《人工智能基础》.pptx

1第2章脑与认知人工智能基础人工智能基础2第2章脑与认知绪论绪论01013第2章脑与认知目录目录/ContentsContents1.11.11.21.2人工智能的基本概念人工智能的历史进程4第2章脑与认知目录目录/ContentsContents1.11.1神经系统的结构与功能一、人工智能的概念二、研究领域三、存在意义5第1章绪论1.11.1人工智能的基本概念人工智能的基本概念1950年图灵发表了题为计算机与智能(ComputingMachineryandIntelligence)的论文，提出了著名的“图灵测试”。人工智能是一门新兴的科学与工程领域，是在神经心理学、计算机科学、控制论等多学科基础上发展起来的交叉学科。人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决面临的各种实际问题等功能的一门学科。核心：研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。基本概述基本概述6第1章绪论1.11.1人工智能的基本概念人工智能的基本概念如图所示，更快速的芯片，更聪明的“棋手”，更高效的各类机器人，已经深入到社会生活的方方面面。我们这个时代最重要的通用技术就是人工智能，尤其是机器学习，也就是说机器能够持续提高自己的性能，而无须人类明确解释所有这些任务要怎样完成。7第1章绪论1.11.1人工智能的基本概念人工智能的基本概念1.1.问题求解：问题求解：对于预定目标，寻找这样的行动序列的过程被称为搜索，搜索算法的输入是问题，输出是问题的解，以行动序列的形式返回问题的解。2.2.专家系统：专家系统：专家系统是一个具有大量专门知识和经验的计算机程序系统，主要由“知识库”和“推理机”组成3.3.智能检测：智能检测：将传感技术、人工智能技术与智能推理技术相结合来用于参数检测的一种新型技术。4.4.机器学习（机器学习（MachinelearningMachinelearning）：）：是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。5.5.机器人学：机器人学：人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，通过对物质世界进行操作来执行任务。目前，绝大部分机器人都属于如下三类：操纵类机器人（机械臂）、移动类机器人、移动操纵类机器人。6.6.分布式人工智能与多智能体分布式人工智能与多智能体(DistributedArtifcialItelligence,DAI)(DistributedArtifcialItelligence,DAI)：是分布式计算与人工智能结合的结果。8第1章绪论1.11.1人工智能的基本概念人工智能的基本概念 弱人工智能：是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器。目前的主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了显著进步，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人类水平。强人工智能是指真正能思维的具有意识的智能机器。未来几十年，强人工智能难以实现。问：人工智能真正发展的意义是什么？（人工智能会取代人类吗？）答：人工智能的研究，可以帮助我们找准人类对于自身的定位。人类对于人工智能的种种担忧，其实可以归为人类对于其他未知形态的生命的害怕。随着对人工智能的深入研究，在帮助人类自身的同时，也会我们消除对其的恐惧。愿人工智能可以朝着美好的方向发展！9第2章脑与认知目录目录/ContentsContents1.21.2人工智能的历史进程一、人工智能的起源二、“智能+“新时代10第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程1633年，勒奈笛卡尔发表其著作论人，提出了灵魂存在于大脑的松果体中。1950年，“人工智能之父”马文明斯基和他的同学邓肯埃德蒙年共同创建了世界上首个神经网络计算机，这被视为是人工智能发展的开端。同样是1950年，被誉为“计算机之父”的阿兰图灵提出了著名的图灵测试。1956年，约翰麦卡锡于达特茅斯会议上提出“人工智能”这一词汇，会议正式确立了“AI”这一专业术语，这被视为是人工智能正式诞生的标志。随后不久，麦卡锡与明斯基于麻省理工学院创办了世界上首个人工智能实验室MITAILAB。人工智能的起源人工智能的起源11第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程人工智能的第一次高峰：在1956年的达特茅斯会议后，人工智能进入了其发展的第一次高峰期。