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第8章人工智能8.1人工智能概述8.1.1人工智能的概念人工智能基本概念定义：人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。8.1

.2人工智能发展史第一阶段：发生在1956年之前。只能制作一些简单的物品来满足自身的需求。第二阶段，发生在1956年至1966年之间。出现了人工智能的第一次高潮期。开启了以计算机程序来模拟人类思维的道路；建立了人工智能程序设计语言LISP；出现

的大量专家系统。第三阶段，发生在1967年至八十年代初期。是人工智能发展的低谷发展期。人们被之前取得的成果冲昏了头脑，低估了人工智能学科的发展难度，没有比上一时期更重要的理论诞生。8.1.2人工智能发展史第四阶段，发生在八十年代中期至九十年代初期。这是人工智能发展的第二次高潮期。

人工智能开始进入市场，在市场中的优秀表现使得人们意识到了人工智能的广阔前景。第五阶段，发生在九十年代之后。这是人工智能发展的平稳期。网络环境下的分布式人工智能；人工神经网络研究。8.1.2人工智能发展史智

能机器人的新成果：1997年5月11日，早晨4时50分，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在与一台名叫“深蓝”的IBM超级计算机，经过六局规则比赛的对抗后，最终拱手称臣。这位号称人类最聪明的人，在前五局2.5对2.5打平的情况下，第六盘决胜局中，仅仅走了19步，就败给了“深蓝”。

由2001年由弗拉基米尔·维西罗夫等在俄罗斯圣彼得堡共同开发的“尤金·古斯特曼”(EugeneGoostman)，它模拟的是一个13岁乌克兰男孩。2014年6月7日是计算机科学之父阿兰·图灵(AlanTuring)逝世60周年纪念日。这一天，在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天

程序首次“通过”了图灵测试。8.1.3人工智能领域发展状况2016年3月谷歌人工智能AlphaGo3.0与韩国棋手李世石今日进行了第三场较量，最终AlphaGo战胜李世石，连续取得三场胜利。人工智能领域发展状况据VentureScann

er统计：人工智能领域全球投资总额8.1.3人工智能领域发展状况人工智能领域全球风险投资总额预计2020年全球人工智能市场规模超千亿。8.1.3人工智能领域发展状况我国人工智能的发展在中国，2016年5月发改委发布了《

“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，方案指出，到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。中国政府也释

放出强烈的信号，承诺在2018年之前投资150亿美元，来共同推动人工智能领域的发展。8.2人工智能的应用8.2.1机器人什么是机器人机器人是具有一些类似人的功能的机械电子装置或者叫自动化装置。机器人有三个特点：有类人的功能，比如说作业

功能、感知功能、行走功能、还能完成各种动作；根据人的编程能自动地工作；它可以编程，改变它的工作、动作、工作的对象和工作的一些要求。8.2.1人工智能发展史以下三个基本特点可以用来判断一个机器人是否是智能机器人：具有感知功能，即获取信息的功能。机器人

通过“感知”系统可以获取外界环境信息，如声音、光线、物体温度等。具有思考功能，即加工处理信息的功能。机器人通过“大脑”系统进行思考，它的思考过程就是对各种信息进行加工、处理、决策的过程。具有行动功能，即输出信息的功能。机器人通过“执行”系统（

执行器）来完成工作，如行走、发声等。8.2.1人工智能发展史机器人发展的三阶段第一代：也叫示教再现型机器人，它是通过一个计算机，来控制多自由度的一个机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然

后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作。比如说汽车的点焊机器人。第二代机器人，叫带感觉的机器人，这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉，在力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉和人进行相类比，有了

各种各样的感觉。比如说在机器人抓一个物体的时候，它能感觉出来实际力的大小，能够通过视觉去感受和识别物体的形状、大小、颜色。8.2.1人工智能发展史第三代机器人，也是我们机器人学中一个所追求的最高级的理想的阶段，叫智能机人。只要告诉它做什

么，不用告诉它怎么去做，它就能完成运动，感知思维和人机通信的这种功能和机能。机器人的发展趋势类人机器人。目前，机器人正在进行“类人机器人”的高级发展阶段，无论从相貌到功能还是从思维能力和创造能力方面，都向人类“进化”，甚至在某些方面大大超过人类，如计算能力和特异功能等。生化机器

人。人类的终极形态将是生化机器人。未来的人类和机器人的界限将逐渐消失，人类将拥有机器人一样强壮的身体，机器人将拥有人类一样聪明的大脑。8.2.1人工智能发展史纳微机器人。微机器人作为人们探索微观世界的技术装备,在微机械零件装配、MEMS（micro-electro-mechanicals

ystems）的组装和封装、生物工程、微外科手术、光纤耦合作业、超精密加工及测量等方面具有广阔的应用前景和研究价值。8.2.2决策支持系统决策支持系统概述决策支持系统（decisionsupportsystem，DSS)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的

计算机应用系统。决策支持系统的发展过程20世纪70年代决策支持系统概念被提出以来，1980年Sprague提出了决策支持系统三部件（对话部件、数据部件、模型部件）结构，决策支持系统已经得到很大的发展。20世纪80年代末9

0年代初，决策支持系统开始与专家系统相结合，形成智能决策支持系统。20世纪90年代中期，把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统。8.2.3专家系统专家系统概述专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据

某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。发展历史第一代专家系统。以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。第二代专家系统（my

cin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。8.2.

3专家系统第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统

。第四代专家系统采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现。8.2.3专家系统专家

系统的基本结构专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。8.2.4机器翻译机器翻译概述机器翻译又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程，

一般指自然语言之间句子和全文的翻译。发展历史机器翻译经历了如下4个阶段：开创期（1947-1964）。1954年，美国乔治敦大学（georgetownuniversity）在IBM公司协同下，用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译试验。

受挫期（1964-1975）。1966年11月美国科学院语言自动处理咨询委员会公布了一个题为《语言与机器》的报告（ALPAC报告），该报告全面否定了机器翻译的可行性，并建议停止对机器翻译项目的资金支持。8.2.4机器翻译恢复期（1975-1989）。计算机硬件技术的大幅度提高以及人工智能

在自然语言处理上的应用，从技术层面推动了机器翻译研究的复苏。20世纪80年代中期以后，我国的机器翻译研究发展进一步加快，首先研制成功了KY-1和MT/EC863两个英汉机译系统。新时期（1990-现在）。随着Internet的普遍应用，世界经济一体化进程的加速以

及国际社会交流的日渐频繁，传统的人工作业的方式已经远远不能满足迅猛增长的翻译需求，对于机器翻译的需求空前增长，机器翻译迎来了一个新的发展机遇。中国也取得了前所未有的成就，相继推出了一系列机器翻译软件，例如“

译星”、“雅信”、“通译”、“华建”等。8.2.5机器学习机器学习概述机器学习（MachineLearning）是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之

不断改善自身的性能。发展历史机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。第一阶段是在20世纪50年代中叶到60年代中叶，属于机器学习的热烈时期。第二阶段是在20世纪60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静

时期。第三阶段是从20世纪70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。机器学习的最新阶段始于1986年。8.2.6模式识别模式识别概述模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或

现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别的应用文字识别语音识别图像识别医学诊断本章小结总结人工智能的概念人工智能的应用