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1、人工智能导论p作者：p书名：人工智能导论（第2版）p出版社：机械工业出版社p出版年：2020p书号：ISBN978-7-111-66052-1教材教材参考参考书课程考核课堂表现与平时作业、课内实验、期末考试出勤、课堂发言与回答问题；考察调研、文献阅读报告；课堂讨论。知识与推理方法实践、搜索与优化方法实践、机器学习与深度学习方法实践，每组至少完成1项；个人独立完成；尽量自己编写代码，不要照抄他人已有代码；提交完整源代码和实验报告。文献阅读写一份的阅读报告。主题：a.(学号末尾为0，5)：多智能体、智能决策、智能规划；b.(学号末尾为1，6)：机器学习、数据挖掘、深度学习；c.(学号末尾为2，7)
2、：机器视觉、模式识别、图像理解；d.(学号末尾为3，8)：知识、推理、知识图谱、自然语言处理；e.(学号末尾为4，9)：搜索、博弈、优化、强化学习。要求：必须附的参考文献（学术论文），不得抄袭教科书。其中软软件件学学报报、计计算算机机学学报报、计计算算机机研研究究与与发发展展、人人工工智智能能与与模模式式识识别别中的论文至少4篇；IEEEIEEE论论文文库库中的英语论文至少3篇。严禁相互拷贝严禁相互拷贝!违者违者0 0分分！考察调研1、观看1部关于AI题材的电影分析电影中出现分析电影中出现或者应用或者应用了哪些了哪些AIAI技术，技术，这些技术的现状如何，未来又会如何。这些技术的现状如何，未来
3、又会如何。要求：u完成调研活动之后，撰写1份调研报告（3千字以上）。u不得抄袭，不得雷同！违者0分！2、调查5部手机分析这些手机中出现了哪些分析这些手机中出现了哪些AIAI应用，涉及哪些应用，涉及哪些AIAI技术，技术，这些这些AIAI技术的现状如何，你认为还应该在哪一方面加强。技术的现状如何，你认为还应该在哪一方面加强。3、调研无人驾驶汽车分析无人驾驶汽车中应当使用哪些分析无人驾驶汽车中应当使用哪些AIAI技术，技术，这些这些AIAI技术的现状如何，无人驾驶技术如何继续改进。技术的现状如何，无人驾驶技术如何继续改进。课堂讨论主题：主题：机器的反叛机器的智能会超越人类吗？机器的智能会超越人类吗
4、？人工智能终将人工智能终将超越人类智能超越人类智能机器永远只是机器，机器永远只是机器，人类永远是主宰人类永远是主宰要求：u每位同学无论是否获得发言机会，都必须提交1千字以上发言稿。基本要求：u用用PythonPython、JavaJava、C+C+其中一种语言实现全部算法，得到预期结果；其中一种语言实现全部算法，得到预期结果；u程序程序输出搜索或者学习过程以及最终运行结果；输出搜索或者学习过程以及最终运行结果；u提提交交源源代代码码和和实实验验报报告告（问问题题描描述述，解解决决算算法法和和方方案案，程程序序流流程程图图，运运行结果及对比分析）行结果及对比分析）；u可以可以相互讨论，但是必须独
5、立编程，独立书写文档。相互讨论，但是必须独立编程，独立书写文档。u严禁相互拷贝!违者0分！编程实践u不不是是简简单单地地调调用用现现有有算算法法函函数数或或者者算算法法库库，而而能能够够按按照照算算法法原原理理自自己己编编写完整的算法代码；写完整的算法代码；u用用3 3种以上不同算法种以上不同算法/模型解决同一个问题，并充分对比不同算法模型解决同一个问题，并充分对比不同算法/模型模型。最高要求：u能够对1年以内提出的最新算法进行独立实现，而不是照抄网络已公布代码，并复现论文结果。u能够对现有算法进行有效改进，并通过实验验证改进效果。u1.1 1.1 什么是人工智能什么是人工智能u1.2 1.2
6、 人工智能发展简史人工智能发展简史u1.3 1.3 人工智能研究方法人工智能研究方法u1.4 1.4 人工智能研究及应用领域人工智能研究及应用领域9第一章 绪论什么是智能？智慧和才能；或者具有人的某些智慧和才能。以逻辑的方式学习、理解、思考事物的能力The ability to learn understand and think in a logical way about things.101.1.1 关于智能思维理论n来自认知科学来自认知科学（Cognitive Science）。n认为认为。n人人的一切智慧或者智能都来自于大脑的思维活的一切智慧或者智能都来自于大脑的思维活动，人类的一切
7、知识都是人们思维的产物。因动，人类的一切知识都是人们思维的产物。因而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。的本质。11知识阈值理论n强调知识对于智能的重要意义和作用，认为智强调知识对于智能的重要意义和作用，认为智能行为能行为的数量及其一般化的程度。的数量及其一般化的程度。n智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。解的能力。n例如下棋。在人工智能的发展史中有重要影响。例如下棋。在人工智能的发展史中有重要影响。发展出了知识工程、专家系统等等。发展出了知识工程、专家系统等等。12进化理论nMITMIT的
