《信息技術(shù)與教育》課程教學(xué)課件-第六章-人工智能與教育(47P)

信息技術(shù)與教育第六章人工智能與教育第一節(jié)人工智能概述第二節(jié)人工智能的研究領(lǐng)域第三節(jié)人工智能的教育應(yīng)用信息技術(shù)與教育第六章人工智能與教育第一節(jié)人工智能概述第二1人工智能概述什么是人工智能人工智能的定義圖靈測試人類智能與人工智能人工智能發(fā)展簡史人工智能與中小學(xué)信息技術(shù)教育人工智能概述什么是人工智能人工智能的定義圖靈測試人類智能與人2人工智能的定義人工智能：是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，用來模擬人類的智能活動能力，從而延伸人類智能的科學(xué)。智能機(jī)器：能夠在不同環(huán)境中自主或交互地執(zhí)行擬人任務(wù)的機(jī)器。人工智能科學(xué)：是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支。其主要目標(biāo)是研究和設(shè)計(jì)智能機(jī)器，用以模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)的理論和技術(shù)。人工智能能力:智能機(jī)器所執(zhí)行的與人類智能有關(guān)的各種功能，包括判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。人工智能的定義人工智能：是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，3圖靈測試在論著《計(jì)算機(jī)與智能》中，圖靈提出一個假設(shè)：人在不知情的條件下，通過特殊的方式與機(jī)器進(jìn)行問答，如果在相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi)分辨不出與他交流的對象是機(jī)器還是人。那么，就可以認(rèn)為機(jī)器是能思維的，這就是著名的“圖靈測試”。雖然在當(dāng)時(shí)還不能證明機(jī)器是有智能的，但圖靈預(yù)言，“在本世紀(jì)末”，一定會有計(jì)算機(jī)能通過“圖靈測試”，計(jì)算機(jī)能做我們想象不到的事情。時(shí)至今日，圖靈的天才預(yù)言終于在與人對弈的“深藍(lán)”身上得以實(shí)現(xiàn)。圖靈的成就，使他成為計(jì)算機(jī)理論和人工智能的主要奠基人，并贏得“人工智能之父”的美譽(yù)。阿蘭·圖靈(Alan·M·Turing1912—1954)其人圖靈測試在論著《計(jì)算機(jī)與智能》中，圖靈提出一個假設(shè)：人在不知4阿蘭·圖靈其人16歲開始研究愛因斯坦的相對論，1934年(22歲)被劍橋大學(xué)評為“罕見的青年人才”，并獲碩士學(xué)位，1937年在美國普林斯頓大學(xué)獲博士學(xué)位。他創(chuàng)建的計(jì)算機(jī)理論模型被稱為“圖靈機(jī)”，目前的“圖靈獎”相當(dāng)于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的諾貝爾獎。1938年回到倫敦，在劍橋大學(xué)國王學(xué)院任研究員。二戰(zhàn)期間，領(lǐng)導(dǎo)了一個丘吉爾建立并稱之為“最高機(jī)密”的密碼破譯站，破解了德軍最高指揮中心的通信密碼系統(tǒng)，因而被稱為“秘密英雄”并獲得勛章。二戰(zhàn)后進(jìn)入英國國家物理實(shí)驗(yàn)室，從事大型計(jì)算機(jī)的研究工作。1945年提出“仿真系統(tǒng)”思想，1947年提出“自動程序”概念。1954年6月8日服毒身亡，終年42歲。1998年，在圖靈誕辰86年之日，其故居被英國列為“英國文化遺產(chǎn)”。人工智能之父阿蘭·圖靈：謎阿蘭·圖靈其人16歲開始研究愛因斯坦的相對論，1934年(25人類智能與人工智能認(rèn)知操作X的變化為當(dāng)時(shí)機(jī)體狀態(tài)S(機(jī)體的生理和心理狀態(tài)以及大腦中的記憶等)和外界刺激R的函數(shù)。計(jì)算機(jī)性能、所存儲的信息等相當(dāng)于機(jī)體的狀態(tài)；計(jì)算機(jī)的輸入相當(dāng)于外界刺激。在得到刺激后，計(jì)算機(jī)便進(jìn)行操作，使其內(nèi)部狀態(tài)隨時(shí)間變化。思維策略初級信息處理生理過程計(jì)算機(jī)程序計(jì)算機(jī)語言計(jì)算機(jī)硬件(a)人類(b)計(jì)算機(jī)人類認(rèn)知活動與計(jì)算機(jī)的比較函數(shù)關(guān)系：

T→T+1

△x=f(S,R)其中：T——時(shí)間變量

x——認(rèn)知操作

S——機(jī)體狀態(tài)

R——外界刺激｝人類智能與人工智能認(rèn)知操作X的變化為當(dāng)時(shí)機(jī)體狀態(tài)S(機(jī)體的生6人工智能發(fā)展簡史1950年，圖靈出版《計(jì)算機(jī)與智能》。1956年，約翰·麥卡錫、香農(nóng)等美國人發(fā)起，邀請莫爾、紐厄爾等數(shù)學(xué)、心理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)、神經(jīng)學(xué)研究的學(xué)者，在達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長達(dá)兩個月的研討會，討論用機(jī)器模擬人類智能問題，首次使用了“人工智能”的術(shù)語，標(biāo)志著人工智能的誕生。1969年，第一屆國際人工智能聯(lián)合會議，此后每兩年一次。1970年，《人工智能國際雜志》(InternationalJournalofAI)創(chuàng)刊。70—80年代，數(shù)據(jù)分析處理、醫(yī)療、計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)、符號運(yùn)算和定理證明等專家系統(tǒng)不斷研制成功。研究者獲得共識：人工智能是一個知識處理系統(tǒng)，知識表示、知識利用、知識獲取是專家系統(tǒng)的三個基本問題。90年代，在學(xué)習(xí)、教學(xué)、識別等應(yīng)用領(lǐng)域得到長足發(fā)展。1997年5月11日，IBM的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國際象棋大師。人工智能發(fā)展簡史1950年，圖靈出版《計(jì)算機(jī)與智能》。7人工智能的研究領(lǐng)域人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)智能代理人工智能的研究領(lǐng)域人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)智能代理8人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于馮·諾曼體系的局限性，雖然在一些比較簡單的范疇內(nèi)能夠表現(xiàn)出智能行為，但在視覺理解、直覺思維、常識與頓悟等問題上力不從心。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)不具備學(xué)習(xí)能力，無法處理數(shù)值計(jì)算的形象思維問題，無法求解一些信息不完整、不確定性和模糊性問題。人腦是一個功能強(qiáng)大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，其基礎(chǔ)是神經(jīng)元及其互聯(lián)關(guān)系。人工智能源于仿生學(xué)，特別注重對人的大腦模型的研究。從神經(jīng)元開始，進(jìn)而研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和人的腦模型，主張用硬件系統(tǒng)或一定的算法模擬人的大腦，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及算法的研究為領(lǐng)域的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于馮·諾曼體系的局限性，雖然在一些比較簡單的范9專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的定義與類型專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)新一代專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)的分類新一代專家系統(tǒng)的特征分布式專家系統(tǒng)協(xié)同式專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的定義與類型專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)新一代專家系統(tǒng)專家10專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)是一種能夠模擬人類專家解決問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。