随后十几年的时间里，计算机在数学领域和自然语言领域中得到了非常广泛的应用，成功解决了许多代数、几何等问题。人工智能的第一次低谷：在20世纪70年代，人工智能走进了其发展的第一次低谷期。原因：1、计算机的性能无法满足需求2、问题的复杂维度提升3、数据量严重缺失 发展与困难发展与困难12第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程人工智能的崛起：卡内基梅隆大学于1980年为数字设备公司设计出了一套名为XCON的“专家系统”。人工智能的第二次低谷：不幸的是，这一曾经轰动一时的人工智能系统在短短的7年之后就结束了它的历史进程。在1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机的性能都已经超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从那以后，专家系统失去了它往日的风光，人工智能进入了第二次低谷期。崛起与低谷崛起与低谷13第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程IBM创造的计算机系统“深蓝”于1997年打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，使得人工智能话题再一次受到大家的广泛讨论，这也成为了人工智能发展的一个重要里程碑。到了2006年，Hinton在神经网络的深度学习领域获得了标志性的进步，人类再一次看到了机器能够赶超人类的希望。2011年，IBM开发的人工智能程序“沃森”（Watson）参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。2016年，AlphaGo战胜围棋冠军。由此，人工智能全面爆发！人工智能的爆发人工智能的爆发14第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程2015年7月4日，国务院印发关于积极推进“互联网+”行动的指导意见，提出了“互联网+人工智能”。人工智能开始进入国家战略视野。2017年7月8日，国务院印发关于新一代人工智能发展规划的通知。人工智能正式独立上升为国家战略。2019年3月5日，当年两会政府工作报告提出了“智能+”概念。以人工智能为主体的智能科学技术已登顶现代科技舞台，并已成为引领新一轮科技革命和推动产业变革的核心动能。“智能智能+”+”新时代的到来新时代的到来15第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程1、大数据智能理论2、跨媒体感知计算理论3、混合增强智能理论4、群体智能理论5、自主协同控制与优化决策理论重大基础理论重大基础理论前沿性基础理论前沿性基础理论1、高级机器学习2、类脑智能3、量子智能计算16第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程1、知识计算引擎与知识服务技术2、跨媒体分析推理技术3、群体智能关键技术4、混合增强智能新架构和新技术5、自主无人系统的智能技术关键公共性技术关键公共性技术前沿性关键共性技术前沿性关键共性技术1、虚拟现实智能建模技术2、智能计算芯片与系统3、自然语言处理技术17第1章绪论1.21.2人工智能的历史进程人工智能的历史进程为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，国务院2017年7月8日印发了新一代人工智能发展规划。2018年4月3日，教育部印发高等学校人工智能创新行动计划。行动计划明确主要目标是到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局。据2017年中国人工智能产业专题研究报告显示，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，我国人工智能产业的规模将进一步扩大，将出现更多的产业级和消费级应用产品。发展人工智能教育发展人工智能教育18第1章绪论本章小结本章小结 人类智能是自然界四大奥秘之一,很难给出确切的定义，目前有思维理论、知识阈值理论、进化理论等学派。简单地说，智能是知识与智力的总和。知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。智能具有感知能力、记忆与思维能力学习能力、行为能力等显著特征。人工智能是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能。人工智能的发展历史，可归结为孕育、形成和发展三个阶段。人工智能研究的基本内容为知识表示、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为等几个方面。