智能科學導論第2章.ppt

1 2 1智能 自然智能 人工智能 第2章智能科學技術的初步概念 2 1 智能的概念 自然界四大奧秘 物質的本質 宇宙的起源 生命的本質 智能的發(fā)生 3 1 智能的定義 定義智能的困難 從結構上 人腦有1011 12量級的神經元 廣泛分布并行的巨復雜系統(tǒng) 從功能上 人腦具有記憶 思維 觀察 分析等能力 有待于人腦奧秘的揭示 進一步認識 4 對智能還沒有確切的定義 主要流派有 1 思維理論 智能的核心是思維 2 知識閾值理論 智能取決于知識的數(shù)量及一般化程度 3 進化理論 用控制取代知識的表示 5 智能是知識與智力的總和 知識是一切智能行為的基礎 獲取知識并應用知識求解問題的能力 6 具體指 給定問題 約束 目標的條件下 有針對性地獲取相關信息 從中提取必要的知識 生成正確的策略 成功地解決問題 滿足給定約束 達到預定目的的能力 7 新環(huán)境 新問題 新目標 環(huán)境 問題 目標 提煉知識 生成策略 引導行為 目的 獲取信息 一個典型的智能過程 8 感知能力 通過視覺 聽覺 觸覺 嗅覺等感覺器官感知外部世界的能力 是人類獲得外界信息的基本途徑 80 以上信息通過視覺得到 10 信息通過聽覺得到 2 智能的特征 其處理方式有以下兩種 感知 動作方式 對簡單 緊急信息感知 思維 動作方式 對復雜信息 9 對感知到的外界信息和由思維產生的內部知識的存儲過程 對記憶的信息的認識過程 記憶與思維能力 10 邏輯思維 抽象思維 根據(jù)邏輯規(guī)則對信息和知識進行處理的理性思維方式 例如 邏輯推理等特點 思維過程是串行的 容易形式化 思維過程具有嚴密性 可靠性 11 形象思維 直感思維 基于形象概念 根據(jù)感性形象認識材料對客觀現(xiàn)象進行處理的一種思維方式 例如 圖像 景物識別等 特點 依據(jù)直覺 12 頓悟思維 靈感思維 是一種顯意識和潛意識相互作用的思維方式 例如 因靈感而頓時開竅 特點不定期的突發(fā)性 獨創(chuàng)性及模糊性 穿插于形象思維與邏輯思維之中 13 學習能力 是一個具有特定目的的知識獲取過程是人的一種本能 不同人的學習方法 能力不同 學習既可能是自覺的 有意識的 也可能是不自覺的 無意識的 既可以是有教師指導的 也可以是通過自己實踐的 自適應能力 是一種通過自我調節(jié)適應外界環(huán)境的過程是人的一種本能 不同人的適應能力不同 學習能力和自適應能力 14 行為能力 表達能力 含義 是人們對感知到的外界信息作出動作反應的能力 信息來源 由感知直接獲得的外界信息經過思維加工后的信息 實現(xiàn)過程 通過脊髓來控制由語言 表情 體姿等來實現(xiàn) 15 人類的自然智能 簡稱智能 指人類在認識客觀世界中 由思維過程和腦力活動所表現(xiàn)出的綜合能力 自然智能 指人類和一些動物所具有的智力和行為能力 2 自然智能 16 智能 自然智能 問題 1 人是怎樣思考問題的 例如 樹上還有幾只鳥 常識推理 2 人是怎樣橫穿馬路的 常識推理和邏輯問題的形象處理 3 人是怎樣識別景物的 例如 小孩的媽媽是誰 形象思維 4 人是怎樣實現(xiàn)感知 學習 思維等的 神經系統(tǒng)的心智活動 5 人是怎樣產生情緒 情感的 神經系統(tǒng)的心理過程 智能的現(xiàn)象 17 自然智能系統(tǒng) 指 自然進化所造就的智能系統(tǒng) 人 地球上智能程度最高的自然智能系統(tǒng) 動物 智能程度較高的自然智能系統(tǒng) 植物 智能系統(tǒng)較低的自然智能系統(tǒng) 