【正文】 en 該動(dòng)物是食肉動(dòng)物 r7： if 該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物 and 有蹄 then 該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物 r8： if 該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物 and 是嚼反芻類動(dòng)物 then 該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物 r9： if 該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物 and 是食肉類動(dòng)物 and 是黃褐色 and 身上有暗斑點(diǎn) then 該動(dòng)物是金錢豹 r10： if 該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物 and 是食肉類動(dòng)物 and 是黃褐色 and 身上有黑色條紋 then 該動(dòng)物是虎 r11： if 該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物 and 有長(zhǎng)脖子 and 有長(zhǎng)腿 and 身上有暗斑點(diǎn) then 該動(dòng)物是長(zhǎng)頸鹿 r12： if 該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物 and 身上有黑色條紋 then 該動(dòng)物是斑馬 r13： if 該動(dòng)物是鳥 and 有長(zhǎng)脖子 and 有長(zhǎng)腿 and 不會(huì)飛 then 該動(dòng)物是鴕鳥 r14： if 該動(dòng)物是鳥 and 會(huì)游泳 and 不會(huì)飛 and 有黑白兩色 then 該動(dòng)物是企鵝 r15： if 該動(dòng)物是鳥 and 善飛 then 該動(dòng)物是信天翁 專家系統(tǒng)實(shí)例之一 1965年， 在斯坦福大學(xué)化學(xué)專家的配合下，費(fèi)根鮑姆研制的第一個(gè)專家系統(tǒng) DENDRAL是化學(xué)領(lǐng)域的“專家”。 系 統(tǒng) 運(yùn) 行時(shí) ， 綜 合 數(shù) 據(jù) 庫(kù) 建立 ， 在 當(dāng) 系 統(tǒng) 運(yùn) 行 完成 之 后 ， 綜 合 數(shù) 據(jù) 庫(kù)也 就 會(huì) 被 撤 消 。 例 如 ，“ 該 結(jié) 論 是 如 何（ H o w ） 得 出 的 ？” 、 “ 專 家 系 統(tǒng) 為 什么 （ W h y ） 要 這 個(gè) 問題 ？ ” 等 。 推 理機(jī) 控 制 著 整 個(gè) 專 家 系統(tǒng) 的 工 作 過 程 和 求 解問 題 的 策 略 ， 就 像 人類 思 考 問 題 一 樣 ， 不斷 地 使 用 知 識(shí) 來 解 決問 題 。例 如 ， 用 i f t h e n 規(guī) 則的 形 式 來 存 儲(chǔ) ， 或 以狀 態(tài) 空 間 的 形 式 來 表示 等 等 。 Animal_is(X)表示該動(dòng)物的名字叫 X. 用 Prolog語(yǔ)言表示知識(shí)（ 1） It_is(“哺育動(dòng)物 ” ):positive(“有毛發(fā) ” ) It_is(“哺育動(dòng)物 ” ):positive(“產(chǎn)奶 ” ) It_is(“食肉動(dòng) 物 ” ):positive(“吃肉 ” ) It_is(“食肉動(dòng)物 ” ):positive(“有犬齒 ” ),positive(“有爪 ” ),positive(“眼視前方 ” ) Animal_is(“老虎 ” ):It_is(“哺育動(dòng)物 ” ),It_is(“食肉動(dòng)物 ” ),positive(“黃褐色 ” ),positive(“有黑色條紋 ” ) 用 Prolog語(yǔ)言表示知識(shí)（ 2） 專 家系統(tǒng)的基本 結(jié)構(gòu)圖 人機(jī)接口 推理機(jī) 解釋程序 知識(shí)獲取程序 數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng) 知識(shí)庫(kù)及其管理系統(tǒng) 專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu) 用戶 領(lǐng)域?qū)＜? 知 識(shí) 庫(kù)推 理 機(jī)解 釋 器綜 合 數(shù)據(jù) 庫(kù)人 機(jī) 接 口用 戶知 識(shí) 庫(kù) 是 用 來 存 放 專家 知 識(shí) 的 。 