人工智能

ArtificialIntelligence杜小勇辯題俗話說“嫁錯郎、入錯行”。信息技術是否已經過時了？二十一世紀的計算機工程師可否類比于二十世紀的”電工”？正方：“信息”仍然是朝陽行業反方：“信息”已經是夕陽行業人工智能(A.I.:ArtificialIntelligence)

華納兄弟公司(WarnerBrothers,USA)2001年出品主演：

海利-喬-奧斯蒙特(HaleyJoelOsment)

裘德-洛(JudeLaw)

弗朗西斯-奧康娜(FrancesO'Connor)

薩姆-羅伯茲(SamRobards)

導演：斯蒂文-斯皮爾伯格(StevenSpielberg)

編劇：斯蒂文-斯皮爾伯格(StevenSpielberg)

類型：科幻片

大衛(David):一個具有感情的機器人劇情介紹CybertronicsManufacturing制作公司制造出了第一個具有感情的機器人。他的名字叫大衛David作為第一個被輸入情感程序的機器男孩，大衛是這個公司的員工和他的妻子的一個試驗品，他們夫妻倆收養了大衛。而他們自己的孩子卻最終因病被冷凍起來，以期待有朝一日，有一種能治療這種病的方法會出現。盡管大衛逐漸成了他們的孩子，擁有了所有的愛，成為了家庭的一員。但是，一系列意想不到的事件的發生，使得大衛的生活無法進行下去。人類與機器最終都無法接受他，大衛只有唯一的一個伙伴機器泰迪(Teddy)----他的超級玩具泰迪熊，也是他的保護者。大衛開始踏上了旅程，去尋找真正屬于自己的地方。他發現在那個世界中，機器人和機器之間的差距是那么的巨大，又是那么的脆弱。他要找尋自我、探索人性，成為一個真正意義上的人。人工智能?什么是自然智能?除了人之外,其他動物是否有智能?機器是否真的有智能?如何度量智能?<辭海>如是說:智力，通常叫”智慧”,指人認識客觀事物并運用知識解決實際問題的能力.集中表現在反映客觀事物的深刻、正確、完全程度上和應用知識解決實際問題的速度和質量上，往往通過觀察、記憶、想象、思考、判斷等表現出來。…….它是先天素質、社會歷史遺產與教育的影響、以及個人努力與實踐三個方面因素相互作用的產物。這個定義隱含著：所謂智力是人的智力。人工智能的發展歷史第一階段：史前期(1956年以前）第二階段：誕生期（1956-1980）第三階段：發展期（1980年以后）第1階段：史前期許多學科的發展為人工智能的發展奠定了基礎，其中包括：數理邏輯計算理論電子數字計算機腦科學：神經元學說、遺傳基因心理學：認知心理學語言學：信息論：自動化理論史前期數理邏輯：17世紀發明的數理邏輯，也就是在邏輯中引入數學的方法。其中激勵科學家進行這項研究的一個思想是：思維并不難掌握，“一切思維不過是計算（即加與減）”英國著名哲學家霍布斯（ThomasHobbes,1588-1679）:正如算術學者教人數字的加與減；幾何學家教人在線、形、角、比例、快速程度、力等方面進行加與減；邏輯學叫則教人在字（詞）的推論方面進行加與減：將兩個名詞相加得到一個斷定，將兩個斷定相加得到一個三段論，將若干個三段論相加得到一個證明，并且由三段論的結論中減去一個命題，以得到另一命題。史前階段數理邏輯德國哲學家、數學家、物理學家萊布尼茨（Leibnitz,1646-1716）認為，可以建立一個普遍符號系統，和邏輯演算，由此可以制造一臺機械裝置，可以完成推理或者理解過程。他幻想：每當哲學家們有了分歧，不必爭論不休，只要“計算一下，誰對誰錯，只要看一下計算結果便知”愛爾蘭數學家布爾（GeorgeBoole,1815-1864）發明了布爾代數，將邏輯學由哲學變成了數學。將符號語言與運算結合，可表示任何事物，為邏輯推理建立了嚴密的形式語言。史前階段數字計算機的發展。關于計算機械的研究有很長的歷史。法國數學和物理學家帕斯卡（Pascal，1623-1662）于1647年制造了一臺機械加法器萊布尼茨進一步對此進行了改進，可以進行全部的四則運算。英國數學家巴貝奇（Babbage）于1821年發明了差分機和分析機。他當時提出的計算機的五大組成部分，為今天的計算機的發展奠定了基礎。史前階段計算機的發展（續）1940年，英國圖靈制造了第一臺可運轉的數字計算機ACE1946年，美國人毛奇萊（Mauchly）和艾克特(Eckert)在賓夕法尼亞大學研制成功ENIAC。是第一臺采用“存儲程序原理”的計算機。該計算機重30噸，17000個電子管，耗電150千瓦。但是計算機只能存儲80個字節。史前階段可計算理論的發展。隨著計算機的發明，人們自然會問：計算機到底能做什么？計算機具有智能嗎？如何度量計算機的智能？圖靈機1935年,英國科學家圖靈開始研究數理邏輯。這是關于人的思維數學化的研究，也就是說用數學的方法去研究人的思維過程,思維規律等.通過建立一套精確的符號語言和演算系統去解決人如何推理的問題.1936年發表劃時代的論文:論可計算數及其在判定問題中的應用.圖靈的方案就是所謂的”圖靈機”:有限狀態控制器讀寫頭紙帶…AATDB有限狀態控制器

