簡介：從心靈種種到人工智能心智分類,我們的心靈在很多方面與動物雷同，在很多方面又迥然不同。丹尼爾丹尼特,心靈為何物心靈哲學的起源心靈哲學的分類心腦同一論意識可能轉移嗎靈魂（精神）可能附體嗎人工智能的歷史心智分類對自由意志的思考人工智能的未來猜想人工智能如何超越人類它們的智能能夠達到怎樣的水平能夠預測遙遠的未來嗎我們如何迎接人工智能時代,通過對本課程的學習，你或許可以解答以下一些問題,這個世界是真實的嗎我們可能活在虛擬世界里嗎,意識是不是有可能從一具身體傳到另外一具身體,智能是不是只有人腦這一種單一的實現(xiàn)形式，可能存在其他形式的智能嗎比如說，硅基生命體,人工智能是不是可能產生自我意識甚至威脅到人類,智慧從何而來，它的終點又在哪里,心靈為何物笛卡爾在17世紀拋出了這樣的問題我們真的能夠知道別人的心思嗎女人有可能了解男人的感覺嗎嬰兒在分娩過程中的體驗如何胎兒在子宮內如果有體驗的話，是什么樣的呢非人類的心靈又如何呢馬在想些什么禿鷲吃了腐尸為什么不會嘔吐當魚的嘴唇被魚鉤鉤住的時候，它會不會像你的嘴唇被鉤住那樣痛呢蜘蛛們會思考嗎，還是說只是一些小小的機器人，無心地編織著它們精美的蛛網高級的機器人有意識嗎是否有鴻溝將機器人和高級動物區(qū)分開來會不會除了人類之外的所有動物都只是一些沒有心靈的自動機器呢（恐怖谷效應）我們確信所有人都有心靈嗎,從“唯我論”到心靈哲學起源一般認為,現(xiàn)代西方心靈哲學是從笛卡爾開始的。如今心靈哲學一直是英美分析哲學中最重要的研究領域之一，尤其是最近一、二十年以來，這一領域的研究變得異乎尋常地活躍和豐富。這一方面是因為在哲學理論上人們發(fā)現(xiàn)了心靈哲學中的問題和語言哲學、形而上學等其它領域的問題之間的深層次的內在關系，另一方面對心靈各方面的認知科學研究（包括心理學、語言學、腦神經科學、人工智能等）的發(fā)展也進一步促進了心靈哲學的繁榮。,笛卡爾心靈哲學思想,在笛卡爾那里,“思”是一個復合的概念,它是各種“意識”活動的總稱。笛卡爾認為與其他事物相比,“思”是最容易被認識的,因為它就在我們內部,是我們的直接對象。,“人不是機器”,近代第一個提出“人是機器”口號的是法國哲學家拉梅特里,后來控制論和計算機科學的發(fā)展使“人是機器”的論斷獲得了理論的支持和實踐的體現(xiàn)。圖靈提出的“普遍圖靈機”假設和著名的“圖靈實驗”,將人的思維、認知、學習等意識活動都納入了機器概念的范圍認知科學和人工智能研究的發(fā)展也使人們相信,只要能滿足一定的符號處理要求,機器就可以像人那樣思維。紐厄爾ANEWELL和西蒙HASIMON甚至聲稱,數(shù)字計算機已經具有與人完全同等意義上的思想了。受這種觀點的影響,心靈哲學中的心機類比理論和意識計算理論發(fā)展起來了,心靈哲學的分類,西方哲學處理身心問題時有兩個方向，一個是偏向肯定身體與行為的物理主義與行為主義；另一個方向是偏向肯定心靈的理想主義（或觀念論）。當然，還有很多的哲學家是兼論兩者的二元論者,表征性,表征（REPRESENTATION）是信息在頭腦中的呈現(xiàn)方式。根據(jù)信息加工的觀點,當有機體對外界信息進行加工（輸入、編碼、轉換、存儲和提取等）時，這些信息是以表征的形式在頭腦中出現(xiàn)的。舉例人和兩腿直立,意向姿態(tài),意向姿態(tài)是這樣一種策略它把一個實體（人、動物或者其他任何東西）當做似乎是以自己的“信念”與“愿望”來統(tǒng)率其“行動選擇”的理性功能,心腦同一論,心腦同一論主要有以下幾種形式中樞狀態(tài)唯物論認為痛覺、思想等心理狀態(tài)都存在，但不過是經驗到這些心理狀態(tài)的人的中樞神經系統(tǒng)狀態(tài)。費格爾的物理主義心理名詞和物理名詞在涵義上有區(qū)別，但在經驗事實上，它們指稱的是同一事物或現(xiàn)象，正如晨星和暮星指稱同一顆星一樣。消失形式的同一論認為思想、感情、感覺、意向在科學語言中必須消失,普特南從功能主義向外在論的轉變,人腦是個復雜的系統(tǒng)，意識是一種宏觀的把握，就像開車時看點對齊整輛車,我是身體，靈魂也是查拉圖斯特拉如是說,一旦我們把心靈與腦之間清楚的等同給拋棄掉，而讓心靈伸展到身體的其他部分，那么要以功能主義的方式來考察心靈就更為困難。我們的身體里藏著很多我們日常生活里決策的智慧。弗里德里希尼采很早就看到了這一點。,計算主義的觀點,信息是宇宙的基礎反實在論,人工智能的現(xiàn)狀,據(jù)量化分析公司QUID的數(shù)據(jù)，自2009年以來，人工智能已經吸引了超過170億美元的投資。僅2014年，就有322家擁有類似人工智能技術的公司獲得的投資就超過20億美元。FACEBOOK和谷歌也為其公司內部的人工智能研究小組招聘研究員。自2015年以來，雅虎、英特爾、DROPBOX、LINKEDIN、PINTEREST以及推特都收購了人工智能公司。人工智能領域的民間投資在過去四年間以平均每年62的增長速率增加，這一速率預計還會持續(xù)下去。本文分四個步驟對人工智能的發(fā)展進行了思考和研究第一步，人工智能研究的現(xiàn)狀；第二步，對人腦和人工智能進行對比；第三步，對人工智能未來發(fā)展可能心智的分類；第四步，一種新的人工智能研發(fā)思路。,人工智能的發(fā)展歷史,六十年代，第一春，JJ古德闡明人工智能未來圖景（明斯基、麥卡錫、羅切斯特、香農等大牛）七十年代，第一次寒冬八十年代末，第二次寒冬九十年代，第二春,智能的歷史,對智人來說，大腦只占據(jù)了身體總重約23，但在身體休息而不活動時，大腦的能量消耗卻占據(jù)了25，相比之下，其他猿類的大腦在休息時的能量消耗大約只占據(jù)了大約8。因為人類把肱二頭肌所需的能量撥給了大腦里的神經元，人類的肌肉相對萎縮，并沒有像其他猿類那樣發(fā)達的肌肉和健壯的體魄（如大猩猩）。因為大腦對能量和營養(yǎng)的需求巨大，在生物演化的初期，人類并沒有太大的生存競爭優(yōu)勢，直到人類進入了石器時代，能夠發(fā)明和使用簡單的石矛、石槍、篝火等外在的工具，人類的生存優(yōu)勢才逐漸凸顯，而到了現(xiàn)代社會，隨著槍炮和其他各種大殺傷力武器的發(fā)明，人類在自然界生存競爭中相對于其他動物的優(yōu)勢越發(fā)明顯。,,2016年3月，由谷歌公司旗下的DEEPMIND公司的戴維西爾弗、艾佳黃和戴密斯哈薩比斯與他們的團隊開發(fā)的圍棋人工智能程序ALPHAGO在與圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石對戰(zhàn)中以41勝出，引起了全世界對人工智能熱潮的關注。,人腦智能和人工智能的對比,如圖1所示，每個神經元可以看做一個多腳的電子元器件，有多個輸入端和多個輸出端，其輸入端會與其他神經元的輸出端連接。以馮機作為類比，人腦每個神經元相當于功能專一的運算器，這樣的運算器在人腦中有超過100億個，只能處理來自某個局部空間的信息，而非加法運算，其輸出的結果也只能被特定的其他運算器使用。數(shù)據(jù)并不能在人腦中隨意流動。,算法比硬件更重要,日心說和地心說的對比,如果要讓人類在自然界中能夠不靠機械，長出翅膀自然飛行，需要怎樣改造人類的身體,這需要修改人類的骨骼和器官的模型，縮小了人體內部器官比例，好讓人類骨骼變得更纖細中空以此減輕體重便于飛行，還要讓人的雙手長出扇面形狀的羽毛以此來起到扇動空氣飛行的效果，還把人類的脊椎骨拉伸，設計成具有弧度的流線型以此來適應飛行時的空氣流動，此外，為了讓人類飛在高空時能保溫，人體表面還需要有絨毛狀物體，而為了在飛行時鼻尖不受到塵土等物體撞擊受損，人的鼻尖和嘴巴構成質料要更堅硬，而為了在空中有更大的觀察角快速尋找落腳地，人的眼睛也需要長在兩側增大視角于是到了最后，我們驚訝地發(fā)現(xiàn)，不管我們怎么修改人體模型，想要讓人類能夠飛起來，鳥的形狀是唯一適合在地球上的生物形態(tài)。,就拿人類的五官來說，人類的五官布局是最科學的，人類只有兩只眼睛，是因為三只眼睛會需要更多視覺神經和視錐細胞需要更多資源，人類的眼睛是軸向對稱，間距適中，因為只有這樣才能形成立體的視覺，人類的耳朵有扇形的耳郭，這是為了收集聲音。人類的鼻孔在下方，是為了方便鼻涕流出，人類的嘴唇之所以纖薄而且是紅色，是為了方便進食的時候口腔的舒張，而人類的智力也是受到大腦體積的限制。人類之所以只有四肢，是因為更多的肢體會占用更多的腦神經從而導致大腦營養(yǎng)消耗更多。而人類的大腦之所以是現(xiàn)在這么大，是因為受到了女性盆骨和產道大小的限制，人類的大腦已經到達了自然智力的極限，人類的智力想要提高一點，就必須增大頭顱，但是那樣就會導致女性難產，讓嬰兒在出生之前就死亡，如果人類女性盆骨大一些，就會導致無法行走，但如果人類女性改成爬行，卻又會導致無法使用工具，生存能力下降自然界的一切都是注定和合理的，人類是大自然億萬年來篩選了無數(shù)設計圖后才制作而成的杰作，人類的一切都是完美而合理的。,因為人工智能無論在硬件、算法、儲存器、控制器、連接方式、待機模式上都和人腦有著極大的差異，而人工智能因其專業(yè)和用途所需，其具體的功能和心智發(fā)展方向也有很大的不同，美國科學哲學家對人工智能的心智進行了以下幾類1、一種心智與人類的心智相像，只是反應更快。2、一種心智主要基于大容量存貯和記憶，有些愚鈍但是信息面廣博。3、一種全球化超級心智，由數(shù)百萬做著單調工作的智能體組成。4、一種蜂巢型心智，由許多十分聰明的心智組成，但是自己卻意識不到。5、一種心智被專門訓練用來加強指定的人類個體，但是對其他人完全無效。6、一種心智能夠設想但不能制造比自身更強大的心智。7、一種心智能夠制造比自身更強大的心智，由于自我意識不足，無法設想自己制造的心智。8、一種心智能夠制造比自身更強大的心智。9、一種心智能夠創(chuàng)造比自身更強大的心智，而被創(chuàng)造出的心智能繼續(xù)這么做。10、一種心智擁有自身源代碼的訪問通道，因此可以修改自己的進程。11、一種心智邏輯能力超強并且沒有情感。12、一種心智能解決普遍問題，但沒有自我意識。13、一種心智具有自我意識，但不能解決普遍問題。14、一種心智成長期很長，并且在它成熟前需要一個保護者。15、一種很緩慢的心智，覆蓋了很長的物理距離因而在快速的心智看來，它是“隱形的”。16、一種心智能夠多次克隆自己。17、一種心智能夠克隆自己，并且與克隆體組成一個整體。18、一種心智能從一個平臺遷移到另一個平臺從而保持永生。19、一種快速、動態(tài)的心智，能夠改變自己的認知進程。20、一種心智專門提出設想并做預測。21、一種心智從不抹去或忘記任何事情，包括錯誤或虛假的信息。22、一種半機器半動物的共生心智。23、一種半人半機器的賽博格心智。24、一種使用量子計算的心智，我們無法理解它的邏輯。,人腦神經的連接方式,保羅麥克里恩“人腦三位一體”理論,人工智能的智能水平能有多高,,機器人自我復制,今年6月1日英國每日郵報報導，阿姆斯特丹自由大學VRIJEUNIVERSITEITAMSTERDAM的科學家們創(chuàng)造出一種新技術，可以讓機器人透過WIFI網絡進行「交配」，然后再經由3D打印產生「機器人后代」。,如何迎接智能時代,關于人工智能，回看歷史至少引起過人類社會三次恐慌。第一次是在圖靈的年代。