【正文】 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。諾依曼是本世紀最偉大的數(shù)學家之一，他在遍歷理論、拓撲群理論等方面作出了開創(chuàng)性的工作，算子代數(shù)甚至被命名為“馮 ? 熟悉計算機發(fā)展歷史的人大都知道，美國科學家馮 但是，“圖靈試驗”大膽地提出“機器思維”的概念，為人工智能確定了奮斗的目標，并指明了前進的方向。 圖靈試驗 上述兩種對話的區(qū)別在于， 第一種可明顯地感到回答者是從知識庫里提取簡單的答案，第二種則具有分析綜合的能力，回答者知道觀察者在反復提出同樣的問題。 ? 問：請再次回答，你會下國際象棋嗎？ ? 答：是的?！? 圖靈測試對計算機的要求 ? 自然語言處理 ? 知識表示 ? 自動推理 ? 機器學習 ? 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)。 ? 圖靈寫道：你無法制造一臺替你思考的機器，這是人們一般會毫無疑義接受下來的老生長談。 Can a machine think？ ? 1950年，圖靈來到曼徹斯特大學任教，并被指定為該大學自動計算機項目的負責人。在圖靈理論指導下，這個“莊園”后來還研制出破譯密碼的專用電子管計算機“巨人”（ Colossus），在盟軍諾曼底登陸等戰(zhàn)役中立下了豐功偉績，當時他才 27歲。 ? 圖靈機被公認為現(xiàn)代計算機的原型，這臺機器可以讀入一系列的 0和 1，這些數(shù)字代表了解決某一問題所需要的步驟，按這個步驟走下去，就可以解決某一特定的問題。圖靈還采用了二進位制。 提出圖靈機 ? 1936年，年僅 24歲的圖靈發(fā)表了著名的 《 論應用于決定問題的可計算數(shù)字 》 一文，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。 麥席森 ? 人類智能的本質(zhì)特征和最高表現(xiàn)是創(chuàng)造。他認為真正的哲學必須研究自然，研究科學。培根對此非常反感，于是便離開了那里。 １５６１年培根出生在英國倫敦的一個貴族家庭，父親是女王的掌璽大臣，母親也是貴族出身。 若寫成普遍的形式，則是： (i)凡 S是 M。 亞里斯多德與邏輯、推理 ? (A) 所有 S是 P (或 凡 S是 P)，例如「凡人是動物」； ? (B) 凡 S不是 P，例如「凡貓不是狗」； ? (C) 有 S是 P，例如「有花是白的」； ? (D) 有 S不是 P，如有花不是白的。亞氏認為命題基本是由主詞 (subject)與謂詞 (predicate)構成的，主詞是命題所描述的事物或主題，謂詞則是描述主詞的詞語。 ? AI對主流計算機科學的影響 – 分時技術 – 交互式翻譯器 – 使用窗口和鼠標的個人計算機 – 面向?qū)ο蟮木幊? … 語言學：語言和思維是怎樣聯(lián)系起來的？ ? 現(xiàn)代語言學的誕生： Chomsky（喬姆斯基）理論 – 1957年 《 句法結構 》 出版，顛覆了行為主義，認為兒童怎么能理解和構造他們以前沒有聽到過的句子，而喬姆斯基關于語法模型的理論則能解釋這個現(xiàn)象，并且足夠形式化 – 知識表示的許多早期工作和語言緊密聯(lián)系 為什么 AI有必要成為一個單獨的領域？ ? 和控制論、運籌學、決策理論的目標類似 ? 為什么不是數(shù)學的一個分支？ ? AI從一開始就承載著復制人的才能的思想 ? 方法論的不同 – AI屬于計算機科學的分支 – AI試圖建造在復雜和變化的環(huán)境中自動發(fā)揮功能的 機器 人工智能的發(fā)展 人工智能的發(fā)展 ? 人工智能的萌芽（ 1956年以前） ? 人工智能的誕生（ 19561961年） ? 人工智能的發(fā)展（ 1961年后） 人工智能的萌芽階段 ? 亞里斯多德 (Aristotle 384322 BC)，主要貢獻為邏輯 (logic)及形而上學 (metaphysics)兩方面的思想。 – 1990年核磁共振成像為神經(jīng)科學家提供了關于大腦活動的細致圖像，使得以某種方式與正在進行的認知過程相符合的測量成了可能。 – 1874年奧地利醫(yī)生威爾尼克發(fā)現(xiàn)，與布魯卡稍有區(qū)別的顳葉部分能控制、理解與記憶，因而命名此區(qū)域為威爾尼克語言區(qū)。