好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第1頁2023/4/26史忠植高級人工智能2第一章緒論1.1人工智能發(fā)展概況1.2人工智能認(rèn)知問題1.3思維層次模型1.4符號智能1.5人工智能研究方法1.6自動推理1.7機(jī)器學(xué)習(xí)1.8分布式人工智能1.9智能系統(tǒng)好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第2頁2023/4/26史忠植高級人工智能3

Computer:

HighperformanceLowintelligenceCitefrom《ScientificAmerican》，（3）重大挑戰(zhàn)好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第3頁2023/4/26史忠植高級人工智能4智能機(jī)器5thcB.C.Aristotelianlogicinvented1642 Pascalbuiltanaddingmachine1694 Leibnitzreckoningmachine好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第4頁2023/4/26史忠植高級人工智能5智能機(jī)器1834 CharlesBabbage’sAnalyticalEngine

Adawritesoftheengine,“TheAnalyticalEnginehasnopretensionswhatevertooriginateanything.Itcandowhateverweknowhowtoorderittoperform.”Thepictureisofamodelbuiltinthelate1800sbyBabbage’ssonfromBabbage’sdrawings.好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第5頁2023/4/26史忠植高級人工智能6布爾邏輯1848GeorgeBooleTheCalculusofLogicchocolatenutsmintchocolateandnutsandmint好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第6頁2023/4/26史忠植高級人工智能720世紀(jì)初數(shù)學(xué)基礎(chǔ)1900Hilbert’sprogramandtheefforttoformalizemathematics1931KurtG?del’spaper,OnFormallyUndecidablePropositions1936AlanTuring’spaper,OnComputableNumberswithanapplicationtotheEntscheidungsproblem

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第7頁2023/4/26史忠植高級人工智能8圖靈測試TheTuringTest1950:AlanTuring文章“ComputingMachineryandIntelligence.”Mind,Vol.59,No.236,pp.433-460提出圖靈測試好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第8頁2023/4/26史忠植高級人工智能9人工智能誕生1956:

世界上第一次正式AI會議美國DartmouthCollege，為期2月JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第9頁2023/4/26史忠植高級人工智能10人工智能發(fā)展1958:Newell和Simon四個預(yù)測十年內(nèi)，計算機(jī)將成為世界象棋冠軍十年內(nèi)，計算機(jī)將發(fā)覺或證實有意義數(shù)學(xué)定理十年內(nèi)，計算機(jī)將能譜寫優(yōu)美樂曲十年內(nèi)，計算機(jī)將能實現(xiàn)大多數(shù)心理學(xué)理論1959:FrankRosenblatt提出感知器模型（PerceptronModel)1959:MITAILab正式成立（Minsky和McCarthy）好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第10頁2023/4/26史忠植高級人工智能11人工智能發(fā)展教授系統(tǒng)時期1962:McCarthy調(diào)到Stanford,1963年創(chuàng)建StanfordAILab1963:M.RossQuillian開創(chuàng)語義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNets)1965:Feigenbaum掌管StanfordAILab;Noftsker掌管MITAILab1965:MITJosephWeizenbaum研制出ELIZA用英語進(jìn)行交互回答任何問題1965-83:Feigenbaum和Lederberg開啟DENDRAL工程1966:ALPAC負(fù)面匯報造成美國政府取消對機(jī)器翻譯資助1969:Minsky和Papert感知機(jī)匯報造成美國政府取消對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究資助。結(jié)論：有限階感知機(jī)僅能識別出Euler數(shù)，不能識別其它拓?fù)洳蛔冃?969:SRI研制出機(jī)器人Shakey含有運動、感知和問題求解能力好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第11頁2023/4/26史忠植高級人工智能12人工智能發(fā)展

自然語言處理1970:StanfordTerryWinograd等研制出（ETAOIN）SHRDLU接收自然語言命令操作積木塊1970:Colmerauer研制出PROLOG語言解釋系統(tǒng)很快，愛丁堡大學(xué)Warren實現(xiàn)了編譯系統(tǒng)1972:DARPA取消Stanford大學(xué)機(jī)器人研究(Shakey)資助。1972:

Mycin工程開啟1973:JamesLighthill爵士負(fù)面匯報使得英國政府取消對AI研究資助“人工智能研究是不成功，不值得政府資助?！庇⒄邮樟舜藚R報觀點。從那時起至今，英國AI研究一蹶不振。1976:DARPA取消對語音識別研究資助1976:Greenblatt研制出第一臺LISP機(jī)CONS好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第12頁2023/4/26史忠植高級人工智能13人工智能發(fā)展1976:DougLenat數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM(AutomatedMathematician)1977:SRI開啟PROSPECTOR工程幫助地質(zhì)教授探測和解釋礦物1978年發(fā)覺鉬礦脈(molybdenumvein)1977:EdwardFeigenbaum正式提出知識工程作為一門學(xué)科在1977年IJCAI會議上1979:Stanford研制出第一臺計算機(jī)控制汽車（StanfordCart）1980:

第一屆美國AI協(xié)會會議（AAAI）在Stanford召開。1980:JohnMcDermottXCON教授系統(tǒng)用于配置VAX機(jī)器系統(tǒng)好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第13頁2023/4/26史忠植高級人工智能14人工智能發(fā)展

知識工程時期1981:日本政府宣告日本五代機(jī)（first-generationcomputer）計劃（即智能計算機(jī)）1982:JohnHopfield掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究1983:MCC（MicroelectronicsandComputerTechnologyCorporation）成立（BobbyInman任主任）1984:DougLenat在BobbyRayInman勸說下在MCC開始Cyc研究1986:ThinkingMachinesInc研制聯(lián)結(jié)機(jī)器(ConnectionMachine)1987:LISP機(jī)器市場開始暗淡1988:386芯片使得PC機(jī)速度能夠與LISP機(jī)器媲美好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第14頁2023/4/26史忠植高級人工智能15人工智能發(fā)展

分布智能和機(jī)器學(xué)習(xí)1992:日本政府宣告五代機(jī)計劃失敗。隨即開啟RWC計劃（RealWorldComputingProject）1993:Shoham提出AOP,Agent-OrientedProgramming1995:Vapnik提出SVM1996:中科院計算所多主體系統(tǒng)MAPE1996:DARPA開啟HPKB計劃軍事上“GrandChallenge”問題分析和求解1997:IBM深藍(lán)II(DeepBlue)擊敗GarryKasparov:中科院計算所多主體環(huán)境MAGE,知識發(fā)覺系統(tǒng)MSMiner好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第15頁2023/4/26史忠植高級人工智能16人工智能發(fā)展

智能科學(xué)

/

JeffHawkins,SandraBlakeslee.

OnIntelligence.

TimesBooks,HenryHoltandCompany,NewYork,

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第16頁2023/4/26史忠植高級人工智能17人工智能基礎(chǔ)

認(rèn)知科學(xué)

腦科學(xué)邏輯好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第17頁2023/4/26史忠植高級人工智能18認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)研究是“國際人類前沿科學(xué)計劃”重點。認(rèn)知科學(xué)及其信息處理方面研究被列為整個計劃三大個別之一(其余兩個別是“物質(zhì)和能量轉(zhuǎn)換”、“支撐技術(shù)”)；“知覺和認(rèn)知”、“運動和行為”、“記憶和學(xué)習(xí)”和“語言和思索”被列為人類前沿科學(xué)12大焦點問題中4個。多年來，美國和歐共體分別推出“腦十年”計劃和“EC腦十年計劃”。日本則推出雄心勃勃“腦科課時代”計劃，總預(yù)算高達(dá)200億美元。在“腦科課時代”計劃中，腦認(rèn)知功效及其信息處理研究是重中之重。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第18頁2023/4/26史忠植高級人工智能19認(rèn)知

認(rèn)知是和情感、動機(jī)、意志等相正確理智或認(rèn)識過程。美國心理學(xué)家Houston等人將對“認(rèn)知”看法歸納為以下五種主要類型：(1)認(rèn)知是信息處理過程；(2)認(rèn)知是心理上符號運算；(3)認(rèn)知是問題求解；(4)認(rèn)知是思維；(5)認(rèn)知是一組相關(guān)活動，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成、語言使用等。