非生命系統(tǒng) 低智能系統(tǒng) 某些材料 18 人類 高等動物 動物 植物 無機物 智能等級和智能空間 19 3 人工智能 ArtificialIntelligence AI 1956年正式提出人工智能 artificialintelligence AI 這個術語并把它作為一門新興科學的名稱 20 2006年人機中國象棋大戰(zhàn) 21 2007年臺北國際發(fā)明暨技術交易展覽上 第三代智能機器人DOC現(xiàn)場表演下棋 22 人工智能的定義 典型的4種定義方法 類人 理性 思維 行為 行為 思維 類人 理性 23 類人思維方法也稱為認知模型方法 它是一種基于人類思維工作原理來定義智能的方法 典型代表是貝爾曼 Bellman 于1978年提出的定義 人工智能是那些與人的思維 決策 問題求解和學習等有關活動的自動化 1 類人思維方法 認知科學 24 認知科學 研究人類感知和思維信息處理過程 它把來自人工智能的計算機模型和來自心理學的實驗技術結合起來 試圖創(chuàng)立一種精確而且可檢測的人腦思維過程的工作模型 25 如果能把上述所得到關于思維的足夠精確的模型用計算機程序表示出來 并且該程序的輸入 輸出和實時行為能夠與人類相一致 那就說明該程序的某些機制可能是按照人腦思維模式運行的 26 2 類人行為方法 類人行為方法也稱為圖靈測試方法 它是一種基于人類自身的智能去定義一個機器或系統(tǒng)是否具有智能的方法 典型代表是庫茲韋勒 Kurzweil 于1990年提出的定義 人工智能是一種創(chuàng)建機器的技藝 這種機器能夠執(zhí)行需要人的智能才能完成的功能 27 按照圖靈測試要求 一臺計算機要能夠通過 至少應該具有以下能力 自然語言處理 實現(xiàn)用自然語言與計算機的交流 知識表示 存儲它所知道的或聽到的知識或信息 自動推理 運用存儲的知識或信息來回答問題 并提取新的結論 機器學習 能適應新的環(huán)境 并能自我獲取新的知識 28 如果還需要測試被測對象利用視頻信號的感知能力和傳遞接受物體的行為能力 即所謂的完全圖靈測試 則計算機還應該具有如下能力 計算機視覺 可以感知物體 機器人技術 可以操縱和移動物體 29 類人行為方法 測試主持人 被測機器 被測人 能分辨出來的概率小于50 嗎 Turing測試 30 3 理性思維方法 理性思維方法亦稱為思維法則方法 它是一種基于邏輯推理定義智能的方法 典型代表是查尼艾克 E Charniak 和麥克德莫特 D McDermott 于1985年提出的定義 人工智能是通過計算模型的使用來進行心智能力研究的 31 計算模型主要是指能 正確思維 的邏輯學模型 古希臘哲學家亞里士多德 Aristotle 是首先嚴格定義 正確思維 的人之一 他將其定義為 不能辯駁的推理過程 例如 三段論推理方法 理性思維方法正是人工智能領域中所謂的邏輯主義觀點 他們希望通過編制邏輯程序來建造智能系統(tǒng) 32 這種方法存在兩個主要問題 第一 非形式的知識用形式的邏輯符號表示不易實現(xiàn) 尤其是對不確定的知識 第二 原則上可以解決的問題與實際解決問題之間存在較大差異 需要考慮推理過程的控制 33 4 理性行為方法 理性行為方法亦稱為理性智能體方法 它是一種基于智能體定義智能的方法 典型代表是尼爾森 N J Nilsson 于1998年提出的定義 人工智能關心的是人工制品中的智能行為 這里的人工制品主要是指能夠感知環(huán)境 適應變化 自主操作 執(zhí)行動作的理性智能體 Agent 34 理性行為方法與理性思維方法的關系 首先 