《人工智能基础知识PPT讲义.ppt》会员分享，可在线阅读。更多《人工智能基础知识PPT讲义.ppt（40页珍藏版）》，请在人人网上搜索文库。
1.人工智能基础，上海理工大学软件大学，班主任：胡晶晶（软件大学）E_mail：参考教材：人工智能原理与方法作者：王永清（重庆交通大学出版社）人工智能及其应用作者：蔡子兴许光友（复旦大学出版社），2，第一章概论，绪论，4，人工智能（AI）是当前科学技术发展的前沿课题。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学等学科的基础上发展起来的。 工业革命主要是扩展了人手的功能，将人类从复杂的体力劳动中解放出来，而人工智能则扩展了人脑的功能人工智能发展 ppt，实现了脑力劳动的手工化。 ,5,6 20世纪40位图灵奖得主
2.人工智能学者，可见人工智能学科的影响是深远的。 1969：Marvinsky 1971：John McCarthy 1975：Herbert Simon 和 Alan Newell 1994：Edward Feigenbaum 和 Lloyd Reddy 路还很远。 本章作为概述，主要介绍：、人工智能的定义、人工智能的形成与发展、人工智能的技术特点、人工智能的技术特点、我国人工智能的人工智能流派、1.1人工智能的定义、7 ，第一，人工智能和其他很多新兴学科一样，至今还没有统一的定义。 所谓对人工智能的定义，只能是人工智能学者基于对人工智能已有的理解而做出的一些不同解释。 第二，人工智能的定义取决于智能的定义。 为此，定义人工智能，首先要定义智能。 , 8, 简单地说，智力是一种对客观事物的认识和认识
3、运用知识解决问题的综合能力。 至于它的确切定义，人类大脑的奥秘还有待彻底阐明。 、 1.什么是智力？ 9、1.理解智能的不同观点。 人类在认识智能的过程中提出了很多不同的观点，其中最具代表性的有以下三种观点。 、智力来源于思维活动——思维理论。 智力取决于可用的知识——知识阈值理论。 智能可以通过渐进进化——进化论来实现。 10. 人的智力一般可分为高、中、低三个等级。 不同层次的智力活动由不同的神经系统完成。 ，思维论和知识门槛论对应的是高级智能，而进化论对应的是中级智能和低级智能。 , 2. 智能的层次结构，高级智能以大脑皮层为主，主要完成记忆、思维等活动； 中层智能以脑干为主，主要完成知觉活动； 低级智能
4、以脑干和脊髓为基础，主要完成动作反应。 11、智力是一种综合能力。 具体来说，它所包含的各种能力有：智力有感知能力，智力有记忆和思考能力，智力有学习和适应能力，智力有行动能力，3.智力所包含的能力、 12、综合各种不同 从人工智能的角度来看，人工智能可以从“能力”和“纪律”两个方面来定义。 ,从能力的角度来看，人工智能是相对于人类的自然智能而言的。 所谓人工智能，是指以人工的方式在机器（计算机）上实现的智能； 作为学科名称，所谓人工智能，是研究如何构造智能机器或智能系统，使其能够模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 , 2.什么是人工智能, 13, 图灵测试，如何判断
5.机器智能吗？ , 14, 1.2 人工智能的形成与发展，孕育期，知识应用期，综合整合期，1956年人工智能的诞生，约翰麦卡锡（1927-2011）的发展阶段，15。机器学习主要研究的是如何让计算机模拟或实现人的学习功能。 , 1. 人工智能的研究与应用领域， 1. 机器学习，自然语言处理（Natural Language Processing）主要研究如何让计算机理解并生成自然语言。 ,2. 自然语言理解，16、专家系统（Expert System，简称ES）是一种基于知识的智能系统，将领域专家的经验以知识表示的形式表达出来，加载到知识库中进行推理使用机器。 , 3.专家系统，所以
6、所谓模式识别，就是使计算机能够识别给定的事物，并将其归类为相同或相似的模式。 , 4.模式识别, 17、计算机视觉（ComputerVision）的主要研究目标是使计算机具有通过二维图像识别三维环境信息的能力。 5.计算机视觉机器人（Robots）是一种可重新编程的多功能操作设备。 机器人学是一门综合性技术学科，几乎所有的人工智能技术都可以应用到这个领域。 , 6. Robotics, 18, 游戏（GamePlaying）是一个关于对抗和斗智斗勇的研究领域。 7. 博弈，自动定理证明（Automatic Theorem Proving）就是让计算机模拟人类证明定律的方式，像人类证明定律一样人工去实现
7.非数值符号计算过程。 , 8. 手工定律的证明, 19. 手工编程（Automatic Programming）是一种让计算机手工将用中间语言或自然语言描述的程序转换成可执行程序的技术。 9、手动编程、智能控制（Intelligent Control）是指无需（或尽可能少）人为干预，即可独立驱动智能机器实现目标的手动控制。 , 10. 智能控制, 20, 智能决策支持系统（IntelligentDecisionSupportSystem）是指在传统的决策支持系统中减少相应智能成分的决策支持系统。 , 11. 智能决策支持系统，人工神经网络（Artificial Neural
