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第1章 绪论
1.1 引言
人工智能指的是由机器或软件所展示的智能，以区别于人类或其他动物的自然智能。人工智能也是计算机科学的一个研究领域，它研究如何创建计算机和计算机软件使之具有智能行为。
1956年的达特茅斯会议是人工智能第一次正式确立其名称、明确其使命的历史性会议，因此1956年被公认为人工智能的诞生之年。
1.2 关于agent的翻译
1.3 人工智能的定义
智能：能够感知或推断信息的能力，并将其作为知识而拥有，以应用于环境或语境中适合的行为。
人工智能：机器中的智能称为人工智能，其通常在运用程序、间或适当硬件的计算机系统中得以实现。它是制造智能机器的科学与工程，尤其是智能计算机程序。它与使用计算机去理解人类智能的类似任务有关，但AI并不必将自己局限于生物学上可观察的方法。
1.4 人工智能的基础
人工智能不是建立在沙滩之上的学科，亦不是从零开始的学科，人工智能是在诸多相关学科雄厚的理论和技术基础之上建立起来的。
1.4.1 数学
数学中对人工智能影响最大的有三个基础领域学科，它们是逻辑学、计算理论和概率论。
（1）逻辑学
逻辑学是研究得出正确结论的形式规则的一门数学。
（2）计算理论
计算理论主要研究什么是可计算的。
NP完全性是计算复杂性理论中的一个重要概念，用于表征一些问题的固有复杂度。
（3）概率论
概率论是一门关于不确定问题的数学理论，研究各种不确定现象隐含的必然规律，并用数学方法分析各种结果出现的可能性。
1.4.2 经济学
经济学是研究商品及服务的生产、分配和消费的社会科学。它之所以称为人工智能的基础学科之一，是由于经济学着重研究经济社会中理性主体的行为和相互作用、以及经济如何运作，由此使得博弈论、效用论、决策论、以及运筹学等理论成为经济学的重要工具。经济学的这些工具也对人工智能产生了重要的影响，人工智能中用到的理性主题这个术语就是来自于经济学。
（1）博弈论
博弈论是理性主体之间的冲突与合作的数学模型，也是经济学的一个分支。
（2）决策论
决策论是研究从多个方案中如何选取最好或满意方案的学科。
决策有三种类型，即确定型决策、风险型决策和不确定型决策。
确定性决策又分为静态确定性决策和动态确定性决策两种；不确定型决策分为静态不确定性决策和动态不确定型决策两种。风险型决策问题和不确定型决策问题都是随机型决策问题。
（3）运筹学
运筹学是运用数学方法，对需要进行管理的问题统筹规划，做出决策的一门应用科学。
1.4.3 神经科学
神经科学是从研究神经系统出发，研究大脑如何处理信息。它把行为、认知和脑机制三者有机结合起来，试图全面揭示人和动物在感知客体、形成表象、使用语言、记忆信息、推理决策时的信息加工过程及其神经机制。
神经科学的研究成果，催生了人工神经网络的研究与实践。
1.4.4 认知心理学
认知心理学研究人类如何思维与行动。它把大脑看作是信息处理设备，是研究心智过程的学科。
1.4.5 控制理论与控制论
（1）控制理论
控制理论是一门工程与数学的交叉学科，属于控制系统工程的一部分，研究如何处理动态系统对输入的行为，以及该行为如何通过反馈进行调整。
（2）控制论
控制论是研究动物与机器的控制与通信的科学，是研究系统在动态环境条件下如何保持平衡状态或稳定状态的科学。
1.5 人工智能的历史
1.5.1 人工智能的孕育和诞生
这个阶段的主要标志有三个：一是”感知机”，二是”图灵测试”，三是最具有历史里程碑式的”达特茅斯”会议。
1.5.2 人工智能的黄金年代
人工智能诞生后的头八个年头，是人工智能的黄金年代。
1.5.3 人工智能的第一个冬天
1966-1974年人工智能进入了严冬。
1.5.4 人工智能的第一次繁荣
严冬过后是春天。
1.5.5 人工智能的第二个冬天
1987-1993
1.5.6 人工智能的第二次繁荣
1993年起，人工智能进入了第二次繁荣期。
1.6 人工智能的突破
1.6.1 计算机游戏
（1）智力问答计算机
（2）AI视频游戏
（3）计算机围棋
（4）人工智能扑克
1.6.2 计算机视觉
计算机视觉的突破，从ImageNet数据集及其挑战赛可见一斑。
1.6.3 语音识别
语音识别是人工智能领域的另一个突破，其标志性的成果如下：
（1）智能个人助理Siri
（2）Cortana与小冰
（3）度秘
1.6.4 机器翻译
近两年，机器翻译取得了突破性进展。
1.6.5 自动驾驶
自动驾驶汽车也被称为无人驾驶汽车，是人工智能领域的另一个热点。
1.6.6 人工大脑
人工大脑指的是具有类似于动物或人脑认知能力的软件或硬件。
（1）谷歌大脑
（2）阿里云小Ai
（3）百度大脑
1.6.7 人工智能芯片
（1）神经形态芯片
（2）深度学习处理器
（3）Ascend系列芯片
1.6.8 医学人工智能
医学是人工智能的重要应用领域之一。
1.6.9 药物人工智能
通过深度学习和符号人工智能进行逆向合成分析来设计药物。
1.6.10法律人工智能
1.7 人工智能的判定
1.7.1 图灵测试
图灵测试不仅促进了人工智能的研究，也使心理学产生变革，更间接催生了当代的认知科学。计算机与人脑的差异，也成为研究人类心灵与意识上争论不休的问题。
1.7.2 图灵测试的解读
（1）字面解读
（2）标准解读
1.7.3 图灵测试 2.0
图灵测试的魅力在于其可操作性，尽管其并非完美，但至少提供了一种可操作、可度量的方法。这一点足以说明图灵测试是解答机器智能或机器是否能思维这一哲学难题的一种务实的尝试。因此，图灵被公认为是人工智能之父。
（1）反向图灵测试
（2）学科专家图灵测试
（3）总体图灵测试
（4）最低智能信号测试
（5）艾伯特测试
（6）视觉图灵测试
（7）威诺格拉德模式
1.7.4 中文房间
1.8 人工智能的层级
目前人工智能被分为三个层级，即：人工专用智能、人工通用智能和人工超级智能。
1.8.1 人工专用智能
人工专用智能也被称为弱人工智能、狭义AI或应用AI。人工专用智能仅针对某一类特定的任务。
1.8.2 人工通用智能
人工通用智能也被称为强AI、广义AI，亦有人称其为普适人工智能。
1.8.3 人工超级智能
人工超级智能也被称为超级AI、超智体以及超人智能。它是一种假象中的智能主体，拥有远远超过具有聪明大脑的人类智能。
1.9 人工智能的安全
近几年，人工智能的突破性进展也引起了一些人对人工智能安全的议论或担心。
1.10 人工智能的应用
人工智能的应用领域非常广泛，包括：计算机视觉、图像处理、模式识别、自然语言处理、机器翻译、游戏AI、机器人学、自动驾驶汽车等。
其他的人工智能应用领域还包括：数据挖掘、推荐系统、虚拟与增强现实、智能（医学）诊断、生物计算、智能控制以及诉讼等。
1.11 小结
本章在回顾人工智能的基础学科与发展历程的基础上，对近些年人工智能取得的突破性进展做了系统性的总结。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44850744/article/details/122549603
Author: feiwen110
Title: 《人工智能原理》读书笔记：第1章 绪论
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