理性行為和理性思維強調的重點不同 理性思維方法強調的是正確思維 而理性行為方法強調的則是理性行動 35 其次 理性行為可以依據(jù)理性思維進行 例如 對一些能夠通過理性思維能夠做出正確結論的事情 實現(xiàn)理性行為的途徑往往是先通過邏輯推理得出該行為能達到的目標和結論 然后再付諸實施 36 再其次 理性行為不一定要依據(jù)理性思維進行 例如 對有些事情 即使理性思維無法證明哪些行為是正確的 而其它行為是錯誤的 理性行為也必須有所行動 37 何謂人工智能總結 上述4種方法人們都有人做了很多工作 當然在以人為中心的方法和以理性為中心的方法之間也存在著一定的爭議 例如 以人為中心的方法是一種經驗科學 它需要涉及到很多假設和實驗證實 以理性為中心的方法則涉及到把數(shù)學與工程相結合 38 人工智能的一般解釋 從能力的角度 人工智能是指用人工的方法在機器 計算機 上實現(xiàn)的智能 從學科的角度 人工智能是一門研究如何構造智能機器或智能系統(tǒng) 去模擬 延伸和擴展人類智能的學科 39 人工智能系統(tǒng) 指 人造的智能系統(tǒng) 也稱為 智能機器 人工智能系統(tǒng)舉例 醫(yī)療專家 博弈機 智能機器人 智能系統(tǒng) 具有上述能力的系統(tǒng) 40 3 人工智能與自然智能的關系是什么 自然智能系統(tǒng) 原型系統(tǒng) 人工智能系統(tǒng) 模擬系統(tǒng) 模擬 照貓畫虎 青出于藍而勝于藍 研究自然系統(tǒng)的奧妙 可啟示人工系統(tǒng)的模擬方法 研究人工系統(tǒng)的實現(xiàn) 可以深化對原型系統(tǒng)地認識 兩者緊密結合 可以相互促進 41 重點 智能 人工智能與自然智能 42 智能的載體 2 2腦與認知科學是智能科學的基礎 人類智能基礎 腦和神經系統(tǒng) 43 腦的涵義從狹義方面 腦是指中樞神經系統(tǒng) 有時特指大腦 從廣義方面 腦可泛指整個神經系統(tǒng) 人工智能是從廣義角度來理解腦科學的 腦的復雜度 人腦是由巨量神經元經其突觸的廣泛并行互聯(lián)所形成的一個巨復雜系統(tǒng) 是自然界中最復雜 最高級的智能系統(tǒng) 1 腦 44 腦科學 是一門研究腦與心智現(xiàn)象及規(guī)律的科學 其主要目標就是要揭示腦功能的本質 認識腦與智能的規(guī)律 保護腦和創(chuàng)造腦 腦科學是AI的基礎 其任何研究進展都將對人工智能的研究起到積極的推動作用 45 2 認知 認知 可一般地認為是和情感 動機 意志相對應的理智或認識過程 或者是為了一定的目的 在一定的心理結構中進行的信息加工過程 46 美國心理學家浩斯頓 Houston 等人把認知歸納為以下5種主要類型 1 認知是信息的處理過程 2 認知是心理上的符號運算 3 認知是問題求解 4 認知是思維 5 認知是一組相關的活動 如知覺 記憶 思維 判斷 推理 問題求解 學習 想象 概念形成及語言使用等 47 認知科學 認知科學 思維科學 是研究人類感知和思維信息處理過程的一門學科 其主要研究目的就是要說明和解釋人類在完成認知活動時是如何進行信息加工的認知科學也是人工智能的重要理論基礎 對人工智能發(fā)展起著根本性的作用 從認知觀點看 AI應同時開展對邏輯思維 形象思維和靈感思維的研究 48 腦 思維器官 神經系統(tǒng) 傳導網(wǎng)絡 眼耳鼻舌身 感覺器官 手腳語言系統(tǒng) 效應器官 腦與認知 的作用 舉例 49 腦與認知 的作用 原理 感官 感測 神經 通信 認知 動官 控制 問題 環(huán)境 