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人工智能及应用主讲老师: 刘某某教授

闫大顺副教授

徐某某教授

　单位：XX农业***信息科学与*** 人工智能（Artificial Intelligence,AI）是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。

它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的成果。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就，并在21世纪得到快速发展。 什么是人工智能？人工智能涉及的学科3目的与要求人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等专题。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。

此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。

这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。

通过本课程的学习，使学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。4课程要求先修课程：高级程序设计语言、数据结构和算法分析的课程，最好修过高等数学（包括微积分、线性代数、概率论与数理统计、离散数学）

按时上课考勤（占10％）

认真学习人工智能程序设计语言，较好完实现实验内容（占20％）

考试（占70％）5教材及主要参考书《人工智能原理及其应用》（第4版）本科生用书，王某某，2019年，电子工业出版社。（主要教材）

参考书：

《人工智能及其应用第5版》本科生用书，蔡某某 等，2016年，清华大学出版社 。

《人工智能及应用》，朱福喜编著，清华大学出版社，2017年5月第3版

《人工智能基础》，高济等，2014年，高教出版社

《人工智能（第3版）》, （美）Patrick Henry Winston, 清华大学出版社

《Artificial Intelligence-A New Synthesis》，Nils J. Nilsson，1998,Morgan Kaufmann Publisher 67人工智能的基本内容人工智能基本技术

基本技术：机器感知、学习、推理、搜索、决策、行为

人工智能的研究内容

智能机理：神经机理；认知机理；情感机理

机器感知：机器视觉；机器听觉；环境感知；跨媒体感知

机器学习：符号学习；统计学习；连接学习（含深度学习）；发现学习；强化学习；集成学习；迁移学习等

机器思维：机器推理；智能搜索；机器规划；模式识别；智能决策；知识图谱；知识工程与服务；跨媒体分析与推理

机器行为：智能机器人；智能无人系统；自主协同控制；人机对话交流；人机协同交互等

人工智能新技术

类脑智能：类脑模型；类脑信息处理；类脑器件；类脑计算机

数据智能：大数据分析与挖掘；据驱动与知识引导相结合的智能方法；自然语言与图形图像理解为核心的认知计算；…

群体智能：蚁群算法；粒群算法；蜂群算法；群智空间

混合智能：脑机接口（BCI）；脑机协同；人机智能共生

人工智能应用技术与领域

智能应用技术：专家系统技术；智能决策支持技术；自然语言处理技术；智能机器人技术；…

智能应用领域：智能医疗；智能教育；智能金融；智能交通；…8本课程的主要内容第1章：人工智能概述

概述；基本概念；产生与发展；基本内容；不同学派；研究和应用领域

第2章：确定性知识系统

概述；确定性知识表示；确定性知识推理；确定性知识系统简某某

第3章：不确定性知识系统

概述；可信度推理；主观Bayese推理；证据理论；模糊推理；概率推理

第4章：智能搜索技术

概述；状态空间搜索；与/或树搜索；博弈树搜索；进化搜索（遗传算法）

第5章：机器学习

记忆学习；示例学习；决策树学习；统计学习；集成学习；粗糙集知识发现

第6章：人工神经网络与连接学习

概述；生物机理；经元及神经网络的结构；浅层模型；深层模型；浅层连接学习（感知器、BP网络、Hopfield网络）；深度学习（深度卷积网络）

第7章： 分布智能

概述；Agent的结构；多Agent系统，移动Agent

第8章：智能应用简介

自然语言理解简介；专家系统简介

附录A：

新一代人工智能简介9人工智能应用案例10人工智能应用案例11第1章 人工智能概述1.1 AI的基本概念

1.1.1 智能的概念

1.1.2 人工智能的概念

1.1.3 人工智能的研究目标

1.2 AI的产生与发展

1.3 AI研究的基本内容

1.4 AI研究中的不同学派

1.5 AI的研究和应用领域1.1 人工智能的基本概念 2016年3月15日，一条会下棋的“狗”打破了世界的宁静。即google公司研制的人工智能围棋程序AlphaGo以4:1的总比分战胜了世界围棋冠军李世石，在全球范围内在此点燃了人工智慧的新一轮的热潮。

人工智能是直到目前为止还没有一个统一的确切的定义。所谓人工智能是从不同学科背景的人从不同角度对其给出了不同的解释。主要原因是人工智能定义依赖于智能的定义，我们从智能的概念入手，讨论人工智能的概念。1.1.1 智能的概念

