ai人工智能簡介

1人工智能

ArtificialIntelligence；簡稱AI第1頁2人工智能基本內(nèi)容人工智能基本概念、方法和技術(shù)基本技術(shù)：知識(shí)表示、推理、搜索、規(guī)劃人工智能主要研究、應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器感知：機(jī)器視覺；機(jī)器聽覺；自然語言了解；機(jī)器翻譯機(jī)器思維：機(jī)器推理機(jī)器學(xué)習(xí)：符號(hào)學(xué)習(xí)；連接學(xué)習(xí)

機(jī)器行為：智能控制智能機(jī)器：智能機(jī)器人；機(jī)器智能智能應(yīng)用：博弈；自動(dòng)定理證實(shí)；自動(dòng)程序設(shè)計(jì)教授系統(tǒng)；智能決議；智能檢索；智能CAD；智能CAI

智能交通；智能電力；智能產(chǎn)品；智能建筑等人工智能新技術(shù)計(jì)算智能：神經(jīng)計(jì)算；含糊計(jì)算；進(jìn)化計(jì)算；自然計(jì)算人工生命：人工腦；細(xì)胞自動(dòng)機(jī)分布智能：多Agent,群體智能數(shù)據(jù)挖掘：知識(shí)發(fā)覺；數(shù)據(jù)挖掘第2頁3物質(zhì)、能量、信息、知識(shí)和智能組成宇宙三大要素：

三大要素：物質(zhì)、能量與信息信息：是物質(zhì)和能量表現(xiàn)形式，是以物質(zhì)和能量為載體客觀存在三大要素與智能人類智能：物質(zhì)(碳)+能量(生物電)→(生物)信息人造智能：物質(zhì)(硅)+能量(物理電)→(電子)信息信息、知識(shí)和智能信息：是由數(shù)據(jù)表示客觀事實(shí)知識(shí)：是由智力對(duì)信息進(jìn)行加工后所形成對(duì)客觀世界規(guī)律性認(rèn)識(shí)智能：是指人類在認(rèn)識(shí)客觀世界中，由思維過程和腦力活動(dòng)所表現(xiàn)出綜合能力三者之間關(guān)系信息：是形成知識(shí)原料，是智能加工對(duì)象知識(shí)：是信息關(guān)聯(lián)，是由智能加工后產(chǎn)品智能：是信息到知識(shí)一個(gè)加工器產(chǎn)業(yè)革命和信息革命及其意義

產(chǎn)業(yè)革命：是物質(zhì)與能量領(lǐng)域革命，放大了人體能

信息革命：是信息與智能領(lǐng)域革命，需要放大人智能第3頁4人工智能概述AI定義及其研究目標(biāo)

AI定義AI產(chǎn)生與發(fā)展AI研究基本內(nèi)容AI研究不一樣學(xué)派AI主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域第4頁5AI定義

總述AI形式化定義當(dāng)前還沒有AI普通解釋

人工智能就是用人工方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)智能，或稱機(jī)器智能AI無形式化定義理由人工智能嚴(yán)格定義依賴于對(duì)智能定義即要定義人工智能，首先應(yīng)該定義智能但智能本身也還無嚴(yán)格定義怎樣討論AI定義應(yīng)先對(duì)人類自然智能進(jìn)行討論第5頁6自然智能指人類和一些動(dòng)物所含有智力和行為能力人類自然智能（簡稱智能）指人類在認(rèn)識(shí)客觀世界中，由思維過程和腦力活動(dòng)所表現(xiàn)出綜合能力。人類大腦是怎樣實(shí)現(xiàn)智能兩大難題之一：宇宙起源、人腦奧秘對(duì)人腦奧秘知之甚少對(duì)人腦奧秘知道什么結(jié)構(gòu)：1011-12量級(jí)神經(jīng)元，分布并行功效：記憶、思維、觀察、分析等對(duì)智能嚴(yán)格定義有待于人腦奧秘揭示，深入認(rèn)識(shí)AI定義

智能（自然智能）第6頁7AI定義

認(rèn)識(shí)智能觀點(diǎn)思維理論智能起源于思維活動(dòng)，智能關(guān)鍵是思維，人一切知識(shí)都是思維產(chǎn)物?？赏?jīng)過對(duì)思維規(guī)律和思維方法研究，來揭示智能本質(zhì)。知識(shí)閾值理論智能取決于知識(shí)數(shù)量及其可利用程度。一個(gè)系統(tǒng)所含有可利用知識(shí)越多，其智能就會(huì)越高。進(jìn)化理論是美國MITBrooks在對(duì)人造機(jī)器蟲研究基礎(chǔ)上提出來。智能取決于感知和行為，取決于對(duì)外界復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)，智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理，智能可由逐步進(jìn)化來實(shí)現(xiàn)。不一致，從層次結(jié)構(gòu)再認(rèn)識(shí)第7頁8AI定義

智能層次結(jié)構(gòu)高層智能以大腦皮層（抑制中樞）為主，主要完成記憶、思維等活動(dòng)。中層智能以丘腦（感覺中樞）為主，主要完成感知活動(dòng)。低層智能以小腦、脊髓為主，主要完成動(dòng)作反應(yīng)活動(dòng)。不一樣觀點(diǎn)在層次結(jié)構(gòu)中對(duì)應(yīng)關(guān)系思維理論知識(shí)閾值理論進(jìn)化理論中層智能和低層智能包含哪些能力？高層智能第8頁9AI定義

智能包含能力（1/2）感知能力經(jīng)過感知器官感知外界能力。是人類取得外界信息基本路徑，其處理方式有以下兩種：

感知--動(dòng)作方式：對(duì)簡單、緊急信息感知--思維--動(dòng)作方式：對(duì)復(fù)雜信息記憶和思維能力記憶：對(duì)感知到外界信息和由思維產(chǎn)生內(nèi)部知識(shí)存放過程思維：對(duì)已存放信息或知識(shí)本質(zhì)屬性、內(nèi)部知識(shí)認(rèn)識(shí)過程思維方式：抽象思維（邏輯思維）：依據(jù)邏輯規(guī)則對(duì)信息和知識(shí)進(jìn)行處理理性思維方式。比如，邏輯推理等形象思維（直感思維）：基于形象概念，依據(jù)感性形象認(rèn)識(shí)材料對(duì)客觀現(xiàn)象進(jìn)行處理一個(gè)思維方式。比如，圖像、景物識(shí)別等靈感思維（頓悟思維）：是一個(gè)顯意識(shí)和潛意識(shí)相互作用思維方式。比如，因靈感而頓時(shí)開竅第9頁10AI定義

