第一讲绪论.docx

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1、第一讲绪论教学内容：本章主要学习智能、人工智能概念、发展历史、主要研究内容、发展趋势。教学重点：人工智能概念及类型、人工智能历史人物及其主要思想、人工智能主要研究内容。教学难点：生命与智能的关系、人工智能的类型划分。教学方法：课堂教学为主,结合智慧树等在线平台实时提问、收集学生学习情况，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。讨论五分钟。课后布置作业,要求学生查找历史人工智能先驱的个人经历，了解其创新思想形成。同时对比国外人工智能技术成果，分析优势和问题。教学要求:重点掌握生命与智能的关系，人工智能与自然智能、机器智能的关系，感知智能、认知智能、语言智能、混合智能、类脑智能与机器智能的关

2、系；掌握感知智能、认知智能、语言智能、混合智能、类脑智能之间的差别，并对相关的方法有一般了解。课程思政内容.“介绍历史上第一位人工智能华人学者王浩的成就。通过介绍历史上主要的人工智能先驱及其思想，使学生认识到原始科学创新的重要意义。介绍我们国家人工智能80年代至今的发展历史,包括吴文俊院士创立的“几何定理的机器证明”、数学机械化等世界性人工智能成果，使同学们对我国人工智能的发展有清楚的认识，既认识到差距，也为我国科学家几十年来不断取得的成果感到自豪。学习目标：1 .掌握和理解智能的广义概念；2 .掌握和理解自然智能、人工智能与机器智能的关系；3 .掌握和理解人工智能发展历史脉络和各阶段代表性技

3、术；4 .掌握和理解人工智能研究内容和应用。学习导言人工智能(ArtifiCialIntelligence,Al)在科学领域并不是一个新概念，早在60多年以前就己经诞生了这个概念。多年以来,人工智能一直是作为计算机科学的一个分支不断发展,由于理想与现实的差距巨大，历史上人工智能的发展几度处于低潮。在过去的5年，由于人工智能技术在围棋、游戏、机器人等方面的一次次突破，又激发了人类对人工智能技术的无限畅想，人们再次意识到人工智能的重要性。著名人工智能专家吴恩达认为：“人工智能带来的影响不亚于100多年前的电”。人工智能正在快速融入人类工业、农业生产以及生活服务的方方面面。很多细分领域的智能技术持续

4、不断地进步，其中许多技术己经达到甚至超越人类智能的水平。比如，人工智能在围棋方面的技艺己经超越最好的人类棋手，能够更加准确地识别图像中不同物体或人脸,以更加准确地方式翻译不同的人类语言，并且还会有一些基本的判断力。越来越多模拟人类智能的计算技术快速发展，如感知、推理、学习和与人交互等，人工智能正在通过算法和程序感知人类社会并与之互动。但是，人工智能到底是什么？事实上，由于人类对于自身智能的理解非常有限，对人类智能的产生机制也不清楚，所以就很难定义什么是“人工智能”。本章主要介绍智能、人工智能的定义与类型划分，自然智能、人工智能与机器智能的关系，以及人工智能发展历史脉络、各阶段代表性人物及其思想

5、以及代表性技术，研究内容及其在社会各方面的应用。1.1生命与智能1、不同学科和科学家对于生命的不同定义生物学上认为生命是蛋白质存在的一种形式,它最基本的特征是蛋白质能够通过新陈代谢作用不断地跟周围环境进行物质交换，新陈代谢一旦停止，蛋白质发生分解，生命也就停止了。物理学家们试图用热力学、量子力学等物理学理论来解释生命的本性。还有一种新的观点认为不应该将生命视为化学事件，而应当将其看作是信息。2、生命与智能的关系近些年，微生物学、植物学、动物学等方面的研究成果促进了人类对自然界丰富多彩的生命所具有的各种智能类型的深入认识。人类已经认识到，智能不只人类才有。小到无处不在、肉眼看不到的细菌，大到海里