19第2章脑与认知本章结束本章结束微信公众号：讲编程的高老师微信公众号：讲编程的高老师20第2章脑与认知脑与认知脑与认知020221第2章脑与认知目录目录/ContentsContents2.12.12.22.2神经系统的结构与功能感觉与知觉2.32.3学习与记忆22第2章脑与认知目录目录/ContentsContents2.12.1神经系统的结构与功能一、神经系统概述二、大脑的结构与功能三、间脑四、脑干五、脊髓六、小脑七、神经细胞的分类及工作原理23第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能人体各系统、器官的功能都是直接或间接处于神经系统的控制之下，神经系统(nervesystem)是机体内起主导作用的控制和调节系统。神经系统包括中枢神经系统和周围神经系统，中枢神经系统又包括脑和脊髓。一、神经系统概述一、神经系统概述神经系统按位置和功能分为中枢神经系统和周围神经系统。中枢神经系统(centralnervoussystem，CNS)包括头颅腔内的脑以及和脑连在一起位于脊椎管内的脊髓两部分。脑和脊髓之外的神经成分均属于外周神经系统(peropheralnervoussystem,PNS)。CNS神经系统命令和控制部分；PNS传递信息24第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能二、大脑的结构与功能二、大脑的结构与功能人脑的基本构造是通过神经解剖学得到的，其是对神经系统结构进行研究的科学，它探索神经系统各部分的结构，并描述这些结构间的关联。神经解剖学主要在两个层次上进行研究大体解剖-肉眼可以区分的整体结构及其关联；显微解剖-神经元甚至亚细胞的组织及其关联。大脑每个半球的表层的皮质凹凸不平，布满深浅不同的沟裂，沟与沟之间的隆起称为大脑的回。由中央沟、外侧沟和顶枕沟将大脑分每个半球分成五个叶-额叶、顶叶、颞叶和枕叶，还有隐藏在外侧沟内部的岛叶。25第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能大脑内部的结构由表层颜色较深的称为灰质的表层包裹内部颜色较浅的物质称为白质，灰质主要由神经元的胞体、树突以及部分轴突组成，白质主要是轴突，表层的灰质也称作皮质，它是大脑神经元主要的分布地，大约分布着近千亿个神经元。德国科学家K.Brodmann将大脑皮质分为52个区，一般用BAx区标记，其后有人将大脑皮质划分大约200个区。额叶中的运动皮质顶叶中的身体感觉区在枕叶中由视觉加工区域颞叶中的听觉加工区域26第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能间脑的位于大脑和脑干之间，由丘脑和下丘脑组成。丘脑为皮质的关口，除嗅觉外所有感觉通道的信息在到达初级感觉皮质区前都要先经过丘脑。下丘脑有许多重要的核团，他们可以分泌多种激素，通过作用于垂体对全身的许多机能起到调节作用：对体温的调节；对水平衡的调节；对摄食的调节；对生物节律的调节。三、间脑三、间脑四、脑干四、脑干脑干由中脑、脑桥和延髓三部分组成，位于间脑和脊髓中间，是上行和下行纤维的干道，内有心血管运动中枢和呼吸中枢等重要的生命中枢，27第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能五、脊髓五、脊髓脊髓是细的管状结构，位于脊柱的椎管内成圆柱状，其全长并不是一样粗细，有膨大的部位也有弯曲的部位，主要负责大脑与周围器官的信息通讯。每对脊神经前、后根的根丝附于脊髓的范围称为脊髓的一个节段。脊髓共有31节段，分别是颈髓8个节段(C1-C8)、胸髓12个节段(T1-T12)、腰髓5个节段(L1-L5)、骶髓5个节段(S1-S5)和尾髓1个节段(Co1)。颈髓：颈髓：8节段节段(C1-C8)胸髓：胸髓：12节段节段(T1-T12)腰髓：腰髓：5节段节段(L1-L5)骶髓：骶髓：5节段节段(S1-S5)尾髓：尾髓：1节段节段(Co1)28第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能六、小脑六、小脑小脑由原裂将小脑分为前叶、后叶，从腹部看小脑分两个半球，中间为引部以及绒球小结叶。前叶与脊髓联系，后叶主要是和脑桥形成联系。绒球小结叶主要是和前庭核团形成联系，在平衡的维持方面发挥重要的作用。小脑正中矢状切面-表层为灰质，内部为白质-小脑活树。小脑下脚来自脊髓与脑干，中脚来自脑桥，上脚来自脊髓、中脑。