人工智能-第一章 緒論

緒論第一章人工智能自誕生以來，在短短幾十年的時(shí)間里經(jīng)歷了三起兩落，發(fā)展至今，已取得巨大的進(jìn)展。本章要點(diǎn)人工智能的定義人工智能的發(fā)展史及流派人工智能的研究目標(biāo)人工智能的研究途徑人工智能的研究領(lǐng)域人工智能的發(fā)展趨勢目錄Contents1.1人工智能概論1.1.1人工智能的定義1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派1.1.3人工智能的研究目標(biāo)和意義1.1.4人工智能的研究途徑1.2人工智能的現(xiàn)在和未來1.2.1人工智能的研究領(lǐng)域1.2.2人工智能的發(fā)展趨勢1.1人工智能概論自1946年第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC誕生以來，人們一直希望計(jì)算機(jī)能夠具有更加強(qiáng)大的功能，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的出現(xiàn)使計(jì)算機(jī)變得更加智能。對人工智能的研究，目前已取得了許多令人振奮的成果，并在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，極大地影響并改變著人們的社會(huì)生活。1.1人工智能概論人工智能的發(fā)展史及流派人工智能的定義人工智能的研究目標(biāo)和意義人工智能的研究途徑010203041.1.1人工智能的定義人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是多學(xué)科交叉的邊緣學(xué)科。1.圖靈測試人工智能人工智能即用人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能行為。1.1.1人工智能的定義如何判斷一臺(tái)機(jī)器是否具有智能？英國數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈（AlanTuring）提出了著名的圖靈測試，用于測試機(jī)器是否具有智能。其示意圖如下圖所示。1.1.1人工智能的定義2.定義智能是人類具有的特征之一，然而，關(guān)于人工智能的科學(xué)定義，學(xué)術(shù)界至今還沒有統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)和公認(rèn)的闡述。從人工智能誕生之初發(fā)展至今，不同時(shí)期、不同領(lǐng)域的學(xué)者對人工智能有著不同的理解。1956年由麥卡錫、明斯基、香農(nóng)、羅切斯特共同發(fā)起的達(dá)特茅斯會(huì)議，首次提出人工智能這一概念：人工智能就是讓機(jī)器的行為看起來像人類所表現(xiàn)出的智能行為一樣。1978年，貝爾曼采用認(rèn)知模型的方法——關(guān)于人類思維工作原理的可檢測的理論，提出：人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動(dòng)的自動(dòng)化。1.1.1人工智能的定義1983年，在《大英百科全書》中對人工智能這樣定義：人工智能是數(shù)字計(jì)算機(jī)或計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器人，擁有解決通常與人類更高智能處理能力相關(guān)的問題的能力。1985年，查尼艾克和麥克德莫特提出：人工智能是用計(jì)算模型來研究智力能力。1991年，伊萊恩·里奇在《人工智能》一書中給出的人工智能定義為：人工智能是研究如何讓計(jì)算機(jī)完成當(dāng)下人類更擅長的事情。1.1.1人工智能的定義2019年，譚鐵牛在《求是》中用比較通俗的一段話這樣描述人工智能：人工智能是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，研究目的是促使智能機(jī)器會(huì)聽（語音識(shí)別、機(jī)器翻譯等）、會(huì)看（圖像識(shí)別、文字識(shí)別等）、會(huì)說（語音合成、人機(jī)對話等）、會(huì)思考（人機(jī)對弈、定理證明等）、會(huì)學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示等）、會(huì)行動(dòng)（機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車等）。總體來講，對人工智能的定義大體上可分為四類：機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”、“理性地行動(dòng)”。1.1.1人工智能的定義3.分類人工智能可分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能三類，也可以理解為三個(gè)級(jí)別。弱人工智能主要是完成單一任務(wù)的智能，其利用現(xiàn)有的智能化技術(shù)，來改善經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所需的一些技術(shù)條件。弱人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能夠真正推理和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器雖然看起來像是智能的，但其實(shí)并不真正擁有智能，也沒有自主意識(shí)。1.1.1人工智能的定義強(qiáng)人工智能是各方面都能和人類比肩的人工智能，非常接近于人類的智能，人類能干的腦力活它都能干，但實(shí)現(xiàn)起來還需要腦科學(xué)方面的突破，現(xiàn)在還無法做到大量投入的地步，仍在完善當(dāng)中。