1、智能科学与技术,Email: 黄文清,什么是智能科学与技术？,以人工智能理论和方法为核心， 研究 如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能； 如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统； 如何设计和制造更聪明的计算机。,什么是智能科学与技术？,一个完整的智能行为周期为： 从机器感知，到知识表达； 从机器学习，到知识发现； 从搜索推理，到规划决策； 从智能交互，到机器行为，到人工生命等等。 这些构成了智能科学与技术学科特有的认识对象，奠定了智能科学的理论与技术，界定了学科范畴。,智能科学与技术与本专业的关系,智能科学与技术在一定程度上代表着信息技术的前沿。,本专业是由信息科学、计算机、电子等学
2、科交叉渗透而形成。根据电子信息科学的应用背景，以智能信息科学与应用、计算机视觉及图像处理、光电信息处理与应用作为主要培养方向。以电子科学与技术、信息工程、计算机科学与技术为主干学科。培养能熟练使用计算机进行信息处理，具有基本的算法分析和设计能力以及较强的编程能力，掌握电子信息科学与技术的基本理论和基本知识，具有较强的分析、解决实际问题的能力和从事科研的能力，能进行电子学和信息科学等相关领域的教学、管理、科学研究、科技开发的复合型高级专门人才。,智能科学与技术与本专业的关系,相关课程：电路分析理论、信号与系统、模拟电子线路基础、数字电路及系统设计、通信电路、程序设计、软件基础技术、微机原理与系统
3、设计、数据结构、数据库概论、人工智能概论、智能信息处理、数字图像处理、模式识别、传感器技术等等。,国内相关学科专业发展现状,1998 年，教育部颁布的普通高等学校本科专业目录中与信息技术相关的本科专业有十多个，体现了本科专业设置密切结合信息产业发展需要的客观规律。 2002 年以前，尽管与智能科技相关的研究广泛渗透在上述学科专业中，但只有模式识别与智能系统这个二级学科出现了“智能”字样。除此之外，无论本科生、硕士 生、博士生培养的学科和专业名称上，都找不到“智能”的影子！,国内相关学科专业发展现状,2002 年后，一些高校自主设置的带有“智能”字样的新专业获得了批准，如： 南京理工大学设置“
4、智能机械与仿生学” 哈尔滨工业大学设置了“ 人工智能与信息处理 ” 上海交通大学设置了“ 智能信息处理 ” 中国科学技术大学设置了“ 商务智能 ” 带有“智能“字样的研究生专业也从 1 个发展为 11 个智能科学与技术的学科建设在多个学科领域已经形成了自发的、强劲的发展势头。,人工智能的起源与发展,莱布尼兹，德国哲学家、数学家、自然科学家和物理学家 29岁时，提出 Leibniz 法则：(xn)=nxn-1, nQ，并使用常见的积分符号f(x)dx 最先提出：将人的思维机械化的思想。,人工智能的起源与发展,帕斯卡, 法国数学家、物理学家、哲学家 发明了加法机、发展了现代概率理论 19岁时，设计
5、出机械式加法机，是世界上第一台机械式数字计算机。,加法机 乘法机 差分机,人工智能的起源与发展,1674年，莱布尼兹发明了能做十进制乘法、除法的机械式计算机，即乘法机， 首先系统研究了二进制记数方法，这对于现代计算机的发明至关重要。,加法机 乘法机 差分机,人工智能的起源与发展,巴比奇：英国数学家和分析仪发明者 1822年，发明了差分机，依据的原理与现代数字计算器的原理相似。,加法机 乘法机 差分机,人工智能的起源与发展,这些机械的发明以及其他技术的快速发展，使机器的应用成为可行。 人们开始编写程序以解决智力测验难题、下棋以及把文本从一种语言翻译成另一种语言，这是第一批人工智能程序。 这些程序
6、使机器不仅能进行数值计算，还能进行文字、图像等多媒体信息处理，初步实现了Leibniz提出的“将人的思维机器化”的思想。 “让机器拥有人的心智”成为许多计算机专家的理想。 由此，出现了一个新的研究领域“人工智能”。,人工智能的起源与发展,1956年，Minsky，Shanon，McCarthy(人工智能之父)等在美国达德茅斯大学召开第一届人工智能学术会议。会上首次使用“人工智能”这一术语。标志着人工智能学科的诞生。 1950年，W. 格雷. 瓦尔特，可以自己充电的“乌龟” 1960年，K. M. 柯尔，模拟了一个精神病疗法专家 电脑下棋方面，97年的“深蓝”(Deep Blue)，03年的“小
