ArtificialIntelligence人工智能.ppt
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1、Artificial Intelligence人人 工工 智智 能能Prof.Dong Hongye董鸿晔董鸿晔 教授教授第第4章章 适应性智能系统适应性智能系统4.1人工智能发展的几个阶段人工智能发展的几个阶段4.2智能系统智能系统4.3智能控制智能控制智能交通智能交通 智能家居智能家居智能楼宇智能楼宇 4.1人工智能发展的几个阶段早期人工智能(早期人工智能(AI)的起源是基于心理学)的起源是基于心理学的研究,寻求启发式知识在人类思维过程的研究,寻求启发式知识在人类思维过程中的作用,把这类知识表达成逻辑形式加中的作用,把这类知识表达成逻辑形式加以利用。以利用。这是这是AI最早的模型。早期以逻
2、辑为基础的最早的模型。早期以逻辑为基础的AI研究,可以概括为符号表达、启发式编研究,可以概括为符号表达、启发式编程、逻辑推理或者称为程、逻辑推理或者称为“深思熟虑深思熟虑”的思的思维的模型,这可以说是维的模型,这可以说是AI研究的最初阶段,研究的最初阶段,或称传统的或称传统的AI时期。时期。“Perceptron”(感知机)(感知机)在在AI发展的过程中,由康奈尔大学的心理发展的过程中,由康奈尔大学的心理学家学家Rosenblatt设计的设计的“Perceptron”(感知机),(感知机),通过训练可以对图像进行分通过训练可以对图像进行分类。感知机代表了一种全新的类。感知机代表了一种全新的AI
3、研究方法。研究方法。在在20世纪世纪60年代年代AI的专家转向到研制感知的专家转向到研制感知机或类似的人工神经网络,但感知机由于机或类似的人工神经网络,但感知机由于是两层网络,其局限性只具有能进行是两层网络,其局限性只具有能进行“线线性分类性分类”的功能,曾遭受到明斯基等人不的功能,曾遭受到明斯基等人不公正的批评。公正的批评。AI 专家的惊愕专家的惊愕80年代人们对人工神经网络的热情增大,致力于年代人们对人工神经网络的热情增大,致力于构建构建“人工神经网络模型人工神经网络模型”过程中,习惯于传统过程中,习惯于传统人工智能方法的一些人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。专家感到惊愕。Minsky
4、、Mccarthy及及Fagenbaum等等AI权威人士权威人士相信得到机器智能唯一明智的方法是找到一个正相信得到机器智能唯一明智的方法是找到一个正式的框架,能再现知识与推理,然后针对这个方式的框架,能再现知识与推理,然后针对这个方案进行编程。案进行编程。这些权威人士认为,想要通过加强连接的神经网这些权威人士认为,想要通过加强连接的神经网络使机器创造出知识和逻辑是死路一条。络使机器创造出知识和逻辑是死路一条。人工神经网络的道理人工神经网络的道理它的特点是以分布方式表示信息,也就是它的特点是以分布方式表示信息,也就是用有若干个结点,每两个结点间可以连接用有若干个结点,每两个结点间可以连接起来的网
5、络表示信息,以往用以表示知识起来的网络表示信息,以往用以表示知识的语义网络是一个结点与一个概念对应,的语义网络是一个结点与一个概念对应,而人工神经网络是以结点的一种分布模式而人工神经网络是以结点的一种分布模式以及加权量的大小与一个概念对应。以及加权量的大小与一个概念对应。这样即使每个结点上的信息属性发生了畸这样即使每个结点上的信息属性发生了畸变与失真,也不至于使网络所表达的概念变与失真,也不至于使网络所表达的概念的属性产生重大的变化。的属性产生重大的变化。学习算法学习算法另外有些共同单元上的信息也可以用来表达相类另外有些共同单元上的信息也可以用来表达相类似的概念,这就是在谈到人工神经网络时,人
6、们似的概念,这就是在谈到人工神经网络时,人们所津津乐道的所津津乐道的“并行信息分布处理并行信息分布处理”的精髓所在的精髓所在(第(第1章已做介绍)。章已做介绍)。神经元网络对知识表达从显式变成隐式,这种知神经元网络对知识表达从显式变成隐式,这种知识不是通过人的加工转换成规则,而是通过识不是通过人的加工转换成规则,而是通过学习学习算法算法自动获取的。自动获取的。对特定论域而言,即将输入模式中各抽象概念转对特定论域而言,即将输入模式中各抽象概念转化为神经元网络的输人数据,并根据论域特点适化为神经元网络的输人数据,并根据论域特点适当解释神经元网络的输出数据。当解释神经元网络的输出数据。从模拟人的思想
