【正文】 ? 聯(lián)系的方式?jīng)]有額外的信息泄漏 ? 如果提問者區(qū)分兩者的正確率小于 50%,則可以認(rèn)為機(jī)器具有智能 中文屋子實(shí)驗(yàn) Chinese Room Thought Experiment ? 即使一臺機(jī)器已經(jīng)實(shí)際通過了簡化的圖靈檢驗(yàn)的電腦 ,這臺電腦仍然完全不具備和理解有關(guān)的”精神屬性” . ? 實(shí)驗(yàn)要旨 :提問者使用中文講故事并提出問題 ,被提問者 (只懂得英文 )使用規(guī)則 (用英語表示 )產(chǎn)生問題的答案 ,即使被提問者完全不懂中文 ,仍然能夠產(chǎn)生正確的答案 . 領(lǐng)域問題中的智能系統(tǒng) ? 國際象棋 ? 西洋跳棋 能夠擊敗人類 ? 圍棋 暫時還不能擊敗人類選手 人工智能的研究分支 ? 傳統(tǒng)人工智能和計(jì)算智能 (Conventional AI and Computational Intelligence (CI) ) ? 傳統(tǒng)人工智能 :符號智能 ? 計(jì)算智能 : 1. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2. 演化計(jì)算 3. 模糊集合 4. 粗糙集 5. 多智能體系統(tǒng) 人工智能的主要研究思想 ? 基于符號處理的符號主義 (Symbolism) ? 以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的連接主義(Connectionism) ? 以演化計(jì)算為代表的演化主義(Evolutionism) ? 以多智能體系統(tǒng)為代表的行為主義(Actionism) 符號主義 ? 人類思維的基本單元是符號 ? 思維過程是對符號的處理過程 ? 自然語言也是用符號表示的 ? 理論基礎(chǔ) : 物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理 . ? 物理符號系統(tǒng)假設(shè) :物理符號系統(tǒng)是表現(xiàn)智能行為必要和充分的條件 ? 有限合理性原理 :人類行為表現(xiàn)出有限的合理性 連接主義 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是典型代表 ? 其理論基礎(chǔ)是腦模型 . ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí) ,自適應(yīng)和自組織能力 ,以及大規(guī)模并行 ,分布式信息存儲和處理的特點(diǎn) .可以處理不確定性問題 . 演化主義 ? 模擬自然界的生物演化過程入手 ,以解決智能系統(tǒng)如何從環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)的問題 . ? 理論基礎(chǔ)為達(dá)爾文的進(jìn)化論 . 行為主義 ? 在沒有對簡單的智能系統(tǒng)有清楚的了解和大量的實(shí)踐以前，不可能準(zhǔn)確地理解構(gòu)造更為復(fù)雜的人類智能的方法。 (5)建立符號結(jié)構(gòu)：通過找出各符號間的關(guān)系，在符號系統(tǒng)中形成符號結(jié)構(gòu)； (6)條件性遷移 (conditional transfer):根據(jù)已有符號，繼續(xù)完成活動過程。 ? 推論二 既然計(jì)算機(jī)是一個物理符號系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。這是研究認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知行為的工具，應(yīng)成為現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)和現(xiàn)代認(rèn)知生理學(xué)的重要研究手段。 ? 認(rèn)知心理學(xué) 研究認(rèn)知行為的心理活動，主要研究人的思維策略，是認(rèn)知科學(xué)研究的頂層。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。所謂符號就是模式 (pattern)。 古籍?dāng)?shù)字化 ——《四庫全書》 IBM的“深藍(lán)” 北京時間 1997年 5月 12日凌晨 4點(diǎn) 50分 ，美國紐約公平大廈 ， 當(dāng) IBM公司的 “ 深藍(lán) ”超級電腦將棋盤上的一個兵走到 C4的位置上時 ， 國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α?深藍(lán) ” 的人機(jī)大戰(zhàn)落下帷幕 ， “ 深藍(lán) ” 以 ： 。 ? 1968年世界上第一個專家系統(tǒng) DENDRAL問世。 定理證明的“吳方法” ? 2023年我國最高科學(xué)技術(shù)獎獲得者吳文俊教授，提出了“數(shù)學(xué)機(jī)器化”。 返回 AI的本質(zhì)問題 研究如何制造出人造的智能機(jī)器或系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能 Artificial Intelligence Name: Bojin Zheng鄭波盡 Telephone: 15802740869 Email: 2023/1/1 第一講 概述 Introduction to Artificial Intelligence 先看看電影片段！ ? 思考如下問題： 1. 這部影片中應(yīng)用了哪些技術(shù) 2. 這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可能性有多大 緒 論 ? 很早人類就有制造機(jī)器人的幻想 – 黃帝的“指南車” – 諸葛亮的“木牛流馬” – 亞里士多德的形式邏輯 – 布萊尼茨的關(guān)于數(shù)理邏輯的思想 – “機(jī)器人”一詞的來源 現(xiàn)代人工智能的興起 ? 現(xiàn)代人工智能（ Artificial Intelligence，簡稱 AI），一般認(rèn)為起源于美國 1956年的一次夏季討論（達(dá)特茅斯會議），在這次會議上，第一次提出了“ Artificial Intelligence”這個詞。 AI的歷史回顧 ? 第一階段（ 40年代中～ 50年代末） 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時代 – 雙層網(wǎng)絡(luò) – MP模型 、感知器模型等 – 問題： XOR問題不能解決 AI的歷史回顧（續(xù) 1） ? XOR問題（異或問題） 輸入 1 輸入 2 輸出 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 (0, 0) (1, 1) (0, 1) (1, 0) AI的歷史回顧（續(xù) 2） ? Minsky的著作：《 Perceptions》（感知器） – 從理論上證明了二層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)不可能解決XOR問題 – 如果要求解 XOR問題，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)必須是 3層或 3層以上的結(jié)構(gòu) – 對于 3層或 3層以上的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，難于找到一個通用的學(xué)習(xí)算法 AI的歷史回顧（續(xù) 3） ? 第二階段（ 50年代中～ 60年代中） 通用方法時代 – 物理符號系統(tǒng) – 主要研究的問題： GPS、游戲、翻譯等 – 對問題的難度估計(jì)不足，陷入困境 AI的歷史回顧（續(xù) 4） ? 一個笑話（英俄翻譯）： The spirit is willing but the flesh is week. （心有余而力不足） The vodka is strong but meat is rotten. （伏特加酒雖然很濃，但肉是腐爛的） AI的歷史回顧（續(xù) 5） ? 出現(xiàn)這樣的錯誤的原因： Spirit： 1）精神 2）烈性酒 ? 結(jié)論： 必須理解才能翻譯，而理解需要知識 AI的歷史回顧（續(xù) 6） ? 知識就是力量 ——培根 ? 知識蘊(yùn)涵著力量 ——費(fèi)根鮑姆 AI的歷史回顧（續(xù) 7） ? 第三階段（ 60年代中～ 80年代初） 知識工程時代 – 專家系統(tǒng) – 知識工程 – 知識工程席卷全球 – 各國發(fā)展計(jì)劃： ?美國星球大戰(zhàn)計(jì)劃 ?英國 ALVEY計(jì)劃 ?法國 UNIKA 計(jì)劃 ?日本五代機(jī)計(jì)劃 ?中國“ 863”計(jì)劃 AI的歷史回顧（續(xù) 8） ? 遇到的困難： – 知識獲取的瓶頸問題 AI的歷史回顧（續(xù) 9） ? 第四階段（ 80年代中～ 90年代初） 新的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時代 – BP網(wǎng)（算法），解決了多層網(wǎng)的學(xué)習(xí)問題 – Hopfield網(wǎng)，成功求解了旅行商問題 – 存在問題： ?理論依據(jù) ?解決大規(guī)模問題的能力 – 新的動向 ——構(gòu)造化方法 AI的歷史回顧（續(xù) 10） ? 第五階段（ 90年代初～現(xiàn)在） 海量數(shù)據(jù)處理與網(wǎng)絡(luò)時代 – 網(wǎng)絡(luò)給 AI帶來無限的機(jī)會 – 知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘 – AI走向?qū)嵱没? AI的研究內(nèi)容 ? 搜索技術(shù) ? 知識表示 ? 規(guī)劃方法 ? 機(jī)器學(xué)習(xí) ? 認(rèn)知科學(xué) AI的研究內(nèi)容（續(xù) 1） ? 自然語言理解與機(jī)器翻譯 ? 專家系統(tǒng)與知識工程 ? 定理證明 ? 博弈 ? 機(jī)器人 ? 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn) AI的研究內(nèi)容（續(xù) 2） ? 多 Agent系統(tǒng) ? 復(fù)雜系統(tǒng) ? 足球機(jī)器人 ? 人機(jī)交互技術(shù) 人工智能取得的一些成果 ? 四十多年來，人工智能的研究雖然步履艱難，但也取得了一些很突出的成績。 ? 1977年，