人工智能課件.part1

1、人工智能原理 主講人:朱暉課件作者: 楊憲澤Jd_ 第 1 章 人工智能的 發(fā)展及基本原理 * 本章將使同學(xué)們對什么是人工智能有一個初步了解, 同時也介紹智能軟件和常規(guī)軟件之間的差別1 . 1 簡介 一般認(rèn)為，人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，任務(wù)旨在模擬人類行為和認(rèn)知過程。而自然語言處理和理解又是人工智能的一個分支，機器翻譯又是自然語言理解和處理的一個分支。鑒于這種關(guān)系，有必要在總論這一章中簡介人工智能的情況。 計算機和人腦兩者的物質(zhì)結(jié)構(gòu)大不一 樣，一個是無生命的機器，一個是由一千億神經(jīng)元組成的活生生的活體。但是，計算機軟件所表現(xiàn)出的功能和人的認(rèn)知過程卻是類同的。即兩者的工作原理一致，都是信息

2、加工系統(tǒng)：輸人信息、進行編碼、存儲記憶、作出決策和輸出結(jié)果。由于計算機和人的認(rèn)知過程在信息加工原理上一致，因此可以把計算機當(dāng)成實驗工具，模擬人的認(rèn)知活動。 計算機能否智能，在計算機發(fā)展的初期就提出來了。圖靈在他于1950年發(fā)表的一篇論文“計算機與智能”中，回答了這個問題。在這篇論文中，他設(shè)計了一個試驗，后來成為著名的圖靈試驗。 此實驗說明，人們可以通過編制程序使計算機體現(xiàn)出某種智能。幾乎在同時香農(nóng)也指出了與計算機下象棋的可能, 后來得以實現(xiàn). 人工智能技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了曲折的過程。開始，研究者們認(rèn)為：人工智能作為一門科學(xué)，也應(yīng)該象數(shù)學(xué)，物理學(xué)等學(xué)科那樣能夠發(fā)現(xiàn)一些普遍的定律，把這些定律同強有力的計

3、算機結(jié)合起來應(yīng)用到各個領(lǐng)域中就可以產(chǎn)生不可估價的成效。 因此，許多研究者致力于人類思維普遍規(guī)律的探索。人工智能進入了推理方法和問題求解模型的一般性研究。這一階段，的確發(fā)現(xiàn)了一些通用問題求解技術(shù)和各種搜索策略 然而，現(xiàn)實世界是復(fù)雜的，問題是多種多樣的。隨著研究過程的經(jīng)驗積累，研究者們逐漸認(rèn)識到：人們在探索自然界的長期實踐中所形成的解決問題的方法和手段因事，甚至因人而變化，所以，試圖找出一種或幾種通用的問題表示方法和處理過程去描述人類一切智能行為的想法，不說根本不可能，至少也是不現(xiàn)實的。 智能技術(shù)能取得今天的成績，是一個從特殊到一般，從一般到特殊相輔相承的過程。即不斷從模擬特殊問題求解的智能行為開

4、始，然后從中抽取一般規(guī)律性問題，使研究推向深人。然而，由于人的智能是多種能力的綜合，在處理不同問題時，又顯示出各自獨有的特性，所以設(shè)計具體問題時又必須一般到特殊。 今天，智能技術(shù)已無孔不入，在計算機應(yīng)用中發(fā)揮著巨大的作用。但對此我們必須保持清醒的認(rèn)識，因為即使是已能實用引起很多行業(yè)興趣的專家系統(tǒng)，認(rèn)真從人工智能角度看，其中的技術(shù)并不十分高；一些自然語言理解系統(tǒng)，經(jīng)歷數(shù)年攻關(guān)、目前仍沒有原則性突破。 計算機并不等于人腦，人類至今不僅對哺乳動物，魚類，甚至對與人類進化過程相差數(shù)億年的最低級動物（如水螅）的神經(jīng)機制都搞不清楚，要搞清人腦機制為時遙遠(yuǎn)。 這并不是否認(rèn)智能技術(shù)，雖然我們不能造出象人一樣思

5、維的計算機，卻有可能用計算機模擬人的某些思維過程，解決一些復(fù)雜的問題。例如，雖然對鳥類飛行的神經(jīng)機制至今也沒有搞清楚，但人類根據(jù)鳥飛行的空氣動力學(xué)原理造出的飛機卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了鳥類飛行的能力。 類似的，雖然我們不能精確地了解人類思維的神經(jīng)系統(tǒng)活動機制，但我們根據(jù)人類解決問題的外部啟發(fā)式特征設(shè)計的系統(tǒng)卻可以在一定范圍內(nèi)和一定程度上解決只有人類才能解決的困難問題。 1.2 通常軟件系統(tǒng)和智能軟件系統(tǒng) 一個智能軟件系統(tǒng)也是一個計算機程序, 因此,它同通常軟件系統(tǒng)在程序的設(shè)計和實現(xiàn)方面有許多共同的特征。如一個智能系統(tǒng)的開發(fā)，也需要進行相應(yīng)的分析、設(shè)計、編寫、調(diào)試、維護等階段，各個階段也會用到與通常程序開發(fā)

