大”、“小”、“多”、“少”等。模糊概念的表示：通常是用模糊集合来表示的，而模糊集合又是用隶属函数来刻画的。一个隶属函数描述一个模糊概念，其函数值
24、为0, 1区间的实数，用来描述函数自变量所代表的模糊事件隶属于该模糊概念的程度。,50,1.5.5 机器学习,机器学习就是让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。机器学习有多种不同的分类方法，如果按照对人类学习的模拟方式，机器学习可分为符号学习和神经学习等,51,1、符号学习,符号学习的概念：是指从功能上模拟人类学习能力的机器学习方法，它是一种基于符号主义学派的机器学习观点。按照这种观点，知识可以用符号来表示，机器学习过程实际上是一种符号运算过程。,神经学习的概念：神经学习也称为连接学习，它是一
25、种基于人工神经网络的学习方法。现有研究表明，人脑的学习和记忆过程都是通过神经系统来完成的。在神经系统中，神经元既是学习的基本单位，同是也是记忆的基本单位。,2、神经学习,52,3、数据挖掘和知识发现,概念：知识发现和数据挖掘是在数据库的基础上实现的一种知识发现系统。它通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从数据库中提炼和抽取知识，从而可以揭示出蕴含在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质原理，实现知识的自动获取。与传统数据库技术的区别：传统数据库技术仅限于对数据库的查询和检索，不能够从数据库中提取知识。知识发现和数据挖掘以数据库作为知识源去抽取知识，不仅
26、可以提高数据库中数据的利用价值，同时也为各种智能系统的知识获取开辟了一条新的途径。,53,1.5.6 分布智能,分布智能的概念： 分布智能主要研究在逻辑上或物理上分布的智能系统之间如何相互协调各自的智能行为，实现问题的并行求解。分布智能的两个主要方向：分布式问题求解主要研究如何在多个合作者之间进行任务划分和问题求解，它一般是针对某一问题去创建一个能够进行合作求解的协作群体；多Agent系统主要研究如何在一群自主的Agent之间进行智能行为的协调，它不限于单一目标，可创建一个能够共同处理单个目标或多个目标的智能群体。,54,1.5.7 智能系统,智能系统可以泛指各种具有智能特征和功能的软硬件系统
27、。从这种意义上讲，前面所讨论的不少研究内容都应以智能系统的形式来出现，例如智能控制系统、智能制造系统、智能检索系统等。这里主要介绍除前述研究内容以外的专家系统和智能决策支持系统。,55,1、专家系统,专家系统是一种基于知识的智能系统，它将领域专家的经验用知识表示方法表示出来，并放入知识库中，供推理机使用。 随着计算网络、多Agent、计算智能等技术的发展，出现了模糊专家系统、神经网络专家系统、基于Web的专家系统、协同式专家系统和分布式专家系统等。,用 户 界 面,解释模块,知识获取,知 识 库,综合数据库,推 理 机,56,2、智能决策支持系统,智能决策支持系统是指那种在传统决策支持系统中增
28、加了相应的智能部件的决策支持系统。智能决策支持系统是把人工智能技术与决策支持系统相结合的产物，具有很宽的应用范围和很好的应用前景。,问题处理与人机交互,模型库管理系统,数据库管理系统,知识库管 理系统,模型库,知识库,数据库,推理机,57,1.5.8人工心理与人工情感,在人类的神经系统中，智能不是一个孤立现象，它与心理与情感紧密联系在一起。研究表明，心理和情感会影响到人的认识与思维，因此，关于人工心理与情感的研究是人工智能研究不可缺少的一部分。 人工情感：人工情感(Artificial Emotion)是利用信息科学的手段对人类情感过程进行模拟、识别和理解，使机器能够产生类人情感并与人类进行自
29、然和谐地人机交互的研究领域 人工心理：人工心理(Artificial Psychology)就是利用信息科学的手段, 对人的心理活动(着重是人的情感、意志、性格、创造)的更全面再一次人工机器(计算机、模型算法等)模拟，其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情感与认知、动机与情感的人工机器实现问题,58,1.5.9 人工生命,人工生命的概念：人工生命就是要研究能够展示人类生命特征的人工系统。 人工生命的研究目标就是要创造出具有人类生命特征的人工生命。人工生命关心的是生命的存在形式。它认为，如果能从具体的生命中抽象出控制生命的“存在形式”，并且这种存在形式可以在另外一种物质中实现，那么就可以创
30、造出基于不同物质的另外一种生命-人工生命人工生命的主要研究内容：包括计算机进程、细胞自动机、人工脑和进化机器人等。其中，进化机器人不同于传统意义上的机器人，它是一种利用计算机和非有机物质构造出来的具有人类生命特征的人工生命实体。,59,1.5.10 人工智能的典型应用,目前，人工智能的应用领域已非常广泛，从理论到技术，从产品到工程，从家庭到社会，从地下到太空，智能无处不在。例如，智能产品、智能家居、智能楼宇、智能社区、智能网络、智能电力、智能交通、智能控制、智能优化、智能空天技术等。下面简单介绍其中的几种典型应用。,60,1、博弈与自动定理证明,博弈的概念：是一个有关对策和斗智问题的研究领域。