8、的BrooksBrooks教授教授提出。提出。n人的本质能力是在动态环境中的行走能力，对人的本质能力是在动态环境中的行走能力，对外界事务的感知能力，维持生命和繁衍生息的外界事务的感知能力，维持生命和繁衍生息的能力。因此智能是某种能力。因此智能是某种。n该理论的核心是用控制取代表示，从而取消概该理论的核心是用控制取代表示，从而取消概念、模型及显式表示的知识。否定抽象对于智念、模型及显式表示的知识。否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层结构对于智能及智能模拟的必要性，强调分层结构对于智能进化的可能性与必要性。能进化的可能性与必要性。13对人工智能的定义n麦卡锡（John McCarthy）：
9、人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。能行为一样。n尼尔逊（Nilsson）：人工智能是关于人造物的智能行为，包括知觉、推理、学习、人工智能是关于人造物的智能行为，包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为交流和在复杂环境中的行为。n巴尔（Barr）和费根鲍姆（Feigenbaum）：人工智能属于计算机科学的一个分支，旨在设计智能的计算人工智能属于计算机科学的一个分支，旨在设计智能的计算机系统，也就是说，对照人类在自然语言理解、学习、推理机系统，也就是说，对照人类在自然语言理解、学习、推理问题求解等方面的智能行为
10、，它所设计的系统应呈现出与之问题求解等方面的智能行为，它所设计的系统应呈现出与之类似的特征。类似的特征。14我们认为n人工智能就是研究如何使一个计算机系统具有像人工智能就是研究如何使一个计算机系统具有像人一样的智能特征，使其能模拟、延伸、扩展人人一样的智能特征，使其能模拟、延伸、扩展人类智能。类智能。n通俗地讲，通俗地讲，人工智能就是研究如何使得计算机会听、说、读、写、人工智能就是研究如何使得计算机会听、说、读、写、学习、推理，能够适应环境变化，能够模拟出人脑思学习、推理，能够适应环境变化，能够模拟出人脑思维活动。维活动。n人工智能就是要使计算机能够像人一样去思考和人工智能就是要使计算机能够像
11、人一样去思考和行动，完成人类能够完成的工作，甚至在某些方行动，完成人类能够完成的工作，甚至在某些方面比人更强。面比人更强。15造出一个像人一样具有智能，会思维和行动的计算机系统。机器可以有知觉，有自我意识。机器只不过看起来像是智能的，不会有自主意识。161.1.2 人工智能的研究目标图灵测试（1）英国数学家Alan M.Turing在1950年发表的“计算机与智能(Computing Machinery and Intelligence)”论文中提出了“图灵测试”。他被誉为“人工智能之父”。Turing测试第一次给出了检验计算机是否具有智能的哲学说法。17图灵测试（2）Q:Q:你的你的1414
12、行诗的首行为行诗的首行为“你如同夏日你如同夏日”，你不觉得，你不觉得“春春日日”更好吗更好吗?A:A:它不合韵。它不合韵。Q:Q:“冬日冬日”如何？它可是完全合韵的。如何？它可是完全合韵的。A:A:它确是合韵，但没有人愿被比为它确是合韵，但没有人愿被比为“冬日冬日”。Q:Q:你不是说过匹克威克先生让你能想起圣诞节吗？你不是说过匹克威克先生让你能想起圣诞节吗？A:A:是的。是的。Q:Q:圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。比喻不会介意吧。A:A:我认为你不够严谨，我认为你不够严谨，“冬日冬日”指的是一般的冬天的日指的是一般的
13、冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。18对图灵测试的质疑JOHN R.SEARLEMills Prof.Of the Philosophy of Mind and Language at University of California，Berkeley 一个不懂汉语的人一个不懂汉语的人A A，一个充分详细的汉语问答手册。，一个充分详细的汉语问答手册。不计查手册的时间代价。不计查手册的时间代价。给给A A一个使用汉语提出的问题，一个使用汉语提出的问题，A A通过汉语符号的比通过汉语符号的比对使用手册，给出回答。对使用手册，给出回答。SearleSea
