人工智能緒論46

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,CISIC,CISIC,CISIC,CISIC,CISIC,CISIC,CISIC,CISIC,CISIC,單擊此處編輯母版文本樣式,第二層,第三層,第四層,第五層,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,*,人,工,智,能,*,1.1,人工智能的定義和發(fā)展,1.2,人類智能和人工智能,1.3,人工智能的各種認(rèn)知觀,1.4,人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域,1.5,課程概要,*,1.1.1,人工智能的定義,幾種定義,智能機(jī)器（,intelligent machine,）,能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機(jī)器（如無(wú)人駕駛汽車）,人工智能（學(xué)科）,是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支,1.1 定義和發(fā)展,3,人工智能（能力）,是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)問(wèn)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng),4,1.1.2,人工智能的起源與發(fā)展,孕育期（,1956,年前）,數(shù)理邏輯學(xué)科（弗雷治、,維納等,）,計(jì)算的新思想（丘奇、,圖靈,等）,形成期（,1956-1970,年）,1956,年，第一次人工智能的研討會(huì),1969,年，第一屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議，首次使用人工智能這一術(shù)語(yǔ)，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生,1970,年，人工智能國(guó)際雜志創(chuàng)刊,1.1 定義和發(fā)展,5,諾伯特維納(Norbert Wiener，1894-1964),美國(guó)數(shù)學(xué)家，控制論的創(chuàng)始人，信息論的創(chuàng)始人,之一,阿蘭 麥席森 圖靈（Alan Mathison Turing，19121954）,英國(guó)數(shù)學(xué)家，人工智能之父，圖靈機(jī)，圖靈測(cè)試,6,7,計(jì)算機(jī)能否思維：圖靈測(cè)試,在不接觸對(duì)方的情況下，通過(guò)一種特殊的方式，和對(duì)方進(jìn)行對(duì)話，在相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間，無(wú)法判斷對(duì)方是人還是計(jì)算機(jī)，則認(rèn)為計(jì)算機(jī)能思維。,計(jì)算機(jī)界最高獎(jiǎng)“圖靈獎(jiǎng)”,美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（ACM，Association for Computer Machinery）于1966年設(shè)立的，每年一次，專門獎(jiǎng)勵(lì)那些對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究與推動(dòng)計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展有卓越貢獻(xiàn)的杰出科學(xué)家。,2000年，華人獲得者姚期智，理論計(jì)算，算法復(fù)雜性?，F(xiàn)任清華大學(xué)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)研究中心 主任。,8,約翰馮諾依曼（John Von Neuman，19031957），美藉匈牙利人,數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)學(xué)家，1946年發(fā)明世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)，電子計(jì)算機(jī)之父，博弈論之父，首次提出二進(jìn)制思想與程序內(nèi)存思想,9,博弈論,是指某個(gè)個(gè)人或是組織，面對(duì)一定的環(huán)境條件，在一定的規(guī)則約束下，依靠所掌握的信息，從各自選擇的行為或是策略進(jìn)行選擇并加以實(shí)施，并從各自取得相應(yīng)結(jié)果或收益的過(guò)程，在經(jīng)濟(jì)學(xué)上博弈論是個(gè)非常重要的理論概念。,“囚徒困境”、“智豬博弈”,10,囚徒困境,警方逮捕甲、乙兩名嫌疑犯，但沒(méi)有足夠證據(jù)指控二人入罪。