negative(X)表示該動(dòng)物不具有特點(diǎn) X。 自然語(yǔ)言描述知識(shí) ? if 有毛發(fā)或者產(chǎn)奶 then 它是哺育動(dòng)物； ? if 吃肉 then 它是食肉動(dòng)物； ? if 有犬齒，且有爪，且眼視前方 then 它是食肉動(dòng)物； ? if 是哺育動(dòng)物，且是食肉動(dòng)物，且是黃褐色，且有黑色條紋 then 它是老虎。它是問題求解和專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在 AI研究里，這類知識(shí)稱之為“啟發(fā)式知識(shí)”。 知識(shí) 人類專家的知識(shí)通常包括兩大類。他解釋說：專家系統(tǒng)“是一個(gè)已被賦予知識(shí)和才能的計(jì)算機(jī)程序，從而使這種程序所起到的作用達(dá)到專家的水平” 專家系統(tǒng) 專家本人不一定了解電腦程序， 構(gòu)建 專家系統(tǒng)還必須有所謂“知識(shí)工程師”參與，幫助領(lǐng)域?qū)＜覐念^腦中挖掘啟發(fā)式知識(shí)，并設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)和知識(shí)推理程序。專家的數(shù)量和質(zhì)量標(biāo)志著一個(gè)國(guó)家、一個(gè)時(shí)代的科學(xué)水平。 專家系統(tǒng) 費(fèi)根鮑姆他具體介紹了他們開發(fā)的第一個(gè)“專家系統(tǒng)”，并提出“知識(shí)庫(kù)”、“知識(shí)表達(dá)”和“知識(shí)工程”等一系列全新的概念。西蒙的研究生、斯坦福大學(xué)青年學(xué)者費(fèi)根鮑姆（ ），在第五屆國(guó)際人工智能大會(huì)上提出了“知識(shí)工程”的概念，標(biāo)志著 AI研究從傳統(tǒng)的以 推理為中心 ，進(jìn)入到以 知識(shí)為中心 的新階段。 AI研究曾一度墮入低谷，出現(xiàn)了所謂“黑暗時(shí)期”。問題的癥結(jié)在于，雖然機(jī)器能夠解決一些極其錯(cuò)綜復(fù)雜的難題，但是有更多的工作，對(duì)人來說是簡(jiǎn)單到不能再簡(jiǎn)單的事情，對(duì)電腦卻難似上青天 。十幾天后， 共耗費(fèi)1200個(gè)機(jī)時(shí)，做完 200億個(gè)邏輯判斷。 哈肯和阿佩爾攻克這一難題使用的方法是 “窮舉歸納法”。 哈肯（ ）和肯尼斯 這個(gè)看似簡(jiǎn)單的問題，就象“哥德巴赫猜想”一樣，屬于世界上最著名的數(shù)學(xué)難題之一。 機(jī)器證明 ? 人工智能定理證明研究最有說服力的例子， 是機(jī)器證明了困擾數(shù)學(xué)界長(zhǎng)達(dá) 100余年之久的難題 ──“四色定理”。 1959年，王浩用他首創(chuàng)的“王氏算法”，在一臺(tái)速度不高的IBM704電腦上再次向 《 數(shù)學(xué)原理 》 發(fā)起挑戰(zhàn)。1963年，經(jīng)過改進(jìn)的 LT程序在一部更大的電腦上，最終完成了第二章全部 52條數(shù)學(xué)定理的證明。西蒙便利用這個(gè) LT程序向數(shù)學(xué)定理發(fā)起了激動(dòng)人心的沖擊。人類求證數(shù)學(xué)定理也是一種啟發(fā)式搜索，與電腦下棋的原理異曲同工。 ?經(jīng)過反復(fù)的實(shí)驗(yàn)，紐厄爾和赫伯特 西蒙 等人合作編制的 《 邏輯理論機(jī) 》 ,即數(shù)學(xué)定理證明程序，從而使機(jī)器邁出了邏輯推理的第一步。換言之，人工智能是電腦科學(xué)的一個(gè)重要分支，它的 近期目標(biāo) 是讓電腦更聰明、更有用，它的 遠(yuǎn)期目標(biāo) 是使電腦變成“像人一樣具有智能的機(jī)器”。現(xiàn)在，對(duì)ANN的研究熱情仍然不減。 (學(xué)術(shù)權(quán)威 M. L. Minsky，明斯基和 S. Papert ) ?1986年魯梅爾哈特 (Rumelhart)等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播 (BP)算法。 ]； T=[ ]； 輸入矢量可以用圖 ///來描述， 對(duì)應(yīng)于目標(biāo)值 0的輸入矢量用符 號(hào)‘ 0‘表示，對(duì)應(yīng)于目標(biāo)值 1的輸 入矢量符號(hào)‘ +‘表示。 6070年代，聯(lián)結(jié)主義，尤其是對(duì)以感知機(jī) (perceptron)為代表的腦模型的研究曾出現(xiàn)過熱潮 . ?對(duì)于某一類簡(jiǎn)單的問題 ——―線性可分”的問題 ——感知機(jī)通過有限次訓(xùn)練就能學(xué)會(huì)正確的行為。 連接主義 ?