人工智能 Artificial Intelligence

人工智能Artificial Intelligence 杜小勇

辩题 • 俗话说“嫁错郎、入错行”。信息技术是否已经过时了？二十一世纪的计算机工程师可否类比于二十世纪的”电工”？ • 正方：“信息”仍然是朝阳行业 • 反方：“信息”已经是夕阳行业

人工智能(A.I.: Artificial Intelligence) • 华纳兄弟公司(Warner Brothers, USA)2001年出品 • 主演：　　　海利-乔-奥斯蒙特(Haley Joel Osment)　　　裘德-洛(Jude Law)　　　弗朗西斯-奥康娜(Frances O'Connor)　　　萨姆-罗伯兹(Sam Robards) • 导演：斯蒂文-斯皮尔伯格(Steven Spielberg) • 编剧：斯蒂文-斯皮尔伯格(Steven Spielberg) • 类型：科幻片

大卫(David):一个具有感情的机器人

剧情介绍 • Cybertronics Manufacturing制作公司制造出了第一个具有感情的机器人。他的名字叫大卫David • 作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工和他的妻子的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。而他们自己的孩子却最终因病被冷冻起来，以期待有朝一日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐成了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。但是，一系列意想不到的事件的发生，使得大卫的生活无法进行下去。 • 人类与机器最终都无法接受他，大卫只有唯一的一个伙伴机器泰迪(Teddy)----他的超级玩具泰迪熊，也是他的保护者。大卫开始踏上了旅程，去寻找真正属于自己的地方。他发现在那个世界中，机器人和机器之间的差距是那么的巨大，又是那么的脆弱。他要找寻自我、探索人性，成为一个真正意义上的人。

人工智能? • 什么是自然智能? 除了人之外,其他动物是否有智能? 机器是否真的有智能? 如何度量智能? • <辞海>如是说: 智力，通常叫”智慧”,指人认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力.集中表现在反映客观事物的深刻、正确、完全程度上和应用知识解决实际问题的速度和质量上，往往通过观察、记忆、想象、思考、判断等表现出来。…….它是先天素质、社会历史遗产与教育的影响、以及个人努力与实践三个方面因素相互作用的产物。 • 这个定义隐含着：所谓智力是人的智力。

人工智能的发展历史 • 第一阶段：史前期(1956年以前） • 第二阶段：诞生期（1956-1980） • 第三阶段：发展期（1980年以后）

第1阶段：史前期 • 许多学科的发展为人工智能的发展奠定了基础，其中包括： • 数理逻辑 • 计算理论 • 电子数字计算机 • 脑科学：神经元学说、遗传基因 • 心理学：认知心理学 • 语言学： • 信息论： • 自动化理论

史前期 • 数理逻辑：17世纪发明的数理逻辑，也就是在逻辑中引入数学的方法。其中激励科学家进行这项研究的一个思想是：思维并不难掌握，“一切思维不过是计算（即加与减）” • 英国著名哲学家霍布斯（Thomas Hobbes,1588-1679）:正如算术学者教人数字的加与减；几何学家教人在线、形、角、比例、快速程度、力等方面进行加与减；逻辑学叫则教人在字（词）的推论方面进行加与减：将两个名词相加得到一个断定，将两个断定相加得到一个三段论，将若干个三段论相加得到一个证明，并且由三段论的结论中减去一个命题，以得到另一命题。

史前阶段 • 数理逻辑 • 德国哲学家、数学家、物理学家莱布尼茨（Leibnitz,1646-1716）认为，可以建立一个普遍符号系统，和逻辑演算，由此可以制造一台机械装置，可以完成推理或者理解过程。他幻想：每当哲学家们有了分歧，不必争论不休，只要“计算一下，谁对谁错，只要看一下计算结果便知” • 爱尔兰数学家布尔（George Boole,1815-1864）发明了布尔代数，将逻辑学由哲学变成了数学。将符号语言与运算结合，可表示任何事物，为逻辑推理建立了严密的形式语言。

