《人工智能概述》PPT課件.ppt

第1頁 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 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 一詞是指用計算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能 同時 人工智能又是一個學(xué)科名稱 第3頁 作為學(xué)科 人工智能研究的是如何使機(jī)器 計算機(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)前的人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支 人工智能雖然是計算機(jī)科學(xué)的一個分支 但它的研究卻不僅涉及到計算機(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 思維 外延指發(fā)現(xiàn)規(guī)律 運(yùn)用規(guī)律的能力和分析 解決問題的能力 第4頁 9 1 2為什么要研究人工智能我們知道 計算機(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 也缺乏社會常識或?qū)I(yè)知識等 而只能是被動地按照人們?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 難以滿足越來越復(fù)雜和越來越廣泛的社會需求 既然計算機(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 研究人工智能也是當(dāng)前信息化社會的迫切要求 我們知道 人類社會現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了信息化時代 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 其中有許多技術(shù)問題就要用人工智能的方法去解決 這就是說 人工智能技術(shù)在Internet和未來的信息高速公路上將發(fā)揮重要作用 第6頁 智能化也是自動化發(fā)展的必然趨勢 自動化發(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 自動化之后 人類生產(chǎn)和生活中的又一個技術(shù)特征 另外 研究人工智能 對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^電腦對人腦進(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 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 具體來講 就是要使計算機(jī)具有看 聽 說 寫等感知和交互功能 具有聯(lián)想 推理 理解 學(xué)習(xí)等高級思維能力 還要有分析問題 解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力 簡言之 也就是使計算機(jī)像人一樣具有自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律和利用規(guī)律的能力 或者說具有自動獲取知識和利用知識的能力 從而擴(kuò)展和延伸人的智能 第8頁 從目前的技術(shù)水平來看 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 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 它可以是一個完整的智能軟件系統(tǒng) 如專家系統(tǒng) 知識庫系統(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或智能的應(yīng)用軟件 如字處理軟件Word就有一定的英語語法知識 所以在英文文稿的錄入 編輯過程中 Word就表現(xiàn)出一定的智能 第10頁 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)性和社會性 是熱門方向 第11頁 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個神經(jīng)細(xì)胞組成的一個動態(tài)的 開放的 高度復(fù)雜的巨系統(tǒng) 以致于人們至今對它的生理結(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 9 2 2功能模擬 符號推演由于人腦的奧秘至今還未徹底揭開 所以 人們就在當(dāng)前的數(shù)字計算機(jī)上 對人腦從功能上進(jìn)行模擬 實(shí)現(xiàn)人工智能 這種途徑稱為功能模擬法 具體來講 功能模擬法就是以人腦的心理模型 將問題或知識表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò) 采用符號推演的方法 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)派被稱為符號主義學(xué)派 心理學(xué)派或邏輯學(xué)派 第13頁 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程中的智能活動和行為特性 如自尋優(yōu) 自適應(yīng) 自學(xué)習(xí) 自組織等 來研究和實(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 亦稱為人造昆蟲或機(jī)器蟲 曾引起人工智能界的轟動 這個機(jī)器蟲可以看作是新一代的 控制論動物 它具有一定的適應(yīng)能力 