《人工智能概述》PPT課件.ppt

第1頁(yè) 第9章人工智能概述 9 1人工智能的概念9 2人工智能的研究途徑與方法9 3人工智能的分支領(lǐng)域9 4人工智能的基本技術(shù)9 5人工智能的發(fā)展概況 第2頁(yè) 9 1人工智能的概念 9 1 1什么是人工智能顧名思義 人工智能就是人造智能 其英文表示是 ArtificialIntelligence 簡(jiǎn)稱AI 當(dāng)然 這只是人工智能的字面解釋或廣義解釋 目前的 人工智能 一詞是指用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能 同時(shí) 人工智能又是一個(gè)學(xué)科名稱 第3頁(yè) 作為學(xué)科 人工智能研究的是如何使機(jī)器 計(jì)算機(jī) 具有智能的科學(xué)和技術(shù) 特別是自然智能如何在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)或再現(xiàn)的科學(xué)和技術(shù) 因此 從學(xué)科角度講 當(dāng)前的人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支 人工智能雖然是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支 但它的研究卻不僅涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué) 而且還涉及到腦科學(xué) 神經(jīng)生理學(xué) 心理學(xué) 語(yǔ)言學(xué) 邏輯學(xué) 認(rèn)知 思維 科學(xué) 行為科學(xué) 生命科學(xué)和數(shù)學(xué) 以及信息論 控制論和系統(tǒng)論等許多學(xué)科領(lǐng)域 智能 內(nèi)涵指 知識(shí) 思維 外延指發(fā)現(xiàn)規(guī)律 運(yùn)用規(guī)律的能力和分析 解決問(wèn)題的能力 第4頁(yè) 9 1 2為什么要研究人工智能我們知道 計(jì)算機(jī)是迄今為止最有效的信息處理工具 以至于人們稱它為 電腦 但現(xiàn)在的普通計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能還相當(dāng)?shù)拖?譬如缺乏自適應(yīng) 自學(xué)習(xí) 自優(yōu)化等能力 也缺乏社會(huì)常識(shí)或?qū)I(yè)知識(shí)等 而只能是被動(dòng)地按照人們?yōu)樗孪劝才藕玫墓ぷ鞑襟E進(jìn)行工作 因而它的功能和作用就受到很大的限制 難以滿足越來(lái)越復(fù)雜和越來(lái)越廣泛的社會(huì)需求 既然計(jì)算機(jī)和人腦一樣都可進(jìn)行信息處理 那么是否也能讓計(jì)算機(jī)同人腦一樣也具有智能呢 這正是人們研究人工智能的初衷 第5頁(yè) 研究人工智能也是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求 我們知道 人類社會(huì)現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了信息化時(shí)代 信息化的進(jìn)一步發(fā)展 就必須有智能技術(shù)的支持 例如 當(dāng)前迅速發(fā)展著的國(guó)際互聯(lián)網(wǎng) Internet 就強(qiáng)烈地需要智能技術(shù) 特別是當(dāng)我們要在Internet上構(gòu)筑信息高速公路時(shí) 其中有許多技術(shù)問(wèn)題就要用人工智能的方法去解決 這就是說(shuō) 人工智能技術(shù)在Internet和未來(lái)的信息高速公路上將發(fā)揮重要作用 第6頁(yè) 智能化也是自動(dòng)化發(fā)展的必然趨勢(shì) 自動(dòng)化發(fā)展到一定水平 再向前發(fā)展就是智能化 即智能化是繼機(jī)械化 自動(dòng)化之后 人類生產(chǎn)和生活中的又一個(gè)技術(shù)特征 另外 研究人工智能 對(duì)探索人類自身智能的奧秘也可提供有益的幫助 因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)電腦對(duì)人腦進(jìn)行模擬 從而揭示人腦的工作原理 發(fā)現(xiàn)自然智能的淵源 第7頁(yè) 9 1 3人工智能的目標(biāo)人工智能的研究目標(biāo)可分為遠(yuǎn)期目標(biāo)和近期目標(biāo) 遠(yuǎn)期目標(biāo)是要制造智能機(jī)器 具體來(lái)講 就是要使計(jì)算機(jī)具有看 聽(tīng) 說(shuō) 寫(xiě)等感知和交互功能 具有聯(lián)想 推理 理解 學(xué)習(xí)等高級(jí)思維能力 還要有分析問(wèn)題 解決問(wèn)題和發(fā)明創(chuàng)造的能力 簡(jiǎn)言之 也就是使計(jì)算機(jī)像人一樣具有自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和利用規(guī)律的能力 或者說(shuō)具有自動(dòng)獲取知識(shí)和利用知識(shí)的能力 從而擴(kuò)展和延伸人的智能 第8頁(yè) 從目前的技術(shù)水平來(lái)看 要全面實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo) 還存在很多困難 人工智能的近期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能 即先部分地或某種程度地實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能 從而使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更靈活 更好用和更有用 成為人類的智能化信息處理工具 1997年深藍(lán)打敗卡世界象棋冠軍斯帕羅夫 比如各種機(jī)器人 水下機(jī)器人 爬壁機(jī)器人 魚(yú)形機(jī)器人 旅游機(jī)器人 足球機(jī)器人 