人工智能、自组织与混沌中的秩序
人工智能、自组织与混沌中的秩序
1. 摘要
自组织现象（self-organization）是指非线性多单元的开放系统, 在远离平衡到一定程度时, 由于单元间的强烈耦合与协调作用而形成的时间、空间或功能上的结构与混沌。自组织理论研究的复杂系统的演化理论，即研究客观事物自身的结构化、有机化、有序化和系统化过程。
人工智能（Artificial Intelligence）作为从计算机科学中分离出来的一门研究模拟人类智能，实现理性行动的学科诞生于1956年。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，是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的综合性学科，自20世纪60年代以来已取得了许多重要成果。
人工智能领域和自组织系统之间的联系渊源已久。人工智能领域的鼻祖之一图灵在1952年发表了的《形态发生的化学基础》（The Chemical Basis of Morphogenesis）为自组织现象的发现埋下了伏笔。从自组织理论看来，以符号主义为代表的传统人工智能科学被认为处于一种过度开放的状态。逐渐地，越来越多的科学家提出了新人工智能的概念，即以“实体化”，“现场性”和“自下而上设计”为原则。新人工智能设计的智能体符合适度开放的原则，它与真实环境交互作用，人类不再对其进行直接和精确的干预。
2. 关键词人工智能；自组织；混沌；机器学习；群体智能；元胞自动机；耗散结构理论
3. 引言
20 世纪50 年代，阿什比首先提出自组织系统这一概念，20 世纪60 年代以来，一批关于进化机制的自组织理论相继而生，其中最著名的有普里高津(I.Prigogine, 1967)的耗散结构理论，哈肯（H.Haken, 1971）的协同学和艾根(M.Eigen, 1970)的超循环理论。自组织系统理论中，各个理论的知识背景与对象有很大差别，但它们都试图解决有序和无序相互转化的机制与条件问题，这些理论从不同角度说明了各种物质系统如何从较低级的结构功能形式演化为较高级的形式。
在计算机科学和人工智能领域，关于自组织以及利用自组织理论的研究体现在诸多方面。例如自组织神经网络，以及群体智能（Swarm Intelligence）等概念。
4. 自组织与人工智能
4.1 自组织现象
自组织理论源于20世纪60年代，由L.Von Bertalanfy的系统论发展而来。
其意义在于，一个开放、远离平衡的体系，在一定条件下可以自发地组织成时间和空间的有序结构，呈现出类似于生命特征的自组织现象。这一发现及其耗散结构理论的建立具有重要的科学意义和哲学意义，是当代化学、物理学、生物学、计算机科学甚至于社会学发展的重要前沿领域。
自组织现象与混沌现象可以说是异曲同工。自然界具有规律性，又有一个完全独立的无规律性，它们是两种不同的东西，这种传统的想法已经逐渐被人们所抛弃。当代科学家普遍认为，混沌与秩序是运行状态的两极，可由同一种数学模型产生。
图灵的研究以及化学、生物学等等科学发现带来了一个伟大的信息，模式形成归根结底似乎与宇宙本身有着极深的联系，它实际上采用一些简单和常见的过程。模式随时会发生。从70年代起，越来越多的科学家开始接受混沌和模式是内建于最基本法则内的观念。
自组织现象的发现源于化学家在19世纪以后的发现：有一些化学反应中的
某些组分或中间产物的浓度能够随时间发生有序的周期性变化，即所谓化学振荡现象。
1968年，比利时化学家Prigogine I R提出耗散结构理论。他指出：一个开放体系在达到远离平衡态的非线性区域时，一旦体系的某一个参量达到一定阈值后，通过涨落就可以使体系发生突变，从无序走向有序，产生化学振荡一类的自组织现象。这里，实质上是提出了产生有序结构的以下四个必要条件：开放体系、远离平衡态、非线性作用和涨落作用。
开放体系意味着系统能够同外界交换物质与能量形成有序结构。这样才可能从外界向体系输入反应物等来使体系的自由能或有效能量不断增加，即有序度不断增加；同时，才可能从体系向外界输出生成物等来使体系无效能不断减少，即无序度或熵量不断减少。
远离平衡态是使体系具有足够的反应推动力，推进无序转化为有序，形成耗散结构。在平衡态，体系的熵量已经增至极大，无序度已经增至极大，从而也不可能产生有序。非平衡是有序之源。
体系内各要素之间具有超出整体是局部线性叠加效果的非线性作用，是一种所得超所望的非线性因果关系，即一个小的输入就能产生巨大而惊人效果。这样才可能使体系具有自我放大的变化机制，产生突变行为和相干效应、协同动作，以异乎寻常的方式重新组织自己，实现有序。
