人工智能技术导论(PPT 95页)33525.pptx

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1、人工智能技术导论人工智能技术导论计算机科学技术的发展方向计算机科学技术的发展方向1、计算机网络、计算机网络2、并行化、并行化3、智能化（以知识为中心）、智能化（以知识为中心）4、人性化、人性化p人工智能技术导论（第三版），廉师友 等，2007年，西安电子科技大学出版社。（主要教材）参考书：人工智能马少平、朱小燕编著，清华大学出版社人工智能及其应用蔡自兴、徐光祐编著，清华大学出版社 Artificial Intelligence A New Synthesis(人工智能)Nils J.Nilsson 教材及主要参考书教材及主要参考书4教学计划教学计划 p第第1章章 人工智能概述人工智能概述(2)

2、n1.1 什么是人工智能什么是人工智能(A)n1.2 人工智能的研究意义、目标和策略人工智能的研究意义、目标和策略(B)n1.3 人工智能的学科范畴人工智能的学科范畴(C)n1.4 人工智能的研究内容人工智能的研究内容(B)n1.5 人工智能的研究途径与方法人工智能的研究途径与方法(B)n1.6 人工智能的基本技术人工智能的基本技术(C)n1.7 人工智能的应用人工智能的应用(C)n1.8 人工智能的分支领域与研究方向人工智能的分支领域与研究方向(B)n1.9 人工智能的发展概况人工智能的发展概况(B)p第第2章章 逻辑程序设计语言逻辑程序设计语言PROLOG(4)n2.1 基本基本PROLO

3、G(A)n2.2 Turbo PROLOG程序设计程序设计(A)p第第3章章 图搜索与问题求解图搜索与问题求解(6)n3.1状态图搜索状态图搜索(A)n3.2状态图搜索问题求解状态图搜索问题求解(B)n3.3与或图搜索与或图搜索(A)n3.4与或图搜索问题求解与或图搜索问题求解(B)n3.5博弈树搜索博弈树搜索(A)p第第4章章 基于遗传算法的随机优化搜索基于遗传算法的随机优化搜索 p第第5章章 基于谓词逻辑的机器推理基于谓词逻辑的机器推理(4)n5.1 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑(A)n5.2 归结演绎推理归结演绎推理(A)n5.3 应用归结原理求取问题答案应用归结原理求取问题答案(A)n5.

4、4 归结策略归结策略(A)n5.5 归结反演程序举例归结反演程序举例(B)n5.6 Horn子句归结与逻辑程序子句归结与逻辑程序(D)n5.7 非归结演绎推理非归结演绎推理(D)p第第6章章 基于产生式规则的机器推理基于产生式规则的机器推理(2)n6.1 产生式规则产生式规则(A)n6.2产生式系统产生式系统(A)p第第7章章 几种结构化知识表示及其推理几种结构化知识表示及其推理(2)n7.1 框架框架(A)n7.2 语义网络语义网络(A)n7.3 类与对象类与对象(B)p第第8章章 不确定性知识的表示与推理不确定性知识的表示与推理(4)n8.1 不确定性处理概述不确定性处理概述(A)n8.2

5、 几种经典的不确定性推理模型几种经典的不确定性推理模型(A)n8.3 基于贝叶斯网络的概率推理基于贝叶斯网络的概率推理(B)n8.4 基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理(A)5教学计划教学计划 p第第9章章 机器学习与知识发现机器学习与知识发现(2)n9.1 机器学习概述机器学习概述(B)n9.2 符号学习符号学习(B)n9.3 神经网络学习神经网络学习(A)n9.4 知识发现与数据挖掘知识发现与数据挖掘(C)p第第10章章 模式识别模式识别(2)n10.1 模式识别概述模式识别概述(B)n10.2 统计模式识别统计模式识别(A)p第第11章章 自然语言理解自然语

6、言理解(2)n11.1 简单句理解简单句理解(B)n11.2 复合句理解复合句理解(B)n11.3 转换文法和转换网络转换文法和转换网络(C)p第第12章章 专家系统专家系统(2)n12.1 基本概念基本概念(B)n12.2 系统结构系统结构(A)n12.3 实例分析实例分析(C)n12.4 系统设计与实现系统设计与实现(B)n12.5 开发工具与环境开发工具与环境(C)n12.6 专家系统的发展专家系统的发展(C)p第第13章章 Agent系统系统(2)n13.1 Agent的概念的概念(B)n13.2 Agent的结构的结构(A)n13.3 Agent实例实例Web Agent(B)n13

