【正文】 算機的要求 ?自然語言處理 ?知識表示 ?自動推理 ?機器學習 ?完全圖靈測試 ?計算機視覺 ?機器人技術 圖靈還為這項試驗親自擬定了幾個示范性問： 問： 請給我寫出有關“第四號橋”主題的十四行詩?！? ?從表面上看，要使機器回答按一定范圍提出的問題似乎沒有什么困難，可以通過編制特殊的程序來實現(xiàn)。這篇文章后來被改名為 《 機器能思維嗎？ 》 Can a machine think？ 圖靈試驗 ?試圖通過讓機器模仿人回答某些問題，判斷它是否具備智能。由于有了布雷契萊的實踐，他提交了一份“自動計算機”的設計方案，領導一批優(yōu)秀的電子工程師，著手制造一種名叫 ACE的電腦。該計算機僅有的功能是：把紙帶向右移動一格，然后把“ 1”變成“ 0”，或者相反把“ 0”變成“ 1”。 Turing圖靈與人工智能 ?1937年，倫敦權威的數(shù)學雜志又收到圖靈一篇論文 《 論可計算數(shù)及其在判定問題中的應用 》 ，作為闡明現(xiàn)代電腦原理的開山之作，被永遠載入了計算機的發(fā)展史冊。圖靈（ Turing， 1912年 6月 23日 1954年 6月 7日），英國數(shù)學家。這里 (i)及 (ii)是兩個前提，若這兩個前提為真，則以上推出的結論 (凡 S是 P)亦必然地真，因此這個三段論證是正確的。 亞里斯多德與邏輯、推理 ?關于推論，亞氏特別討論三段論證，這是由兩個 (主謂命題 )前提推出 (主謂式 )結論的方法。這里我們以符號 S及 P分別表示主詞及謂詞。 ? 所謂「命題」就是真 (true)或假 (false)的句子，例如「蘇格拉底是人」，這是真的命題；至於問句「我的書在那里？」就不是命題了，它并沒有真假的意義可言。新聞媒體以挑釁性的標題不斷地發(fā)問：電腦戰(zhàn)勝是一個人，還是整個人類的智能？連棋王都認了輸，下一次人類還將輸?shù)羰裁?？智慧輸?shù)袅?，人類還剩些什么？于是，人工智能又一次成為萬眾關注的焦點，成為電腦科學界引以自豪的學科。人工智能 計算智能 智能信息處理研究所 尚榮華 計算主義 隨著數(shù)學和計算機技術的進展，計算的觀念越來越顯示其在各個領域的威力，從計算的角度審視世界，也已經(jīng)成為我們在數(shù)字化時代生存的一種特殊的思維方式，主張在還原論哲學基礎上建立計算主義，認為從物理世界、生命過程直到人類智能都是算法可計算的（ Computable），甚至整個宇宙完全是由算法（ Algorithm）支配的。 ? “深藍”的技術指標： 32個 CPU 每個 CPU有 16個協(xié)處理器 每個 CPU有 256M內存 每個 CPU的處理速度為 200萬步 /秒 每秒行棋速度：卡斯帕羅夫 2步，“深藍” 2億步。 亞里斯多德與邏輯、推理 ? 邏輯只討論命題，因它有真假可言。 ? 系詞有兩種：「是」或「不是」；量詞亦有兩種：「所有」(all)或「有」 (some)。 ?例如： (i)凡孔子的后代是人 (ii)凡人皆會死，；因此凡孔子的后代會死。 Bacon(培根， 15611626)在 《 新工具 》 中提出歸納法，提出“知識就是力量” ,他十分重視科學實驗，認為只有經(jīng)過實驗才能獲得真正的知識。 ?以“紙上下棋機”率先探討了下棋與機器智能的聯(lián)系，他還是舉世公認的“人工智能之父”。 ?這篇論文原本是為了解決一個基礎性的數(shù)學問題：是否只要給人以足夠的時間演算，數(shù)學函數(shù)都能夠通過有限次機械步驟求得解答？傳統(tǒng)數(shù)學家當然只會想到用公式推導證明它是否成立，可是圖靈獨辟蹊徑地想出了一臺冥冥之中的機器。 ?第二次世界大戰(zhàn)期間，圖靈應征入伍，在戰(zhàn)時英國情報中心“布雷契萊莊園”（ Bletchiy）從事破譯德軍密碼的工作，與戰(zhàn)友們一起制作了第一臺密碼破譯機。1950年， ACE電腦樣機公開表演，被認為是當時世界上最快最強有力的電子計算機之一。圖靈試驗采用“問”與“答”模式，即觀察者通過控制打字機向兩個試驗對象通話，其中一個是人，另一個是機器。然而，如果提問者并不遵循常規(guī)標準，編制回答的程序是極其困難的事情。 答：不要問我這道題，我從來不會寫詩。然而，如果提問者并不遵循常規(guī)標準，編制回答的程序是極其困難的事情。 你多半會想到，面前的這位是一部笨機器。