這次恐慌源于計算機的誕生，人們傳統(tǒng)認為不可破譯的密碼，被計算機搞定了。這個趨勢發(fā)展下去，是不是遲早有一天計算機就可以超過人類八十年代以后個人電腦的普及帶來了又一次恐慌。從互聯(lián)網時代,奇點臨近,奇點臨近是發(fā)明家雷庫茲韋爾提出的觀點科技正以史無前例的速度發(fā)展，計算機將能夠趕超人類智能的各個方面。,庫茲韋爾定律,也稱之為“加速循環(huán)規(guī)則”LAWOFACCELERATINGRETURNS，也被稱為庫茲韋爾定律，大意是，技術的力量正以指數(shù)級的速度迅速向外擴充。人類正處于加速變化的浪尖上，這超過了我們歷史的任何時刻。他說，更多的、更加超乎我們想象的極端事物將會出現(xiàn)。這意味著什么到那個時候，一個剛出生的小孩相當于我們現(xiàn)在的一個大學畢業(yè)生。,,技術樂觀主義和技術悲觀主義樂觀主義奇點臨近悲觀主義低垂之果,技術樂觀派,麻省理工學院的教授賽斯勞挨德根據(jù)已知的物理規(guī)律，計算出一臺重一千克，占據(jù)一升體積的計算機潛在的計算容量是51050次操作，對比人腦容量相當于50億兆的人類文明，能夠在千分之一納秒內計算人類過去一萬年內所有思維總和,反對派對人工智能無法超越人類的兩個物理證明,一，哥德爾不完備定律1931年的時候哥德爾提出了哥德爾不完備證明。哥德爾證明我們以圖靈機的方式是制造不出超過人類的計算機的。哥德爾不完備性定理任意一個包含一階謂詞邏輯與初等數(shù)論的形式系統(tǒng)，都存在一個命題，它在這個系統(tǒng)中既不能被證明也不能被否定。第二不完備性定理如果系統(tǒng)S含有初等數(shù)論，當S無矛盾時，它的無矛盾性不可能在系統(tǒng)內證明。從數(shù)學邏輯的基礎上否定了計算機超過人類。比如“這句話是錯的”，這句話到底是對的還是錯的圖靈機是沒法說明它是對的還是錯的。這就給圖靈機開了個后門。這是哥德爾證明的簡版。這問題1931年被提出來，圖靈機一直沒能解決這個問題。現(xiàn)在做線性系統(tǒng)的解決不了這個問題，人類會不斷地去用更高維度的東西來解釋低維度的東西，你總會在你的體系之外找到你這個體系的漏洞，沒法做出一個完全完備的系統(tǒng)。這是對傳統(tǒng)計算機的反駁,二，錢德拉塞卡極限證明,錢德拉塞卡極限是什么呢在1938年，錢德拉塞卡提出來當一個恒星的質量超過錢德拉塞卡極限時，這個恒星則會自動坍縮成一個黑洞。你明白了嗎這說明如果真的用一個經典的存儲計算機去模擬一個人的大腦行為，當這個計算機還沒做出來，其本身的質量已經把自己壓成一個黑洞了。,人與人人工智能的交流,人類思想有遷移性布爾函數(shù),海豚并不懂得跳過漁網狗聽到了鈴聲依然會過去吃飯,幾點淺談,信息論、計算實在論和功能主義,計算實在論,當代計算主義催生出的新型的實在論，又稱之為計算實在論1、在本體論上先存在有2、認識的本質是一臺虛擬機,STEPHENWOLFRAM的兩條計算原則,1、幾乎所有并非明顯簡單的過程都能看作是具有等價復雜度的計算2、計算不可歸約性,也許，人類也是唯一適合在地球上生存的智力型生物，其他的智力型生物，哪怕是AI，雖然能夠短時間在生存上取得優(yōu)勢，但是最后注定被自然規(guī)律打敗，被自然所淘汰,

簡介：大數(shù)據(jù)與人工智能解惑,主題,人工智能的歷史1956年達特茅斯會議召開，人工智能正式提上議程智能時代什么時候來臨當機器擁有語音識別、圖像識別、自然語音理解等這些人最本質的智慧能力的時候，那么大數(shù)據(jù)人工智能時代已經來臨。,人工智能歷史及發(fā)展,人工智能應用1圍棋,人工智能應用2聊天機器人,人工智能應用3圖片識別,“LITTLEGIRLISEATINGPIECEOFCAKE“,人工智能應用4人臉識別,人工智能應用5圖片文字提取,人工智能應用6自動駕駛汽車,MACHINELEARNINGMLISASCIENTIFICDISCIPLINETHATDEALSWITHTHECONSTRUCTIONANDSTUDYOFALGORITHMSTHATCANLEARNFROMDATA機器學習是一門從數(shù)據(jù)中研究算法的科學學科。機器學習直白來講，是根據(jù)已有的數(shù)據(jù)，進行算法選擇，并基于算法和數(shù)據(jù)構建模型，最終對未來進行預測,機器學習定義,1傳統(tǒng)模型算法2深度學習算法,機器學習算法,1決策樹算法2K近鄰算法3支持向量機SVN4關聯(lián)分析APRIORI5隱馬爾科夫模型HMM6ADABOOST算法7樸素貝葉斯算法,傳統(tǒng)算法,深度神經網絡DNNDEEPNEURALNETWORK應用場景搜索排序、推薦排序,深度學習,卷積神經網絡CNNCONVOLUTIONALNEURALNETWORK應用場景圖像識別、視頻分析,深度學習,循環(huán)神經網絡RNNRECURRENTNEURALNETWORK應用場景語音識別、自然語言處理,深度學習,投資策略1選擇項目2選擇時間3風險控制4買入項目5賣出項目,智能P2P投資系統(tǒng),預測流程,新聞及政策預測投資走向,數(shù)據(jù)收集,,數(shù)據(jù)處理,,文本向量化,,信息抽取,中文分詞,特殊過濾,情感分析,中文分詞,分詞操作,詞向量表示1ONEHOT稀疏編碼橙子10000菠蘿010002EMBEDDING稠密編碼橙子0302,向量表示,詞編碼訓練（WORD2VEC）1基于上下文預測詞2基于詞預測上下文可通過以下實現(xiàn)1PYTHONGENSIM工具包2WORLD2VECGOOGLE開源,向量標記訓練,投入模型進行訓練例如卷積神經網絡CNN基本原理二維圖像分解方格卷積變換池化取出最大值輸出最終得出圖像的類別,模型訓練,圖像與單詞連接思路一維單詞二維矩陣以單詞向量作為輸入項目收益的波動作為輸出,模型訓練,一數(shù)據(jù)來源1網絡爬蟲2開源工具3大數(shù)據(jù)平臺二預測步驟1數(shù)據(jù)清洗例如通過JIEBA分詞系統(tǒng)分詞、過濾等操作2通過PYTHON中的NUMPY、PANDAS、MATPLOTLIB完成數(shù)據(jù)預處理及特征提取操作3通過TENSORFLOW、TFLEARN深度學習工具包進行深度學習建模。,開發(fā)流程總結,對比,智能與非智能比較,人工智能應用開發(fā)流程,數(shù)據(jù)收集,,數(shù)據(jù)清洗,,特征工程,,數(shù)據(jù)建模,如果你是下面的行業(yè)1司機2醫(yī)生3記者4翻譯5會計6律師你應該怎么辦,面對人工智能,QA,

簡介：分布式人工智能與多AGENT系統(tǒng),計算機科學技術發(fā)展趨勢,1、智能化2、個性化3、網絡化4、并行化,分布式人工智能DAI,一、基本概念研究在邏輯上或物理上分散的智能系統(tǒng)如何并行地、相互協(xié)作地實現(xiàn)問題求解。,分布式人工智能DAI,二、特點1系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識以及控制不但在邏輯上，而且在物理上分布的，既沒有全局控制，也沒有全局的數(shù)據(jù)存儲。2各個求解機構由計算機網絡互連，在問題求解過程中，通信代價要比求解問題的代價低得多。3系統(tǒng)中諸機構能夠相互協(xié)作，來求解單個機構難以解決，甚至不能解決的任務。注DAI的實現(xiàn)可克服原有專家系統(tǒng)、學習系統(tǒng)等弱點，極大提高知識系統(tǒng)的性能，可提高問題求解能力和效率，擴大應用范圍、降低軟件復雜性。,分布式人工智能DAI,三、主要內容分布式問題求解DPS和多AGENT系統(tǒng)MAS。1分布式問題求解DPS主要考慮怎樣將一個特殊問題求解工作在多個合作的、知識共享的模塊或結點之間劃分。2多AGENT系統(tǒng)MAS主要研究自主的智能AGENT之間智能行為的協(xié)調，為了一個共同的全局目標，也可能是關于各自的不同目標，共享有關問題和求解方法的知識，協(xié)作進行問題求解。注基于AGENT的計算將成為軟件開發(fā)的下一個重要的突破口。,分布式問題求解DPS,一、協(xié)作方式任務分擔TASKSHARING和結果共享RESULTSSHARING二、求解過程1、任務分解2、任務分配3、子問題求解4、結果綜合注1典型的任務分解和任務分配的方法有合同網絡類似于“招標”、動態(tài)層次控制、自然分解、固定分解、部分全局規(guī)劃；2在DPS中常用的通信方式有共享全局存儲器、消息傳遞及二者的結合。3黑板模型是DPS中使用較多的框架結構。,AGENT及多AGENT系統(tǒng)MAS,智能體最早出現(xiàn)在20世紀70年代的人工智能領域，它所具有的智能性和靈活性，使得該技術成為研究復雜系統(tǒng)的重要手段。單個智能體的能力、知識和計算資源都很有限，而多個智能體組成的多智能體系統(tǒng)已成為解決大型、復雜、分布式及難預測問題的重要手段。90年代以來，多智能體系統(tǒng)已經成為分布式人工智能研究的熱點，對智能體以及MAS的研究已經成為人工智能的核心問題。多智能體系統(tǒng)對許多學科和技術的發(fā)展起到了很大的指導和促進作用，由于AGENT的出現(xiàn)，人們可以對人工智能進行以下全新的詮釋“人工智能是計算機科學的一個分支，其目標是構造能表現(xiàn)出一定智能行為的智能體”。計算智能體甚至被認為是人工智能研究的最初和最終目標。,AGENT及多AGENT系統(tǒng)MAS,多智能體理論對于促進經濟、工業(yè)、社會、軍事等方面的進步都具有深遠的意義。主要研究內容1、微觀AGENT本身，包括AGENT基本特性、相應理論、內部實現(xiàn)框架。2、宏觀AGENT與環(huán)境及其它AGENT的關系，包括，多AGENT系統(tǒng)體系結構、AGENT通信語言、AGENT交互與協(xié)商、AGENT協(xié)作與合作、多AGENT知識交互與信息共享、多AGENT學習。,AGENT,一、AGENT的定義（尚未形成統(tǒng)一定義）關于AGENT有多種稱呼代理、主體、智能體、智能主體、艾真體等。能夠自主連續(xù)地在一可動態(tài)變化的、存在其它AGENT的環(huán)境中運行的，并可與環(huán)境進行交互的實體，稱為AGENT。廣義地講，AGENT是具有自主性、社會能力交互性和反應特征的計算機軟/硬件系統(tǒng)。AGENT是可以感知其所處環(huán)境，并能根據(jù)自身的目標作用于環(huán)境的計算實體。在沒有人的干預下能夠自主地完成給定任務的對象都可以稱為AGENT。在人工智能領域，AGENT被定義為具有感知能力、問題求解能力和與外界通信能力的實體，是完全自治或半自治的。,AGENT,三、AGENT特性1、自治性對自己的行為和內部狀態(tài)有一定的控制權。2、社會性或稱可通信性能夠通過某種AGENT通信語言與其它AGENT進行信息交換。注任務的承接、多AGENT的協(xié)作、協(xié)商等均以通信為基礎。3、交互性對環(huán)境的感知，并通過行為改變環(huán)境。4、主動性主動感知周圍環(huán)境的變化，并作出基于目標的行為。