这一学派被称为连接主义学派或生理学派。
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第1章 人工智能概述
1.2.2 功能模拟，符号推演 由于人脑的奥秘至今还未彻底揭开，所以，人们
就在当前的数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟， 实现人工智能。这种途径称为功能模拟法。
具体来讲，功能模拟法就是以人脑的心理模型， 将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的 方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模 拟人脑的思维，实现机器智能。
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第1章 人工智能概述
智能设备包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、 设施等。如采用智能控制的机床、汽车、武器装备、 家用电器等。这种设备实际上是被嵌入了某种智能软 件的设备。
智能网络也就是智能化的信息网络。具体来讲， 从网络的构建、管理、控制、信息传输，到网上信息 发布和检索以及人机接口等，都是智能化的。
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第1章 人工智能概述
从目前的技术水平来看，要全面实现上述目标， 还存在很多困难。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的智能，从而 使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类 的智能化信息处理工具。
1997年深蓝打败卡世界象棋冠军斯帕罗夫。比如 各种机器人，水下机器人、爬壁机器人、鱼形机器人、 旅游机器人、足球机器人（RoboCup）、篮球机器人 等，各具特色。器行为主要指机器人行动规划。它是智能机器 人的核心技术，规划功能的强弱反映了智能机器人的 智能水平。因为，虽然感知能力可使机器人认识对象 和环境，但解决问题，还要依靠规划功能拟定行动步 骤和动作序列。
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第1章 人工智能概述
1.3.2 基于研究途径与实现技术的领域划分
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的概念 1.2 人工智能的研究途径与方法 1.3 人工智能的分支领域 1.4 人工智能的基本技术 1.5 人工智能的发展概况
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1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能 顾名思义，人工智能就是人造智能，其英文表示
是“Artificial Intelligence”，简称AI。当然，这只是人 工智能的字面解释或广义解释。目前的“人工智能” 一词是指用计算机模拟或实现的智能，同时，人工智 能又是一个学科名称。
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第1章 人工智能概述
研究人工智能也是当前信息化社会的迫切要求。 我们知道，人类社会现在已经进入了信息化时代。信 息化的进一步发展，就必须有智能技术的支持。例如， 当前迅速发展着的国际互联网(Internet)就强烈地需要智 能技术。特别是当我们要在Internet上构筑信息高速公 路时，其中有许多技术问题就要用人工智能的方法去 解决。这就是说，人工智能技术在Internet和未来的信 息高速公路上将发挥重要作用。
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第1章 人工智能概述
1.1.4 人工智能的表现形式
人工智能的表现形式至少有这么几种：智能软件、 智能设备、智能网络、智能计算机、智能机器人和更 一般的Agent等。
智能软件的范围比较广泛，譬如：它可以是一个 完整的智能软件系统，如专家系统、知识库系统等； 也可以是具有一定智能的程序模块，如推理程序、学 习程序等，这种程序可以作为其它程序系统的子程序； 智能软件还可以是有一定知识或智能的应用软件，如 字处理软件Word就有一定的英语语法知识，所以在英 文文稿的录入、编辑过程中，Word就表现出一定的智 能。
1.符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符号推理 进行问题求解而实现的智能。这也就是所说的传统人 工智能或经典人工智能。符号智能研究的主要内容包 括知识工程和符号处理技术。知识工程涉及知识获取、 知识表示、知识管理、知识运用以及知识库系统等一 系列知识处理技术。符号处理技术指基于符号的推理 和学习技术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。简而言之，符号智能就是 基于人脑的心理模型，运用传统的程序设计方法实现 的人工智能。
实现机器推理要模拟人脑推理的宏观过程，按照符 号推演的方法，依据形式逻辑、数理逻辑的推理规则进 行，也可以采用数值计算的方法实现。还有采用并行推 理，如神经网络计算机，是重要的研究方向。
机器推理可分为确定性（精确推理）和不确定推理。
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4.机器学习 机器学习就是机器自己获取知识。具体来讲，机 器学习主要有这几层意思： (1)对人类已有知识的获取（这类似于人类的书本 知识学习）； (2)对客观规律的发现（这类似于人类的科学发 现）； (3)对自身行为的修正（这类似于人类的技能训练 和对环境的适应）。 学习分为符号学习和连接学习。
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3. 机器推理
第1章 人工智能概述
