山东大学创新教育通识核心课程 人工智能与机器人 主讲：陈言俊 刘甜甜 王立志 cyj@sdu 86358137 、 88399323 山东大学

1. Artificial Intelligence and Robotics 山东大学创新教育通识核心课程 人工智能与机器人 主讲：陈言俊 刘甜甜 王立志 cyj@sdu.edu.cn 86358137、88399323 山东大学

2. Artificial Intelligence and Robotics 第 二章 人工智能绪论(上）

3. Artificial Intelligence and Robotics 第 二章 人 工 智 能 绪 论（下） • 2.1 人工智能的基本概念 • 2.2 人工智能的发展简史 • 2.3 人工智能研究的基本内容 • 2.4 人工智能的主要研究领域 • 2.5 智能机器人 • 2.6 人工智能之-----案例

4. Artificial Intelligence and Robotics 第 二章 人 工 智 能 绪 论（下） • 2.1 人工智能的基本概念 • 2.2 人工智能的发展简史 • 2.3 人工智能研究的基本内容 • 2.4 人工智能的主要研究领域 • 2.5 智能机器人 • 2.6 人工智能之-----案例

5. 2.1.1 智能的概念 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： （1）思维理论：智能的核心是思维 （2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及文化程度 （3）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 在自动控制系统中能产生一个校正动作的最小输入值 知识是一切智能行为的基础 获取知识并应用知识求解问题的能力

6. 2.1.1 智能的概念 • 从感觉（视觉、触觉、听觉等）到记忆到思维（梳理、分析、归纳等）这一过程，称为“智慧”------ -----智慧的结果就会产生----行为和语言------- -----行为和语言的表达过程，称为“能力”; “智慧”+ “能力” ，两者合称“智能”。 • 将感觉、记记、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和能力的表现。 智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然没有完全了解，以致智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。

7. 2.1.1 智能的概念 • 人的本质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的能力。核心是用控制取代表示，从而取消概念，模型及显示表示的知识，否定抽象对智能及智能模型的必要性，强调分层结构对智能进化的可能性与必要性。该智能一般是后天形成的，其原因为对外界刺激做出反应。 • 如将一婴儿置于黑屋子中，则一段时间以后，他的智力仍接近0，这说明智能的产生跟自己本身无关，而取决于自身对外界刺激的反应。思维的产生是基于对复杂刺激所生成的复杂反应。智能的体现为感知自身的存在。

8. 2.1.1 智能的概念 • 基本解释智能[intelligence and ability] 指人的智慧和行动能力。指智谋与才能。 • “智能”涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。即认识世界和改造世界的智慧和能力，发现问题和解决问题的理智与才能。

9. 2.1.2 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%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。 2.记忆与思维能力 存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识 对记忆的信息进行处理

10. 2.1.2 智能的特征 （1）逻辑思维（抽象思维）（借助于概念、判断、推理反映现实的思维 ） • 依靠逻辑进行思维。 • 思维过程是串行的。（一个步骤一个步骤的去实施） • 容易形式化。 • 思维过程具有严密性、可靠性。 （2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思维 ） • 依据直觉。 • 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实施” ） • 形式化困难。 • 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。

11. 3. 学习能力 学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。 2.1.2 智能的特征 （3）顿悟思维（灵感思维） 不定期的突发性。 非线性的独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。 4. 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。

12. 2.1.1 智能的概念 • 智能的核心是思维，人的一切智能都来自大脑的思维活动，人类的一切知识都是人类思维的产物，因而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。 • 思维的来源是学习和记忆，只要人能够学习和记忆，就能使人有感情，会思考！“记忆”是将外界和本身的信息记录下来。 • 那么对于智能机器，只要机器人能够学习和记忆，也能使机器人有感情，会思考！“记忆”是将外界和本身的信息记录下来，“学习”则能将这些信息联系起来，形成条件反射！而这些反射就会指导机器人的行为！

13. 2.1.1 智能的概念 • 综上，可以认为智能是知识与智力的总和。其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，是头脑中思维活动的具体体现。 • 一般认为，智能是指个体对客观事物进行合理分析，判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。有人认为智能是多种才能的总和。 • Thursteme认为智能由语言理解、用词流畅、数、空间、联系性记忆、感知速度及一般思维7种因子组成。

14. 2.1.2 智能的特征 4、智能的分类： 根据加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成八个范畴： 1.语言智能(Verbal/Linguistic)：政治家、律师、 编辑、 记者等。 2.逻辑智能(Logical/Mathematical) ：科学家、会计师、软体研发等。 3.空间智能(Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、飞行员等。 4.身体运动智能(Bodily/Kinesthetic)：运动员、演员、舞蹈家等。

15. 2.1.2 智能的特征 5.音乐智能(Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作曲家、指挥家等。 6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交家、领导者、推销等。 7.自我认知智能(Intrapersonal intelligence)：哲学家、政治家、思想家、心理学家等。 8.自然认知智能（Naturalist intelligence）：天文学家、地质学家、考古学家等。

