作者：马飒飒 等
出版社：电子工业出版社
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人工智能基础试读：
前言
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它是一门多领域交叉学科，用于研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。另一方面，作为目前流行的人工智能编程语言，Python的设计风格清晰划一，具有简单易学、免费开源、可移植性、可扩展性、可嵌入性、面向对象、丰富的库等优点，使专业和非专业人员都可以利用Python结合封装好的人工智能算法解决其专业问题。
本书由河北工业大学人工智能与数据科学学院的教师结合多年教学经验和人工智能教育的发展需要编著而成的，可作为高校理工科学生学习人工智能技术课程的入门教材。本书从基础出发，通过对人工智能技术的数学基础、编程基础和控制基础进行介绍，讲解人工智能所需的基本技术，向读者直观展示了解决人工智能问题的详细步骤，以及利用Python程序设计语言快速解决人工智能问题的具体过程，力争使读者在有限时间内快速掌握多种适合解决人工智能问题的方法。我们也提供了演示实验或具体示例来展示一些人工智能技术的理论分析和推导过程，使对人工智能技术有兴趣的读者能够对相关知识有一个初步认识和掌握，为读者后续更深层次的学习打下一个良好的基础。
在基于本书学习人工智能技术的相关知识时，建议读者一定要多动脑思考、多动手实践。当学习数学基础时，可以查阅相关书籍对相关知识进行深入学习。当学习案例代码时，可以配合上机学习，在梳理代码的同时进行适当理解，在计算机上对程序实现复现。当学习演示实验时，可以认真分析每一个案例，认真思考实际问题的具体解决步骤，结合书本知识总结利用人工智能技术解决实际问题的方法和流程。只有这样，才能真正做到熟练运用人工智能技术解决实际的应用问题。
本书的特色包括：（1）在讲解相关知识的同时，配合实际应用案例，使读者在具体应用中快速掌握人工智能技术的实现方法。（2）强调入门性，本书给出了必要的人工智能技术学习基础和相关示例，既适合人工智能相关专业人员作为机器学习的入门教材，也适合对“解决人工智能问题”有兴趣的非相关专业人员阅读。（3）章节内容的编排由浅入深，同时致力于利用简单、易懂的案例代码演示理论性强或较难理解的内容，方便读者根据实际需求进行学习。
本书共8章，下面简单介绍各部分内容。
第1章，绪论部分，首先给出了人工智能的基本概念及其发展史。然后对人工智能技术的研究目标和内容进行简要介绍。接着，讲解了人工智能技术的研究进展及其研究领域。最后，结合实际生活给出了人工智能的应用场景，使读者快速了解利用人工智能技术解决实际问题的基本方法，并对人工智能形成系统的宏观认识。
第2章，主要介绍了人工智能技术所需的数学基础和编程基础。本章介绍的数学基础部分分为矩阵论、应用统计、数值分析及经典变换四个部分。矩阵论部分系统介绍了矩阵的基本理论、方法及其应用，重点介绍了线性空间与线性变换及范数理论部分；应用统计部分系统阐述了应用统计的相关理论和操作知识，内容包括参数估计、假设检验、回归分析与方差分析；数值分析部分内容包括插值与数值逼近，数值积分与数值微分，解线性方程的直接方法与迭代法；经典变换部分列举了包括快速傅里叶变换、图像变换在内的人工智能技术中常用的变换方法。本章最后一节简要介绍了人工智能技术的编程工具——Python，包括对编程基础和相关工具包的介绍，使读者初步了解Python的语言特点及编写方法。
第3章，从通信技术的角度对人工智能进行介绍，主要包括人工智能在通信领域面临的挑战、应用并重点介绍了自然语言处理中的语音识别技术，从发展、分类、核心技术、识别方法、应用等方面进行了较为宏观全面的讲解。
第4章，介绍了智能控制的概念、产生与发展，重点针对经典的智能控制理论进行了原理、核心内容的简单概述，最后结合人工智能在智能控制领域的应用示例，展示了智能控制较传统控制的优势及应用前景。
第5章，给出了4个综合案例。首先是基于深度神经网络的图像分类案例，利用OpenCV工具库，结合其自带的Caffe框架和DNN网络实现对图像的分类应用；其次是基于深度学习的个性化推荐案例，利用OpenCV工具库，结合其自带的TensorFlow框架和卷积神经网络，基于MovieLens数据集完成电影推荐的任务；然后是基于卷积神经网络的文本分类案例，按照数据处理、卷积、池化、全联接和分类四个步骤对文本进行分类；最后是基于深度学习的视频行为识别案例，利用OpenCV工具库，结合其自带的PyTorch框架和用于视频识别的C3D卷积神经网络模型，基于UCF101数据集完成视频行为识别的任务。本章通过案例的讲解介绍了深度学习的几个重要的基本概念。
第6章，首先介绍了智能机器人的研究进展、发展趋势及应用领域，其次对机器人体系结构和视觉系统进行了简单的讲解，然后重点解释了智能机器人的路径规划问题，从导航、定位、避障、路径规划四个方面将路径规划中的关键内容进行了详细说明，最后通过两个应用示例对机器人中运用的计算机视觉分析和路径规划问题进行了说明。
第7章，首先分析了人工智能已经或者可能带来的一些安全隐患、安全风险的特征，以及面对安全问题时的某些应对措施，然后讨论了人工智能课程或技术的教育理念及方式，最后以“换脸视频”为例说明了人工智能技术如何向着积极有力的方向发展。
第8章，首先对人工智能产业的发展进行了总结和分析，然后介绍了与人工智能相结合的创新创业项目，最后讨论了几个较为经典的人工智能创新创业案例，希望读者通过本章的学习开拓思路，做出更有价值的创新应用。
本书的分工如下：马飒飒负责第2、3、7章的编写，韩宁负责第1、8章的编写，张磊负责第4、5章的编写，张瑞负责第6章的编写，马飒飒负责全书统稿和定稿。