7、.4 多多Agent系统系统(A)n13.5 Agent的实现工具的实现工具(B)n13.6 Agent技术的发展与应用技术的发展与应用(C)p第第14章章 智能计算机与智能化网络智能计算机与智能化网络p第第15章章 智能机器人智能机器人 p第第16章章 智能程序设计语言智能程序设计语言6第第1章章 人工智能概述人工智能概述 p1.1 什么是人工智能什么是人工智能 p1.2 人工智能的研究意义、目标和策略人工智能的研究意义、目标和策略p1.3 人工智能的学科范畴人工智能的学科范畴p1.4 人工智能的研究内容人工智能的研究内容 p1.5 人工智能的研究途径与方法人工智能的研究途径与方法 p1.6

8、 人工智能的基本技术人工智能的基本技术 p1.7 人工智能的应用人工智能的应用 p1.8 人工智能的分支领域与研究方向人工智能的分支领域与研究方向 p1.9 人工智能的发展概况人工智能的发展概况 71.1 什么是人工智能什么是人工智能p1.1.1 人工智能概念的一般描述人工智能概念的一般描述p1.1.2 图灵测试和中文屋子图灵测试和中文屋子p1.1.3 脑智能和群智能脑智能和群智能p1.1.4 符号智能和计算智能符号智能和计算智能1.1 1.1 什么是人工智能什么是人工智能 1.1.1 1.1.1 什么是智能？什么是智能？智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。

9、智能的基础是知识智能的基础是知识智能的关键是思维（知识是思维产生的）。智能的关键是思维（知识是思维产生的）。智能取决于感知和行为。智能取决于感知和行为。结论 内涵：智能知识思维内涵：智能知识思维 外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力1.1.1.1.1 1 人工智能概念的一般描述人工智能概念的一般描述顾 名 思 义,人 工 智 能 就 是 人 造 智 能,其 英 文 表 示 是“Artificial Intelligence”,简称AI。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能,因此人工智能又称机器智能。当然

10、,这只是对人工智能的字面解释或一般解释。关于人工智能的科学定义,学术界目前还没有统一的认识。下面是部分学者对人工智能概念的描述,可以看做是他们各自对人工智能所下的定义。101.1.1 人工智能概念的一般描述人工智能概念的一般描述p部分学者对人工智能概念的描述：部分学者对人工智能概念的描述：n人工智能是人工智能是那些与人的思维相关的活动那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（学习等的自动化（Bellman,1978）；）；n人工智能是一种人工智能是一种计算机能够思维计算机能够思维，使机器具有智力使机器具有智力的激动人心的的激动人心的新尝试（新尝试（Ha

11、ugeland,1985）；）；n人工智能是研究人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；）；n人工智能是人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究的研究（Winston,1992）；）；n广义地讲，人工智能是关于广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为人造物的智能行为，而智能行为包括，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。）。nStuart Russell和和Pet

12、er Norvig则把已有的一些人工智能定义分为则把已有的一些人工智能定义分为4类类（2003）：像人一样思考的系统；像人一样行动的系统；理性：像人一样思考的系统；像人一样行动的系统；理性地思考的系统；理性地行动的系统。地思考的系统；理性地行动的系统。111.1.1 人工智能概念的一般描述人工智能概念的一般描述p如何衡量机器是否有智能？如何衡量机器是否有智能？121.1.2 图灵测试和中文屋子图灵测试和中文屋子p图灵测试（图灵测试（Turing Test）测试主持人被测机器被测人小于50%？TuringTuring测试测试131.1.2 图灵测试和中文屋子图灵测试和中文屋子p约翰约翰.西尔勒西

13、尔勒(John Searle)的的“中文屋子中文屋子”141.1.3 脑智能和群智能脑智能和群智能p脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现称脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现称为脑智能（为脑智能（Brain Intelligence,BI）p由群体行为所表现出的智能称为群智能（由群体行为所表现出的智能称为群智能（Swarm Intelligence,SI）p脑智能和群智能是属于不同层次的智能：脑智能和群智能是属于不同层次的智能：n脑智能是一种脑智能是一种个体智能个体智能（Individual Intelligence,II）n群智能是一种群智能是一种社会智能社会智能（Social In