RoboCup 籃球機(jī)器人等 各具特色 第9頁(yè) 9 1 4人工智能的表現(xiàn)形式人工智能的表現(xiàn)形式至少有這么幾種 智能軟件 智能設(shè)備 智能網(wǎng)絡(luò) 智能計(jì)算機(jī) 智能機(jī)器人和更一般的Agent等 智能軟件的范圍比較廣泛 譬如 它可以是一個(gè)完整的智能軟件系統(tǒng) 如專家系統(tǒng) 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)等 也可以是具有一定智能的程序模塊 如推理程序 學(xué)習(xí)程序等 這種程序可以作為其它程序系統(tǒng)的子程序 智能軟件還可以是有一定知識(shí)或智能的應(yīng)用軟件 如字處理軟件Word就有一定的英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí) 所以在英文文稿的錄入 編輯過(guò)程中 Word就表現(xiàn)出一定的智能 第10頁(yè) 智能設(shè)備包括具有一定智能的儀器 儀表 機(jī)器 設(shè)施等 如采用智能控制的機(jī)床 汽車 武器裝備 家用電器等 這種設(shè)備實(shí)際上是被嵌入了某種智能軟件的設(shè)備 智能網(wǎng)絡(luò)也就是智能化的信息網(wǎng)絡(luò) 具體來(lái)講 從網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 管理 控制 信息傳輸 到網(wǎng)上信息發(fā)布和檢索以及人機(jī)接口等 都是智能化的 智能計(jì)算機(jī)如前所述 而智能機(jī)器人則是一種擬人化的智能機(jī)器 Agent是智能主體或主體 即具有智能的實(shí)體 具有自主性 反應(yīng)性 適應(yīng)性和社會(huì)性 是熱門(mén)方向 第11頁(yè) 9 2人工智能的研究途徑與方法 9 2 1結(jié)構(gòu)模擬 神經(jīng)計(jì)算所謂結(jié)構(gòu)模擬 就是根據(jù)人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理 實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的智能 即人工智能 我們知道 人腦的生理結(jié)構(gòu)是由大量神經(jīng)細(xì)胞組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人腦是由大約1011個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的一個(gè)動(dòng)態(tài)的 開(kāi)放的 高度復(fù)雜的巨系統(tǒng) 以致于人們至今對(duì)它的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理還未完全弄清楚 這一學(xué)派被稱為連接主義學(xué)派或生理學(xué)派 第12頁(yè) 9 2 2功能模擬 符號(hào)推演由于人腦的奧秘至今還未徹底揭開(kāi) 所以 人們就在當(dāng)前的數(shù)字計(jì)算機(jī)上 對(duì)人腦從功能上進(jìn)行模擬 實(shí)現(xiàn)人工智能 這種途徑稱為功能模擬法 具體來(lái)講 功能模擬法就是以人腦的心理模型 將問(wèn)題或知識(shí)表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò) 采用符號(hào)推演的方法 實(shí)現(xiàn)搜索 推理 學(xué)習(xí)等功能 從宏觀上來(lái)模擬人腦的思維 實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能 這一學(xué)派被稱為符號(hào)主義學(xué)派 心理學(xué)派或邏輯學(xué)派 第13頁(yè) 9 2 3行為模擬 控制進(jìn)化除了上述兩種研究途徑和方法外 還有一種基于感知 行為模型的研究途徑和方法 我們稱其為行為模擬法 這種方法是模擬人在控制過(guò)程中的智能活動(dòng)和行為特性 如自尋優(yōu) 自適應(yīng) 自學(xué)習(xí) 自組織等 來(lái)研究和實(shí)現(xiàn)人工智能 基于這一方法研究人工智能的典型代表要算MIT的R Brooks教授 他研制的六足行走機(jī)器人 亦稱為人造昆蟲(chóng)或機(jī)器蟲(chóng) 曾引起人工智能界的轟動(dòng) 這個(gè)機(jī)器蟲(chóng)可以看作是新一代的 控制論動(dòng)物 它具有一定的適應(yīng)能力 是一個(gè)運(yùn)用行為模擬即控制進(jìn)化方法研究人工智能的代表作 這一學(xué)派被稱為行為主義 進(jìn)化主義或控制論學(xué)派 第14頁(yè) 9 3人工智能的分支領(lǐng)域 9 3 1基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分1 機(jī)器感知機(jī)器感知就是計(jì)算機(jī)直接 感覺(jué) 周圍世界 具體來(lái)講 就是計(jì)算機(jī)像人一樣通過(guò) 感覺(jué)器官 直接從外界獲取信息 如通過(guò)視覺(jué)器官獲取圖形 圖像信息 通過(guò)聽(tīng)覺(jué)器官獲取聲音信息 所以 要使機(jī)器具有感知能力 就首先必須給機(jī)器配置各種感覺(jué)器官 如視覺(jué)器官 聽(tīng)覺(jué)器官 嗅覺(jué)器官等等 于是 機(jī)器感知還可以再分為機(jī)器視覺(jué) 機(jī)器聽(tīng)覺(jué)等分支課題 第15頁(yè) 要研究機(jī)器感知 首先要涉及圖像 聲音等信息的識(shí)別問(wèn)題 為此 現(xiàn)在已發(fā)展了一門(mén)稱為 模式識(shí)別 的專門(mén)學(xué)科 模式識(shí)別的主要目標(biāo)就是用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的各種識(shí)別能力 當(dāng)前主要是對(duì)視覺(jué)能力和聽(tīng)覺(jué)能力的模擬 