7、深”(Deep Junior) ,医生：我可以为你效劳吗 病人：我不知道 医生：请告诉我一些情形 病人：不 医生：请你说得仔细些 病人：今天我厌烦得很 医生：你知道这是什么原因 病人：是的我老了 医生：请继续讲 病人：仿佛任何事情都激不起我的兴致,医生：请更多地告诉我你的这种感觉 病人：我也有些知道为何我会这样感觉 医生：是吗 病人：我似乎在想有一个家 医生：什么东西使你有这样的想法 病人：它是一种挑战 医生：为什么那对你是重要的,电脑能否实现人的智能？,一旦能够实现，这种被认为是特权的智能行为将受到挑战。,机器 体力,电脑 计算速度和准确性,人脑 思维,电脑能否实现人的智能？,图灵：英国数学
8、家，计算机科学家 图灵机：抽象计算模型，精确定义可计算函数。经典计算机实际上就是一个通用图灵机。 图灵实验,电脑能否实现人的智能？,电脑能否实现人的智能？,人真实地回答问题并试图说服质问者，他确实是人； 电脑被编好“说谎”的程序，试图说服质问者它是人。,关于“智能”的一些观点,世界人工大脑之父雨果德加里斯 被比作人工智能研究领域的斯蒂芬霍金。 世界上仅有的四个制作人脑的机器均源自他手。 开创了“可进化硬件”的研究领域，是“进化硬件和进化工程学” 的奠基人。可进化硬件研究：将进化计算技术应用于系统（特别是电子系统）内部结构的设计、调理、实时自适应等方面，以实现复杂电路的自动化设计和显著提高电子系
9、统的自适应和容错能力。 这些都是人工大脑领域的启动技术。,关于“智能”的一些观点,雨果德加里斯认为： 对于21世纪科技所产生的“高智机器”的潜在能力，我比大多数人看得更清楚。 所谓“高智”，是指比人类大脑智慧不止2倍或者10倍，而是万亿个万亿倍的人工大脑。 21世纪科技智能机器将达到并且大规模超越不借助外力的人类智慧；通过和这些机器的结合，人类才能提高自身。,关于“智能”的一些观点,罗杰彭罗斯认为：电脑要超过人脑是不可能的 不可能在物理层次上理解人脑，要像人的大脑是不可能的。 电脑设计的思维是算法的，只相当于人的逻辑推理的思维方式，这个方法高效但并非一定有效。 所有根本的、决定性的判断必须是创
10、造性的或者是直观的，如艺术、数学的研究。爱因斯坦曾经将其比喻为“与上帝的对话”,关于“智能”的一些观点,关于“智能”的一些观点,渥维克教授是控制论领域中居世界领先地位的专家。 书中展示了第一批能够学习、互相交流和自我设计程序的机器人，并且发出警告：未来的机器人将会统治世界。 尽管这本书很多地方看起来像一部小说，但它并没有丝毫虚构。,渥维克教授认为：电脑为什么要和人脑一样？不可能也不必要。电脑在综合能力上不及人脑，就不能强过人脑并统治人类吗？电脑可以看成是单面的人，虽然愚蠢但能力很强，且具有一定的学习能力，网络使得电脑成为超级电脑。智能是否为人类存在的最大奥秘？智能主要体现于逻辑，而逻辑没有给错
11、误留有余地，回顾人类历史的错误，或许错误才是人类的最大奥秘。,关于“智能”的一些观点,使人工智能成为可能的关键技术,摩尔定律 可逆计算 纳米科技：分子级工程 人工胚胎形成学 进化工程学 自我装配,什么是摩尔定律？,1965年，英特尔微处理器制造公司创始人之一戈登摩尔提出。 现代历史上，“摩尔定律”一直是一个伟大的科技经济趋势。 描述并解释集成电路或者芯片的运算能力，例如，电子元件密度、电子信号处理速度等等，每年都成两倍增加。 2乘以2乘以2乘以2(10次)，等于1024 乘20次，得到1048576 乘30次，得到10亿； 乘40次，得到万亿 过去40年，摩尔定律一直有效，以至于倍数增加得到的
12、数字非常巨大,摩尔定律的实现,摩尔定律是芯片上电路尺寸不断缩小的结果，以至于电子在电子元件（例如两个晶体管）间传递的距离被缩短了。 根据爱因斯坦的理论，物体可以移动的最快速度是光速(大概300000千米/秒)，这也是电流必须遵守的自然常量。 如果两个电子元件间的距离被缩短了，它们之间电子信号的传递距离也将缩短，通过这个距离所需要的时间就会更少（以恒定的光速）。,摩尔定律的实现,每个人都想拥有一台更快的计算机。 如果你是加州“硅谷”中一家制造芯片公司的CEO，而你的竞争对手比你早6个月在市场上推出一款比你的产品快30%的芯片，那么你的公司可能会破产，而竞争对手的市场份额会大幅增长。 因此芯片制作
