人工智能技術(shù)與應(yīng)用（案例版）課件 第3、4章 搜索與推理；人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用

第3章

搜索與推理人工智能技術(shù)與應(yīng)用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.搜索概述2.盲目搜索3.啟發(fā)式搜索4.推理5.搜索案例案例引入當(dāng)我們到陌生的城市旅游時(shí)，常使用手機(jī)的APP進(jìn)行搜索地點(diǎn)、路徑導(dǎo)航等，也會(huì)搜索附近的美食、旅店等。當(dāng)我們?cè)诿鎸?duì)一個(gè)新事物，新產(chǎn)品，新概念時(shí)，常使用搜索引擎工具進(jìn)行查詢(xún)、了解、學(xué)習(xí)。搜索技術(shù)在日常生活中的普遍應(yīng)用和重要性是不言而喻的。但你是否想過(guò)，在你使用智能助手搜索附近的餐廳過(guò)程中，智能助手是如何從成千上萬(wàn)的選項(xiàng)中找到最符合你需求的那幾家餐廳的？它不僅能夠快速搜索，而且還對(duì)你的喜好、地理位置，甚至是當(dāng)時(shí)的餐飲潮流進(jìn)行復(fù)雜的分析和判斷。這背后就是搜索技術(shù)的功勞。1.搜索概述美國(guó)人工智能專(zhuān)家尼爾森（Nilsson）把搜索列為人工智能研究的四個(gè)核心問(wèn)題之一。知識(shí)的模型化和表示，常識(shí)性推理、演繹和問(wèn)題求解，啟發(fā)式搜索，人工智能系統(tǒng)和語(yǔ)言。在人工智能中，搜索問(wèn)題一般包括兩個(gè)重要的問(wèn)題：（1）搜索什么（2）在哪里搜索發(fā)展歷史20世紀(jì)50年代。最初，搜索被用于解決邏輯和數(shù)學(xué)問(wèn)題，如象棋等游戲。這些早期的AI系統(tǒng)，如IBM的DeepBlue，通過(guò)搜索算法評(píng)估可能的棋局走法，并選擇最佳策略。DeepBlue在1997年擊敗國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫，這標(biāo)志著搜索技術(shù)在解決復(fù)雜問(wèn)題上的巨大潛力。2.盲目搜索在問(wèn)題的求解過(guò)程中，只按照一般的邏輯法則或控制性知識(shí)，在預(yù)定的控制策略下進(jìn)行搜索。典型的盲目搜索有深度優(yōu)先搜索和寬度優(yōu)先搜索。回溯搜索

回溯算法實(shí)際上是一個(gè)類(lèi)似枚舉的搜索嘗試過(guò)程，主要是在搜索嘗試過(guò)程中尋找問(wèn)題的解，當(dāng)發(fā)現(xiàn)已不滿(mǎn)足求解條件時(shí)，就“回溯”返回，嘗試別的路徑。回溯法是一種選優(yōu)搜索法，按選優(yōu)條件向前搜索，以達(dá)到目標(biāo)。但當(dāng)探索到某一步時(shí)，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達(dá)不到目標(biāo)，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術(shù)為回溯法，而滿(mǎn)足回溯條件的某個(gè)狀態(tài)的點(diǎn)稱(chēng)為“回溯點(diǎn)”八皇后問(wèn)題如何能夠在8×8的國(guó)際象棋棋盤(pán)上放置8個(gè)皇后，使其不能互相攻擊，即任意兩個(gè)皇后都不能處于同一行、同一列或同一斜線(xiàn)上，問(wèn)有多少種擺法。3.啟發(fā)式搜索僅從當(dāng)前狀態(tài)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展出子節(jié)點(diǎn)(相當(dāng)于找到上爬的路徑)，并將h(x)最小的子節(jié)點(diǎn)(對(duì)應(yīng)于到頂峰最近的上爬路徑)作為下一次考察和擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)，其余子節(jié)點(diǎn)全部丟棄。3.啟發(fā)式搜索A搜索算法是基于估價(jià)函數(shù)的一種加權(quán)啟發(fā)式圖搜索算法f(n)=g(n)+h(n)A*算法則是對(duì)A算法進(jìn)行了優(yōu)化，讓h(n)≤h*(n)，對(duì)h(n）進(jìn)行了限制，是優(yōu)化版的A算法。A算法與A*算法模擬退火算法

