人工智能第一章——简介（附上有用资料和链接）
文章目录
- 摘要
- 前言
- 一、人工智能及智能认识
- 第二阶段
- 第三阶段
- 第四阶段
- 第五阶段
- 三、小结
- 四、相关资料
- 备注
- 参考文献
摘要
本文会讲明白 1）什么是人工智能（AI）；2）什么是智能（intelligence）；3）人工智能发展历程。
前言
借着期末复习的机会，大概把人工智能捋一捋，复习一遍，此文为人工智能第一章——简介。
如果有时间，会陆续写出后续博客。
一、人工智能及智能认识
###1.到底什么是AI （AI该如何定义）？
形象来说，机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统都是AI，但是如果涉及更加准确、本质的定义时，该如何定义呢？
定义:
AI (Artificial Intelligence) is the science of making machines that: 1) think humanly （认知建模）;2) think rationally （思维法则）;3) act humanly （图灵测试）;4) act rationally (理性Agent）
上面这个定义算是比较全面的了，总共说了四个维度。这四个维度分别对应一些方法/领域/研究技术。
四个方面大纲：
 图一 AI四维度定义 [6]
#####1）Acting humanly: The Turing Test approach
主要就是图灵测试。如果一台机器能够伪装到人类都无法区分其和真人的差别，那么我们就说这台机器是智能的（intelligent）。
#####2）Thinking humanly: The cognitive modelling approach
这个维度是认知科学（cognitive science approach）的角度来解释AI。故涉及到认知科学和认知神经学两个方面。
认知科学
Cognitive science（Cognitive scientists study intelligence and behavior, with a focus on how nervous systems represent, process, and transform information. [2] 用来探究智能和行为的，以及研究神经系统怎么表达，处理，传输信息）认知神经学
Cognitive neuroscience（It addresses the questions of how cognitive activities are affected or controlled by neural circuits in the brain. [1] 用来研究认知活动是怎么被神经回路影响的）
此外，这里涉及到一个著名的思想实验：Searle’s “Chinese Room”。
问题：运行正确的通过图灵测试程序是否一定产生理解（think humanly）？
答：不一定。比如Searle’s “Chinese Room”.（约翰·希尔勒 一个思想实验 The Chinese room argument holds that a program cannot give a computer a “mind”, “understanding” or “consciousness”, regardless of how intelligently or human-like the program may make the computer behave. [3]）这个论点（argument）是为了反对强AI（strong AI）的观点：The appropriately programmed computer with the right inputs and outputs would thereby have a mind in exactly the same sense human beings have minds.
当然还有人认为希尔勒的这个argument是错的。但总言之，这是认知科学里面的经典。
#####3）Thinking rationally: The laws of thought approach
Thinking rationally（理性思考）主要涉及到一些推导求解（reasoning）。经典的是：苏格拉底著名的三段论（syllogisms） [4]。
但是人工智能的推导求解（reasoning）有两个难点：1）非正式的知识（问题）难以用正式术语描述，尤其是这些知识通常不是100%确定的（存在不确定性，比如自动驾驶突然有人从路边冲出）；2）“理论上”能求解问题，和“实际上”能求解，是完全两个概念（不对等）。
#####4）Acting rationally: The rational agent approach
Acting rationally：理智行动也就是朝着特定目标的行动（Acting rationally means acting so as to achieve one’s goals, given one’s beliefs. An agent is just something that perceives and acts. [4]）。
举例子: There are also ways of acting rationally that cannot be reasonably said to involve inference. For example, pulling one’s hand off of a hot stove is a reflex action that is more successful than a slower action taken after careful
Rationally的单词释义:
Rational decisions and thoughts are based on reason rather than on emotion. / A rational person is someone who is sensible and is able to make decisions based on intelligent thinking rather than on emotion.