14、rle问，如果问，如果A A通过查手册做出的回答与懂汉语的通过查手册做出的回答与懂汉语的人一样，人一样，A A懂汉语吗？懂汉语吗？19深蓝(Deep Blue)IBM公司的RS/6000SP2096年2月第一次比赛结果：“深蓝”：胜、负、平、平、负、负2：4（负）97年5月第二次比赛结果：“深蓝”：负、胜、平、平、平、胜3.5:2.5（胜）“深蓝”的技术指标：32个CPU每个CPU有16个协处理器每个CPU有256M内存每个CPU的处理速度为200万步/秒DeepMind（谷歌）公司的AlphaGo人工智能系统AlphaGo以4比1的总比分人类围棋世界冠军李世石李世石李世石九段九段九段。在中国
15、乌镇围棋峰会上，AlphaGo以3比0的总比分世界排名第一围棋世界冠军柯洁九段柯洁九段柯洁九段。21“深蓝”和“AlphaGo”有智能吗？媒体与大众“可以有”科学家“部分具有”与人的智能全面相比还有较大差距22人工智能的近期目标使现有的计算机系统更聪明、更有用，使它不使现有的计算机系统更聪明、更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息处理，而仅能做一般的数值计算及非数值信息处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为，成为人类的智能化辅助工具。能行为，成为人类的智能化辅助工具。23人工智能的发展到目前为止经历的四个阶段第一阶段：孕育（195
16、6年之前）第二阶段：形成（19561969）第三阶段：发展（19702005）第四阶段：深化（2006年至今）241.2 人工智能发展简史19561956DartmouthDartmouthDartmouth大学大学大学 ，AIAIAI学科成立学科成立学科成立19691969MinskyMinsky，PerceptronPerceptronRumelhartRumelhart，BPBP算法算法20062006G.G.E.E.HintonHinton，深度学习深度学习人工智能提出之前（1）Aristotle(公公元元前前384322)在在工工具具论论的的著著作作中中提提出出形形式逻辑。式逻辑。B
17、acon(15611626)在在新工具新工具中提出归纳法。中提出归纳法。Leibnitz(16461716)研研制制了了四四则则计计算算器器，提提出出了了“通通用用符符号号”和和“推推理理计计算算”的的概概念念，使使形形式式逻逻辑辑符符号号化化，可可以以说是说是“机器思维机器思维”研究的萌芽。研究的萌芽。19世世纪纪以以来来，数数理理逻逻辑辑、自自动动机机理理论论、控控制制论论、信信息息论论、仿仿生生学学、计计算算机机、心心理理学学等等科科学学技技术术的的进进展展，为为人人工工智智能能的诞生，准备了思想、理论和物质基础。的诞生，准备了思想、理论和物质基础。Boole(18151864)创创立立
18、了了布布尔尔代代数数，他他在在思思维维法法则则一书中，首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则一书中，首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。25人工智能提出之前（2）1936:图灵提出了“图灵机”概念一种理想计算机的数学模型。1943：美国神经生理学家W.McCulloch and W.Pitts提出了M-P模型，奠定了人工神经网络发展的基础。1946:ENIACElectronic Numerical Integrator and Calculator1950:Alan Turing的文章“Computing Machinery and Intelligence.”提出图灵测试。26
19、M-P模型图解模型图解27人工智能提出之前（3）在50年代，计算局限在数值处理，例如，计算弹道等。1950年，Shannon完成了第一个下棋程序。开创了非数值计算的先河。Newell,Simon,MaCarthy and Minsky等均提出以符号为基础的计算。28Shannon人工智能的初期阶段（1）蓬勃发展1956：赛缪尔：赛缪尔(Samuel)研制出了跳棋程序。研制出了跳棋程序。1957:Newell,Shaw和和Simon提出通用问题求解系统提出通用问题求解系统 GPS1958：美籍华人王浩在美籍华人王浩在IBM740机器上用机器上用35分钟证明了分钟证明了数学数学原理原理中有关命题演
20、算的全部定理中有关命题演算的全部定理(220条条)。1959年鲁宾逊年鲁宾逊(Robinson)提出了消解定理，为定理的机器证明作出了突破性贡献。提出了消解定理，为定理的机器证明作出了突破性贡献。1958:McCarthy在在MIT实现了实现了 LISP291959:Samuel的跳棋程序打败他本人的跳棋程序打败他本人能学棋谱、能从对阵中学习能学棋谱、能从对阵中学习1962年打败年打败Connecticut洲的跳棋冠军洲的跳棋冠军1965：Stanford的费根鲍姆开展了专家系的费根鲍姆开展了专家系统统DENDRAL的研究，并于的研究，并于1968年投入使用。年投入使用。这是一个分析化合物分子
