第一讲(人工智能)课件.ppt

1、2 教材及主要参考书教材及主要参考书:1蔡自兴、徐光佑.人工智能及其应用.清华大学出版社,2004（第三版）,2010 （第四版）2王永庆.人工智能原理与方法.西安交通大学出版社.2002 3Nilsson.Artificial Intelligence-A New Synthesis机械工业出版社,1999(英文 版)2000（中文版）学习资料学习资料:Web搜索、包括课件、文章等等。IJCAI国际人工智能大会Artificial Intelligence（期刊）AAAI（美国人工智能联合会）考核考核成绩评定方法：期末考试大作业考试方式：闭卷。各教学环节占总分的比例：期末考试占考试成绩的80

2、%，大作业占20%。放在前面3Some Film about AI人工智能导演：斯皮尔博格提示：电影从一个小孩子的眼光来诠释人与机器人的关系，并揭示了一个残酷的事实：机器人永远不能变成人类、他们不能有爱，即使有也只是一段程序。4机械公敌（I robot）影片根据艾萨克阿西莫夫经典科幻短篇小说集我，机器人改编。故事发生在2035年，科技已经发展到相当高的水准，尤其是智能机器人领域，他们已经完全融进了人类的各种生产和生活中。机器人三大法则:机器人不得伤害人，或任人伤害而无所作为；机器人应服从人的一切命令，但命令与第一法则冲突时例外；机器人必须保护自身的安全，但不得与前两条法则抵触。Some Fil

3、m about AI5黑客帝国（MATRIX）Some Film about AIIron ManWhat is AI?定义定义1 1 智能机器智能机器(intelligent machine)(intelligent machine)能够在各类环境能够在各类环境 中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。定义定义2 2 人工智能人工智能(学科学科)人工智能人工智能(学科学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应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。它的近期主要目标在于研究用用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的

4、某些智力功能，并开发相关理机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。论和技术。定义定义3 3 人工智能人工智能(能力能力)人工智能人工智能(能力能力)是智能机器所执行的通常与人类智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。维活动。大师眼中的人工智能 Bellman,1978:Bellman,1978:人工智能是那些与人的思维、决人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动

5、化进程。策、问题求解和学习等有关活动的自动化进程。Haugeland,1985:Haugeland,1985:人工智能是一种使计算机能够人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。CharniakCharniak和和McDermott,1985McDermott,1985：人工智能是用计：人工智能是用计算模型研究智力行为。算模型研究智力行为。Kurzwell,1990Kurzwell,1990：人工智能是一种能够执行，需：人工智能是一种能够执行，需要人的智能的，创造性机器的技术。要人的智能的，创造性机器的技术。Schalkoff,1

6、990Schalkoff,1990：人工智能是一门通过计算过程，：人工智能是一门通过计算过程，力图理解和模仿智能行为的学科。力图理解和模仿智能行为的学科。RickRick和和Knight,1991Knight,1991：人工智能研究如何使计算机：人工智能研究如何使计算机做事，而让人过得更好。做事，而让人过得更好。Winston,1992Winston,1992：人工智能是研究那些使理解、推：人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。理和行为成为可能的计算。LugerLuger和和Stubblefield,1993Stubblefield,1993：人工智能是计算机：人工智能是计算机科

7、学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。What can AI do for you?人工智能的基础 人工智能（人工智能（Artificial Intelligence）,英文英文缩写为缩写为 AI,是一门由计算机科学、控制论、是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来来的综合性新学科。自问世以来AI经过波经过波波折折，终于作为一门边缘新学科得到世波折折，终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日

8、益引起人们的兴趣和关注。界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。AI的基础 哲学：标出了AI的大部分重要思想 数学：使AI成为一门规范科学 数学形式化 神经科学：网络，并行处理 心理学：认知理论 计算机工程：AI的“载体”语言学：知识表示、语法哲学 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？形式化规则能用来抽取合理的结论吗？亚里士多德（亚里士多德（Aristotle）为形式逻辑奠定了基础，第）为形式逻辑奠定了基础，第一个把支配意识的理性部分法则形式化为精确的法则集一个把支配意识的理性部分法则形式化为精确的法则集合，典型代表就是三段论，即初始前提的条件下机械地合，典型代表就是三段论，即初始前提的条件下机械

