人工智能发展史.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,XXX XXX XXX,人工智能发展史,The history of artificial intelligence,CONTENTS,人工智能概述,起源与发展,形成的学派,内容、方法、应用,目录,人工智能概述,1,1.,人工智能是一门,交叉,学科。,2.,目前还没有统一的定义。,3.,一般解释：人工智能就是用,人工的方法在机器（计算机）上实现的智能,，或称机器智能、计算机智能。,一、何为人工智能？,一、何为人工智能？,广义地讲：,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为,(Nilsson,1998,年,),。,Stuart Russell和Peter Norvig把已有的一些人工智能定义分为,4类,:像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统(2003年)。,广义,分类,二、人工智能的几种定义,智能机器是一种能够呈现人类智能行为的机器。,0,2,0,4,0,5,0,3,01,2.,智能机器（,Intelligent Machine,）,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。它的近期主要目标在于研究用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。,4.,人工智能,(,学科,),人的智能是他们理解和学习事务的能力。智能,是,思考和理解能力而不是本能的做事能力。,。,1.,智能（,Intelligent,）,人工智能是关于知识的科学（知识的表示、知识的获取以及知识的运用）。,3.,人工智能（Nilsson）,人工智能(能力)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、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。,5.,人工智能(能力),二、人工智能的几种定义,马文,明斯基,(Marvin Minsky):,“,人工智能就是让机器来完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学”,“人工智能之父”,1927,1969,年获,图灵奖,获此殊荣的第一位人工智能学者,1969,年获,图灵奖,1991年获IJCAI终身成就奖。他在人工智能、认知心理学、数学、计算语言学、机器人学等领域都做出了杰出贡献。他创建了MIT的AI实验室、,还是,MIT的Media实验室,奠基人,。,人工智能的起源与发展,2,一、孕育时期,01,公元前384-322 亚里士多德（Aristotle）形式逻辑 三段论,1956年前,02,数理逻辑、维纳弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献,丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响,20世纪3040年代,03,麦卡洛克和皮茨 神经网络模型,连接主义学派,1943年,04,维纳,控制论,行为主义学派,1948,年,二、形成时期,（,19561976,年）,1956,年,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举行，标志着人工智能学科的诞生。,1965,年,1969,年,1970年,Feigenbaum 专家系统 DENDRAL,召开了第一届国际人工智能联合会议，此后每两年召开一次。,人工智能国际杂志(International Journal of AI)创刊,。,三、,暗淡时期（,19661974,年）,01,02,03,机器翻译，定理证明、跳棋程序、模式识别、通用解题程序（,GPS,）,2000年机器智能超过人类,神经元数目10 的10次方,暗淡,时期,盲目乐观,预言,巨大的困难,四、知识应用期（19701988 年）,专家系统,1,三大问题,2,新的问题,3,实现了,人工智能从理论研究走向专门知识应用,，是,AI,发展史上的一次,重要突破与转折。,1972-1976,年，费根鲍姆研制,MYCIN,专家系统,，用于协助内科医生诊断细菌感染疾病，并提供最佳处方。,1976,年，斯坦福大学的杜达等人研制,地质勘探专家系统,PROSPECTOR,。,在开发专家系统过程中，许多研究者获得共识，即人工智能系统是一个知识处理系统，,而知识获取、知识表示和知识利用则成为人工智能系统的三大基本问题。,专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。,五、,集成发展期（,1986,年以来）,神经网络,的复兴：,1982,年，,Hopfield,模型提出。,1984,年，,J.Hopfield,设计研制了,Hopfield,网的电路，较好地解决了著名的,TSP,（,TravellingSalesmanProblem,）问题，引起了较大的轰动。,1986,年，,Rumelhart,Hinton,提出多层感知机与反向传播,(BP),学习算法，该方法克服了感知器非线性不可分类问题，给神经网络研究带来了新的希望。,美国加州理工学院,物理学家,JJ.Hopfield,教授,五、进入新世纪,1956年夏出席达特茅斯会议的部分代表于50年后重逢,2006,，,AI 50,周年会议（美国）,莫尔，麦卡锡，明斯基，塞尔夫里奇，索罗蒙夫,五、,人工智能在中国的发展,1981,年中国人工智能学会在长沙艰难成立，其后长期得不到国内科技界的认同，只能挂靠中国社会科学院哲学研究所，直到,2004,年，才得以,“,返祖归宗,”,，挂靠到中国科学技术协会。