q1q2q3q4q5圖靈機(續)圖靈將其作為模擬人的思維活動的模型，凡是可以用圖靈機來計算的函數都是可計算的。圖靈用這個模型證明了不可計算數（也就是不可用圖靈機的算法來表達）的存在。由此建立了可計算性理論。圖靈其人阿倫.圖靈(AlanM.Turing)1912年6月23日生于倫敦近郊.因父母遠在印度,小的時候缺少父愛和母愛,性格和行為怪癖(今天的留守兒童)中學時期,除了數學,成績一般,1931年中學畢業,二次沒有考上當時最負盛名的”三圣學院”,最后進了King’sCollege攻讀數學.數學才華開始顯露.圖靈其人(續)由于圖靈在可計算性方面的偉大的工作，ACM在1966年紀念計算機誕生20周年(世界第一臺電子計算機ENIAC)的時候,決定設立一個獎項,稱為”圖靈獎”,以紀念奠定了現代計算機理論和模型的偉大科學家,這個獎被認為是計算機學科的諾貝爾獎.圖靈的工作受到了美國學術界的高度關注,普林斯頓大學的Church教授向他發出了邀請,1938年圖靈在該校獲得博士學位.圖靈其人(續)1938年,圖靈回到了英國.第二次世界大戰爆發,圖靈進入英國外交部某研究所,從事破譯德軍密碼的工作.為盟軍戰勝德軍立了戰功,戰后曾受到嘉獎.1945年進入英國國家物理實驗室NPL數學部開始設計與建造電子計算機ACE(自動計算引擎).但是,由于圖靈和項目負責人合不來,最終選擇了離開.ACE在1950年完成.圖靈其人(續)1948年,圖靈加入曼徹斯特大學.1950年,發表論文”計算機與智能”,闡述了計算機可以有智能的重要思想,并提出了測試機器是否有智能的方法:圖靈測試.1951年,被選為英國皇家學會院士.1952年,因為被發現是同性戀者而受到法院傳喚和處罰.1952年6月7日,因吃了在氰化物溶液中浸泡過的蘋果而死亡(自殺?他殺?)圖靈其人(續)2009年9月10日，英國首相戈登·布朗代表英國政府正式向艾倫·圖靈道歉布朗在聲明中說，“盡管圖靈因為當時的法律受到折磨，我們無法讓時光倒流，但他所受到的迫害完全是不公平的，我很欣慰現在有機會表達我們深刻的歉意。因身為同性戀而被法律判為有罪是令人恐怖的。”

