【正文】 算機(jī)的要求 ?自然語言處理 ?知識(shí)表示 ?自動(dòng)推理 ?機(jī)器學(xué)習(xí) ?完全圖靈測(cè)試 ?計(jì)算機(jī)視覺 ?機(jī)器人技術(shù) 圖靈還為這項(xiàng)試驗(yàn)親自擬定了幾個(gè)示范性問： 問： 請(qǐng)給我寫出有關(guān)“第四號(hào)橋”主題的十四行詩?！? ?從表面上看，要使機(jī)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(shí)現(xiàn)。這篇文章后來被改名為 《 機(jī)器能思維嗎？ 》 Can a machine think？ 圖靈試驗(yàn) ?試圖通過讓機(jī)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(shí)踐，他提交了一份“自動(dòng)計(jì)算機(jī)”的設(shè)計(jì)方案，領(lǐng)導(dǎo)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(jì)算機(jī)僅有的功能是：把紙帶向右移動(dòng)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(quán)威的數(shù)學(xué)雜志又收到圖靈一篇論文 《 論可計(jì)算數(shù)及其在判定問題中的應(yīng)用 》 ，作為闡明現(xiàn)代電腦原理的開山之作，被永遠(yuǎn)載入了計(jì)算機(jī)的發(fā)展史冊(cè)。圖靈（ Turing， 1912年 6月 23日 1954年 6月 7日），英國(guó)數(shù)學(xué)家。這里 (i)及 (ii)是兩個(gè)前提，若這兩個(gè)前提為真，則以上推出的結(jié)論 (凡 S是 P)亦必然地真，因此這個(gè)三段論證是正確的。 亞里斯多德與邏輯、推理 ?關(guān)于推論，亞氏特別討論三段論證，這是由兩個(gè) (主謂命題 )前提推出 (主謂式 )結(jié)論的方法。這里我們以符號(hào) 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(biāo)題不斷地發(fā)問：電腦戰(zhàn)勝是一個(gè)人，還是整個(gè)人類的智能？連棋王都認(rèn)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(guān)注的焦點(diǎn)，成為電腦科學(xué)界引以自豪的學(xué)科。人工智能 計(jì)算智能 智能信息處理研究所 尚榮華 計(jì)算主義 隨著數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)展，計(jì)算的觀念越來越顯示其在各個(gè)領(lǐng)域的威力，從計(jì)算的角度審視世界，也已經(jīng)成為我們?cè)跀?shù)字化時(shí)代生存的一種特殊的思維方式，主張?jiān)谶€原論哲學(xué)基礎(chǔ)上建立計(jì)算主義，認(rèn)為從物理世界、生命過程直到人類智能都是算法可計(jì)算的（ Computable），甚至整個(gè)宇宙完全是由算法（ Algorithm）支配的。 ? “深藍(lán)”的技術(shù)指標(biāo)： 32個(gè) CPU 每個(gè) CPU有 16個(gè)協(xié)處理器 每個(gè) CPU有 256M內(nèi)存 每個(gè) 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(lán)” 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(huì)死，；因此凡孔子的后代會(huì)死。 Bacon(培根， 15611626)在 《 新工具 》 中提出歸納法，提出“知識(shí)就是力量” ,他十分重視科學(xué)實(shí)驗(yàn)，認(rèn)為只有經(jīng)過實(shí)驗(yàn)才能獲得真正的知識(shí)。 ?以“紙上下棋機(jī)”率先探討了下棋與機(jī)器智能的聯(lián)系，他還是舉世公認(rèn)的“人工智能之父”。 ?這篇論文原本是為了解決一個(gè)基礎(chǔ)性的數(shù)學(xué)問題：是否只要給人以足夠的時(shí)間演算，數(shù)學(xué)函數(shù)都能夠通過有限次機(jī)械步驟求得解答？傳統(tǒng)數(shù)學(xué)家當(dāng)然只會(huì)想到用公式推導(dǎo)證明它是否成立，可是圖靈獨(dú)辟蹊徑地想出了一臺(tái)冥冥之中的機(jī)器。 ?第二次世界大戰(zhàn)期間，圖靈應(yīng)征入伍，在戰(zhàn)時(shí)英國(guó)情報(bào)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(tái)密碼破譯機(jī)。1950年， ACE電腦樣機(jī)公開表演，被認(rèn)為是當(dāng)時(shí)世界上最快最強(qiáng)有力的電子計(jì)算機(jī)之一。圖靈試驗(yàn)采用“問”與“答”模式，即觀察者通過控制打字機(jī)向兩個(gè)試驗(yàn)對(duì)象通話，其中一個(gè)是人，另一個(gè)是機(jī)器。然而，如果提問者并不遵循常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，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(huì)寫詩。然而，如果提問者并不遵循常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，編制回答的程序是極其困難的事情。 