语音识别:将语音信号转换为数字信号
自然语言处理(NLP):“你为什么叫百小度?”
机器学习技术:分析统计数据,给出问题的答案,生产知识,通过近一个月网民参与话题的转发量、评论量以及点赞量统计、抽取、分析 发现交通拥堵关注度比较高
计算机视觉:目标监测观察障碍
雷达技术:通过雷达反射计算距离
全球定位系统:GPS进行定位
监控装置:全程监控,对视频分析
深度学习:通过学习人类下棋的技术来模拟
强AI:人会的技术机器都会,人不会的技术机器还会,并且拥有自己的意识,有知觉,无所不能,可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系
弱AI:在某一方面和人类做得一样好甚至超过了人类,没有自己的意识
不会。目前人类所研究的都是弱人工智能,都是某一领域的专家研究出来在某一领域和人一样甚至超过人类的机器人,并且没有意识,要想让机器人达到无所不能,有自己的意识,首先开发者就要对人类的构造以及各个领域都要精通,但这是绝对不可能实现的,所以人类并不需要担心
1956年的达特茅斯会议
麦卡锡、明斯基、香农等数学家、计算机专家和神经心理学家
麦卡锡。标志着人工智能学科作为一门新兴科学正式诞生。人工智能之父
姚期智。计算理论,包括伪随机数的生成、密码学与通信复杂度
机器学习和模式识别、定理证明、问题求解、专家系统、人工智能语言
国际人工智能联合会议(International Joint Conference On Artificial Intelligence)
AI(顶级期刊,人工智能杂志)
ML(Machine Learning)
TPAMI
TNNLS
IF
NC
PR
知识工程
数据库(DB)、知识库(KB)
计算机、航空航天、军事装备、工业等
用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能
一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科
让人觉得超过30%的回答符合人类对话逻辑
1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一个测试,用以说明人工智能的概念。
把人放在一个屋子里,让人和聊天机器人(计算机程序)一问一答,但是事先人并不知道对方是人还是程序。
思维理论:智能的核心是思维
知识阈值理论:智能取决于知识的数量和及一般化程度
进化理论:用控制取代知识的表示
智能是知识和智力的总和,即“智能 = 知识 + 智力”
知识是一切智能行为的基础
智力是获取知识并应用知识求解问题的能力
感知能力
记忆与思维能力
学习能力
行为能力
通过视觉、听觉、嗅觉、触觉等感觉器官感知外部世界的能力,80%以上信息通过视觉得到,10%通过听觉,剩下的百分之十
记忆:存储由感知器官感知到的外部信息,以及由思维所产生的知识
思维:对记忆的信息进行处理
逻辑思维(抽象思维):依靠逻辑进行思维,思维过程是串行的,容易形式化,思维过程具有严密性、可靠性
形象思维(直感思维):依据直觉,思维过程是并行协同式的,形式化困难,在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果
顿悟思维(灵感思维):不定期的突发性,非线性的独创性及模糊性,穿插于形象思维与逻辑思维之中(苯环)
顿悟思维(灵感思维):不定期的突发性,非线性的独创性及模糊性,穿插于形象思维与逻辑思维之中
学习之前未知的新知识、新技能
既可以是自觉的、有意识的,也可以是不自觉的、无意识的
既可以是有教师指导的,也可以是通过自己实践的
人们的感知能力:用于信息的输入
人们的行为能力:信息的输出
符号主义
连接主义
行为主义
基本思想:通过模拟人类的逻辑推理来实现人工智能的方法
代表人物:纽威尔、西蒙
数学家。符号主义
理论基础是“物理符号系统假设” 人类认知和思维的基本单位是符号,而认知过程就是在符号表示上的一种运算,它认为人是一个物理符号系统,用符号表示知识,即可通过计算机的符号操作来模拟人的认知过程,从而用计算机来模拟人的智能行为。
知识的表示和推理
1957年,纽威尔和西蒙等人研制的称为“逻辑理论家”的数学定理证明程序 LT 证明了《数学原理》第二章的38个定理,并取得不少成果。
LT的成功,说明了可以用计算机来研究人的思维过程、模拟人的智能活动。以后,符号主义走过了一条“启发式算法——专家系统——知识工程”的发展道路,尤其是专家系统的成功开发与应用,使人工智能研究取得了突破性的进展。
仿生学派或生理学派。基本思想:通过模拟人类大脑的结构来实现人工智能
神经元不仅是大脑神经系统的基本单元(即结构单元),而且是行为反应的基本单元(即功能单元)
是神经元的连接活动过程,而不是符号运算过程,即对物理符号系统假设持反对意见
任何声音、景物、身体活动,只要是新的,都会使得脑中某些神经元的树突和轴突生长、与其他神经元连接,构成新的网络。当你记忆某件事或学习某事物时,神经元就会重新布线连接,不断地发生改变。
输入:树突 输出:轴突
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神经计算
1943年,麦克洛奇和皮兹提出了形式化神经元模型,即M-P模型。从此开创了神经计算的时代,为人工智能创造了一条用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。
1982年,美国物理学家霍普菲尔德提出了离散的神经网络模型,1984年他又提出了连续的神经网络模型,使神经网络可以用电子线路来仿真,开拓了神经网络用于计算机的新途径。
1986年,鲁梅尔哈特等人提出了多层网络中的反向传播(BP)算法,使多层感知机的理论模型有所突破。
同时,由于许多科学家加入了人工神经网络的理论与技术研究,使这一技术在图像处理、模式识别等领域取得了重要的突破,为实现连接主义的智能模拟创造了条件。
进化主义。通过模拟自然界中生物体的智能进化过程来实现人工智能
智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应,而不是表示和推理,不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。
是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法
布鲁克斯教授
他认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来的,任何一种“表达”都不能完善地代表客观世界的真实概念,因而用符号串表达智能是不妥当的。
布鲁克这种基于行为(进化)的观点开辟了人工智能的新途径
6足机器虫
布鲁克斯认为要求机器人像人一样去思维太困难了,在做一个像样的机器人之前,不如先做一个像样的机器虫,由机器虫慢慢进化,或许可以做出机器人。
虽然不具有像人那样的推理、规划能力,但其应付复杂环境的能力却大大超过了原有的机器人,在自然(非结构化)环境下,具有灵活的防碰撞和漫游行为。
表明了控制论、系统工程的思想将进一步影响人工智能的发展
认为布鲁克斯的机器虫在行为上的成功并不能引起高级控制行为,指望让机器从昆虫的智能进化到人类的智能只是一种幻想
知识表示、确定性推理、不确定性推理、搜索求解策略、遗传算法及其应用、专家系统与机器学习、人工神经网络及其应用、智能体及多智能体系统、自然语言处理及其应用
符号主义:知识表示、确定性推理、不确定性推理、搜索求解策略、专家系统与机器学习
连接主义:人工神经网络及其应用
行为主义:遗传算法及其应用、智能体及多智能体系统