21、结构的专家系统。这是一个分析化合物分子结构的专家系统。人工智能的初期阶段（2）盲目乐观1958:Newell和和Simon的四个预测的四个预测十年内，计算机将成为世界象棋冠军十年内，计算机将成为世界象棋冠军1997年年“深蓝深蓝”才第一次击败国际象棋世界冠军才第一次击败国际象棋世界冠军十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理1976年美国数学家年美国数学家Kenneth Appel等人在三台大型机等人在三台大型机上完成了四色定理证明。上完成了四色定理证明。1977年我国数学家吴文俊在年我国数学家吴文俊在提出了一种几何定理机械化证明方法提出了一种几何定
22、理机械化证明方法十年内，计算机将能谱写优美的乐曲十年内，计算机将能谱写优美的乐曲十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论30人工智能的初期阶段（3）打击一个笑话（英俄翻译）：The spirit is willing but the flesh is week.（心有余而力不足）The vodka is strong but meat is rotten.（伏特加酒虽然很浓，但肉是腐烂的）31人工智能的初期阶段（4）打击1966:ALPAC1966:ALPAC的负面报告造成的负面报告造成 美国政府取消对机器翻译美国政府取消对机器翻译的资助的资助1969:
23、Minsky 1969:Minsky 和和 PapertPapert的感知机报告造成美国政府取的感知机报告造成美国政府取消对神经网络研究的资助。消对神经网络研究的资助。1973:James Lighthill1973:James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府爵士的负面报告使得英国政府取消对取消对AIAI研究的资助研究的资助“人工智能研究是不成功的，不值得政府资助。人工智能研究是不成功的，不值得政府资助。”英政府接受了此报告的观点。从那时起，英国英政府接受了此报告的观点。从那时起，英国AIAI研研究长期一蹶不振。究长期一蹶不振。32Minsky的批评的批评1969年，年，Mins
24、ky出版出版Perceptron一书。一书。一方面，他批评感知机无法解决非线性问题，例如，一方面，他批评感知机无法解决非线性问题，例如，XOR问题。复杂性信息处理应该以解决非线性问题为问题。复杂性信息处理应该以解决非线性问题为主。主。另一方面，几何方法应该代替分析方法作为主要数学手另一方面，几何方法应该代替分析方法作为主要数学手段。段。对人工智能发展的影响：对人工智能发展的影响：在以后的二十年，感知机的研究方向被忽视。在以后的二十年，感知机的研究方向被忽视。基于符号的知识表示成为主流。基于符号的知识表示成为主流。基于逻辑的推理成为主要研究方向。基于逻辑的推理成为主要研究方向。33Minsky人
25、工智能的发展（1）锲而不舍1977:SRI启动启动 PROSPECTOR 工程工程帮助地质专家探测和解释矿物帮助地质专家探测和解释矿物1978年发现钼矿脉年发现钼矿脉(molybdenum vein)1977:Edward Feigenbaum正式提出知识工程作为一门正式提出知识工程作为一门学科学科在在1977年年IJCAI会议上会议上1980:John McDermott的的XCON专家系统专家系统用于配置用于配置 VAX 机器系统机器系统34人工智能的发展（2）再度兴起知识工程时代知识工程时代专家系统专家系统知识工程知识工程知识工程席卷全球知识工程席卷全球351981:日本政府宣布日本五代
26、机（first-generation computer）计划（即智能计算机）1982:John Hopfield 掀起神经网络的研究1986:Thinking Machines Inc 研制联结机器(Connection Machine)1987:LISP机器市场开始暗淡1988:386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美John Hopfield人工智能的发展（4）重大突破19821982年，年，J JHopfieldHopfield提出了可用作联想存储器的互连提出了可用作联想存储器的互连网络，这个网络称为网络，这个网络称为HopfieldHopfield网络模型。网络模型。Hopfie