,AGENT,5、協(xié)作性通過協(xié)作提高多AGENT系統(tǒng)的性能。6、持久性在“相當長”的時間內連續(xù)運行。7、自適應性根據(jù)過去的經驗積累知識，并且修改其行為以適應新的環(huán)境。8、情態(tài)特性具有信念、意圖、愿望等情態(tài)。9、可推理性可根據(jù)當前知識和經驗，以理性的方式進行推理或預測。,AGENT,10、可移動性可從一個地方移動到另一個地方而保持其內部狀態(tài)不變。注AGENT可以攜帶數(shù)據(jù)，且可在遠處執(zhí)行智能指令。11、誠實性不會故意提供錯誤信息。12、友善性AGENT之間不存在互相沖突的目標，總是盡力幫助其它AGENT。13、理性總是盡力實現(xiàn)自己的目標。,AGENT,,四、智能體分類本地智能體或網絡智能體集中式智能體或分布式智能體固定智能體或移動智能體,多AGENT,,多智能體系統(tǒng)是在邏輯上或物理上呈分布狀態(tài)的多個智能體組成的較為松散的聯(lián)合體，各智能體按照預先規(guī)定的協(xié)議，根據(jù)系統(tǒng)的目標狀態(tài)及自身的目的、資源和知識，利用通信網絡，相互之間通過協(xié)商來確定各自的任務，并通過協(xié)調和協(xié)作來共同完成任務并達到整體目標。,多AGENT,,基于多智能體系統(tǒng)研究復雜系統(tǒng)時，首先要根據(jù)系統(tǒng)的特點對單個智能體作出定義，賦予其一定的行為能力和參數(shù)，并對各個智能體之間以及智能體與環(huán)境之間的交互規(guī)則作出規(guī)定，以此描述系統(tǒng)及其變化過程。在復雜的動態(tài)環(huán)境下，由于存在時間和資源的約束，多智能體系統(tǒng)需要解決的關鍵問題就是如何進行資源分配、任務調度、行為協(xié)調和沖突消解，使功能獨立的智能體通過協(xié)商、協(xié)調來完成復雜的控制任務或解決復雜的問題。,多智能體系統(tǒng)體系結構和協(xié)調機制,,多智能體系統(tǒng)體系結構及其協(xié)調機制是多智能體系統(tǒng)理論研究的核心問題，它研究如何把多個智能體組織為一個群體并使各個智能體有效地進行協(xié)調合作，從而達到解決整體問題的目標。對于多智能體系統(tǒng)體系結構及其協(xié)調機制的研究，目前大致可以分為三種學派基于符號推理系統(tǒng)的體系結構及協(xié)調機制，基于行為主義的體系結構及協(xié)調機制，基于協(xié)作進化方法的體系結構及協(xié)調機制。,基于符號推理系統(tǒng)的體系結構及協(xié)調機制,,這種學派的基礎是BRATMAN等提出的BDIBRIEFDESIREINTENTION理論通過建立比較完整的符號系統(tǒng)并基于經典人工智能的符號處理，來進行知識推理以使智能體具有自主思考、決策以及與其他智能體和環(huán)境進行協(xié)調行動的能力。這種學派包括三種代表性的理論,基于符號推理系統(tǒng)的體系結構及協(xié)調機制,,（1）聯(lián)合意圖理論這是目前最為系統(tǒng)和成熟的多智能體協(xié)調理論框架，由COHEN和LEVESQUE在BDI理論的基礎上，提出了承諾（COMMITMENT）和公約（CONVENTION）等概念。其基本思想是多個智能體在完成共同的任務時會形成一個共同的承諾，并堅守承諾，直到成功完成共同任務，除非出現(xiàn)下列任何一種情況①智能體發(fā)現(xiàn)共同任務已經完成；②智能體發(fā)現(xiàn)共同任務不可能完成；③智能體發(fā)現(xiàn)沒有必要執(zhí)行該共同任務。如果發(fā)生以上情況，智能體就把“自己將要退出承諾”的意圖設法通知正在聯(lián)合執(zhí)行任務的其他智能體，以便適時地進行調整。通過這樣的承諾和公約機制，多個智能體就能協(xié)調完成共同的任務。所以，聯(lián)合意圖理論只是為了各個智能體在完成共同任務時參與和堅持的一致性提供了一個框架，而沒有確定聯(lián)合行為中的具體分工和協(xié)作問題。,基于符號推理系統(tǒng)的體系結構及協(xié)調機制,,（2）共享計劃理論該理論由GROSZ等提出。其基本思想是參與聯(lián)合行動的各個智能體先達成一個包括具體行動步驟和各方面細節(jié)的共享計劃，并且相信所有智能體都打算參與聯(lián)合行動并接受共享計劃；數(shù)個智能體組建形成子團體，不同的子團體或單獨或組合地完成共享計劃的每一個具體步驟；子團體之外的其他智能體都相信子團體能夠完成相應的具體步驟，并形成相應的共享計劃。于是，通過共享計劃的協(xié)調，各個智能體就能合作完成共同的任務。,基于符號推理系統(tǒng)的體系結構及協(xié)調機制,,（3）計劃的隊行為計劃由設計者事先確定，而不是由MAS動態(tài)產生，各個智能體在行動之前就被賦予有關完整計劃的詳細信息。這種方法要求事先對智能體的行為環(huán)境有確切了解并做詳細計劃，所以不適合于動態(tài)環(huán)境，其應用比較有限。,基于符號推理系統(tǒng)的體系結構及協(xié)調機制,,基于符號系統(tǒng)的多智能體體系結構與協(xié)調機制存在的主要問題是①符號主義要求對環(huán)境有比較完整和復雜的模型，而如何使智能體自身模型的計算和推理與環(huán)境保持同步就是一個棘手的問題；②復雜模型計算和推理使智能體對環(huán)境的適應能力變差，并且難以滿足模型與領域無關性的要求；③對于大型復雜動態(tài)系統(tǒng)而言，符號模型建立過程的繁瑣和效率低下等問題表現(xiàn)的尤為嚴重。,基于行為主義的體系結構及協(xié)調機制,,基于行為主義的MAS以BROOKS的基于行為的系統(tǒng)分析與設計方法為基礎，其系統(tǒng)設計有三個基本原則最小性系統(tǒng)應盡量簡單以便與環(huán)境進行快速交互；無狀態(tài)性系統(tǒng)本身沒有關于外部環(huán)境的狀態(tài)模型，其行為是基于感知行為的模式進行的；魯棒性系統(tǒng)能夠有效地處理而不是去除實際環(huán)境中的不確定性?；谛袨橹髁x的智能體設計的一般過程首先確定一些基本行為，通過基本行為的選擇和組合來完成所要求的任務，因此，行為選擇機制的研究非常重要，也是多智能體協(xié)調研究的熱點和核心問題。,基于行為主義的體系結構及協(xié)調機制,,其基本思想是由各種基本行為構成一個網狀結構，各個結點表示相應的基本行為，而各個結點之間的連接表示為行為的活性，即行為對目標的貢獻和效能的一種度量，如果行為促使目標的實現(xiàn)，其活性值為正，反之為負，并且，這種效能越大，其活性值就越大。各種行為之間存在激勵或抑制的相互作用影響，于是，相應的活性值就在行為網中進行傳播，通過相應的活性傳播控制算法就可以對行為進行有效的組合、調度和協(xié)調，從而完成復雜任務。,基于協(xié)進化方法的體系結構及協(xié)調機制,,自然界中的各個物種共同生存于同一個生態(tài)系統(tǒng)中，每個物種在其中都有自己的生存環(huán)境。由于資源有限，各個物種必須通過競爭和合作才能獲得自己生存所需的資源。競爭和合作又促使物種不斷進化和改變，并影響彼此的進化過程，這樣的過程就稱為協(xié)進化。協(xié)進化是克服傳統(tǒng)進化算法的不足而提出的更為通用的機器學習過程，并適用于多智能體的協(xié)調。在協(xié)進化計算中，通?？紤]多個物種群體，每個物種都有相應的個體類型，各個物種群體采用進化算法實現(xiàn)其進化過程。與常規(guī)模擬進化不同的是，在對個體進行適應度評價時，增加對群體間交互協(xié)調作用的考慮，對于有利于協(xié)調的個體賦予較高的適應度，反之則賦予較低的適應度。這樣，促使各個群體向相互協(xié)調和適應的方向進化，從而產生協(xié)調行為。,多智能體技術的應用,,MAS的應用研究開始于20世紀80年代中期，并表現(xiàn)出明顯增長的趨勢。1、智能機器人智能機器人通常包括多個信息處理子系統(tǒng)，如二維三維視覺處理、信息融合、規(guī)劃決策以及自動駕駛等。在多機器人系統(tǒng)中，每個機器人作為一個智能體，當多機器人同時從事同一項或多項工作時，利用多智能體技術建立多智能體機器人的協(xié)調系統(tǒng)，避免沖突的出現(xiàn)，共同完成復雜并行的作業(yè)任務。,多智能體技術的應用,,2、交通控制如分布式路徑指導系統(tǒng)，把交通圖知識庫中的信息與路徑邊界搜索算法相結合，項駕駛員提供最佳路徑的行駛建議。3、分布式預測、監(jiān)控及診斷再對暴風雨氣象觀測中，把各區(qū)域觀測站分別作為一個智能體，各智能體根據(jù)觀測數(shù)據(jù)作出局部觀測，進行分布式問題求解，然后通過網絡和協(xié)調機制，最終形成關于整個區(qū)域的可靠一致的全局預測。,多智能體技術的應用,,4、柔性制造在大型分布式復雜制造系統(tǒng)中，可以把復雜的企業(yè)活動劃分成多組任務單元，各任務單元由一個智能體執(zhí)行，同時，把人的行為也看作一類智能體。利用多媒體界面和人機及機機等交互方式，通過大量智能體的交互和協(xié)調，實現(xiàn)各個地域分散的生產部門之間的知識共享和協(xié)調，實現(xiàn)復雜問題的求解和企業(yè)各項功能的集成。,多智能體技術的應用,,5、虛擬現(xiàn)實和多智能體社會虛擬現(xiàn)實是營造人工環(huán)境的仿真技術，用戶在該環(huán)境中能與其他對象進行相互作用。如電子市場，提出了買和賣這兩種智能體及其直接交互和代理交互算法，實現(xiàn)了市場中的貨物儲藏和買賣機制以及銀行信貸和金融管理機制。,多智能體技術的應用,,6、網絡自動化和智能化在互聯(lián)網中為用戶自動查找存儲于不同地點的資料，幫助用戶進行網絡搜索，為異地用戶建立多媒體會議進程。以一組協(xié)同工作的智能體為核心的應用環(huán)境下的用戶之間的協(xié)同工作。7、網絡化的辦公自動化采用智能體分別實現(xiàn)信息的收集、存儲、交換、加工和決策，可實現(xiàn)辦公自動化系統(tǒng)的人機一體化。,多智能體技術的應用,,8、作戰(zhàn)智能體模型研究作戰(zhàn)系統(tǒng)是社會復雜系統(tǒng)，現(xiàn)代戰(zhàn)爭呈現(xiàn)許多復雜系統(tǒng)的特征，如復雜非線性交互作用、自組織和自適應性、分層的體系結構。近年來，美國等發(fā)達國家對復雜性科學和多智能體技術等新方法在作戰(zhàn)仿真中的應用進行了探索。,