14、telligence,SI），），或或者说者说系统智能系统智能（System Intelligence,SI）。）。151.1.4 符号智能和计算智能符号智能和计算智能p1.符号智能符号智能(Symbolic Intelligence,SI)符号主义符号主义n符号智能就是符号智能就是符号人工智能符号人工智能n它是模拟它是模拟脑智能脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。智能或经典人工智能。n符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理逻辑推理，运用知识进行问题求解运用知识进行问题求解。n符

15、号智能的主要内容包括符号智能的主要内容包括p知识获取知识获取（knowledge acquisition）p知识表示知识表示（knowledge representation）p这些构成了所谓的这些构成了所谓的知识工程知识工程(Knowledge Engineering,KE)，如：，如：知识组织与管理和知识运用等技术知识组织与管理和知识运用等技术p基于知识的基于知识的智能系统智能系统等。等。161.1.4 符号智能和计算智能符号智能和计算智能p2.计算智能计算智能(Computatinal Intelligence)连接主义连接主义n计算智能就是计算人工智能，它是计算智能就是计算人工智能，它

16、是模拟群智能的人工智能模拟群智能的人工智能。n计算智能以数值数据为基础，主要计算智能以数值数据为基础，主要通过数值计算通过数值计算，运用，运用算法算法进行进行问题求解。问题求解。n计算智能的主要内容包括：计算智能的主要内容包括：p神经计算（神经计算（Neural Computation，NC）p进化计算（亦称演化计算，进化计算（亦称演化计算，Evolutionary Computation，EC，包括，包括遗传算法（遗传算法（Genetic Algorithm，GA）进化规划（进化规划（Evolutionary Planning，EP）进化策略（进化策略（Evolutionary Strate

17、gies，ES）等）等）p免疫计算（免疫计算（immune computation）p粒群计算（粒群计算（Particle Swarm Algorithm，PSA）p蚁群算法（蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）p自然计算（自然计算（Natural Computation，NC）p人工生命（人工生命（Artificial Life，AL）等。）等。171.2 人工智能的研究意义人工智能的研究意义 目标和策略目标和策略p1.2.1 为什么要研究人工智能为什么要研究人工智能p1.2.2 人工智能的研究目标和策略人工智能的研究目标和策略181.2.1 为什么要研究人工智能为什

18、么要研究人工智能p使当前的电脑更好用，更有用，以扩大和延伸人使当前的电脑更好用，更有用，以扩大和延伸人类智能；类智能；p信息化社会的迫切要求；信息化社会的迫切要求；p自动化发展的必然趋势；自动化发展的必然趋势；p有益于探索人类自身智能的奥秘。有益于探索人类自身智能的奥秘。191.2.2 人工智能的研究目标和策略人工智能的研究目标和策略p研究目标研究目标n制造智能机器和智能系统，实现智能化社会。制造智能机器和智能系统，实现智能化社会。n具体来讲，就是要使计算机不仅具有脑智能和群智能，具体来讲，就是要使计算机不仅具有脑智能和群智能，还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。还要具有看、听、说、写等感

19、知和交流能力。p研究策略研究策略n先部分地或某种程度地实现机器的智能，并运用智能先部分地或某种程度地实现机器的智能，并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题，从而使现有技术解决各种实际问题特别是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具，而逐步扩展和不断延伸人的智能，化信息处理工具，而逐步扩展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。逐步实现智能化。201.3 人工智能的学科范畴人工智能的学科范畴p人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。p当前的人工智能既属于当前的人工

20、智能既属于计算机科学计算机科学技术的一个前技术的一个前沿领域，也属于沿领域，也属于信息处理和自动化技术信息处理和自动化技术的一个前的一个前沿领域。沿领域。p还涉及到还涉及到智能科学、认知科学、心理科学、脑及智能科学、认知科学、心理科学、脑及神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、行为科神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、行为科学、教育科学、系统科学、数理科学以及控制论、学、教育科学、系统科学、数理科学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经济学科学方法论、哲学甚至经济学等众多学科领域。等众多学科领域。p人工智能实际上是一门人工智能实际上是一门综合性综合性的的交叉学科交叉学科和和边缘边缘学科学科。211.

