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关于人工智能心得总结

人工智能心得总结

一、探讨领域

在大多数数学科中存在着几个不同的探讨领域，每个领域都有着特有的感爱好的探讨课题、探讨技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能限制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及限制限制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求探讨它的人懂得人工智能的学问，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的探讨领域非常广袤，它总的来说是面对应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能探讨的领域。人工智能就是为了应用机器的特长来帮助人类进行智力活动。人工智能探讨的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外探讨现状(进展成果)

近年来，人工智能的探讨和应用出现了很多新的领域，它们是传统人工智能的延长和扩展。在新世纪起先的时候，这些新探讨已引起人们的更亲密关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与学问发觉，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为限制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速改变的环境中具有交换信息和协同工作的实力。

分布式人工智能的探讨目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要探讨问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个详细的求解问题划分为多个相互合作和学问共享的模块或结点。多艾真体系统则探讨各艾真体间智能行为的协调，包括规划、学问、技术和动作的协调。这两个探讨领域都要探讨学问、资源和限制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和胜利标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和胜利标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的敏捷性和适应性，更适合开放和动

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和限制科学与工程的探讨热点。当前，艾真体和mas的探讨包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等探讨领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的探讨历史，而进化计算则是较新的探讨领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算(evolutionaryputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、限制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在肯定差别。同时，进化计算的探讨关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了很多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于很多困难系统的自适应限制和困难优化问题等探讨领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜寻和优化机制，对计算机科学，特殊是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择确定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的探讨才起先沟通，并发觉它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。