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第19頁2023/4/26史忠植高級人工智能20認(rèn)知

認(rèn)知心理學(xué)家Dodd等則認(rèn)為，認(rèn)知應(yīng)包含三個方面，即適應(yīng)結(jié)構(gòu)過程。也就是說，認(rèn)知是為了一定目標(biāo)，在一定心理結(jié)構(gòu)中進(jìn)行信息加工過程。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第20頁2023/4/26史忠植高級人工智能21認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)探索人類智力怎樣由物質(zhì)產(chǎn)生和人腦信息處理過程。詳細(xì)地說，認(rèn)知科學(xué)是研究人類認(rèn)知和智力本質(zhì)和規(guī)律前沿科學(xué)。認(rèn)知科學(xué)研究范圍包含知覺、注意、記憶、動作、語言、推理、思索、意識乃至情感動機(jī)在內(nèi)各個層面認(rèn)知活動。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第21頁2023/4/26史忠植高級人工智能22認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知和思維信息處理過程科學(xué),包含從感覺輸入到復(fù)雜問題求解,從人類個體到人類社會智能活動,以及人類智能和機(jī)器智能性質(zhì)。認(rèn)知科學(xué)是當(dāng)代心理學(xué)、信息科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、科學(xué)語言學(xué)、人類學(xué)乃至自然哲學(xué)等學(xué)科交叉發(fā)展結(jié)果。它是人工智能主要理論基礎(chǔ)。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第22頁2023/4/26史忠植高級人工智能23人工智能五個基礎(chǔ)問題

(1)知識與概念化是否是人工智能關(guān)鍵？(2)認(rèn)知能力能否與載體分開來研究？(3)認(rèn)知軌跡是否可用類自然語言來描述？(4)學(xué)習(xí)能力能否與認(rèn)知分開來研究？(5)全部認(rèn)知是否有一個統(tǒng)一結(jié)構(gòu)？好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第23頁2023/4/26史忠植高級人工智能24思維層次模型思維是客觀現(xiàn)實反應(yīng)過程，是含有意識人腦對于客觀現(xiàn)實本質(zhì)屬性、內(nèi)部規(guī)律性自覺、間接和概括反應(yīng)。人類思維形態(tài)主要有感知思維形象思維抽象思維靈感思維

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第24頁2023/4/26史忠植高級人工智能25感知思維是一個初級思維形態(tài)。在大家開始認(rèn)識世界時,只是把感性材料組織起來,使之組成有條理知識,所能認(rèn)識到僅是現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上形成思維形態(tài)即是感知思維。大家在實踐過程中,經(jīng)過眼、耳、鼻、舌、身等感官直接接觸客觀外界而取得各種事物表面現(xiàn)象初步認(rèn)識,它起源和內(nèi)容都是客觀、豐富。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第25頁2023/4/26史忠植高級人工智能26形象思維形象思維主要是用經(jīng)典化方法進(jìn)行概括，并用形象材料來思維，是一切高等生物所共有。形象思維是與神經(jīng)機(jī)制連接論相適應(yīng)。模式識別、圖象處理、視覺信息加工都屬于這個范圍。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第26頁2023/4/26史忠植高級人工智能27抽象思維抽象思維是一個基于抽象概念思維形式，經(jīng)過符號信息處理進(jìn)行思維。只有語言出現(xiàn)，抽象思維才成為可能，語言和思維相互促進(jìn)，相互推進(jìn)。能夠認(rèn)為物理符號系統(tǒng)是抽象思維基礎(chǔ)。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第27頁2023/4/26史忠植高級人工智能28靈感思維對靈感思維至今研究甚少。有些人認(rèn)為,靈感思維是形象思維擴(kuò)充到潛意識,人腦有一個別對信息進(jìn)行加工,不過人并沒有意識到。也有些人認(rèn)為,靈感思維是頓悟。靈感思維在創(chuàng)造性思維中起主要作用,有待進(jìn)行深入研究。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第28頁2023/4/26史忠植高級人工智能29思維層次模型

