人工智能课件12

,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,*,1.2,人工智能的学科范畴,人工智能的位置,人工智能的研究目标,人工智能的研究方法,人工智能的核心问题,1,人工智能的位置,以思维与智能为核心。,是计算机科学、逻辑学、思维学、生理学、心理学、电子学、语言学、教育学等多学科相互渗透的结果。,诞生在控制论、信息论与系统论基础之上，也随着突变论、耗散结构理论、协同论的发展而进入到新的阶段。,2,人工智能的研究目标,人类智能活动的能力,：,认识和理解世界环境的能力,进行演绎和归纳推理的能力,学习的能力,自适应的能力,3,人工智能的研究目标,近期研究目标,研究用计算机软件、硬件系统模拟人类某些智能行为的基本理论、技术和方法。,远期研究目标,探讨智能的基本机理；,研究如何利用各种自动机来模拟人的某些思维过程和智能行为。,4,人工智能的研究方法,脑模型研究,特点是利用仿生学的观点和方法，把脑的微观结构与宏观功能统一起来，制成类大脑的智能机器或控制论机器。,人工智能研究,特点是用计算机科学的观点和方法，撇开脑的微观结构，单纯进行脑的宏观功能模拟 。,5,人工智能的研究方法,仿生学方法,特点是利用仿生学的观点和方法，把脑的微观结构与宏观功能统一起来，制成类大脑的智能机器或控制论机器。,计算机方法,特点是用计算机科学的观点和方法，撇开脑的微观结构，单纯进行脑的宏观功能模拟 。,在利用计算机方法求解智能问题时，又有两种方法 ：,数学建模法,心理学方法,6,人工智能的研究方法,数学建模法,依靠建立数学模型并利用算法来求解问题,心理学方法,依靠心理学模型，把人在解决各种问题时所使用的经验、方法、策略、窍门都编进程序，这种程序称为启发式程序。,计算机科学与心理学的相互渗透、相互促进，是人工智能发展的重要途径。,7,人工智能的核心问题,人工智能基础的研究主要是认知科学和数学方法的研究,认知科学包括：逻辑思维学、形象思维学、灵感思维学、认识心理学、认识生理学。,数学方法包括：离散数学、模糊数学、突变论等。,8,人工智能的核心问题,尼尔逊的人工智能学科结构,9,人工智能的核心问题,人工智能原理的四大问题,知识表示，人工智能研究的最基本问题,问题求解，人工智能的根本问题,机器学习，人工智能产生的核心问题,系统构成，人工智能的中心问题,10,人工智能的核心问题,知识表示,知识表示研究机器表示知识的可行、有效、通用的原则与方法，使知识能够合理地储存在机器中，便于应用、修改、增删和更换。,已有的知识表示法：谓词逻辑表示法、模糊逻辑表示法、产生式表示法、状态空间表示法、与,/,或图表示法、语义网络表示法，框架表示法等,。,11,人工智能的核心问题,问题求解,包含推理与规划两大过程,与问题的知识表示形式密切相关,(1),问题,用谓词公式表示，用演绎推理来求解。,(2),问题,用状态空间法表示，用搜索法求解。,12,人工智能的核心问题,机器学习,研究让机器具有解决具体问题的本领；,研究使机器具有自学习的能力；,机器学习常用方法有：死记硬背法、参数修正法、问题求解法、概念法、发现法等,。,13,人工智能的核心问题,系统构成,人工智能的工作需要硬件、软件、接口等多方面的支持与配合。,14,人工智能的核心问题,系统构成包括以下五个方面,：,人工智能语言,智能应用软件,软件开发环境与工具,硬件支持环境,人机智能接口,15,1.3,人工智能的研究领域,专家系统,自然语言理解,智能决策支持系统,模式识别,数据库的智能检索,博弈,自动定理证明,自动程序设计,自然语言生成,机器人,16,人工智能的研究领域,专家系统,专家系统是一种以知识为基础的计算机软件系统，事先将有关专家的知识、经验总结出来、形成规则，并将它们存入计算机，然后采用适当的控制策略，按输入的原始数据选择合适的规则进行推理、演绎，作出判断和决策，并能根据用户的要求显示判断决策的过程。,17,人工智能的研究领域,自然语言理解,自然语言理解可看成是模式识别研究的自然延伸。,智能决策支持系统,分为确定情况下的决策、不确定情况下的决策。,主要由三大部分组成：语言系统、知识系统、问题处理系统。,18,人工智能的研究领域,模式识别,狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官，以便直接接受外界的各种信息。,数据库的智能检索,最终目标是：建立一个类似人类联想记忆的数据库系统，用户通过自然语言描述问题，数据库系统即可把相关信息检索出来。