机器推理就是计算机推理，也称自动推理。它是人 工智能的核心课题之一。因为，推理是人脑的一个基本 功能和重要功能。机器推理是人工智能的基本的、重要 的研究方向。事实上，几乎所有的人工智能领域都与推 理有关。因此，要实现人工智能，就必须将推理的功能 赋予机器，实现机器推理。
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智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展 到一定水平，再向前发展就是智能化，即智能化是继 机械化、自动化之后，人类生产和生活中的又一个技 术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
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第1章 人工智能概述
1.3 人工智能的分支领域
1.3.1 基于脑功能模拟的领域划分 1. 机器感知 机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界。具
体来讲，就是计算机像人一样通过“感觉器官”直接 从外界获取信息。如通过视觉器官获取图形、图像信 息，通过听觉器官获取声音信息。所以，要使机器具 有感知能力，就首先必须给机器配置各种感觉器官， 如视觉器官、听觉器官、嗅觉器官等等。于是，机器 感知还可以再分为机器视觉、机器听觉等分支课题。
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第1章 人工智能概述
要研究机器感知，首先要涉及图像、声音等信息 的识别问题。为此，现在已发展了一门称为“模式识 别”的专门学科。模式识别的主要目标就是用计算机 来模拟人的各种识别能力，当前主要是对视觉能力和 听觉能力的模拟，并且主要集中于图形识别和语音识 别。
图形识别主要是研究各种图形（如文字、符号、 图形、图像和照片等）的分类。例如识别各种印刷体 和某些手写体文字，识别指纹、白血球和癌细胞等等。 这方面的技术已经进入实用阶段。
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第1章 人工智能概述
作为学科，人工智能研究的是如何使机器（计算机） 具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算 机上实现或再现的科学和技术。因此，从学科角度讲， 当前的人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的 研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、 神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科 学、行为科学、生命科学和数学，以及信息论、控制 论和系统论等许多学科领域。
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第1章 人工智能概述
例如，美国认知心理学家
G.M.Ulson
:
(1)能够成功地回答与输入材料有关的问题；
(2)能够具有对所给材料进行摘要的功能；
(3)能用不同的词语叙述所给材料；
(4)具有从一种语言转译成另一种语言的能力。
图形理解是图形识别的自然延伸，也是计算机视觉的组成
部分。
理解实际是感知的延伸，或者说深层次的感知。
智能计算机如前所述，而智能机器人则是一种拟 人化的智能机器。
Agent是智能主体或主体，即具有智能的实体，具 有自主性、反应性、适应性和社会性。是热门方向。
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第1章 人工智能概述
1.2 人工智能的研究途径与方法
1.2.1 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作
机理，实现计算机的智能，即人工智能。我们知道， 人脑的生理结构是由大量神经细胞组成的神经网络。 人脑是由大约1011个神经细胞组成的一个动态的、开放 的、高度复杂的巨系统，以致于人们至今对它的生理 结构和工作机理还未完全弄清楚。
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第1章 人工智能概述
当前，对机器联想功能的研究中，人们就是利用这 种按内容记忆原理，采用一种称为“联想存储”的技 术实现联想功能。联想存储的特点是：
(1)可以存储许多相关（激励，响应）模式对; (2)通过自组织过程可以完成这种存储; (3)以分布、稳健的方式（可能会有很高的冗余度） 存储信息; (4)可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适 当的响应模式; (5)即使输入激励模式失真或不完全时，仍然可以 产生正确的响应模式; (6)可在原存储中加入新的存储模式。
智能：内涵指“知识+思维” ；外延指发现规律、 运用规律的能力和分析、解决问题的能力。
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第1章 人工智能概述
1.1.2 为什么要研究人工智能 我们知道，计算机是迄今为止最有效的信息处理
工具，以至于人们称它为“电脑”。但现在的普通计 算机系统的智能还相当低下，譬如缺乏自适应、自学 习、自优化等能力，也缺乏社会常识或专业知识等， 而只能是被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤 进行工作。因而它的功能和作用就受到很大的限制， 难以满足越来越复杂和越来越广泛的社会需求。既然 计算机和人脑一样都可进行信息处理，那么是否也能 让计算机同人脑一样也具有智能呢？这正是人们研究 人工智能的初衷。
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第1章 人工智能概述
语音识别主要是研究各种语音信号的分类。语音 识别技术近年来发展很快，现已有商品化产品(如汉字 语音录入系统)上市。
模式识别的过程大体是先将摄像机、送话器或其 它传感器接受的外界信息转变成电信号序列，计算机 再进一步对这个电信号序列进行各种预处理，从中抽 出有意义的特征，得到输入信号的模式，然后与机器 中原有的各个标准模式进行比较，完成对输入信息的 分类识别工作。