文章目錄

• • • 什么是人工智能
    • 人工智能的歷史
    • • 第一階段
      • 第二階段
      • 第四階段
      • 第五階段
      • 資源分享

什么是人工智能

人工智能：AI (Artificial Intelligence) is the science of making machines that:

think humanly （認(rèn)知建模）;

think rationally （思維法則）;

act humanly （圖靈測(cè)試）;

act rationally (理性Agent）

上面這個(gè)定義算是比較全面的了，總共說了四個(gè)維度。這四個(gè)維度分別對(duì)應(yīng)一些方法/領(lǐng)域/研究技術(shù)。

1）Acting humanly: The Turing Test approach 圖靈測(cè)試
圖靈測(cè)試的設(shè)計(jì)旨在為智能（機(jī)器智能）提供一個(gè)令人滿意的可操作的定義。如果一臺(tái)機(jī)器能夠偽裝到人類都無法區(qū)分其和真人的差別，那么我們就說這臺(tái)機(jī)器是智能的（intelligent）。

2）Thinking humanly: The cognitive modelling approach 認(rèn)知建模
這個(gè)維度是認(rèn)知科學(xué)（cognitive science approach）的角度來解釋AI。

3）Thinking rationally: The laws of thought approach思維法則
Thinking rationally（理性思考）主要涉及到一些推導(dǎo)求解（reasoning）。經(jīng)典的是：蘇格拉底著名的三段論（syllogisms） [4]。

但是人工智能的推導(dǎo)求解（reasoning）有兩個(gè)難點(diǎn)：1）非正式的知識(shí)（問題）難以用正式術(shù)語描述，尤其是這些知識(shí)通常不是100%確定的（存在不確定性，比如自動(dòng)駕駛突然有人從路邊沖出）；2）“理論上”能求解問題，和“實(shí)際上”能求解，是完全兩個(gè)概念（不對(duì)等）。

4）Acting rationally: The rational agent approach 理性Agent
Acting rationally：理智行動(dòng)也就是朝著特定目標(biāo)的行動(dòng)

經(jīng)濟(jì)學(xué) 、哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)是人工智能的基礎(chǔ)。
理性：指的是一個(gè)系統(tǒng)的屬性，即在一個(gè)已知的環(huán)境下做正確的事。

人工智能的歷史

共分為5個(gè)階段：
四五六十年代：早期的AI研究(連接主義與符號(hào)主義發(fā)展)
六七十年代：早期的AI程序遇到了困難(機(jī)器翻譯失敗，組合爆炸問題，感知機(jī)有” 局限”)
七八十年代：基于知識(shí)的系統(tǒng)盛行，專家系統(tǒng)商業(yè)化
九十年代00年代：五代機(jī)等AI計(jì)劃失敗。用科學(xué)方法研究AI。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸。智能Agent出現(xiàn)。
00年代10年代：大數(shù)據(jù)出現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)興起

第一階段

連接主義（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）
1943年Warren McCulloch和Walter Pitts提出了人工神經(jīng)元模型，被認(rèn)為是最早的人工智能工作。
1949年Donald Hebb提出了一條更新神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的學(xué)習(xí)規(guī)則，稱為赫布型學(xué)習(xí)(Hebbian learning)，至今仍有影響。
1950年Marvin Minsky和DeanEdmonds構(gòu)建了第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)（SNARC）

符號(hào)主義（推導(dǎo)系統(tǒng)）
CMU的Newell和Simon的邏輯理論家程序LT,能證明《數(shù)學(xué)原理》第2章中大部分定理。隨后研制了通用問題求解器GPS 模擬人類求解問題（通過符號(hào)形式化地描述和求解問題。）
IBM的Arthur Samuel(從1952年開始)編寫出西洋跳棋程序。

第二階段

機(jī)器翻譯需要背景知識(shí)
用于產(chǎn)生智能行為的基本結(jié)構(gòu)具有某些根本局限；問題規(guī)模大，所以人工智能求解不可操作
第三階段
專家系統(tǒng)
魯棒的語言理解將需要關(guān)于世界的一般知識(shí)和使用知識(shí)的一般方法

第四階段

科學(xué)方法研究AI：HMM（即 隱馬爾科夫模型），貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network），Agent出現(xiàn)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為不確定推理提供了數(shù)學(xué)理論，使專家系統(tǒng)可以有效地處理不確定性的知識(shí)。

第五階段

大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)
現(xiàn)階段AI=大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)+高性能計(jì)算

資源分享

實(shí)驗(yàn)代碼下載：
https://github.com/yyl424525/AI_Homework
人工智能-一種現(xiàn)代方法中文第三版pdf、課件、作業(yè)及解答、課后習(xí)題答案、實(shí)驗(yàn)代碼和報(bào)告、歷年考博題下載：https://download.csdn.net/download/yyl424525/11310392

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能 一种现代方法 第1章 绪论的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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