是一個運(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 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)器感知就是計算機(jī)直接 感覺 周圍世界 具體來講 就是計算機(jī)像人一樣通過 感覺器官 直接從外界獲取信息 如通過視覺器官獲取圖形 圖像信息 通過聽覺器官獲取聲音信息 所以 要使機(jī)器具有感知能力 就首先必須給機(jī)器配置各種感覺器官 如視覺器官 聽覺器官 嗅覺器官等等 于是 機(jī)器感知還可以再分為機(jī)器視覺 機(jī)器聽覺等分支課題 第15頁 要研究機(jī)器感知 首先要涉及圖像 聲音等信息的識別問題 為此 現(xiàn)在已發(fā)展了一門稱為 模式識別 的專門學(xué)科 模式識別的主要目標(biāo)就是用計算機(jī)來模擬人的各種識別能力 當(dāng)前主要是對視覺能力和聽覺能力的模擬 并且主要集中于圖形識別和語音識別 圖形識別主要是研究各種圖形 如文字 符號 圖形 圖像和照片等 的分類 例如識別各種印刷體和某些手寫體文字 識別指紋 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 語音識別主要是研究各種語音信號的分類 語音識別技術(shù)近年來發(fā)展很快 現(xiàn)已有商品化產(chǎn)品 如漢字語音錄入系統(tǒng) 上市 模式識別的過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)變成電信號序列 計算機(jī)再進(jìn)一步對這個電信號序列進(jìn)行各種預(yù)處理 從中抽出有意義的特征 得到輸入信號的模式 然后與機(jī)器中原有的各個標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較 完成對輸入信息的分類識別工作 第17頁 2 機(jī)器聯(lián)想仔細(xì)分析人腦的思維過程 可以發(fā)現(xiàn) 聯(lián)想實(shí)際是思維過程中最基本 使用最頻繁的一種功能 例如 當(dāng)聽到一段樂曲 我們頭腦中可能會立即浮現(xiàn)出幾十年前的某一個場景 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)想無非就是建立事物之間的聯(lián)系 比如通過指針 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 與存儲地址無關(guān) 第18頁 當(dāng)前 對機(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 的技術(shù)實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能 聯(lián)想存儲的特點(diǎn)是 1 可以存儲許多相關(guān) 激勵 響應(yīng) 模式對 2 通過自組織過程可以完成這種存儲 3 以分布 穩(wěn)健的方式 可能會有很高的冗余度 存儲信息 4 可以根據(jù)接收到的相關(guān)激勵模式產(chǎn)生并輸出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)模式 5 即使輸入激勵模式失真或不完全時 仍然可以產(chǎn)生正確的響應(yīng)模式 6 可在原存儲中加入新的存儲模式 第19頁 3 機(jī)器推理機(jī)器推理就是計算機(jī)推理 也稱自動推理 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程 按照符號推演的方法 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 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 具體來講 機(jī)器學(xué)習(xí)主要有這幾層意思 1 對人類已有知識的獲取 這類似于人類的書本知識學(xué)習(xí) 2 對客觀規(guī)律的發(fā)現(xiàn) 這類似于人類的科學(xué)發(fā)現(xiàn) 3 對自身行為的修正 這類似于人類的技能訓(xùn)練和對環(huán)境的適應(yīng) 學(xué)習(xí)分為符號學(xué)習(xí)和連接學(xué)習(xí) 第21頁 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言和圖形在內(nèi)的各種符號 機(jī)器理解主要包括自然語言理解和圖形理解等 自然語言理解就是計算機(jī)理解人類的自然語言 如漢語 英語等 并包括口頭語言和文字語言兩種形式 試想 計算機(jī)如果能理解人類的自然語言 那么計算機(jī)的使用將會變得十分方便和簡單 而且機(jī)器翻譯也將真正成為現(xiàn)實(shí) 第22頁 例如 美國認(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)的問題 2 能夠具有對所給材料進(jìn)行摘要的功能 3 能用不同的詞語敘述所給材料 4 具有從一種語言轉(zhuǎn)譯成另一種語言的能力 圖形理解是圖形識別的自然延伸 也是計算機(jī)視覺的組成部分 理解實(shí)際是感知的延伸 或者說深層次的感知 第23頁 6 機(jī)器行為機(jī)器行為主要指機(jī)器人行動規(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)識對象和環(huán)境 但解決問題 還要依靠規(guī)劃功能擬定行動步驟和動作序列 第24頁 9 3 2基于研究途徑與實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分1 符號智能符號智能就是以符號知識為基礎(chǔ) 通過符號推理進(jìn)行問題求解而實(shí)現(xiàn)的智能 