人工智能课件185.ppt

1、2022-4-27人工智能课件185人工智能课件人工智能课件185人工智能课件185人工智能 课程的特点：理论性、抽象性比较强 参考书： 人工智能原理 朱福喜等 武汉大学出版社 2002年 人工智能原理与应用 张仰森 高等教育出版社 2004年 人工智能教程 王士同 电子工业出版社 2001年 人工智能原理与应用 王文杰等 人民邮电出版社 2004年 。人工智能课件185第一章 概述 人类的自然智能伴随着人类活动无人类的自然智能伴随着人类活动无时不在、无处不在。人类的许多活动，时不在、无处不在。人类的许多活动，如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划和编程，甚至驾车

2、骑车等，都需要智能。和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。如果机器能够完成这些任务的一部分，如果机器能够完成这些任务的一部分，那么就可以认为机器已经具有某种程度那么就可以认为机器已经具有某种程度的的“人工智能人工智能”。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 从思维基础上讲，它是人们长期以来探从思维基础上讲，它是人们长期以来探索研制能够进行计算、推理和其它思维索研制能够进行计算、推理和其它思维活动的智能机器的必然结果；从理论基活动的智能机器的必然结果；从理论基础上讲，它是信息论、控制论、系统工础上讲，它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、程论、计算机科学、心理学

3、、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果；从物质和技术基础上讲，它透的结果；从物质和技术基础上讲，它是电子计算机和电子技术得到广泛应用是电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。的结果。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 什么是人的智能什么是人的智能?什么是人工智能什么是人工智能? 人的人的智能与人工智能有什么区别和联系智能与人工智能有什么区别和联系? 我们首先看看什么是信息。信息与物质及我们首先看看什么是信息。信息与物质及能量构成整个宇宙。能量构成整个宇宙。 为了了解人工智能，先熟悉一下与它有为了了解人工智能，先熟悉一下与它有关的一

4、些概念，这些概念涉及到信息、关的一些概念，这些概念涉及到信息、认识、知识、智力、智能。不难看出，认识、知识、智力、智能。不难看出，这些概念在逐步贴近人工智能。这些概念在逐步贴近人工智能。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 我们首先看看什么是信息。信息与物质我们首先看看什么是信息。信息与物质及能量构成整个宇宙。及能量构成整个宇宙。 人们不能直接认识物质和能量，而是通人们不能直接认识物质和能量，而是通过物质和能量的信息来认识它们。过物质和能量的信息来认识它们。 人的认识过程为：信息经过感觉输入到人的认识过程为：信息经过感觉输入到神经系统，再经过大脑思维变为认识。神经系统，再经过大脑

5、思维变为认识。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 认识就是用符号去整理研究对象，并确认识就是用符号去整理研究对象，并确定其联系。由认识可以继续探讨什么是定其联系。由认识可以继续探讨什么是知识、什么是智力。知识、什么是智力。 知识是用人们对于可重复信息之间的联知识是用人们对于可重复信息之间的联系的认识，知识也就是被认识了的信息系的认识，知识也就是被认识了的信息和信息之间的联系，它是信息经过加工和信息之间的联系，它是信息经过加工整理、解释、挑选和改造而形成的。整理、解释、挑选和改造而形成的。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？关于智力，科学家们有不同的定义：关于智力，

6、科学家们有不同的定义： : 智力是个体对生活中新问智力是个体对生活中新问题和新条件的心理上的一般适应能题和新条件的心理上的一般适应能力。力。: 智力是抽象思维的能力。智力是抽象思维的能力。: 智力是学习的能力。智力是学习的能力。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？:智力是从事艰难、复杂、智力是从事艰难、复杂、抽象、敏捷和创造性地活动以及集抽象、敏捷和创造性地活动以及集中能力和保持情绪稳定的能力。中能力和保持情绪稳定的能力。 :智力的本质就是适应，使个智力的本质就是适应，使个体与环境取得平衡。体与环境取得平衡。 :智力是对信息进行处理的智力是对信息进行处理的能力。能力。 人工智能课

7、件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 总而言之总而言之, 智力看作个体的各种认识能力智力看作个体的各种认识能力的综合，特别强调解决新问题的能力，的综合，特别强调解决新问题的能力，抽象思维、学习能力、对环境适应能力。抽象思维、学习能力、对环境适应能力。 有了知识和智力的定义后，一般将智能有了知识和智力的定义后，一般将智能定义为：智能定义为：智能 = 知识集知识集 + 智力。所以智智力。所以智能主要指运用知识解决问题的能力能主要指运用知识解决问题的能力, 推理、推理、学习和联想是智能的重要因素。学习和联想是智能的重要因素。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 至于人工智能，其英文