史前阶段 • 数字计算机的发展。 • 关于计算机械的研究有很长的历史。 • 法国数学和物理学家帕斯卡（Pascal，1623-1662）于1647年制造了一台机械加法器 • 莱布尼茨进一步对此进行了改进，可以进行全部的四则运算。 • 英国数学家巴贝奇（Babbage）于1821年发明了差分机和分析机。他当时提出的计算机的五大组成部分，为今天的计算机的发展奠定了基础。

史前阶段 • 计算机的发展（续） • 1940年，英国图灵制造了第一台可运转的数字计算机ACE • 1946年，美国人毛奇莱（Mauchly）和艾克特(Eckert)在宾夕法尼亚大学研制成功ENIAC。是第一台采用“存储程序原理”的计算机。该计算机重30吨，17000个电子管，耗电150千瓦。但是计算机只能存储80个字节。

史前阶段 • 可计算理论的发展。随着计算机的发明，人们自然会问： • 计算机到底能做什么？ • 计算机具有智能吗？ • 如何度量计算机的智能？

图灵机 • 1935年,英国科学家图灵开始研究数理逻辑。这是关于人的思维数学化的研究，也就是说用数学的方法去研究人的思维过程,思维规律等.通过建立一套精确的符号语言和演算系统去解决人如何推理的问题. • 1936年发表划时代的论文:论可计算数及其在判定问题中的应用. • 图灵的方案就是所谓的”图灵机”: • 有限状态控制器 • 读写头 • 纸带有限状态控制器 q1 q2 q3 q4 q5 … A T A B D

图灵机(续) • 图灵将其作为模拟人的思维活动的模型，凡是可以用图灵机来计算的函数都是可计算的。 • 图灵用这个模型证明了不可计算数（也就是不可用图灵机的算法来表达）的存在。 • 由此建立了可计算性理论。

图灵其人 • 阿伦.图灵(Alan M. Turing)1912年6月23日生于伦敦近郊. • 因父母远在印度,小的时候缺少父爱和母爱,性格和行为怪癖(今天的留守儿童) • 中学时期,除了数学,成绩一般,1931年中学毕业,二次没有考上当时最负盛名的”三圣学院”,最后进了King’s College攻读数学.数学才华开始显露.

图灵其人(续) • 由于图灵在可计算性方面的伟大的工作，ACM在1966年纪念计算机诞生20周年(世界第一台电子计算机ENIAC)的时候,决定设立一个奖项,称为”图灵奖”,以纪念奠定了现代计算机理论和模型的伟大科学家,这个奖被认为是计算机学科的诺贝尔奖. • 图灵的工作受到了美国学术界的高度关注,普林斯顿大学的Church教授向他发出了邀请,1938年图灵在该校获得博士学位.

图灵其人(续) • 1938年,图灵回到了英国.第二次世界大战爆发,图灵进入英国外交部某研究所,从事破译德军密码的工作.为盟军战胜德军立了战功,战后曾受到嘉奖. • 1945年进入英国国家物理实验室NPL数学部开始设计与建造电子计算机ACE(自动计算引擎).但是,由于图灵和项目负责人合不来,最终选择了离开.ACE在1950年完成.

图灵其人(续) • 1948年,图灵加入曼彻斯特大学. • 1950年,发表论文”计算机与智能”,阐述了计算机可以有智能的重要思想,并提出了测试机器是否有智能的方法:图灵测试. • 1951年,被选为英国皇家学会院士. • 1952年,因为被发现是同性恋者而受到法院传唤和处罚. • 1952年6月7日,因吃了在氰化物溶液中浸泡过的苹果而死亡(自杀?他杀?)

图灵其人(续) • 2009年9月10日，英国首相戈登·布朗代表英国政府正式向艾伦·图灵道歉 • 布朗在声明中说，“尽管图灵因为当时的法律受到折磨，我们无法让时光倒流，但他所受到的迫害完全是不公平的，我很欣慰现在有机会表达我们深刻的歉意。因身为同性恋而被法律判为有罪是令人恐怖的。”

图灵测试 • 图灵最伟大的贡献之一就是提出了”智能度量” • 人的智力有高有低,人们为了度量一个人的智力的高低,定义了”智商”(IQ)这一概念 • 如何度量机器的智商?　首先弄清楚如何确定机器是否有智力?

