人工智能技術(shù)課程綜述

人工智能技術(shù)課程綜述1人工智能的定義與發(fā)展1.1人工智能的定義40多年來，人工智能獲得了很大的，已引起了眾多學(xué)不同專業(yè)背景學(xué)者們的日益重視，成為一門廣泛的交叉和前言學(xué)科。進(jìn)十年來，現(xiàn)代計算機已能夠存儲及其大量的信息行快速信息，軟件功能和硬件取得長足進(jìn)步，使人工智能進(jìn)一步的應(yīng)用。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。目前的“人工智能是指用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能。同時智能又是一個學(xué)科作為一個學(xué)科，人工智能研如何使機器算機）具有智能的技術(shù)，特別是自然智能如何算機上實現(xiàn)現(xiàn)的科學(xué)技術(shù)。從角度講，人工智能是計算機的一個分支企圖了解智能的實生產(chǎn)出一種新的能以人類智似的方式作應(yīng)的智能機器，該研究包括機器人、語言識別像識別、自言處理和專家系統(tǒng)等。1.2人工智能的研究發(fā)展對于人工智能的發(fā)展來說，20世紀(jì)30年代和40年代的智能界，發(fā)現(xiàn)了兩件最事：數(shù)理邏輯和關(guān)于計算的想。而人工的總體發(fā)展階致可以分為以下階段：第一階段：50年代人工智能的興起和冷人工智能概念首次提出后，相繼出批顯著的成果，如機器定理、跳棋程序用問題求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的以及機器翻譯等的使人工智能走入了低谷。這段的特點是視問題求解的方法，忽視知識重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將智能引向了實用并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence即IJCAI）。第三階段：80年代，隨著第五代計算機制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最，但它的開展形成了一股研工智能的熱潮。第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)議，宣告了這一新學(xué)科的誕此后，各國經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由智能主體研向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下式人工智能研究。不僅研究同一目標(biāo)的式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。2人工智能的目標(biāo)和研究策略人工智能作為一，其研究目標(biāo)就是制造智能機器和智能，實現(xiàn)智能化具體來講，就是要使計算機具有腦智能智能，還要具有看說、寫等感知和交流能力。之，就是要算機具有自主發(fā)現(xiàn)解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力而大大擴展伸人的智能，實現(xiàn)人類社會的全面智。人工智能學(xué)科的研究策略則是先部分地或某種程度地實現(xiàn)機器的智能，并運用智能決各種實際問題特別是工程，從而使現(xiàn)計算機更靈活、更更有用，成為人類的智能化處理工具，逐步擴展和不斷延伸人的智能，逐步化。3人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域人工智能是在計學(xué)、控制論、信息論、心理學(xué)、語言學(xué)種學(xué)科相互滲透的基礎(chǔ)發(fā)展起來興邊緣學(xué)科，主要研究用用機器（主要是計來模仿和實現(xiàn)人類的智能行經(jīng)過幾十年展，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域得到發(fā)展，在我們的日活和學(xué)習(xí)當(dāng)有許多地方得到應(yīng)過本次人工智能技術(shù)的課程使我了解到一些相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)，以下就簡單概述關(guān)于人工的幾個應(yīng)用的相關(guān)知識。3.1問題的求解人工智能的第一是發(fā)展了能夠求解難題的下棋程序。在程序中應(yīng)用的序，如向前看幾步，并把困問題分成一較容易的子問題，為搜索和問題歸約這樣的人能基本技術(shù)天的計算機程序能標(biāo)賽水平的各種方盤棋。十棋和國際象并取得前面提到的棋手戰(zhàn)勝國際象棋冠軍的成另一種問題程序把各種數(shù)學(xué)公匯編在一起，其性能達(dá)到很水平，并正許多科學(xué)家和工程師所應(yīng)用。有些程序甚至還能夠用經(jīng)驗來改善其性能。正如前面所述，這中未解決的問題包括人類棋有的但尚不確表達(dá)的能力，如棋大師們洞察棋局的能力。個未解決的涉及問題的原概念工智能中叫做問題表示的選人們常常能到某種思考問題的而使求解變得容易而最終解題。到目前，人工智能程序已如何考慮要解決的問題，即解決空間，較優(yōu)的解答。