認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，又在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了邏輯演繹系統(tǒng)正是這些符號(hào)主義者，后來又發(fā)展了啟發(fā)式算法 → 專家系統(tǒng) → 知識(shí)工程理論與技術(shù)，并在 80年代取得很大發(fā)展。 符號(hào)主義 ?認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。聯(lián)接主義則從大腦和神經(jīng)系統(tǒng)的生理背景出發(fā)來模擬它們的工作機(jī)理和學(xué)習(xí)方式。” 人工智能的特點(diǎn)與分支 ?特點(diǎn)：具備推理、學(xué)習(xí)和聯(lián)想 ?人工智能從一開始就形成了其中 兩 種重要的研究范式，即 符號(hào)主義和聯(lián)接主義 。 人工智能定義 西蒙 認(rèn)為： AI是學(xué)會(huì)怎樣編制計(jì)算機(jī)程序完成機(jī)智的行為，學(xué)習(xí)人類怎樣做這些機(jī)智行為； 明斯基 則認(rèn)為人工智能一方面幫助人的思考，另一方面使計(jì)算機(jī)更有用。 ?人工智能是人工制品 (artifact)中所涉及的智能行為。 例子 2：能夠進(jìn)行深海探測(cè)的潛水機(jī)器人。 例子 1：能夠模擬人的思維，進(jìn)行博弈的計(jì)算機(jī)。 人類的許多活動(dòng)，如解算題、猜謎語(yǔ)、進(jìn)行討論、編制計(jì)劃和編寫計(jì)算機(jī)程序，甚至駕駛汽車和騎自行車等等，都需要“智能”。離開特定時(shí)間說智能是困難的、沒有意義的。通俗地講，智能是個(gè)體認(rèn)識(shí)客觀事物、客觀世界和運(yùn)用知識(shí)解決問題的能力。 “獲得能力的能力” 智能定義 不確定的動(dòng)態(tài)環(huán)境 中作出適當(dāng)反應(yīng)的能力，這種反應(yīng)必須有助于它 (它們 ) 實(shí)現(xiàn)其最終的行為目標(biāo)。 “中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”。 人類智能 人類個(gè)體的智能是一種綜合性能力。因此，從個(gè)體的角度看，生物智能是動(dòng)物為達(dá)到某種目標(biāo)而產(chǎn)生正確行為的生理機(jī)制。 生物智能 對(duì) 低級(jí)動(dòng)物來講，它的生存、繁衍是一種智能。 正如 1980年國(guó)外有人給它下的一個(gè)通俗的定義：“快速的、按規(guī)矩行事的傻子機(jī)器。 現(xiàn)代電腦 的智能與人類智能 ?例一回答問題，“樹上有 10只鳥，被獵人用槍打下 1只， 問樹上還剩下幾只鳥？ ” ?實(shí)際生活：過馬路。 達(dá)特莫斯會(huì)議 這些青年學(xué)者的研究專業(yè)包括數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論和電腦科學(xué)，分別從不同的角度共同探討人工智能的可能性。 主要發(fā)起人是該校青年助教麥卡錫 (71,圖靈獎(jiǎng) ) ，此外會(huì)議發(fā)起者還有哈佛大學(xué)明斯基 (69,圖靈獎(jiǎng) )、貝爾實(shí)驗(yàn)室香農(nóng)（ ）和 IBM公司信息研究中心羅徹斯特 (Lochester），他們邀請(qǐng)了卡內(nèi)基 —梅隆大學(xué)赫伯特 這就是啟發(fā)式搜索。為此，人們可采用啟發(fā)式知識(shí)進(jìn)行問題求解，把復(fù)雜的問題大大簡(jiǎn)化，可在浩瀚的搜索空間中迅速找到解答。打個(gè)比方，讓太陽(yáng)系中所有的電子以它旋轉(zhuǎn)的頻率來計(jì)算，就算太陽(yáng)燒盡了也算不完。 TSP( Traveling salesman problem,旅行商問題 ) B A C D E F A F E D C B A NP:推銷員旅行問題 ? 如果有 3個(gè)城市，則有 3!=6種訪問每個(gè)城市的次序。他為邏輯代數(shù)化作出了決定性的貢獻(xiàn)，他所建立的理論隨著電子計(jì)算機(jī)的問世而得到迅速發(fā)展。 英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家 Boole（ 18151864） 實(shí)現(xiàn)了萊布尼茨的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng) ——布爾代數(shù)。而且計(jì)算機(jī)本身并不一定要用齒輪，導(dǎo)線，軸，電機(jī)等部件制成。他發(fā)現(xiàn)了二者的相似性。突觸有興奮型和抑制型兩種。 ?軸突：本體向外伸出的最長(zhǎng)的分支，即神經(jīng)纖維，一根，長(zhǎng) 1cm—1m左右，通過軸突上的神經(jīng)末梢將信號(hào)傳給其它神經(jīng)元，相當(dāng)于本體的輸出端。在 M