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智能与人工智能
（2）智能信息系统的假设 1)输入符号(input)； 2)输出符号(output)； 3)存储符号(store)； 4)复制符号(copy)； 5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结 构； 6)条件性迁移(conditional transfer)：根据已有符号，继续完成活动 过程。 如果一个物理符号系统具有上述全部6种功能，能够完成这个全过 程，那么它就是一个完整的物理符号系统。 假设 任何一个系统，如果它能表现出智能，那么它就必定能够执行上 述6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现 出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。我们把这个假设称 为物理符号系统的假设。
智能所具有的一些基本特征： 记忆与思维能力 自适应能力 自学习能力 感知能力 表达（行为）能力
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智能与人工智能
2.什么是人工智能？



所谓“人工智能”是指用计算机模拟或实现的智能。作为一个学科， 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， 特别是人类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、行为科学和数学，以及信息论、控制 论和系统论等众多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性 的交叉学科和边缘学科。 因此，广义的人工智能学科是模拟、延伸和扩展人的智能，研究与 开发各种机器智能和智能机器的理论、方法与技术的综合性学科。
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智能与人工智能
3.为什么要研究人工智能


我们知道，电子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。 事实上，如果计算机自身也具有一定智能的话，那么，它的功效将 会发生质的飞跃，成为名副其实的电“脑”。这样的电脑将是人脑 更为有效的扩展和延伸，也是人类智能的扩展和延伸，其作用将是 不可估量的。例如，用这样的电脑武装起来的机器人就是智能机器 人。智能机器人的出现，将标志着人类社会进入了一个新的时代。
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智能与人工智能
有关人工智能的几种说明（续）： Alan Turing指出：“机器是否能思考”这一问题的答案取 决与人们如何定义“机器”和“思考”。也许还可以指 出，这一问题还取决于如何定义“能”。 先考虑“机器”一词（计算机）

机械装置 病毒蛋白质外壳 再考虑“思考”一词
人
Alan Turing
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智能与人工智能
有关人工智能的几种说明： 智能机器：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种 拟人的机器。 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。 人工智能（能力）：是智能机器所执行的与人类智能有 关的功能，如判断、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。 简单地讲，人工智能是关于： 机器智能和智能机器的研究。
人工智能
Artificial Intelligence
李伟生 信科大厦19楼 Tel：62471342 liws@
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个人简历

1993.9~1997.7 西安电子科技大学
学士
1997.9~2000.1 西安电子科技大学 硕士 研究方向： EMC(军用计算机TEMPEST仿真) 2000.3~2004.6 西安电子科技大学 博士 研究方向：智能信息处理与模式识别(信息融合、战术态 势估计) 2004.7~ 重邮计算机科学与技术学院 副教授 2007.10~ 重邮计算机科学与技术学院 教授
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智能与人工智能
什么是人工智能（续）？


人工智能是一个含义很广的词语，在其发展过程中，具有不同学科 背景的人工智能学者对它有着不同的理解，提出了一些不同的观点， 人们称这些观点为符号主义(Symbolism)、连接主义(Connectionism) 和行为主义(Actionism)等，或者叫做逻辑学派(Logicism)、仿生学 派(Bionicsism)和生理学派(Physiologism)。此外还有计算机学派、 心理学派和语言学派等。 斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊（N. J. Nilsson）教授从处 理的对象出发，认为“人工智能是关于知识的科学，即怎样表示知 识、怎样获取知识和怎样使用知识的科学”。麻省理工学院温斯顿 （P. H. Winston）教授则认为“人工智能就是研究如何使计算机去 做过去只有人才能做的富有智能的工作”。斯坦福大学费很鲍姆 （E.A. Feigenbaum）教授从知识工程的角度出发，认为“人工智能 是一个知识信息处理系统”。
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智能与人工智能
人类智能的计算机模拟