7、的角度来考虑当时有的学者把当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理的研究途径概括为以符号处理为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制(Connectionism)方法。)方法。人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维(直感思维)。(直感思维)。符号处理可以认为主要在于模拟人的逻辑思维,符号处理可以认为主要在于模拟人的逻辑思维,连接机制主要致力于模拟人的形象思维。连接机制主要致力于模拟人的形象思维。关于形象思维虽然人们认识到它的重要性,但用关于形象思维虽然人们认识到它的重要性,但用现在的计算机来模拟形象思维是很困
8、难的,需要现在的计算机来模拟形象思维是很困难的,需要在计算机的体系结构上有新的突破。在计算机的体系结构上有新的突破。人们对网络模型结构抱有很大希望以往比较著名的人工神经元网络模型有哈普费尔以往比较著名的人工神经元网络模型有哈普费尔德(德(Hopfield)网络,反向传播()网络,反向传播(Back-Propagation)网络,自适应共振理论(网络,自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)网络等。)网络等。在在20世纪世纪80年代,年代,Hopfield的工作及反向传播理论受的工作及反向传播理论受到关注,许多研究人员蜂拥而至这个领域时,自适应到关注,许多研究人员蜂拥
9、而至这个领域时,自适应共振理论的创建人共振理论的创建人Grossberg是少数几个坚持自己的是少数几个坚持自己的工作又对建立这个领域有所帮助的人。工作又对建立这个领域有所帮助的人。格劳斯博格在大脑学习及人工智能方面从事了格劳斯博格在大脑学习及人工智能方面从事了30多年多年的工作,逐渐形成一套建立在神经网络基础上的模式。的工作,逐渐形成一套建立在神经网络基础上的模式。人工神经网络得到蓬勃发展的这一时期,可以说是人工神经网络得到蓬勃发展的这一时期,可以说是AI发展的第二阶段。发展的第二阶段。这两个阶段往往称为传统的这两个阶段往往称为传统的AI时期。时期。一件令震惊的事件一件令人工智能研究领域中震惊
10、的事件是一件令人工智能研究领域中震惊的事件是1991年年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能月在澳洲悉尼举行的国际人工智能联合会议,世界上有联合会议,世界上有23个国家的近个国家的近1500人人参加了这次会议。参加了这次会议。在这次会议上,美国在这次会议上,美国MIT 的年轻教授布鲁的年轻教授布鲁克斯克斯(R.Brooks)获得了大会授予的获得了大会授予的“计算计算机与思维机与思维”项目奖,他在会上做了题为项目奖,他在会上做了题为“没有推理的智能没有推理的智能”的学术报告,提出人工的学术报告,提出人工智能的一些新观点,与传统的看法大相径智能的一些新观点,与传统的看法大相径庭庭。布鲁克斯布鲁克斯(R
11、.Brooks)论点论点他论述了计算机、机器人等的发展情况以他论述了计算机、机器人等的发展情况以及他自己长期从事的及他自己长期从事的“人造昆虫人造昆虫”,即具,即具有六条腿的像蝗虫一样的自动装置。有六条腿的像蝗虫一样的自动装置。他以自己的实践与经验论述了他以自己的实践与经验论述了20世纪世纪40年年代由维纳(代由维纳(N.Wiener)创立的控制论)创立的控制论(Cybernetics)思想对人工智能的影响,)思想对人工智能的影响,其中主要之点是研制一个具有智能的系统,其中主要之点是研制一个具有智能的系统,自然要问系统在什么样的环境中运行,亦自然要问系统在什么样的环境中运行,亦即是系统与环境是
12、不可分的。即是系统与环境是不可分的。系统的复杂性系统的复杂性系统的复杂性不仅仅体现在系统本身,而不仅仅体现在系统本身,而且也体现在环境方面且也体现在环境方面例如研制一个家用机器人(或以前例如研制一个家用机器人(或以前AI领域领域中说的电子秘书),与一个工业方面完成中说的电子秘书),与一个工业方面完成某种零件装配的机器人大不相同,家用机某种零件装配的机器人大不相同,家用机器人的运行环境零乱而复杂,这类机器人器人的运行环境零乱而复杂,这类机器人必须要能识别环境中的各种物体,绕过各必须要能识别环境中的各种物体,绕过各种障碍物,所以,考虑到家庭这样的运行种障碍物,所以,考虑到家庭这样的运行环境,家用机