21、4 人工智能的研究内容人工智能的研究内容p1.4.1 搜索与求解搜索与求解p1.4.2 学习与发现学习与发现p1.4.3 知识与推理知识与推理p1.4.4 发明与创造发明与创造p1.4.5 感知与交流感知与交流p1.4.6 记忆与联想记忆与联想p1.4.7 系统与建造系统与建造p1.4.8 应用与工程应用与工程221.4.1 搜索与求解搜索与求解p搜索搜索n定义定义p就是为了达到某一目标而多次地进行某种就是为了达到某一目标而多次地进行某种操作、操作、运算、运算、推理推理或计算或计算的过的过程。程。n是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种

22、普遍方法。这可以看做是人类和其他生物所具有一种普遍方法。这可以看做是人类和其他生物所具有的一种元知识。的一种元知识。n许多问题许多问题(包括包括智力问题和实际工程问题智力问题和实际工程问题)的求解都可的求解都可以描述为或者归结为对某种图或空间的搜索问题。以描述为或者归结为对某种图或空间的搜索问题。n几乎所有智能活动几乎所有智能活动(包括包括脑智能和群智能脑智能和群智能)的过程的过程,都可都可以看做或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。以看做或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。231.4.2 学习与发现学习与发现p学习与发现学习与发现n是指机器的是指机器的知识学习知识学习和和规律发现规律发现。

23、n经验积累经验积累能力、能力、规律发现规律发现能力和能力和知识学习知识学习能力都是智能力都是智能的表现。能的表现。要实现人工智能就应该赋予机器这些能力。要实现人工智能就应该赋予机器这些能力。n关于关于机器的学习和发现技术机器的学习和发现技术就是人工智能的重要研究就是人工智能的重要研究内容。内容。241.4.3 知识与推理知识与推理p知识与智能的关系知识与智能的关系n发现客观规律发现客观规律是一种有智能的表现是一种有智能的表现,能能运用知识解决问运用知识解决问题题也是有智能的表现。也是有智能的表现。n发现规律和运用知识本身还需要知识。发现规律和运用知识本身还需要知识。n“知识就是智能知识就是智能

24、”，知识是智能的，知识是智能的基础和源泉基础和源泉。p实现人工智能实现人工智能,就要研究面向机器的就要研究面向机器的知识表示知识表示形式形式和基于各种表示的和基于各种表示的机器推理机器推理技术。技术。n知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用n机器的推理方式与知识的表示又息息相关。在符号智机器的推理方式与知识的表示又息息相关。在符号智能中几乎处处都与推理有关。能中几乎处处都与推理有关。251.4.4 发明与创造发明与创造p涵义涵义n这里的发明创造是这里的发明创造是广义广义的的,它既包括我们通常所说的发明创造它既包括我们通常所说的发明创造,如机

25、如机器、仪器、设备等的发明和革新器、仪器、设备等的发明和革新,也包括创新性软件、方案、规划、也包括创新性软件、方案、规划、设计等的研制和技术、方法的创新以及文学、艺术的创作设计等的研制和技术、方法的创新以及文学、艺术的创作,还包括还包括思想、理论、法规的建立和创新等等。思想、理论、法规的建立和创新等等。p要求要求n不仅需要不仅需要知识和推理知识和推理,还需要还需要想象和灵感想象和灵感。n不仅需要不仅需要逻辑思维逻辑思维,而且还需要而且还需要形象思维形象思维。p现状现状n人们在这一领域已经开展了一些工作人们在这一领域已经开展了一些工作,并取得了一些成果。如关于并取得了一些成果。如关于形象信息的认

26、知理论、计算模型和应用技术的研究形象信息的认知理论、计算模型和应用技术的研究,计算机辅助创计算机辅助创新软件新软件,还尝试用计算机进行文艺创作等等。还尝试用计算机进行文艺创作等等。n原创性的机器发明创造进展甚微原创性的机器发明创造进展甚微,甚至还是空白。甚至还是空白。261.4.5 感知与交流感知与交流p定义定义n计算机对外部信息的直接感知人机之间、计算机对外部信息的直接感知人机之间、智能体之间智能体之间的直接信息交流。的直接信息交流。n机器感知机器感知p就是计算机直接就是计算机直接“感觉感觉”周围世界周围世界,就像人一样通过就像人一样通过“感觉器感觉器官官”直接从外界获取信息直接从外界获取信

27、息,如通过视觉器官获取图形、如通过视觉器官获取图形、图像信图像信息息,通过听觉器官获取声音信息。机器感知包括通过听觉器官获取声音信息。机器感知包括计算机视觉、计算机视觉、听觉等听觉等各种感觉能力。各种感觉能力。n机器信息交流机器信息交流p通信通信和和自然语言处理自然语言处理等技术。自然语言处理又包括自然语言理等技术。自然语言处理又包括自然语言理解和表达。解和表达。p地位地位n感知和交流是感知和交流是拟人化智能个体拟人化智能个体或或智能系统智能系统(如如Agent和智和智能机器人能机器人)所不可缺少的功能组成部分所不可缺少的功能组成部分271.4.6 记忆与联想记忆与联想p记忆与联想记忆与联想n

