
# 第一章 绪论

## 形式化系统的有效性

+ **完备性**：所有能够从某形式化系统推出来的知识，都可以从这个形式化系统推导出来
+ **一致性**：推导出来的知识不会推导出自己的否定，整个形式化系统是自洽的，非矛盾的
+ **可判定性**：对于推导出的东西，存在算法有限步内判断其真假

## 定义

人工智能的定义：是以**机器为载体**所实现的**人类智能**

让机器人像人那样认知，思考和学习，即用计算机模拟人的智能。

## 人工智能的分类

|分类标准|内容|
|:---:|:---:|
|典型应用|•机器定理证明（逻辑和推理），仿解题者 <br> •机器翻译（自然语言理解），仿译者 <br> •专家系统（问题求解和知识表达），仿专家（如医生） <br> •博弈（搜索树），仿弈者 <br> •模式识别（多媒体认知），仿认识者 <br> •学习（神经网络），仿初学者 <br> •机器人和智能控制（感知与控制），仿生物者|
|智能角度|领域人工智能<br>通用人工智能<br>混合增强人工智能|

## 人工智能的三次低谷

+ 第一次低谷：1973年英国发表James Lighthi报告
  + 教训：AI尚属婴儿期，难以测算准确
+ 第二次低谷：日本智能（第五代）计算机研发失败
  + 教训：驱动AI发展要靠软件、数据和知识，而非只依靠硬件
+ 第三次低谷：知识词典日趋式微，网络百科兴起
  + 教训：知识不能靠专家表达，要自动学习

## 人工智能主流研究方法

+ **符号逻辑**：以推理为核心
+ **联结主义**：以统计机器学习为手段
+ **行为学派**：从环境交互过程中进行策略学习

|学习模式|优势|不足|
|:---:|:---:|:---:|
|符号主义（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|
|联结主义（用大数据学）|直接从数据中学|以深度学习为例：缺乏可解释性，过于依赖数据|
|行为主义（从经验中策略学习，用问题引导）|从经验中进行能力的持续学习|非穷举式搜索要求更好策略|