13、器人是个复杂的问题。环境,家用机器人是个复杂的问题。布鲁克斯的结论布鲁克斯的结论从历史的发展来看,早在人工智能这一学从历史的发展来看,早在人工智能这一学科间世的科间世的50年代,前苏联自动控制领域的年代,前苏联自动控制领域的一些专家们就在研制能适应环境的自动化一些专家们就在研制能适应环境的自动化装置。例如已经演示过一种安装有敏感元装置。例如已经演示过一种安装有敏感元件,可以绕过障碍物的件,可以绕过障碍物的“机械乌龟机械乌龟”。总之,布鲁克斯认为:以现有的计算机体总之,布鲁克斯认为:以现有的计算机体系结构为基础,引导开辟了一些人工智能系结构为基础,引导开辟了一些人工智能的方向,但是生物系统的智能
14、完全不同。的方向,但是生物系统的智能完全不同。机体与环境机体与环境在控制论发展的初始阶段,计算模型是模拟的,在控制论发展的初始阶段,计算模型是模拟的,而不是数字的,该领域的许多工作实际上是瞄着而不是数字的,该领域的许多工作实际上是瞄着对动物智能的了解,并希望探明动物如何通过学对动物智能的了解,并希望探明动物如何通过学习来改变它们的行为,以及对于整个机体如何导习来改变它们的行为,以及对于整个机体如何导致对环境的适应。致对环境的适应。早在早在1952年,一位控制论专家阿希贝(年,一位控制论专家阿希贝(R.Ashby)就认识到,并且明明白白地论述过:为)就认识到,并且明明白白地论述过:为了理解机体所
15、产生的行为,一个机体和它周围的了理解机体所产生的行为,一个机体和它周围的环境必须一起构成模型,引人反馈的目的就是当环境必须一起构成模型,引人反馈的目的就是当环境有所变化时,系统能够保持稳定。环境有所变化时,系统能够保持稳定。没有表示的智能没有表示的智能布鲁克斯本人是一个布鲁克斯本人是一个AI专家,他在专家,他在1991年的人工年的人工智能杂志上还发表过智能杂志上还发表过“没有表示的智能没有表示的智能”一文。一文。他以人工昆虫的研究为例,对传统人工智能中的他以人工昆虫的研究为例,对传统人工智能中的核心概念核心概念“表示表示”与与“推理推理”提出了异议,提出提出了异议,提出人造昆虫的人造昆虫的“包
16、容体系结构(包容体系结构(subsumption architecture)”。对于机器人或其他智能系统来说,周围世界必须对于机器人或其他智能系统来说,周围世界必须包括在系统的模型之中。他概括了他在人工昆虫包括在系统的模型之中。他概括了他在人工昆虫这类机器人研究中突出的这类机器人研究中突出的四个概念四个概念。四个概念:四个概念:现场与具体化现场与具体化 机器人所处的现场(机器人所处的现场(situated ness):机器人处于一定的环境之中,它们不涉及机器人处于一定的环境之中,它们不涉及抽象的描述,而是处在直接影响机器人行抽象的描述,而是处在直接影响机器人行为的现场。为的现场。具体化(具体化
17、(embodiment):机器人有躯干、:机器人有躯干、眼睛,在干什么、在什么地方都是具体的,眼睛,在干什么、在什么地方都是具体的,有直接来自周围的经验。它的作用是所有有直接来自周围的经验。它的作用是所有现场的动态行为的一部分。它的感官起作现场的动态行为的一部分。它的感官起作用后立即会有反馈。用后立即会有反馈。四个概念:四个概念:智能与涌现智能与涌现 智能(智能(intelligence):机器人看起来有:机器人看起来有智能行为。智能的来源不仅仅限于计算装智能行为。智能的来源不仅仅限于计算装置,也来自周围的情景、敏感器之间的信置,也来自周围的情景、敏感器之间的信息传送以及机器人与周围环境的交互
18、作用。息传送以及机器人与周围环境的交互作用。对于智能的来源与传统的说法不大一样。对于智能的来源与传统的说法不大一样。涌现(涌现(emergence):智能是由很多部:智能是由很多部件交互作用、与环境交互作用所产生的系件交互作用、与环境交互作用所产生的系统涌现出来的总的行为。统涌现出来的总的行为。现场现场(situated)AI以上这些观点表明,智能行为可以在没有明显的以上这些观点表明,智能行为可以在没有明显的推理系统情况下产生,智能是系统与周围环境进推理系统情况下产生,智能是系统与周围环境进行交互作用所涌现出来的。行交互作用所涌现出来的。布鲁克斯的工作代表了人工智能的新方向,称为布鲁克斯的工作
19、代表了人工智能的新方向,称为“现场(现场(situated)AI”。智能系统一方面要从所。智能系统一方面要从所运行的环境中获取信息(感知),一方面要通过运行的环境中获取信息(感知),一方面要通过自己的动作(作用)对环境施加影响,互相影响,自己的动作(作用)对环境施加影响,互相影响,共同进化。共同进化。其实其实现场人工智能现场人工智能的思想并不深奥,我国老百姓的思想并不深奥,我国老百姓有句通俗的话:有句通俗的话:“一匹马是好马还是坏马,拉到一匹马是好马还是坏马,拉到野外去遛一遛就知道了。野外去遛一遛就知道了。”这里所说的这里所说的“野外野外”,就是前面所说的,就是前面所说的“现场现场”,马只有在