并且主要集中于圖形識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別 圖形識(shí)別主要是研究各種圖形 如文字 符號(hào) 圖形 圖像和照片等 的分類 例如識(shí)別各種印刷體和某些手寫(xiě)體文字 識(shí)別指紋 白血球和癌細(xì)胞等等 這方面的技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)用階段 第16頁(yè) 語(yǔ)音識(shí)別主要是研究各種語(yǔ)音信號(hào)的分類 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)近年來(lái)發(fā)展很快 現(xiàn)已有商品化產(chǎn)品 如漢字語(yǔ)音錄入系統(tǒng) 上市 模式識(shí)別的過(guò)程大體是先將攝像機(jī) 送話器或其它傳感器接受的外界信息轉(zhuǎn)變成電信號(hào)序列 計(jì)算機(jī)再進(jìn)一步對(duì)這個(gè)電信號(hào)序列進(jìn)行各種預(yù)處理 從中抽出有意義的特征 得到輸入信號(hào)的模式 然后與機(jī)器中原有的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較 完成對(duì)輸入信息的分類識(shí)別工作 第17頁(yè) 2 機(jī)器聯(lián)想仔細(xì)分析人腦的思維過(guò)程 可以發(fā)現(xiàn) 聯(lián)想實(shí)際是思維過(guò)程中最基本 使用最頻繁的一種功能 例如 當(dāng)聽(tīng)到一段樂(lè)曲 我們頭腦中可能會(huì)立即浮現(xiàn)出幾十年前的某一個(gè)場(chǎng)景 甚至一段往事 這就是聯(lián)想 機(jī)器聯(lián)想就是機(jī)器具有聯(lián)想的功能 要實(shí)現(xiàn)聯(lián)想無(wú)非就是建立事物之間的聯(lián)系 比如通過(guò)指針 函數(shù) 鏈表 關(guān)系等 傳統(tǒng)的信息查詢是基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的按地址存取方式進(jìn)行的 而研究表明 人腦的聯(lián)想功能是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的按內(nèi)容記憶方式進(jìn)行的 與存儲(chǔ)地址無(wú)關(guān) 第18頁(yè) 當(dāng)前 對(duì)機(jī)器聯(lián)想功能的研究中 人們就是利用這種按內(nèi)容記憶原理 采用一種稱為 聯(lián)想存儲(chǔ) 的技術(shù)實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能 聯(lián)想存儲(chǔ)的特點(diǎn)是 1 可以存儲(chǔ)許多相關(guān) 激勵(lì) 響應(yīng) 模式對(duì) 2 通過(guò)自組織過(guò)程可以完成這種存儲(chǔ) 3 以分布 穩(wěn)健的方式 可能會(huì)有很高的冗余度 存儲(chǔ)信息 4 可以根據(jù)接收到的相關(guān)激勵(lì)模式產(chǎn)生并輸出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)模式 5 即使輸入激勵(lì)模式失真或不完全時(shí) 仍然可以產(chǎn)生正確的響應(yīng)模式 6 可在原存儲(chǔ)中加入新的存儲(chǔ)模式 第19頁(yè) 3 機(jī)器推理機(jī)器推理就是計(jì)算機(jī)推理 也稱自動(dòng)推理 它是人工智能的核心課題之一 因?yàn)?推理是人腦的一個(gè)基本功能和重要功能 機(jī)器推理是人工智能的基本的 重要的研究方向 事實(shí)上 幾乎所有的人工智能領(lǐng)域都與推理有關(guān) 因此 要實(shí)現(xiàn)人工智能 就必須將推理的功能賦予機(jī)器 實(shí)現(xiàn)機(jī)器推理 實(shí)現(xiàn)機(jī)器推理要模擬人腦推理的宏觀過(guò)程 按照符號(hào)推演的方法 依據(jù)形式邏輯 數(shù)理邏輯的推理規(guī)則進(jìn)行 也可以采用數(shù)值計(jì)算的方法實(shí)現(xiàn) 還有采用并行推理 如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī) 是重要的研究方向 機(jī)器推理可分為確定性 精確推理 和不確定推理 第20頁(yè) 4 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)就是機(jī)器自己獲取知識(shí) 具體來(lái)講 機(jī)器學(xué)習(xí)主要有這幾層意思 1 對(duì)人類已有知識(shí)的獲取 這類似于人類的書(shū)本知識(shí)學(xué)習(xí) 2 對(duì)客觀規(guī)律的發(fā)現(xiàn) 這類似于人類的科學(xué)發(fā)現(xiàn) 3 對(duì)自身行為的修正 這類似于人類的技能訓(xùn)練和對(duì)環(huán)境的適應(yīng) 學(xué)習(xí)分為符號(hào)學(xué)習(xí)和連接學(xué)習(xí) 第21頁(yè) 5 機(jī)器理解機(jī)器理解就是使機(jī)器能夠理解包括自然語(yǔ)言和圖形在內(nèi)的各種符號(hào) 機(jī)器理解主要包括自然語(yǔ)言理解和圖形理解等 自然語(yǔ)言理解就是計(jì)算機(jī)理解人類的自然語(yǔ)言 如漢語(yǔ) 英語(yǔ)等 并包括口頭語(yǔ)言和文字語(yǔ)言兩種形式 試想 計(jì)算機(jī)如果能理解人類的自然語(yǔ)言 那么計(jì)算機(jī)的使用將會(huì)變得十分方便和簡(jiǎn)單 而且機(jī)器翻譯也將真正成為現(xiàn)實(shí) 第22頁(yè) 例如 美國(guó)認(rèn)知心理學(xué)家G M Ulson 曾為理解提出了四條判別標(biāo)準(zhǔn) 1 能夠成功地回答與輸入材料有關(guān)的問(wèn)題 2 能夠具有對(duì)所給材料進(jìn)行摘要的功能 3 能用不同的詞語(yǔ)敘述所給材料 4 具有從一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)譯成另一種語(yǔ)言的能力 圖形理解是圖形識(shí)別的自然延伸 也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的組成部分 理解實(shí)際是感知的延伸 或者說(shuō)深層次的感知 第23頁(yè) 6 機(jī)器行為機(jī)器行為主要指機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃 它是智能機(jī)器人的核心技術(shù) 規(guī)劃功能的強(qiáng)弱反映了智能機(jī)器人的智能水平 因?yàn)?