簡介：主講李輝EMAILLIHUIQUSTEDUCN,人工智能ARTIFICIALINTELLIGENCE,課程概況,本門課教材課程計劃課程考核課程要求,本門課教材,參考教材,課程計劃,第1周第16周（周三上午3、4節(jié)課，計算機14級明415）（周五下午7、8節(jié)課，惠普測試、惠普開發(fā)14級弘E103）重點講3部分，略講2部分人工智能概述邏輯程序設計語言圖搜索與問題求解（圖搜索、問題求解、智能算法）知識與推理（謂詞邏輯的機器推理、產生式規(guī)則的機器推理，不確定性知識表示與推理）機器學習與知識發(fā)現(xiàn)（機器學習、神經網絡、深度學習）,課程考核,考核平時成績考勤、作業(yè)、提問）20期末考試占80考試類型閉卷注平時成績不合格，則整門課的成績?yōu)椴缓细?課程要求,上課不準遲到、早退。有事、有病事先請假。事假必須有輔導員簽字；上課保持課堂紀律，對老師的教學有建議，可下課后提出。希望同學多與老師進行交流。,課程前言,為什么要學這門課程這門課程學什么怎么學這門課程,為什么要學習這門課,研究如何利用計算機來模擬人腦所從事的感知、推理、學習、思考、規(guī)劃等人類智能活動，解決需要用人類智能才能解決的問題；掌握人工智能的基本概念、基本原理、知識表示、推理機制和求解技術，以及相關研究領域的技術方法；培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術創(chuàng)新能力。,招聘啟示1,職位大數(shù)據(jù)工程師任職要求1大學本科及以上學歷，計算機相關專業(yè)；2精通C或JAVA編程，熟悉SPRING等開源框架；3從事人工智能相關的知識應用、智能決策等技術的研究開發(fā)工作；4從事智能領域語義分析算法、自然語言處理相關技術和方法的研發(fā)；5從事自然語言處理軟件設計和編程工作；6、負責數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術的研究、開發(fā)與實施,,在該招聘啟示，你們缺什么能力為什么需要這些能力人工智能相關的知識表示、推理機制和求解技術，以及相關研究領域的技術方法知識創(chuàng)新和技術創(chuàng)新能力,招聘啟示2,職位算法工程師1模式識別、人工智能、機器學習及計算機數(shù)學等相關專業(yè)，本科及以上學歷；2有較強的數(shù)學功底以及編程能力，熟練運用MATLAB、R、C等算法編程語言；3有良好的數(shù)據(jù)敏感度，善于觀察提煉數(shù)據(jù)信息；4有數(shù)據(jù)挖掘算法研究或算法開發(fā)經驗；5英語水平四級以上，能熟練閱讀外國文獻材料；6有創(chuàng)新意識、團隊意識，溝通能力良好。,,在該招聘啟示，你們缺什么能力為什么需要這些能力培養(yǎng)你的算法思想及解決問題的能力由此可以看出，你的人工智能知識掌握的越好，你就離該職位不遠了。,,原因一,算法是“內功”，新的語言、技術、標準為“外功”。只懂得招式，沒有功力，是不可能成為高手的。人工智能就是在增加“內功”。,原因二,大大提高生產力使得信息處理速度和質量大為提高，能夠快速、并行處理海量數(shù)據(jù)影響著ICT技術的發(fā)展，并指引方向為基于互聯(lián)網和移動互聯(lián)網等領域的創(chuàng)新應用提供理論基礎為未來ICT等網絡技術的發(fā)展指引了方向（智能算法、深度學習、云計算）,為什么要學這門課,是職業(yè)的需要適應當前信息技術發(fā)展，更好的將所學專業(yè)知識用于新技術如何學好這門課,理解、掌握和實現(xiàn),理解,什么是人工智能為什么需要人工智能產生背景人工智能需要解決哪些問題人工智能涉及哪些方面內容,人工智能概念技術過程手段工具,掌握,運用人工智能方法進行各種問題的實現(xiàn)知識表示方法搜索策略自然演繹推理和歸結演繹推理機器學習,實現(xiàn),這門課程學什么,人工智能的概念，人工智能產生的歷史，發(fā)展背景，研究方法及應用領域等；知識表示方法謂詞邏輯表示法，產生式表示法，語義網絡表示法，框架表示法，狀態(tài)空間表示法以及面向對象的知識表示等；搜索策略基于狀態(tài)空間圖的搜索技術，盲目搜索，啟發(fā)式搜索，與或圖啟發(fā)式搜索及博弈等；自然演繹推理和歸結演繹推理；機器學習歸納學習，決策樹學習，基于實例的學習，強化學習等的內容。,聽理解知識點和思想無需死記硬背做實踐體會人工智能的原理、方法和技術，在實踐中提高培養(yǎng)抽象思維能力培養(yǎng)獨立解決問題的能力培養(yǎng)合作精神想要結合當前新技術（大數(shù)據(jù)、深度學習、機器學習等）閱讀相關資料,怎樣學好這門課呢,先導要求程序設計語言數(shù)據(jù)結構，離散數(shù)學,

簡介：人工智能醫(yī)藥,ARTIFICIALINTELLIGENCEANDMEDICINE,01|什么是人工智能02|人工智能概述03|人工智能與醫(yī)藥04|計算機系統(tǒng)驗證與AI,什么是人工智能,什么是人工智能,4,,傳統(tǒng)算法、計算力、數(shù)據(jù)使用機器代替人類實現(xiàn)認知、分析、決策等功能的綜合學科。本質是對人的意識與思維的信息過程的模擬，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。,,什么是人工智能,5,人工智能最核心的是類人智能思維研究如何讓計算機具備人的感知、決策、解決問題、學習能力動作研究如何讓計算機具備人的行為能力,人工智能概述,人工智能概述,7,,發(fā)展歷程人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術已最終可以創(chuàng)造出機器智能，“人工智能”（ARTIFICIALINTELLIGENCE）一詞最初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)至今，已經出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它技術的發(fā)展。,人工智能概述,8,人工智能的研究范疇,知識表示、形式化推理,機器學習,理解文字、自然語言,規(guī)劃與決策,語音識別與合成,機器人控制,理解圖像、視覺感知,驅動力,9,,,技術驅動階段,場景驅動階段,算法和計算力對AI的發(fā)展起到主要推動作用。,第二階段，數(shù)據(jù)將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。此階段，大量結構化、可靠的數(shù)據(jù)被采集、清洗和積累，甚至變現(xiàn)。,此階段，不僅可以針對不同用戶做個性化服務，而且可在不同的場景下執(zhí)行不同的決策。此階段，對數(shù)據(jù)收集的維度和質量的要求更高。,數(shù)據(jù)驅動階段,人工智能與醫(yī)藥,人工智能與醫(yī)藥,11,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,中,國,造,制,2025,緊密圍繞重點制造領域關鍵環(huán)節(jié)，開展新一代信息技術與制造裝備融合的集成創(chuàng)新和工程應用。開發(fā)智能產品和自主可控的智能裝置并實現(xiàn)產業(yè)化。依托優(yōu)勢企業(yè)，緊扣關鍵工序智能化、關鍵崗位機器人替代、生產過程智能優(yōu)化控制、供應鏈優(yōu)化，建設重點領域智能工廠/數(shù)字化車間。在基礎條件好、需求迫切的重點地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)中，分類實施流程制造、離散制造、智能裝備和產品、新業(yè)態(tài)新模式、智能化管理、智能化服務等試點示范及應用推廣。建立智能制造標準體系和信息安全保障系統(tǒng)，搭建智能制造網絡系統(tǒng)平臺。,人工智能與醫(yī)藥,12,第一步裝備自動化。制藥裝備制造、醫(yī)療器械制造,第二步過程數(shù)字化。生產、設備數(shù)據(jù)真實、實時可取，可分析、可返溯、可動態(tài)。,第四步實現(xiàn)智能制造。人機一體化結合，實現(xiàn)智能生產與決策。,第三步工廠智能化。智能技術、智能系統(tǒng)、智能裝置,主要模塊與功能,13,電子批記錄電子批記錄模板管理、批記錄執(zhí)行、電子批報,生產管理工單執(zhí)行、工單維護、完工上報、報表、錯誤追溯,基礎數(shù)據(jù)人員崗位、工作中心、權限設置、設備數(shù)據(jù)采集,LIMS樣品管理、檢驗業(yè)務管理、檢測方法管理、實驗室器具,物料管理稱重配料、投料放錯、物料平衡、暫存室管理,質量管理GMP文件、過程控制、GAMP5驗證、質量追溯,,計算機系統(tǒng)驗證與AI,計算機系統(tǒng)驗證與AI,15,不專業(yè),不系統(tǒng),不具體,計算機系統(tǒng)驗證與AI,16,,當前，隨著中國醫(yī)藥行業(yè)信息化的發(fā)展，計算機化系統(tǒng)在藥品生產過程中普遍得以應用和提升，制藥企業(yè)和相關軟件廠商運用信息技術和系統(tǒng)控制技術提升生產效率和改進生產質量管理成為醫(yī)藥行業(yè)計算機系統(tǒng)化應用的重要方向。而如何對計算機化系統(tǒng)進行有效地驗證就成為制藥企業(yè)在質量管理體系中的重要環(huán)節(jié)。,,GMP驗證,17,計劃需求風險評估、用戶需求、驗證計劃、供應商評估與審計設計安裝軟件標準、配置標準、源代碼審核、審核報告、安裝記錄測試單元測試、集成測試、系統(tǒng)測試、IQ/OQ/PQ配置對系統(tǒng)進行配置使用維護校準維護、權限管理維護、數(shù)據(jù)記錄的備份、周期性回顧退役文件記錄的保存,GAMP5驗證,18,一類硬件驗證即標準硬件，包括輸入/輸出設備，例如標準個人計算機、打印機、條碼掃描儀、程序控制系統(tǒng)（PLC、SCADA、ANDON等）、服務器、網絡硬件及由標準組件構成的設備。,四類軟件驗證即需配置的軟件，可配置的軟件產品提供配置用戶特定業(yè)務流程的標準界面和功能。其中包括ERP、LIMS等。需執(zhí)行完整的生命周期活動，通常包括三個級別的標準與確認，測試包括安裝確認、系統(tǒng)配置測試、功能測試、需求測試以及其他風險評估和供應商評估制定的測試。,研究結果及應用,19,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,智能制造,醫(yī)藥行業(yè),計算機化系統(tǒng)驗證,AI,感謝您的聆聽,