29第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能七、神经细胞的分类及工作原理七、神经细胞的分类及工作原理组成神经系统的基本单元主要是神经元细胞及神经胶质细胞神经元(neuron)的结构细胞体;树突(dendrites)：轴突(axon)：突触(synapse)神经胶质细胞分类：中枢神经系统星形胶质细胞少突胶质细胞小胶质细胞外周神经系统许旺氏细胞30第2章脑与认知2.12.1神经系统的结构与功能神经系统的结构与功能神经胶质细胞的特性和功能神经胶质细胞的特性和功能1）支持和保护作用：胶质细胞与神经元紧密相邻，在中枢神经系统内几乎充满了神经元结构以外的所有空间；2）分离和绝缘作用：在中枢神经系统内胶质细胞把神经元分开，尤其是对突触的隔断，使神经元各自的活动不发生“串线”；3）胶质细胞营造的微环境构成神经元电活动的本底：灭活神经递质、调节胞外离子，为神经元活动提供了一个活动的“舞台”；4）参与脑屏障的形成；5）引导发育中神经元的生长、迁移和排布。神经元细胞的信息传递神经元细胞的信息传递未受到刺激时细胞膜内外存在-40-90mV的电位差-静息膜电位，神经元接收信号后导致静息膜电位的变化，由于膜电位的变化，导致平衡被破坏，细胞膜内外产生离子交换致使电信号在神经元内部传递，信号传递到与另一个神经元连接处-一般我们称之为突触时，导致突触释放神经递质，激活突触后的神经元。31第2章脑与认知目录目录/ContentsContents2.22.2感觉与知觉一、物理感觉二、化学感觉三、知觉四、对象识别32第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉一、物理感觉一、物理感觉知觉是人类拥有的一项神奇的能力，通常由听觉、视觉、嗅觉、味觉和躯体感觉五种感觉整合而得到。其中听觉、视觉、躯体感觉主要是将周围环境的声波、光、温度和压力等物理刺激接收，并将其转换为神经信号。嗅觉和味觉是通过嗅觉、味觉器官感受到化学物质转化为神经信号，本节我们将简介人类的这五种感觉的基本工作原理。1 1、听觉：听觉：听觉是通过人耳收集环境中的声波，并经过一系列的信号转换，将振动信号转换为神经系统的电信号，并在神经系统经过若干次投递将信息送到大脑的初级听皮质的。听觉的神经通路听觉的神经通路声波声波振动耳振动耳鼓鼓内耳液产内耳液产生小波生小波基底膜上的基底膜上的毛毛细胞细胞产生动作产生动作电位电位听神经听神经耳蜗核耳蜗核上橄榄核上橄榄核下丘下丘丘脑内测膝状体丘脑内测膝状体初级听皮层初级听皮层引自RmyPujol33第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉听觉信息的解码响度（响度（LoudnessLoudness）-振幅振幅音调（音调（PitchPitch）音色（音色（Musical QualityMusical Quality）人类听觉的敏感范围：人类听觉的敏感范围：2020000H2020000H；最敏感范围：；最敏感范围：10004000Hz10004000Hz；毛细胞具有编码声音频率的；毛细胞具有编码声音频率的感受感受野野34第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉2、触觉：触觉主要来源于躯体的感觉，其由人体皮肤下的不同的神经细胞完成，躯体知觉不是简单的触觉，他可以解释为躯体四肢的感受信号，以及对温度和疼痛的感觉。感受这些信号的传感器是由一些微小体构成的，主要有：梅克尔小体-一般接触迈斯纳小体-轻微接触环层小体-深部压力鲁菲尼小体-温度疼痛感受器-自由神经终端-疼痛微小微小体体特化特化神经神经元细元细胞胞脊脊髓髓脑脑干干丘丘脑脑初级初级躯体躯体感觉感觉皮质皮质s1 s1皮质下结构皮质下结构-小小脑脑交交叉叉次级次级躯体躯体感觉感觉皮质皮质s2s2触觉的神经通路触觉的神经通路35第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉3、视觉：视觉是人类五个感觉中具有远距离感知能力的一种。人眼是视觉信号的采集设备，其结构如图2.14所示，瞳孔相当照相机的光圈，睫状体类似调焦器，视网膜相当照相机的CCD或CMos。视网膜位于眼球后部，由感光细胞组成，感光细胞分为两种类型，主要位于中央凹的视锥细胞和主要位于视网膜外周的视杆细胞。感光细胞内的感光色素暴露在光线中会分解并改变其周围电流，这就将外界光刺激转换为大脑可理解的神经电信号。视杆细胞/单眼有约1.25亿，对低强度的刺激敏感，多在夜间起作用，而白天几乎没什么用。视锥细胞单眼约650万个，需要强烈的光线，其是颜色感觉的基础，通常可以将其归类为红、绿、兰三种类型，每类细胞中的光敏感分子对不同波长的敏感性不同。36第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉感光细胞感光细胞双极细胞双极细胞水平细胞水平细胞无长凸细胞无长凸细胞神经节细胞神经节细胞初步汇聚初步汇聚侧向联系侧向联系视神经视神经汇聚汇聚视觉信号采集通道视觉信号采集通道视网膜膝状体通路：即从视网膜到丘脑的外侧膝状体(LGN)的投射，并巳几乎全部中止于枕叶的初级视皮层(V1)，该通路包含了超过90%的视神经轴突；进入大脑前，每条视神经分成两部分：颞侧(外侧)的分支继续沿着同侧传递；鼻侧内侧)的分支经过视交叉投射到对侧。