人工智能人工智能簡介.ppt

人工智能及其應(yīng)用 Artificial Intelligence and Its Application 姜云飛 中山大學(xué)計算機(jī)軟件研究所 吉林大學(xué)珠海學(xué)院計算機(jī)系 ,任課教師： 姜云飛 1978-1997 吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系碩士研究生， 講師， 副教授 教授， 計算機(jī)科學(xué)系副主任， 計算機(jī)研究所副所長 博士導(dǎo)師， 期間曾到上海外國語大學(xué)， 英國Ulster 大學(xué)， 美國新澤西理工學(xué)院（NJIT）學(xué)習(xí)。 1997- 中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授， 博士導(dǎo)師 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院院長 2005- 吉林大學(xué)珠海學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系主任 主要研究領(lǐng)域： 人工智能， 知識工程， 智能診斷， 智能規(guī)劃 個人愛好： reading English, basketball, handwriting,我的教學(xué)理念： 和學(xué)生做朋友 把教學(xué)當(dāng)樂趣， 寓教于樂， 教學(xué)相長。 把學(xué)習(xí)當(dāng)成樂趣。 改變中國傳統(tǒng)的關(guān)于學(xué)習(xí)的觀點(diǎn)。 課堂上多題問題， 多參加討論。 希望同學(xué)們能通過這一課程有所收獲， 有所感悟。 What You Make of Your Life Is Up to You Every person creates his or her own reality. Authorship of your life is one of your absolute rights; yet so often people deny that they have the ability to script the life they desire. They look past the fundamental truth that it is not our external resources that determine our success or failure, but rather our own belief in ourselves and our willingness to create a life according to our highest aspirations.,教材：人工智能 清華大學(xué) 計算機(jī)學(xué)院 馬少平, 朱小燕編著 1。 掌握精華， 掌握本質(zhì)， 集合自己實(shí)際情況， 融會 貫通 2。 學(xué)習(xí)好的， 有余力的學(xué)生， 可以其他書籍。 3。 因?yàn)檎n堂不能全講， 一般學(xué)生需要自行閱讀。 4。 如果對掌握課程內(nèi)容有困難， 課堂須全部出席， 然后認(rèn)真閱讀power-point內(nèi)容。,1。 什么是人工智能？ What is Artificial Intelligence? 2。 人工智能的發(fā)展歷史 The history of Artificial Intelligence. 3。 人工智能的研究領(lǐng)域。 The fields of Artificial Intelligence. 4。 人工智能的應(yīng)用 The Applications of Artificial Intelligence,5。 人工智能在中國 Artificial Intelligence in China 6。 我們的研究工作 Our Research works in AI 7。 人工智能對人類的挑戰(zhàn) Challenge of AI to Mankind,1。 什么是人工智能？ What is Artificial Intelligence? 1。1 什么是智能 ？ What is Intelligence? Intelligence is the computational part of the ability to achieve goals in the world. Varying kinds and degrees of intelligence occur in people, many animals and some machines. McCarthy,人類的主要行為： 計算, 分析, 推理, 綜合, 決策, 診斷, 游戲, 學(xué)習(xí)，談話 推理是一種其核心作用的智能行為. 推理比計算更復(fù)雜. 1.2 What is Artificial Intelligence ? It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable. McCarthy,人工智能即包含理論研究的內(nèi)容又包含工程方面的內(nèi)容. 人工智能的研究注意智能系統(tǒng)的效果而不是單純的對人的智能行為的模擬. 人們看到鳥在天空中飛翔, 想到要造能飛行的機(jī)器,但現(xiàn)在的飛機(jī)使用的空氣動力學(xué)原理與鳥的飛行道理有很大的不同,同樣實(shí)現(xiàn)了在天上飛的夢想,而且飛的更快,更高,更遠(yuǎn). 人工智能并不是一個只是在高樓深院里才能研究的科學(xué)。 它能使計算機(jī)系統(tǒng)的性能得到明顯提高。