中科院人工智能概述課件

人工智能

PrinciplesofArtificialIntelligence王文杰信息學(xué)院Wangwj@人工智能

PrinciplesofSyllabusSyllabusCourseObjectives教學(xué)的基本目的和要求掌握人工智能的基本概念和原理掌握人工智能的主要方法和技術(shù)了解人工智能的應(yīng)用CourseObjectives教學(xué)的基本目的和要求CourseInformationWeb地址:包括:教材資料Lecturenotes.Assignments.Project(s)OthersCourseInformationWeb地址:教材資料教材資料Others預(yù)修課程數(shù)理邏輯

程序設(shè)計(jì)語言分?jǐn)?shù)考試：其他：作業(yè)Project/PaperOthers預(yù)修課程第一章引言第一章引言本章主要內(nèi)容人工智能的界定人工智能的誕生和發(fā)展簡(jiǎn)史人工智能的研究學(xué)派人工智能的研究領(lǐng)域本章主要內(nèi)容人工智能的界定1.1

人工智能的界定

理解“我們?nèi)绾嗡伎肌笔侨祟愰L(zhǎng)期的研究目標(biāo)人工智能不僅試圖要理解心智能力,而且要建造智能體.

人工智能（AI：ArtificialIntelligence）是當(dāng)前科技發(fā)展中的一門前沿學(xué)科，同時(shí)也是一門新思想、新觀念、新理論、新技術(shù)不斷出現(xiàn)的學(xué)科，是在計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科相互綜合、相互滲透的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門交叉性的邊緣學(xué)科。1.1人工智能的界定什么是人工智能（1）StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)理性思考的系統(tǒng)類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)理性動(dòng)作的系統(tǒng)什么是人工智能（1）StuartRussell和Peter什么是人工智能（2）StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)理性思考的系統(tǒng)類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)理性動(dòng)作的系統(tǒng)思維的過程和推理行為什么是人工智能（2）StuartRussell和Peter什么是人工智能（3）StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)理性思考的系統(tǒng)類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)理性動(dòng)作的系統(tǒng)從模擬人類功能的逼真度來度量從理性的智能概念來度量一個(gè)系統(tǒng)如果能夠在它所知道的范圍內(nèi)”正確行事”,它就是理性的什么是人工智能（3）StuartRussell和Peter類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)對(duì)于人類做的比較好的智能任務(wù)，讓計(jì)算機(jī)來完成如定理證明、下棋、診斷疾病等最著名的就是Turing測(cè)試類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)對(duì)于人類做的比較好的智能任Turing測(cè)試（1）AlanTuring,“ComputingMachineryandIntelligence”,Mind,59:433–460,1950.問題:“Canmachinesthink?”為此，Turing設(shè)計(jì)了著名的TuringTest

他認(rèn)為與其提出一個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的而可能有爭(zhēng)議的清單來列舉智能所需要的能力,不如采用一項(xiàng)基于人類這種無可質(zhì)疑的智能實(shí)體的辨別能力的測(cè)試.Turing測(cè)試（1）AlanTuring,“CompuTuring測(cè)試（2）測(cè)試者A，被測(cè)試者B與C。A是人，B與C一個(gè)是人，另一個(gè)是計(jì)算機(jī)。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(qū)分是人的回答還是計(jì)算機(jī)的回答，則計(jì)算機(jī)具有了智能。Turing測(cè)試第一次給出了檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)是否具有智能的哲學(xué)說法。Turing測(cè)試（2）測(cè)試者A，被測(cè)試者B與C。中文問題Searle漢語實(shí)驗(yàn)室。一個(gè)不懂漢語的人A，一個(gè)充分詳細(xì)的漢語問答手冊(cè)。不計(jì)查手冊(cè)的時(shí)間代價(jià)。給A一個(gè)使用漢語提出的問題，A通過漢語符號(hào)的比對(duì)使用手冊(cè)，給出回答。Searle問，如果A通過查手冊(cè)做出的回答與懂漢語的人一樣，A懂漢語嗎？中文問題Searle漢語實(shí)驗(yàn)室。“深藍(lán)”下棋程序1997年，IBM設(shè)計(jì)了這個(gè)程序。戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫！“深藍(lán)”有智能嗎？“SayingDeepBluedoesn’treallythinkaboutchessislikesayinganairplanedoesn'treallyflybecauseitdoesn'tflapitswings” DrewMcDermott“深藍(lán)”下棋程序1997年，IBM設(shè)計(jì)了這個(gè)程序?！癝ayi問題飛機(jī)會(huì)“飛”嗎？輪船會(huì)“游泳”嗎？計(jì)算機(jī)會(huì)“思考”嗎？問題什么是人工智能（4）考慮智能比較好的途徑可能是把它看作是一些技巧的匯集？這些技巧是什么呢?求解問題的能力？存儲(chǔ)記憶直覺推理能力從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的能力等等什么是人工智能（4）考慮智能比較好的途徑可能是把它看作是一些類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)如果說某個(gè)程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內(nèi)部是怎樣工作的，可以有兩種方法：通過內(nèi)?。╥ntrospection）----在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學(xué)實(shí)驗(yàn)如果計(jì)算機(jī)程序的輸入/輸出以及實(shí)時(shí)的行為同人類行為非常一致，就說明該程序可能是按照人類模式運(yùn)轉(zhuǎn)的。GPS：不僅滿足程序正確地解決問題，更關(guān)心程序推理軌跡與人類求解同樣問題的步驟軌跡的比較類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)如果說某個(gè)程序能夠像人一樣思考，那么理性思考的系統(tǒng)主要指的是思維方法的規(guī)范化古希臘哲學(xué)家Aristotle可能是第一個(gè)試圖把“正確地思考”規(guī)范化的人19世紀(jì)后期和20世紀(jì)，形式邏輯出現(xiàn)1965年，出現(xiàn)了用邏輯符號(hào)描述問題的程序該方法有兩個(gè)主要的問題。第一，把非形式的知識(shí)用形式的邏輯記號(hào)表示是不容易做到的，特別是當(dāng)這些知識(shí)不是100%確定的時(shí)候。第二，在理論上可以解決一個(gè)問題和在實(shí)際中這樣做是有很大不同的，甚至只要很少的知識(shí)就可能會(huì)耗盡任何計(jì)算機(jī)的資源，除非在推理時(shí)給出一定的指導(dǎo)。理性思考的系統(tǒng)主要指的是思維方法的規(guī)范化理性動(dòng)作的系統(tǒng)主要指的就是理性的agent：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Perfectknowledge,unlimitedresourceslogicalreasoningImperfectknowledge,limitedresources(limited)rationalityAI可認(rèn)為就是研究和建造理性Agent