由此可知，左视野的大部分信息被投射到大脑右半球；右视野的大部分信息被投射到了大脑左半球。视网膜丘体通路：传到其他皮层下结构，包括丘脑枕核以及中脑的上丘，这10%就已经多于整个听觉通路已发现的神经纤维，因此，上丘和枕核在视觉注意中同样扮演重要角色，甚至有时视网膜丘体通路被认为是更为初级的视觉系统。37第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉视皮层分区短尾猿的主要视觉皮质区及其连接模式现已发现猴子有30个不同的皮质视觉区-而且发现的速度越来越快；视觉区广泛的存在汇聚和发散，而且视觉区存在相互投射的现象；细胞的感受野在增大-从V1区的0.5到TE区4038第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉二、化学感觉二、化学感觉味觉和嗅觉两种感官知觉经常被组合到一起，因为他们都来自化学刺激（着嗅剂，着味剂），这两种感觉都通过分辨不同的化学物质解释环境，因此我们将这两种感觉称为化学感觉。1 1、嗅觉：嗅觉：嗅觉是唯一不经过丘脑直接到达初级嗅皮质的感觉。嗅觉的神经通路嗅觉的神经通路着嗅剂着嗅剂嗅觉感受器嗅觉感受器-双极神经元双极神经元嗅小体嗅小体-嗅球神经元嗅球神经元初级嗅皮质初级嗅皮质次级嗅觉区次级嗅觉区(眶眶额皮质额皮质)39第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉2 2、味觉、味觉：味觉是指食物在人的口腔内对味觉器官化学感受系统的刺激并产生的一种感觉。从味觉的生理角度分类，基本味觉：酸、甜、苦、咸和鲜，他们是食物直接刺激味蕾产生的。在几种基本味觉中，人对咸味的感觉最快，对苦味的感觉最慢，但就人对味觉的敏感性来讲，苦味比其他味觉都敏感，更容易被觉察。着味剂着味剂味觉神经元味觉神经元-味蕾味蕾味觉核团味觉核团-延髓延髓腹后内侧核腹后内侧核-丘脑丘脑初级味觉皮质初级味觉皮质-脑岛脑岛次级加工区次级加工区(眶额皮质眶额皮质)40第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉三、知觉三、知觉每一种感觉都提供其独有的信息，不同的感觉并没有给我们带来杂乱无章，而是一种统一的多感觉体验。而且，多于一种的感觉时我们通常表现的更精确和高效，这主要因为大脑中有部分区域是是两个或多个感觉信息汇合的区域。感觉是人脑对客观事物的属性、特征的直接反映，是人察觉和获取信息的一个重要的渠道。经过后期加工得到的知觉是人脑对客观事物的各种属性、各部分及其相互关系的综合、整体的反应，他通过感觉器官，把从环境得到的各种信息转化为对物体、事件等的经验的过程，知觉信息显然多于感觉，同时知觉与记忆密切交织在一起。41第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉四、对象识别四、对象识别对象识别是人类知觉的一种具体体现，与人的感觉和记忆直接相关，并且缺一不可。对象识别不仅仅是把对象的特征组合成一个连续的整体，而且这个整体会引发记忆。1、视知觉的两条皮质通道视觉获得的主要信息有以下几个方面：位置运动色彩形状枕叶的输出神经主要包含两个神经束；下行神经束沿着腹侧通道到达颞叶-枕颞通路；上行神经束选取了一条更靠近背侧的通路，大多数到达顶叶后部-枕顶通道。作用：枕颞通路专司物体知觉和识别什么；枕顶通道特异于空间知觉，决定物体在那里，分析不同物体的空间结构。42第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉颞叶神经元-大部分具有形状选择性响应：有多种选择模式感受野-总是包围着中央凹对下颞叶皮质的一个神经元的单细胞记录。这个细胞很少对光点、线条这样的简单刺激反应，而对复杂对象反应强烈。43第2章脑与认知2.22.2感觉与知觉感觉与知觉识别包括层次表征，每一阶段都增加一些复杂性。如在低层的三个直线特征，在高层形成不同的表征。初级特征被整合起来形成一个可被知识单元识别的物体。存在某些细胞，他们接收对客体各部分编码的细胞的输入，只对那些整合好的物体的知觉对象反应；44第2章脑与认知目录目录/ContentsContents2.32.3学习与记忆一、学习与记忆的三阶段假设二、感觉和短时记忆机制三、工作记忆45第2章脑与认知2.32.3学习与记忆学习与记忆一、一、学习与记忆的三阶段假设学习与记忆的三阶段假设学习与记忆的三阶段假设：编码(encoding)：是对输入信息的处理与存储，分为两个阶段-获取(acquisition)是对感觉通道和感觉分析阶段的输入信息进行登记；巩固(consolidation)是生成一个随时间的推移而增强的表征；存储(storage)：是获取和巩固的结果，代表了信息的长久记录；提取(retrieval)：是通过利用所存储的信息创建意识表征或执行习得的行为，如自动化动作。