人工智能原理第1章人工智能概述

人工智能原理第1章人工智能概述内容摘要：

领导的剑桥大学应用心理学小组使得认知模型得以繁荣 第 1章 人工智能概述 44 心理学 的贡献 (3) • 在美国 , 计算机科学的发展导致了认知科学的创建 , 始于 1956年 9月 MIT的一个研讨会 (就在 AI创始的那次学术会议 2个月之后 ), 会上有三篇著名论文 • Gee Miller介绍了魔法数字 7(The Magic Number Seven) / Noam Chomsky(乔姆斯基 )介绍了语言的三种模型 (Three Models of Language) / Allen Newell(纽厄尔 )和 Herbert Simon介绍了逻辑理论机 (The Logic Theory Machine) 第 1章 人工智能概述 45 心理学 的贡献 (4) • 这三篇论文分别显示了计算机模型可以用来表达记忆、语言和逻辑思维的心理状态 • 心理学家普遍认为：“认知理论就应该像计算机程序” (Anderson, 1980), 即认知理论应该描述详细的信息处理机制 , 由此可能实现某种认知功能 • 结论 : 人类思考和活动应该是一个信息处理过程 第 1章 人工智能概述 46 计算机工程的贡献 (1) • 计算机工程 (1940~现在 )的贡献 : • 如何才能制造出能干的计算机 ? • 计算机被视为智能和人工制品的结合 • 最早的可计算的装置应该从 17世纪算起 • 19世纪中叶 , Charles Babbage(巴贝奇 , 1792~1871)设计了两台机器 , 名为“差分机”和“分析机” , 前者最终于 1991年建造出来并在伦敦展出 第 1章 人工智能概述 47 计算机工程的贡献 (2) • 最早的现代计算机几乎同时在二战期间分别在英国、德国和美国发明出来 • 1945年在宾夕法尼亚大学 (UPenn)开发出来的 ENIAC被公认为现代计算机最有影响的先驱 , 研制者包括 John Mauchly和 John Eckert • 计算机硬件按照摩尔定律每 18个月性能翻一番 , 这样的增长速度还可以持续稳定 10年至20年 , 以后就不得不寻求新技术了 第 1章 人工智能概述 48 计算机工程的贡献 (3) • 计算机软件技术为 AI提供了操作系统、程序设计语言、工具软件等 • AI反过来也对主流计算机科学产生了影响：分时技术、交互式编译器、窗口和鼠标的个人机、快速开发环境、链接表数据类型、自动存储管理、面向对象的编程等 第 1章 人工智能概述 49 控制论的贡献 (1) • 控制论 (1948~现在 )的贡献 : • 人工制品怎样才能在自己的控制下运转 ? • 现代控制论 • 控制论的创始人 Norbert Wiener(维纳 , 1894~ 1964)的畅销书 《 Cyberics》 (控制论 )唤醒了人们对人工制造智能机器的可能性的热情 • 现代控制论 , 特别是随机优化控制的分支 , 把设计出能随时间变化使目标函数最大化的系统作为其目的 , 也粗略符合对 AI的观点 第 1章 人工智能概述 50 控制论的贡献 (2) • AI和控制论为什么是两个不同领域 ? • 控制论的数学工具是微积分和矩阵代数 , 适合于用固定的连续变量集合描述的系统 , 精确分析在典型情况下只对线性系统可行 • AI自 20世纪 50年代建立以来 , 部分起因是寻求摆脱控制论数学方法的局限性 • 逻辑推理和计算工具使得 AI研究者考虑语言/视觉 /规划等问题 , 完全脱离了控制论的范围 第 1章 人工智能概述 51 语言学的贡献 (1) • 语言学 (1957~现在 )贡献的思想 : • 语言和思维是怎样联系起来的 ? • 乔姆斯基最先作出了贡献 • 1957年 《 句法结构 》 出版 , 颠覆了行为主义 , 认为该理论不能解释儿童怎么能理解和构造他们以前没有听到的句子 , 而乔姆斯基关于语法模型的理论则能够解释这个现象 , 并且足够形式化 / 乔姆斯基理论的影响一直持续到 20世纪 80年代末 第 1章 人工智能概述 52 语言学的贡献 (2) • 计算语言学或者自然语言处理与 AI差不多同时诞生 , 一直在发展 , 但是距离彻底理解语言和思维的关系尚很远 • 研究语言的理解过程是人类智能研究的核心之一 第 1章 人工智能概述 53 AI的组成 • 上述学科对于各种问题的探索 , 由此激发的认识、思想、成就都成为推动 AI发展的动力 • 人工智能 =人造物 (计算机 )+智能 (特殊化程序 ) • 从智能体角度 , 有 2类智能体 : 人类 /计算机 • 作为人造智能体 , 人们期待计算机智能体在解决某些问题方面要达到专家水平 , 尽管从整体上它远远不及一个普通人 