1.自然智能(1/5)如果用算术的方法：7-1=6，错

如果用知识推理的方法：

知识1：如果开枪，则有枪声

知识2：如果有枪声，则鸟会受到惊吓

知识3：如果鸟受到惊吓，则鸟会飞走逻辑思维：智能是利用知识（或常识），经过思维（推理），得到问题的解。 智能是对自然智能的简称，其确切含义还有待于对人脑奥秘的彻底揭示。因此，因此下面先从智能的现象谈起。

智能(自然智能)现象1：

人是怎样思考问题的？如：树上还有几只鸟？（知识推理过程）智能(自然智能)现象2：

人是怎样识别景物的？小孩是怎样识别亲人的？（形象思维过程）柳树松树亲人陌生人形象思维：智能是利用头脑中已有模式，通过对外界环境信息的匹配、识别等，得到对客观事物的认识。1.1.1 智能的概念

1.自然智能(2/5)智能(自然智能)现象3：

人是怎样实现感知、学习、思维、决策等的？（神经系统的心智活动）学习思维感知决策1.1.1 智能的概念

1.自然智能(3/5)神经心理学：智能是中枢神经系统的心智活动过程。感觉器官问题

/

环境

传导神经认知器官传导神经效应器官 智能的一般解释：智能指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力。其基本过程如下：智能的能力：

感知

记忆

学习

思维

决策

行为

情感：

情感

情绪

意志目

标环

境

信

息1.1.1 智能的概念

1.自然智能(4/5)智能的确切含义：还有待于人类对人脑奥秘的彻底揭示。1.1.1 智能的概念

1.自然智能(5/5)智能的基本结构：从认知生理学的角度，智能的基本结构如下181.1.1 智能的概念2.智能的不同观点及层次结构 高层智能：以大脑皮层为主，主要完成记忆、思维等活动。

中层智能：以间脑为主，主要完成感知活动。

低层智能：以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应活动。不同观点与层次结构的关系 思维理论：智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的一切知识都是思维的产物。可望通过对思维规律和思维方法的研究，来揭示智能的本质。

知识阈值理论：智能取决于知识的数量及其可运用程度。一个系统所具有的可运用知识越多，其智能就会越高。

进化理论：智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，智能不需要知识、不需要表示、不需要推理，智能可由逐步进化来实现。智能不同观点智能的层次结构191.1.1 智能的概念3. 智能包含的能力抽象思维（逻辑思维）：根据逻辑规则对信息和知识进 行处理的理性思维方式。

形象思维（直感思维）：基于形象概念，根据感性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思维方式。

灵感思维（顿悟思维）：是一种显意识和潜意识相互作用的思维方式。感知能力：通过感知器官感知外界的能力。 感知--动作：对简单、紧急信息

感知--思维--动作方式：对复杂信息 记忆能力：对感知到的外界信息和由思维产生的内部知识的存储过程感知方式思维方式思维能力：对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识过程学习能力：是一个具有特定目的的知识获取过程，学习是人的一种本能。自适应能力：是一种通过自我调节适应外界环境的过程，是人的一种本能。行为能力：是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。1.1.2 人工智能的概念

1.概念解释及测试标准能力角度：用人工的方法在机器上实现的智能（也称机器智能）。

学科角度：研究如何构造智能机器或智能系统，以模拟、延伸和扩展人类智能。图灵测试：

图灵1950年设计了一个测试，测试方式如图，如果机器的回答超过30%能让测试主持人误认为自己是人，则认为机器具有了智能。图灵：1912年6月－1954年6月

英国数学家：图灵机（可计算理论）

人工智能之父：1950年在论文《计算机器与智能》中提出了著名的“图灵测试”。1.1.2 人工智能的概念

2.人工智能的基本结构人工智能的能力

机器感知（输入：机器视觉、机器听觉等）

机器学习（获取知识：符号学习、统计学习、神经学习、深度学习）

机器思维（认识事物：推理（确定性、不确定性）、搜索（启发式））

机器决策（解决方案：明确目标，形成方案（智能决策支持系统））

机器情感（态度体验：喜、怒、哀、乐、爱、恨）

机器行为（输出：走、跑、跳、说、唱等） 人工智能的载体智能系统（智能网络、搜索引擎、微软小冰、谷歌眼镜、专家系统）智能机器（IBM沃森、智能机器人、百度大脑、阿尔法狗、智能手机）1.1.2 人工智能的概念

3.人工智能的能力和载体231.1.3 人工智能的研究目标 远期目标为近期目标指明了方向

近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能

涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展近期目标 研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。相互关系24第1章 人工智能概述1.1 AI的基本概念