這也就是所說的傳統(tǒng)人工智能或經(jīng)典人工智能 符號智能研究的主要內(nèi)容包括知識工程和符號處理技術(shù) 知識工程涉及知識獲取 知識表示 知識管理 知識運(yùn)用以及知識庫系統(tǒng)等一系列知識處理技術(shù) 符號處理技術(shù)指基于符號的推理和學(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)計技術(shù) 簡而言之 符號智能就是基于人腦的心理模型 運(yùn)用傳統(tǒng)的程序設(shè)計方法實(shí)現(xiàn)的人工智能 第25頁 2 計算智能計算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) 通過數(shù)值計算進(jìn)行問題求解而實(shí)現(xiàn)的智能 計算智能研究的主要內(nèi)容包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 進(jìn)化計算 包括遺傳算法 遺傳程序設(shè)計 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 計算智能是當(dāng)前人工智能學(xué)科中一個十分活躍的分支領(lǐng)域 第26頁 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 主要指那些沒有算法解 或雖有算法解但在現(xiàn)有機(jī)器上無法實(shí)施或無法完成的困難問題 例如 路徑規(guī)劃 運(yùn)輸調(diào)度 電力調(diào)度 地質(zhì)分析 測量數(shù)據(jù)解釋 天氣預(yù)報 市場預(yù)測 股市分析 疾病診斷 故障診斷 軍事指揮 機(jī)器人行動規(guī)劃 機(jī)器博弈等等 第27頁 2 自動定理證明自動定理證明就是機(jī)器定理證明 這也是人工智能的一個重要的研究領(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題之一 它在發(fā)展人工智能方法上起過重大作用 第28頁 自動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 即對一類問題找出統(tǒng)一的計算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)的算法解 在這方面一個著名的成果是我國數(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 3 定理證明器 它研究一切可判定問題的證明方法 4 計算機(jī)輔助證明 它是以計算機(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算 推理和窮舉 第30頁 3 自動程序設(shè)計自動程序設(shè)計就是讓計算機(jī)設(shè)計程序 具體來講 就是人只要給出關(guān)于某程序要求的非常高級的描述 計算機(jī)就會自動生成一個能完成這個要求目標(biāo)的具體程序 所以 這相當(dāng)于給機(jī)器配置了一個 超級編譯系統(tǒng) 它能夠?qū)Ω呒壝枋鲞M(jìn)行處理 通過規(guī)劃過程 生成所需的程序 但這只是自動程序設(shè)計的主要內(nèi)容 它實(shí)際是程序的自動綜合 自動程序設(shè)計還包括程序自動驗(yàn)證 即自動證明所設(shè)計程序的正確性 第31頁 4 自動翻譯自動翻譯即機(jī)器翻譯 就是完全用計算機(jī)作為兩種語言之間的翻譯 機(jī)器翻譯由來已久 早在電子計算機(jī)問世不久 就有人提出了機(jī)器翻譯的設(shè)想 隨后就開始了這方面的研究 當(dāng)時人們總以為只要用一部雙向詞典及一些語法知識就可以實(shí)現(xiàn)兩種語言文字間的機(jī)器互譯 結(jié)果遇到了挫折 機(jī)器翻譯的實(shí)現(xiàn)依賴于自然語言理解研究的進(jìn)展 第32頁 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 國內(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 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)控制對象及干擾的先驗(yàn)知識 可以從一開始就考慮到控制系統(tǒng)的設(shè)計中 2 反應(yīng)性智能 在實(shí)時監(jiān)控 辨識及診斷的基礎(chǔ)上 對系統(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 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)展的新動向 智能管理是人工智能與管理科學(xué) 系統(tǒng)工程 計算機(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)生的一門新技術(shù) 新學(xué)科 它研究如何提高計算機(jī)管理系統(tǒng)的智能水平 以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計理論 方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù) 第35頁 7 智能決策智能決策就是把人工智能技術(shù)引入決策過程 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 一般來說 智能部件中可以包含如下一些知識 1 建立決策模型和評價模型的知識 2 如何形成候選方案的知識 3 建立評價標(biāo)準(zhǔn)的知識 4 如何修正候選方案 從而得到更好候選方案的知識 5 