2009-8-20 史忠植 高级人工智能 1
高级人工智能第一章 绪论史忠植中国科学院计算技术研究所
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第一章 绪 论
1.1 人工智能的认知问题
1.2 思维的层次模型
1.3 符号智能
1.4 人工智能的发展概况
1.5 人工智能的研究方法
1.6 自动推理
1.7 机器学习
1.8 分布式人工智能
1.9 人工思维模型
1.10知识系统
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认 知认知是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。
美国心理学家 Houston等人将对,认知,的看法归纳为如下五种主要类型：
(1) 认知是信息的处理过程；
(2) 认知是心理上的符号运算；
(3) 认知是问题求解；
(4) 认知是思维；
(5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、
判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成、语言使用等。
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认 知认知心理学家 Dodd等则认为，认知应包括三个方面，即适应结构过程。
也就是说，认知是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。
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认知科学认知科学探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程 。 具体地说,认知科学是研究人类的认知和智力的本质和规律的前沿科学 。 认知科学研究的范围包括知觉,注意,记忆,动作,语言,推理,思考,意识乃至情感动机在内的各个层面的认知活动 。
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认知科学认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学,包括从感觉的输入到复杂问题求解,从人类个体到人类社会的智能活动,以及人类智能和机器智能的性质 。 认知科学是现代心理学,信息科学,神经科学,数学,
科学语言学,人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果 。 它是人工智能重要的理论基础 。
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人工智能的 五个基本问题
(1) 知识与概念化是否是人工智能的核心？
(2) 认知能力能否与载体分开来研究？
(3) 认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？
(4) 学习能力能否与认知分开来研究？
(5) 所有的认知是否有一种统一的结构？
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思维的层次模型思维是客观现实的反映过程,是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性,内部规律性的自觉的,间接的和概括的反映 。
人类思维的形态主要有感知思维形象思维抽象思维灵感思维
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感知思维是一种初级的思维形态 。 在人们开始认识世界时,
只是把感性材料组织起来,使之构成有条理的知识,
所能认识到的仅是现象 。 在此基础上形成的思维形态即是感知思维 。 人们在实践过程中,通过眼,耳,
鼻,舌,身等感官直接接触客观外界而获得的各种事物的表面现象的初步认识,它的来源和内容都是客观的,丰富的 。
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形象思维形象思维主要是用典型化的方法进行概括,并用形象材料来思维,是一切高等生物所共有的 。 形象思维是与神经机制的连接论相适应的 。 模式识别,图象处理,视觉信息加工都属于这个范畴 。
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抽象思维抽象思维是一种基于抽象概念的思维形式,通过符号信息处理进行思维 。 只有语言的出现,抽象思维才成为可能,语言和思维互相促进,互相推动 。 可以认为物理符号系统是抽象思维的基础 。
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灵感 思维对灵感思维至今研究甚少 。 有人认为,
灵感思维是形象思维扩大到潜意识,人脑有一部分对信息进行加工,但是人并没有意识到 。 也有人认为,灵感思维是顿悟 。 灵感思维在创造性思维中起重要作用,有待进行深入研究 。
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思维的层次模型
D?a ′| àí μ￥?a 1?D?a ′| àí μ￥?a 2?D?a ′| àí μ￥?a
Dó ′| àí μ￥?a 1 Dó ′| àí μ￥?a 2 Dó ′| àí μ￥?a
3é?ó ′| àí μ￥?a
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人工智能智能是什么？ 智能是个体有目的的行为,合理的思维,
以及有效的适应环境的综合性能力 。
通俗地说,智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力 。 人类个体的智能是一种综合性能力,具体讲,
可以包括感知与认识客观事物,客观世界与自我的能力 ;
通过学习取得经验,积累知识的能力 ; 理解知识,运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力 ; 联想,推理,判断,决策的能力 ;运用语言进行抽象,概括的能力; 发现,发明,创造,创新的能力 ;实时地,迅速地,合理地应付复杂环境的能力 ;预测,洞察事物发展变化的能力等 。
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人工智能人工智能 (Artificial Intelligence)是相对人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,模仿
