【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 出異議。羅德曼教授簽了名。他把論文推給蒂爾，她也簽上了名字，接著 便把本子推到了哈特跟前。哈特沒有動(dòng) .“愛德？”羅德曼問(wèn)道。哈特仍然坐在那兒，毫無(wú)表 情。戴夫感到有點(diǎn)眩暈。“愛德華 ,你打算簽名嗎？ 過(guò)后，哈特一個(gè)人呆在辦公室里，坐在那張寬大的皮椅里，他為戴夫未能通過(guò)答辯感到 難過(guò)。他試圖想出幫助戴夫?qū)崿F(xiàn)他夢(mèng)想的辦法。 一篇古怪的小說(shuō) ? Brytus1型 :人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 美國(guó)倫塞勒工學(xué)院的塞爾默 布林斯喬德及其同事研制。研究過(guò)程歷時(shí) 8年，耗資達(dá) 30萬(wàn)美元。 目前世界上最先進(jìn)的電腦作家。它可以一點(diǎn)一點(diǎn)地構(gòu)思令人驚駭?shù)那楣?jié)，并且把它們用 400個(gè)字表達(dá)出來(lái) 只能寫作欺騙和邪惡等與背叛有關(guān)的內(nèi)容。 ? 以往電腦寫出的故事只包含幾個(gè)句子 ,沒有涉及故事的細(xì)節(jié)和發(fā)生地點(diǎn)。 ? 計(jì)算機(jī)將會(huì)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。 ? 人工智能總趨勢(shì)：理論聯(lián)系實(shí)際，與其他學(xué)科交叉、逐步走向應(yīng)用，在應(yīng)用中體現(xiàn)人工智能的理念。 ? 二十一世紀(jì)的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)?huì)以智能信息處理為中心。 一 、 什么是人工智能 ？ 二、人工智能的歷史 三、人工智能的不同研究流派 四、人工智能的主要研究領(lǐng)域及其發(fā)展 五、人工智能與其它領(lǐng)域的交叉 三、人工智能的研究學(xué)派 ? 符號(hào)主義 /邏輯主義學(xué)派 符號(hào)智能 “功能模擬”學(xué)派，主張從功能方面模擬、延伸、擴(kuò)展人的智能；以研究符號(hào)為基礎(chǔ)。 代表性成果：?jiǎn)l(fā)式程序、專家系統(tǒng)、知識(shí)工程等。 符號(hào)主義學(xué)派曾一枝獨(dú)秀，為人工智能的發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)，現(xiàn)仍是人工智能的主流學(xué)派。 ? 連接主義 計(jì)算智能 “結(jié)構(gòu)模擬”學(xué)派，主張從結(jié)構(gòu)方面模擬、延伸、擴(kuò)展人的智能，用“電腦”模擬“人腦”神經(jīng)系統(tǒng)的聯(lián)結(jié)機(jī)制；以研究人腦為物質(zhì)基礎(chǔ)。 代表性成果： MP神經(jīng)細(xì)胞模型、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 …… ? 行為主義 低級(jí)智能 “行為模擬”學(xué)派，主張從行為方面模擬、延伸、擴(kuò)展人的智能，認(rèn)為：“智能”可以不需要“知識(shí)” , 認(rèn)為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來(lái)。該學(xué)派認(rèn)為人工智能源于控制論。 早期研究工作重點(diǎn)是模擬人在控制過(guò)程中的智能行為和作用。 80年代誕生了智能控制和智能機(jī)器人。 代表性成果： MIT的 Brooks研制的智能機(jī)器人。 （ Intelligence is determined by the dynamics of interaction with the world） 四、人工智能的主要研究領(lǐng)域 及其發(fā)展 （一）自動(dòng)推理 （二）專家系統(tǒng) （三）機(jī)器學(xué)習(xí) （四）自然語(yǔ)言理解 （五）機(jī)器人學(xué)和 智能控制 （六）模式識(shí)別 （七）基于模型的診斷 （八）智能規(guī)劃 （九）智能 agent （十）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （十一）智能信息檢索 （十二）自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、博弈 …… 定理機(jī)器證明是人工智能工作者最早開始的嘗試。 ? 1956， Alen Newell Herbert Simon， Logic Theorist：證明了 Whitehead和 Russell合著 的 《 數(shù)學(xué)原理 》 第二章的 38條定理 1963, 證明了 《 數(shù)學(xué)原理 》 第二章的全部 52條定理 ? 1976，美國(guó)的阿佩爾 ()等人合作解決了長(zhǎng)達(dá) 124年之久的難題 四色定理。