完善數(shù)據(jù)庫 改進(jìn)對它的操作及維護(hù)的知識 第37頁 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 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 仿真是對動態(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)動模型 從而產(chǎn)生模型行為 第39頁 10 智能CAD智能CAD 簡稱ICAD 就是把人工智能技術(shù)引入計算機(jī)輔助設(shè)計領(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)的各個方面 從目前發(fā)展的趨勢來看 至少有下述四個方面 1 設(shè)計自動化 2 智能交互 3 智能圖形學(xué) 4 自動數(shù)據(jù)采集 第40頁 從具體技術(shù)來看 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 知識工程方法 5 形象思維方法 第41頁 11 智能CAI智能CAI就是把人工智能技術(shù)引入計算機(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 自動生成各種問題與練習(xí) 2 根據(jù)學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)情況自動選擇與調(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)上自動解決問題生成解答 第42頁 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 包括領(lǐng)域知識和經(jīng)驗(yàn)知識 能模擬專家的思維方式 面對領(lǐng)域中復(fù)雜的實(shí)際問題 能作出專家水平級的決策 像專家一樣解決實(shí)際問題 第43頁 2 知識庫系統(tǒng)所謂知識庫系統(tǒng) 從概念來講 它可以泛指所有包含知識庫的計算機(jī)系統(tǒng) 這是廣義理解 也可以僅指擁有某一領(lǐng)域廣泛知識以及常識的知識咨詢系統(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)庫系統(tǒng)等也都是知識庫系統(tǒng) 這里我們對知識庫系統(tǒng)按狹義理解 知識庫系統(tǒng)是人工智能從數(shù)據(jù)處理到知識的必然結(jié)果 第44頁 3 智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)就是給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中再加上智能成分 例如 演繹數(shù)據(jù)庫 面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫 主動數(shù)據(jù)庫等等 都是智能數(shù)據(jù)庫系統(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)識工作環(huán)境 工作對象及其狀態(tài) 能根據(jù)人給予的指令和 自身 認(rèn)識外界的結(jié)果來獨(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)動四種機(jī)能 第45頁 9 3 5基于計算機(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)多用戶的知識處理和并行推理 第46頁 2 智能多媒體系統(tǒng)多媒體技術(shù)是當(dāng)前計算機(jī)最為熱門的研究領(lǐng)域之一 多媒體計算機(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 3 智能計算機(jī)系統(tǒng)智能計算機(jī)系統(tǒng)就是人們正在研制的新一代計算機(jī)系統(tǒng) 這種計算機(jī)系統(tǒng)從基本元件到體系結(jié)構(gòu) 從處理對象到編程語言 從使用方法到應(yīng)用范圍 同當(dāng)前的諾依曼型計算機(jī)相比 都有質(zhì)的飛躍和提高 它將全面支持智能應(yīng)用開發(fā) 且自身就具有智能 第48頁 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 資源動態(tài)分配 業(yè)務(wù)流量控制 動態(tài)路由選擇 動態(tài)緩沖資源調(diào)度等許多方面 第49頁 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發(fā)建造智能系統(tǒng)的程序語言和工具環(huán)境等 這方面現(xiàn)已有不少成果 如 函數(shù)程序設(shè)計語言 LISP 邏輯程序設(shè)計語言 PROLOG 對象程序設(shè)計語言 Smalltalk C Java 框架表示語言 FRL 產(chǎn)生式語言 OPS5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計語言 AXON 智能體 Agent 程序設(shè)計語言等等 以及各種專家系統(tǒng)工具 知識工程工具 知識庫管理系統(tǒng)等 第50頁 2 智能硬件平臺指直接支持智能系統(tǒng)開發(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)計算機(jī) 知識信息處理機(jī) 模糊推理計算機(jī) 面向?qū)ο笥嬎銠C(jī) 智能計算機(jī)等 以及由這些計算機(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 