理性動(dòng)作的系統(tǒng)主要指的就是理性的agent：通過自己的行動(dòng)獲AgentAgent—在某個(gè)環(huán)境中作用的實(shí)體智能Agent—智能作用的系統(tǒng)Agent具有:有關(guān)環(huán)境的知識(shí)感知信息(觀察)過去經(jīng)驗(yàn)要達(dá)到的目標(biāo)Agent為了達(dá)到目標(biāo)，必須根據(jù)知識(shí)、感知和經(jīng)驗(yàn)決定要執(zhí)行什么樣的行為。AgentAgent—在某個(gè)環(huán)境中作用的實(shí)體1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（1）1956：一般的說，人工智能這個(gè)術(shù)語來源于1956年的一次關(guān)于“復(fù)雜信息處理”的Workshop。在這次會(huì)議上，J.MaCarthy建議將這類研究稱為人工智能“ArtificialIntelligence”。(“computationalrationality”是不是更好一些？)1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（1）1956：一般的說，人工智能1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（2）孕育期(1956年前)主要成就:--

創(chuàng)立了數(shù)理邏輯,自動(dòng)機(jī)理論,控制論,信息論和系

統(tǒng)論

--

發(fā)明了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)主要貢獻(xiàn):1943年,MP模型出現(xiàn),模型中的每個(gè)神經(jīng)元都具有”開”、”關(guān)”狀態(tài)。神經(jīng)元的狀態(tài)被認(rèn)為是“實(shí)際等價(jià)于引起足夠刺激的模型”。他們認(rèn)為：任何可計(jì)算的函數(shù)都可以通過某種神經(jīng)元連接成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，而且所有的邏輯運(yùn)算都可以用簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，用來修改神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度Minsky和Edmonds建造了第一臺(tái)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)Turing第一個(gè)清晰比描繪出AI的完整景象，提出Turing測(cè)試、機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法、增量學(xué)習(xí)等1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（2）孕育期(1956年前)1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（3）1956年人工智能誕生:

