人工智能及其應(yīng)用總結(jié)

第一章：緒論智能：根據(jù)對(duì)人腦已有的認(rèn)識(shí)，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(duì)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(shí)閾值理論及進(jìn)化理論。綜合三個(gè)方面，智能是知識(shí)與智力的總和。其中，知識(shí)是一切智能行為的基礎(chǔ)，而智力是獲取知識(shí)并應(yīng)用知識(shí)求解問(wèn)題的能力。智能的基本特征：1、行為能力（表達(dá)能力人工智能的研究?jī)?nèi)容：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(jì)算機(jī)更聰明、更有用，使它不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問(wèn)題，能模擬人類(lèi)的部分智能行為。建造智能機(jī)器人代替人類(lèi)的部分智力勞動(dòng)。遠(yuǎn)期目標(biāo)：用自動(dòng)機(jī)模仿人類(lèi)的思維過(guò)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(dòng)作行為知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過(guò)程：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)選擇、知識(shí)評(píng)價(jià)人工智能的主要學(xué)派：符號(hào)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（書(shū)）所謂人工智能就是用人工的方法在機(jī)器(計(jì)算機(jī))上實(shí)現(xiàn)的智能，或者說(shuō)是人們使機(jī)器具有類(lèi)似于人的智能。從學(xué)科角度來(lái)看：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開(kāi)發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。從能力角度來(lái)看：人工智能是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類(lèi)智能有關(guān)的功能。對(duì)認(rèn)知行為進(jìn)行研究：心理活動(dòng)的最高層級(jí)是思維策略，中間一層是初級(jí)信息處理，最低層級(jí)是生理過(guò)程，與此相應(yīng)的是計(jì)算機(jī)程序、語(yǔ)言和硬件。研究認(rèn)知過(guò)程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級(jí)信息處理的關(guān)系，并用計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬人的思維策略水平，而用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言模擬人的初級(jí)信息處理過(guò)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(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(超市市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析)，人工生命第二章：知識(shí)表示方法知識(shí)的一般概念：知識(shí)是人們?cè)诟脑炜陀^世界的實(shí)踐中積累起來(lái)的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)表示：是研究用機(jī)器表示知識(shí)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(shí)的存儲(chǔ)又考慮知識(shí)的使用。知識(shí)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(wèn)題求解技術(shù)：?jiǎn)栴}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(hào)和項(xiàng)組成問(wèn)題的狀態(tài)空間包含三種說(shuō)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“我聽(tīng)音樂(lè)或者繪畫(huà)”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)｝(ANYx){P(x) P(x)}(ANYx){~P(x)P(x)} ~P(x)ORP(x)~P(x)ORP(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(lái)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(wú)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(jià)搜索第四章：計(jì)算智能（神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算）對(duì)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(jì)算智能，涉及研究分支貝茲德克認(rèn)為計(jì)算智能取決于制造者提供的數(shù)值數(shù)據(jù)，而不依賴于知識(shí)。計(jì)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(jì)算，模糊計(jì)算，進(jìn)化計(jì)算，人工生命。計(jì)算智能（C、人工智能（A）和生物智能（B）的關(guān)系。計(jì)算智能人工智能是在計(jì)算層的智能。即CIAIBI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(wú)導(dǎo)師)學(xué)習(xí)(3)強(qiáng)化學(xué)習(xí)第五章：計(jì)算智能（進(jìn)化計(jì)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(gè)體，利用遺傳算子（選擇、交叉和變異）對(duì)這些個(gè)體進(jìn)行組合，產(chǎn)生新一代的候選解群，重復(fù)此過(guò)程，直到滿足某種收斂指標(biāo)為止遺傳算法的特點(diǎn)：遺傳算法是對(duì)參數(shù)集合的編碼而非針對(duì)參數(shù)本身進(jìn)行進(jìn)化；遺傳算法是從問(wèn)題解的編碼組（種群）開(kāi)始而非從單個(gè)解開(kāi)始搜索；索；遺傳算法的優(yōu)勢(shì):(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(jì)算。(4)不是盲目窮舉，而是啟發(fā)式搜索。設(shè)用遺傳算法求解某問(wèn)題時(shí)，產(chǎn)生了四個(gè)個(gè)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(gè)體A的適應(yīng)度值所占份額為34/227遺傳算法步驟：隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)由確定長(zhǎng)度的特征字符串組成的初始種群。對(duì)該字符串種群迭代地執(zhí)行下面的步驟①和步驟②，直到滿足停止準(zhǔn)則為止：①計(jì)算種群每個(gè)字符串的適應(yīng)值②應(yīng)用復(fù)制、交叉和變異等遺傳算子產(chǎn)生下一代群體。進(jìn)化計(jì)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(guò)程而建立的魯棒性計(jì)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):領(lǐng)域問(wèn)題。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(jì)初始知識(shí)庫(kù)、原型機(jī)的開(kāi)發(fā)與實(shí)驗(yàn)、知識(shí)庫(kù)的改進(jìn)與歸納專家系統(tǒng)的類(lèi)型：解釋，預(yù)測(cè)，診斷，設(shè)計(jì)，規(guī)劃，監(jiān)視，控制，調(diào)試，教學(xué)，修理新型專家系統(tǒng)的特征：并行與分布處理、多專家系統(tǒng)協(xié)同工作、高級(jí)語(yǔ)言和知識(shí)語(yǔ)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(cuò)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)協(xié)同式專家系統(tǒng)的重要途徑。它不著重于處理的分布和知識(shí)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(gè)處理機(jī)的硬件環(huán)境，而且一般都是在同一個(gè)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?專家系統(tǒng)開(kāi)序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。比一般的計(jì)算機(jī)高級(jí)語(yǔ)言具有更強(qiáng)的功能。主要分為骨架型工具(又稱外殼)、語(yǔ)言型工具、構(gòu)造輔助工具和支撐環(huán)境等4類(lèi)。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(lèi)比學(xué)習(xí)：示例學(xué)習(xí)：歸納學(xué)習(xí)歸納學(xué)習(xí)歸納一般，從部分到整體的推理行為類(lèi)比學(xué)習(xí)：通過(guò)類(lèi)比，即通過(guò)對(duì)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)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(lèi)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(gè)方面，它包含建立模型，任務(wù)說(shuō)明，程序綜合第九章：Agent（真體）多種類(lèi)型的多真體模型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(lèi)：全協(xié)作系統(tǒng)、無(wú)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(kāi)放性、容錯(cuò)性、獨(dú)立性艾真體（真體Agent是能夠通過(guò)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(dòng)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(huì)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(lèi)的真體＝體系結(jié)構(gòu)+程序(1)(2)(3)多個(gè)進(jìn)程，并接受總體調(diào)度(4)各個(gè)真體在多個(gè)計(jì)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(lèi)及特