人工智能技术导论.pptx

人工智能技术导论;计算机科学技术的发展方向;《人工智能技术导论》（第三版），廉师友 等，2007年，西安电子科技大学出版社 。（主要教材） 参考书： 《人工智能》 马少平、朱小燕编著，清华大学出版社 《人工智能及其应用》 蔡自兴、徐光祐编著，清华大学出版社 Artificial Intelligence A New Synthesis (人工智能) Nils J.Nilsson ;4;5;6;7;1.1 什么是人工智能 ;1.1.1 人工智能概念的一般描述 　　顾名思义,人工智能就是人造智能,其英文表示是“Artificial Intelligence”, 简称AI。 “人工智能”一词目前是指用计算机模??或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。 当然, 这只是对人工智能的字面解释或一般解释。 关于人工智能的科学定义, 学术界目前还没有统一的认识。下面是部分学者对人工智能概念的描述, 可以看做是他们各自对人工智能所下的定义。 ;10;11;12;13;14;15;16;17;18;19;20;21;22;23;24;25;26;27;28;29;30;31;1.5 人工智能的研究途径与方法 ;　　采用这一途径与方法的原因是: ① 人脑的可意识到的思维活动是在心理层面上进行的(如我们的记忆、联想、推理、 计算、 思考等思维过程都是一些心理活动), 心理层面上的思维过程是可以用语言符号显式表达的, 从而人的智能行为就可以用逻辑来建模。 ② 心理学、逻辑学、 语言学等实际上也是建立在人脑的心理层面上的, 从而这些学科的一些现成理论和方法就可供人工智能参考或直接使用。 ③ 当前的数字计算机可以方便地实现语言符号型知识的表示和处理。 ④ 可以直接运用人类已有显式知识(包括理论知识和经验知识)直接建立基于知识的智能系统。 ;　　符号推演法是人工智能研究中最早使用的方法之一。人工智能的许多重要成果也都是用该方法取得的, 如自动推理、定理证明、问题求解、 机器博弈、专家系统等等。由于这种方法模拟人脑的逻辑思维, 利用显式的知识和推理来解决问题, 因此, 它擅长实现人脑的高级认知功能, 如推理、 决策等。 ;　　“生理模拟, 神经计算”就是从人脑的生理层面, 即微观结构和工作机理入手, 以智能行为的生理模型为依据,采用数值计算的方法, 模拟脑神经网络的工作过程, 实现人工智能。 具体来讲, 就是用人工神经网络作为信息和知识的载体,用称为神经计算的数值计算方法来实现网络的学习、记忆、联想、 识别和推理等功能。 ;　　人脑的生理结构是由大约1011～1012个神经元(细胞)组成的神经网络, 而且是一个动态的、开放的、高度复杂的巨系统, 目前的生理模拟只是对人脑的局部或近似模拟, 也就是从群智能的层面进行模拟, 实现人工智能。  　　这种方法一般是通过神经网络的“自学习”获得知识, 再利用知识解决问题。神经网络具有高度的并行分布性、 很强的鲁棒性和容错性。 它擅长模拟人脑的形象思维, 便于实现人脑的低级感知功能, 例如图像、 声音信息的识别和处理。 ;　　生理模拟和神经计算的方法早在20世纪40年代就已出现, 但由于种种原因而发展缓慢, 甚至一度出现低潮, 直到80年代中期才重新崛起, 现已成为人工智能研究中不可或缺的重要途径与方法。  　　采用生理模拟和神经计算方法的人工智能研究, 被称为生理学派、 连接主义。;　　还有一种基于“感知-行为”模型的研究途径和方法,称其为行为模拟法。这种方法是用模拟人和动物在与环境的交互、 控制过程中的智能活动和行为特性, 如反应、适应、学习、 寻优等, 来研究和实现人工智能。 基于这一方法研究人工智能的典型代表要算MIT的R.Brooks教授, 他研制的六足行走机器人(亦称为人造昆虫或机器虫), 曾引起人工智能界的轰动。 这个机器虫可以看做是新一代的“控制论动物”, 它具有一定的适应能力, 是一个运用行为模拟即控制进化方法研究人工智能的代表作。;玩具机器人（广州中鸣数码 ）;沙漠机器人;　　基于行为模拟方法的人工智能研究, 被称为行为主义、 进化主义、控制论学派。行为主义曾强烈地批评传统的人工智能(主要指符号主义, 也涉及连接主义)对真实世界的客观事物和复杂境遇, 作了虚假的、过分简化的抽象。沿着这一途径, 人们研制具有自学习、自适应、自组织特性的智能控制系统和智能机器人, 进一步展开了人工生命(AL)的研究。 ;1.5.4 群体模拟, 仿生计算 　　“群体模拟, 仿生计算”就是模拟生物群落的群体智能行为, 从而实现人工智能。例如,模拟生物种群有性繁殖和自然选择现象而出现的遗传算法, 进而发展为进化计算; 模拟人体免疫细胞群而出现的免疫计算、 免疫克隆计算及人工免疫系统;