簡介:人工智能原理第1章人工智能概述,本章內(nèi)容11關(guān)于人工智能的定義12人工智能的基礎(chǔ)13人工智能簡史14智能體與環(huán)境15智能體結(jié)構(gòu)小結(jié)參考書目附錄和人工智能相關(guān)的社會倫理問題,第1章人工智能概述,11關(guān)于人工智能的定義智能體對AI的4種不同定義類人行動(dòng)/類人思考/理性思維/理性行動(dòng),第1章人工智能概述,4,作為智能體的人類,智能體AGENT人類是一種智能體我們,作為一個(gè)智能體,為什么能夠思考大腦這么一小堆東西怎么能夠感知、理解、預(yù)測和應(yīng)對一個(gè)遠(yuǎn)比自身龐大和復(fù)雜的世界理解人類,理解智能體人工智能AI走得更遠(yuǎn)不僅試圖理解智能體,而且要建造智能體制造出像人類一樣完成某些智能任務(wù)的系統(tǒng)軟件,第1章人工智能概述,5,AI是新興學(xué)科,也是激動(dòng)人心的學(xué)科RUSSELL聲稱不同于物理學(xué),這里還有出現(xiàn)幾個(gè)愛因斯坦的余地為什么研究主觀世界的成果遠(yuǎn)少于研究客觀世界的成果,第1章人工智能概述,處于探索初期的學(xué)科,6,對AI的4種不同定義,第1章人工智能概述,7,不同定義類人行為1,類人行為圖靈測試1950圖靈建議不是問“機(jī)器能否思考”,而是問“機(jī)器能否通過關(guān)于行為的智能測試”,第1章人工智能概述,8,不同定義類人行為2,測試過程讓一個(gè)程序與一個(gè)人進(jìn)行5分鐘對話/然后人猜測交談對象是程序還是人如果在30測試中程序成功地欺騙了詢問人,則通過了測試圖靈期待最遲2000年出現(xiàn)這樣的程序,但是到目前為止,面對訓(xùn)練有素的鑒定人,沒有一個(gè)程序接近30的標(biāo)準(zhǔn),第1章人工智能概述,9,不同定義類人行為3,要想程序通過圖靈測試,還需要做大量工作,這些技能包括自然語言處理,使機(jī)器可以用人類語言交流知識表示,存儲機(jī)器獲得的各種信息自動(dòng)推理,運(yùn)用知識來回答問題和提取新結(jié)論機(jī)器學(xué)習(xí),適應(yīng)新環(huán)境并檢測和推斷新模式以及為了完全圖靈測試計(jì)算機(jī)視覺,機(jī)器感知物體機(jī)器人技術(shù),操縱和移動(dòng)物體,第1章人工智能概述,10,不同定義類人行為4,AI研究者并未花費(fèi)很多精力來嘗試通過測試,因?yàn)檠芯恐悄艿母驹瓌t遠(yuǎn)比復(fù)制樣本重要如同空氣動(dòng)力學(xué)與模擬鳥類飛行之對于飛機(jī)的產(chǎn)生,第1章人工智能概述,11,不同定義類人思考,類人思考認(rèn)知模型方法如何得知人類是如何思考的通過自省捕捉人類思維過程和通過心理測試這種方法不滿足于讓程序正確地解決問題,更加關(guān)心對程序的推理步驟軌跡與人類個(gè)體求解同樣問題的步驟軌跡進(jìn)行比較認(rèn)知科學(xué)把來自AI的計(jì)算模型與來自心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)技術(shù)相結(jié)合,試圖創(chuàng)立一種精確而且可檢驗(yàn)的人類思維工作方式的理論通常,我們只關(guān)心程序?qū)崿F(xiàn)了什么功能,而不會比較AI技術(shù)和人類認(rèn)知之間的異同,第1章人工智能概述,12,不同定義理性思考,理性地思考“思維法則”方法19世紀(jì),邏輯學(xué)家就發(fā)展出可以描述世界上一切事物及其彼此關(guān)系的精確的命題符號1965年,原則上,已經(jīng)有程序可以求解任何用邏輯符號描述的可解問題消解法AI領(lǐng)域傳統(tǒng)的邏輯主義希望通過編制上述程序來創(chuàng)造智能系統(tǒng)難點(diǎn)非形式化的知識難以用邏輯符號形式化/“原則上”可以解決問題和實(shí)際解決問題二者之間存在巨大差異,第1章人工智能概述,13,不同定義理性行動(dòng)1,理性地行動(dòng)理性智能體方法計(jì)算機(jī)智能體應(yīng)該有別于“簡單的”程序具有諸如自主控制操作、感知環(huán)境、適應(yīng)變化等理性智能體要通過自己的行動(dòng)獲得最佳結(jié)果,或者在不確定的情況下,獲得最佳期望結(jié)果不僅要正確地推理,還要正確地行動(dòng)/正確推論是理性智能體的部分功能,而不是理性的全部內(nèi)容圖靈測試中需要的技能都是為了作出理性行為