6、相同的一些技術(shù)和手段。但另一方面，智能軟件系統(tǒng)又是一個智能程序。它能體現(xiàn)出與通常程序所不同的一些特色和通常程序所沒有達到的許多優(yōu)良特性。 但另一方面，智能軟件系統(tǒng)又是一個智能程序。它能體現(xiàn)出與通常程序所不同的一些特色和通常程序所沒有達到的許多優(yōu)良特性 眾所周知，計算機早期應(yīng)用主要集中在科學(xué)計算和日常事務(wù)性工作數(shù)據(jù)處理。為使計算機實現(xiàn)一個確定范圍的問題求解，程序設(shè)計人員需要對問題進行深入細(xì)致的研究，設(shè)計出一種逐步循進的求解步驟，稱為算法。 把算法的每一步驟用特定的程序設(shè)計語言翻譯成程序輸入計算機。計算機再按照程序所描述的步驟針對具體問題輸入數(shù)據(jù)進行操作、求解。這種完全基于確定的算法的程序設(shè)計方法

7、稱之為通常方式的程序設(shè)計. 算法具有三個重要性質(zhì) (1) 通用性，算法應(yīng)能求解問范圍內(nèi)的全部問題，而不是只能解決其中的某些特殊問題。 (2) 確定性，算法中的問題求解狀態(tài)，求解步驟應(yīng)該是精確的、 唯一的，并且可以被機械執(zhí)行。 (3) 有效性，問題范圍內(nèi)的任何具體問題代入算法后，都可以經(jīng)過有限步驟，達到所期望的結(jié)果。 然而，由于現(xiàn)實世界的復(fù)雜性，一方面，還存在大量的人類尚未充分認(rèn)識的問題,科技人員目前尚不可能找到有效的算法；另一方面，有許多類型的問題，經(jīng)過了嚴(yán)謹(jǐn)證明，不存在求解這類問題的算法.；還有，對某些類型的問題，即使存在算法，也不可能付諸實現(xiàn)，因為一個算法的執(zhí)行要受到時間和空間復(fù)雜性的限制

8、,，有可能這類問題的解需要幾百小時、幾千小時、甚至幾千年以上。 與通常程序設(shè)計相比，智能程序不是單純的依靠算法，它結(jié)合了算法和啟發(fā)方式。什么是啟發(fā)方式? 筆者認(rèn)為，它是些簡化問題的法則，經(jīng)驗公式。從某種角度看，它仍然可能是算法，但卻是特殊的算法。 使用啟發(fā)式往往具有試探性，成功使人進入捷徑，但這些解還需要人們判斷其合理程度，不成功將更換啟發(fā)方式，直至最后也失敗說明法則不夠或者問題無解 智能程序與通常程序相比的三個相對性質(zhì)： （1）局部性：可能僅適用那些被認(rèn)為合理的常見的問題 （2）試探性：通常程序要求問題求解是精確的、唯一的，不允許出錯，而智能程序求解可以更換方法，當(dāng)這個方法失敗時，允許更換其

9、它方法； （3）針對性：智能程序求解一些問題的特殊規(guī)律是有針對性的，甚至是不精確的，它們經(jīng)不起或者未經(jīng)過嚴(yán)格的理論證明。 從研制智能軟件和通常軟件的角度看差異： （1）智能軟件分三級層次加以組織 1）數(shù)據(jù)級：與通常軟件一樣，不過智能軟件的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)可能更復(fù)雜； 2）知識庫級：智能軟件特有，存儲法則和經(jīng)驗公式等的表達； 3）控制級：求解策略和推理模式 通常軟件只有數(shù)據(jù)級和程序級兩級結(jié)構(gòu) （2）通常軟件以數(shù)據(jù)為處理對象；智能軟件更強調(diào)符號處理； 通常軟件系統(tǒng)以數(shù)據(jù)為處理對象; 而智能軟件系統(tǒng)更強調(diào)符號處理這是所有智能軟件系統(tǒng)與通常軟件系統(tǒng)區(qū)別的一個重要特征。 (3) 智能軟件系統(tǒng)可在非編程狀態(tài)下不

10、斷擴充和完善知識庫，進而不斷改善系統(tǒng)性能的能力，即自學(xué)習(xí)能力。 (4) 智能軟件系統(tǒng)的解釋機制運用知識庫中被求解過程使知識和產(chǎn)生的各種中間結(jié)果，能回答用戶的提問，給出求解過程的推理路徑顯示。這種解釋機制提供了系統(tǒng)的一種透明界面，加強了用戶對系統(tǒng)的可接受性。 最后指出，既然智能軟件系統(tǒng)也是一個計算機程序，理論上講，可用任何語言編制程序：C語言行，PASCAL語言也行、甚至BASIC語言也行。 為什么人們常用LISP、PROLOG、0PS83等語言呢， 主要在于這些語言更適宜智能軟件編程，處理符號，規(guī)則等更為方便。也就是說，所用語言不同，構(gòu)造智能系統(tǒng)的難易程度也大不相同。1 . 3 智能技術(shù)實施的