28、记忆也是人脑的基本功能之一记忆也是人脑的基本功能之一,伴随着记忆的就是联想。伴随着记忆的就是联想。n记忆是智能的基本条件，联想是计算机要模拟人脑的思维必须具记忆是智能的基本条件，联想是计算机要模拟人脑的思维必须具有的功能。有的功能。p 联想的实现联想的实现n要实现联想无非就是要实现联想无非就是建立事物之间的联系建立事物之间的联系。在机器世界里面就是。在机器世界里面就是有关有关数据、信息或知识数据、信息或知识之间的联系。之间的联系。p传统方法与人脑联想的区别传统方法与人脑联想的区别n传统方法传统方法p只能对于那些完整的、只能对于那些完整的、确定的确定的(输入输入)信息信息,联想起联想起(输出输出

29、)有关的信息。有关的信息。p传统的信息查询是传统的信息查询是基于传统计算机的按地址存取方式基于传统计算机的按地址存取方式进行的。进行的。n人脑联想人脑联想p能对那些残缺的、失真的、变形的输入信息能对那些残缺的、失真的、变形的输入信息,仍然可以快速准确地输仍然可以快速准确地输出联想响应。出联想响应。p人脑的联想功能是人脑的联想功能是基于神经网络的按内容记忆方式基于神经网络的按内容记忆方式进行的进行的281.4.6 记忆与联想记忆与联想p当前研究当前研究n人们就是利用人们就是利用按内容记忆原理按内容记忆原理,采用一种称为采用一种称为“联想存联想存储储”的技术来实现联想功能。的技术来实现联想功能。n

30、联想存储的联想存储的特点特点是是:p可以存储许多相关可以存储许多相关(激励激励,响应响应)模式对。模式对。p通过自组织过程可以完成这种存储。通过自组织过程可以完成这种存储。p以分布、以分布、稳健的方式稳健的方式(可能会有很高的冗余度可能会有很高的冗余度)存储信息。存储信息。p可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适当的响应模式。可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适当的响应模式。p即使输入激励模式失真或不完全时即使输入激励模式失真或不完全时,仍然可以产生正确的响应仍然可以产生正确的响应模式。模式。p可在原存储中加入新的存储模式。可在原存储中加入新的存储模式。291.4.7 系统与建造系统与建

31、造p系统与建造系统与建造n是指智能系统的设计和实现技术。是指智能系统的设计和实现技术。p内容内容n包括智能系统的分类、硬包括智能系统的分类、硬/软件体系结构、设计方法、软件体系结构、设计方法、实现语言工具与环境等。实现语言工具与环境等。p地位地位n人工智能一般总要以某种系统的形式来表现和应用人工智能一般总要以某种系统的形式来表现和应用,因因此关于智能系统的设计和实现技术也是人工智能的研此关于智能系统的设计和实现技术也是人工智能的研究内容之一。究内容之一。301.4.8 应用与工程应用与工程p应用与工程应用与工程n是指人工智能的应用和工程研究是指人工智能的应用和工程研究n是人工智能技术与实际应用

32、的接口。是人工智能技术与实际应用的接口。p研究方向研究方向n它主要研究人工智能的应用领域、它主要研究人工智能的应用领域、应用形式、具体应应用形式、具体应用工程项目等。用工程项目等。p研究内容研究内容n涉及问题的分析、涉及问题的分析、识别和表示识别和表示,相应求解方法和技术的相应求解方法和技术的选择等。选择等。311.5 人工智能的研究途径与方法人工智能的研究途径与方法p1.5.1 心理模拟，符号推演心理模拟，符号推演p1.5.2 生理模拟，神经计算生理模拟，神经计算p1.5.3 行为模拟，控制进化行为模拟，控制进化p1.5.4 群体模拟，仿生计算群体模拟，仿生计算p1.5.5 博采广鉴，自然计