智能包含能力（2/2）學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力學(xué)習(xí)：是一個(gè)含有特定目標(biāo)知識(shí)獲取過程是人一個(gè)本能。不一樣人學(xué)習(xí)方法、能力不一樣自適應(yīng)：是一個(gè)經(jīng)過自我調(diào)整適應(yīng)外界環(huán)境過程是人一個(gè)本能。不一樣人適應(yīng)能力不一樣行為能力含義：是人們對(duì)感知到外界信息作出動(dòng)作反應(yīng)能力信息起源：由感知直接取得外界信息經(jīng)過思維加工后信息實(shí)現(xiàn)過程：經(jīng)過脊髓來控制由語言、表情、體姿等來實(shí)現(xiàn)第10頁11AI定義

何謂人工智能（1/2）綜合各種不一樣觀點(diǎn)，可從能力和學(xué)科兩個(gè)方面討論能力方面人工智能就是用人工方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)智能，或稱機(jī)器智能學(xué)科方面是一門研究怎樣結(jié)構(gòu)智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，以模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能學(xué)科Turing測試以下列圖所表示。能分辨出人和機(jī)器概率小于50%Turing測試存在問題僅反應(yīng)了結(jié)果比較，沒包括思維過程沒指出是什么人第11頁12AI定義

何謂人工智能（2/2）測試主持人被測機(jī)器被測人小于50%？Turing測試第12頁13人工智能概述AI定義及其研究目標(biāo)AI產(chǎn)生與發(fā)展孕育期（1956年以前）

形成期（1956----1970年）

知識(shí)應(yīng)用期（1970----20世紀(jì)80年代末）從學(xué)派分離走向綜合（20世紀(jì)80年代末到本世紀(jì)初）智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科興起（本世紀(jì)初以來）AI研究基本內(nèi)容AI研究不一樣學(xué)派AI主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域第13頁14孕育期（1956年以前）

自遠(yuǎn)古以來，人類就有用機(jī)器代替人們腦力勞動(dòng)幻想：公元前900多年我國有歌舞機(jī)器人流傳記載。亞里斯多德（公元前384——322）：古希臘偉大哲學(xué)家和思想家，創(chuàng)建了演繹法。萊布尼茨(1646——1716)：德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家把形式邏輯符號(hào)化，奠定了數(shù)理邏輯基礎(chǔ)圖靈(1912——1954)：英國數(shù)學(xué)家，1936年創(chuàng)建了自動(dòng)機(jī)理論，自動(dòng)機(jī)理論亦稱圖靈機(jī)，是一個(gè)理論計(jì)算機(jī)模型。莫克利(1907——1980)：美國數(shù)學(xué)家、電子數(shù)字計(jì)算機(jī)先驅(qū)，他與埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一臺(tái)通用電子計(jì)算機(jī)ENIAC

麥克洛奇和皮茲：美國神經(jīng)生理學(xué)家，于1943年建成了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(MP模型)。維納1874—1956)：美國著名數(shù)學(xué)家、控制論創(chuàng)始人。1948年創(chuàng)建了控制論。控制論向人工智能滲透，形成了行為主義學(xué)派。圖靈又于1950年，發(fā)表題為《計(jì)算機(jī)能思維嗎？》著名論文，明確提出了“機(jī)器能思維”觀點(diǎn)。這些，都為人工智能誕生準(zhǔn)備了必要思想、理論和物質(zhì)技術(shù)條件。第14頁15形成期（1956--1970年）

誕生AI誕生于一次歷史性聚會(huì)時(shí)間：1956年夏季地點(diǎn)：達(dá)特莫斯(Dartmouth)大學(xué)目標(biāo)：為使計(jì)算機(jī)變得更“聰明”，或者說使計(jì)算機(jī)含有智能發(fā)起人：麥卡錫(J.McCarthy），Dartmouth年輕數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)教授，后為MIT教授明斯基(M.L.Minsky），哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家，后為MIT教授洛切斯特(N.Lochester)，IBM企業(yè)信息中心責(zé)任人香農(nóng)(C.E.Shannon)，貝爾試驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)研究員參加人：莫爾(T.more)、塞繆爾(A.L.Samuel)，IBM企業(yè)塞爾夫里奇(O.Selfridge)、索羅蒙夫(R.Solomonff)，MIT

紐厄爾(A.Newell)，蘭德(RAND)企業(yè)西蒙(H.A.Simon)，卡內(nèi)基(Carnagie)工科大學(xué)會(huì)議結(jié)果：由麥卡錫提議正式采取了“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語第15頁16形成期（1956--1970年）

早期研究

心理學(xué)小組：1957年，紐厄爾、肖(J.Shaw)和西蒙等人心理學(xué)小組研制了稱為邏輯理論機(jī)(簡稱LT)數(shù)學(xué)定理證實(shí)程序。

1960年研制了通用問題求解程序。該程序當(dāng)初可處理11種類型問題，如不定積分、三角函數(shù)、代數(shù)方程、猴子摘香蕉、河內(nèi)梵塔、人—羊過河等。

IBM工程小組：1956年，塞繆爾在IBM704計(jì)算機(jī)上研制成功了含有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力西洋跳棋程序。這個(gè)程序能夠從棋譜中學(xué)習(xí)，也能夠在下棋過程中積累經(jīng)驗(yàn)、提升棋藝。經(jīng)過不停學(xué)習(xí)，該程序1959年擊敗了塞繆爾本人，1962年又擊敗了一個(gè)州冠軍。

MIT小組：1958年，麥卡西建立了行動(dòng)規(guī)劃咨詢系統(tǒng)。

1960年，麥卡錫又研制了人工智能語言LISP。

1961年，明斯基發(fā)表了“走向人工智能步驟”論文，推進(jìn)了人工智能發(fā)展。其它方面：1965年，魯賓遜(J.A.Robinson)提出了歸結(jié)（消解）原理。

1965年，費(fèi)根鮑姆開始研究化學(xué)教授系統(tǒng)DENDRAL。第16頁17知識(shí)應(yīng)用期（1971—1980）

挫折和教訓(xùn)失敗預(yù)言：60年代初，西蒙預(yù)言：內(nèi)計(jì)算機(jī)將成為世界冠軍、將證實(shí)一個(gè)未發(fā)覺數(shù)學(xué)定理、將能譜寫出含有優(yōu)異作曲家水平樂曲、大多數(shù)心理學(xué)理論將在計(jì)算機(jī)上形成。挫折和教訓(xùn)在博弈方面，塞繆爾下棋程序在與世界冠軍對(duì)弈時(shí)，5局?jǐn)×?局。在定理證實(shí)方面，發(fā)覺魯賓遜歸結(jié)法能力有限。當(dāng)用歸結(jié)原理證實(shí)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。在問題求解方面，對(duì)于不良結(jié)構(gòu)，會(huì)產(chǎn)生組合爆炸問題。在機(jī)器翻譯方面，發(fā)覺并不那么簡單，甚至?xí)[出笑話。比如，把“心有余而力不足”英語句子翻譯成俄語，再翻譯回來時(shí)竟變成了“酒是好，肉變質(zhì)了”在神經(jīng)生理學(xué)方面，研究發(fā)覺人腦有1011-12以上神經(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。在其它方面，人工智能也碰到了不少問題。在英國，劍橋大學(xué)詹姆教授指責(zé)“人工智能研究不是騙局，也是庸人自擾”。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。第17頁18知識(shí)應(yīng)用期（1971—1980）