,延伸和扩展人的智能,实现某些 ``机器思维
,。
作为一门学科,人工智能研究智能行为的计算模型,研制具有感知,推理,学习,联想,决策等思维活动的计算系统,解决需要人类专家才能处理的复杂问题 。
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人工智能符号主义连接主义行为主义
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符号智能传统人工智能是符号主义,它以 Newell和 Simon提出的物理符号系统假设为基础 。 物理符号系统假设认为物理符号系统是智能行为充分和必要的条件 。 物理符号系统由一组符号实体组成,它们都是物理模式,可在符号结构的实体中作为组分出现 。 该系统可以进行建立,修改
,复制,删除等操作,以生成其它符号结构 。
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连接主义连接主义研究非程序的,适应性的,大脑风格的信息处理的本质和能力 。 人们也称它为神经计算
。 由于它近年来的迅速发展,大量的神经网络的机理,模型,算法不断地涌现出来 。 神经网络主体是一种开放式的神经网络环境,提供典型的
,具有实用价值的神经网络模型 。
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行为主义
Brooks提出了无需知识表示的智能,无需推理的智能 。 他认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来,在许多方面是行为心理学观点在现代人工智能中的反映,人们称为基于行为的人工智能
,简言之,称为行为主义 。
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智能符号智能是以知识为基础,通过推理进行问题求解 。 也即所谓的传统人工智能 。
计算智能是以数据为基础,通过训练建立联系,
进行问题求解 。 人工神经网络,遗传算法,模糊系统,进化程序设计,人工生命等都可以包括在计算智能 。
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人工智能的发展
Aristotle (公元前 384—322) 在,工具论,的著作中提出形式逻辑 。
Bacon (1561—1626)在,新工具,中提出归纳法 。
Leibnitz (1646—1716) 研制了四则计算器,提出了,
通用符号,和,推理计算,的概念,使形式逻辑符号化,
可以说是,机器思维,研究的萌芽 。
19世纪以来,数理逻辑,自动机理论,控制论,信息论
,仿生学,计算机,心理学等科学技术的进展,为人工智能的诞生,准备了思想,理论和物质基础 。
Boole (1815—1864)创立了布尔代数,他在
,思维法则,一书中,首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则 。
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人工智能的发展
1946,ENIAC
– Electronic Numerical Integrator and Calculator
– 可编程
1950,Alan Turing的文章,Computing Machinery and
Intelligence.”提出图灵测试
Mind,Vol,59,No,236,pp,433-460
1955,Newell,Shaw 和 Simon 开发了 IPL-11
– Information Processing Language
– 第一个 AI语言，能够处理概念
1956,CIA 资助 GAT项目（ Georgetown Automatic Translation ）
1956,Newell,Shaw和 Simon的,The Logic Theorist”
– 用 IPL开发,证明命题逻辑的命题
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人工智能的发展博弈时期
1956,世界上第一次正式的 AI会议
– 美国的 Dartmouth College,为期 2月
– John McCarthy 正式提出,Artificial Intelligence”这一术语
– 著名参加者,J.McCarthy,C.Shannon,M.Minsky,N.Wiener、
W.McCulloch,S.Papert
1957,Newell,Shaw和 Simon提出通用问题求解系统 GPS
1958,McCarthy在 MIT实现了 LISP
1959,Samuel的跳棋程序打败他本人
– 能学棋谱、能从对阵中学习
– 1962年打败 Connecticut洲的跳棋冠军
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人工智能的发展
1958,Newell和 Simon的四个预测
– 十年内，计算机将成为世界象棋冠军
– 十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理
– 十年内，计算机将能谱写优美的乐曲
– 十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论
1959,Frank Rosenblatt提出感知器模型（ Perceptron
Model)
1959,MIT AI Lab正式成立（ Minsky和 McCarthy）
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人工智能的发展专家系统时期
1962,McCarthy调到 Stanford,1963年创建 Stanford AI Lab
1963,M,Ross Quillian开创语义网络（ Semantic Nets)
1965,Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab
1965,MIT的 Joseph Weizenbaum研制出 ELIZA
– 用英语进行交互
– 回答任何问题
1965-83,Feigenbaum和 Lederberg启动 DENDRAL工程
1966,ALPAC的负面报告造成 美国政府取消对机器翻译的资助
1969,Minsky 和 Papert的感知机报告造成美国政府取消对神经网络研究的资助。
– 结论：有限阶感知机仅能识别出 Euler数，不能识别其他的拓扑不变性
