【正文】 不確定性推理 7學(xué)時(shí) 狀態(tài)空間搜索 6學(xué)時(shí) 機(jī)器學(xué)習(xí) 4學(xué)時(shí) 自然語(yǔ)言理解 4學(xué)時(shí) 課堂討論 4學(xué)時(shí) 成績(jī)構(gòu)成： 平時(shí)成績(jī)（寫(xiě)一篇綜述性論文） 30分 期末考試 70分。 這樣的邏輯運(yùn)算也同代數(shù)運(yùn)算一樣具有一定的性質(zhì)，滿足一定的運(yùn)算規(guī)律。 (2)、 IBM工程課題小組 1956年，塞繆爾在 IBM704計(jì)算機(jī)上研制成功了具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力的西洋跳棋程序。DENDRAL被稱為專家系統(tǒng)的萌芽，是人工智能研究從一般思維探討到專門知識(shí)應(yīng)用的一次成功的嘗試。 MYCIN是一個(gè)用于細(xì)菌感染患者的診斷和治療醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)。 總結(jié)： 20世紀(jì) 50年代： 主要是以游戲、博弈為研究對(duì)象； 20世紀(jì) 60年代前期： 主要是以搜索方法和一般問(wèn)題的求 解為主要研究?jī)?nèi)容； 20世紀(jì) 70年代： 主要是以專家系統(tǒng)和知識(shí)工程為主要的研究對(duì)象； 20世紀(jì) 80年代： 主要是以推理技術(shù)作為主要的研究?jī)?nèi)容； 20世紀(jì) 90年代以來(lái)： 主要是以機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要的研究?jī)?nèi)容。 總之：人工智能也稱為機(jī)器智能，就是讓機(jī)器更“聰明”，更具有類似人的智能，同時(shí)又與人的智能互為補(bǔ)充、互相促進(jìn)。 這種方法從 1943年由麥克卡烙克（ )和比托斯（ )提出第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以來(lái)，至今已建立了幾百多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 (2)、有些問(wèn)題雖有算法，但實(shí)際是不可計(jì)算的。計(jì)算機(jī)科學(xué)與心理學(xué)的相互滲透，相互促進(jìn)，是人工智能今后發(fā)展的途徑。 1991年 8月 IBM公司研制的 Deep Thought2計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與澳大利亞國(guó)際象棋冠軍約翰森戰(zhàn)成 1： 1平局。邏輯推理是人工智能中最持久的子領(lǐng)域之一（從 19世紀(jì)開(kāi)始一直到今天） 自動(dòng)定理證明也是一個(gè)十分重要的子領(lǐng)域。 如何讓計(jì)算機(jī)“聽(tīng)懂”、“看懂”人類自身的語(yǔ)言，使更多的人能使用計(jì)算機(jī)，大大提高計(jì)算機(jī)的利用率。 比較著名的專家系統(tǒng)有： 1965年美國(guó)斯坦福大學(xué)研制成功的 DENDRAL專家系統(tǒng)（用于質(zhì)譜儀分析有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)）、 MYCIN專家系統(tǒng)（用于抗生藥物治療）、PROSECTOR專家系統(tǒng)（用于地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)）。它是通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提煉和抽取知識(shí)，從而可以揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)原理，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。幾起幾落。分布式人工智能的研究為在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下設(shè)計(jì)和建立大型復(fù)雜智能系統(tǒng)提供了一條有效途徑，體現(xiàn)了新一代軟件設(shè)計(jì)的思想，是當(dāng)前人工智能研究的一個(gè)熱點(diǎn)。 工業(yè)機(jī)器人已相當(dāng)普遍，遠(yuǎn)距離操縱型機(jī)器 人也有不少應(yīng)用，如美國(guó)機(jī)器人“探測(cè)者 3號(hào)”是第一臺(tái)登月的使者，它由阿波羅 12號(hào)運(yùn)上月球，在空中實(shí)驗(yàn)室操作人員的控制下，伸出 米的機(jī)械手，在月球表面取巖石樣品并把化驗(yàn)結(jié)果發(fā)回地球。其目的是使被觀察的對(duì)象突現(xiàn)出來(lái)。 1965年，付京孫首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。既可發(fā)揮專家系統(tǒng)在知識(shí)處理方面的特長(zhǎng)，又可發(fā)揮傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)在數(shù)值分析方面的優(yōu)勢(shì)，具有很寬的應(yīng)用前景。