以知識(shí)為中心研究以知識(shí)為中心研究：教授系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，從普通思維規(guī)律探討走向?qū)ｉT知識(shí)利用重大突破，是AI發(fā)展史上一次主要轉(zhuǎn)折。

1972年，費(fèi)根鮑姆開始研究MYCIN教授系統(tǒng)，并于1976年研制成功。從應(yīng)用角度看，它能幫助內(nèi)科醫(yī)生診療細(xì)菌感染疾病，并提供最正確處方。從技術(shù)角度看，他處理了知識(shí)表示、不準(zhǔn)確推理、搜索策略、人機(jī)聯(lián)絡(luò)、知識(shí)獲取及教授系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)等一系列重大技術(shù)問題。

1976年，斯坦福大學(xué)杜達(dá)(R.D.Duda)等人開始研制地質(zhì)勘探教授系統(tǒng)PROSPECTOR

這一時(shí)期，與教授系統(tǒng)同時(shí)發(fā)展主要領(lǐng)域還有計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人，自然語言了解與機(jī)器翻譯等。新問題：

教授系統(tǒng)本身所存在應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一、沒有分布式功效、不能訪問現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫等問題被逐步暴露出來。

第18頁19從學(xué)派分立到綜合

（20世紀(jì)80年代到本世紀(jì)初）人工智能研究形成了三大學(xué)派：伴隨人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再度興起和布魯克（R.A.Brooks）機(jī)器蟲出現(xiàn)，人工智能研究形成了符號(hào)主義、連接主義和行為主義三大學(xué)派。

符號(hào)主義學(xué)派是指基于符號(hào)運(yùn)算人工智能學(xué)派，他們認(rèn)為知識(shí)能夠用符號(hào)來表示，認(rèn)知能夠經(jīng)過符號(hào)運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)。比如，教授系統(tǒng)等。連接主義學(xué)派是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，繼魯梅爾哈特研制出BP網(wǎng)絡(luò)之后，1987年，首屆國際人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)大會(huì)在美國圣迭戈（San-Diego）舉行，掀起了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第二次高潮。之后，伴隨含糊邏輯和進(jìn)化計(jì)算逐步成熟，又形成了“計(jì)算智能”這個(gè)統(tǒng)一學(xué)科范圍。

行為主義學(xué)派是指進(jìn)化主義學(xué)派，在行為模擬方面，麻省理工學(xué)院布魯克教授1991年研制成功了能在未知?jiǎng)討B(tài)環(huán)境中漫游有6條腿機(jī)器蟲。三大學(xué)派綜合集成伴隨研究和應(yīng)用深入，人們又逐步認(rèn)識(shí)到，三個(gè)學(xué)派各有所長，各有所短，應(yīng)相互結(jié)合、取長補(bǔ)短，綜合集成。

第19頁20智能科學(xué)技術(shù)興起

（本世紀(jì)初以來）

當(dāng)前，一個(gè)以人工智能為關(guān)鍵，以自然智能、人工智能、集成智能為一體新智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科正在逐步興起，并引發(fā)了人們極大關(guān)注。該學(xué)科研究主要特征包含以下幾個(gè)方面：

(1)由對(duì)人工智能單一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能為一體協(xié)同研究；

(2)由人工智能學(xué)科獨(dú)立研究走向重視與腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等學(xué)科交叉研究；

(3)由多個(gè)不一樣學(xué)派獨(dú)立研究走向多學(xué)派綜合研究；

(4)由對(duì)個(gè)體、集中智能研究走向?qū)θ后w、分布智能研究。

第20頁21AI成功標(biāo)志：IBM“深藍(lán)”和“小深”“深藍(lán)”對(duì)弈情況：時(shí)間：北京時(shí)間1997年5月12日凌晨4點(diǎn)50分對(duì)手：IBM“深藍(lán)”超級(jí)計(jì)算機(jī)國際象棋世界冠軍卡斯派羅夫結(jié)局：2勝1負(fù)3平，總比分3.5:2.5，“深藍(lán)”獲勝技術(shù)指標(biāo)32個(gè)CPU，每個(gè)CPU有12個(gè)協(xié)處理器，每個(gè)CPU有256M內(nèi)存，每個(gè)CPU處理速度為200萬步/秒。對(duì)弈實(shí)質(zhì)機(jī)器智能與人類智能較量“小深”對(duì)弈情況：時(shí)間：北京時(shí)間1月26日至2月7日對(duì)手：比“深藍(lán)”功效強(qiáng)大“小深”超級(jí)計(jì)算機(jī)國際象棋世界冠軍卡斯派羅夫結(jié)局：1勝1負(fù)4平，平局啟示：計(jì)算機(jī)能夠有智能；計(jì)算機(jī)要完全戰(zhàn)勝人類象棋大師并非易事。第21頁22人工智能概述AI定義及其研究目標(biāo)AI產(chǎn)生與發(fā)展AI研究基本內(nèi)容人工智能學(xué)科位置與腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)交叉研究智能模擬方法和技術(shù)研究AI研究不一樣學(xué)派AI主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域第22頁23AI學(xué)科位置AI是一門新興邊緣學(xué)科，是自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)交叉學(xué)科AI交叉包含：邏輯、思維、生理、心理、計(jì)算機(jī)、電子、語言、自動(dòng)化、光、聲等AI關(guān)鍵是思維與智能，組成了自己獨(dú)特學(xué)科體系A(chǔ)I基礎(chǔ)學(xué)科包含：數(shù)學(xué)（離散、含糊）、思維科學(xué)（認(rèn)知心理、邏輯思維學(xué)、形象思維學(xué)）和計(jì)算機(jī)（硬件、軟件）等自然科學(xué)社會(huì)科學(xué)哲學(xué)數(shù)學(xué)交叉學(xué)科系統(tǒng)科學(xué)思維科學(xué)人體科學(xué)人工智能基礎(chǔ)學(xué)科指導(dǎo)學(xué)科第23頁24與腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)交叉研究

腦科學(xué)