雖然感知能力可使機(jī)器人認(rèn)識(shí)對(duì)象和環(huán)境 但解決問(wèn)題 還要依靠規(guī)劃功能擬定行動(dòng)步驟和動(dòng)作序列 第24頁(yè) 9 3 2基于研究途徑與實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分1 符號(hào)智能符號(hào)智能就是以符號(hào)知識(shí)為基礎(chǔ) 通過(guò)符號(hào)推理進(jìn)行問(wèn)題求解而實(shí)現(xiàn)的智能 這也就是所說(shuō)的傳統(tǒng)人工智能或經(jīng)典人工智能 符號(hào)智能研究的主要內(nèi)容包括知識(shí)工程和符號(hào)處理技術(shù) 知識(shí)工程涉及知識(shí)獲取 知識(shí)表示 知識(shí)管理 知識(shí)運(yùn)用以及知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)等一系列知識(shí)處理技術(shù) 符號(hào)處理技術(shù)指基于符號(hào)的推理和學(xué)習(xí)技術(shù) 它主要研究經(jīng)典邏輯和非經(jīng)典邏輯理論以及相關(guān)的程序設(shè)計(jì)技術(shù) 簡(jiǎn)而言之 符號(hào)智能就是基于人腦的心理模型 運(yùn)用傳統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)的人工智能 第25頁(yè) 2 計(jì)算智能計(jì)算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) 通過(guò)數(shù)值計(jì)算進(jìn)行問(wèn)題求解而實(shí)現(xiàn)的智能 計(jì)算智能研究的主要內(nèi)容包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 進(jìn)化計(jì)算 包括遺傳算法 遺傳程序設(shè)計(jì) 進(jìn)化規(guī)劃 進(jìn)化策略等 模糊技術(shù)以及人工生命等 計(jì)算智能主要模擬自然智能系統(tǒng) 研究其數(shù)學(xué)模型和相關(guān)算法 并實(shí)現(xiàn)人工智能 計(jì)算智能是當(dāng)前人工智能學(xué)科中一個(gè)十分活躍的分支領(lǐng)域 第26頁(yè) 9 3 3基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分1 難題求解這里的難題 主要指那些沒(méi)有算法解 或雖有算法解但在現(xiàn)有機(jī)器上無(wú)法實(shí)施或無(wú)法完成的困難問(wèn)題 例如 路徑規(guī)劃 運(yùn)輸調(diào)度 電力調(diào)度 地質(zhì)分析 測(cè)量數(shù)據(jù)解釋 天氣預(yù)報(bào) 市場(chǎng)預(yù)測(cè) 股市分析 疾病診斷 故障診斷 軍事指揮 機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃 機(jī)器博弈等等 第27頁(yè) 2 自動(dòng)定理證明自動(dòng)定理證明就是機(jī)器定理證明 這也是人工智能的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域 也是最早的研究領(lǐng)域之一 定理證明是最典型的邏輯推理問(wèn)題之一 它在發(fā)展人工智能方法上起過(guò)重大作用 第28頁(yè) 自動(dòng)定理證明的方法主要有四類 1 自然演繹法 它的基本思想是依據(jù)推理規(guī)則 從前提和公理中可以推出許多定理 如果待證的定理恰在其中 則定理得證 2 判定法 即對(duì)一類問(wèn)題找出統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)的算法解 在這方面一個(gè)著名的成果是我國(guó)數(shù)學(xué)家吳文俊教授1977年提出的初等幾何定理證明方法 第29頁(yè) 3 定理證明器 它研究一切可判定問(wèn)題的證明方法 4 計(jì)算機(jī)輔助證明 它是以計(jì)算機(jī)為輔助工具 利用機(jī)器的高速度和大容量 幫助人完成手工證明中難以完成的大量計(jì)算 推理和窮舉 第30頁(yè) 3 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)就是讓計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)程序 具體來(lái)講 就是人只要給出關(guān)于某程序要求的非常高級(jí)的描述 計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)要求目標(biāo)的具體程序 所以 這相當(dāng)于給機(jī)器配置了一個(gè) 超級(jí)編譯系統(tǒng) 它能夠?qū)Ω呒?jí)描述進(jìn)行處理 通過(guò)規(guī)劃過(guò)程 生成所需的程序 但這只是自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容 它實(shí)際是程序的自動(dòng)綜合 