1.05k likes | 2.21k Views
Artificial Intelligence and Robotics. 山东大学创新教育通识核心课程 人工智能与机器人 主讲:陈言俊 刘甜甜 王立志 cyj@sdu.edu.cn 13515419800 86358137 、 88399323 山东大学. Artificial Intelligence and Robotics. 第 二章 人工智能绪论 ( 上).
E N D
Artificial Intelligence and Robotics 山东大学创新教育通识核心课程 人工智能与机器人 主讲:陈言俊 刘甜甜 王立志 cyj@sdu.edu.cn 13515419800 86358137、88399323 山东大学
Artificial Intelligence and Robotics 第 二章 人工智能绪论(上)
Artificial Intelligence and Robotics • 第 二章 人 工 智 能 绪 论(上) • 2.1 人工智能的基本概念 • 2.2 人工智能的发展简史 • 2.3 人工智能研究的基本内容 • 2.4 人工智能的主要研究领域 • 2.5 智能机器人 • 2.6 人工智能之-----案例
Artificial Intelligence and Robotics • 第 二章 人 工 智 能 绪 论(上) • 2.1 人工智能的基本概念 • 2.2 人工智能的发展简史 • 2.3 人工智能研究的基本内容 • 2.4 人工智能的主要研究领域 • 2.5 智能机器人 • 2.6 人工智能之-----案例
2.1.1 智能的概念 1.1.1 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文化程度 (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 在自动控制系统中能产生一个校正动作的最小输入值 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
2.1.1 智能的概念 • 智能观点 • 根据对人脑已有的认识,结合智能的外在表现,从不同的角度、不同的侧面、用不同的方法对智能进行研究,提出了几种不同的观点,其中影响较大的观点有思维理论、知识阈值理论及进化理论等 , • 思维理论 • 认为智能的核心是思维,人的一切智能都来自大脑的思维活动,人类的一切知识都是人类思维的产物,因而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。 • 知识阈值理论 • 认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度,一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。因此,知识阈值理论把智能定义为:智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。这一理论在人工智能的发展史中有着重要的影响,知识工程、专家系统等都是在这一理论的影响下发展起来的。
2.1.1 智能的概念 • 进化理论 • 人的本质能力有:在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命繁衍生息的能力。 • 核心是用控制取代表示,否定抽象对智能及智能模型的必要性,强调分层结构对智能进化的可能性与必要性。该智能一般是后天形成的,其原因为对外界刺激做出反应。 • 如将一婴儿置于黑屋子中,则一段时间以后,他的智力仍接近0,这说明智能的产生跟自己本身无关,而取决于自身对外界刺激的反应。思维的产生是基于对复杂刺激所生成的复杂反应。智能的体现为感知自身的存在。
2.1.1 智能的概念 • 从感觉(视觉、触觉、听觉等)到记忆到思维(梳理、分析、归纳等)这一过程,称为“智慧”(智力) 智慧的结果就会产生----行为和语言 行为和语言的表达过程,称为“能力”; “智慧”+ “能力” ,两者合称“智能”。 • 将感觉、记记、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程,它是智力和能力的表现。 智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题,但至今仍然没有完全了解,以致智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。
2.1.1 智能的概念 • 基本解释智能[intelligence and ability] 指人的智慧和行为能力。指智谋与才能。 • “智能”涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。即认识世界和改造世界的智慧和能力,发现问题和解决问题的理智与才能。 • 《新华词典》中提供的解释:智慧和能力。一个人的智能既有先天遗传因素,也有后天的学习和知识(智力)积累因素。如:智能超群。
2.1.1 智能的概念 • 综上,可以认为智能是知识与智力的总和。其中知识是一切智能行为的基础,而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力,是头脑中思维活动的具体体现。
2.1.2 智能的特征 • 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。 2.记忆与思维能力 存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识 对记忆的信息进行处理
3. 学习能力 学习既可能是自觉的、有意识的,也可能是不自觉的、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。 2.1.2 智能的特征 4. 行为能力(表达能力) 人们的感知能力:用于信息的输入。 行为能力:信息的输出。 表达、行动。
2.1.1 智能的概念 • 智能的核心是思维,人的一切智能都来自大脑的思维活动,人类的一切知识都是人类思维的产物,因而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。 • 思维的来源是学习和记忆,只要人能够学习和记忆,就能使人有感情,会思考!“记忆”是将外界和本身的信息记录下来。 • 那么对于智能机器,只要机器人能够学习和记忆,也能使机器人有感情,会思考!“记忆”是将外界和本身的信息记录下来,“学习”则能将这些信息联系起来,形成条件反射!而这些反射就会指导机器人的行为!
