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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,*,*,*,人工智能与专家系统,人工智能与专家系统,1,1.1 人工智能的概念,1.2 人工智能的研究学派,1.3 人工智能的研究目标,1.4 人工智能的研究领域,1.5 人工智能的发展简史,1.1 人工智能的概念,2,1.1 人工智能的概念,几种定义,智能机器(intelligent machine),人工智能(学科),人工智能(能力),人工智能(,拟人思维、行为,),人工智能(,理性思维、行为,1.1 人工智能的概念几种定义,3,人工智能,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。当然,这只是人工智能的字面解释或广义解释。目前的“人工智能”一词是指用计算机模拟或实现的智能,同时,人工智能又是一个学科名称,。,人工智能顾名思义,人工智能就是人造智能,其英文表示是“Art,4,1.1.2 智能、智力和能力之间的区别与联系,智能:从感觉到记忆到思维这一过程,称为“智慧”,智慧的结果就产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称“智能”,将感觉、去记、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程,它是智力和能力的表现。,1.1.2 智能、智力和能力之间的区别与联系智能:从感觉到记,5,智力:智力(Intelligence)是指生物一般性的精神能力。指人认识、理解客观事物并运用知识、经验等解决问题的能力,包括记忆、观察、想象、思考、判断等。,“智力”的定义也可以概括为:通过改变自身、改变环境或找到一个新的环境去有效地适应环境的能力,智力:智力(Intelligence)是指生物一般性的精,6,智商:智商就是智力商数,智力的高低通常用智力商数来表示,是用以标示智力发展水平。,构成智商的五种因数:观察力、注意力、记忆力、思维力、想象力,智商:智商就是智力商数,智力的高低通常用智力商数来表示,是,7,能力:一般能力是指观察,记忆,思维,想象等能力,通常也叫智力。特殊能力是指人们从事特殊职业或专业需要的能力,能力:一般能力是指观察,记忆,思维,想象等能力,通常也叫智力,8,1.1.3 如何判断智能,1.图灵实验,2.中文屋子问题,1.1.3 如何判断智能1.图灵实验,9,图灵实验,一种确定计算机是否会思考的实验。一个人向计算机发问,另一个不知情的人试图从回答中区分是人还是计算机。如果计算机没有被辨认出,便通过了图灵实验到目前为止,没有一台机器通过实验。,图灵实验一种确定计算机是否会思考的实验。一个人向计算机发问,,10,中文屋子(假设有一台计算机通过了图灵实验),希尔勒假设:希尔勒博士在一个封闭的房子里,有输入和输出缝隙与外部相同。,输入的是中文问题,而他对中文一窍不通。房子内有一本英语的指令手册,从中可以找到相应的规则。他按照规则办事,把作为答案的中文符号写在纸上,并输出到屋子外面。,这样,看起来他能处理输入的中文问题,并给出正确答案。但是,他对那些问题毫无理解,不理解其中的任何一个词!,中文屋子(假设有一台计算机通过了图灵实验)希尔勒假设:希尔,11,1.2 人工智能的研究学派,1.2.1 符号主义,1.2.2 联结主义,1.2.3 行为主义,1.2 人工智能的研究学派1.2.1 符号主义,12,左脑,左脑就像个雄辩家,善于语言和逻辑分析;又像一个科学家,长于抽象思维和复杂计算,但刻板,缺少幽默和丰富的情感。,左脑左脑就像个雄辩家,善于语言和逻辑分析;又像一个科学家,长,13,右脑,右脑就像个艺术家,长于非语言的形象思维和直觉,对音乐、美术、舞蹈等艺术活动有超常的感悟力,空间想像力极强。不擅言辞,但充满激情与创造力,感情丰富、幽默、有人情味。,右脑右脑就像个艺术家,长于非语言的形象思维和直觉,对音乐、美,14,符号主义(Symbolism),1.一种基于逻辑推理的智能模拟方法。,2.物理符号系统假设,3.模拟人的左脑抽象逻辑思维,通过研究人类认知系统的功能机理,用某种符号来描述人类的认知过程,并把这种符号输入到能处理符号的计算机中,就可以模拟人类的认知过程。,符号主义(Symbolism)1.一种基于逻辑推理的智能模,15,联结主义(Connectionism),1.一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。,2.通过大量的非线性并行处理器来模拟人脑中众多的神经细胞(神经元),用处理器的复杂连接关系来模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。,联结主义(Connectionism)1.一种基于神经网络,16,行为主义(Evolutionism),1.一种基于“感知行动”的行为智能模拟方法。,2.维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织系统。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。,行为主义(Evolutionism)1.一种基于“感知,17,1.3 人工智能的研究目标,(1)通过视觉、听觉、触觉等感官活动,接受并理解文字、图象、声音、语言等各种外界的“自然信息”,这就是,认识和理解世界环境的能力,。,(2)通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程,将感性知识抽象为理性知识,并能对事物运动的规律进行分析、判断和推理,这就是提出概念、建立方法,,进行演绎和归纳推理、作出决策的能力,。