模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，是一種基于概率的算法。左圖物體處于非晶體狀態(tài)。將固體加溫至充分高（中圖），再讓其徐徐冷卻，也就是退火（右圖）。加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小，此時(shí)物體以晶體形態(tài)呈現(xiàn)。4.推理人們?cè)趯?duì)各種事物進(jìn)行分析、綜合并最后做出決策時(shí)，通常是從已知的事實(shí)出發(fā)，通過(guò)運(yùn)用已掌握的知識(shí)，找出其中蘊(yùn)含的事實(shí)，或歸納出新的事實(shí)，這一過(guò)程通常稱(chēng)為推理。概念推理分類(lèi)按推出新判斷的途徑分類(lèi)01按推出新判斷的途徑分類(lèi)02按所用知識(shí)確定性分類(lèi)03按推理過(guò)程中的單調(diào)性04按推理過(guò)程是否運(yùn)用啟發(fā)性知識(shí)分類(lèi)推理策略演繹推理所謂演繹推理，就是從一般性的前提出發(fā)，通過(guò)推導(dǎo)即“演繹”，得出具體陳述或個(gè)別結(jié)論的過(guò)程。形式有三段論、假言推理和選言推理等。歸納推理歸納推理屬于邏輯學(xué)范疇，是一種由個(gè)別到一般的推理，由一定程度的關(guān)于個(gè)別事物的觀點(diǎn)過(guò)渡到范圍較大的觀點(diǎn)，由特殊具體的事例推導(dǎo)出一般原理、原則的解決方法。5.搜索案例八數(shù)碼狀態(tài)程序結(jié)果本章小結(jié)AI+制造-人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用人工智能技術(shù)與應(yīng)用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能制造概述2.智能制造產(chǎn)業(yè)綜述3.人工智能典型產(chǎn)品——機(jī)器人4.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用案例案例引入截至2023年底，我國(guó)已培育421家國(guó)家級(jí)智能制造示范工廠。2023年，我國(guó)智能車(chē)載設(shè)備制造、智能無(wú)人飛行器制造的增加值分別增長(zhǎng)60.0%、20.5%。越來(lái)越多傳統(tǒng)型工業(yè)制造企業(yè)開(kāi)始加入智能工廠建設(shè)的行列，以此來(lái)推動(dòng)工業(yè)制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向發(fā)展，從根本上變革制造業(yè)生產(chǎn)方式和資源組織模式，從而實(shí)現(xiàn)智能制造。1.智能制造概述

AI+的應(yīng)用范圍非常廣泛，正在改變著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，在提高生產(chǎn)效率和服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，也在推動(dòng)各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展，形成新的業(yè)態(tài)和產(chǎn)業(yè)。（1）工業(yè)制造領(lǐng)域:利用人工智能技術(shù)優(yōu)化工業(yè)制造流程進(jìn)行質(zhì)檢，實(shí)現(xiàn)智能制造。

（2）金融領(lǐng)域:利用人工智能技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制、投資決策、反欺詐等操作，提高金融服務(wù)的精準(zhǔn)度和時(shí)效性。

（3）醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域:利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)疾病預(yù)測(cè)、影像診斷、精準(zhǔn)醫(yī)療和健康管理。隨著老齡化社會(huì)的到來(lái)，“AI＋健康與養(yǎng)老”等等。制造業(yè)概述制造業(yè)的定義：制造業(yè)是指機(jī)械工業(yè)時(shí)代利用某種資源(物料、能源、設(shè)備、工具、資金、技術(shù)、信息和人力等)，按照市場(chǎng)要求，通過(guò)制造過(guò)程，轉(zhuǎn)化為可供人們使用和利用的大型工具、工業(yè)品與生活消費(fèi)產(chǎn)品的行業(yè)。根據(jù)在生產(chǎn)中使用的物質(zhì)形態(tài)，制造業(yè)可劃分為離散制造業(yè)和流程制造業(yè)。制造業(yè)包括：產(chǎn)品制造、設(shè)計(jì)、原料采購(gòu)、設(shè)備組裝、倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸、訂單處理、批發(fā)經(jīng)營(yíng)、零售。制造業(yè)分類(lèi)制造業(yè)是國(guó)家的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)高度發(fā)達(dá)的制造業(yè)，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的必備條件高度發(fā)達(dá)的制造業(yè)，是衡量國(guó)家國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的重要標(biāo)志高度發(fā)達(dá)的制造業(yè)，是決定國(guó)家在經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程中國(guó)際分工地位的關(guān)鍵因素智能制造的概念美國(guó)：“智能制造創(chuàng)新研究院”對(duì)智能制造的定義是：智能制造是先進(jìn)傳感、儀器、監(jiān)測(cè)、控制和過(guò)程優(yōu)化的技術(shù)和實(shí)踐的組合，它們將信息和通信技術(shù)與制造環(huán)境融合在一起，實(shí)現(xiàn)工廠和企業(yè)中能量、生產(chǎn)率、成本的實(shí)時(shí)管理。德國(guó)：“工業(yè)4.0”的內(nèi)涵就是數(shù)字化、智能化、人性化、綠色化，產(chǎn)品的大批量生產(chǎn)已經(jīng)不能滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化訂制的需求，要想使單件小批量生產(chǎn)能夠達(dá)到大批量生產(chǎn)同樣的效率和成本，需要構(gòu)建可以生產(chǎn)高精密、高質(zhì)量、個(gè)性化智能產(chǎn)品的智能工廠。中國(guó)：智能制造定義為基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過(guò)程、系統(tǒng)與模式的總稱(chēng)。2.智能制造產(chǎn)業(yè)綜述“AI+制造業(yè)”意義制造業(yè)為人工智能技術(shù)落地提供豐富的應(yīng)用場(chǎng)景促進(jìn)新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)人工智能支持制造業(yè)產(chǎn)品、流程及商業(yè)模式創(chuàng)新滿(mǎn)足社會(huì)需求搶占新工業(yè)革命“智”高點(diǎn)，重構(gòu)國(guó)際分工“AI+制造業(yè)”產(chǎn)業(yè)綜述基礎(chǔ)層是不可或缺的軟硬件資源，包括人工智能芯片、工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，提供人工智能技術(shù)在制造業(yè)應(yīng)用所需的軟硬件資源。

