【正文】 題時(shí)，試探的可被機(jī)械執(zhí)行的有窮步驟。這種方法用于研制適用于人工智能的新的體系結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，用于研制大量實(shí)用的計(jì)算機(jī)智能軟件，此方法是當(dāng)今人工智能研究的主要方法。 人工智能的學(xué)科體系主要分三個(gè)層次： (1)、人工智能的理論基礎(chǔ)： 數(shù)學(xué)理論（離散數(shù)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)） 思維科學(xué)理論（認(rèn)知心理學(xué)、邏輯抽象思維 學(xué)、形象或直感思維學(xué)等） 計(jì)算機(jī)工程技術(shù)（硬件與軟件技術(shù)） (2)、人工智能原理 人工智能的工作原理是以知識(shí)的表達(dá)、知識(shí)的處理、知識(shí)的獲取與學(xué)習(xí)，利用知識(shí)求解問題的基本技術(shù)作為主要的研究?jī)?nèi)容。 第二節(jié) 人工智能 一、人工智能的定義 什么是智能 通過適當(dāng)?shù)男袨檎{(diào)整，成功地滿足各種新的狀況的能力；以導(dǎo)致所希望目標(biāo)的方式來理解現(xiàn)有事實(shí)間的相互關(guān)系；前者反映了智能的學(xué)習(xí)能力；后者描述了智能的面向目標(biāo)、問題求解和理解等幾方面的屬性。 1976年，斯坦福大學(xué)國(guó)際人工智能中心杜達(dá)（ )等人開始研制地質(zhì)勘探專家系統(tǒng) PROSPECTOR， 到 1981年該系統(tǒng)已擁有 15種礦藏知識(shí)。 三、知識(shí)形成期（ 1971年 — 1980年代末） 在 70年代 ~80年代，人工智能遭受了嚴(yán)重的挫折。通過不斷的學(xué)習(xí)，該程序 1959年擊敗了塞繆爾本人， 1962年又擊敗了一個(gè)州冠軍。利用這些定律，我們可以進(jìn)行邏輯推理，可以簡(jiǎn)化復(fù)合命題，可以推證兩個(gè)復(fù)合命題是不是等價(jià)，某個(gè)命題是否是若干前提的有效結(jié)論等等。摩根提出了“思維定律”，即“ 命題演算 ”，這是走向 AI的第一步。并首次提出了人工智能 —— 宣布人工智能誕生了； 第一節(jié) 人工智能 的起源 命題演算 ? 命題是指有真假意義的陳述句。該程序模擬了人類用數(shù)理邏輯證明定理時(shí)的思維規(guī)律。這種與傳統(tǒng)自然演繹完全不同的方法為自動(dòng)定理證明做出了突破性的貢獻(xiàn)。 在機(jī)器翻譯方面、在神經(jīng)生理學(xué)方面、在人工智能的本質(zhì)、理論、思想及機(jī)理方面等都有不同程度的失敗。從此，人工智能的發(fā)展又步入了一個(gè)飛速發(fā)展的時(shí)期。 定義 1（智能機(jī)器） ：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(wù)的機(jī)器稱為人工智能。 (4) 知識(shí)信息處理系統(tǒng)（ KIPS） ? 知識(shí)庫系統(tǒng) ? 解題與推理系統(tǒng) ? 人機(jī)智能接口系統(tǒng) 第三節(jié) 人工智能的研究方法 一、人工智能的位置 整個(gè)學(xué)科體系分為： 自然科學(xué) 社會(huì)科學(xué) 交叉科學(xué) （人工智能） 哲學(xué)是所有科學(xué)的指導(dǎo)思想 數(shù)學(xué)是一切科學(xué)的基礎(chǔ)科學(xué) 由于人工智能是一門交叉科學(xué)，因此，具有很強(qiáng)的綜合性，人工智能吸取了自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)的最新成就，以思維與智能為核心，形成自身的新體系。 算法又具有三個(gè)性質(zhì)： 通用性： 一個(gè)算法應(yīng)適用于求解某類問題的全部問題，而不是只能解決其中的某些特殊的問題； 確定性： 算法中的任何狀態(tài)和步驟都是確定的、唯一的，不具有任意性。 在處理實(shí)際問題時(shí)，并不是單純地使用上述兩種方法中的任何一種，而是交替地使用算法和啟發(fā)。 二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 人工智能的第一大成就就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋程序。已開發(fā)出的程序能夠借助于對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)庫的操作來“證明”斷定。 如 1976年 7月，美國(guó)的阿佩爾（ )等人合作解決了長(zhǎng)達(dá) 124年（ 1852年提出）之久的難題 —— 四色猜想。事先將有關(guān)專家系統(tǒng)的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出來，形成規(guī)則，并將它們以適當(dāng)?shù)男问酱嫒胗?jì)算機(jī)，即建立知識(shí)庫。 目前模式識(shí)別學(xué)科正處于大力發(fā)展的階段。神經(jīng)生理學(xué)家、心理學(xué)家的共同研究得出的結(jié)論是：人腦是一個(gè)功能特別強(qiáng)大、結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，其基礎(chǔ)是神經(jīng)元及其互聯(lián)關(guān)系。特別在處理直覺和形象思維信息方面具有十分優(yōu)良的效果。（如： Lisp、 Prolog、 Smalltalk、Module、 C++、 OPS等） 機(jī)器人（ Robet） 是一種具有類似生物器官的某些功能，用以完成操作或移動(dòng)任務(wù)并能用程序加以控制的自動(dòng)裝置，它是人工智能的模式識(shí)別、問題求解、自然語言理解等綜合成果。計(jì)算機(jī)視覺通常可分為低層次視覺與高次視覺兩類。智能控制是一類無需或盡可能少的人干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制。 智能控制主要有以下六個(gè)領(lǐng)域： ? 智能機(jī)器人規(guī)劃與控制 ? 智能過程規(guī)劃 ? 智能過程控制 ? 專家控制系統(tǒng) ? 語音控制 ? 智能儀器 智能決策支持系統(tǒng)是指那種在傳統(tǒng)決策系統(tǒng)中增加了相應(yīng)的智能部件的決策支持系統(tǒng)。 (2).講授式學(xué)習(xí)（ Learning from instruction) 學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)專家提供的信息有一定的選擇能力，并予以形式化。對(duì)所接受含有噪音和矛盾的實(shí)例中，對(duì)它加以鑒別和提純，對(duì)實(shí)例間相互聯(lián)系進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)概念聚類、或發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律和概念，因而有創(chuàng)新的成分。這類問題是屬于計(jì)算理論家稱為 NP—— 完全性一類的問