在本书的编写过程中，河北工业大学人工智能与数据科学学院2017级研究生赵策、刘根旺帮助收集整理了本书的案例，2018级研究生李晴、母芳林、李诗月帮助收集整理了本书的内容，2019级研究生蒋俏帮助完成了本书的统稿，电子工业出版社刘志红编辑给予了大力支持，在此表示真诚的感谢！®
英特尔 FPGA中国创新中心和北京海云捷迅科技有限公司为本书的编写提供了大量的支持和帮助，在此特别向他们表示衷心的感谢！
本书还参考了国内外人工智能方面的书籍及大量的网上资料，力求有所突破和创新，由于能力和水平所限，书中出现的不妥乃至错误之处，恳请读者指正。作 者2019年12月于河北工业大学第一章 绪 论“人工智能”，这个词在我们普通人看来是一个很高大上的词汇，因为我们总觉得，这代表了某种神秘的IT技术。对于大部分人来说，只能感受到人工智能带来的一些成果，而当需要我们能够比较深入、彻底地去研究它时，就会让人觉得这个领域是那么遥不可及。其实，当我们真正地去了解和探究它后就会发现，人工智能原来并不是那么神秘！技术本身是服务于生活的，能够贴近生活的技术，才是整个世界需要的！1.1 人工智能概述1.1.1 人工智能定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI），这个词拆开来看就是“人工”和“智能”。分开理解对我们来说是没有任何难度的，但是当把它们组合在一起的时候，就是一个可以改变世界的技术了。探其本质，可以给它一个精简而又准确的定义——人工制作的系统所表现出的智能，也就是机器智能。当然，这里的智能其实就是像人一样的思维过程和智能行为。当然这是一个层面的理解，就人工智能的发展现状而言，也可以将其定义为研究这样的智能能否实现，以及如何实现的科学领域。
随着科技的高速发展，人造物品的性能常常优于天然的物品。例如人造草坪，利用仿生学的原理模拟天然草坪，使运动者的脚感及足球的反弹速度都和实际情况相似，同时又比天然草坪有着更好的排水性能，更长的使用寿命，更低的维护费用。再比如20世纪50年代研制成功的人造血管，经过不断地改进逐渐地被应用在较大的血管手术中。目前用于制造人造血管的原料一般有涤纶、聚四氟乙烯等。人造血管物理和化学性能稳定，在做搭桥手术时易缝性好，与人体的相容性好，可以达到令人满意的远期通畅率。人造血管技术的不断优化将推动大型人体器官的制造，这会使将来的人类医学研究更具创新性。
人工智能不是自然的，而是人造的。要确定人工智能的优点和缺点，必须首先理解和定义“智能”。智能是什么？智能的定义可能比人工的定义更难以捉摸。
斯腾伯格（R.Sternberg）就人类意识这个主题给出了以下定义：“智能是个人从经验中学习、理性思考、记忆重要信息，以及应付日常生活需求的认知能力。”这个定义可以用简单的标准化测试为例进行理解。
给定一个数组：1，2，4，7，11，16…。通过观察不难得出下一个数字是22，规律是每两个连续数字之差为1，2，3，4…的等差数列。其实对这个问题的解答过程实现的就是简单的智能，需要通过经验分析来发现规律和模式，并且发现提取模式中的特征。那么如何判断人或动物是否具有智能的属性？如果有智能，又该如何评估智能的等级？
大多数人可以很容易地回答出第一个问题，我们可以通过与其他人交流（如做出评论或提出问题）来观察他们的反应，每天多次重复这一过程，以此评估他们的智力。虽然没有直接进入他们的思想，但是相信通过问答这种间接的方式，可以对内部大脑活动做出较为准确的评估。
如果坚持使用问答的方式来评估智力，那么如何评估动物智力呢？观察一下，小狗似乎记得一两个月没见到过的人，并且可以在迷路后找到回家的路；小猫在晚餐时间听到开罐头的声音时常常表现得很兴奋。动物们出现的这些反应只是简单的巴甫洛夫反射，还是它们有意识地将经验与结果预测联系起来了？再来看一则有趣的轶事：大约在1900年，德国柏林有一匹据说精通数学的马，它可以做加法或计算平方根，人称“聪明的汉斯（Clever Hans）”（见图1-1）。然而有人观察发现，汉斯计算的成功率与观众的数量相关，如果没有观众在场，它的表现就不会很出色。事实上，汉斯的“智能”在于它能识别人类的情感，而非对数学的精通。研究人员猜测，因为马一般都具有敏锐的听觉，当汉斯接近正确的答案时，观众们都变得相对兴奋、心跳加速，汉斯也许有一种出奇的能力，它能够检测出这些微小的变化，从而得出正确的答案。图1-1 聪明的汉斯
有些生物智能的体现具有群体性特点，而这种集体智慧的实现根源于个体之间的有效沟通。举个例子来说，蜜蜂是一种具有超强生存智慧的的昆虫，单只蜜蜂行为并不属于人工智能的范畴，但是蜂群往往会利用群体的智慧解决复杂的问题。为了在寒冷的天气下生存，蜜蜂们在蜂巢内相互靠近，形成球形结构，随着温度的逐渐降低，结团越来越紧，蜜蜂还会轮换自己的位置，蜂球表面的蜜蜂向球心钻，球心的蜜蜂则向外移，使每个同伴都可以安全越冬。
人类大脑的质量及大脑与身体的质量比通常被视为动物智能的指标。有研究发现，海豚在这两个指标上都与人类相当，在动物自我意识测试——镜子测试中，海豚得到了很好的分数，它们可以认识到镜子中的图像实际上是它们自己的形象；海豚可以完成复杂的游戏，这说明海豚具有记忆序列和执行复杂身体运动的能力。
使用工具是智能的另一个“试金石”，这一特征常常用于将直立人与人类祖先进行区分。倭黑猩猩和人一样，都具备使用工具的特质，他们甚至还会制造工具。科学家发现，倭黑猩猩会主动将树枝的前端削尖，或者用大石块敲碎小石块找到尖锐的部分用来抵御敌人的攻击。由此可见，智能不是人类独有的特性。
人工智能希望创建可以与人类思维相类似的能够表现出与人类智能相关特征的计算机软件和（或）硬件系统。其中，一个关键的问题就是——机器能思考吗？许多人对待这个问题时怀有偏见，有人说：“计算机只是由硬件系统和软件系统组成的用于高速计算的机器，并不具备思考的能力。”但还有人认为：“在不久的未来，计算机可以赶上甚至超过人类的智慧。”真相可能就存在于两种极端情况之间。思考是推理、分析、评估和形成思想和概念的工具，并不是所有能够思考的物体都有智能。不同的动物物种具有不同程度的智能，同样的人工智能领域开发的软件和硬件系统也具有不同程度的智能。