●具有某一領(lǐng)域人類專家大量專門的知識和解決問題的經(jīng)驗(yàn)。

●能夠進(jìn)行推理、判斷，模擬人類專家的決策過程，處理和解決復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)是一種能夠模擬人類專家解決問題的計(jì)算機(jī)11專家系統(tǒng)的分類解釋：對已知信息和數(shù)據(jù)分析和解釋，確定其意義。預(yù)測：分析過去和現(xiàn)在的狀況，判斷未來的可能。診斷：據(jù)觀察到的情況，判斷對象功能失常的原因。設(shè)計(jì)：根據(jù)設(shè)計(jì)要求，完成設(shè)計(jì)目標(biāo)。規(guī)劃：尋找某個能達(dá)到目標(biāo)的動作序列或步驟。監(jiān)視：觀察系統(tǒng)、對象或過程，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)報(bào)警。控制：自適應(yīng)地管理受控對象，使之滿足預(yù)期要求。調(diào)試：對失靈的對象給出處理意見和處理方法。教學(xué)：根據(jù)學(xué)生特征，以適當(dāng)?shù)姆椒ńM織教學(xué)或輔導(dǎo)修理：對發(fā)生故障的對象進(jìn)行處理，使之恢復(fù)正常。專家系統(tǒng)的分類解釋：對已知信息和數(shù)據(jù)分析和解釋，確定其意義。12專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)接口解釋器事實(shí)規(guī)則知識庫計(jì)劃議程中間解黑板執(zhí)行器調(diào)度器協(xié)調(diào)器理想專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖用戶知識庫推理機(jī)專家知識輸入或提問答案專家系統(tǒng)簡化結(jié)構(gòu)圖專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)接口解釋器事實(shí)規(guī)則知識庫計(jì)劃議程中間解黑板執(zhí)行13新一代專家系統(tǒng)的特征并行技術(shù)與分布處理：同步和異步并行處理，以提高效率和可靠性。多專家系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作：各子系統(tǒng)可以相互通信協(xié)作。高級語言和知識語言描述：具有自學(xué)習(xí)能力：根據(jù)原有知識和對用戶提問的應(yīng)答，推理并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)以豐富知識庫。引入新的推理機(jī)制：能進(jìn)行聯(lián)想推理、類比推理、非標(biāo)準(zhǔn)邏輯推理等各種推理。具有自糾錯和自完善能力：先進(jìn)的智能人機(jī)接口：理解自然語言，實(shí)現(xiàn)語音、文字、圖形、圖像的直接輸入輸出。新一代專家系統(tǒng)的特征并行技術(shù)與分布處理：同步和異步并行處理，14分布式專家系統(tǒng)功能分布：將功能或任務(wù)合理均衡地分配到不同節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)共同完成一個完整任務(wù)。知識分布：將知識分配到各節(jié)點(diǎn)，并避免知識的不一致性，提高可靠性。接口設(shè)計(jì)：保證相互通信和同步、協(xié)調(diào)地工作；在保證完成任務(wù)的條件下，各部分之間的聯(lián)系盡可能保持一定的獨(dú)立性，部分之間的聯(lián)系盡可能少些。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：樹性結(jié)構(gòu)、星型結(jié)構(gòu)、總線結(jié)構(gòu)。驅(qū)動方式：控制驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動、要求驅(qū)動、事件驅(qū)動等。分布式專家系統(tǒng)功能分布：將功能或任務(wù)合理均衡地分配到不同節(jié)點(diǎn)15協(xié)同式專家系統(tǒng)任務(wù)的分解：將任務(wù)分解，由幾個分專家系統(tǒng)完成。公共知識的導(dǎo)出：公共知識存儲于每個專家系統(tǒng)，個別知識存儲于專門的分系統(tǒng)中。“討論”方式：設(shè)置可以為各分系統(tǒng)隨機(jī)存取數(shù)據(jù)的存儲區(qū)(黑板)。裁決問題：多數(shù)表決、加權(quán)評分或取中值記分、互補(bǔ)問題?？刂乞?qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動、要求驅(qū)動、事件驅(qū)動。協(xié)同式專家系統(tǒng)任務(wù)的分解：將任務(wù)分解，由幾個分專家系統(tǒng)完成。16機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)的策略基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)生理神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能人工神經(jīng)元的組成與分類機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)的策略基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)生理神17機(jī)器學(xué)習(xí)的定義西蒙的定義：學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對本身能力的增強(qiáng)或改進(jìn)，使其在下一次執(zhí)行同樣任務(wù)或類似任務(wù)時(shí)，會比現(xiàn)在做得更好或效率更高。機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究用機(jī)器識別現(xiàn)有知識，以及機(jī)器獲取新知識、新技能的學(xué)問。不會學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)不能稱其具有智能。1959年，塞繆爾(美)設(shè)計(jì)了一個下棋程序，由于具有學(xué)習(xí)能力，4年后該程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人。又過了3年，該程序戰(zhàn)勝了美國一個保持了8年之久的冠軍。機(jī)器的能力能否超過人的能力？不具備學(xué)習(xí)能力的機(jī)器不可能超過其設(shè)計(jì)者，如果具備學(xué)習(xí)能力……？機(jī)器學(xué)習(xí)的定義西蒙的定義：學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對本18機(jī)器學(xué)習(xí)的策略

(機(jī)器)學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的智能活動，學(xué)習(xí)過程中運(yùn)用的推理越多，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)。機(jī)械學(xué)習(xí)：記憶或“死記硬背”的學(xué)習(xí)，外界輸入和機(jī)器內(nèi)部的知識表示完全一致。如塞繆爾的下棋程序，能記住53000個棋局及其分值，并能在對奕中不斷修改。通過傳授學(xué)習(xí)：外界輸入和機(jī)器內(nèi)部的知識表示不完全一致，需要經(jīng)系統(tǒng)推理、翻譯和轉(zhuǎn)化而學(xué)習(xí)。類比學(xué)習(xí)：只能得到完成類似任務(wù)的相關(guān)知識，需要系統(tǒng)進(jìn)行推理，以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前任務(wù)與類似任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)和聯(lián)系。通過事例學(xué)習(xí)：通過對實(shí)例或經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析、總結(jié)和推廣，得到解決問題的辦法，需要更多的推理。機(jī)器學(xué)習(xí)的策略(機(jī)器)學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的智19生理神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能結(jié)構(gòu)：●細(xì)胞體(cellbody)●突(process)：軸突、樹突、突軸；刺激，伐值電平，觸發(fā)，窄脈沖，興奮與抑制。樹突核細(xì)胞體軸突突軸功能：

●時(shí)空整合

●興奮與抑制狀態(tài)

