【正文】 動(dòng)和表達(dá)能力，如走、跑、拿、說、唱、寫畫等。主要研究符號處理為核心的方法。主要研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工智能在爭論中不斷發(fā)展，爭論的主要問題包括： ?人工智能研究方法的爭論 ?人工智能是否必須模擬人的智能？如何模擬？ ?對功能模擬、結(jié)構(gòu)模擬和行為模擬是否可以分離研究？ ?對感知、思維和行為是否可以分離研究？ ?對認(rèn)知與學(xué)習(xí)以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究？ ?是否有必要建立人工智能的統(tǒng)一理論體系？ ?人工智能技術(shù)路線的爭論 ?專用路線和通用路線的爭議 ?硬件路線和軟件路線的爭議 西安電子科技大學(xué) 人工智能的發(fā)展方向 ?近期人工智能的發(fā)展方向 ?更新的理論框架研究： 目前人工智能的研究存在著宏觀與微觀分離、局部與全局分離、理論與實(shí)際相脫節(jié)的問題。 西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ?人工智能應(yīng)用領(lǐng)域主要包括 ?問題求解 ?機(jī)器學(xué)習(xí) ?自然語言理解 ?專家系統(tǒng) ?模式識別 ?計(jì)算機(jī)視覺 ?機(jī)器人學(xué) ?博弈 ?計(jì)算智能 ?人工生命 ? 自動(dòng)定理證明 ? 自動(dòng)程序設(shè)計(jì) ? 智能控制 ? 智能檢索 ? 智能調(diào)度與智慧 ? 智能決策支持系統(tǒng) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn) 西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ? 問題求解 ?問題的表示、分解、搜索、歸約等 ?進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式符號運(yùn)算求解 ? 機(jī)器學(xué)習(xí) ?是使計(jì)算具有智能的根本途徑，也是機(jī)器具有智能的重要標(biāo)志 ?主要研究如何使得計(jì)算機(jī)能夠模擬和實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)能力 ?人工智能領(lǐng)域最活躍，最具研究前景的熱點(diǎn) ? 自然語言理解 ?書面語言的理解和口語（語音）的理解 ?手寫文字的識別 ?機(jī)器翻譯 …… 西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ? 專家系統(tǒng) ?專家系統(tǒng)是在某個(gè)特定的領(lǐng)域內(nèi)，以專家水平趨解決該領(lǐng)域中困難問題的計(jì)算機(jī)程序 ?典型的專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下： 人 機(jī) 接 口知 識 獲 取 機(jī) 制 解 釋 機(jī) 制推 理 機(jī)知 識 庫動(dòng) 態(tài) 數(shù) 據(jù) 庫西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ? 模式識別 ?模式識別的研究目標(biāo)使得計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事物進(jìn)行鑒別，并將其歸入相同或相似的模式中 ?模式識別是計(jì)算機(jī)對環(huán)境識別的需要，是對人類環(huán)境的感知模擬 ? 計(jì)算機(jī)視覺 ?人類 80％以上的外部信息來自視覺 ?計(jì)算機(jī)視覺主要研究目標(biāo)是使得計(jì)算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力 ?低層視覺與高層視覺 ?前沿研究領(lǐng)域 ?廣泛應(yīng)用：目標(biāo)識別與跟蹤，視頻三維重建， CT圖像的臟器三維重建等 西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ? 機(jī)器人學(xué) ?機(jī)器人是一種可編程的多功能操作裝置。 ?用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果 西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (續(xù) ) ?生物神經(jīng)元 ?神經(jīng)元的 MP模型 神經(jīng)元的 MP模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ? 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn) ?數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、甚至不一致的數(shù)據(jù)中提取出有效的、新穎的、潛在有用的并可被理解的信息和知識的過程。 ?成功的例子： 沃爾瑪：“啤酒和尿布”規(guī)律；中國鐵道部從 1998年開始，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析春運(yùn)期間的鐵路客流量，挖掘影響忒路客運(yùn)總量的關(guān)鍵因素 …… 西安電子科技大學(xué) 內(nèi)容提要 第一章：緒論 西安電子科技大學(xué) 課程概要 ? 簡述人工智能的起源與發(fā)展 ? 概括地論述知識表示的各種主要方法 ? 