第 1 章 人工智能概述
1.0 引言
- 本文對(duì)人工智能的觀點(diǎn)：人工智能是由人（people）、想法（idea）、方法（method）、機(jī)器（machine）和結(jié)果（outcome）等對(duì)象組成的。人通過機(jī)器(計(jì)算機(jī))將自己的想法以某種方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，最終實(shí)現(xiàn)的東西稱為結(jié)果。
- 研究人工智能或?qū)崿F(xiàn)人工智能系統(tǒng)，首先應(yīng)理解人類如何獲得智能行為，即須從智力、科學(xué)、心理和技術(shù)意義上理解被視為智能的活動(dòng)。
- R.斯騰伯格給出智能的定義：智能是個(gè)體從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)、 正確推理、 記憶重要信息， 以及應(yīng)對(duì)日常生活需求的認(rèn)知能力。
- 腦的質(zhì)量大小以及腦與身體的質(zhì)量比通常被視為動(dòng)物智能的指標(biāo)。人工智能宣稱的目標(biāo)是創(chuàng)建可以與人類思維媲美的計(jì)算機(jī)軟件和/或硬件系統(tǒng)，換句話說，即表現(xiàn)出與人類智能相關(guān)的特性
- 思維與智能的關(guān)系：思維是推理、分析、評(píng)估、形成思想和概念的工具。并不是所有能夠思維的物體都有智能。智能也許就是高效以及有效的思維。不同的動(dòng)物物種具有不同程度的智能
1.1圖靈測(cè)試
- 什么是圖靈測(cè)試？
最初版本：
有三個(gè)參與者：一個(gè)男人（A）、一個(gè)女人（B），以及一個(gè)詢問者（C）。詢問者被要求與A和B進(jìn)行對(duì)話，并試圖區(qū)分A和B的性別。對(duì)話可以通過文字、語(yǔ)音等方式進(jìn)行。
第二個(gè)版本：
有三個(gè)參與者：一個(gè)真實(shí)的人（A）、一個(gè)機(jī)器（B），以及一個(gè)詢問者（C）。詢問者被要求與A和B進(jìn)行對(duì)話，并試圖區(qū)分哪個(gè)是真實(shí)的人，哪個(gè)是機(jī)器。對(duì)話可以通過文字、語(yǔ)音等方式進(jìn)行。
2.圖靈測(cè)試的目的：圖靈測(cè)試的目的是評(píng)估一個(gè)機(jī)器是否能夠表現(xiàn)出與人類相似的智能。它提供了一種衡量機(jī)器智能程度的標(biāo)準(zhǔn)，即通過對(duì)話來測(cè)試機(jī)器是否能夠模擬出人類的思維和行為。
1.2 強(qiáng)人工智能和弱人工智能
強(qiáng)人工智能和弱人工智能的區(qū)別：弱人工智能的支持者僅僅基于系統(tǒng)的表現(xiàn)來衡量系統(tǒng)是否成功，而強(qiáng)人工智能的支持者關(guān)注他們所構(gòu)建系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。換句話說，弱人工智能看重的是智能的外在結(jié)果表現(xiàn)，強(qiáng)人工智能在挖掘智能內(nèi)部的結(jié)構(gòu)。
1.3 啟發(fā)式方法
1.啟發(fā)式方法的定義：?jiǎn)l(fā)式方法是解決問題的經(jīng)驗(yàn)法則。換句話說，啟發(fā)式方法是一組常常用于解決問題的指導(dǎo)法則。
2.喬治·波利亞描述的啟發(fā)式方法是，當(dāng)面對(duì)一個(gè)困難的問題時(shí)，首先嘗試解決一個(gè)相對(duì)更簡(jiǎn)單但與原始問題相關(guān)的問題。這通常會(huì)為原始問題的求解提供有用的思路。舉例：長(zhǎng)方體的對(duì)角線計(jì)算問題，先有長(zhǎng)方形的對(duì)角線計(jì)算來引導(dǎo)出長(zhǎng)方體的對(duì)角線計(jì)算。
1.4 識(shí)別適用人工智能來求解的問題
- 大部分人工智能問題有 3個(gè)主要的特征。
（ 1）人工智能問題往往是大型的問題。
（ 2）它們?cè)谟?jì)算上非常復(fù)雜，并且不能通過簡(jiǎn)單直接的算法來解決。
（ 3）人工智能問題及其領(lǐng)域傾向于收錄大量的人類專門知識(shí)，特別是在用強(qiáng)人工智能方法
解決問題的情況下，更是如此。強(qiáng)人工智能方法指的是擁有大量領(lǐng)域知識(shí)并能夠解釋其推理過
程的系統(tǒng) - 專家系統(tǒng)通常會(huì)內(nèi)置于領(lǐng)域，其中包含大量人類專家的知識(shí)以及大量的規(guī)則［這些規(guī)則的形式為“ IF（條件）， THEN 動(dòng)作”。