,第1章人工智能概述,14,不同定義理性行動(dòng)2,把AI研究視為理性智能體的設(shè)計(jì)過程好處普遍性比“思維法則”法則方法理性地思維更廣/比建立在人類行為或者思維基礎(chǔ)類人方法上的方法更形式化,因?yàn)橄啾染哂星宄亩x或標(biāo)準(zhǔn)正確的結(jié)果在不同條件下可以定義清楚完美理性總能做正確的事情VS有限理性在沒有足夠計(jì)算時(shí)間的前提下采取正確的行動(dòng)完美理性在復(fù)雜環(huán)境下是不可行的,第1章人工智能概述,15,4種方法的比較,第1章人工智能概述,類人思考或類人行為直接模擬/追隨人理性思考或理性行為間接模擬/概括人––更普遍,16,AI概念理解是一個(gè)過程,上述定義見仁見智重要的是學(xué)習(xí)AI方法、應(yīng)用AI方法,在實(shí)踐中逐步深入領(lǐng)會AI這個(gè)詞的含義目前,AI就是一種運(yùn)行在我們自己機(jī)器中的程序,它的智能都是我們給的,第1章人工智能概述,12人工智能的基礎(chǔ)各學(xué)科的貢獻(xiàn)哲學(xué)/數(shù)學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)/神經(jīng)科學(xué)/心理學(xué)計(jì)算機(jī)工程控制論/語言學(xué),第1章人工智能概述,18,對人工智能有貢獻(xiàn)的學(xué)科,哪些學(xué)科、哪些思想和哪些人物給予AI以貢獻(xiàn)哲學(xué)BC428現(xiàn)在數(shù)學(xué)800現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)學(xué)1776現(xiàn)在神經(jīng)科學(xué)1861現(xiàn)在心理學(xué)1879現(xiàn)在計(jì)算機(jī)工程1940現(xiàn)在控制論1948現(xiàn)在語言學(xué)1957現(xiàn)在,第1章人工智能概述,19,哲學(xué)的貢獻(xiàn)1,哲學(xué)BC428現(xiàn)在貢獻(xiàn)的思想問題1形式化規(guī)則能用來抽取合理的結(jié)論嗎問題2精神的意識是如何從物質(zhì)的大腦產(chǎn)生出來的問題3知識是從哪里來的問題4知識是如何導(dǎo)致行動(dòng)的,第1章人工智能概述,20,哲學(xué)的貢獻(xiàn)2,問題1形式化規(guī)則能用來抽取合理的結(jié)論嗎(哲學(xué)家及其貢獻(xiàn))亞里士多德ARISTOTLE,BC384BC322,為形式邏輯奠定了基礎(chǔ)/第一個(gè)把支配意識的理性部分法則形式化為精確的法則集合/著名的三段論RAMONLULL/LEONARDODAVINCI達(dá)芬奇/BLAISEPASCAL帕斯卡/GOTTFRIEDWILHELMLEIBNITZ萊布尼茲等人均設(shè)計(jì)或制造了能計(jì)算的機(jī)器,第1章人工智能概述,21,哲學(xué)的貢獻(xiàn)3,17世紀(jì),有人提出推理如同數(shù)字計(jì)算/帕斯卡寫道“算術(shù)機(jī)器產(chǎn)生的效果顯然更接近于思維而不是動(dòng)物的其他活動(dòng)”問題1結(jié)論肯定的結(jié)論,即可以用一個(gè)規(guī)則集合描述意識的形式化、理性的部分,第1章人工智能概述,22,哲學(xué)的貢獻(xiàn)4,問題2從物理系統(tǒng)的角度來考慮意識意識與物質(zhì)的大腦之間的關(guān)系如何RENéDESCARTES笛卡爾給出了第一個(gè)關(guān)于意識和物質(zhì)之間的區(qū)別以及由此產(chǎn)生的問題的清晰討論笛卡爾是二元論的支持者堅(jiān)持意識或稱為靈魂/精神的一部分是超脫于自然之外的,不受物理定律影響而動(dòng)物不擁有這種二元屬性,它們可以被作為機(jī)器對待,第1章人工智能概述,23,哲學(xué)的貢獻(xiàn)5,唯物主義認(rèn)為大腦依照物理定律運(yùn)轉(zhuǎn)而構(gòu)成了意識,自由意志也就簡化為對出現(xiàn)在選擇過程中可能選擇的感受方式問題2結(jié)論存在兩種選擇二元論和一元論,第1章人工智能概述,24,哲學(xué)的貢獻(xiàn)6,問題3知識是從哪里來的關(guān)于知識的來源FRANCISBACON培根新工具論開始了經(jīng)驗(yàn)主義運(yùn)動(dòng)JOHNLOCKE洛克指出“無物非先感而后知”DAVIDHUME休謨