高級人工智能01-智能科學(xué)

1、緒 論,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,1,史忠植中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所,高級人工智能第一章,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,2,第一章 緒 論,1.1 人工智能的發(fā)展概況1.2 人工智能的認(rèn)知問題1.3 思維的層次模型1.4 符號智能 1.5 人工智能的研究方法 1.6 自動推理 1.7 機器學(xué)習(xí) 1.8 分布式人工智能1.9 智能系統(tǒng),2024/3/10,史忠植 高級

2、人工智能,3,,Computer: High performance Low intelligence,,Cite from《Scientific American》，2005（3）,重大挑戰(zhàn),人類大腦計劃Human Brain Project,2024/3/10,4,史忠植 心智計算,Henry Markram,2013年1月28日，歐盟啟動了旗艦人類大腦計劃：“The Human Brain Project”, 未來10

3、年投入10億歐元的研發(fā)經(jīng)費。目標(biāo)是：用超級計算機多段多層完全模擬人腦，幫助理解人腦功能。,運用先進創(chuàng)新型神經(jīng)技術(shù)的大腦研究(BRAIN),2024/3/10,5,史忠植 心智計算,2013年4月2日，美國總統(tǒng)奧巴馬宣布一項重大計劃，將歷時10年左右、總額10億美元的大腦研究(BRAIN)，目標(biāo)是研究數(shù)十億神經(jīng)元的功能，探索人類感知、行為和意識，希望找出治療阿爾茨海默氏癥(又叫老年癡呆癥)等與大腦有關(guān)疾病的方法。,2024/3/10,

4、史忠植 高級人工智能,6,智能機器,5thc B.C. Aristotelian logic invented1642 Pascal built an adding machine1694 Leibnitz reckoning machine,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,7,智能機器,1834 Charles Babbage’s Analytic

5、al Engine,The picture is of a model built in the late 1800s by Babbage’s son from Babbage’s drawings.,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,8,布爾邏輯,1848 George Boole The Calculus of Logic,,chocolate nutsmint,,,,

6、chocolate and ? nuts and mint,,,,,,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,9,20世紀(jì)初的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),1900 Hilbert’s program and the effort to formalize mathematics 1931 Kurt Gödel’s paper, On Formally Undecidable Propositions 1936 Alan Turing

7、’s paper, On Computable Numbers with an application to the Entscheidungs problem,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,10,圖靈測試,The Turing Test,1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.” Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 43

8、3-460提出圖靈測試,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,11,人工智能的誕生,1956: 世界上第一次正式的AI會議美國的Dartmouth College，為期2月John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”這一術(shù)語 著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert,2024/3/10,史忠植

9、 高級人工智能,12,人工智能的發(fā)展,1958: Newell和Simon的四個預(yù)測十年內(nèi)，計算機將成為世界象棋冠軍十年內(nèi)，計算機將發(fā)現(xiàn)或證明有意義的數(shù)學(xué)定理十年內(nèi)，計算機將能譜寫優(yōu)美的樂曲十年內(nèi)，計算機將能實現(xiàn)大多數(shù)的心理學(xué)理論1959: Frank Rosenblatt提出感知器模型（Perceptron Model) 1959: MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）,20

10、24/3/10,史忠植 高級人工智能,13,人工智能的發(fā)展,專家系統(tǒng)時期1962: McCarthy調(diào)到Stanford, 1963年創(chuàng)建Stanford AI Lab1963: M. Ross Quillian開創(chuàng)語義網(wǎng)絡(luò)（Semantic Nets)1965: Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab1965: MIT的Joseph Weizenbaum研制

11、出ELIZA用英語進行交互回答任何問題1965-83: Feigenbaum和Lederberg啟動DENDRAL工程1966: ALPAC的負面報告造成 美國政府取消對機器翻譯的資助1969: Minsky 和 Papert的感知機造成美國政府取消對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的資助。結(jié)論：有限階感知機僅能識別出Euler數(shù)，不能識別其他的拓撲不變性1969: SRI研制出機器人Shakey具有運動、感知和問題求解能力,2024/3/

12、10,史忠植 高級人工智能,14,人工智能的發(fā)展,自然語言處理1970: Stanford的Terry Winograd等研制出（ETAOIN） SHRDLU接受自然語言命令操作積木塊1970: Colmerauer研制出PROLOG語言的解釋系統(tǒng)不久，愛丁堡大學(xué)的Warren實現(xiàn)了編譯系統(tǒng)1972: DARPA取消Stanford大學(xué)機器人研究(Shakey)的資助。1972: Mycin工程啟動1973: Jame