●脈沖與電位轉(zhuǎn)換

●神經(jīng)纖維傳輸速度：1～150m/s●突觸延時(shí)和不應(yīng)期●學(xué)習(xí)、遺忘和疲勞生理神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能結(jié)構(gòu)：樹突核細(xì)胞體軸突突軸功能：●突觸20人工神經(jīng)元的組成與分類組成(如圖)分類(略)+×××處理單元(節(jié)點(diǎn))W反應(yīng)作用強(qiáng)度的權(quán)值乘法器有向鏈處理單元相加伐值01人工神經(jīng)元的組成與分類組成(如圖)+×××處理單元(節(jié)點(diǎn))W21智能代理(Agent)Agent的概念基本概念基本特征從應(yīng)用和技術(shù)的角度看Agent多Agent系統(tǒng)(MAS)基于MAS的信息檢索系統(tǒng)智能搜索引擎基于多智能代理的信息檢索系統(tǒng)智能代理(Agent)Agent的概念基本概念基本特征從應(yīng)用22Agent的基本概念廣義的Agent：包括人類、物理世界的機(jī)器人和信息世界的軟件機(jī)器人。狹義的Agent：專指信息世界的軟件機(jī)器人或稱軟件Agent，是代表用戶或其他程序，以主動服務(wù)的方式完成一組操作的機(jī)動計(jì)算實(shí)體。●“主動服務(wù)”：①主動適應(yīng)：即在完成操作的過程中，可以獲得、表示并在以后的操作中利用關(guān)于操作對象的知識以及關(guān)于用戶意圖和偏好的知識；②主動代理：對一些任務(wù)無需用戶發(fā)出具體指令，只要當(dāng)前狀態(tài)符合某種條件，即可代表用戶或其他程序完成相應(yīng)的操作?！瘛皺C(jī)動”：靈活的訪問及協(xié)作機(jī)制。Agent的基本概念廣義的Agent：包括人類、物理世界的機(jī)23Agent的基本特征自治性：可以在沒有人或其他Agent干預(yù)的情況下運(yùn)作，而且對自己的行為和內(nèi)部狀態(tài)有某種控制能力；社會性：多Agent構(gòu)成的社會環(huán)境，有統(tǒng)一的行為規(guī)則、相關(guān)知識、交互與合作能力；反應(yīng)性：能感知或理解環(huán)境，并對環(huán)境變化作出適時(shí)的反映；能(主)動性：根據(jù)承諾主動地采取行動(如圖)；人類智能特性：具備一些人類才具有的特征，例如意識、信念、義務(wù)、意圖等；合理性(沒有沖突目標(biāo))、學(xué)習(xí)和適應(yīng)性、推理能力等。發(fā)送方Agent接收方Agent服務(wù)請求服務(wù)承諾提供服務(wù)條件(非)終止請求/主動服務(wù)合作模型Agent的基本特征自治性：可以在沒有人或其他Agent干預(yù)24從應(yīng)用和技術(shù)的角度看Agent從應(yīng)用的角度看：Agent是能自動執(zhí)行用戶委托任務(wù)的計(jì)算實(shí)體。其應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，例如：●E-mail以及News的整理和過濾；●Web信息的搜索與獲?。弧褡烂娲?。從技術(shù)的角度看：Agent由各種技術(shù)支撐，是許多應(yīng)用特性的集合，從而實(shí)現(xiàn)其各種功能。從應(yīng)用和技術(shù)的角度看Agent從應(yīng)用的角度看：Agent是25多Agent系統(tǒng)(MAS)將多個Agent組織起來，以彌補(bǔ)單個Agent的不足：●彌補(bǔ)個體工作能力的不足；●彌補(bǔ)個體完成學(xué)習(xí)新任務(wù)能力的不足；●彌補(bǔ)個體處理信息并作出決策能力的不足。不僅研究單個Agent的結(jié)構(gòu)以及多個Agent之間的交互，更關(guān)注Agent在社會層次上的知識和行為。MAS系統(tǒng)的兩個關(guān)鍵：●Agent之間的協(xié)作：①任務(wù)共享，即對任務(wù)進(jìn)行分解，以方便問題求解；②結(jié)果共享，即通過共享部分結(jié)果的形式相互協(xié)助。●對環(huán)境的適應(yīng)。多Agent系統(tǒng)(MAS)將多個Agent組織起來，以彌補(bǔ)單26智能搜索引擎搜索引擎需要對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類、索引和摘要，以方便用戶搜索信息。早期的搜索引擎：選擇主題分類、提供關(guān)鍵詞和摘要、報(bào)告站點(diǎn)地址等，都靠信息發(fā)布者以人工的方式向搜索引擎登記。由于站點(diǎn)的急劇膨脹，這種方式的應(yīng)用必然具有極大的局限性。自動搜索引擎：通過專門設(shè)計(jì)的程序自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)的新信息，并對其進(jìn)行自動分類、自動索引和自動摘要。自動搜索引擎還能為信息檢索者提供模糊檢索、概念檢索等功能，帶有明顯的智能性特征，因而也被稱為智能檢索引擎。智能搜索引擎搜索引擎需要對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類、索引和摘要，以方27基于多智能代理的信息檢索系統(tǒng)接口代理1用戶1任務(wù)代理1信息代理1信息源1信息代理2信息代理m信息源2信息源3信息源n用戶2用戶h接口代理2接口代理k任務(wù)代理j結(jié)果目標(biāo)和任務(wù)描述任務(wù)沖突解決信息集成信息需求回答查詢應(yīng)答任務(wù)預(yù)測結(jié)果協(xié)作查詢處理代理的組織與協(xié)調(diào)基于多智能代理的信息檢索系統(tǒng)接口代理1用戶1任務(wù)代理1信息代28接口代理接受用戶的指令，根據(jù)用戶的興趣，協(xié)調(diào)系統(tǒng)完成用戶委托的任務(wù)。傳送收集到的信息，與用戶進(jìn)行交互，建立模型。主要功能：●從使用者那里收集到相關(guān)信息，啟動任務(wù)代理；●提交相關(guān)信息，包括結(jié)果和解釋；●在問題求解過程中，要求用戶提供附加信息；●必要時(shí)，請求用戶證實(shí)。接口代理接受用戶的指令，根據(jù)用戶的興趣，協(xié)調(diào)系統(tǒng)完成用戶委托29任務(wù)代理通過形成問題求解規(guī)劃，經(jīng)過查詢并與其他代理交換信息后啟動任務(wù)代理。擁有相關(guān)任務(wù)的領(lǐng)域知識，包括與該任務(wù)相關(guān)的其他輔助任務(wù)代理和輔助信息代理。具有解決沖突和融合信息的策略。任務(wù)代理通過形成問題求解規(guī)劃，經(jīng)過查詢并與其他代理交換信息后30信息代理提供用于查詢異構(gòu)信息源的多種模型，包括關(guān)聯(lián)信息源模型、信息源的選擇策略模型、信息源的查詢模型、沖突解決和信息融合模型。可以接收三種目標(biāo)類型的信息：●應(yīng)答一個與信息源有關(guān)聯(lián)的查閱；●應(yīng)答會重復(fù)地執(zhí)行周期性的查詢，并且將結(jié)果回送給請求者；●監(jiān)視一個信息源內(nèi)某些類型信息的變化。信息代理提供用于查詢異構(gòu)信息源的多種模型，包括關(guān)聯(lián)信息源模型31代理的組織與協(xié)調(diào)代理被分配于不同的機(jī)器中，并且通過自上向下的狀態(tài)分析，定向激活代理。被激活的代理根據(jù)給定要求，動態(tài)地形成一種層次的組織結(jié)構(gòu)，并具有如下特性：●包含若干可以相互通信的任務(wù)代理；●任務(wù)代理負(fù)責(zé)解決信息沖突與來自不同信息源的信息集成；●任務(wù)代理負(fù)責(zé)激活有關(guān)的信息代理，并協(xié)調(diào)信息搜索、信息濾波等任務(wù)。在一項(xiàng)任務(wù)的持續(xù)期內(nèi)，保持相對的靜態(tài)特性。代理的組織與協(xié)調(diào)代理被分配于不同的機(jī)器中，并且通過自上向下的32人工智能的教育應(yīng)用人工智能教育應(yīng)用概述系統(tǒng)模塊及功能NATO的AET項(xiàng)目目前教育技術(shù)中所涉及AI的主要領(lǐng)域智能計(jì)算機(jī)輔助教育(ICAI)ICAI的設(shè)計(jì)模型智能導(dǎo)師系統(tǒng)人工智能的教育應(yīng)用人工智能教育應(yīng)用概述系統(tǒng)模塊及功能NATO33系統(tǒng)模塊及功能“學(xué)生模型”模塊：了解學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)和當(dāng)前水平等?！敖虒W(xué)決策”模塊：針對學(xué)生的特點(diǎn)，選擇最適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容、方法，進(jìn)行個別指導(dǎo)?！白匀徽Z言接口”模塊：允許學(xué)生用自然語言與“計(jì)算機(jī)導(dǎo)師”進(jìn)行對話。系統(tǒng)模塊及功能“學(xué)生模型”模塊：了解學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)34NATO的AET項(xiàng)目20世紀(jì)80年代后期，北大西洋公約組織(NATO)科學(xué)委員會確定的“高級教育技術(shù)”(AET)項(xiàng)目。項(xiàng)目內(nèi)容及其與AI的關(guān)系：①任務(wù)分析與專家系統(tǒng)(完全應(yīng)用AI技術(shù))；②交互技術(shù)；③學(xué)生模型建造與錯誤診斷(部分應(yīng)用AI技術(shù))；④個別指導(dǎo)策略與學(xué)習(xí)者控制(完全應(yīng)用AI技術(shù))；⑤人機(jī)界面設(shè)計(jì)；⑥微型世界與問題求解(部分應(yīng)用AI技術(shù))；⑦過程仿真；