16. 2.1.3 人工智能的概念 • 1、什么是人工智能： • 人工智能从字面上可以分为两部分，即“人工”和“智能”。 • “人工”有时我们会要考虑什么是人力所能制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等。“人工系统”就是通常意义下的人工系统 。

17. 2010年精品机器人展示

18. 2.1.3 人工智能的概念 • 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。 • 因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

19. 2.1.3 人工智能的概念 • 智能与知识 在20世纪70年代以后，在许多国家都相继开展了人工智能的研究，由于当时对实现机器智能理解得过于容易和片面，认为只要一些推理的定律加上强大的计算机就能有专家的水平和超人的能力。这样，虽然也获得一定成果，但问题也跟着出现了，例如机器翻译当时人们往往认为只要用一部双向词典及词法知识，就能实现两种语言文字的互译，其实完全不是这么一回事。 • 例如，把英语句子“Time flies like an arrow”（光阴似箭）翻译成日语，然后再译回英语，竟然成为“苍蝇喜欢箭”；当把英语“The spirit is willing but the flesh is weak”（心有余而力不足）译成俄语后，再译回来竟变成“The wine is good but the meat is spoiled”（酒是好的但肉已变质）。

20. 2.1.3 人工智能的概念 • 人工智能思维模拟 • 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。 • 　　对于人的思维模拟可以从两条道路进行： • 一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器； • 二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。

21. 2.1.3 人工智能的概念 • 人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。 • “机器思维”同人类思维的本质区别： • 1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。 • 2.人工智能没有社会性。 • 3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。 • 4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。

22. 2.1.3 人工智能的概念 • 然而，人工智能研究的先驱者们没有放弃，而是经过认真的反思、总结经验和教训，认识到人的智能表现在人能学习知识，有了知识，能了解、运用已有的知识。 • 正向思维科学所说“智能的核心是思维，人的一切智慧或智能都来自大脑思维活动，人类的一切知识都是人们思维的产物。”“一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。”

23. 2.1.3 人工智能的概念 • 计算机与智能 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 • 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。 • 而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的几十年里，尽管碰到许多阻碍。

24. 2.1.3 人工智能的概念 • 通常我们用计算机，不仅要告诉计算机，要做什么，还必须详细地、正确地告诉计算机怎么做。也就是说，人们要根据任务的要求，以适当的计算机语言，编制针对该任务的应用程序，才能应用计算机完成此项任务。这样实际上是在人完全控制计算机完成的，是谈不上计算机有“智能”。 • 大家都知道，世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS／6000（深蓝）计算机系统于1997年5月11日进行了六局“人机大战”，结果“深蓝”以3.5比2.5的总比分获胜。

25. 2.1.3 人工智能的概念 • 比赛结束了给人们留下了深刻的思考；下棋要获胜要求选手要有很强的思维能力、记忆能力、丰富的下棋经验，还得及时作出反映，迅速进行有效的处理，否则一着出错满皆输，这显然是个“智能”问题。尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为它离智能计算机还相差甚远，但它以高速的并行的计算能力（2r108步／秒棋的计算速度）。实现了人类智力的计算机上的部分模拟。 从字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能，或者说是人们使计算机具有类似于人的智能。

26. 2.1.3 人工智能的概念 • 要让计算机“聪明”起来，首先要解决计算机如何学会一些必要知识，以及如何运用学到的知识问题。只是对一般事物的思维规律进行探索是不可能解决较高层次问题的。 • 人工智能研究的开展应当改变为以知识为中心来进行。

27. 2.1.3 人工智能的概念 • 自从人工智能转向以知识为中心进行研究以来，以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里获得成功。 • 例如：地矿勘探专家系统（PROSPECTOR）拥有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿产资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位、开采价值等进行推断，制定合理的开采方案，成功地找到了超亿美元的钼矿。 • 又如专家系统（MYCIN）能识别51种病菌，正确使用23种抗菌素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方，成功地处理了数百个病例。

28. 2.1.3 人工智能的概念 • 专家系统的成功，充分表明知识是智能的基础，人工智能的研究必须以知识为中心来进行。由于知识的表示、利用、获取等的研究都取得较大的进展。因而，人工智能的研究得以解决了许多理论和技术上问题。

29. 2.1.3 人工智能的概念 • 2、人工智能的关键是什么? • 人工智能涉及的方面太多了,有的人从软件方面想要去解决.但都失败。 人工智能的关键是学习,记忆,思考(不是简单的联想能力)三大点。 • 学习能力:可以说,到现在为止,没有能力解决. • 记忆能力:机械记忆已经广泛应用,但模糊记忆仍然没有解决。思考能力:这是关键中的关键,首先,科学家到目前为止都没有一套另人信服的关于思考的理论.为什么产生思考,生物学家也是众说纷纭。 本世纪能否解决人工智能，除非上面三条有重大突破.期待科学的发展。