簡介：人工智能醫(yī)療中的應用,,在,,,WWWTHEMEGALLERYCOM,,,WWWTHEMEGALLERYCOM,目錄,概述,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),達芬奇機器人,展望,4,1,2,3,人工智能與醫(yī)療,WWWTHEMEGALLERYCOM,概述AI,,,,AI的三個主要分支研究領域,智能機器人,就人類對外界某一特定環(huán)境中的客體、過程和現(xiàn)象的識別功能進行自動模擬的科學技術。,在某領域內具有專家水平，模擬專家的思維活動，推理判斷，求解專門問題的計算機程序系統(tǒng)。,,ES,,PR,,IR,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)概念,運用專家系統(tǒng)的設計原理與方法，模擬醫(yī)學專家診斷、治療疾病的思維過程編制的計算機程序，它可以幫助醫(yī)生解決復雜的醫(yī)學問題，作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。,,50年代,,60/70年代,,80/90年代,,現(xiàn)在,,,,HISTORY,LEDLEYCAD1976SHORTLIFFEMYCIN,1982MILLERINTERNISTⅠ1991BARNETT解釋軟件,,1954美國錢家其放射治療1959美國LEDLEY數(shù)學模型,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)歷史回顧,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN,,咨詢子系統(tǒng),靜態(tài)數(shù)據(jù)庫,非精確推理,,,,,簡介,組成,工作原理,MYCIN,,,控制策略,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN簡介,由STANFORD大學1972年開始研制，74年基本完成并投入實際運用的對細菌感染疾病的診斷和治療提供咨詢的計算機咨詢專家系統(tǒng)。,典型的產生式系統(tǒng)，由規(guī)則庫、綜合數(shù)據(jù)庫和控制系統(tǒng)三個部分組成；基于規(guī)則的推理采用逆向方式。,MYCIN系統(tǒng)試圖用產生式規(guī)則的形式體現(xiàn)專家的判斷知識，以模仿專家的推理過程。,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN組成,0102030405060708,YEAR,咨詢開始,咨詢結束,信息流及信息流控制流程圖,咨詢子系統(tǒng),解釋子系統(tǒng),,,,,INTERLISP語言包含200條關于細菌血癥的規(guī)則識別大概50種細菌擴展、改進后可以診療腦膜炎,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN咨詢子系統(tǒng),MYCIN系統(tǒng)上下文,CURCULS正在從中分離細菌的培養(yǎng)物CURDRGS目前從培養(yǎng)物中分離出的細菌OPDRGS在最近治療過程中病人已服用的抗生素藥物OPERS病人正在接受的治療PERSON病人狀況POSSTHER正在考慮的處方PRIORCULS以前取得的培養(yǎng)物PRIORDRGS病人以前服過的抗生素PRIORORGS以前分離的細菌,PROPPTNAMEAGESEXREGIMEN,PROPCULSITE,PRODGRGIDENT,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN咨詢子系統(tǒng),上下文樹,臨床參數(shù)值與可信度﹝1,1﹞規(guī)則形式內部與外部逆向推理跟蹤參數(shù),醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN咨詢子系統(tǒng),REGIMEN,目標規(guī)則,前提參數(shù),規(guī)則,前提參數(shù),,已知參數(shù),,,,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN靜態(tài)數(shù)據(jù)庫,1,2,3,規(guī)則特性,參數(shù)屬性,函數(shù),上下文特性及其他,4,規(guī)則特性,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN靜態(tài)數(shù)據(jù)庫1,PREMISE規(guī)則的前提部分；ACTION規(guī)則的操作部分；CATEGORY規(guī)則按上下文類進行分類，每條規(guī)則只能用于某幾個上下文類，這樣可以便于調用；SELFREF規(guī)則是否是自我引用，如是自我引用則為1，反之則為0。,參數(shù)特性,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN靜態(tài)數(shù)據(jù)庫2,MYCIN系統(tǒng)上下文,CURCULS正在從中分離細菌的培養(yǎng)物CURDRGS目前從培養(yǎng)物中分離出的細菌OPDRGS在最近治療過程中病人已服用的抗生素藥物OPERS病人正在接受的治療PERSON病人狀況POSSTHER正在考慮的處方PRIORCULS以前取得的培養(yǎng)物PRIORDRGS病人以前服過的抗生素PRIORORGS以前分離的細菌,PROPPTNAMEAGESEXREGIMEN,PROPCULSITE,PRODGRGIDENT,參數(shù)特性,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN靜態(tài)數(shù)據(jù)庫2,對每個參數(shù)的一組屬性,MEMBEROF相應的參數(shù)組的名稱例如PROPCULVALUTYPE參數(shù)的類型單值、是非值、多值EXPECT所期望的參數(shù)取值范圍當MYCIN需要一個單值或“是非”值參數(shù)時詢問用戶的問句，例如ENTERTHEIDENTITYGENUSOF∶,,,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN靜態(tài)數(shù)據(jù)庫3,,,,,,,用于前提部分的簡單函數(shù),用于操作部分的函數(shù),專門函數(shù),最常用的是CONCLUDECONCLUDE把病人數(shù)據(jù)三元組連同可信度存入動態(tài)數(shù)據(jù)庫,對動態(tài)數(shù)據(jù)庫中的關于病人的數(shù)值求值，并回答一個真值KNOWNBSAMECDEFISDLESSEQ,查找靜態(tài)數(shù)據(jù)庫中的知識表，建立可被規(guī)則的前提利用的臨時數(shù)據(jù)結構。,函數(shù),醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN靜態(tài)數(shù)據(jù)庫4,,,,,,,,,每種上下文有10種特性儲存在靜態(tài)數(shù)據(jù)庫。每當一個上下文被例示時，就要用到這些特性。這些特性也用于檢驗一個規(guī)則是否可用于合適的上下文,表和圖表，它們可被規(guī)則所引用。細菌類別表、無菌部位表、非無菌部位表,,上下文特性,,其他靜態(tài)數(shù)據(jù),ASSOCWITH,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN非精確推理,CFH，EMBH,EMDH,E,X,表示由于觀察到證據(jù)E，對假設H的相信程度增加了X,Y,表示由于觀察到證據(jù)E，對假設H的相信程度減少了Y,由于MB、MD∈〔0,1〕，所以CF∈〔1,1〕CF0，表示系統(tǒng)相信的假設成立；CF0，表示反對這個假設的證據(jù)更多一些，系統(tǒng)相信假設不成立。,證據(jù)組合CASE1,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN非精確推理,同時給定兩個觀察S1和S2對一個假設的相信和不相信程度的量度計算公式0，若MDH,S1S21MBH,S1S2MBH,S1MBH,S21MBH,S1，其它,,第二個觀察所能增加的相信程度的最大值,,按只有第二個觀察時對H的相信程度進行調節(jié),證據(jù)組合CASE2,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN非精確推理,假設的合取和析取的可信度也可以從MB和MD的組合來計算MBH1H2,EMINMBH1,E,MBH2,EMBH1ORH2,EMAXMBH1,E,MBH2,E,證據(jù)組合CASE3,MBH,SMB′H，SMAX0，CFS,E,,證據(jù)S完全可信時對H的相信程度,,使我們相信證據(jù)S的觀察,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN非精確推理,問題如何把人類所用的術語轉換成可信度的數(shù)值。例如“這是很可能的”這樣的語句所相應的可信度應是多大2如何對不同的人所使用的尺度進行標準化。3如何反饋到數(shù)據(jù)庫以改變規(guī)則的可信度的精確性。,以規(guī)則為基礎的系統(tǒng),非精確推理系統(tǒng),,醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN控制策略,目標引導的逆向推理,PATIENTREGIMEN,規(guī)則092,前提參數(shù)TREATFOR,前提參數(shù),,已知參數(shù),前提參數(shù)COVERPOR,規(guī)則,規(guī)則,規(guī)則,規(guī)則,,,前提參數(shù),前提參數(shù),,,,,,,,“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！痹卺t(yī)學領域，它的出現(xiàn)使得某些連資深專家都難以勝任的手術變得精準而簡單，這是計算機科技與生命科學碰撞出的火花，任何人都不曾想象機器人進入醫(yī)學領域后是如此神氣。,,,,達芬奇機器人,直供大型商超,它身高1．8M，擁有“三頭四臂”，身價超過2000萬。所謂三頭四臂，是指它擁有3個操作平臺及4只機器手臂。具體來講，它主要由3個平臺組成外科醫(yī)生控制臺；患者平車；攝像系統(tǒng)平車。,系統(tǒng)結構及特點,外科醫(yī)生控制臺,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,控制臺,1主控制器,3配置面板,2立體觀察器,4腳踏開關,為外科醫(yī)生提供了在患者體內控制器械和內窺鏡的手段。通過食指和拇指的并攏或分開，操作員就能啟動并控制器械做一樣的動作。,通過配置面板調節(jié)，能為操作員提供符合要求的更加細致的圖像。,為操作員提供了一個圖形接口，能集成左/右視頻信道給出連續(xù)的三維圖像。,能夠調整焦距、轉換機械臂以及提供電刀開關,患者車平,,,,這一部分是達芬奇機器人的操作部位，為機械臂和內窺鏡臂提供支撐，和病人直接接觸，需要無菌。與之配套的雙極平鉗，雙關節(jié)，能夠在360°180°范圍內自由活動。,,60,直供大型商超,是一個高大的視頻車，它負責將手術視野放大、成像，在手術室內的多個屏幕上做“現(xiàn)場直播叫”。這一部分內裝有圖像處理系統(tǒng)，在手術過程中由一名無需在無菌區(qū)的人員操作。,攝像系統(tǒng)車平,批發(fā),,達芬奇機器人,通過精密的設計，達芬奇機器人能夠替代人手在人體狹小空間內完成各種動作，而且沒有顫抖，操作更安全。