人工智能培訓(xùn)課件

人工智能培訓(xùn)課件課程簡(jiǎn)介本課程較系統(tǒng)地介紹人工智能的基本概念、原理和方法，為學(xué)生研究或應(yīng)用人工智能技術(shù)打下基礎(chǔ)。掌握人工智能基本原理，包括人工智能的兩大支柱：搜索技術(shù)（盲目搜索、啟發(fā)式搜索）和知識(shí)表示（知識(shí)表示和推理方法：一階謂詞邏輯，即命題演算和謂詞演算）及其計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。了解不確定推理的基本方法，具有一定運(yùn)用一種編程語(yǔ)言進(jìn)行人工智能算法的編程能力。先修：C或C++、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計(jì)2主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容搜索技術(shù)及應(yīng)用盲目搜索方法啟發(fā)式搜索方法與/或圖搜索方法博弈樹(shù)搜索方法謂詞演算及應(yīng)用知識(shí)表示和知識(shí)推理及應(yīng)用不確定性推理,專家系統(tǒng),高級(jí)搜索人工智能應(yīng)用領(lǐng)域核心內(nèi)容需掌握選修內(nèi)容了解3主要考核形式：作業(yè)實(shí)驗(yàn)（運(yùn)用一種編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)算法）發(fā)言情況考試（開(kāi)卷）4參考資料5第一章緒論教學(xué)內(nèi)容：本章介紹人工智能的定義、發(fā)展概況及相關(guān)學(xué)派和他們的認(rèn)知觀，接著討論人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。教學(xué)要點(diǎn)：從不同科學(xué)或?qū)W科出發(fā)對(duì)人工智能進(jìn)行的定義；介紹人工智能的起源與發(fā)展過(guò)程；討論人工智能與人類智能的關(guān)系；

簡(jiǎn)介目前人工智能的主要學(xué)派；

簡(jiǎn)介人工智能所研究的范圍與應(yīng)用領(lǐng)域。6教學(xué)要求重點(diǎn)掌握人工智能的幾種定義，掌握目前人工智能的三個(gè)主要學(xué)派及對(duì)人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范圍和應(yīng)用領(lǐng)域。71.1人工智能的定義與發(fā)展本小節(jié)主要介紹目前對(duì)人工智能的幾種定義，并對(duì)人工智能的起源和發(fā)展進(jìn)行了總結(jié)和分析。從學(xué)科和能力的角度深刻理解人工智能的定義，初步了解人工智能的起源及其發(fā)展過(guò)程。81.1.1人工智能的定義定義1智能機(jī)器能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的機(jī)器。例子1：能夠模擬人的思維，進(jìn)行博弈的計(jì)算機(jī)。1997年5月11日，一個(gè)名為“深藍(lán)”(DeepBlue)的IＢＭ計(jì)算機(jī)系統(tǒng)戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍蓋利.卡斯帕羅夫（GarryKasparov）。例子2：能夠進(jìn)行深海探測(cè)的潛水機(jī)器人。例子3：在星際探險(xiǎn)中的移動(dòng)機(jī)器人，如美國(guó)研制的火星探測(cè)車。91.1.1人工智能的定義定義2人工智能(學(xué)科)人工智能(學(xué)科)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開(kāi)發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。定義3人工智能(能力)人工智能(能力)是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)。10其它幾種關(guān)于人工智能的定義定義4人工智能是一種使計(jì)算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動(dòng)人心的新嘗試（Haugeland,1985）。定義5人工智能是那些與人的思維、決策、問(wèn)題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動(dòng)的自動(dòng)化（Bellman,1978）。定義6人工智能是用計(jì)算模型研究智力行為（Charniak和McDermott,1985）。定義7人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計(jì)算（Winston,1992）。11其它幾種關(guān)于人工智能的定義定義8人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)（Kurzwell,1990）。定義9人工智能研究如何使計(jì)算機(jī)做事讓人過(guò)得更好（Rick和Knight,1991）。定義10人工智能是一門(mén)通過(guò)計(jì)算過(guò)程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科（Schalkoff,1990）。定義11人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動(dòng)化有關(guān)的一個(gè)分支（Luger和Stubblefield,1993）。其中，定義4和定義5涉及擬人思維；定義6和定義7與理性思維有關(guān)；定義8和定義9涉及擬人行為；定義10和定義11與擬人理性行為有關(guān)。121.1.2人工智能的起源與發(fā)展人工智能的發(fā)展是以硬件與軟件為基礎(chǔ)的，經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程。特別是20世紀(jì)30年代和40年代的智能界，發(fā)現(xiàn)了兩件重要的事情：數(shù)理邏輯和關(guān)于計(jì)算的新思想。以維納（Wiener）、弗雷治、羅素等為代表對(duì)發(fā)展數(shù)理邏輯學(xué)科的貢獻(xiàn)及丘奇(Church)、圖靈和其它一些人關(guān)于計(jì)算本質(zhì)的思想，為人工智能的形成產(chǎn)生了重要影響。13人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史第一階段（40年代中～50年代末）神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代(1956年以前，萌芽期）基于生理學(xué)知識(shí)和腦神經(jīng)元的功能；對(duì)命題邏輯的形式化分析以及圖靈的計(jì)算理論，提出一種人工神經(jīng)元模型。普林斯頓大學(xué)的兩名研究生在1951年建造了第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。14人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史第二階段（50年代中～60年代中）通用方法時(shí)代（形成期1956-1961年）