,1.3 圖靈測試 Turing Test Alan Turings 1950 article Computing Machinery and Intelligence Tur50 discussed conditions for considering a machine to be intelligent. He argued that if the machine could successfully pretend to be human to a knowledgeable observer then you certainly should consider it intelligent.,The Turing test,(http:/www.abelard.org/turpap/turpap.htm),Alan Turing (1950) “Computing Machinery and Intelligence”,a machine may be deemed intelligent, if it can act in such a manner that a human cannot distinguish the machine from another human merely by asking questions via a mechanical link.,2。 人工智能的發(fā)展歷史 The history of Artificial Intelligence.,AI is nearly as old as computing.,The Gestation of ArtificialIntelligence (1943-1956) 人工智能發(fā)展的初期 Warran McCulloch and Walter Pitts Model of Artificial Neurons Alan Turing chess program(1953) Marvin Minskey and Dean Edmond (SNARC， 1951) The first neural network computer 3000 vacuums,Minskeys Ph.D.committee was skeptical whether this kind of work should be considered mathematics but von Neumann: ”If it isnt now, it will be some day”,Dardmouth conferencr(1956) John McCarthy Minskey, Shannon, Samuel(IBM), Solomonof, Selfridge(MIT) 10 attendees Alen Newell and Herbert Simon(Carnegie Tech) Logic Theorist prove most of the theorems in Chapter 2 of Russells principia Mathematica Rejected by the editor of Journal of Symbolic logic,Early enthusiasm, great expectation (1952-1969)早期的繁榮和大膽的預(yù)測 The early years of AI were full of success! Newell and Simons GPS(Genaral problem Solver) Arthur Samuels Checker(TV,Feb. 1956) Slagle integration system SAINT, undergraduates level INT experts level,Robinson(1956) resolution principle machine translation: 80% A series of victories lead to Optimistic estimate It is not my aim to surprise or shock you- but simplest way can summarize is to say that there are now in the world that think, that learn, that create.,A dose of reality (1966-1972)現(xiàn)實(shí)的藥方 no progress of Minskeys Checker Machine translation: 20% difficult The spirit is willing but the fresh is weak The vodka is willing but the fresh is rotten understand, search without guide, Knowledge,Knowledge-based system: The key to power? 1969-1979 Knowledge is power. Feigenbaum DENDRAL , MYCIN, Prospect Rutgers University Amarel project computer in biomedicine Roger Schank at Yale, “There is no such thing as syntax, ” “all needed are understanding.”,AI becomes an industry(1980-1988) The first successful commercial expert system:R1, DEC, McDermott, $40 million a year(1986) 1988, 100 in use, 500 in development from a few million in 1980 to $2 billion in 1988 IBMs blue defeated the Kaspalov in Chess,3。 