1.2 AI的产生与发展

1.2.1 孕育期（1956年以前）

1.2.2 形成期（1956----20世纪60年代末）

1.2.3 知识应用期（20世纪70年代初---- 80年代初）

1.2.4 从学派分立走向综合（20世纪80年代中----21世纪初）

1.2.5 机器学习和深度学习引领发展（21世纪初至今）

1.3 AI研究的基本内容

1.4 AI研究的不同学派

1.5 AI的研究应用领域251.2.1 孕育期孕育(1956年以前) 自远古以来，人类就有用机器代替人们脑力劳动的的幻想：公元前900多年我国有歌舞机器人流传的记载。

亚里斯多德（公元前384—322）：古希腊伟大的哲学家和思想家，创立了演绎法。

莱布尼茨(1646——1716)：德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。

图灵(1912——1954)：英国数学家，1936年创立了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。

莫克利(1907——1980)：美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克特(J.P.Eckert)合作，1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC。

麦克洛奇和皮兹：美国神经生理学家，1943年建成了第一个神经网络模型(MP)。

维纳1874—1956) ：美国著名数学家、控制论创始人。1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗透，形成了行为主义学派。

图灵又于1950年，发表题为《计算机能思维吗？》的著名论文，明确提出了“机器能思维”的观点。

这些，都为人工智能的诞生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。学科诞生：人工智能诞生于一次历史性聚会。为使计算机变得更加聪明。1956年夏，来自美国著名大学和研究机构的10名青年学者，在达特茅斯大学召开了一个历时两个多月的研讨会，首次提出了“人工智能”?这一术语。达特莫斯麦卡锡哈佛大学明某某贝尔实验室香农IBM洛切斯特卡内基-梅隆西蒙卡内基-梅隆纽厄尔麻省理工索罗蒙夫麻省理工塞尔弗里奇IBM赛缪尔IBM莫尔1.2.2 形成时期

1. 诞生(1956)27 心理学小组：1957年，纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。

1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题，如不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。

IBM工程小组：1956年，塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序1959年击败了塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。

MIT小组：1958年，麦卡西建立了行动规划咨询系统。

1960年，麦卡西又研制了人工智能语言LISP。

1961年，明某某发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智能的发展。

其他方面：1965年，鲁某某(J.A.Robinson)提出了归结（消解）原理。

1965年，费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。1.2.2 形成期(1956年到20世纪60年代末) 28失败的预言：

60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理学理论将在计算机上形成。

挫折和教训

在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。

在定理证明方面，发现鲁某某归结法的能力有限。当用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。

在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。

在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把“心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了“酒是好的，肉变质了”

在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。

在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。从此，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。 1.2.3 知识应用期(20世纪70年代初到80年代初) –挫折和教训291.2.3 知识应用期(20世纪70年代初到80年代初) –以知识为中心的研究以知识为中心的研究：科学的真理常常先由少数人发现和创造。

专家系统实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律探讨走向专门知识运用的重大突破，是AI发展史上的一次重要转折。

1972年，费根鲍姆开始研究MYCIN专家系统，并于1976年研制成功。从应用角度看，它能协助内科医生诊断细菌感染疾病，并提供最佳处方。从技术角度看，他解决了知识表示、不精确推理、搜索策略、人机联系、知识获取及专家系统基本结构等一系列重大技术问题。

1976年，斯坦福大学的杜某某(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR

这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译等。

新的问题：

专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。 301.2.4 从学派分立走向综合（20世纪80年代中到21世纪初）人工智能研究的三大学派：

人们通常把1956年诞生的人工智能称为符号主义学派，把基于神经网络的研究称为连接主义学派， 把MIT布鲁克教授基于机器虫的研究称为行为主义学派。

符号主义学派

是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。

联结主义学派

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4.智能农业(2/2) (2) 农业智能控制与田间自主作业

利用人工智能、智能机器人等技术实现农业生产过程的智能控制XX间操作的自主作业，可极大地解放劳动生产力、提高农业精准化水平，是智能农业的核心技术。实现农业智能控制XX间自主作业的关键技术主要包括农业智能化装备和农业智能机器人。研究具有多种田间作业功能的田间综合作业智能机器人应该是农业智能机器人技术发展的一个重要方向。

(3) 农业大数据分析与服务

基于农业智能感知所形成的农业大数据，利用大数据分析挖掘技术及大规模机器学习技术，建立农业大数据决策分析系统，可支持智能农业全过程的定量决策、精准投入和个性服务，也是智能农业的重要组成部分。

(4) 农业智能技术集成与应用

集成农业智能感知、农业智能控制、农业智能机器人、田间自主作业及农业大数据分析与服务等技术，建立智能农场、智能牧场、智能渔场、智能果园、智能温室、智能养殖场、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等技术集成系统，是智能农业一种社会呈现形式，具有极大的研究价值和广阔的应用前景[文章尾部最后500字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]该文档为免费文档，内容和预览一致，预览是什么样的内容就是什么样的。

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