20、野外活动,马只有在野外活动,才能表现出它的优劣。才能表现出它的优劣。感知感知动作动作研制人工智能系统,不能只考虑电脑部分,还有研制人工智能系统,不能只考虑电脑部分,还有躯体、各种敏感元件、执行机构等等,能对所运躯体、各种敏感元件、执行机构等等,能对所运行的环境有理解的能力。行的环境有理解的能力。但以克兰西(但以克兰西(W.Clancey)为代表的一些学者则)为代表的一些学者则认为符号理论不能解释人类的智能行为,不是像认为符号理论不能解释人类的智能行为,不是像计算机的中央处理器的方式那样操作,而是一种计算机的中央处理器的方式那样操作,而是一种能同时协调感知动作的机能。能同时协调感知动作的机能。智
21、能行为是智能行为是感知感知动作动作多次循环的结果,不是多次循环的结果,不是深思熟虑的推理和决策。深思熟虑的推理和决策。现场认知现场认知学习不是一个存储新程序的过程,而是一种能同学习不是一个存储新程序的过程,而是一种能同时协调感知一动作的辩证机制。这种感知一动作时协调感知一动作的辩证机制。这种感知一动作的神经结构和组织过程是在运动中创造的,是通的神经结构和组织过程是在运动中创造的,是通过它们的不断激活、竞争选择和重新组合,得到过它们的不断激活、竞争选择和重新组合,得到的一种自组织的机制。的一种自组织的机制。围绕着围绕着“物理符号系统假设物理符号系统假设”,以年轻的克兰西,以年轻的克兰西为代表的一
22、方与大名鼎鼎的司马贺为代表的一方为代表的一方与大名鼎鼎的司马贺为代表的一方展开了激烈的争论。以展开了激烈的争论。以“物理符号系统假设物理符号系统假设”作作为唯一基础的研究,转向与为唯一基础的研究,转向与“环境进行交互环境进行交互”为为主要点的主要点的“现场认知现场认知”是新的方向之一。是新的方向之一。利用现代高新技术利用现代高新技术在方法方面,则不仅仅局限于以往心理学领域中在方法方面,则不仅仅局限于以往心理学领域中所习惯的通过被试者的所习惯的通过被试者的“口述报告口述报告”的方法,而的方法,而采用先进的技术,如功能性核磁共振成像采用先进的技术,如功能性核磁共振成像(FMRI)、正电子发射成像(
23、正电子发射成像(PET)等技术,来研究脑功能)等技术,来研究脑功能成像。成像。利用现代高新技术手段,进行脑功能定位的研究,利用现代高新技术手段,进行脑功能定位的研究,从大脑的角度提出各种认知理论:例如从大脑的角度提出各种认知理论:例如w.clancey以诺贝尔奖获得者以诺贝尔奖获得者G.Edelman提出的提出的神经达尔文理论(神经达尔文理论(Neural Dawinism)为基础,)为基础,给出一种自适应神经系统的观点,对知觉的产生给出一种自适应神经系统的观点,对知觉的产生做了猜测。做了猜测。活动小车活动小车历史的记载表明,历史的记载表明,1984年德国科学家布朗顿贝格年德国科学家布朗顿贝格
24、(Braiten berg)提出一个新的)提出一个新的“综合心理学综合心理学”(synthetic Psychology)学科。)学科。他的思想和智能可能是从一些部件的交互作用中他的思想和智能可能是从一些部件的交互作用中“涌现涌现”出来的,这里所说的基本部件称为出来的,这里所说的基本部件称为“Artificial neuron”(人工神经元)。(人工神经元)。此外,不仅是提出想法,他还设计了分别与此外,不仅是提出想法,他还设计了分别与“爱爱”、“恨恨”、“侵犯侵犯”等相对应的活动小车。等相对应的活动小车。我们可以说复杂系统中的重要特性我们可以说复杂系统中的重要特性“涌现涌现”最早最早是布朗顿贝
25、格有所认识。是布朗顿贝格有所认识。包容体系结构包容体系结构布鲁克斯的贡献是他提出了人造昆虫的布鲁克斯的贡献是他提出了人造昆虫的“包容体包容体系结构系结构”,并用有限状态自动机代替了人工神经,并用有限状态自动机代替了人工神经元。布鲁克斯的元。布鲁克斯的“包容体系结构包容体系结构”是是1984年提出年提出的。的。在在20世纪世纪80年代,还有另外一些科学家对人工智年代,还有另外一些科学家对人工智能领域进行研究的方法产生了怀疑,开始提出新能领域进行研究的方法产生了怀疑,开始提出新的想法与研究的途径。的想法与研究的途径。其中麻省理工学院附近的罗兰德研究机构的威尔其中麻省理工学院附近的罗兰德研究机构的威
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