提出歸納原理一般規(guī)則是通過揭示形成規(guī)則的元素之間的重復(fù)關(guān)聯(lián)而獲得的,第1章人工智能概述,25,哲學(xué)的貢獻(xiàn)7,基于LUDWIGWITTGENSTEIN,BERTRANDRUSSELL的工作,RUDOLFCARNAP領(lǐng)導(dǎo)維也納學(xué)派發(fā)展了實(shí)證邏輯主義,堅(jiān)持認(rèn)為所有的知識都可以用最終和傳感器輸入相對應(yīng)的觀察語句相聯(lián)系的邏輯理論來描述問題3結(jié)論知識來自于實(shí)踐,第1章人工智能概述,26,哲學(xué)的貢獻(xiàn)8,問題4知識是如何導(dǎo)致行動(dòng)的關(guān)于意識的哲學(xué)圖景的最后元素是知識與行動(dòng)之間的聯(lián)系/智能既要求推理也要求行動(dòng)亞里士多德認(rèn)為行動(dòng)是通過目標(biāo)與關(guān)于行動(dòng)結(jié)果的知識之間的邏輯來判定的,第1章人工智能概述,27,哲學(xué)的貢獻(xiàn)9,他的進(jìn)一步闡述指出要深思的不是結(jié)局而是手段/假設(shè)了結(jié)局并考慮如何以及通過什么手段得到該結(jié)局,結(jié)局是否容易是否最好/手段在分析順序中是最后一個(gè),在生成順序中是第一個(gè)這實(shí)際上就是回歸規(guī)劃系統(tǒng),2300年后由NEWELL和SIMON在其GPS程序中實(shí)現(xiàn)了問題4結(jié)論知識用于指導(dǎo)行動(dòng)去達(dá)到目標(biāo),第1章人工智能概述,28,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)1,數(shù)學(xué)800現(xiàn)在貢獻(xiàn)的思想什么是抽取合理結(jié)論的形式化規(guī)則什么可以被計(jì)算如何用不確定的知識進(jìn)行推理AI成為一門規(guī)范科學(xué)要求在三個(gè)基礎(chǔ)領(lǐng)域完成一定程度的數(shù)學(xué)形式化邏輯、計(jì)算、概率,第1章人工智能概述,29,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)2,數(shù)學(xué)家及其貢獻(xiàn)問題1如何抽取形式化規(guī)則GEORGEBOOLE布爾,18151864,1847年完成了形式邏輯的數(shù)學(xué)化/命題邏輯或稱布爾邏輯GOTTLOBFREGE弗雷格,18481925,1879年擴(kuò)展了布爾邏輯,使其包含對象和關(guān)系,創(chuàng)建了一階邏輯ALFREDTARSKI塔斯基引入了一種參考理論,可以把邏輯對象與現(xiàn)實(shí)世界對象聯(lián)系起來,第1章人工智能概述,30,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)3,問題1結(jié)論形式化規(guī)則命題邏輯和一階謂詞邏輯問題2什么可以計(jì)算可以被計(jì)算,就是要找到一個(gè)算法算法本身的研究可回溯至9世紀(jì)波斯數(shù)學(xué)家ALKHOWARAZMI19世紀(jì)晚期,把一般的數(shù)學(xué)推理形式化為邏輯演繹的努力已經(jīng)展開,第1章人工智能概述,31,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)4,1900年,DAVIDHILBERT希爾伯特,18621943提出了包括23個(gè)問題的清單,其中最后一個(gè)問題是是否存在一個(gè)算法可以判定涉及自然數(shù)的邏輯命題的真實(shí)性,即可判定性問題/他所要問的是有效證明過程的能力是否有基礎(chǔ)的局限性這一問題被KURTG?DEL哥德爾,19061978在1931年證實(shí)確實(shí)存在真實(shí)的局限,第1章人工智能概述,32,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)5,1930年,哥德爾提出存在一個(gè)有效過程可以證明羅素和弗雷格的一階邏輯中的任何真值語句,但是一階邏輯不能捕捉到刻畫自然數(shù)所需要的數(shù)學(xué)歸納法原則1931年,哥德爾證明了他的不完備性定理在任何表達(dá)能力足以描述自然數(shù)的語言如某種邏輯中,在不能通過任何算法建立它們的真值的意義上,存在不可判定的真值語句不完