9、地推导出结论。推导出结论。17世纪，有人提出推理如同数字计算，帕斯卡写到：世纪，有人提出推理如同数字计算，帕斯卡写到：“算术机器产生的效果显然更接近思维，而不是动物的算术机器产生的效果显然更接近思维，而不是动物的其他活动。其他活动。”结论：肯定的结论，即可以用一个规则集合描述意结论：肯定的结论，即可以用一个规则集合描述意识的形式化部分识的形式化部分 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？Descartes(笛卡尔笛卡尔)给出了第一个关于意识和物质之间区给出了第一个关于意识和物质之间区别以及由此产生的清晰的讨论别以及由此产生的清晰的讨论 二元论二元论 意识（

10、灵魂、精神）的一部分是超脱于自然之外的，不意识（灵魂、精神）的一部分是超脱于自然之外的，不受物理定律的影响受物理定律的影响 动物不具有这种属性，它们可以被当做机器对待动物不具有这种属性，它们可以被当做机器对待 唯物主义唯物主义 大脑依照物理定律运转而构成意识大脑依照物理定律运转而构成意识 自由意志是对出现在选择过程中可能选择的感受方式自由意志是对出现在选择过程中可能选择的感受方式 结论：两种选择：二元论和唯物主义结论：两种选择：二元论和唯物主义 知识从哪里来？知识从哪里来？关于知识的来源：关于知识的来源：Francis Bacon(培根培根)新工具论新工具论开始了经验主义运动开始了经验主义运动

11、 John Locke(洛克洛克)指出：指出：“无物非先感而后知无物非先感而后知”Rudolf Carnap(鲁道夫鲁道夫卡尔纳普卡尔纳普)发展了逻辑实证发展了逻辑实证主义学说，认为主义学说，认为 所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的）观察语句所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的）观察语句相联系的逻辑理论来刻画。相联系的逻辑理论来刻画。科学哲学的任务之一是构造科学哲学的任务之一是构造“形式的人工语言形式的人工语言”以及系统理论，以及系统理论，以便于我们更好地进行科学概念和科学陈述的重新构造。这种以便于我们更好地进行科学概念和科学陈述的重新构造。这种语言和自然语言不同，它不是世袭

12、的，而是按照我们制定的规语言和自然语言不同，它不是世袭的，而是按照我们制定的规则构造出来的。则构造出来的。结论：知识来源于实践结论：知识来源于实践 知识是如何导致行动的？知识是如何导致行动的？Aristotle:行动是通过目标与关于行动结果的知识之间行动是通过目标与关于行动结果的知识之间的逻辑联系来判定的。的逻辑联系来判定的。他进一步指出，要深思的不是结局而是手段，假设了他进一步指出，要深思的不是结局而是手段，假设了结局并考虑如何以及通过什么手段得到结局，结局是结局并考虑如何以及通过什么手段得到结局，结局是否容易是否最好，手段在分析顺序中是最后一个，在否容易是否最好，手段在分析顺序中是最后一个

13、，在生成顺序中是第一个生成顺序中是第一个 这实际上就是回归规划系统，这实际上就是回归规划系统，2300年后，年后，1972年年Newell&Simon研制了第一个能够拟人类问题解决的计研制了第一个能够拟人类问题解决的计算机程序算机程序GPS程序（程序（General Problem Solver program）当多个行动可以达到目标时或根本无法到）当多个行动可以达到目标时或根本无法到达目标时，如何行事？达目标时，如何行事？结论：通过目标和关于行动结果的知识之间的逻结论：通过目标和关于行动结果的知识之间的逻辑联系来判定辑联系来判定 哲学家们标志出了哲学家们标志出了AIAI的大部分思想，但的大部

14、分思想，但实现成为一门规范科学的飞跃就要求在三个实现成为一门规范科学的飞跃就要求在三个基础领域完成一定程度的数学形式化：逻辑、基础领域完成一定程度的数学形式化：逻辑、计算和概率。计算和概率。数学 什么是抽取合理结论的形式化规则？什么是抽取合理结论的形式化规则？Boole逻辑（接近命题逻辑）逻辑（接近命题逻辑）Frege扩展了扩展了Boole逻辑，使其包含对象逻辑，使其包含对象和关系，创建了一阶逻辑（当今最基本的和关系，创建了一阶逻辑（当今最基本的知识表示系统）知识表示系统）结论：形式化规则结论：形式化规则=命题逻辑和一阶谓命题逻辑和一阶谓词逻辑词逻辑概率概率 概率起源于对赌博问题可能结果的描述