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 前者研究的是個體智能 而后者研究的則是群體智能 個體智能是指個體的推理 學(xué)習(xí) 理解等智能行為 群體智能則是若干個體共同協(xié)作所表現(xiàn)出來的智能 分布式人工智能 DistributedArtificialIntelligence 簡稱DAI 主要研究在邏輯上或物理上分散的智能個體或智能系統(tǒng)如何并行地 相互協(xié)作地實(shí)現(xiàn)大型復(fù)雜問題求解 第52頁 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 對推理的研究往往涉及到對邏輯的研究 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 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)行推理的過程 搜索技術(shù)就是對推理進(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 許多智能活動的過程 甚至所有智能活動的過程 都可看作或抽象為一個 問題求解 過程 而所謂 問題求解 過程 實(shí)質(zhì)上就是在顯式的或隱式的問題空間中進(jìn)行搜索的過程 即在某一狀態(tài)圖 或者與或圖 或者一般地說 在某種邏輯網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行搜索的過程 第54頁 搜索技術(shù)也是一種規(guī)劃技術(shù) 因?yàn)閷τ谟行﹩栴} 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 9 4 3知識表示與知識庫技術(shù)知識表示是指知識在計算機(jī)中的表示方法和表示形式 它涉及到知識的邏輯結(jié)構(gòu)和物理結(jié)構(gòu) 知識庫類似于數(shù)據(jù)庫 所以知識庫技術(shù)包括知識的組織 管理 維護(hù) 優(yōu)化等技術(shù) 對知識庫的操作要靠知識庫管理系統(tǒng)的支持 顯然 知識庫與知識表示密切相關(guān) 需說明的是 知識表示實(shí)際也隱含著知識的運(yùn)用 知識表示和知識庫是知識運(yùn)用的基礎(chǔ) 同時也與知識的獲取密切相關(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 知識是智能的基礎(chǔ)和源泉 所以 知識表示與知識庫技術(shù)是人工智能的核心技術(shù) 第56頁 9 4 4歸納技術(shù)所謂歸納技術(shù) 是指機(jī)器自動提取概念 抽取知識 尋找規(guī)律的技術(shù) 顯然 歸納技術(shù)與知識獲取及機(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處理的歸納和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歸納 基于符號處理的歸納除歸除納學(xué)習(xí)方法外 還有近年發(fā)展起來的基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘 DataMining MD 和知識發(fā)現(xiàn) KnowledgeDiscoveringfromDatabase KDD 第57頁 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 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基本技術(shù) 聯(lián)想的前提是聯(lián)想記憶或聯(lián)想存儲 這也是一個富有挑戰(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 它們同時也是人工智能的基本課題 第58頁 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 但實(shí)際上它是邏輯學(xué) 心理學(xué) 計算機(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)展的必然趨勢和必然結(jié)果 單就計算機(jī)來看 其功能從數(shù)值計算到數(shù)據(jù)處理 再下去必然是知識處理 實(shí)際上就其當(dāng)時的水平而言 也可以說計算機(jī)已具有某種智能的成分了 第59頁 天才的英國計算機(jī)科學(xué)家圖靈 A M Turing 就于1950年發(fā)表了題為 計算機(jī)與智能 的論文 提出了著名的 圖靈測試 為人工智能提出了更為明確的設(shè)計目標(biāo)和測試準(zhǔn)則 第60頁 9 5 2符號主義途徑發(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 從符號主義的研究途徑來看 主要有 1 1956年 美國的紐厄爾 肖和賽蒙合作編制了一個名為邏輯理論機(jī) LogicTheory Machine 簡稱LT 的計算機(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 3 1959年 籍勒洛特發(fā)表了證明平面幾何問題的程序 塞爾夫里奇推出了一個模式識別程序 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 肖和賽蒙等人通過心理學(xué)試驗(yàn)總結(jié)出了人們求解問題的思維規(guī)律 編制了通用問題求解程序 GeneralProblemSolving簡稱GPS 第62頁 5 1960年 麥卡錫研制成功了面向人工智能