2.1.2 智能的特征 4、智能的分类: 根据加德纳的多元智能理论,人类的智能可以分成八个范畴: 1.语言智能(Verbal/Linguistic):政治家、律师、 编辑、 记者等。 2.逻辑智能(Logical/Mathematical) :科学家、会计师、软体研发等。 3.空间智能(Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、飞行员等。 4.身体运动智能(Bodily/Kinesthetic):运动员、演员、舞蹈家等。
2.1.2 智能的特征 5.音乐智能(Musical/Rhythmic) :歌唱家、作曲家、指挥家等。 6.人际智能(Inter-personal/Social) :外交家、领导者、推销等。 7.自我认知智能(Intrapersonal intelligence):哲学家、政治家、思想家、心理学家等。 8.自然认知智能(Naturalist intelligence):天文学家、地质学家、考古学家等。
2.1.3 人工智能的概念 • 1、什么是人工智能: • 人工智能从字面上可以分为两部分,即“人工”和“智能”。 • “人工”是人力所能制造的。 • 人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等。“人工系统”就是通常意义下的用人制造的系统 。
2.1.3 人工智能的概念 • 人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。 • 因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
2.1.3 人工智能的概念 • 计算机与智能 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路,许多科研人员为此而不懈努力。 • 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。 • 而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为,至少看起来不太遥远。接下来的几十年里,尽管碰到许多阻碍。
2.1.3 人工智能的概念 • 通常我们用计算机,不仅要告诉计算机,要做什么,还必须详细地、正确地告诉计算机怎么做。也就是说,人们要根据任务的要求,以适当的计算机语言,编制针对该任务的应用程序,才能应用计算机完成此项任务。这样实际上是在人完全控制计算机完成的,是谈不上计算机有“智能”。 • 大家都知道,世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS/6000(深蓝)计算机系统于1997年5月11日进行了六局“人机大战”,结果“深蓝”以3.5比2.5的总比分获胜。
2.1.3 人工智能的概念 • 比赛结束了给人们留下了深刻的思考;下棋要获胜要求选手要有很强的思维能力、记忆能力、丰富的下棋经验,还得及时作出反映,迅速进行有效的处理,否则一着出错满皆输,这显然是个“智能”问题。尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为它离智能计算机还相差甚远,但它以高速的并行的计算能力(2r108步/秒棋的计算速度)。实现了人类智力的计算机上的部分模拟。 从字面上看,“人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能,或者说是人们使计算机具有类似于人的智能。
2.1.3 人工智能的概念 • 2、人工智能的关键是什么? • 人工智能涉及的方面太多了,有的人从软件方面想要去解决.但都失败。 人工智能的关键是学习,记忆,思考三大点。 • 学习能力:可以说,到现在为止,没有能力解决. • 记忆能力:机械记忆已经广泛应用,但模糊记忆仍然没有解决。思考能力:这是关键中的关键,首先,科学家到目前为止都没有一套另人信服的关于思考的理论.为什么产生思考,生物学家也是众说纷纭。 本世纪能否解决人工智能,除非上面三条有重大突破.期待科学的发展。
Artificial Intelligence and Robotics 2.1.3 人工智能的概念 • 人工智能(Artificial Intelligence) • 英文缩写为AI。 • 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 3、人工智能的研究目标和特点
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的一个主要目标是: 使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
2.1.3 人工智能的概念 Artificial Intelligence and Robotics 人工智能的特点 • 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。
2.1.3 人工智能的概念 人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。 • 对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。 • 现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,更不会超过人的智能。 视网膜识别系统
智者 询问者 2.1.3 人工智能的概念 • 4、图灵测试: • 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。 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。
2.1.3 人工智能的概念 图灵提出“机器思维”的概念。由此提出一假想:即一个人在不接触对方的情况下,通过一种特殊的方式,和对方进行一系列的问答,如果在相当长时间内,他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机,那么,就可以认为这个计算机具有同人相当的智力,即这台计算机是能思维的。这就是著名的“图灵测试”。当时全世界只有几台电脑,几乎所有计算机根本无法通过这一测试。但图灵预言,在20世纪末,一定会有电脑通过“图灵测试”。目前为止还没有电脑通过图灵测试。 图灵测试
2.1.3 人工智能的概念 • 示范性问题 • 图灵指出:“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它不是机器,那么机器就可以被认为是能够思维的。” • 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。例如,提问与回答呈现出下列状况: • 问:你会下国际象棋吗? • 答:是的。 • 问:你会下国际象棋吗? • 答:是的。 • 问:请再次回答,你会下国际象棋吗? • 答:是的。
2.1.3 人工智能的概念 • 你多半会想到,面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态: • 问: 你会下国际象棋吗? • 答:是的。 • 问:你会下国际象棋吗? • 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? • 答:你烦不烦,干嘛老提同样的问题。 • 那么,你面前的这位,大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于,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,第二种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。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准,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,并且还需要理智地作出选择。那是比较难的!!!
