人工智能習題12-9

1、1，如何理解人工智能的發(fā)展從“一枝獨秀”到“百花齊放”？目前人工智能的主要學派有下面三家：(1)符號主義(symbolicism)，(2)連接主義義(connnectioonism)， (3)行為主義義(actiionismm)，符號主義曾長期期一枝獨秀，為為人工智能的的發(fā)展作出重重要貢獻，尤尤其是專家系系統(tǒng)的成功開開發(fā)與應用，為為人工智能走走向工程應用用和實現(xiàn)理論論聯(lián)系實際具具有特別重要要的意義符號主義又稱為為邏輯主義(logiccism)、心心理學派(ppsychoologissm)或計算算機學派(ccomputterismm)，其原理理主要為物理理符號系統(tǒng)(即符號操作作系統(tǒng))假設設和有限

2、合理理性原理。符號主義認為工工智能源于數(shù)數(shù)理邏輯。其其有代表性的的成果為啟發(fā)發(fā)式程序LTT邏輯理論家家，證明了338條數(shù)學定定理，表了可可以應用計算算機研究人的的思維多成，模模擬人類智能能活動。這些些符號主義者者，早在19956年首先先采用“人工工智能”這個個術(shù)語。后來來又發(fā)展了啟啟發(fā)式算法-專家系統(tǒng)統(tǒng)-知識工工程理論與技技術(shù)，并在220世紀800年代取得很很大發(fā)展。在在人工智能的的其他學派出出現(xiàn)之后，符符號主義仍然然是人工智能能的主流派別別。這個學派派的代表任務務有紐厄爾(Newelll)、西蒙蒙(Simoon)和尼爾爾遜(Nillsson)等。符號主義主張用用邏輯方法來來建立人工智智能的統(tǒng)

3、一理理論體系，但但卻遇到了“常識”問題的障礙礙，以及不確確知事務的知知識表示和問問題求解等難難題，因此，受受到一些研究究人員的的批批評與否定。之后出現(xiàn)了連接主義和行為主義。連接主義認為人人工智能源于于仿生學，特特別是對人腦腦模型的研究究。它的代表表性成果是11943年由由生理學家麥麥卡洛克(MMcCullloch)和和數(shù)理邏輯學學家皮茨(PPitts)創(chuàng)立的腦模模型，即MPP模型，開創(chuàng)創(chuàng)了用電子裝裝置模仿人腦腦結(jié)構(gòu)和功能能的新途徑。它它從神經(jīng)元開開始進而研究究神經(jīng)網(wǎng)絡模模型和腦模型型，開辟了人人工智能的又又一發(fā)展道路路。1986年年，魯梅爾哈哈特(Rummelharrt)等人提提出多層網(wǎng)絡絡中

4、的反向傳傳播算法(BBP)算法。此此后，連接主主義勢頭大振振，從模型到到算法，從理理論分析到工工程實現(xiàn)，偉偉神經(jīng)網(wǎng)絡計計算機走向市市場打下基礎礎。行為主義認為人人工智能源于于控制論?？乜刂普撍枷朐缭缭?0世紀紀40500年代就成為為時代思潮的的重要部分，影影響了早期的的人工智能工工作者。維納納(Wienner)和麥麥克洛克(MMcCullloch)等等人提出的控控制論和自組組織系統(tǒng)以及及錢學森等人人提出的工程程控制論和生生物控制論，影影響了許多領領域。20世紀880年代誕生生了智能控制制和智能機器器人系統(tǒng)。行行為主義是220世紀末才才以人工智能能新學派的面面孔出現(xiàn)的，引引起許多人的的興趣。這一

5、一學派的代表表作者首推布布魯克斯(BBrookss)的六足行行走機器人，它它被看作是新新一代的“控控制論動物”，是是一個基于感感知-動作模模式模擬昆蟲蟲行為的控制制系統(tǒng)。以上三個人工智智能學派將長長期共存與合合作，取長補補短，并走向向融合和集成成，共同為人人工智能的發(fā)發(fā)展作出貢獻獻。2，BP網(wǎng)絡拓拓撲結(jié)構(gòu)中輸輸入和輸出的行列數(shù)數(shù)有什么要求求？基本BP網(wǎng)絡的的拓撲結(jié)構(gòu)中中，列數(shù)針對對訓練樣本組組數(shù)，所以輸輸入輸出的列列數(shù)必須相同同，行數(shù)針對對的是輸入輸輸出的神經(jīng)元元數(shù)目，可以以不一樣。如圖1-11所示為BPP網(wǎng)絡拓撲圖圖圖1-1 BPP網(wǎng)絡拓撲圖圖3，神經(jīng)網(wǎng)絡的的三大測試樣樣本？訓練樣本，測試試