⑧實(shí)現(xiàn)教育技術(shù)革新方法評價(jià)。NATO的AET項(xiàng)目20世紀(jì)80年代后期，北大西洋公約組織(35目前教育技術(shù)中所涉及AI的主要領(lǐng)域知識的表示與訪問：知識庫是實(shí)現(xiàn)知識推理與專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，而建造知識庫的前提是解決知識的形式化表示以及知識的訪問與調(diào)用問題。因而‥‥‥對學(xué)生錯誤的自動診斷：不僅要發(fā)現(xiàn)學(xué)生的錯誤，而且要指出其錯誤根源，提出有針對性的建議或指導(dǎo)，因而需要跟蹤學(xué)生的思維過程。實(shí)現(xiàn)智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)：將信息的超媒體組織結(jié)構(gòu)與有針對性的建議或指導(dǎo)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，建構(gòu)新一代智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)。但二者之間的結(jié)合并不容易，因?yàn)锳I技術(shù)中知識與信息的組織和管理由知識的表示方法決定，這與超媒體技術(shù)存在矛盾。目前教育技術(shù)中所涉及AI的主要領(lǐng)域知識的表示與訪問：知識庫是36智能計(jì)算機(jī)輔助教育(ICAI)ICAI是人工智能與計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物，是一種能適應(yīng)不同學(xué)生能力、需求、學(xué)習(xí)風(fēng)格等不同特點(diǎn)的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)。ICAI系統(tǒng)的基本特征：●智能性：利用AI技術(shù)的一些特殊研究成果(如自然語言理解、知識表示、推理機(jī)制、問題解決方法等)編制復(fù)雜的應(yīng)用程序。●實(shí)用性：應(yīng)用數(shù)學(xué)邏輯、符號合成、醫(yī)療診斷、理論證明等解決實(shí)際問題?！襻槍π裕合到y(tǒng)利用訓(xùn)練策略、學(xué)習(xí)顧問、靈活性模塊，使教學(xué)活動具有更強(qiáng)的針對性。智能計(jì)算機(jī)輔助教育(ICAI)ICAI是人工智能與計(jì)算機(jī)輔助37ICAI的設(shè)計(jì)模型學(xué)生記錄模塊專家系統(tǒng)模塊教學(xué)模塊人機(jī)接口界面ICAI的設(shè)計(jì)模型學(xué)生記錄模塊專家系統(tǒng)模塊教學(xué)模塊人機(jī)38專家系統(tǒng)模塊存放知識、事實(shí)、推理規(guī)則、訓(xùn)練策略等，為學(xué)生產(chǎn)生問題情景，并對學(xué)生答案或狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)。知識和規(guī)則的表示方法：●語義網(wǎng)絡(luò)：用節(jié)點(diǎn)和鏈組成的知識圖解法表示課程知識（如圖）?！癞a(chǎn)生規(guī)則：表示知識技能，建立解決方法。如果條件滿足，就采取相應(yīng)操作或判斷。例如：家具椅子我的椅子坐位咖啡色皮革是一種是一把包套是一種顏色如果某動物是哺乳動物并且該動物食肉那么這是一種食肉動物如果是在核對訂貨階段訂貨中有一袋炸土豆片但沒有飲料那么在訂貨中增加一袋百事可樂問題解答法則：用以表示課程知識。利用AI混合知識表達(dá)：表達(dá)課程知識、給出解決策略、回答學(xué)生問題、評價(jià)學(xué)生答案、將策略從課程內(nèi)容分離出來。專家系統(tǒng)模塊存放知識、事實(shí)、推理規(guī)則、訓(xùn)練策略等，為學(xué)生產(chǎn)生39學(xué)生記錄模塊用于存放學(xué)生對課程內(nèi)容的理解程度，其目的是對學(xué)生的錯誤概念以及解決問題的策略進(jìn)行分析，從而有針對性地指出產(chǎn)生錯誤的原因并給出正確的問題解答方法。跟蹤學(xué)生解決問題的過程，將學(xué)生處理問題的能力與相同環(huán)境下“專家”的能力進(jìn)行比較并記錄，以作為教學(xué)模塊教學(xué)策略選擇的依據(jù)。從易到難對學(xué)生提問，從而確定學(xué)生的水平，補(bǔ)充歷史庫。問題—發(fā)展學(xué)生解答問題時(shí)的推理能力，受到程序識別和描繪學(xué)生推理能力策略的限制。學(xué)生記錄模塊用于存放學(xué)生對課程內(nèi)容的理解程度，其目的是對學(xué)生40教學(xué)模塊必須包括自然語言識別、教學(xué)方式、課程內(nèi)容等知識。其作用是與學(xué)生進(jìn)行交流、為學(xué)生選擇合適的問題、對答案進(jìn)行評價(jià)、響應(yīng)學(xué)生的請求等。教學(xué)的方法和策略：●教學(xué)策略：何時(shí)給予學(xué)生提示，允許學(xué)生按其錯誤軌跡解答問題的最長路經(jīng)等；●診斷模塊的教學(xué)策略：通過評價(jià)學(xué)生的答案對其能力作出判斷，指出解答問題過程中用錯的知識或遺漏的知識。●學(xué)生自我測驗(yàn)策略：創(chuàng)設(shè)利于學(xué)生發(fā)現(xiàn)錯誤，修正概念的環(huán)境?！褫o導(dǎo)式教學(xué)策略：鼓勵學(xué)生執(zhí)行一些像游戲一樣具有積極意義的教學(xué)程序。教學(xué)模塊必須包括自然語言識別、教學(xué)方式、課程內(nèi)容等知識。其作41智能導(dǎo)師系統(tǒng)加利福尼亞大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院的ADELG智能導(dǎo)師：基于遠(yuǎn)程教育的智能代理，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)模擬的臨床醫(yī)學(xué)環(huán)境，使其在處理病例的過程中，通過系統(tǒng)的提示、講述、監(jiān)視、反饋進(jìn)行學(xué)習(xí)。包括三個部分：●解釋引擎：監(jiān)視學(xué)生的動作并產(chǎn)生適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)；●運(yùn)行于獨(dú)立窗口的逼真顏色；●會話管理器：允許多名學(xué)生同時(shí)使用并相互交流。STEVE:基于虛擬環(huán)境的導(dǎo)師系統(tǒng)。虛擬導(dǎo)師與學(xué)習(xí)者同處于一個虛擬環(huán)境中，可進(jìn)行演示和指導(dǎo)學(xué)習(xí)者的操作。北卡洛萊納州州立大學(xué)計(jì)算機(jī)課學(xué)習(xí)的COSMO:關(guān)于Internet路由方面的智能導(dǎo)師系統(tǒng)。智能導(dǎo)師系統(tǒng)加利福尼亞大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院的ADELG智能導(dǎo)師：42專家系統(tǒng)（ES）及其結(jié)構(gòu)知識獲取部分解釋部分工作記憶區(qū)知識庫推理機(jī)人——機(jī)界面

——以專家水平來完成復(fù)雜專業(yè)任務(wù)的軟件專家系統(tǒng)（ES）及其結(jié)構(gòu)知識獲取部分解釋部分工作知識庫推理機(jī)43例：“常見病診斷專家系統(tǒng)”中的知識庫

/*---頭部病診斷---*/

if

‘病位’=‘頭部’

and‘流鼻涕’

and‘頭暈’

then

‘病’=‘感冒剛起’.

if‘病位’=‘頭部’

and‘鼻塞’

and‘渾身無力’

then‘病’=‘一般感冒’.

if‘病位’=‘頭部’

and‘發(fā)燒’

and‘頭暈’

and‘扁桃體腫’

then‘病’=‘嚴(yán)重感冒’.