（2）智能信息系统的假设
可以把人看成一个智能信息处理系统。信息处理系统又叫物理符号系 统(Physical Symbol System)。所谓符号就是模式(pattern)。任一模 式，只要它能与其它模式相区别，它就是一个符号。不同的汉语拼音 字母或英文字母就是不同的符号。对符号进行操作就是对符号进行比 较，从中找出相同的和不同的符号。物理符号系统的基本任务和功能 就是辨认相同的符号和区别不同的符号。为此，这种系统就必须能够 辨别出不同符号之间的实质差别。符号既可以是物理符号，也可以是 头脑中的抽象符号，或者是电子计算机中的电子运动模式，还可以是 头脑中神经元的某些运动方式。一个完善的符号系统应具有下列6种基 本功能：
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智能与人工智能
人类智能的计算机模拟（续）
思维策略 计算机程序 初级信息处理 计算机语言
生理过程 (a) 人 类
计算机硬件 (b) 计算机
图 人类认知活动与计算机的比较

计算机也以类似的原理进行工作。在规定时间内，计算机存储的记忆相 当于机体的状态；计算机的输入相当于机体施加的某种刺激。在得到输 入后，计算机便进行操作，使得其内部状态随时间发生变化。我们可以 从不同的层次来研究这种计算机系统。这种系统以人的思维方式为模型 进行智能信息处理(intelligent information processing)。显然，这 是一种智能计算机系统。设计适用于特定领域的这种高水平智能信息处 理系统（也称为专家系统）是研究认知过程的一个具体而又重要的目标。 例如，一个具有智能信息处理能力的自动控制系统就是一个智能控制系 统，它可以是专家控制系统，或者是智能决策系统等。
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智能与人工智能
为什么要研究人工智能（续）



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。但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来解决。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。 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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课程名称：分别有：人工智能、人工智能原理、人工智 能导论等。 课程地位：人工智能是计算机科学的一个分支，是研究 计算机实现智能的原理以及建造智能计算机的学科。人工 智能包括十分广泛，它由不同的领域组成，如机器学习、 计算机视觉、专家系统、神经网络、数据库中的知识发现 与数据挖掘、智能决策支撑、自然语言理解、图像识别、 智能机器人、智能化网络与Agent技术等。 课程特点:从事这项工作的人须了解计算机知识，心理学 和哲学。本课程介绍一些人工智能的基本内容，包括：人 工智能程序设计语言PROLOG、基于谓词逻辑的机器推理、 图搜索技术、知识表示、人工智能应用领域简介等。通过 本课程的教学，使学生能了解人工智能理论的发展过程、 目前的研究状况、发展趋势以及在不同的领域的应用情况； 了解上述人工智能技术的具体应用方法。
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智能与人工智能

什么是人工智能（续）？
综合各种不同的人工智能观点，可以从“能力”和“学 科”两个方面对人工智能进行定义。从能力的角度来看， 人工智能是相对于人的自然智能而言的，所谓人工智能 是指用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；从 学科的角度来看，人工智能是作为一个学科名称来使用 的，所谓人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能 系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。总之， 人工智能是一门综合性的边缘学科。它借助于计算机建 造智能系统，完成诸如模式识别、自然语言理解、程序 自动设计、自动定理证明、机器人、专家系统等智能活 动。它的最终目标是构造智能机。
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课程要求





掌握人工智能基本概念、研究目标；了解人工智能发展 历史。 了解各种人工智能程序设计语言，初步会应用PROLOG 语言。 理解通用搜索算法、启发式搜索算法；了解A*算法。 掌握一阶谓词逻辑、归结演绎推理方法；理解应用归结 原理求取问题答案的方法。 掌握知识基本概念、产生式规则；了解产生式系统一般 特征；理解知识产生式表示法、语义网络表示法、框架 表示法。 了解人工智能技术在以下领域的应用：专家系统、机器 学习、神经网络、KDD与DM、自然语言理解、图像识 别、智能化网络与Agent技术等。掌握各个应用领域的 基本概念。