如著名的盧瑟福類比就是通過(guò)將原子結(jié)構(gòu)（目標(biāo)）同太陽(yáng)系（源域）進(jìn)行類比，從而發(fā)現(xiàn)原子結(jié)構(gòu)的奧秘。 隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了“知識(shí)爆炸”的情況，對(duì)國(guó)內(nèi)外種類繁多和數(shù)量巨大的科技文獻(xiàn)之檢索遠(yuǎn)非人力和傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)所能勝任的，研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速發(fā)展的重要保障。目前，智能組合調(diào)度與指揮方法已被應(yīng)用于汽車運(yùn)輸調(diào)度、列車的編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統(tǒng)。對(duì)程序設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問(wèn)題，先產(chǎn)生一個(gè)不費(fèi)事的有錯(cuò)誤的解，然后再修正它，使它正常工作。如何根據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí)演繹出答案。比較成功的例子有： (a)里拉特（ )研制的數(shù)學(xué)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng) AM，它能利用 250條產(chǎn)生式規(guī)則在原有 115個(gè)概念的基礎(chǔ)上形成許多新的概念和發(fā)現(xiàn)有關(guān)基本數(shù)學(xué)和集合論的新定理。機(jī)器學(xué)習(xí)是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，而且有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。1977年，美國(guó) 、控制論和運(yùn)籌學(xué)結(jié)合起來(lái)的思想。 機(jī)器視覺(jué)的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)圖象壓縮傳輸和復(fù)原，多光譜和彩色圖象的處理與解釋等。機(jī)器人已在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國(guó)防等領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應(yīng)用。80年代以來(lái)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)：如分布式系統(tǒng)、并行處理系統(tǒng)、多機(jī)協(xié)作系統(tǒng)和各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等都有發(fā)展。霍普菲爾德（ Hopfield） 提出用硬件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 魯梅爾哈特（ Rumelhart） 等提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播（ BP） 算法就是兩個(gè)重要的標(biāo)志。知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)庫(kù)作為知識(shí)源去抽去知識(shí)，不僅可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，同時(shí)也為專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取開(kāi)辟了一條新的途徑。在我國(guó)，特別是中醫(yī)診療系統(tǒng)的研制取得了令人注目的成績(jī)。 從宏觀上講，自然語(yǔ)言理解使是指機(jī)器能夠執(zhí)行人類所期望的某些語(yǔ)言功能，如： ? 回答有關(guān)問(wèn)題 ? 計(jì)算機(jī)能正確理解人們用自然語(yǔ)言輸入的信息，并能正確回答 ?計(jì)算機(jī)能將一種自然語(yǔ)言翻譯成另一種自然語(yǔ)言（如英譯漢、漢譯英、同步翻譯等） 目前，處理自然語(yǔ)言的工作已開(kāi)始從實(shí)驗(yàn)走向工程應(yīng)用。如在求證主要定理時(shí)，要猜測(cè)應(yīng)當(dāng)首先證明哪一個(gè)引理。 另一種問(wèn)題求解程序?qū)⒏鞣N數(shù)學(xué)公式符號(hào)化匯編在一起，進(jìn)行較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式符號(hào)運(yùn)算。 硬件路線 利用計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)（如超大規(guī)模集成電路、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）對(duì)智能機(jī)器進(jìn)行開(kāi)發(fā)。 啟發(fā)式程序： 求解某類問(wèn)