15、，成为所概率起源于对赌博问题可能结果的描述，成为所有需要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定有需要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定的测量和不完备的理论。（的测量和不完备的理论。（Cardano，16世纪）世纪）Bayes提出了根据新证据更新概率的法则（提出了根据新证据更新概率的法则（18世世纪）纪）Bayes分析形成了大多数分析形成了大多数AI系统中不确定推理的系统中不确定推理的现代方法的基础现代方法的基础 结论：使用贝叶斯理论进行不确定推理结论：使用贝叶斯理论进行不确定推理 什么可以计算？什么可以计算？可以被计算，就要找到一个算法可以被计算，就要找到一个算法 算法本身的研究在算法本身的研

16、究在19世纪晚期，把一般的数学世纪晚期，把一般的数学推理形式化为逻辑演绎的努力推理形式化为逻辑演绎的努力 1900年，年，David Hilbert(希尔伯特希尔伯特)著名的著名的“23个问题个问题”的最后一个问题是：是否存在一个算的最后一个问题是：是否存在一个算法可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实法可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实性。性。/有效证明过程的能力是否有基础的局限性有效证明过程的能力是否有基础的局限性 这一问题被这一问题被Kurt Godel(哥德尔哥德尔)证明了，确实证明了，确实存在真实的局限（不完备性定理，存在真实的局限（不完备性定理，1931）1930年，哥德尔提出

17、，存在一个有效过程可以年，哥德尔提出，存在一个有效过程可以证明罗素和弗雷格的一阶逻辑中的任何真值语证明罗素和弗雷格的一阶逻辑中的任何真值语句，但是一阶逻辑不能捕捉到刻画自然数所需句，但是一阶逻辑不能捕捉到刻画自然数所需要的数学归纳法原则。要的数学归纳法原则。1931年，哥德尔证明了不完备性定理，在任何年，哥德尔证明了不完备性定理，在任何表达能力足以描述自然数的语言中，在不能通表达能力足以描述自然数的语言中，在不能通过任何算法建立它们的真值意义下，存在不可过任何算法建立它们的真值意义下，存在不可判定的真值语句。判定的真值语句。不完备性定理还可以表述为，整数的某些函数不完备性定理还可以表述为，整数

18、的某些函数无法用算法表示，即不可计算。无法用算法表示，即不可计算。Turning试图精确地刻画哪些函数是能够被计试图精确地刻画哪些函数是能够被计算的但，计算或有效过程的概念是无法给出形算的但，计算或有效过程的概念是无法给出形式化定义的。式化定义的。图灵说明了一些函数没有对应的图灵机，没有图灵说明了一些函数没有对应的图灵机，没有通用的图灵机可以判定一个给定的程序，对于通用的图灵机可以判定一个给定的程序，对于给定的输入能否返回答案或者永远运行下去。给定的输入能否返回答案或者永远运行下去。在不可计算性以外，不可操作性具有更重要的在不可计算性以外，不可操作性具有更重要的影响，如果解决一个问题需要的计算

19、时间随着影响，如果解决一个问题需要的计算时间随着实例规模成指数级增长，则该问题被称为不可实例规模成指数级增长，则该问题被称为不可操作的操作的 以以Steven Cook和和Richard Carp为代表的为代表的NP-完全理论为认识不可操作问题提供一种方法。完全理论为认识不可操作问题提供一种方法。Cook和和Carp证明了大量各种类别的规范的组证明了大量各种类别的规范的组合搜索和推理问题属于合搜索和推理问题属于NP-完全问题。完全问题。但任何但任何NP-完全问题类可归约而成的问题类很完全问题类可归约而成的问题类很可能是不可操作的可能是不可操作的 结论：有了可计算性可算法复杂性的理论结论：有了可