46第2章脑与认知2.32.3学习与记忆学习与记忆二、二、感觉和短时记忆机制感觉和短时记忆机制感觉记忆(sensorymemory)：维持时间以毫秒或秒计算。感觉记忆，是外界刺激信息通过感觉器官时，按输入刺激信息的原样，以感觉痕迹的形式在人脑中被暂留的过程。短时记忆(shorttimememory)：能维持几秒至几分钟的记忆。短时记忆被视为是信息通往长时记忆的中间环节或过渡阶段，是记忆对信息加工的核心之一。长时记忆(longtimememory)：按天或年来计量的。长时记忆是相对于短时记忆而言的。长时记忆是指信息在人脑中存储一分钟以上，几天、几月、几年，乃至终身的记忆。记忆类型记忆特征时间历程容量有意注意丧失机制感觉几毫秒至几秒高否主要为衰退短时和工作几秒至几分钟有限(7-2个项目)是主要为衰退长时非陈述性几天至几年高否主要为干扰长时陈述性几天至几年高是主要为干扰47第2章脑与认知2.32.3学习与记忆学习与记忆短时记忆模型感觉输入感觉输入感觉登记感觉登记感觉登记感觉登记短时记忆短时记忆短时记忆短时记忆长时记忆长时记忆长时记忆长时记忆注意注意复述复述认知心理学家Richard.Atkinson和Richard.Shiffrin在1968提出记忆的模块模型。感觉信息进入信息加工系统后，首先进行感觉登记。接下来，通过注意过程，被选择下来的项目被移入短时存储。通过复述，项目可以从短时存储转入长时存储。但这个模型有争论!争论的关键问题是：记忆是否需要在短时记忆中编码后才可以存储到长时记忆中。48第2章脑与认知2.32.3学习与记忆学习与记忆三、工作记忆三、工作记忆工作记忆是短时记忆概念的扩展，这两个概念在大部分时间是相同的。工作记忆(WorkingMemory):代表一种容量有限的，在短时间内保存信息，并对这些信息进行心理操作的过程。工作记忆可以源于感觉记忆的感觉输入，也可以从长时记忆中提取获得。1974年英国心理学家提出了一个具有三个成份的工作记忆系统，即一个中央执行系统和两个参与不同类型信息复述的子系统。视觉空间模板视觉空间模板视觉空间模板视觉空间模板中央执行系统中央执行系统中央执行系统中央执行系统语音环路语音环路语音环路语音环路49第2章脑与认知2.32.3学习与记忆学习与记忆四、长时记忆四、长时记忆长时记忆按所存储信息的不同特征可以分成两种：陈述性记忆和非陈述性记忆。陈述性记忆(Declarativememory)：是我们可以通过有意识的过程而接触的知识，包括个人和世界知识。进一步陈述性记忆还可以分为事件-情节记忆和事实-语义记忆。非陈述性记忆(NonDeclarativememory)：是在不需要有意回想先前经验，但先前的经验又确实促进了行为表现的情况下表现出来的。程序性记忆(Proceduralmemory)：是非陈述性记忆的一种形式，包括各种自动化技能和认知技能。知觉表征系统(PRS-Perceptualrepresentationsystem)：是一种在感知系统中起作用的记忆，物体和词语的结构和形式可以因先前的经验启动。经典条件反射：如巴普洛夫的狗。经典条件反射：虽不包含两种刺激的关联但引起发行为变化的过程。50第2章脑与认知本章结束本章结束微信公众号：讲编程的高老师微信公众号：讲编程的高老师51第2章脑与认知机器感知机器感知030352第2章脑与认知目录目录/ContentsContents3.13.13.23.2传感器基本特性与分类信号的处理方法3.33.3多传感器信息融合技术3.43.4无线传感网络的概念与应用53第2章脑与认知目录目录/ContentsContents3.13.1传感器基本特性与分类一、传感器二、传感器的静态特性三、传感器的动态特性四、传感器的分类54第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类传感器的定义：”能感受规定的被测量件并按照一定的规律(数学函数法则)转换成可用信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成”。(国家标准GB/T7665-2005)传感器基本特性：指传感器输出与输入之间的关系特性，是传感器的内部结构参数作用关系的外部特性表现。由其内部结构参数决定。传感器测量形式:静态(稳态或准静态)和动态(周期变化或瞬态)。前者的信号不随时间变化(或变化很缓慢)，后者的信号是随时间变化而变化的。因此，传感器所表现出来的基本特性可大致分为静态特性和动态特性。一、传感器一、传感器55第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.定义：传感器的静态特性是指传感器在静态信号的作用下，描述其输出与输入之间的一种关系特性。