ArtificialIntelligence:Principlesan dApplications
yangf_2003@
本课程的安排 Course Planning

授课学时：30学时 1-10周 实验学时：18机时 2-10周 平时和实验成绩：20分 考试：80分（在第十周随堂考）
第一节 人工智能的界定 Defining AI (Artificial Intelligence)

人工智能（AI） 是研究和设计具有智能行为的计算机程序， 使其如同具有智能行为的人或动物一样去执 行任务。
定义1.1 智能机器 (Intelligent machine)

能够在各类环境中自主地或交互地执行各种 拟人任务（anthropomorphic task）的机 器。
定义1.2 人工智能学科

是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能 机器的一个分支。
定义1.3 人工智能（能力）

人工智能（能力）是智能机器所执行的通畅 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。
定义1.4

人工智能是一种使计算机能够思维、使机器 具有智力的激动人心的新尝试。


智能体Agent
智能体 感知
传感器
环 境 行动 执行器
？
第三节 主要的应用领域

1. 自然语言理解（Natural Language Understanding）
自然语言是人类之间信息交流的主要媒介。，由于人类有 很强的理解自然语言的能力，因此互相间的信息交流显得轻松 自如。 目前计算机系统和人类之间的交互几乎还只能使用严格限 制的各种非自然语言，因此解决计算机系统能理解自然语言的 问题，引起人们的兴趣和重视，一直是人工智能领域的重要研 究课题之一。 实现机器翻译过程中，如果计算机确实会理解一个句子的 意义，那么就可能进行释义，从而能较通顺地给出译文。目前 人工智能研究中，在理解有限范围的自然语言对话和理解用自 然语言表达的小段文章或故事方面的程序系统已有一些进展， 但由于理解自然语言涉及对上下文背景知识的处理以及根据这 些知识进行推理的一些技术，因此实现功能较强的理解系统仍 是一个比较艰巨的任务。
计算机需要的能力

自然语言处理 知识表示 自动推理 机器学习 计算机视觉 机器人技术
第二节 人工智能的学科范畴

人工智能是一门新兴的边缘科学，是自然科 学和社会科学的交叉学科，吸取了自然科学 和社会科学的最新成就，以思维和智能为核 心，形成具有自身研究特点的新的体系。
人工智能及其相关学过程力图理解和模 仿智能行为的学科。
定义1.11

人工智能是计算机科学中与智能行为的自动 化有关的一个分支。
图灵测试

当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交 谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计 算机还是人给出时，则称该机器是具有智能 的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的 唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工 智能领域的科学家开始对此试验提出异议： 反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出 与外界交流的，人机交互的智能。
哲学和认知科学 数学 心理学 计算机科学 控制论
人工智能 推理、学习、规划、感知、知识获取、智能搜索、 不确定性管理和推理、其他
博弈
定理证明
语言和图像理解
机器人学
专家系统
人工智能的基础



哲学-知识从哪里来？知识如何导致行动的？ 数学-如何用不确定的知识进行推理？ 经济学-如何决策获得最大利益？ 神经学-人脑如何处理信息？ 心理学-人类如何思考和行动的？ 计算机工程学-如何能够创造出能干的计算机？ 控制论-人工制品如何能在自己的控制下运转？ 语言学-语言和思维是怎么联系起来的？
定义 1.5

人工智能是那些与人的思维、决策、问题求 解和学习等有关活动的自动化。
定义1.6

人工智能是用计算模型进行研究的智力行为。
定义1.7

人工智能是研究那些使理解、推理和行为成 为可能的计算。
定义1.8

人工智能是一种能够执行需要人的智能的创 造性机器的技术。
定义1.9

人工智能研究如何通过使计算机做事而让人 过得更好。

（2*3=9学时） 人工智能与游戏 追击与逃跑-2 运动模式-3 基本路径探索-4
第四章 优化算法及产生式 规则

（1*3=3学时） -10 最优化问题 产生式规则
第一章 绪论 Introduction
第一节 第二节 第三节 第四节 人工智能的界定 人工智能的学科范畴 人工智能的研究方法与应用 人工智能的发展简史与趋势
人工智能各学派的认知观



符号主义（symbolicism）-逻辑主义（logicism）、心理学 派（phychologism）或计算机学派，主要为物理符号系统假 设和有限合理性原理。 来源于-数理逻辑 连接主义（connectionism）-仿生学派（bionicsism）、生 物学派（physiologism），主要为神经网络及神经网络间的连 接机制与学习算法。 行为主义（actionism）-进化主义(evolutionism）或控制论 学派（cyberneticsism） 主要为控制论及感知-动作型控制系统。
人工智能成功的实例

1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。 1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。 1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破， 他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》 第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二 条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解 方法和问题的领域知识分离开。 1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704 计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条 定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中 的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。 1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明 程序。
课程结构
第一章 绪论

（1*3=3学时）-1 人工智能的界定 人工智能的学科范畴 人工智能的研究方法与应 用 人工智能的发展简史与趋 势
第三章 搜索技术

（5*3=15学时） A*搜索算法-5 有限状态机-6 模糊逻辑-7 概率概论-8 遗传算法-9
第二章 游戏软件的设计