抽象處理單元形象處理單元1形象處理單元2形象處理單元n感知處理單元1感知處理單元2感知處理單元n抽象思維形象思維感知思維外界信號好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第29頁2023/4/26史忠植高級人工智能30人工智能智能是什么？智能是個體有目標(biāo)行為、合理思維,以及有效適應(yīng)環(huán)境綜合性能力。通俗地說,智能是個體認(rèn)識客觀事物和利用知識處理問題能力。人類個體智能是一個綜合性能力,詳細(xì)講,能夠包含感知與認(rèn)識客觀事物、客觀世界與自我能力;經(jīng)過學(xué)習(xí)取得經(jīng)驗、積累知識能力;了解知識、利用知識和利用經(jīng)驗分析問題和處理問題能力;聯(lián)想、推理、判斷、決議能力;利用語言進(jìn)行抽象、概括能力;發(fā)覺、創(chuàng)造、創(chuàng)造、創(chuàng)新能力;實時地、快速地、合理地應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境能力;預(yù)測、洞察事物發(fā)展改變能力等。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第30頁2023/4/26史忠植高級人工智能31人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)是相對人自然智能而言，即用人工方法和技術(shù),模仿、延伸和擴(kuò)展人智能,實現(xiàn)一些``機(jī)器思維“。作為一門學(xué)科，人工智能研究智能行為計算模型，研制含有感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、決議等思維活動計算系統(tǒng)，處理需要人類教授才能處理復(fù)雜問題。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第31頁2023/4/26史忠植高級人工智能32什么是人工智能StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前相關(guān)AI定義分成四類：類人思維方法理性思維系統(tǒng)類人行為方法理性行為系統(tǒng)好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第32頁2023/4/26史忠植高級人工智能33類人行為方法Kurzwell提出人工智能認(rèn)為人工智能是一門技術(shù)，它創(chuàng)造出夠完成一定任務(wù)機(jī)器，而當(dāng)咱們?nèi)祟悓@些任務(wù)進(jìn)行處理時候，需要一定智能。方法：

對于人類做比很好智能任務(wù)，讓計算機(jī)來完成最著名就是Turing測試定理證實下國際象棋做外科手術(shù)診療疾病……好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第33頁2023/4/26史忠植高級人工智能34Turing測試（1）AlanTuring,“ComputingMachineryandIntelligence”,Mind,59:433–460,1950.問題:“Canmachinesthink?”為此，Turing設(shè)計了著名TuringTest好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第34頁2023/4/26史忠植高級人工智能35Turing測試（2）測試者A，被測試者B與C。A是人，B與C一個是人，另一個是計算機(jī)。A提出問題，B與C分別回答。假如B與C回答，使得A無法區(qū)分是人回答還是計算機(jī)回答，則計算機(jī)含有了智能。Turing測試第一次給出了檢驗計算機(jī)是否含有智能哲學(xué)說法。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第35頁2023/4/26史忠植高級人工智能36類人思維方法Bellman提出人工智能是那些與人思維、決議、問題求解和學(xué)習(xí)等相關(guān)活動自動化。主要采取是認(rèn)知模型方法---是關(guān)于人類思維工作原理可檢測理論。假如說某個程序能夠像人一樣思索，那么就必須以某種方式確定人是怎樣思索。為確定人類思維內(nèi)部是怎樣工作，能夠有兩種方法：經(jīng)過內(nèi)?。╥ntrospection）----在人思索過程中，掌握人自己想法；或者經(jīng)過心理學(xué)試驗好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第36頁2023/4/26史忠植高級人工智能37理性思索方法1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用計算模型研究智力能力。這是一個理性思維方法。一個系統(tǒng)假如能依據(jù)它所知信息(知識、時間、資源等)能夠做出最好決議，這就是理性當(dāng)知識是完全，而且資源是無限時候，就是所謂邏輯推理。當(dāng)知識是不完全，或者資源有限時，就是理性行為。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第37頁2023/4/26史忠植高級人工智能38理性行為方法尼爾森（Nilsson）認(rèn)為人工智能關(guān)心是人工制品中智能行為。這種人工制品主要指能夠動作主體（agent）。行為上理性指是已知一些信念，執(zhí)行一些動作以到達(dá)某個目標(biāo)。主體（agent）能夠看作是能夠進(jìn)行感知和執(zhí)行動作某個系統(tǒng)。在這種方法中，人工智能能夠認(rèn)為就是研究和建造理性主體（agent）。在“理性思維”方法中，它所強(qiáng)調(diào)是正確推理。做出正確推理有時被作為理性主體（agent）一個別。另首先，正確推理并不是理性全部，因為在有些情景下，往往沒有某個行為一定是正確，而其它是錯誤。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第38頁2023/4/26史忠植高級人工智能39人工智能符號主義連接主義行為主義