腦科學(xué)：又稱神經(jīng)科學(xué)，其目標(biāo)是要認(rèn)識(shí)腦、保護(hù)腦和創(chuàng)造腦。美國神經(jīng)科學(xué)學(xué)會(huì)定義：神經(jīng)科學(xué)是為了了解神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)分子水平、細(xì)胞水平及細(xì)胞間改變過程，以及這些過程在中樞功效、控制系統(tǒng)內(nèi)整合作用所進(jìn)行研究。腦涵義：從狹義方面，腦是指中樞神經(jīng)系統(tǒng)，有時(shí)特指大腦；從廣義方面，腦可泛指整個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)。人工智能是從廣義角度來了解腦科學(xué)，所以它涵蓋了全部與認(rèn)識(shí)腦和神經(jīng)系統(tǒng)相關(guān)研究。人腦是自然界中最復(fù)雜、最高級(jí)智能系統(tǒng)：主要表現(xiàn)在人腦是由巨量神經(jīng)元經(jīng)其突觸廣泛并行互聯(lián)所形成一個(gè)巨復(fù)雜系統(tǒng)。當(dāng)代腦科學(xué)基本問題主要包含：

(1)

揭示神經(jīng)元之間連接形式，奠定行為腦機(jī)制結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)；(2)

說明神經(jīng)活動(dòng)基本過程，說明在分子、細(xì)胞到行為等不一樣層次上神經(jīng)信號(hào)產(chǎn)生、傳遞、調(diào)制等基本過程；(3)

判別神經(jīng)元特殊細(xì)胞生物學(xué)特征；(4)

認(rèn)識(shí)實(shí)現(xiàn)各種功效神經(jīng)回路基礎(chǔ)；(5)

解釋腦高級(jí)功效機(jī)制等。腦科學(xué)是人工智能基礎(chǔ)：研究任何進(jìn)展，都將會(huì)對(duì)人工智能研究起到主動(dòng)推進(jìn)作用，所以人工智能應(yīng)該加強(qiáng)與腦科學(xué)交叉研究，以及人類智能與機(jī)器智能集成研究。第24頁25與腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)交叉研究

認(rèn)知科學(xué)

認(rèn)知：可普通地認(rèn)為是和情感、動(dòng)機(jī)、意志相對(duì)應(yīng)理智或認(rèn)識(shí)過程，或者是為了一定目標(biāo)，在一定心理結(jié)構(gòu)中進(jìn)行信息加工過程。美國心理學(xué)家浩斯頓(Houston)等人把認(rèn)知?dú)w納為以下5種主要類型：

(1)認(rèn)知是信息處理過程；

(2)認(rèn)知是心理上符號(hào)運(yùn)算；

(3)認(rèn)知是問題求解；

(4)認(rèn)知是思維；

(5)認(rèn)知是一組相關(guān)活動(dòng)，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成及語言使用等。認(rèn)知科學(xué)：認(rèn)知科學(xué)（亦稱思維科學(xué)）是研究人類感知和思維信息處理過程一門學(xué)科，其主要研究目標(biāo)就是要說明和解釋人類在完成認(rèn)知活動(dòng)時(shí)是怎樣進(jìn)行信息加工。認(rèn)知科學(xué)也是人工智能主要理論基礎(chǔ)，對(duì)人工智能發(fā)展起著根本性作用。認(rèn)知科學(xué)包括問題非常廣泛，除了像浩斯頓提出知覺、語言、學(xué)習(xí)、記憶、思維、問題求解、創(chuàng)造、注意、想象等相關(guān)聯(lián)活動(dòng)外，還會(huì)受到環(huán)境、社會(huì)、文化背景等方面影響。從認(rèn)知觀點(diǎn)看，AI應(yīng)同時(shí)開展對(duì)邏輯思維、形象思維和靈感思維研究第25頁26智能模擬方法和技術(shù)研究(1/2)機(jī)器感知就是要讓計(jì)算機(jī)含有類似于人感知能力，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺機(jī)器視覺（或叫計(jì)算機(jī)視覺）：就是給計(jì)算機(jī)配上能看視覺器官，如攝像機(jī)等，使它能夠識(shí)別并了解文字、圖像、景物等機(jī)器聽覺（或叫計(jì)算機(jī)聽覺）：就是給計(jì)算配上能聽聽覺器官，如話筒等，使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別并了解語言、聲音等。機(jī)器感知相當(dāng)于智能系統(tǒng)輸入部分。

機(jī)器感知專門研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、自然語言了解機(jī)器思維讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)Ω兄酵饨缧畔⒑妥约寒a(chǎn)生內(nèi)部信息進(jìn)行思維性加工

邏輯思維形象思維靈感思維第26頁27智能模擬方法和技術(shù)研究(2/2)機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)能夠像人那樣自動(dòng)地獲取新知識(shí)，并在實(shí)踐中不停地完善自我和增強(qiáng)能力。機(jī)器學(xué)習(xí)方法：機(jī)械學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、發(fā)覺學(xué)習(xí)、遺傳學(xué)習(xí)和連接學(xué)習(xí)等

機(jī)器行為讓計(jì)算機(jī)能夠含有像人那樣地行動(dòng)和表示能力，如走、跑、拿、說、唱、寫畫等。相當(dāng)于智能系統(tǒng)輸出部分。

智能系統(tǒng)與智能機(jī)器不論是人工智能近期目標(biāo)還是遠(yuǎn)期目標(biāo)，都需要建立智能系統(tǒng)或結(jié)構(gòu)智能機(jī)器需要開展對(duì)系統(tǒng)模型、結(jié)構(gòu)技術(shù)、結(jié)構(gòu)工具及語言環(huán)境等研究

第27頁28人工智能概述AI定義及其研究目標(biāo)AI產(chǎn)生與發(fā)展AI研究基本內(nèi)容AI研究不一樣學(xué)派符號(hào)主義聯(lián)結(jié)主義行為主義AI主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域第28頁29AI研究中不一樣學(xué)派

不一樣學(xué)派符號(hào)主義學(xué)派（邏輯主義、心理學(xué)派）主要觀點(diǎn)：AI起源于數(shù)理邏輯，人類認(rèn)知基元是符號(hào)，認(rèn)知過程是符號(hào)表示上一個(gè)運(yùn)算代表性結(jié)果：厄爾和西蒙等人研制稱為邏輯理論機(jī)數(shù)學(xué)定理證實(shí)程序LT

代表人物：紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等

連接主義學(xué)派（仿生學(xué)派或心理學(xué)派）主要觀點(diǎn)：AI起源于仿生學(xué)，尤其是人腦模型，人類認(rèn)知基元是神經(jīng)元，認(rèn)知過程是神經(jīng)元連接活動(dòng)過程代表性結(jié)果：由麥克洛奇和皮茲創(chuàng)建腦模型，即MP模型