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)還包括程序自動(dòng)驗(yàn)證 即自動(dòng)證明所設(shè)計(jì)程序的正確性 第31頁(yè) 4 自動(dòng)翻譯自動(dòng)翻譯即機(jī)器翻譯 就是完全用計(jì)算機(jī)作為兩種語(yǔ)言之間的翻譯 機(jī)器翻譯由來(lái)已久 早在電子計(jì)算機(jī)問(wèn)世不久 就有人提出了機(jī)器翻譯的設(shè)想 隨后就開(kāi)始了這方面的研究 當(dāng)時(shí)人們總以為只要用一部雙向詞典及一些語(yǔ)法知識(shí)就可以實(shí)現(xiàn)兩種語(yǔ)言文字間的機(jī)器互譯 結(jié)果遇到了挫折 機(jī)器翻譯的實(shí)現(xiàn)依賴于自然語(yǔ)言理解研究的進(jìn)展 第32頁(yè) 5 智能控制智能控制就是把人工智能技術(shù)引入控制領(lǐng)域 建立智能控制系統(tǒng) 自從國(guó)際知名美籍華裔科學(xué)家傅京孫 KS Fu 在1965年首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)以來(lái) 國(guó)內(nèi)外眾多的研究者投身于智能控制研究 并取得一些成果 第33頁(yè) 智能控制系統(tǒng)的智能可歸納為以下幾方面 1 先驗(yàn)智能 有關(guān)控制對(duì)象及干擾的先驗(yàn)知識(shí) 可以從一開(kāi)始就考慮到控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中 2 反應(yīng)性智能 在實(shí)時(shí)監(jiān)控 辨識(shí)及診斷的基礎(chǔ)上 對(duì)系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反應(yīng)能力 3 優(yōu)化智能 包括對(duì)系統(tǒng)性能的先驗(yàn)性優(yōu)化及反應(yīng)性優(yōu)化 4 組織與協(xié)調(diào)智能 表現(xiàn)為對(duì)并行耦合任務(wù)或子系統(tǒng)之間的有效管理與協(xié)調(diào) 第34頁(yè) 6 智能管理智能管理就是把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域 建立智能管理系統(tǒng) 智能管理是現(xiàn)代管理科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新動(dòng)向 智能管理是人工智能與管理科學(xué) 系統(tǒng)工程 計(jì)算機(jī)技術(shù)及通信技術(shù)等多學(xué)科 多技術(shù)互相結(jié)合 互相滲透而產(chǎn)生的一門(mén)新技術(shù) 新學(xué)科 它研究如何提高計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)的智能水平 以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論 方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù) 第35頁(yè) 7 智能決策智能決策就是把人工智能技術(shù)引入決策過(guò)程 建立智能決策支持系統(tǒng) 智能決策支持系統(tǒng)是在20世紀(jì)80年代初提出來(lái)的 它是決策支持系統(tǒng)與人工智能 特別是專家系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物 第36頁(yè) 一般來(lái)說(shuō) 智能部件中可以包含如下一些知識(shí) 1 建立決策模型和評(píng)價(jià)模型的知識(shí) 2 如何形成候選方案的知識(shí) 3 建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的知識(shí) 4 如何修正候選方案 從而得到更好候選方案的知識(shí) 5 完善數(shù)據(jù)庫(kù) 改進(jìn)對(duì)它的操作及維護(hù)的知識(shí) 第37頁(yè) 8 智能通信智能通信就是把人工智能技術(shù)引入通信領(lǐng)域 建立智能通信系統(tǒng) 智能通信就是在通信系統(tǒng)的各個(gè)層次和環(huán)節(jié)上實(shí)現(xiàn)智能化 例如在通信網(wǎng)的構(gòu)建 網(wǎng)管與網(wǎng)控 轉(zhuǎn)接 信息傳輸與轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié) 都可實(shí)現(xiàn)智能化 這樣 網(wǎng)絡(luò)就可運(yùn)行在最佳狀態(tài) 使呆板的網(wǎng)變成活化的網(wǎng) 使其具有自適應(yīng) 自組織 自學(xué)習(xí) 自修復(fù)等功能 第38頁(yè) 9 智能仿真智能仿真就是將人工智能技術(shù)引入仿真領(lǐng)域 建立智能仿真系統(tǒng) 我們知道 仿真是對(duì)動(dòng)態(tài)模型的實(shí)驗(yàn) 即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)條件下驅(qū)動(dòng)模型 從而產(chǎn)生模型行為 第39頁(yè) 10 智能CAD智能CAD 簡(jiǎn)稱ICAD 就是把人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)領(lǐng)域 建立智能CAD系統(tǒng) 事實(shí)上 AI幾乎可以應(yīng)用到CAD技術(shù)的各個(gè)方面 從目前發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看 至少有下述四個(gè)方面 1 設(shè)計(jì)自動(dòng)化 2 智能交互 3 智能圖形學(xué) 4 自動(dòng)數(shù)據(jù)采集 第40頁(yè) 從具體技術(shù)來(lái)看 