8、是至于人工智能，其英文是Artificial Intelligence，简称，简称AI。字面上的意。字面上的意义是智能的人工制品。它是研究如义是智能的人工制品。它是研究如何将人的智能转化为机器智能，或何将人的智能转化为机器智能，或者是用机器来模拟或实现人的智能。者是用机器来模拟或实现人的智能。 人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 几位著名的人工智能方面的科学家分别几位著名的人工智能方面的科学家分别在不同的年代对人工智能给出的定义：在不同的年代对人工智能给出的定义： “人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学的一个分支，它关心的是设计智能计算机系统，该系它关心的是设计

9、智能计算机系统，该系统具有我们通常与人的行为相联系的智统具有我们通常与人的行为相联系的智能特征，如了解语言、学习、推理、问能特征，如了解语言、学习、推理、问题求解等等题求解等等”。人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事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，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解决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。题。” “人工智能是研究智能行为的科学。人工智人工智能是研究智能行为的科学。人工智能有两个分支，一个为科学人工智能能有两个分支，一个为

10、科学人工智能, 一个为一个为工程人工智能。工程人工智能。”人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ Michael和和Nilsson关于人工智能的定关于人工智能的定义引出了科学人工智能和工程人工义引出了科学人工智能和工程人工智能的概念。智能的概念。 科学人工智能的目的是发展概念和科学人工智能的目的是发展概念和词汇，以帮助我们了解人和其他动词汇，以帮助我们了解人和其他动物的智能行为。物的智能行为。 人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 工程人工智能研究的是建立智能机器的概念、理工程人工智能研究的是建立智能机器的概念、理论和实践。例如：论和实践。例如：uu 专家系统：在专门

11、的领域（医疗、探矿、财务等专家系统：在专门的领域（医疗、探矿、财务等领域）内的咨询服务系统。领域）内的咨询服务系统。uu 自然语言处理：在有限范围内的问题回答系统。自然语言处理：在有限范围内的问题回答系统。uu 程序验证系统：通过定理证明途径验证程序的正程序验证系统：通过定理证明途径验证程序的正确性。确性。uu 智能机器人：人工智能研究计算机视觉和智能机。智能机器人：人工智能研究计算机视觉和智能机。 人工智能课件185什么是人工智能？什么是人工智能？ 人工智能似乎还有一个比较模糊的定义，人工智能似乎还有一个比较模糊的定义，那就是那就是“如果某个问题在计算机上没有解如果某个问题在计算机上没有解决

12、，那么这个问题就是人工智能问题决，那么这个问题就是人工智能问题”，因为一旦解决了的某个问题，也就有了解因为一旦解决了的某个问题，也就有了解决这个问题的模型或算法，因而也就划分决这个问题的模型或算法，因而也就划分到某个学科或某个学科的分支去了。因此，到某个学科或某个学科的分支去了。因此，从某种意义上讲，人工智能永远是一个深从某种意义上讲，人工智能永远是一个深奥而永无止境的追求目标。奥而永无止境的追求目标。 人工智能课件1851.2 AI的产生及主要学派 AI的起源可以追溯到丘奇（的起源可以追溯到丘奇（Church）、图）、图灵（灵（Turing）和其他一些学者关于计算本）和其他一些学者关于计算本

13、质的思想萌芽。早在质的思想萌芽。早在20世纪世纪30年代，他们年代，他们就开始探索形式推理概念与即将发明的计就开始探索形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系，建立起了关于计算和符算机之间的联系，建立起了关于计算和符号处理的理论。号处理的理论。人工智能课件185AI的产生及主要学派 早在计算机产生之前，丘奇和图灵就早在计算机产生之前，丘奇和图灵就已发现，数值计算并不是计算的主要已发现，数值计算并不是计算的主要方面，被称为方面，被称为“人工智能之父人工智能之父”的图的图灵，不仅仅创造了一个简单的非数字灵，不仅仅创造了一个简单的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可计算模型，而且直接证明了计算机可

