【正文】 ”后面的陳述是真實(shí)的嗎？它意味著前面的陳述嗎？ 人工智能的近期發(fā)展趨勢有哪些？ 。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. 思考題 什么是圖靈測試？它有什么重要特征？但為什么有的時(shí)候不適合作為“ AI”的定義？ 如何理解理性思考 /動(dòng)作？ 人工智能程序和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序之間有什么不同？ 人工智能研究有哪些主要的學(xué)派？各有什么特點(diǎn)？ 人工智能研究的基本原則是什么？ 人工智能研究存在的主要問題是什么？ 什么是人工智能問題？人工智能算法的關(guān)鍵部分是什么？ 一些著名的問題，計(jì)算機(jī)非常難于處理，還有一些問題，已經(jīng)證明計(jì)算機(jī)是無法判定的。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. 2021年美國大學(xué)人工智能專業(yè)研究生排名 1 Massachusetts Institute of Technology麻省理工學(xué)院 2 Carnegie Mellon University卡內(nèi)基梅隆大學(xué) 3 Stanford University斯坦福大學(xué) 4 University of California Berkeley加州大學(xué)伯克利分校 5 The University of Texas at Austin德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 6 University of Washington華盛頓大學(xué) 7 Geia Institute of Technology佐治亞理工學(xué)院 8 University of Illinois Urbana Champaign伊利諾伊大學(xué)厄本那 ― 香檳分校 8 University of Massachusetts Amherst馬薩諸塞大學(xué) Amherst校區(qū) 10 University of Pennsylvania賓夕法尼亞大學(xué) 11 University of Michigan Ann Arbor密西根大學(xué) 安娜堡分校 12 Cornell University康奈爾大學(xué) 13 University of Maryland College Park馬里蘭大學(xué)帕克分校 14 University of California Los Angeles加州大學(xué)洛杉機(jī)分校 15 University of Southern California南加州大學(xué) 16 Columbia University哥倫比亞大學(xué) 17 Brown University布朗大學(xué) 17 California Institute of Technology加州理工學(xué)院 Principles of AIWang Wenjie Introduction: 45 169。 Cog. Sc. Maths. Psychology Computer Science Artificial Intelligence Reasoning , Learning, Planning, Perception, Knowledge acquisition, Intelligence Search, Uncertainty management, others Language/Image Understanding Theorem Proving Game Playing Robotics amp。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. （ 1） ? 2021年 IJCAI國際會(huì)議（ 1） ： ? Agentbased and Multiagent Systems ? Constraints, Satisfiability, and Search ? Knowledge Representation, Reasoning and Logic ? Machine Learning ? Multidisciplinary Topics And Applications ? NaturalLanguage Processing ? Planning and Scheduling ? Robotics and Vision ? Uncertainty in AI ? Web and Knowledgebased Information Systems Principles of AIWang Wenjie Introduction: 43 169。 – Dreyfus： 常識(shí)問題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙。 – Minsky： 人工智能是有史以來最難的科學(xué)之一。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. 人工智能研究的特點(diǎn)（ 2） ? 人工智能的研究是十分困難的。 ? 有啟發(fā)，有推導(dǎo)。 ? 數(shù)據(jù)處理 知識(shí)處理，數(shù)據(jù) 符號(hào)。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. 人工智能研究的特點(diǎn)（ 1） ? 人工智能是一門知識(shí)的科學(xué)。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. 行為主義 ?行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“ 動(dòng)作 感知 ” 型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派，屬于非符號(hào)處理方法 ?行為基本觀點(diǎn)可以概括為： 知識(shí)和形式化表達(dá)和模型化方法是人工智能的重要障礙之一； 智能取決于感知和行動(dòng) ， 應(yīng)直接利用機(jī)器對(duì)環(huán)境作用后 ， 環(huán)境對(duì)作用的響應(yīng)為原形 智能行為只能現(xiàn)實(shí)在世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來 人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化 ， 分階段發(fā)展和增強(qiáng) 。 Principles of AIWang Wenjie Introduction: 38 169。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. 符號(hào)主義（ 2） ?主要特征 : (1)立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作 ,適合于模擬人的邏輯思維過程 ,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問題 (2)知識(shí)可用顯示的符號(hào)表示 ,在已知基本規(guī)則的情況下 ,無需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(shí) (3)便于模塊化 ,當(dāng)個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí) ,易于修改 (4)能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接 (5)可對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行解釋 ,便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇 ?缺點(diǎn) 可以解決邏輯思維 ,但對(duì)于形象思維難于模擬 信息表示成符號(hào)后 ,并在處理或轉(zhuǎn)換時(shí) ,信息有丟失的情況 Principles of AIWang Wenjie Introduction: 37 169。 Graduate University, Chinese academy of Sciences. AI研究中的