20、计算性可算法复杂性的理论的指导的指导神经科学：大脑是如何处理信息的？在在1943年沃仑年沃仑麦卡洛克（麦卡洛克（Warrenc McCulloch）和沃尔特）和沃尔特皮兹（皮兹（Walter Pitts）的工作是这方面最早的尝试之一。）的工作是这方面最早的尝试之一。他们表明，在原则上由非常简单的单元他们表明，在原则上由非常简单的单元连接在一起组成的连接在一起组成的“网络网络”可以对任何可以对任何逻辑和算术函数进行计算。因为网络的逻辑和算术函数进行计算。因为网络的单元有些像大大简化的神经元，它现在单元有些像大大简化的神经元，它现在常被称作常被称作“神经网络神经网络”。神经科学是研究神经系统特别是

21、大脑的科学神经科学是研究神经系统特别是大脑的科学 虽然几千年来人们一直赞同大脑以某种方式和思维相联虽然几千年来人们一直赞同大脑以某种方式和思维相联系，因为证据表明头部受到重击会导致精神缺陷，但是系，因为证据表明头部受到重击会导致精神缺陷，但是直到直到18世纪中期人们才广泛地承认大脑是意识的居所。世纪中期人们才广泛地承认大脑是意识的居所。1861年法国神经解剖家布鲁卡，对八名有语言障碍：能年法国神经解剖家布鲁卡，对八名有语言障碍：能听懂而不能说的病人，进行研究时发现，由于大脑左侧听懂而不能说的病人，进行研究时发现，由于大脑左侧额区的后部，一些组织受损所致。对这个区域命名为布额区的后部，一些组织受

22、损所致。对这个区域命名为布鲁卡语言区。鲁卡语言区。1874年奥地利医生威尔尼克发现，与布鲁卡稍有区别的年奥地利医生威尔尼克发现，与布鲁卡稍有区别的颞叶部分能控制、理解与记忆，因而命名此区域为威尔颞叶部分能控制、理解与记忆，因而命名此区域为威尔尼克语言区。尼克语言区。英国英国自然自然杂志刊登：中国人民解放军杂志刊登：中国人民解放军306医院医院“认知科学与学习认知科学与学习”实验脑功能成像中心，与香港实验脑功能成像中心，与香港大学合作试验发现，使用华语和应用英语，人脑所大学合作试验发现，使用华语和应用英语，人脑所司的语言区不同。讲华语因为是词根式语言，结构司的语言区不同。讲华语因为是词根式语言，

23、结构灵活，要多理解、多记忆，活动量大，所以，应用灵活，要多理解、多记忆，活动量大，所以，应用威尔尼克运动区。而说英语由于依靠语言的形态变威尔尼克运动区。而说英语由于依靠语言的形态变化，须要多听、多说因此，使用布鲁卡的听力区。化，须要多听、多说因此，使用布鲁卡的听力区。1990年核磁共振成像为神经科学家提供了关于年核磁共振成像为神经科学家提供了关于大脑活动的细致图像，使得以某种方式与正在大脑活动的细致图像，使得以某种方式与正在进行的认知过程相符合的测量成了可能。进行的认知过程相符合的测量成了可能。真正令人震惊的结论是，简单细胞的集合能够真正令人震惊的结论是，简单细胞的集合能够导致思维、行动和意识

24、，即使大脑产生意识导致思维、行动和意识，即使大脑产生意识 大脑活动过程对计算机工作过程有所启发大脑活动过程对计算机工作过程有所启发心理学：人类和动物是如何思考的？机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是是“思考思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学从最初就紧密地联系在一起。John Watson领导的行为主义认为，内省不能提供领导的行为主义认为，内省不能提供可靠的证据，拒绝任何涉及精神过程的理论，只研可靠的证据，拒绝任何涉及精神过程的理论，只研究动物的感知及其反应究动物的

25、感知及其反应 认知心理学的主要特征是，把大脑当做信息处理装认知心理学的主要特征是，把大脑当做信息处理装置，置，Frederic Bartlett领导的剑桥大学应用心理小组领导的剑桥大学应用心理小组使得认知模型得以繁荣使得认知模型得以繁荣 心理学家普遍认为，认知理论就应该像计算机程序心理学家普遍认为，认知理论就应该像计算机程序 结论：人类思考和活动应该是一个信息处理过程结论：人类思考和活动应该是一个信息处理过程计算机工程：如何制造能干的计算机？AI需要智能和人工制品，即计算机。需要智能和人工制品，即计算机。AI对主流计算机科学的影响对主流计算机科学的影响 分时技术分时技术 交互式翻译器交互式翻译