13、s Lighthill爵士的負面報告使得英國政府取消對AI研究的資助“人工智能研究是不成功的，不值得政府資助?！庇⒄邮芰舜藞蟾娴挠^點。從那時起至今，英國AI研究一蹶不振。1976: DARPA 取消對語音識別研究的資助1976: Greenblatt研制出第一臺LISP機CONS,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,15,人工智能的發(fā)展,1976: Doug Lenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM (Automated Mat

14、hematician)1977: SRI啟動 PROSPECTOR 工程幫助地質(zhì)專家探測和解釋礦物1978年發(fā)現(xiàn)鉬礦脈(molybdenum vein)1977: Edward Feigenbaum正式提出知識工程作為一門學(xué)科在1977年IJCAI會議上 1979: Stanford研制出第一臺計算機控制的汽車（Stanford Cart）1980: 第一屆美國AI協(xié)會會議（AAAI）在Stanford召開。1980:

15、John McDermott的XCON專家系統(tǒng)用于配置 VAX 機器系統(tǒng),2024/3/10,史忠植 高級人工智能,16,人工智能的發(fā)展,知識工程時期1981: 日本政府宣布日本五代機（first-generation computer）計劃（即智能計算機）1982: John Hopfield 掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究1983: MCC （Microelectronics and Computer Technology Corpo

16、ration）成立（Bobby Inman 任主任）1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的勸說下在MCC開始Cyc的研究1986: Thinking Machines Inc 研制聯(lián)結(jié)機器 (Connection Machine)1987: LISP機器市場開始暗淡1988: 386芯片使得PC機速度可以與LISP機器媲美,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,17,人工智能的發(fā)展,分布智能1

17、992: 日本政府宣布五代機計劃失敗。隨后啟動RWC計劃（Real World Computing Project）1993: Shoham提出AOP,Agent-Oriented Programming1994: 中科院計算所多主體系統(tǒng)1997: IBM 深藍II (Deep Blue)擊敗Garry Kasparov2000: Jade，Jack， Zeus， AgentBuild 中科院

18、計算所多主體環(huán)境MAGE,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,18,人工智能的發(fā)展,機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘1989：數(shù)據(jù)集知識發(fā)現(xiàn)KDD1991：Pawlak 粗糙集專著1992：波蘭Kiekrz召開第一屆粗糙集國際討論會1995: Vapnik提出SVM 2000: 知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner2005：第一屆IEEE國際粒度計算大會在北京召開2012：《紐約時報》網(wǎng)站刊載文章稱，“大數(shù)據(jù)時代”已經(jīng)降臨。

19、 2012年3月29日，美國政府撥款2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究 和發(fā)展倡議”計劃,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,19,人工智能的發(fā)展,智能信息處理 1986：魯梅爾哈特(Rumelhart) 和 麥克萊倫德 (McClelland) 等人提出并行分布處理(Parallel Distributed Processing, 簡稱PDP) 的理論1987：在美國召開了第一屆神

20、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，并發(fā)起成立國際 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(INNS)1990：中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首屆學(xué)術(shù)大會1992：國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會、IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會、中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué) 會等聯(lián)合在中國北京召開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議2000: 中科院智能信息處理重點實驗室 IFIP 智能信息處理國際會議,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,20,人工智能的發(fā)展,智能科學(xué)2002: 提出智能科學(xué)新概念

21、 建立智能科學(xué)網(wǎng)站 ://www.intsci.ac.cn/2006: 出版《智能科學(xué)》專著2008：新加坡世界學(xué)術(shù)出版社出版智能科學(xué)系列 叢書2010: 智能科學(xué)刊物IJIS2013：IJCAI-13 WIS2013 智能科學(xué)專題研討會,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,21,人工智能的基礎(chǔ),? 認(rèn)知科學(xué) ? 腦科學(xué) ? 邏輯,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,22,認(rèn)知

22、科學(xué),認(rèn)知科學(xué)研究是“國際人類前沿科學(xué)計劃”的重點。認(rèn)知科學(xué)及其信息處理方面的研究被列為整個計劃的三大部分之一(其余兩部分是“物質(zhì)和能量的轉(zhuǎn)換”、“支撐技術(shù)”)；“知覺和認(rèn)知”、“運動和行為”、“記憶和學(xué)習(xí)”和“語言和思考”被列為人類前沿科學(xué)的12大焦點問題中的4個。近年來，美國和歐共體分別推出“腦的十年”計劃和“EC腦的十年計劃”。日本則推出雄心勃勃的“腦科學(xué)時代”計劃，總預(yù)算高達200億美元。在“腦科學(xué)時代”計劃中，腦的認(rèn)知功能及其