27、ldHopfield网网络比较成功求解了货郎担问题络比较成功求解了货郎担问题。19861986年，年，RumelhartRumelhart发现了发现了，导致感知机之类的，导致感知机之类的研究重新兴起。研究重新兴起。BPBP算法解决了多层前馈网络的学习问算法解决了多层前馈网络的学习问题。题。存在问题：存在问题：理论依据解决大规模问题的能力新的动向新的动向构造化方法构造化方法36人工智能的发展（5）广泛深入1992:日本政府宣布五代机计划失败。随后启动日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWC计划计划（Real World Computing Project）1995:Vapnik提出提出SVM1
28、997:IBM 深蓝深蓝II(Deep Blue)击败击败Garry Kasparov2000:中科院计算所多主体环境中科院计算所多主体环境MAGE,知识发现系统知识发现系统MSMiner2006:辛顿辛顿（Geoffrey E.Hinton）提出了深度学习（）提出了深度学习（Deep Learning）概念）概念，突破，突破了人工神经网络解决模式识别问题了人工神经网络解决模式识别问题的瓶颈的瓶颈。2012:Alex Krizhevsky提出提出AlexNet网络网络:AlphaGo人类围棋世界冠军李世石李世石李世石九段九段九段。37人工智能的未来网络给网络给AIAI带来无限的机会带来无限的机
29、会知识发现与数据挖掘知识发现与数据挖掘AIAI走向实用化走向实用化381.3.1 人工智能研究的特点交叉学科与传统的计算机软件系统相比以为主要研究对象；大多采用（Heuristics）方法而不用穷举的方法来解决问题；一般都出现结果。391.3 人工智能研究方法基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。派。基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。人工智能。基于控制论和基于控制论和“感知感知动作动作”型控制系统的人工智能型控制系统的人工智能学派学派401.3.2 人工智能的研
30、究途径n物理符号系统假设（Newell和Simon，1976）物理符号系统具有必要且足够的方法来实现普物理符号系统具有必要且足够的方法来实现普通的智能行为。通的智能行为。把智能问题都归结为符号系统的计算问题，把把智能问题都归结为符号系统的计算问题，把一切精神活动都归结为计算。一切精神活动都归结为计算。所以人类的认识过程就是一种符号处理过程，所以人类的认识过程就是一种符号处理过程，思维就是符号的计算。思维就是符号的计算。n有限合理性原理（Simon）人类之所以能在大量不确定、不完全信息的复人类之所以能在大量不确定、不完全信息的复杂环境下解决那些难题，杂环境下解决那些难题，其原因在于人类采用了启发
31、式搜索的试探性方其原因在于人类采用了启发式搜索的试探性方法来求得问题的有限合理解。法来求得问题的有限合理解。411.符号主义符号主义1.符号主义符号主义n一个物理符号系统的符号操作功能主要有：输入、输出、储存、复制符号；建立符号结构，即确定符号间的关输入、输出、储存、复制符号；建立符号结构，即确定符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；条件性迁移，依赖已经掌握的符系，在符号系统中形成符号结构；条件性迁移，依赖已经掌握的符号继续完成行为。号继续完成行为。任何一个系统，如果能够表现出智能的话，一定能执行上述六种功任何一个系统，如果能够表现出智能的话，一定能执行上述六种功能；反过来，如果任何系统具有
32、以上六种功能，它就能表现出智能能；反过来，如果任何系统具有以上六种功能，它就能表现出智能。n符号主义观点认为：知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。是知识表示、知识推理和知识运用。n从功能上对人脑进行模拟在自动推理、定理证明、机器博弈、自然语言处理、知识工程、专在自动推理、定理证明、机器博弈、自然语言处理、知识工程、专家系统等方面取得了显著成果。家系统等方面取得了显著成果。但是但是“常识常识”问题，不确定事物的表示和处理问题是需要解决的难问题，不确定事物的表示和处理问题是需要解决的难题
33、题n“传统的人工智能”或者“经典的人工智能”422.联结主义联结主义n人类智能的物质基础是神经系统，其基本单元是神经元。搞清楚人脑的结构及其信息处理机理和过程，就可望揭示人类智能的搞清楚人脑的结构及其信息处理机理和过程，就可望揭示人类智能的奥秘。从而真正实现人类智能在机器上的模拟。奥秘。从而真正实现人类智能在机器上的模拟。n神经网络具有独特优势以分布式的方式存储信息，以并行方式处理信息，具有很强的鲁棒性以分布式的方式存储信息，以并行方式处理信息，具有很强的鲁棒性和容错性，可具有实现自组织、自学习能力。和容错性，可具有实现自组织、自学习能力。n从结构上对人脑进行模拟适合于模拟人脑形象思维，能够快