14、能以某种智能的方式进行工作，这就能以某种智能的方式进行工作，这就是人工智能的思想的萌芽。是人工智能的思想的萌芽。 人工智能课件185AI的产生及主要学派人工智能作为一门学科而出现的突出标志人工智能作为一门学科而出现的突出标志是 ：是 ： 1 9 5 6 年 夏 ， 在 美 国 达 特 茅 斯年 夏 ， 在 美 国 达 特 茅 斯（Dartmouth）大学由当时美国年轻的数）大学由当时美国年轻的数学家学家John-McCarthy和他的朋友明斯基和他的朋友明斯基（ Minsky ）、纽维尔（）、纽维尔（Newell）、西蒙）、西蒙（Simon）、香侬（）、香侬（Shannon）、塞缪尔）、塞缪尔

15、（Saumel）、莫尔（）、莫尔（More）等数学、心理）等数学、心理学、神经学、信息论、计算机科学方面的学、神经学、信息论、计算机科学方面的学者，举办了一个长达学者，举办了一个长达2个月的研讨会。个月的研讨会。人工智能课件185AI的产生及主要学派 McCarthy提出了提出了“Artificial Intelligence”一词，尔后一词，尔后Allen Newell和和H. A. Simon提出了物理符提出了物理符号系统假设，从而创建了号系统假设，从而创建了AI这一学这一学科。主张系统符号假设的学派形成科。主张系统符号假设的学派形成了了AI研究的主要学派，即符号主义研究的主要学派，即符号

16、主义学派。学派。 人工智能课件185AI的产生及主要学派 人工智能的主要有以下三个学派。人工智能的主要有以下三个学派。1符号主义（符号主义（Symbolicism）学派）学派 符号主义又称为逻辑主义（符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学）、心理学派 （派 （ P s y c h l o g i s m ） 或 计 算 机 学 派） 或 计 算 机 学 派（Computerism）。该学派认为人工智能源于数）。该学派认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑在理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到世纪获得迅速发展，到20世纪世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生年代开始用于描述智能

17、行为。计算机产生以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代表的成果为启发式程序表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们（逻辑理论家），人们使用它证明了使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可个数学定理，从而表明了人类可利用计算机模拟人类的智能活动。利用计算机模拟人类的智能活动。人工智能课件185AI的产生及主要学派 符号主义将符号系统定义为如下三部分符号主义将符号系统定义为如下三部分组成：组成：u 一组符号：对应于客观世界的某些物理一组符号：对应于客观世界的某些物理模型。模型。u 一组结构：它是由以某种方式相关联的一组结构：它是由以某种方式相关

18、联的符号的实例所构成。符号的实例所构成。u 一组过程：它作用于符号结构上而产生一组过程：它作用于符号结构上而产生另一些符号结构，这些作用包括：创建、另一些符号结构，这些作用包括：创建、修改、消除等。修改、消除等。人工智能课件185AI的产生及主要学派 一个物理符号系统就是能够逐步生成一一个物理符号系统就是能够逐步生成一组符号的产生器。组符号的产生器。 在物理符号的假设下，符号主义认为，在物理符号的假设下，符号主义认为，人的认知是符号，人的认知过程是符号人的认知是符号，人的认知过程是符号操作过程。人就是一个物理符号系统，操作过程。人就是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，计算机也

19、是一个物理符号系统，因此，我们就能够用计算机来模拟人的智能行我们就能够用计算机来模拟人的智能行为，即用计算机的符号操作来模拟人的为，即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这实质就是认为，人的思维认知过程。这实质就是认为，人的思维是可操作的。是可操作的。人工智能课件185AI的产生及主要学派 AI的核心问题是知识表示、知识推的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。知识可用符号表示，理和知识运用。知识可用符号表示，也可用符号进行推理。符号主义就也可用符号进行推理。符号主义就是在这种假设之下，建立起基于知是在这种假设之下，建立起基于知识的人类智能和机器智能的核心理识的人类智能和机器智能的核心理论

20、体系。论体系。 至今符号主义仍是至今符号主义仍是AI的主流派。的主流派。 人工智能课件185AI的产生及主要学派 2联结主义（联结主义（Connetionism）学派）学派 联结主义又称仿生学派（联结主义又称仿生学派（Bionicsism）或生理）或生理学派（学派（Physiogism），是基于生物进化论的），是基于生物进化论的AI学派，其主要理论基础为神经网络及神经网络学派，其主要理论基础为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义认为间的连接机制与学习算法。联结主义认为AI源源于仿生学，特别是对人脑模型的研究，认为人于仿生学，特别是对人脑模型的研究，认为人的思维基元是神经元，而不是