###2. What is intelligence? 到底什么是智能？
维基百科对Intelligence的定义：
It can be more generally described as the ability to perceive or infer information, and to retain it as knowledge to be applied towards adaptive behaviors within an environment or context. [5]
下面从三个视角来定义：
- 符号主义视角
何为智能：“思考” 表现为对物理系统和问题的符号表示以及基于符号的推理
怎么实现智能：提供表示方法和推理工具
代表成果：知识表示、搜索、规划、推理、专家系统等 & “深蓝”国际象棋程序、 “Watson”问答系统 - 连接主义视角
何为智能：像人一样“思考 & 认为人类的思考以人脑的生物神经网络为载体
怎么实现智能：构造人工神经网络来模拟生物神经网络
代表成果：神经网络、深度学习等 & AlphaGo，GNMT(机器翻译程序)等 - 行为主义视角
何为智能：表现为恰如其分的“行动 & “行动”基于“控制论” 的感知-建模-决策-执行模型以及对一些群体性生物行为方式的观察
怎么实现智能：基于控制论以及群体智能等建立起及其智能 & 提供模型、算法
代表成果：反应式系统、进化计算、群体智能、蚁群算法等 & 群体无人机、机器人行走、无人车等
这样说来，AI及智能的定义还是较难理解的（因为给了很多定义，同时缺少一些直观的图片，即定义太多，图片太少），但是没办法，AI定义并不是一些花里胡哨的东西。且本章为第一章简介，后面还有十三章，后面会进一步从“理论+实践”的角度探究。
## 二、人工智能的发展历程  图二 AI发展历史
共分为5个阶段：
四五六十年代：早期的AI研究(连接主义与符号主义发展)
六七十年代：早期的AI程序遇到了困难(机器翻译失败，组合爆炸问题，感知机有” 局限”)
七八十年代：基于知识的系统盛行，专家系统商业化
九十年代00年代：五代机等AI计划失败。用科学方法研究AI。神经网络回归。智能Agent出现。
00年代10年代：大数据出现。机器学习兴起
#####第一阶段
连接主义（神经网络）
1943年Warren McCulloch和Walter Pitts提出了人工神经元模型，被认为是最早的人工智能工作。
1949年Donald Hebb提出了一条更新神经元之间连接强度的学习规则，称为赫布型学习(Hebbian learning)，至今仍有影响。
1950年Marvin Minsky和DeanEdmonds构建了第一台神经网络计算机（SNARC）
符号主义（推导系统）
CMU的Newell和Simon的逻辑理论家程序LT,能证明《数学原理》 第2章中大部分定理。随后研制了通用问题求解器GPS 模拟人类求解问题
（通过符号形式化地描述和求解问题。）
IBM的Arthur Samuel(从1952年开始)编写出西洋跳棋程序。
第二阶段
机器翻译需要背景知识
用于产生智能行为的基本结构具有某些根本局限；问题规模大，所以人工智能求解不可操作
第三阶段
专家系统
鲁棒的语言理解将需要关于世界的一般知识和使用知识的一般方法
第四阶段
科学方法研究AI：HMM（即 隐马尔科夫模型），贝叶斯网络，神经网络（Neural Network），Agent出现
贝叶斯网络为不确定推理提供了数学理论，使专家系统可以有效地处理不确定性的知识。
第五阶段
大数据+机器学习
现阶段AI=大数据+机器学习+高性能计算
三、小结
wiki百科涵盖非常之广，很适合参考（这里感谢高软老师，是他启发我们在读有难度的书籍时，查wiki百科）。
在读ppt的时候，很多不懂，但是随便去google上一查，答案实在太详细太多了。所以可以多查查资料，然后注意有选择的看搜索结果，不然真的看不完。
四、相关资料
有关人工智能简介的PPT资料已经上传到了CSDN。
里面主要讲了：
1）人工智能的定义
2）人工智能的一些例子，应用
3）人工智能发展历史
备注
创建时间：2018年07月03日 13:23:27
2019年11月4日17:09:48 把CSDN资源页链接删了。转瞬一年。时间倏然逝矣。
参考文献
[1] Cognitive neuroscience. https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_neuroscience
[2] Cognitive science. https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_science
[3] Chinese room. https://en.wikipedia.org/wiki/Chinese_room
[4] Chapter 1: Introduction. https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/intro.html
[5] Intelligence. https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence
[6] So you think you know what is Artificial Intelligence? https://hackernoon.com/so-you-think-you-know-what-is-artificial-intelligence-6928db640c42
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