,19,人工智能的研究领域,博弈,博弈即对策。博弈为人工智能提供了很好的试验场所，人工智能中的许多概念和方法都是从博弈程序中提炼出来的,。,自动定理证明,自动定理证明的方法有：自然演绎法,、,判定法,、,定理证明器,、,计算机辅助证明。,20,人工智能的研究领域,自动程序设计,程序验证,、,程序综合。,自然语言生成,研究内容包括语音合成系统,、,书面自然语言生成系统。,机器人,划分为四种类型：遥控机器人、程序机器人、示教,再现机器人、智能机器人。,21,1.4,人工智能系统结构及特点,计算机问答系统,规划与问题求解,专家系统,人工智能系统的特点,22,计算机问答系统,机器已存放的信息，无论是已知事实还是推理规则都是明确的，要求解的目标,(,即答案,),也是明确的。,求解问题的方法不是一个固定的过程，而是多条路线推理，因此，答案也不一定唯一，这是人工智能系统有别于一般系统的特点之一。,23,规划与问题求解,人们常需要根据周围环境的条件以及所要达到的目标计划自己的行为，即产生一个合适的动作序列，或者给出一个解决问题的步骤，这类问题被称为规划。,启发式知识,、,启发式程序,。,24,专家系统,专家系统是指一类计算机智能程序，可从事特定的、难度较高的专业工作。,基本结构：如右图。,25,人工智能系统特点,人工智能应用系统的结构特征是：,(1),系统要有智能就必须拥有知识。,(2),系统应具备某种推理的能力。,(3),具备某种继续获取知识的功能。,与其它程序设计方法的差异,系统结构,知识表示方法,适用范围,系统功能,26,人工智能系统特点,系统结构,在传统程序方法中，程序和数据是严格分离，需建立数学物理模型，利用提前设计的算法让计算机求解答案。,在智能系统中，解决问题所需的知识同使用知识的方法性知识是相互独立的，计算机通过“智能化”搜索求解问题答案。,在面向对象方法中,，,程序和数据被统一到一个可重用的类中,。,27,人工智能系统特点,知识表示方法,传统程序方法中解题的全部知识是隐含在整个程序中。,人工智能方法的知识，则显式地表示在机器的知识库中。,面向对象方法的知识却都被封装在该对象类的定义中,。,28,人工智能系统特点,适用范围,传统程序原则上只能解决那些已经形成科学体系，具有严格规律的问题。,人工智能技术能解决传统程序所不能解决的问题。,面向对象方法主要用现实世界的概念抽象地思考问题，从而自然地解决一般性、规律性问题，是传统程序的扩展和更高层次的运用。,29,人工智能系统特点,系统功能,智能系统具有一定功能的抽象对象模块方法。,智能系统的解题过程是一种推理过程，具有自我解释的能力。,人工智能系统的知识库有自学习的能力。,30,1.,那么，人工智能在现代科学中的地位如何呢？,实际上，,AI,是一个大学科，其特点可概括为：,前沿学科、新兴学科、边缘学科。,前沿学科：,人工智能从其诞生起，就一直是当代科学技术的,前沿学科,；,新兴学科：,它,又是一门新思想、新理论、新技术、新成就不断涌现的,新兴学科,。,边缘学科：,人工智能的研究，是在计算机科学、信息论、控制论、心理学、生理学、数学、物理学、化学、生物学、医学、哲学、语言学、社会学等多学科的基础上发展起来的。因此，它又是一门综合性极强的,边缘学科,。,31,2.,对智能现象有哪些不同的认识观点？,智能现象本质是人类尚未完全探索明白的,四大 奥秘,之一。,四大奥秘：,宇宙起源、物质形态、生命活动、 智能发生。,尽管如此，人类在对脑科学和智能 认识的研究中，逐渐形成了许多不同的研究观点。 其中，最著名并具代表性的理论有三种,不,同的研究观点：即,思维理论、知识阈值 理论、“进化”论,。,32,2.,对智能现象有哪些不同的认识观点？,思维理论：,又称作认知科学，它认为智能的核心是思维，一切智慧及其知识均源于活体大脑的思维。因此，通过研究思维规律与思维方法，有望揭示智能的本质。,知识阈值,(,Threshold),理论：,强调知识对智能的重要影响和作用，认为知识集聚到某种满意程度时，将会触发智慧大门的开启。知识阈值理论把智能定义为：,智能就是 在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。,这一理论曾经深刻地影响了人工智能的发展进程：专家系统、知识工程等就是在该理论的影响下而发展起来的。,“进化”论：,强调智能可由逐步,进化的步骤,来实现成长。