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第39頁2023/4/26史忠植高級人工智能40符號智能傳統(tǒng)人工智能是符號主義，它以Newell和Simon提出物理符號系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)。物理符號系統(tǒng)假設(shè)認(rèn)為物理符號系統(tǒng)是智能行為充分和必要條件。物理符號系統(tǒng)由一組符號實體組成，它們都是物理模式，可在符號結(jié)構(gòu)實體中作為組分出現(xiàn)。該系統(tǒng)能夠進(jìn)行建立、修改、復(fù)制、刪除等操作，以生成其它符號結(jié)構(gòu)。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第40頁2023/4/26史忠植高級人工智能41連接主義連接主義研究非程序、適應(yīng)性、大腦格調(diào)信息處理本質(zhì)和能力。大家也稱它為神經(jīng)計算。因為它多年來快速發(fā)展,大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)理、模型、算法不停地涌現(xiàn)出來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主體是一個開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提供經(jīng)典、含有實用價值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第41頁2023/4/26史忠植高級人工智能42行為主義Brooks提出了無需知識表示智能、無需推理智能。他認(rèn)為智能只是在與環(huán)境交互作用中表現(xiàn)出來，在許多方面是行為心理學(xué)觀點在當(dāng)代人工智能中反應(yīng)，大家稱為基于行為人工智能，簡言之，稱為行為主義。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第42頁2023/4/26史忠植高級人工智能43智能符號智能是以知識為基礎(chǔ)，經(jīng)過推理進(jìn)行問題求解。也即所謂傳統(tǒng)人工智能。計算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，經(jīng)過訓(xùn)練建立聯(lián)絡(luò)，進(jìn)行問題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、含糊系統(tǒng)、進(jìn)化程序設(shè)計、人工生命等都能夠包含在計算智能。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第43頁2023/4/26史忠植高級人工智能44人工智能研究方法認(rèn)知學(xué)派邏輯學(xué)派行為學(xué)派好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第44頁2023/4/26史忠植高級人工智能45認(rèn)知學(xué)派以Simon,Minsky和Newell等為代表，從人思維活動出發(fā)，利用計算機(jī)進(jìn)行宏觀功效模擬。

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第45頁2023/4/26史忠植高級人工智能46認(rèn)知學(xué)派1976年Newell和Simon提出了物理符號系統(tǒng)假設(shè)，認(rèn)為物理系統(tǒng)表現(xiàn)智能行為必要和充分條件是它是一個物理符號系統(tǒng)。這么，能夠把任何信息加工系統(tǒng)看成是一個詳細(xì)物理系統(tǒng)，如人神經(jīng)系統(tǒng)、計算機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)等。所謂符號就是模式。任何一個模式，只要它能和其它模式相區(qū)分，它就是一個符號。不一樣英文字母就是不一樣符號。對符號進(jìn)行操作就是對符號進(jìn)行比較，即找出哪幾個是相同符號，哪幾個是不一樣符號。物理符號系統(tǒng)基礎(chǔ)任務(wù)和功效是識別相同符號和區(qū)分不一樣符號。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第46頁2023/4/26史忠植高級人工智能47認(rèn)知學(xué)派80年代Newell等又致力于SOAR系統(tǒng)研究。SOAR系統(tǒng)是以知識塊(Chunking)理論為基礎(chǔ)，利用基于規(guī)則記憶，獲取搜索控制知識和操作符，實現(xiàn)通用問題求解。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第47頁2023/4/26史忠植高級人工智能48認(rèn)知學(xué)派Minsky從心理學(xué)研究出發(fā)，認(rèn)為大家在他們?nèi)粘ＵJ(rèn)識活動中，使用了大批從以前經(jīng)驗中獲取并經(jīng)過整理知識。該知識是以一個類似框架結(jié)構(gòu)記存在人腦中。所以，在70年代他提出了框架知識表示方法。到80年代，Minsky認(rèn)為人智能，根本不存在統(tǒng)一理論。1985年，他發(fā)表了一本著名書《SocietyofMind(思維社會)》。書中指出思維社會是由大量含有某種思維能力單元組成復(fù)雜社會。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第48頁2023/4/26史忠植高級人工智能49邏輯學(xué)派邏輯學(xué)派是以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研究人工智能，即用形式化方法描述客觀世界。他們認(rèn)為：

