人工智能-課程論文

xxx大學人工智能概論課程論文學院核自院專業(yè)機械工程及自動化班級機械x班姓名xxx學號xxx導師朱x課題人工智能原理與應(yīng)用201x年1x月2x日人工智能的原理與應(yīng)用摘要：人工智能(AI)一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(MIT)、卡內(nèi)基-梅隆大學(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內(nèi)的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術(shù)的實驗。不久前，著名導演斯蒂文斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(A.I.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。關(guān)鍵詞：人工智能；專家系統(tǒng)；模式識別引言：人工智能的發(fā)展已達到很高水平，電子計算機將更接近大腦的功能了，雖然計算機解決問題的能力從技術(shù)角度看目前還有很大局限性，計算機萬能論者的理論依據(jù)也是有問題的。計算機暫時不能代替人我相信他預(yù)見的會成為現(xiàn)實，目前也有了很多技術(shù)突破,這就是人類-機器的結(jié)合體，他預(yù)見這是人類進化史上的一個飛躍。在這樣一個結(jié)合體形式下，肯定超出目前的人的智能和人工智能，這個結(jié)合體中，人類的大腦將植入能和機器直接溝通的芯片，這個芯片是人機的橋梁，而人類-機器結(jié)合體將發(fā)揮出人與機器的各自優(yōu)勢。一、什么是人工智能由于人工智能是一個邊緣學科，是哲學、數(shù)學、電子工程、計算機科學、心理學等眾多學科的混血兒。它的研究隊伍由未自不同領(lǐng)域的學者組成，各自從事著自己感興趣的工作，他們對人工智能是什么有不同的認識。如果僅從技術(shù)的角度來看，人工智能要解決的問題是如何使電腦表現(xiàn)智能化，使電腦能支靈活方效地為人類服務(wù)。只要電腦能夠表現(xiàn)出與人類相似的智能行為、就算是達到了目的，而不在乎在這過程中電腦是依靠某種算法還是真正理解了，這樣，人工智能就是計算機科學中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的—個分支，人工智能的目標就是研究怎樣用電腦來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)的技術(shù)產(chǎn)品，建立有關(guān)的理論。除了上述的觀點以外，人工智能領(lǐng)域中的心理學家、語言學家傾向于將重點放在用電腦去再現(xiàn)人腦思維的內(nèi)部狀態(tài)上．也就是要使電腦程產(chǎn)真正理解它所他的事情，就好保人腦一樣去“思考問題”。由于大家研究的內(nèi)容與側(cè)重點各不相同，因此對人工智能的認識也有一定的差異。但是，他們的認識又相互補充、相輔相成、共同構(gòu)成了人工智能豐富多彩的研究層次與多樣化的研究隊伍。（一）人工智能的理論于實踐人工智能不僅僅是一個工程科目，同樣也是一個科研主題，研究人員創(chuàng)立人工智能理論（人工智能程序能夠做什么）并用數(shù)學分析和實驗來驗證。理論是可以通過數(shù)學抽象和定理證明來分析驗證的，也可以通過開發(fā)程序、運行試驗、分析結(jié)果進行經(jīng)驗性研究，這很像心理學家對接受實驗者所做的實驗，但復(fù)雜人工智能系統(tǒng)的行為是很難預(yù)測的。人工智能的應(yīng)用范圍非常廣泛。人們已經(jīng)創(chuàng)建了人工智能程序，用于通過預(yù)測股市趨勢來產(chǎn)生投資策略，診斷病人并給出治療建議，以及控制工廠中的裝配機器人。火星探測機器人的控制就采用了人工智能系統(tǒng)。（二）人工智能概念著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關(guān)于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。（三）人工智能的基礎(chǔ)人類是通過自然語言來表達思想、知識、學習、交流等，為實現(xiàn)AI用機器模擬人的智能行為，顯然，必須有適合于AI的知識獲取、知識表示、知識推理的語言，編寫相應(yīng)的智能程序，以構(gòu)成AI系統(tǒng)，即知識信息處理系統(tǒng)。自AI發(fā)展以來，由于AI應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛性，已有十幾種語言被應(yīng)用，它們都是根據(jù)適用于所研究問題領(lǐng)域知識描述和處理而提出的。二、人工智能原理（一）介紹人工智能的實現(xiàn)技術(shù)人工智能是實現(xiàn)具有智能的機器，尤其是具有智能的計算機程序的科學和工程技術(shù)。人工智能與用計算機理解人的智力的目標有一些關(guān)系，但它并不一定要使用生物學上的方法。