第 1章 人工智能概述 人工智能简史 7个历史时期： 孕育期 /诞生 /早期的成功与期望 困难期 /基于知识系统的崛起 AI成为工业 /AI成为科学 第 1章 人工智能概述 55 人工智能发展的 7个时期 • 按照 Russell的观点 , AI近五十年的发展历史可以分为以下 7个时期 : • AI孕育期 (1943~1955) / AI的诞生 (1956) • 早期的热情 , 巨大的期望 (1952~1969) • 现实的困难 (1966~1973) • 基于知识的系统 : 力量的钥匙 ? (1969~1979) • AI成为工业 (1980~现在 ) • AI成为科学 (1987~现在 ) / 神经网络的回归 (1986~现在 ) / 智能化智能体出现 (1995~现在 ) 第 1章 人工智能概述 56 人工智能孕育期 (1943~1955) • 神经网络 • 最早的 AI工作是 1943年 Warren McCulloch和 Walter Pitts人工神经元模型的研究 , 他们证明任何可计算的函数都可以通过某种由神经元连接成的网络进行计算 , 还提出适当的网络能够学习 • 1951年 , 普林斯顿大学数学系研究生 Marvin Minsky(明斯基 )和 Dean Edmonds建造了第一台神经元网络计算机 第 1章 人工智能概述 57 图灵的论文 • 图灵 1950年的论文第一个清晰地描绘出AI的完整图像 (Computing Machinery and Intelligence) 第 1章 人工智能概述 58 人工智能的诞生 (1956)(1) • 1956年夏天 , AI正式诞生于达特茅斯大学 • John McCarthy(麦卡锡 )自普林斯顿大学毕业以后去了达特茅斯大学 , 他说服了另外 2个人帮助召开了为期 2个月的研讨会 • 会议组织者 4人 : 麦卡锡、 Minsky(明斯基 )、Claude Shannon(香侬 )、 IBM的 Nathaniel Rochester(罗切斯特 ), 参加者共 10人 • 其他 6位是：普林斯顿大学 Trenchard More、IBM的 Arthur Samuel(塞缪尔 )、 MIT的 Ray Solomonoff和 Oliver Selfridge、 CMU的纽厄尔和西蒙 第 1章 人工智能概述 59 人工智能的诞生 (1956)(2) • 会上 , 纽厄尔和西蒙最为活跃 , 介绍了他们的推理程序 : 逻辑理论家 • 尽管这次会议没有新突破 , 但聚集了 AI的主要人物特别是 AI领域的 4位著名专家 , 他们后来所在的大学也成为了美国 AI研究的 3大基地 : • MIT—明斯基 • Stanford—麦卡锡 (先在 MIT后去了 Stanford) • CMU—纽厄尔和西蒙 • 此外 , 还有 IBM 第 1章 人工智能概述 60 人工智能的诞生 (1956)[3] • 这次会议最为长久的贡献就是麦卡锡为该领域起的名字 : 人工智能 • 为什么 AI有必要成为一个新领域 ? • 目标不同： AI从一开始就承载着复制人的才能如创造性、自我修养、语言功能等思想，没有任何一个其他领域涉及这些问题 • 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支，因而不是数学或者控制论或其他学科的分支 • AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环境中自动发挥功能的机器 第 1章 人工智能概述 61 早期的热情 , 巨大的期望 (1952~1969)(1) • 当时，主流的思想是“一台机器永远不能做 X‖(而不是考虑“看看计算机能不能做 X。 ” ) • AI研究者们就演示一个接一个的 X • CMU: 纽厄尔和西蒙完成通用问题求解器(GPS), 该系统及其后续程序的成功导致了他们提出著名的 物理符号系统 假设 第 1章 人工智能概述 62 早期的热情 , 巨大的期望 (1952~1969)(2) • IBM: 1959—Herbert Gelernter建造了几何定理证明机。 1952年起 , 塞缪尔写了一系列西洋跳棋程序 , 通过学习可达业余高手的级别 • MIT: 1958年麦卡锡到了以后作出了三项重要贡献 /贡献 1: 定义了 LISP语言 / 贡献 2: 与MIT其他人发明了分时技术 / 贡献 3: 发表了题为 《 Program with Common Sense》 的论文 , 文中描述了“建议采纳者 ‖程序 . 该程序实现了知识表示和推理的中心原则 : 具备明确的知识表示 , 并能通过演绎过程处理这些表示 第 1章 人工智能概述 63 早期的热情 ,。