涨落作用指体系中某个变量或行为与其平均值发生偏差的作用。体系具有涨落或起伏的变化，才能启动非线性的相互作用，使体系离开原来的状态，发生质的变化，跃迁到一个新的稳定的有序态，形成耗散结构。因此，涨落是一种启动力，涨落导致有序。偶然的涨落产生必然的有序。可以说，涨落是让混沌走向秩序的一个必要因素。
4.2 自组织与人工智能
促使阿兰·图灵在对有机体中形态发生产生兴趣的是这样一个原始的想法：人类智慧的产生或许建立在数学的基础上。形态发生是一个称为自组织的过程。引人注目的例子在图灵之前，没人知道形态发生是怎么进行的。图灵在论文中用数学来解释形态发生。论文中使用了一个在天文学和原子物理学里常见的数学方程，来描述一个生命的过程。图灵方程第一次描述了一个生物系统如何实现自组织：用非常简单的方程，来描述非常简单的过程，将其合并之后，复杂性突然出
现，伴随复杂性出现的是特定的模式。
可以说，图灵关于自组织现象的最初描述源于他对于人类智能——更进一步地来说，是对于能否人工模拟人类智能过程这一问题的思考。
“像人一样思考”，“向人一样行动”，“理智地思考”，“理智地行动”。这四种不同的方向是现代人工智能领域对于Artificial Intelligence诸多不同定义的高度概括。其中，后二者代表着数十年以来人工智能的主要发展方向，并仍然处于持续发展的状态。某些人将“理智地……”定位为“弱人工智能”，或者说是“人工智能技术”。传统人工智能依赖于逻辑，取得了一系列科技上的成果。而“强人工智能”或者说是“人工智能科学”的发展，处于各种原因（如神经科学领域对人类大脑的研究还没有一个完善的结论等），一直处于较为缓慢的发展状态。
依照耗散结构理论，从自组织系统的角度来说，传统人工智能对于人类是过度开放的。
传统人工智能的成就大多数应该归功于“从上到下”的人工智能研究途径。“从上到下”的人工智能建立在对整个世界进行描述的符号系统之上。但是，哥德尔不完备定律证明：不可能探求到完美无缺的数学定理，在同一个数学系统中，一定存在无法被证明的问题。哥德尔不完备性定理动摇了传统人工智能的根基。
格里高利·贝特森认为，我们过去一直在争论机器是否能思考。答案是不能。进行思考的是一个整体，可能包括计算机、人及环境。同样，我们可能会问人脑本身能否思考，答案仍旧是‘不能’。进行思考的是包括环境和人在内的整个系统中的人脑。这个结论产生了一整套新原理，我们通常将其称为新人工智能。新人工智能主要体现于以下3 条原则：（1）实体化（2）现场性（3）自下而上设计。从耗散结构理论看来，实体化与现场性——即新人工智能系统对外界的适应和反应——正与开放体系条件对应。
4.3 群体智能
群体智能源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究。最早被用在细胞机器人系统的描述中。它的控制是分布式的，不存在中心控制。群体具有自组织性。
社会性昆虫具有很强的集体解决问题的能力，他们的群体行为具有相当强的自组织性、鲁棒性和灵活性，而这些特性正是某些人工智能系统所需要的。从上个世纪末开始，科学家治理与研究昆虫社会中的自组织行为，据其设计出一系列相应的算法。
群体智能可以视为基于自组织现象在宏观角度上的表征进行的应用。而我认为，群体智能与个体智能并没有本质区别。事实上，在当代生物学领域里存在这样一种看法：一个个体（譬如一棵树）本身也可以看做一个群落。
从严格的意义上来说，群体智能并非新人工智能。首先，单就群体智能本身来说，它不符合实体化原则。但在现场性和自下而上原则上，群体智能与传统符号主义人工智能相比，无疑更符合自组织的条件。
注：计算机对自组织现象的一个简单示例——元胞自动机
细胞自动机最早由冯·诺依曼在1950年代为模拟生物细胞的自我复制而提出的。但是并未受到学术界重视。直到1970年，剑桥大学的约翰·何顿·康威设计了一个电脑游戏《生命游戏》后才吸引了科学家们的注意。此后，史蒂芬·沃尔夫勒姆对初等元胞机256种规则所产生的模型进行了深入研究，并用熵来描述其演化
行为，将细胞自动机分为平稳型、周期型、混沌型和复杂型。
下图为MATLAB中life程序对元胞自动机的模拟效果：
达到稳定之前的状态稳定状态
4.4 应用举例
4.4.1 模拟进化过程
牛津大学科学家Torsten和他的小组曾进行过一项实验，旨在利用计算机化