（二）人工智能的原理人工智能的科學研究要研究人的智慧的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，相當于研究心理學的原理，這是一般人不大會去做的。大部分的人工智能研究集中在后者——工程實現(xiàn)上。知識：人的智能活動本質(zhì)上就是獲得和運用知識。知識是智能的基礎(chǔ)，為了實現(xiàn)人工智能使機器具有智能就必須使它具有知識。表達：要采用適當?shù)氖侄伪磉_人的知識，然后才能存儲到機器中去，這就是用知識表達要解決的問題。對知識進行表達就是把知識表示成便于計算機存儲和利用的某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，知識表達方法又稱為知識表示技術(shù)，其表示形式稱為知識表示模式。三、人工智能應(yīng)用（一）人工智能的應(yīng)用范圍人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。（二）人工智能中的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，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系統(tǒng)。雖然至今還沒有一個實用、全面、高質(zhì)量的自動翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過也取得了很大的進展，特別是作為人們的輔助翻譯工具，機器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認可。目前，國內(nèi)的機器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類。在目前的情況下，計算機輔助翻譯應(yīng)該是一個比較好的實際選擇。事實上，在很多領(lǐng)域中，計算機輔助人類工作的方式已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如CAD軟件。機器翻譯研究歸根結(jié)底是一個知識處理問題，它涉及到有關(guān)語言內(nèi)的知識、語言間的知識、以及語言外的世界知識，其中包括常識和相關(guān)領(lǐng)域的專門知識。隨著因特網(wǎng)的普及與發(fā)展，機器翻譯的應(yīng)用前景十分廣闊。作為人類探索自己智能和操作知識的機制的窗口，機器翻譯的研究與應(yīng)用將更加誘人。（三）人工智能中的專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠運用人類專家的知識和解決問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問題。為了實現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(組成知識庫)，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實際問題的推理機制(構(gòu)成推理機)。開發(fā)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表示和運用專家知識，即來自領(lǐng)域?qū)＜业募罕蛔C明對解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題有用的事實和過程。目前，專家系統(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，因此，不確定的知識表示與知識推理是專家系統(tǒng)開發(fā)與研究的重要課題。（四）人工智能模式識別模式識別就是通過計算機用數(shù)學技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”,隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類有可能研究復(fù)雜的信息處理過程。用計算機實現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發(fā)智能機器的一個最關(guān)鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環(huán)境及客體的識別。對人類來說，特別重要的是對光學信息（通過視覺器官來獲得）和聲學信息（通過聽覺器官來獲得）的識別。這是模式識別的兩個重要方面。市場上可見到的代表性產(chǎn)品有光學字符識別系統(tǒng)(OCR)、語音識別系統(tǒng)等。計算機識別的顯著特點是速度快、準確性和效率高。識別過程與人類的學習過程相似。一個綜合應(yīng)用的例子，一汽集團公司與國防科技大學最近合作研制成功“紅旗轎車自主駕駛系統(tǒng)”（即無人駕駛系統(tǒng)），它標志著我國研制高速智能汽車的能力已達到當今世界先進水平。