人工智能概述

人工智能第一张思维导图，人工智能是一门如何构造智能机器或智能系统，使其能模拟、延伸何扩展人类智能的学科。

人工智能概述

• 1.1人工智能的基本概念
  • 1.1.1智能的概念
    • 智能是对自然智能的简称
    • 认知智能的不同观念
      • 智能来源于思维活动
      • 智能取决于可运用的知识
      • 智能可有逐步进化来实现
  • 1.1.2人工智能的概念
    • 人工智能是一门如何构造智能机器或智能系统，使其能模拟、延伸何扩展人类智能的学科。
    • 1950年英国数学家图灵发表的文章中提出了“机器能思维”的观点，并设计了一个著名的测试机器智能的实验，称为“图灵实验”或者“图灵测试”
  • 1.1.3人工智能的研究目标
    • 近期目标
      • 如何使现有的计算机更聪明，即使她能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为，如推理、思考、分析、决策、预测、理解、规划、设计和学习等
    • 远期目标
      • 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类智能应该是人工智能研究的根本目标，或者叫远期目标
• 1.2人工智能的产生与发展
  • 孕育期（1956年之前）
    • 人工智能雏形初步形成
    • 代表： 1.1943年美国神经生理学家麦卡洛克和皮茨一起研制出了世界上第一个人工神经网络模型MP模型 2.1948年美国著名数学家威纳创立了控制论 3.1950年，图灵发表了题为《计算机能思维吗？》的著名论文，提出“计算机能思维”的观点
  • 形成期（1956年到20世纪60年代末）
    • 人工智能诞生于一次历史性聚会
    • 1956年夏季。
    • 代表：1.1956年 塞缪尔 西洋跳棋程序 2.1957年 纽厄尔、肖、西蒙等人 研制了一个称为逻辑理论机（LT）的数学定理证明程序 3.1958年麦卡锡建立了行动规划咨询系统 4.1956年鲁滨逊提出了归结原理 5.1968年，美国斯坦福大学的费根鲍姆领导的研究小组成功研制出化学专家系统DENDRAL
  • 知识应用期（20世纪70年代初到80年代初）
    • 挫折和教训
    • 以知识为中心的研究
  • 从学派分立向综合（20世纪80年代中到21世纪初）
  • 机器学习和深度学习引领发展（21世纪初至今）
• 1.4人工智能研究中的不同学派
  • 符号主义
    • 符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
    • 代表性成果：启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动
    • 代表人物：纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
    • 又发展了启发式算法->专家系统->知识工程 理论与技术，
  • 连接主义
    • 连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
    • 1.代表性成果：是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型， 2.20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮，直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。 3.1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。
  • 行为主义
    • 行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
    • 认为人工智能源于控制论。
    • 这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。