你多半會(huì)想到，面前的這位是一部笨機(jī)器?！皥D靈試驗(yàn)”沒有規(guī)定問題的范圍和提問的標(biāo)準(zhǔn)，如果想要制造出能通過試驗(yàn)的機(jī)器，以我們現(xiàn)在的技術(shù)水平，必須在電腦中儲(chǔ)存人類所有可以想到的問題，儲(chǔ)存對(duì)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(jiǎng) 圖林開創(chuàng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支 ──人工智能，雖然他當(dāng)時(shí)并沒有明確使用這個(gè)術(shù)語。 :計(jì)算機(jī) ?二戰(zhàn)期間，美國(guó)軍方為了解決計(jì)算大量軍用數(shù)據(jù)的難題，成立了由賓夕法尼亞大學(xué)莫奇利和?？颂仡I(lǐng)導(dǎo)的研究小組，開始研制世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)。 缺點(diǎn)： （ 1）沒有存儲(chǔ)器； （ 2）它用布線接板進(jìn)行控制，甚至要搭接幾天，計(jì)算速度也就被這一工作抵消了． ?？颂兀ㄓ遥┖湍死ㄗ螅? 數(shù)學(xué)奇才、計(jì)算機(jī)之父 ——馮 諾依曼 運(yùn)算器 輸出設(shè)備 控制器 輸入設(shè)備 存儲(chǔ)器 指令流 控制命令 數(shù)據(jù)流 (指令和數(shù)據(jù) ) ?熟悉計(jì)算機(jī)發(fā)展歷史的人大都知道，美國(guó)科學(xué)家馮 諾依曼代數(shù)”。諾依曼建立的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)橫型體系，特別是 40年代出版的著作 《 博弈論和經(jīng)濟(jì)行為 》 ，使他在經(jīng)濟(jì)學(xué)和決策科學(xué)領(lǐng)域豎起了一塊豐碑。因?yàn)檫@個(gè)城市里，誰都聽說過，銀行家的長(zhǎng)子馮 不到一個(gè)學(xué)期，他班上的數(shù)學(xué)老師走進(jìn)家門，告訴銀行家自己的數(shù)學(xué)水平已遠(yuǎn)不能滿足馮 然而，這種狀況也沒能維持幾年，勤奮好學(xué)的中學(xué)生很快又超過了大學(xué)教授，他居然把學(xué)習(xí)的觸角伸進(jìn)了當(dāng)時(shí)最新數(shù)學(xué)分支 ——集合論和泛函分析，同時(shí)還閱讀了大量歷史和文學(xué)方面的書籍，并且學(xué)會(huì)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(xué)聽課。風(fēng)華正茂的馮 諾依曼預(yù)料到未來科學(xué)的發(fā)展中心即將西移，欣然同意赴美國(guó)任教。來者正是聞名世界的大數(shù)學(xué)家馮 聽著聽著，馮 ?1945年 6月，馮 1954年他任美國(guó)原子能委員會(huì)委員； 1951年至 1953年任美國(guó)數(shù)學(xué)會(huì)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(qiáng)度 (模擬生物神經(jīng)元之間突觸連接強(qiáng)度 )，稱之為連接權(quán)； 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(gè)輸入； θi——代表神經(jīng)元 i的閾值。 ?軸突：本體向外伸出的最長(zhǎng)的分支，即神經(jīng)纖維，一根，長(zhǎng) 1cm—1m左右，通過軸突上的神經(jīng)末梢將信號(hào)傳給其它神經(jīng)元，相當(dāng)于本體的輸出端。他發(fā)現(xiàn)了二者的相似性。 英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家 Boole（ 18151864） 實(shí)現(xiàn)了萊布尼茨的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)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(gè)城市，則有 3!=6種訪問每個(gè)城市的次序。為此，人們可采用啟發(fā)式知識(shí)進(jìn)行問題求解，把復(fù)雜的問題大大簡(jiǎn)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(jiǎng) ) ，此外會(huì)議發(fā)起者還有哈佛大學(xué)明斯基 (69,圖靈獎(jiǎng) )、貝爾實(shí)驗(yàn)室香農(nóng)（ ）和 IBM公司信息研究中心羅徹斯特 (Lochester），他們邀請(qǐng)了卡內(nèi)基 —梅隆大學(xué)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(shí)際生活：過馬路。 生物智能 對(duì) 低級(jí)動(dòng)物來講，它的生存、繁衍是一種智能。 人類智能 人類個(gè)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(dòng)態(tài)環(huán)境 中作出適當(dāng)反應(yīng)的能力，這種反應(yīng)必須有助于它 (它們 ) 實(shí)現(xiàn)其最終的行為目標(biāo)。離開特定時(shí)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(jìn)行博弈的計(jì)算機(jī)。 ?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(diǎn)與分支 ?特點(diǎn)：具備推理、學(xué)習(xí)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(hào)主義和聯(lián)接主義 。 符號(hào)主義 ?認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。 連接主義 ?認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。 ]； T=[ ]； 輸入矢量可以用圖 ///來描述， 對(duì)應(yīng)于目標(biāo)值 0的輸入矢量用符 號(hào)‘ 0‘表示，對(duì)應(yīng)于目標(biāo)值 1的輸 入矢量符號(hào)‘ +‘表示?，F(xiàn)在，對(duì)ANN的研究熱情仍然不減。西蒙 等人合作編制的 《 邏輯理論機(jī) 》 ,即數(shù)學(xué)定理證明程序，從而使機(jī)器邁出了邏輯推理的第一步。人類求證數(shù)學(xué)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(jìn)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(xué)定理的證明。 機(jī)器證明 ? 人工智能定理證明研究最有說服力的例子， 是機(jī)器證明了困擾數(shù)學(xué)界長(zhǎng)達(dá) 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(fèi)1200個(gè)機(jī)時(shí)，做完 200億個(gè)邏輯判斷。 AI研究曾一度墮入低谷，出現(xiàn)了所謂“黑暗時(shí)期”。 專家系統(tǒng) 費(fèi)根鮑姆他具體介紹了他們開發(fā)的第一個(gè)“專家系統(tǒng)”，并提出“知識(shí)庫(kù)”、“知識(shí)表達(dá)”和“知識(shí)工程”等一系列全新的概念。他解釋說：專家系統(tǒng)“是一個(gè)已被賦予知識(shí)和才能的計(jì)算機(jī)程序，從而使這種程序所起到的作用達(dá)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(gòu)建 專家系統(tǒng)還必須有所謂“知識(shí)工程師”參與，幫助領(lǐng)域?qū)＜覐念^腦中挖掘啟發(fā)式知識(shí)，并設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)和知識(shí)推理程序。在 AI研究里，這類知識(shí)稱之為“啟發(fā)式知識(shí)”。 自然語言描述知識(shí) ? if 有毛發(fā)或者產(chǎn)奶 then 它是哺育動(dòng)物； ? if 吃肉 then 它是食肉動(dòng)物； ? if 有犬齒，且有爪，且眼視前方 then 它是食肉動(dòng)物； ? if 是哺育動(dòng)物，且是食肉動(dòng)物，且是黃褐色，且有黑色條紋 then 它是老虎。 Animal_is(X)表示該動(dòng)物的名字叫 X. 用 Prolog語言表示知識(shí)（ 1） It_is(“哺育動(dòng)物 ” ):positive(“有毛發(fā) ” ) It_is(“哺育動(dòng)物 ” ):positive(“產(chǎn)奶 ” ) It_is(“食肉動(dòng) 物 ” ):positive(“吃肉 ” ) It_is(“食肉動(dòng)物 ” ):positive(“有犬齒 ” ),positive(“有爪 ” ),positive(“眼視前方 ” ) Animal_is(“老虎 ” ):It_is(“哺育動(dòng)物 ” ),It_is(“食肉動(dòng)物 ” ),positive(“黃褐色 ” ),positive(“有黑色條紋 ” ) 用 Prolog語言表示知識(shí)（ 2） 專 家系統(tǒng)的基本 結(jié)構(gòu)圖 人機(jī)接口 推理機(jī) 解釋程序 知識(shí)獲取程序 數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng) 知識(shí)庫(kù)及其管理系統(tǒng) 專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu) 用戶 領(lǐng)域?qū)＜? 知 識(shí) 庫(kù)推 理 機(jī)解 釋 器綜 合 數(shù)據(jù) 庫(kù)人 機(jī) 接 口用 戶知 識(shí) 庫(kù) 是 用 來 存 放 專家 知 識(shí) 的 。 推 理機(jī) 控 制 著 整 個(gè) 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(shí) 來 解 決問 題 。 系 統(tǒng) 運(yùn) 行時(shí) ， 綜 合 數(shù) 據(jù) 庫(kù) 建立 ， 在 當(dāng) 系 統(tǒng) 運(yùn) 行 完成 之 后 ， 綜 合 數(shù) 據(jù) 庫(kù)也 就 會(huì) 被 撤 消 。該專家系統(tǒng)為 AI的發(fā)展樹立了典范，其意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了系統(tǒng)本身在實(shí)用上創(chuàng)造的價(jià)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