3.2邏輯推理早期的邏輯推理作與問題和難題的求解相當(dāng)密切。已經(jīng)出的程序能夠借助于對事實的數(shù)據(jù)庫的操作來；其中每個事實由分立的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表像數(shù)理邏輯中由分立示一樣。與人工智能的其他不同之處是，這些方法能夠的和一致的表示。也就是說，本事實是正確的，那么程序夠證明這些實得出的定理且也僅僅是證明原理。邏輯推理是人工究中最持久的子領(lǐng)域之一。特別重要的找到一些方法注意力集中在一個大型的數(shù)中的有關(guān)事，留意可信的證明在出現(xiàn)新信息的時候適修正這些證明。3.3機器學(xué)習(xí)3.4模式識別模式識別就是通機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處判讀。這里，我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式機技術(shù)的發(fā)展，人類有可能雜的信息處理過程。用計算現(xiàn)模式（文聲音、人物、物體自動識別，是開發(fā)智能機器個最關(guān)鍵的口，也為人類認(rèn)識能提供線索。信息處理過程個重要形式命體對環(huán)境及客體。對人類來說，特別重要的光學(xué)信息（視覺器官來獲得）信息（通過聽覺器官來獲得識別。這是識別的兩個重要方面。市場上可見到產(chǎn)品有光學(xué)字符識別系統(tǒng)（OpticalCharacterRecognitionOCR）、語音識別系統(tǒng)等。計算機識別的顯著特點是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識別過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似。以“別”為例：首先將漢進(jìn)行處理，抽取主要表達(dá)特其特征與漢字的代碼存在計中。就象把教我們這個字叫什么、如何寫的知識記憶在大腦中。這一過程叫做“訓(xùn)練”。識別過程就是的漢字圖像經(jīng)處理后與計算所保存的全字進(jìn)行比較，找出最相近的字為識別結(jié)果，這一過程叫做“匹配”。指紋是人體的一特征，具有唯一性。北京大學(xué)有關(guān)專家字圖像的離散質(zhì)進(jìn)行了深入研究，建立了紋灰度圖像計算紋線局部方向、進(jìn)而提取指紋特征信息的理論研究成功了適于民用身份鑒自動指紋鑒定系統(tǒng)，以及適安刑事偵破紋鑒定系統(tǒng)。從而我國指紋自動識別系統(tǒng)應(yīng)用河。北大指動識別系統(tǒng)的推出國公安干警從指紋查對的繁工處理中解來。浙江省從1997年開始使用北大指紋自動識別系統(tǒng)，采取省地（市）二級建庫、省地（市）縣三級查詢的方式，形成了獨特的“浙江模式”。省公安廳現(xiàn)已建立了100多萬人的指紋庫，是目前國內(nèi)的第二大庫。在100萬人的指中，檢索一枚現(xiàn)場指紋僅需4分鐘左右2000年浙江省用指紋自動識別系統(tǒng)直接破案3063起，連帶破案12000多起。破案率為全國第一，并遙于國內(nèi)其它指紋識別系統(tǒng)，安部樹為指統(tǒng)建設(shè)應(yīng)用樣板。這里介紹一個綜的例子，一汽集團公司與國防科技大學(xué)合作研制成功“紅旗轎車駛系統(tǒng)”（即無人駕），它標(biāo)志著我國研制高速車的能力已達(dá)到當(dāng)今世界先平。汽車自駛技術(shù)是集模式識能控制、計算機學(xué)和汽車操力學(xué)等多門于一體的綜合性技表著一個國家控制技術(shù)的水紅旗車自主系統(tǒng)采用計算機視方式，并采用仿人控制，實對紅旗車的控制。首先，攝像前方的道路和車輛行駛情況到圖像處理像識別系統(tǒng)。該系出道路狀況、前方車輛的相離和相對車接著，路徑規(guī)劃系統(tǒng)根據(jù)這些信息規(guī)劃出一條合適路徑，即決定如何開車。然后，路徑跟蹤系需跟蹤的路徑，結(jié)合車輛行態(tài)參數(shù)和車駛動力學(xué)約束，形命令，控制方向盤和油門開構(gòu)產(chǎn)生相應(yīng)，使汽車按照規(guī)劃好的路徑前進(jìn)，即駛系統(tǒng)的規(guī)劃路徑前進(jìn)。3.5自然語言理解自然語言的處理智能技術(shù)應(yīng)用于實際領(lǐng)域的典型范例，多年艱苦努力領(lǐng)域已獲得了大量令人矚目果。目前該的主要課題是：計算機何以主題和對話情境為基礎(chǔ)，注重大量識--世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。3.6專家系統(tǒng)為了實現(xiàn)專家系須要存儲有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)析并按某種模的專家知識（組成知識庫）及擁有類似域?qū)＜医鉀Q實際問理機制（構(gòu)成推理機）。系對輸入信息處理，并運用知識理，做出決策和判斷，其解題的水平達(dá)接近專家的水平，因到專家或?qū)＜抑值淖饔?。開發(fā)專家系統(tǒng)的表示和運用專家知識，即來自領(lǐng)域?qū)＜冶蛔C明對解決域內(nèi)的典型問題有用的事實程。目前，系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則的知識表示和推理技術(shù)。