使用課本：《人工智能及其應用》第5版 蔡自興著，清華大學出版社

目錄

第1章 緒論

1.1人工智能的定義與發展

1.1.1人工智能的定義

1.1.2人工智能的起源與發展

1.2人工智能的各種認知觀

1.2.1 人工智能各學派的認識觀

1.2.2 人工智能的爭議

1.3 人類智能與人工智能

1.3.1 智能資訊處理系統的假設

1.3.2 人類智能的計算機模擬

1.3.3 人工智能對人類的影響

1.4 人工智能系統的分類

1.4.1專家系統

1.4.2 模糊系統

1.4.3 神經網路系統

1.4.4 學習系統

1.4.5 仿生系統

1.4.6 群智能系統

1.4.7 多真體系統

1.4.8 混合智能系統

1.5 人工智能的研究目標和內容

1.5.1 人工智能的研究目標

1.5.2 人工智能研究的基本內容

1.6 人工智能的研究與計算方法

1.6.1人工智能的研究方法

1.7 人工智能的研究與應用領域

題目：

第1章 緒論

1.1人工智能的定義與發展

1.1.1人工智能的定義

關于人工智能的定義，眾說紛紜，還沒有統一的定義，

一般的解釋：

人工智能：用人工的方法在機器（計算機）上實作的智能，或稱機器智能、計算機智能，

知識：人們通過體驗、學習或聯想而知曉的對客觀世界規律性的認識，包括事實、條件、程序、規則、關系和規律等，

智能：一種應用知識對一定環境或問題進行處理的能力或者進行抽象思考的能力，

智能機器：能夠在各類環境中自主地或互動地執行各種擬人任務的機器，

1.1.2人工智能的起源與發展

1. 孕育時期（1956年前）

人工智能開拓者們在數理邏輯、計算本質、控制論、資訊論、自動機理論、神經網路模型和電子計算機等方面做出的創造性貢獻，奠定了人工智能發展的理論基礎，

亞里士多德（公元前384—322）：古希臘偉大的哲學家和思想家，創立了演繹法，他提出的三段論至今仍然是演繹推理的最基本出發點，

萊布尼茨(1646—1716)：德國數學家和哲學家，把形式邏輯符號化，奠定了數理邏輯的基礎

圖靈(1912—1954)：英國數學家，1936年創立了自動機理論亦稱圖靈機，1950年在其著作《計算機器與智能》中首次提出“機器也能思維” ，被譽為“人工智能之父”，

莫克利(1907—1980)：美國數學家、電子數字計算機的先驅，1946年研制成功了世界上第一臺通用電子數字計算機ENIAC，

麥克洛奇和皮茲：美國神經生理學家，1943年建成第一個神經網路模型(MP模型)，神經網路連接機制后來發展為人工智能連接主義學派的代表，

維納(1874—1956) ：美國著名數學家、控制論創始人，1948年創立了控制論，控制論對人工智能的影響，形成了行為主義學派，

2. 形成時期 （1956-1970）

AI誕生于一次歷史性的聚會—達特茅斯會議

1956年夏，10人參加在美國達特茅斯大學舉辦 了一次長達2個多月的研討會，熱烈地討論用機器模擬人類智能的問題，會上，首次使用了 “人工智能”這一術語，這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標志著人工智能學科的誕生，具有十分重要的歷史意義，