◎ 定义1.1 智能（Intelligence）
人的智能是他们理解和学习事务的能力。也就是说，智能是思考和理解的能力，而不是本能的做事能力。
◎ 定义1.2 智能机器（Intelligent Machine）
智能机器可以呈现人类的智能行为。而这种智能行为表现为人类通过大脑思考解决问题进而创造新的想法。
◎ 定义1.3 人工智能
斯坦福大学尼尔逊（Nilsson）提出：人工智能是关于知识的科学（知识的表示、知识的获取及知识的运用）。
◎ 定义1.4 人工智能学科
人工智能研究者们认为：人工智能学科是计算机科学中的一个分支领域，它主要涉及的是研究、设计和应用智能机器等方面的内容。近期主要致力于研究如何利用机器来模仿和执行类似于人脑的某些智力功能，并在研究的基础上进行相关理论和技术的开发。
而人工智能和智能系统研究者们认为：人工智能学科是智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器和智能系统的一个分支。而智能科学是一门与计算机科学并行的学科。
◎ 定义1.5 人工智能能力
人工智能能力可以看作智能机器执行与人类智能相关的智能行为的技术。1.1.2 人工智能发展史“人工智能”一词最初在1956年美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举办的一场长达两个月的研讨会中被提出，从那以后，人工智能作为新鲜事物开始进入人们的视野中，研究人员不断探索发展了众多相关的理论和技术，人工智能的概念也随之扩展。在任何领域，都是“万事开头难”，当出现了第一个引路人后，后面的发展就会是不可估量的，人工智能也是如此。会议与会专家在当时怎么也不会想到，当时所提出的“人工智能”会在今天得到如此蓬勃的发展。我们一起站在巨人的肩膀来回顾几十年来人工智能的发展。
1.20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落
在首次提出人工智能的概念之后，一些重要的理论结果也层出不穷。但是，由于消化方法的推理能力有限，机器翻译技术也不够成熟，在两者的共同作用下导致了最终的失败。人工智能技术逐渐进入了它的瓶颈期。思考这一阶段的发展可以发现，人工智能的冷落源于人们对问题求解方法的迫切关注，而忽略了知识本身的重要性。做任何事情一定要有良好的理论基础，否则就会形成“基础不牢，地动山摇”的被动局面。
2.20世纪60年代末—70年代，专家系统带来的新高潮
1968年，美国斯坦福大学研制成功了一种帮助化学家判断某待定物质分子结构的专家系统——DENDRAL系统。1976年，斯坦福大学的研究人员耗时五六年开发了一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，用来进行严重感染时的感染菌诊断，以及抗生素给药的推荐系统——MYCIN系统。从那时起，还开发了许多著名的专家系统，如PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等。后续的研究和开发专家系统使人工智能得以实际应用。值得一提的是，为了更好地发展人工智能，在各国科学家们的号召下于1969年召开了国际人工智能联合会议，这也标志着人工智能新高潮的出现。
3.80年代，神经网络的快速发展
1982年，日本开始实施“第五代计算机发展计划”，计划的实施将逻辑推理的速度提升到与数值运算相同。尽管该计划没有达到满意的效果，但它的发展引来了一股热情，使得越来越多的专家学者将目光转向人工智能的研究上。1987年，在美国举行的神经网络的第一次国际会议，宣布建立一个新的学科——“神经网络”。从那时起，世界上许多国家都逐步加大了对神经网络的投资，给神经网络的迅猛发展带来了前所未有的机遇。
4.90年代，人工智能的网络化发展
由于以互联网技术为核心的网络技术的飞速发展，人工智能的研究内容也发生了巨大的变化。以单个智能实体为起点，逐步成为基于网络环境的分布式人工智能。巨大的转变为基于同一目标的分布式问题的探索提供了更有效的求解方法，还扩展到对多个智能主体的多目标问题的求解方法，使人工智能技术朝着实践的方向上不断发展。除此之外，Hopfield多层神经网络模型为人工神经网络研究与应用提供了更多的可能，人工智能技术逐步走进人们的生产生活中，带来了更加便捷高效的生活方式。
5.21世纪以来，人工智能的技术腾飞
随着社会的发展和科技的进步，人工智能技术已经日趋完善。同时，这项技术也已在诸多领域得到应用和拓展，如智能控制领域、机器人学领域、语言和图像理解领域、遗传编程领域、法学信息系统，以及智能接口领域、数据挖掘领域、主体及多主体系统领域等。随着人工智能与生活的完美融合，人工智能技术的前景会愈发光明。1.2 人工智能研究的目标及内容1.2.1 人工智能的研究目标
作为工程技术学科，人工智能的研究目标是提出建造人工智能系统的新技术、新方法和新理论，并在此基础上研制出具有智能行为的计算机系统。现有的计算机不仅可以对数值信息进行一般的数值计算和数据处理，还可以利用知识解决问题，模拟人的一些功能行为。作为理论研究学科，人工智能的研究目标是提出能够描述和解释智能行为的概念与理论，为建立人工智能系统提供理论依据。
其实，对人工智能的研究，最终需要的是将这门技术依托于某种载体来实现，并为生活带来实际的良好体验，拓展出无限的可能，逐渐改变人类的生活方式。通俗地说，就是一方面能够更好地理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验有关人类智能的理论；另一方面，创造有用灵巧的程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。1.2.2 人工智能的研究内容