8. 网络，简称ANN）是由大量简单的处理单元通过广泛的并行互连组成的人工网络，用于模拟人脑神经系统的结构和功能。 , 12. 人工神经网络, 21, 知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase）与数据挖掘（DataMining）是一种在数据库基础上实现的知识发现系统。 13、知识发现与数据挖掘，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，简称ma）主要研究在逻辑上或数学上分散的智能系统之间如何协调各自的智能行为，实现并行问题求解。 , 14. 分布式人工智能, 22, II. 人工智能基础研究内容，1.认知建模，
9、所谓认知，通常可以看作是与情感、动机、意志相对应的理性或认知过程，也可以说是在一定的心理结构中为达到一定的目的而进行的信息处理过程。 23、所谓机器感知，就是使计算机具有与人相似的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等。 , 2. 机器感知, 3. 机器思维, 所谓机器思维就是让计算机对感知到的外部信息和自身形成的内部信息进行处理。 , 24、所谓机器学习，就是让计算机像人类一样，通过人工方式获取新知识，并在实践中不断建立和提高自己的能力。 , 4. 机器学习, 5. 机器行为, 所谓机器行为就是使计算机具有像人一样的行动和表达能力, 如走、跑、持、说、唱、写、画等。 , 25, 无论是人为的 Smart 短期目标还是长期目标
10、 、 和都需要构建智能系统或构造智能机器，因此需要对系统模型、构建技术、构建工具和语言环境进行研究。 , 6. 智能系统与智能计算机, 26, 1.3 人工智能的特点, 知识是一切智能系统的基础, 任何智能系统的活动过程都是获取知识和应用知识的过程, 获取知识和应用知识的过程, first 应该可以代表知识。 所谓知识表示就是用某种约定的方法对知识进行描述。 , 1. 重视知识， 27、所谓推理，就是根据已有的知识，采用一定的策略引入新知识的过程。 2.注重推理。 所谓启发式搜索，是指利用在搜索中获得的问题本身的一些特征信息（也称启发式信息）来指导搜索过程，使搜索朝着最有希望的方向前进。 , 3. 使用启发式
11.) Search, 28. 所谓数据驱动是指在系统处理的每一步中，在考虑下一步做什么的时候，需要根据所拥有的数据内容（也称事实）来决定之前被掌握。 , 4. 采用DataDriven的形式，人工智能语言是一种适用于人工智能和知识工程，具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。 ,5. 用人工智能语言构建系统, 29, symbolism, connectionism, behaviorism, 1.4 人工智能研究流派, 人工智能三大流派：, 30, 象征主义，象征主义（Symbolicism），又称逻辑主义（Logicism），心理学（Psyychlogism）或计算机主义（Computerism），是建立在数学符号系统假设和有限理性原则基础上的人工智能学派。
12. Doctrine认为人工智能起源于数理逻辑。 人类认知（智能）的基本要素是符号（Symbol），认知过程就是对符号表征的一种操作。 , 31、联结主义认为：思维的基本单位是神经元，而不是符号； 思维过程是神经元的连接活动过程，不是符号运算过程； 反对数学符号系统的符号假设，认为人脑不同于Notebook； 提出用连接主义的人脑工作模式取代符号主义的笔记本工作模式。 , 2 Connectionism, 32, Actionism，又称进化论或控制论，是建立在控制论和“感知-行动”控制系统基础上的人工智能学派。行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，以及外部世界的复杂性。
13.适应环境，而不是表象和推理。 , 3. Behaviorism, 33, Symbolism是在功能上模拟人的智能； 联结主义是在结构上模拟人的智能； 行为主义是在行为上模拟人类的智能。 ,34,1.5 人工智能在中国，中国学者研究人工智能40多年 代表作-符号智能-预估智能-智能科学-其他代表作，35,1。 符号智能、人工推理与人工 几何定律证明 物理定律证明 初等平面几何定律证明 机械证明（吴道） 常识性知识与大规模知识处理常识性知识实践研究 中国知网工程“知网” , 36, 二。 估计智力，估计智力是模仿 自然法则构造的估计
14. 神经网络的工作规则）进化估计（模仿生物界“适者生存”的淘汰法则）粗糙集与精细度估计（包括熵空间理论）人工智能发展 ppt，37、3.智能科学、交叉学科骨科学与认知科学 神经科学 心理学 分子生物生物化学 物理与数学科学 计算机科学与信息科学, 38, 4. 其他代表作，不确定性人工智能 随机和模糊云模型 机器学习 语音识别 人脸识别 医疗数据分析 游戏, 39, 4. 其他代表作(2)、非规范知识处理知识不完备性(内容和知识结构不完整)和知识不确定性(模糊知识、不确定、随机和不精确的知识)不一致知识(矛盾、噪音、冗余)不合规知识(时间-可变知识和启发式知识）机器学习交叉研究成果计算机辅助艺术和动画软件天鹅知识型软件工程数据挖掘与知识发现网络智能，40，谢谢！ ,