1969,SRI研制出机器人 Shakey
– 具有运动、感知和问题求解能力
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人工智能的发展自然语言处理
1970,Stanford的 Terry Winograd等研制出 （ ETAOIN） SHRDLU
– 接受自然语言命令
– 操作积木块
1970,Colmerauer研制出 PROLOG语言的解释系统
– 不久，爱丁堡大学的 Warren实现了编译系统
1972,DARPA取消 Stanford大学机器人研究 (Shakey)的资助。
1972,Mycin工程启动
1973,James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府取消对 AI研究的资助
–“人工智能研究是不成功的，不值得政府资助。,
– 英政府接受了此报告的观点。从那时起至今，英国 AI研究一蹶不振。
1976,DARPA 取消对语音识别研究的资助
1976,Greenblatt研制出第一台 LISP机 CONS
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人工智能的发展
1976,Doug Lenat的数学积分系统 AM (Automated Mathematician)
1977,SRI启动 PROSPECTOR 工程
– 帮助地质专家探测和解释矿物
– 1978年发现钼矿脉 (molybdenum vein)
1977,Edward Feigenbaum正式提出知识工程作为一门学科
– 在 1977年 IJCAI会议上
1979,Stanford研制出第一台计算机控制的汽车（ Stanford Cart）
1980,第一届美国 AI协会会议（ AAAI） 在 Stanford召开。
1980,John McDermott的 XCON专家系统
– 用于配置 VAX 机器系统
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人工智能的发展知识工程时期
1981,日本政府宣布日本五代机（ first-generation computer）
计划（即智能计算机）
1982,John Hopfield 掀起神经网络的研究
1983,MCC （ Microelectronics and Computer Technology
Corporation） 成立（ Bobby Inman 任主任）
1984,Doug Lenat在 Bobby Ray Inman的劝说下在 MCC开始 Cyc的研究
1986,Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection
Machine)
1987,LISP机器市场开始暗淡
1988,386芯片使得 PC机速度可以与 LISP机器媲美
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人工智能的发展分布智能和机器学习
1992,日本政府宣布五代机计划失败。随后启动 RWC计划（ Real
World Computing Project）
1993,Shoham提出 AOP,Agent-Oriented Programming
1995,Vapnik提出 SVM
1996:中科院计算所多主体系统 MAPE
1996,DARPA启动 HPKB计划
– 军事上的,Grand Challenge”问题分析和求解
1997,IBM 深蓝 II (Deep Blue)击败 Garry Kasparov
2000:中科院计算所多主体环境 MAGE,知识发现系统 MSMiner
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人工智能的发展认知科学研究是,国际人类前沿科学计划,的重点。认知科学及其信息处理方面的研究被列为整个计划的三大部分之一 (其余两部分是,物质和能量的转换,,,支撑技术,)；,知觉和认知,,
,运动和行为,,,记忆和学习,和,语言和思考,被列为人类前沿科学的 12大焦点问题中的 4个。
近年来，美国和欧共体分别推出,脑的十年,计划和,EC脑的十年计划,。日本则推出雄心勃勃的,脑科学时代,计划，总预算高达 200亿美元。
在,脑科学时代,计划中，脑的认知功能及其信息处理的研究是重中之重。
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人工智能的研究方法认知学派逻辑学派行为学派
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认知学派以 Simon,Minsky和 Newell等为代表,从人的思维活动出发,利用计算机进行宏观功能模拟 。
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认知学派
1976年 Newell 和 Simon提出了物理符号系统假设,认为物理系统表现智能行为必要和充分的条件是它是一个物理符号系统 。 这样,可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统,如人的神经系统,计算机的构造系统等 。 所谓符号就是模式 。 任何一个模式,只要它能和其它模式相区别,它就是一个符号 。 不同的英文字母就是不同的符号 。 对符号进行操作就是对符号进行比较,即找出哪几个是相同的符号,哪几个是不同的符号 。 物理符号系统的基本任务和功能是辨认相同的符号和区分不同的符号 。
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认知学派
80年代 Newell 等又致力于 SOAR系统的研究 。 SOAR
系统是以知识块 (Chunking)理论为基础,利用基于规则的记忆,获取搜索控制知识和操作符,实现通用问题求解 。
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认知学派
Minsky从心理学的研究出发,认为人们在他们日常的认识活动中,
使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识 。 该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中 。 因此,在 70年代他提出了框架知识表示方法 。 到 80年代,Minsky认为人的智能,根本不存在统一的理论 。 1985年,他发表了一本著名的书,Society of Mind(思维社会 ),。 书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会 。