,(3)通过教育、训练和学习过程,日益丰富自身的知识和技能,这就是,学习的能力,。,(4)对变化多端的外界环境条件,如干扰、刺激等作用能灵活地作出反应,这就是,自我适应的能力。,1.3 人工智能的研究目标(1)通过视觉、听觉、触觉等感官活,18,1.4 人工智能的研究领域,1.4.1 模式识别,1.4.2 自动定理证明,1.4.3 机器视觉,1.4.4 专家系统,1.4.5 机器人,1.4.6 自然语言处理,1.4.7 博弈,1.4.8 人工神经网络,1.4.9 问题求解,1.4.10 机器学习,1.4.11 基于Agent的人工智能,1.4 人工智能的研究领域1.4.1 模式识别,19,1.4.1 模式识别,指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。,具体的说:我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。,1.4.1 模式识别指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、,20,1.4.2 自动定理证明(ATP),目前是自动推理(AR)体系中发展最好的部分,它的目的是为使用电子计算机程序来进行数学定理的证明。对于不同的数学逻辑,它能够推论出一个定理是正确的,还是不可证明的,或者错误的。,1.4.2 自动定理证明(ATP)目前是自动推理(AR)体系,21,1.4.3 机器视觉,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。,机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。,1.4.3 机器视觉机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,22,1.4.4 专家系统,专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。,1.4.4 专家系统专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部,23,1.4.5 机器人,机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业、建筑业,或是危险的工作。,1.4.5 机器人机器人(Robot)是自动执行工作的机器装,24,1.4.6 自然语言处理,自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。,1.4.6 自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智,25,1.4.7 博弈,博弈,词语解释是局戏、围棋、赌博。,博弈分为,静态博弈,和,动态博弈,。,静态博弈,是指在博弈中,两个参与人同时选择或两人不同时选择,但后行动者并不知道先行动者采取什么样的具体行动。,动态博弈,是指在博弈中,两个参与人有行动的先后顺序,且后行动者能够观察到先行动者所选择的行动。,1.4.7 博弈博弈,词语解释是局戏、围棋、赌博。,26,1.4.8 人工神经网络,一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。,1.4.8 人工神经网络一种模仿动物神经网络行为特征,进行分,27,1.4.9 问题求解,通常是指解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。,通过搜索的方法寻找问题求解操作的一个合适序列,以满足问题的要求。,1.4.9 问题求解通常是指解决管理活动中由于意外引起的非预,28,1.4.10 机器学习,是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。,机器学习是人工智能的核心。,1.4.10 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行,29,1.4.11 基于Agent的人工智能,Agent:人工智能里的术语,指能自主活动的软件或者硬件实体。,这是一种基于感知行为模型的研究途径和方法。,1.4.11 基于Agent的人工智能Agent:人工智能,30,1.5 人工智能的发展简史,1.5.1 孕育期,1.5.2 AI的基础技术的形成时期,1.5.3 AI的发展和实用阶段,1.5.4 知识工程与机器学习发展阶段,1.5.5 智能综合集成阶段,1.5 人工智能的发展简史1.5.1 孕育期,31,1.5.1 孕育期,孕育期(1956年前),数理逻辑学科(弗雷治、,维纳等,),计算的新思想(丘奇、,图灵,等),1.5.1 孕育期孕育期(1956年前),32,1.5.2 AI的基础技术的形成时期,形成期(1956-1970年),1956年,第一次人工智能的研讨会,1969年,第一届国际人工智能联合会议,1970年,人工智能国际杂志创刊,1.5.2 AI的基础技术的形成时期形成期(1956-19,33,1.5.3 AI的发展和实用阶段,发展期(1970年),进一步研究AI基本原理方法和技术,进行实用化研究,专家系统与知识工程,智能机器人,智能控制等,从“一枝独秀”到“百花齐放”,1.5.3 AI的发展和实用阶段,1.5.4知识工程与机器学习发展阶段,1.5.5 智能综合集成阶段,1.5.3 AI的发展和实用阶段发展期(1970年)1.5,34,
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