的进化来创造一个能控制虚拟身体行走的虚拟大脑。他们开发了100个随机的大脑。在最开始的时候，几乎所有虚拟机器人的的行走能力都不尽人意。计算机在其中选择了在身体运动上表现稍好些的虚拟人并培养它们。然后算法就选择表现最佳者，让它们产生后代。下一代运动最佳的虚拟人被一起培养……在经历了
10代之后，虚拟机器人已经可以磕磕绊绊地行走，100代之后，他们已经能够获得稳定运动的虚拟人，与简单的行走相比，它们甚至可以完成更复杂的动作，更进一步地——对“意外事件”做出准确和迅速的反应。研究者指出，尽管他们设计了这些算法，然而当进化发生时，人类并不能控制实际发生的情况，进化本身对其进行了自动优化。
一个不会思考的进化的试验及错误过程，创造了这些能运动、会实时反应的虚拟生命。这个试验证明了基于简单法则的系统的创造力——亦即自组织创造力。这个系统正如自然界中的其他系统，进化基于的简单法则和反馈，复杂性由此自发地出现。简单的规则就是：有机体必须携带着几个随机的变异，并不断地复制，周围（复杂）的环境给出反馈，最适合（某种环境）的变异得到加强，结果就出现了越来越多的复杂性，此过程并没有经过思考和设计。个体可以进化到有机结构的较高水平，一旦生物实际拥有了某些模式，反馈过程就会对它们加以选择。因此，进化本身、整个达尔文时间表，从某种意义上说，就是正在发生的图灵方程加上反馈的一些不同进程。
在不经思考的前提下，利用简单规则无意识地创造出较为复杂的系统。在此意义上，计算机模拟人就是自组织的系统。
4.4.2 分布式控制机器人——Myon
自组织理论在人工智能方面的贡献除了在软件方向外，在自动化领域上有同样重要。事实上，智能机器人与现实环境交互，对外界输入进行反馈，智能机器人在实体化方面更契合“新人工智能”的定义。
Myon，德国Neurorobotics Research Laboratory所研究的智能机器人。与传统
机器人相比，其身体各个部件具有充分的自主性，这种自主性体现在三重意义上：独立的能源供应，独立的处理器以及一个容许各部件单机操作的特有神经网络拓扑结构。
关于Myon的一个重要的实验涉及对语言形成过程的模拟。将两个相同的Myon机器人置于同一房间，通过“交流”，它们会形成一种独特的语言来描述自身的动作。而这个过程本身不存在人类的干涉。尽管它们的语言能力和行动能力是通过前期编程获得的，但在整个学习的过程中，这个系统并未对人类过度开放——即，这个系统（两个机器人）最后取得的规律性结果（简单语言的形成）并非由某高层因素施加影响达成，而是遵循简单的规则（视觉和听觉识别），在系统内部自主形成的。
5. 结论
从自组织理论的角度来看，新人工智能设计的智能体符合适度开放的原则，它与真实环境交互作用，人类不再对其进行直接和精确的干预；进化和学习的过程自下而上，从简单到复杂，层层叠加。它对现有的设计进行巧妙地调整和充实，从而生成新的设计，新智能体是仿生学指导下的产物，它很好地模仿了自然界的进化机制，故此非线性相互作用是其有序演化的内在依据；人类通过对它的了解和对人工环境的控制使其远离平衡态，并促进其内部正反馈机制的运行，在一定程度上控制其内部涨落。新人工智能是自组织和他组织的的结合，人工控制的外部参量可以及时纠正进化误区，大大加快新人工智能体的进化速度，使其朝着人们所希望的方向发展。
6. 参考文献
[1] 《从自组织理论看人工智能的发展》马明太原科技大学
[2] Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems ,Eric Bonabeau, Marco Dorigo and Guy Theraulaz, New York, NY: Oxford University Press, Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity, 1999
[3] 《Kohonen自组织网络在混沌时间序列预测中的应用》王明进程乾生(北京大学)
程序设计、人工智能、网络中发布信息试题
题号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 答案Ａ B D A A A D A B B 题号11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 答案 C C C D A B A 1.某地驾照考试规定，考试成绩不低于80分为合格，下图是根据成绩判断是否合格的部分流 程图： 如果输入的成绩为85，则该流程的执行顺序为 ( ) （A）①→②→③（B）①→②→④（C）①→②→④→③（D）①→②→③→④ 2. 某汽车厂家正在研制一款新车，司机坐在驾驶室内喊"启动引擎"，汽车立即开始发动，这 里用到了( ) （A）手写识别技术（B）语音识别技术 （C）指纹识别技术（D）视网膜识别技术 3.下列属于程序设计软件的是（） （A）Media Player （B）Word （C）Excel （D）QBASIC 4. 某算法的流程图如下所示：