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逻辑学派逻辑学派是以 McCarthy和 Nilsson等为代表,主张用逻辑来研究人工智能,即用形式化的方法描述客观世界 。 他们认为：
(1) 智能机器必须有关于自身环境的知识 。
(2) 通用智能机器要能陈述性地表达关于自身环境的大部分知识
(3) 通用智能机器表示陈述性知识的语言至少要有一阶逻辑的表达能力 。
逻辑学派在人工智能研究中,强调的是概念化知识表示,模型论语义,演绎推理等 。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示,在常识推理中以非单调逻辑为中心 。
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行为学派智能只是在与环境的交互作用中表现出来,其基本观点：
(1) 到现场去；
(2) 物理实现；
(3) 初级智能；
(4) 行为产生智能 。
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自动推理演绎推理 (deductive reasoning)
归纳推理 (inductive reasoning)
反绎推理 (abductive reasoning)
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自动推理从一个或几个已知的判断 (前提 )逻辑地推论出一个新的判断 (结论 )的思维形式称为推理,这是事物的客观联系在意识中的反映 。 人解决问题就是利用以往的知识,通过推理得出结论 。 自动推理的理论和技术是程序推导,程序正确性证明,专家系统
,智能机器人等研究领域的重要基础 。
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自动推理正向推理
(Forward Reasoning)
又叫：向前推理、数据驱动的推理
定义：从已知的数据 /条件 /中间结论出发推导出新的结论
1,A?G1
2,A G1
3,B? G2
4,B G2
5,G1 & G2?G
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自动推理反向推理
(Backward Reasoning)
又叫向后推理、面向目标的推理
定义：从结论（目标）出发推导结论（目标）的前提条件 1,G1 & G2?G
2,A?G1
3,A G1
4,B? G2
5,B G2
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机器学习
Simon对学习的定义是：,如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能，这就是学习,。这个说法的要点是：学习是一个过程，其二，学习是对一个系统而言，其三，学习改变系统性能。过程、系统与改变性能是学习的三个的要点。对上述说法，第一点是自然的。第二点中的系统则相当复杂，一般是指一台计算机，但是，也可以是计算系统，甚至包括人的人机计算系统。第三点则只强调
,改进系统性能,,而未限制这种,改进,的方法。
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机器学习反馈环境 学习单元 知识库 执行单元
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机器学习机器学习的研究尚处于初级阶段,必须大力开展研究的一个人工智能领域 。 只有机器学习的研究取得进展,人工智能和知识工程才会取得重大突破 。 今后机器学习的研究重点是研究学习过程的认知模型,机器学习的计算理论
,新的学习算法,综合多种学习方法的机器学习系统等 。
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机器学习机器学习的研究尚处于初级阶段,必须大力开展研究的一个人工智能领域 。 只有机器学习的研究取得进展,人工智能和知识工程才会取得重大突破 。 今后机器学习的研究重点是研究学习过程的认知模型,机器学习的计算理论
,新的学习算法,综合多种学习方法的机器学习系统等 。
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分布式人工智能自 80年代以来,随着计算机网络,计算机通信和并发程序设计 技术的发展,分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点 。 分布式人工智能是人工智能的一个分支,它主要研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如何协调其智能行为,
即协调它们的知识,技能和规划,求解单目标或多目标问题,为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持协同工作提供有效途径 。
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人工思维模型真实世界的所谓柔性问题具有下列特点：
(1) 包含意义不明确或不确定信息的各种复杂情况的集成；
(2) 主动获取必要的信息和知识,通过归纳学习范化知识；
(3) 系统本身能适应用户和环境的变化；
(4) 根据处理对象系统进行自组织；
(5) 容错处理能力 。
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知识系统真实世界的所谓柔性问题具有下列特点：
(1) 包含意义不明确或不确定信息的各种复杂情况的集成；
(2) 主动获取必要的信息和知识,通过归纳学习范化知识；
(3) 系统本身能适应用户和环境的变化；
(4) 根据处理对象系统进行自组织；
(5) 容错处理能力 。
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知识系统知识库系统是把知识以一定的结构存入计算机,进行知识的管理和问题求解,实现知识的共享 。
美国推出了 KBMS 软件产品 。
日本的 NTT 公司也研制成了 KBMS。
中国科学院计算所于 1990年完成了国家七五重点科技攻关项目知识库管理系统软件 KBMS。
这些软件的明显特色是将推理和查询结合起来,改善了知识库的维护功能,为开发具体领域的知识系统提供有用的环境 。
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高级人工智能第一章 绪论史忠植中国科学院计算技术研究所
