人工智能发展史与智能系统详解

本资源是一份关于"Artificial Intelligence"（人工智能）的详细讲解文档，由董鸿晔教授提供，包含了丰富的专业知识。文档主要分为第4章，探讨了适应性智能系统的各个方面。 章节4.1回顾了人工智能的发展历程，从早期起源于心理学研究，试图通过逻辑形式化来模拟人类思维，如符号表达、启发式编程和逻辑推理的"深思熟虑"模型，这是传统AI的典型代表。其中提到了感知机，由Rosenblatt设计，这是一种能够通过训练进行图像分类的模型，但因其局限性——只能处理线性分类，曾被批评为不足。 在20世纪60年代，AI专家们转向了人工神经网络，特别是感知机的改进版，但这一阶段AI专家们面临困惑，尤其是Minsky、Mccarthy和Fagenbaum等权威人士持保留态度，他们坚持认为，创造机器智能应依赖于逻辑框架和知识推理，而非仅通过神经网络模拟。 然而，随着80年代对人工神经网络热情的增长，人们开始意识到神经网络的潜力，尤其是在分布式表示信息方面，它不像传统的语义网络那样一对一对应，而是通过节点之间的连接和权重来表达复杂概念，即使个别节点信息变化，整体概念的表示也更稳健。这种并行处理能力是人工神经网络的一个关键特性。 文档还涉及学习算法，强调了人工神经网络如何通过调整权重和结构来学习和适应新的数据，这是实现机器自我学习和智能的重要手段。这份资料不仅适合深入理解人工智能的历史演变，还对智能控制的应用领域如智能交通、智能家居和智能楼宇提供了实用案例分析，是研究和教学的宝贵参考资料。 欲了解更多详细内容或寻求帮助，请联系董鸿晔教授，邮箱为donghy001@163.com。整个文档详实全面，对于对人工智能感兴趣的读者来说，无论是理论学习还是实践应用都极具价值。