他們用三臺(tái)大型計(jì)算機(jī)，花去 1200小時(shí) CPU時(shí)間，并對(duì)中間結(jié)果進(jìn)行人為反復(fù)修改500多處。 這是一項(xiàng)使計(jì)算機(jī)跳出傳統(tǒng)的計(jì)算領(lǐng)域，向思維活動(dòng)領(lǐng)域邁進(jìn)的重大成果，也是人工智能研究的開始 . （一）自動(dòng)推理 ? 自動(dòng)推理主要方法 歸結(jié)方法（ 1965， Robinsin） 吳方法 吳文俊院士， 1997年 Herbrand獎(jiǎng) 表推演方法 基于公理的系統(tǒng) 自然演繹方法 專門用于等詞推理的重寫系統(tǒng) 實(shí)例化方法 新興起 ? 自動(dòng)推理主要的學(xué)術(shù)會(huì)議和刊物 IJCAR(國(guó)際自動(dòng)推理聯(lián)合大會(huì) ) JAR(自動(dòng)推理學(xué)報(bào) ) ? 國(guó)內(nèi)情況 中國(guó)學(xué)者在歸結(jié)方法的改進(jìn)和非經(jīng)典邏輯推理方法研究方面取得了一系列成果，并應(yīng)用于智能規(guī)劃和安全協(xié)議驗(yàn)證等領(lǐng)域中。 2023年提出了一種新的獨(dú)立于歸結(jié)和表推演方法的擴(kuò)展規(guī)則方法。國(guó)際著名人工智能專家Davis稱之為與歸結(jié)方法“互補(bǔ)”的自動(dòng)推理方法， Murray教授對(duì)基于該方法提出的 EPCCL理論給予很高評(píng)價(jià)。 ? 國(guó)外情況 歐洲 , 世界領(lǐng)先地位，尤以德國(guó)、英國(guó)最為突出。英國(guó) ,將歸結(jié)方法推廣到時(shí)態(tài)邏輯 ,在分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中得到應(yīng)用。 美國(guó) ,德克薩斯大學(xué) ,數(shù)理邏輯機(jī)械化定理證明器ACL2已經(jīng)成功地應(yīng)用到許多重要工業(yè)和商業(yè)硬件校驗(yàn)項(xiàng)目中。美國(guó)的 IBM、 AMD、 Intel、Microsoft、 Motorola等著名的跨國(guó)企業(yè)均采用自動(dòng)推理技術(shù)來(lái)提升自己的產(chǎn)品質(zhì)量，并取得了豐厚的商業(yè)回報(bào)。 澳大利亞國(guó)立大學(xué)，將歸結(jié)方法結(jié)合到局部隨機(jī)搜索中，大幅度地提高了 SAT和 CSP系統(tǒng)的求解效率。 (SAT問(wèn)題 , 被已故的著名美籍華人數(shù)理邏輯學(xué)家王浩喻為“當(dāng)代數(shù)理邏輯和理論計(jì)算機(jī)科學(xué)的第一問(wèn)題”。 現(xiàn)已證明 :工程技術(shù)、軍事、工商管理、交通運(yùn)輸及自然科學(xué)研究中的 6000余個(gè)重要問(wèn)題，如程控電話的自動(dòng)交換、大型數(shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù)、大規(guī)模集成電路的自動(dòng)布線、軟件自動(dòng)開發(fā)、機(jī)器人動(dòng)作規(guī)劃等，都可轉(zhuǎn)化成 SAT問(wèn)題。 ) ? 非經(jīng)典推理 ?Nonomonotonic Reasoning John McCarthyMcdemot Reiter,1980 ?Modal Reasoning（ Leibnitz） ?Fuzzy Reasoning(Zadel,1981) ?Probabilistic Reasoning: Bundy(英， AI主編 ) 1985， Nilsson,1986(美 Stanford大學(xué) ) Bayesian Networks。 Bayesian Belief Networks。Belief Networks。 Causal Networks。 Probabilistic Networks …… （二）專家系統(tǒng) ? 專家系統(tǒng)的特點(diǎn) 具有專家水平的專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)； 能夠進(jìn)行有效的邏輯推理運(yùn)算； 不斷獲取知識(shí)，擴(kuò)充知識(shí)范圍； 對(duì)用戶是透明的； 具有交互性和靈活性。 ? 世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)：化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL。 ? 我國(guó)的第一個(gè)專家系統(tǒng)：中醫(yī)關(guān)幼波肝炎診斷治療程序，由中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所控制論組于 1977年研制成功。 ? 