30. Artificial Intelligence and Robotics 2.1.3 人工智能的概念 • 人工智能(Artificial Intelligence) • 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。 3、目标及特点

31. 2.1.3 人工智能的概念 1956年在Dartmouth学会上正式提出人工智能（artificial intelligence, AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。 人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

32. 2.1.3 人工智能的概念 Artificial Intelligence and Robotics 人工智能的特点 • 没有专业限制：人工智能（AI）属于计算机科学研究领域，但AI是研究机器智能，凡是运用人脑的地方都可以运用AI ，因此， AI可应用于各专业领域。 • 永远不过时：AI是研究机器智能，对人类智慧的不断逼近，但永远不会超过人类智慧，因此， AI永远不会过时。 • 研究方法自然：AI模拟人类解决问题，因此， AI的研究方法非常自然，容易理解。

33. 2.1.3 人工智能的概念 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。 • 对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。 • 现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。 视网膜识别系统

34. 20世纪七十年代以来世界三大尖端技术之一： 空间技术 原子能技术 人工智能 Artificial Intelligence and Robotics 2.1.3 人工智能的概念 人工智能是计算机学科的一个分支。

35. 2.1.3 人工智能的概念 • 也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

36. 智者 询问者 2.1.3 人工智能的概念 • 4、图灵测试： • 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。

37. 2.1.3 人工智能的概念 图灵简介 英国数学家、逻辑学家，他被视为计算机之父。 1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位， 1950年10月，图灵发表了一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。 图灵，逻辑学家人工智能之父

38. 2.1.3 人工智能的概念 图灵提出“机器思维”的概念。由此提出一假想：即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是著名的“图灵测试”。当时全世界只有几台电脑，几乎所有计算机根本无法通过这一测试。但图灵预言，在20世纪末，一定会有电脑通过“图灵测试”。目前为止还没有电脑通过图灵测试。 图灵测试

39. 2.1.3 人工智能的概念 • 示范性问题 图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。” 　　从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况： 　　问：你会下国际象棋吗？ 　　答：是的。 　　问：你会下国际象棋吗？ 　　答：是的。 　　问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ 　　答：是的。 　　

40. 2.1.3 人工智能的概念 • 你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态： • 　　问： 你会下国际象棋吗？ • 　　答：是的。 • 　　问：你会下国际象棋吗？ • 　　答：是的，我不是已经说过了吗？ • 　　问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ • 　　答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。 • 那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们现在的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出选择。那是比较难的！！！

41. 2.1.3 人工智能的概念 5、人类智能与人工智能 • 人类智能的主要表现 感知、记忆、思维、表达、动作、学习…… • 人体有两种感觉系统 1)内体感觉系统:检测诸如手足关节角、肌肉扩张和肌肉拉紧等内部参量。 2)外体感觉系统:对皮肤表面温度和形状的改变而产生反应，这些参量是直接接触外部物体的结果。

42. 2.1.3 人工智能的概念 • 人类的感觉器官： 视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉 • 还有什么？ 痛觉 　　热觉 　　接近觉？气功？ 　　特异功能？天眼？

43. 2.1.3 人工智能的概念 • 人工智能 对人类智能的理解与机器实现。那么机器智能实现的感知部分就是传感器。 • 机器有两种感觉系统 1)内部感觉系统:内部传感器。 2)外部感觉系统:对外部直接（或间接）接触外部物体的反应。 • 传感器是一种能将具有某种物理表现形式的信息变换成机器可以处理的输入换能器。 • 将被测非电量信号转换成与之有对应关系的电量输出的器件或装置。又叫变换器、换能器或探测器。

44. 2.1.3 人工智能的概念 • 机器的感觉器官： • 　 视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉 • 还有什么？ • 　　痛觉 • 　　热觉 • 　　接近觉？气功？ • 　　特异功能？ • 那就看人工智能的发展………………..

45. Artificial Intelligence and Robotics 2.1.3 人工智能的概念 • 除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 • 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能是计算机科学的一个分支，是一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

46. 2.1.3 人工智能的概念 学科范畴： 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。 研究范畴： 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式 。 应用领域：智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人等 。

47. 2.1.3 人工智能的概念 6、定义： （1） 智能机器(intelligent machine)能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。1997年5月11日，一个名为"深蓝"(Deep Blue)的ＩＢＭ计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。 　　例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。　　例子3：在星际探险中的移动机器人，如美国研制的火星探测车。

48. 2.1.3 人工智能的概念 • 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” • 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” • 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。 （2） 人工智能

49. 2.1.3 人工智能的概念 • 从人工智能所实现的功能来定义：·人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

50. 2.1.3 人工智能的概念 （3）计算机去做过去只有人才能做的智能工作 • 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” • 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。