人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

电脑：人脑的模拟、延伸和扩展

智能手机：独立OS、可运行软件

智能控制：智慧屋

智能翻译

专家系统

人机对弈

人工智能应用

测试主持人

被测机器

被测人

智能：不能判断谁，达到30%

图灵（Turing）测试

alpha go

阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；

2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；

2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力

已经超过人类职业围棋顶尖水平，

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相关资源

教材

第一章 人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章 知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

2.1.3 知识的格式化表示方法

2.2 框架表示法

2.2.1 框架的基本结构

2.2.2 框架表示知识实例

2.3 “与/或”图表示法

2.3.1 “与/或”图表示法

2.3.2 “与/或”图表示实例

2.4 状态空间表示法

2.4.1 状态及操作

2.4.2 状态空间表示知识实例

2.5 产生式规则表示法

2.5.1 产生式的基本形式

2.5.2 动物识别系统的产生式规则

2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章 专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章 问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

教材

第一章人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

2.1.3 知识的格式化表示方法

2.2 框架表示法

2.2.1 框架的基本结构

2.2.2 框架表示知识实例

2.3 “与/或”图表示法

2.3.1 “与/或”图表示法

2.3.2 “与/或”图表示实例

2.4 状态空间表示法

2.4.1 状态及操作

2.4.2 状态空间表示知识实例

2.5 产生式规则表示法

2.5.1 产生式的基本形式

2.5.2 动物识别系统的产生式规则

2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

4.1.2 重排九宫问题的状态树表示

4.1.3 树的一些术语