- 適用于構(gòu)建專家系統(tǒng)的候選領(lǐng)域具有以下特征。
(1).包含大量領(lǐng)域相關(guān)的知識(shí)（可以是有關(guān)特定問題領(lǐng)域的知識(shí)，如醫(yī)療診斷；也可以是人類努力開拓領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)，如確保核電站安全操作的控制機(jī)制）。
(2).允許領(lǐng)域知識(shí)分層。
(3). 可以發(fā)展成為存儲(chǔ)了若干專家知識(shí)的知識(shí)庫(kù)。 - 知識(shí)工程：將領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行建模、表示、存儲(chǔ)和推理，以便計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)化地處理和應(yīng)用這些知識(shí)的過程。
1.5 應(yīng)用和方法
- 一個(gè)系統(tǒng)要展示智能，就必須與現(xiàn)實(shí)世界交互。一些研究人員致力于讓系統(tǒng)在幾條簡(jiǎn)單規(guī)則的控制下，從一些“種子”中“涌現(xiàn)”或“成長(zhǎng)”。 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)（ CA）就是這樣的一個(gè)理論系統(tǒng)，它可以展示如何從簡(jiǎn)單的規(guī)則生成復(fù)雜的模式。
- 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)（ Cellular Automata， CA）可以視為 n 維空間中細(xì)胞的集合。每個(gè)細(xì)胞都可以處于少量幾個(gè)狀態(tài)中的任何一種狀態(tài)，其中典型的狀態(tài)數(shù)目為 2。
- 許多成功的專家系統(tǒng)是用產(chǎn)生式規(guī)則和產(chǎn)生式系統(tǒng)構(gòu)建的。產(chǎn)生式規(guī)則和專家系統(tǒng)的吸引力在于可以非常清晰、簡(jiǎn)明地表示啟發(fā)式方法的可行性。數(shù)千種已經(jīng)構(gòu)建好的專家系統(tǒng)都結(jié)合了上述做法。
習(xí)題討論：
1．你如何定義人工智能？
個(gè)人觀點(diǎn)：人工智能使機(jī)器(計(jì)算機(jī))能盡可能像人一樣感知、理解、學(xué)習(xí)、推理和解決問題，以及在各種任務(wù)中表現(xiàn)出智能行為。
2．區(qū)分強(qiáng)人工智能和弱人工智能。
強(qiáng)人工智能是指具備與人類相當(dāng)甚至超越人類的通用智能能力的人工智能系統(tǒng)。它能夠在各種不同的任務(wù)和環(huán)境中學(xué)習(xí)、推理和適應(yīng)，并具有自主思考、創(chuàng)造性解決問題的能力，側(cè)重于內(nèi)部原理和構(gòu)造層面。而弱人工智能是指在特定任務(wù)上展示出智能表現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)，它們被專門設(shè)計(jì)和訓(xùn)練以完成特定的任務(wù)，但缺乏通用的智能能力，側(cè)重與表面表現(xiàn)結(jié)果。
3．ALICE 是最近幾次贏得 Loebner 獎(jiǎng)的軟件。請(qǐng)從線上找到該軟件的一個(gè)版本并介紹一些關(guān)于 ALICE 的情況。
ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity）是一款最近幾次贏得 Loebner 獎(jiǎng)的軟件。ALICE 是一個(gè)基于自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的聊天機(jī)器人，能夠與人類進(jìn)行自然對(duì)話。該軟件使用了深度學(xué)習(xí)算法來提高對(duì)話的流暢性和準(zhǔn)確性。ALICE 在多個(gè)測(cè)試中表現(xiàn)出色，成功通過了與人類的辯論比賽。
詳細(xì)參考鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607646280
4．艾倫·圖靈對(duì)人工智能的重要貢獻(xiàn)是什么？
艾倫·圖靈對(duì)人工智能的重要貢獻(xiàn)是提出了圖靈測(cè)試。圖靈測(cè)試是一種評(píng)估機(jī)器是否能夠表現(xiàn)出與人等價(jià)或無(wú)法區(qū)分的智能的方法。圖靈認(rèn)為，如果一臺(tái)機(jī)器能夠在與人類進(jìn)行對(duì)話時(shí)不被識(shí)別出來，那么它就具備了真正的智能。