“圖靈試驗”沒有規(guī)定問題的范圍和提問的標準，如果想要制造出能通過試驗的機器，以我們現(xiàn)在的技術水平，必須在電腦中儲存人類所有可以想到的問題，儲存對這些問題的所有合乎常理的回答，并且還需要理智地作出選擇。 遺憾的是， 1954年 6月 8，圖靈英年早逝！ 圖靈獎 圖林開創(chuàng)了計算機科學的重要分支 ──人工智能，雖然他當時并沒有明確使用這個術語。 :計算機 ?二戰(zhàn)期間，美國軍方為了解決計算大量軍用數(shù)據(jù)的難題，成立了由賓夕法尼亞大學莫奇利和?？颂仡I導的研究小組，開始研制世界上第一臺計算機。 缺點： （ 1）沒有存儲器； （ 2）它用布線接板進行控制，甚至要搭接幾天，計算速度也就被這一工作抵消了． ?？颂兀ㄓ遥┖湍死ㄗ螅? 數(shù)學奇才、計算機之父 ——馮 諾依曼 運算器 輸出設備 控制器 輸入設備 存儲器 指令流 控制命令 數(shù)據(jù)流 (指令和數(shù)據(jù) ) ?熟悉計算機發(fā)展歷史的人大都知道，美國科學家馮 諾依曼代數(shù)”。諾依曼建立的經(jīng)濟增長橫型體系，特別是 40年代出版的著作 《 博弈論和經(jīng)濟行為 》 ，使他在經(jīng)濟學和決策科學領域豎起了一塊豐碑。因為這個城市里，誰都聽說過，銀行家的長子馮 不到一個學期，他班上的數(shù)學老師走進家門，告訴銀行家自己的數(shù)學水平已遠不能滿足馮 然而，這種狀況也沒能維持幾年，勤奮好學的中學生很快又超過了大學教授，他居然把學習的觸角伸進了當時最新數(shù)學分支 ——集合論和泛函分析，同時還閱讀了大量歷史和文學方面的書籍，并且學會了七種外語。諾依曼便浪跡歐洲各地，在柏林和瑞士一些著名的大學聽課。風華正茂的馮 諾依曼預料到未來科學的發(fā)展中心即將西移，欣然同意赴美國任教。來者正是聞名世界的大數(shù)學家馮 聽著聽著，馮 ?1945年 6月，馮 1954年他任美國原子能委員會委員； 1951年至 1953年任美國數(shù)學會主席。麥卡洛克（ Warrenc McCulloch）和沃爾特 ????njijjii vwu1?)( ii ufv ???????0,00,1iii uuv wij ——代表神經(jīng)元 i與神經(jīng)元 j之間的連接強度 (模擬生物神經(jīng)元之間突觸連接強度 )，稱之為連接權； ui——代表神經(jīng)元 i的活躍值，即神經(jīng)元狀態(tài)； vi——代表神經(jīng)元 j的輸出，即是神經(jīng)元 i的一個輸入； θi——代表神經(jīng)元 i的閾值。 ?軸突：本體向外伸出的最長的分支，即神經(jīng)纖維，一根，長 1cm—1m左右，通過軸突上的神經(jīng)末梢將信號傳給其它神經(jīng)元，相當于本體的輸出端。他發(fā)現(xiàn)了二者的相似性。 英國數(shù)學家、邏輯學家 Boole（ 18151864） 實現(xiàn)了萊布尼茨的思維符號化和數(shù)學化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng) ——布爾代數(shù)。 TSP( Traveling salesman problem,旅行商問題 ) B A C D E F A F E D C B A NP:推銷員旅行問題 ? 如果有 3個城市，則有 3!=6種訪問每個城市的次序。為此，人們可采用啟發(fā)式知識進行問題求解，把復雜的問題大大簡化，可在浩瀚的搜索空間中迅速找到解答。 主要發(fā)起人是該校青年助教麥卡錫 (71,圖靈獎 ) ，此外會議發(fā)起者還有哈佛大學明斯基 (69,圖靈獎 )、貝爾實驗室香農(nóng)（ ）和 IBM公司信息研究中心羅徹斯特 (Lochester），他們邀請了卡內基 —梅隆大學赫伯特 現(xiàn)代電腦 的智能與人類智能 ?例一回答問題，“樹上有 10只鳥，被獵人用槍打下 1只， 問樹上還剩下幾只鳥？ ” ?實際生活：過馬路。 生物智能 對 低級動物來講，它的生存、繁衍是一種智能。 人類智能 人類個體的智能是一種綜合性能力。 “獲得能力的能力” 智能定義 不確定的動態(tài)環(huán)境 中作出適當反應的能力，這種反應必須有助于它 (它們 ) 實現(xiàn)其最終的行為目標。離開特定時間說智能是困難的、沒有意義的。 