圖靈測試圖靈最偉大的貢獻之一就是提出了”智能度量”人的智力有高有低,人們為了度量一個人的智力的高低,定義了”智商”(IQ)這一概念如何度量機器的智商?首先弄清楚如何確定機器是否有智力?圖靈測試模擬游戲一個提問者通過打字機/鍵盤從遠處提問計算機和人根據提問獨立回答問題.提問者根據對方的回答確定對方是人還是計算機.如果在提出了足夠多的問題(5分鐘)后提問者仍然無法確定對方是人還是計算機(30%的概率),那么就可以認為計算機具有人的智能.圖靈預言:50年以內,能夠實現這一目標.圖靈測試的貢獻將”機器能思維嗎?”這樣一個模糊的問題,轉變為”機器能否通過智能行為測試?”這樣可操作的問題.人工智能的基于行為的定義.第2階段：誕生與幼兒期1956年夏天，在美國的達特毛斯（Dartmouth）大學舉辦了一次異乎尋常的，長達2個月的研討會。邀請了10位在相關領域的著名人士參加，他們中的4位后來先后獲得了計算機科學領域的最高獎--圖靈獎會議圍繞“機器如何模擬人類智能”，討論了符號系統、神經網絡、機器學習、自動化等領域的基本問題。首次使用了“人工智能”這個名詞。這個會議被認為是人工智能學科誕生的標志。會上展示了由紐厄爾（Newell）和西蒙(Simon)研制的《邏輯理論家》LT系統。它能夠證明羅素與懷特海的名著《數學原理》第二章52個定理中的38個定理。這是第一個能處理符號的計算機誕生與幼兒期紐厄爾-西蒙：通用問題求解器GPS（1956，1961）他們分析了人類解決問題的一般規律：我想帶兒子去幼兒園，我“已有的”和我“想要的”兩者之間有什么差異？到幼兒園有一段距離，用什么方法改變這段距離？我的汽車。我的汽車壞了。修好它需要什么？一塊新電池。哪兒有新電池？汽車維修店。。。。這就是“手段-目標分析”方法。GPS就是發現和裝配從給定狀態到目標狀態的行動的程序。它需要在一個大范圍中進行選擇性搜索。誕生與幼兒期搜索方法（1961年）8數碼問題，8皇后問題，跳棋程序，。。人們開發了一系列的搜索方法：搜索樹、BFS，DFS，代價有限搜索，啟發式搜索，雙向搜索等等。８數碼問題求解狀態空間就是問題全部可能的狀態考慮8數碼問題的狀態空間12384765用8個數字的位置來表示狀態：9！用空格的移動表示操作：LeftRightUpDown123847656438571264381572643857126384571264385712LeftRightUpDown6485371264385271UpDown關于計算機下棋信息論的奠基人ClaudeShannon在1950年說：研究下國際象棋問題旨在開發更為實用的技術。國際象棋是計算分析的理想對象：“不論是在容許的操作（移動棋子）還是在最終目標上（將死對方），這一問題都有明確的界定。對于獲得滿意的解決方案來說，它既不是簡單得微不足道，也不是高不可攀。于是，自1950年以來，數百位計算機工程師、程序員和數學家的目標一直是設計出足以戰勝世界國際象棋大師的具有創造力和想象力的計算機和軟件。

深思--深藍的前身

CMU大學研究生小組(許峰雄和MurrayCampbell等)1988年創建,它能每秒分析75萬個位置或提前10步半，按照國際2405性能評級，它相當于較低級別的世界大師。1988年在一次比賽中擊敗了一位大師而震驚了國際象棋界，成了第一臺國際象棋大師級的計算機。1989年10月在同世界超一流冠軍卡斯帕羅夫的兩場表演賽中均被擊敗1993年8月，擊敗了歷史上最年輕的也是最強大的女性棋手小波爾加(Judit

Polgar)1994年6月，這臺計算機再次贏得了國際象棋冠軍的頭銜。IBM深藍計算機IBM的“深藍”工作組成員:譚崇仁、許峰雄、MurrayCampbell、A.Joseph

HoanJr.和GershonBrody1989年IBM研究機構成立了“深藍”工作小組，旨在探索如何利用并行處理技術解決復雜的問題1995年,研制出功能更加強大的超級計算機,運算速度達到每秒種一億棋步。1996年2月，卡斯帕羅夫在美國費城與新的機器對手再度交鋒。六局對抗，“深藍”1勝2平3負。1997年5月,“深藍”僅用了一個小時便輕松擊敗了卡斯帕羅夫，以3.5比2.5的總比分贏得了最終的勝利！誕生與幼兒期機器翻譯（1957年）1957年，美國心理學家斯金納（Skinner,1904-1990）出版《語言行為》，細致描述了語言學習的行為方式，開辟了從心理學研究語言學的先河1957年，美國語言學家巧姆斯基（Chomsky,1928-）出版《句法結構》，強調語言學應考慮人們使用語言時的心理過程。提出了詞組結構規則概念，直接成分分析法、轉換生成語法理論等。盡管機器翻譯的理論研究取得了一些成績，但是總體來講遇到的困難很大，鬧出了很多的笑話。以至于1960年美國政府取消了所資助的翻譯項目。誕生與幼兒期專家系統與知識工程（1969，1977）美國Stanford教授Feigenbaum等人通過反思人工智能所遇到的問題，把目標轉向解決較狹窄的問題，抓住典型事例，向領域專家請教，盡可能多地積累知識。1969年開發成功DENDRAL專家系統，從光譜儀提供的信息中推斷出物質的分子結構。1977年，進一步提出知識工程的思想。誕生與幼兒期人工神經網絡（1958，1961）1956年的達特矛斯會議上就倍受關注1958年美國心理學家羅森勃拉特（Rosenblatt）發表著名的論文：感知器：腦的組織與信息存儲的概率模型。提出了著名的感知器模型，成為20世紀80年代影響巨大的多層感知器的基礎1961年，明斯基證明了羅森勃拉特的感知器的缺陷：只能完成線性可分的模式分類，不能完成諸如“異或”，或者非線性的分類。神經網絡的研究從此走了一段彎路，研究經費幾乎沒有。有關組織和會議1969年，開始召開IJCAI。每年召開一次。1970年，ArtificialIntelligence創刊第3階段：發展期80年代以后人工智能在經歷了最初的興奮后，遇到了巨大的挑戰。第五代計算機推理機+知識庫+智能接口機器學習機器人數據挖掘第五代計算機日本在上世紀90年代提出采用PROLOG語言，強調邏輯和推理機已經證明是失敗的研究計劃