謀略 目的 神經 通信 信息 知識 智能策略 頭腦 狹義智能 行為 信息 50 人作為一個整體 具有認識世界和改造世界的能力 這是一個不可分割的有機整體 各個部分缺一不可 有機整體 的意思 整體不是各個部分的簡單相加 而是各個部分之間相互聯(lián)系相互作用和協(xié)同的結果 然而 這也不等于說 各個部分在整體中的作用都是完全平等的 顯然的結論 51 顯然的結論 腦與認知 圖中的 認知與謀略 是整個人體系統(tǒng)這個 萬物之靈 的核心 52 研究認知過程的任務探求高層次思維決策與初級信息處理的關系 并用計算機程序來模擬人的思維策略水平 而用計算機語言模擬人的初級信息處理過程 思維策略 初級信息處理 生理過程 計算機程序 計算機語言 計算機硬件 人類認知活動 計算機 軟件系統(tǒng) 簡單程序 人類認知活動與計算機的比較 53 人類認知過程的工作原理當外界刺激作用于某一個特定狀態(tài)的機體時 就會發(fā)生變化 T T 1 x f S R x x x T表示時間變量x表示認知操作S表示機體狀態(tài)R表示外界刺激 54 在得到外界輸入后 計算機進行相應的操作 使得其內部狀態(tài)隨時間發(fā)生變化 計算機的工作原理 55 計算機存儲的內容 人類機體的狀態(tài) 機體施加的某種刺激 計算機的輸入 人類認知過程的工作原理 計算機的工作原理 這種以人的思維方式為模型的信息處理系統(tǒng)可以稱為智能信息處理系統(tǒng) 56 2 3機器智能 就是要讓計算機具有類似于人的感知能力 如視覺 聽覺 觸覺 嗅覺 味覺 機器感知的專門的研究領域 計算機視覺 模式識別 自然語言理解 機器思維 讓計算機能夠對感知到的外界信息和自己產生的內部信息進行思維性加工 57 這些人是誰 你是怎樣識別的 機器會怎樣識別 差別在哪 習以為常的智能 58 機器視覺 或叫計算機視覺 就是給計算機配上能看的視覺器官 如攝像機等 使它可以識別并理解文字 圖像 景物等機器聽覺 或叫計算機聽覺 就是給計算配上能聽的聽覺器官 如話筒等 使計算機能夠識別并理解語言 聲音等 機器感知相當于智能系統(tǒng)的輸入部分 59 機器學習 機器學習 讓計算機能夠像人那樣自動地獲取新知識 并在實踐中不斷地完善自我和增強能力 機器學習方法 機械學習 類比學習 歸納學習 發(fā)現(xiàn)學習 遺傳學習和連接學習等 60 機器行為 讓計算機能夠具有像人那樣地行動和表達能力 如走 跑 拿 說 唱 寫畫等 相當于智能系統(tǒng)的輸出部分 61 智能系統(tǒng)與智能機器 智能機器是一種能夠呈現(xiàn)人類智能行為的機器 無論是人工智能的近期目標還是遠期目標 都需要建立智能系統(tǒng)或構造智能機器 需要開展對系統(tǒng)模型 構造技術 構造工具及語言環(huán)境等研究 62 總結 智能 Intelligent 人的智能是他們理解和學習事務的能力 智能是思考和理解能力而不是本能的做事能力 認知科學 思維科學 說明人類在認知過程中是如何進行信息加工的 63 人工智能 Nilsson 人工智能是關于知識的科學 知識的表示 知識的獲取以及知識的運用 人工智能 學科 人工智能 學科 是計算機科學中涉及研究 設計和應用智能機器的一個分支 它的近期主要目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能 并開發(fā)相關理論和技術 64 人工智能 能力 人工智能 能力 是智能機器所執(zhí)行的通常與人類智能有關的智能行為 如判斷 推理 證明 識別 感知 理解 通信 設計 