1 人工智能概述
- 可计算思想
- 人工智能
可计算思想
希尔伯特:一个算术公理系统是相容的需要满足三个特点
完备性:所有能够从该形式化系统推导出来的 命题,都可以从这个形式化系统推导出来。
一致性:一个命题不可能同时为真或为假
可判定性:算法在有限步内判定命题的真伪
⚠️ 哥德尔不完全性定理:任何表达力足够强的(递归可枚举)形式系统都不可能同时具有一致性和完备性
邱奇-图灵论题 (Church–Turing thesis, computability thesis)
以下三种计算载体等效
计算载体 | 提出学者 | 计算角度 |
---|---|---|
原始递归函数 | 哥德尔Godel | 数学的 |
λ−演算 (λ − calculus) | 丘奇Church | 数理逻辑的 |
图灵机 | 图灵Turing | 机械的 |
图灵机
有些数学问题是不可求解的 (图灵不可停机的)
图灵测试
法官👩⚖️判定问题是由机器人还是人类回答的
摩尔定律
计算机速度1年半增长1倍
人工智能
1955年提出了人工智能:
让机器能像人那样认知、思考和学习, 即用计算机模拟人的智能
- Automatic Computers
- How Can a Computer be Programmed to Use a Language
- Neuron Nets:set of (hypothetical) neurons be arranged so as to form concepts
- Theory of the Size of a Calculation
- Self-improvement:自我学习与提高
- Abstractions:归纳与演绎
- Randomness and Creativity
分类
- 领域 人工智能
- 通用人工智能 或跨领域 人工智能
- 混合增强 人工智能
主流方法
- 符号主义人工智能(Symbolic AI)为核心的逻辑推理:用规则教,使用符号逻辑进行推理,得到知识图谱
- 数据驱动 (data-driven)为核心的机器学习:用大数据学,挖掘数据所蕴含的内在模式
- 在“探索(未知空间)与利用(已有经验)(exploration vs. exploitation)”之间取得平衡为核心的强化学习:用问题引导(反馈牵引),从经验中的策略学习
区别
学习模式 | 优势 | 不足 |
---|---|---|
用规则教 | 与人类逻辑推理相似,解释性强 | 难以构建完备的知识规则库 |
用数据学 | 直接从数据中学 | 以深度学习为例:依赖于数据、解释性不强 |
用问题引导 | 从经验中进行能力的持续学习 | 非穷举式搜索而需更好策略 |
基本研究内容
人工智能:以机器为载体实现的人类智能或生物智能
- 具备视觉感知和语言交流的能力。
- 具备推理与问题求解能力。
- 具备协同控制能力。
- 具备遵守伦理道德能力。
- 具备从数据中进行归纳总结的能力。
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