13、公司在过去几十年里投入了巨大精力使电路变得更小，分布更加密集，以便让它们运行得更快。微处理芯片运行越快，就会越经济。,摩尔定律与海量存储,如果摩尔定律一直有效到2020年，海量内存芯片上电路尺寸可能允许在一个原子上面存储一个比特的信息。,一个像苹果这么大的存储器可以存储多少比特)呢？ 万亿万亿个原子(比特) 1后面跟24 个零。,经典计算机为何经典？,第一台电子计算机ENIAC（60年前） 每秒完成5000次运算 重达30吨，占地1千平方英尺 使用1万8千个真空电子管总长达800公里的电线笔记本电脑 每秒能够做20亿次运算的P4CPU,计算机结构相同：处理一串由0和1组成的符号串,经典计算机为
14、何经典？,经典计算机对一个字节的数据进行一步步的处理，每个步骤都表示机器的一个明确状态，上个步骤的输出作为下个步骤的输入，前后相续，整个计算任务是在一条线上进行的。 所以计算机60年来的进步，只是把10厘米长的真空电子管，用印刷在硅晶片上面的微米级半导体电极代替而已。 当然现代计算机能把输出的0和1，转换为生动眩目的显示器图像。,经典物理,设计计算机的一个基本前提：找到一个合适的物理系统，使得它的不同状态可以用来表示不同的信息。 最简单的实现方式：能表达两个状态就够了。 例如一个开关，可以让“开”表示0，“关”表示1。 对经典物理系统，稳定的两个状态很容易实现。 硅晶片上的加工尺度已达到0.1
15、微米量级，再往细微的方向走，经典物理会逐渐失效。 所有为表示0和1而应用的物理现象都属于经典物理,微观世界量子物理,最简单的量子物理系统：能表达0、1两种状态外，还能同时表达0或者1，只是表达0和1具有一定的概率，两个概率之和为1。 量子物理系统状态的描述方式由最基本的量子力学原理规定。 尽管像爱因斯坦那样伟大的物理学家一直对量子力学的基本原理感觉不满意，但无数实验证实了这个基本原理是不可动摇的。,量子计算机,既然摩尔定律很可能带我们进入原子等级，在这个范围里，“量子力学”这个物理规则将会被应用， 人类将必须用量子理论进行量子计算。 量子物理系统的特性是无法回避的，这为计算机的设计平添了麻烦。
16、不过科学家们灵机一动，巧妙地利用量子物理系统有别于经典系统的这个独特性质，创造了量子计算机的崭新概念，从而宣告计算机的发展将彻底地告别过去60年一脉相承的结构，而开始量子计算机的新时代。,量子计算机,对于量子计算机来说，系统的不同状态之间的变换，可以并列存在多个途径，使系统可以在多条路径上并行处理多个计算。 这使得计算机的计算能力获得了指数性的增强，从而开辟了计算机的崭新未来。在过去一些年里，理论研究和试验上人们都投入了巨大的努力，以理解和制造“量子计算机“。,量子计算的发展,AT&T贝尔实验室的计算机科学家皮特休尔，最早实际地揭示出量子计算的威力。 1994年，他设计了第一个适合于量子计算机
17、使用的算法，专门用来对大数进行因子分解。 对经典计算机，大数的因子分解绝对是一个不可能任务。 现代计算机的加密算法，包括银行密码系统，都是基于论断：一个大数无法被人在有生之年分解为一些素数之积。 皮特休尔发现，如果使用量子计算机，再运用他提出的专用算法，这个论断将不再成立。这意味着现代社会广泛使用的密码系统，将随着量子计算机的问世而作废。,量子计算的发展,里程碑式的实验：1998年，在美国MIT和拉斯阿莫斯国家实验室的以拉夫雷门为首的一组科学家，运用液态核磁共振（NMR） 实现了量子计算。 解决了量子计算的重大问题：如何在读出计算结果的同时，不销毁系统其他的状态信息。 根据量子力学基本原 理，
18、任何对系统的测量，都将导致系统状态坍缩到一个状态上，从而丢失系统本来具有的其他状态的信息。 拉夫雷门通过间接测量方法，使系统状态信息得到安全而完整的保留。,产生“高智能机器”的基础,两种思想： 雨果德加里斯认为：大规模存储能力和惊人的运算能力就足以产生高智能机器， 以黑洞理论闻名的罗杰彭罗斯爵士及他的主要竞争对手英国宇宙学家斯蒂芬霍金认为：要产生智能机器需要的远不止是大规模的计算能力。 彭罗斯声称：意识也是必要的，并且认为需要新的物理知识来理解自然中意识如何产生，并借此来创造机器人工意识。,可逆计算,可逆计算的提出3D/2D电路,三维(3D)电路 在小体积内存储万亿万亿个电子元器件的想法包含一