人工智能理论在不断深入研究中得到了发展，向着更为宽广的应用领域迈进，也获得了更重要的应用结果。从应用的角度看，人工智能的研究主要集中在以下几个方面。
1.专家系统
专家系统具有丰富的专业知识和经验。基于人工智能技术，通过一个或多个人类专家在某一个领域提供的知识和经验用于推理和判断，并采用类似于人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统通常需要利用已知的现有算法来解决问题，但有些问题无法解决，因为给出的信息通常是不完全、不精确，甚至是不确定的。它可以解决一些问题，如一般性的解释、预测、诊断、设计、规划、监测、修复、指导和控制。从架构上看，专家系统可分为集中专家系统、分布式专家系统、协同专家系统、神经网络专家系统等，从实现方法上可以分为基于规则的专家系统、基于模型的专家系统、基于框架的专家系统等。
2.自然语言理解
自然语言理解就是研究如何在人与计算机之间利用自然语言建立起有效的通信。由于目前计算机系统与人类之间的交互还只能使用严格限制的各种非自然语言，因此，解决计算机系统能够理解自然语言的问题一直是人工智能领域的重要研究课题之一。
实现人与计算机之间的自然语言沟通，是指计算机系统可以理解自然语言文本及自然语言文本的含义，还能够理解人类想要表达的特定意图和想法。如何正确理解并准确表达语言是一个极其复杂的解码和编码过程。能够做到理解口语和书面语言的计算机系统不但需要有一些代表语境知识的结构，还需要积累一些基于这些知识的推理技巧。
虽然在理解有限范围的自然语言对话和理解用自然语言表达的小段文章或故事方面的程序系统已有一定的进展，但要实现功能较强的理解系统仍十分困难。从目前的理论和技术现状看，自然语言理解系统主要应用于机器翻译、自动文摘、全文检索等方面，而通用的和高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标。
3.机器学习
学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段，也是可以知识获取的具有特定目的的过程。在内部性能的不断建立和修改的同时，外部性能也在不断提高。机器学习是指自动获取新事实和新推理算法的过程，这是使计算机智能化的基本方法，也是人工智能的一个核心研究领域，有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。
机器学习主要研究如何赋予机器自身获取知识的能力，使机器能够学会如何总结经验、纠正错误、发现模式、提高性能，并对环境有更强的适应性。就目前的研究来讲，机器学习通常可以解决以下问题。（1）选择训练经验。比如，如何选择训练类型、选择训练样本、设计样本训练序列。（2）选择目标函数。几乎所有机器学习问题都可以简化为学习特定目标函数的问题。由此可知，正确学习、设计和选择目标函数在机器学习领域是至关重要的。（3）选择目标函数的表示。在面对特定应用问题的时候，首先要做的是确定理想目标函数，下一个任务则是从许多乃至无穷多个选择中找到最佳或近乎最佳的表示。目前，对机器学习的研究才刚刚起步，但这是一个值得投入很大精力去研究的方面。只有机器学习研究的进步才能使人工智能和知识工程研究方向获得突破性的发展。
4.自动定理证明
自动定理证明，又叫机器定理证明。它是数学和计算机科学相结合的研究课题。人类思维中演绎推理能力可以在数学定理的证明过程中得到淋漓尽致的体现。演绎推理实质上是符号运算，因此，原则上可以用机械化的方法来进行。1965年，罗宾逊提出了一阶谓词演算，这是自动定理证明的具有重大突破性进展的分辨率原则。1976年，美国Appel和其他人使用的高速计算机证明了124年来都没有得到解决的“四色问题”，这表明利用电子计算机有可能把人类思维领域中的演绎推理能力推进到前所未有的境界。1976年年底，中国数学家吴文俊开始对可判定问题进行初步探究。他成功地设计了一个决策算法和相应的程序，有效地解决了初等几何和初等微分几何中的某一大类问题，其研究处于国际领先地位。后来，我国数学家张景中等人进一步推导出“可读性证明”的机器证明方法，再一次轰动了国际学术界。
自动定理证明有着更深刻的理论价值，其应用范围也并不仅仅局限于数学领域，许多日常生活中非数学领域的任务，都可以经过一定的转化从而变成相应的定理证明问题，或者与定理证明相关的问题，所以自动定理证明的研究具有普适性的意义。
5.自动程序设计
自动编程是能够根据给定问题的原始描述自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动编程主要包括程序综合和程序验证两个方面。前者实现自动编程，即用户只需要告诉机器“做什么”，而不需要告诉“怎么做”，后一步由机器自动完成。自动验证，也就是说，机器可以自主完成对正确性的检查。程序合成的基本方法是主要程序转换，即通过一步一步地将输入条件变换为输出，以形成所需要的程序。程序验证是使用经过验证的程序系统来自动证明给定程序的正确性。判断程序正确性有三种标准，即终止性、部分正确性和完全正确性。
目前在自动程序设计方面已取得一些初步的进展，尤其是程序变换技术已引起计算机科学工作者的重视。现在国外已陆续出现一些实验性的程序变换系统。
6.分布式人工智能
分布式人工智能结合了分布式计算和人工智能的特点。它提供了一种有效的方法来协调逻辑上或物理上分散的智能操作，解决单目标和多目标问题，以及设计和构建大规模复杂的智能系统或计算机以支持协同工作。它所能解决的问题需要整体互动所产生的整体智能来解决。分布式人工智能主要研究内容有分布式问题求解（Distribution Problem Solving，DPS）和多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）。
7.机器人学