強(qiáng)人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，并且這樣的機(jī)器將被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能分為兩類：（1）類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣；（2）非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了與人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。1.1.1人工智能的定義超人工智能，可以理解為其智慧程度比人類自身還要高，在大部分領(lǐng)域當(dāng)中都超越人類的人工智能。目前研發(fā)這種人工智能的程度非常大，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度之快，未來也并不是沒有可能的。雖然人工智能已取得不錯(cuò)的進(jìn)展，但目前大部分產(chǎn)品仍屬于弱人工智能的范疇。如：蘋果公司的語音助手Siri、人工智能阿爾法圍棋（AlphaGo）、手機(jī)的自動(dòng)攔截騷擾電話功能、郵箱的自動(dòng)過濾功能、象棋方面打敗人類的機(jī)器人等等，這些都屬于弱人工智能。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派1.代表人物和事件（1）艾倫·圖靈英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家，被譽(yù)為“計(jì)算機(jī)科學(xué)之父”，是計(jì)算機(jī)邏輯的奠基者。1950年，圖靈發(fā)表里程碑論文《計(jì)算機(jī)器與智能》，第一次提出了“機(jī)器思維”和“圖靈測試”的概念，為人工智能的發(fā)展奠定了哲學(xué)基準(zhǔn)。同時(shí)，也正是這篇文章為圖靈贏得了“人工智能之父”的桂冠。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派（2）馮·諾依曼美籍匈牙利數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、物理學(xué)家，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)、博弈論、核武器和生化武器等領(lǐng)域內(nèi)的科學(xué)全才，被后人譽(yù)為“現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父”、“博弈論之父”。（3）約翰·麥卡錫計(jì)算機(jī)科學(xué)家、認(rèn)知科學(xué)家，于1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上首次提出“人工智能”的概念，并將數(shù)學(xué)邏輯應(yīng)用到了人工智能的早期形成中。1958年，他發(fā)明了LISP語言，該語言至今仍在人工智能領(lǐng)域廣泛使用。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派（4）達(dá)特茅斯會(huì)議1956年夏，在美國的達(dá)特茅斯大學(xué)召開了為期兩個(gè)月的學(xué)術(shù)研討會(huì)，此次會(huì)議由麥卡錫、明斯基、羅切斯特、香農(nóng)等一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的青年科學(xué)家共同發(fā)起。參會(huì)人員共十人，但都是數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論和計(jì)算機(jī)等方面的學(xué)者和工程師，共同研討用機(jī)器來模擬智能的一系列相關(guān)問題。這就是著名的達(dá)特茅斯會(huì)議，會(huì)上首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著“人工智能”新學(xué)科的誕生，同時(shí)也給出了“人工智能”的第一個(gè)準(zhǔn)確描述。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派2.發(fā)展史從人工智能學(xué)科正式誕生發(fā)展至今也就60余年的時(shí)間，其發(fā)展歷程卻是頗具周折的，大概經(jīng)歷了起步發(fā)展期、第一個(gè)低谷、應(yīng)用發(fā)展期、第二個(gè)低谷、穩(wěn)步發(fā)展期及蓬勃發(fā)展期等。（1）起步發(fā)展期（1956年—20世紀(jì)60年代初）1956年，塞繆爾成功研制了西洋跳棋程序，戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)的西洋棋大師羅伯特尼賴。1957年，羅森布拉特模擬實(shí)現(xiàn)了一種叫做感知機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不僅開啟了機(jī)器學(xué)習(xí)的浪潮，也成為后來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。1960年，麥卡錫開發(fā)了LISP語言，成為以后幾十年來人工智能領(lǐng)域最主要的編程語言。1965年，魯濱遜提出了一階謂詞邏輯的“消解原理”。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派（2）第一個(gè)低谷（20世紀(jì)60年代—70年代初）人工智能發(fā)展初期的突破性進(jìn)展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實(shí)際的研發(fā)目標(biāo)。1965年，西蒙提出“20年內(nèi)，機(jī)器將能做人所能做的一切”。