物理符號(hào)系統(tǒng)主要研究的問(wèn)題：定理證明、游戲、翻譯等對(duì)問(wèn)題的難度估計(jì)不足，陷入困境15AI的歷史回顧一個(gè)笑話（英俄翻譯）：Thespiritiswillingbutthefleshisweak. （心有余而力不足）Thevodkaisstrongbutmeatisrotten. （伏特加酒雖然很濃，但肉是腐爛的）出現(xiàn)這樣的錯(cuò)誤的原因：Spirit： 1）精神 2）烈性酒結(jié)論： 必須理解才能翻譯，而理解需要知識(shí)16人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史第三階段（60年代中～80年代初）知識(shí)工程時(shí)代（發(fā)展期1961年以后）專家系統(tǒng)知識(shí)工程知識(shí)工程席卷全球各國(guó)發(fā)展計(jì)劃：美國(guó)星球大戰(zhàn)計(jì)劃英國(guó)ALVEY計(jì)劃法國(guó)UNIKA計(jì)劃日本五代機(jī)計(jì)劃中國(guó)“863”計(jì)劃17人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史第四階段（80年代中～90年代初）新的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)代（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期）BP網(wǎng)（算法），解決了多層網(wǎng)的學(xué)習(xí)問(wèn)題Hopfield網(wǎng)，成功求解了貨郎擔(dān)問(wèn)題存在問(wèn)題：理論依據(jù)解決大規(guī)模問(wèn)題的能力新的動(dòng)向——構(gòu)造化方法18人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史第五階段（90年代初～現(xiàn)在）數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)時(shí)代（數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)）網(wǎng)絡(luò)給AI帶來(lái)無(wú)限的機(jī)會(huì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘AI走向?qū)嵱没?9各國(guó)的人工智能研究美國(guó)是人工智能的發(fā)源地英國(guó)60年代開(kāi)始起步日本西歐和前蘇聯(lián)：起步較晚，發(fā)展快我國(guó)78年開(kāi)始：定理證明，自然語(yǔ)言理解，機(jī)器人與專家系統(tǒng)人工智能學(xué)會(huì)，計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專業(yè)委員會(huì)201.2人類智能與人工智能1.2.1智能處理信息系統(tǒng)的假設(shè)1、符號(hào)處理系統(tǒng)的六種基本功能信息處理系統(tǒng)又叫符號(hào)操作系統(tǒng)(SymbolOperationSystem)，一個(gè)完善的符號(hào)系統(tǒng)應(yīng)具有下列6種基本功能：(1)輸入符號(hào)(input)；(2)輸出符號(hào)(output);(3)存儲(chǔ)符號(hào)(store);(4)復(fù)制符號(hào)(copy);(5)建立符號(hào)結(jié)構(gòu)：通過(guò)找出各符號(hào)間的關(guān)系，在符號(hào)系統(tǒng)中形成符號(hào)結(jié)構(gòu)；(6)條件性遷移(conditionaltransfer)：根據(jù)已有符號(hào)，繼續(xù)完成活動(dòng)過(guò)程。211.2.1智能處理信息系統(tǒng)的假設(shè)2、可以把人看成一個(gè)智能信息處理系統(tǒng)