于是警方分開(kāi)囚禁嫌疑犯，分別和二人見(jiàn)面，并向雙方提供以下相同的選擇：,若一人認(rèn)罪并作證檢控對(duì)方（相關(guān)術(shù)語(yǔ)稱“背叛”對(duì)方），而對(duì)方保持沉默，此人將即時(shí)獲釋，沉默者將判監(jiān)10年。,若二人都保持沉默（相關(guān)術(shù)語(yǔ)稱互相“合作”），則二人同樣判監(jiān)半年。,若二人都互相檢舉（互相“背叛”），則二人同樣判監(jiān)2年。,11,答案是：雙方都會(huì)選擇背叛,若對(duì)方沉默、背叛會(huì)讓我獲釋，所以會(huì)選擇背叛。,若對(duì)方背叛指控我，我也要指控對(duì)方才能得到較低的刑期，所以也是會(huì)選擇背叛。,二人面對(duì)的情況一樣，所以二人的理性思考都會(huì)得出相同的結(jié)論選擇背叛。背叛是兩種策略之中的支配性策略。因此，這場(chǎng)博弈中唯一可能達(dá)到的納什均衡，就是雙方參與者都背叛對(duì)方，結(jié)果二人同樣服刑2年。,12,智豬博弈,豬圈里有兩頭豬，一頭大豬，一頭小豬。豬圈的一邊有個(gè)踏板，每踩一下踏板，在遠(yuǎn)離踏板的豬圈的另一邊的投食口就會(huì)落下少量的食物。如果有一只豬去踩踏板，另一只豬就有機(jī)會(huì)搶先吃到另一邊落下的食物。當(dāng)小豬踩動(dòng)踏板時(shí)，大豬會(huì)在小豬跑到食槽之前剛好吃光所有的食物；若是大豬踩動(dòng)了踏板，則還有機(jī)會(huì)在小豬吃完落下的食物之前跑到食槽，爭(zhēng)吃到另一半殘羹。,那么，兩只豬各會(huì)采取什么策略？,13,答案是：小豬將選擇“搭便車”策略，也就是舒舒服服地等在食槽邊；而大豬則為一點(diǎn)殘羹不知疲倦地奔忙于踏板和食槽之間。,改變方案一：減量方案。投食僅原來(lái)的一半分量。結(jié)果是小豬大豬都不去踩踏板了。,改變方案二：增量方案。投食為原來(lái)的一倍分量。結(jié)果是小豬、大豬都會(huì)去踩踏板。,改變方案三：減量加移位方案。投食僅原來(lái)的一半分量，但同時(shí)將投食口移到踏板附近。結(jié)果呢，小豬和大豬都在拼命地?fù)屩忍ぐ濉?14,1.1.2,人工智能的起源與發(fā)展,發(fā)展期（,1970,年,）,進(jìn)一步研究,AI,基本原理方法和技術(shù),進(jìn)行實(shí)用化研究,專家系統(tǒng)與知識(shí)工程,智能機(jī)器人,智能控制等,近十幾年的熱門研究領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、計(jì)算智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),1.1 定義和發(fā)展,15,1.2,人類智能和人工智能,1.2.1,智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè),人是一種智能信息處理系統(tǒng),物理符號(hào)系統(tǒng)的六種基本功能,輸入符號(hào)、輸出符號(hào)、存儲(chǔ)符號(hào)、復(fù) 制符號(hào)、建立符號(hào)結(jié)構(gòu)、條件性遷移,16,物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè),任何一個(gè)系統(tǒng)，如果它能夠表現(xiàn)出智能，那么一定是物理符號(hào)系統(tǒng)，反之，任何系統(tǒng)如果是物理符號(hào)系統(tǒng)，那么它就能表現(xiàn)出智能。,推論一：人是物理符號(hào)系統(tǒng),推論二：計(jì)算機(jī)能夠表現(xiàn)出智能,推論三：計(jì)算機(jī)能夠模擬人的活動(dòng),17,1.2.1,智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè),人類的認(rèn)知行為具有不同層次,認(rèn)知生理學(xué),研究神經(jīng)系統(tǒng)的活動(dòng)，是認(rèn)知研究的底層,認(rèn)知心理學(xué),研究思維策略，是認(rèn)知研究的頂層,認(rèn)知信息學(xué),研究生理行為和心里活動(dòng)的轉(zhuǎn)化，中間層,認(rèn)知工程學(xué),研究認(rèn)知行為的信息加工處理,1.2 人類智能和人工智能,18,1.2.2,人類智能的計(jì)算機(jī)模擬,機(jī)器智能可以模擬人類智能,智能計(jì)算機(jī),下棋,定理證明,語(yǔ)言翻譯,新型智能計(jì)算機(jī),神經(jīng)計(jì)算機(jī),量子計(jì)算機(jī),1.2 人類智能和人工智能,19,1.2.3,人工智能的研究目標(biāo),近期目標(biāo),建造智能計(jì)算機(jī)代替人類的部分智力勞動(dòng),遠(yuǎn)期目標(biāo),用自動(dòng)機(jī)模仿人類的思維過(guò)程和智能行為,1.2 