,3個看似獨立的平臺在為病人實施手術時雖然各有分工，各司其職，卻相輔相成、緊密關聯(lián)。簡單地說，達芬奇機器人就是通過現(xiàn)代化的各種技術手段，包括計算機技術、視頻顯微技術、遠程通訊技術及現(xiàn)代醫(yī)學技術等，將看似復雜的手術在精準的操作F順利的完成。雖然它的4條機械手臂很龐大，卻可將患者體內綠豆大小的膽結石精確地取出。,優(yōu)勢,,達芬奇機器人作為先進科技的代表，具有許多明顯的優(yōu)勢。,,清晰精確借助高清攝像頭和三維影像成像系統(tǒng)，在多個攝像機的視野中，操縱者可以更清新的看到手術部位的具體情況，以此做出明確的判斷，提高了手術的成功率和精細程度。,安全穩(wěn)定理性的達芬奇機器人會根據(jù)操縱者的命令分毫不差的執(zhí)行工作，機器人借助計算機系統(tǒng)能將生理震顫減小到最低，使得在進行血管復雜、空間狹小的手術時，機器人的機械手會精準的到達操縱者所要去的地方，并且角度靈活，優(yōu)勢明顯。,微創(chuàng)手術它的最小創(chuàng)口只需要1CM，目前所使用的第二代機器人系統(tǒng)已經配備了5MM的操作器械，患者術后疼痛減輕、恢復快、住院時間短，輸血概率降低。也使得術后感染的風險幾乎降到零，這也受到很多患者的青睞。,,,一類是手術復雜、難度高、危險性大，不能使用常規(guī)手術方法，或是年紀偏大不能耐受常規(guī)手術創(chuàng)傷的病人。,另一類是對手術有特殊要求的病人,目前我國機器人手術更多應用于兩類人群,,達芬奇機器人在臨床中的應用,,達芬奇機器人在心臟外科中的應用機器人心臟醫(yī)生最擅長的是各種先天性心臟病、瓣膜病、房顫、冠心病、心包疾病、縱膈腫瘤等疾病的外科治療。至今為止，已有上百位心臟病人接受過高科技機器人的治療，幾乎所有人都順利恢復，沒有并發(fā)癥的發(fā)生。,在腎切除手術中的應用腎部分切除術的關鍵是切除時對腎實質出血的控制及鏡下縫合，對術者的分離及縫合技術要求較高。借助達芬奇機器人，可以更精確穩(wěn)定的實施手術。在切除的過程中，達芬奇機器人可以很快的更換適合的止血器械，使得出血量減少，縫合牢固，術后出血的情況明顯降低。,,達芬奇機器人在臨床的應用越來越廣泛，很多科事都陸續(xù)借助到機器人幫助，為廣大患者帶來了福音，可被廣泛應用于臨床多個科室如肝膽、泌尿、婦科，心胸、胃腸外科等的多種外科手術。,缺陷,,,,,,,,,,,,,,,,無觸覺,安裝操作復雜,費用昂貴,醫(yī)學專家系統(tǒng)存在的問題,,,,,,,,,計算機工程技術人員和臨床專家之間知識脫節(jié)，增加了專家系統(tǒng)的開發(fā)難度,在開發(fā)過程中，有將復雜當前應用較多的是單個專家系統(tǒng)，其問題求解方法單一，系統(tǒng)簡單化、機械化的傾向。,軟件的發(fā)展落后于硬件，缺乏一種令人滿意的通用專家系統(tǒng)開發(fā)平臺或計算機語言,開發(fā)出的專家系統(tǒng)實用性較差，存在一些低層次重復開發(fā)和缺乏客觀的、科學的、重復性好的驗證系統(tǒng),存在的問題,注意以下幾個方面的發(fā)展,1,2,3,知識表示和推理機制知識的復雜性和模糊性，將不斷對知識表示和推理機制提出新的要求，如何避免出現(xiàn)知識庫的繁雜和推理的低效將會顯的越來越突出。,采用多媒體技術將圖形、圖像、聲音等信息的特征提取和高級臨床知識相結合，改變專家系統(tǒng)單一文字形式的知識表示，并借助于醫(yī)學輔助手段來拓寬知識推理的范圍。,用戶界面是專家系統(tǒng)與外界的接口，主要用于系統(tǒng)和外界之間的通訊與信息交換。醫(yī)生在使用專家系統(tǒng)過程中，需要大量的人機對話來輸入病人的癥狀，因此必須精心設計用戶界面。,,,特點,未來的醫(yī)學專家系統(tǒng)發(fā)展趨勢,醫(yī)學專家系統(tǒng)應以解決一些特殊的問題為目的。這些特殊的問題在計算機視覺和人工智能方面沒有被研究過。人類對可視圖案的認識不同于常規(guī)的推理。并且代表明確的領域知識常常在視覺認識過程中下意識地忽略了被用到的那些因素。,醫(yī)學專家系統(tǒng)的模型可能會是以多種智能技術為基礎，以并行處理方式、自學能力、記憶功能、預測事件發(fā)展能力為目的。隨著計算機技術、人工智能技術、遺傳算法、人工神經網絡技術等一些非線性技術的發(fā)展和成熟，使我們開發(fā)出新的醫(yī)學專家系統(tǒng)成為現(xiàn)實。,THANKYOU,YOURBUSINESSCOMPANYSLOGANINHERE,

簡介：,,人工智能,ARTIFICIALINTELLIGENCE,AI,,目錄,人工智能的涵義,,,人工智能的柒大應用領域,,,人工智能的未來方向,,,人工智能的安全問題,,,,人工智能的涵義,,1,人工智能的涵義,人工智能（ARTIFICIALINTELLIGENCE）英文縮寫為AI。,,人工智能的柒大應用領域,,2,,,,,2,4,6,5,3,1,個人助理,自駕領域,電商零售,安防,教育,金融,延遲符,,7,醫(yī)療健康,人工智能的柒大應用領域,,

簡介：緒論,2024/3/10,史忠植高級人工智能,1,史忠植中國科學院計算技術研究所,高級人工智能第一章,2024/3/10,史忠植高級人工智能,2,第一章緒論,11人工智能的發(fā)展概況12人工智能的認知問題13思維的層次模型14符號智能15人工智能的研究方法16自動推理17機器學習18分布式人工智能19智能系統(tǒng),2024/3/10,史忠植高級人工智能,3,,COMPUTERHIGHPERFORMANCELOWINTELLIGENCE,,CITEFROMSCIENTIFICAMERICAN，2005（3）,重大挑戰(zhàn),人類大腦計劃HUMANBRAINPROJECT,2024/3/10,4,史忠植心智計算,HENRYMARKRAM,2013年1月28日，歐盟啟動了旗艦人類大腦計劃“THEHUMANBRAINPROJECT”,未來10年投入10億歐元的研發(fā)經費。目標是用超級計算機多段多層完全模擬人腦，幫助理解人腦功能。,運用先進創(chuàng)新型神經技術的大腦研究BRAIN,2024/3/10,5,史忠植心智計算,2013年4月2日，美國總統(tǒng)奧巴馬宣布一項重大計劃，將歷時10年左右、總額10億美元的大腦研究BRAIN，目標是研究數(shù)十億神經元的功能，探索人類感知、行為和意識，希望找出治療阿爾茨海默氏癥又叫老年癡呆癥等與大腦有關疾病的方法。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,6,智能機器,5THCBCARISTOTELIANLOGICINVENTED1642PASCALBUILTANADDINGMACHINE1694LEIBNITZRECKONINGMACHINE,2024/3/10,史忠植高級人工智能,7,智能機器,1834CHARLESBABBAGE’SANALYTICALENGINE,THEPICTUREISOFAMODELBUILTINTHELATE1800SBYBABBAGE’SSONFROMBABBAGE’SDRAWINGS,2024/3/10,史忠植高級人工智能,8,布爾邏輯,1848GEORGEBOOLETHECALCULUSOFLOGIC,,CHOCOLATENUTSMINT,,,,CHOCOLATEAND?NUTSANDMINT,,,,,,2024/3/10,史忠植高級人工智能,9,20世紀初的數(shù)學基礎,1900HILBERT’SPROGRAMANDTHEEFFORTTOFORMALIZEMATHEMATICS1931KURTG?DEL’SPAPER,ONFORMALLYUNDECIDABLEPROPOSITIONS1936ALANTURING’SPAPER,ONCOMPUTABLENUMBERSWITHANAPPLICATIONTOTHEENTSCHEIDUNGSPROBLEM,2024/3/10,史忠植高級人工智能,10,圖靈測試,THETURINGTEST,1950ALANTURING的文章“COMPUTINGMACHINERYANDINTELLIGENCE”MIND,VOL59,NO236,PP433460提出圖靈測試,2024/3/10,史忠植高級人工智能,11,人工智能的誕生,1956世界上第一次正式的AI會議美國的DARTMOUTHCOLLEGE，為期2月JOHNMCCARTHY正式提出“ARTIFICIALINTELLIGENCE”這一術語著名參加者JMCCARTHY、CSHANNON、MMINSKY、NWIENER、WMCCULLOCH、SPAPERT,2024/3/10,史忠植高級人工智能,12,人工智能的發(fā)展,1958NEWELL和SIMON的四個預測十年內，計算機將成為世界象棋冠軍十年內，計算機將發(fā)現(xiàn)或證明有意義的數(shù)學定理十年內，計算機將能譜寫優(yōu)美的樂曲十年內，計算機將能實現(xiàn)大多數(shù)的心理學理論1959FRANKROSENBLATT提出感知器模型（PERCEPTRONMODEL1959MITAILAB正式成立（MINSKY和MCCARTHY）,2024/3/10,史忠植高級人工智能,13,人工智能的發(fā)展,專家系統(tǒng)時期1962MCCARTHY調到STANFORD,1963年創(chuàng)建STANFORDAILAB1963MROSSQUILLIAN開創(chuàng)語義網絡（SEMANTICNETS1965FEIGENBAUM掌管STANFORDAILABNOFTSKER掌管MITAILAB1965MIT的JOSEPHWEIZENBAUM研制出ELIZA用英語進行交互回答任何問題196583FEIGENBAUM和LEDERBERG啟動DENDRAL工程1966ALPAC的負面報告造成美國政府取消對機器翻譯的資助1969MINSKY和PAPERT的感知機造成美國政府取消對神經網絡研究的資助。結論有限階感知機僅能識別出EULER數(shù)，不能識別其他的拓撲不變性1969SRI研制出機器人SHAKEY具有運動、感知和問題求解能力,2024/3/10,史忠植高級人工智能,14,人工智能的發(fā)展,自然語言處理1970STANFORD的TERRYWINOGRAD等研制出（ETAOIN）SHRDLU接受自然語言命令操作積木塊1970COLMERAUER研制出PROLOG語言的解釋系統(tǒng)不久，愛丁堡大學的WARREN實現(xiàn)了編譯系統(tǒng)1972DARPA取消STANFORD大學機器人研究SHAKEY的資助。1972MYCIN工程啟動1973JAMESLIGHTHILL爵士的負面報告使得英國政府取消對AI研究的資助“人工智能研究是不成功的，不值得政府資助?！庇⒄邮芰舜藞蟾娴挠^點。從那時起至今，英國AI研究一蹶不振。