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 2
第一章 绪 论
1.1 人工智能的认知问题
1.2 思维的层次模型
1.3 符号智能
1.4 人工智能的发展概况
1.5 人工智能的研究方法
1.6 自动推理
1.7 机器学习
1.8 分布式人工智能
1.9 人工思维模型
1.10知识系统
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 3
认 知认知是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。
美国心理学家 Houston等人将对,认知,的看法归纳为如下五种主要类型：
(1) 认知是信息的处理过程；
(2) 认知是心理上的符号运算；
(3) 认知是问题求解；
(4) 认知是思维；
(5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、
判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成、语言使用等。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 4
认 知认知心理学家 Dodd等则认为，认知应包括三个方面，即适应结构过程。
也就是说，认知是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。
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认知科学认知科学探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程 。 具体地说,认知科学是研究人类的认知和智力的本质和规律的前沿科学 。 认知科学研究的范围包括知觉,注意,记忆,动作,语言,推理,思考,意识乃至情感动机在内的各个层面的认知活动 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 6
认知科学认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学,包括从感觉的输入到复杂问题求解,从人类个体到人类社会的智能活动,以及人类智能和机器智能的性质 。 认知科学是现代心理学,信息科学,神经科学,数学,
科学语言学,人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果 。 它是人工智能重要的理论基础 。
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人工智能的 五个基本问题
(1) 知识与概念化是否是人工智能的核心？
(2) 认知能力能否与载体分开来研究？
(3) 认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？
(4) 学习能力能否与认知分开来研究？
(5) 所有的认知是否有一种统一的结构？
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 8
思维的层次模型思维是客观现实的反映过程,是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性,内部规律性的自觉的,间接的和概括的反映 。
人类思维的形态主要有感知思维形象思维抽象思维灵感思维
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 9
感知思维是一种初级的思维形态 。 在人们开始认识世界时,
只是把感性材料组织起来,使之构成有条理的知识,
所能认识到的仅是现象 。 在此基础上形成的思维形态即是感知思维 。 人们在实践过程中,通过眼,耳,
鼻,舌,身等感官直接接触客观外界而获得的各种事物的表面现象的初步认识,它的来源和内容都是客观的,丰富的 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 10
形象思维形象思维主要是用典型化的方法进行概括,并用形象材料来思维,是一切高等生物所共有的 。 形象思维是与神经机制的连接论相适应的 。 模式识别,图象处理,视觉信息加工都属于这个范畴 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 11
抽象思维抽象思维是一种基于抽象概念的思维形式,通过符号信息处理进行思维 。 只有语言的出现,抽象思维才成为可能,语言和思维互相促进,互相推动 。 可以认为物理符号系统是抽象思维的基础 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 12
灵感 思维对灵感思维至今研究甚少 。 有人认为,
灵感思维是形象思维扩大到潜意识,人脑有一部分对信息进行加工,但是人并没有意识到 。 也有人认为,灵感思维是顿悟 。 灵感思维在创造性思维中起重要作用,有待进行深入研究 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 13
思维的层次模型
D?a ′| àí μ￥?a 1?D?a ′| àí μ￥?a 2?D?a ′| àí μ￥?a
Dó ′| àí μ￥?a 1 Dó ′| àí μ￥?a 2 Dó ′| àí μ￥?a
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2009-8-20 史忠植 高级人工智能 14
人工智能智能是什么？ 智能是个体有目的的行为,合理的思维,
以及有效的适应环境的综合性能力 。
通俗地说,智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力 。 人类个体的智能是一种综合性能力,具体讲,
可以包括感知与认识客观事物,客观世界与自我的能力 ;
通过学习取得经验,积累知识的能力 ; 理解知识,运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力 ; 联想,推理,判断,决策的能力 ;运用语言进行抽象,概括的能力; 发现,发明,创造,创新的能力 ;实时地,迅速地,合理地应付复杂环境的能力 ;预测,洞察事物发展变化的能力等 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 15