由于領(lǐng)域的知識更多是不精確或不確定的，不確定的知識表示與知識推專家系統(tǒng)開研究的重要課題。專家系統(tǒng)開發(fā)工具的研制發(fā)很迅速，這大專家系統(tǒng)的應(yīng)用加快專家系統(tǒng)的開發(fā)過程，到積極地促用。隨著計算機科整體水平的提高，分布式專統(tǒng)、協(xié)同式系統(tǒng)等新一代專家研究也發(fā)展很快。在新一代系統(tǒng)中，不用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。3.7Agent統(tǒng)分布式人工智能在20世紀(jì)70年代后期出現(xiàn)，是人工智能研究的一個重要分支。分布式人工智能系多個Agent（智能體）組成，每一個Agent又是一個半自治系統(tǒng)，Agent之間以及Agent與環(huán)境之間進(jìn)行并發(fā)活動通過交互來完成求解。3.8計算機視覺計算機視覺是一算機實現(xiàn)或模擬人類視覺功能的新興學(xué)其主要研究目計算機具有通過二維圖像認(rèn)維環(huán)境信息力，這種能力不僅三維環(huán)境中物體形狀、位置態(tài)、運動等信息的感知，而且對這些信息的描述、存儲、與理解。目計算機視覺已在人的許多領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。，在圖像、識別方面有指紋識別、染色體識字符識別等；在航天與軍事方面有衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤精確制導(dǎo)、景物識別、目標(biāo)等；在醫(yī)學(xué)有圖像的臟器重建圖像分析等；在工業(yè)方面有監(jiān)測系統(tǒng)和過程監(jiān)控系統(tǒng)等。3.9機器翻譯機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系目前，國內(nèi)器翻譯軟件不下百據(jù)這些軟件的翻譯特點，大以分為三大詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類。詞典類翻譯軟件的代表是“金山詞霸”，堪稱是多快電子詞典，它可以迅速查詢單詞或詞組義并提供單詞的發(fā)用戶了解單詞或詞組含義提極大的便利化翻譯軟件的典型代表是“東方快車2000”，它首先提出了“智能漢化”的概念，使翻譯軟件的輔助翻譯作顯。3.10醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能專家系學(xué)中的應(yīng)用。國外最早將人工智能應(yīng)用療診斷的是MYCIN專家系統(tǒng)。1982年，美國Pittburgh學(xué)Miller發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internit2II內(nèi)科計算機輔助診斷系統(tǒng)的研究成果，1977年改進(jìn)為Intrnit2Ⅱ，經(jīng)過改進(jìn)后成為在的CAU-CEUS，1991年美國哈佛醫(yī)學(xué)院Barnett的DE-PLAIN，包含有2200種疾病和8000種癥狀。我國研制基于人工智能的專家系統(tǒng)始于上世紀(jì)70年代末，但是發(fā)展很快。早期的有北京中醫(yī)學(xué)幼波肝炎醫(yī)療專家系統(tǒng)”，它是模擬著名老中大夫?qū)Ω尾≡\治的程序。上世紀(jì)80年代初，福建中醫(yī)學(xué)院與福建計算機中心研如高骨傷計算機診療系統(tǒng)。其門大學(xué)、重慶大學(xué)、河南醫(yī)學(xué)、長春大高等院校和其他研開發(fā)了基于人工智能的醫(yī)學(xué)機專家系統(tǒng)成功應(yīng)用于臨床。3.11技術(shù)研究的應(yīng)用人工智能在超聲無損檢測中的應(yīng)用。在超聲無損檢測（NDT）與無損評價（NDE）領(lǐng)域中，目前主要廣用專家系統(tǒng)方法聲損傷（UT）中缺陷的性狀和大小進(jìn)行判斷和歸類；在傳統(tǒng)超聲檢測與智能超聲無之間架起了一座橋梁，它能般的探傷人成技術(shù)熟練。經(jīng)驗專家。所以在實際應(yīng)用中這能超聲無損有很大的價值。4人工智能面臨的問題人工智能（AI）科自1956年誕生至今已走過50多個年頭，就研究解釋和模擬能、智能行為及其規(guī)律這一標(biāo)來說，已出了可喜的一步，域已取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展。但工智能研究在不少問題，這主要表現(xiàn)在下列幾個：1宏觀與微觀隔離一方面是哲學(xué)、學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的層次太高、太另一方面是人工智能邏輯符神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主義所研究的智能低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)間還有許多未予研究，無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。