21、符号处理过程，的思维基元是神经元，而不是符号处理过程，人脑不同于电脑，并提出联结主义的大脑工作人脑不同于电脑，并提出联结主义的大脑工作模式，用于否定基于符号操作的电脑工作模式。模式，用于否定基于符号操作的电脑工作模式。人工智能课件185AI的产生及主要学派 如果说符号主义是从宏观上模拟人如果说符号主义是从宏观上模拟人的思维过程的话，那么联结主义则的思维过程的话，那么联结主义则试图从微观上解决人类的认知功能，试图从微观上解决人类的认知功能，以探索认知过程的微观结构。联结以探索认知过程的微观结构。联结主义从人脑模式出发，建议在网络主义从人脑模式出发，建议在网络层次上模拟人的认知过程。所以，层次上模

22、拟人的认知过程。所以，联结主义本质上是用人脑的并行分联结主义本质上是用人脑的并行分布处理模式来表现认知过程。布处理模式来表现认知过程。 人工智能课件185 AI的产生及主要学派人工神经网络人工神经网络 ANN（Artificial Neural Network）研究的兴起，作为模拟人的智）研究的兴起，作为模拟人的智能和形象思维能力的一条重要途径，对能和形象思维能力的一条重要途径，对AI研究工作者有着极大的吸引力。近年研究工作者有着极大的吸引力。近年来，由于出现了一些新型的来，由于出现了一些新型的ANN模型和模型和一些强有力的学习算法，联结主义具有一些强有力的学习算法，联结主义具有代表性的工作有

23、：代表性的工作有：uu Hopfield教授在教授在82和和84的两篇论文中的两篇论文中提出用硬件模拟神经网络；提出用硬件模拟神经网络；uu Rumthart教授在教授在86年提出多层网络中年提出多层网络中的反向传播（的反向传播（BP）算法。）算法。人工智能课件185 AI的产生及主要学派 3行为主义（行为主义（Actionism）学派）学派行为主义又称为进化主义（行为主义又称为进化主义（Evolutionism）或控）或控制论学派（制论学派（Cyberneticsism），其原理为控制），其原理为控制论及论及“感知感知动作动作”型控制系统。行为主义型控制系统。行为主义提出了智能行为的提出了智

24、能行为的“感知感知动作动作”模式，认模式，认为：为：uu 智能取决于感知和行动；智能取决于感知和行动；uu 人工智能可以像人类智能一样逐步进化（所人工智能可以像人类智能一样逐步进化（所以称为进化主义）；以称为进化主义）；uu 智能行为只能在现实世界中与周围环境交互智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。作用而表现出来。人工智能课件185AI的产生及主要学派 行为主义的理论基础是控制论，行为主义的理论基础是控制论，它把神经系统的工作原理与信息论它把神经系统的工作原理与信息论联系起来，着重研究模拟人在控制联系起来，着重研究模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如自寻过程中的智能行为和作

25、用，如自寻优、自适应、自校正、自镇定、自优、自适应、自校正、自镇定、自学习和自组织等控制论系统，并进学习和自组织等控制论系统，并进行控制论动物的研究。行控制论动物的研究。 人工智能课件185 AI的产生及主要学派这一学派的代表首推美国这一学派的代表首推美国AI专家专家Brooks。在在1991年年8月在悉尼召开的月在悉尼召开的12届国际人工届国际人工智能联合会议上，智能联合会议上，Brooks作为大会作为大会“计计算机与思维算机与思维”奖的得主，以他在奖的得主，以他在MIT多多年进行人造动物机器的研究与实践和他年进行人造动物机器的研究与实践和他所提出的所提出的“假设计算机体系结构假设计算机体系

26、结构”研究研究为基础，为基础， 发表了发表了“没有推理的智能没有推理的智能”一一文，对传统的文，对传统的AI提出了批评和挑战。提出了批评和挑战。人工智能课件185 AI的产生及主要学派Brooks 的行为主义学派否定智能行为来的行为主义学派否定智能行为来源于逻辑推理及其启发式的思想，认为源于逻辑推理及其启发式的思想，认为对对AI的研究不应把精力放在知识表示和的研究不应把精力放在知识表示和编制推理规则上，而应着重研究在复杂编制推理规则上，而应着重研究在复杂环境下对行为的控制。这种思想对环境下对行为的控制。这种思想对AI主主流派传统的符号主义思想是一次冲击和流派传统的符号主义思想是一次冲击和挑战。

