人工智能发展简史



1950年，图灵出版《计算机与智能》。 1956年，约翰· 麦卡锡、香农等美国人发起，邀请莫尔、纽 厄尔等数学、心理学、信息论、计算机、神经学研究的学者， 在达特茅斯大学举办了长达两个月的研讨会，讨论用机器模 拟人类智能问题，首次使用了“人工智能”的术语，标志着 人工智能的诞生。 1969年，第一届国际人工智能联合会议，此后每两年一次。 1970年，《人工智能国际杂志》(International Journal of AI)创刊。 70—80年代，数据分析处理、医疗、计算机设计、符号运算 和定理证明等专家系统不断研制成功。研究者获得共识：人 工智能是一个知识处理系统，知识表示、知识利用、知识获 取是专家系统的三个基本问题。 90年代，在学习、教学、识别等应用领域得到长足发展。 1997年5月11日，IBM的“深蓝”战胜了国际象棋大师。
阿兰· 图灵其人




16岁开始研究爱因斯坦的相对论，1934年(22岁)被剑桥大 学评为“罕见的青年人才”，并获硕士学位，1937年在美 国普林斯顿大学获博士学位。他创建的计算机理论模型被称 为“图灵机”，目前的“图灵奖”相当于计算机领域的诺贝 尔奖。 1938年回到伦敦，在剑桥大学国王学院任研究员。二战期 间，领导了一个丘吉尔建立并称之为“最高机密”的密码破 译站，破解了德军最高指挥中心的通信密码系统，因而被称 为“秘密英雄”并获得勋章。 二战后进入英国国家物理实验室，从事大型计算机的研究工 作。1945年提出“仿真系统”思想，1947年提出“自动程 序”概念。1954年6月8日服毒身亡，终年42岁。 1998年，在图灵诞辰86年之日，其故居被英国列为“英国 文化遗产”。 人工智能之父 阿兰· 图灵：谜
专家系统
专家系统的定义与类型 专家系统的定义 专家系统的分类 专家系统的结构 新一代专家系统 新一代专家系统的特征 分布式专家系统 协同式专家系统
专家系统的定义

专家系统是一种能够模拟人类专家解决问题的计算 机程序系统。 ●具有某一领域人类专家大量专门的知识和解决问题 的经验。 ●能够进行推理、判断，模拟人类专家的决策过程， 处理和解决复杂问题。
人工智能的研究领域
人工神经网络 专家系统 机器学习 智能代理
人工神经网络





由于冯· 诺曼体系的局限性，虽然在一些比较简单的 范畴内能够表现出智能行为，但在视觉理解、直觉 思维、常识与顿悟等问题上力不从心。 传统的计算机不具备学习能力，无法处理数值计算 的形象思维问题，无法求解一些信息不完整、不确 定性和模糊性问题。 人脑是一个功能强大、结构复杂的信息处理系统， 其基础是神经元及其互联关系。 人工智能源于仿生学，特别注重对人的大脑模型的 研究。从神经元开始，进而研究神经网络模型和人 的脑模型，主张用硬件系统或一定的算法模拟人的 大脑，实现神经网络。 神经网络及算法的研究为领域的发展奠定了基础。
专家系统的结构
用户 专家知识 输入或提问 知识库 推理机 答案 计划 议程 中间解 黑板
接口
解释器
事实 规则 知识库
执行器
调度器
专家系统简化结构图
协调器
理想专家系统结构图
新一代专家系统的特征

信息技术与教育
第六章 人工智能与教育
第一节 人工智能概述 第二节 人工智能的研究领域 第三节 人工智能的教育应用
人工智能概述
什么是人工智能 人工智能的定义
图灵测试
人类智能与人工智能 人工智能与中小学信息技术教育 人工智能发展简史
人智能的定义



人工智能：是研究如何制造出智能机器或智能系统， 用来模拟人类的智能活动能力，从而延伸人类智能 的科学。 智能机器：能够在不同环境中自主或交互地执行拟 人任务的机器。 人工智能科学：是计算机科学的一个分支。其主要 目标是研究和设计智能机器，用以模仿和执行人脑 的某些智力功能，并开发相关的理论和技术。 人工智能能力:智能机器所执行的与人类智能有关的 各种功能，包括判断、推理、证明、识别、感知、 理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维 活动。
图灵测试
阿兰· 图灵(Alan· M· Turing 1912—1954)其人 在论著《计算机与智能》中，图灵提出一个假设： 人在不知情的条件下，通过特殊的方式与机器进行 问答，如果在相当长的时间内分辨不出与他交流的 对象是机器还是人。那么，就可以认为机器是能思 维的，这就是著名的“图灵测试”。 虽然在当时还不能证明机器是有智能的，但图灵预 言，“在本世纪末”，一定会有计算机能通过“图 灵测试”，计算机能做我们想象不到的事情。时至 今日，图灵的天才预言终于在与人对弈的“深蓝” 身上得以实现。图灵的成就，使他成为计算机理论 和人工智能的主要奠基人，并赢得“人工智能之父” 的美誉。
专家系统的分类





解释：对已知信息和数据分析和解释，确定其意义。 预测：分析过去和现在的状况，判断未来的可能。 诊断：据观察到的情况，判断对象功能失常的原因。 设计：根据设计要求，完成设计目标。 规划：寻找某个能达到目标的动作序列或步骤。 监视：观察系统、对象或过程，发现异常及时报警。 控制：自适应地管理受控对象，使之满足预期要求。 调试：对失灵的对象给出处理意见和处理方法。 教学：根据学生特征，以适当的方法组织教学或辅导 修理：对发生故障的对象进行处理，使之恢复正常。
人类智能与人工智能
思维策略 初级信息处理 生理过程 计算机程序 计算机语言 计算机硬件 函数关系： T→T+1 ｝ △x=f(S,R) 其中：T——时间变量 x——认知操作 S——机体状态 R——外界刺激
(a) 人类 (b) 计算机 人类认知活动与计算机的比较

认知操作X的变化为当时机体状态S(机体的生理和 心理状态以及大脑中的记忆等)和外界刺激R的函数。 计算机性能、所存储的信息等相当于机体的状态； 计算机的输入相当于外界刺激。在得到刺激后，计 算机便进行操作，使其内部状态随时间变化。