1976DARPA取消對語音識別研究的資助1976GREENBLATT研制出第一臺LISP機CONS,2024/3/10,史忠植高級人工智能,15,人工智能的發(fā)展,1976DOUGLENAT的數(shù)學積分系統(tǒng)AMAUTOMATEDMATHEMATICIAN1977SRI啟動PROSPECTOR工程幫助地質專家探測和解釋礦物1978年發(fā)現(xiàn)鉬礦脈MOLYBDENUMVEIN1977EDWARDFEIGENBAUM正式提出知識工程作為一門學科在1977年IJCAI會議上1979STANFORD研制出第一臺計算機控制的汽車（STANFORDCART）1980第一屆美國AI協(xié)會會議（AAAI）在STANFORD召開。1980JOHNMCDERMOTT的XCON專家系統(tǒng)用于配置VAX機器系統(tǒng),2024/3/10,史忠植高級人工智能,16,人工智能的發(fā)展,知識工程時期1981日本政府宣布日本五代機（FIRSTGENERATIONCOMPUTER）計劃（即智能計算機）1982JOHNHOPFIELD掀起神經網絡的研究1983MCC（MICROELECTRONICSANDCOMPUTERTECHNOLOGYCORPORATION）成立（BOBBYINMAN任主任）1984DOUGLENAT在BOBBYRAYINMAN的勸說下在MCC開始CYC的研究1986THINKINGMACHINESINC研制聯(lián)結機器CONNECTIONMACHINE1987LISP機器市場開始暗淡1988386芯片使得PC機速度可以與LISP機器媲美,2024/3/10,史忠植高級人工智能,17,人工智能的發(fā)展,分布智能1992日本政府宣布五代機計劃失敗。隨后啟動RWC計劃（REALWORLDCOMPUTINGPROJECT）1993SHOHAM提出AOP,AGENTORIENTEDPROGRAMMING1994中科院計算所多主體系統(tǒng)1997IBM深藍IIDEEPBLUE擊敗GARRYKASPAROV2000JADE，JACK，ZEUS，AGENTBUILD中科院計算所多主體環(huán)境MAGE,2024/3/10,史忠植高級人工智能,18,人工智能的發(fā)展,機器學習和數(shù)據(jù)挖掘1989數(shù)據(jù)集知識發(fā)現(xiàn)KDD1991PAWLAK粗糙集專著1992波蘭KIEKRZ召開第一屆粗糙集國際討論會1995VAPNIK提出SVM2000知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMINER2005第一屆IEEE國際粒度計算大會在北京召開2012紐約時報網站刊載文章稱，“大數(shù)據(jù)時代”已經降臨。2012年3月29日，美國政府撥款2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”計劃,2024/3/10,史忠植高級人工智能,19,人工智能的發(fā)展,智能信息處理1986魯梅爾哈特RUMELHART和麥克萊倫德MCCLELLAND等人提出并行分布處理PARALLELDISTRIBUTEDPROCESSING,簡稱PDP的理論1987在美國召開了第一屆神經網絡國際會議，并發(fā)起成立國際神經網絡學會INNS1990中國神經網絡首屆學術大會1992國際神經網絡學會、IEEE神經網絡學會、中國神經網絡學會等聯(lián)合在中國北京召開了神經網絡國際會議2000中科院智能信息處理重點實驗室IFIP智能信息處理國際會議,2024/3/10,史忠植高級人工智能,20,人工智能的發(fā)展,智能科學2002提出智能科學新概念建立智能科學網站//WWWINTSCIACCN/2006出版智能科學專著2008新加坡世界學術出版社出版智能科學系列叢書2010智能科學刊物IJIS2013IJCAI13WIS2013智能科學專題研討會,2024/3/10,史忠植高級人工智能,21,人工智能的基礎,?認知科學?腦科學?邏輯,2024/3/10,史忠植高級人工智能,22,認知科學,認知科學研究是“國際人類前沿科學計劃”的重點。認知科學及其信息處理方面的研究被列為整個計劃的三大部分之一其余兩部分是“物質和能量的轉換”、“支撐技術”；“知覺和認知”、“運動和行為”、“記憶和學習”和“語言和思考”被列為人類前沿科學的12大焦點問題中的4個。近年來，美國和歐共體分別推出“腦的十年”計劃和“EC腦的十年計劃”。日本則推出雄心勃勃的“腦科學時代”計劃，總預算高達200億美元。在“腦科學時代”計劃中，腦的認知功能及其信息處理的研究是重中之重。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,23,認知,認知是和情感、動機、意志等相對的理智或認識過程。美國心理學家HOUSTON等人將對“認知”的看法歸納為如下五種主要類型1認知是信息的處理過程；2認知是心理上的符號運算；3認知是問題求解；4認知是思維；5認知是一組相關的活動，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學習、想象、概念形成、語言使用等。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,24,認知,認知心理學家DODD等則認為，認知應包括三個方面，即適應結構過程。也就是說，認知是為了一定的目的，在一定的心理結構中進行的信息加工過程。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,25,認知科學,認知科學探索人類的智力如何由物質產生和人腦信息處理的過程。具體地說，認知科學是研究人類的認知和智力的本質和規(guī)律的前沿科學。認知科學研究的范圍包括知覺、注意、記憶、動作、語言、推理、思考、意識乃至情感動機在內的各個層面的認知活動。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,26,認知科學,認知科學是研究人類感知和思維信息處理過程的科學,包括從感覺的輸入到復雜問題求解,從人類個體到人類社會的智能活動,以及人類智能和機器智能的性質。認知科學是現(xiàn)代心理學、信息科學、神經科學、數(shù)學、科學語言學、人類學乃至自然哲學等學科交叉發(fā)展的結果。它是人工智能重要的理論基礎。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,27,人工智能的五個基本問題,1知識與概念化是否是人工智能的核心2認知能力能否與載體分開來研究3認知的軌跡是否可用類自然語言來描述4學習能力能否與認知分開來研究5所有的認知是否有一種統(tǒng)一的結構,2024/3/10,史忠植高級人工智能,28,思維的層次模型,思維是客觀現(xiàn)實的反映過程，是具有意識的人腦對于客觀現(xiàn)實的本質屬性、內部規(guī)律性的自覺的、間接的和概括的反映。人類思維的形態(tài)主要有感知思維形象思維抽象思維靈感思維,2024/3/10,史忠植高級人工智能,29,思維的層次模型,,抽象思維,形象思維,感知思維,外界信號,注意,2024/3/10,史忠植高級人工智能,30,感知思維,是一種初級的思維形態(tài)。在人們開始認識世界時,只是把感性材料組織起來,使之構成有條理的知識,所能認識到的僅是現(xiàn)象。在此基礎上形成的思維形態(tài)即是感知思維。人們在實踐過程中,通過眼、耳、鼻、舌、身等感官直接接觸客觀外界而獲得的各種事物的表面現(xiàn)象的初步認識,它的來源和內容都是客觀的、豐富的。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,31,形象思維,形象思維主要是用典型化的方法進行概括，并用形象材料來思維，是一切高等生物所共有的。形象思維是與神經機制的連接論相適應的。模式識別、圖象處理、視覺信息加工都屬于這個范疇。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,32,抽象思維,抽象思維是一種基于抽象概念的思維形式，通過符號信息處理進行思維。只有語言的出現(xiàn)，抽象思維才成為可能，語言和思維互相促進，互相推動。可以認為物理符號系統(tǒng)是抽象思維的基礎。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,33,靈感思維,對靈感思維至今研究甚少。有人認為,靈感思維是形象思維擴大到潛意識,人腦有一部分對信息進行加工,但是人并沒有意識到。也有人認為,靈感思維是頓悟。靈感思維在創(chuàng)造性思維中起重要作用,有待進行深入研究。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,34,人工智能,智能是什么智能是個體有目的的行為、合理的思維,以及有效的適應環(huán)境的綜合性能力。通俗地說,智能是個體認識客觀事物和運用知識解決問題的能力。人類個體的智能是一種綜合性能力,具體講,可以包括感知與認識客觀事物、客觀世界與自我的能力通過學習取得經驗、積累知識的能力理解知識、運用知識和運用經驗分析問題和解決問題的能力聯(lián)想、推理、判斷、決策的能力運用語言進行抽象、概括的能力發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、創(chuàng)造、創(chuàng)新的能力實時地、迅速地、合理地應付復雜環(huán)境的能力預測、洞察事物發(fā)展變化的能力等。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,35,人工智能,人工智能ARTIFICIALINTELLIGENCE是相對人的自然智能而言，即用人工的方法和技術,模仿、延伸和擴展人的智能,實現(xiàn)某些機器思維“。作為一門學科，人工智能研究智能行為的計算模型，研制具有感知、推理、學習、聯(lián)想、決策等思維活動的計算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復雜問題。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,36,什么是人工智能,STUARTRUSSELL和PETERNORVIG把當前有關AI的定義分成四類,2024/3/10,史忠植高級人工智能,37,類人行為方法,KURZWELL提出人工智能認為人工智能是一門技術，它創(chuàng)造出夠完成一定任務的機器，而當我們人類對這些任務進行處理的時候，需要一定的智能。方法對于人類做的比較好的智能任務，讓計算機來完成最著名的就是TURING測試,定理證明下國際象棋做外科手術診斷疾病,2024/3/10,史忠植高級人工智能,38,TURING測試（1）,ALANTURING,“COMPUTINGMACHINERYANDINTELLIGENCE”,MIND,59433–460,1950問題“CANMACHINESTHINK”為此，TURING設計了著名的TURINGTEST,2024/3/10,史忠植高級人工智能,39,TURING測試（2）,測試者A，被測試者B與C。A是人，B與C一個是人，另一個是計算機。