人工智能人工智能 (Artificial Intelligence)是相对人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,模仿
,延伸和扩展人的智能,实现某些 ``机器思维
,。
作为一门学科,人工智能研究智能行为的计算模型,研制具有感知,推理,学习,联想,决策等思维活动的计算系统,解决需要人类专家才能处理的复杂问题 。
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人工智能符号主义连接主义行为主义
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符号智能传统人工智能是符号主义,它以 Newell和 Simon提出的物理符号系统假设为基础 。 物理符号系统假设认为物理符号系统是智能行为充分和必要的条件 。 物理符号系统由一组符号实体组成,它们都是物理模式,可在符号结构的实体中作为组分出现 。 该系统可以进行建立,修改
,复制,删除等操作,以生成其它符号结构 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 18
连接主义连接主义研究非程序的,适应性的,大脑风格的信息处理的本质和能力 。 人们也称它为神经计算
。 由于它近年来的迅速发展,大量的神经网络的机理,模型,算法不断地涌现出来 。 神经网络主体是一种开放式的神经网络环境,提供典型的
,具有实用价值的神经网络模型 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 19
行为主义
Brooks提出了无需知识表示的智能,无需推理的智能 。 他认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来,在许多方面是行为心理学观点在现代人工智能中的反映,人们称为基于行为的人工智能
,简言之,称为行为主义 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 20
智能符号智能是以知识为基础,通过推理进行问题求解 。 也即所谓的传统人工智能 。
计算智能是以数据为基础,通过训练建立联系,
进行问题求解 。 人工神经网络,遗传算法,模糊系统,进化程序设计,人工生命等都可以包括在计算智能 。
2009-8-20 史忠植 高级人工智能 21
人工智能的发展
Aristotle (公元前 384—322) 在,工具论,的著作中提出形式逻辑 。
Bacon (1561—1626)在,新工具,中提出归纳法 。
Leibnitz (1646—1716) 研制了四则计算器,提出了,
通用符号,和,推理计算,的概念,使形式逻辑符号化,
可以说是,机器思维,研究的萌芽 。
19世纪以来,数理逻辑,自动机理论,控制论,信息论
,仿生学,计算机,心理学等科学技术的进展,为人工智能的诞生,准备了思想,理论和物质基础 。
Boole (1815—1864)创立了布尔代数,他在
,思维法则,一书中,首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则 。
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人工智能的发展
1946,ENIAC
– Electronic Numerical Integrator and Calculator
– 可编程
1950,Alan Turing的文章,Computing Machinery and
Intelligence.”提出图灵测试
Mind,Vol,59,No,236,pp,433-460
1955,Newell,Shaw 和 Simon 开发了 IPL-11
– Information Processing Language
– 第一个 AI语言，能够处理概念
1956,CIA 资助 GAT项目（ Georgetown Automatic Translation ）
1956,Newell,Shaw和 Simon的,The Logic Theorist”
– 用 IPL开发,证明命题逻辑的命题
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人工智能的发展博弈时期
1956,世界上第一次正式的 AI会议
– 美国的 Dartmouth College,为期 2月
– John McCarthy 正式提出,Artificial Intelligence”这一术语
– 著名参加者,J.McCarthy,C.Shannon,M.Minsky,N.Wiener、
W.McCulloch,S.Papert
1957,Newell,Shaw和 Simon提出通用问题求解系统 GPS
1958,McCarthy在 MIT实现了 LISP
1959,Samuel的跳棋程序打败他本人
– 能学棋谱、能从对阵中学习
– 1962年打败 Connecticut洲的跳棋冠军
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人工智能的发展
1958,Newell和 Simon的四个预测
– 十年内，计算机将成为世界象棋冠军
– 十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理
– 十年内，计算机将能谱写优美的乐曲
– 十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论
1959,Frank Rosenblatt提出感知器模型（ Perceptron
Model)
1959,MIT AI Lab正式成立（ Minsky和 McCarthy）
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人工智能的发展专家系统时期
1962,McCarthy调到 Stanford,1963年创建 Stanford AI Lab
1963,M,Ross Quillian开创语义网络（ Semantic Nets)
1965,Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab
1965,MIT的 Joseph Weizenbaum研制出 ELIZA
– 用英语进行交互
– 回答任何问题
1965-83,Feigenbaum和 Lederberg启动 DENDRAL工程
1966,ALPAC的负面报告造成 美国政府取消对机器翻译的资助
1969,Minsky 和 Papert的感知机报告造成美国政府取消对神经网络研究的资助。
– 结论：有限阶感知机仅能识别出 Euler数，不能识别其他的拓扑不变性
