人工智能概述
什么是人工智能(Artificial Intelligence, AI)
定义：
- 人工智能标准化白皮书（2018版）：人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
- 用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，也称机器智能。
Stuart Russell和Peter Norvig将AI的定义分为四类：
| 类人思维：认知模型方法 | 理性地思考：“思维法则”方法 |
|---|---|
| 类人行为：图灵测试方法 | 理性地行动：理性Agent方法 |
发展中的两派观点：
-
弱人工智能（weak AI）
- 机器能否像人一样智能地行动
- 实验：图灵测试
-
强人工智能（strong AI）
- 机器能否真正地思考
- 实验：中文房间
AI的基础及萌芽
基础：哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、控制论、语言学、计算机工程
萌芽：
- 亚里士多德 -> 形式逻辑（“三段论”、“演绎法“、”模态逻辑“）
- 培根 -> 归纳法、专家系统
- 莱布尼兹 -> 数理逻辑：形式逻辑符号化
- 哥德尔 -> 形式系统的完备性和可判定性；一阶谓词演算的完备性定理；两条不完备性定理
- 图灵 -> 图灵测试；图灵机模型
- 1956年提出：机器能够思维吗？
- 冯·诺依曼 -> ENIAC（1946年）：为人工智能研究奠定了物质基础
- James -> 神经元相互连接, Hebb -> 学习律, McCulloch & Pitts -> 神经网络数学模型；微观AI
- 香农 -> 信息论：人的心理活动可通过信息的形式加以研究，宏观人工智能
AI的创立和发展
诞生：1956年夏天，达特茅斯学院。
- McCarthy提议正式使用：Artificial Intelligence（简称AI），标志着“人工智能” 作为一门独立学科正式诞生。
创始人：马文·明斯基，约翰·麦卡锡，纳撒尼尔·罗切思特和克劳德·香农，奥利弗·塞尔弗里奇、雷·所罗门诺夫、特伦查德·莫尔，赫尔伯特·A·西蒙。
发展阶段：
AI的类别和技术
自上世纪70年代以来，从典型任务、应用对人工智能分类：
- 机器定理证明（逻辑和推理）
- 机器翻译（自然语言理解）
- 专家系统（问题求解和知识表达）
- 博弈（树搜索）
- 模式识别与机器学习（神经网络等）
- 机器人和智能控制（感知和控制）
三大学派：符号学派、联结学派、行为学派。
模拟人的心智➡️符号学派➡️知识表示
模拟脑的结构➡️联结学派➡️神经网络
模拟人的行为➡️行为学派➡️机器人
从智能角度对人工智能分类：
- 领域人工智能 Traditional AI：任务导向，从数据和规则中学习
- 通用人工智能或跨领域人工智能 Artificial General Intelligence (AGI)：从学习中学习
基本技术：
- 知识表示
- 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络、产生式系统、框架结构……
- 搜索推理
- 盲目搜索、启发式搜索、博树搜索、消解原理、确定性推理、不确定性推理……
- 计算智能
- 模糊计算、神经计算、进化计算……
- 构成技术（系统与语言）
- 产生式系统、LISP语言、Prolog语言……