代表人物：麥克洛奇和皮茲行為主義學(xué)派（進(jìn)化主義、控制論學(xué)派）主要觀點(diǎn)：AI起源于控制論，智能取決于感知和行為，取決于對(duì)外界復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)，而不是推理。代表性結(jié)果：Brooks教授研制機(jī)器蟲代表人物：

Brooks教授第29頁30AI研究中不一樣學(xué)派

不一樣學(xué)派理論之爭符號(hào)主義智能基礎(chǔ)是知識(shí)，其關(guān)鍵是知識(shí)表示和知識(shí)推理；知識(shí)可用符號(hào)表示，也可用符號(hào)進(jìn)行推理，因而能夠建立基于知識(shí)人類智能和機(jī)器智能統(tǒng)一理論體系。連接主義思維基元是神經(jīng)元，而不是符號(hào)；思維過程是神經(jīng)元聯(lián)結(jié)活動(dòng)過程，而不是符號(hào)運(yùn)算過程；反對(duì)符號(hào)主義關(guān)于物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)。

行為主義智能取決于感知和行動(dòng)，提出了智能行為“感知—?jiǎng)幼鳌蹦Ｐ?；智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理；人工智能能夠像人類智能那樣逐步進(jìn)化第30頁31AI研究中不一樣學(xué)派

不一樣學(xué)派方法之爭符號(hào)主義功效模擬結(jié)構(gòu)能夠模擬大腦功效智能系統(tǒng)。相當(dāng)于“鳥飛”連接主義結(jié)構(gòu)模擬結(jié)構(gòu)模擬大腦結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。相當(dāng)于“飛鳥”行為主義行為模擬結(jié)構(gòu)含有進(jìn)化能力智能系統(tǒng)。相當(dāng)于“由猿到人”第31頁32人工智能概述AI定義及其研究目標(biāo)AI產(chǎn)生與發(fā)展AI研究基本內(nèi)容AI研究不一樣學(xué)派AI主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器思維、機(jī)器感知、機(jī)器行為、計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)分布智能、智能系統(tǒng)、人工心理與人工情感人工生命、人工智能經(jīng)典應(yīng)用第32頁33機(jī)器思維

機(jī)器思維：就是讓計(jì)算機(jī)模仿和實(shí)現(xiàn)人思維能力，以對(duì)感知到外界信息和自己產(chǎn)生內(nèi)部信息進(jìn)行思維性加工。包含：推理、搜索、規(guī)劃等方面研究。

第33頁34機(jī)器思維

推理

推理概念：推理是指按照某種策略從已知事實(shí)出發(fā)利用知識(shí)推出所需結(jié)論過程。推理類型：可依據(jù)所用知識(shí)確實(shí)定性，將其分為：

確定性推理，指推理所使用知識(shí)和推出結(jié)論都是能夠準(zhǔn)確表示，其真值要么為真、要么為假。不確定性推理，指推理所使用知識(shí)和推出結(jié)論能夠是不確定。所謂不確定性是對(duì)非準(zhǔn)確性、含糊型和非完備性統(tǒng)稱。推理理論基礎(chǔ)：邏輯是一門研究人們思維規(guī)律學(xué)科，數(shù)理邏輯則是用數(shù)學(xué)方法去研究邏輯問題。

確定性推理主要是基于一階經(jīng)典邏輯。它能處理問題很有限。

不確定性推理主要基于非經(jīng)典邏輯和概率等。非一階經(jīng)典邏輯是泛指除一階經(jīng)典邏輯以外其它各種邏輯，如多值邏輯、含糊邏輯、模態(tài)邏輯、概率邏輯、默認(rèn)邏輯、次協(xié)調(diào)邏輯及泛邏輯等。最慣用不確定性推理方法：基于可信度確實(shí)定性理論，基于Bayes公式主觀Bayes方法，基于概率證據(jù)理論和基于含糊邏輯可能性理論等。第34頁35機(jī)器思維

搜索

搜索概念：是指為了到達(dá)某一目標(biāo)，不停尋找推理線路，以引導(dǎo)和控制推理，使問題得以處理過程。搜索類型：可依據(jù)問題表示方式將其分為狀態(tài)空間搜索和與/或樹搜索兩大類型。

狀態(tài)空間搜索是一個(gè)用狀態(tài)空間法求解問題時(shí)搜索方法；

與/或樹搜索是一個(gè)用問題規(guī)約法求解問題時(shí)搜索方法。搜索主要問題：人工智能最關(guān)心是怎樣利用搜索過程所得到對(duì)盡快到達(dá)目標(biāo)有用信息來引導(dǎo)搜索過程，即啟發(fā)式搜索方法。

狀態(tài)空間啟發(fā)式搜索方法

與/或樹啟發(fā)式搜索方法第35頁36機(jī)器思維

規(guī)劃

規(guī)劃概念：是指從某個(gè)特定問題狀態(tài)出發(fā)，尋找并建立一個(gè)操作序列，直到求得目標(biāo)狀態(tài)為止一個(gè)行動(dòng)過程描述。規(guī)劃特點(diǎn)：與普通問題求解技術(shù)相比，規(guī)劃更側(cè)重于問題求解過程，而且要處理問題普通是真實(shí)世界實(shí)際問題，而不是抽象數(shù)學(xué)模型。比如，機(jī)器人移盒子、猴子摘香蕉等問題。規(guī)劃系統(tǒng)例子：斯坦福研究所問題求解系統(tǒng)（StanfordResearchInstituteProblemSolver，STRIPS），是一個(gè)基于狀態(tài)空間和F規(guī)則規(guī)劃系統(tǒng)。它由以下3部分所組成：

(1)世界模型：用一階謂詞公式表示，它包含問題初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)。

(2)操作符（即F規(guī)則）：它包含先決條件、刪除表和添加表。

(3)操作方法：它采取狀態(tài)空間表示和中間----結(jié)局分析方法。其中，狀態(tài)空間包含初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)；中間----結(jié)局分析每一步都選擇能夠縮小當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間差距先決條件能夠滿足F規(guī)則執(zhí)行，直至抵達(dá)目標(biāo)為止。第36頁37機(jī)器感知

機(jī)器感知是機(jī)器獲取外界信息主要路徑，也是機(jī)器智能主要組成部分。所謂機(jī)器感知，就是要讓計(jì)算機(jī)含有類似于人感知能力，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺。下面主要介紹機(jī)器視覺、模式識(shí)別、自然語言了解。第37頁38機(jī)器感知

