# 人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence - AI）：研究如何通过计算机技术实现一个智能体，让智能体完成类似于人类智能的行为。
# 智能体 Agent
完成智能行为的主体，是物理或抽象实体，可以感知世界并对世界施加作用。
大模型智能体 LLM Agent
在近几年随 ChatGPT 兴起的新概念
# 智能体的两大目标
- 能否使智能体像人一样思考、理性地思考？
- 能否使智能体像人一样行动、理性地行动？
# 智能体可否像人一样思考
首先，需要测量人如何思考的方法：内省、心理实验、 脑成像。
# 认知科学
交叉学科，融合人工智能的计算机模型和心理学实验技术，试图构建一种精确可测试的人类思维理论。
# 认知神经科学
交叉学科，以认知科学的理论以及神经心理学、神经科学及计算机模型的实验证据为基础。
# 智能体如何像人一样行动
# 图林测试
1950 年，英国数学家图灵 (Alan Turing) 提出了一个测试方法来确定一个机器是否具有人类智能。
# 图林测试内容
- 两个人对机器进行测试：一人扮演提问者，另外一人作为被测者。
- 这两人与机器分别处在三个不同的房间，提问者通过打印问题和接受打印问题来与被测者和被测机器进行通迅。提问者可以向被测机器和被测者提问，但他只知道接受提问的是 A 或 B，而并不知道他是人还是机器。
- 若超过 30% 的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
# 图灵提出了 AI 的几大元素
- 知识
- 推理
- 语言
- 理解
- 学习
# 图灵测试存在的问题
- 图灵测试不可重复
- 无法数学分析
# ⭐️三大主流学派
# 逻辑学派
符号主义 / 功能主义方法，模拟大脑逻辑思维功能
原理主要为物理符号系统 (即符号操作系统) 假设和有限合理性原理。
# 仿生学派
联结主义 / 结构主义方法，模拟大脑结构
原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法
# 控制论学派
行为主义 / 进化主义方法，模拟智能系统行为
原理为控制论及感知 — 动作型控制系统
# 理论基础
# 物理符号系统的假设
一个完善的符号系统应具有下列 6 种功能
- 输入 (input) 符号
- 输出 (output) 符号
- 存储 (store) 符号
- 复制 (copy) 符号
- 建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构
- 条件性迁移 (conditional transfer) : 根据已有符号，继续完成活动过程
任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这 6 种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。
物理符号系统的假设伴随 3 个推论，或称为附带条件
- 既然人具有智能，那么他就 一定是 一个物理符号系统。人之所以能够表现出智能，就是基 于他的信息处理过程
- 既 然 计 算 机 是 一个 物 理 符 号 系 统 ，它 就 一定 能 够 表 现 出 智 能 。这 是 人 工 智能的基本条件。
- 既然人是 一个物理符号系统，计算机也是 一个物理符号系统，那么就能够 用计算机模拟人的活动
# 人工智能的内涵
- 搜索
- 知识
- 推理
- 归纳
- 演绎
- ...
# 强 / 弱 人工智能
# 强人工智能
一个机器和人的思考行为都完全一样
# 弱人工智能
只能表面上执行看上去的智能行为
# 泛 / 狭义 人工智能
# 泛人工智能
智能体拥有在任何问题上应用智能的能力
# 狭义人工智能
只能完成一项具体任务的人工智能
# 人工智能的发展历史
# 不同阶段
# 1950-1970
早期爆发阶段，巨大期望
- 1952：Samuel 写了一个能学习的五子棋程序
- 1955：Newell 和 Simon 写了一个推理的程序
# 1970-1990
知识就是力量，知识工程
- 1980-1988：专家系统工业爆发
- 1988-1993： 日本第五代计算机系统项目失败
# 1990-
机器学习兴起，人工智能的春天
# 2010-
深度学习获得工业投资和应用
# 三次大跃进
- 智能系统代替人完成部分逻辑推理工作，如机器 定理证明和专家系统
- 智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不定性在内的部分思维 工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人
- 智 能 系 统 具 有 人 类 的 认 知 和 思 维 能 力 ，能 够 发 现 新 的 知 识 ，完 成 面 临 的 任 务 ，如 基 于 数 据 挖 掘 的 系 统
# 人工智能研究课题
# 智 能 感 知
# 模式识别
# 计算机视觉
# 自然语言处理
# 智 能 推 理
# 搜索技术
# 问题求解
# 定理证明
# 专家系统和知识库
# 大数据知识工程
# 智 能 学 习
# 记忆与联想
# 神经网络
# 深度学习、迁移学习
# 计算智能与进化计算
# 遗传算法
# 数据挖掘与知识发现
# 智 能 行 动
# 智能检索
# 智能调度与指挥
# 智能控制
# 人机对话系统
# 智能机器人
# 分布式人工智能与 Agent
# 游戏
# 人机智能融合
# 人工智能实例
- 专家系统：在专门的领域（医疗、探矿、财务等领域）内的咨询服务系统
- 自然语言处理：在有限范围内的问题回答系统。
- 程序验证系统：通过定理证明途径验证程序的正确性。
- 智能机器人：通过计算机视觉和智能控制完成具体行动任务
