学习单元1　人工智能概论

## 1.智能和人工智能
**智能**：个体有目的的行为、合理思维以及适应环境的综合能力。
```mindmap
# 智能
## 知识
### 一切智能行为的基础
## 智力
### 获取并运用知识的能力
```
**人工智能**：
- 在机器上模拟人类智能，又称“机器智能”。
- 用机器模仿和执行某些智力功能，开发相关理论和技术。
- 使机器在各种环境中能够自主或交互式地执行各种拟人任务。
- 构造智能机器（或系统），模拟、延伸、扩展人类智能。
- 机器能够听、说、看、写、思考、学习，适应环境变化，并解决各种实际问题，等等。

## 2. AI的发展

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## 3. AI形成原因
- 现实世界中很多问题求解复杂，常无算法可循；
- 有些问题即使有计算方法，也是NP难问题；
- 为此，人们常用其他方法进行问题求解；
```mindmap
# 启发式方法
## 把复杂问题简化
## 运用专门领域的经验知识，在搜索空间中迅速找到解答
## 经常能取得问题的满意解，而非数学上的最优解
```

## 4. AI研究应用成果
- 机器学习方面：1956年，Samuel研制出跳棋程序，具有学习与适应能力。1959年，该程序战胜设计者本人，1962年击败美国州冠军。这是机器模拟人类学习过程的一次极有意义的探索。
- 定理证明方面：1956年，Newell、J. Shaw和Simon编制逻辑理论程序LT，证明《数学原理》第二章中的38条定理。这是计算机模拟人高级思维活动的一个重大成果。
- 1957年，Newell、Shaw和Simon总结人们求解问题的思维规律，于1960年编制了通用问题求解程序（General Problem Solver），不依赖具体领域，能求解11种不同类型的问题。
- 语言方面：1958年，McCarthy发明LISP（表处理语言），用于建造智能系统，能方便处理符号，并很快成为AI程序设计的主要语言。
- 模式识别方面：1959年，Selfridge推出了一个模式识别程序。1965年，Robert编制出可分辨积木构造的程序。
- 专家系统方面：E. A. Feigenbaum于1968年研制成功专家系统（ES），可分析推理化合物的分子结构。这是对知识表示、存储、获取、推理及利用等技术的一次非常有益的探索，对AI发展产生深刻影响，其意义远远超出系统本身所创造的价值。
- 1969年，成立国际人工智能联合会议（IJCAI），标志着AI这门新兴学科得到世界的肯定与公认。

## 5. AI研究方法

### 5.1 符号主义（Symbolicism）
#### 方法：基于符号推理系统，智能行为等价于一个符号系统，运用启发式搜索求解。
#### 观点：功能模拟

### 5.2 联结主义（Connectionism）
#### 方法：基于人类大脑的神经网络联结机制，神经网络学习算法，信息分布存储、并行处理。
#### 观点：结构模拟

### 5.3 行为主义（Actionism）
#### 方法：基于控制论（感知-动作），智能取决于感知和行为，取决于对环境的适应，而不是表示和推理。不同的行为表现出不同的功能和控制结构。
#### 观点：行为模拟

## 6. AI研究内容
- 博弈：跳棋、国际象棋、五子棋、围棋
- 机器定理证明：Logic Theorist，一阶谓词逻辑
- 自动程序设计
- 通用问题求解
- 感知：视觉，语音
- 自然语言理解与生成：计算语言学
- 自动推理：机器定理证明，归结原理，非单调推理，定性推理，不确定性推理（概率论、Bayes理论、证据理论、Fuzzy理论）

## 7. 图灵测试
- 分别让人与机器位于两个房间里；
- 他们可以通话但彼此看不到对方；
- 如果通过对话，作为人的一方不能辨别对方是人还是机器，那么就认为机器达到了人类智能的水平。
## 8.补充学习，请观看下方视频
![=video](https://obs-cq.cucloud.cn/zeno-videofile/files/20240402/d8a27a92-f004-468b-be7a-cdc6afbc0168.mp4)

学习单元1 人工智能概论

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