DarmouthWorkshop參加者包括了當(dāng)時(shí)在自動(dòng)機(jī)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能研究領(lǐng)域重要的人物：AllenNewell和HerbertSimon:邏輯理論家(第一個(gè)使用定理證明進(jìn)行非數(shù)值思考的程序)，可以證明《數(shù)學(xué)原理》中的大多數(shù)定理這次Workshop重要性可能是讓人們認(rèn)識(shí)到AI有必要成為一門單獨(dú)的領(lǐng)域：AI一開始就承載著復(fù)制人的才能（如創(chuàng)造性、自身修養(yǎng)、語言功能）的思想，沒有任何一個(gè)其他領(lǐng)域涉及這些問題AI的全部問題不能出現(xiàn)在其他學(xué)科中：AI和其他學(xué)科的方法論不同，AI是這些領(lǐng)域中唯一一個(gè)明確屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，而且AI是唯一試圖建造在復(fù)雜和變化的環(huán)境中自動(dòng)發(fā)揮功能的機(jī)器的領(lǐng)域。1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（3）1956年人工智能誕生:1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（4）早期的熱情，巨大的期望（1952-1969）：在計(jì)算機(jī)被視為只能做算術(shù)題的情況下，計(jì)算機(jī)哪怕能夠做一點(diǎn)點(diǎn)聰明的事情都是令人震驚的Newell和Simon實(shí)現(xiàn)了GPS：模仿人類求解問題的規(guī)程，能顯示出程序決定的子目標(biāo)以及可能采取的行動(dòng)的次序，與人類求解同樣問題是類似的可能是第一個(gè)“像人一樣思考”方法的程序物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)：“一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)具有必要和足夠的方式產(chǎn)生一般智能行為”，意思是任何顯示出智能的系統(tǒng)必然是通過對(duì)由符號(hào)組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理來發(fā)揮功能的ArthurSamuel(1952-)研究了博弈問題（跳棋），取得了成功JohnMcCarthy(1958-):創(chuàng)建了Lisp語言(第二最古老的高級(jí)語言)對(duì)常識(shí)的研究，設(shè)計(jì)了AdviceTaker：包含世界一般的知識(shí)，可以使用公理進(jìn)行簡(jiǎn)單的規(guī)劃。通過接受新的公理，不對(duì)程序進(jìn)行改變就可以用于解決其他問題(將知識(shí)的表示和推理分開)1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（4）早期的熱情，巨大的期望（191.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（5）早期的熱情，巨大的期望（1952-1969）：MarvinMinsky(1958-)對(duì)microworlds進(jìn)行研究，它們需要智能才能解決的受限領(lǐng)域：如積木世界反邏輯的觀點(diǎn),societyofthemind：追求統(tǒng)一的知識(shí)表示和理論基礎(chǔ)是錯(cuò)誤的，人的智能就不存在統(tǒng)一的理論，沒有一致性和完備性。。。。。。。1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（5）早期的熱情，巨大的期望（191.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（6）困難時(shí)期（1966-1973）：在1958年,HerbertSimon(CMU)預(yù)測(cè)10年內(nèi)計(jì)算機(jī)會(huì)成為國(guó)際象棋冠軍：實(shí)際用了40年，而非10年原因可能是AI系統(tǒng)在簡(jiǎn)單實(shí)例上成功，最終在試圖解決更寬范圍和更難問題是幾乎都失敗了----組合爆炸第一類困難：早期的程序很少或者不包含關(guān)于它們的主題的知識(shí)，它們只是在簡(jiǎn)單句法處理的意義上成功了英語句子：Thespiritiswillingbutthefleshisweak（心有余而力不足），譯成俄語再譯成英語竟成了：“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”（酒是好的，肉變質(zhì)了）第二類困難：AI試圖解決的很多問題不可操作。AI的方式是嘗試不同的解決問題的步驟，早期問題規(guī)模較小是可行的。當(dāng)問題“放大”后，就不行了：程序原則上能找到解并不意味著程序?qū)嶋H上包含找到解的機(jī)制1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（6）困難時(shí)期（1966-19731.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（7）困難時(shí)期（1966-1973）：第三類困難：源自用于產(chǎn)生智能行為的基本結(jié)構(gòu)的某些基本限制：如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的研究，Minsky認(rèn)為能學(xué)習(xí)它們有能力表示任何東西，但是它們能表示的東西很少。特別地，它們不能訓(xùn)練兩輸入的感知器，讓它們識(shí)別什么時(shí)候它的兩個(gè)輸入不一致。1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（7）困難時(shí)期（1966-19731.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（8）知識(shí)就是力量時(shí)期(1969--1979):早期AI研究采用的是弱方法：一種通用的搜索機(jī)制，試圖通過基本的推理步驟來尋找完全的解。替代方法需要使用強(qiáng)有力的、領(lǐng)域相關(guān)的知識(shí)來解決問題。即從基于搜索的求解，到基于知識(shí)的求解通用的vs.領(lǐng)域有關(guān)的DENDRAL專家系統(tǒng)第一個(gè)成功的知識(shí)密集的系統(tǒng)專家系統(tǒng)MYCIN血液病診斷不確定性推理的引入對(duì)知識(shí)表示的研究邏輯,框架,語義網(wǎng)絡(luò),…1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（8）知識(shí)就是力量時(shí)期(1961.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（9）AI成為產(chǎn)業(yè)(1980年至今):R1第一個(gè)成功的商業(yè)專家系統(tǒng)（1982）日本的五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃(1981)美國(guó)的回應(yīng)…神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986年至今):1969由Bryson和Hopfield發(fā)現(xiàn)的反向傳播算法，取得了很多應(yīng)用Paralleldistributedprocessing(1986)取得了很大的影響1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（9）AI成為產(chǎn)業(yè)(1980年至1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（10）AI成為科學(xué)（1987年至今）近年來，AI研究在內(nèi)容和方法上都發(fā)生了巨大變革：普遍是在已有理論基礎(chǔ)上研究而不是提出嶄新的理論；把結(jié)論建立在嚴(yán)格的定理或者確鑿的實(shí)驗(yàn)證據(jù)的基礎(chǔ)上而不是考直覺……智能Agent的出現(xiàn)（1995年至今）互聯(lián)網(wǎng)和語義Web出現(xiàn)（1991年至今）1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（10）AI成為科學(xué)（1987年至1.3AI研究中的學(xué)派1.3AI研究中的學(xué)派符號(hào)主義（1）以符號(hào)處理為核心的方法又稱為自上而下和符號(hào)主義,起源于GPS,用于模擬人類問題求解過程的心理過程,逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng)AI的目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能,而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理功能,它本身就蘊(yùn)含著推理能力,因而可能夠方便地模擬邏輯思維過程符號(hào)主義認(rèn)為：人類智能的基本單元是符號(hào)，認(rèn)知過程就是符號(hào)操作過程，從而思維就是符號(hào)計(jì)算基本原理是：物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理符號(hào)主義（1）以符號(hào)處理為核心的方法符號(hào)主義（2）主要特征:(1)立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作,適合于模擬人的邏輯思維過程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問題(2)知識(shí)可用顯示的符號(hào)表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(shí)(3)便于模塊化,當(dāng)個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí),易于修改(4)能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接(5)可對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行解釋,便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇缺點(diǎn)可以解決邏輯思維,但對(duì)于形象思維難于模擬信息表示成符號(hào)后,并在處理或轉(zhuǎn)換時(shí),信息有丟失的情況符號(hào)主義（2）主要特征:連接主義（1）以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法又稱為自下而上和連接主義,屬于非符號(hào)處理范疇.在現(xiàn)實(shí)中，人們并不僅僅依靠邏輯推理來求解問題，有時(shí)非邏輯推理還其著非常重要的作用聯(lián)結(jié)主義：人工智能可以通過仿生人類的大腦的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，它研究的內(nèi)容就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。連接主義（1）以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法連接主義（2）主要特征:(1)通過神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實(shí)現(xiàn)信息處理,處理過程具有并行性,動(dòng)態(tài)性,全局性(2)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對(duì)有噪聲的信息進(jìn)行處理(3)可以通過對(duì)神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的調(diào)整實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類等(4)適合模擬人類的形象思維過程(5)求解問題時(shí),可以較快的得到一個(gè)近似解缺點(diǎn)不適合于解決邏輯思維,體現(xiàn)結(jié)構(gòu)固定和組成方案單一的系統(tǒng)也不適合多種知識(shí)的開發(fā)連接主義（2）主要特征:行為主義行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“動(dòng)作--感知”型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派，屬于非符號(hào)處理方法行為基本觀點(diǎn)可以概括為：1、知識(shí)和形式化表達(dá)和模型化方法是人工智能的重要障礙之一；2、智能取決于感知和行動(dòng)，應(yīng)直接利用機(jī)器對(duì)環(huán)境作用后，環(huán)境對(duì)作用的響應(yīng)為原形3、智能行為只能現(xiàn)實(shí)在世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來4、人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化，分階段發(fā)展和增強(qiáng)。行為主義行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“人工智能研究的特點(diǎn)（1）人工智能是一門知識(shí)的科學(xué)。以知識(shí)為對(duì)象，研究知識(shí)的獲取、表示和使用。數(shù)據(jù)處理->知識(shí)處理，數(shù)據(jù)->符號(hào)。符號(hào)表示知識(shí)而不是數(shù)值、數(shù)據(jù)。有啟發(fā)，有推導(dǎo)。人工智能是引起爭(zhēng)論最多的科學(xué)之一焦點(diǎn)：當(dāng)前人工智能的研究應(yīng)該以人類的普遍思維規(guī)律為主，還是以特定知識(shí)的處理和運(yùn)用為主？智能的本質(zhì)是什么？機(jī)器能達(dá)到人的水平嗎？結(jié)論：人工智能研究是非常困難的

