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欢迎大家学习 人工智能导论

欢迎大家学习 人工智能导论. 计算机系 马少平. 自我介绍. 姓名：马少平 单位：智能技术与系统 国家重点实验室 电话： 6278 2266--8407 E-mail ： msp@tsinghua.edu.cn. 绪 论. 人工智能（ Artificial Intelligence ） 简称 AI 起源于美国 1956 年的一次夏季讨论会 什么是 AI ？ 计算 ——> 算计 图灵实验 AI 的本质问题 研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。. AI 的历史回顾.

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Presentation Transcript

  1. 欢迎大家学习人工智能导论 计算机系 马少平

  2. 自我介绍 • 姓名：马少平 • 单位：智能技术与系统 国家重点实验室 • 电话：6278 2266--8407 • E-mail： msp@tsinghua.edu.cn

  3. 绪 论 • 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI • 起源于美国1956年的一次夏季讨论会 • 什么是AI？ 计算——>算计 • 图灵实验 • AI的本质问题 研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

  4. AI的历史回顾 • 第一阶段（40年代中～50年代末） 神经元网络时代 • 双层网络 • M-P模型 、感知器模型等 • 问题：XOR问题不能解决 • Minsky的著作：《Perceptions》（感知器）

  5. AI的历史回顾（续1） • 第二阶段（50年代中～60年代中） 通用方法时代 • 物理符号系统 • 主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等 • 对问题的难度估计不足，陷入困境

  6. AI的历史回顾（续2） • 一个笑话（英俄翻译）： The spirit is willing but the flesh is week. （心有余而力不足） The vodka is strong but meat is rotten. （伏特加酒虽然很浓，但肉是腐烂的）

  7. AI的历史回顾（续3） • 出现这样的错误的原因： Spirit： 1）精神 2）烈性酒 • 结论： 必须理解才能翻译，而理解需要知识

  8. AI的历史回顾（续4） • 第三阶段（60年代中～80年代初） 知识工程时代 • 专家系统 • 知识工程 • 知识工程席卷全球 • 各国发展计划： • 美国星球大战计划 • 英国ALVEY计划 • 法国UNIKA 计划 • 日本五代机计划 • 中国“863”计划

  9. AI的历史回顾（续5） • 第四阶段（80年代中～90年代初） 新的神经元网络时代 • BP网（算法），解决了多层网的学习问题 • Hopfield网，成功求解了货郎担问题 • 存在问题： • 理论依据 • 解决大规模问题的能力 • 新的动向——构造化方法

  10. 螺旋线分类问题

  11. AI的历史回顾（续6） • 第五阶段（90年代初～现在） 数据与网络时代 • 网络给AI带来无限的机会 • 知识发现与数据挖掘 • AI走向实用化

  12. AI的研究内容 • 搜索技术 • 知识表示 • 规划方法 • 机器学习 • 认知科学

  13. AI的研究内容（续1） • 自然语言理解与机器翻译 • 专家系统与知识工程 • 定理证明 • 博弈 • 机器人 • 数据挖掘与知识发现

  14. AI的研究内容（续2） • 多Agent系统 • 复杂系统 • 足球机器人 • 两个组织：RoboCup和FIRA • 模拟组与机器人组 • 控制方式：FIRA采用集中控制，而RoboCup采用分布式控制 • 人机交互技术

  15. IBM的“深蓝” 北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝” 以3.5：2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。

  16. IBM的“深蓝”（续1） • 96年2月第一次比赛结果： “深蓝”：胜、负、平、平、负、负 • 97年5月第二次比赛结果： “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜

  17. IBM的“深蓝”（续2） • “深蓝”的技术指标： • 32个CPU • 每个CPU有16个协处理器 • 每个CPU有256M内存 • 每个CPU的处理速度为200万步/秒

  18. 本课主要学习的内容 • 产生式系统 • 搜索技术 • 盲目搜索方法 • 启发式搜索方法 • 与/或图搜索方法 • 博弈树搜索方法 • AI中的谓词演算及应用 • 知识表示简介 • AI中的其它技术介绍

  19. 第一章 产生式系统 • 1943年Post首先在一种计算形式体系中提出 • 60年代开始，成为专家系统的最基本的结构 • 形式上很简单，但在一定意义上模仿了人类思考的过程

  20. 1.1 产生式系统的基本组成 • 组成三要素： • 一个综合数据库——存放信息 • 一组产生式规则——知识 • 一个控制系统——规则的解释或执行程序 （控制策略） （推理引擎）