如果一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)具有上述全部6種功能，能夠完成這個(gè)全過(guò)程，那么它就是一個(gè)完整的物理符號(hào)系統(tǒng)。人具有上述6種功能；現(xiàn)代計(jì)算機(jī)也具備物理符號(hào)系統(tǒng)的這6種功能。221.2.1智能處理信息系統(tǒng)的假設(shè)3、物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)

任何一個(gè)系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述6種功能。反之，任何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能；這種智能指的是人類所具有的那種智能。把這個(gè)假設(shè)稱為物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)。231.2.1智能處理信息系統(tǒng)的假設(shè)4、物理符號(hào)系統(tǒng)3個(gè)推論推論一：既然人具有智能，那么他(她)就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。推論二：既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。推論三：既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的活動(dòng)。241.2.2人類智能的計(jì)算機(jī)模擬

1950年，圖靈發(fā)表了題為《計(jì)算機(jī)能思考嗎？》的論文，給人工智能下了一個(gè)定義，而且論證了人工智能的可能性。定義智慧時(shí)，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過(guò)稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)，那它就是智慧的。圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為時(shí)，這個(gè)機(jī)器就是智慧的。AlanTuring(1912-1954)

25圖靈測(cè)試

游戲由一男(A)、一女(B)和一名詢問(wèn)者(C)進(jìn)行；C與A、B被隔離，通過(guò)電傳打字機(jī)與A、B對(duì)話。詢問(wèn)者只知道二人的稱呼是X，Y，通過(guò)提問(wèn)以及回答來(lái)判斷，最終作出"X是A，Y是B"或者"X是B，Y是A"的結(jié)論。游戲中，A必須盡力使C判斷錯(cuò)誤，而B(niǎo)的任務(wù)是幫助C。

當(dāng)一個(gè)機(jī)器代替了游戲中的A，并且機(jī)器將試圖使得C相信它是一個(gè)人。如果機(jī)器通過(guò)了圖靈測(cè)試，就認(rèn)為它是"智慧"的。261.2.2人類智能的計(jì)算機(jī)模擬1、機(jī)器智能可以模擬人類智能

物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的推論一告訴人們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)；推論三指出，可以編寫(xiě)出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動(dòng)。這就是說(shuō)，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)所使用的物理符號(hào)是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動(dòng)過(guò)程。272、智能計(jì)算機(jī)的功能可以看出，要使機(jī)器達(dá)到人類智能的水平，或者超過(guò)人類智能還需要做大量的工作。計(jì)算機(jī)尚需具有以下能力：自然語(yǔ)言處理，使得計(jì)算機(jī)可以用英文成功地進(jìn)行交流；知識(shí)表示，存儲(chǔ)它知道的或聽(tīng)到的信息；自動(dòng)推理，運(yùn)用存儲(chǔ)的信息來(lái)回答問(wèn)題和提取新的結(jié)論；機(jī)器學(xué)習(xí)，能適應(yīng)新的環(huán)境并能檢測(cè)和推斷新的模式。