26、器 使用窗口和鼠标的个人计算机使用窗口和鼠标的个人计算机 面向对象的编程面向对象的编程语言学：语言和思维是怎样联系起来的？现代语言学的诞生：现代语言学的诞生：Chomsky（乔姆斯基）理论（乔姆斯基）理论 1957年年句法结构句法结构出版，颠覆了行为主义，认为儿出版，颠覆了行为主义，认为儿童怎么能理解和构造他们以前没有听到过的句子，而童怎么能理解和构造他们以前没有听到过的句子，而乔姆斯基关于语法模型的理论则能解释这个现象，并乔姆斯基关于语法模型的理论则能解释这个现象，并且足够形式化且足够形式化 知识表示的许多早期工作和语言紧密联系知识表示的许多早期工作和语言紧密联系为什么AI有必要成为一个单独

27、的领域？和控制论、运筹学、决策理论的目标类似和控制论、运筹学、决策理论的目标类似 为什么不是数学的一个分支？为什么不是数学的一个分支？AI从一开始就承载着复制人的才能的思想从一开始就承载着复制人的才能的思想 方法论的不同方法论的不同 AI属于计算机科学的分支属于计算机科学的分支 AI试图建造在复杂和变化的环境中自动发挥试图建造在复杂和变化的环境中自动发挥功能的功能的机器机器人工智能的发展 人工智能的萌芽（人工智能的萌芽（1956年以前）年以前）人工智能的诞生（人工智能的诞生（1956-1961年）年）人工智能的发展（人工智能的发展（1961年后）年后）http:/en.wikipedia.or

28、g/wiki/History_of_artificial_intelligence人工智能的萌芽阶段 亚里斯多德亚里斯多德(Aristotle 384-322 BC)(Aristotle 384-322 BC)，主要贡献，主要贡献为逻辑为逻辑(logic)(logic)及形而上学及形而上学(metaphysics)(metaphysics)两方面两方面的思想。的思想。亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題(statement in(statement in subject-predicate form)subject-predicate form)及关于此类命題的逻及关于

29、此类命題的逻辑推理方法，特別是三段论证辑推理方法，特別是三段论证(syllogism)(syllogism)。所谓所谓“命题命题”就是真就是真(true)(true)或假或假(false)(false)的句子，的句子，例如例如“苏格拉底是人苏格拉底是人”，這是真的命题；至于问，這是真的命题；至于问句句“我的书在那里？我的书在那里？”就不是命题了，它并沒有就不是命题了，它并沒有真假的意义可言。真假的意义可言。亚里斯多德与逻辑、推理 逻辑只讨论命題，因它有真假可言。亚氏认为命逻辑只讨论命題，因它有真假可言。亚氏认为命題基本是由主词題基本是由主词(subject)(subject)与谓词与谓词(pr

30、edicate)(predicate)构构成的，主词是命題所描述的事物或主題，谓词則成的，主词是命題所描述的事物或主題，谓词則是描述主词的词语。是描述主词的词语。亚氏跟著提出四种比较复杂的主谓命題，它们都亚氏跟著提出四种比较复杂的主谓命題，它们都具有以下结构：量词具有以下结构：量词主词主词系词系词谓词。這里谓词。這里我们以符号我们以符号S S及及P P分別表示主词及谓词。分別表示主词及谓词。系词有两种：是或不是；量词亦有两种：系词有两种：是或不是；量词亦有两种：所有所有(all)(all)或有或有(some)(some)。亚里斯多德与逻辑、推理(A)所有S是P(或 凡S是P)，例如凡人是动物；

31、(B)凡S不是P，例如凡猫不是狗；(C)有S是P，例如有花是白的；(D)有S不是P，如有花不是白的。所谓逻辑推论，即指由前提推导出结论的正确所谓逻辑推论，即指由前提推导出结论的正确(valid)(valid)的方法，在这种正确推论中，若前提为真，的方法，在这种正确推论中，若前提为真，则结论亦必然为真。则结论亦必然为真。亚里斯多德与逻辑、推理 关于推论，亚氏特別讨论三段论证，这是由两个关于推论，亚氏特別讨论三段论证，这是由两个前提推出结论的方法。前提推出结论的方法。例如：例如：(i)(i)凡孔子的后代是人凡孔子的后代是人 (ii)(ii)凡人皆会死凡人皆会死 因此，凡孔子的后代会死。因此，凡孔子