2.输入输出关系：3.静态特性方程：4.衡量静态特性参数：线性度、迟滞特性、灵敏度、重复性、分辨率、漂移、稳定性等。1.1.传感器的静态特性传感器的静态特性56第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类2.2.静态特性参数静态特性参数线性度线性度57第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.定义：传感器在正（输入量增大）、反（输入量减小）行程中特性曲线不重合的现象称为迟滞特性。对于大小相同的输入信号，传感器对应的输出信号的大小不一定相同。3.3.静态特性参数静态特性参数迟滞特性迟滞特性3.该特性反映的是传感器结构材料方面和机械部分无法避免的弱点。58第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.定义：传感器在稳态信号作用的下，输出的变化量y与输入的变化量x之比，称为灵敏度K，即：4.4.静态特性参数静态特性参数灵敏度灵敏度2.说明：灵敏度不是越大越好，灵敏度越大，表明系统的稳定性越差；灵敏度越小，表明系统的稳定性越好。传感器的灵敏度会随着某些因素的改变而发生变化。例如，传感器的灵敏度可能随着被测量的增大而逐渐减小；对于同一变换原理的传感器，其工作点的变化也可能使灵敏度发生变化，从而会产生灵敏度误差。59第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.定义：重复性表示传感器在输入信息按同一方向（单调增大或减小）连续做全量程多次重复测量时，所得的输入输出特性曲线不一致的程度。5.5.静态特性参数静态特性参数重复性重复性3.按照相同的输入条件，多次重复测量的输入输出特性曲线的重合度越高，说明其重复性越好，误差也越小。60第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类6.6.静态特性参数静态特性参数分辨率分辨率61第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类7.7.静态特性参数静态特性参数漂移漂移62第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.定义：稳定性是指传感器或系统在相当长时间内仍然能够保持其性能的能力，又称为长期工作稳定性。2.测试时我们通常先将传感器的输出调至零点或某一特定值，在相隔4h、8h等固定时间或相隔一定的工作次数后，再读出此时的输出值，前后两次输出值的差值即为传感器的稳定性误差。8.8.静态特性参数静态特性参数稳定性稳定性63第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.定义：定义：传感器的动态特性是指传感器在动态信号的作用下，描述传感器输出与输入之间的关系特性。2.测量要求：测量要求：既要精确地测量每一时刻信号幅值的大小，又要测量和记录动态信号在变化过程中的波形。3.动态误差：动态误差：一般情况下，传感器的输出信号无法与输入信号具有完全一致的时间函数，这种输出与输入之间存在的差异被称为动态误差。输出量达到稳定状态时与理想输出量之间的差别。当输入量发生突变时，输出量从当前稳态变化到另一个稳态的过渡过程中的误差。二、传感器的动态特性二、传感器的动态特性64第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.目的：帮助我们从测量误差的角度分析产生动态误差的原因以及研究减小动态误差的措施。2.角度：从时域和频域两个方面分别采用瞬态响应法和频率响应法来分析。3.从时域方面，研究阶跃函数、脉冲函数和斜波函数等函数的响应特性。通常取输入函数为阶跃信号的输出响应来进行研究，此时的响应称为传感器的阶跃响应或瞬态响应。4.在频域方面，一般是研究采用正弦函数作为输入信号得到的频率输出响应特性，此时的响应称为频率响应或稳态响应。1.1.动态特性的研究方法与数学模型动态特性的研究方法与数学模型65第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类2.2.动态响应特性通式动态响应特性通式66第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1、零阶环节（零阶传感器、比例环节、无惯性环节），又称为理想环节。传感器的输出总是与输入保持固定的比例关系，在时间上没有滞后发生，与频率无关。实际不存在零阶环节传感器，只有在特定范围内时，某些高阶传感器系统才可以近似地看成是零阶环节的传感器：2、一阶环节（一阶传感器）：3、二阶环节（二阶传感器）：2.2.