机器人学是机械结构学、传感技术和人工智能结合的产物。1948年，美国研制成功第一代遥控机械手，17年后第一台工业机器人诞生，此后相关的研究不断取得新的成果。机器人的发展经历了以下几个阶段：第一代为程序控制机器人，它通过反复的学习然后进行再现的方式，把人类从事笨重、繁杂与重复的劳动中逐步解放出来；第二代为自适应机器人，它可以通过自身的感觉传感器来获取作业环境的简单信息，还具有一定的环境适应能力，能够识别出操作对象的微小变化；第三代为分布式协同机器人，它的传感器具有视觉、听觉、触觉等多种功能，在多个方向平台上都能够感知到多维信息，它具有较高的灵敏度，能够精确感知到周围的环境信息，并进行实时分析，控制自己的多种行为，在自主学习、自主决策和自主判断的基础上处理环境中的变化，和其他机器人沟通交流。
从功能的角度来看，机器人技术的研究主要涉及两个方面：一是模式识别，即机器人配备可以识别空间场景的实体和阴影的视觉和触觉，甚至可以区分它们之间的细微差别；另一方面，机器人的运动协调推理可以看作在受到外部刺激后，机器人被驱动的过程。
机器人技术和人工智能之间相互促进，它可以建立一个世界国家模型，以进一步描述世界各国的变化过程。
8.模式识别
模式识别重要的研究内容是计算机的模式识别系统，它是信息科学人工智能的重要组成部分，使用计算机代替人类或帮助人类处理复杂的信息。我们通常把环境与客体成为“模式”，并利用物理、化学或生物的测量方法进行特定的采集和测量。模式所代表的不仅仅是事物本身，更重要的是通过一系列的信息处理过程从事物中获取信息，一般表现为具有时间和空间分布的信息。人类在观察、认识事物和现象时，常常对各种信息进行处理、分类和理解，而模式识别技术就是要模仿人脑的这种思维能力。
模式识别不断发展，一些具体应用遍及遥感、生物医学成像、工业产品的无损检测、指纹鉴定、文字和语音识别等领域。模式识别在气象领域也有着重要的应用，卫星云图在灾害性天气中起到重要的作用，如何从运途中提取有用的信息，惊云系结构和天气系统联系起来，对天气进行预测。语音识别技术是应用比较广泛的一种模式识别技术，特别是中小词汇量非特定语音识别系统精度已经高达98%，还可以对语种、乐种和方言来检索相关的语音信息。模式识别作为一个新兴学科正在不断成长，其理论基础在不断发展，研究范畴也在不断扩大。
9.博弈
计算机博弈主要是以搞对抗性的棋牌游戏为载体的研究。我们最早接触的计算机博弈就是跟电脑玩家下棋或者打牌，在20世纪60年代就出现了很有名的西洋跳棋和国际象棋程序。进入20世纪90年代，IBM公司支持开发了后来被称为“深蓝”的国际象棋系统，并针对此系统开发了专用的芯片，以提高计算机的搜索速度。“深蓝”与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的交锋给人类留下了深刻的印象。
搜索策略、机器学习等问题都以博弈问题为实际背景才能够进行更加深入的研究，在此过程中，发展起来的一些概念和方法也为人工智能的其他问题提供了更有利的价值。
10.计算机视觉
视觉在制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等众多领域中的智能系统中都起到至关重要的作用。计算机视觉涉及计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等多个领域的知识，它不同于人工智能、图像处理和模式识别等相关学科，在逐步的研究中已成为一门独立而成熟的学科。让计算机能够像人一样观察和理解世界，并自主地适应环境的变化是计算机视觉研究的终极目标。计算机视觉参见图1-2。图1-2 计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使计算机学会“看”世界的科学，也就是利用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量和处理，得到一个更容易识别的图像。这个研究领域成长迅速，已经衍生出一大批快速成长的实际应用，计算机视觉技术主要有以下5种。（1）图像分类。这是一种基于数据驱动的图像分类方法，该算法并没有直接在低码中规定每个图像类别，而是为计算机提供示例，然后设计也学习算法，查看这些示例，并学习每个类别的视觉外观。（2）对象检测。对象检测就是对图中感兴趣的目标进行定位，判断出目标的具体类别，并给出边框。（3）目标跟踪。目标跟踪是指在特定场景下跟踪一个或多个对象的过程，与传统跟踪技术的监测和观察不同，现在的目标跟踪还被应用于无人驾驶领域。（4）语义分割。计算机视觉可以将图像分成单独的像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色。（5）实例分割。区别于语义分割，实例分割将不同类型的示例继续分割，需要执行更加复杂的任务，确定不同对象之间的边界、差异及彼此之间的关系。
人类通过视觉感知外界的环境，机器也是如此，所以计算机视觉技术的发展对机器的智能化起着至关重要的作用。目前，计算机视觉已经在很多领域有着广泛的应用，例如，无人驾驶中的道路识别、路标识别、行人识别；人脸识别，无人安防；违章检测中的车辆车牌识别；智能识图；医学图像处理；工业产品检测等，都使我们的生产生活变得智能化、便捷化。
11.软计算
软计算通常包括人工神经网络计算、模糊计算和进化计算。一般来说，软计算多应用于缺乏足够的先验知识，只有一大堆相关的数据和记录的问题求解方面。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型。在这一模型中，大量的节点之间相互连接构成网络，即“神经网络”，以达到处理信息的目的。人工神经网络模型及其学习算法曾经想利用数学来描述人工神经网络的动力学过程，从而建立相应的模型，然后在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。
