人工智能建模方法

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,主要内容,1.,人工智能建模相关概念,2.,人工智能的两个流派,2.1,基于知识的人工智能系统,2.2,人工神经网络,3.,基于知识的人工智能建模,4.,人工神经网络建模,5.,人工智能建模发展趋势,6.,小结,1.相关概,念,念,人工智,能,能：通过,人,人造物,来,来模拟,人,人的智,能,能的一,种,种方法,及,及其实,现,现技术,的,的一门,学,学科。,人工智,能,能建模：通过,模,模拟人,认,认识客,观,观事物,和,和解决,实,实际问,题,题的方,法,法对实,际,际系统,或,或系统,的,的某一,部,部分进,行,行描述,和,和表达,的,的过程,。,。也可,以,以简述,为,为利用,人,人工智,能,能方法,对,对实际,系,系统或,系,系统的,某,某一部,分,分进行,描,描述和,表,表达的,过,过程。,2.1基于知,识,识的人,工,工智能,系,系统,ArtificialIntelligentSystemBasedonKnowledge,一种从,功,功能角,度,度来模,拟,拟人类,（,（特别,是,是各领,域,域专家,）,）智能,的,的方法,，,，也称,为,为专家,系,系统、,符,符号主,义,义或逻,辑,辑主义,。,。,专家之,所,所以具,有,有智能,，,，能认,识,识和解,决,决某一,领,领域内,的,的实际,问,问题，,关,关键在,于,于专家,具,具备该,领,领域内,的,的各种知识（常识,、,、书本,知,知识和,实,实际工,作,作中积,累,累的经,验,验），,并,并且能,够,够运用,这,这些知,识,识进行,适,适当的推理。,2.1基于知,识,识的人,工,工智能,系,系统,对人类,理,理性认,识,识过程,（,（或逻,辑,辑思维,过,过程）,的,的一种,模,模拟，,建,建立在,概,概念、,判,判断和,推,推理这,些,些抽象,语,语言符,号,号的基,础,础上。,关键问,题,题1：,知识的,表,表示,如何把,专,专家知,识,识转化,为,为机器,所,所能识,别,别、存,储,储和使,用,用的形,式,式。,2.1基于知,识,识的人,工,工智能,系,系统,常用知,识,识表示,方,方法,谓词逻,辑,辑,适用场,合,合用于表,达,达概念,和,和判断,等,等事实,知,知识,。,。,举例“鲸是哺,乳,乳动物,”,”这一,判,判断用,谓,谓词逻,辑,辑表示,为,为：哺,乳,乳动物,（,（鲸）,；,；,产生式,规,规则,适用场,合,合适于表,达,达具有,因,因果关,系,系的逻,辑,辑推理,知,知识,。,。,举例“如果是,合,合金钢,，,，应该,进,进行热,处,处理”,这,这一推,理,理用产,生,生式规,则,则可以,表,表示为,：,：IF合金钢THEN热处理,；,；,框架表,示,示,适用场,合,合表达多,方,方面多,层,层次结,构,构知识,举例桌子可,以,以用框,架,架表示,为,为：桌面，,桌,桌腿1、桌腿2、桌腿3、桌腿4、桌面,与,与桌腿,的,的连接。,过程表,示,示,适用场,合,合用于表,示,示某一,操,操作序,列,列。,举例做馒头,用,用过程,表,表示表,示,示为：和面、,定,定型、,蒸,蒸、起,锅,锅。,2.1基于知,识,识的人,工,工智能,系,系统,关键问,题,题2：,推理方,法,法,研究机,器,器如何,模,模拟人,类,类进行,知,知识选,择,择并运,用,用这些,知,知识分,析,析和解,决,决实际,问,问题。,常用推,理,理方法,：,：,由已知,条,条件推,出,出结论,的,的正向推,理,理,由结论,出,出发，,寻,寻找应,具,具备条,件,件的反向推,理,理,综合使,用,用正向,推,推理和,反,反向推,理,理的双向推,理,理方法。,研究热,点,点：知识表,示,示和推,理,理中的,不,不确定,性,性和模,糊,糊性问,题,题。