【正文】 en 該動物是有蹄類動物 r8： if 該動物是哺乳動物 and 是嚼反芻類動物 then 該動物是有蹄類動物 r9： if 該動物是哺乳動物 and 是食肉類動物 and 是黃褐色 and 身上有暗斑點 then 該動物是金錢豹 r10： if 該動物是哺乳動物 and 是食肉類動物 and 是黃褐色 and 身上有黑色條紋 then 該動物是虎 r11： if 該動物是有蹄類動物 and 有長脖子 and 有長腿 and 身上有暗斑點 then 該動物是長頸鹿 r12： if 該動物是有蹄類動物 and 身上有黑色條紋 then 該動物是斑馬 r13： if 該動物是鳥 and 有長脖子 and 有長腿 and 不會飛 then 該動物是鴕鳥 r14： if 該動物是鳥 and 會游泳 and 不會飛 and 有黑白兩色 then 該動物是企鵝 r15： if 該動物是鳥 and 善飛 then 該動物是信天翁 專家系統(tǒng)實例之一 1965年， 在斯坦福大學(xué)化學(xué)專家的配合下，費根鮑姆研制的第一個專家系統(tǒng) DENDRAL是化學(xué)領(lǐng)域的“專家”。 例 如 ，“ 該 結(jié) 論 是 如 何（ H o w ） 得 出 的 ？” 、 “ 專 家 系 統(tǒng) 為 什么 （ W h y ） 要 這 個 問題 ？ ” 等 。例 如 ， 用 i f t h e n 規(guī) 則的 形 式 來 存 儲 ， 或 以狀 態(tài) 空 間 的 形 式 來 表示 等 等 。 negative(X)表示該動物不具有特點 X。它是問題求解和專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)。 知識 人類專家的知識通常包括兩大類。專家的數(shù)量和質(zhì)量標志著一個國家、一個時代的科學(xué)水平。西蒙的研究生、斯坦福大學(xué)青年學(xué)者費根鮑姆（ ），在第五屆國際人工智能大會上提出了“知識工程”的概念，標志著 AI研究從傳統(tǒng)的以 推理為中心 ，進入到以 知識為中心 的新階段。問題的癥結(jié)在于，雖然機器能夠解決一些極其錯綜復(fù)雜的難題，但是有更多的工作，對人來說是簡單到不能再簡單的事情，對電腦卻難似上青天 。 哈肯和阿佩爾攻克這一難題使用的方法是 “窮舉歸納法”。這個看似簡單的問題，就象“哥德巴赫猜想”一樣，屬于世界上最著名的數(shù)學(xué)難題之一。 1959年，王浩用他首創(chuàng)的“王氏算法”，在一臺速度不高的IBM704電腦上再次向 《 數(shù)學(xué)原理 》 發(fā)起挑戰(zhàn)。西蒙便利用這個 LT程序向數(shù)學(xué)定理發(fā)起了激動人心的沖擊。 ?經(jīng)過反復(fù)的實驗，紐厄爾和赫伯特 換言之，人工智能是電腦科學(xué)的一個重要分支，它的 近期目標 是讓電腦更聰明、更有用，它的 遠期目標 是使電腦變成“像人一樣具有智能的機器”。 (學(xué)術(shù)權(quán)威 M. L. Minsky，明斯基和 S. Papert ) ?1986年魯梅爾哈特 (Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播 (BP)算法。 6070年代，聯(lián)結(jié)主義，尤其是對以感知機 (perceptron)為代表的腦模型的研究曾出現(xiàn)過熱潮 . ?對于某一類簡單的問題 ——―線性可分”的問題 ——感知機通過有限次訓(xùn)練就能學(xué)會正確的行為。計算機出現(xiàn)后，又在計算機上實現(xiàn)了邏輯演繹系統(tǒng)正是這些符號主義者，后來又發(fā)展了啟發(fā)式算法 → 專家系統(tǒng) → 知識工程理論與技術(shù)，并在 80年代取得很大發(fā)展。聯(lián)接主義則從大腦和神經(jīng)系統(tǒng)的生理背景出發(fā)來模擬它們的工作機理和學(xué)習(xí)方式。 