模糊计算处理的是模糊集合和逻辑连接符，旨在描述现实世界中类似人类处理的推理问题。模糊集合包含论域中的所有元素，而这些元素需要具有[0,1]区间的可变隶属度值。模糊集合最初由美国加利福尼亚大学教授扎德（L.A.Zadeh）在系统理论中提出，后来又扩充并应用于专家系统中的近似计算。
进化计算是通过模拟自然界中生物进化机制进行搜索的一种算法，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的典型代表。遗传算法是一种随机算法，它是模拟生物进化中“优胜劣汰”自然法则的进化过程而设计的算法。该算法模仿生物染色体中基因的选择、交叉和变异的自然进化过程，通过个体结构不断重组，形成一代代的新群体，最终收敛于近似优化解。
12.智能控制
有科学家提出把人工智能技术引入智能控制领域，从而建立智能控制系统。1965年，美籍华人科学家傅京孙首先提出在学习控制系统中应用人工智能的启发式推理规则。十多年后，实用智能控制系统的技术日趋成熟，使人工智能与自动控制的结合成为可能。1977年，美国人萨里迪斯（G.N.Saridis）提出把人工智能、控制论和运筹学结合起来的思想。1986年，我国的蔡自兴教授提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学四者相结合。根据这些思想已经研究出很多智能控制的理论和技术，并且可以据此构造用于不同领域的智能控制系统。
智能控制具有两个显著的特点。（1）智能控制同时具有知识表示的非数学广义世界模型和传统数学模型混合表示的控制过程，并以知识进行推理，以启发来引导求解过程。（2）智能控制的重点在于高层控制（组织级控制），组织实际环境或过程，对问题进行决策和规划，来求解广义问题。
13.智能规划
智能规划也是人工智能研究领域的一个分支，近年来不断发展，逐渐成为人们研究的重点。智能规划主要是认识和分析周围环境，依照自己的目标，根据若干选择方向和所提供的资源限制施行合理推理，最终制定出能够满足要求的规划。建立起效率高、实用性强的智能规划系统是智能规划研究的主要目标。该系统的主要功能是：给定问题的状态描述、对状态描述进行变换的一组操作、初始状态和目标状态。
GPS系统是最早的通用问题求解规划系统。1969年，格林（G.Green）利用归结定理证明的方法来进行规划求解，并且设计了QA3系统，这个系统被大多数的智能规划研究人员认为是第一个规划系统。1971年，美国斯坦福研究所的菲克斯（R.E.Fikes）和Nilsson设计的STRIPS系统在智能规划的研究中也具有里程碑式的意义和价值。他们的突出贡献是引入了STRIPS操作符的概念，使规划问题求解变得明朗清晰。此后到1977年先后出现了HACKER、WARPLAN、INTERPLAN、ABSTRIPS、NOAH、NONLIN等规划系统。尽管这些以NOAH系统为代表的部分排序规划技术被证明具有完备性，即能解决所有的经典规划问题，但由于大量实际规划问题并不遵从经典规划问题的假设，所以部分排序规划技术未得到广泛的应用。为消除规划理论和实际应用间存在的差距，20世纪80年代中期，更多的科学家将研究的目光转向了开拓非经典的实际规划问题。然而，经典规划技术，尤其是部分排序规划技术仍是开发规划新技术的基础。1.3 人工智能研究进展及领域
人工智能日渐发展，使得更多的人投入研究中，与多种学科的相互渗透使它成为了一门新兴学科，在许多领域有着广泛的应用。下面罗列出其中的一些典型技术应用。
1.问题求解
人工智能的第一大成功应用就是下棋程序。1997年5月，一台名为“深蓝”的计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，最终以一定的优势取得了胜利，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。这个事件的发生让我们看到了人工智能的前途，也让我们知道了人工智能未来的发展趋势。现在，人工智能程序已经可以根据搜索解答空间来寻找更优质的解决方案，并且人工智能技术的运用可以获得比人为思考解决事物更全面、更快速的效果。
2.逻辑推理与定理证明
逻辑推理与定理证明在人工智能研究领域中有着较为长久的历史，如果我们能够找到一些方法，重点关注在大型的数据库中存在的相关事实上，并将可信的证明记录下来，能够在遇到新信息的时候，及时地做出正确的修正。许多类似于医疗诊断和信息检索等非形式化的工作，都可以加以形式化进行解决。
逻辑推理与定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾经产生过非常重要的影响。在国际上公认的“吴氏算法”（几何定理机器证明方法）就是由我国人工智能大师吴文俊院士提出并实现的，是定理证明研究中又一里程碑式的成果。
3.自然语言处理
自然语言处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。如果一个计算机系统能够像人一样，理解上下文信息，并根据已知信息进行推理，那么，它就已经具备了理解自然语言信息的能力。许多年来，有很多学者投入这一领域的研究，也收到了很大成效。
目前，自然语言处理主要研究的是：计算机系统如何根据已知的主题和对话情景，在结合大量的常识——世界知识和期望作用的基础上，生成和理解自然语言。实现这个功能所需要的编码和解码过程极其复杂，如果能够在这个问题上取得突破性的进展，那么人工智能将进一步走进人们的生活中。
4.智能信息检索技术
当今计算机科学与技术研究的焦点问题是信息获取技术，如何将人工智能技术与智能信息检索技术进行很好的融合，是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。目前，智能信息检索系统还有以下3个缺陷。第一，难以建立一个能够理解用自然语言表达的询问系统；第二，假设成功预设机器能够理解的形式化询问来规避语言理解问题，如何依据存储的事实给出答案的问题成为我们面临的第二个难题；第三，需要理解的问题和给出的答案都可能超出该学科领域建立的数据库所涵盖的知识。科技的发展，短时间内自然科学知识的激增，智能检索系统的研究与优化为今后科技的持续快速发展保驾护航。
