概述

本学期的主要内容

• 问题和知识表示方式
• 搜索和推理
• 典型应用
• 机器学习

要求：

• 课堂练习
• 作业
• 开卷考试

人工智能及发展

人工智能(Artificial Intelligence)是研究如何在机器上实现人类智能的学科。

智能：有效获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境达到预定目的的能力。

智能的特征：

• 具有感知能力
• 具有记忆和思维的能力

可以将智能分为：

• 计算智能
• 感知智能
• 认知智能

人工智能的研究方法

• 结构派：神经计算、生理学派、连接主义。

  智能活动的基础是神经细胞。

  智能活动过程是神经网络的状态演化过程。

  智能活动的基础是神经细胞的突触相互连接。

• 功能派：符号主义、心理学派、逻辑学派

  思维的基础是符号。

  思维的过程是符号运算。

  相较于神经网络，拥有可解释性。

• 行为模拟派：行为主义、进化主义、控制论学派

  基于感知-行为模型的研究途径和方法。

  智能行为是感知-行为的反射机制。

人工智能的发展历史

• 1956 人工智能的诞生
• 1956~1974 黄金之年，人工智能的第一次热潮
• 1974~1980 第一个AI冬天
• 1980~1987 人工智能的繁荣，人工智能的第二次热潮
• 1987~1993 第二个AI冬天
• 1993~现在 人工智能的突破

研究基础内容

按照研究的角度分：

• 符号智能
• 计算智能
• 人工生命

按照功能分：

• 机器感知/知识获取
• 机器思维/知识获取
• 机器行为/知识运用

目前研究遇到的问题

• 数据瓶颈
• 泛化问题
• 能耗
• 语义鸿沟
• 可解释性
• 可靠性