刘禹博士，中科院自动化研究所研究员。毕业于中国科学院大学模式识别与智能系统专业，研究方向为多模态人机交互与人工智能。将面向人机智能对抗的人工智能研究成果应用于贴近实战指挥控制环境的作战模拟系统中，构建了支持多人多机协同与对抗的人机混合实验环境，设计了一个具有自主学习能力和推演辅助决策能力的战术级人机智能对抗系统，并建立了国内s个面向兵棋推演和作战模拟的复盘数据库。作为项目负责人主持国家和地区级项目12项、横向项目4项、技术授权1项，发表学术论文40余篇（SCI收录文章6篇），发表编著专著4本，申请发明专利50余项。

第1章螺旋式上升——人工智能发展史1

1.1人工智能历史中的先驱者2

1.1.1莱布尼茨父子2

1.1.2图灵6

1.1.3冯·诺依曼7

1.1.4麦卡锡9

1.1.5马文·明斯基10

1.1.6西蒙与纽厄尔11

1.2人工智能技术的演变史13

1.2.1公元前的智能世界14

1.2.2近代的智能世界: 人工智能的基础16

1.2.3智能技术的孕育: 人工智能的技术触发期20

1.2.4智能技术的初生: 人工智能的期望膨胀期25

1.2.5智能技术的瓶颈: 人工智能的幻觉破灭谷底期30

1.2.6智能技术的重生: 人工智能的启蒙爬升期31

1.2.7当今智能世界37

1.3人工智能的最新应用41

1.3.1群体智能41

1.3.2机器翻译43

1.3.3图像识别45

1.3.4辅助诊断47

1.3.5智能推荐49

1.3.6强化学习51

1.3.7脑机接口541.3.8自动驾驶57

1.4参考文献59

第2章烈火中永生——人工智能技术的三次浪潮62

2.1基于规则的产生式系统时代（1956—1976）63

2.1.1缘起——希尔伯特第二问题和图灵机的诞生63

2.1.2本时期重大研究成果和亮点（一）66

2.1.3一切源起于达特茅斯会议68

2.1.4人物合作网络（一）70

2.1.5成也萧何败也萧何——感知器模型74

2.1.6应用瓶颈（一）80

2.2人工神经网络时代（1976—2006）81

2.2.1本时期重大研究成果和亮点（二）81

2.2.2人物合作网络（二）82

2.2.3反向传播算法85

2.2.4支持向量机92

2.2.5第五代计算机计划94

2.2.6应用瓶颈（二）97

2.3基于互联网大数据的深度学习时代（2006年至今）97

2.3.1本时期重大研究成果和亮点（三）99

2.3.2人物合作网络（三）104

2.3.3ImageNet竞赛——奠定人工智能新方法论107

2.3.4卷积神经网络109

2.3.5可学习与组织的认知助理Siri112

2.3.6应用展望115

2.4参考文献116

人工智能与人机博弈目录第3章一骑绝尘去——经典人机博弈大战120

3.1西洋跳棋120

3.1.1大战回顾121

3.1.2阿瑟·塞缪尔与罗伯特·尼雷121

3.1.3核心技术: 自我对弈121

3.2国际象棋123

3.2.1国际象棋大战回顾123

3.2.2大战卡斯帕罗夫124

3.2.3成功秘诀: 国际象棋加速芯片138

3.2.4成功秘诀: 知识规则引擎139

3.3智力问答139

3.3.1智力问答大战回顾141

3.3.2成功秘诀: 自然语言处理146

3.3.3成功秘诀: 知识图谱147

3.4围棋149

3.4.1大战回顾158

3.4.2黄士杰与李世石162

3.4.3成功秘诀: 蒙特卡罗树搜索164

3.4.4成功秘诀: 策略网络与价值网络168

3.4.5成功秘诀: 强化学习170

3.5参考文献173

第4章从“人工智能”到“类人智能”175

4.1社会博弈的挑战176

4.1.1征服完全信息博弈游戏176

4.1.2探索不完全信息博弈游戏178

4.2终极对决——军事人机博弈181

4.2.1军事人机博弈的特点和难点181

4.2.2军事人机博弈的探索184

4.3下一个风口——类脑智能189

4.3.1人工智能的突破方向189

4.3.2走向真正的强人工智能190

4.3.3脑科学——未来类人智能191

4.4参考文献194

“物联网在中国”系列丛书第二届编委会

主任： 张琪

副主任： 刘九如卢先和熊群力赵波

委员：

马振洲王杰王彬王智王博王毅