27、行为主义学派的代表作首推挑战。行为主义学派的代表作首推Brooks等人研制的六足行走机器人，它等人研制的六足行走机器人，它是一个基于是一个基于“感知感知动作动作”模式的模模式的模拟昆虫行为的控制系统。拟昆虫行为的控制系统。人工智能课件1851.3 人工智能、专家系统和知识工程 在上个世纪六十年代在上个世纪六十年代, 人工智能的研究者人工智能的研究者试图通过找到通用问题求解方法来模拟试图通过找到通用问题求解方法来模拟复杂的思维过程，最典型的例子是当时复杂的思维过程，最典型的例子是当时开发的开发的GPS(General Problem Solver)。然。然而，这种策略虽取得了一些进展，但没而，这

28、种策略虽取得了一些进展，但没有多大突破。人们发现单个程序能处理有多大突破。人们发现单个程序能处理的问题越多，的问题越多， 它处理一般具体问题的能它处理一般具体问题的能力就越差。力就越差。人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程既然开发通用问题求解程序太难既然开发通用问题求解程序太难, 他们就他们就把研究重心转移到开发一系列较特殊的把研究重心转移到开发一系列较特殊的程序。因此，在七十年代，他们致力于程序。因此，在七十年代，他们致力于问题表示技术问题表示技术如何将问题求解形式如何将问题求解形式化，使之易于求解；搜索技术化，使之易于求解；搜索技术如何如何有效地控制解的搜索过程，使之不要浪有效地

29、控制解的搜索过程，使之不要浪费太多的时间和空间。使用这两种技术费太多的时间和空间。使用这两种技术虽也取得了一定的进展虽也取得了一定的进展, 但仍未有所突破。但仍未有所突破。 人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程直到七十年代后期，人工智能工作者们直到七十年代后期，人工智能工作者们才认识到才认识到: 一个程序求解问题的能力来自一个程序求解问题的能力来自它所具有的知识，而不仅仅是它所采用它所具有的知识，而不仅仅是它所采用的形式化方法和推理策略。这个概念上的形式化方法和推理策略。这个概念上的突破可以简单的叙述为的突破可以简单的叙述为: 要使一个程序具有智能，就要给它提供要使一个程序具有智能，

30、就要给它提供许多关于某一问题域特定的知识。许多关于某一问题域特定的知识。人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程这一认识导致了特定问题求解的计这一认识导致了特定问题求解的计算机程序的发展，这类程序就是人算机程序的发展，这类程序就是人们所熟悉的专家系统。们所熟悉的专家系统。 一般认为，专家系统是一个智能程一般认为，专家系统是一个智能程序，它能对那些需要专家知识才能序，它能对那些需要专家知识才能解决的应用问题提供具有专家水平解决的应用问题提供具有专家水平的解答的解答人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程早期的专家系统通常用高级程序设计早期的专家系统通常用高级程序设计语言编写，尤其是语

31、言编写，尤其是LISP和和PROLOG语语言，常被选作实现语言。然而，在用言，常被选作实现语言。然而，在用高级编程语言作为专家系统的建造工高级编程语言作为专家系统的建造工具时，人们常常要把大量的精力和时具时，人们常常要把大量的精力和时间花费在与被模型化的问题领域毫无间花费在与被模型化的问题领域毫无关系的系统实现上。而且，领域专家关系的系统实现上。而且，领域专家知识和运用这些知识的算法紧密交织知识和运用这些知识的算法紧密交织在一起，不易分开，致使系统一旦建在一起，不易分开，致使系统一旦建成，便不易改变。成，便不易改变。人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 而事实上专家知识和经验却总在改

32、而事实上专家知识和经验却总在改变。由于对以上特性的分析，研究变。由于对以上特性的分析，研究者们清醒认识到在开发专家系统中者们清醒认识到在开发专家系统中应该把求解问题的算法与知识分开，应该把求解问题的算法与知识分开，从而使现今专家系统的基本模式为从而使现今专家系统的基本模式为: 专家系统专家系统 = 知识知识 + 推理推理人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 因此，一个专家系统主要由以下两因此，一个专家系统主要由以下两个部分组成个部分组成:(1) 知识库，存放关于特定领域的知识知识库，存放关于特定领域的知识;(2) 推理机，包括操纵知识库中所表示推理机，包括操纵知识库中所表示的知识的算