当输入a，b的值分别为7，9，该算法的输出结果为（） （A）16 （B）9 （C） 7 （D）2 5.在编程的主要步骤中，( )是编程的核心，是解决问题的方法和步骤。 A．算法设计 B．界面设计 C．代码编写 D．调试运行 6.程序设计语言是用于编写计算机程序的语言，是人们与计算机打交道的桥梁，下列属于程序设计语言的是( )。 ①VB ②WPS ③Pascal ④C ⑤Excel ⑥Wor d ⑦PowerPoint A．①③④ B．②⑤⑥ C．①②⑤⑥⑦ D．⑤⑥⑦ 7.下面活动中，涉及了人工智能实际应用的是( )。 A．李强使用扫描仪把报纸上的文字资料以图像文件保存到计算机里 B．星期日上午，张雷同学与父母在商场购买数码相机 C．王鹏在编辑视频时，遇到疑难问题，通过论坛发帖子与网友交流 D．徐慧使用手机的语音识别功能，自动查找到要联系的人 8.下列不属于人工智能的是( )。 A．刘明通过QQ与别人下五子棋游戏 B．近日国内推出一款机器人，他不仅可以准确指挥交通，还可以回答别人的问题 C．李明用手写板在计算机中绘制卡通 D．张杰利用语音设备输入文字 9.下列不属于通过模式识别输入的是( )。 A．手写板输入 B．键盘输入 C．光学字符识别输入 D．语音输入 10.方华利用VB软件编制了一个“学生成绩统计分析系统”对学校学生的考试成绩进行汇总并分析。这属于信息加工一般过程的( )阶段。
人工智能实验一指导
实验1: Prolog语言程序设计 人工智能（AI）语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。 Prolog是当代最有影响的人工智能语言之一，由于该语言很适合表达人的思维和推理规则，在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用，已经成为人工智能应用领域的强有力的开发语言。 尽管Prolog语言有许多版本，但它们的核心部分都是一样的。Prolog的基本语句仅有三种，即事实、规则和目标三种类型的语句，且都用谓词表示，因而程序逻辑性强，方法简捷，清晰易懂。另一方面，Prolog是陈述性语言，一旦给它提交必要的事实和规则之后，Prolog就使用内部的演绎推理机制自动求解程序给定的目标，而不需要在程序中列出详细的求解步骤。 一、实验目的 1、加深学生对逻辑程序运行机理的理解。 2、掌握Prolog语言的特点、熟悉其编程环境。 3、为今后人工智能程序设计做好准备。 二、实验内容 1、编写一个描述亲属关系的Prolog程序，然后再给予出一些事实数据，建立一个小型演绎数据库。 提示：可以以父亲和母亲为基本关系（作为基本谓词），再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。 2、编写一个路径查询程序，使其能输出图中所有路径。 提示：程序中的事实描述了下面的有向图，规则是图中两节点间通路的定义。 e
3、一个雇主在发出招聘广告之后，收到了大量的应聘申请。为了从中筛选出不量的候选人，该雇主采用下列判据：申请者必须会打字、开车，并且住在伦敦。 （a）用Prolog规则表述这个雇主的选择准则。 （b）用Prolog事实描述下列申请者的情况： 史密斯住在剑桥，会开车但不会打字。 布朗住在伦敦，会开车也会打字。 简住在格拉斯哥，不会开车但会打字。 埃文斯住在伦敦，会开车也会打字。 格林住在卢顿，会开车也会打字。 （c）要求Prolog提供一个候选人名单。 4、实现递归谓词remove(X,Y,Z),它用于从表Y中除去所有整型数X的倍数值后得到新表Z。例如，对于询问 remove(2,[3,4,5,6,7,8,9,10],Z). 的回答为： Z=[3,5,7,9] 三、实验建议 1、首先运行Prolog安装目录中PROGRAM目录下的示例程序，对Prolog功能有一个感性认识。 （1）HANOI．PRO 实现汉诺塔演示的程序。 程序运行界面如图所示。
人工智能发展史解读
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
人工智能技术在医学中的应用.