……

/*---cf1感冒處方---*/

if‘病位’=‘頭部’

and‘病’=‘感冒剛起’

then‘處方’=‘服用新速效傷風(fēng)膠囊,日服三次,每次一顆.’.

if‘病位’=‘頭部’

and‘病’=‘一般感冒’

then‘處方’=‘服用感冒通,日服三次,每次三顆.’.例：“常見病診斷專家系統(tǒng)”中的知識庫

/*---頭部病44專家系統(tǒng)正向推理推理機(jī)機(jī)人——機(jī)界面

頭部、

鼻塞、渾身無力

一般感冒工作記憶區(qū)知識庫if‘頭部’

and‘鼻塞’

and‘渾身無力’then‘一般感冒’.if‘‘頭部’

and‘‘一般感冒’

then‘‘服用感冒通,日服三次,每次三顆.’.‘服用感冒通,日服三次,每次三顆’‘服用感冒通,日服三次,每次三顆’頭部、

鼻塞、渾身無力專家系統(tǒng)正向推理推理機(jī)機(jī)人——機(jī)界面頭部、鼻塞、渾身45專家系統(tǒng)

的解釋機(jī)制人——機(jī)界面

頭部、鼻塞、渾身無力、一般感冒

工作記憶區(qū)知識庫A.if‘頭部’

and‘

‘鼻塞’

and‘渾身無力’then‘一般感冒’.B.if‘‘頭部’

and‘‘一般感冒“then‘‘服用感冒通,日服三次,每次三顆.’‘服用感冒通,日服三次,每次三顆’解釋模塊How？(你是如何得出該結(jié)論的）您說“頭部”、“鼻塞”、“渾身無力”，由規(guī)則A,您是“一般感冒”；又由規(guī)則B，您需“服用感冒通”。專家系統(tǒng)

的解釋機(jī)制人——機(jī)界面頭部、鼻塞、渾身無力462003年新課標(biāo)中

高中信息技術(shù)課程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)信息技術(shù)基礎(chǔ)(2)選修一：算法與程序設(shè)計(jì)選修二：多媒體技術(shù)應(yīng)用選修三：網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用選修四：數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)選修五：人工智能初步(2)(2)(2)(2)(2)必修模塊，2學(xué)分

36學(xué)時(shí)。信息的獲取、加工、表達(dá)、管理、信息技術(shù)與社會。選修模塊，并行設(shè)計(jì)，支持個性發(fā)展，技術(shù)能力與人文素養(yǎng)雙重建構(gòu)。總學(xué)分：2+2+x2003年新課標(biāo)中

高中信息技術(shù)課程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)信息技術(shù)基礎(chǔ)(247信息技術(shù)與教育第六章人工智能與教育第一節(jié)人工智能概述第二節(jié)人工智能的研究領(lǐng)域第三節(jié)人工智能的教育應(yīng)用信息技術(shù)與教育第六章人工智能與教育第一節(jié)人工智能概述第二48人工智能概述什么是人工智能人工智能的定義圖靈測試人類智能與人工智能人工智能發(fā)展簡史人工智能與中小學(xué)信息技術(shù)教育人工智能概述什么是人工智能人工智能的定義圖靈測試人類智能與人49人工智能的定義人工智能：是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，用來模擬人類的智能活動能力，從而延伸人類智能的科學(xué)。智能機(jī)器：能夠在不同環(huán)境中自主或交互地執(zhí)行擬人任務(wù)的機(jī)器。人工智能科學(xué)：是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支。其主要目標(biāo)是研究和設(shè)計(jì)智能機(jī)器，用以模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)的理論和技術(shù)。人工智能能力:智能機(jī)器所執(zhí)行的與人類智能有關(guān)的各種功能，包括判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。人工智能的定義人工智能：是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，50圖靈測試在論著《計(jì)算機(jī)與智能》中，圖靈提出一個假設(shè)：人在不知情的條件下，通過特殊的方式與機(jī)器進(jìn)行問答，如果在相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi)分辨不出與他交流的對象是機(jī)器還是人。那么，就可以認(rèn)為機(jī)器是能思維的，這就是著名的“圖靈測試”。雖然在當(dāng)時(shí)還不能證明機(jī)器是有智能的，但圖靈預(yù)言，“在本世紀(jì)末”，一定會有計(jì)算機(jī)能通過“圖靈測試”，計(jì)算機(jī)能做我們想象不到的事情。時(shí)至今日，圖靈的天才預(yù)言終于在與人對弈的“深藍(lán)”身上得以實(shí)現(xiàn)。圖靈的成就，使他成為計(jì)算機(jī)理論和人工智能的主要奠基人，并贏得“人工智能之父”的美譽(yù)。阿蘭·圖靈(Alan·M·Turing1912—1954)其人圖靈測試在論著《計(jì)算機(jī)與智能》中，圖靈提出一個假設(shè)：人在不知51阿蘭·圖靈其人16歲開始研究愛因斯坦的相對論，1934年(22歲)被劍橋大學(xué)評為“罕見的青年人才”，并獲碩士學(xué)位，1937年在美國普林斯頓大學(xué)獲博士學(xué)位。他創(chuàng)建的計(jì)算機(jī)理論模型被稱為“圖靈機(jī)”，目前的“圖靈獎”相當(dāng)于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的諾貝爾獎。1938年回到倫敦，在劍橋大學(xué)國王學(xué)院任研究員。二戰(zhàn)期間，領(lǐng)導(dǎo)了一個丘吉爾建立并稱之為“最高機(jī)密”的密碼破譯站，破解了德軍最高指揮中心的通信密碼系統(tǒng)，因而被稱為“秘密英雄”并獲得勛章。二戰(zhàn)后進(jìn)入英國國家物理實(shí)驗(yàn)室，從事大型計(jì)算機(jī)的研究工作。1945年提出“仿真系統(tǒng)”思想，1947年提出“自動程序”概念。1954年6月8日服毒身亡，終年42歲。1998年，在圖靈誕辰86年之日，其故居被英國列為“英國文化遺產(chǎn)”。人工智能之父阿蘭·圖靈：謎阿蘭·圖靈其人16歲開始研究愛因斯坦的相對論，1934年(252人類智能與人工智能認(rèn)知操作X的變化為當(dāng)時(shí)機(jī)體狀態(tài)S(機(jī)體的生理和心理狀態(tài)以及大腦中的記憶等)和外界刺激R的函數(shù)。計(jì)算機(jī)性能、所存儲的信息等相當(dāng)于機(jī)體的狀態(tài)；計(jì)算機(jī)的輸入相當(dāng)于外界刺激。在得到刺激后，計(jì)算機(jī)便進(jìn)行操作，使其內(nèi)部狀態(tài)隨時(shí)間變化。思維策略初級信息處理生理過程計(jì)算機(jī)程序計(jì)算機(jī)語言計(jì)算機(jī)硬件(a)人類(b)計(jì)算機(jī)人類認(rèn)知活動與計(jì)算機(jī)的比較函數(shù)關(guān)系：

T→T+1

△x=f(S,R)其中：T——時(shí)間變量

x——認(rèn)知操作

S——機(jī)體狀態(tài)