迅速發展，過于樂觀

1956年，塞繆爾在IBM計算機上研制成功了具有自學習、自組織和自適應能力的西洋跳棋程式，

1957年，紐厄爾、肖(Shaw)和西蒙等研制了一個稱為邏輯理論機（LT)的數學定理證明程式，

1958年，麥卡錫建立了行動規劃咨詢系統，

1960年紐厄爾等研制了通用問題求解(GPS)程式，麥卡錫研制了人工智能語言LISP（表處理語言），

1961年，明斯基發表了“走向人工智能的步驟”的論文，推動了人工智能的發展，

1965年，魯賓遜提出了歸結（消解）原理，費根鮑姆開發第一個專家系統DENDRAL，用于質譜儀分析有機化合物的分子結構，

3. 暗淡（低潮）時期 （1956-1970）

過高預言的失敗，給AI的聲譽造成重大傷害

“20年內，機器將能做人所能做的一切，” ——西蒙，1965

“在3-8年時間里，我們將研制出具有普通人智力的計算機，這樣的機器能讀懂莎士比亞的著作，會給汽車上潤滑油，會玩弄政治權術，能講笑話，會爭吵，……它的智力將無以倫比，” ——明斯基，1977

同時，許多人工智能理論和方法未能得到通用化和推廣應用，專家系統也尚未獲得廣泛開發，因此看不出人工智能的重要價值，

究其原因，當時的人工智能主要存在以下三個局限性：（1）知識局限性 （2）解法局限性 （3）結構局限性

4. 知識應用時期 （1970-1988）

專家系統 實作了人工智能從理論研究走向專門知識應用，是AI發展史上的一次重要突破與轉折，

1972-1976年，費根鮑姆研制MYCIN專家系統，用于協助內科醫生診斷細菌感染疾病，并提供最佳處方，

1976年，斯坦福大學的杜達等人研制地質勘探專家系統PROSPECTOR，

1977年，費根鮑姆提出了知識工程的概念

計算機視覺、機器人、自然語言理解、機器翻譯等AI應用研究獲得發展，

在開發專家系統的程序中，許多研究者獲得共識：人工智能系統是一個知識處理系統，人工智能的三個基本問題：知識表示、知識利用、知識獲取

5. 集成發展時期 （1986年至今）

專家系統的不足：應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、沒有分布式功能、不能訪問現存資料庫等，促進專家系統的改進與發展，