ICAD技術(shù)大致可分為如下幾種方法 1 規(guī)則生成法 2 約束滿足方法 3 搜索法 4 知識(shí)工程方法 5 形象思維方法 第41頁(yè) 11 智能CAI智能CAI就是把人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)領(lǐng)域 建立智能CAI系統(tǒng) 即ICAI ICAI的特點(diǎn)是能對(duì)學(xué)生因才施教地進(jìn)行指導(dǎo) 為此 ICAI應(yīng)具備下列智能特征 1 自動(dòng)生成各種問(wèn)題與練習(xí) 2 根據(jù)學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)情況自動(dòng)選擇與調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與進(jìn)度 3 在理解教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上自動(dòng)解決問(wèn)題生成解答 第42頁(yè) 9 3 4基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分1 專家系統(tǒng)所謂專家系統(tǒng) 就是基于人類專家知識(shí)的程序系統(tǒng) 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)是擁有大量的專家知識(shí) 包括領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí) 能模擬專家的思維方式 面對(duì)領(lǐng)域中復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題 能作出專家水平級(jí)的決策 像專家一樣解決實(shí)際問(wèn)題 第43頁(yè) 2 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)所謂知識(shí)庫(kù)系統(tǒng) 從概念來(lái)講 它可以泛指所有包含知識(shí)庫(kù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 這是廣義理解 也可以僅指擁有某一領(lǐng)域廣泛知識(shí)以及常識(shí)的知識(shí)咨詢系統(tǒng) 這是一種狹義理解 按廣義理解 專家系統(tǒng) 智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等也都是知識(shí)庫(kù)系統(tǒng) 這里我們對(duì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)按狹義理解 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)是人工智能從數(shù)據(jù)處理到知識(shí)的必然結(jié)果 第44頁(yè) 3 智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)就是給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中再加上智能成分 例如 演繹數(shù)據(jù)庫(kù) 面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù) 主動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)等等 都是智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 4 智能機(jī)器人系統(tǒng)智能機(jī)器人是這樣一類機(jī)器人 它能認(rèn)識(shí)工作環(huán)境 工作對(duì)象及其狀態(tài) 能根據(jù)人給予的指令和 自身 認(rèn)識(shí)外界的結(jié)果來(lái)獨(dú)立地決定工作方法 實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo) 并能適應(yīng)工作環(huán)境的變化 它具有感知 思維 人機(jī)通訊和運(yùn)動(dòng)四種機(jī)能 第45頁(yè) 9 3 5基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分1 智能操作系統(tǒng)智能操作系統(tǒng)就是將人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)之中 從質(zhì)上提高操作系統(tǒng)的性能和效率 智能操作系統(tǒng)的基本模型 將以智能機(jī)為基礎(chǔ) 并能支撐外層的AI應(yīng)用程序 以實(shí)現(xiàn)多用戶的知識(shí)處理和并行推理 第46頁(yè) 2 智能多媒體系統(tǒng)多媒體技術(shù)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)最為熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一 多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)就是能綜合處理文字 圖形 圖像和聲音等多種媒體信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 智能多媒體就是將人工智能技術(shù)引入多媒體系統(tǒng) 使其功能和性能得到進(jìn)一步發(fā)展和提高 事實(shí)上 多媒體技術(shù)與人工智能所研究的機(jī)器感知 機(jī)器理解等技術(shù)也不謀而合 第47頁(yè) 3 智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)就是人們正在研制的新一代計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 