5．約翰·麥卡錫對(duì)人工智能的貢獻(xiàn)是什么？
約翰·麥卡錫是人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)之一，他提出了“人工智能”一詞，并在20世紀(jì)50年代和60年代推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。他設(shè)計(jì)并開發(fā)了LISP編程語(yǔ)言，這是一種用于人工智能研究的重要編程語(yǔ)言。
6．為什么 ATM 及其編程不是人工智能編程的一個(gè)好例子？
因?yàn)锳TM是一種預(yù)定義好的程序，只能執(zhí)行特定的任務(wù)，如取款、存款等。它缺乏自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，無(wú)法像人工智能系統(tǒng)那樣根據(jù)環(huán)境和需求做出靈活的決策，并不能體現(xiàn)出智能。
7．為什么對(duì)于人工智能研究而言，醫(yī)療診斷是一個(gè)非常典型且適合的領(lǐng)域？
醫(yī)療診斷是一個(gè)非常典型且適合的領(lǐng)域，因?yàn)獒t(yī)療診斷涉及到復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識(shí)和大量的數(shù)據(jù)。通過使用人工智能技術(shù)，可以對(duì)大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，幫助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷和治療決策。此外，醫(yī)療診斷還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。它符合適用于構(gòu)建專家系統(tǒng)的候選領(lǐng)域具有以下特征。
8．為什么對(duì)于人工智能而言，二人博弈是一個(gè)非常適合研究的領(lǐng)域？
二人博弈是一個(gè)非常適合研究的領(lǐng)域，因?yàn)樗哂忻鞔_的規(guī)則和目標(biāo)，并且可以通過博弈樹等方法進(jìn)行建模和分析。通過研究二人博弈，可以探索智能體在有限信息下的決策策略和博弈理論等問題，為其他領(lǐng)域的人工智能研究提供借鑒和啟示。
9．解釋計(jì)算機(jī)國(guó)際象棋對(duì)人工智能研究起到的作用。
計(jì)算機(jī)國(guó)際象棋對(duì)人工智能研究起到了重要的作用。國(guó)際象棋是一種具有明確規(guī)則和深度的游戲，通過研究計(jì)算機(jī)在國(guó)際象棋上的表現(xiàn)，可以驗(yàn)證和改進(jìn)人工智能算法和模型。計(jì)算機(jī)國(guó)際象棋的成功也推動(dòng)了其他領(lǐng)域的人工智能研究和應(yīng)用的發(fā)展。
10．簡(jiǎn)述專家系統(tǒng)的定義。
專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)制的人工智能系統(tǒng)。它通過將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為規(guī)則和模型，并利用推理算法進(jìn)行問題求解和決策支持。專家系統(tǒng)可以模擬專家的思維過程，幫助解決特定領(lǐng)域的復(fù)雜問題。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-823543.html
11．給出 3 種形式的知識(shí)表示方法。
a. 邏輯表示：使用邏輯語(yǔ)句和規(guī)則來表示知識(shí)，例如謂詞邏輯和規(guī)則表示法。
b. 網(wǎng)絡(luò)表示：使用圖形結(jié)構(gòu)來表示知識(shí)，例如語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)生式網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
c. 框架表示：使用框架和槽位的方式來組織和表示知識(shí)，例如語(yǔ)義框架和本體論。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-823543.html
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