技術(shù)平臺(tái)層是問(wèn)題導(dǎo)向而非數(shù)據(jù)導(dǎo)向，包括公有制造云、制造業(yè)大數(shù)據(jù)、制造業(yè)人工智能算法，即基于數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)，開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)人工智能算法。

應(yīng)用層是讓人工智能去做擅長(zhǎng)的事情，利用人工智能技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)創(chuàng)造價(jià)值。智能工廠內(nèi)涵與基本架構(gòu)“AI+制造業(yè)”未來(lái)趨勢(shì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)與智能決策智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算與實(shí)時(shí)響應(yīng)0203013.人工智能的典型產(chǎn)品——機(jī)器人機(jī)器人的定義發(fā)明第一臺(tái)機(jī)器人的正是享有“機(jī)器人之父”美譽(yù)的恩格爾伯格先生。1958年他建立了Unimation公司，并于1959年研制出了世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人，1983年，恩格爾伯格和他的同事們毅然將Unimation公司賣(mài)給了西屋公司，并創(chuàng)建了TRC公司，開(kāi)始研制服務(wù)機(jī)器人。機(jī)器人的分類(lèi)1按機(jī)器人的發(fā)展2按機(jī)器人的控制方式3按應(yīng)用環(huán)境的方式4按機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)形式5按照機(jī)器人的移動(dòng)方式6按照機(jī)器人的作業(yè)空間適應(yīng)性通用性適應(yīng)性是指機(jī)器人對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)能力。即所設(shè)計(jì)的機(jī)器人能夠自我執(zhí)行未經(jīng)完全指定的任務(wù)，而不管任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中所發(fā)生的沒(méi)有預(yù)計(jì)到的環(huán)境變化。通用性指的是某種執(zhí)行不同功能和完成多樣簡(jiǎn)單任務(wù)的實(shí)際能力。機(jī)器人的通用性取決于其幾何特性和機(jī)械能力。機(jī)器人的主要特征及應(yīng)用=

主要應(yīng)用：

機(jī)器人有著極其廣泛的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。研究機(jī)器人的學(xué)科叫機(jī)器人學(xué)，這些領(lǐng)域涉及眾多課題，體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉特點(diǎn)。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國(guó)防等領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應(yīng)用。此外，機(jī)器人已逐漸在醫(yī)院、家庭和一些服務(wù)行業(yè)獲得推廣應(yīng)用，發(fā)展十分迅速。

生產(chǎn)線(xiàn)上的工業(yè)機(jī)器人

“玉兔號(hào)”月球車(chē)機(jī)器人的主要特征及應(yīng)用智能機(jī)器人定義智能機(jī)器人具有感知功能與識(shí)別、判斷及規(guī)劃功能。因此機(jī)器的智能分為兩個(gè)層次，一具有感覺(jué)、識(shí)別、理解和判斷功能；二具有總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)的功能。感覺(jué)要素01運(yùn)動(dòng)要素02思考要素035.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用案例預(yù)防性維護(hù)預(yù)防維修生產(chǎn)維修20XX20XX20XX20XX事后維修狀態(tài)維修數(shù)字孿生在工廠的應(yīng)用數(shù)字孿生應(yīng)用于制造流程設(shè)計(jì)中產(chǎn)生了盒裝工廠。當(dāng)機(jī)器與AI設(shè)備一起交付時(shí)，制造商將端到端的工作流程打包，并為用戶(hù)提供安裝說(shuō)明、知識(shí)參考、傳感器檢測(cè)操作和機(jī)器維護(hù)的分析方法以及無(wú)人監(jiān)督的模型。用戶(hù)通過(guò)訓(xùn)練創(chuàng)建一個(gè)盒裝工廠系統(tǒng)，使用無(wú)監(jiān)督的模型來(lái)尋找異常或錯(cuò)誤，并能夠?qū)⑺鼈兣c傳感器的正常反饋模式進(jìn)行比較。焊縫檢測(cè)該系統(tǒng)主要完成焊縫中缺陷的識(shí)別和焊接缺陷分類(lèi)任務(wù)。檢測(cè)系統(tǒng)由轉(zhuǎn)換部分、處理部分和串行通信部分組成。轉(zhuǎn)換部分由一個(gè)X射線(xiàn)源、一個(gè)傳輸車(chē)輛、一個(gè)增強(qiáng)器和一個(gè)CCD相機(jī)組成。轉(zhuǎn)換部分是通過(guò)光增強(qiáng)器使X射線(xiàn)轉(zhuǎn)換為可見(jiàn)光，然后CCD攝像機(jī)將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)并發(fā)送給處理部分。