23、信息處理的研究是重中之重。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,23,認(rèn) 知,認(rèn)知是和情感、動機、意志等相對的理智或認(rèn)識過程。 美國心理學(xué)家Houston等人將對“認(rèn)知”的看法歸納為如下五種主要類型： (1) 認(rèn)知是信息的處理過程； (2) 認(rèn)知是心理上的符號運算； (3) 認(rèn)知是問題求解； (4) 認(rèn)知是思維； (5) 認(rèn)知是一組相關(guān)的活動，如知覺、記憶、思維、判斷、推理

24、、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成、語言使用等。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,24,認(rèn) 知,認(rèn)知心理學(xué)家Dodd等則認(rèn)為，認(rèn)知應(yīng)包括三個方面，即 適應(yīng) 結(jié)構(gòu) 過程。 也就是說，認(rèn)知是為了一定的目的，在一定的心理結(jié)構(gòu)中進行的信息加工過程。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,25,認(rèn)知科學(xué),認(rèn)知科學(xué)探索人類的智力如何由物質(zhì)產(chǎn)生和人腦信息處理的過程。具體地說，認(rèn)知科學(xué)是研究人類的認(rèn)知和智力的本質(zhì)和

25、規(guī)律的前沿科學(xué)。認(rèn)知科學(xué)研究的范圍包括知覺、注意、記憶、動作、語言、推理、思考、意識乃至情感動機在內(nèi)的各個層面的認(rèn)知活動。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,26,認(rèn)知科學(xué),認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知和思維信息處理過程的科學(xué), 包括從感覺的輸入到復(fù)雜問題求解, 從人類個體到人類社會的智能活動, 以及人類智能和機器智能的性質(zhì)。認(rèn)知科學(xué)是現(xiàn)代心理學(xué)、信息科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、科學(xué)語言學(xué)、人類學(xué)乃至自然哲學(xué)等學(xué)科交叉發(fā)展的結(jié)果。它是

26、人工智能重要的理論基礎(chǔ)。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,27,人工智能的五個基本問題,(1) 知識與概念化是否是人工智能的核心？ (2) 認(rèn)知能力能否與載體分開來研究？ (3) 認(rèn)知的軌跡是否可用類自然語言來描述？ (4) 學(xué)習(xí)能力能否與認(rèn)知分開來研究？ (5) 所有的認(rèn)知是否有一種統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)？,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,28,思維的層次模型,思維是客觀現(xiàn)實的反映過程，是具有意識的

27、人腦對于客觀現(xiàn)實的本質(zhì)屬性、內(nèi)部規(guī)律性的自覺的、間接的和概括的反映。 人類思維的形態(tài)主要有 感知思維 形象思維 抽象思維 靈感思維,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,29,思維的層次模型,,抽象思維,形象思維,感知思維,外界信號,注意,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,30,感知思維,是一種初級的思維形態(tài)。在人們開始認(rèn)識世界時,只是把感性材料組織起來, 使之構(gòu)成有條理的知識,

28、所能認(rèn)識到的僅是現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上形成的思維形態(tài)即是感知思維。人們在實踐過程中,通過眼、耳、鼻、舌、身等感官直接接觸客觀外界而獲得的各種事物的表面現(xiàn)象的初步認(rèn)識, 它的來源和內(nèi)容都是客觀的、豐富的。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,31,形象思維,形象思維主要是用典型化的方法進行概括，并用形象材料來思維，是一切高等生物所共有的。形象思維是與神經(jīng)機制的連接論相適應(yīng)的。模式識別、圖象處理、視覺信息加工都屬于這個范疇。,2024/3

29、/10,史忠植 高級人工智能,32,抽象思維,抽象思維是一種基于抽象概念的思維形式，通過符號信息處理進行思維。只有語言的出現(xiàn)，抽象思維才成為可能，語言和思維互相促進，互相推動?？梢哉J(rèn)為物理符號系統(tǒng)是抽象思維的基礎(chǔ)。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,33,靈感思維,對靈感思維至今研究甚少。有人認(rèn)為, 靈感思維是形象思維擴大到潛意識,人腦有一部分對信息進行加工, 但是人并沒有意識到。也有人認(rèn)為, 靈感思維是頓悟。靈感思維在創(chuàng)造