33、算博采广鉴，自然计算p1.5.6 原理分析，数学建模原理分析，数学建模1.5 1.5 人工智能的研究途径与方法人工智能的研究途径与方法 1.5.1 1.5.1 心理模拟心理模拟,符号推演符号推演“心理模拟,符号推演”就是从人脑的宏观心理层面入手,以智能行为的心理模型为依据,将问题或知识表示成某种逻辑网络,采用符号推演的方法,模拟人脑的逻辑思维过程,实现人工智能。采用这一途径与方法的原因是:人脑的可意识到的思维活动是在心理层面上进行的(如我们的记忆、联想、推理、计算、思考等思维过程都是一些心理活动),心理层面上的思维过程是可以用语言符号显式表达的,从而人的智能行为就可以用逻辑来建模。心理学、逻辑

34、学、语言学等实际上也是建立在人脑的心理层面上的,从而这些学科的一些现成理论和方法就可供人工智能参考或直接使用。当前的数字计算机可以方便地实现语言符号型知识的表示和处理。可以直接运用人类已有显式知识(包括理论知识和经验知识)直接建立基于知识的智能系统。符号推演法是人工智能研究中最早使用的方法之一。人工智能的许多重要成果也都是用该方法取得的,如自动推理、定理证明、问题求解、机器博弈、专家系统等等。由于这种方法模拟人脑的逻辑思维,利用显式的知识和推理来解决问题,因此,它擅长实现人脑的高级认知功能,如推理、决策等。“生理模拟,神经计算”就是从人脑的生理层面,即微观结构和工作机理入手,以智能行为的生理模

35、型为依据,采用数值计算的方法,模拟脑神经网络的工作过程,实现人工智能。具体来讲,就是用人工神经网络作为信息和知识的载体,用称为神经计算的数值计算方法来实现网络的学习、记忆、联想、识别和推理等功能。1.5.2 生理模拟生理模拟,神经计算神经计算人脑的生理结构是由大约10111012个神经元(细胞)组成的神经网络,而且是一个动态的、开放的、高度复杂的巨系统,目前的生理模拟只是对人脑的局部或近似模拟,也就是从群智能的层面进行模拟,实现人工智能。这种方法一般是通过神经网络的“自学习”获得知识,再利用知识解决问题。神经网络具有高度的并行分布性、很强的鲁棒性和容错性。它擅长模拟人脑的形象思维,便于实现人脑

36、的低级感知功能,例如图像、声音信息的识别和处理。生理模拟和神经计算的方法早在20世纪40年代就已出现,但由于种种原因而发展缓慢,甚至一度出现低潮,直到80年代中期才重新崛起,现已成为人工智能研究中不可或缺的重要途径与方法。采用生理模拟和神经计算方法的人工智能研究,被称为生理学派、连接主义。还有一种基于“感知-行为”模型的研究途径和方法,称其为行为模拟法。这种方法是用模拟人和动物在与环境的交互、控制过程中的智能活动和行为特性,如反应、适应、学习、寻优等,来研究和实现人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算MIT的R.Brooks教授,他研制的六足行走机器人(亦称为人造昆虫或机器虫),曾引

37、起人工智能界的轰动。这个机器虫可以看做是新一代的“控制论动物”,它具有一定的适应能力,是一个运用行为模拟即控制进化方法研究人工智能的代表作。1.5.3 1.5.3 行为模拟行为模拟,控制进化控制进化玩具机器人（广州中鸣数码玩具机器人（广州中鸣数码）沙漠机器人沙漠机器人基于行为模拟方法的人工智能研究,被称为行为主义、进化主义、控制论学派。行为主义曾强烈地批评传统的人工智能(主要指符号主义,也涉及连接主义)对真实世界的客观事物和复杂境遇,作了虚假的、过分简化的抽象。沿着这一途径,人们研制具有自学习、自适应、自组织特性的智能控制系统和智能机器人,进一步展开了人工生命(AL)的研究。1.5.4 1.5

38、.4 群体模拟群体模拟,仿生计算仿生计算“群体模拟,仿生计算”就是模拟生物群落的群体智能行为,从而实现人工智能。例如,模拟生物种群有性繁殖和自然选择现象而出现的遗传算法,进而发展为进化计算;模拟人体免疫细胞群而出现的免疫计算、免疫克隆计算及人工免疫系统;模拟蚂蚁群体觅食活动过程的蚁群算法;模拟鸟群飞翔的粒群算法和模拟鱼群活动的鱼群算法等等。这些算法在解决组合优化等问题中表现出卓越的性能。而对这些群体智慧的模拟是通过一些诸如遗传、变异、选择、交叉、克隆等所谓的算子或操作来实现的,统称其为仿生计算。仿生计算的特点是,其成果可以直接付诸应用,解决工程问题和实际问题。1.5.5 1.5.5 博采广鉴博

