人工智能课件绪论.pptx
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人工智能课件绪论.pptx
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华南理工大学研究生人工智能课件,陈琼Email:
SchoolofComputerScienceandEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou,P.R.China2008.9,第一章人工智能概述(Chapter1OverviewofAI),1,Outline,主要参考书目AI的基础及萌芽AI的创立及发展AI的主要研究范围AI在中国AI的最新动态AI领域的著名期刊及会议,2,1.1主要参考书目,蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用(第三版)).北京:
清华大学出版社,2004.【考博用书】TomM.Mitchell.MachineLearning.ChinaMachinePress,2003.,3,主要参考书目(续1),StuartRussell,PeterNorvig.“ArtificialIntelligence:
AModernApproach”.PearsonEducation,2002.重点推荐AI领域集大成的杰作中译本:
人工智能一种现代方法(第二版),姜哲等译,人民邮电出版社,2004http:
/aima.cs.berkeley.edu上有很好的课件,4,1.2.1AI的基础哲学(428B.C.现在)意识、思维的理性部分的形式化数学(800现在)逻辑、计算、概率经济学(1776现在)决策、博弈、运筹学神经科学(1861现在)简单细胞的集合能够导致思维、意识和行动,1.2AI的基础和萌芽,5,心理学(1879现在)认知心理学:
大脑当作信息处理装置实验心理学:
1879年Wundt在莱比锡大学首创控制论(1948现在):
1948年Viener语言学(1957现在):
Shinner,乔姆斯基理论,AI的基础(续1),6,计算机工程(1940现在)电动机械式计算机HeathRobinson:
1940年图灵研究组,用于破译德军情报真空电子管通用机器Colossus:
1943年图灵研究组可编程计算机Z-3:
1941年德国的KonradZuse,AI的基础(续2),7,1.2.2AI的萌芽,Aristotle(亚里士多德)(公元前384322)古希腊伟大的哲学家、思想家,Plato(柏拉图)的学生代表作工具论对AI的主要贡献:
为形式逻辑奠定了基础,而形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。
8,AI的萌芽(续1),Aristotle对AI的主要贡献(续)“三段论”“演绎法”“模态逻辑”【说明】:
古希腊文化是人类民主、科学的启蒙,对整个人类做出了十分巨大的贡献!
【名言】:
“吾爱吾师,吾更爱真理!
”,9,AI的萌芽(续2),Bacon(培根)(15611626)英国哲学家、自然科学家著名口号:
“知识就是力量”代表作:
新工具对AI的主要贡献:
系统地提出了“归纳法”,成为和Aristotle演绎法相辅相成的思维法则。
20世纪70年代末,Stanford大学Feigenbaum提出专家系统时,以Bacon的口号为重要依据。
10,AI的萌芽(续3),Leibnitz(莱布尼茨)(16461716)德国数学家、哲学家对AI的主要贡献:
关于“数理逻辑”的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。
提出的计划:
建立一种通用的符号语言,以及一种在此基础上进行推理的演算。
11,AI的萌芽(续4),Godel(哥德尔)(19061978)美籍奥地利数理逻辑学家对AI的主要贡献:
研究数理逻辑中的一些根本性问题,即“形式系统的完备性和可判定性”。
1930年证明:
一阶谓词演算的完备性定理。
1931年证明了两条不完备性定理:
提出了把人的思维形式化和机械化的某些极限,在理论上证明了有些事情是做不到的。
12,AI的萌芽(续5),Turing(图灵)(19121954)英国数学家1936年提出一种理想计算机的数学模型“图灵机”。
对AI的主要贡献:
1950年提出著名的“图灵实验”。
给出智能标准的明确定义:
把人和计算机分处两个不同的房间,并且互相对话,如果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机,则那台计算机就达到了人的智能。
13,AI的萌芽(续6),VonNeumann(冯.诺依曼)1946年研制成功世界上第一台电子计算机“ENIAC”对AI的主要贡献:
为人工智能研究奠定了物质基础McCulloch&Pitts1943年建立第一个“神经网络数学模型”开创微观AI通过模拟人脑来实现智能,14,AI的萌芽(续7),Shannon(香农)美国数学家1948年创立“信息论”对AI的主要贡献:
信息论认为人的心理活动可通过信息的形式加以研究,并提出了描述人的心理活动的数学模型。
信息论和心理学的结合构成了当代AI研究的一个重要潮流宏观人工智能研究,15,1.3.1AI的诞生1956年夏天Boston,Dartmouth(达特茅斯)学院McCarthy(美国AI之父)召集与会人员数学家McCarthy、信息学家Shannon、心理学家和神经生理学家Rochester,Moore,Solomonff,计算机科学家Simon,Newell,Samuel,Minsky,Selfridge。
(感慨:
个个巨牛,仰慕呀!