R——外界刺激｝人類智能與人工智能認(rèn)知操作X的變化為當(dāng)時(shí)機(jī)體狀態(tài)S(機(jī)體的生53人工智能發(fā)展簡史1950年，圖靈出版《計(jì)算機(jī)與智能》。1956年，約翰·麥卡錫、香農(nóng)等美國人發(fā)起，邀請莫爾、紐厄爾等數(shù)學(xué)、心理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)、神經(jīng)學(xué)研究的學(xué)者，在達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長達(dá)兩個月的研討會，討論用機(jī)器模擬人類智能問題，首次使用了“人工智能”的術(shù)語，標(biāo)志著人工智能的誕生。1969年，第一屆國際人工智能聯(lián)合會議，此后每兩年一次。1970年，《人工智能國際雜志》(InternationalJournalofAI)創(chuàng)刊。70—80年代，數(shù)據(jù)分析處理、醫(yī)療、計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)、符號運(yùn)算和定理證明等專家系統(tǒng)不斷研制成功。研究者獲得共識：人工智能是一個知識處理系統(tǒng)，知識表示、知識利用、知識獲取是專家系統(tǒng)的三個基本問題。90年代，在學(xué)習(xí)、教學(xué)、識別等應(yīng)用領(lǐng)域得到長足發(fā)展。1997年5月11日，IBM的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國際象棋大師。人工智能發(fā)展簡史1950年，圖靈出版《計(jì)算機(jī)與智能》。54人工智能的研究領(lǐng)域人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)智能代理人工智能的研究領(lǐng)域人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)智能代理55人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于馮·諾曼體系的局限性，雖然在一些比較簡單的范疇內(nèi)能夠表現(xiàn)出智能行為，但在視覺理解、直覺思維、常識與頓悟等問題上力不從心。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)不具備學(xué)習(xí)能力，無法處理數(shù)值計(jì)算的形象思維問題，無法求解一些信息不完整、不確定性和模糊性問題。人腦是一個功能強(qiáng)大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，其基礎(chǔ)是神經(jīng)元及其互聯(lián)關(guān)系。人工智能源于仿生學(xué)，特別注重對人的大腦模型的研究。從神經(jīng)元開始，進(jìn)而研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和人的腦模型，主張用硬件系統(tǒng)或一定的算法模擬人的大腦，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及算法的研究為領(lǐng)域的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于馮·諾曼體系的局限性，雖然在一些比較簡單的范56專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的定義與類型專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)新一代專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)的分類新一代專家系統(tǒng)的特征分布式專家系統(tǒng)協(xié)同式專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的定義與類型專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)新一代專家系統(tǒng)專家57專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)是一種能夠模擬人類專家解決問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。

●具有某一領(lǐng)域人類專家大量專門的知識和解決問題的經(jīng)驗(yàn)。

●能夠進(jìn)行推理、判斷，模擬人類專家的決策過程，處理和解決復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)的定義專家系統(tǒng)是一種能夠模擬人類專家解決問題的計(jì)算機(jī)58專家系統(tǒng)的分類解釋：對已知信息和數(shù)據(jù)分析和解釋，確定其意義。預(yù)測：分析過去和現(xiàn)在的狀況，判斷未來的可能。診斷：據(jù)觀察到的情況，判斷對象功能失常的原因。設(shè)計(jì)：根據(jù)設(shè)計(jì)要求，完成設(shè)計(jì)目標(biāo)。規(guī)劃：尋找某個能達(dá)到目標(biāo)的動作序列或步驟。監(jiān)視：觀察系統(tǒng)、對象或過程，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)報(bào)警?？刂疲鹤赃m應(yīng)地管理受控對象，使之滿足預(yù)期要求。調(diào)試：對失靈的對象給出處理意見和處理方法。教學(xué)：根據(jù)學(xué)生特征，以適當(dāng)?shù)姆椒ńM織教學(xué)或輔導(dǎo)修理：對發(fā)生故障的對象進(jìn)行處理，使之恢復(fù)正常。專家系統(tǒng)的分類解釋：對已知信息和數(shù)據(jù)分析和解釋，確定其意義。59專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)接口解釋器事實(shí)規(guī)則知識庫計(jì)劃議程中間解黑板執(zhí)行器調(diào)度器協(xié)調(diào)器理想專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖用戶知識庫推理機(jī)專家知識輸入或提問答案專家系統(tǒng)簡化結(jié)構(gòu)圖專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)接口解釋器事實(shí)規(guī)則知識庫計(jì)劃議程中間解黑板執(zhí)行60新一代專家系統(tǒng)的特征并行技術(shù)與分布處理：同步和異步并行處理，以提高效率和可靠性。多專家系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作：各子系統(tǒng)可以相互通信協(xié)作。高級語言和知識語言描述：具有自學(xué)習(xí)能力：根據(jù)原有知識和對用戶提問的應(yīng)答，推理并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)以豐富知識庫。引入新的推理機(jī)制：能進(jìn)行聯(lián)想推理、類比推理、非標(biāo)準(zhǔn)邏輯推理等各種推理。具有自糾錯和自完善能力：先進(jìn)的智能人機(jī)接口：理解自然語言，實(shí)現(xiàn)語音、文字、圖形、圖像的直接輸入輸出。新一代專家系統(tǒng)的特征并行技術(shù)與分布處理：同步和異步并行處理，61分布式專家系統(tǒng)功能分布：將功能或任務(wù)合理均衡地分配到不同節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)共同完成一個完整任務(wù)。知識分布：將知識分配到各節(jié)點(diǎn)，并避免知識的不一致性，提高可靠性。接口設(shè)計(jì)：保證相互通信和同步、協(xié)調(diào)地工作；在保證完成任務(wù)的條件下，各部分之間的聯(lián)系盡可能保持一定的獨(dú)立性，部分之間的聯(lián)系盡可能少些。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：樹性結(jié)構(gòu)、星型結(jié)構(gòu)、總線結(jié)構(gòu)。驅(qū)動方式：控制驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動、要求驅(qū)動、事件驅(qū)動等。分布式專家系統(tǒng)功能分布：將功能或任務(wù)合理均衡地分配到不同節(jié)點(diǎn)62協(xié)同式專家系統(tǒng)任務(wù)的分解：將任務(wù)分解，由幾個分專家系統(tǒng)完成。公共知識的導(dǎo)出：公共知識存儲于每個專家系統(tǒng)，個別知識存儲于專門的分系統(tǒng)中?！坝懻摗狈绞剑涸O(shè)置可以為各分系統(tǒng)隨機(jī)存取數(shù)據(jù)的存儲區(qū)(黑板)。裁決問題：多數(shù)表決、加權(quán)評分或取中值記分、互補(bǔ)問題?？刂乞?qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動、要求驅(qū)動、事件驅(qū)動。協(xié)同式專家系統(tǒng)任務(wù)的分解：將任務(wù)分解，由幾個分專家系統(tǒng)完成。63機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)的策略基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)生理神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能人工神經(jīng)元的組成與分類機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)的策略基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)生理神64機(jī)器學(xué)習(xí)的定義西蒙的定義：學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對本身能力的增強(qiáng)或改進(jìn)，使其在下一次執(zhí)行同樣任務(wù)或類似任務(wù)時(shí)，會比現(xiàn)在做得更好或效率更高。機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究用機(jī)器識別現(xiàn)有知識，以及機(jī)器獲取新知識、新技能的學(xué)問。不會學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)不能稱其具有智能。1959年，塞繆爾(美)設(shè)計(jì)了一個下棋程序，由于具有學(xué)習(xí)能力，4年后該程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人。又過了3年，該程序戰(zhàn)勝了美國一個保持了8年之久的冠軍。機(jī)器的能力能否超過人的能力？不具備學(xué)習(xí)能力的機(jī)器不可能超過其設(shè)計(jì)者，如果具備學(xué)習(xí)能力……？機(jī)器學(xué)習(xí)的定義西蒙的定義：學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對本65機(jī)器學(xué)習(xí)的策略