32、的后代会死。若写成普遍的形式，則是：若写成普遍的形式，則是：(i)(i)凡凡S S是是M;M;(ii)(ii)凡凡M M是是P P，因此凡，因此凡S S是是P P。这里。这里(i)(i)及及(ii)(ii)是两个是两个前提，若这两个前提为真，则以上推出的结论前提，若这两个前提为真，则以上推出的结论(凡凡S S是是P)P)亦必然地真，因此这个三段论证是正确的。亦必然地真，因此这个三段论证是正确的。2.培根与归纳法培根（培根（Bacon),Bacon),英国哲学家和自然科学家。英国哲学家和自然科学家。年培根出年培根出生在英国伦敦的一个贵族家庭，父亲是女王的掌玺大臣，母亲生在英国伦敦的一个贵族家庭，

33、父亲是女王的掌玺大臣，母亲也是贵族出身。培根小时候身体很弱，经常生病，但他却很爱也是贵族出身。培根小时候身体很弱，经常生病，但他却很爱学习，喜欢阅读比他的年龄应读的书更为高深的书籍，岁学习，喜欢阅读比他的年龄应读的书更为高深的书籍，岁时便进入英国著名的剑桥大学读书。培根只在剑桥住了年。时便进入英国著名的剑桥大学读书。培根只在剑桥住了年。当时的剑桥受当时的剑桥受“经院哲学经院哲学”的统治，不重视科学研究，而注重的统治，不重视科学研究，而注重研究神学，用繁琐的方法来证明宗教教条的正确。培根对此非研究神学，用繁琐的方法来证明宗教教条的正确。培根对此非常反感，于是便离开了那里。常反感，于是便离开了那里

34、。年，培根总结了他的哲学思想，出版了年，培根总结了他的哲学思想，出版了新工具新工具一一书。在书中他响亮地提出了书。在书中他响亮地提出了“知识就是力量知识就是力量”的观点。他指出，的观点。他指出，要想控制自然，利用自然，就必须掌握科学知识。他认为真正要想控制自然，利用自然，就必须掌握科学知识。他认为真正的哲学必须研究自然，研究科学。为此，他十分重视科学实验，的哲学必须研究自然，研究科学。为此，他十分重视科学实验，认为只有经过实验才能获得真正的知识。认为只有经过实验才能获得真正的知识。培根的主要贡献是系统地提出了归納法，成为和亚培根的主要贡献是系统地提出了归納法，成为和亚里士多德的演绎法相辅相成的

35、思维法则。里士多德的演绎法相辅相成的思维法则。这里所说的这里所说的“归纳推理归纳推理”是广义的，指一切扩展性是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。因此缺乏必然性。人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、

36、类比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。各种具有不确定性的推理模式进行研究。3.Turing图灵与人工智能 艾伦艾伦麦席森麦席森图灵（图灵（TuringTuring，19121912年年6 6月月2323日日 -1954-1954年年6 6月月7 7日），英国日），英国数学家，举世公认的数学家，举世公认的“人工智能之人工智能之父父”。3 3岁那年，他进行了在科学实验方面岁那年，他进行了在科学实验方面的首次尝试的首次尝试把玩

37、具木头人的胳膊把玩具木头人的胳膊掰下来种植到花园里，想让它们长成掰下来种植到花园里，想让它们长成更多的木头人。更多的木头人。8 8岁时，图灵尝试着岁时，图灵尝试着写了一部科学著作，题名写了一部科学著作，题名关于一种关于一种显微镜显微镜。提出图灵机 1937年，年仅年，年仅24岁的岁的1936年，年仅年，年仅24岁的图灵岁的图灵发表了著名的发表了著名的论应用于决定问题的可计算数字论应用于决定问题的可计算数字一文，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永一文，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：这篇论文原本

