人工智能历史与引论 ¶

CS188

绪论 ¶

人工智能定义 ¶

人工智能：用计算机模拟或实现的智能，研究如何在机器上实现人类智能，即用机器来模仿人的智能

智能：辨识区分事物从而做出正确选择的能力

智能包含的能力：

• 感知能力
• 学习和自适应能力
• 记忆和思维能力
• 行为能力（人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力）

认识智能的三种理论：

• 思维理论：智能来源于思维活动
• 知识阈值理论：智能取决于知识的数量及其可运用程度
• 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

组织成四类的人工智能：强调行动 or 强调思考，像人一样 or 合理

1. 类人思维（像人一样思考）：认知模型方法

   需要对人脑内部行为有科学的、理论上的了解才能将其表示成计算机程序

   - 内省：捕捉人类自身的思维过程 - 心理测试：观察工作中的人，从输入输出来理解人的思考 - 脑成像：观察工作中的头脑 2. 类人行为（像人一样行动）：图灵测试方法

   图灵测试（The Turing test）由艾伦 · 麦席森 · 图灵提出，指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。

   进行多次测试后，如果被测试者机器让超过 30% 的测试者做出误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

2. 理性思维 - 三段论：提供一种在已知前提正确时总能推出正确的结论 - 逻辑方法的障碍：难以获得形式化的知识、逻辑符号表示的形式化表达。原则上解决问题和实际上解决问题有巨大差别

3. 理性行为：做正确的事

   正确的事：给定可得到的信息，预期可最大化目标的那些事情

历史 ¶

1956 年诞生，达特莫斯 (Dartmouth) 由麦卡锡提议正式采用了 AI 这一术语

人工智能学派：符号主义、联结主义、行为主义

智能体 ¶

智能体（Agent）：能够感知和动作的实体

从感知序列到动作的一个函数

最完美的智能体不可以实现——计算能力有限

• 感知信息：任何时刻 Agent 的感知输入
• 感知序列：Agent 收到的所有输入数据的完整历史
• Agent 函数：将任意给定感知序列映射到 Agent 的动作，可以描述 Agent 的行为，可以通过制表的方式表示

评价 ¶

理性智能体：做事正确的智能体，即 Agent 函数表格的右边都填写正确

理性（Rationality）的判断：PEAS 四要素

• Performance：定义成功标准的性能度量
• Environment：Agent 对环境的先验知识
• Actuators：Agent可以执行的动作
• Sensors：Agent 的感知序列

另外两个理性智能体需要的要素：

• 会学习：Agent 要从所感知的东西中学习。Agent 最初的设定反映了环境的一些先验知识，但随着 Agent 获得经验，这些知识会改变 / 增加。要注意设计者和 Agent 的分工和合作。
• 自主性：尽可能的学习以弥补不全面、不正确的先验知识，学习是 Agent 自适应性的基础。