30、性思維中起重要作用, 有待進行深入研究。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,34,人工智能,智能是什么？ 智能是個體有目的的行為、合理的思維, 以及有效的適應(yīng)環(huán)境的綜合性能力。通俗地說, 智能是個體認(rèn)識客觀事物和運用知識解決問題的能力。人類個體的智能是一種綜合性能力, 具體講, 可以包括感知與認(rèn)識客觀事物、客觀世界與自我的能力; 通過學(xué)習(xí)取得經(jīng)驗、積累知識的能力; 理解知識、運用知識和運用經(jīng)驗分析問題和解決問題的能力;

31、 聯(lián)想、推理、判斷、決策的能力;運用語言進行抽象、概括的能力; 發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、創(chuàng)造、創(chuàng)新的能力;實時地、迅速地、合理地應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境的能力;預(yù)測、洞察事物發(fā)展變化的能力等。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,35,人工智能,人工智能(Artificial Intelligence)是相對人的自然智能而言，即用人工的方法和技術(shù),模仿、延伸和擴展人的智能, 實現(xiàn)某些``機器思維“。 作為一門學(xué)科，人工智能研究智能行為的計算模

32、型，研制具有感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、決策等思維活動的計算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,36,什么是人工智能,Stuart Russell和Peter Norvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類 ：,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,37,類人行為方法,Kurzwell提出人工智能認(rèn)為人工智能是一門技術(shù)，它創(chuàng)造出夠完成一定任務(wù)的機器，而當(dāng)我們?nèi)祟悓@些任務(wù)進行處理的時候，需

33、要一定的智能。方法： 對于人類做的比較好的智能任務(wù)，讓計算機來完成最著名的就是Turing測試,定理證明下國際象棋做外科手術(shù)診斷疾病… …,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,38,Turing測試（1）,Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, 59:433 – 460, 1950.問題: “Can machines think?”為此

34、，Turing設(shè)計了著名的Turing Test,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,39,Turing測試（2）,測試者A，被測試者B與C。A是人，B與C一個是人，另一個是計算機。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(qū)分是人的回答還是計算機的回答，則計算機具有了智能。Turing測試第一次給出了檢驗計算機是否具有智能的哲學(xué)說法。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,40,類人思維方法,Bel

35、lman提出人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化。主要采用的是認(rèn)知模型的方法---是關(guān)于人類思維工作原理的可檢測的理論。 如果說某個程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內(nèi)部是怎樣工作的，可以有兩種方法：通過內(nèi)?。╥ntrospection）----在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學(xué)實驗,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,41,理性思考方法,

36、1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用計算模型研究智力能力。這是一種理性思維方法。一個系統(tǒng)如果能根據(jù)它所知的信息(知識、時間、資源等)能夠做出最好的決策，這就是理性的當(dāng)知識是完全的，并且資源是無限的時候，就是所謂的邏輯推理。當(dāng)知識是不完全的，或者資源有限時，就是理性的行為。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,42,理性行為方法,尼爾森（Nilsson）認(rèn)為人工智能關(guān)心的是人工制品中的智能行為。這種

37、人工制品主要指能夠動作的主體（agent）。行為上的理性指的是已知某些信念，執(zhí)行某些動作以達到某個目標(biāo)。主體（agent）可以看作是可以進行感知和執(zhí)行動作的某個系統(tǒng)。在這種方法中，人工智能可以認(rèn)為就是研究和建造理性主體（agent）。在“理性思維”方法中，它所強調(diào)的是正確的推理。做出正確的推理有時被作為理性主體（agent）的一部分。另一方面，正確的推理并不是理性的全部，因為在有些情景下，往往沒有某個行為一定是正確的，而其他的是錯誤

38、的。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,43,人工智能,符號主義 連接主義 行為主義,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,44,符號智能,傳統(tǒng)人工智能是符號主義，它以Newell和 Simon提出的物理符號系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)。物理符號系統(tǒng)假設(shè)認(rèn)為物理符號系統(tǒng)是智能行為充分和必要的條件。物理符號系統(tǒng)由一組符號實體組成，它們都是物理模式，可在符號結(jié)構(gòu)的實體中作為組分出現(xiàn)。該系統(tǒng)可以進行建立、修改、復(fù)制、刪除等操