34、速得到近似解，便于实现人脑的低适合于模拟人脑形象思维，能够快速得到近似解，便于实现人脑的低级感知功能。级感知功能。在图像处理、模式识别、机器学习等方面具有相当优势。在图像处理、模式识别、机器学习等方面具有相当优势。不适合于模拟人类的逻辑思维过程，其基础理论研究也有很多难点。不适合于模拟人类的逻辑思维过程，其基础理论研究也有很多难点。n目前最主流的途径，即深度学习433.3.行为主义行为主义n1991年MIT的Brooks提出了无需知识表示的智能和无需推理的智能。智能只是在与环境交互作用中才表现出来，不应采用集中式的模式，智能只是在与环境交互作用中才表现出来，不应采用集中式的模式，而是需要具有不
35、同的行为模式与环境交互，以此来产生复杂行为。而是需要具有不同的行为模式与环境交互，以此来产生复杂行为。智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。示和推理。n基本观点：知识的形式化表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一；知识的形式化表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一；智能取决于感知和行动，应直接利用机器对环境作用后，以环境对智能取决于感知和行动，应直接利用机器对环境作用后，以环境对作用的响应为原型；作用的响应为原型；智能行为只能体现在世界中，通过周围环境交互表现出来；智能行为只能体现在世界中，通过周围环境
36、交互表现出来；人工智能可以象人类智能一样逐步进化，分阶段发展和增强。人工智能可以象人类智能一样逐步进化，分阶段发展和增强。n从行为上模拟和体现智能。模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自寻优、自适应、模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。在智能控制、机器人领域获得了很多成就。在智能控制、机器人领域获得了很多成就。n行为主义学派的兴起表明控制论、系统工程的思想将进一步影响人工智能的发展。441部分著名期刊Artificial IntelligenceArtificial Intelligen
37、ce ReviewJournal of AI ResearchMachine LearningJournal of Machine Learning ResearchIEEE Trans on Pattern Analysis and Machine IntelligenceInternational Journal of Computer VisionAI MagazineApplied Artificial IntelligenceComputational IntelligenceIEEE Trans on Neural Networks IEEE Trans on Systems，Ma
38、n&Cybernetics，Part A&BNeural NetworksPattern RecognitionRobotica451.3.3 人工智能研究资源2部分著名会议IJCAI：International Joint Conference on AI(since 1969)AAAI：American Association for AI National Conference(since 1980)ICML：International Conference on Machine Learning(since 1984)NIPS：Neural Information Processing
39、 Systems(since 1987)ACL：Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(since 1963)CVPR：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(since 1988)ICCV：International Conference on Computer Vision(since 1987)ICLR：International Conference on Learning Representations(since 20
40、13)SIGIR：ACM SIGIR Conference on Information Retrieval(since 1971)KDD：ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(since 1995)SIGMOD：ACM SIGMOD International Conference on Management of Data(since 1975)ICDM：IEEE International Conference on Data Mining(since 2001)ECAI：European Confere