图灵测试 • 模拟游戏 • 一个提问者通过打字机/键盘从远处提问 • 计算机和人根据提问独立回答问题. • 提问者根据对方的回答确定对方是人还是计算机.如果在提出了足够多的问题(5分钟)后提问者仍然无法确定对方是人还是计算机(30%的概率),那么就可以认为计算机具有人的智能. • 图灵预言:50年以内,能够实现这一目标.

图灵测试的贡献 • 将”机器能思维吗?”这样一个模糊的问题,转变为”机器能否通过智能行为测试?”这样可操作的问题. • 人工智能的基于行为的定义.

第2阶段：诞生与幼儿期 • 1956年夏天，在美国的达特毛斯（Dartmouth）大学举办了一次异乎寻常的，长达2个月的研讨会。邀请了10位在相关领域的著名人士参加，他们中的4位后来先后获得了计算机科学领域的最高奖--图灵奖 • 会议围绕“机器如何模拟人类智能”，讨论了符号系统、神经网络、机器学习、自动化等领域的基本问题。首次使用了“人工智能”这个名词。这个会议被认为是人工智能学科诞生的标志。 • 会上展示了由纽厄尔（Newell）和西蒙(Simon)研制的《逻辑理论家》LT系统。它能够证明罗素与怀特海的名著《数学原理》第二章52个定理中的38个定理。这是第一个能处理符号的计算机

诞生与幼儿期 • 纽厄尔-西蒙：通用问题求解器GPS（1956，1961） • 他们分析了人类解决问题的一般规律：我想带儿子去幼儿园，我“已有的”和我“想要的”两者之间有什么差异？到幼儿园有一段距离，用什么方法改变这段距离？我的汽车。我的汽车坏了。修好它需要什么？一块新电池。哪儿有新电池？汽车维修店。。。。这就是“手段-目标分析”方法。 • GPS就是发现和装配从给定状态到目标状态的行动的程序。它需要在一个大范围中进行选择性搜索。

诞生与幼儿期 • 搜索方法（1961年） • 8数码问题，8皇后问题，跳棋程序，。。 • 人们开发了一系列的搜索方法：搜索树、BFS，DFS，代价有限搜索，启发式搜索，双向搜索等等。

８数码问题求解 • 状态空间就是问题全部可能的状态 • 考虑8数码问题的状态空间

用8个数字的位置来表示状态：9！ • 用空格的移动表示操作： • Left • Right • Up • Down

Left Down Right Up Up Down

关于计算机下棋 • 信息论的奠基人Claude Shannon在1950年说：研究下国际象棋问题旨在开发更为实用的技术。国际象棋是计算分析的理想对象：“不论是在容许的操作（移动棋子）还是在最终目标上（将死对方），这一问题都有明确的界定。对于获得满意的解决方案来说，它既不是简单得微不足道，也不是高不可攀。 • 于是，自1950年以来，数百位计算机工程师、程序员和数学家的目标一直是设计出足以战胜世界国际象棋大师的具有创造力和想象力的计算机和软件。

深思--深蓝的前身 • CMU大学研究生小组(许峰雄和Murray Campbell等) 1988年创建, 它能每秒分析75万个位置或提前10步半，按照国际2405性能评级，它相当于较低级别的世界大师。 • 1988年在一次比赛中击败了一位大师而震惊了国际象棋界，成了第一台国际象棋大师级的计算机。 • 1989年10月在同世界超一流冠军卡斯帕罗夫的两场表演赛中均被击败 • 1993年8月，击败了历史上最年轻的也是最强大的女性棋手小波尔加(Judit Polgar) • 1994年6月，这台计算机再次赢得了国际象棋冠军的头衔。