5.专家系统
专家系统是人工智能研究领域中最活跃、最有成效的一个方向，它具有特定领域内大量的知识与经验。众所周知，人类专家由于具有丰富的知识，然后把它们运用于实际案例中，才能以一个比较好的方式去解决实际问题。那么，如果能给计算机程序装载丰富的知识库，让它们应用这些知识，也应该可以解决人类专家所解决的问题，而且可能因为这样的机器所存储的知识量巨大，它们对某些问题的处理往往会比人为处理更准确、更高效。反之，系统的这一优势也可以帮助人类专家发现推理过程中的错漏，进行改正。
专家领域发展的关键性问题在于如何正确表达和运用专家的知识，目前专家系统用来代替人类进行智能管理与决策，未来将以更成熟的技术性能和更高智力水平的决策与咨询能力为目标，推动人类的发展和社会的进步。
6.自动程序设计
研究自动程序设计有利于人工智能系统和半自动软件开发系统两者的发展。自动程序设计研究有很多重大的贡献，其中之一是作为问题求解策略的调整概念。经过大量的相关研究我们发现，在面临程序设计或机器人控制问题时，先给出一个不费事的但有错误的解，然后再进行修正，直至系统可以正确工作，相较于直接给出一个没有任何缺陷的解更加有效。
7.机器人学
越来越多的科学家将研究方向转向机器人的应用研究，例如，如何利用人工智能技术操作机器人装置的研究。在机器人中的应用，从手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无一例外地应用了人工智能技术。
智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉特点，目前一些涉及众多领域知识的机器人系统已经成功建立起来。同时，机器人和机器人学的研究对人工智能的发展产生了深远的影响。
8.神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经网络以期达到人类学习能力的技术。神经网络已经被应用于各个行业，解决了诸如销售预测、客户研究、数据验证、风险管理等当前社会的很多问题。
9.数据挖掘与知识发现
知识信息处理的主要内容是如何准确地获取知识。综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法进行有效的数据挖掘，经过选取数据集、数据预处理、数据分析从大量数据中挖掘出模式和信息。数据挖掘为构建信息之间关系提供可能，为构建各种各样的假说提供支撑，在众多领域都得到了广泛的应用，对个人、企业、政府乃至整个国家都有重要的影响。
10.人工生命
人工生命（AL，Artificial Life）通过计算机和精密机械等手段人工模拟生命系统，造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统以供生命科学的研究。很早以前，有科学家认为生命仅仅是一种表现形式，我们可以通过人工的方法以另一种表现形式来体现生命。1987年，第一次国际人工生命会议的召开标志着人工生命这一全新研究领域的诞生。宏观上讲，人工生命和人工智能有相似之处，它们都是工程技术和生命科学的结合，两者相互联系、相互制约。但从微观上看，两者还是有一定差别的，前者主要模拟生命的繁衍、进化和突变过程，而后者主要模拟的是人脑推理、规划、学习、判断等思维活动。1.4 人工智能的发展及影响1.4.1 人工智能的发展
在一次学术会议上，第一次出现了“人工智能”这个概念，会议初步确定了人工智能前期的研究方向，后来越来越多的人投入人工智能的研究中。但是在之后的探索过程中，人工智能虽然一直都在坚持前进，然而并不是完全走上了坦途。20世纪80年代，人工智能得到迅速发展，并且逐渐走进人们的生产和生活，开始发挥作用。近十年来，互联网+物联网技术及大数据的爆炸式发展，使越来越多的人开始关注人工智能领域，模式识别、模糊检索、机器学习、智能无人机等人工智能技术均取得了突破性进展，人工智能也被广泛地应用于生活中。由此可见，人工智能的发展过程是曲折盘升，并不断前进的。
近年来，人工智能在计算机人为操作方面取得了很大的突破，但在应用于类人操作方面遇到了棘手的问题。“智能”是目前的人工智能的重点，目的是让机器变得更加智能化，但如何实现“人工”则是更严峻的问题。虽然现在世界很多国家的研究已具雏形，智能机器已经具备初步模拟和处理人脑信号的能力，但要和人类一样思考和操作，在脱离外在的人工监测的环境里自主处理信息，还有很多问题亟待解决。“炙手可热”的人工智能，令全球科技界望尘莫及，人工智能被诸如谷歌、微软、苹果、IBM、Facebook、英特尔、中国的BAT等大型互联网公司视为下一个技术亮点，纷纷砸入巨额资金展开研发与竞争。
尤其在近几年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动了人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单、重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。1.4.2 人工智能的应用
目前，人工智能的主要应用都是建立在对自然界现存的、容易转换成数字信号的模拟符号系统的假设上，人工智能利用最广泛的领域集中在对网站异常信息的监测、法律判别、经济交易、医疗诊断等方面，但这些应用主要着眼于计算机技术和机械操作相结合，使机械的自动化程度更高，但是这还远远达不到绝对意义上的人工智能。目前来讲，人工智能可以总结为以下三个方面。
1.人工智能应用于智能决策