思考 規(guī)劃 學習和問題求解等思維活動 智能機器 IntelligentMachine 智能機器是一種能夠呈現(xiàn)人類智能行為的機器 65 2 4AI研究中的不同學派 不同的學派對AI的基本問題 比如 定義 基礎 核心 要素 認知過程 學科體系以及人工智能與人類智能的關系等 均有不同觀點 它們的研究方法也不同 66 不同學科背景的學者對人工智能有不同的觀點 目前主要分成三大學派 符號主義 邏輯學派 主要來自于數(shù)理邏輯連接主義 仿生學派 主要來源于仿生學行為主義 控制論學派 主要來源于控制論 67 1 符號主義 physicalsymbolsystemhypothesis 智能的基礎是知識 其核心是知識表示和知識推理 知識可用符號表示 也可用符號進行推理 因而可以建立基于知識的人類智能和機器智能的統(tǒng)一的理論體系 代表人物 赫伯特 西蒙 HerbertAlexanderSimon 和艾倫 紐厄爾 AllenNewell 68 處理對象 符號 不是連續(xù)變化的數(shù)值 基本任務和功能 辨認相同的符號和不同的符號 69 人是物理符號系統(tǒng) 輸入信號 視覺 聽覺 觸覺 眼睛看 耳朵聽 手摸 輸出信號 說話 觸覺 計算機是物理符號系統(tǒng) 輸入 鍵盤 鼠標 話筒等 輸出 屏幕 耳機等 70 完整物理符號系統(tǒng)的六大基本功能 輸入符號輸出符號存儲符號復制符號建立符號結構 通過找出各符號之間的關系 形成符號結構 條件性轉換 根據(jù)已有符號 在一定條件下實現(xiàn)符號之間的轉換 71 物理符號系統(tǒng)的假設 任何一個系統(tǒng) 如果它能夠表現(xiàn)出智能 那么它就必定能夠執(zhí)行上述六種功能 反之 任何系統(tǒng)如果具有上述六種功能 那么它就能夠表現(xiàn)出智能 即人類具有的智能 72 推論1 既然人具有智能 那么他一定就是一個物理符號系統(tǒng) 人之所以能夠表現(xiàn)出智能 就是基于他的信息處理過程 推論2 既然計算機是一個物理符號系統(tǒng) 它就一定能夠表現(xiàn)出智能 這是人工智能的基本條件 推論3 既然人和計算機都是物理符號系統(tǒng) 那么就能夠用計算機來模擬人的活動 73 結論 能夠用計算機來模擬人的 思維 活動 即能夠用機器智能來模擬人類智能 人工智能的實現(xiàn)手段 包括硬件和軟件 其中軟件就是一個計算機程序 74 成功的人工智能的例子 國際象棋人機大戰(zhàn) 前蘇聯(lián)國際象棋世界冠軍卡斯帕洛夫 IBM超級計算機 75 熱身賽 1996年2月計算機 深藍 DeepBlue AS 6000SP大規(guī)模多用途并行處理機 含32個處理器 每秒能分析2億步棋 比賽結果 4 人 2 機 正式交鋒 1997年2月比賽結果 2 5 人 3 5 機 正式交鋒 2003年2月計算機 小深藍比賽結果 3 3 76 比賽時間 2003年11月比賽結果 2 人 2 機 前蘇聯(lián)國際象棋世界冠軍卡斯帕洛夫 德國X3D 弗里茨 77 各種下棋程序 人機對壘 計算機方就是一個人工智能程序 中國象棋 五子棋 人機大戰(zhàn)其實是展示人工智能的研究水平與成果 78 傳統(tǒng)程序就是告訴機器干什么及任何干 而如何干則要靠人來設計方法 給出算法并寫出程序來實現(xiàn)的 AI程序只要求機器知道干什么 我們只要把問題描述清楚 機器就能自動實現(xiàn)求解 AI程序 79 人工智能 符號主義 與傳統(tǒng)程序的差異 80 在研究方法上 功能模擬方法 