,1985,年前，人工智能在西方国家得到重视和发展，而在苏联却受到批判；我国人工智能也与,“,特异功能,”,一起受到质疑，人工智能学科群专著不能公开出版。,希望的曙光,1986,年清华大学校务委员会经过长期和三次讨论后，决定同意在清华大学出版社出版人工智能著作,。,我国,首部人工智能、机器人学和智能控制著作分别于,1987,年、,1988,年和,1990,年在清华大学出版社、中南工业大学出版社和电子工业出版社问世。,破土而出,据不完全统计，现在全国已编著出版了,50,多部人工智能、,40,多部智能控制和近,50,部机器人学的教材,/,专著。,从,1987,年到,1999,年,五、,人工智能在中国的发展,五、,人工智能在中国的发展,从,2000,年到,2006,年,五、,人工智能在中国的发展,从,2007,年到,2010,年,五、,人工智能在中国的发展,人工智能研究起步较晚,1978年把“,智能模拟”,纳入国家研究计划。,1984年召开了,智能计算机及其系统学术讨论会,。,1986年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入国家高技术研究计划。,1993年起，把智能控制和智,能自动化等项目列入国家科技攀登计划。,进入,21,世纪后，已有更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金计划支持，并与,国家国民经济和科技发展的重大需求相结合，,力求做出更大贡献。,五、,人工智能在中国的发展,进入新世纪,出现新动向,“,我深信，以人工智能和模式识别为带头的这门新学科，将为人类迈进智能自动化时期做出奠基性贡献。”,宋健（,1988,）,AI,仍属于计算机科学的一个分支？,是否已形成智能科学”新学科？,人工智能形成的学派,3,一、符号主义,符号主义,又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派,原理：物理符号系统假设和有限合理性原理,起源：源于数理逻辑,学派代表：纽厄尔、西蒙和尼尔逊等,认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程。,认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符 号系统，因此，能用计算机来模拟人的智能行为。,认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人 工智能的核心问题是知识表示、知识推理。,二、,连接主义,原理,：,神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。,起源,：源于仿生学，特别是人脑模型的研究。,学派代表,：卡洛克、皮茨、,Hopfield,、鲁梅尔哈特等。,连结主义基本理论：,认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程。,认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模 式，用于取代符号操作的电脑工作模式,。,三,、,行为主义,又称：,进化主义或控制论学派,原理：,控制论及感知,动作型控制系统,起源：,源于控制论,学派代表作：,布鲁克斯,(Brooks),的六足行走机器人，一个基于感 知,-,动作模式的模拟昆虫行为的控制系统,行为主义基本理论,认为智能取决于感知和行动,(,所以被称为行为主义,),，提出智能行 为的,“,感知,动作,”,模式；,认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以 象人类智能一样逐步进化,(,所以称为进化主义,),；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。,四、,三大学派的综合集成,符号主义,连接主义,行为主义,随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。,不同学派间的争论进一步促进了人工智能的发展,人工智能研究的内容、方法及应用,4,一、研究内容,Cognition modeling(认知建模),Knowledge Representation(知识表示),Knowledge Reasoning(知识推理),Knowledge Application(知识应用),Machine Perception(机器感知),Machine thinking(机器思维),Machine learning(机器学习),Machine behavior(机器行为),Intelligent system constructing(智能系统构建)I,二、研究方法,Function simulation,(功能模拟法),Construction simulation,(,结构模拟法）,Behavior simulation,(行为模拟法),Integration simulation,(,集成模拟法,),1,2,3,4,三、研究与应用领域,Problem Solving,问题求解,1,Logic Reasoning&Automatic Theorem Proving 逻辑推理与自动定理证明,2,Natural Language Understanding,自然语言理解,3,Automatic Programming,自动定理证明,4,Machine Learning,机器学习,5,Expert,System(ES)专家系统,6,研究与应用领域,