11、三個組成部分 智能技術(shù)實施于軟件系統(tǒng)中有三個組成部分：知識表示，知識的推理，知識的獲取，現(xiàn)分別介紹。1 . 3 . 1 知識表示 在通常程序中，知識庫級知識和控制級知識合二為一，都體現(xiàn)在程序設(shè)計過程中。智能技術(shù)對此是分開的，因而需要適當(dāng)?shù)姆椒ū硎局R，以便存儲、檢索、運用、增刪和修改。所謂知識表示，就是描述和組織知識的規(guī)則符號，形式語言和網(wǎng)絡(luò)圖等。其方法很多，我們僅介紹產(chǎn)生式規(guī)則表示 產(chǎn)生式規(guī)則可表示為 Ri： IFRLS THEN RRS(i1, 2，N) 其中，Ri稱為規(guī)則集中第i條規(guī)則； RLS是第i條規(guī)則條件部分，可以是任何子句的邏輯組合：RRS是第i條規(guī)則的結(jié)論部分。可以是一個結(jié)論或

12、操作，或者是多個結(jié)論或操作的與組合。 請看下列組規(guī)則表示例：R1：IF 物體為綠顏色 THEN 它為農(nóng)產(chǎn)品R2：IF 物體包裝在小容器內(nèi) THEN 它為精美食物R3：IF 物體為冷凍食物 OR 農(nóng)產(chǎn)品 THEN它為易腐爛食物R4：IF 物體重15磅 AND 為廉價物體 AND 不為易腐爛食物 THEN 它為常用食物R5：IF 物體為易腐爛食物 AND 重15磅 THEN 它為火雞肉R6：IF 物體重15磅 AND 為農(nóng)產(chǎn)品 THEN 它為西瓜 1 . 3 . 2 知識推理知識推理就是應(yīng)用知識求解問題。知識推理過程就是問題求解的過程。知識推理技術(shù)就是使問題從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移到目標(biāo)狀態(tài)的方法和途徑。知

13、識推理的求解策略和推理模式作為控制級知識存儲，需要時，觸發(fā)它予以實施。 上述一組規(guī)則的控制策略以算法表示：(1) 找出與規(guī)則條件部分所匹配的所有規(guī)則，并對它們標(biāo)注。 (2) 如果找出的規(guī)則不止一條，去掉結(jié)論部分會帶來重復(fù)符號的規(guī)則標(biāo)記。(3) 如果不存在有標(biāo)記的規(guī)則，退出；否則，在有標(biāo)記的規(guī)則中選取序號最低（或僅有）的一條規(guī)則，執(zhí)行操作部分。(4) 清除所有規(guī)則的標(biāo)記轉(zhuǎn)步驟（1）。 設(shè)現(xiàn)有某物體特征為：顏色為綠色，重量15磅，問題是這是什么物體?推理步驟如下：第一步：僅找出規(guī)則R1 (步驟(1)，步驟(2)不執(zhí)行；步驟（3）執(zhí)行R1的結(jié)論部分，標(biāo)注農(nóng)產(chǎn)品，得出S=（農(nóng)產(chǎn)品，綠色，重15磅） 第

14、二步：找出規(guī)則R1，R3和R6，因R1的結(jié)論部分，產(chǎn)生農(nóng)產(chǎn)品, 導(dǎo)致S中符號農(nóng)產(chǎn)品重復(fù), 從而這條規(guī)則在步驟(2)中去掉； 步驟(3)選擇R3 并執(zhí)行, 得出 S=（易腐爛食物，農(nóng)產(chǎn)品，綠色，重15磅） 第三步：找出規(guī)則R1，R3，R5，R6：R1，R3在步驟(2)中被去掉； 步驟(3)選擇R5并執(zhí)行，得出 S=（火雞，易腐爛食物，農(nóng)產(chǎn)品，綠色，重15磅） 第四步： 仍找出規(guī)則R1, R3, R5, R6； R1, R3, R5在步驟(2) 中被去掉，步驟(3)中僅有R6被執(zhí)行, 得出 S=（西瓜，火雞，易腐爛食物，衣產(chǎn)品，綠色，重15磅） 第五步：仍找出規(guī)則R1，R3，R5，R6，但它們在步

15、驟(2)中全部被去掉；從而在步驟(3)推理機退出而結(jié)束。第四周期得出的S為問題求解的最終上下文。 如果我們把問題的解定義為上下文中最前次序的結(jié)論，則上述推理過程就給出了正確的解-西瓜。1 . 3 . 3 知識獲取 知識獲取是智能系統(tǒng)的基本技術(shù)之，也是主要問題之一。知識獲取和知識表達是知識推理的前提條件，通過知識表達，將所獲取的知識，存儲在知識庫中，才能利用知識進行推理，求解問題。因此，知識獲取是設(shè)計智能系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。 知識獲取有兩種方式： (1) 狹義知識獲取，指人們通過系統(tǒng)設(shè)計，程序編制和人機交互，使機器獲取知識。換句話說，就是通過人工移植的方法，將人們的知識存儲到機器中去。因此，狹義知識獲取也