備性定理還可以表述為整數(shù)的某些函數(shù)無法用算法表示,即不可計(jì)算的,第1章人工智能概述,33,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)6,由此激發(fā)了ALLENTURING圖靈,19121954的熱情,他試圖精確地刻畫哪些函數(shù)是能夠被計(jì)算的/實(shí)際上計(jì)算或者有效過程的概念是無法給出形式化定義的/但是CHURCHTURING論題指出圖靈機(jī)可以計(jì)算任何可計(jì)算的函數(shù)/該結(jié)論作為一個(gè)充分的定義而被接受圖靈說明了一些函數(shù)沒有對應(yīng)的圖靈機(jī)/沒有通用的圖靈機(jī)可以判定一個(gè)給定的程序?qū)τ诮o定的輸入能否返回答案或者永遠(yuǎn)運(yùn)行下去,第1章人工智能概述,34,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)7,在不可計(jì)算性以外,不可操作性具有更重要的影響/如果解決一個(gè)問題需要的計(jì)算時(shí)間隨著實(shí)例規(guī)模成指數(shù)級增長,則該問題被稱為不可操作的(計(jì)算復(fù)雜性問題)多項(xiàng)式級和指數(shù)級增長的區(qū)別在20世紀(jì)60年代得到重視如何認(rèn)識不可操作問題以STEVENCOOK1971和RICHARDCARP為代表的NP完全理論的研究提供了一種方法,第1章人工智能概述,35,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)8,COOK和CARP證明有大量各種類別的規(guī)范的組合搜索和推理問題屬于NP完全問題任何NP完全問題類可歸約成的問題類很可能是不可操作的目前尚未證明,但大家猜測是如此AI研究幫助解釋了為什么NP完全問題的一些實(shí)例很難,而另外一些較容易問題2結(jié)論有了可計(jì)算性和算法復(fù)雜性理論的指導(dǎo),第1章人工智能概述,36,數(shù)學(xué)的貢獻(xiàn)9,數(shù)學(xué)對AI的第三個(gè)貢獻(xiàn)是概率理論P(yáng)IERREFERMAT,PASCAL,JAMESBERNOULLI,PIERRELAPLACE等都推進(jìn)了概率理論的發(fā)展及引入了新的統(tǒng)計(jì)方法論THOMASBAYES貝葉斯,17491827提出了根據(jù)證據(jù)更新概率的法則貝葉斯公式/條件概率公式由此衍生出的貝葉斯分析形成了AI系統(tǒng)中不確定推理方法的基礎(chǔ)問題3結(jié)論使用貝葉斯理論進(jìn)行不確定推理,第1章人工智能概述,37,經(jīng)濟(jì)學(xué)的貢獻(xiàn)1,經(jīng)濟(jì)學(xué)1776現(xiàn)在貢獻(xiàn)的思想如何決策以獲得最大收益在他人不合作的情況下如何做到這點(diǎn)在收益遙遙無期的情況下如何做到這點(diǎn)問題1效用理論問題2決策理論問題3運(yùn)籌學(xué)上述研究工作對于建造理性智能體很有貢獻(xiàn),其原因之一是制定理性決策的復(fù)雜性,第1章人工智能概述,38,經(jīng)濟(jì)學(xué)的貢獻(xiàn)2,HERBERTSIMON西蒙,19162001是AI研究的先驅(qū)者/他于1978年獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng),是因?yàn)樗缒甑墓ぷ骰跐M意度的模型制定“足夠好”的決策,而不是艱苦計(jì)算獲得最優(yōu)化決策能更好地描述真實(shí)人類行為關(guān)于在智能體系統(tǒng)中使用決策理論技術(shù)的研究興趣正在復(fù)蘇,第1章人工智能概述,39,神經(jīng)科學(xué)的貢獻(xiàn)1,神經(jīng)科學(xué)1861現(xiàn)在的貢獻(xiàn)大腦是如何處理信息的神經(jīng)科學(xué)是研究神經(jīng)系統(tǒng)特別是大腦的科學(xué)雖然幾千年來人類一直贊同大腦以某種方式與思維相聯(lián)系因?yàn)樽C據(jù)表明頭部受重?fù)魰?dǎo)致精神缺陷,但是直到18世紀(jì)中期人類才廣泛地承認(rèn)大腦是意識的居所,第1章人工智能概述,40,神經(jīng)科學(xué)的貢獻(xiàn)2,PAULPROCA布魯卡通過研究大腦損傷病人的失語癥,闡明了語言產(chǎn)生定位于大腦左半球的一部分