科学与技术关系的探讨

• 周光绍
  • 科学：正确反映客观世界现象、物质内部结构和运动规律的系统理论知识
  • 技术：在科学指导下，总结实践经验，各方面的系统知识
• 白春礼
  • 科学：发现、探索研究事物运动的客观规律
  • 技术：[做什么、怎么做
• 人工智能
  • 强人工智能：人工智能使探索人脑与意识的科学
  • 弱人工智能：模拟人脑相应功能且得到应用，偏向于技术

何为人工智能

• 像人一样行动
  • 图灵测试
    • 自然语言处理
    • 知识表示
    • 自动推理
    • 机器学习
  • 完全图灵测试
    • 计算机视觉
    • 机器人学
• 像人一样思考
  • 领会人脑用途
    • 内省：捕捉思维过程
    • 心理实验
    • 脑成像
  • 认知科学
• 合理地思考
• 合理地行动

学科交叉

• 哲学
  • 图灵测试(1950)
    • 西尔勒中文屋子(1980)：能否从表现来评判智能
    • 人为陷阱：能否真的了解人类的智能水平
    • 缸中之脑(1981)
    • 反向图灵测试(CAPTCHA,2002)
  • 智能的哲学发展
    • 笛卡尔(1596-1650)：可通过可编程机械实现智能
    • 莱布尼茨(1646-1716)：不存在预先设置的机器智能
      • 磨坊论证：知觉的存在是对智能的存在不可或缺的吗？
    • 霍布斯(1588-1679，符号流派哲学先驱)：机械化的心灵观，仅仅限制在理性（推理）
    • 休谟(1711-1776，联结流派哲学先驱)：心智模型是“自底而上”构建的，最底层是感觉，其次是抽象和记忆，再上是想象
    • 康德(1724-1804)：心智模型是知觉的“从上(知性)至下(高阶 知觉)” 和“自下(感性)而上(低阶知觉)”,两者不可或缺
    • 霍布斯·德瑞福斯(1929-)：真实的思维是不可以被程序穷尽，依赖计算力的“智能”不是人类智能
    • 罗德尼·布洛克斯（行为流派先驱）：世界是最大的认知模型，更重要的是如何由嵌入式的方式认知外部世界，而并不需要创造中间符号
    • 乔姆斯基
      • 大脑是“认知”的
      • 大部分智力活动是“先天”的
      • 模式是大脑认知的关键结构
• 数学
• 经济学
  • 囚徒困境
  • 投票悖论
  • 冷扑大师：博弈均衡策略求解算法
• 神经科学
• 心理学
• 计算机工程
• 控制论
• 自动化
• 语言学
  • Spaif-Whorf 假说：语言决定人们对世界的理解
• 大数据
  • 4V:Volume,Velocity,Variety,Veracity
    • 多源异构数据
    • 海量分布数据
    • 流数据
    • 交互型数据
    • 图数据
  • 4I:Inexact,Incremental,Integrated,Inductive
  • 大数据的表示模型：数据表示如何充分体现大数据的内在规律
  • 大数据的计算模型：超越样本多项式时间复杂度的大数据计算模型
    • 在线学习
    • 近似学习
  • 大数据的决策模型：面向多个行为实体的大数据复杂决策技术（数据分析到博弈推理）

历史发展

• 孕育期(1943-1955)
• 达特茅斯会议(1956)
  • 克劳德·香农
  • 约翰·麦卡锡
    • 搜索与剪枝
  • 马文·明斯基
    • 知识表示和推理
  • 奥利弗·赛弗里奇
  • 赫伯特·西蒙 & 阿兰·纽维尔
• 推理期(1952-1969)
  • 第一次低潮
    • 早期程序对其主题一无所知
    • 求解问题的难解性；组合爆炸
    • 流派之争 Perceptrons
      • 符号学派（逻辑）
      • 连接学派（仿生）
      • 行为学派（控制）
• 知识期(1970-1980 末)
  • 第二次高潮（符号学派成功）
  • 专家系统
  • 第二次低潮（五代机计划失败）
• 学习期
  • 第三次高潮（机器学习的成功）
• 深度期
• 新一代人工智能五个方向
  • 大数据智能
  • 群体智能
  • 跨媒体智能
  • 混合增强智能
  • 自主无人系统

智能 Agent

• 理性
  • 依赖于：性能度量，先验知识，可能的行动，感知序列
  • 对环境的先验知识
    • 可以完成的行动：执行器
    • 截止此时的感知序列：信息收集，传感器
  • 期望性能最大化
  • 完美：实际性能最大化
• 任务环境 = (Performance Measurement,Environment,Actuators,Sensors) PEAS
• 任务环境的性质
  • Observable: 传感器是否能在每个时间点上获得完整信息
  • Multi Agents: 存在其它 Agents
  • Deterministic: 下一状态是否完全决定于当前转态与行为
  • Episodic
  • Static or Dynamic
    • Dynamic: Agent 计算时环境会变化
    • Semi: 环境不变，但性能评价变化
  • 离散/连续
  • 环境已知/未知
• Agent 函数：将感知信息映射到行动
• Agent 程序：实现 Agent 函数
• Agent = 体系结构（执行器，传感器，计算装置） + Agent 程序
• Agent 程序
  • Table Driven Agent
  • Simple Reflex Agent
    • RULE-MATCH
    • 仅使用当前状态
  • Model Based Reflex Agent
    • 拥有内部状态（模型）
    • 使用当前状态与内部状态
  • Agent with Goal
    • 不使用 RULE-MATCH
    • 确定当前状态与内部状态及动作后果，与目标比较后选择执行
  • Agent with Utility
• 学习 Agent
• 表达能力
  • 原子表示：单点
  • 要素化表示：集合
  • 结构化表示：逻辑等

解决问题

• CV
  • 人脸识别
  • 姿态识别
• NLP
  • 自然语言生成
  • 语音识别
  • 虚拟助理
• IR
  • 推荐系统
  • 搜索引擎
• 交叉
  • 机器人
  • 决策管理
  • 自动驾驶
  • 生物：基因组
  • 医疗：辅助决策、医学信息分析
  • 金融：量化交易、安全、服务
  • 网络安全
  • 教育