例子 1：能夠模擬人的思維，進行博弈的計算機。 ?人工智能是人工制品 (artifact)中所涉及的智能行為?！? 人工智能的特點與分支 ?特點：具備推理、學習和聯(lián)想 ?人工智能從一開始就形成了其中 兩 種重要的研究范式，即 符號主義和聯(lián)接主義 。 符號主義 ?認為人工智能源于數(shù)理邏輯。 連接主義 ?認為人工智能源于仿生學，特別是人腦模型的研究。 ]； T=[ ]； 輸入矢量可以用圖 ///來描述， 對應于目標值 0的輸入矢量用符 號‘ 0‘表示，對應于目標值 1的輸 入矢量符號‘ +‘表示?，F(xiàn)在，對ANN的研究熱情仍然不減。西蒙 等人合作編制的 《 邏輯理論機 》 ,即數(shù)學定理證明程序，從而使機器邁出了邏輯推理的第一步。人類求證數(shù)學定理也是一種啟發(fā)式搜索，與電腦下棋的原理異曲同工。1963年，經(jīng)過改進的 LT程序在一部更大的電腦上，最終完成了第二章全部 52條數(shù)學定理的證明。 機器證明 ? 人工智能定理證明研究最有說服力的例子， 是機器證明了困擾數(shù)學界長達 100余年之久的難題 ──“四色定理”。 哈肯（ ）和肯尼斯 十幾天后， 共耗費1200個機時，做完 200億個邏輯判斷。 AI研究曾一度墮入低谷，出現(xiàn)了所謂“黑暗時期”。 專家系統(tǒng) 費根鮑姆他具體介紹了他們開發(fā)的第一個“專家系統(tǒng)”，并提出“知識庫”、“知識表達”和“知識工程”等一系列全新的概念。他解釋說：專家系統(tǒng)“是一個已被賦予知識和才能的計算機程序，從而使這種程序所起到的作用達到專家的水平” 專家系統(tǒng) 專家本人不一定了解電腦程序， 構建 專家系統(tǒng)還必須有所謂“知識工程師”參與，幫助領域專家從頭腦中挖掘啟發(fā)式知識，并設計知識庫和知識推理程序。在 AI研究里，這類知識稱之為“啟發(fā)式知識”。 自然語言描述知識 ? if 有毛發(fā)或者產(chǎn)奶 then 它是哺育動物； ? if 吃肉 then 它是食肉動物； ? if 有犬齒，且有爪，且眼視前方 then 它是食肉動物； ? if 是哺育動物，且是食肉動物，且是黃褐色，且有黑色條紋 then 它是老虎。 Animal_is(X)表示該動物的名字叫 X. 用 Prolog語言表示知識（ 1） It_is(“哺育動物 ” ):positive(“有毛發(fā) ” ) It_is(“哺育動物 ” ):positive(“產(chǎn)奶 ” ) It_is(“食肉動 物 ” ):positive(“吃肉 ” ) It_is(“食肉動物 ” ):positive(“有犬齒 ” ),positive(“有爪 ” ),positive(“眼視前方 ” ) Animal_is(“老虎 ” ):It_is(“哺育動物 ” ),It_is(“食肉動物 ” ),positive(“黃褐色 ” ),positive(“有黑色條紋 ” ) 用 Prolog語言表示知識（ 2） 專 家系統(tǒng)的基本 結構圖 人機接口 推理機 解釋程序 知識獲取程序 數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng) 知識庫及其管理系統(tǒng) 專家系統(tǒng)的一般結構 用戶 領域專家 知 識 庫推 理 機解 釋 器綜 合 數(shù)據(jù) 庫人 機 接 口用 戶知 識 庫 是 用 來 存 放 專家 知 識 的 。 推 理機 控 制 著 整 個 專 家 系統(tǒng) 的 工 作 過 程 和 求 解問 題 的 策 略 ， 就 像 人類 思 考 問 題 一 樣 ， 不斷 地 使 用 知 識 來 解 決問 題 。 系 統(tǒng) 運 行時 ， 綜 合 數(shù) 據(jù) 庫 建立 ， 在 當 系 統(tǒng) 運 行 完成 之 后 ， 綜 合 數(shù) 據(jù) 庫也 就 會 被 撤 消 。該專家系統(tǒng)為 AI的發(fā)展樹立了典范，其意義遠遠超出了系統(tǒng)本身在實用上創(chuàng)造的價值。它的推理規(guī)則稱為“產(chǎn)生式規(guī)則”，類似于：“ IF（打噴嚏） OR（鼻塞） OR（咳嗽）， THEN（有感冒癥狀）”這種醫(yī)生診斷疾病的