39、作，以生成其它符號結(jié)構(gòu)。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,45,連接主義,連接主義研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力。人們也稱它為神經(jīng)計算。由于它近年來的迅速發(fā)展,大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機理、模型、 算法不斷地涌現(xiàn)出來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主體是一種開放式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提供典型的、具有實用價值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,46,行為主義,Brooks提出了無需知識表示的智能、無需推理的智能

40、。他認(rèn)為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，在許多方面是行為心理學(xué)觀點在現(xiàn)代人工智能中的反映，人們稱為基于行為的人工智能，簡言之，稱為行為主義。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,47,智能,符號智能是以知識為基礎(chǔ)，通過推理進行問題求解。也即所謂的傳統(tǒng)人工智能。計算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過訓(xùn)練建立聯(lián)系，進行問題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進化程序設(shè)計、人工生命等都可以包括在計算智能。,2024/3/10,史忠

41、植 高級人工智能,48,人工智能的研究方法,認(rèn)知學(xué)派邏輯學(xué)派行為學(xué)派,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,49,認(rèn)知學(xué)派,以Simon, Minsky和Newell等為代表，從人的思維活動出發(fā)，利用計算機進行宏觀功能模擬。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,50,認(rèn)知學(xué)派,1976年Newell 和Simon提出了物理符號系統(tǒng)假設(shè)，認(rèn)為物理系統(tǒng)表現(xiàn)智能行為必要和充分的條件是它是一個物理符號系統(tǒng)。這樣，可以把任何信

42、息加工系統(tǒng)看成是一個具體的物理系統(tǒng)，如人的神經(jīng)系統(tǒng)、計算機的構(gòu)造系統(tǒng)等。所謂符號就是模式。任何一個模式，只要它能和其它模式相區(qū)別，它就是一個符號。不同的英文字母就是不同的符號。對符號進行操作就是對符號進行比較，即找出哪幾個是相同的符號，哪幾個是不同的符號。物理符號系統(tǒng)的基本任務(wù)和功能是辨認(rèn)相同的符號和區(qū)分不同的符號。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,51,認(rèn)知學(xué)派,80年代Newell 等又致力于SOAR系統(tǒng)的研究。SOA

43、R系統(tǒng)是以知識塊(Chunking)理論為基礎(chǔ)，利用基于規(guī)則的記憶，獲取搜索控制知識和操作符，實現(xiàn)通用問題求解。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,52,認(rèn)知學(xué)派,Minsky從心理學(xué)的研究出發(fā)，認(rèn)為人們在他們?nèi)粘５恼J(rèn)識活動中，使用了大批從以前的經(jīng)驗中獲取并經(jīng)過整理的知識。該知識是以一種類似框架的結(jié)構(gòu)記存在人腦中。因此，在70年代他提出了框架知識表示方法。到80年代，Minsky認(rèn)為人的智能，根本不存在統(tǒng)一的理論。1985年，

44、他發(fā)表了一本著名的書《Society of Mind(思維社會)》。書中指出思維社會是由大量具有某種思維能力的單元組成的復(fù)雜社會。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,53,邏輯學(xué)派,邏輯學(xué)派是以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研究人工智能，即用形式化的方法描述客觀世界。他們認(rèn)為： (1) 智能機器必須有關(guān)于自身環(huán)境的知識。 (2) 通用智能機器要能陳述性地表達關(guān)于自身環(huán)境的大部

45、分知識 (3) 通用智能機器表示陳述性知識的語言至少要有一階邏輯的表達能力。 邏輯學(xué)派在人工智能研究中，強調(diào)的是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。McCarthy主張任何事物都可以用統(tǒng)一的邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調(diào)邏輯為中心。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,54,行為學(xué)派,智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，其基本觀點： (1) 到現(xiàn)場去；(2) 物理實現(xiàn)；(3

46、) 初級智能；(4) 行為產(chǎn)生智能。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,55,自動推理,演繹推理(deductive reasoning) 歸納推理(inductive reasoning) 反繹推理(abductive reasoning),2024/3/10,史忠植 高級人工智能,56,自動推理,從一個或幾個已知的判斷(前提)邏輯地推論出一個新的判斷(結(jié)論)的思維形式稱為推理, 這是事物的客觀聯(lián)系在意識中

47、的反映。人解決問題就是利用以往的知識, 通過推理得出結(jié)論。自動推理的理論和技術(shù)是程序推導(dǎo)、程序正確性證明、專家系統(tǒng)、智能機器人等研究領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,57,自動推理,正向推理(Forward Reasoning)又叫：向前推理、數(shù)據(jù)驅(qū)動的推理定義：從已知的數(shù)據(jù)/條件/中間結(jié)論出發(fā)推導(dǎo)出新的結(jié)論,1. A ? G12. A? ? G13. B ? G24. B? ? G