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(qū)分是人的回答還是計算機的回答，則計算機具有了智能。TURING測試第一次給出了檢驗計算機是否具有智能的哲學說法。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,40,類人思維方法,BELLMAN提出人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學習等有關活動的自動化。主要采用的是認知模型的方法是關于人類思維工作原理的可檢測的理論。如果說某個程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內部是怎樣工作的，可以有兩種方法通過內省（INTROSPECTION）在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學實驗,2024/3/10,史忠植高級人工智能,41,理性思考方法,1985年CHARNIAK和MCDERMOTT提出人工智能是用計算模型研究智力能力。這是一種理性思維方法。一個系統(tǒng)如果能根據(jù)它所知的信息知識、時間、資源等能夠做出最好的決策，這就是理性的當知識是完全的，并且資源是無限的時候，就是所謂的邏輯推理。當知識是不完全的，或者資源有限時，就是理性的行為。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,42,理性行為方法,尼爾森（NILSSON）認為人工智能關心的是人工制品中的智能行為。這種人工制品主要指能夠動作的主體（AGENT）。行為上的理性指的是已知某些信念，執(zhí)行某些動作以達到某個目標。主體（AGENT）可以看作是可以進行感知和執(zhí)行動作的某個系統(tǒng)。在這種方法中，人工智能可以認為就是研究和建造理性主體（AGENT）。在“理性思維”方法中，它所強調的是正確的推理。做出正確的推理有時被作為理性主體（AGENT）的一部分。另一方面，正確的推理并不是理性的全部，因為在有些情景下，往往沒有某個行為一定是正確的，而其他的是錯誤的。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,43,人工智能,符號主義連接主義行為主義,2024/3/10,史忠植高級人工智能,44,符號智能,傳統(tǒng)人工智能是符號主義，它以NEWELL和SIMON提出的物理符號系統(tǒng)假設為基礎。物理符號系統(tǒng)假設認為物理符號系統(tǒng)是智能行為充分和必要的條件。物理符號系統(tǒng)由一組符號實體組成，它們都是物理模式，可在符號結構的實體中作為組分出現(xiàn)。該系統(tǒng)可以進行建立、修改、復制、刪除等操作，以生成其它符號結構。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,45,連接主義,連接主義研究非程序的、適應性的、大腦風格的信息處理的本質和能力。人們也稱它為神經計算。由于它近年來的迅速發(fā)展,大量的神經網絡的機理、模型、算法不斷地涌現(xiàn)出來。神經網絡主體是一種開放式的神經網絡環(huán)境，提供典型的、具有實用價值的神經網絡模型。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,46,行為主義,BROOKS提出了無需知識表示的智能、無需推理的智能。他認為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，在許多方面是行為心理學觀點在現(xiàn)代人工智能中的反映，人們稱為基于行為的人工智能，簡言之，稱為行為主義。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,47,智能,符號智能是以知識為基礎，通過推理進行問題求解。也即所謂的傳統(tǒng)人工智能。計算智能是以數(shù)據(jù)為基礎，通過訓練建立聯(lián)系，進行問題求解。人工神經網絡、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進化程序設計、人工生命等都可以包括在計算智能。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,48,人工智能的研究方法,認知學派邏輯學派行為學派,2024/3/10,史忠植高級人工智能,49,認知學派,以SIMON,MINSKY和NEWELL等為代表，從人的思維活動出發(fā)，利用計算機進行宏觀功能模擬。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,50,認知學派,1976年NEWELL和SIMON提出了物理符號系統(tǒng)假設，認為物理系統(tǒng)表現(xiàn)智能行為必要和充分的條件是它是一個物理符號系統(tǒng)。這樣，可以把任何信息加工系統(tǒng)看成是一個具體的物理系統(tǒng)，如人的神經系統(tǒng)、計算機的構造系統(tǒng)等。所謂符號就是模式。任何一個模式，只要它能和其它模式相區(qū)別，它就是一個符號。不同的英文字母就是不同的符號。對符號進行操作就是對符號進行比較，即找出哪幾個是相同的符號，哪幾個是不同的符號。物理符號系統(tǒng)的基本任務和功能是辨認相同的符號和區(qū)分不同的符號。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,51,認知學派,80年代NEWELL等又致力于SOAR系統(tǒng)的研究。SOAR系統(tǒng)是以知識塊CHUNKING理論為基礎，利用基于規(guī)則的記憶，獲取搜索控制知識和操作符，實現(xiàn)通用問題求解。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,52,認知學派,MINSKY從心理學的研究出發(fā)，認為人們在他們日常的認識活動中，使用了大批從以前的經驗中獲取并經過整理的知識。該知識是以一種類似框架的結構記存在人腦中。因此，在70年代他提出了框架知識表示方法。到80年代，MINSKY認為人的智能，根本不存在統(tǒng)一的理論。1985年，他發(fā)表了一本著名的書SOCIETYOFMIND思維社會。書中指出思維社會是由大量具有某種思維能力的單元組成的復雜社會。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,53,邏輯學派,邏輯學派是以MCCARTHY和NILSSON等為代表，主張用邏輯來研究人工智能，即用形式化的方法描述客觀世界。他們認為1智能機器必須有關于自身環(huán)境的知識。2通用智能機器要能陳述性地表達關于自身環(huán)境的大部分知識3通用智能機器表示陳述性知識的語言至少要有一階邏輯的表達能力。邏輯學派在人工智能研究中，強調的是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。MCCARTHY主張任何事物都可以用統(tǒng)一的邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調邏輯為中心。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,54,行為學派,智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，其基本觀點1到現(xiàn)場去；2物理實現(xiàn)；3初級智能；4行為產生智能。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,55,自動推理,演繹推理DEDUCTIVEREASONING歸納推理INDUCTIVEREASONING反繹推理ABDUCTIVEREASONING,2024/3/10,史忠植高級人工智能,56,自動推理,從一個或幾個已知的判斷前提邏輯地推論出一個新的判斷結論的思維形式稱為推理,這是事物的客觀聯(lián)系在意識中的反映。人解決問題就是利用以往的知識,通過推理得出結論。自動推理的理論和技術是程序推導、程序正確性證明、專家系統(tǒng)、智能機器人等研究領域的重要基礎。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,57,自動推理,正向推理FORWARDREASONING又叫向前推理、數(shù)據(jù)驅動的推理定義從已知的數(shù)據(jù)/條件/中間結論出發(fā)推導出新的結論,1A?G12A??G13B?G24B??G25G1G2?G,2024/3/10,史忠植高級人工智能,58,自動推理,反向推理BACKWARDREASONING又叫向后推理、面向目標的推理定義從結論（目標）出發(fā)推導結論（目標）的前提條件,1G?G1G22G1?A3G1?A?4G2?B5G2?B?,2024/3/10,史忠植高級人工智能,59,機器學習,SIMON對學習的定義是“如果一個系統(tǒng)能夠通過執(zhí)行某種過程而改進它的性能，這就是學習”。這個說法的要點是學習是一個過程，其二，學習是對一個系統(tǒng)而言，其三，學習改變系統(tǒng)性能。過程、系統(tǒng)與改變性能是學習的三個的要點。對上述說法，第一點是自然的。第二點中的系統(tǒng)則相當復雜，一般是指一臺計算機，但是，也可以是計算系統(tǒng)，甚至包括人的人機計算系統(tǒng)。第三點則只強調“改進系統(tǒng)性能”，而未限制這種“改進”的方法。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,60,機器學習,,,,2024/3/10,史忠植高級人工智能,61,機器學習,,,,機器學習的研究尚處于初級階段,必須大力開展研究的一個人工智能領域。只有機器學習的研究取得進展,人工智能和知識工程才會取得重大突破。今后機器學習的研究重點是研究學習過程的認知模型、機器學習的計算理論、新的學習算法、綜合多種學習方法的機器學習系統(tǒng)等。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,62,機器學習,,,,機器學習的研究尚處于初級階段,必須大力開展研究的一個人工智能領域。只有機器學習的研究取得進展,人工智能和知識工程才會取得重大突破。今后機器學習的研究重點是研究學習過程的認知模型、機器學習的計算理論、新的學習算法、綜合多種學習方法的機器學習系統(tǒng)等。,2024/3/10,史忠植高級人工智能,63,分布式人工智能,自20世紀80年代以來，隨著計算機網絡、計算機通信和并發(fā)程序設計技術的發(fā)展，分布式人工智能逐漸成為人工智能領域的一個新的研究熱點。分布式人工智能是人工智能的一個分支，它主要研究在邏輯上或物理上分

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