人工智能与人类智能概述

以下是一篇关于人工智能与人类智能概述的脑图，介绍了人工智能、历史、人类智能、人脑工程、知识与智能、重大科学计划等。

Lecture1

• 人工智能
  • 智能
    • 人类在认识和改造世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力
    • 感知、理解、抽象、分析、推理、判断、学习和对变化环境的适应等
  • 人工智能
    • AI作为： 能力：智能行为 学科：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
    • 基于计算机的智能：如果一种行为或一系列行为能完成人类所做到的事， 就说它是智能的
    • 智能模拟，用计算机模拟人脑的智能行为。包括感知、学习、推理、对策、决策、预测、直觉、联想
    • 相对人的自然智能，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”
    • 其他定义
      • AI是关于知识的科学，即怎样获取、表示和使用知识的科学（Nilson-Stanford）
      • AI是知识信息处理系统（Feigenbaum-Stanford）
      • AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的富有智能的工作（Winston-MIT）
      • 人工智能既包含理论研究的内容又包含工程方面的内容
      • 人工智能的研究注重智能系统的效果 而不是单纯的对人智能行为的模拟
      • 人工智能研究者的出发点与生物学家不同：生物学家研究智能行为是从脑的结构和神经细胞的组织入手，研究者主要从智能行为的过程与表现入手，重点放在智能行为的实际效果上
  • 研究目标
    • 作为工程技术学科，人工智能的目标是提出建造人工智能系统的新技术、新方法和新理论，并在此基础上研制出具有智能行为的计算机系统 作为理论研究学科，人工智能的目标是提出能够描述和解释智能行为的概念与理论，为建立人工智能系统提供理论依据。
    • 根本目标：要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能， 达到甚至超过人类智能的水平
    • 近期目标：使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为
  • 五个基本问题
    • 知识与概念化是否是人工智能的核心
    • 认知能力能否与载体分开来研究
    • 认知的轨迹是否可用类自然语言来描述
    • 学习能力能否与认知分开来研究
    • 所有的认知是否有一种统一的结构
• 历史
  • 计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展 人工智能总趋势：理论联系实际，与其他学科交叉、逐步走向应用，在应用中体现人工智能的理念 二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心
  • 重要人物
    • 亚里士多德：三段论，演绎推理，为形式逻辑奠定基础 培根：系统提出归纳法，强调知识作用（“知识就是力量”），归纳推理 莱布尼茨：数理逻辑，把形式逻辑符号化 乔治布朗：布尔代数 弗雷格：谓词逻辑系统 哥德尔：形式系统的完备性和可判定性，连续统问题 诺伯特·维纳：所有人类智能的结果都是一种反馈的结果；反馈机制是有可能用机器模拟的 图灵：图灵机，二战破译密码，图灵测试（使实验研究智能行为成为可能）
  • 电子计算机——人工职能的物质基础
  • AlphaGo：神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法
• 人类智能
  • 自然智能
    • 
  • 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、概括的反应  
    • 感知思维
      • 初级思维形态
      • 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，在此基础上形成感知思维
      • 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
    • 形象思维
      • 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
    • 抽象思维
      • 基于抽象概念，通过符号信息处理进行思维
      • 语言的出现使其成为可能，语言和思维互相促进
      • 物理符号系统是抽象思维的基础
    • 灵感思维
      • 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，但人并没有意识到
      • 灵感思维是顿悟
  • 人脑智能特点
    • 感知能力：能感知客观世界信息
    • 记忆与思维能力：能对通过思维获得的知识进行加工处理
    • 归纳与演绎：能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化
    • 学习能力及行为能力：能对外界的刺激作出反应传递信息
• 人脑工程
  • 特点
    • （成人）占体重的约2%，能耗占人体20%
    • 神经细胞、自我修复、功能替代与强化
    • 高性能的计算与海量存储
  • 人脑的研究、相应技术研发以及人类重大疾病的攻克
  • 神经信息学
    • 神经科学和信息学相互结合的研究领域 人类脑计划的核心内容
    • 出现原因
      • 灵活有效地管理数据，最大限度地利用已有的实验数据
      • 加强神经科学和信息科学的合作和相互渗透
      • 实验数据→数学理论→计算机模拟和预测→生物学实验验证→数学模型与验证后的理论
    • 目标：利用信息技术，建立神经信息学数据库
      • 能对不同层次的有关脑的研究数据进行检索、比较、分析、整合、建模和仿真，绘制出脑功能、脑结构和神经网络的图谱
      • 能从基因到行为各个水平加深人类对大脑的理解，达到“认识脑、保护脑、创造脑”的目的
• 补充
  • 知识与智能
    • 知识：人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识，包括事实、条件、过程、规则、关系和规律等
    • 智能：一种应用知识对一定环境或问题进行处理的能力或者进行抽象思考的能力
    • 智能机器：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器
  • 有关AI的四类定义法
    • 类人思维方法
    • 类人行为方法
    • 理性思维系统
    • 理性行为系统
  • 重大科学计划
    • ”曼哈顿计划“、”阿波罗登月计划“、”人类基因组计划“——划时代的三大科学工程
    • ”人类基因组计划“——生物实验结果和信息科学的完美结合
    • ”人类蛋白质组计划“
    • ”人类脑计划“