人工智能及其應(yīng)用總結(jié)

1、人工智能及其應(yīng)用總結(jié)第一章：緒論智能：根據(jù)對人腦已有的認(rèn)識，結(jié)合智能的外在表現(xiàn)，從不同的角度、不同的側(cè)面、用不同的方法對智能進(jìn)行研究，提出了幾種不同的觀點(diǎn)，其中影響較大的觀點(diǎn)有思維理論、知識閾值理論及進(jìn)化理論。綜合三個方面，智能是知識與智力的總和。其中，知識是一切智能行為的基礎(chǔ)，而智力是獲取知識并應(yīng)用知識求解問題的能力。智能的基本特征：1、感知能力、2、記憶與思維能、3、學(xué)習(xí)能力、4、行為能力（表達(dá)能力）人工智能的研究內(nèi)容：知識表示、機(jī)器感知、機(jī)器思維、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器行為人工智能的研究目標(biāo)：近期目標(biāo)：使現(xiàn)有的電子數(shù)字計算機(jī)更聰明、更有用，使它不僅能做一般的數(shù)值計算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能

2、運(yùn)用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。建造智能機(jī)器人代替人類的部分智力勞動。遠(yuǎn)期目標(biāo)：用自動機(jī)模仿人類的思維過程和智能行為。最終目標(biāo)：機(jī)器智能實(shí)現(xiàn)生物智能的各項(xiàng)功能。智能行為：感知、推理、學(xué)習(xí)、通信和復(fù)雜環(huán)境下的動作行為知識發(fā)現(xiàn)的處理過程：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)選擇、知識評價人工智能的主要學(xué)派：符號主義、連接主義和行為主義人工智能的研究途徑：心理模擬、生理模擬和行為模擬人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域：智能控制、智能管理、智能決策、智能仿真。人工智能的基本技術(shù)：表示、運(yùn)算、搜索歸納技術(shù)、聯(lián)想技術(shù)人工智能（機(jī)器智能）、學(xué)科和能力：（書）所謂人工智能就是用人工的方法在機(jī)器(計算機(jī))上實(shí)現(xiàn)的智能，或者說是人們使機(jī)器

3、具有類似于人的智能。從學(xué)科角度來看：人工智能是計算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。從能力角度來看：人工智能是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能。對認(rèn)知行為進(jìn)行研究：心理活動的最高層級是思維策略，中間一層是初級信息處理，最低層級是生理過程，與此相應(yīng)的是計算機(jī)程序、語言和硬件。研究認(rèn)知過程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級信息處理的關(guān)系，并用計算機(jī)程序來模擬人的思維策略水平，而用計算機(jī)語言模擬人的初級信息處理過程。人工智能新的研究熱點(diǎn)：新的研究熱點(diǎn)：分布式人工智能與Agent，計算智能與進(jìn)化

4、計算，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn) (超市市場商品數(shù)據(jù)分析)，人工生命第二章：知識表示方法知識的一般概念：知識是人們在改造客觀世界的實(shí)踐中積累起來的認(rèn)識和經(jīng)驗(yàn)知識表示：是研究用機(jī)器表示知識的可行性、有效性的一般方法，是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與控制結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一體，既考慮知識的存儲又考慮知識的使用。知識表示的要求：表示能力、可利用性、可實(shí)現(xiàn)性、可組織性、可維護(hù)性、自然性、可理解性狀態(tài)空間法的三要素：狀態(tài)、算符、狀態(tài)空間方法問題求解技術(shù)：問題的表示和求解的方法二種不確定性：關(guān)于證據(jù)的不確定性和關(guān)于結(jié)論的不確定性原子公式：由若干謂詞符號和項(xiàng)組成問題的狀態(tài)空間包含三種說明的集合：初始狀態(tài)集合S、操作符集合以及目標(biāo)狀態(tài)集合“我

5、聽音樂或者繪畫”的謂詞表示的析取式LISTEN(I,MUSIC)VDRAW(I,PAINTING)句子變換成子句形式：(x)P(x)P(x)(ANY x) P(x)P(x) (ANY x) P(x) OR P(x) P(x) OR P(x) 最后子句為P(x) OR P(x)第三章：搜索推理技術(shù)如果搜索是以接近起始節(jié)點(diǎn)的程序來依次擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)，這種搜索叫寬（廣）度優(yōu)先搜索盲目（無信息）搜索叫做深度優(yōu)先搜索盲目搜索包括：寬度優(yōu)先搜索，深度優(yōu)先搜索和等代價搜索第四章：計算智能（神經(jīng)計算、模糊計算）對于人的思維的模擬可以從兩條道路進(jìn)行：一是結(jié)構(gòu)模擬，二是功能模擬計算智能，涉及研究分支貝茲德克認(rèn)為計算智能