1969,SRI研制出机器人 Shakey
– 具有运动、感知和问题求解能力
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人工智能的发展自然语言处理
1970,Stanford的 Terry Winograd等研制出 （ ETAOIN） SHRDLU
– 接受自然语言命令
– 操作积木块
1970,Colmerauer研制出 PROLOG语言的解释系统
– 不久，爱丁堡大学的 Warren实现了编译系统
1972,DARPA取消 Stanford大学机器人研究 (Shakey)的资助。
1972,Mycin工程启动
1973,James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府取消对 AI研究的资助
–“人工智能研究是不成功的，不值得政府资助。,
– 英政府接受了此报告的观点。从那时起至今，英国 AI研究一蹶不振。
1976,DARPA 取消对语音识别研究的资助
1976,Greenblatt研制出第一台 LISP机 CONS
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人工智能的发展
1976,Doug Lenat的数学积分系统 AM (Automated Mathematician)
1977,SRI启动 PROSPECTOR 工程
– 帮助地质专家探测和解释矿物
– 1978年发现钼矿脉 (molybdenum vein)
1977,Edward Feigenbaum正式提出知识工程作为一门学科
– 在 1977年 IJCAI会议上
1979,Stanford研制出第一台计算机控制的汽车（ Stanford Cart）
1980,第一届美国 AI协会会议（ AAAI） 在 Stanford召开。
1980,John McDermott的 XCON专家系统
– 用于配置 VAX 机器系统
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人工智能的发展知识工程时期
1981,日本政府宣布日本五代机（ first-generation computer）
计划（即智能计算机）
1982,John Hopfield 掀起神经网络的研究
1983,MCC （ Microelectronics and Computer Technology
Corporation） 成立（ Bobby Inman 任主任）
1984,Doug Lenat在 Bobby Ray Inman的劝说下在 MCC开始 Cyc的研究
1986,Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection
Machine)
1987,LISP机器市场开始暗淡
1988,386芯片使得 PC机速度可以与 LISP机器媲美
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人工智能的发展分布智能和机器学习
1992,日本政府宣布五代机计划失败。随后启动 RWC计划（ Real
World Computing Project）
1993,Shoham提出 AOP,Agent-Oriented Programming
1995,Vapnik提出 SVM
1996:中科院计算所多主体系统 MAPE
1996,DARPA启动 HPKB计划
– 军事上的,Grand Challenge”问题分析和求解
1997,IBM 深蓝 II (Deep Blue)击败 Garry Kasparov
2000:中科院计算所多主体环境 MAGE,知识发现系统 MSMiner
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人工智能的发展认知科学研究是,国际人类前沿科学计划,的重点。认知科学及其信息处理方面的研究被列为整个计划的三大部分之一 (其余两部分是,物质和能量的转换,,,支撑技术,)；,知觉和认知,,
,运动和行为,,,记忆和学习,和,语言和思考,被列为人类前沿科学的 12大焦点问题中的 4个。
近年来，美国和欧共体分别推出,脑的十年,计划和,EC脑的十年计划,。日本则推出雄心勃勃的,脑科学时代,计划，总预算高达 200亿美元。
在,脑科学时代,计划中，脑的认知功能及其信息处理的研究是重中之重。
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人工智能的研究方法认知学派逻辑学派行为学派
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认知学派以 Simon,Minsky和 Newell等为代表,从人的思维活动出发,利用计算机进行宏观功能模拟 。
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认知学派
1976年 Newell 和 Simon提出了物理符号系统假设,认为物理系统表现智能行为必要和充分的条件是它是一个物理符号系统 。 这样,可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统,如人的神经系统,计算机的构造系统等 。 所谓符号就是模式 。 任何一个模式,只要它能和其它模式相区别,它就是一个符号 。 不同的英文字母就是不同的符号 。 对符号进行操作就是对符号进行比较,即找出哪几个是相同的符号,哪几个是不同的符号 。 物理符号系统的基本任务和功能是辨认相同的符号和区分不同的符号 。
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认知学派
80年代 Newell 等又致力于 SOAR系统的研究 。 SOAR
系统是以知识块 (Chunking)理论为基础,利用基于规则的记忆,获取搜索控制知识和操作符,实现通用问题求解 。
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认知学派
Minsky从心理学的研究出发,认为人们在他们日常的认识活动中,
使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识 。 该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中 。 因此,在 70年代他提出了框架知识表示方法 。 到 80年代,Minsky认为人的智能,根本不存在统一的理论 。 1985年,他发表了一本著名的书,Society of Mind(思维社会 ),。 书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会 。
