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学者们从不同的角度、不同的层面给出了各自的定义:
（1）人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问 题求解和学习等的自动化（Bellman，1978）。
（2）人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推理、规划、 设计、思考、学习等思维活动，解决至今认为需要由专家才 能处理的复杂问题（Elaine Rich，1983）。
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1.3人工智能的研究目标
➢ 近期目标
人工智能的近期目标是实现机器智能。即先部分地或 某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活 好用和更聪明有用。
➢ 远期目标
人工智能的远期目标是要制造智能机器。具体讲就是 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有 联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要 有分析问题解决问题和发明创造的能力。
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1.5人工智能的研究领域
1.5.1 博弈（Game Playing） 1.5.2 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） 1.5.3 专家系统（Expert System） 1.5.4 模式识别(Pattern Recognition) 1.5.5 机器学习（Machine Learning） 1.5.6 计算智能（Computational Intelligence） 1.5.7 自然语言处理（Natural Language Processing） 1.5.8 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence） 1.5.9 机器人（Robot）
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1.符号智能流派（Symbollisism）
➢ 符号主义学派也称心理学派、计算机学派、功能学派、逻 辑学派、宏观结构学派。
➢ 符号主义是以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示 成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑的推 理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。
➢1997年５月11日，IBM超级电脑“深蓝”（Deeper Blue）战 胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；
➢2011年2月17日，在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险 边缘》（Jeopardy）中，IBM超级电脑“沃森”（Watson）击 败该节目历史上两位最成功的选手肯-詹宁斯和布拉德-鲁特.
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3.行为主义学派（Actionnism）
➢ 行为主义学派也称进化主义学派、控制论学派、实用技术学 派。
➢ 行为模拟是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如 自适应，自寻优、自学习、自组织等，以此来研究和实现人 工智能。
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1.4.2现代划分方法
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1.5.1 博弈（Game Playing）
➢ 博弈可泛指单方、双方或多方依靠“智力”获取成功或击败 对手获胜等活动过程，不仅仅指下棋一类的游戏。
➢ 从1956年塞缪尔的跳棋程序，到1997年能够战胜世界国际 象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”，以及目前较为流行的对抗 类游戏，人工智能技术都是其中的核心技术。计算机博弈为 人工智能提供了重要的理论研究和实验场所。
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3.群体智能流派
➢ 由多智能体系统、生态平衡、细胞自动机、蚁群算法和微粒 群算法等组成。
➢ 它认同智能同样可以表现在群体的整体特性上，群体中每个 个体的智能虽然很有限，但通过个体之间的分工协作和相互 竞争，可以表现出很高的智能。这个流派形成晚，还很年轻， 也最有发展前途，它用生态系统的观点看待智能，相信团结 就是力量。
（2）知识推理、计算和搜索技术：研究各种问题的求解规 律，设计可机械执行的智能算子，用以实现问题求解过 程。
（3）系统实现技术：它研究如何实现相关知识的计算机内 部表示，将各种智能算子或求解过程转换为程序，对智 能应用系统，还要特别考虑人机交互及界面的实现。
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1.2.2 人工智能的基本内容
（1）从人工智能的定义出发，或者说，从人工智能是对人 类智能、生物智能或自然智能产生过程进行模拟的角度出发， 人工智能的基本内容可包括：感知与交流的模拟，记忆、联 想、计算、思维的模拟，输出效应或行为模拟等。
（2）对人类来说，智能和知识密不可分。实际上，人工智 能系统就是一个知识处理系统。所以，从知识工程的角度出 发，人工智能的基本内容是:知识的获取、知识的处理以及 知识的运用。
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1.2.1 人工智能的学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人
工业自动化
逻辑 系统程序设计 数学
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 图示学 有关学科
运筹学
知识的模型 化和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和工
启发式
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2.连接主义学派（Connectionism
➢ 连接主义学派也称生理学派、仿生学派、微观结构学派。
➢ 连接主义学派不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过 程和机理也应该相同。人或某些动物所具有的智能皆源自于 大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是 一条很自然的研究人工智能的途径。
➢“把头埋在沙中”：“机器思维的后果太可怕了，我们 希望并且相信机器做不到这点”。
➢1950年10月，图灵发表了一篇题为《机器能思考吗？》 的论文，成为划时代之作。在这篇论文里，图灵第一次提 出“机器思维”的概念。
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1.2 人工智能的研究内容
人工智能的研究与进展几乎涉及并影响到自然科学和社会 科学的所有学科，大体来看： ➢社会科学的相关理论和方法为人工智能的研究提供方法 论的指导； ➢自然科学为人工智能的研究提供理论和技术的指导。
（6）Stuart Russell和Peter Norvig则把已有的一些人工智能定义分为4类：
✓ 像人一样思考的系统、
✓ 像人一样行动的系统、
✓ 理性地思考的系统、
✓ 理性地行动的系统。
这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不 是肢体动作（2003）。
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1.1.2 智能
（3）人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得 好的事情（Rich Knight，1991）。
（4）人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究 （Winston, 1992）。
（5）广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、 推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。
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1.1.2 智能
宏观上：
➢从智能产生的认知过程来理解：人脑的智能都是某种心 理活动或思维过程的结果；
➢从智能的外在表现来理解：智能是人类和一些动物所特 有的在解决具体问题时所表现出的智力或行为能力。
➢智能系统通常包括感知、记忆与思维、效应三大部分。 甚至更狭义的理解认为：智能系统主要完成思维活动。
1.符号智能流派 2.计算智能流派 3.群体智能流派
2020/8由心理学派、认知学派、语言学派、计算机学派、逻辑学派、 和数学学派等汇集而成。
➢ 本流派的共同特征是对智能和人工智能持狭义的观点，侧重 于研究任何利用计算机软件来模拟人的抽象思维过程，并把 思维过程看成是一个抽象的符号处理过程。50多年来符号主 义在人工智能中一直占有霸主地位。
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1.1.3 人工智能的测试
1. 图灵测试”（Turing Test）
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2. 中文屋子
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人工智能的争论：
➢神学认为：“思维是人类不朽灵魂的一种机能，上帝把 不朽的灵魂给了每个男人和女人，而没有给任何动物和机 器。所以，任何动物和机器都不能有思维”；
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1.1.2 智能
2.从知识工程的角度认识智能 人们常说“知识是人类智慧的结晶”，也常说“知识
是智慧的源泉”。总之，知识和智慧或智能密不可分： ➢从内涵上：智能=知识＋思维； ➢从外延上：智能就是发现规律、运用规律的能力和分析 问题、解决问题的能力（或者说获取知识、处理知识、运 用知识的能力）。
➢ 博弈问题的求解过程通常是一个启发式搜索过程，它以棋盘的
全部格局作为状态，以合法的走步为操作，以启发性知识为导
航，在一个有限或无限的状态空间内寻找使自己到达获胜终局
的路径。其中，最重要的是使用各种剪枝技术克服状态的组合
爆炸问题，带-剪枝的极小极大化分析技术在各种游戏的实
2020现/8/1中都得到了广泛的应用。人工智能
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1.5.2 自动定理证明
机器定理证明的方法主要有：
➢ 自然演绎法 依据推理规则，从前提和公理中推出许多定理， 若待证明的定理恰在其中，则定理得证。
➢ 判定法 对一类问题找出统一的计算机上可实现的算法解。
➢人工智能技术成功的代表还有很多。
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1.1.1 人工智能
人工智能概念的一般描述:
人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，又称机器 智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法 和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智 能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。