汽車自主駕駛技術(shù)是集模式識別、智能控制、計算機學和汽車操縱動力學等多門學科于一體的綜合性技術(shù)，代表著一個國家控制技術(shù)的水平。紅旗車自主駕駛系統(tǒng)采用計算機視覺導航方式，并采用仿人控制，實現(xiàn)了對紅旗車的操縱控制。首先，攝像機將車前方的道路和車輛行駛情況輸入到圖像處理和圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)識別出道路狀況、前方車輛的相對距離和相對車速。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，路徑跟蹤系統(tǒng)根據(jù)需跟蹤的路徑，結(jié)合車輛行駛狀態(tài)參數(shù)和車輛駕駛動力學約束，形成控制命令，控制方向盤和油門開啟機構(gòu)產(chǎn)生相應(yīng)動作，使汽車按照規(guī)劃好的路徑前進，即按自主駕駛系統(tǒng)的規(guī)劃路徑前進。四、發(fā)展方向能夠造出這樣的具有人類智能的機器，是科學家們一直的理想。人工智能這個科學就是研究和模擬人類的思維，最終做出一臺能夠像人類一樣思考的機器。人工智能科學中有一個很著名的標準，叫做“圖靈測試”。用這個標準能夠非常簡單準確地測定一臺機器是否具有人一樣的智能。這個測試大概就是通過幾個人與一臺待測試的機器之間進行對話。當然人與人之間是不能互相看到對方的，人也不能看到哪個是人哪個是機器，之間只有通過對話來交流。然后人與機器之間互相進行對話，對話內(nèi)容主要是隨便問一些問題。到最后，如果對話的人，還分不清與他對話的幾個人與機器當中，哪個是機器，哪個是人，那么就可以斷定這臺機器具備人一樣的智能。然而，直到今天，還沒有任何一臺機器可以通過這個測試。而且，離通過測試的差距還非常之大。這個測試對于機器，真正的困難就難在要像人一樣回答問題。例如隨便問一個問題：“12乘以7再加821等于多少”。這個問題就很容易讓機器“中計”。因為對于機器來說，這種數(shù)學計算只需要花一秒不到的時間就能得出正確的結(jié)果。但是如果你發(fā)現(xiàn)對方可以這樣快且準確地得出結(jié)果，你會相信他是人么？人畢竟有人特有的思維水平，人有感情，有各種各樣的性格，這個就很難在機器上實現(xiàn)。誠然，能夠做出這樣的機器，的確是人工智能的目標。不過人工智能的研究單純就是為了這個么？我個人認為，能夠做出像人一樣聰明的機器是件好事，不過如果要求機器做到人的某些不好的特性，例如，懶惰、貪婪、罪惡等等，就不必了，做了也是自掘墳?zāi)?。人工智能?yīng)該可以為人類而服務(wù)，能夠幫助人解決各種問題。其實做到像人類一樣思考的機器，這個只是人工智能科學的其中一個部分，絕不是全部。通過人工智能的研究，領(lǐng)略到智能科學的真諦，解決各種科學難題，促進其它學科的發(fā)展，這個才算人工智能的精華！例如，人工智能的子學科專家系統(tǒng)，就曾幫助過醫(yī)學、采礦等等多個學科，幫助這些學科解決了很多難題。這個時候，人工智能就在某一領(lǐng)域表現(xiàn)出比一般人更加卓越的能力。據(jù)我所知，人工智能還有許多十分有趣的子學科，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算等等。這些科學也是以模仿人類的思維為初衷發(fā)展起來。但是這些科學在發(fā)展過程中，卻收獲了很多其它的成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算都曾經(jīng)解決過許多數(shù)學上的難題，它們與專家系統(tǒng)一樣，為其它各個學科起了很大的促進作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還幫助過人類解決指紋識別、面相識別、漢字識別等的難題。五、結(jié)語人工智能研究將是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉。人工智能研究必須建立在歸納邏輯基礎(chǔ)之上，從而達到多領(lǐng)域交叉合作來共同促進人工智能研究的廣泛而深遠的發(fā)展。我們現(xiàn)在所涉及的基于邏輯歸納的人工智能以及機器學習和歸納學習的系統(tǒng)研究還處于初級階段。正如有人所說，在未來的計算機歸納學習或發(fā)現(xiàn)的研究中，將歸納邏輯的某些理論、方法或系統(tǒng)與機器學習、不確定性推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對歸納邏輯的研究適當“嫁接”起來，以改進并逐步革新現(xiàn)有的歸納學習系統(tǒng)，促使機器學習中歸納學習的基礎(chǔ)理論形成，并進一步從事歸納學習的基礎(chǔ)理論與系統(tǒng)的研究和開發(fā)，這是人工智能科學研究中的一項重大任務(wù)。參考文獻[1]畢家祥,人工智能模型于智能系統(tǒng)[2]王士同,人工智能教程.2006年8月[3]邢傳鼎,人工智能原理及應(yīng)用.2005年02月[4][美]ThomasDeanJamesAllenYiannisAloim