人工智能研究的特點(diǎn)（1）人工智能是一門知識(shí)的科學(xué)。以知識(shí)為對(duì)人工智能研究的特點(diǎn)（2）人工智能的研究是十分困難的。McCarthy： 人工智能的所有問題都是難解的。Minsky： 人工智能是有史以來最難的科學(xué)之一。難在：實(shí)現(xiàn)智能需要浩繁的知識(shí)，而最難對(duì)付的知識(shí)是常識(shí)（不是專業(yè)知識(shí)）。Dreyfus： 常識(shí)問題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙。

人工智能研究的特點(diǎn)（2）人工智能的研究是十分困難的。1.4人工智能的研究領(lǐng)域（1）2011年IJCAI國(guó)際會(huì)議（http://ijcai-11.iiia.csic.es/）（1）：Agent-basedandMultiagentSystemsConstraints,Satisfiability,andSearchKnowledgeRepresentation,ReasoningandLogicMachineLearningMultidisciplinaryTopicsAndApplicationsNatural-LanguageProcessingPlanningandSchedulingRoboticsandVisionUncertaintyinAIWebandKnowledge-basedInformationSystems1.4人工智能的研究領(lǐng)域（1）2011年IJCAI國(guó)際會(huì)議1.4人工智能的研究領(lǐng)域（2）ParentdisciplinesofAIPhilosophy&Cog.Sc.Maths.PsychologyComputerScienceArtificialIntelligenceReasoning,Learning,Planning,Perception,Knowledgeacquisition,IntelligenceSearch,Uncertaintymanagement,othersLanguage/ImageUnderstandingTheoremProvingGamePlayingRobotics&NavigationSubjectscoveredunderAIApplicationareasofAI1.4人工智能的研究領(lǐng)域（2）Parentdiscipli2012年美國(guó)大學(xué)人工智能專業(yè)研究生排名1MassachusettsInstituteofTechnology麻省理工學(xué)院

2CarnegieMellonUniversity卡內(nèi)基梅隆大學(xué)

3StanfordUniversity斯坦福大學(xué)

4UniversityofCaliforniaBerkeley加州大學(xué)伯克利分校

5TheUniversityofTexasatAustin德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校

6UniversityofWashington華盛頓大學(xué)

7GeorgiaInstituteofTechnology佐治亞理工學(xué)院

8UniversityofIllinoisUrbanaChampaign伊利諾伊大學(xué)厄本那―香檳分校

8UniversityofMassachusettsAmherst馬薩諸塞大學(xué)Amherst校區(qū)

10UniversityofPennsylvania賓夕法尼亞大學(xué)

11UniversityofMichiganAnnArbor密西根大學(xué)-安娜堡分校

12CornellUniversity康奈爾大學(xué)

13UniversityofMarylandCollegePark馬里蘭大學(xué)帕克分校

14UniversityofCaliforniaLosAngeles加州大學(xué)洛杉機(jī)分校

15UniversityofSouthernCalifornia南加州大學(xué)