人工智能定義 西蒙 認為： AI是學(xué)會怎樣編制計算機程序完成機智的行為，學(xué)習(xí)人類怎樣做這些機智行為； 明斯基 則認為人工智能一方面幫助人的思考，另一方面使計算機更有用。 例子 2：能夠進行深海探測的潛水機器人。 人類的許多活動，如解算題、猜謎語、進行討論、編制計劃和編寫計算機程序，甚至駕駛汽車和騎自行車等等，都需要“智能”。通俗地講，智能是個體認識客觀事物、客觀世界和運用知識解決問題的能力。 “中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”。因此，從個體的角度看，生物智能是動物為達到某種目標而產(chǎn)生正確行為的生理機制。 正如 1980年國外有人給它下的一個通俗的定義：“快速的、按規(guī)矩行事的傻子機器。 達特莫斯會議 這些青年學(xué)者的研究專業(yè)包括數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論和電腦科學(xué)，分別從不同的角度共同探討人工智能的可能性。這就是啟發(fā)式搜索。打個比方，讓太陽系中所有的電子以它旋轉(zhuǎn)的頻率來計算，就算太陽燒盡了也算不完。他為邏輯代數(shù)化作出了決定性的貢獻，他所建立的理論隨著電子計算機的問世而得到迅速發(fā)展。而且計算機本身并不一定要用齒輪，導(dǎo)線，軸，電機等部件制成。突觸有興奮型和抑制型兩種。在 MP模型中， f定義為階躍函數(shù)： 輸入 輸出 ?本體：細胞體（細胞膜、質(zhì)、核），對輸入信號進行處理，相當于 CPU。因為網(wǎng)絡(luò)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(luò)”。諾依曼被使現(xiàn)患有癌癥， 1957年2月 8日，在華盛頓去世，終年 54歲。報告明確規(guī)定出計算機的五大部件，并用二進制替代十進制運算。他開始反過來向戈德斯坦發(fā)問，直問得年輕人“好像又經(jīng)歷了一次博士論文答辯”。天賜良機，戈德斯坦感到絕不能放過這次偶然的邂逅，他把早已埋藏在心中的幾個數(shù)學(xué)難題，一古腦兒倒出來，向數(shù)學(xué)大師討教。諾依曼被提升為教授； 1933年，他又與愛因斯坦一起，被聘為普林斯頓高等研究院第一批終身教授，而且是 6名大師中最年輕的一名。 1928年，美國數(shù)學(xué)泰斗、普林斯頓高級研究院維伯倫教授（ ）廣羅天下之英才，一封燙金的大紅聘書，寄給了柏林大學(xué)這位無薪講師，請他去美國講授“量子力學(xué)理論課”。一年之后，輕而易舉摘取布達佩斯大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位。諾依曼與數(shù)學(xué)教授聯(lián)名發(fā)表了他第一篇數(shù)學(xué)論文，那一年，他還不到 17歲?！凹偃绮唤o創(chuàng)造這孩子深造的機會，將會耽誤他的前途，”老師認真地說道，“我可以將他推薦給一位數(shù)學(xué)教授，您看如何？” 銀行家一聽大喜過望，于是馮 ?父親無可奈何，只好把馮 身為猶太銀行家的父親在報紙上刊登啟事，要為他 11歲的孩子招聘家庭教師，聘金超過常規(guī) 10倍。諾依曼在 30年代撰寫的 《 量子力學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 》 已經(jīng)被證明對原子物理學(xué)的發(fā)展有極其重要的價值。 ?數(shù)學(xué)史界卻同樣堅持認為，馮 諾依曼 Von Neumann提出馮 ?諾依曼計算機模型。這臺計算機每秒只能運行 5千次加法運算，稱為“埃尼阿克” 即 ENIAC（電子數(shù)字積分計算機）。