,現(xiàn)在稱為布魯卡區(qū)1873年CAMILLOGOLGI開發(fā)出一項(xiàng)染色體技術(shù),允許人們觀察大腦的各個(gè)神經(jīng)元1929年HANSBERGER發(fā)明腦電圖記錄儀1990年核磁共振成像為神經(jīng)科學(xué)家提供了關(guān)于大腦活動(dòng)的細(xì)致圖像,使得以某種方式與正在進(jìn)行的認(rèn)知過程相符合的測量成為可能,第1章人工智能概述,41,神經(jīng)科學(xué)的貢獻(xiàn)3,真正令人震驚的結(jié)論是簡單細(xì)胞的集合能夠?qū)е滤季S、行動(dòng)和意識,換句話說,大腦產(chǎn)生意識西爾勒,1992計(jì)算機(jī)和大腦如何相比大腦活動(dòng)過程對計(jì)算機(jī)工作過程有所啟發(fā),第1章人工智能概述,42,計(jì)算機(jī)與大腦的比較,盡管計(jì)算機(jī)在原始的轉(zhuǎn)換速度上快100萬倍,大腦最終在做事上比計(jì)算機(jī)快10萬倍,第1章人工智能概述,43,心理學(xué)的貢獻(xiàn)1,心理學(xué)1879現(xiàn)在的貢獻(xiàn)人類和動(dòng)物如何思考和行動(dòng)心理學(xué)家的工作科學(xué)的心理學(xué)源自德國物理學(xué)家HERMANVONHELMHOLTZ霍爾姆霍茲,18211894和其學(xué)生WILHELMWUNDT的研究工作,1879年萊比錫大學(xué)開設(shè)了第一個(gè)實(shí)驗(yàn)心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)室,進(jìn)行仔細(xì)控制的實(shí)驗(yàn),第1章人工智能概述,44,心理學(xué)的貢獻(xiàn)2,JOHNWATSON領(lǐng)導(dǎo)的行為主義運(yùn)動(dòng)認(rèn)為內(nèi)省不能提供可靠的證據(jù),拒絕任何涉及精神過程的理論,只研究動(dòng)物的感知及其反應(yīng)行為主義在19201960年期間一直控制著心理學(xué)認(rèn)知心理學(xué)的主要特征是把大腦當(dāng)作信息處理裝置,可以回溯至WILLIAMJAMES的研究工作FREDERICBARTLETT領(lǐng)導(dǎo)的劍橋大學(xué)應(yīng)用心理學(xué)小組使得認(rèn)知模型得以繁榮,第1章人工智能概述,45,心理學(xué)的貢獻(xiàn)3,在美國,計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展導(dǎo)致了認(rèn)知科學(xué)的創(chuàng)建,始于1956年9月MIT的一個(gè)研討會就在AI創(chuàng)始的那次學(xué)術(shù)會議2個(gè)月之后,會上有三篇著名論文GEORGEMILLER介紹了魔法數(shù)字7THEMAGICNUMBERSEVEN/NOAMCHOMSKY喬姆斯基介紹了語言的三種模型THREEMODELSOFLANGUAGE/ALLENNEWELL紐厄爾和HERBERTSIMON介紹了邏輯理論機(jī)THELOGICTHEORYMACHINE,第1章人工智能概述,46,心理學(xué)的貢獻(xiàn)4,這三篇論文分別顯示了計(jì)算機(jī)模型可以用來表達(dá)記憶、語言和邏輯思維的心理狀態(tài)心理學(xué)家普遍認(rèn)為“認(rèn)知理論就應(yīng)該像計(jì)算機(jī)程序”ANDERSON,1980,即認(rèn)知理論應(yīng)該描述詳細(xì)的信息處理機(jī)制,由此可能實(shí)現(xiàn)某種認(rèn)知功能結(jié)論人類思考和活動(dòng)應(yīng)該是一個(gè)信息處理過程,第1章人工智能概述,47,計(jì)算機(jī)工程的貢獻(xiàn)1,計(jì)算機(jī)工程1940現(xiàn)在的貢獻(xiàn)如何才能制造出能干的計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)被視為智能和人工制品的結(jié)合最早的可計(jì)算的裝置應(yīng)該從17世紀(jì)算起19世紀(jì)中葉,CHARLESBABBAGE巴貝奇,17921871設(shè)計(jì)了兩臺機(jī)器,名為“差分機(jī)”和“分析機(jī)”,前者最終于1991年建造出來并在倫敦展出,第1章人工智能概述,48,計(jì)算機(jī)工程的貢