人工智能及認(rèn)知過(guò)程

1、.人工智能與認(rèn)知過(guò)程摘要：人工智能是研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力、以延伸人類智能的科學(xué)。而認(rèn)知過(guò)程是指人們認(rèn)識(shí)活動(dòng)的過(guò)程，即個(gè)體對(duì)感覺信號(hào)接收、檢測(cè)、轉(zhuǎn)換、簡(jiǎn)約、合成、編碼、儲(chǔ)存、提取、重建、概念形成、判斷和問題解決的信息加工處理過(guò)程。為了能夠更好地實(shí)現(xiàn)人工智能，首先要對(duì)兩者之間建立一定的聯(lián)系。關(guān)鍵詞人工智能；認(rèn)知過(guò)程；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前言人工智能是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)開展中的一門前沿學(xué)科，是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)心理學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科研究的根底上開展起來(lái)的，是一門綜合性很強(qiáng)的邊緣學(xué)科。總的來(lái)說(shuō)，人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸

2、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。想要很好地實(shí)現(xiàn)人工智能，必須要對(duì)人腦工作方式進(jìn)展充分的了解，因此，對(duì)認(rèn)知過(guò)程需要有充分的認(rèn)識(shí)。人的認(rèn)知過(guò)程是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，指人認(rèn)識(shí)客觀事物的過(guò)程，即是對(duì)信息進(jìn)展加工處理的過(guò)程，是人由表及里，由現(xiàn)象到本質(zhì)地反映客觀事物特征與內(nèi)在聯(lián)系的心理活動(dòng)。它由人的感覺、知覺、記憶、思維和想象等認(rèn)知要素組成。一、人工智能 1.人工智能：用人工的方法在機(jī)器計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的智能；或者說(shuō)是人們使機(jī)器具有類似于人的智能。歷史開展史：孕育1956年之前；形成1956年1969年1969年第一屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議，1979年成立美國(guó)人工智能聯(lián)合會(huì)；開展1970年至今2.人工智能研究的根本內(nèi)容：知

3、識(shí)表示人工智能的永恒主題：將人類知識(shí)形式化或者模型化。知識(shí)表示方法：符號(hào)表示法、連接機(jī)制表示法；機(jī)器感知 ：使機(jī)器計(jì)算機(jī)具有類似于人的感知能力。以機(jī)器視覺(machine vision)與機(jī)器聽覺為主。機(jī)器思維：對(duì)通過(guò)感知得來(lái)的外部信息及機(jī)器內(nèi)部的各種工作信息進(jìn)展有目的的處理。機(jī)器學(xué)習(xí)：研究如何使計(jì)算機(jī)具有類似于人的學(xué)習(xí)能力，使它能通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)地獲取知識(shí)。機(jī)器行為：計(jì)算機(jī)的表達(dá)能力，即“說(shuō)、“寫、“畫等能力。二、人工智能模擬認(rèn)知過(guò)程所涉及的相關(guān)知識(shí)1、知識(shí)表示及推理知識(shí)表示是指把知識(shí)客體中的知識(shí)因子與知識(shí)關(guān)聯(lián)起來(lái)，便于人們識(shí)別和理解知識(shí)。產(chǎn)生式的根本形式 一般形式： P ® Q或 I

4、F P THEN Q語(yǔ)義：如果前提P被滿足，可推出結(jié)論Q或執(zhí)行Q所規(guī)定的操作。 P是前提, Q是結(jié)論或動(dòng)作,前提和結(jié)論可以是由邏輯運(yùn)算符AND、OR、NOT組成的表達(dá)式。例 IF 上課認(rèn)真聽講 AND 下課及時(shí)復(fù)習(xí) THEN 將會(huì)取得好成績(jī)常見的知識(shí)表示方法：產(chǎn)生式系統(tǒng)，框架構(gòu)造，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，過(guò)程性知示，面向?qū)ο笾R(shí)表示，基于本體的知識(shí)表示法，產(chǎn)生式的根本形式產(chǎn)生式系統(tǒng)的根本構(gòu)造規(guī)那么庫(kù)：描述領(lǐng)域知識(shí)的產(chǎn)生式規(guī)那么集綜合數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄求解或推理過(guò)程中各種信息的數(shù)據(jù)構(gòu)造推理機(jī)：負(fù)責(zé)匹配到得出結(jié)論的整個(gè)問題求解過(guò)程.產(chǎn)生式表示法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：a.自然性 知識(shí)表示形式自然，便于推理。b.模塊性 便于