,33,3.,人工智能研究的方法与发展过程,三种不同的认知观,符号主义（,Symbolicism,）,连接主义（,Connectionism）,行为主义（,Actionism,）,34,又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，可简称为逻辑派或功能派。其原理主要为,物理符号系统假设,和,有限合理性原理,采用“黑盒”研究法。,认为,AI,源于数理逻辑。,人类的智能的基本单元是符号，认知过程是符号表示下的符号运算。,符号主义,功能模拟的方法,35,代表性成果：,50年代的,LT,（,逻辑理论家）,60年代的,GPS,70年代的,专家系统,80年代的,KIPS（,日本的第五代计算机,研究计划,）,90年代的,人机博弈,21世纪之初的,现代演绎战争,符号主义,功能模拟的方法,36,存在局限性及可能解决的途径：,形式化方法对于非逻辑的推理过程，经验式模糊推理，形象思维推理，往往难以用符号系统表示；,符号形式化方法的有效性取决于符号概念的精确性。当把有关信息转换成符号化的推理机制时，将会丢失一些重要的信息；,对于带有噪声的信息以及不完整的信息往往也难以进行恰当的表达和处理。,解决局限性的可能途径是：,可采用互连技术的方法即结构派采用技术思路，则具有很好的互补作用。,符号主义,功能模拟的方法,37,又称仿生学派或生理学派，其原理主要为人工神经元网络（,Neural Network）,及神经网络间的连接机制与学习算法,。,采用“白盒”研究法；又称为,网络互连,（,Network Connection）,的技术研究方法,认为,AI,源于仿生学，特别是人脑模型的研究。,连接主义,结构模拟的方法,38,1943年初次提出神经元模型,80年代中后期各种,ANN,模型如雨后春笋，脱颖而出,90年代前后，世界欣起,ANN,研究热潮，研究成果成千上万，例如,感知机、,BP,(,BackPropagation,),算法,等,神经网络计算机提出，多达数百个以上微处理器互连而成,计算智能，遗传算法研究兴起与发展,现代,ANN,技术结合图像处理，动目标识别，对于局部畸变不敏感，常常能获得意外效果,连接主义,结构模拟的方法,代表性成果,39,存在局限性及其解决思路：,难以用因果分析关系解释其活动过程。而这恰恰是符号化逻辑处理的优势，二者互补，可否扩大研究成果呢？,其发展与展望是：随着进化计算（,EC）,理论开拓和生物医学工程技术进步，尤其克隆技术的发展，前景十分诱人。,连接主义,结构模拟的方法,40,又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及,感知,-,动作,型,控制系统,。,认为,AI,源于控制论。,代表性成果,智能控制和智能机器人系统,Brooks,等人实现了具有多腿脚协调行走、并可上下楼梯的机器蝗虫；,Embodied AI（,具体的人工智能装置）,行为主义,行为模拟的方法,41,主要特点：,“激励响应”模式，很实用；,代表性典型装置实现，适应性强，难度较低，易于物理实现；,行为模拟的“小前提”思想即采用层次式处理手法的逐个前提条件“满足实现小有成功；再进行第二层次依次推进装置完善、成功,直觉式感知模拟，便于实现经验式智能,局限性：,缺乏系统理论指导，必须加强规划决策指导与体系结构分析。,行为主义,行为模拟的方法,42,4.,人工智能信息系统理论及其层次结构的研究,人工智能的三种研究方法：即,功能模拟,方法、,结构模拟,方法和,行为模拟,方法。,为了寻求一种统一的,AI,理论体系，以涂序彦教授为代表的中国学者提出了一种广义智能信息系统论，其主要组成如下图所示。,43,广义智能信息系统论,智能信息论,广义智能论,智能系统论,感知信息论,思维信息论,行为信息论,智能普存论,智能层次论,智能进化论,感知系统论,思维系统论,行为系统论,涂序彦：,广义智能信息系统论构成框架,44,2.,一些,AI,研究者主张人工智能的目标是建造能“帮助”人们进行智能任务的机器，而不是去“完成”那些任务，不严格地讲，去“帮助”有时被称为“弱人工智能（,weak AI,）”，而去“完成”有时被称为“强人工智能（,strong AI,）”，你怎样认为？为什么？,3.,请列举用蛋白质而不是硅片制造思维机器的实验好处。,4,Loebner,奖每年颁发给最接近于通过某个版本图灵测试的程序。查找和汇报,Loebner,奖最近的得主。它使用了什么技术？它对,AI,目前的发展水平有什么推动？,第二次作业,45,