19、个假设，就是这个体积里包含的电路将分布于那个空间。二维电路 印制在硅芯片的表面上。,如何解决热量问题？,计算物理学(phys-comp或 physics of computation,可逆计算的提出计算与热量,进行一个基本的计算步骤所消耗的最低能量是多少？ 20世纪60年代，兰道俄发现，计算机里产生热量的是重置内存寄存器的过程，当信息被清除时产生热量。 热力学第二定律：在一个能量不会传送出去或进来的封闭系统中熵值不会减少。 熵：物理学中，测量一个物理系统的混乱程度； 若一个寄存器的内容被清除，技术上意味着增加次序，减少随机性，即它的熵将减少。 既然综合是不会减少的，多余的熵以一种热的形式散发到
20、计算部件的周围环境中。,可逆计算的提出计算与热量,与 门,A,B,C,“与门”电子线路中的一个基本成分，是不可逆转的：不能总是通过输出来推断输入的是什么,可逆计算的提出计算与热量,“如果摩尔定律一直扩展到分子级别，如果人们还继续采用传统的非可逆的、清除比特的信息处理技术，分子级别电路将会产生多少热量呢？”如此高度密集的电路不但会因为热量而熔化，甚至会发生爆炸。 很明显，分子级别的电路即使会被制造，也必须放弃传统的不可逆的计算形式，而开始使用新的可逆形式。,可逆计算机,最近，研究者们开始认真思考可逆计算机的设计。 笔记本电脑和掌上电脑行业对可逆计算很感兴趣，因为这可以帮助他们解决“电池寿命”的问
21、题。 如果他们的计算机可以使用更具可逆性的电路，那么消耗的电池能量将更少，因为它们消费的热量更少。因此，电池将消耗得更慢，寿命将会更长。,可逆门电路与可逆计算机,一个有名的可逆门电路是3输入、3输出Fredkin门，它是可逆的、计算通用的。没有任何比特的信息被消除。通过把Fredkin门的输出连接到其他Fredkin门的输入端，可形成更大的门电路，能进行计算机需要执行的任何功能计算。 既然计算机的个体门电路可逆，那么计算机本身也可以做成可逆的。换句话说，人们能够从计算机左端输入初始比特串，并且这些可以被计算机内的Fredkin门处理。作为结果的输出从计算机右端的门电路输出。 可逆计算可能会花费
22、相当于传统计算两倍的计算时间，因为必须把结果从同样的电路送回，但没有任何热量产生。 只要拥有可逆无热电路，就可以制造大型3D电路。理论上，没有任何尺寸上的限制。,制造技术纳米科技,“纳米科技”是“纳米级科技”(nanometer scale technology)的缩写，也就是分子级工程。 在纳米级上制造东西，是十亿分之一米的尺寸，大概和分子的尺寸差不多。 第一个思考制造纳米级东西的人在20世纪50年代提出想法。在90年代，他的想法被接受，并且每个月都在进步。 核心的想法是：原子可以被放置在特定的位置来制造分子级别的机器，也就是说，微型分子级机器人选择原子并且把它们放置在合适的位置来制造分子级
23、机构。,制造技术费米科技,“费米科技”是“费米级别科技”(femtometer scale technology)的缩写。 一费米是千万亿分之一米，大概是原子核内的一个质子或一个中子的大小。 费米科技将会是原子核甚至是夸克(Quarks)级 别的工程。 夸克是组成质子、中子和其他粒子的“基本粒子”。,纳米科技与科幻小说,“不朽”机器人 死亡脑复活 机器人自我复制 建筑材料性能的改变 ,大自然中的纳米科技胚胎学,进化形成了一个生长机制，它使用一个线性的一维的化学命令编码串（通常称为DNA）并且翻译成三维的有生命的机能生物。 研究这个纳米级别工程的奇迹被称为“胚胎形成学”或者“进化”。,人工胚胎形
24、成学与胚胎形成制造,“人工胚胎形成学”学科 致力于模仿自然界的胚胎形成过程，从一个单受精卵细胞来培育恐龙或昆虫。胚胎形成制造 embryofacture，embryological manufacture的缩写形式 利用人工胚胎形成学技术来从纳米级别制造人类级别的产品,人工胚胎形成学与胚胎形成制造,与纳米科技相比，具有的优势：不需要使用复杂的纳米基础结构，而是需要复杂的计时控制系统。当系统被细胞内或细胞间的特定分子信号刺激后，DNA(或者是人类设计的等价物)中的某些基因将被打开或关闭。 自上而下地设计这样复杂的控制系统可能超越人类科学家的能力，一个更可行的方法就是使用“进化工程学”方法。,进化