完全的圖靈測(cè)試還包括詢問(wèn)者利用視頻信號(hào)來(lái)測(cè)試對(duì)方的感知能力，以及詢問(wèn)者“通過(guò)窗口”傳遞給受試對(duì)象。計(jì)算機(jī)視覺(jué)，可以感知物體；機(jī)器人技術(shù)，可以操縱和移動(dòng)物體。這六個(gè)領(lǐng)域構(gòu)成了AI的大部分內(nèi)容。討論：為什么能夠用電腦模擬人腦智能？281.3

人工智能的學(xué)派及其爭(zhēng)論1、人工智能三大學(xué)派·符號(hào)主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理?！ぢ?lián)結(jié)主義(Connectionism)，又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)，其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法?！ば袨橹髁x(Actionism)，又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。292、三大學(xué)派對(duì)人工智能發(fā)展歷史的不同看法符號(hào)主義：認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。它認(rèn)為人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，因此，我們就能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的智能行為，即用計(jì)算機(jī)的符號(hào)操作來(lái)模擬人的認(rèn)知過(guò)程。知識(shí)是信息的一種形式，是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。人工智能的核心問(wèn)題是知識(shí)表示、知識(shí)推理和知識(shí)運(yùn)用。是人工智能的主流學(xué)派，這個(gè)學(xué)派的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。30聯(lián)結(jié)主義聯(lián)結(jié)主義：認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學(xué)家麥卡洛克(McCulloch)和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨(Pitts)創(chuàng)立的腦模型，即MP模型。近期代表性工作有：Hopfield教授在1982年和1984年論文中提出用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。J.D.Rumelhart教授于1986年提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反饋傳播（BP）算法。31行為主義行為主義：認(rèn)為人工智能源于控制論。提出智能行為的“感知-動(dòng)作”模式。認(rèn)為：智能取決于感知和行動(dòng)(所以被稱為行為主義)；AI可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化；智能行為只能通過(guò)現(xiàn)實(shí)世界與周圍環(huán)境交互作用表現(xiàn)出來(lái)。這一學(xué)派的代表作首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機(jī)器人，它被看做新一代的“控制論動(dòng)物”，是一個(gè)基于感知－動(dòng)作模式的模擬昆蟲(chóng)行為的控制系統(tǒng)。