6、的鲸鱼，地球上的各种生命都具有智能。通过列举细菌、植物、动物等多个例子，指出智能是任何生命都具有的能力，只是表现形式和水平程度上有区别。无论动植物还是人类，都在各自的生存环境中发展出了适应环境并维持生存的能力，人类智能区别于动植物之处在于不仅适应环境还能通过发明语言和各种工具主动改造环境，创造灿烂的文化、反思自身的存在、认识世界和宇宙，因此，人类智能是地球上最高级的智能。3、智能的定义关于智能，与生命一样，并没有准确的定义。不同的学科和专业、不同专家在不同时期，从不同角度给出了各种不同定义和观点。一般而言，智能是智力和能力的总称。人工智能的定义中所指称的“智能”，主要是人类的智能。本课程中后面

7、除非特别指出，都默认人工智能模拟的是人类智能。结合人工智能导论教材，介绍智能定义及其三层含义：智能是个体能够主动适应环境或针对问题，获取信息并提炼和运用知识，理解和认知环境，有目的地采取合理可行的策略和行动，解决问题并达到目标的综合能力。它包含三层含义：第一，智能的基本能力，是能够适应环境，无论对低级生命还是高级生命：第二，智能是一种综合能力，包括获取环境信息，利用信息并提炼知识，采取合理可行的、有目的行动，主动解决问题的能力；第三，这种综合能力具有主动性、目的性，人的智能除了本能的行为以外，任何智能及行动都是意向性，体现主观自我意识和意志。4、图灵测试与人工智能介绍图灵测试思想实验过程，引出

8、人工智能概念。人工智能概念（1.2.1节中会具体介绍诞生历史）提出以后，不同阶段的专家在不同时期从不同角度给出了关于人工智能的很多定义，并没有达成一致意见。这里只列举几个典型的定义：1)人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。2)人工智能是一种能够执行需要人类智能的创造性机器的技术。3)人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习、问题求解等思维活动。5、人工智能类型通过下图解释人工智能的类型。1.2 人工智能历史1、第一阶段：人工智能初创期(1936年一1956年)通用图灵机、早期的计算机、人工神经元模

9、型、控制论等思想和理论的发展孕育了人工智能。2、第二阶段：人工智能形成时期(19561969)人工智能诞生之后的几十年，大致有两条主线，一是从结构的角度模拟人类的智能，即利用人工神经网络模拟人的大脑结构实现人工智能，发展形成联结主义；另一种是从功能的角度模拟人类的智能，将智能看做是大脑对各种符号进行处理的功能，发展形成了符号主义。符号主义的最初工作由赫伯特西蒙(HerbertA.Simon)和艾伦纽厄尔(AHenNewell)在20世纪50年代推动。这个阶段，吸引了许多伟大的科学家针对人工智能各个方面提出创新性的基础理论，例如在知识表达、学习算法、人工神经网络等诸方面，但由于计算机性能有限，这

10、些理论并未实现，但却为20年后的实际应用指明了方式。3、第三阶段：人工智能发展时期（1970年一90年代初）这一时期分为两个阶段，1970年以后-70年代末，是人工智能发展第一次低潮时期。人工智能的发展并不符合预期而遭受激烈批评和预算限制。1971年，罗森布拉特早逝，加上明斯基等人对感知机的激烈批评，人工神经网络被抛弃，联结主义因此停滞不前。这是人工智能发展历程中遭遇的第一个“寒冬”。但即使是低潮的70年代，仍有许多新思想想、新方法在发展和萌芽。20世纪70年代初，美国学者约翰霍兰德（JohnHolland）创建了以达尔文进化论思想为基础的基于自然选择和遗传机制的计算模型，称为遗传算法，以遗传

11、算法为基础，加上进化策略和90年代发展的遗传编程算法，形成了进化计算这一研究分支。1982年，美国加州工学院物理学家约翰霍普菲尔德（HOPfield）提出了HoPfield神经网格模型，标志着人工神经网络新一轮的复兴。也就是第二阶段。这个阶段，比较大的收获是联结主义一人工神经网络的发展，由于少数学者的坚持，取得了最重要、最有意义的进步，这些进步促进了当代深度神经网络的发展和深度学习技术的全面爆发。4、第四阶段：人工智能大突破时期（1993至今）20世纪90年代至今是一个非凡的创造性时期，联结主义的关键技术在这一时期得到承接发展。1993年作家兼计算机科学家弗诺文奇（VernorVinge）发表