人類智能和人工智能,20,1.3,人工智能的各種認(rèn)知觀,符號(hào)主義（,Symbolicism,）,基于物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理,連接主義（,Connectionism,）,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法,行為主義（,Actionism,）,基于,控制論及感知?jiǎng)幼餍涂刂葡到y(tǒng),21,1.4,人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域,人工智能的基本技術(shù),知識(shí)表示（,Knowledge Representation,）,狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法、謂詞邏輯法,推理搜索（,Searching&Reasoning,）,啟發(fā)式搜索、消解原理、不確定性推理,計(jì)算智能（,Computational Intelligence,）,模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算,構(gòu)成技術(shù)（系統(tǒng)與語(yǔ)言）,產(chǎn)生式系統(tǒng)、,LISP,語(yǔ)言、,Prolog,語(yǔ)言,22,1.4.1,問(wèn)題求解,問(wèn)題的表示、分解、搜索、歸約等,進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式符號(hào)運(yùn)算求解,下棋程序,1.4 研究及應(yīng)用,1997年5月，IBM公司,研制的深藍(lán)（Deep Blue）,智能計(jì)算機(jī)在6局比賽中,以2勝1負(fù)3平的結(jié)果，戰(zhàn),勝國(guó)際象棋大師卡斯帕,羅夫。,23,1.4.2,邏輯推理與定理證明,通過(guò)對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作來(lái)證明定理,多種證明方法,1976年7月，美國(guó)的阿佩爾等人用3臺(tái) 大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)，成功證明世界近代三大難題之一“四色定理”，,幾何定理證明的“吳氏方法”，中科院院士吳文俊發(fā)明,24,1.4.3,自然語(yǔ)言理解,語(yǔ)言,自然語(yǔ)言、人造語(yǔ)言、機(jī)器語(yǔ)言,“理解”的標(biāo)準(zhǔn),語(yǔ)音識(shí)別，五、六十年代提出的設(shè)想，現(xiàn)在還未完全解決,1.4.4,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),根據(jù)不同目的描述來(lái)編寫的計(jì)算機(jī)程序,促進(jìn)人工智能系統(tǒng)的發(fā)展,1.4 研究及應(yīng)用,25,1.4.5,專家系統(tǒng),是一個(gè)智能化的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序之間有本質(zhì)區(qū)別,1.4.6,機(jī)器學(xué)習(xí)(,hot,),是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它主要使用歸納、綜合而不是演繹。,常用學(xué)習(xí)方法：決策樹(shù)學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學(xué)習(xí)、遺傳算法、支持向量機(jī),1.4 研究及應(yīng)用,26,機(jī)器學(xué)習(xí)十大算法,決策樹(shù)（Decision Trees）,K-均值（K-means）,支持向量機(jī)（Support Vector Machines）,Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,EM算法,網(wǎng)頁(yè)分級(jí)算法（PageRank）,提升（AdaBoost）,K-最近鄰（K-nearest neighbor）,樸素貝葉斯（Naive Bayes）,分類與回歸樹(shù)（CART）,27,1.4.7,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(,hot,),神經(jīng)計(jì)算機(jī),在其它領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用,1.4 