人工智能 上海交通大学计算机系 卢宏涛 2003年9月
人工智能 上海交通大学计算机系 卢 宏 涛 2003年9月
教材 《人工智能技术导论》 廉师友编著,西安电子科技大学出版社
教 材 《人工智能技术导论》 廉师友编著，西安电子科技大学出版社
参考书 《人工智能原理·方法·应用》,王永庆编, 西安交大出版社 《人工智能基础》,邵军力等编著,电 子工业出版社
参考书 《人工智能原理·方法·应用》，王永庆编， 西安交大出版社 《人工智能基础》，邵军力等编著，电 子工业出版社
第一章人工智能概述 11人工智能的概念 111什么是人工智能 (1)人工智能( ArtificialIntelligence]是指由计算机实现的 人造智能。人工智能就是用人工的方法在机器(计算机) 上实现的智能。作为一门学科,人工智能可定义为:人工 智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能 系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。 2)人工智能是一门交叉边缘学科,与人工智能有关的学 科有:计算机科学、数学、哲学、语言学、神经生理学 神经心理学、脑科学、认知科学、逻辑学、控制论等
第一章 人工智能概述 1.1 人工智能的概念 1.1.1 什么是人工智能 （1）人工智能（Artificial Intelligence)是指由计算机实现的 人造智能。人工智能就是用人工的方法在机器（计算机） 上实现的智能。作为一门学科，人工智能可定义为：人工 智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能 系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。 （2）人工智能是一门交叉边缘学科，与人工智能有关的学 科有：计算机科学、数学、哲学、语言学、神经生理学、 神经心理学、脑科学、认知科学、逻辑学、控制论等
第一章人工智能概述 (3)什么是人的智能?智能是人脑的属性和产物。智能具 有的主要特征: A、具有感知能力。通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉感知 外部世界。 3、具有记忆与思维能力。记忆能存储由感知器官感知到的外 部信息以及有思维所产生的知识。思维用于对记忆的信息进 行处理。思维可分为逻辑思维和形象思维。 、具有学习能力及自适应能力。 、具有行为能力
第一章 人工智能概述 （3）什么是人的智能？智能是人脑的属性和产物。智能具 有的主要特征： A、具有感知能力。通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉感知 外部世界。 B、具有记忆与思维能力。记忆能存储由感知器官感知到的外 部信息以及有思维所产生的知识。思维用于对记忆的信息进 行处理。思维可分为逻辑思维和形象思维。 C、具有学习能力及自适应能力。 D、具有行为能力
第一章人工智能概述 L12为什么要研究人工智能 1、现有计算机系统的局限性。智能低下、缺乏自学习、自适应能 力 2、人类智能的局限性。学习能力因人而异、学习速度慢、效率低。 3、信息化社会的迫切要求。 113人工智能的目标 近期目标:使现有的电子数字计算机能模拟人类的部分智能行为。 远期目标:够造智能计算机,使计算机具有看、听、说等感知和交 互能、具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力,还要有分 析问题、解决问题和发明创造的能力
第一章 人工智能概述 1.1.2 为什么要研究人工智能 1、现有计算机系统的局限性。智能低下、缺乏自学习、自适应能 力。 2、人类智能的局限性。学习能力因人而异、学习速度慢、效率低。 3、信息化社会的迫切要求。 1.1.3 人工智能的目标 近期目标：使现有的电子数字计算机能模拟人类的部分智能行为。 远期目标：够造智能计算机，使计算机具有看、听、说等感知和交 互能、具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分 析问题、解决问题和发明创造的能力
第一章人工智能概述 12人工智能的研究途径与方法 121结构模拟(神经计算、生理学派、连接主义) 模拟人脑的神经网络结构实现智能。主要特征: 1、通过神经元之间的并行协同作用实现信息处理,具有并 行性、动态性、全局性。 2、通过神经元间分布式的物理联接存储信息。联想记忆、 容错性 3、通过神经元间连接强度的动态调整实现自学习和自适应 功能。 4、善于模拟人类的形象思维过程
第一章 人工智能概述 1.2 人工智能的研究途径与方法 1.2.1 结构模拟（神经计算、生理学派、连接主义） 模拟人脑的神经网络结构实现智能。主要特征： 1、通过神经元之间的并行协同作用实现信息处理，具有并 行性、动态性、全局性。 2、通过神经元间分布式的物理联接存储信息。联想记忆、 容错性。 3、通过神经元间连接强度的动态调整实现自学习和自适应 功能。 4、善于模拟人类的形象思维过程
第一章人工智能概述 122功能模拟(符号主义、心理学派、逻辑学派) 以人脑的心理模型为基础,将问题或知识表示成某种逻辑网 络,采用符号推演的方法,实现搜索、推理和学习等功能 主要特征 1、立足于逻辑运算和符号操作,适合于模拟人的逻辑思维 过程。 2、知识用显式的符号表示,容易表达人的心理模型。 3、现有的数字计算机可以方便地实现高速的符号处理。 曝、能与传统的符号数据库进行链接,易于模块化。 5、以知识为基础
第一章 人工智能概述 1.2.2 功能模拟（符号主义、心理学派、逻辑学派） 以人脑的心理模型为基础，将问题或知识表示成某种逻辑网 络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理和学习等功能。 主要特征： 1、立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维 过程。 2、知识用显式的符号表示，容易表达人的心理模型。 3、现有的数字计算机可以方便地实现高速的符号处理。 4、能与传统的符号数据库进行链接，易于模块化。 5、以知识为基础
第一章人工智能概述 123行为模拟(行为主义、进化主义、控制论学派) 基于感知-行为模型的硏究途径和方法。强调智能系统与环 境的交互,认为智能取决于感知和行动。智能行为可以不 要知识
第一章 人工智能概述 1.2.3 行为模拟（行为主义、进化主义、控制论学派） 基于感知-行为模型的研究途径和方法。强调智能系统与环 境的交互，认为智能取决于感知和行动。智能行为可以不 要知识
第一章人工智能概述 13人工智能的分支领域 131基于脑功能模拟的领域划分 1、机器感知(信息输入)。使计算机具有类似于人的感知能力, 能通过“感知”直接从外界获取信息。机器视觉、机器听觉。相 关学科:模式识别、语音识别。 2、机器联想。基于内容的联想,与具体存储位置无关。联想存储 技术。 3、机器推理。又称为计算机推理、自动推理,是人工智能的核心 课题之一。自然演绎推理、归结演绎推理、基于非经典逻辑的推 理 4、机器学习。使机器自己获取知识。对书本知识的学习、对客观 规律的发现、对自身行为的修正。机器学习分为:机械学习、指 导学习、解释学习、类比学习、示例学习、发现学习等。这些属 于符号学习。另外还有神经网络学习
第一章 人工智能概述 1.3 人工智能的分支领域 1.3.1 基于脑功能模拟的领域划分 1、机器感知（信息输入）。使计算机具有类似于人的感知能力， 能通过“感知”直接从外界获取信息。机器视觉、机器听觉。相 关学科：模式识别、语音识别。 2、机器联想。基于内容的联想，与具体存储位置无关。联想存储 技术。 3、机器推理。又称为计算机推理、自动推理，是人工智能的核心 课题之一。自然演绎推理、归结演绎推理、基于非经典逻辑的推 理。 4、机器学习。使机器自己获取知识。对书本知识的学习、对客观 规律的发现、对自身行为的修正。机器学习分为：机械学习、指 导学习、解释学习、类比学习、示例学习、发现学习等。这些属 于符号学习。另外还有神经网络学习