(機(jī)器)學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的智能活動，學(xué)習(xí)過程中運(yùn)用的推理越多，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)。機(jī)械學(xué)習(xí)：記憶或“死記硬背”的學(xué)習(xí)，外界輸入和機(jī)器內(nèi)部的知識表示完全一致。如塞繆爾的下棋程序，能記住53000個棋局及其分值，并能在對奕中不斷修改。通過傳授學(xué)習(xí)：外界輸入和機(jī)器內(nèi)部的知識表示不完全一致，需要經(jīng)系統(tǒng)推理、翻譯和轉(zhuǎn)化而學(xué)習(xí)。類比學(xué)習(xí)：只能得到完成類似任務(wù)的相關(guān)知識，需要系統(tǒng)進(jìn)行推理，以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前任務(wù)與類似任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)和聯(lián)系。通過事例學(xué)習(xí)：通過對實(shí)例或經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析、總結(jié)和推廣，得到解決問題的辦法，需要更多的推理。機(jī)器學(xué)習(xí)的策略(機(jī)器)學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的智66生理神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能結(jié)構(gòu)：●細(xì)胞體(cellbody)●突(process)：軸突、樹突、突軸；刺激，伐值電平，觸發(fā)，窄脈沖，興奮與抑制。樹突核細(xì)胞體軸突突軸功能：

●時(shí)空整合

●興奮與抑制狀態(tài)

●脈沖與電位轉(zhuǎn)換

●神經(jīng)纖維傳輸速度：1～150m/s●突觸延時(shí)和不應(yīng)期●學(xué)習(xí)、遺忘和疲勞生理神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能結(jié)構(gòu)：樹突核細(xì)胞體軸突突軸功能：●突觸67人工神經(jīng)元的組成與分類組成(如圖)分類(略)+×××處理單元(節(jié)點(diǎn))W反應(yīng)作用強(qiáng)度的權(quán)值乘法器有向鏈處理單元相加伐值01人工神經(jīng)元的組成與分類組成(如圖)+×××處理單元(節(jié)點(diǎn))W68智能代理(Agent)Agent的概念基本概念基本特征從應(yīng)用和技術(shù)的角度看Agent多Agent系統(tǒng)(MAS)基于MAS的信息檢索系統(tǒng)智能搜索引擎基于多智能代理的信息檢索系統(tǒng)智能代理(Agent)Agent的概念基本概念基本特征從應(yīng)用69Agent的基本概念廣義的Agent：包括人類、物理世界的機(jī)器人和信息世界的軟件機(jī)器人。狹義的Agent：專指信息世界的軟件機(jī)器人或稱軟件Agent，是代表用戶或其他程序，以主動服務(wù)的方式完成一組操作的機(jī)動計(jì)算實(shí)體?！瘛爸鲃臃?wù)”：①主動適應(yīng)：即在完成操作的過程中，可以獲得、表示并在以后的操作中利用關(guān)于操作對象的知識以及關(guān)于用戶意圖和偏好的知識；②主動代理：對一些任務(wù)無需用戶發(fā)出具體指令，只要當(dāng)前狀態(tài)符合某種條件，即可代表用戶或其他程序完成相應(yīng)的操作。●“機(jī)動”：靈活的訪問及協(xié)作機(jī)制。Agent的基本概念廣義的Agent：包括人類、物理世界的機(jī)70Agent的基本特征自治性：可以在沒有人或其他Agent干預(yù)的情況下運(yùn)作，而且對自己的行為和內(nèi)部狀態(tài)有某種控制能力；社會性：多Agent構(gòu)成的社會環(huán)境，有統(tǒng)一的行為規(guī)則、相關(guān)知識、交互與合作能力；反應(yīng)性：能感知或理解環(huán)境，并對環(huán)境變化作出適時(shí)的反映；能(主)動性：根據(jù)承諾主動地采取行動(如圖)；人類智能特性：具備一些人類才具有的特征，例如意識、信念、義務(wù)、意圖等；合理性(沒有沖突目標(biāo))、學(xué)習(xí)和適應(yīng)性、推理能力等。發(fā)送方Agent接收方Agent服務(wù)請求服務(wù)承諾提供服務(wù)條件(非)終止請求/主動服務(wù)合作模型Agent的基本特征自治性：可以在沒有人或其他Agent干預(yù)71從應(yīng)用和技術(shù)的角度看Agent從應(yīng)用的角度看：Agent是能自動執(zhí)行用戶委托任務(wù)的計(jì)算實(shí)體。其應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，例如：●E-mail以及News的整理和過濾；●Web信息的搜索與獲?。弧褡烂娲?。從技術(shù)的角度看：Agent由各種技術(shù)支撐，是許多應(yīng)用特性的集合，從而實(shí)現(xiàn)其各種功能。從應(yīng)用和技術(shù)的角度看Agent從應(yīng)用的角度看：Agent是72多Agent系統(tǒng)(MAS)將多個Agent組織起來，以彌補(bǔ)單個Agent的不足：●彌補(bǔ)個體工作能力的不足；●彌補(bǔ)個體完成學(xué)習(xí)新任務(wù)能力的不足；●彌補(bǔ)個體處理信息并作出決策能力的不足。不僅研究單個Agent的結(jié)構(gòu)以及多個Agent之間的交互，更關(guān)注Agent在社會層次上的知識和行為。MAS系統(tǒng)的兩個關(guān)鍵：●Agent之間的協(xié)作：①任務(wù)共享，即對任務(wù)進(jìn)行分解，以方便問題求解；②結(jié)果共享，即通過共享部分結(jié)果的形式相互協(xié)助?！駥Νh(huán)境的適應(yīng)。多Agent系統(tǒng)(MAS)將多個Agent組織起來，以彌補(bǔ)單73智能搜索引擎搜索引擎需要對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類、索引和摘要，以方便用戶搜索信息。早期的搜索引擎：選擇主題分類、提供關(guān)鍵詞和摘要、報(bào)告站點(diǎn)地址等，都靠信息發(fā)布者以人工的方式向搜索引擎登記。由于站點(diǎn)的急劇膨脹，這種方式的應(yīng)用必然具有極大的局限性。自動搜索引擎：通過專門設(shè)計(jì)的程序自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)的新信息，并對其進(jìn)行自動分類、自動索引和自動摘要。自動搜索引擎還能為信息檢索者提供模糊檢索、概念檢索等功能，帶有明顯的智能性特征，因而也被稱為智能檢索引擎。智能搜索引擎搜索引擎需要對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類、索引和摘要，以方74基于多智能代理的信息檢索系統(tǒng)接口代理1用戶1任務(wù)代理1信息代理1信息源1信息代理2信息代理m信息源2信息源3信息源n用戶2用戶h接口代理2接口代理k任務(wù)代理j結(jié)果目標(biāo)和任務(wù)描述任務(wù)沖突解決信息集成信息需求回答查詢應(yīng)答任務(wù)預(yù)測結(jié)果協(xié)作查詢處理代理的組織與協(xié)調(diào)基于多智能代理的信息檢索系統(tǒng)接口代理1用戶1任務(wù)代理1信息代75接口代理接受用戶的指令，根據(jù)用戶的興趣，協(xié)調(diào)系統(tǒng)完成用戶委托的任務(wù)。傳送收集到的信息，與用戶進(jìn)行交互，建立模型。主要功能：●從使用者那里收集到相關(guān)信息，啟動任務(wù)代理；●提交相關(guān)信息，包括結(jié)果和解釋；●在問題求解過程中，要求用戶提供附加信息；●必要時(shí)，請求用戶證實(shí)。接口代理接受用戶的指令，根據(jù)用戶的興趣，協(xié)調(diào)系統(tǒng)完成用戶委托76任務(wù)代理通過形成問題求解規(guī)劃，經(jīng)過查詢并與其他代理交換信息后啟動任務(wù)代理。擁有相關(guān)任務(wù)的領(lǐng)域知識，包括與該任務(wù)相關(guān)的其他輔助任務(wù)代理和輔助信息代理。具有解決沖突和融合信息的策略。任務(wù)代理通過形成問題求解規(guī)劃，經(jīng)過查詢并與其他代理交換信息后77信息代理提供用于查詢異構(gòu)信息源的多種模型，包括關(guān)聯(lián)信息源模型、信息源的選擇策略模型、信息源的查詢模型、沖突解決和信息融合模型?？梢越邮杖N目標(biāo)類型的信息：●應(yīng)答一個與信息源有關(guān)聯(lián)的查閱；●應(yīng)答會重復(fù)地執(zhí)行周期性的查詢，并且將結(jié)果回送給請求者；●監(jiān)視一個信息源內(nèi)某些類型信息的變化。信息代理提供用于查詢異構(gòu)信息源的多種模型，包括關(guān)聯(lián)信息源模型78代理的組織與協(xié)調(diào)代理被分配于不同的機(jī)器中，并且通過自上向下的狀態(tài)分析，定向激活代理。被激活的代理根據(jù)給定要求，動態(tài)地形成一種層次的組織結(jié)構(gòu)，并具有如下特性：●包含若干可以相互通信的任務(wù)代理；●任務(wù)代理負(fù)責(zé)解決信息沖突與來自不同信息源的信息集成；●任務(wù)代理負(fù)責(zé)激活有關(guān)的信息代理，并協(xié)調(diào)信息搜索、信息濾波等任務(wù)。在一項(xiàng)任務(wù)的持續(xù)期內(nèi)，保持相對的靜態(tài)特性。代理的組織與協(xié)調(diào)代理被分配于不同的機(jī)器中，并且通過自上向下的79人工智能的教育應(yīng)用人工智能教育應(yīng)用概述系統(tǒng)模塊及功能NATO的AET項(xiàng)目目前教育技術(shù)中所涉及AI的主要領(lǐng)域智能計(jì)算機(jī)輔助教育(ICAI)ICAI的設(shè)計(jì)模型智能導(dǎo)師系統(tǒng)人工智能的教育應(yīng)用人工智能教育應(yīng)用概述系統(tǒng)模塊及功能NATO80系統(tǒng)模塊及功能“學(xué)生模型”模塊：了解學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)和當(dāng)前水平等?！敖虒W(xué)決策”模塊：針對學(xué)生的特點(diǎn)，選擇最適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容、方法，進(jìn)行個別指導(dǎo)。“自然語言接口”模塊：允許學(xué)生用自然語言與“計(jì)算機(jī)導(dǎo)師”進(jìn)行對話。系統(tǒng)模塊及功能“學(xué)生模型”模塊：了解學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)81NATO的AET項(xiàng)目20世紀(jì)80年代后期，北大西洋公約組織(NATO)科學(xué)委員會確定的“高級教育技術(shù)”(AET)項(xiàng)目。項(xiàng)目內(nèi)容及其與AI的關(guān)系：①任務(wù)分析與專家系統(tǒng)(完全應(yīng)用AI技術(shù))；②交互技術(shù)；③學(xué)生模型建造與錯誤診斷(部分應(yīng)用AI技術(shù))；④個別指導(dǎo)策略與學(xué)習(xí)者控制(完全應(yīng)用AI技術(shù))；⑤人機(jī)界面設(shè)計(jì)；⑥微型世界與問題求解(部分應(yīng)用AI技術(shù))；⑦過程仿真；