,不确定,性,性是由,于,于各种,随,随机因,素,素的影,响,响而造,成,成的对,预,预测结,果,果的不,肯,肯定程,度,度，一,般,般由概,率,率来描,述,述这种,不,不肯定,程,程度的,大,大小。,如,如，明,天,天降水,概,概率80%。,模糊性,是,是由于,语,语言表,达,达时词,语,语所对,应,应的概,念,念内涵,和,和外延,的,的不确,定,定性决,定,定的。,如,如：,“,“温度,高,高”的,表,表述。,2.1基于知,识,识的人,工,工智能,系,系统,优点：,1）,表达能,力,力强。,可,可以表,达,达难以,用,用数学,公,公式来,描,描述的,复,复杂、,定,定性的,经,经验知,识,识。,2）灵活,性,性。知,识,识的存,放,放和推,理,理过程,相,相互独,立,立的，,通,通过知,识,识的修,改,改和扩,充,充，系,统,统可以,适,适应新,的,的需求,。,。,3）透明,性,性。无,论,论知识,的,的表达,还,还是推,理,理过程,都,都具有,明,明确的,含,含义，,使,使得用,户,户对系,统,统机理,可,可以具,有,有明确,的,的认识,。,。,缺点：,1）,知识获,取,取的困,难,难。要,将,将专家,并,并不明,确,确的经,验,验知识,加,加以提,取,取、整,理,理、转,换,换成各,种,种知识,表,表示，,还,还要考,虑,虑知识,之,之间的,相,相容性,，,，因此,，,，知识,的,的获取,相,相当困,难,难。,2）存在,“,“组合,爆,爆炸”,问,问题。,对,对于复,杂,杂的任,务,务，知,识,识库将,变,变的异,常,常庞大,，,，推理,中,中对知,识,识的搜,索,索和运,用,用分支,将,将呈几,何,何级数,的,的增加,。,。,3）精度,不,不高，,容,容错能,力,力差。由于知,识,识获取,的,的困难,和,和“组,合,合爆炸,”,”问题,的,的存在,，,，常导,致,致知识,的,的不完,备,备，从,而,而降低,了,了系统,的,的精度,。,。同时,，,，每一,条,条知识,的,的错误,，,，都有,可,可能导,致,致整个,推,推理的,错,错误，,因,因此系,统,统容错,能,能力差,。,。,2.2人工神,经,经网络,Artificial NeuralNetworks,一种从生理解,剖,剖角度，,通,通过模,仿,仿人脑的,生,生理结,构,构来模拟,人,人类智,能,能的方,法,法。,理论依,据,据：,人的大,脑,脑由大,量,量神经,元,元细胞,高,高度互,连,连而成,，,，每个,神,神经元,可,可以对,从,从树突,输,输入的,信,信号进,行,行融合,和,和简单,的,的加工,，,，然后,由,由轴突,输,输出；,神经元,细,细胞之,间,间通过,树,树突与,轴,轴突相,互,互接触,而,而形成,的,的突触,相,相连，,神,神经元,之,之间的,连,连接方,式,式和连,接,接强度,决,决定了,大,大脑的,功,功能，,而,而神经,元,元之间,的,的连接,方,方式和,连,连接强,度,度可以,通,通过后,天,天的学,习,习而发,生,生改变,，,，神经,元,元之间,的,的连接,方,方式和,连,连接强,度,度显示,了,了人类,对,对知识,的,的记忆,过,过程。,2.2人工神,经,经网络,人工神,经,经网络,模,模型,黑箱,2.2人工神,经,经网络,模拟了,人,人的感,性,性思维,过,过程，,即,即模拟,了,了人的,识,识别、,分,分类、,逼,逼近、,记,记忆、,联,联想等,智,智能活,动,动。,关键问,题,题1：,网络结,构,构,确定网,络,络中神,经,经元的,个,个数和,神,神经元,之,之间的,连,连接方,式,式。,根据神,经,经元网,络,络中是,否,否存在,从,从输出,到,到输入,的,的反馈,和,和同层,神,神经元,之,之间是,否,否相互,连,连接（,也,也称横,向,向连接,）,）分为,三,三类：,1、既无,反,反馈也,无,无横向,连,连接的前向网,络,络。