研究及應(yīng)用,28,1.4.8,機(jī)器人學(xué),操作機(jī)器人,智能機(jī)器人,機(jī)器人的廣泛應(yīng)用,促進(jìn)人工智能的發(fā)展,29,工業(yè)機(jī)器人,30,軍事機(jī)器人,31,排爆機(jī)器人,32,娛樂(lè)、家用機(jī)器人,33,仿人機(jī)器人,34,35,1.4.9,模式識(shí)別(,hot,),是計(jì)算機(jī)對(duì)環(huán)境識(shí)別的需要,是對(duì)人類環(huán)境的感知模擬,主要應(yīng)用：生物特征識(shí)別，包括指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、數(shù)字（文字）識(shí)別、筆跡識(shí)別等,1.4 研究及應(yīng)用,36,指紋識(shí)別,37,虹膜識(shí)別,38,人臉（檢測(cè)）識(shí)別,39,車牌識(shí)別,40,1.4.10,機(jī)器視覺(jué)(,hot,),人類,80,以上的外部信息來(lái)自視覺(jué),低層視覺(jué)與高層視覺(jué),前沿研究領(lǐng)域,廣泛應(yīng)用,41,1.4.11,智能控制,驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)程,是一個(gè)定性和定量的混合控制過(guò)程,是當(dāng)今自動(dòng)控制的最高水平,1.4.12,智能檢索(,hot,),是信息時(shí)代來(lái)臨的需要,智能檢索系統(tǒng)所面臨的三大問(wèn)題,1.4 研究及應(yīng)用,42,1.4.13,智能調(diào)度與指揮,尋找最佳調(diào)度和組合,NP,完全類問(wèn)題的求解,軍事指揮系統(tǒng)等領(lǐng)域,1.4.14,分布式人工智能與,Agent,是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展,研究目標(biāo)是創(chuàng)建一種能描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型,1.4 研究及應(yīng)用,43,1.4.15,計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算(,hot,),計(jì)算智能,包括神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等,進(jìn)化計(jì)算的理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論,1.4.16,數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(,hot,),知識(shí)獲取,數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)挖掘,1.4 研究及應(yīng)用,44,1.4.17,人工生命,人工生命概念的提出,理論基礎(chǔ)與研究方法,研究?jī)?nèi)容,1.4.18,系統(tǒng)與語(yǔ)言工具,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一些概念得到發(fā)展,新的編程語(yǔ)言與專用開(kāi)發(fā)工具,1.4 研究及應(yīng)用,45,國(guó)內(nèi)主要研究機(jī)構(gòu),中科院自動(dòng)化所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京大學(xué)視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)信息處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,46,演講完畢，謝謝觀看！,內(nèi)容總結(jié),人 工 智 能。能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機(jī)器（如無(wú)人駕駛汽車）?！扒敉嚼Ь场薄ⅰ爸秦i博弈”。若二人都保持沉默（相關(guān)術(shù)語(yǔ)稱互相“合作”），則二人同樣判監(jiān)半年。若二人都互相檢舉（互相“背叛”），則二人同樣判監(jiān)2年。若對(duì)方沉默、背叛會(huì)讓我獲釋，所以會(huì)選擇背叛。背叛是兩種策略之中的支配性策略。如果有一只豬去踩踏板，另一只豬就有機(jī)會(huì)搶先吃到另一邊落下的食物。當(dāng)小豬踩動(dòng)踏板時(shí)，大豬會(huì)在小豬跑到食槽之前剛好吃光所有的食物。若是大豬踩動(dòng)了踏板，則還有機(jī)會(huì)在小豬吃完落下的食物之前跑到食槽，爭(zhēng)吃到另一半殘羹。改變方案二：增量方案。改變方案三：減量加移位方案。投食僅原來(lái)的一半分量，但同時(shí)將投食口移到踏板附近。研究思維策略，是認(rèn)知研究的頂層。機(jī)器智能可以模擬人類智能。