38、是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答？够通过有限次机械步骤求得解答？传统数学家当传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图灵独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。灵独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图灵把人在计算时所做的工作分解成简单的动作，图灵把人在计算时所做的工作分解成简单的动作，与人的计算类似，机器需要：（与人的计算类似，机器需要：（1 1）存储器，用于）存储器，用于贮存计算结果；（贮存计算结果；（2 2）一种语言，表示运算和数

39、字；）一种语言，表示运算和数字；(3)(3)扫描；（扫描；（4 4）计算意向，即在计算过程中下一）计算意向，即在计算过程中下一步打算做什么；（步打算做什么；（5 5）执行下一步计算。）执行下一步计算。具体到一步计算，则分成：（具体到一步计算，则分成：（1 1）改变数字的符号；）改变数字的符号；（2 2）扫描区改变，如往左进位和往右添位等；）扫描区改变，如往左进位和往右添位等；（3 3）改变计算意向等。图灵还采用了二进位制。）改变计算意向等。图灵还采用了二进位制。这样，他就把人的工作机械化了。这种理想中的这样，他就把人的工作机械化了。这种理想中的机器被称为机器被称为 图灵机图灵机。图灵机是一种抽

40、象计算模。图灵机是一种抽象计算模型，用来精确定义可计算函数。型，用来精确定义可计算函数。图灵机被公认为现代计算机的原型，这台机器可图灵机被公认为现代计算机的原型，这台机器可以读入一系列的以读入一系列的0 0和和1 1，这些数字代表了解决某一，这些数字代表了解决某一问题所需要的步骤，按这个步骤走下去，就可以问题所需要的步骤，按这个步骤走下去，就可以解决某一特定的问题。解决某一特定的问题。在图灵看来，这台机器只用保留一些最简单的指在图灵看来，这台机器只用保留一些最简单的指令，一个复杂的工作只用把它分解为这几个最简令，一个复杂的工作只用把它分解为这几个最简单的操作就可以实现了，在当时他能够具有这样单

41、的操作就可以实现了，在当时他能够具有这样的思想确实是很了不起的。他相信有一个算法可的思想确实是很了不起的。他相信有一个算法可以解决大部分问题，而困难的部分则是如何确定以解决大部分问题，而困难的部分则是如何确定最简单的指令集，怎么样的指令集才是最少的，最简单的指令集，怎么样的指令集才是最少的，而且又能顶用，还有一个难点是如何将复杂问题而且又能顶用，还有一个难点是如何将复杂问题分解为这些指令的问题。分解为这些指令的问题。破译恩尼格玛密码机 第二次世界大战期间，图林应征入伍，在第二次世界大战期间，图林应征入伍，在战时英国情报中心战时英国情报中心“布雷契莱庄园布雷契莱庄园”（Bletchiy）从事破译

42、德军密码的工作，）从事破译德军密码的工作，与战友们一起制作了第一台密码破译机。与战友们一起制作了第一台密码破译机。在图林理论指导下，这个在图林理论指导下，这个“庄园庄园”后来还后来还研制出破译密码的专用电子管计算机研制出破译密码的专用电子管计算机“巨巨人人”（Colossus），在盟军诺曼底登陆等），在盟军诺曼底登陆等战役中立下了丰功伟绩，当时他才战役中立下了丰功伟绩，当时他才27岁。岁。1945年，脱下军装的图林，带着大英帝国授予的年，脱下军装的图林，带着大英帝国授予的最高荣誉勋章，被录用为泰丁顿国家物理研究所最高荣誉勋章，被录用为泰丁顿国家物理研究所高级研究员。由于有了布雷契莱的实践，他提

43、交高级研究员。由于有了布雷契莱的实践，他提交了一份了一份“自动计算机自动计算机”的设计方案，领导一批优的设计方案，领导一批优秀的电子工程师，着手制造一种名叫秀的电子工程师，着手制造一种名叫ACE的电脑。的电脑。1950年，年，ACE电脑样机公开表演，被认为是当时电脑样机公开表演，被认为是当时世界上最快最强有力的电子计算机之一。世界上最快最强有力的电子计算机之一。Can a machine think？1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定为该大学自年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年动计算机项目的负责人。就在这年10月，月，他的又一篇划时代他的