6、取決于制造者提供的數(shù)值數(shù)據(jù)，而不依賴于知識。計算智能是智力的低層認(rèn)知。主要的研究領(lǐng)域?yàn)樯窠?jīng)計算，模糊計算，進(jìn)化計算，人工生命。計算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的關(guān)系。計算智能是智力的低層認(rèn)知，主要取決于數(shù)值數(shù)據(jù)而不依賴于知識。人工智能是在計算智能的基礎(chǔ)上引入知識而產(chǎn)生的智力中層認(rèn)知。生物智能，尤其是人類智能，則是最高層的智能。即CI包含AI包含BI人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要學(xué)習(xí)算法：(1) 指導(dǎo)式(有師)學(xué)習(xí)(2) 非指導(dǎo)(無導(dǎo)師)學(xué)習(xí)(3) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)第五章：計算智能（進(jìn)化計算、人工生命）遺傳算法：從一組隨機(jī)初始化的候選解出發(fā)，按某種指標(biāo)從解群中選取較優(yōu)的個體，利用遺傳算子（選擇、

7、交叉和變異）對這些個體進(jìn)行組合，產(chǎn)生新一代的候選解群，重復(fù)此過程，直到滿足某種收斂指標(biāo)為止遺傳算法的特點(diǎn)：(1) 遺傳算法是對參數(shù)集合的編碼而非針對參數(shù)本身進(jìn)行進(jìn)化；(2)遺傳算法是從問題解的編碼組（種群）開始而非從單個解開始搜索；(3)遺傳算法利用目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)度這一信息而非利用導(dǎo)數(shù)或其它輔助信息來指導(dǎo)搜索；(4)遺傳算法利用選擇、交叉、變異等算子而不是利用確定性規(guī)則進(jìn)行隨機(jī)操作。遺傳算法的優(yōu)勢:(1)適應(yīng)度函數(shù)不受連續(xù)、可微等條件的約束，適用范圍很廣。(2)不容易陷入局部極值，能以很大的概率找到全局最優(yōu)解。(3)由于其固有的并行性，適合于大規(guī)模并行計算。(4)不是盲目窮舉，而是啟發(fā)式搜索。

8、設(shè)用遺傳算法求解某問題時，產(chǎn)生了四個個體A、B、C和D，適應(yīng)度值分別為34、88、60和45，采用賭輪選擇機(jī)制，則個體A的適應(yīng)度值所占份額為34/227遺傳算法步驟：（1）隨機(jī)產(chǎn)生一個由確定長度的特征字符串組成的初始種群。（2）對該字符串種群迭代地執(zhí)行下面的步驟和步驟，直到滿足停止準(zhǔn)則為止：計算種群每個字符串的適應(yīng)值應(yīng)用復(fù)制、交叉和變異等遺傳算子產(chǎn)生下一代群體。（3）把在后代中出現(xiàn)的最好的個體字符串指定為遺傳算法的執(zhí)行結(jié)果，這個結(jié)果可以表示問題的一個角。進(jìn)化計算包括遺傳算法，進(jìn)化策略，進(jìn)化編程和遺傳編程。遺傳算法、進(jìn)化策略和進(jìn)化編程的關(guān)系如何？有何區(qū)別？關(guān)系：它們都是模擬生物界自然進(jìn)化過程而建

9、立的魯棒性計算機(jī)算法。區(qū)別：進(jìn)化策略和進(jìn)化編程把變異作為主要搜索算子，標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法中，變異處于次要位置。交叉在遺傳法起著重要作用，而在進(jìn)化編程中卻被完全省去，在進(jìn)化策略中與自適應(yīng)結(jié)合使用，起了很重要的作用。標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和進(jìn)化編程都強(qiáng)調(diào)隨機(jī)選擇機(jī)制的重要性，而進(jìn)化策略的選擇是完全確定的。進(jìn)化策略和進(jìn)化編程，確定地把某個個體排除在被選擇之外，而標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法都對每個個體指定一個非零的選擇概率。第六章：專家系統(tǒng)（與一般應(yīng)用程序有區(qū)別）專家系統(tǒng):專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題

10、。專家系統(tǒng)的特點(diǎn):啟發(fā)性、透明性、靈活性建立專家系統(tǒng)的一般步驟：設(shè)計初始知識庫、原型機(jī)的開發(fā)與實(shí)驗(yàn)、知識庫的改進(jìn)與歸納專家系統(tǒng)的類型：解釋，預(yù)測，診斷，設(shè)計，規(guī)劃，監(jiān)視，控制，調(diào)試，教學(xué)，修理新型專家系統(tǒng)有何特征？什么是分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)？新型專家系統(tǒng)的特征：并行與分布處理、多專家系統(tǒng)協(xié)同工作、高級語言和知識語言描述、具有自學(xué)習(xí)功能、引入新的推理機(jī)制、具有自糾錯和自完善能力、先進(jìn)的智能人機(jī)接口分布式專家系統(tǒng)具有分布處理的特征，能把一個專家系統(tǒng)的功能經(jīng)分解以后分布到多個處理器上去并行地工作，從而有總體上提高系統(tǒng)的處理效率。它可以工作在緊耦合的多處理器系統(tǒng)環(huán)境中，也可工作在松耦合的計算