計(jì)算機(jī)視覺

概念：用計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)或模擬人類視覺功效，其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)含有經(jīng)過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息能力。主要性：在人類感知到外界信息中，有80%以上是經(jīng)過視以為到。視覺系統(tǒng)：人類視覺系統(tǒng)功效是經(jīng)過眼睛與大腦共同實(shí)現(xiàn)。人們視野中物體在可見光照射下，先在眼睛視網(wǎng)膜上形成圖像，然后由感光細(xì)胞轉(zhuǎn)換成神經(jīng)脈沖信號(hào)，再經(jīng)神經(jīng)纖維傳入大腦皮層，最終由大腦皮層對(duì)其進(jìn)行處理與了解。視覺，不但僅指對(duì)光信號(hào)感受，它包含了對(duì)視覺信息獲取、傳輸、處理、存放與了解全過程。第38頁39機(jī)器感知

模式識(shí)別模式識(shí)別概念是指讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定事務(wù)進(jìn)行判別，并把它歸入與其相同或相同模式中。

被判別事物能夠是物理、化學(xué)、生理，也能夠是文字、圖像、聲音等。模式識(shí)別普通過程：

(1)采集待識(shí)別事物模式信息；

(2)對(duì)其進(jìn)行各種變換和預(yù)處理，從中抽出有意義特征或基元，得到待識(shí)別事物模式；

(3)與機(jī)器中原有各種標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較，完成對(duì)待識(shí)別事物分類識(shí)別；

(4)輸出識(shí)別結(jié)果。

第39頁40機(jī)器感知

自然語言理處理自然語言處理包含主要內(nèi)容機(jī)器翻譯把一個(gè)自然語言翻譯成另外一個(gè)自然語言自然語言了解

概念：主要研究怎樣使計(jì)算機(jī)能夠了解和生成自然語言。

了解語言類型：聲音語言、書面語言。

主要步驟：語音分析、詞法分析、句法分析、語義分析、語用分析。自然語言了解意義該研究不但對(duì)智能人機(jī)接口有著主要實(shí)際意義，而且對(duì)不確定人工智能研究也含有重大理論價(jià)值。有學(xué)者指出：人工智能假如不能用自然語言作為其知識(shí)表示基礎(chǔ)，建立起不確定人工智能理論和方法，人工智能也就永遠(yuǎn)實(shí)現(xiàn)不了跨越夢(mèng)想。

第40頁41機(jī)器行為

機(jī)器行為就是讓計(jì)算機(jī)能夠含有像人那樣地行動(dòng)和表示能力，如走、跑、拿、說、唱、寫畫等。機(jī)器行為則可看作智能系統(tǒng)輸出部分。下面主要討論：智能控制、智能檢索和智能機(jī)器人等。

第41頁42機(jī)器行為

智能控制

智能控制概念：是指那種無需或需要盡可能少人工干預(yù)就能獨(dú)立驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)控制過程。它是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)自動(dòng)控制技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)物。智能控制系統(tǒng)：是指那種能夠?qū)崿F(xiàn)某種控制任務(wù)，含有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織功效智能系統(tǒng)。從結(jié)構(gòu)上，它由傳感器、感知信息處理模塊、認(rèn)知模塊、規(guī)劃和控制模塊、執(zhí)行器和通信接口模塊等主要部件所組成。智能控制主要應(yīng)用領(lǐng)域：智能機(jī)器人系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（CIMS）、復(fù)雜工業(yè)過程控制系統(tǒng)、航空航天控制系統(tǒng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)管理系統(tǒng)、交通運(yùn)輸系統(tǒng)、環(huán)境保護(hù)及能源系統(tǒng)等。第42頁43機(jī)器行為

智能檢索

智能檢索概念：是指利用人工智能方法從大量信息中盡快找到所需要信息或知識(shí)。智能檢索主要性：當(dāng)前，在各種數(shù)據(jù)庫中，尤其是互聯(lián)網(wǎng)上存放著大量、甚至是海量信息或知識(shí)。面對(duì)這種信息海洋，假如還用傳統(tǒng)人工方式進(jìn)行檢索，已很不現(xiàn)實(shí)。智能檢索系統(tǒng)須處理主要問題：

(1)含有一定自然語言了解能力，能了解用自然語言提出各種問詢；

(2)含有一定推理能力，能夠依據(jù)已知信息或知識(shí)，演繹出所需要答案；

(3)系統(tǒng)應(yīng)擁有一定常識(shí)性知識(shí)，以補(bǔ)充學(xué)科范圍專業(yè)知識(shí)。系統(tǒng)依據(jù)這些常識(shí)，將能演繹出更普通問詢一些答案。第43頁44機(jī)器行為

智能機(jī)器人

機(jī)器人(Robots)和機(jī)器人學(xué)：機(jī)器人(Robots)是一個(gè)可再編程多功效操作裝置。機(jī)器人學(xué)是在電子學(xué)、人工智能、控制論、系統(tǒng)工程、精密機(jī)械、信息傳感、仿生學(xué)、以及心理學(xué)等各種學(xué)科或技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ)上形成一個(gè)綜合性技術(shù)學(xué)科。

機(jī)器人研究意義：機(jī)器人既是人工智能研究對(duì)象，同時(shí)又是人工智能試驗(yàn)場地，人工智能全部技術(shù)幾乎都能夠在這個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。

機(jī)器人發(fā)展過程：經(jīng)歷了遙控、程序、自適應(yīng)、智能機(jī)器人、情感機(jī)器人。人工智能主要研究對(duì)象是智能機(jī)器人和情感機(jī)器人。

智能機(jī)器人含有能力：感知能力、思維能力和行為能力機(jī)器人。這種機(jī)器人能夠主動(dòng)適應(yīng)外界環(huán)境改變，并能夠經(jīng)過學(xué)習(xí)豐富自己知識(shí)、提升自己工作能力。

情感機(jī)器人：是一個(gè)含有情感（愛、恨…）和情緒(喜、怒、哀、樂…)功效新一代機(jī)器人。第44頁45計(jì)算智能

計(jì)算智能（ComputationalIntelligence，CI）是借鑒仿生學(xué)思想，基于人們對(duì)生物體智能機(jī)理認(rèn)識(shí)，采取數(shù)值計(jì)算方法去模擬和實(shí)現(xiàn)人類智能。計(jì)算智能三大基本事域包含神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、含糊計(jì)算。

第45頁46計(jì)算智能

神經(jīng)計(jì)算

神經(jīng)計(jì)算概念：亦稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork，NN)，它是經(jīng)過對(duì)大量人工神經(jīng)元廣泛并行互聯(lián)所形成一個(gè)人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用于模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功效。主要研究內(nèi)容：包含人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互連結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)機(jī)制等人工神經(jīng)元：是指用人工方法結(jié)構(gòu)單個(gè)神經(jīng)元，它有抑制和興奮兩種工作狀態(tài)，能夠接收外界刺激，也能夠向外界輸出本身狀態(tài)，用于模擬生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功效，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本處理單元。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互連結(jié)構(gòu)（或稱拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)）是指單個(gè)神經(jīng)元之間連接模式，它是結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。從互連結(jié)構(gòu)角度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為前饋網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)兩種主要類型。