⑧實(shí)現(xiàn)教育技術(shù)革新方法評價(jià)。NATO的AET項(xiàng)目20世紀(jì)80年代后期，北大西洋公約組織(82目前教育技術(shù)中所涉及AI的主要領(lǐng)域知識的表示與訪問：知識庫是實(shí)現(xiàn)知識推理與專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，而建造知識庫的前提是解決知識的形式化表示以及知識的訪問與調(diào)用問題。因而‥‥‥對學(xué)生錯誤的自動診斷：不僅要發(fā)現(xiàn)學(xué)生的錯誤，而且要指出其錯誤根源，提出有針對性的建議或指導(dǎo)，因而需要跟蹤學(xué)生的思維過程。實(shí)現(xiàn)智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)：將信息的超媒體組織結(jié)構(gòu)與有針對性的建議或指導(dǎo)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，建構(gòu)新一代智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)。但二者之間的結(jié)合并不容易，因?yàn)锳I技術(shù)中知識與信息的組織和管理由知識的表示方法決定，這與超媒體技術(shù)存在矛盾。目前教育技術(shù)中所涉及AI的主要領(lǐng)域知識的表示與訪問：知識庫是83智能計(jì)算機(jī)輔助教育(ICAI)ICAI是人工智能與計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物，是一種能適應(yīng)不同學(xué)生能力、需求、學(xué)習(xí)風(fēng)格等不同特點(diǎn)的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)。ICAI系統(tǒng)的基本特征：●智能性：利用AI技術(shù)的一些特殊研究成果(如自然語言理解、知識表示、推理機(jī)制、問題解決方法等)編制復(fù)雜的應(yīng)用程序?！駥?shí)用性：應(yīng)用數(shù)學(xué)邏輯、符號合成、醫(yī)療診斷、理論證明等解決實(shí)際問題?！襻槍π裕合到y(tǒng)利用訓(xùn)練策略、學(xué)習(xí)顧問、靈活性模塊，使教學(xué)活動具有更強(qiáng)的針對性。智能計(jì)算機(jī)輔助教育(ICAI)ICAI是人工智能與計(jì)算機(jī)輔助84ICAI的設(shè)計(jì)模型學(xué)生記錄模塊專家系統(tǒng)模塊教學(xué)模塊人機(jī)接口界面ICAI的設(shè)計(jì)模型學(xué)生記錄模塊專家系統(tǒng)模塊教學(xué)模塊人機(jī)85專家系統(tǒng)模塊存放知識、事實(shí)、推理規(guī)則、訓(xùn)練策略等，為學(xué)生產(chǎn)生問題情景，并對學(xué)生答案或狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)。知識和規(guī)則的表示方法：●語義網(wǎng)絡(luò)：用節(jié)點(diǎn)和鏈組成的知識圖解法表示課程知識（如圖）?！癞a(chǎn)生規(guī)則：表示知識技能，建立解決方法。如果條件滿足，就采取相應(yīng)操作或判斷。例如：家具椅子我的椅子坐位咖啡色皮革是一種是一把包套是一種顏色如果某動物是哺乳動物并且該動物食肉那么這是一種食肉動物如果是在核對訂貨階段訂貨中有一袋炸土豆片但沒有飲料那么在訂貨中增加一袋百事可樂問題解答法則：用以表示課程知識。利用AI混合知識表達(dá)：表達(dá)課程知識、給出解決策略、回答學(xué)生問題、評價(jià)學(xué)生答案、將策略從課程內(nèi)容分離出來。專家系統(tǒng)模塊存放知識、事實(shí)、推理規(guī)則、訓(xùn)練策略等，為學(xué)生產(chǎn)生86學(xué)生記錄模塊用于存放學(xué)生對課程內(nèi)容的理解程度，其目的是對學(xué)生的錯誤概念以及解決問題的策略進(jìn)行分析，從而有針對性地指出產(chǎn)生錯誤的原因并給出正確的問題解答方法。跟蹤學(xué)生解決問題的過程，將學(xué)生處理問題的能力與相同環(huán)境下“專家”的能力進(jìn)行比較并記錄，以作為教學(xué)模塊教學(xué)策略選擇的依據(jù)。從易到難對學(xué)生提問，