2.1.3 人工智能的概念 • 6、定义: (1) 智能机器(intelligent machine)能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。例子1:能够模拟人的思维,进行博弈的计算机。1997年5月11日,一个名为"深蓝"(Deep Blue)的IBM计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。 例子2:能够进行深海探测的潜水机器人。 例子3:在星际探险中的移动机器人,如美国研制的火星探测车。
2.1.3 人工智能的概念 (2) 人工智能 • 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” • 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” • 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
2.1.3 人工智能的概念 • 从人工智能所实现的功能来定义:·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功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2.1.3 人工智能的概念 (3)计算机去做过去只有人才能做的智能工作 • 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” • 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2.1.3 人工智能的概念 • 定义:人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2.1.3 人工智能的概念 山东大学迎宾机器人
Artificial Intelligence and Robotics • 第 二章 人 工 智 能 绪 论(上) • 2.1 人工智能的基本概念 • 2.2 人工智能的发展简史 • 2.3 人工智能研究的基本内容 • 2.4 人工智能的主要研究领域 • 2.5 智能机器人 • 2.6 人工智能之-----案例
2.2 人工智能的发展简史 • 人工智能随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造出机器智能。 • 计算机时代 • 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路。 • 1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介。
2.2 人工智能的发展简史 • 庞然大物,世界第一台电子计算机
2.2 人工智能的发展简史 • 第一台电子计算机在1946年2 月14日问世了。全称是“电子数值积分和计算机”,英文名字是“Elextronic Numerical Integrator And Computer”简称ENIAC(埃尼阿克)。它是由美国宾夕法尼亚大学的莫尔学院的莫尔小组承担研制的。它由17468个电子管、6万个电阻器、1万个电容器和6千个开关组成,重达30吨,占地160平方米,耗电174千 瓦,耗资45万美元。这台计算机每秒只能运行5千次加法运算,或400次乘法。
2.2 人工智能的发展简史 • 2.2.1 孕育(1956年之前) • 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 • 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 • 这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。 • 1950年“人工智能之父”阿兰·图灵在其论文《机器能思考吗?》中提出了一种测试机器是不是具备人类智能的方法。这种方法被称为“图灵测试”。 • 1951年,美国计算机科学家马文·明斯基建造了世界上第一个神经网络模拟器SNARC,能够学习如何穿越迷宫。
2.2 人工智能的发展简史 • 1955年末,纽厄尔(Newell)和西蒙(Simon)做了一个名为“逻辑专家”(Logic Theorist)的程序,现在普遍被认为是第一套人工智能程序。它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题。 • 逻辑专家“对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑。
2.2 人工智能的发展简史 • 2.2.2 形成(1956年-1970年) • 1956年约翰·麦卡锡在美国达特矛斯电脑大会上创造“人工智能 ”一词。 1956年美国卡内基·梅隆大学展示世界上第一个人工智能软件的工作。1956年,被认为是人工智能之父的(麦卡锡)John McCarthy组织了对机器智能感兴趣的专家学者聚集一次学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。 • 第二阶段:50年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。
2.2 人工智能的发展简史 • 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、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人瞩目的成就 。 • 1958年 约翰·麦卡锡在麻省理工学院发明Lisp语言———一种A.I.语言。 • 1964年 麻省理工学院的丹尼·巴洛向世人展示,电脑能掌握足够的自然语言从而解决了开发计算机代数词汇程序的难题。 • 1965年 约瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA——一种互动程序,它能以英语与人就任意话题展开对话。
2.2 人工智能的发展简史 1969年,成立了国际人工智能联合会(International Joint Conferences on Artificial Intelligence,IJCAI)。 • 1969年 斯坦福大学研制出Shakey——一种集运动、理解和解决问题能力于一身的机器人。 • 20世纪60年代末,人工智能研究遇到困难,如机器翻译。1966年美国顾问委员会的报告裁定:还不存在通用的科学文本机器翻译,也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大部分机器翻译项目的资助。
2.2 人工智能的发展简史 • 1979年第一台电脑控制的自动行走器“斯坦福车”诞生。 2.2.3 发展(1970年-1980年)第三阶段 • 1970年,创刊了国际性的人工智能杂志(Artificial Intelligence)。 • 1977年,费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”概念,推动了知识为中心的研究。
2.2 人工智能的发展简史 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。 1981年,日本宣布第五代计算机发展计划即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。并在1991年展出了研制的PSI-3智能工作站和由PSI-3构成的模型机系统。 • 1983年世界第一家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。 • 1985年哈罗德·科岑编写的绘图软件Aaron在A.I.大会亮相。 2.2.4 发展(1980年-1990年)第四阶段
2.2 人工智能的发展简史 • 80年代末,神经网络飞速发展 1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。 • 此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 • 1983年世界第一家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。 • 1985年哈罗德·科岑编写的绘图软件Aaron在A.I.大会亮相。 • 1988年,麻省理工学院的布鲁克斯造出了一台六条腿的机器虫,成为人工智能行为主义学派的代表作。
2.2 人工智能的发展简史 • 第五阶段:90年代后,人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。 • 另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 2.2.5 突飞猛进(1990年-)第五阶段
2.2 人工智能的发展简史 • 90年代A.I技术的发展在各个领域均展示长足发展————学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译,乃至游戏软件等领域都瞄准了A.I的研发。 • 1991年,美国慈善家休·勒布纳设立人工智能年度比赛“勒布纳奖”,把图灵的设想付诸实践。 1997年IBM(国际商用机械公司)制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。 • 1999年,《黑客帝国》上映,“矩阵”成为一时的热词。 • 90年代末以A.I.技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。