5、進(jìn)展模塊化處理，利于規(guī)那么庫(kù)的擴(kuò)展和管理。c.有效性 可以表示不確定性知識(shí)和確定性知識(shí)。d.直觀性前提和結(jié)論局部非常直觀，便于對(duì)規(guī)那么進(jìn)展設(shè)計(jì)。缺點(diǎn)：a.效率不高；b.不能表達(dá)構(gòu)造性知識(shí)?？蚣艿囊话阈问剑嚎蚣苊鹒rame)：<名稱>槽名1：側(cè)面名1：值1,值p1 側(cè)面名2：值1, ,值p2 側(cè)面名m1：值1, ,值pm1槽名2：側(cè)面名1：值1,值q1 側(cè)面名2：值1, ,值q2 側(cè)面名m2：值1, ,值qm2.槽名n：側(cè)面名1：值1,值r1 側(cè)面名2：值1, ,值r2 側(cè)面名mn：值1, ,值rmn約束：約束條件語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是知識(shí)的一種圖解表示，由節(jié)點(diǎn)和弧線組成。語(yǔ)義根本

6、關(guān)系：a.ISA ,AKO和Part-of型關(guān)系常有的類屬關(guān)系：Is-a(是一個(gè))、 A part-of是一局部、A-kind-of是一種。b.屬性關(guān)系(Have,is,Can)c.其他關(guān)系：時(shí)間關(guān)系；位置關(guān)系；相近關(guān)系如何用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)知識(shí)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是一種采用網(wǎng)絡(luò)形式表示知識(shí)的方法。用一個(gè)有向圖表示概念和概念之間的關(guān)系，其中節(jié)點(diǎn)代表概念，節(jié)點(diǎn)之間的連接弧代表概念之間的語(yǔ)義聯(lián)系。其他表示方法：劇本知識(shí)表示法本體知識(shí)表示法；一階謂詞邏輯表示法；過(guò)程性知識(shí)表示法；直接知識(shí)表示法2、根本推理方法推理的概念：推理是指從的事實(shí)出發(fā)，通過(guò)運(yùn)用已掌握的知識(shí)，找出其中蘊(yùn)含的事實(shí)，或歸納出新的事實(shí)，這一過(guò)程就稱為

7、推理。方式和分類：a.按推理機(jī)制劃分：演繹推理；歸納推理；缺省推理。b.按所用知識(shí)確實(shí)定性劃分；確定性推理；不準(zhǔn)確推理。c. 按推理過(guò)程劃分為：?jiǎn)握{(diào)推理;非單調(diào)推理。d.按啟發(fā)性知識(shí)劃分為:啟發(fā)式推理,非啟發(fā)性推理。e. 按方法論劃分:基于知識(shí)的推理,統(tǒng)計(jì)推理,直覺推理。f.按推理正反向分為：正向推理：以事實(shí)作為出發(fā)點(diǎn)的推理；逆向推理：以某個(gè)假設(shè)目標(biāo)作為出發(fā)點(diǎn)的推理。如何用三段論進(jìn)展推理任何一個(gè)三段論都包含著三個(gè)不同的詞項(xiàng)：大項(xiàng)、小項(xiàng)和中項(xiàng)。任何一個(gè)三段論都包含著三個(gè)不同的判斷，即大前提、小前提和結(jié)論。三段論的規(guī)那么規(guī)那么1：在一個(gè)三段論中,僅能有三個(gè)不同的項(xiàng),否那么會(huì)犯“四項(xiàng)錯(cuò)誤 。規(guī)那么2

8、：中項(xiàng)在前提中至少要周延一次,否那么,會(huì)犯“中項(xiàng)不周之誤。規(guī)那么3：前提中不周延的項(xiàng),在結(jié)論中也不得周延,否那么,會(huì)犯“大項(xiàng)擴(kuò)大或“小項(xiàng)擴(kuò)大之誤。自然演繹推理的特點(diǎn)a.表達(dá)定理證明過(guò)程自然，容易理解。b.擁有豐富的推理規(guī)那么，推理過(guò)程靈活。c.便于在推理規(guī)那么中嵌入領(lǐng)域啟發(fā)性知識(shí)。3、不確定性推理產(chǎn)生原因： 事物發(fā)生的隨機(jī)性，人類知識(shí)的不完全、不可靠、不準(zhǔn)確和不一致，自然語(yǔ)言中存在的模糊性和歧義性 不確定性推理的方法：確定因子法可信度方法，主觀Bayes方法。4、問題求解策略:八數(shù)碼：路徑耗散函數(shù)，目標(biāo)測(cè)試，后繼函數(shù)，初始狀態(tài)圖搜索策略：圖搜索策略可以看成是一種在圖中尋找路徑的方法。盲目搜索。