獻(xiàn)2,最早的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)幾乎同時(shí)在二戰(zhàn)期間分別在英國、德國和美國發(fā)明出來1945年在賓夕法尼亞大學(xué)UPENN開發(fā)出來的ENIAC被公認(rèn)為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)最有影響的先驅(qū),研制者包括JOHNMAUCHLY和JOHNECKERT計(jì)算機(jī)硬件按照摩爾定律每18個(gè)月性能翻一番,這樣的增長速度還可以持續(xù)穩(wěn)定10年至20年,以后就不得不尋求新技術(shù)了,第1章人工智能概述,49,計(jì)算機(jī)工程的貢獻(xiàn)3,計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)為AI提供了操作系統(tǒng)、程序設(shè)計(jì)語言、工具軟件等AI反過來也對主流計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了影響分時(shí)技術(shù)、交互式編譯器、窗口和鼠標(biāo)的個(gè)人機(jī)、快速開發(fā)環(huán)境、鏈接表數(shù)據(jù)類型、自動(dòng)存儲管理、面向?qū)ο蟮木幊痰?第1章人工智能概述,50,控制論的貢獻(xiàn)1,控制論1948現(xiàn)在的貢獻(xiàn)人工制品怎樣才能在自己的控制下運(yùn)轉(zhuǎn)現(xiàn)代控制論控制論的創(chuàng)始人NORBERTWIENER維納,18941964的暢銷書CYBERNETICS控制論喚醒了人們對人工制造智能機(jī)器的可能性的熱情現(xiàn)代控制論,特別是隨機(jī)優(yōu)化控制的分支,把設(shè)計(jì)出能隨時(shí)間變化使目標(biāo)函數(shù)最大化的系統(tǒng)作為其目的,也粗略符合對AI的觀點(diǎn),第1章人工智能概述,51,控制論的貢獻(xiàn)2,AI和控制論為什么是兩個(gè)不同領(lǐng)域控制論的數(shù)學(xué)工具是微積分和矩陣代數(shù),適合于用固定的連續(xù)變量集合描述的系統(tǒng),精確分析在典型情況下只對線性系統(tǒng)可行AI自20世紀(jì)50年代建立以來,部分起因是尋求擺脫控制論數(shù)學(xué)方法的局限性邏輯推理和計(jì)算工具使得AI研究者考慮語言/視覺/規(guī)劃等問題,完全脫離了控制論的范圍,第1章人工智能概述,52,語言學(xué)的貢獻(xiàn)1,語言學(xué)1957現(xiàn)在貢獻(xiàn)的思想語言和思維是怎樣聯(lián)系起來的喬姆斯基最先作出了貢獻(xiàn)1957年句法結(jié)構(gòu)出版,顛覆了行為主義,認(rèn)為該理論不能解釋兒童怎么能理解和構(gòu)造他們以前沒有聽到的句子,而喬姆斯基關(guān)于語法模型的理論則能夠解釋這個(gè)現(xiàn)象,并且足夠形式化/喬姆斯基理論的影響一直持續(xù)到20世紀(jì)80年代末,第1章人工智能概述,53,語言學(xué)的貢獻(xiàn)2,計(jì)算語言學(xué)或者自然語言處理與AI差不多同時(shí)誕生,一直在發(fā)展,但是距離徹底理解語言和思維的關(guān)系尚很遠(yuǎn)研究語言的理解過程是人類智能研究的核心之一,第1章人工智能概述,54,各學(xué)科的貢獻(xiàn),哲學(xué)邏輯/推理方法/智能作為一種物理系統(tǒng)/理性的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)形式表示與證明/算法/可計(jì)算性/可操作性/概率性心理學(xué)自適應(yīng)性/感知和控制的現(xiàn)象語言學(xué)知識表示/語法神經(jīng)科學(xué)智能活動(dòng)的物理基礎(chǔ)SUBSTRATE控制理論自我平衡系統(tǒng)/穩(wěn)定性/優(yōu)化設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)工程計(jì)算機(jī)硬件和軟件系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)中的決策/驗(yàn)證環(huán)境,第1章人工智能概述,55,推動(dòng)AI發(fā)展的動(dòng)力,上述學(xué)科對于各種問題的