16ColumbiaUniversity哥倫比亞大學(xué)

17BrownUniversity布朗大學(xué)

17CaliforniaInstituteofTechnology加州理工學(xué)院2012年美國(guó)大學(xué)人工智能專業(yè)研究生排名1Massachu課程主要內(nèi)容機(jī)器學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)不確定性推理與專家系統(tǒng)不確定性推理，Bayes網(wǎng)絡(luò)，模糊推理智能搜索技術(shù)

通用搜索，啟發(fā)式搜索，約束滿足，博弈智能程序設(shè)計(jì)原理經(jīng)典邏輯介紹，定理機(jī)器證明，非單調(diào)推理語義Web語義Web，智能Agent，語義Web服務(wù)課程主要內(nèi)容機(jī)器學(xué)習(xí)思考題1.1什么是圖靈測(cè)試？它有什么重要特征？但為什么有的時(shí)候不適合作為“AI”的定義？1.2如何理解理性思考/動(dòng)作？1.3人工智能程序和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序之間有什么不同？1.4人工智能研究有哪些主要的學(xué)派？各有什么特點(diǎn)？1.5人工智能研究的基本原則是什么？1.6人工智能研究存在的主要問題是什么？1.7什么是人工智能問題？人工智能算法的關(guān)鍵部分是什么？1.8一些著名的問題，計(jì)算機(jī)非常難于處理，還有一些問題，已經(jīng)證明計(jì)算機(jī)是無法判定的。這是否可以說明人工智能是不可能的？1.9“計(jì)算機(jī)肯定不是智能的－－它們只能做程序員告訴它們的。”后面的陳述是真實(shí)的嗎？它意味著前面的陳述嗎？1.10人工智能的近期發(fā)展趨勢(shì)有哪些？思考題1.1什么是圖靈測(cè)試？它有什么重要特征？但為什么有人工智能

PrinciplesofArtificialIntelligence王文杰信息學(xué)院Wangwj@人工智能

PrinciplesofSyllabusSyllabusCourseObjectives教學(xué)的基本目的和要求掌握人工智能的基本概念和原理掌握人工智能的主要方法和技術(shù)了解人工智能的應(yīng)用CourseObjectives教學(xué)的基本目的和要求CourseInformationWeb地址:包括:教材資料Lecturenotes.Assignments.Project(s)OthersCourseInformationWeb地址:教材資料教材資料Others預(yù)修課程數(shù)理邏輯

程序設(shè)計(jì)語言分?jǐn)?shù)考試：其他：作業(yè)Project/PaperOthers預(yù)修課程第一章引言第一章引言本章主要內(nèi)容人工智能的界定人工智能的誕生和發(fā)展簡(jiǎn)史人工智能的研究學(xué)派人工智能的研究領(lǐng)域本章主要內(nèi)容人工智能的界定1.1

人工智能的界定

理解“我們?nèi)绾嗡伎肌笔侨祟愰L(zhǎng)期的研究目標(biāo)人工智能不僅試圖要理解心智能力,而且要建造智能體.

人工智能（AI：ArtificialIntelligence）是當(dāng)前科技發(fā)展中的一門前沿學(xué)科，同時(shí)也是一門新思想、新觀念、新理論、新技術(shù)不斷出現(xiàn)的學(xué)科，是在計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科相互綜合、相互滲透的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門交叉性的邊緣學(xué)科。1.1人工智能的界定什么是人工智能（1）StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)理性思考的系統(tǒng)類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)理性動(dòng)作的系統(tǒng)什么是人工智能（1）StuartRussell和Peter什么是人工智能（2）StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)理性思考的系統(tǒng)類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)理性動(dòng)作的系統(tǒng)思維的過程和推理行為什么是人工智能（2）StuartRussell和Peter什么是人工智能（3）StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)理性思考的系統(tǒng)類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)理性動(dòng)作的系統(tǒng)從模擬人類功能的逼真度來度量從理性的智能概念來度量一個(gè)系統(tǒng)如果能夠在它所知道的范圍內(nèi)”正確行事”,它就是理性的什么是人工智能（3）StuartRussell和Peter類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)對(duì)于人類做的比較好的智能任務(wù)，讓計(jì)算機(jī)來完成如定理證明、下棋、診斷疾病等最著名的就是Turing測(cè)試類似人一樣進(jìn)行動(dòng)作(act)的系統(tǒng)對(duì)于人類做的比較好的智能任Turing測(cè)試（1）AlanTuring,“ComputingMachineryandIntelligence”,Mind,59:433–460,1950.問題:“Canmachinesthink?”為此，Turing設(shè)計(jì)了著名的TuringTest