網(wǎng)絡(luò)模型是對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、連接權(quán)值和學(xué)習(xí)能力總括。最慣用有傳統(tǒng)感知器模型，含有誤差前向傳輸功效前向傳輸網(wǎng)絡(luò)模型，采取反饋連接方式反饋網(wǎng)絡(luò)模型等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、聯(lián)想、含糊推理等能力，在模仿生物神經(jīng)計(jì)算方面有一定優(yōu)勢。當(dāng)前，神經(jīng)計(jì)算研究和應(yīng)用已滲透到許多領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)、教授系統(tǒng)、智能控制、模式識(shí)別等。

第46頁47計(jì)算智能

進(jìn)化計(jì)算

進(jìn)化計(jì)算概念：是一個(gè)模擬自然界生物進(jìn)化過程與機(jī)制，進(jìn)行問題求解自組織、自適應(yīng)隨機(jī)搜索技術(shù)。它以達(dá)爾文進(jìn)化論“物竟天擇、適者生存”作為算法進(jìn)化規(guī)則，并結(jié)合孟德爾遺傳變異理論，將生物進(jìn)化過程中繁殖、變異、競爭和選擇引入到了算法中，是一個(gè)對(duì)人類智能演化模擬方法。進(jìn)化計(jì)算主要分支：遺傳算法、進(jìn)化策略、進(jìn)化規(guī)劃和遺傳規(guī)劃四大分支。其中，遺傳算法是進(jìn)化計(jì)算中最初形成一個(gè)含有普遍影響模擬進(jìn)化優(yōu)化算法。

遺傳算法基本思想：(美國密執(zhí)安大學(xué)霍蘭德教授1962提出)是使用模擬生物和人類進(jìn)化方法來求解復(fù)雜問題。它從初始種群出發(fā)，采取優(yōu)勝略汰、適者生存自然法則選擇個(gè)體，并經(jīng)過雜交、變異產(chǎn)生新一代種群，如此逐代進(jìn)化，直到滿足目標(biāo)為止。第47頁48計(jì)算智能

含糊計(jì)算含糊計(jì)算亦稱含糊系統(tǒng)，是經(jīng)過對(duì)人類處理含糊現(xiàn)象認(rèn)知能力認(rèn)識(shí)，用含糊集合和含糊邏輯去模擬人類智能行為。含糊集合與含糊邏輯是美國加州大學(xué)扎德(Zadeh)教授1965年提出來一種處理因含糊而引起不確定性有效方法。含糊概念定義：通常，人們把那種因沒有嚴(yán)格邊界劃分而無法精確刻畫現(xiàn)象稱為含糊現(xiàn)象，并把反映含糊現(xiàn)象各種概念稱為含糊概念。例如，“大”、“小”、“多”、“少”等。含糊概念表示：通常是用含糊集合來表示，而含糊集合又是用隸屬函數(shù)來刻畫。一個(gè)隸屬函數(shù)描述一個(gè)含糊概念，其函數(shù)值為[0,1]區(qū)間實(shí)數(shù)，用來描述函數(shù)自變量所代表含糊事件隸屬于該含糊概念程度。含糊計(jì)算爭論：一方面含糊邏輯存在一定缺陷；其次它在推理、控制、決策等方面得到了非常廣泛應(yīng)用。第48頁49機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人那樣自動(dòng)地獲取新知識(shí)，并在實(shí)踐中不停地完善自我和增強(qiáng)能力。機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器獲取知識(shí)根本路徑，同時(shí)也是機(jī)器含有智能主要標(biāo)志。機(jī)器學(xué)習(xí)有各種不一樣分類方法，假如按照對(duì)人類學(xué)習(xí)模擬方式，機(jī)器學(xué)習(xí)可分為符號(hào)學(xué)習(xí)和神經(jīng)學(xué)習(xí)等第49頁50機(jī)器學(xué)習(xí)

符號(hào)學(xué)習(xí)

符號(hào)學(xué)習(xí)概念：是指從功效上模擬人類學(xué)習(xí)能力機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它是一個(gè)基于符號(hào)主義學(xué)派機(jī)器學(xué)習(xí)觀點(diǎn)。符號(hào)學(xué)習(xí)類型：可依據(jù)學(xué)習(xí)策略，即學(xué)習(xí)中所使用推理方法，將其分為記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等。

記憶學(xué)習(xí)也叫死記硬背學(xué)習(xí)，它是一個(gè)最基本學(xué)習(xí)方法，原因是任何學(xué)習(xí)系統(tǒng)都必須記住它們所獲取知識(shí)，方便未來使用。

歸納學(xué)習(xí)是指以歸納推理為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，它是機(jī)器學(xué)習(xí)中研究得較多一個(gè)學(xué)習(xí)類型，其任務(wù)是要從關(guān)于某個(gè)概念一系列已知正例和反例中歸納出一個(gè)普通概念描述。比如，示例學(xué)習(xí)和決議樹學(xué)習(xí)。

演繹學(xué)習(xí)是指以演繹推理為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，解釋學(xué)習(xí)是一個(gè)演繹學(xué)習(xí)方法，它是在領(lǐng)域知識(shí)指導(dǎo)下，經(jīng)過對(duì)單個(gè)問題求解例子分析，結(jié)構(gòu)出求解過程因果解釋結(jié)構(gòu)，并對(duì)該解釋結(jié)構(gòu)進(jìn)行概括化處理，得到一個(gè)可又來求解類似問題普通性知識(shí)。第50頁51機(jī)器學(xué)習(xí)

神經(jīng)學(xué)習(xí)

神經(jīng)學(xué)習(xí)概念：神經(jīng)學(xué)習(xí)也稱為連接學(xué)習(xí)，它是一個(gè)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法?，F(xiàn)有研究表明，人腦學(xué)習(xí)和記憶過程都是經(jīng)過神經(jīng)系統(tǒng)來完成。在神經(jīng)系統(tǒng)中，神經(jīng)元既是學(xué)習(xí)基本單位，同是也是記憶基本單位。神經(jīng)學(xué)習(xí)類型：

感知器學(xué)習(xí)實(shí)際上是一個(gè)基于糾錯(cuò)學(xué)習(xí)規(guī)則，采取迭代思想對(duì)連接權(quán)值和閾值進(jìn)行不停調(diào)整，直到滿足結(jié)束條件為止學(xué)習(xí)算法。

BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是一個(gè)誤差反向傳輸網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。這種學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)過程由輸出模式正向傳輸過程和誤差反向傳輸過程所組成。其中，誤差反向傳輸過程用于修改各層神經(jīng)元連接權(quán)值，以逐步降低誤差信號(hào)，直至得到所期望輸出模式為止。