探索,由此激發(fā)的認(rèn)識、思想、成就都成為推動(dòng)AI發(fā)展的動(dòng)力由此而發(fā)展出來的技術(shù)就構(gòu)成了AI的學(xué)科研究內(nèi)容人工智能人造物計(jì)算機(jī)智能特殊化程序從智能體角度,有2類智能體人類/計(jì)算機(jī)作為人造智能體,人們期待計(jì)算機(jī)智能體在解決某些問題方面要達(dá)到專家水平,盡管從整體上它遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及一個(gè)普通人,第1章人工智能概述,13人工智能簡史7個(gè)歷史時(shí)期孕育期/誕生/早期的成功與期望困難期/基于知識系統(tǒng)的崛起AI成為工業(yè)/AI成為科學(xué),第1章人工智能概述,57,人工智能發(fā)展的7個(gè)時(shí)期,按照RUSSELL的觀點(diǎn),AI近五十年的發(fā)展歷史可以分為以下7個(gè)時(shí)期AI孕育期19431955AI的誕生1956早期的熱情,巨大的期望19521969現(xiàn)實(shí)的困難19661973基于知識的系統(tǒng)力量的鑰匙19691979AI成為工業(yè)1980現(xiàn)在AI成為科學(xué)1987現(xiàn)在/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸1986現(xiàn)在/智能化智能體出現(xiàn)1995現(xiàn)在,第1章人工智能概述,58,人工智能孕育期19431955,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早的AI工作是1943年WARRENMCCULLOCH和WALTERPITTS人工神經(jīng)元模型的研究,他們證明任何可計(jì)算的函數(shù)都可以通過某種由神經(jīng)元連接成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算,還提出適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)1951年,普林斯頓大學(xué)數(shù)學(xué)系研究生MARVINMINSKY明斯基和DEANEDMONDS建造了第一臺神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī),第1章人工智能概述,59,圖靈的論文,圖靈1950年的論文第一個(gè)清晰地描繪出AI的完整圖像COMPUTINGMACHINERYANDINTELLIGENCE提出了圖靈測試、機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法、增量學(xué)習(xí),第1章人工智能概述,60,人工智能的誕生19561,1956年夏天,AI正式誕生于達(dá)特茅斯大學(xué)JOHNMCCARTHY麥卡錫自普林斯頓大學(xué)畢業(yè)以后去了達(dá)特茅斯大學(xué),他說服了另外2個(gè)人幫助召開了為期2個(gè)月的研討會會議組織者4人麥卡錫、MINSKY明斯基、CLAUDESHANNON香儂、IBM的NATHANIELROCHESTER羅切斯特,參加者共10人其他6位是普林斯頓大學(xué)TRENCHARDMORE、IBM的ARTHURSAMUEL塞繆爾、MIT的RAYSOLOMONOFF和OLIVERSELFRIDGE、CMU的紐厄爾和西蒙,第1章人工智能概述,61,人工智能的誕生19562,會上,紐厄爾和西蒙最為活躍,介紹了他們的推理程序邏輯理論家盡管這次會議沒有新突破,但聚集了AI的主要人物特別是AI領(lǐng)域的4位著名專家,他們后來所在的大學(xué)也成為了美國AI研究的3大基地MIT明斯基STANFORD麥卡錫先在MIT后去了STANFORDCMU紐厄爾和西蒙此外,還有IBM,第1章人工智能概述,62,人工智能的誕生19563,這次會議最為長久的貢獻(xiàn)就是麥卡錫為該領(lǐng)域起的名字人工智能為什么AI有必要成為一個(gè)新領(lǐng)域目標(biāo)不同AI從一開始就承載著復(fù)制人的才能如創(chuàng)造性、自我修養(yǎng)、語言功能等思想,沒有任何一個(gè)其他領(lǐng)域涉及這些問題方法論不同是唯一一個(gè)明確屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支,因而不是數(shù)學(xué)