“五代機”文獻總量的變化趨勢機器學習目前AI最重要的研究領域之一學習？識別事物：模式識別與分類發現關系與規律：回歸提升能力：智能控制學習的模式？分類學習類比學習歸納學習機器人Google”機器人”：1940萬條記錄……人工智能的研究領域專家系統(ExpertSystems)自然語言處理(NaturalLanguageProcessing)機器學習(MachineLearning)知識發現(KnowledgeDiscovery)自動定理證明(AutomaticTheoremProving)機器人(Robert)模式識別(PatternRecognition)人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork)博弈(GamePlaying)自動程序設計(AutomaticProgramming)智能檢索(IntelligentInformationRetrieval)討論你認同圖靈關于機器智能的觀點嗎?機器人將替代人嗎？將滅絕人類嗎？參考文獻吳鶴齡,崔林,ACM圖靈獎,高等教育出版社,2002馮天瑾,智能學簡史,科學出版社,2007王士同：人工智能教程，2001人工智能

是一門交叉學科

腦科學認知科學心理學語言學邏輯學哲學計算機科學人工智能什么是人工智能人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。關于什么是“智能”？智能需要具備的特征？具有感知能力（系統輸入）:

機器視覺，機器聽覺，圖像語音識別……具有記憶與思維能力：思維是智能的根本原因，思維是一個動態的過程。思維分為：邏輯思維，形象思維和頓悟思維。具有學習能力及自適應能力：適應環境的變換、積累經驗的能力

具有行為能力（系統輸出）：對外界的智能化反應早期判斷是否有智能的方法———圖靈測試英國數學家阿蘭·圖靈(AlanTuring)提出了現稱為“圖靈測試”(TuringTest)的方法。簡單來講,圖靈測試的做法是:讓一位測試者分別與一臺計算機和一個人進行交談(當時是用電傳打字機),而測試者事先并不知道哪一個是人,哪一個是計算機。如果交談后測試者分不出哪一個被測者是人,哪一個是計算機,則可以認為這臺被測的計算機具有智能。

Turing測試存在的問題“圖靈測試”沒有規定問題的范圍和提問的標準僅反映了結果的比較，無涉及思維過程沒指出是什么人爭論：通過了圖靈檢驗的電腦就具備思維能力了么？測試主持人被測機器被測人中文屋子約翰·西爾勒的中文屋子假設是說:有一臺計算機閱讀了一段故事并且能正確回答相關問題,這樣這臺計算就通過了圖靈測試。而西爾勒設想將這段故事和問題改用中文描述(因為他本人不懂中文),然后將自己封閉在一個屋子里,代替計算機閱讀這段故事并且回答相關問題。描述這段故事和問題的一連串中文符號只能通過一個很小的縫隙被送到屋子里。西爾勒則完全按照原先計算機程序的處理方式和過程(如符號匹配、查找、照抄等)對這些符號串進行操作,然后把得到的結果即問題答案通過小縫隙送出去。西爾勒也得到了問題的正確答案。西爾勒認為盡管計算機用這種符號處理方式也能正確回答問題,并且也可通過圖靈測試,但仍然不能說計算機就有了智能。