王立建王劲松韦莎毛健荣尹丽波卢山

叶强冯立华冯景锋朱雪田刘禹刘玉明

刘业政刘学林刘建明刘爱民刘棠丽孙健

孙文龙严新平苏喜生李芏巍李贻良李道亮

李微微杨巨成杨旭东杨建军杨福平吴巍

岑晏青何华康邹力邹平座张晖张旭光

张学记张学庆张春晖陈维林宁罗洪元

周广周毅郑润祥宗平赵晓光信宏业

饶志宏骆连合袁勤勇贾雪琴夏万利晏庆华

徐勇军高燕婕陶小峰陶雄强曹剑东董亚峰

温宗国谢建平靳东滨蓝羽石楼培德霍珊珊

魏凤〓近年来，随着人工智能与大数据、云平台、机器人、移动互联网及物联网等的深度融合，人工智能技术及其产业开始扮演着基础性、关键性和前沿性的核心角色。人机博弈是人工智能领域一个非常重要的研究问题，人工智能技术对于以兵棋推演和即时战略游戏为代表的“强人机博弈”系统来说是一种非常有价值的学习工具、训练工具和实验工具。不仅在军事领域，人机博弈在很多领域都被当成解决当前诸多问题的有效方法，包括应急管理、抗震救灾，甚至商务谈判等，因此了解人工智能、人机博弈技术，其本质就是研究它们背后的方法学和思维方式，研究技术、战术和方法融合的规律和机理，用博弈思维来完善目前研究与分析问题的方法。

近几年，人工智能技术发展迅速，甚至可以说是取得了指数级的进步，不仅可以从海量人类行为数据中提取特征和经验，还可以通过自我博弈超越人类的经验。不论我们在人机博弈中把人工智能当作人类的对手还是伙伴，都有可能颠覆我们传统的思维方式和决策体系，因此，博弈与AI结合之后可能给人类社会发展带来显著的促进作用。既然国际象棋领域能够诞生深蓝，围棋领域能够诞生AlphaGo，那么作为更复杂、更灵活、更加不透明的不完全信息博弈系统，在不久之后也一定会产生相应的、能够超越人类最高水平的人工智能体。

从“深蓝”到“沃森”再到横空出世的AlphaGo，我们感受到了人工智能在博弈游戏，特别是在完全信息博弈游戏中表现出来的强大能力，但其展示更多的是算力和算法能力，还不是我们所期待的“认知智能”。尽管人工智能在非完全信息博弈对抗中正在表现出越来越出色的成绩，包括对复杂环境的认知、对不明确规则的理解、对“战争迷雾”的判断等，但仍有一些深层次的智能是目前人工智能尚未触及的问题。特别是目前人工智能系统具有弱解释性、弱泛化性且无法实现有效的认知推理，使其难以实现通用人工智能的终极目标。笔者认为，认知智能的研究是当前人工智能研究实现突破的重点，也将直接影响人工智能的未来发展，一旦得到突破，则必将带动人工智能技术和相关应用爆炸式发展，使人类社会由当前的数据时代进入全新的智能时代。

人工智能的理性发展目标是更好地辅助人类及社会发展，依靠智能算法发现人类未知的事物。事实上，人工智能技术的进步并不是为了取代人类，而是为了给人类提供更好的经验和指导。因此我们更需要一种“人机共生”的学习环境，使人类能够与人工智能交融进步，一种具有“感知人类、理解人类、帮助人类”能力的人机混合智能正在酝酿之中。

全书共分为4章。

第1章介绍智能技术的发展史，以时间和人物为线索展现从古到今智能技术的演进过程，以及近年来人工智能技术的最新应用领域等。

第2章对人工智能经历的三次浪潮进行总结和反思。从中我们可以看出，技术发展需要深厚的积累，当从量变发展到质变时，就会带来一次新的技术革命。

第3章回顾历史上著名的“人机大战”: 第一次是1997年IBM公司的“深蓝”击败国际象棋大师卡斯帕罗夫，这是基于知识规则引擎和强大计算机硬件的人工智能系统的胜利；第二次是2011年IBM公司的问答机器人“沃森”在美国智力问答竞赛节目中大胜人类冠军，这是基于自然语言理解和知识图谱的人工智能系统的胜利；第三次是2016年的AlphaGo与李世石的围棋大战，AlphaGo最终以4∶1的成绩战胜李世石，这是基于蒙特卡罗树搜索和深度学习的人工智能系统的胜利。本书汇总多方面资料，对人机大战中的人物、事件、技术突破和意义等进行详细介绍，在故事中品味技术。

第4章概述人机博弈技术的最新成果和发展方向，并结合笔者的认识指出“以人为本”“认知智能”“人机共生”三个方向是人工智能与人机博弈未来的突破口。

本书第1、3、4章由刘禹编写，第2章由魏庆来编写，刘跃华、刘代金、张静、高然、李冬梅、赵斌也在本书的编写过程中作出了很大的贡献。同时，本书编写过程中也参考了不少专家学者的著作与学术论文，在此对他们一并表示最诚挚的谢意！

限于作者的水平，书中难免会有不足之处，恳请广大读者与专家批评指正。

作者2020年4月于北京