《人工智能绪论》PPT课件

《《人工智能绪论》PPT课件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、第1章绪论教材：王万良《人工智能及其应用》（第2版）高等教育出版社，2008.6人工智能课程的特点没有专业限制：人工智能（AI）属于计算机科学研究领域，但AI是研究机器智能，凡是运用人脑的地方都可以运用AI，因此，AI可应用于各专业领域。永远不过时：AI是研究机器智能，对人类智慧的不断逼近，但永远不会超过人类智慧，因此，AI永远不会过时。研究方法自然：AI模拟人类解决问题，因此，AI的研究方法非常自然，容易理解。2人工智能课程的讲授方法你看过《三国志》、《三国演义》、《三国连环画》吗？它们的讲解方

2、法不同，但主要内容相同。《三国志》：研究生课程《三国演义》：计算机、信息本科必修课《三国连环画》：公选课3第1章绪论1956年正式提出人工智能（artificialintelligence,AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。20世纪三大科学技术成就：空间技术原子能技术人工智能4第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域5第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智

3、能的主要研究领域61.1.1智能的概念自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生。对智能还没有确切的定义，主要流派有：（1）思维理论：智能的核心是思维（2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度（3）进化理论：用控制取代知识的表示智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力7感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。1.1.2智能的特征存储由感知器官感知到的外部

4、信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.记忆与思维能力8（1）逻辑思维（抽象思维）依靠逻辑进行思维。思维过程是串行的。容易形式化。思维过程具有严密性、可靠性。1.1.2智能的特征（2）形象思维（直感思维）依据直觉。思维过程是并行协同式的。形式化困难。在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。94.行为能力（表达能力）1.1.2智能的特征（3）顿悟思维（灵感思维）不定期的突发性。非线性的独创性及模糊性。穿插于形象思维与逻辑思维之中。3.学习能力学习既可能是自觉的、有意识的，也可能

5、是不自觉的、无意识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。人们的感知能力：用于信息的输入。行为能力：信息的输出。10人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。1.1.3人工智能人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一个测试，用以说明人工智能的概念。智者询问者11第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3

6、人工智能研究的基本内容1.4人工智能的主要研究领域121.2人工智能的发展简史1.2.1孕育（1956年之前）公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论培根（F.Bacon）：归纳法莱布尼茨（G.W.Leibnitz）：万能符号、推理计算布尔（G.Boole）：用符号语言描述思维活动的基本推理法则1936年，图灵：图灵机1943年，麦克洛奇（W.McCulloch）、匹兹(W.Pitts)：M－P模型131.2人工智能的发展简史1.2.1孕育（1956年之前）美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教

7、授和他的研究生贝瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索夫－贝瑞计算机（Atanasoff-BerryComputer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。阿塔纳索夫贝瑞141.2.2形成（1956年－1969年）1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索

8、罗莫夫以及兰德公司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。会上经麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科正式诞生。麦卡锡因而被称为人工智能之父。此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙的CarnegieRAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组，塞缪尔的IBM工程研究组等。151.2.2形成（1956年－1969年）1956年以后，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解