44、又一篇划时代论文论文计算机与智能计算机与智能 发表。这篇文章后来被改名为发表。这篇文章后来被改名为机器机器能思维吗？能思维吗？.它引来的惊雷，今天还在震撼着电脑的世纪。它引来的惊雷，今天还在震撼着电脑的世纪。在在“第一代电脑第一代电脑”占统治地位的时期，这篇论文甚至可以作占统治地位的时期，这篇论文甚至可以作为为“第五代电脑第五代电脑”和和“第六代电脑第六代电脑”的宣言书。的宣言书。图灵写道：你无法制造一台替你思考的机器，这是人们一般图灵写道：你无法制造一台替你思考的机器，这是人们一般会毫无疑义接受下来的老生长谈。我的论点是：与人脑的活会毫无疑义接受下来的老生长谈。我的论点是：与人脑的活动方式极

45、为相似的机器是可以制造出来的。动方式极为相似的机器是可以制造出来的。更有趣的是，图灵还设计了一个更有趣的是，图灵还设计了一个“图林试验图林试验”，试图通过让，试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。图灵试验 图灵指出：图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”图灵测试对计算机的要求 自然语言处理自然语言处理

46、知识表示知识表示 自动推理自动推理 机器学习机器学习 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。编制回答的程序是极其困难的事情。图灵试验 问：你会下国际象棋吗？问：你会下国际象棋吗？答：是的。答：是的。问：你会下国际象棋吗？问：你会下国际象棋吗？答：是的。答：是的。问：请再次回答，你会下国际象棋吗？问：请再次回答，你会下国际象棋吗？答：是的。答：是的。你多

47、半会想到，面前的这位是一部笨机器。你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。图灵试验 问：问：你会下国际象棋吗？你会下国际象棋吗？答：是的。答：是的。问：你会下国际象棋吗？问：你会下国际象棋吗？答：是的，我不是已经说过了吗？答：是的，我不是已经说过了吗？问：请再次回答，你会下国际象棋吗？问：请再次回答，你会下国际象棋吗？答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。图灵试验 上述两种对话的区别在于，上述两种对话的区别在于，第一种可明显地第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在种

48、则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。反复提出同样的问题。“图灵试验图灵试验”没有规定问没有规定问题的题的范围范围和提问的和提问的标准标准，如果想要制造出能通过，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们现在的技术水平，必须在电试验的机器，以我们现在的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出选择。作出选择。图灵预言 图灵曾预言，随着电脑科学和机器智能的发图灵曾预言，随着电脑科学和机器智能的发展，本世纪末将会出现这样的机器。在这点

49、上，展，本世纪末将会出现这样的机器。在这点上，图灵也过于乐观。但是，图灵也过于乐观。但是，“图灵试验图灵试验”大胆地提大胆地提出出“机器思维机器思维”的概念，为人工智能确定了奋斗的概念，为人工智能确定了奋斗的目标，并指明了前进的方向。的目标，并指明了前进的方向。遗憾的是，遗憾的是，1954年年6月月8，图灵英年早逝！，图灵英年早逝！直到现在，计算机界仍有个一年一度直到现在，计算机界仍有个一年一度“图灵图灵奖奖”，由美国计算机学会（，由美国计算机学会（ACM）颁发给世界上）颁发给世界上最优秀的电脑科学家，像科学界的诺贝尔奖金那最优秀的电脑科学家，像科学界的诺贝尔奖金那样，是电脑领域的最高荣誉。样

50、，是电脑领域的最高荣誉。ENIAC 宾夕法尼亚大学莫奇利宾夕法尼亚大学莫奇利Mauchly和埃克特和埃克特 Eckert等研制等研制成功成功ENIAC电子数字计算机，为人工智能研究奠定物质基础。电子数字计算机，为人工智能研究奠定物质基础。缺点：缺点：（1）没有存储器；（）没有存储器；（2）它用布线接板进行控制，甚至要搭）它用布线接板进行控制，甚至要搭接几天，计算速度也就被这一工作抵消了接几天，计算速度也就被这一工作抵消了埃克特（右）和莫克利（左）Von NeumannVon Neumann提出冯提出冯 诺依曼计算机模型。诺依曼计算机模型。熟悉计算机发展历史的人大都知道，美国熟悉计算机发展历史的