人工智能的研究領(lǐng)域。 The fields of Artificial Intelligence. 3.1 定理證明和計算機(jī)自動推理 Alen Newell and Herbert Simon(Carnegie Tech) Logic Theorist 吳文俊方法,3。2 機(jī)器學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)是少數(shù)高級生物具有的高級智能行為 機(jī)器學(xué)習(xí)是人造系統(tǒng)有了自我完善能力 以前的機(jī)械系統(tǒng)，無論它有多么復(fù)雜巧妙， 他都只能以 程序化的方式進(jìn)行固定的操作，其能力和水平不會有任何的改進(jìn)。而具有學(xué)習(xí)能力的計算機(jī)系統(tǒng)，其以后的水平如何，連設(shè)計者都難以預(yù)料。 機(jī)器學(xué)習(xí)加快了學(xué)習(xí)的進(jìn)程 機(jī)器學(xué)習(xí)的延續(xù)性 機(jī)器學(xué)習(xí)的快速傳播性,3。3 自然語言理解 似乎很簡單但實(shí)質(zhì)上是非常困難的問題 日常的語言交流包含著很復(fù)雜的編碼和解碼過程 與人們的知識與推理能力有密切的關(guān)系 與某些人談話很費(fèi)力， 但與思維敏捷的人談話只要 幾句話甚至幾個字就可以了,3。4專家系統(tǒng) 3。5 機(jī)器人 3。6 神經(jīng)網(wǎng) 3。7 遺傳算法 3。8 智能規(guī)劃 3。9 診斷 3。10 智能代理,專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)是人工智能中應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域 專家系統(tǒng)是依賴于知識的人工智能系統(tǒng) 知識就是力量 最早的專家系統(tǒng) DENDRAL（Lindsay, 1980, standford university）, 根據(jù)化學(xué)分子式和光譜結(jié)構(gòu)信息推斷有機(jī)分子的結(jié)構(gòu)， 應(yīng)用在全世界的化學(xué)和藥學(xué)實(shí)驗(yàn)中。 MYCIN(Buchanan and Shortliff, 1984)奠定了當(dāng)代專家系統(tǒng)方法的基礎(chǔ)， 診斷脊髓腦膜炎和血液傳染病， 并開醫(yī)療處方。 PROSPECT.,專家系統(tǒng)存在的問題： 1。 缺乏問題的結(jié)構(gòu)知識。 2。 缺乏魯棒性和靈活性 3。 不能對診斷提供解釋 4。 專家知識需要積累過程 5。自我獲取知識能力差,4。 人工智能的應(yīng)用 The Applications of Artificial Intelligence 4.1 知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘 The knowledge discovery and data mining BACON system 4.2 嵌入式智能系統(tǒng) Embeded intelligence system 只要是在一般的應(yīng)用系統(tǒng)中嵌入一點(diǎn)小的智能系統(tǒng)， 就會使系統(tǒng)的功能得到很大的提高。 例如， 智能漢字輸入 語音輸入 自動翻譯 手寫識別和輸入 人臉識別， 氣味識別。,43 智能規(guī)劃的應(yīng)用 人工智能是計算機(jī)研究中應(yīng)用性很強(qiáng)的一個領(lǐng)域. 例如, 在工廠作業(yè)調(diào)度規(guī)劃問題中（Job shop scheduling）, 就是要考慮在有限的加工資源(車床,刨床,鉆床)的情況下, 根據(jù)已知的工件的加工順序要求對整個車間的生產(chǎn)作出安排, 使得加工完所有工件所需的時間盡可能的少, 每臺機(jī)床的等待時間盡可能的短。 另一個典型的工廠作業(yè)調(diào)度規(guī)劃問題是考慮在有限輛的貨運(yùn)汽車的前提下, 在不同的地點(diǎn)之間運(yùn)送貨物. 規(guī)劃的輸出是一張車輛運(yùn)轉(zhuǎn)計劃表, 使得汽車盡可能地滿載運(yùn)輸, 空車運(yùn)行情況盡可能地少, 車輛閑置的情況盡可能地少, 這當(dāng)然也會給運(yùn)輸公司帶來可觀的效益.,除了在現(xiàn)代化的工廠里有大量人工智能應(yīng)用外, 人工智能的另一個重要應(yīng)用領(lǐng)域是宇宙航行. 這方面應(yīng)用的一個具體例子是哈勃空間望遠(yuǎn)鏡(HST, Hubble Space Telescope)的修復(fù), 在修復(fù)過程中,地面人員不斷得到關(guān)于HST能作什么、不能作什么的最新信息, 然后對修復(fù)工作作出規(guī)劃, 從而使HST恢復(fù)了正常觀測能力4. 正因?yàn)橹悄芤?guī)劃有如此廣泛的應(yīng)用,所以人工智能專家McDermott指出“智能規(guī)劃調(diào)度問題大量地出現(xiàn)在工業(yè)領(lǐng)域，規(guī)劃質(zhì)量的改進(jìn)，哪怕是一點(diǎn)小小的改進(jìn)，都會節(jié)約大量的時間，帶來上百萬美元的效益”5.,4.5智能規(guī)劃在機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。 