Hopfield網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)實(shí)際上是要尋求系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)，即從網(wǎng)絡(luò)初始狀態(tài)開始，逐步向其穩(wěn)定狀態(tài)過渡，直至到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)為止。至于網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，則是經(jīng)過一個(gè)能量函數(shù)來描述。

第51頁52機(jī)器學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)覺

概念：知識(shí)發(fā)覺和數(shù)據(jù)挖掘是在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)一個(gè)知識(shí)發(fā)覺系統(tǒng)。它經(jīng)過綜合利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、含糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和教授系統(tǒng)等各種學(xué)習(xí)伎倆和方法，從數(shù)據(jù)庫中提煉和抽取知識(shí)，從而能夠揭示出蘊(yùn)含在這些數(shù)據(jù)背后客觀世界內(nèi)在聯(lián)絡(luò)和本質(zhì)原理，實(shí)現(xiàn)知識(shí)自動(dòng)獲取。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)區(qū)分：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)僅限于對(duì)數(shù)據(jù)庫查詢和檢索，不能夠從數(shù)據(jù)庫中提取知識(shí)。知識(shí)發(fā)覺和數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)庫作為知識(shí)源去抽取知識(shí)，不但能夠提升數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)利用價(jià)值，同時(shí)也為各種智能系統(tǒng)知識(shí)獲取開辟了一條新路徑。發(fā)展：伴隨大規(guī)模數(shù)據(jù)庫和互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，知識(shí)發(fā)覺和數(shù)據(jù)挖掘也從面向數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展到面向數(shù)據(jù)倉庫和互聯(lián)網(wǎng)海量、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)挖掘。第52頁53分布智能

分布智能概念：

分布智能主要研究在邏輯上或物理上分布智能系統(tǒng)之間怎樣相互協(xié)調(diào)各自智能行為，實(shí)現(xiàn)問題并行求解。分布智能兩個(gè)主要方向：

分布式問題求解主要研究怎樣在多個(gè)合作者之間進(jìn)行任務(wù)劃分和問題求解，它普通是針對(duì)某一問題去創(chuàng)建一個(gè)能夠進(jìn)行合作求解協(xié)作群體；

多Agent系統(tǒng)主要研究怎樣在一群自主Agent之間進(jìn)行智能行為協(xié)調(diào)，它不限于單一目標(biāo)，可創(chuàng)建一個(gè)能夠共同處理單個(gè)目標(biāo)或多個(gè)目標(biāo)智能群體。多Agent系統(tǒng)組成與工作：它由多個(gè)自主Agent所組成，其中每個(gè)Agent都能夠自主運(yùn)行和自主交互，即當(dāng)一個(gè)Agent需要與別Agent合作時(shí)，就經(jīng)過對(duì)應(yīng)通信機(jī)制去尋找能夠合作并愿意合作Agent，以共同處理問題。第53頁54智能系統(tǒng)智能系統(tǒng)能夠泛指各種含有智能特征和功效軟硬件系統(tǒng)。從這種意義上講，前面所討論不少研究內(nèi)容都應(yīng)以智能系統(tǒng)形式來出現(xiàn)，比如智能控制系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、智能檢索系統(tǒng)等。這里主要介紹除前述研究內(nèi)容以外教授系統(tǒng)和智能決議支持系統(tǒng)。

第54頁55智能系統(tǒng)

教授系統(tǒng)

教授系統(tǒng)是一個(gè)基于知識(shí)智能系統(tǒng)，它將領(lǐng)域教授經(jīng)驗(yàn)用知識(shí)表示方法表示出來，并放入知識(shí)庫中，供推理機(jī)使用。

伴隨計(jì)算網(wǎng)絡(luò)、多Agent、計(jì)算智能等技術(shù)發(fā)展，出現(xiàn)了含糊教授系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教授系統(tǒng)、基于Web教授系統(tǒng)、協(xié)同式教授系統(tǒng)和分布式教授系統(tǒng)等。

用戶界面

解釋模塊知識(shí)獲取

知識(shí)庫綜合數(shù)據(jù)庫

推理機(jī)第55頁56智能系統(tǒng)

智能決議支持系統(tǒng)

智能決議支持系統(tǒng)是指那種在傳統(tǒng)決議支持系統(tǒng)中增加了對(duì)應(yīng)智能部件決議支持系統(tǒng)。智能決議支持系統(tǒng)是把人工智能技術(shù)，尤其是教授系統(tǒng)技術(shù)與決議支持系統(tǒng)相結(jié)合產(chǎn)物，含有很寬應(yīng)用范圍和很好應(yīng)用前景。

問題處理與人機(jī)交互模型庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)知識(shí)庫管理系統(tǒng)模型庫知識(shí)庫數(shù)據(jù)庫推理機(jī)第56頁57人工心理與人工情感(1/2)智能、情感和心理智能：是指感知、記憶、思維、學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、行為等能力情感：指人對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)態(tài)度體驗(yàn)。

情緒(側(cè)重于生理現(xiàn)象：喜、怒、哀、樂…)

情感（側(cè)重于價(jià)值判斷：愛、恨…）

情操（高級(jí)情感現(xiàn)象：道德、理智、審美…）心理：認(rèn)知、情感、意志

認(rèn)知：實(shí)踐活動(dòng)中對(duì)認(rèn)知信息接收、編碼、存放、提取、使用；包含感知、思維、記憶等。

情感：…

意志：自覺地確定目標(biāo)，并依據(jù)目標(biāo)調(diào)整支配本身行動(dòng)，克服困難，去實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)第57頁58人工心理與人工情感(2/2)人工智能、人工情感和人工心理人工智能：人工情感：人工情感(ArtificialEmotion)是利用信息科學(xué)伎倆對(duì)人類情感過程進(jìn)行模擬、識(shí)別和了解，使機(jī)器能夠產(chǎn)生類人情感并與人類進(jìn)行自然友好地人機(jī)交互研究領(lǐng)域人工心理：人工心理(ArtificialPsychology)就是利用信息科學(xué)伎倆,對(duì)人心理活動(dòng)(著重是人情感、意志、性格、創(chuàng)造)更全方面再一次人工機(jī)器(計(jì)算機(jī)、模型算法等)模擬，其目標(biāo)在于從心理學(xué)廣義層次上研究人工情感、情感與認(rèn)知、動(dòng)機(jī)與情感人工機(jī)器實(shí)現(xiàn)問題第58頁59人工生命

人工生命（ArtificialLife）是美國洛斯．阿拉莫斯（LosAlamos）非線性研究中心克里斯．蘭頓（ChrisLangton），在研究“混沌邊緣”細(xì)胞自動(dòng)機(jī)中于1987年提出一個(gè)概念。他認(rèn)為：人工生命就是要研究能夠展示人類生命特征人工系統(tǒng)。即研