《人工智能》之《绪论》
教材：《人工智能及其应用》，蔡自兴等，2016m清华大学出版社（第5版）
参考书：
《人工智能》之《绪论》1人工智能的定义与发展1.1人工智能的定义1.2人工智能的历史1.3人工智能发展路线图1.4人工智能的三次浪潮1.5人工智能三要素2人工智能的各种认知观2.1认知(cognition)2.2人工智能各学派的认知观2.3对人工智能方法的争论3人类智能与人工智能3.1智能信息处理系统的假设3.2人类智能的计算机模拟4人工智能系统的分类5人工智能的研究目标和内容5.1人工智能的研究目标5.2人工智能研究的基本内容5.3人工智能的学科位置5.4人工智能的理论基础5.5人工智能存在的问题6人工智能的研究与计算方法6.1人工智能的研究方法6.2人工智能的计算方法7人工智能的研究与应用领域1人工智能的定义与发展1.1人工智能的定义定义1.1智能(intelligence)
人的智能是人类理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解的能力而不是本能做事的能力。智能是一种应用知识处理环境的能力或由目标准则衡量的抽象思考能力。智能是个体适应环境并能在不同环境中实现其目标的能力。智能是个体理解现实世界的能力。最不可思议的是现实世界是可认知的！——爱因斯坦
定义1.2智能机器(intelligencemachine)
智能机器是一种能够呈现出人类智能行为的机器，而这种智能行为是人类用大脑考虑问题或创造思想。智能机器是一种能够在不确定环境中执行各种拟人任务(anthropomorphictasks)达到预期目标的机器。定义1.3人工智能人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支(Luger&Stubblefield1997)。
1.2人工智能的历史人工智能的起源与发展
孕育时期（1956年前）
形成时期（1956-1970年）
暗淡时期（1966-1974年）
知识应用时期（1970-1988年）
集成发展时期（1986年至今）
图灵测试通过图灵测试计算机应具备的能力：图灵测试案例中文屋悖论中文屋悖论并不能驳倒图灵测试，反而为图灵测试提供了一个极佳的例子。
原因见于《人工智能》之《绪论》习题解析第13题《阐述中文屋问题是否能驳倒图灵测试？》。
其实我们可以这样来回应searle，当他很正常的说到“这样以来房间里面的人可以让房间外的人认为他也会说中文，但是他完全不会说中文，更不知道中文的意思。”的时候我们就说“我们不这样认为啊，我们根本不会认为房间里的人会中文啊，我们只认为整个房间会说中文”哈哈哈，0.0。我相信searle就没话说了。（来自博客中文屋子与图灵测试谁对？）
1.3人工智能发展路线图1.4人工智能的三次浪潮1.5人工智能三要素2人工智能的各种认知观2.1认知(cognition)认知是为某些目的，在某些心理结构中进行的信息加工过程。
美国心理学家Houston等人把认知归纳为以下5钟主要类型：
认知是信息的处理过程；认知是心理上的符号运算；认知是问题求解；认知是思维；认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。人的认知模型
2.2人工智能各学派的认知观目前人工智能的主要学派有3家：
符号主义：又称为逻辑主义、心理学派、计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。连接主义：又称为仿生学派、生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。行为主义：又称为进化主义、控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。符号主义认为人工智能源于数理逻辑。代表性成果为启发式程序LT（逻辑理论家），证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。代表性成果为1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑家皮茨创立的脑模型（MP模型），开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。行为主义认为人工智能源于控制论。代表性成果为布鲁克斯的六足行走机器人，它被看作新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。2.3对人工智能方法的争论符号主义：人工智能的研究方法应为功能模拟方法。连接主义：人工智能应着重于人的生理神经网络结构的模拟。行为主义：人工智能的研究方法应采用行为模拟方法。3人类智能与人工智能人类认知活动与计算机的比较：
3.1智能信息处理系统的假设3.2人类智能的计算机模拟在物理符号系统的假设下，机器智能可以模拟人类智能。
4人工智能系统的分类专家系统模糊系统神经网络系统学习系统仿生系统群智能系统多真体系统混合智能系统5人工智能的研究目标和内容5.1人工智能的研究目标人工智能的一般研究目标为：
更好地理解人类智能：通过编写程序来模仿和检验有关人类智能的理论。创造有用的灵巧程序：该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。近期目标和远期目标：
5.2人工智能研究的基本内容5.3人工智能的学科位置5.4人工智能的理论基础5.5人工智能存在的问题6人工智能的研究与计算方法6.1人工智能的研究方法功能模拟法结构模拟法行为模拟法集成模拟法与符号主义、连接主义和行为主义相应的人工智能研究方法为功能模拟法、结构模拟法和行为模拟法。此外，还有综合这3种模拟方法的集成模拟法。
6.2人工智能的计算方法概率计算符号规则逻辑运算模糊计算神经计算进化计算与免疫计算群优化计算、蚁群算法等7人工智能的研究与应用领域问题求解与博弈逻辑推理与定理证明计算智能分布式人工智能与Agent自动程序设计专家系统机器学习自然语言理解机器人学模式识别机器视觉神经网络智能控制智能调度与指挥智能检索系统与语言工具人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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