零阶、一阶、二阶动态响应环节零阶、一阶、二阶动态响应环节67第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.定义：对于线性定常系统，在初始条件为零的情况下，输出量（响应函数）的拉普拉斯变换与输入量（激励函数）的拉普拉斯变换之比称为该系统的传递函数。2.公式：H(S)为传递函数，可以作为动态模型来描述传感器的动态响应特性。3.面对复杂系统时，先分析每个单元传递函数的响应特性，然后再分析出总的传递函数与总的响应特性。若总的响应特性无法满足总体要求时，则改进对每个单元环节来满足要求。3.3.传递函数传递函数68第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类4.4.阶跃响应和时域动态性能指标阶跃响应和时域动态性能指标69第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类4.4.阶跃响应和时域动态性能指标阶跃响应和时域动态性能指标70第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类5.5.正弦响应和频域动态性能指标正弦响应和频域动态性能指标传感器在正弦波输入时的动态特性，即传感器的频域特性：传感器的幅频特性：传感器的相频特性：71第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类5.5.幅频特性和相频特性曲线幅频特性和相频特性曲线相频特性曲线幅频特性曲线72第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类6.6.传感器的频域动态性能指标传感器的频域动态性能指标73第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类三三.传感器的分类传感器的分类按用途：压力敏和力敏传感器、位置传感器、液位传感器、能耗传感器、速度传感器、加速度传感器、射线辐射传感器、热敏传感器。按工作原理：振动传感器、湿敏传感器、磁敏传感器、气敏传感器、真空度传感器、生物传感器等。按输出信号：模拟式传感器、数字式传感器。按被测量类别：物理传感器、化学传感器、生物传感器。74第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类1.1.物理传感器物理传感器1.原理：利用物理效应进行信号变换的传感器，利用某些敏感元件的物理性质或某些功能材料的特殊物理性能进行被测非电量的变换。2.按构成原理，分为结构型传感器和物性型传感器。结构型传感器是利用结构参数变化实现信号转换，以结构(如形状、尺寸等)为基础，通过物理规律来感受被测量，进而转换为电信号。物性型传感器就是利用某些特定的功能材料本身所具有的内在特性或内在效应感受被测量,并将其转换为可用电信号的传感器。3.按能量，分为能量转换型传感器和能量控制型传感器。能量转换型传感器将非电能量转换为电能量，不需要外接电源，因此又称为有源传感器，也称为换能器。能量控制型传感器需要外部电源供给能量，因此又称为无源传感器。75第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类2.2.化学传感器化学传感器1.原理：化学传感器是能将各种物质的特性（如气体、离子、电解质浓度、空气湿度等）定性地或者定量地转变为电信号的仪器。2.按检测对象来分，化学传感器可分为湿度传感器、离子传感器与气体传感器。3.应用：广泛应用于化学分析、化学工业的在线检测、环保检测、临床医学与基础医学、农业生态学研究以及军事应用中。4.发展趋势：以环境保护和监控为主的各种气体传感器备受重视。电化学传感器在当今化学传感器主流类别中位居第三。嗅觉（电子鼻）和味觉（电子舌）等新一代仿生学传感器将是当前时期化学传感器的另一个重要研究方向。76第3章机器感知3.13.1传感器基本特性与分类传感器基本特性与分类3.3.生物传感器生物传感器1.原理：生物传感器是近年来发展很快的一类传感器，它是一种对生物物质敏感并将其浓度转换为电信号进行检测的仪器。2.分类：生物传感器由两部分组成。第一部分是功能识别物质，其作用是对被测物质进行特定识别。第二部分是电、光信号转换装置，此装置的作用是把在功能膜上进行的识别被测物所产生的化学反应转换成便于传输的电信号或光信号。3.应用：生物传感器的最大特点是在分子水平上识别被测物质。目前，生物传感器不仅在化学工业的监测上有所应用，而且在医学诊断、环境保护与监测等方面都有着广泛的应用前景。77第2章脑与认知目录目录/ContentsContents3.23.2特征工程一、特征工程二、数据预处理三、特征缩放四、特征编码五、特征选择六、特征提取七、总结78第3章机器感知3.23.2特征工程特征工程特征工程特征工程通过测量仪器获得原始数据之后，很难