论人工智能及其在医学上的应用 摘要 阐释了人工智能的概念，概括了人工智能的发展与起源，细数了人工智能已经取得的与人类智能相媲美的成就，最后对人工智能的发展前景与发展方向进行了探讨，并进一步展望了人工智能在医学领域的应用前景。 关键词：人工智能；医学；发展；前景。 1什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的前沿学科。 自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来，人工智能获得了迅速的发展，并取得了惊人的成就，引起了人们的高度重视，受到了很高的评价，它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命，认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中放出来，而人工智能则是延伸了人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。 关于“人工智能”的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，文章以“机器机能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准，现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，他们可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，作为人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为“图灵的梦想”。 2为什么要研究人工智能
《人工智能》课程教学大纲
人工智能》课程教学大纲 、课程基本信息 二、课程教学目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配
四、教学内容和教学要求 第一章人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能 第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生
2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派 第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容 第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口 第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；
人工智能开发教程有哪些
人工智能开发教程有哪些 就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但是现在还没有任何一种完美的编程语言，是可以完全速配人工智能项目的。不过，大家公认的人工智能首选语言是Python，看看教程吧。 python全新基础视频教程 https://https://www.wendangku.net/doc/9814345044.html,/s/1i5kvG5f python课程教学高手晋级视频h ttps://https://www.wendangku.net/doc/9814345044.html,/s/1htJW4KG python高级视频教程https://https://www.wendangku.net/doc/9814345044.html,/s/1nvf3NOt Python的优点： 有丰富多样的库和工具； 支持算法测试，而无需实现它们； Python的面向对象设计提高了程序员的生产力； 与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。 Python的缺点： 习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法； 与c++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖
慢在AI开发中的编译和执行速度； 不适合移动计算。 看完Python教程，也了解了Python语言优缺点的你，大概也还是很想了解人工智能目前的发展状况吧？毕竟，只有人工智能发展好了，我们未来在人工智能这个领域中，也才能得到更好的发展。 人工智能在不久的将来，或者在未来几年，一定会得到质的提升。人工智能得到了全球从学术界到应用领域的高度重视，所以现在正是学习人工智能的黄金时期！在人工智能人才呈现巨大缺口的市场下，企业给予人才的薪酬普遍高于全国平均薪酬。 从目前的情况来看，企业就算给出高薪也很难找到合适的人工智能人才。要想拿到更高的薪资，要想过上更好的生活，那你就不得不选择千锋人工智能开发培训学校了： 经过前期企业调研，将潮流技术完美融入人工智能开发课程体系，实用性强，不掺杂无用讲解，只为给学员极致的教学体验。 而且课程优势突出，注重理论更重实践，融入多家名企案例，结合项目真实
人工智能应用技术课程标准
《人工智能应用技术》课程标准 一、课程定位与目标 （一）课程定位 《人工智能应用技术》是一门综合性前沿学科，是信号与系统与计算机的交叉学科。机电一体化技术专业培养方案中“职业能力与素质”模块中的一门专业核心课。培养学生程序设计能力、软件开发能力、硬件开发能力、数字信号处理能力、机器算法能力以及神经网络算法能力。 先修课程：《C语言程序设计》、《Java程序设计》、《Android编程》、《Linux操作系统》、《嵌入式技术与应用》。 后续课程：《工业机器人应用技术》和《机电一体化技术》 （二）课程目标 通过本课程的学习和训练，使学生掌握人工智能技术的基本原理；了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术；增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。 二、设计理念与思路 （一）设计理念 1．以职业教育模式为中心，突出教师的主导作用和学生的主体地位。 教师的教授应以学生为主体，以学生的学习为中心进行课程教学活动的设计。 2．注重学生的素质教育和能力培养 作为计算机网络技术专业的一门应用性很强的专业基础课，要紧紧扣住技术应用这一主线，进行课程内容的改革，帮助学生“学其所用，用其所学”。 3．课程设计充分体现了职业性、实践性和开放性的要求 体现职业岗位的能力要求，使课程设计与职业岗位能力紧密对应。让企业参与到专业建设及课程设置的各个环节中，在校企合作中创新人才培养模式。