9、a.寬度優(yōu)先、b.深度優(yōu)先。深度相等的節(jié)點(diǎn)可以任意排列。三、人工智能與認(rèn)知過(guò)程比擬在人工智能里，為了研究?jī)烧叩漠愅?，因而專門對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)展了相關(guān)研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近十幾年來(lái)開展極為迅速的一門學(xué)科。它理論分析的多樣性、對(duì)眾多學(xué)科的包容性，在智能控制、信號(hào)處理等領(lǐng)域成功的應(yīng)用，使得它在許多領(lǐng)域廣泛地推廣開來(lái)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由許多簡(jiǎn)單的并行工作的處理單元組成的系統(tǒng)，其功能取決于網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造、聯(lián)結(jié)強(qiáng)度及各單元的處理方式。由于這種系統(tǒng)是以人工模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的方法建立的，因此與人腦神經(jīng)系統(tǒng)有許多相似之處。并且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)功能，能從所獲取的數(shù)據(jù)中自動(dòng)建立數(shù)學(xué)模型，無(wú)需預(yù)先給定公式，即能從所

10、獲得的數(shù)據(jù)中經(jīng)過(guò)分析訓(xùn)練而建立一個(gè)反映其內(nèi)在規(guī)律的模型。訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能直接進(jìn)展推理，它在處理規(guī)律不明顯、組分變量多的問題具有獨(dú)特的優(yōu)越性。它通過(guò)非線性的映射關(guān)系，對(duì)試樣進(jìn)展仿真模擬，然后根據(jù)實(shí)際采樣情況進(jìn)展驗(yàn)證，一直到得出滿意的結(jié)果。工程上用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模一般由輸入層、隱層、輸出層構(gòu)成，其中輸入層與輸出層只有一層，而隱層那么是根據(jù)實(shí)際情況決定是一層或多層。這其中，輸入層從系統(tǒng)承受和輸入信息，隱層那么對(duì)輸入的信息進(jìn)展學(xué)習(xí)和處理。隱層節(jié)點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)聯(lián)接輸入、輸出層。輸出層再對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)進(jìn)展調(diào)整使之能針對(duì)輸入層并把信息傳輸給外界。輸入層隱層隱層輸出層網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)人類神經(jīng)調(diào)節(jié)方

11、式為反射，調(diào)節(jié)過(guò)程為反射弧，人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反射弧由感受器、傳入神經(jīng)纖維、神經(jīng)中樞、傳出神經(jīng)纖維、效應(yīng)器等五局部組成，具體工作流程如下列圖所示。感受器傳入神經(jīng)纖維神經(jīng)中樞傳出神經(jīng)纖維效應(yīng)器我們可以看出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三局部構(gòu)成，而人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由五局部構(gòu)成。首先，人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有感受器和效應(yīng)器，感受器可以自主從外界采集數(shù)據(jù)，根據(jù)神經(jīng)中樞發(fā)出的信號(hào)進(jìn)展自主的反射；而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有感受器和效應(yīng)器，只能被動(dòng)地采集數(shù)據(jù)，局限性地進(jìn)展數(shù)據(jù)處理。其次，人腦的分析處理數(shù)據(jù)是可以分主次、分先后的順序進(jìn)展的，而且人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)中樞就進(jìn)展信息統(tǒng)合了；而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是到輸出層才進(jìn)展信息統(tǒng)合，它對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理只能是并

12、行計(jì)算，因此，人腦的分析能夠提供更鮮明的目的性。其三，人的大腦是有明確分區(qū)的，左半腦是理性思維，分析處理如語(yǔ)言、數(shù)字等方面的問題，右半腦是感性思維，控制情感及處理藝術(shù)等方面的問題。雖然人腦有分區(qū)，但是在實(shí)驗(yàn)中說(shuō)明，人的一些活動(dòng)往往在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是多區(qū)活動(dòng)的，如說(shuō)話、演講。顳葉的海馬區(qū)負(fù)責(zé)記憶，但實(shí)驗(yàn)證明，其他局部也有記憶活動(dòng)。因此，人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分析處理信息時(shí)是在一個(gè)三維空間進(jìn)展的。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息的處理是二維的，如果其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)出問題，其他節(jié)點(diǎn)不能代替這個(gè)節(jié)點(diǎn)的功能，整個(gè)系統(tǒng)就不能進(jìn)展正常的工作。到目前為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能模擬人的左半腦功能，不能模擬人的右半腦。四、小結(jié)根據(jù)認(rèn)知過(guò)程而產(chǎn)生的人工神經(jīng)把計(jì)算機(jī)智能化推進(jìn)一大步?，F(xiàn)在流行的思維對(duì)未來(lái)智能化計(jì)算機(jī)設(shè)想是馮氏計(jì)算機(jī)作為主機(jī)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能外圍機(jī)。但是目前還不能做出理想的智能化計(jì)算機(jī)。我們對(duì)未來(lái)智能化