討論常用的搜索原理和推理求解技術(shù) ? 介紹近期人工智能技術(shù)和方法的熱點(diǎn) ? 詳細(xì)地分析人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域 ? 敘述人工智能的爭議與展望 西安電子科技大學(xué) 人工智能的科學(xué)幻想 西安電子科技大學(xué) 西安電子科技大學(xué) 演講完畢，謝謝觀看！ 。數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)是在數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的一種知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。假設(shè) *先走 西安電子科技大學(xué) 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 ? 計(jì)算智能： ?以數(shù)據(jù)位基礎(chǔ)，以計(jì)算為手段來建立功能上的聯(lián)系（模型），而進(jìn)行問題求解，以實(shí)現(xiàn)對智能的模擬和認(rèn)識。 ?更好的技術(shù)集成研究： 人工智能是一門綜合了信息技術(shù)、認(rèn)知科學(xué)，心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、語言學(xué)、系統(tǒng)學(xué)、哲學(xué)、倫理學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域的交叉學(xué)科，人工智能的發(fā)展需要從各個(gè)學(xué)科的發(fā)展中汲取營養(yǎng)。 智能不取決于符號和神經(jīng)元，而取決于感知和行動(dòng)，智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。 西安電子科技大學(xué) 人工智能研究的主要方法 ?結(jié)構(gòu)模擬法：生物學(xué)觀點(diǎn)，科學(xué)觀點(diǎn) ?連接主義學(xué)派。 根據(jù)人腦的心理模型，把問題或知識表示為某種邏輯結(jié)構(gòu)，運(yùn)用符號演算，實(shí)現(xiàn)表示、推理和學(xué)習(xí)等功能，從宏觀上模擬人腦思維，實(shí)現(xiàn)人工智能功能。 西安電子科技大學(xué) 人工智能研究的基本內(nèi)容 ? 知識表示：基礎(chǔ) ? 知識推理：實(shí)現(xiàn)問題求解 ? 知識應(yīng)用：目的 ? 機(jī)器感知： 就是要讓計(jì)算機(jī)具有類似于人的感知能力，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺 …… ，是機(jī)器獲取外部信息的基本途徑，相當(dāng)于智能系統(tǒng)的輸入 ?機(jī)器視覺（或叫計(jì)算機(jī)視覺）： 就是給計(jì)算機(jī)配上能看的視覺器官，如攝像機(jī)等，使它可以識別并理解文字、圖像、景物等 ?機(jī)器聽覺（或叫計(jì)算機(jī)聽覺）： 就是給計(jì)算配上能聽的聽覺器官，如話筒等，使計(jì)算機(jī)能夠識別并理解語言、聲音等。 ?推論三： 既然人是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號系統(tǒng)，那么就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。反之，任何系統(tǒng)如果具有這 6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能；這種智能指的是人類所具有的那種智能。 ?布魯克基于 控制論 提出了無需知識表示的智能、無需推理的智能 。 西安電子科技大學(xué) 內(nèi)容提要 第一章：緒論 西安電子科技大學(xué) 人工智能的各種認(rèn)知觀 ?人工智能的各種認(rèn)知觀 ?符號主義（ Symbolicism） : 基于物理符號系統(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) ?機(jī)制主義（ mechanism）： 結(jié)構(gòu)（連接）主義、功能（符號）主義、行為主義的和諧統(tǒng)一 —— 鐘義信 西安電子科技大學(xué) 人工智能的各種認(rèn)知觀 ?符號主義（ Symbolicism） : ?又稱為 邏輯主義 、 心里學(xué)派 、 計(jì)算機(jī)學(xué)派 ?符號主義觀點(diǎn)認(rèn)為： 智能的基礎(chǔ)是知識，其 核心是知識表示和知識推理 ；知識可用符號表示，也可用符號進(jìn)行推理，因而可以建立基于知識的人類智能和機(jī)器智能的統(tǒng)一的理論體系。該系統(tǒng)是一種多策略知識發(fā)現(xiàn)平臺，能夠提供快捷有效的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，提供多種知識發(fā)現(xiàn)方法。 1986年， Rumelhart, Hinton 提出多層感知機(jī)與反向傳播 (BP) 學(xué)習(xí)算法，該方法克服了感知器非線性不可分類問題，給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究帶來了新的希望。 ? 在開發(fā)專家系統(tǒng)過程中，許多研究者獲得共識，即人工智能系統(tǒng)是一個(gè)知識處理系統(tǒng)，而 知識表示、知識利用和知識獲取則成為人工智能系統(tǒng)的三大基本問題 。