（二）设计思路 1．理解和记忆算法基本结构 在整个课程所涉及的教学内容的学习过程中都按照“算法基本结构的理解和记忆-简单C++程序算法设计-上机调试程序技能训练-实际应用”这条主线来进行。也就是说对人工智能的各种算法主要内容的学习，以理解加记忆为主，通过上机调试程序加深理解和记忆；要求学生熟记常用的典型算法。 2．熟练上机调试技能，灵活掌握编程技巧 本课程安排有多媒体理论课和上机实践课，理论课力求让学生掌握编程基本思想；上机课通过编辑程序、运行程序、查看程序结果，改正程序错误再运行、观察结果等方法掌握编程技能。本课程是一个实践操作很强的课程，要求学生熟练根据各种错误信息提示迅速解决程序中出现的各种错误。加强编程逻辑思维能力的锻炼，力求让学生能够掌握灵活的编程技巧。 3．以赛促学 建议学生在学习完本课程后参加各类人工智能相关的技能大赛，通过这种方式起到“以赛促学”的目的。 4．“活动导向设计”的教学方法 在课程教学中融入案例教学法、启发教学法、互动式教学法等多种教学方法的组合。适时选用提问、讨论等生动花样的形式，营造师生互动、生生互动的学习氛围。 5．注重过程考核 考核方式突出“四个注重”。考核内容“注重”能力，考核形式“注重”多样化，考核评价“注重”过程，考核机制“注重”多种奖励。注重过程考核，坚持全面评价，强调知行统一，对学生掌握知识起到积极作用。 三、典型工作任务 根据职业岗位的需求，总结归纳如下典型工作任务： （一）基于谓词逻辑的机器推理 1.一阶谓词逻辑 2.归结演绎推理 3.应用归结原理求取问题答案
人工智能考试必备知识点
第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，
人工智能时代,编程是基础!
人工智能时代说来已经就来到了我们的面前，人工智能时代，人们需要掌握一些人工智能时代的技术，孩子需要从小就要锻炼编程能力，所以需要及时报一个少儿编程班。 编程是互联网、人工智能等高新技术的基础和核心，而当下，正是计算机编程普及的风口浪尖，谁能抢先一步抓住这个风口，就会在未来的计算机时代占有主动地位。不仅如此，学习编程还对孩子的成长有重要意义，接下来我们就来列举一下少儿学习编程的十大理由。 一、编程是人工智能的基础 芬兰教育部长说：“在未来，如果你的孩子懂编程，他就是未来世界的创造者；如果他不懂，他只是使用者。” 人工智能发展越来越深入，AI将与我们日常生活的所有方面都交织在一起。编程作为人类与计算机沟通的工具，也变得越来越重要。世界各国已经将编程作为了基础学科。 我们不希望未来所有的孩子都成为程序员，但是希望每个孩子都有改变世界的能力。在可见的未来，“编程”将如今天的数学、英语一样，成为每个受过教育的人都必须具备的基本素质，是未来人工智能时代的基础。 二、人工智能时代， 国内外都重视少儿编程 苹果CEO库克曾说：“学习编程要比学习英语更重要。因为编程语言可以影响全球70亿人。” 在国外，超过24个国家将编程作为最基础的学科——包括日本，韩国，以及欧洲多个国家，已经将编程教育纳入K12课程大纲或者教学场景。
在我国，2017年“人工智能”正式写入政府工作报告，2018年“两会”，国务院总理再一次强调了人工智能给中国带来的历史机遇。教育部也将编程逐步纳入中小学基础教育必修课程。 三、编程已纳入高考科目 在2017年《浙江省深化高校考试招生制度综合改革试点方案》，该方案中就明确规定：明确将信息技术学科（含编程）纳入高中生的必学科目。浙江高考模式是语数英+三门选考，信息技术就是其中一门，每项各占50分。 同时，在北京和山东确定要把编程基础纳入信息技术课程和高考的内容体系，编程也将成为孩子们学习的一种趋势。 四、编程人才短缺就业前景好 牛津大学的卡尔.弗瑞与迈克尔.奥斯本发表的未来就业报告指出：未来几年，有47%的工作有很大几率被人工智能取代。 国外的未来学家凯西戴维森认为，未来将会有超过65％的小学生最终会从事尚不存在的工作。目前计算机编程是目前增长最快的行业之一，也是薪资水平最高的职业之一。 仅在美国，计算机岗位的薪水就比平均水平高75％以上。预计到2020年，此行业会新增超过10万个就业岗位，计算机编程的就业前景可见一斑。所以我们又怎么能不将编程作为一个必要的技能呢？ 五、学编程就是学编程思维 人人都应该学习一门计算机语言，因为它将教会你如何思考。—乔布斯 学习编程最重要的是学习编程思维，编程思维教导孩子就是解决问题的能力。不管面对多么复杂的问题都可以分解成一系列好解决的小问题，把一个个小问题
人工智能技术在游戏中的应用解读
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：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。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，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，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
人工智能知识点归纳-老王知识点归纳
?人工智能的不同研究流派：符号主 义/逻辑主义学派--符号智能；连接主 义--计算智能；行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 （一）自动推理（二）专家系统（三）机器 学习（四）自然语言理解（五）机器人学和 智能控制（六）模式识别（七）基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构，是一种知识表示系统。 三部分组成：综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库：以状态为节点的有向图。 状态描述：3×3矩阵 产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>； 依次 控制系统： 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件：匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的， 只要求选出一条可用的规则R，至于这 条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式 规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。 产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制 策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略： 回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解； 和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式：正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用 的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分， 产生式规则可以分别用在各组成部分上，并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统，称为可 分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终 止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束 （解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n， 令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一 任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面，