),1.3AI的创立和发展,16,McCarthy在此次会议上提议正式使用:
ArtificialIntelligence(简称AI),标志着“人工智能”作为一门独立学科正式诞生。
AI的诞生地:
Boston。
上图为横穿波士顿市区的CharlesRiver,17,WhatisAI?
18,1.3.2AI曲折的发展历程,早期的热情、巨大的期望(1952-1969)现实的困境(1966-1973)基于知识的系统:
力量的钥匙?
(19691979)AI成为工业(1980现在)神经网络的回归(1986现在)AI成为科学(1987现在)IntelligentAgent的出现(1995现在),19,1.早期的热情,巨大的期望(19521969),自然语言的机器翻译。
1953年,美国乔治大学,1954年IBM公司在701计算机上做俄译英的公开表演。
此时,前苏联、中国也开展机器翻译的研究。
利用计算机证明数学定理。
1956年,Newell和Simon,用程序LogicTheorist证明数学原理第二章中的38条定理,1963年证明全部52条定理。
1956年,Samuel研制了第一个跳棋程序,具有学习功能,打败一个州冠军。
20,AI研究早期的热情(续1),1956年,Selfridge研制第一个字符识别程序。
1959年,又提出功能更强的模式识别。
1957年,Newell,Shaw和Simon研究不依赖具体领域的通用解题程序GPS(GeneralProblemSolving)1965年,Robinson提出消解法(即归结原理),掀起研究计算机定理证明的又一次高潮。
21,AI牛人Newell,Simon等早期所吹的“牛皮”,不出10年,计算机将成为世界象棋冠军。
不出10年,计算机将发现和证明重要的数学定理。
不出10年,计算机将能谱写具有优秀作曲家水平的乐曲。
不出10年,大多数心理学理论将在计算机上形成。
有人甚至断言,20世纪80年代将全面实现AI,2000年机器智能超过人。
22,2.现实的困境(19661973),消解法(归结原理)能力有限例如:
证明两个连续函数之和仍是连续函数,推了10万步还没有推出来。
Sauel的下棋程序,1965年,世界冠军Helmann获得四连胜。
机器翻译闹出不少笑话(举例见下页)有人挖苦说,美国花了2000万美元为机器翻译立了一块“墓碑”。
23,机器翻译闹出的笑话举例:
“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”,意思是“心有余而力不足”。
机器翻译过程:
英语俄语英语结果被译为:
“Thevodkaisgoodbutthemeatisspoiled”,意思是“伏特加是好的,肉变质了”。
“Outofsight,outofmind”,意思是“眼不见心不烦”。
将其翻译成俄语,竟成了:
“又瞎又疯”。
24,现实的困境(续),从神经生理学角度研究AI,存在不可逾越的困难。
人脑有1010以上个神经元,能否将1010个机器组成一个联合运行的网络?
1973年,英国发表了Lighthillreport,认为AI的研究即使不是骗局,至少也是庸人自扰。
终止了英国的AI研究。
IBM公司也取消了本公司范围内的AI研究活动。
25,3.KBS:
力量的钥匙?
(19691979),Newell,Simon等老一辈AI专家,关心的是“通用的、万能的符号逻辑运算体系”物理符号系统假设。
Nilsson更进一步提出,物理符合体系的核心方法是逻辑演绎方法。
他的口号“命题主义”,主张一切AI研究应在一个类似逻辑的形式框架内进行。
1968年,Stanford年轻教授Feigenbaum主持的专家系统DENDRAL问世,开创了AI的一个重要应用领域,以知识为基础的专家咨询系统(KBS)。
26,Feigenbaum及其提出的KBS的主要贡献,在IJCAI-1977上,Feigenbaum提出知识工程、专家系统及其开发工具Feigenbaum认为,万能的逻辑体系从根本上说是不可能的,其最大弱点就是缺乏知识,缺乏人类在几千年的文明史上积累起来的知识。
Feigenbaum的主要贡献:
知识工程是1977-1987AI中最有成就的分支之一在恢复和推进AI的社会形象方面起了很大作用,27,4.AI成为工业(1980现在),专家系统及其开发工具1981年,日本的“第五代计算机”计划英国的AlveyReport建议恢复投资AI提出“基于知识的智能系统”(IntelligentKnowledgeBasedSystem,IKBS),28,5.神经网络的回归(1986现在),1969年,Bryson&Ho提出反向传播算法1982年,Hopfield神经元网络1986年,Rumelhart&McClelland:
主编论文集ParallelDistributedProcessing形成“联接主义”方法,与“符号主义”方法形成互补,29,6.AI成为科学(1987现在),AI理论应建立在严密的数学基础上严格的定理、确凿的实验证据,不靠直觉与现实应用相关,而不是与玩具样例相关机器学习不应与信息论分离不确定性推理不应与随机模型分离搜索不应和经典的优化及控制分离自动推理不应和形式化方法分离在方法论上,AI已成为坚实的科学方法利用Internet和共享测试数据库及代码,AI系统的重复实验成为可能,30,7.IntelligentAgent的出现(1995-现在),Internet:
最重要的IntelligentAgent环境之一AI成为搜索引擎、推荐系统、商务智能系统的基本工具“Agent的观点”:
将AI领域目前分离的子领域重新组织为一个有机整体Russell&Norvig.AI:
AModernApproachPoolsetal.1998Nilsson,1998,31,1.3.3AI的主要研究流派,Newell和Simon的“认知主义”,即基于“物理符号逻辑”Nilsson的“逻辑主义”McCarthy主张以非单调逻辑为中心的“常识推理”Brooks的“进化主义”,代表作“机器虫”McCulloch和Pitts的“联接主义”,基于他们提出的“神经网络理论”Vapnik的“统计学习理论”,基于概率论和数理统计、泛函分析等数学基础),32,1.3.4AI研究的5个基本问题,1987年5月,在MIT召开了AI专题讨论会,几位主要代表人物阐述了对AI基础的认识,评价有关基础性工作。
1991年ArtiificialIntelligence(1991,Vol.47)发表了AI基础研究专辑。
其中,Kirsh提出了AI的五个基本问题:
知识与概念化是不是AI的核心?
认知能力能否与载体分开来研究?
认知的轨迹是否可用类自然语言来描述?
学习能否与认知分开来研究?
所有的认知是否有一种统一的结构?
针对上述五个基本问题,各个流派都做出不同的回答。
33,1.3.5智能的本质是什么?
计算机所完成的高速数字计算,不算高级的智能行为现实世界要处理的大多数问题并非数值计算自然语言理解和翻译图形、图象、声音的理解决策管理、医疗诊断需要将计算机从“数值世界”推广到“知识世界”,即从“数据处理范围”扩展到“符号知识处理范畴”“试探性的搜索、启发式的、不精确的、模糊的、甚至允许出现错误的推理方法才更符合人类的思维过程,34,1.4AI的研究范围,广义的研究范围关于AI研究范围的争议AI的核心是什么?
35,1.4.1广义的研究范围,知识表示演绎系统产生式系统框架结构语义网络.搜索技术盲目搜索启发式搜索博弈树搜索.,非经典逻辑&非经典推理时序逻辑模态逻辑缺省(默认)逻辑信念逻辑和知道逻辑归纳逻辑模糊逻辑粗糙逻辑定性推理非单调逻辑和非单调推理基于范例的推理类比推理,36,广义的研究范围(续1),机器学习归纳学习分析学习解释学习统计学习神经网络.自然语言理解语法学语义学语用学.,知识工程知识获取知识表达语言不确定性推理证据推理专家系统.定理机器证明归结法演绎法归纳法.,37,广义的研究范围(续2),计算视觉图像理解机器人视觉.遗传算法&进化计算遗传算法进化计算进化程序设计遗传机器学习机器人轨迹规划.,分布式AI智能Agent多Agent系统Agent通信面向Agent程序设计.数据挖掘&知识发现DM/KDD方法DM/KDD工具数据仓库.,38,广义的研究范围(续3),人工生命人工生命模型计算机生命细胞自动机混沌理论.机器人机器人规划传感器数据融合.,AI语言Lisp语言Prolog语言其它面向AI的语言.,39,1.4.2关于AI研究范围的争议,与数学交叉定理机器证明非经典逻辑.与语言学交叉自然语言理解口语理解.,与电子学&机械学交叉计算机视觉机器人.与心理学&神经解剖学交叉认知模型心像处理.,边界不分明似乎只能开辟“生荒地”,40,1.4.3AI的核心是什么?