25、工程学,达尔文“适者生存”的策略 胚胎形成制造的一个进化工程解决方法可能是这样的： 一开始产生亿万个随机的分子级“人工DNA”串，每一个都可以被转译为块状的三维分子结构。 然后预先设计好的分子级纳米机器人进入块状物内，测量其想得到的微产品的形状和功能的相似程度。 那些得到更高分值的块状物将会使其相应的人工DNA生存下 来，并且在下一代有更多的复制品(孩子)。,自我装配,进化出单个组成部分是不够的。 这些组成部分需要在形状上互补，以便于它们可以“自我装配”，也就是像七巧板块那样组成一个更大的功能整体。 组成部分需要有如锁和钥匙般的互补。它们需要有自我装配的能力，简单地通过相互碰撞（在分子级别中经
26、常发生的混乱和高速运动）来实现。,自我装配,当涉及制造小行星般大小的人工智能机器或者人类大小的人工智能机器，这种自我装配的概念非常重要。 一个人类大小的人工智能机器拥有万亿万亿个分子。制造人类大小的人工智能机器，需要所有的万亿万亿个原子以原子般的精确放置在适当的位置。雨果.德.加里斯认为，这样的人工智能机器将通过胚胎形成过程来制造。,自我装配,第一台这样的人工智能机器怎样制造和设计呢？ 第一台人工智能机器将需要进化工程师制造出来。首先，进化的三维分子结构可以一块一块地装配成更大的三维结构。 然后，可以制造更加复杂的人工智能机器来执行自我进化(可能在它们的体内)，并且以电子速度做出思考。,综合所
27、有的技术,人工智能机器： 包含1040个原子或比特的信息， 无热量的、可逆的、三维的计算机电路， 比人类思考至少快百万倍(并且可能快得多)。 表面附加大量的感应器，拥有巨大的存储能力；应用纳米科技的分子级工程，批量复制的纳米机器人给经济带来的影响；人工胚胎形成学、进化工程学、自我装配等。但是远不止这些。,疑虑与思考：,雨果德加里斯认为： 人工智能机器在21世纪将成为主导问题 具体指人类是否应该制造比人类智能高出万亿个万亿倍的人工智能机器。 物种主导问题将在本世纪主导全球政治 。 两大主要政治集团：地球主义和宇宙主义,核弹与人工智能,1933年，原子核发现者新西兰物理学家卢瑟福爵士认为：原子核里
28、释放的不可思议的高能量不可能被用于工业上。 匈牙利裔犹太物理学家利奥西拉特 世界上第一个想到核链式反应的人 第一个害怕希特勒首先“拥有核弹”的人 从最早产生核链式反应的想法到广岛大爆炸只有短短12年。 人工大脑机器人和相应领域的崛起，是不可阻挡的。,疑虑与思考：,我们是在制造上帝，还是在制造我们潜在的终结者？,疑虑与思考：,问题1：人工智能发展的时间问题问题2：为什么不使用毁灭开关,疑虑与思考：,问题3：人工智能能否应用阿西莫夫三法则 阿西莫夫机器人三大定律 机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观 在不违反第一定律前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令 在不违反第一定律和第二定
29、律的前提下，机器人必须尽力保护自己。 “零定律”：机器人必须保护人类的整体利益不受伤害，其它三条定律都是在这 一前提下才能成立。,对人工智能领域有影响的理论与书籍,科特哥德尔 20世纪最伟大的数理逻辑学家之一,对人工智能领域有影响的理论与书籍,讲述哥德尔、艺术家埃舍尔和作曲家巴赫的创造性的成就怎样交织在一起。 对丘奇和图灵提出的关于逻辑和计算的思想以及它们与人工智能的关系，做出了透彻而且引人入胜的解释。,对人工智能领域有影响的理论与书籍,镶嵌图案 埃舍尔的版画(1957),对人工智能领域有影响的理论与书籍,人工智能的研究与应用领域,问题求解 逻辑推理与定理证明 自然语言理解 自动程序设计 专家系统 机器学习 神经网络 机器人学,模式识别 机器视觉 智能控制 智能检索 智能调度与指挥 分布式人工智能与Agent 计算智能与进化智能 数据挖掘与知识发现,