1977年，明斯基預(yù)言“在3-8年時(shí)間里，我們將研制出具有普通人智力的計(jì)算機(jī)，這樣的機(jī)器能讀懂莎士比亞的著作，會(huì)給汽車上潤滑油，會(huì)玩弄政治權(quán)術(shù)，能講笑話，會(huì)爭吵……它的智力將無以倫比”。然而，過高預(yù)言的失敗和預(yù)期目標(biāo)的落空，給AI的聲譽(yù)造成重大傷害，使人工智能的發(fā)展走入低谷。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派（3）應(yīng)用發(fā)展期（20世紀(jì)70年代初—80年代中）20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)解決特定領(lǐng)域的問題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識(shí)，是AI發(fā)展史上的一次重要突破和轉(zhuǎn)折。1976年，費(fèi)根鮑姆研制的醫(yī)療專家系統(tǒng)MYCIN，用于協(xié)助內(nèi)科醫(yī)生診斷細(xì)菌感染疾病，并提出最佳處方。同年，斯坦福大學(xué)的杜達(dá)等人研制的地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)PROSPECTOR。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得的成功，推動(dòng)了人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派（4）第二個(gè)低谷（20世紀(jì)80年代中—90年代中）隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，最初大獲成功的專家系統(tǒng)維護(hù)費(fèi)用居高不下。它們難以升級(jí)、應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等問題逐漸暴露出來，再加上80年代晚期，對AI資助的大幅削減，人工智能又一次陷入低谷。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派（5）穩(wěn)步發(fā)展期（20世紀(jì)90年代中—2010年）這一時(shí)期，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能機(jī)器人和行為主義研究趨向深入，智能計(jì)算彌補(bǔ)了人工智能在數(shù)學(xué)理論和計(jì)算上的不足，更新和豐富了人工智能理論框架，使人工智能進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展時(shí)期。同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?.1.2人工智能的發(fā)展史及流派（6）蓬勃發(fā)展期（2011年至今）隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長為人工智能提供了充分的“養(yǎng)料”，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺(tái)推動(dòng)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語音識(shí)別、知識(shí)問答、人機(jī)對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破。人工智能迎來它的蓬勃發(fā)展期，人類已經(jīng)正式跨入人工智能時(shí)代。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派3.流派人工智能誕生至今，許多不同學(xué)科背景的學(xué)者都曾對人工智能做出過各自的理解，提出不同的觀點(diǎn)，由此產(chǎn)生了不同的學(xué)術(shù)流派。根據(jù)研究的理論、方法及側(cè)重點(diǎn)的不同，目前人工智能主要有符號(hào)主義（symbolicism）、連接主義（connectionism）和行為主義（actionism）三大學(xué)派。1.1.2人工智能的發(fā)展史及流派1符號(hào)主義——數(shù)理邏輯符號(hào)主義學(xué)派認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯，人類認(rèn)知和思維的基本單元是符號(hào)，而認(rèn)知過程就是在符號(hào)表示上的一種運(yùn)算。其核心是符號(hào)推理與機(jī)器推理，用某種符號(hào)來描述人類的認(rèn)知過程，并把這種符號(hào)輸入到能處理符號(hào)的計(jì)算機(jī)中，從而模擬人類的認(rèn)知過程，實(shí)現(xiàn)人工智能。2連接主義——仿生學(xué)這一學(xué)派認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對人腦模型的研究。其核心是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)，從神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的研究成果出發(fā)，把人的智能歸結(jié)為人腦的高層活動(dòng)的結(jié)果，強(qiáng)調(diào)智能活動(dòng)是由大量簡單的單元通過復(fù)雜的相互連接后并行運(yùn)行的結(jié)果。3行為主義——控制論行為主義學(xué)派認(rèn)為，行為是有機(jī)體用以適應(yīng)環(huán)境變化的各種身體反應(yīng)的組合，它的理論目標(biāo)在于預(yù)見和控制行為。