2全局與局部割裂人類智能是腦系體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則人類智能行為特性及其進(jìn)化。它們存在的局限性。必須從、多因素、多維和全局觀點究智能，才服上述局限性。3理論和實際脫節(jié)大腦的實際工作，在宏觀上我們已知道得不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，難以理出清晰的頭緒。在微，我們對大工作機制卻知之甚是而非，使我們難以找出規(guī)在這種背景出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出”智能”就算相當(dāng)成功了。從整個發(fā)展的過，人工智能發(fā)展曲折，而且還面臨不少，具體表現(xiàn)在以下幾個主要方面：1計算機博弈的困難博弈是自然界的遍現(xiàn)象，它表現(xiàn)在對自然界事物的對策力競爭上。博存在于下棋之中，而且存在治、經(jīng)濟、和生物的斗智和競。盡管西洋跳棋和國際象棋算機程序已到了相當(dāng)高的水平計算機博弈依然面臨著巨大難。這主要在以下兩個方面的其一是組合爆炸問題，狀態(tài)法是人工智基本的形式化方法。若用博弈樹來表示狀態(tài)空間，的棋類，其狀態(tài)空間都大得驚人，例如，西洋跳棋為10的40次方，國際象棋為10的120次方，圍棋則是10的700次方。如此巨大的狀態(tài)空間，現(xiàn)有計算機是很難忍受二是現(xiàn)在的博弈程序往往是二人對弈、公開、有確定走步棋類進(jìn)行研制的。而對于多弈、隨機性弈這類問題，至少目前計算機還是難以模擬實現(xiàn)的。2機器翻譯所面臨的問題在計算機誕生的有人提出了用計算機實現(xiàn)自動翻譯的設(shè)目前機器翻譯所面臨的問題仍然是1964年語言學(xué)家黑列爾所說的構(gòu)成句子的單詞義性問題。歧義性問題一直然語言理解（NLU）中的一大難關(guān)。同樣子在不同的場合使用，其含差異是司空的。因此，要消除就要對原文的每一個句子及下文進(jìn)行分解，尋找導(dǎo)致歧義詞組在上下文中的準(zhǔn)確意義而，計算機往孤立地將句子作單位。另外，即使對原文有定的理解，的意義如何有效地在計算機里表示出來也存在問題。目前的NLU系統(tǒng)幾乎不能隨著時間的增強理解力，系統(tǒng)的理解大都于表層上，深層的推敲，沒有沒有記憶，更沒有歸納。導(dǎo)種結(jié)果的原計算機本身結(jié)構(gòu)和研究方法的問題。現(xiàn)在NLU的研究方法很不成熟，大多數(shù)研究局限在語言獨的領(lǐng)域，而沒有對人們是理解語言這題做深入有效的探討。3自動定理證明和GPS的局限自動定理證明的代表性工作是1965年魯賓遜提出結(jié)原理。歸結(jié)原理雖然簡，但它所采用的方法是演繹這種形式上繹與人類自然演繹法是截然不同的?；跉w結(jié)演繹推理要邏輯公式轉(zhuǎn)化為子句從而喪失了的邏輯蘊含語義。前面曾提到過的GPS是企圖實現(xiàn)一種不依賴于領(lǐng)域知識求解人工智能問題的通用。GPS想擺脫對問題內(nèi)部表達(dá)形式的依賴，但是問題的內(nèi)部表達(dá)形式理性是與領(lǐng)域切相關(guān)的。不管是用一階謂輯進(jìn)行定理的歸結(jié)原理，還是求智能問題的通用方法GPS，都可以從中分析出表達(dá)能力的局限性，而這種局限性使小了其自身的應(yīng)用范圍。4模式識別的困惑雖然使用計算機式識別的研究與開發(fā)已取得大量成果，已成為產(chǎn)品投應(yīng)用，但是它的理論和方法的感官識別是全然不同的。人手段、形象思維能力，是任先進(jìn)的計算別系統(tǒng)望塵莫及的，另一方面，在現(xiàn)實世界中，生活并不是一項結(jié)構(gòu)嚴(yán)密的任務(wù)，一般家畜都易舉地對付，但機器不會，不是說它們不會，而是說目前不會。上述存在問題和題說明，人腦的結(jié)構(gòu)和功能要比人們想復(fù)雜得多，人研究面臨的困難要比我們估重大得多，智能研究的任務(wù)要討論過的艱巨得多。同時也，要從根本解人腦的結(jié)構(gòu)和功決面臨的難題，完成人工智研究任務(wù)，尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下步發(fā)展的理論基礎(chǔ)平。我們要經(jīng)過幾代人的持續(xù)奮斗，多學(xué)科聯(lián)合研究，才可能基本上解開“智能”之謎，使人工智能理論達(dá)到一個更高的水。5人工智能研究的展望技術(shù)的發(fā)展總是們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測人工智能的未不可能的。但目前的一些前瞻性研究可以未來人工智能會向以下幾個方：模糊處理、并行化、神經(jīng)和機器情感前，人工智能的推已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能研究之中，步就是模仿人類右糊處理功能和整個大腦的并處理功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用域，未來智能計算機，可能就是作為主機的馮·型機與作為智能外圍的人工網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合感是智能的一部分是與智能相分離的，因此人能領(lǐng)域的下