例如， 1969年“圖林獎”獲得者是哈佛大學(xué)的明斯基（ ）； 1971年“圖林獎”獲得者是達特莫斯大學(xué)的麥卡錫（ ）； 1975年“圖林獎”則由卡內(nèi)基 —梅隆大學(xué)的紐厄爾（ A. Newell）和赫伯特 在這點上，圖靈也過于樂觀。 ?問：你會下國際象棋嗎？ ?答：是的，我不是已經(jīng)說過了嗎？ ?問：請再次回答，你會下國際象棋嗎？ ?答：你煩不煩，干嘛老提同樣的問題。 ?問：你會下國際象棋嗎？ ?答：是的。 問：我在我的 K1處有棋子 K；你僅在 K6處有棋子 K，在 R1處有棋子 R。 ?然而， AI研究者相信研究智能的根本原理遠比復(fù)制智能更重要。 ?圖靈指出：“如果機器在某些現(xiàn)實的條件下，能夠非常好地模仿人回答問題，以至提問者在相當長時間里誤認它不是機器，那么機器就可以被認為是能夠思維的。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。 ?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。該計算機有一個讀寫頭部件，可以從帶子上讀出信息，也可以往空方格里寫下信息。 8歲時，圖靈嘗試著寫了一部科學(xué)著作，題名 《 關(guān)于一種顯微鏡 》 。麥席森 (ii)凡 M是 P，；因此凡 S是 P。 ?所謂「邏輯推論」，即指由前提推導(dǎo)出結(jié)論的正確 (valid)的方法，在這種正確推論中，若前提為真，則結(jié)論亦必然為真。 ? 亞氏跟著提出四種比較復(fù)雜的主謂命題，它們都具有以下結(jié)構(gòu)：量詞 ─ 主詞 ─ 系詞 ─ 謂詞。 ? 亞氏在邏輯主要成就包括主謂命題 (statement in subjectpredicate form)及關(guān)于此類命題的邏輯推理方法，特別是三段論證 (syllogism)。 (卡斯帕羅夫 ) ? “深藍”是一臺智能電腦，是人工智能的杰作。 ? 1997年 5月 11日北京時間早晨 4時 50分，一臺名叫“深藍”的超級電腦在棋盤 C4處落下最后一顆棋子，全世界都聽到了震撼世紀的叫殺聲 ──“將車”！這場舉世矚目的“人機大戰(zhàn)”，終于以機器獲勝的結(jié)局降下了幃幕。 人工智能（ AI）伴隨著電腦誕生，在風(fēng)風(fēng)雨雨中走過了半個多世紀的艱難歷程，已但經(jīng)是枝繁葉茂、郁郁蔥蔥！ 人工智能的發(fā)展 ?人工智能的萌芽（ 56年以前） ?人工智能的誕生（ 5661年） ?人工智能的發(fā)展（ 61年后） 人工智能的萌芽階段 ? 亞里斯多德 (Aristotle 384322 BC)，主要貢獻為 形而上學(xué) (metaphysics)和邏輯學(xué)兩方面的思想。亞氏認為命題基本是由主詞 (subject)與謂詞 (predicate)構(gòu)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。 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。若寫成普遍的形式，則是： (i)凡 S是 M。 ?艾倫 ? 3歲那年，他進行了在科學(xué)實驗方面的首次嘗試──把玩具木頭人的胳膊掰下來種植到花園里，想讓它們長成更多的木頭人。 ?圖靈想象的機器說起來很簡單：該計算機使用一條無限長度的紙帶，紙帶被劃分成許多方格，有的方格被畫上斜線，代表“ 1”；有的沒有畫任何線條，代表“ 0”。在圖靈理論指導(dǎo)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。 Turing圖靈與人工智能 ?1950年，圖靈來到曼徹斯特大學(xué)任教，并被指定為該大學(xué)自動計算機項目的負責人。要求觀察者不斷提出各種問題，從而辨別回答者是人還是機器。 ?圖靈預(yù)測， 2022年之前計算機有 30%的概率蒙騙一個普通人達 5分鐘。 問： 34957加 70764等于多少？ 答：（停 30秒