1.1.3人工智能的研究目標(biāo)和意義1.研究目標(biāo)從人工智能學(xué)科誕生開始，人工智能就被概述為制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程。按照其發(fā)展的過程來分，人工智能的研究目標(biāo)可分為近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)。近期目標(biāo)就是研究如何使計(jì)算機(jī)變得更加聰明，使其在某一研究方面或者某一個(gè)程度上模擬人類的智能，能夠運(yùn)用知識(shí)去處理問題，去做那些過去只有靠人的智力才能完成的工作；或者對于具體的應(yīng)用領(lǐng)域，為人們提供輔助性的智能工具，幫助人們解決問題，避免一些需要重復(fù)進(jìn)行的勞動(dòng)，減少人們腦力勞動(dòng)的強(qiáng)度。遠(yuǎn)期目標(biāo)就是要求計(jì)算機(jī)不僅能模擬而且可以延伸、擴(kuò)展人的智能，達(dá)到甚至超過人類智能的水平，也是人工智能的根本目標(biāo)。總體來說，人工智能的近期目標(biāo)與遠(yuǎn)期目標(biāo)之間并沒有嚴(yán)格的界限，二者是相輔相成的。近期目標(biāo)遠(yuǎn)期目標(biāo)1.1.3人工智能的研究目標(biāo)和意義2.研究意義1研究人工智能是當(dāng)今時(shí)代的迫切要求，人工智能領(lǐng)域的國際競爭日益激烈，世界主要國家紛紛出臺(tái)人工智能戰(zhàn)略、策略和政策。2研究人工智能，對探索人類自身智能的奧秘也可提供有益的幫助。3研究人工智能，了解人工智能的基本思想，對人工智能的發(fā)展有正確的認(rèn)識(shí)，也是對處于當(dāng)下的我們提出的要求。1.1.4人工智能的研究途徑不同的人在對人工智能進(jìn)行研究時(shí)，研究途徑會(huì)有所不同。目前研究過程中通常會(huì)采用兩條途徑：一條是由內(nèi)到外，從揭示人腦的結(jié)構(gòu)和人類智能的奧秘入手；另一條是由外到內(nèi)，從應(yīng)用計(jì)算機(jī)模擬人的智能活動(dòng)入手。但這種劃分方式過于籠統(tǒng)，下面將對人工智能的研究途徑做進(jìn)一步細(xì)分。1．心理模擬，符號(hào)推演2．生理模擬，神經(jīng)計(jì)算3．行為模擬，控制進(jìn)化4．群體模擬，仿生計(jì)算5．博采廣鑒，自然計(jì)算6．原理分析，數(shù)學(xué)建模1.2人工智能的現(xiàn)在和未來人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，其研究目標(biāo)是用機(jī)器，通常為電腦、電子儀器等，盡可能地模擬人的智能活動(dòng)，并爭取在這些方面最終改善并超出人的能力。它的研究領(lǐng)域及應(yīng)用范圍十分廣泛，并隨著科學(xué)技術(shù)和配套體系的發(fā)展成熟，其市場知名度也在不斷提升，發(fā)展前景十分可觀。1.2人工智能的現(xiàn)在和未來人工智能的發(fā)展趨勢人工智能的研究領(lǐng)域01021.2.1人工智能的研究領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿难芯看蠖嗍墙Y(jié)合具體的領(lǐng)域進(jìn)行的，主要研究領(lǐng)域有機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、機(jī)器博弈、模式識(shí)別、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、“智能+”領(lǐng)域等。機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要目標(biāo)是使機(jī)器本身獲取知識(shí)，使機(jī)器能夠總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，糾正錯(cuò)誤，探索規(guī)律，提高性能，具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性。自然語言處理自然語言處理研究用電子計(jì)算機(jī)模擬人的語言交際過程，使計(jì)算機(jī)能理解和運(yùn)用人類社會(huì)的自然語言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語言通信，以代替人的部分腦力勞動(dòng)。計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計(jì)算機(jī)來代替大腦完成處理和解釋。智能機(jī)器人智能機(jī)器人是指能夠模擬人類行為的、可再編程序的多功能操作裝置。1.2.1人工智能的研究領(lǐng)域機(jī)器博弈博弈，起源于下棋，后來將下棋、打牌、戰(zhàn)爭等一類競爭性的智能活動(dòng)稱為博弈。讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)下棋是人們使機(jī)器具有智能的最早嘗試。模式識(shí)別模式識(shí)別是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。它包括語音識(shí)別（聽），語音合成（說），文字識(shí)別（讀），自然語言理解與電腦圖形識(shí)別等。專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)所要解決的是復(fù)雜而專門的問題，是目前人工智能中最重要的也是最活躍的一個(gè)研究領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程，挖掘結(jié)果可供數(shù)據(jù)擁有者決策使用?！爸悄?”領(lǐng)域隨著人工智能技術(shù)研究與應(yīng)用的持續(xù)和深入發(fā)展，