Nilsson演绎推理Newell,Simon思维规律Sloman智能系统Feigenbaum知识工程McCarthy核心还未构成,41,1.5AI在中国,中国大陆的AI研究中国香港的AI研究,42,1.中国大陆的AI研究,1984年钱学森提出思维的三大分类逻辑思维形象思维灵感思维中国大陆重要的AI研究机构清华大学智能技术与系统国家重点实验室南京大学软件新技术国家重点实验室中科院自动化所模式识别国家重点实验室,43,中国大陆的AI研究(续),中国大陆著名的老一辈AI专家张钹院士:
清华大学戴汝为院士:
中科院自动化所中国大陆年轻一代的AI领军人物应明生教授:
清华大学周志华教授:
南京大学,44,2.中国香港的AI研究,中国香港的著名AI研究机构香港科技大学香港中文大学香港大学中国香港的AI领军人物LinFangzhen(林方真)教授:
香港科大在AI理论方面的研究成果引入注目担任AAAI,IJCAI等顶级AI会议的PC,45,1.6AI的最新动态,当前AI的研究热点AAAI及IJCAI的近况AI的发展趋势展望,46,1.当前AI的研究热点,概率图模型(ProbabilisticGraphicModels)隐马尔可夫模型(HMM)贝叶斯网络(BayesianNetworks)统计学习理论(SLT)&支持向量机(SVM)统计学习理论支持向量机,47,当前AI的研究热点(续),数据挖掘&知识发现WebMining商务智能基于DM/KDD的智能辅助决策WebIntelligence&IntegratedIntelligenceCapabilitiesWeb智能(WebIntelligence,简称WI)IntegratedIntelligenceCapabilities,48,2.AAAI及IJCAI的近况,国际顶级的2个AI综合性学术会议AAAI:
NationalConferenceonArtificialIntelligenceIJCAI:
Intl.JointConferenceonArtificialIntelligence国际顶级的几个著名AI专业性学术会议UAI:
Intl.Conf.onUncertaintyinAIICML:
Intl.Conf.onMachineLearningNIPS:
AnnualConf.onNeuralInformationProcessingSystems,49,3.AI的发展趋势展望,AI在生物技术和脑科学中将大有作为生物信息学神经信息学脑机工程AI在海量信息智能处理中将扮演重要角色商务智能智能辅助决策智能推荐服务系统,50,AI的发展趋势展望(续1),智能系统在空间技术中将继续发挥重要作用智能Agent及多Agent系统综合集成多种AI技术的智能空间系统AI技术在军事领域中将继续得到广泛应用军事情报分析战场态势综合处理数字化士兵,51,AI的发展趋势展望(续2),AI将成为必备的共性支撑技术之一智能传感器智能机器人智能家电AI与Web的结合将发挥重要作用Web智能网上信息智能抽取(WebMining)网上信息个性化推荐及订购,52,1.7AI领域的著名期刊及会议,AI领域的著名期刊AI领域的著名会议关于投稿AI期刊与会议的一点建议,53,1.AI领域的著名期刊,最顶级的AI期刊(部分)JournalofMachineLearningResearchArtificialIntelligence权威的AI期刊(部分)ArtificialIntelligenceReviewAIMagazineMachineLearningComputationalIntelligence,54,AI领域的著名期刊(续),权威的AI期刊(续)JournalofAIResearchPatternRecognitionArtificialIntelligenceinMedicineIEEETrans.onPatternAnalysis&MachineIntelligenceIEEETrans.onKnowledge&DataEngineeringIEEETrans.onNeuralNetworksJournalofDataMining&KnowledgeDiscovery,55,2.AI领域的著名会议,最顶级的AI会议综合类:
AAAI,IJCAI专业类:
UAI,ICML,NIPS,KDD,知名的AI会议(部分)IAAI:
InnovativeApplicationsinAI(与AAAI一起开)ECAI:
EuropeanConf.onAIECML:
EuropeanConf.onMachineLearningPKDD(每年与ECML一起开),56,关于投稿AI著名期刊及会议的建议(续),投稿AI会议CIKM:
ACMConf.onInformationandKnowledgeManagementICCV:
Intl.Conf.onComputerVision(在CV类最牛)ICPR:
Intl.Conf.onPatternRecognitionICDM:
IEEEIntl.Conf.onDataMiningPAKDD:
Pacific-AsiaConf.onKnowledgeDiscovery&DataMining,57,3.关于投稿AI期刊及会议的一点建议,投稿AI期刊SystematicWorks(系统性、完整性、创新性工作)ThreeElements(IRS):
“OriginalNovelIdeas+PrettyGoodResults+HighWritingSkills”要有“屡败屡战”的勇气要符合特定期刊的“胃口”英文语言关至关重要(至少要改20多遍)先投顶级或著名的AI会议,录用并做Presentation后,尽快补充、完善,然后再投国际AI期刊(投稿时要声明:
部分工作已在XX会议上宣读过),58,关于投稿AI期刊及会议的一点建议(续),投稿AI会议不一定非得有SystematicWorks,但Ideas必须新!
投稿会议的目标要明确:
切入特定的研究圈子!
同样要有“屡败屡战”的勇气要有针对性地投稿,不主张到处“乱撒种”不在迫不得已的情况下,不主张投不入流的会议若论文被录用,要参加会议并做Presentation,更重要的是,争取以后每年都有论文被录用,持之以恒,迟早会成为圈子中的一员,而不是学术上的“游击队员”,59,1.8本课程的大致安排,基本原则:
以专题讲座形式为主,60,致谢,本课件参考浙江大学人工智能课件,在此表示感谢!
61,SouthChinaUniversityofTechnology,62,
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