這種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從基本元件到體系結(jié)構(gòu) 從處理對(duì)象到編程語(yǔ)言 從使用方法到應(yīng)用范圍 同當(dāng)前的諾依曼型計(jì)算機(jī)相比 都有質(zhì)的飛躍和提高 它將全面支持智能應(yīng)用開(kāi)發(fā) 且自身就具有智能 第48頁(yè) 4 智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就是將人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 如在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 網(wǎng)絡(luò)管理與控制 信息檢索與轉(zhuǎn)換 人機(jī)接口等環(huán)節(jié) 運(yùn)用AI的技術(shù)與成果 研究表明 AI的專家系統(tǒng) 模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可用于網(wǎng)絡(luò)的連接接納控制 業(yè)務(wù)量管制 業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè) 資源動(dòng)態(tài)分配 業(yè)務(wù)流量控制 動(dòng)態(tài)路由選擇 動(dòng)態(tài)緩沖資源調(diào)度等許多方面 第49頁(yè) 9 3 6基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分1 智能軟件工具包括開(kāi)發(fā)建造智能系統(tǒng)的程序語(yǔ)言和工具環(huán)境等 這方面現(xiàn)已有不少成果 如 函數(shù)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言 LISP 邏輯程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言 PROLOG 對(duì)象程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言 Smalltalk C Java 框架表示語(yǔ)言 FRL 產(chǎn)生式語(yǔ)言 OPS5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)語(yǔ)言 AXON 智能體 Agent 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言等等 以及各種專家系統(tǒng)工具 知識(shí)工程工具 知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)等 第50頁(yè) 2 智能硬件平臺(tái)指直接支持智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和運(yùn)行的機(jī)器硬件 這方面現(xiàn)在也取得了不少成果 如 LISP機(jī) PROLOG機(jī) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī) 知識(shí)信息處理機(jī) 模糊推理計(jì)算機(jī) 面向?qū)ο笥?jì)算機(jī) 智能計(jì)算機(jī)等 以及由這些計(jì)算機(jī)組成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 有的已研制成功 有的正在研制之中 第51頁(yè) 9 3 7基于體系結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分基于智能系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) 人工智能可以分為集中式人工智能和分布式人工智能 前者研究的是個(gè)體智能 而后者研究的則是群體智能 個(gè)體智能是指?jìng)€(gè)體的推理 學(xué)習(xí) 理解等智能行為 群體智能則是若干個(gè)體共同協(xié)作所表現(xiàn)出來(lái)的智能 分布式人工智能 DistributedArtificialIntelligence 簡(jiǎn)稱DAI 主要研究在邏輯上或物理上分散的智能個(gè)體或智能系統(tǒng)如何并行地 相互協(xié)作地實(shí)現(xiàn)大型復(fù)雜問(wèn)題求解 第52頁(yè) 9 4人工智能的基本技術(shù) 9 4 1推理技術(shù)幾乎所有的人工智能領(lǐng)域都要用到推理 因此 推理技術(shù)是人工智能的基本技術(shù)之一 需指出的是 對(duì)推理的研究往往涉及到對(duì)邏輯的研究 邏輯是人腦思維的規(guī)律 從而也是推理的理論基礎(chǔ) 機(jī)器推理或人工智能用到的邏輯 主要包括經(jīng)典邏輯中的謂詞邏輯和由它經(jīng)某種擴(kuò)充 發(fā)展而來(lái)的各種邏輯 后者通常稱為非經(jīng)典或非標(biāo)準(zhǔn)邏輯 第53頁(yè) 9 4 2搜索技術(shù)所謂搜索 就是為了達(dá)到某一 目標(biāo) 而連續(xù)地進(jìn)行推理的過(guò)程 搜索技術(shù)就是對(duì)推理進(jìn)行引導(dǎo)和控制的技術(shù) 它也是人工智能的基本技術(shù)之一 事實(shí)上 許多智能活動(dòng)的過(guò)程 甚至所有智能活動(dòng)的過(guò)程 都可看作或抽象為一個(gè) 問(wèn)題求解 過(guò)程 而所謂 問(wèn)題求解 過(guò)程 實(shí)質(zhì)上就是在顯式的或隱式的問(wèn)題空間中進(jìn)行搜索的過(guò)程 即在某一狀態(tài)圖 或者與或圖 或者一般地說(shuō) 在某種邏輯網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行搜索的過(guò)程 第54頁(yè) 搜索技術(shù)也是一種規(guī)劃技術(shù) 因?yàn)閷?duì)于有些問(wèn)題 其解就是由搜索而得到的 路徑 搜索技術(shù)是人工智能中發(fā)展最早的技術(shù) 