智能規(guī)劃在機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用， 下面的一段分類是引自機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域： 1.傳感器與感知系統(tǒng) 2.驅(qū)動,建模與控制 3.自動規(guī)劃與調(diào)度 環(huán)境模型的描述，控制知識的表示，路徑規(guī)劃，任務(wù)規(guī)劃 非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的規(guī)劃，含有不確定性時的規(guī)劃 協(xié)調(diào)操作(運(yùn)動)規(guī)劃，裝配規(guī)劃，基于傳感信息的規(guī)劃 任務(wù)協(xié)商與調(diào)度，制造(加工)系統(tǒng)中機(jī)器人的調(diào)度,4.6 Brooks, 1995, The artificial Intelligence without intelligence 除船面鐵銹的機(jī)器人,5。 人工智能在中國 Artificial Intelligence in China 王湘浩教授, 中國科學(xué)院院士 IJCAI and CJCAI(1980) 吳文俊院士,吳方法 和 artificial intelligence 陸汝謙院士, 張景中院士, 張鈸院士, 李未院士,6。 我們的研究工作 Our Research works in AI 智能規(guī)劃, 基于模型的診斷 Intelligent Planning Model-based Diagnosis,6.1 智能規(guī)劃在航空航天上的應(yīng)用 為說明智能規(guī)劃在航空航天上的應(yīng)用， 我引用一篇“宇航學(xué)報“上的文章， 文章的題目是”航天器自主運(yùn)行技術(shù)的進(jìn)展“， 這是宇航專業(yè)的文章， 可是它大部分講的是計算機(jī)技術(shù)， 特別是智能規(guī)劃技術(shù)和基于模型診斷技術(shù)。 文獻(xiàn)9的摘要如下 摘要:闡述了航天器自主運(yùn)行的概念、目標(biāo)和任務(wù)。對自主運(yùn)行和傳統(tǒng)測控方式進(jìn)行了比較。最后重點(diǎn)介紹了航天器自主運(yùn)行技術(shù)的進(jìn)展情況。文章分4個部分介紹自主運(yùn)行技術(shù)。首先介紹了2種自主運(yùn)行體系結(jié)構(gòu),它們是自主運(yùn)行各種功能集成的基礎(chǔ)。第2部分介紹了2種智能規(guī)劃與調(diào)度技術(shù)。第3部分介紹了基于模型的故障診斷與系統(tǒng)重構(gòu)技術(shù)。第4部分介紹了有效載荷數(shù)據(jù)自主處理的進(jìn)展情況。最后進(jìn)行了總結(jié)并介紹了與自主運(yùn)行相關(guān)的其他技術(shù)。 關(guān)鍵詞:航天器;自主智能控制;智能規(guī)劃與調(diào)度;故障診斷;數(shù)據(jù)處理中圖分類號:V423文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1000-1328(2003)01-0017-06,6.2 智能規(guī)劃的研究課題 智能規(guī)劃和調(diào)度， 時間表問題研究。 在規(guī)劃中使用領(lǐng)域知識提高效率。 在規(guī)劃中使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。 在網(wǎng)絡(luò)信息集成中使用智能規(guī)劃技術(shù)。 規(guī)劃的識別。規(guī)劃的產(chǎn)生， 執(zhí)行與監(jiān)視。 在規(guī)劃問題中引進(jìn)不確定性。 時態(tài)規(guī)劃 基于模型檢測的規(guī)劃,6.3 我們在智能規(guī)劃領(lǐng)域的研究工作 在規(guī)劃識別上做了一些研究工作， 提出了規(guī)劃圖的概念， 把規(guī)劃的識別問題轉(zhuǎn)換成規(guī)劃圖中的搜索問題， 提高了規(guī)劃識別的效率。 研究了在網(wǎng)絡(luò)信息集成領(lǐng)域使用智能規(guī)劃的方法。 使用領(lǐng)域約束提高規(guī)劃求解的效率,1 姜云飛， 馬寧， 一種基于規(guī)劃知識圖的規(guī)劃識別算法， 軟件學(xué)報， Vol。13， No。4， 2002年 4 月， 686-692。 2 杜劍峰， 姜云飛， 網(wǎng)絡(luò)集成信息的研究， 計算機(jī)科學(xué)， 第 29 券 第 5 期， 2002 年 5 月， 36 40。 3 姜云飛，林 笠， 用對分HS-樹計算最小碰集， 軟件學(xué)報， Vol。13， No。12， 2002年 12 月， 2267-2274。 4 丁德路， 姜云飛， 智能規(guī)劃及其應(yīng)用的研究， 計算機(jī)科學(xué)， 第 29 券 第 2 期， 2002 年 2 月， 100 103。 5 姜云飛， 馬 寧， 基于限定的規(guī)劃識別問題求解， 計算機(jī)學(xué)報， 第 25 券 第 12 期， 2002年 12 月， 1411-1416。 6 李天際， 姜云飛， 圖規(guī)劃及其擴(kuò)展的分析和研究， 計算機(jī)科學(xué)， 第 28 卷 第 7 期， 2001 年 7 月， 69 72。 .7 陳海廣，李磊，姜云飛, “基于邏輯模型的電話網(wǎng)動態(tài)選路方法”， 計算機(jī)研究與發(fā)展，2000年第37卷，912 917。,8陳 榮， 姜云飛， 拓展溯因邏輯程序設(shè)計的辯論理論基礎(chǔ)， 計算機(jī)學(xué)報， 第 23 卷 第 6 期， 2000 年 6 月， 561-569。 9陳 榮， 姜云飛，含約束的基于模型的診斷系統(tǒng)， 計算機(jī)學(xué)報， 第 24 卷 第 2 期， 2001 年 2 月， 127-135。 10陳 榮， 姜云飛，一種新的辯論推理模式極其應(yīng)用， 計算機(jī)學(xué)報， 第 24 卷 第 2 期， 2001 年 2 月， 120-126。 11姜云飛，李占山， 基于模型診斷的元件替換與替換測試， 計算機(jī)學(xué)報， 第 24 卷 第 6 期， 2001 年 6 月， 666-672。 12李天際， 姜云飛， 圖規(guī)劃及其擴(kuò)展的分析和研究， 計算機(jī)科學(xué)， 第 28 卷 第 7 期， 2001 年 7 月， 69 72。 13Linli and Yunfei JIANG, The construction of an Insert_Able Near-Huffman Tree, Computer Science and Technology in New Century, Volume II, Oct 2001, 694-696, International Academic Publishers World publishing Corporation. 14姜云飛， 馬寧， 一種基于規(guī)劃知識圖的規(guī)劃識別算法， 軟件學(xué)報， Vol。13， No。4， 2002年 4 月， 686-692。,7。 人工智能對人類的挑戰(zhàn) Q. How far is AI from reaching human-level intelligence? When will it happen? A. A few people think that human-level intelligence can be achieved by writing large numbers of programs of the kind people are now writing and assembling vast knowledge bases of facts in the languages now used for expressing knowledge. However, most AI researchers believe that new fundamental ideas are required, and therefore it cannot be predicted when human level intelligence will be achieved.,科學(xué)幻想小說的宣傳 機(jī)器人種族是否能統(tǒng)治人類？ Is a Race of Robots Possible ? David Woodbury From The World of Robots 人腦的能力, 1010 neutrons, a computer 4 million bytes, 4*106 人腦的神奇的修復(fù)作用和再生能力,One expert pointed out, a computer with as the brain has neurons would the Empire State Building to contain it and Niagara Falls to power it. Transistors may reduce the supergiant to the size of a house and his power requirement to a few hundred kilowatts, yet the human brain will fit into a cereal a bowl and 25 watts of power.,人工智能的應(yīng)用例子 AI and Agriculture 8.1 農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng) 8.2 農(nóng)用機(jī)器人 農(nóng)用機(jī)器人比工業(yè)機(jī)器人要求更高 農(nóng)用機(jī)器人: 變化的外部環(huán)境:溫度,光照,風(fēng)力 行走, 感知與分析能力。 智能更強(qiáng). 柔性處理能力。 (見word 文件),Robots Built to Make Faming Easier, More productive Robin Wall -From The Christian Science Monitor, 1993 To assemble the agricultureal robot, Miles and severalgraduate student began with what looks like the skeleton of a large utility trailer, The eye of the robot are cameras, A computer, A sensor, Arms, weigh, barcode,harvest date, The prototype: $75,000,Agriculture robot could cost less than $2000 in the next decades . - -Miles,謝謝大家， 歡迎批評指正,