31、例如，下棋、打牌、战争等这一类竞争性智能活动都属于博弈问题。研究博弈的目的主要是为了给人工智能研究提供一个试验场地，同时也为了证明计算机具备有智能。自动定理证明：就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现像人类证明定理那样的非数值符号演算过程。它既是人工智能的一个重要研究领域，又是人工智能的一种实用方法。除数学定理外，还有很多非数学领域的任务如医疗诊断、难题求解等都可转化成定理证明问题。,61,2、智能网络,智能网络的两个重研究内容智能搜索引擎是一种能够为用户提供相关度排序、角色登记、兴趣识别、内容的语义理解、智能化信息过滤和推送等人性化服务的搜索引擎。智能网格是一种与物理结构和物理分布无关
32、的网络环境，它能够实现各种资源的充分共享，能够为不同用户提供个性化的网服务。可以形象地把智能网格比作一个超级大脑，其中的各种计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等，都像大脑的神经元细胞一样能够相互作用、传导和传递，实现资源的共享、融合和新生。,62,1.6 人工智能近期发展分析,人工智能已经走过了50年的历史，下一步该如何发展，是人工智能学者最为关心的一个问题。但要准确回答这一问题却又十分困难，下面所给出的分析仅是对国内外学者的一些观点的归纳，可能还很不全面。,63,1、多学科交叉研究,强调与脑科学、认知科学、心理学、信息科学、生物学、逻辑学、物理学和数学等学科的交叉研究
33、。,2、集成智能研究,智能的物质、能量、信息基础：自然智能是一种基于“碳”的信息处理，人工智能是一种基于“硅”的信息处理，尽管这两种信息处理所基于的物质不同，但它们的运算能量的都应该是电信号。那么，是否可以在“碳”和“硅”这两种不同物质上建立一种基于电信号的统一的信息处理模型？,64,3、多学派融合研究,融合是一种必然趋势：符号主义、联结主义和行为主义三大学派各有所长、各有所短，它们各自经过一段时间的分立研究之后，正逐步开始走向融合。多学派融合是人工智能发展的一种必然趋势。融合需要解决的关键问题：(1) 不同学派之间的共同机制是什么？(2) 怎样建立一个统一的智能理论体系？(3) 如何真正实现
34、它们之间的有机融合？,65,4、智能网络,互联网是人类历史上发展速度最快的一次技术革命，但目前仍处于发展的初级阶段，其智能水平还很低。未来的互联网应该是一种具有自动调整功能，各个节点之间协调工作，能为用户提供便利、有效服务的智能网络。,66,5、智能机器人研究,智能机器人将会对社会生产力发展和人类社会进步，以及对人们生活、工作和思维方式的改进等产生不可估量的影响。未来智能机器人应该是一种具有人类感知、行为能力，超强记忆、学习、推理、规划能力，有情感、人性化，能代替人类在真实环境中自主工作的机器人。,67,6、智能应用和智能产业,智能技术将进一步与主流信息技术融合，并将应用于人类社会的各个领域和
35、人类生活的各个方面。有人预计：智能产业将逐步成为社会第四产业；智件将逐步从软件中分离出来，成为智能计算机系统的三件（硬件、软件、智件）之一。,68, 我国智能科学技术教育体系,我国智能科学与技术研究生专业的建设 我国智能科学与技术本科专业的现状 我国中学人工智能教育的现状,69,智能科学与技术研究生专业建设,一级学科名称智能科学与技术 二级学科名称智能科学技术理论与方法AI理论、认知、计算智能、专家系统、智能决策、分布智能、 Agent技术、人工情感、人工生命等。智能信息处理自然语言处理、数据挖掘、模式识别、机器感知、信息融合、智能信息网络等。智能系统与工程智能接口与人机交互、集成智能、机器视
36、觉、智能机器、智能机器人、智能控制、智能工程、智能教学系统等,70,智能科学与技术本科专业的现状,专业名称称采用一级名称“智能科学与技术”专业 专业概念智能科学技术专业是一个多学科交叉的跨应用领域的新专业。 国内智能科学与技术本科教育的现状自2004年北京大学申报的“智能科学与技术”本科专业经教育部正式批准以来，截至2006年底，国内已有北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学、首都师范大学、武汉工程大学、西安邮电学院和北京信息工程学院共8所院校经教育部批准，正式设立 “智能科学与技术”本科专业。,71,高中信息技术课程标准,高中信息技术课程 总体:包括必修与选修两个部分，共六个模块，每个模块2学分 必修部分: “信息技术基础” 一个模块，2学分。 选修部分:包括“算法与程序设计”“多媒体技术应用”“网络技术应用”“数据管理技术”和“人工智能初步”五个模块，每个模块2学分。 在“通用技术”科目中 选修部分：设置有 “简易机器人制作” 模块,72,人工智能前景诱人 同时也任重而道远,73,作 业,1.3 什么是人工智能？它的研究目标是什么？ 1.7 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中有哪些是新的研究热点？,
