第一讲讲的东西挺多，综述性的，我记得也不少，后边东西就少了。

现在一共2000字左右，你适当压缩一下吧。

O(∩_∩)O
第一讲
机器代替人进行体力劳动。

20世纪40年代出现计算机。

20世纪50年代出现人工智能。

人工智能在某些方面能够超过人类智能。

智能
自然智能
大脑有千亿到万亿个并行分布的神经元。

大脑的功能：记忆、思维、观察、分析。

人工，即人造的，不是自然的。

什么是人工智能
人工智能：Artificial Intelligence（AI）
人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能，计算机智能。

知识：人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识。

包括事实、条件、过程、规则、关系和规律等。

智能：一种应用知识对一定环境或问题进行处理的能力或者进行抽象思考的能力。

智能机器：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。

AI（能力）：智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

AI（学科）：计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

它的近期目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些功能，并开发相关理论和技术。

人工智能是如何发展的
孕育期：1956年前；形成期：1956-1970年；暗淡期：1966-1974年；知识应用期：1970-1988年；集成发展期：1986年至今
孕育期
亚里士多德创立了演绎法，提出三段论
莱布尼兹奠定数理逻辑基础
图灵1936年创立自动机理论，1950年提出“机器也能思维”。

被誉为“人工智能之父”。

莫克1946年研制成功了世界上第一台通用电子数字计算机ENIAC。

麦克洛奇和皮茨1943年建成第一个神经网络模型。

维纳1948年创立控制论。

形成期
AI诞生于一次历史性的聚会——达特矛斯会议
迅速发展，过于乐观
暗淡期
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大伤害
知识应用期
专家系统
计算机视觉、机器人、自然语言理解、机器翻译
出现新的问题
集成发展期
机器学习、人工神经网络、智能机器人和行为主义研究
智能计算（CI）
第二讲
人工智能的学派：符号主义、连接主义、行为主义
符号主义又称逻辑主义，起源于数理逻辑。

连接主义又称仿生学派，起源于仿生学。

行为主义又称进化主义，起源于控制论。

人工智能对人类的影响
对经济影响
对社会的影响：社会结构变化，思维方式与观念的变化心理或精神上的威胁、法律上的问题、技术失控的危险
对文化的影响：改善人类知识、改善人类语言、改善文化生活
人工智能的一般研究目标：理解人类智能，实现人类智能。

人工智能研究的基本内容：知识表示、推力搜索、计算智能、构成技术
人工智能研究的主要方法：功能模拟法、结构模拟法、行为模拟法、集成模拟法
人工智能的研究与应用领域：问题求解、逻辑推理与自动定理证明、计算智能、分布式人工智能与真体、自动程序设计、专家系统、机器学习、自然语言理解、机器人学、模式识别、机器视觉、人工神经网络、智能控制。

第三讲
经典人工智能（出色的老式人工智能）
数理逻辑的创始人——亚里士多德提出三段论
笛卡尔、莱布尼兹萌发了用机械系统实现定理证明的想法。

20世纪初，希尔伯特在《几何基础》中给出了一条可以对一类几何命题进行判定的定理。

塔斯基证明了一切初等几何和初等代数范围的命题都可以用机械方法判定。

属于中国的自动证明方法——吴方法
数理逻辑分为命题逻辑和谓词逻辑。

鲁滨逊提出消解原理。

消解反演——反证法
第四讲
问题求解是人工智能的核心问题之一。

搜索技术是问题求解的主要手段之一。

问题表示
状态空间法
图的搜索分为无信息搜索（盲目搜索）和有信息搜索（启发式搜索）。

引入估价函数估计节点位于解路径上的“希望”。

估价函数是启发式搜索中最重要的因素。

第五讲
机器人学的发展
小说与戏剧《罗萨姆的万能机器人》中首次提出机器人。

机器人三守则：机器人必须不危害人类；机器人必须绝对服从于人类；机器人必须保护自身
不受伤害。

工业机器人，仿人机器人，服务机器人
机器人学与人工智能的关系
机器人学的进一步发展需要人工智能的指导，并采用各种人工智能技术。

机器人学的发展为人工智能产生了新的推动力，并提供了一个很好的试验与应用场所。

第六讲
计算智能是一种智力方式的低层认知。

计算智能系统能够呈现出计算适应性；计算容错性；接近人的计算速度；计算误差率与人相近的特点。

神经计算（人工神经网络）
学习算法：有师学习，无师学习，增强学习。

模糊计算扎德
进化计算
遗传算法编码与解码，适应度函数，遗传操作（选择，交叉，变异）
人工生命研究能够演示出自然生命系统特征行为的人造系统。

示例：人工脑，计算机病毒，计算机进程，细胞自动机，人工核苷酸。

第七讲
群智能
群：群居动物
群的特征：相互作用的相邻个体的集合；个体的行为简单；智能化的集体行为
贝尼与1989年首次提出。

群智能：无智能或简单智能的主体，通过任何形式的聚集协同而表现出智能行为的特性。

蚁群算法，粒子群算法
优点：灵活性、稳健性、自组织、潜在的并行性和分布式
蚁群算法：多里戈与1992年提出。

蚁群算法的应用：聚类问题，路由算法设计，图着色问题，车辆调度问题。

粒子群算法：艾伯哈特和肯尼迪与1995年提出。

基本思想：通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。

粒子群算法的应用：对巡航导弹的飞行高度进行优化；车辆路径问题的应用。

群智能算法的不足：数学理论基础相对薄弱；带有随机性。