33、法。的知识的算法。 人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 现在，专家系统很少直接用高级编程语言编写，现在，专家系统很少直接用高级编程语言编写，取而代之的是专家系统构造工具。在专家系统构取而代之的是专家系统构造工具。在专家系统构造工具中，预先规定了知识表示形式并提供了相造工具中，预先规定了知识表示形式并提供了相应的推理机。开发一个实际专家系统仅需要提供应的推理机。开发一个实际专家系统仅需要提供特定领域的知识，并以工具所要求的知识表示形特定领域的知识，并以工具所要求的知识表示形式表示出来。知识库的开发独立于推理机的一个式表示出来。知识库的开发独立于推理机的一个好处是知识库可以逐步开发与求

34、精，在不对程序好处是知识库可以逐步开发与求精，在不对程序进行大量修改的情况下进行大量修改的情况下, 纠正错误和不足纠正错误和不足; 另一个另一个好处就是一个知识库可以被另一知识库所代替，好处就是一个知识库可以被另一知识库所代替，从而形成完全不同领域的专家系统。从而形成完全不同领域的专家系统。 人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 知识工程产生于知识工程产生于70年代中期，当时专家年代中期，当时专家系统的研究和开发已取得一定成果，但系统的研究和开发已取得一定成果，但建造一个成功的专家系统工程量巨大，建造一个成功的专家系统工程量巨大，其花费是以多少人年来计算，所以迫切其花费是以多少人年来

35、计算，所以迫切需要把专家系统的建造提高到工程的高需要把专家系统的建造提高到工程的高度来认识。为此，美国的度来认识。为此，美国的J.McCarthy提提出了出了“认识论工程认识论工程”的概念，试图概括的概念，试图概括建造专家系统的有关技术和方法。建造专家系统的有关技术和方法。 人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 目前，知识工程的主要研究内容有：目前，知识工程的主要研究内容有： 1. 基础研究基础研究 基础研究主要研究：知识的本质、基础研究主要研究：知识的本质、分类、结构和作用，知识的表示方分类、结构和作用，知识的表示方法和语言，知识的获取和学习方法，法和语言，知识的获取和学习方法，推

36、理和控制机制，解释和接口模型，推理和控制机制，解释和接口模型，认知模型等。认知模型等。 人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 2实用知识系统的开发研究实用知识系统的开发研究 实用知识研究主要强调解决在建造实用知实用知识研究主要强调解决在建造实用知识系统过程中碰到的实际技术问题，如实识系统过程中碰到的实际技术问题，如实用知识获取技术，知识系统体系结构，实用知识获取技术，知识系统体系结构，实用知识表示方法和知识库结构，实用推理用知识表示方法和知识库结构，实用推理技术，实用解释技术，实用接口设计技术，技术，实用解释技术，实用接口设计技术，知识库管理技术，知识系统调试技术、分知识库管理技术，

37、知识系统调试技术、分析与评价技术，知识系统的硬件实现技术析与评价技术，知识系统的硬件实现技术等。等。人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 3知识工程环境研究知识工程环境研究 主要为实用知识系统的开发提供一主要为实用知识系统的开发提供一些良好的工具和手段，以提高知识些良好的工具和手段，以提高知识系统的研制效率与质量，加速商品系统的研制效率与质量，加速商品化进程。化进程。人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 其研究内容包括：知识工程的基本支撑其研究内容包括：知识工程的基本支撑软件和硬件，知识工程语言软件和硬件，知识工程语言(知识描述语知识描述语言和系统结构设计语言言和系统结构设

38、计语言)，知识获取工具，知识获取工具(自动或半自动自动或半自动)，骨架工具系统，知识库，骨架工具系统，知识库管理工具管理工具(一致性、完备性检查工具，性一致性、完备性检查工具，性能测试工具，知识库操作语言能测试工具，知识库操作语言)，接口设，接口设计工具、解释工具以及上述工具的集成计工具、解释工具以及上述工具的集成化工具化工具(即综合工具即综合工具)等。等。人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 最近兴起的知识管理也是知识工程环境最近兴起的知识管理也是知识工程环境研究的进一步系统化的结果。它主要研研究的进一步系统化的结果。它主要研究知识的价值、知识工程基础、知识的究知识的价值、知识工程