機器學習、人工神經網路、計算智能、智能機器人和行為主義研究趨向熱烈和深入，

計算智能（CI）彌補了人工智能中在數學理論和計算上的不足，更新和豐富了人工智能理論框架，使人工智能進入一個新的發展時期 ，

1.2人工智能的各種認知觀

人工智能的三個學派：符號主義、連接主義、行為主義

1.2.1 人工智能各學派的認識觀

1.2.2 人工智能的爭議

對人工智能技術路線的爭論

專用路線 強調研制與開發專用智能計算機、人工智能軟體、開發工具、人工智能語言和其它專用設備，

通用路線 認為通用計算機硬體和軟體能夠對人工智能開發提供有效支持，解決一般人工智能問題，

硬體路線 認為人工智能發展主要依靠硬體技術 ，

軟體路線 強調人工智能發展主要依靠軟體技術，

1.3 人類智能與人工智能

1.3.1 智能資訊處理系統的假設

1.人和計算機的認知活動：

人類：生理程序→初級資訊處理→思維策略

計算機：計算機硬體→計算機語言→計算機程式

2.認知程序：

T表示時間，x表示認知操作，x的變化Δx 為當時機體狀態S和外界刺激R的函式

3. 符號作業系統（資訊處理系統）的六種基本功能：

輸入符號、輸出符號、存盤符號、復制符號、建立符號結構、條件性遷移

4. 認知的四個層次

認知生理學、認知心理學、認知資訊學、認知工程學

1.3.2 人類智能的計算機模擬

計算機早期作業主要集中在數值計算方面，但人類最主要的智力活動并不是數值計算，而是邏輯推理方面，

計算機可以模擬人的智能活動程序，如下棋、定理證明、翻譯語言文字和解決難題等，

自學習、并行計算、啟發式搜索、機器學習、智能決策等人工智能技術的發展已用于博弈程式設計，使得“計算機棋手”水平大為提高，

深藍→小深→浪潮天梭→AlphaGo

電子計算機→量子計算機→光子計算機

1.3.3 人工智能對人類的影響

經濟、社會、文化

1.4 人工智能系統的分類

專家系統、模糊系統、神經網路系統、學習系統、仿生系統、群智智能系統、多真體系統、混合智能系統

1.4.1專家系統

人工智能和智能系統應用研究最活躍和最廣泛的領域之一

專家系統的技術和方法，及工程控制論的反饋機制有機結合

一般研究具有不確定性的問題

應用領域：故障診斷、工業設計、程序控制等

主要組成：知識庫、推理機、控制規則集、演算法

1.4.2 模糊系統

應用模糊集合理論的智能系統，模糊集合理論提出者：Zedeh

實作基于知識（規則）甚至語意描述的表示、推理和操作規律

對非線性系統設計容易，尤其含有不確定性的系統

1.4.3 神經網路系統

人工神經網路ANN

生物神經元特性的互連模型

應用領域：模式識別、影像處理、自動控制、機器人、信號處理等

1.4.4 學習系統

通過學習獲取和增加知識

1.4.5 仿生系統

模仿自然，包括人類和生物的自然智能

選擇、交叉、變異來適應大自然，物競天擇，適者生存

遺傳演算法

1.4.6 群智能系統

群：某種互動作用的組織、Agent的結構集合

個體行為和全域群行為

蟻群演算法

1.4.7 多真體系統

并行計算、分布式處理

真體：通過傳感器感知環境并借助執行器作用于該環境的任何事物

1.4.8 混合智能系統

模糊系統擅長不確定，神經網路擅長學習，進化計算擅長優化

1.5 人工智能的研究目標和內容

1.5.1 人工智能的研究目標

1.人工智能的一般研究目標

（1）理解人類智能

通過撰寫程式來模仿和檢驗人類智能的有關理論，更好地理解人類智能，

（2） 實作人類智能

創造有用的靈巧程式，執行一般需要人類專家才能實作的任務，實作人類智能

2.人工智能的近期目標：

建造智能計算機代替人類的部分智力勞動，

3.人工智能的近期目標：

揭示人類智能的根本機理，用智能機器去模擬、延伸和擴展人類的智能，

近期目標為遠期目標奠定了理論和技識訓礎，遠期目標為近期目標指明了方向

1.5.2 人工智能研究的基本內容

1.6 人工智能的研究與計算方法

1.6.1人工智能的研究方法

功能模擬法

結構模擬法

行為模擬法

集成模擬法

1.6.2 人工智能的計算方法

概率計算

符號規則邏輯計算

模糊計算

神經計算

進化計算與免疫計算

群優化計算

1.7 人工智能的研究與應用領域

問題求解與博弈

邏輯推理與定理證明

計算智能

分布式人工智能與真體（Agent）

自動程式設計

專家系統

機器學習

自然語言處理

機器人學

模式識別

機器視覺

神經網路

智能控制

……

題目：

1、人工智能發展的三個階段： [填空1]階段、 [填空2]階段、 [填空3]階段，

[填空1] 人工智能的推理階段(1950-1970) 這一階段,大多數人認為,實作人工智能只需要賦予機器邏輯推理能力就可以,因此,機器只是具備了邏輯推理能力,并未達到智能化水平，

[填空2] 人工智能的知識工程階段(1970-1990) 這一階段,人們普遍認為,只有讓機器學習知識之后才可以實作人工智能，在這種情況下,大量的專家系統被開發出來，但人們發現,給機器灌輸已經總結好的知識并不是一件容易的事，

[填空3] 人工智能的資料挖掘階段(2000-) 目前,已經提出的機器學習演算法都得到了非常好的應用，深度學習技識訓得了迅猛的進展，人們希望機器可以通過海量資料分析自動總結學習到知識,從而實作自身的智能化，

2、人工智能的三大認知觀： [填空1] 主義、 [填空2] 主義、 [填空3] 主義，

答案：符號主義、連接主義、行為主義