12、了一篇文章，在这篇文章中首次提到了人工智能的“奇点理论”。他认为未来某一天人工智能会超越人类，并且终结人类社会，进而主宰人类世界，被其称为“即将到来的技术奇点”。2010年，斯坦福大学教授李飞飞创建了一个名为ImageNet的大型数据库，其中包含数百万个带标签的图像，为深度学习技术性能测试和不断提升提供了一个舞台。2015年，微软亚洲研究院何凯明等人使用152层的残差网络（ResNet）参加了ImageNet图像分类竞赛，并取得了3.57%的整体错误率，这已经超过了人类平均水平5%的错误率；2016年，美国Google旗下的人工智能公司Deepmind开发的智能系统AlPhaGo（阿尔法围棋）

13、战胜人类冠军棋手，系统集成了多种包括人工神经网络和搜索技术在内的多种人工智能技术。这也是人工智能发展史上一个重要的里程碑。近五年，随着移动网络的迅速普及，超级计算、大数据与人工智能联接主义结合的范式引发了人工智能第三轮爆发，基于深度神经网络的深度学习在信号处理、语音处理、自然语言处理、图像识别和机器翻译等应用方面接连取得巨大突破和成功。相比于历史上任何一个时期，现阶段是联结主义人工智能对符号主义人工智能的胜利，以人脑神经网络为原型的联结主义成为实现人工智能的有效途径,但长远来看不代表符号主义的研究没有价值。吴文俊是国际著名数学家、中国科学院院士、中国人工智能学会名誉理事长、中国系统科学研究所名

14、誉所长。吴文俊19俊年5月12日出生于上海。1940年毕业于上海交通大学，1946年到中研院数学所工作。1947年赴法国斯特拉斯堡大学留学，1949年获得法国国家博士学位，之后在法国国家科学中心任研究员。新中国成立后，吴文俊于俊51年回国，先后在北京大学，中国科学院数学研究所，中国科学院系统科学研究所、中国科学院数学与系统科学研究院任职。曾任中国数学会理事长、中国科学院数理学部主任、全国政协常委、2002年国际数学家大会主席，中国科学院系统所名誉所长。1957年当选为中国科学院学部委员（院士）。吴文俊引进的示性类和示嵌类被称为“吴示性类”和“吴示嵌类*他导出的示性类之间的关系式被称为“吴公式”

15、。1970年代后期，他开创了崭新的数学机械化领域，提出了用计算机证明几何定理的“吴方法”，被认为是自动推理领域的先驱性工作。2011年起，以吴文俊院士命名“吴文俊人工智能科学技术奖”成为中国智能科学1.3 人工智能学科交叉与融合教育部在高等学校人工智能创新行动计划中，要求推进“新工科”建设。重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业、建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。人工智能将会成为各学科融合的“粘合剂”。人工智能交叉学科研究会激

16、发全球经济领域的新型人工智能应用，从制造业、农业、教育等领域到艺术、人文、法律、媒体等领域,将推动全球科技的快速进步，形成技术爆发的“奇点”。人工智能交叉学科的研究成果人类带来的影响,将远远超过计算机和互联网在过去几十年对世界的影响并形成改变世界的巨大力量。这种改变必然会激发新生的世界观和创造力，重构甚至颠覆人类的科学研究方式、以及生活、学习、思维甚至社会、文化发展模式。1.4 人工智能实现方法1）符号主义方法2）联结主义方法3）行为主义方法4.）数据驱动方法2010年以来深度学习结合大数据成为人工智能新的实现方法。在传统人工智能方法的基础上，从脑科学、数据科学尤其是大数据技术发展形成“数据驱动的人工智能方法”，以新的角度提出了具体实现途径，技术层面有很大的进步，是对传统人