6、樣本，檢驗驗樣本4，神經(jīng)元的連連接模式（33種）5，通過人的皮皮膚對細菌的的反應說明“免疫應答反反應學說”人體免疫系統(tǒng)圖圖如圖1-22所示圖1-2人體免免疫系統(tǒng)圖非特異性免疫應應答，也稱為固有有免疫。是生生物體在長期期種系發(fā)育和和進化過程中中，逐漸形成成的一系列防防衛(wèi)機制。非特異性免疫的的特點：1、非特異性性免疫應答是是先先天的，遺遺傳的，只有有比較初級的的識別功能，它它只能識別自自身和非自身身。對異物無無特異性區(qū)別別作用，沒有有再次反映，沒沒有記憶，只只能清除一般般異物。2、非特異性性免疫是特異異性免疫的基基礎。發(fā)揮作作用快，作用用范圍廣，初初次外來異物物刺激時，即即可發(fā)生反應應，起著第一一

7、線的防御作作用，以后隨隨著特異性免免疫的形成，非非特異性免疫疫又與特異性性免疫與之起起協(xié)同作用。 特異性免疫應答答的概念，特異性免疫疫應答（immmune respoonse）是是指機體受抗抗原刺激后，免免疫活性細胞胞識別抗原，進進而活化、增增殖、分化或或失去活性潛潛能，并表現(xiàn)現(xiàn)出一定生物物學效應的全全過程。特異性免疫應答答的類型：1、正免疫應答答 抗原特異性性淋巴細胞受受抗原刺激后后被誘導活化化，產(chǎn)生效應應分子（如抗抗體、細胞因因子）和效應應細胞（如TTc細胞），出出現(xiàn)排異效應應，此過程稱稱正免疫應答答。 正免疫應答答可以針對異異己成分，也也可以針對自自身成分或改改變的自身成成分。后者稱稱自

8、身免疫，引引起組織損傷傷的則稱自身身免疫病。2、負免疫應答答 通常免疫系統(tǒng)對對自身抗原表表現(xiàn)為負免疫疫應答（即免免疫耐受）。此此外，在異常常情況下，機機體對“非己己”抗原可產(chǎn)產(chǎn)生過高應答答、低應答，前前者可引起超超敏反應，后后者導致免疫疫功能低下而而致感染擴散散或腫瘤發(fā)生生。特異性免疫應答答的特征生物體免疫疫系統(tǒng)對抗原原性異物產(chǎn)生生的免疫應答答，不論是體體液免疫或是是細胞免疫，均均具有下列特特征。 1、特異性生物體中有有眾多的帶有有不同抗原表表位受體的BB細胞和T細細胞，任一抗抗原表位只能能選擇其中一一個具有相應應表位受體的的淋巴細胞與與之特異性結(jié)結(jié)合，因而整整個免疫應答答過程以及其其最終免疫

9、產(chǎn)產(chǎn)物始終保持持著配體和受受體的對應關關系。2、多樣性生物體免疫疫系統(tǒng)可與多多種多樣的抗抗原物質(zhì)發(fā)生生特異性免疫疫應答，原因因是在生物體體出生時已存存在數(shù)量極為為龐大的淋巴巴細胞庫（llymphoocyte reperrtoiree）。3、記憶性 生物體免疫系統(tǒng)統(tǒng)再次接觸相相同抗原時，引引發(fā)的免疫應應答有別于初初次應答。常常呈現(xiàn)應答快快速和強度增增大。 4、自我調(diào)節(jié)由抗原誘發(fā)發(fā)的免疫應答答不會無限度度地長期延續(xù)續(xù)不止，而是是隨著時間延延長逐漸減弱弱直至最后消消失，從而表表現(xiàn)為一定的的自限性。 5、區(qū)別“自己己”和“非已”正常情況下下，生物體的的免疫系統(tǒng)能能區(qū)別外來抗抗原和體內(nèi)潛潛在的自身抗抗原