IBM 深蓝计算机 • IBM的“深蓝”工作组成员:谭崇仁、许峰雄、Murray Campbell 、 A.Joseph Hoan Jr.和Gershon Brody • 1989年IBM研究机构成立了“深蓝”工作小组，旨在探索如何利用并行处理技术解决复杂的问题 • 1995年,研制出功能更加强大的超级计算机,运算速度达到每秒种一亿棋步。 • 1996年2月，卡斯帕罗夫在美国费城与新的机器对手再度交锋。六局对抗，“深蓝”1胜2平3负。 • 1997年5月, “深蓝”仅用了一个小时便轻松击败了卡斯帕罗夫，以3.5比2.5的总比分赢得了最终的胜利！

诞生与幼儿期 • 机器翻译（1957年） • 1957年，美国心理学家斯金纳（Skinner,1904-1990）出版《语言行为》，细致描述了语言学习的行为方式，开辟了从心理学研究语言学的先河 • 1957年，美国语言学家巧姆斯基（Chomsky,1928-）出版《句法结构》，强调语言学应考虑人们使用语言时的心理过程。提出了词组结构规则概念，直接成分分析法、转换生成语法理论等。 • 尽管机器翻译的理论研究取得了一些成绩，但是总体来讲遇到的困难很大，闹出了很多的笑话。以至于1960年美国政府取消了所资助的翻译项目。

诞生与幼儿期 • 专家系统与知识工程（1969，1977） • 美国Stanford教授Feigenbaum等人通过反思人工智能所遇到的问题，把目标转向解决较狭窄的问题，抓住典型事例，向领域专家请教，尽可能多地积累知识。1969年开发成功DENDRAL专家系统，从光谱仪提供的信息中推断出物质的分子结构。 • 1977年，进一步提出知识工程的思想。

诞生与幼儿期 • 人工神经网络（1958，1961） • 1956年的达特矛斯会议上就倍受关注 • 1958年美国心理学家罗森勃拉特（Rosenblatt）发表著名的论文：感知器：脑的组织与信息存储的概率模型。提出了著名的感知器模型，成为20世纪80年代影响巨大的多层感知器的基础 • 1961年，明斯基证明了罗森勃拉特的感知器的缺陷：只能完成线性可分的模式分类，不能完成诸如“异或”，或者非线性的分类。神经网络的研究从此走了一段弯路，研究经费几乎没有。

有关组织和会议 • 1969年，开始召开IJCAI。每年召开一次。 • 1970年，Artificial Intelligence 创刊

第3阶段：发展期 • 80年代以后 • 人工智能在经历了最初的兴奋后，遇到了巨大的挑战。 • 第五代计算机 • 推理机+知识库+智能接口 • 机器学习 • 机器人 • 数据挖掘

第五代计算机 • 日本在上世纪90年代提出 • 采用PROLOG语言，强调逻辑和推理机 • 已经证明是失败的研究计划 “五代机”文献总量的变化趋势

机器学习 • 目前AI最重要的研究领域之一 • 学习？ • 识别事物：模式识别与分类 • 发现关系与规律：回归 • 提升能力：智能控制 • 学习的模式？ • 分类学习 • 类比学习 • 归纳学习

机器人 • Google”机器人”：1940万条记录 • ……

人工智能的研究领域 • 专家系统(Expert Systems) • 自然语言处理(Natural Language Processing) • 机器学习(Machine Learning) • 知识发现(Knowledge Discovery) • 自动定理证明(Automatic Theorem Proving) • 机器人(Robert) • 模式识别(Pattern Recognition) • 人工神经网络(Artificial Neural Network) • 博弈(Game Playing) • 自动程序设计(Automatic Programming ) • 智能检索(Intelligent Information Retrieval)

讨论 • 你认同图灵关于机器智能的观点吗? • 机器人将替代人吗？将灭绝人类吗？

参考文献 • 吴鹤龄,崔林,ACM图灵奖,高等教育出版社,2002 • 冯天瑾,智能学简史,科学出版社,2007 • 王士同：人工智能教程，2001

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