321.4人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域1.4.1

問(wèn)題求解人工智能的第一個(gè)大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋(如國(guó)際象棋)程序。它包含問(wèn)題的表示、分解、搜索與歸約等。今天的計(jì)算機(jī)程序能夠下錦標(biāo)賽水平的各種方盤(pán)棋、十五子棋和國(guó)際象棋。33IBM的“深藍(lán)” 北京時(shí)間1997年5月12日凌晨4點(diǎn)50分，美國(guó)紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍(lán)”超級(jí)電腦將棋盤(pán)上的一個(gè)兵走到C4的位置上時(shí)，國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{(lán)”的人機(jī)大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍(lán)”以3.5：2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。34IBM的“深藍(lán)”（續(xù)1）96年2月第一次比賽結(jié)果： “深藍(lán)”：勝、負(fù)、平、平、負(fù)、負(fù)97年5月第二次比賽結(jié)果： “深藍(lán)”：負(fù)、勝、平、平、平、勝“深藍(lán)”的技術(shù)指標(biāo)：32個(gè)CPU每個(gè)CPU有16個(gè)協(xié)處理器每個(gè)CPU有256M內(nèi)存每個(gè)CPU的處理速度為200萬(wàn)步/秒在每步棋限時(shí)3分鐘里，可以推演1000-2000億步棋局。（GarryKasparov的思考速度是200步/分）。351.4.2邏輯推理與定理證明1976年7月，美國(guó)的阿佩爾(K.Appel)等人合作解決了長(zhǎng)達(dá)124年之久的難題--四色定理。他們用三臺(tái)大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)CPU時(shí)間，并對(duì)中間結(jié)果進(jìn)行人為反復(fù)修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動(dòng)計(jì)算機(jī)界。我國(guó)人工智能大師吳文俊院士提出并實(shí)現(xiàn)了幾何定理機(jī)器證明的方法，被國(guó)際上承認(rèn)為“吳氏方法”，是定理證明的又一標(biāo)志性成果。361.4.3自然語(yǔ)言理解NLP(NaturalLanguageProcessing)自然語(yǔ)言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，已經(jīng)編寫(xiě)出能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)回答用英語(yǔ)提出的問(wèn)題的程序，這些程序通過(guò)閱讀文本材料和建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠把句子從一種語(yǔ)言翻譯為另一種語(yǔ)言，執(zhí)行用英語(yǔ)給出的指令和獲取知識(shí)等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令(而不是從鍵盤(pán)打入計(jì)算機(jī)的指令)。371.4.4自動(dòng)程序設(shè)計(jì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)（AutomaticProgramming）的任務(wù)是設(shè)計(jì)這樣一個(gè)程序系統(tǒng)：它接收關(guān)于所設(shè)計(jì)程序要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的需求描述，然后自動(dòng)生成能完成這個(gè)目標(biāo)的具體程序。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問(wèn)題求解策略的調(diào)整概念。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對(duì)程序設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問(wèn)題，先產(chǎn)生一個(gè)不費(fèi)事的有錯(cuò)誤的解，然后再修改它(使它正確工作)，這種做法一般要比堅(jiān)持要求第一個(gè)解就完全沒(méi)有缺陷的做法有效得多。381.4.5專家系統(tǒng)一般地說(shuō)，專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的方法來(lái)解決該領(lǐng)域的問(wèn)題。專家系統(tǒng)可以解決的問(wèn)題一般包括解釋、預(yù)測(cè)、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等。在已經(jīng)建立的專家咨詢系統(tǒng)中，有能夠診斷疾病的(包括中醫(yī)診斷智能機(jī))，估計(jì)潛在石油等礦藏的，研究復(fù)雜有機(jī)化合物結(jié)構(gòu)的以及提供使用其它計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的參考意見(jiàn)等。391.4.6機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識(shí)的基本手段。機(jī)器學(xué)習(xí)(自動(dòng)獲取新的事實(shí)及新的推理算法)是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。學(xué)習(xí)能力無(wú)疑是人工智能研究上最突出和最重要的一個(gè)方面。人工智能在這方面的研究近年來(lái)取得了一些進(jìn)展，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠(yuǎn)未達(dá)到理想境地。401.4.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺(jué)和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于40年代初期，經(jīng)歷了一條十分曲折的道路，幾起幾落，80年代初以來(lái)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次出現(xiàn)高潮。霍普菲爾德(Hopfield)提出用硬件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，魯梅爾哈特(Rumelhart)等提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播(BP)算法就是兩個(gè)重要標(biāo)志。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。411.4.8機(jī)器人學(xué)機(jī)器人學(xué)：包括對(duì)操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問(wèn)題，從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法，無(wú)所不包。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，如機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)、機(jī)構(gòu)、控制、智能、視覺(jué)、觸覺(jué)、力覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、機(jī)器人裝配、惡劣環(huán)境下的機(jī)器人以及機(jī)器人語(yǔ)言等。機(jī)器人已在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國(guó)防等領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應(yīng)用。421.4.8機(jī)器人學(xué)（續(xù)）431.4.9模式識(shí)別人工智能所研究的模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對(duì)人類感知外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)，也就是使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過(guò)感官接受外界信息、識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。在模式識(shí)別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成功地用于手寫(xiě)字符的識(shí)別、汽車牌照的識(shí)別、指紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等方面。441.4.10

機(jī)器視覺(jué)實(shí)驗(yàn)表明，人類接受外界信息的80%以上來(lái)自視覺(jué)，視覺(jué)對(duì)人類是非常重要的。機(jī)器視覺(jué)的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺(jué)、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺(jué)、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖象壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖象的處理與解釋等。機(jī)器視覺(jué)已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖象處理、工業(yè)過(guò)程監(jiān)控