人工智能的發展概況

1.形成期（1956--1970年）AI誕生于一次歷史性的聚會(Dartmouth人工智能夏季研討會)時間：1956年夏季地點：美國達特茅斯(Dartmouth)大學目的：為使計算機變得更“聰明”，或者說使計算機具有智能發起人：麥卡錫(J.McCarthy），Dartmouth的年輕數學家、計算機專家，后為MIT教授明斯基(M.L.Minsky），哈佛大學數學家、神經學家，后為MIT教授洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心負責人香農(C.E.Shannon)，貝爾實驗室信息部數學研究員會議結果：由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術語人工智能的發展概況2.形成期（1956----1970年）其他開創性貢獻1958年，美籍華人數理邏輯學家王浩在IBM-740計算機上僅用了3-5分鐘就證明了《數學原理》命題演算全部220條定理。1965年，費根鮑姆(E.A.Feigenbaum)開始研究化學專家系統DENDRAL，用于質譜儀分析有機化合物的分子結構。1969年召開了第一屆國際人工智能聯合會議（InternationalJointConferenceonAI，IJCAI），標志著人工智能作為一門獨立學科登上了國際學術舞臺。此后IJCAI每兩年召開一次。1970年《InternationalJournalofAI》創刊。人工智能的發展概況3.暗淡期（1966----1974年）失敗的預言給人工智能的聲譽造成重大傷害“20年內，機器將能做人所能做的一切”---------1965在博弈方面：塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對弈時，5局敗了4局。在定理證明方面：發現魯賓遜歸結法的能力有限。當用歸結原理證明兩個連續函數之和還是連續函數時，推了10萬步也沒證出結果。在機器翻譯方面：發現并不那么簡單，甚至會鬧出笑話。例如，把“心有余而力不足”的英語句子翻譯成俄語，再翻譯回來時竟變成了“酒是好的，肉變質了”在問題求解方面：對于不良結構，會產生組合爆炸問題。在神經生理學方面：研究發現人腦有1011-12以上的神經元，在現有技術條件下用機器從結構上模擬人腦是根本不可能的。在英國，劍橋大學的詹姆教授指責“人工智能研究不是騙局，也是庸人自擾”。從此，形勢急轉直下，在全世界范圍內人工智能研究陷入困境、落入低谷。

人工智能的發展概況

4.知識應用期（1970----1988年）整個20世紀80年代，專家系統和知識工程在全世界得到了迅速發展。專家系統為企業等用戶贏得了巨大的經濟效益。在開發專家系統過程中，許多研究者獲得共識，即人工智能系統是一個知識處理系統，而知識獲取、知識表示和知識利用則成為人工智能系統的三大基本問題。同時出現新的問題：專家系統本身所存在的應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、沒有分布式功能、不能訪問現存數據庫等問題被逐漸暴露出來。人工智能的發展概況

5.集成發展期（1986年以來）1997年5月11日，由IBM研制的超級計算機“深藍”首次擊敗了國際象棋特級大師卡斯帕洛夫。2000年，中國科學院計算所開發出知識發現系統MSMiner。該系統是一種多策略知識發現平臺，能夠提供快捷有效的數據挖掘解決方案，提供多種知識發現方法。2011年，IBM超級電腦“沃森”亮相美國最受歡迎的智力競賽節目《危險邊緣》戰勝該節目兩位最成功的選手。人工智能研究形成了三大學派符號主義連接主義行為主義符號主義又稱：邏輯主義、心理學派或計算機學派符號主義的實現基礎是紐威爾和西蒙提出的物理符號系統假設。該學派認為：人類認知和思維的基本單元是符號，而認知過程就是在符號表示上的一種運算。它認為人是一個物理符號系統,計算機也是一個物理符號系統,因此,我們就能夠用計算機來模擬人的智能行為,即用計算機的符號操作來模擬人的認知過程。這種方法的實質就是模擬人的左腦抽象邏輯思維，通過研究人類認知系統的功能機理，用某種符號來描述人類的認知過程，并把這種符號輸入到能處理符號的計算機中，就可以模擬人類的認知過程，從而實現人工智能。可以把符號主義的思想簡單的歸結為“認知即計算”。連接主義又稱：仿生學派或生理學派原理：神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法。起源：源于仿生學，特別是人腦模型的研究。學派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、魯梅爾哈特等。連結主義基本理論認為思維基元是神經元，而不是符號處理過程。認為人腦不同于電腦，并提出連結主義的大腦工作模式，用于取代符號操作的電腦工作模式。行為主義又稱：進化主義或控制