48、25. G1 & G2 ? G,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,58,自動推理,反向推理(Backward Reasoning) 又叫向后推理、面向目標(biāo)的推理定義：從結(jié)論（目標(biāo)）出發(fā)推導(dǎo)結(jié)論（目標(biāo)）的前提條件,1. G ? G1 & G22. G1 ? A 3. G1 ? A? 4. G2 ? B5. G2 ? B?,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,59,機器學(xué)習(xí),Si

49、mon對學(xué)習(xí)的定義是：“如果一個系統(tǒng)能夠通過執(zhí)行某種過程而改進它的性能，這就是學(xué)習(xí)”。這個說法的要點是：學(xué)習(xí)是一個過程，其二，學(xué)習(xí)是對一個系統(tǒng)而言，其三，學(xué)習(xí)改變系統(tǒng)性能。過程、系統(tǒng)與改變性能是學(xué)習(xí)的三個的要點。對上述說法，第一點是自然的。第二點中的系統(tǒng)則相當(dāng)復(fù)雜，一般是指一臺計算機，但是，也可以是計算系統(tǒng)，甚至包括人的人機計算系統(tǒng)。第三點則只強調(diào)“改進系統(tǒng)性能”，而未限制這種“改進”的方法。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能

50、,60,機器學(xué)習(xí),,,,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,61,機器學(xué)習(xí),,,,機器學(xué)習(xí)的研究尚處于初級階段, 必須大力開展研究的一個人工智能領(lǐng)域。只有機器學(xué)習(xí)的研究取得進展, 人工智能和知識工程才會取得重大突破。今后機器學(xué)習(xí)的研究重點是研究學(xué)習(xí)過程的認(rèn)知模型、機器學(xué)習(xí)的計算理論、新的學(xué)習(xí)算法、綜合多種學(xué)習(xí)方法的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)等。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,62,機器學(xué)習(xí),,,,機器學(xué)習(xí)的研究尚處于初級階段,

51、 必須大力開展研究的一個人工智能領(lǐng)域。只有機器學(xué)習(xí)的研究取得進展, 人工智能和知識工程才會取得重大突破。今后機器學(xué)習(xí)的研究重點是研究學(xué)習(xí)過程的認(rèn)知模型、機器學(xué)習(xí)的計算理論、新的學(xué)習(xí)算法、綜合多種學(xué)習(xí)方法的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)等。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,63,分布式人工智能,自20世紀(jì)80年代以來，隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、計算機通信和并發(fā)程序設(shè)計 技術(shù)的發(fā)展，分布式人工智能逐漸成為人工智能領(lǐng)域的一個新的研究熱點。分布式人工智能是人

52、工智能的一個分支，它主要研究在邏輯上或物理上分散的智能動作者如何協(xié)調(diào)其智能行為，即協(xié)調(diào)它們的知識、技能和規(guī)劃, 求解單目標(biāo)或多目標(biāo)問題，為設(shè)計和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計算機支持協(xié)同工作提供有效途徑。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,64,人工思維模型,真實世界的所謂柔性問題具有下列特點：  (1) 包含意義不明確或不確定信息的各種復(fù)雜情況的集成；  (2) 主動獲取必要的信息和知識，通

53、過歸納學(xué)習(xí)范化知識；  (3) 系統(tǒng)本身能適應(yīng)用戶和環(huán)境的變化；  (4) 根據(jù)處理對象系統(tǒng)進行自組織；  (5) 容錯處理能力。,2024/3/10,史忠植 高級人工智能,65,人工思維模型,2024/3/10,66,史忠植 高級人工智能,Wikipedia集體智能,Wikipedia集體智能,2024/3/10,67,史忠植 高級人工智能,2024/3/10,史忠植

54、高級人工智能,68,知識系統(tǒng)（Knowledge-Based Systems),知識系統(tǒng)是把知識以一定的結(jié)構(gòu)存入計算機,進行知識的管理和問題求解, 實現(xiàn)知識的共享。1980年代美國推出 KBMS 軟件產(chǎn)品。1990年中國科學(xué)院計算所于完成了國家七五重點科技攻關(guān)項目知識庫管理系統(tǒng)軟件 KBMS。2006年，Cycorp發(fā)布了ResearchCyc 1.02007年中國科學(xué)院計算所 KMSphere,2024/3/10,史忠植