39、基础、知识的抽象技术以及知识系统的设计与实现方抽象技术以及知识系统的设计与实现方法。目前，知识管理已形成一门系统化法。目前，知识管理已形成一门系统化的学科。的学科。人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程 知识工程是知识工程是AI取得突出进展的一个分支，取得突出进展的一个分支，是是AI、数据库技术、数理逻辑、认知科、数据库技术、数理逻辑、认知科学等学科交叉发展的结果。从应用的角学等学科交叉发展的结果。从应用的角度看，知识工程从专家系统和知识处理度看，知识工程从专家系统和知识处理系统中抽取共性，并研究它的一般原理系统中抽取共性，并研究它的一般原理和方法而发展起来的一门学科，它们三和方法而发

40、展起来的一门学科，它们三者之间的关系可描述为：者之间的关系可描述为：人工智能课件185人工智能、专家系统和知识工程人工智能课件1851.4 人工智能的技术特征人工智能的技术特征 人工智能作为一门科学，有其独特的技术特征，人工智能作为一门科学，有其独特的技术特征，主要表现为：主要表现为： 1利用搜索利用搜索从求解问题角度看，环境给智能系统从求解问题角度看，环境给智能系统(人或机器人或机器系统系统)提供的信息有二种可能：提供的信息有二种可能：u 完全的知识：用现成的方法可以求解，如用消完全的知识：用现成的方法可以求解，如用消除法求解线性方程组，这不是人工智能研究的除法求解线性方程组，这不是人工智能

41、研究的范围。范围。u 部分已知和完全无知：无现成的方法可用。部分已知和完全无知：无现成的方法可用。人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 后者如下棋、法官判案、医生诊病问题，有些后者如下棋、法官判案、医生诊病问题，有些问题有一定的规律，但往往需要边试探边求解。问题有一定的规律，但往往需要边试探边求解。这就使用所谓的搜索技术。这就使用所谓的搜索技术。 人工智能技术常常要使用搜索补偿知识的不足。人工智能技术常常要使用搜索补偿知识的不足。人们在遇到从未经历过的问题时，由于缺乏经人们在遇到从未经历过的问题时，由于缺乏经验知识，不能快速地解决它，但往往采用尝试验知识，不能快速地解决它，但

42、往往采用尝试检验（检验（tryandtest）的方法，即凭借人们）的方法，即凭借人们的常识性知识和领域的专门知识对问题进行试的常识性知识和领域的专门知识对问题进行试探性的求解，逐步解决问题，直到成功。这就探性的求解，逐步解决问题，直到成功。这就是是AI问题求解的基本策略中的生成测试法，问题求解的基本策略中的生成测试法，用于指导在问题状态空间中的搜索。用于指导在问题状态空间中的搜索。人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 2利用知识利用知识 知识有几大难以处理的属性：知识有几大难以处理的属性： 知识非常庞大，正因为如此，我们常说我们知识非常庞大，正因为如此，我们常说我们处在处在“

43、知识爆炸知识爆炸”的时代。的时代。 知识难于精确表达，如下棋大师的经验、医知识难于精确表达，如下棋大师的经验、医生看病的经验都难以表达。生看病的经验都难以表达。 知识经常变化，所以要经常进行知识更新。知识经常变化，所以要经常进行知识更新。因此因此, 有人认为人工智能技术就是一种开发知有人认为人工智能技术就是一种开发知识的方法。识的方法。 人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 所以，对于知识的处理必须做到：所以，对于知识的处理必须做到： 能抓住一般性，以免浪费大量时间，空间去寻能抓住一般性，以免浪费大量时间，空间去寻找存贮知识。找存贮知识。 要能够被提供和接受知识的人所理解，这

44、样他要能够被提供和接受知识的人所理解，这样他们才能检验和使用知识。们才能检验和使用知识。 易于修改，因为经验、知识不断变化，易于修易于修改，因为经验、知识不断变化，易于修改才能反映人们认识的不断深化。改才能反映人们认识的不断深化。 能够通过搜索技术缩小要考虑的可能性范围，能够通过搜索技术缩小要考虑的可能性范围，来帮助减少知识的巨大容量。来帮助减少知识的巨大容量。人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 另一方面，利用知识可以补偿搜索中的另一方面，利用知识可以补偿搜索中的不足。知识工程和专家系统技术的开发不足。知识工程和专家系统技术的开发证明了知识可以指导搜索，修剪不合理证明了知识