他認(rèn)為與其提出一個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的而可能有爭(zhēng)議的清單來列舉智能所需要的能力,不如采用一項(xiàng)基于人類這種無可質(zhì)疑的智能實(shí)體的辨別能力的測(cè)試.Turing測(cè)試（1）AlanTuring,“CompuTuring測(cè)試（2）測(cè)試者A，被測(cè)試者B與C。A是人，B與C一個(gè)是人，另一個(gè)是計(jì)算機(jī)。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(qū)分是人的回答還是計(jì)算機(jī)的回答，則計(jì)算機(jī)具有了智能。Turing測(cè)試第一次給出了檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)是否具有智能的哲學(xué)說法。Turing測(cè)試（2）測(cè)試者A，被測(cè)試者B與C。中文問題Searle漢語實(shí)驗(yàn)室。一個(gè)不懂漢語的人A，一個(gè)充分詳細(xì)的漢語問答手冊(cè)。不計(jì)查手冊(cè)的時(shí)間代價(jià)。給A一個(gè)使用漢語提出的問題，A通過漢語符號(hào)的比對(duì)使用手冊(cè)，給出回答。Searle問，如果A通過查手冊(cè)做出的回答與懂漢語的人一樣，A懂漢語嗎？中文問題Searle漢語實(shí)驗(yàn)室?！吧钏{(lán)”下棋程序1997年，IBM設(shè)計(jì)了這個(gè)程序。戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫！“深藍(lán)”有智能嗎？“SayingDeepBluedoesn’treallythinkaboutchessislikesayinganairplanedoesn'treallyflybecauseitdoesn'tflapitswings” DrewMcDermott“深藍(lán)”下棋程序1997年，IBM設(shè)計(jì)了這個(gè)程序。“Sayi問題飛機(jī)會(huì)“飛”嗎？輪船會(huì)“游泳”嗎？計(jì)算機(jī)會(huì)“思考”嗎？問題什么是人工智能（4）考慮智能比較好的途徑可能是把它看作是一些技巧的匯集？這些技巧是什么呢?求解問題的能力？存儲(chǔ)記憶直覺推理能力從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的能力等等什么是人工智能（4）考慮智能比較好的途徑可能是把它看作是一些類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)如果說某個(gè)程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內(nèi)部是怎樣工作的，可以有兩種方法：通過內(nèi)?。╥ntrospection）----在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學(xué)實(shí)驗(yàn)如果計(jì)算機(jī)程序的輸入/輸出以及實(shí)時(shí)的行為同人類行為非常一致，就說明該程序可能是按照人類模式運(yùn)轉(zhuǎn)的。GPS：不僅滿足程序正確地解決問題，更關(guān)心程序推理軌跡與人類求解同樣問題的步驟軌跡的比較類似人一樣進(jìn)行思考的系統(tǒng)如果說某個(gè)程序能夠像人一樣思考，那么理性思考的系統(tǒng)主要指的是思維方法的規(guī)范化古希臘哲學(xué)家Aristotle可能是第一個(gè)試圖把“正確地思考”規(guī)范化的人19世紀(jì)后期和20世紀(jì)，形式邏輯出現(xiàn)1965年，出現(xiàn)了用邏輯符號(hào)描述問題的程序該方法有兩個(gè)主要的問題。第一，把非形式的知識(shí)用形式的邏輯記號(hào)表示是不容易做到的，特別是當(dāng)這些知識(shí)不是100%確定的時(shí)候。第二，在理論上可以解決一個(gè)問題和在實(shí)際中這樣做是有很大不同的，甚至只要很少的知識(shí)就可能會(huì)耗盡任何計(jì)算機(jī)的資源，除非在推理時(shí)給出一定的指導(dǎo)。理性思考的系統(tǒng)主要指的是思維方法的規(guī)范化理性動(dòng)作的系統(tǒng)主要指的就是理性的agent：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Perfectknowledge,unlimitedresourceslogicalreasoningImperfectknowledge,limitedresources(limited)rationalityAI可認(rèn)為就是研究和建造理性Agent

理性動(dòng)作的系統(tǒng)主要指的就是理性的agent：通過自己的行動(dòng)獲AgentAgent—在某個(gè)環(huán)境中作用的實(shí)體智能Agent—智能作用的系統(tǒng)Agent具有:有關(guān)環(huán)境的知識(shí)感知信息(觀察)過去經(jīng)驗(yàn)要達(dá)到的目標(biāo)Agent為了達(dá)到目標(biāo)，必須根據(jù)知識(shí)、感知和經(jīng)驗(yàn)決定要執(zhí)行什么樣的行為。AgentAgent—在某個(gè)環(huán)境中作用的實(shí)體1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（1）1956：一般的說，人工智能這個(gè)術(shù)語來源于1956年的一次關(guān)于“復(fù)雜信息處理”的Workshop。在這次會(huì)議上，J.MaCarthy建議將這類研究稱為人工智能“ArtificialIntelligence”。(“computationalrationality”是不是更好一些？)1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（1）1956：一般的說，人工智能1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（2）孕育期(1956年前)主要成就:--

創(chuàng)立了數(shù)理邏輯,自動(dòng)機(jī)理論,控制論,信息論和系

統(tǒng)論

--

發(fā)明了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)主要貢獻(xiàn):1943年,MP模型出現(xiàn),模型中的每個(gè)神經(jīng)元都具有”開”、”關(guān)”狀態(tài)。神經(jīng)元的狀態(tài)被認(rèn)為是“實(shí)際等價(jià)于引起足夠刺激的模型”。他們認(rèn)為：任何可計(jì)算的函數(shù)都可以通過某種神經(jīng)元連接成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，而且所有的邏輯運(yùn)算都可以用簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，用來修改神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度Minsky和Edmonds建造了第一臺(tái)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)Turing第一個(gè)清晰比描繪出AI的完整景象，提出Turing測(cè)試、機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法、增量學(xué)習(xí)等1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（2）孕育期(1956年前)1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（3）1956年人工智能誕生:

DarmouthWorkshop參加者包括了當(dāng)時(shí)在自動(dòng)機(jī)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能研究領(lǐng)域重要的人物：AllenNewell和HerbertSimon:邏輯理論家(第一個(gè)使用定理證明進(jìn)行非數(shù)值思考的程序)，可以證明《數(shù)學(xué)原理》中的大多數(shù)定理這次Workshop重要性可能是讓人們認(rèn)識(shí)到AI有必要成為一門單獨(dú)的領(lǐng)域：AI一開始就承載著復(fù)制人的才能（如創(chuàng)造性、自身修養(yǎng)、語言功能）的思想，沒有任何一個(gè)其他領(lǐng)域涉及這些問題AI的全部問題不能出現(xiàn)在其他學(xué)科中：AI和其他學(xué)科的方法論不同，AI是這些領(lǐng)域中唯一一個(gè)明確屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，而且AI是唯一試圖建造在復(fù)雜和變化的環(huán)境中自動(dòng)發(fā)揮功能的機(jī)器的領(lǐng)域。1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（3）1956年人工智能誕生:1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（4）早期的熱情，巨大的期望（1952-1969）：在計(jì)算機(jī)被視為只能做算術(shù)題的情況下，計(jì)算機(jī)哪怕能夠做一點(diǎn)點(diǎn)聰明的事情都是令人震驚的Newell和Simon實(shí)現(xiàn)了GPS：模仿人類求解問題的規(guī)程，能顯示出程序決定的子目標(biāo)以及可能采取的行動(dòng)的次序，與人類求解同樣問題是類似的可能是第一個(gè)“像人一樣思考”方法的程序物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)：“一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)具有必要和足夠的方式產(chǎn)生一般智能行為”，意思是任何顯示出智能的系統(tǒng)必然是通過對(duì)由符號(hào)組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理來發(fā)揮功能的ArthurSamuel(1952-)研究了博弈問題（跳棋），取得了成功JohnMcCarthy(1958-):創(chuàng)建了Lisp語言(第二最古老的高級(jí)語言)對(duì)常識(shí)的研究，設(shè)計(jì)了AdviceTaker：包含世界一般的知識(shí)，可以使用公理進(jìn)行簡(jiǎn)單的規(guī)劃。通過接受新的公理，不對(duì)程序進(jìn)行改變就可以用于解決其他問題(將知識(shí)的表示和推理分開)1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（4）早期的熱情，巨大的期望（191.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（5）早期的熱情，巨大的期望（1952-1969）：MarvinMinsky(1958-)對(duì)microworlds進(jìn)行研究，它們需要智能才能解決的受限領(lǐng)域：如積木世界反邏輯的觀點(diǎn),societyofthemind：追求統(tǒng)一的知識(shí)表示和理論基礎(chǔ)是錯(cuò)誤的，人的智能就不存在統(tǒng)一的理論，沒有一致性和完備性。。。。。。。1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（5）早期的熱情，巨大的期望（191.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（6）困難時(shí)期（1966-1973）：在1958年,HerbertSimon(CMU)預(yù)測(cè)10年內(nèi)計(jì)算機(jī)會(huì)成為國(guó)際象棋冠軍：實(shí)際用了40年，而非10年原因可能是AI系統(tǒng)在簡(jiǎn)單實(shí)例上成功，最終在試圖解決更寬范圍和更難問題是幾乎都失敗了----組合爆炸第一類困難：早期的程序很少或者不包含關(guān)于它們的主題的知識(shí)，它們只是在簡(jiǎn)單句法處理的意義上成功了英語句子：Thespiritiswillingbutthefleshisweak（心有余而力不足），譯成俄語再譯成英語竟成了：“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”（酒是好的，肉變質(zhì)了）第二類困難：AI試圖解決的很多問題不可操作。AI的方式是嘗試不同的解決問題的步驟，早期問題規(guī)模較小是可行的。當(dāng)問題“放大”后，就不行了：程序原則上能找到解并不意味著程序?qū)嶋H上包含找到解的機(jī)制1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（6）困難時(shí)期（1966-19731.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（7）困難時(shí)期（1966-1973）：第三類困難：源自用于產(chǎn)生智能行為的基本結(jié)構(gòu)的某些基本限制：如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的研究，Minsky認(rèn)為能學(xué)習(xí)它們有能力表示任何東西，但是它們能表示的東西很少。特別地，它們不能訓(xùn)練兩輸入的感知器，讓它們識(shí)別什么時(shí)候它的兩個(gè)輸入不一致。1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（7）困難時(shí)期（1966-19731.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（8）知識(shí)就是力量時(shí)期(1969--1979):早期AI研究采用的是弱方法：一種通用的搜索機(jī)制，試圖通過基本的推理步驟來尋找完全的解。替代方法需要使用強(qiáng)有力的、領(lǐng)域相關(guān)的知識(shí)來解決問題。即從基于搜索的求解，到基于知識(shí)的求解通用的vs.領(lǐng)域有關(guān)的DENDRAL專家系統(tǒng)第一個(gè)成功的知識(shí)密集的系統(tǒng)專家系統(tǒng)MYCIN血液病診斷不確定性推理的引入對(duì)知識(shí)表示的研究邏輯,框架,語義網(wǎng)絡(luò),…1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（8）知識(shí)就是力量時(shí)期(1961.