人工智能原理第1章人工智能概述-資料下載頁

【導讀】我們一直在思考：我們，作為一個智能。體，為什么能夠思考?人工智能走得更遠：它不僅試圖理解。AI是新興學科，也是激動人心的學科.研究主觀世界的成果遠少于研。要使計算機能思考……理性地行動的系統。測試過程：讓一個程序與一個人進行5分鐘對。圖靈期待最遲2020年出現這樣的程序，但是到。知識表示,存儲機器獲得的各種信息。自動推理,運用知識來回答問題和提取新結。機器學習,適應新環境并檢測和推斷新模式。機器人技術,操縱和移動物體。AI研究者并未花費很多精力來嘗試通過。如同空氣動力學與模擬鳥類飛行之對于。這種方法不滿足于讓程序正確地解決問題,更。AI領域傳統的邏輯主義希望通過編制上述程序。圖靈測試中需要的技能都是為了作出理性行為。把AI研究視為理性智能體的設計過程。重要的是學習AI方法、應用AI方法，在。目前，AI就是一種運行在我們自己機器。哪些學科、哪些思想和哪些人物給予AI以貢獻?哲學貢獻的思想:

　　

【正文】 ,快速 ,守法 ,舒適的旅途 ,利潤最大化 道路 ,其他車輛 ,行人 ,旅客 方向盤 ,加速器 ,剎車 ,信號燈 ,喇叭 ,(顯示器 ) 引擎傳感器 ,速度計 ,加速計 ,里程計 , GPS,(聲波傳感器 ,攝像頭 ,鍵盤 ) 83 任務環境 (2) 第 1章 人工智能概述 智能體類型 性能度量 環境 執行器 傳感器 醫學診斷系統 恢復健康的病人 ,費用最小化 ,最少訴訟 病人 ,醫院 ,職員 顯示 :問題 ,測試 ,診斷 ,治療 ,咨詢 鍵盤輸入 ,癥狀 ,檢查結果 ,病人回答 挑揀零件的機器人 放進正確箱子的零件的百分比 載有零件的傳送帶 ,箱子 有關節的胳膊和手 攝像頭 ,關節角度傳感器 交互式英語教師 最大化學生的測試成績 學生集合 ,測驗機構 顯示 (語音合成 ):練習 ,建議 ,糾正 鍵盤輸入(語音識別 ) 84 任務環境 (3) ? 任務環境的屬性 : ?完全可觀察的 vs 部分可觀察的 : 獲取環境的完整狀態 , 一般難以做到 ?確定性的 vs 隨機的 : 出租車駕駛環境是隨機的 ?片段式的 vs 延續式的 : 挑揀零件機器人的決策只需建立在當前零件基礎上 , 而下棋 , 駕駛 , 句法分析都是延續式的 第 1章 人工智能概述 85 任務環境 (4) ?靜態的 vs 動態的 : 出租車駕駛是動態的 , 填字謎游戲則是靜態的 ?離散的 vs 連續的 : 下棋是離散的 , 駕駛汽車是連續的 ?單智能體 vs 多智能體 : 駕駛汽車和下棋都是多智能體環境 第 1章 人工智能概述 86 任務環境 (5) 第 1章 人工智能概述 任務環境 可觀察性 確定性 片段性 靜態性 離散性 智能體數 出租車駕駛 部分 隨機的 延續式的 動態的 連續的 多 醫學診斷系統 部分 隨機的 延續式的 動態的 連續的 單 選零件的機器人 部分 隨機的 片段式的 動態的 連續的 單 交互式英語教師 部分 隨機的 延續式的 動態的 離散的 多 縱橫字謎游戲 完全 確定的 延續式的 靜態的 離散的 單 智能體結構 4種類型的智能體程序 簡單反射型智能體 基于模型的反射智能體 基于目標的智能體 /基于效用的智能體 學習智能體 第 1章 人工智能概述 88 智能體結構 ? AI的任務是設計智能體程序 , 智能體程序要要在某個具備實際傳感器和執行器的計算裝置上運行 , 該裝置稱為體系結構 ? 智能體 = 體系結構 + 程序 ? 通常 , 智能體程序具有這樣的框架 : 從傳感器得到當前感知信息作為輸入 , 返回一個行動交給執行器 第 1章 人工智能概述 89 智能體類型 ? 有 4種類型的智能體程序 (或部分程序 ) ? 簡單反射型智能體 ? 基于模型的反射型智能體 ? 基于目標的智能體 ? 基于效用的智能體 ? 此外，學習程序也是一種智能體 第 1章 人工智能概述 90 簡單反射型智能體 第 1章 人工智能概述 智能體 傳感器 現在世界 是什么樣的 環 境 現在我應該 采取什么行動 執行器 條件 行動規律 91 基于模型的反射型智能體 第 1章 人工智能概述 傳感器 現在世界 是什么樣的 現在我應該 采取什么行動 執行器 狀 態 世界如何演變 我的行動 做了什么 條件 行動規則 智能體 環 境 92 基于目標的智能體 第 1章 人工智能概述 環 境 傳感器 現在世界 是什么樣的 如果我采用了行動 A 世界將會是什么樣的 現在我應該 采取什么行動 執行器 狀 態 我的行動做了什么 世界如何演變 目 標 智能體 93 基于效用的智能體 第 1章 人工智能概述 環 境 傳感器 現在世界 是什么樣的 如果我采用了行動 A 世界將會是什么樣的 現在我應該 采取什么行動 處于這樣的狀態 我將有多快樂 狀 態 世界如何演變 我的行動做了什么 效 用 智能體 執行器 94 什么是效用？ (1) ? 最簡單的方式就是把效用想象成金錢，越多越好并不是其全部 ? 100萬 送給 1個身價 5億的富翁 vs. 還是 1個沒有分文存款的窮光蛋，其效用是不一樣的 / 反過來欠債也是類似的效用 —《 MultiAgent引論 》 第 6章 ? 可以考慮效用和行動對世界作用前后的差 (?)之間存在正比關系，和原來的基數成反比關系 / 依據不同評判標準定義函數 第 1章 人工智能概述 95 什么是效用？ (2) ? 金錢和效用之間關系的示意 第 1章 人工智能概述 O 效用 金錢 96 學習智能體 第 1章 人工智能概述 執行器 環 境 傳感器 智能體 性能標準 評論元件 學習元件 問 題 產生器 執行元件 反饋 學習的目標 知識 變化 對照 Mitchell《 機器學習 》 第 1章圖 小結 AI成功的例子 AI的目標 AI的未來 第 1章 人工智能概述 98 AI成功的例子 (1) ? 博弈： IBM公司的“深藍”成為第一個在國際象棋比賽中戰勝世界冠軍的計算機程序 ? 1997年，一次公開賽中 斯帕羅夫，他說從棋盤對面感到了“一種新智能” ? （但是，連“深藍 ‖的設計者也不認為用了什么人工智能技術） 第 1章 人工智能概述 99 AI成功的例子 (2) ? 自主控制： CMU研制的 ALVINN計算機視覺系統安置在 NAVLAB計算機控制微型汽車中，用于汽車導航行駛在高速公路上 ? 全程 2850英里 (約 ), 其中 98%時間由這個系統掌握方向盤 , 2%時間由人駕駛 , 幾乎都在高速公路出入口處 第 1章 人工智能概述 100 AI成功的例子 (3) ? 后勤規劃： 1991年海灣戰爭中美國軍隊配備了一個動態分析和重規劃工具 DART, 用于自動后勤規劃與運輸調度 ? 該系統同時涉及 50000個車輛、貨物和人，而且要考慮起點、目的地、路徑，解決所有參數之間的沖突。使用 AI技術使規劃在幾小時內完成，而傳統方法需要幾個星期 ? DARPA稱就此一項投資足以補償 DARPA在AI方面 30年的投資 第 1章 人工智能概述 101 AI的目標 (1) ? 完美理性：已知從環境中獲得的信息，一個完美理性智能體每時每刻都以使其效用最大化方式行動 —并不是一個具有現實意義的目標 ? 計算理性：一個計算理性智能體最終返回的是理性的選擇 (可能在開始時即如此 ), 但是要考慮和環境交互的時機 (錯誤時刻的正確答案沒有價值 )—不得不折衷 ? 有限度理性：思考足夠長的時間，得到一個“足夠好”的答案 —缺乏形式化 第 1章 人工智能概述 102 AI的目標 (2) ? 有界最優化 (Bounded Optimization)：已知其計算資源 , 有界最優化智能體的行為會盡可能地好 / 一個有界最優化智能體程序的期望效用至少會與同一臺機器上運行的其他任何智能體程序的期望效用一樣高 ? 至少總存在一個最佳程序 —看來是具有堅固理論基礎的最佳希望 ? 作為 AI研究的一項定義明確的和可行的形式化任務而提出有界最優化 第 1章 人工智能概述 103 AI的未來 ? 可以期望 AI在中級水平上的成功將影響所有人的日常生活 ? 但是目前 AI還沒有像互連網和手機一樣對社會造成普遍深入的影響 ? “我們只能向前看到很短的距離，但是我們能夠看到仍然有很多事情要做。”(圖靈 ) 第 1章 人工智能概述 104 參考書目 ? Stuart Russell / Peter Norvig: AIMA 第 1章 /第 2章 /第 26章 / 第 27章 ? 陸汝鈐 編著 : 人工智能 (上冊 ) 引言 ? Micheal Wooldridge， An introduction to multiagent systems，石純一等譯：多Agent系統引論，電子工業出版社， 2020 第 1章 人工智能概述 105 附 和人工智能相關的社會倫理問題 ? 人們可能由于自動化而失業 ? 人們可能擁有過多或過少的閑暇時間 ? 人們可能會失去作為人的獨一無二的感覺 ? 人們可能會失去一些個人隱私權 ? 人工智能系統的應用可能會導致責任感的喪失 ? 人工智能的成功可能意味著人類種族的終結 第 1章 人工智能概述 106 為什么在一本技術書中關注社會倫理問題？ ? 一個只有專業型、科技型的知識分子，而沒有公共性、批判性的知識分子的社會是沒有人文精神的；而沒有人文精神的國度，將是一個什么樣的國度？放眼世界，便一目了然。 ? ——沙葉新 《 往事如雷 》 ，來自互聯網 第 1章 人工智能概述