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
未来人工智能的十大应用方向
未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善，应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来，人工智能虽然不能向人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来，人工智能带来的产品，或许将是人类智慧的“容器”。由此，对于未来人工智能应用方向，也将会成为热点。 关键字：人工智能机器视觉 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。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
(完整版)人工智能技术发展趋势及应用
一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（B）。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（A）。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（D）。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（D）。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情 (C) 读搏知情
(D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（C）。 (A) 1986年启动“863计划” (B) 1977年，吴文俊创立吴方法 (C) 1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（A）获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（A）。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（C）。 (A) 制造 (B) 教育
(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（D）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（D）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A) 2天 (B) 24小时 (C) 12小时 (D) 6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（C） (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断
《人工智能》知识点整理
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《人工智能》知识点整理 第二讲知识表示 2.0.知识表示的重要性 知识是智能的基础：获得知识、运用知识 符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念 2.1.1 数据、信息与知识 数据(Data) ?信息的载体和表示 ?用一组符号及其组合表示信息 信息(Information) ?数据的语义 ?数据在特定场合下的具体含义 知识(Knowledge) ?信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则 ?经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息 2.1.2 知识的特性 ?相对正确性 ?一定条件下 ?某种环境中 ?...... ?不确定性 ?存在“中间状态” ?“真”（“假”）程度 ?随机性 ?模糊性 ?经验性 ?不完全性 ?...... ?可表示性& 可利用性 ?语言 ?文字 ?图形 ?图像 ?视频 ?音频 ?神经网络 ?概率图模型 ?...... 2.1.3 知识的分类 ?常识性知识、领域性知识（作用范围） ?事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示） ?确定性知识、不确定性知识（确定性） ?逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式） ?零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度） 2.1.4 常用的知识表示方法 ?一阶谓词（First Order Predicate）?产生式（Production） ?框架（Framework） ?语义网络（Semantic Network）?剧本（Script）?过程（Procedure） ?面向对象（Object-Oriented）?Petri网（Petri Network） ?信念网（Belief Network） ?本体论（Ontology）…… 2.1.5 如何选择合适的表示方法？ ?充分表示领域知识 ?有利于对知识的利用 ?便于理解和实现 ?便于对知识的组织、管理与维护 2.2 一阶谓词表示法 1. 优点 ?自然性 ?接近自然语言，容易接受?精确性
人工智能简介及发展趋势
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 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。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作