10、。對前者者發(fā)生免疫應應答，將之清清除；對后者者無反應，稱稱為免疫無應應答（immmune rresponnsivenness）或或免疫耐受（iimmunee toleerancee）。6，為什么200世紀60年年代中葉到770年代中葉葉，機器學習習進入冷靜時時期。機器學習是人工工智能研究較較為年輕的分分支，它的發(fā)發(fā)展過程大體體上可分為44個時期。 第一階段是是在50年代代中葉到600年代中葉，屬屬于熱烈時期期。 第二階段是是在60年代代中葉至700年代中葉，被被稱為機器學學習的冷靜時時期。 第三階段是是從70年代代中葉至800年代中葉，稱稱為復興時期期。 第四階段始于11986年，稱稱為機器學

11、習習的新時期。在60年代中葉葉至70年代代中葉，機器器學習進入冷冷靜時期有以以下兩個原因因：1，這一時期的的研究主要是是針對符號概概念獲取，符號概念獲獲取的主要研研究目標是模模擬人類的概概念學習過程程。其學習過過程是通過分分析一些概念念的正例和反反例構(gòu)造出這這些概念的符符號表示。概概念的符號表表示一般采用用邏輯表達式式、決策樹、產(chǎn)產(chǎn)生式規(guī)則或或語義網(wǎng)絡等等形式。這一一階段的代表表性工作有溫溫斯頓的結(jié)構(gòu)構(gòu)學習系統(tǒng)和和海斯-羅思思(Hayees-Rotth)等人的的基于邏輯的的歸納學習系系統(tǒng)。雖然這這類學習系統(tǒng)統(tǒng)取得了較大大的成功，但但它們只能學學習單一概念念，且未能投投入實際應用用。2，關于神經(jīng)

12、元元網(wǎng)絡模型的的研究，明斯斯基在19669年發(fā)表的的頗有影響的的論著“Perceeptronn”中對其做出出了悲觀的論論斷。由于明明斯基在人工工智能界的威威望，以及神神經(jīng)元模型自自身的局限性性，致使神經(jīng)經(jīng)元模型的研研究落入低潮潮?；诜柛拍瞰@獲取的研究缺缺乏實際應用用加上神經(jīng)元元模型研究的的低落，使得得不少人對機機器學習感到到失望，因此此也有人把這這一階段稱為為機器學習的的冷靜時期。7，隨著人工智智能的發(fā)展，在在未來人和機機器，誰是最最終主宰，發(fā)發(fā)表自己的意意見？參考答案：即使是現(xiàn)有的科科技水平還比比較低下的 HYPERLINK / 機機器人，也與與螺絲刀等純純粹意義上的的工具有著本本質(zhì)區(qū)別

13、。因因為機器人首首先必須是有有智能的，他他的任何行動動都是需要經(jīng)經(jīng)過其大腦進行信息加加工后做出的的，這就具有有了顯著的人人類特征。如如果我們能把把電腦的運算算過程也看作作是一種思維維的話，機器器人在很大程程度上就像人人一樣，做事事是經(jīng)過了腦腦子的，而螺螺絲刀顯然是是沒有腦子的的。智能性，是是機器人與普普通工具最大大的區(qū)別。還還有一個不容容忽視的地方方，現(xiàn)有的機機器人即使也也只是一種工工具，但他與與普通工具不不同的地方是是，機器人不不是人類某幾幾種器官的簡簡單延伸，從從其設計原理理上說，機器器人從思維到到做出反應的的方式上是完完全仿人的。誰誰也不知道，隨隨著機器人科科技的發(fā)展， HYPERLINK / 機器人會不會完全具有人的所有能力？如果真有那么一天的話，機器人即使不是生物，比如說他的思維載體仍是集成電路而不是生物神經(jīng)元，他的外部器官仍是金屬、橡膠等，那又有什么關系呢？從單個器官的能力來說，機器人肯