或者控制論或其他學(xué)科的分支AI是唯一這樣的領(lǐng)域它試圖建造在復(fù)雜和變化的環(huán)境中自動(dòng)發(fā)揮功能的機(jī)器,第1章人工智能概述,63,早期的熱情,巨大的期望195219691,當(dāng)時(shí),主流的思想是“一臺機(jī)器永遠(yuǎn)不能做X”而不是考慮“看看計(jì)算機(jī)能不能做X”AI研究者們就演示一個(gè)接一個(gè)的XCMU紐厄爾和西蒙完成通用問題求解器GPS,該系統(tǒng)及其后續(xù)程序的成功導(dǎo)致了他們提出著名的物理符號系統(tǒng)假設(shè),第1章人工智能概述,64,早期的熱情,巨大的期望195219692,IBM1959HERBERTGELERNTER建造了幾何定理證明機(jī)1952年起,塞繆爾寫了一系列西洋跳棋程序,通過學(xué)習(xí)可達(dá)業(yè)余高手的級別MIT1958年麥卡錫到了以后作出了三項(xiàng)重要貢獻(xiàn)/貢獻(xiàn)1定義了LISP語言/貢獻(xiàn)2與MIT其他人發(fā)明了分時(shí)技術(shù)/貢獻(xiàn)3發(fā)表了題為PROGRAMWITHCOMMONSENSE的論文,文中描述了“建議采納者”程序該程序?qū)崿F(xiàn)了知識表示和推理的中心原則具備明確的知識表示,并能通過演繹過程處理這些表示,第1章人工智能概述,65,早期的熱情,巨大的期望195219693,STANFORD1963年麥卡錫啟動(dòng)了斯坦福的AI實(shí)驗(yàn)室,著重研究邏輯推理的通用方法后來如ROBINSON發(fā)現(xiàn)歸結(jié)方法/以及機(jī)器人研究MIT1958年明斯基也到了,不過他對程序如何實(shí)現(xiàn)更感興趣,并最終發(fā)展出反邏輯的觀點(diǎn)/指導(dǎo)了一系列學(xué)生,選擇那些顯然需要智能才能解決的受限問題/貢獻(xiàn)微世界模型MIT最著名的微世界是積木世界,在此基礎(chǔ)上完成了許多研究工作如視覺項(xiàng)目、自然語言理解項(xiàng)目TERRYWINOGRAD、規(guī)劃器等,第1章人工智能概述,66,現(xiàn)實(shí)的困難196619731,早期AI研究者過于盲目的樂觀態(tài)度,10年預(yù)見,而實(shí)際上至少40年早期的AI系統(tǒng)在試圖解決更寬范圍和更難的問題時(shí),都悲慘地失敗了/原因何在第一類困難缺少主題知識通用而非專門化典型例子機(jī)器翻譯MT/最早對AI研究的發(fā)難始于機(jī)器翻譯1966ALPAC報(bào)告時(shí)至今日,MT研究仍然不完善但是被廣泛期待,也在作為一種輔助文檔處理工具,第1章人工智能概述,67,現(xiàn)實(shí)的困難196619732,第二類困難AI試圖解決的很多問題是不可操作的NP類在計(jì)算復(fù)雜性理論建立之前,對“問題放大”從玩具到現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識局限于速度和存儲容量例子包含超過幾十條事實(shí)的定理證明/早期遺傳算法實(shí)驗(yàn)195859無限計(jì)算能力的幻覺程序原則上能夠找到解并不意味著程序?qū)嶋H上包含找到解的機(jī)制1973年英國政府在LIGHTHILL報(bào)告之后終止了除2所大學(xué)以外所有的AI研究資助,第1章人工智能概述,68,現(xiàn)實(shí)的困難196619733,第三類困難用于產(chǎn)生智能行為的基本結(jié)構(gòu)存在某些限制例子1969年MINSKY和PAPERT證明了感知器簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所能表示的東西很少單層感知器對XOR函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究由此沉寂了20年,直到80年代后期多層網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法出現(xiàn)引起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興這一
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上傳時(shí)間:2024-01-07
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