通過分析人類認知系統(tǒng)所具備的功能和機能 然后用計算機模擬這些功能 實現(xiàn)人工智能 鳥會飛 飛機也會飛 符號主義的主要研究方法 81 2 聯(lián)結主義 在基本理論上 認為人的思維基元是神經元 而不是符號處理過程 提出了連接主義的大腦工作模式 來取代符號主義的大腦工作模式 核心 智能的本質是聯(lián)接機制 82 這種觀點認為 AI起源于仿生學 特別是人腦模型 人類認知的基元是神經元 認知過程是神經元的連接活動過程思維的基元是神經元 而不是符號 思維過程是神經元的聯(lián)結活動過程 而不是符號運算過程 反對符號主義關于物理符號系統(tǒng)的假設 83 在研究方法上 著重于結構模擬 即模擬人的生理神經網(wǎng)絡結構 并認為功能 結構和智力行為是密切相關的 不同的結構表現(xiàn)出不同的功能和行為 84 其目的是要模擬人類的大腦結構 構造人造的神經網(wǎng)絡系統(tǒng) 人類神經網(wǎng)絡 人工神經網(wǎng)路 模擬方法 結構模擬 85 人工神經網(wǎng)絡是由大量處理單元組成的非線性 大規(guī)模 自適應的動力系統(tǒng) 它是在現(xiàn)代神經科學研究成果的基礎上提出的 試圖通過模擬大腦神經網(wǎng)絡處理 記憶信息的方式 設計出一種新的機器使之具有像人腦那樣的信息處理能力 86 行為模擬方式亦稱進化主義 控制論學派 這種觀點認為 人工智能起源于控制論 智能取決于感知和行為 取決于對外界復雜環(huán)境的適應 而不是推理 提出了智能行為的 感知 動作 模型 智能不需要知識 不需要表示 不需要推理 人工智能可以像人類智能那樣逐步進化 3 行為主義 87 1948年Wiener 維納 提出了控制論 它分析和模擬自控制的生物和人工系統(tǒng) 從而建立根據(jù)動物心理學和行為來研究和分析具體的計算機系統(tǒng)的基礎 N Wiener 1894 1964 88 維納 控制論 的歷史淵源 1845年 著名的法國物理學家和數(shù)學家安培在 論科學的哲學 中給關于國務管理的科學取了一個名字 控制論 Cybernetics 在第二次世界大戰(zhàn)期間 各國之間的戰(zhàn)爭大大促進了另一個科學部門的發(fā)展 這就是關于機械系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)的控制與操縱的科學 維納就借用安培所創(chuàng)造的名稱 控制論 來稱呼這門新的科學 89 維納的 控制論 是關于怎樣把機械元件和電氣元件組合成穩(wěn)定的并且具有特定性能的系統(tǒng)的科學 這門新科學的一個非常突出的特點就是完全不考慮能量 熱量和效率等因素 但在其它各門自然科學中 這些因素是十分重要的 控制論所討論的主要問題是一個系統(tǒng)的各個不同部分之間的相互作用的定性性質 以及整個系統(tǒng)的總體運動狀態(tài) 90 30年代 奈奎斯特 玻德等人建立了反饋放大器理論 1932 著名的奈奎斯特穩(wěn)定判據(jù)和波德圖為控制系統(tǒng)的分析與設計提供了有效的理論工具 然而 維納在 控制論 中把人和機器并列甚至等同的提法卻在其問世后的前些年中遭到了前蘇聯(lián)及東歐等國家的攻擊和批判 被誣為發(fā)動的偽科學和為帝國主義服務的戰(zhàn)爭工具等 91 從維納的 控制論 到錢學森的 工程控制論 1954年錢學森所著 工程控制論 一書英文版問世 第一次用這一名詞稱呼在工程設計和實驗中能夠直接應用的關于受控工程系統(tǒng)的理論 概念及方法 92