39、采广鉴,自然计算自然计算人工智能的这些研究途径和方法的出现并非偶然。因为至今人们对智能的科学原理还未完全弄清楚,所以在这种情况下研究和实现人工智能的一个自然的思路就是模拟自然智能。自然计算就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型,这类计算模型通常是一类具有自自适适应应、自自组组织织、自自学学习习、自自寻寻优优能能力力的算法。如神经计算、进化计算、免疫计算、生态计算、量子计算、分子计算、DNA计算和复杂自适应系统等都属于自然计算。自然计算能够解决传统计算方法难于解决的各种复杂问题,在大规模复杂系统的最优化设计、优化控制、网络安全、创造性设计等领域具有很好的应用前景。1.5.6 1.5.6 原

40、理分析原理分析,数学建模数学建模“原理分析,数学建模”就是通过对智能本质和原理的分析,直接采用某种数学方法来建立智能行为模型。例如,人们用概率统计原理(特别是贝叶斯定理)处理不确定性信息和知识,建立了统计模式识别、统计机器学习和不确定性推理的一系列原理和方法。又如,人们用数学中的距离、空间、函数、变换等概念和方法,开发了几何分类、支持向量机等模式识别和机器学习的原理和方法。1.6 人工智能的基本技术人工智能的基本技术 尽管人工智能可分为符号智能和计算智能,但二者仍有许多共同或相似之处,其中最显著的相似之处是:(1)二者都涉及表示和运算。(2)二者都是通过搜索进行问题求解的。1.7 人工智能的应

41、用人工智能的应用 1.7.1 1.7.1 难题求解难题求解主要指那些没有算法解,或虽有算法解但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题,例如智力性问题中的梵塔问题、n皇后问题、旅行商问题、博弈问题等等,就是这样的难题。研究智力难题的求解则具有双重意义:一方面,可以找到解决这些难题的途径;另一方面,由解决这些难题而发展起来的一些技术和方法可用于人工智能的其他领域。1.7.2 1.7.2 自动规划、自动规划、调度与配置调度与配置 规划、调度与配置问题是实用性、工程性最强的一类问题。p 规划一般指设计制定一个行动序列,例如机器人行动规划、交通路线规划。p 调度就是一种任务分派或者安排,例如车辆调度、

42、电力调度、资源分配、任务分配。p 配置则是设计合理的部件组合结构,即空间布局,例如资源配置、系统配置、设备或设施配置。1.7.3 1.7.3 机器定理证明机器定理证明 机器定理证明也是人工智能的一个重要的研究课题。定理证明是最典型的逻辑推理问题,它在发展人工智能方法上起过重大作用。1.7.4 1.7.4 自动程序设计自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲,就是人只要给出关于某程序要求的非常高级的描述,计算机就会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。相当于给机器配置了一个“超级编译系统”,它能够对高级描述进行处理,通过规划过程,生成所需的程序。自动程序设计还包括程序自动验证

43、,即自动证明所设计程序的正确性。这样,自动程序设计也是人工智能和软件工程相结合的研究课题。1.7.5 1.7.5 机器翻译机器翻译 机器翻译就是完全用计算机作为两种语言之间的翻译。机器翻译由来已久,早在电子计算机问世不久,就有人提出了机器翻译的设想,随后就开始了这方面的研究。机器翻译并非想像的那么简单,单纯地依靠“查字典”的方法不可能解决翻译问题,只有在对语义理解的基础上,才能做到真正的翻译,所以机器翻译的真正实现,还要靠自然语言理解方面的突破。机器翻译等的失败：“Time flies like an arrow”翻译成日语，再译回来：“苍蝇喜欢箭”“The spirit is willing

44、 but the flesh is weak”译成俄语，再译回来：“The wine is good but the meat is spoiled”1.7.6 1.7.6 智能控制智能控制 智能控制就是把人工智能技术引入控制领域,建立智能控制系统。智能控制具有两个显著的特点:第一,智能控制是同时具有知识表示的非数学广义世界模型和传统数学模型混合表示的控制过程,也往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的过程,并以知识进行推理,以启发来引导求解过程;第二,智能控制的核心在高层控制,即组织级控制,其任务在于对实际环境或过程进行组织,即决策与规划,以实现广义问题求解。智能控制