11、機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，其總體結(jié)構(gòu)在很大程度上依賴于其所在的硬件環(huán)境。協(xié)同式專家系統(tǒng)又稱為“群專家系統(tǒng)”，是一個能綜合若干個相近領(lǐng)域或一個領(lǐng)域的多個方面的子專家系統(tǒng)互相協(xié)作，共同解決一個更廣領(lǐng)域問題的專家系統(tǒng)。是克服一般專家系統(tǒng)的局限性的重要途徑。它不著重于處理的分布和知識的分布，而是更強(qiáng)調(diào)子系統(tǒng)間的協(xié)同合作。它并不一定要求有多個處理機(jī)的硬件環(huán)境，而且一般都是在同一個處理機(jī)上實(shí)現(xiàn)各子專家系統(tǒng)的。什么是建造專家系統(tǒng)的工具?你知道哪些專家系統(tǒng)開發(fā)工具，各有什么特點(diǎn)?專家系統(tǒng)開發(fā)工具是一些比較通用的工具，作為設(shè)計和開發(fā)專家系統(tǒng)的輔助手段和環(huán)境，以求提高專家系統(tǒng)的開發(fā)效率、質(zhì)量和自動化水平。專家系統(tǒng)開發(fā)工具是一

12、種更高級的計算機(jī)程序設(shè)計語言。比一般的計算機(jī)高級語言具有更強(qiáng)的功能。主要分為骨架型工具(又稱外殼)、語言型工具、構(gòu)造輔助工具和支撐環(huán)境等4類。第七章：機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素一致性假設(shè)：樣本空間劃分：泛化能力：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略機(jī)械學(xué)習(xí)：示教學(xué)習(xí)：類比學(xué)習(xí)：示例學(xué)習(xí)：歸納學(xué)習(xí)是以歸納推理為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)，其任務(wù)是從某一概念的分類例子集出發(fā)，歸納出一個一般概念描述。歸納學(xué)習(xí)是目前研究最多的學(xué)習(xí)方法，其學(xué)習(xí)目的是為了獲得新概念、構(gòu)造新規(guī)則或發(fā)現(xiàn)新理論。歸納是人類拓展認(rèn)識能力的重要方法，是一種從個別到一般，從部分到整體的推理行為類比學(xué)習(xí)：通過類比，即通過對相似事物加以比較所進(jìn)行的一種學(xué)習(xí)機(jī)械學(xué)習(xí)就是記憶

13、，即把新的知識存儲起來，供需要時檢索調(diào)用，而不需要計算和推理機(jī)器學(xué)習(xí)所采用的策略：機(jī)械學(xué)習(xí)，示教學(xué)習(xí)，類比學(xué)習(xí)，示例學(xué)習(xí)任務(wù)規(guī)劃是機(jī)器人高層規(guī)劃最重要的一個方面，它包含建立模型，任務(wù)說明，程序綜合第九章：Agent（真體）多種類型的多真體模型：協(xié)商模型、協(xié)作規(guī)劃模型、自協(xié)調(diào)模型真體通信語言KQML和KIF按節(jié)點(diǎn)間協(xié)作量的多少，多agent的協(xié)作分為三類：全協(xié)作系統(tǒng)、無協(xié)作系統(tǒng)和半?yún)f(xié)作系統(tǒng)分布式人工智能系統(tǒng)的特點(diǎn)：分布性、連接性、協(xié)作性、開放性、容錯性、獨(dú)立性艾真體（真體）Agent是能夠通過傳感器感知其環(huán)境，并借助執(zhí)行器作用于該環(huán)境的實(shí)體，可看作是從感知序列到動作序列的映射。其特性為：行為自主性，作用交互性，環(huán)境協(xié)調(diào)性，面向目標(biāo)性，存在社會性，工作協(xié)作性，運(yùn)行持續(xù)性，系統(tǒng)適應(yīng)性，結(jié)構(gòu)分布性，功能智能性艾真體在結(jié)構(gòu)上有何特點(diǎn)、在結(jié)構(gòu)上又是如何分類的真體體系結(jié)構(gòu)+程序(1) 在計算機(jī)系統(tǒng)中，真體相當(dāng)于一個獨(dú)立的功能模塊，獨(dú)立的計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。(2) 真體的核心部分是決策生成器或問題求解器，起到主控作用(3) 真體的運(yùn)行是一個或多個進(jìn)程，并接受總體調(diào)度(4) 各個真體在多個計算機(jī)CPU上并行運(yùn)行，其運(yùn)行環(huán)境由體系結(jié)構(gòu)支持。結(jié)構(gòu)分類及特點(diǎn)反應(yīng)式、慎思式、跟蹤式、基于目標(biāo)、基于