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（9）AI成為產(chǎn)業(yè)(1980年至今):R1第一個(gè)成功的商業(yè)專家系統(tǒng)（1982）日本的五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃(1981)美國(guó)的回應(yīng)…神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986年至今):1969由Bryson和Hopfield發(fā)現(xiàn)的反向傳播算法，取得了很多應(yīng)用Paralleldistributedprocessing(1986)取得了很大的影響1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（9）AI成為產(chǎn)業(yè)(1980年至1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（10）AI成為科學(xué)（1987年至今）近年來，AI研究在內(nèi)容和方法上都發(fā)生了巨大變革：普遍是在已有理論基礎(chǔ)上研究而不是提出嶄新的理論；把結(jié)論建立在嚴(yán)格的定理或者確鑿的實(shí)驗(yàn)證據(jù)的基礎(chǔ)上而不是考直覺……智能Agent的出現(xiàn)（1995年至今）互聯(lián)網(wǎng)和語義Web出現(xiàn)（1991年至今）1.2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)歷（10）AI成為科學(xué)（1987年至1.3AI研究中的學(xué)派1.3AI研究中的學(xué)派符號(hào)主義（1）以符號(hào)處理為核心的方法又稱為自上而下和符號(hào)主義,起源于GPS,用于模擬人類問題求解過程的心理過程,逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng)AI的目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能,而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理功能,它本身就蘊(yùn)含著推理能力,因而可能夠方便地模擬邏輯思維過程符號(hào)主義認(rèn)為：人類智能的基本單元是符號(hào)，認(rèn)知過程就是符號(hào)操作過程，從而思維就是符號(hào)計(jì)算基本原理是：物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理符號(hào)主義（1）以符號(hào)處理為核心的方法符號(hào)主義（2）主要特征:(1)立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作,適合于模擬人的邏輯思維過程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問題(2)知識(shí)可用顯示的符號(hào)表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(shí)(3)便于模塊化,當(dāng)個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí),易于修改(4)能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接(5)可對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行解釋,便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇缺點(diǎn)可以解決邏輯思維,但對(duì)于形象思維難于模擬信息表示成符號(hào)后,并在處理或轉(zhuǎn)換時(shí),信息有丟失的情況符號(hào)主義（2）主要特征:連接主義（1）以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法又稱為自下而上和連接主義,屬于非符號(hào)處理范疇.在現(xiàn)實(shí)中，人們并不僅僅依靠邏輯推理來求解問題，有時(shí)非邏輯推理還其著非常重要的作用聯(lián)結(jié)主義：人工智能可以通過仿生人類的大腦的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，它研究的內(nèi)容就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。連接主義（1）以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法連接主義（2）主要特征:(1)通過神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實(shí)現(xiàn)信息處理,處理過程具有并行性,動(dòng)態(tài)性,全局性(2)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對(duì)有噪聲的信息進(jìn)行處理(3)可以通過對(duì)神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的調(diào)整實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類等(4)適合模擬人類的形象思維過程(5)求解問題時(shí),可以較快的得到一個(gè)近似解缺點(diǎn)不適合于解決邏輯思維,體現(xiàn)結(jié)構(gòu)固定和組成方案單一的系統(tǒng)也不適合多種知識(shí)的開發(fā)連接主義（2）主要特征:行為主義行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“動(dòng)作--感知”型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派，屬于非符號(hào)處理方法行為基本觀點(diǎn)可以概括為：1、知識(shí)和形式化表達(dá)和模型化方法是人工智能的重要障礙之一；2、智能取決于感知和行動(dòng)，應(yīng)直接利用機(jī)器對(duì)環(huán)境作用后，環(huán)境對(duì)作用的響應(yīng)為原形3、智能行為只能現(xiàn)實(shí)在世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來4、人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化，分階段發(fā)展和增強(qiáng)。行為主義行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“人工智能研究的特點(diǎn)（1）人工智能是一門知識(shí)的科學(xué)。以知識(shí)為對(duì)象，研究知識(shí)的獲取、表示和使用。數(shù)據(jù)處理->知識(shí)處理，數(shù)據(jù)->符號(hào)。符號(hào)表示知識(shí)而不是數(shù)值、數(shù)據(jù)。有啟發(fā)，有推導(dǎo)。人工智能是引起爭(zhēng)論最多的科學(xué)之一焦點(diǎn)：當(dāng)前人工智能的研究應(yīng)該以人類的普遍思維規(guī)律為主，還是以特定知識(shí)的處理和運(yùn)用為主？智能的本質(zhì)是什么？機(jī)器能達(dá)到人的水平嗎？結(jié)論：人工智能研究是非常困難的

人工智能研究的特點(diǎn)（1）人工智能是一門知識(shí)的科學(xué)。以知識(shí)為對(duì)人工智能研究的特點(diǎn)（2）人工智能的研究是十分困難的。McCarthy： 人工智能的所有問題都是難解的。Minsky： 人工智能是有史以來最難的科學(xué)之一。難在：實(shí)現(xiàn)智能需要浩繁的知識(shí)，而最難對(duì)付的知識(shí)是常識(shí)（不是專業(yè)知識(shí)）。Dreyfus： 常識(shí)問題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙。

人工智能研究的特點(diǎn)（2）人工智能的研究是十分困難的。1.4人工智能的研究領(lǐng)域（1）2011年IJCAI國(guó)際會(huì)議（http://ijcai-11.iiia.csic.es/）（1）：Agent-basedandMultiagentSystemsConstraints,Satisfiability,andSearchKnowledgeRepresentation,ReasoningandLogicMachineLearningMul