前向,网,网络可,以,以识别,存,存储过,的,的模式,并,并能逼,近,近任意,函,函数，,主,主要用,于,于解决,识,识别和,逼,逼近问,题,题。,2、有反,馈,馈但无,横,横向连,接,接的反馈网,络,络。反馈网,络,络能够,从,从局部,信,信息中,识,识别存,储,储模式,并,并且反,馈,馈网络,能,能够向,能,能量最,低,低的状,态,态演化,，,，因此,反,反馈网,络,络主要,用,用于联,想,想记忆,和,和优化,问,问题求,解,解。,3、具有,横,横向连,接,接的竞争网,络,络。竞争,网,网络通,过,过同层,神,神经元,之,之间的,竞,竞争可,以,以实现,输,输入模,式,式的自,动,动分类,。,。,2.2人工神,经,经元网,络,络,关键问,题,题2：,学习方,法,法,对于神,经,经元网,络,络而言,，,，所谓,学,学习实,际,际上就,是,是根据,典,典型实,例,例样本,（,（也称,训,训练样,本,本）确,定,定各神,经,经元权,值,值i的过程,。,。,主要学,习,习方法,：,：,在神经,元,元网络,设,设计中,，,，直接,利,利用训,练,练样本,数,数据计,算,算网络,权,权值；,在神经,元,元网络,设,设计时,先,先将网,络,络权值,取,取为任,意,意值，,然,然后将,训,训练样,本,本输入,神,神经元,网,网络，,通,通过不,断,断调整,网,网络权,值,值，使,神,神经元,网,网络的,输,输出接,近,近于理,想,想输出,。,。该类学,习,习方法,又,又可以,分,分为由,神,神经元,网,网络自,身,身完成,输,输出误,差,差确定,和,和网络,权,权值调,整,整的,“,“无师学,习,习”和,由,由网络,外,外的其,它,它装置,完,完成输,出,出误差,确,确定和,网,网络权,值,值调整,的,的“有师学,习,习”。,2.2人工神,经,经网络,优点：,具有自,学,学习、,自,自组织,、,、自适,应,应能力,。,。,存储的,分,分布性,、,、运行,的,的并行,性,性。,强的拟,合,合能力,。,。可以,拟,拟合任,意,意的函,数,数，特,别,别是具,有,有非凡,的,的非线,性,性影射,能,能力。,黑箱性,。,。只需,将,将系统,的,的样本,数,数据输,入,入到神,经,经元网,络,络，神,经,经元网,络,络即可,通,通过学,习,习建立,系,系统模,型,型。,缺点：,缺乏透,明,明性。,用,用户即,无,无法理,解,解神经,元,元网络,中,中存储,的,的知识,，,，也无,法,法了解,神,神经元,网,网络的,推,推理过,程,程。,设计理,论,论尚不,完,完善。,对,对于神,经,经元网,络,络结构,的,的设计,仍,仍然依,靠,靠设计,者,者的经,验,验，尚,无,无成熟,的,的设计,理,理论作,为,为指导,。,。,学习方,法,法仍然,存,存在问,题,题。主,要,要表现,在,在需要,反,反复学,习,习，学,习,习效率,低,低，训,练,练速度,慢,慢，学,习,习不稳,定,定，有,时,时无法,取,取得预,期,期效果,；,；可塑,性,性差，,新,新的学,习,习内容,有,有时会,对,对原有,知,知识造,成,成影响,。,。,3.基于知,识,识的人,工,工智能,建,建模,定义：,基,基于知,识,识的人,工,工智能,建,建模就,是,是采用,基,基于知,识,识的人,工,工智能,方,方法对,实,实际系,统,统或系,统,统的某,一,一部分,进,进行描,述,述和表,达,达的一,种,种方法,。,。,适用于,无,无法进,行,行精确,描,描述，,但,但积累,了,了大量实践经,验,验，可以,利,利用经,验,验知识,进,进行求,解,解，且,对,对精度,要,要求不,高,高的场,合,合。,3.基于知,识,识的人,工,工智能,建,建模步,骤,骤,明确建,模,模对象,和,和目的。,选择影,响,响因素。,收集资,料,料。,知识表,达,达。对收集,的,的知识,和,和经验,，,，选择,适,适宜的,知,知识表,达,达方法,。,。,选择推,理,理方式。根据,实,实际问,题,题求解,