(1)智能機(jī)器必須相關(guān)于本身環(huán)境知識。

(2)通用智能機(jī)器要能陳說性地表示關(guān)于本身環(huán)境大個別知識

(3)通用智能機(jī)器表示陳說性知識語言最少要有一階邏輯表示能力。

邏輯學(xué)派在人工智能研究中，強(qiáng)調(diào)是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。McCarthy主張任何事物都能夠用統(tǒng)一邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調(diào)邏輯為中心。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第49頁2023/4/26史忠植高級人工智能50行為學(xué)派智能只是在與環(huán)境交互作用中表現(xiàn)出來，其基礎(chǔ)觀點：

(1)到現(xiàn)場去；(2)物理實現(xiàn)；(3)初級智能；(4)行為產(chǎn)生智能。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第50頁2023/4/26史忠植高級人工智能51自動推理演繹推理(deductivereasoning)歸納推理(inductivereasoning)反繹推理(abductivereasoning)好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第51頁2023/4/26史忠植高級人工智能52自動推理從一個或幾個已知判斷(前提)邏輯地推論出一個新判斷(結(jié)論)思維形式稱為推理,這是事物客觀聯(lián)絡(luò)在意識中反應(yīng)。人處理問題就是利用以往知識,經(jīng)過推理得出結(jié)論。自動推理理論和技術(shù)是程序推導(dǎo)、程序正確性證實、教授系統(tǒng)、智能機(jī)器人等研究領(lǐng)域主要基礎(chǔ)。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第52頁2023/4/26史忠植高級人工智能53自動推理正向推理

(ForwardReasoning)又叫：向前推理、數(shù)據(jù)驅(qū)動推理定義：從已知數(shù)據(jù)/條件/中間結(jié)論出發(fā)推導(dǎo)出新結(jié)論1.AG12.AG13.BG24.BG25.G1&G2G好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第53頁2023/4/26史忠植高級人工智能54自動推理反向推理

(BackwardReasoning)

又叫向后推理、面向目標(biāo)推理定義：從結(jié)論（目標(biāo)）出發(fā)推導(dǎo)結(jié)論（目標(biāo)）前提條件1.G

G1&G22.G1A3.G1A4.G2B5.G2B

好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第54頁2023/4/26史忠植高級人工智能55機(jī)器學(xué)習(xí)Simon對學(xué)習(xí)定義是：“假如一個系統(tǒng)能夠經(jīng)過執(zhí)行某種過程而改進(jìn)它性能，這就是學(xué)習(xí)”。這個說法關(guān)鍵點是：學(xué)習(xí)是一個過程，其二，學(xué)習(xí)是對一個系統(tǒng)而言，其三，學(xué)習(xí)改變系統(tǒng)性能。過程、系統(tǒng)與改變性能是學(xué)習(xí)三個關(guān)鍵點。對上述說法，第一點是自然。第二點中系統(tǒng)則相當(dāng)復(fù)雜，普通是指一臺計算機(jī)，不過，也能夠是計算系統(tǒng)，甚至包含人人機(jī)計算系統(tǒng)。第三點則只強(qiáng)調(diào)“改進(jìn)系統(tǒng)性能”，而未限制這種“改進(jìn)”方法。好發(fā)表的醫(yī)學(xué)核心期刊第55頁2023/4/26史忠植高級人工智能56機(jī)器學(xué)習(xí)反饋環(huán)境學(xué)習(xí)單元知識庫