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1、1人工智能Principles of Artificial Intelligenceq人工智能的界定q人工智能的诞生和发展简史q人工智能的研究学派q相关实例主要内容1.1 人工智能的界定 q 理解“我们如何思考”是人类长期的研究目标q 人工智能不仅试图要理解心智能力,而且要建造智能体. 人工智能（AI：Artificial Intelligence）是当前科技发展中的一门前沿学科，同时也是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的学科，是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学、哲学、语言学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门交叉性的边缘学科。什么是人工智能（1）qStuart
2、Russell和Peter Norvig把当前有关AI的定义分成四类 ：类似人一样进行思类似人一样进行思考的系统考的系统理性思考的系统理性思考的系统 类似人一样进行动类似人一样进行动作作( (act)act)的系统的系统 理性动作的系统理性动作的系统 类似人一样进行思考的系统q如果说某个程序能够像人一样思考，那么就必须以某种方式确定人是如何思考的。为确定人类思维的内部是怎样工作的，可以有两种方法：通过内省（introspection）-在人思考过程中，掌握人自己的想法；或者通过心理学实验 q如果计算机程序的输入/输出以及实时的行为同人类行为非常一致，就说明该程序可能是按照人类模式运转的。qGP
3、S：不仅满足程序正确地解决问题，更关心程序推理轨迹与人类求解同样问题的步骤轨迹的比较1.2 人工智能的发展简历（1） 1956：一般的说，人工智能这个术语来源于1956年的一次关于“复杂信息处理”的Workshop。 在这次会议上，J.MaCarthy建议将这类研究称为人工智能“ Artificial Intelligence ”。 ( “computational rationality”是不是更好一些？)1.2 人工智能的发展简历（2）孕育期(1956年前) 主要成就: - 创立了数理逻辑,自动机理论,控制论,信息论和系统论 - 发明了电子数字计算机 主要贡献: 1943年,MP模型出现,
4、模型中的每个神经元都具有”开”、”关”状态。神经元的状态被认为是“实际等价于引起足够刺激的模型”。他们认为：任何可计算的函数都可以通过某种神经元连接成的网络进行计算，而且所有的逻辑运算都可以用简单的网络实现 Hebb学习规则，用来修改神经元之间的连接强度 Minsky和Edmonds建造了第一台神经元网络计算机 Turing第一个清晰比描绘出AI的完整景象，提出Turing测试、机器学习、遗传算法、增量学习等1.2 人工智能的发展简历（3） AI成为产业 (1980年至今): R1第一个成功的商业专家系统（1982） 日本的五代计算机计划 (1981) 美国的回应 神经元网络的回归 (1986
5、年至今): 1969由Bryson和Hopfield发现的反向传播算法，取得了很多应用 Parallel distributed processing (1986)取得了很大的影响1.3 AI研究中的学派1.4 相关实际案例 涂装机器人： 可进行自动喷漆或喷涂其他涂料的工业机器人。多采用5或6自由度关节式结构，手臂有较大的运动空间，并可做复杂的轨迹运动，其腕部一般有23个自由度，可灵活运动。较先进的喷漆机器人腕部采用柔性手腕，既可向各个方向弯曲，又可转动，其动作类似人的手腕。自动识别喷涂区域，实现自动喷涂。打磨机器人： 该打磨机器人能根据工艺的要求，对工件表面粗糙度进行加工。恒定打磨速度，根据
6、打磨表面接触力的大小，实时改变打磨轨迹，使打磨轨迹适应工件表面的曲率，很好的控制了材料的去处量。装配机器人： 装配机器人是柔性自动化装配系统的核心设备，控制器一般采用多CPU或多级计算机系统，实现运动控制和运动编程；末端执行器为适应不同的装配对象而设计成各种手爪和手腕等；传感系统用来获取装配机器人与环境和装配对象之间相互作用的信息。仿人机器人 仿人机器人要能够理解，适应环境，精确灵活地进行作业，高性能传感器的开发必不可少。传感器是机器人获得智能的重要手段，如何组合传感器摄取的信息，并有效地加以运用，是基于传感器控制的基础，也是实现机器人自治的先决条件。特别是与环境的交互、躯体结构和四肢运动、体系结构等。