因為網(wǎng)絡的單元有些像大大簡化的神經(jīng)元，它現(xiàn)在常被稱作“神經(jīng)網(wǎng)絡”。 – 但任何 NP完全問題類可歸約而成的問題類很可能是不可操作的 ? 結論：有了可計算性可算法復雜性的理論的指導 神經(jīng)科學：大腦是如何處理信息的？ 在 1943年沃侖 – Turning試圖精確地刻畫哪些函數(shù)是能夠被計算的但，計算或有效過程的概念是無法給出形式化定義的。（ Cardano， 16世紀） ? Bayes提出了根據(jù)新證據(jù)更新概率的法則（ 18世紀） ? Bayes分析形成了大多數(shù) AI系統(tǒng)中不確定推理的現(xiàn)代方法的基礎 ? 結論：使用貝葉斯理論進行不確定推理 數(shù)學 ? 什么可以計算？ –可以被計算，就要找到一個算法 – 算法本身的研究在 19世紀晚期，把一般的數(shù)學推理形式化為邏輯演繹的努力 – 1900年， David Hilbert(希爾伯特 )著名的“ 23個問題”的最后一個問題是：是否存在一個算法可以判定任何涉及自然數(shù)的邏輯命題的真實性。這種語言和自然語言不同，它不是世襲的，而是按照我們制定的規(guī)則構造出來的。 – 17世紀，有人提出推理如同數(shù)字計算，帕斯卡寫到：“算術機器產(chǎn)生的效果顯然更接近思維，而不是動物的其他活動。 ? Luger和 Stubblefield,1993：人工智能是計算機科學中，與智能行為的自動化有關的一個分支。 ? Kurzwell, 1990：人工智能是一種能夠執(zhí)行，需要人的智能的，創(chuàng)造性機器的技術。 ? 定義 3 人工智能 (能力 ) 人工智能 (能力 )是智能機器所執(zhí)行的通常與人類智能有關的智能行為，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等思維活動。 ? 機器人三大法則 :機器人不得傷害人，或任人傷害而無所作為；機器人應服從人的一切命令，但命令與第一法則沖突時例外；機器人必須保護自身的安全，但不得與前兩條法則抵觸。 放在前面 3 Movies ? 人工智能 ? 導演：斯皮爾博格 ? 提示：電影從一個小孩子的眼光來詮釋人與機器人的關系，并揭示了一個殘酷的事實：機器人永遠不能變成人類、他們不能有愛，即使有也只是一段程序。人工智能 2 ? 教材及主要參考書 : [1]蔡自興、徐光佑 . 人工智能及其應用 .清華大學出版社 ,2023（第三版） ,2023 （第四版） [2]王永慶 . 人工智能原理與方法 . 西安交通大學出版社 .2023 [3]Nilsson. Artificial IntelligenceA New Synthesis機械工業(yè)出版社 , 1999 (英文 版 ) 2023（中文版） ? 學習資料 : Web搜索、包括課件、文章等等。 4 ? 機械公敵（ I robot） ? 影片根據(jù)艾薩克 Movies 5 ? 黑客帝國（ MATRIX） Movies ? Iron Man What is AI? What is AI? ? 定義 1 智能機器 (intelligent machine)能夠在各類環(huán)境 中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務的機器。 大師眼中的人工智能 ? Bellman, 1978:人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學習等有關活動的自動化進程。 ? Schalkoff, 1990：人工智能是一門通過計算過程，力圖理解和模仿智能行為的學科。 What can AI do for you? 人工智能的基礎 人工智能的基礎 ? 人工智能（ Artificial Intelligence） , 英文縮寫為 AI, 是一門由計算機科學、控制論、信息論、語言學、神經(jīng)生理學、心理學、數(shù)學、哲學等多種學科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學科?！? ? 結論：肯定的結論，即可以用一個規(guī)則集合描述意識的形式化部分 ? 精神的意識是如何從物質(zhì)的大腦產(chǎn)生出來？ – Descartes(笛卡爾 )給出了第一個關于意識和物質(zhì)之間區(qū)別以及由此產(chǎn)生的清晰的討論 – 二元論 ? 意識（靈魂、精神）的一部分是超脫于自然之外的，不受物理定律的影響 ? 動物不具有這種屬性，它們可以被當做機器對待 – 唯物主義 ? 大腦依照物理定律運轉(zhuǎn)而構成意識 ? 自由意志是對出現(xiàn)在選擇過程中可能選擇的感受方式 ? 結論：兩種選擇：二元論和唯物主義 ? 知識從哪里來？ – 關于知識的來源： Francis Bacon(培根 )《 新工具論 》開始了經(jīng)驗主義運動 – John Locke(洛克 )指出：“無物非先感而后知” – Rudolf Carnap(魯?shù)婪? ? 結論：知識來源于實踐 ? 知識是如何導致行動的？ – Aristotle:行動是通過目標與關于行動結果的知識之間的邏輯聯(lián)系來判定的。 /有效證明過程的能力是否有基礎的局限性 – 這一問題被 Kurt Godel(哥德爾 )證明了，確實存在真實的局限（不完備性定理， 1931） – 1930年，哥德爾提出，存在一個有效過程可以證明羅素和弗雷格的一階邏輯中的任何真值語句，但是一階邏輯不能捕捉到刻畫自然數(shù)所需要的數(shù)學歸納法原則。 – 圖靈說明了一些函數(shù)沒有對應的圖靈機，沒有通用的圖靈機可以判定一個給定的程序，對于給定的輸入能否返回答案或者永遠運行下去。麥卡洛克（ Warrenc McCulloch）和沃爾特 ? 神經(jīng)科學是研究神經(jīng)系統(tǒng)特別是大腦的科學 – 雖然幾千年來人們一直贊同大腦以某種方式和思維相聯(lián)系，因為證據(jù)表明頭部受到重擊會導致精神缺陷，但是直到 18世紀中期人們才廣泛地承認大腦是意識的居所。 ? 英國 《 自然 》 雜志刊登：中國人民解放軍 306醫(yī)院“認知科學與學習”實驗腦功能成像中心，與香港大學合作試驗發(fā)現(xiàn)，使用華語和應用英語，人腦所司的語言區(qū)不同。 – 真正令人震驚的結論是，簡單細胞的集合能夠?qū)е滤季S、行動和意識，即使大腦產(chǎn)生意識 – 大腦活動過程對計算機工作過程有所啟發(fā) 心理學：人類和動物是如何思考的？ ? 機器的思考歸根結底還是模仿人類的思維模式，正是 “ 思考 ” 這一人類的本質(zhì)屬性，使得人工智能和心理學從最初就緊密地聯(lián)系在一起。 ? 亞氏在邏輯主要成就包括主謂命題 (statement in subjectpredicate form)及關于此類命題的邏輯推理方法，特別是三段論證 (syllogism)。 ? 亞氏提出四種比較復雜的主謂命題，它們都具有以下結構：量詞 ─ 主詞 ─ 系詞 ─ 謂詞。 ? 所謂「邏輯推論」，即指由前提推導出結論的正確(valid)的方法，在這種正確推論中，若前提為真，則結論亦必然為真。 (ii)凡 M是 P，因此凡 S是 P。培根小時候身體很弱，經(jīng)常生病，但他卻很愛學習，喜歡閱讀比他的年齡應讀的書更為高深的書籍，１３歲時便進入英國著名的劍橋大學讀書。 ?１６２０年，培根總結了他的哲學思想，出版了 《 新工具 》 一書。為此，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。在人類創(chuàng)造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。 圖靈（ Turing， 1912年 6月 23日 1954年 6月 7日），英國數(shù)學家，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。這樣，他就把人的工作機械化了。 ? 在圖靈看來，這臺機器只用保留一些最簡單的指令，一個復雜的工作只用把它分解為這幾個最簡單的操作就可以實現(xiàn)了，在當時他能夠具有這樣的思想確實是很了不起的。 ? 1945年，脫下軍裝的圖靈，帶著大英帝國授予的最高榮譽勛章，被錄用為泰丁頓國家物理研究所高級研究員。就在這年 10月， 他的又一篇劃時代論文 《 計算機與智能 》 發(fā)表。我的論點是：與人腦的活動方式極為相似的機器是可以制造出來的。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