在人工智能研究的初期 啟發(fā)式 搜索算法曾一度是人工智能的核心課題 截至目前 對(duì)啟發(fā)式搜索的研究 人們已取得了不少成果 如著名的A 算法和AO 算法就是兩個(gè)重要的啟發(fā)式搜索算法 但至今 啟發(fā)式搜索仍然是人工智能的重要研究課題之一 第55頁(yè) 9 4 3知識(shí)表示與知識(shí)庫(kù)技術(shù)知識(shí)表示是指知識(shí)在計(jì)算機(jī)中的表示方法和表示形式 它涉及到知識(shí)的邏輯結(jié)構(gòu)和物理結(jié)構(gòu) 知識(shí)庫(kù)類似于數(shù)據(jù)庫(kù) 所以知識(shí)庫(kù)技術(shù)包括知識(shí)的組織 管理 維護(hù) 優(yōu)化等技術(shù) 對(duì)知識(shí)庫(kù)的操作要靠知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)的支持 顯然 知識(shí)庫(kù)與知識(shí)表示密切相關(guān) 需說(shuō)明的是 知識(shí)表示實(shí)際也隱含著知識(shí)的運(yùn)用 知識(shí)表示和知識(shí)庫(kù)是知識(shí)運(yùn)用的基礎(chǔ) 同時(shí)也與知識(shí)的獲取密切相關(guān) 智能就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律 運(yùn)用規(guī)律的能力 而規(guī)律就是知識(shí) 知識(shí)是智能的基礎(chǔ)和源泉 所以 知識(shí)表示與知識(shí)庫(kù)技術(shù)是人工智能的核心技術(shù) 第56頁(yè) 9 4 4歸納技術(shù)所謂歸納技術(shù) 是指機(jī)器自動(dòng)提取概念 抽取知識(shí) 尋找規(guī)律的技術(shù) 顯然 歸納技術(shù)與知識(shí)獲取及機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān) 因此 它也是人工智能的重要基本技術(shù) 歸納可分為基于符號(hào)處理的歸納和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歸納 這兩種途徑目前都有很大發(fā)展 歸納可分為基于符號(hào)處理的歸納和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歸納 基于符號(hào)處理的歸納除歸除納學(xué)習(xí)方法外 還有近年發(fā)展起來(lái)的基于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘 DataMining MD 和知識(shí)發(fā)現(xiàn) KnowledgeDiscoveringfromDatabase KDD 第57頁(yè) 9 4 5聯(lián)想技術(shù)如前面9 3節(jié)所述 聯(lián)想是最基本 最基礎(chǔ)的思維活動(dòng) 它幾乎與所有的AI技術(shù)息息相關(guān) 因此 聯(lián)想技術(shù)也是人工智能的一個(gè)基本技術(shù) 聯(lián)想的前提是聯(lián)想記憶或聯(lián)想存儲(chǔ) 這也是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的技術(shù)領(lǐng)域 以上我們介紹了人工智能的一些基本理論和技術(shù) 因?yàn)檫@些理論和技術(shù)仍在不斷發(fā)展和完善之中 所以 它們同時(shí)也是人工智能的基本課題 第58頁(yè) 9 5人工智能的發(fā)展概況 9 5 1人工智能學(xué)科的產(chǎn)生現(xiàn)在公認(rèn) 人工智能學(xué)科正式誕生于1956年 需要指出的是 人工智能學(xué)科雖然正式誕生于1956年的這次學(xué)術(shù)研討會(huì) 但實(shí)際上它是邏輯學(xué) 心理學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué) 腦科學(xué) 神經(jīng)生理學(xué) 信息科學(xué)等學(xué)科發(fā)展的必然趨勢(shì)和必然結(jié)果 單就計(jì)算機(jī)來(lái)看 其功能從數(shù)值計(jì)算到數(shù)據(jù)處理 再下去必然是知識(shí)處理 實(shí)際上就其當(dāng)時(shí)的水平而言 也可以說(shuō)計(jì)算機(jī)已具有某種智能的成分了 第59頁(yè) 天才的英國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家圖靈 A M Turing 就于1950年發(fā)表了題為 計(jì)算機(jī)與智能 的論文 提出了著名的 圖靈測(cè)試 為人工智能提出了更為明確的設(shè)計(jì)目標(biāo)和測(cè)試準(zhǔn)則 第60頁(yè) 9 5 2符號(hào)主義途徑發(fā)展概況1956年之后的10多年間 人工智能的研究取得了許多引人矚目的成就 從符號(hào)主義的研究途徑來(lái)看 主要有 1 1956年 美國(guó)的紐厄爾 肖和賽蒙合作編制了一個(gè)名為邏輯理論機(jī) LogicTheory Machine 簡(jiǎn)稱LT 的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng) 2 1956年 塞繆爾研制成功了具有自學(xué)習(xí) 自組織 自適應(yīng)能力的跳棋程序 第61頁(yè) 3 1959年 籍勒洛特發(fā)表了證明平面幾何問(wèn)題的程序 塞爾夫里奇推出了一個(gè)模式識(shí)別程序 1965年羅伯特 Roberts 編制出了可以分辨積木構(gòu)造的程序 4 1960年 紐厄爾 肖和賽蒙等人通過(guò)心理學(xué)試驗(yàn)總結(jié)出了人們求解問(wèn)題的思維規(guī)律 編制了通用問(wèn)題求解程序 GeneralProblemSolving簡(jiǎn)稱GPS 第62頁(yè) 5 1960年 麥卡錫研制成功了面向人工智能