人工智能导论笔记——第1章 绪论

1.1 人工智能的基本概念

1.1.1 智能的概念

• 自然界四大奥秘：
  • 物质的本质
  • 宇宙的起源
  • 生命的本质
  • 智能的发生
• 对智能还没有确切的定义，主要流派有：
  • 思维理论：智能的核心是思维
  • 知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度
  • 进化理论：用控制取代知识的表示
• 智能是知识与智力的总和
  • 知识：是一切智能行为的基础
  • 智力：获取知识并应用知识求解的能力

1.1.2 智能的特征

• 感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。80%以上的信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
• 记忆与思维能力
  • 记忆：存储由感知器官感知到的外部信息及由思维所产生的知识
  • 思维能力：对记忆的信息进行处理

分类	逻辑思维（抽象思维）	形象思维（直感思维）	顿悟思维（灵感思维）
	依靠逻辑	依靠直觉	不定期的突发性
	思维过程串行	思维过程并行协同式	非线性的独创性及模糊性
	形式化容易	形式化困难	穿插于形象思维与逻辑思维之中
	思维过程具有严密性、可靠性	在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果

• 学习能力：学习既可能是自觉地、有意识的，也可能是不自觉地、无意识地；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
• 行为能力（表达能力）：
  • 人们的感知能力：用于信息的输入
  • 行为能力：信息的输出

1.1.3 人工智能

• 人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
• 人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
• 图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一个测试，用以说明人工智能的概念。
• 中文屋思考实验
  • 锁在屋里的看不懂卡片上汉字的人，根据英文说明书把从门缝中得到的汉字与屋内的汉字进行匹配然后扔出去，从外观上看好像这个人懂中文，而且正确匹配的速度会越来越快，实际上他不懂中文。
  • 证明：即使通过图灵测试也不能说明计算机能思维。

1.2 人工智能的发展简史

1.2.1 孕育（1956年之前）

1.2.2 形成（1956年——1969年）

1.2.3 发展（1970年——）

1.3 人工智能研究的基本内容

1.3.1 知识表示

• 知识表示：将人类知识形式化或者模型化
• 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法

• 符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一阶谓词逻辑、产生式等。
• 连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序连接起来，并在其间相互传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网络等。

1.3.2 机器感知

• 机器感知：使机器（计算机）具有类似人的感知能力。以机器视觉与机器听觉为主。

1.3.3 机器思维

• 机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。

1.3.4 机器学习

• 机器学习：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
  • 监督学习（有教师学习）
    
  • 强化学习（再励学习或增强学习）
    
  • 非监督学习（无教师学习）
    

1.3.5 机器行为

• 机器行为：计算机的表达能力，即：”说“、”写“、”画“等能力。