  21. 1.2 产生式系统的基本过程 过程PRODUCTION 1，DATA←初始数据库 2，until DATA满足结束条件，do 3，{ 4， 在规则集中选择一条可应用于DATA 的规则R 5， DATA ←R应用到DATA得到的结果 6，}

  22. 一个简单的例子 • 问题：设字符转换规则 A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E 已知：A，B 求：F

  23. 一个简单的例子（续1） 一、综合数据库 {x}，其中x为字符 二、规则集 • 1，IF A∧B THEN C • 2，IF A∧C THEN D • 3，IF B∧C THEN G • 4，IF B∧E THEN F • 5，IF D THEN E

  24. 一个简单的例子（续2） 三、控制策略 顺序排队 四、初始条件 {A，B} 五、结束条件 F∈{x}

  25. 求解过程 A，B （1） （1） 数据库 可触发规则 被触发规则 A，B，C （2）（3） （2） A，B，C，D （3）（5） （3） A，B，C，D，G （5） （5） A，B，C，D，G，E （4） （4） A，B，C，D，G，E，F • 1，IF A∧B THEN C 2，IF A∧C THEN D • 3，IF B∧C THEN G 4，IF B∧E THEN F • 5，IF D THEN E

  26. 1 .3 问题表示举例 例1：传教士与野人问题（M-C问题） 问题：N个传教士，N个野人，一条船，可同时乘坐k个人，要求在任何时刻，在河的两岸，传教士人数不能少于野人的人数。 问：如何过河。 以N=3，k=2为例求解。

  27. M-C问题（续1） 左岸 右岸 L R L R m 3 0 m 0 3 c 3 0 c 0 3 B 1 0 B 0 1

  28. M-C问题（续2） 1，综合数据库 （m, c, b)， 其中：0≤m, c≤3, b ∈{0, 1} 2，初始状态 （3，3，1） 3，目标状态（结束状态） （0，0，0）

  29. M-C问题（续3） 4，规则集 IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)

  30. M-C问题（续4） IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1) 5，控制策略：（略）

  31. M-C问题（第二种方法） 4，规则集： IF (m, c, 1) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m-i, c-j, 0) IF (m, c, 0) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m+i, c+j, 0)

  32. 猴子摘香蕉问题 a b c

  33. 猴子摘香蕉问题（续1） 1，综合数据库 （M, B, Box, On, H） M：猴子的位置 B：香蕉的位置 Box：箱子的位置 On=0：猴子在地板上 On=1：猴子在箱子上 H=0：猴子没有抓到香蕉 H=1：猴子抓到了香蕉

  34. 猴子摘香蕉问题（续2） 2，初始状态 （c, a, b, 0, 0） 3，结束状态 （x1, x2, x3, x4, 1） 其中x1～x4为变量。

  35. 猴子摘香蕉问题（续3） 4，规则集 r1: IF (x, y, z, 0, 0) THEN (w, y, z, 0, 0) r2: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (z, y, z, 0, 0) r3: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (x, y, x, 1, 0) r4: IF (x, y, x, 1, 0) THEN (x, y, x, 0, 0) r5: IF (x, x, x, 1, 0) THEN (x, x, x, 1, 1) 其中x, y, z, w为变量

  36. 1.4 产生式系统的特点 • 数据驱动 • 知识的无序性 • 控制系统与问题无关

  37. 1.5 产生式系统的类型 • 正向、逆向、双向产生式系统 • 可交换的产生式系统 • 可分解的产生式系统

  38. 第二章 产生式系统的搜索策略 • 内容： 状态空间的搜索问题。 • 搜索方式： • 盲目搜索 • 启发式搜索 • 关键问题： 如何利用知识，尽可能有效地找到问题的解（最佳解）。

  39. 产生式系统的搜索策略（续1） S0 Sg

  40. 产生式系统的搜索策略（续2） • 讨论的问题： • 有哪些常用的搜索算法。 • 问题有解时能否找到解。 • 找到的解是最佳的吗？ • 什么情况下可以找到最佳解？ • 求解的效率如何。

  41. 2.1 回溯策略 • 例：皇后问题

  42. ( )

  43. Q ( ) ((1,1))

  44. Q Q ( ) ((1,1)) ((1,1) (2,3))

  45. Q ( ) ((1,1)) ((1,1) (2,3))

  46. Q Q ( ) ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))

  47. Q Q ( ) Q ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))

  48. Q Q ( ) ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))

  49. Q ( ) ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))

  50. ( ) ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))

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