41、nce on AI(since 1974)ECML：European Conference on Machine Learning(since 1986)IAAI：Innovative Applications of AI(since 1989)ICTAI：IEEE Conference on Tools with AI(since 1989)ICNN/IJCNN：International(Joint)Conference on Neural Networks(since 1989)UAI：Conference on Uncertainty in AI(since 1985)ICPR：Int
42、ernational Conference on Pattern Recognition(since 1989)AGENTS：International Conference on Autonomous Agents(since 1997)人工智能人工智能最早研究的领域之一最早研究的领域之一“模式模式”是指在一类事物中可被区分的、具有典型性的是指在一类事物中可被区分的、具有典型性的代表事物代表事物对对给定事物进行鉴别和分类，将其归入与之相同或相似给定事物进行鉴别和分类，将其归入与之相同或相似的模式中。的模式中。研究如何使计算机能够理解、生成、检索自然语言（包研究如何使计算机能够理解、生成、检索
43、自然语言（包括语音和文本），从而实现人与计算机之间用自然语言括语音和文本），从而实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流进行有效交流。471.4 人工智能研究及应用领域研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能，从大量研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能，从大量的数据中发现规律，提取知识，并在实践中不断地完善、增的数据中发现规律，提取知识，并在实践中不断地完善、增强自我。强自我。以联结主义研究人工智能的方法，以对人脑和自然神经以联结主义研究人工智能的方法，以对人脑和自然神经网络的生理研究成果为基础，抽象和模拟人脑的某些机网络的生理研究成果为基础，抽象和模拟人脑的某些机理、机制，实现某
44、方面的功能。理、机制，实现某方面的功能。481.4 人工智能研究及应用领域人工智能最早的实践应用之一人工智能最早的实践应用之一：下棋程序下棋程序通过通过搜索的方法寻找目标解的一个合适操作序列，并满足问搜索的方法寻找目标解的一个合适操作序列，并满足问题的各种约束题的各种约束。源于源于分布式人工智能研究分布式人工智能研究研究研究在逻辑或物理上分散的智能系统之间如何相互协调在逻辑或物理上分散的智能系统之间如何相互协调各自的智能各自的智能行为行为，实现问题的并行求解，实现问题的并行求解。491.4 人工智能研究及应用领域对人类专家求解问题的过程进行建模，对知识进行合理对人类专家求解问题的过程进行建模，
45、对知识进行合理表示，然后运用推理技术来模拟通常由人类专家才能解表示，然后运用推理技术来模拟通常由人类专家才能解决的问题，达到具有与专家同等解决能力的水平决的问题，达到具有与专家同等解决能力的水平。研究如何用计算机实现或模拟人类视觉功能。研究如何用计算机实现或模拟人类视觉功能。501.4 人工智能研究及应用领域研究如何把人类证明定理的过程变成能在计算机上自动实现研究如何把人类证明定理的过程变成能在计算机上自动实现符号演算的过程，就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自符号演算的过程，就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现像人类证明定理那样的非数值符号演算过程。动实现像人类证明定理那样的非数值
46、符号演算过程。人工智能和自动控制相结合的产物，是自动控制的最新人工智能和自动控制相结合的产物，是自动控制的最新发展阶段，主要研究适用于复杂系统的控制理论和发展阶段，主要研究适用于复杂系统的控制理论和技术技术511.4 人工智能研究及应用领域在电子学、人工智能、控制论、系统工程、精密机械、在电子学、人工智能、控制论、系统工程、精密机械、信息传感、仿生学以及心理学等多种学科和技术的基础信息传感、仿生学以及心理学等多种学科和技术的基础上形成的一种综合性技术学科。上形成的一种综合性技术学科。用计算机等人造系统演示、模拟、仿真具有自然生命系用计算机等人造系统演示、模拟、仿真具有自然生命系统特征的行为。统特征的行为。521.4 人工智能研究及应用领域人工智能中最的研究领域之一最的机器学习方法之一融汇工学、数学、医学、认知学等很多学科的一个交叉学科人工智能人工智能机器学习机器学习深度学习深度学习本章完本章完