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逻辑学派逻辑学派是以 McCarthy和 Nilsson等为代表,主张用逻辑来研究人工智能,即用形式化的方法描述客观世界 。 他们认为：
(1) 智能机器必须有关于自身环境的知识 。
(2) 通用智能机器要能陈述性地表达关于自身环境的大部分知识
(3) 通用智能机器表示陈述性知识的语言至少要有一阶逻辑的表达能力 。
逻辑学派在人工智能研究中,强调的是概念化知识表示,模型论语义,演绎推理等 。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示,在常识推理中以非单调逻辑为中心 。
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行为学派智能只是在与环境的交互作用中表现出来,其基本观点：
(1) 到现场去；
(2) 物理实现；
(3) 初级智能；
(4) 行为产生智能 。
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自动推理演绎推理 (deductive reasoning)
归纳推理 (inductive reasoning)
反绎推理 (abductive reasoning)
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自动推理从一个或几个已知的判断 (前提 )逻辑地推论出一个新的判断 (结论 )的思维形式称为推理,这是事物的客观联系在意识中的反映 。 人解决问题就是利用以往的知识,通过推理得出结论 。 自动推理的理论和技术是程序推导,程序正确性证明,专家系统
,智能机器人等研究领域的重要基础 。
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自动推理正向推理
(Forward Reasoning)
又叫：向前推理、数据驱动的推理
定义：从已知的数据 /条件 /中间结论出发推导出新的结论
1,A?G1
2,A G1
3,B? G2
4,B G2
5,G1 & G2?G
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自动推理反向推理
(Backward Reasoning)
又叫向后推理、面向目标的推理
定义：从结论（目标）出发推导结论（目标）的前提条件 1,G1 & G2?G
2,A?G1
3,A G1
4,B? G2
5,B G2
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机器学习
Simon对学习的定义是：,如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能，这就是学习,。这个说法的要点是：学习是一个过程，其二，学习是对一个系统而言，其三，学习改变系统性能。过程、系统与改变性能是学习的三个的要点。对上述说法，第一点是自然的。第二点中的系统则相当复杂，一般是指一台计算机，但是，也可以是计算系统，甚至包括人的人机计算系统。第三点则只强调
,改进系统性能,,而未限制这种,改进,的方法。
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机器学习反馈环境 学习单元 知识库 执行单元
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机器学习机器学习的研究尚处于初级阶段,必须大力开展研究的一个人工智能领域 。 只有机器学习的研究取得进展,人工智能和知识工程才会取得重大突破 。 今后机器学习的研究重点是研究学习过程的认知模型,机器学习的计算理论
,新的学习算法,综合多种学习方法的机器学习系统等 。
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机器学习机器学习的研究尚处于初级阶段,必须大力开展研究的一个人工智能领域 。 只有机器学习的研究取得进展,人工智能和知识工程才会取得重大突破 。 今后机器学习的研究重点是研究学习过程的认知模型,机器学习的计算理论
,新的学习算法,综合多种学习方法的机器学习系统等 。
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分布式人工智能自 80年代以来,随着计算机网络,计算机通信和并发程序设计 技术的发展,分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点 。 分布式人工智能是人工智能的一个分支,它主要研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如何协调其智能行为,
即协调它们的知识,技能和规划,求解单目标或多目标问题,为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持协同工作提供有效途径 。
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人工思维模型真实世界的所谓柔性问题具有下列特点：
(1) 包含意义不明确或不确定信息的各种复杂情况的集成；
(2) 主动获取必要的信息和知识,通过归纳学习范化知识；
(3) 系统本身能适应用户和环境的变化；
(4) 根据处理对象系统进行自组织；
(5) 容错处理能力 。
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知识系统真实世界的所谓柔性问题具有下列特点：
(1) 包含意义不明确或不确定信息的各种复杂情况的集成；
(2) 主动获取必要的信息和知识,通过归纳学习范化知识；
(3) 系统本身能适应用户和环境的变化；
(4) 根据处理对象系统进行自组织；
(5) 容错处理能力 。
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知识系统知识库系统是把知识以一定的结构存入计算机,进行知识的管理和问题求解,实现知识的共享 。
美国推出了 KBMS 软件产品 。
日本的 NTT 公司也研制成了 KBMS。
中国科学院计算所于 1990年完成了国家七五重点科技攻关项目知识库管理系统软件 KBMS。
这些软件的明显特色是将推理和查询结合起来,改善了知识库的维护功能,为开发具体领域的知识系统提供有用的环境 。
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