專家系統(tǒng)的分類 從體系上來(lái)說(shuō)，它可分為集中式專家系統(tǒng)，分布式專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，符號(hào)系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的專家系統(tǒng)。 （二）專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)的分類 用于某一特定領(lǐng)域內(nèi)的專家系統(tǒng) ? 診斷型專家系統(tǒng) MYCIN（ 識(shí)別 51種病菌，正確使用 23種抗菌素，協(xié)助醫(yī)生診斷、治療細(xì)菌感染性血液?。? ? 解釋型專家系統(tǒng) PROSPECTOR ? 預(yù)測(cè)型專家系統(tǒng) 氣象、水文預(yù)報(bào)； 人口、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè) ? 設(shè)計(jì)型專家系統(tǒng) 建筑設(shè)計(jì)、機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì) ? 決策型專家系統(tǒng) 銀行貸款 ? 規(guī)劃型專家系統(tǒng) 軍事計(jì)劃的制定、機(jī)器人規(guī)劃、 旅游規(guī)劃、鐵路運(yùn)輸規(guī)劃 ? 教學(xué)型專家系統(tǒng) ? 數(shù)學(xué)專家系統(tǒng) ? 監(jiān)視型專家系統(tǒng) 機(jī)場(chǎng)監(jiān)視、森林監(jiān)視、危重病人的心臟及呼吸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、核反應(yīng)堆的監(jiān)測(cè)系統(tǒng) （二）專家系統(tǒng) Rules Facts Inference Engine （三）機(jī)器學(xué)習(xí) ? 學(xué)習(xí)是少數(shù)高級(jí)生物具有的高級(jí)智能行為。 ? 機(jī)器學(xué)習(xí)使人造系統(tǒng)有了自我完善能力。 ? 以前的機(jī)械系統(tǒng)，無(wú)論它有多么復(fù)雜巧妙， 它都只能以程序化的方式進(jìn)行固定的操作，其能力和水平不會(huì)有任何的改進(jìn)。而具有學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其以后的水平如何，連設(shè)計(jì)者都難以預(yù)料。 ? 香克 (R. Shank) ： 一臺(tái)計(jì)算機(jī)若不會(huì)學(xué)習(xí)，就不能稱為具有智能的。 ? 機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。 ? 這是一個(gè)始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠(yuǎn)未達(dá)到理想境地的研究領(lǐng)域。 ? 自上個(gè)世紀(jì)九十年代 Vapnik提出統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)理論以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)得到快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。 ? 2023年，美國(guó)科學(xué)家在 《 Science》 上撰文指出：機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)科學(xué)研究的整個(gè)過(guò)程正起到越來(lái)越大的支持作用，該領(lǐng)域在今后的若干年內(nèi)將取得穩(wěn)定而快速的發(fā)展。 ? 2023年， DARPA（美國(guó)國(guó)防部高級(jí)計(jì)劃局，Defense Advanced Research Projects Agency）開始啟動(dòng)以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的 5年計(jì)劃 PAL。首期( )投資 2900萬(wàn)美元，將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)放到了國(guó)家安全的角度來(lái)考慮。 機(jī)器學(xué)習(xí)的著名系統(tǒng)： ?1956年， Samue1研制的跳棋程序 . 1959年，戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人； 1962年，戰(zhàn)勝了美國(guó)一個(gè)州的冠軍。 ?Langley的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng) BACON，它能根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，用 83條產(chǎn)生規(guī)則重新發(fā)現(xiàn)許多著名的物理定律，如理想氣體定律、行星運(yùn)動(dòng)定律及歐姆定律等。 （三）機(jī)器學(xué)習(xí) （四）自然語(yǔ)言理解 ? 研究目標(biāo)： 計(jì)算機(jī)能正確理解人類的自然語(yǔ)言輸入的信息，并能正確答復(fù)（或響應(yīng)）輸入的信息。 計(jì)算機(jī)對(duì)輸入的信息能產(chǎn)生相應(yīng)的摘要， 而且復(fù)述輸入的內(nèi)容。 計(jì)算機(jī)能把輸入的自然語(yǔ)言翻譯成要求的 另一種語(yǔ)言。 自然語(yǔ)言理解的挑戰(zhàn)來(lái)自自然語(yǔ)言的模糊特性。 例如 : He set a book on the table. (Where? The exact position) She had her hair cut for the party. (How long?) （四）自然語(yǔ)言理解 似乎很簡(jiǎn)單但實(shí)質(zhì)上是非常困難的問(wèn)題 日常的語(yǔ)言交流包含著很復(fù)雜的編碼和解碼過(guò)程 例 . 裝修工人的宿舍 與人們的知識(shí)與推理能力有密切的關(guān)系 與某些人談話很費(fèi)力 ， 但與思維敏捷的人談話只要 幾句話甚至幾個(gè)字就可以了 （四）自然語(yǔ)言理解 ? 研究方法 先后經(jīng)歷了 基于規(guī)則、基于實(shí)例 和 基于統(tǒng)計(jì) 的方法及其 融合。 ? 有待解決基本問(wèn)題 漢語(yǔ)的詞性 ? 發(fā)展趨向 統(tǒng)計(jì)方法中引入語(yǔ)言學(xué)知識(shí)，如語(yǔ)義知識(shí)。 ? 兩個(gè)最大的應(yīng)用領(lǐng)域 文本檢索、 機(jī)器翻譯 ? 機(jī)器翻譯是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的研究領(lǐng)域，被列為 21世紀(jì)世界十大科技難題之首。 ? 由中科院計(jì)算所等單位聯(lián)合開發(fā)了開源的統(tǒng)計(jì)機(jī)譯系統(tǒng) ——“絲路”，在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究所主持的機(jī)器翻譯國(guó)際評(píng)測(cè)中，在英漢翻譯上獲得較好成績(jī)。 ? 谷歌翻譯目前可提供 63種主要語(yǔ)言之間的實(shí)時(shí)翻譯，主要是采用統(tǒng)計(jì)翻譯模型，通過(guò)海量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)提高翻譯精確度。 ? 2023年 11月，谷歌推出了一款手機(jī)翻譯軟件 。該軟件支持包括漢語(yǔ)普通話在內(nèi)的 14個(gè)語(yǔ)種。對(duì)著谷歌 Android智能手機(jī)講話的用戶，幾乎能實(shí)時(shí)聽到他們的源語(yǔ)言被翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言 。而通話對(duì)方的語(yǔ)言也會(huì)被翻譯成該用戶的母語(yǔ)。 影響機(jī)譯發(fā)展的最大因素在于譯文的質(zhì)量。就已有的成就來(lái)看，機(jī)譯的質(zhì)量離終極目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)。 ? 中國(guó)數(shù)學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家周海中曾在論文 《 機(jī)器翻譯五十年 》 中指出： ? 要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語(yǔ)言本身問(wèn)題而不是程序設(shè)計(jì)問(wèn)題 。單靠若干程序來(lái)做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無(wú)法提高機(jī)譯質(zhì)量的。 ?在人類尚未明了“人腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷”的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。這也是制約機(jī)譯質(zhì)量提高的一大瓶頸。 ? 美國(guó)發(fā)明家、未來(lái)學(xué)家雷 ?科茲威爾在接受 《 赫芬頓郵報(bào) 》 采訪時(shí)預(yù)言，到 2029年機(jī)譯的質(zhì)量將達(dá)到人工翻譯的水平。對(duì)于這一論斷，學(xué)術(shù)界還存在很多爭(zhēng)議。 智能機(jī)器人是人工智能中視覺感知系統(tǒng)、問(wèn)題求解系統(tǒng)、計(jì)劃產(chǎn)生系統(tǒng)等領(lǐng)域中技術(shù)的綜合應(yīng)用的成果。智能機(jī)器人主