举例来讲，一般在准备投资之前，大部分人会选择大型的证券投资机构进行咨询。在传统的分析构架下，基金经理或者交易员通常会翻看大量的财务信息、交易数据及一些必要的历史记录作为素材进行分析建模，最后给出相应的投资建议。如今有了人工智能的帮助，在经过大量训练及回溯测试之后，人工智能的交易胜率已经可以达到70%。而且人性天生存在弱点，贪婪和恐惧等情绪往往都会影响交易决策结果，人工智能程序化交易的引入可以很好地避免人在投资过程中可能出现的主观判断。
2.人工智能应用于最优路径规划
近年来，物流、外卖、打车等越来越多基于地理信息高效配置共享资源的手机应用如雨后春笋般层出不穷，改变着现代人们的生活方式。以物流配送行业为例，在设计配送运输路线之前，需要确定目标。根据配送货物的具体要求、所在配送中心的实力以及其他必要的客观条件，配送中心可以以效益最高、成本最低、路程最短、准确性最高等作为目标设计具体路线。现在物流行业的服务越来越人性化，在时间上可以选择即日达、次日达、定点派送等，在地点上可以选择定点投递或上门取件等服务方式，为了满足所有寄件人和收件人对货物品种、规格、数量的要求，满足对货物送达时间范围的要求，各配送路线上的货物量需要在不超过车辆容量和载重量限制的条件下实现最大化配送。在面临一个问题的时候，人工智能更优于人类的地方，就在于当人类根据经验思考省时、高效的路线时，人工智能依据其储存的路径信息，迅速地对各种可能的路径进行比较，考虑到距离、路况、突发情况等人类无法预判的约束，以大量数据为依托得到最有效的计算结果。
3.人工智能应用于智能计算机系统的搭建
人工智能近期的一大研究目标，就是如何用人工智能在一定程度上代替人类从事脑力劳动，使现有的计算机变得更加好用。我们也可以将人工智能理解为计算机科学的拓展。除此之外，人工智能还有用自动机模拟人类的思维方式和独特的行为这一更长远的研究目标。这一目标的提出不仅仅局限于计算机科学的范畴，更是融合了自然科学、社会科学等很多相关科学领域的知识。1.4.3 人工智能的影响
人工智能的发展对人类社会的影响一直众说纷纭。人类应该做的，就是竭尽所能确保人工智能的发展对人类和人类环境有利。人工智能从原始形态不断发展到被证明有用的同时，可能会出现一个结果，即如果人工智能脱离人类的束缚，将会以不断加速的状态重新设计自身，而人类的进化则会受到限制，以至于无法与之竞争，最终被取代。这是对人类社会极大的破坏。因此，对于人工智能的研究应该从提升人工智能能力转变到最大化人工智能的社会效益上。
1.经济方面（1）系统应用。一个成功的专家系统能够为其建造者、拥有者和用户创造可观的经济收益。在不需要专家的情况下利用较为经济的方法解决问题，可以降低投入成本。软件的易于复制性使专家系统能够将专家知识和经验广泛地推广出去。
领域专业人员难以同时保持最新的实际建议，而专家系统能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户从中受益。例如，专家系统已经被应用于具有复杂性及经验性等诸多特点的地质学科。在地学的许多研究领域，专家系统的介入已经取得了很多一般传统方法不可替代的成果，在诸如地质勘探、突水预报、矿山环境治理等方面发挥着日益重要的作用。（2）技术发展。计算机技术的各个方面或多或少地受到人工智能技术的影响。繁重的计算量需要并行处理和专用集成芯片的开发研究。算法发生器和灵巧的数据结构也广泛地应用在许多领域，使自动程序设计技术对软件的开发产生了更加积极的影响。计算机技术将得到进一步的发展，进而为人类带来更大的经济效益。
计算机设定的程序可以实现对人类的思维意识的检测，模仿人类思维方式作出判断，这是人工智能的一大难点，也体现了计算机技术的重要性。现代社会日益发展，人工智能的进步促进着各行各业的发展，越来越多的科学家和企业家更关注于如何利用人工智能更好地服务人类社会。
2.文化方面（1）改善人类语言。科技的发展正在以一种潜移默化的方式改变着我们的语言习惯。语言可以表现思维，但人的下意识和潜意识往往无法用语言表达。随着人工智能理论的不断普及，人们可能应用人工智能概念来描述他们生活中的日常状态和求解各种问题的过程。人工智能扩大了人们交流知识的概念集合，可以提供一定状况下可供选择的概念、描述所见所闻的方法以及描述人类信念的新方法。（2）改善文化生活。人工智能技术为文化产业提供了很多机会，将一些关键性技术与文化产业结合，实现文化内容、传播方式及文化市场管理方面的创新。例如，与人类进行友好互动的高级智能机器人，提供管家式服务的机器人，可以根据用户的搜索习惯和浏览历史提供个性化的内容推送，Siri、Cortana等一众语音识别助手等。可见，人工智能的出现改变了现如今的媒体格局，改善了人们的文化生活，为大众的文化生活带来了更多可能。
3.社会方面（1）劳务就业。随着人工智能的不断发展成熟，预计2016—2030年，中国被人工智能替代的全职员工将达到4 000～4 500万人。越来越多的行业和工作向着自动化的方向发展，尤其是装配作业等体力劳动最容易受到自动化技术的影响。（2）社会结构。人工智能的发展是一把双刃剑，其发展趋势势不可当，人工智能能够代替人类从事高危、高强度的劳动，并创造出一些新的行业和就业机会，但它的过度发展也会引发新的社会问题。就目前的情况来讲，社会结构正在慢慢地发生变化，人们应该了解人工智能的特点和应用，了解其中蕴藏的无限潜力、短板和发展趋势，建立正确的认知，以积极的态度对待和接纳人工智能技术，持续学习新的知识，提高工作能力，适应人工智能发展的新浪潮。（3）思维方式和观念。人工智能时代的来临，我们首先要做的就是转变思维方式。曾经的我们希望让生活变得越来越智能化，现在已经逐渐实现了这一梦想，人工智能可以分析放射科的照片，可以驾驶汽车和飞机，生活中已经有很多不为人知的方面与人工智能息息相关了。人工智能与人类的大脑有着不同的认知方式和模式，我们需要利用它们在某个维度超越人类的方式，进行平衡和调整。人工智能本来是一次人力的解放，有些人却担心未来某一天人类会被人工智能所取
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