45、的开发,目前认为有以下途径:基于专家系统的专家智能控制。基于模糊推理和计算的模糊控制。基于人工神经网络的神经网络控制。综合以上三种方法的综合型智能控制。1.7.7 1.7.7 智能管理智能管理智能管理就是把人工智能技术引入管理领域,建立智能管理系统。智能管理是现代管理科学技术发展的新动向。智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计算机技术及通信技术等多学科、多技术互相结合、互相渗透而产生的一门新技术、新学科。它研究如何提高计算机管理系统的智能水平,以及智能管理系统的设计理论、方法与实现技术。智能管理系统是在管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统的功能集成和技术集成的基础上,应用人工智能专家

46、系统、知识工程、模式识别、人工神经网络等方法和技术,进行智能化、集成化、协调化,设计和实现的新一代的计算机管理系统。1.7.8 1.7.8 智能决策智能决策 智能决策就是把人工智能技术引入决策过程,建立智能决策支持系统。智能决策支持系统是在20世纪80年代初提出来的。它是决策支持系统与人工智能,特别是专家系统相结合的产物。它既充分发挥了传统决策支持系统中数值分析的优势,也充分发挥了专家系统中知识及知识处理的特长,既可以进行定量分析,又可以进行定性分析,能有效地解决半结构化和非结构化的问题,从而扩大了决策支持系统的范围,提高了决策支持系统的能力。1.7.9 1.7.9 智能通信智能通信 智能通信

47、就是把人工智能技术引入通信领域,建立智能通信系统。智能通信就是在通信系统的各个层次和环节上实现智能化。例如在通信网的构建、网管与网控、转接、信息传输与转换等环节,都可实现智能化。这样,网络就可运行在最佳状态,使呆板的网变成活化的网,使其具有自适应、自组织、自学习、自修复等功能。1.7.10 1.7.10 智能仿真智能仿真 利用人工智能技术能对整个仿真过程进行指导,能改善仿真模型的描述能力,在仿真模型中引进知识表示将为研究面向目标的建模语言打下基础,提高仿真工具面向用户、面向问题的能力。1.7.11 1.7.11 智能智能CADCAD 智能CAD(简称ICAD)就是把人工智能技术引入计算机辅助设

48、计领域,建立智能CAD系统。事实上,AI几乎可以应用到CAD技术的各个方面,从目前发展的趋势来看,至少有以下四个方面:(1)设计自动化。(2)智能交互。(3)智能图形学。(4)自动数据采集。1.7.12 1.7.12 智能制造智能制造 智能制造就是在数控技术、柔性制造技术和计算机集成制造技术的基础上,引入智能技术。智能制造系统由智能加工中心、材料传送检测和实验装置等智能设备组成。它具有一定的自组织、自学习和自适应能力,能在不可预测的环境下,基于不确定、不精确、不完全的信息,完成拟人的制造任务,形成高度自动化生产。1.7.13 1.7.13 智能智能CAICAI 智能CAI就是把人工智能技术引入

49、计算机辅助教学领域,建立智能CAI系统,即ICAI。ICAI的特点是能对学生因才施教地进行指导。1.7.14 1.7.14 智能人机接口智能人机接口智能人机接口就是智能化的人机交互界面,也就是将人工智能技术应用于计算机与人的交互界面,使人机界面更加灵性化、拟人化、个性化。这也是当前人机交互的迫切需要和人机接口技术发展的必然趋势。智能人机接口已成为计算机、网络和人工智能等学科共同关注和通力合作的研究课题。该课题涉及到机器感知特别是图形图像识别与理解、语音识别、自然语言处理、机器翻译等诸多AI技术,另外,还涉及到多媒体、虚拟现实等技术。1.7.15 1.7.15 模式识别模式识别识别是人和生物的基

50、本智能信息处理能力之一。所谓模式识别,则指的是用计算机进行物体识别。这里的物体一般指文字、符号、图形、图像、语音、声音及传感器信息等形式的实体对象,而并不包括概念、思想、意识等抽象或虚拟对象,后者的识别属于心理、认知及哲学等学科的研究范畴。经过多年的研究,模式识别已发展成为一个独立的学科,其应用十分广泛,诸如信息、遥感、医学、影像、安全、军事等领域,模式识别已经取得了重要成效。1.7.16 1.7.16 数数据据挖挖掘掘（DM）与与数数据据库库中中的的知知识识发发现现（KDD）数据挖掘和数据库中的知识发现的本质含义是一样的,只是前者主要流行于统计、数据分析、数据库和信息系统等领域,后者则主要流