45、可以指导搜索，修剪不合理的搜索分支，从而减少问题求解的不确的搜索分支，从而减少问题求解的不确定性，以大幅度地减少状态空间的搜索定性，以大幅度地减少状态空间的搜索量，甚至完全免除搜索的必要。量，甚至完全免除搜索的必要。 由此可见，知识和搜索是相辅相成的，由此可见，知识和搜索是相辅相成的，相互依赖的，应根据实际情况作出权衡。相互依赖的，应根据实际情况作出权衡。人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 3利用抽象利用抽象 抽象用以区分重要与非重要的特征，抽象用以区分重要与非重要的特征，借助于抽象可将处理问题中的重要借助于抽象可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变特征和变式与

46、大量非重要特征和变式区分开来，使对知识的处理变得式区分开来，使对知识的处理变得更有效、更灵活。更有效、更灵活。 人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 4利用推理利用推理 通常的通常的AI程序系统中都采用推理机制与程序系统中都采用推理机制与知识相分离的典型的体系结构。这种结知识相分离的典型的体系结构。这种结构从模拟人类思维的一般规律出发来使构从模拟人类思维的一般规律出发来使用知识。用知识。 例如，人类处理问题的一般推理法则为：例如，人类处理问题的一般推理法则为：由已知由已知“A为真为真”，并且，并且“如如A为真，则为真，则B为真为真”，则可推知，则可推知“B为真为真”。这条推。

47、这条推理法则的形式描述为：理法则的形式描述为： A，AB B 人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 这是一条形式推理法则，显然其推理规这是一条形式推理法则，显然其推理规律并不依赖律并不依赖A、B的具体内容。的具体内容。 实际上，经典逻辑的形式推理只是实际上，经典逻辑的形式推理只是AI的的早期研究成果，目前，早期研究成果，目前，AI工作者以研究工作者以研究出各种逻辑推理、似然推理、定性推理、出各种逻辑推理、似然推理、定性推理、模糊推理、非精确推理、非单调推理和模糊推理、非精确推理、非单调推理和次协调推理等各种更为有效的推理技术次协调推理等各种更为有效的推理技术和各种控制策略，它

48、为人工智能的应用和各种控制策略，它为人工智能的应用开辟了广阔的应用前景。开辟了广阔的应用前景。人工智能课件185人工智能的技术特征人工智能的技术特征 5遵循有限合理性原则遵循有限合理性原则 西蒙在西蒙在20世纪世纪50年代在研究人的决策制定中总年代在研究人的决策制定中总结出一条关于智能行为的基本原则，因此而获结出一条关于智能行为的基本原则，因此而获得诺贝尔奖。该原则指出，人在超过其思维能得诺贝尔奖。该原则指出，人在超过其思维能力的条件下（例如遇到力的条件下（例如遇到NP完全问题完全问题状态状态空间呈现指数增长，从而需要爆炸性的搜索空间呈现指数增长，从而需要爆炸性的搜索量），仍要做好决策，而不是

49、放弃，这时，人量），仍要做好决策，而不是放弃，这时，人将在一定的约束条件下（如时间和记忆）作机将在一定的约束条件下（如时间和记忆）作机遇性的搜索，以制定尽可能好的决策。这样的遇性的搜索，以制定尽可能好的决策。这样的决策的制定具有一定的机遇性，往往不是最优决策的制定具有一定的机遇性，往往不是最优的。的。人工智能课件1851.5 AI模拟智能成功的标准模拟智能成功的标准 1950年，英国数学家年，英国数学家Alan Turing提出了一个测提出了一个测试方法来确定一个机器能否思考。该方法需要试方法来确定一个机器能否思考。该方法需要两个人对机器进行测试，其中一人扮演提问者，两个人对机器进行测试，其中

50、一人扮演提问者，另外一人作为被测人员。这两人与机器分别处另外一人作为被测人员。这两人与机器分别处在三个不同的房间，提问者通过打印问题和接在三个不同的房间，提问者通过打印问题和接受打印问题来与被测人员和被测机器进行通迅。受打印问题来与被测人员和被测机器进行通迅。提问者可以向被测机器和被测人提问，但他只提问者可以向被测机器和被测人提问，但他只知道接受提问的是知道接受提问的是A或或B，但并不知道他是人，但并不知道他是人还是机器，并试图确定他们谁是机器，谁是人。还是机器，并试图确定他们谁是机器，谁是人。这个测试后来人们命名为这个测试后来人们命名为 “图灵测试图灵测试”。人工智能课件185AI模拟智能成