智能計(jì)算與自然計(jì)算-文庫(kù)吧
2025-04-22 19:16 本頁(yè)面
【正文】 ? 學(xué)科交叉 與生命科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、物理學(xué)等眾多學(xué)科高度交叉，共同研究智能行為的基本理論和實(shí)現(xiàn)技術(shù)。 ? 三大學(xué)派 符號(hào)主義（ Symbolism）、連接主義 (Connectionism)、 行為主義（ Behaviorism） —— 從不同側(cè)面模擬人的智能和智能行為。 符號(hào)主義 ? 代表人物 1956年，美國(guó) Dartmouth會(huì)議，幾個(gè)年輕的美國(guó)學(xué)者 McCarthy、Simon、 Minsky、 Newell等首次提出人工智能的術(shù)語(yǔ) ? 基本思想 （ 1）認(rèn)知的本質(zhì)就是計(jì)算，可稱為認(rèn)知可計(jì)算主義 — 與圖靈機(jī)理論一脈相承 （ 2）思維的基本單元是符號(hào)，智能的核心是利用知識(shí)以及知識(shí)推理進(jìn)行問(wèn)題求解 （ 3）智能活動(dòng)的基礎(chǔ)是物理符號(hào)運(yùn)算，人腦和電腦都是物理符號(hào)系統(tǒng) （ 4）人的智能可以通過(guò)建了基于符號(hào)邏輯的智能理論體系模擬 （ 5）理論基礎(chǔ)是符號(hào)數(shù)學(xué)、謂詞演算和歸結(jié)原理 符號(hào)主義 續(xù) ? 智能表示 （ 1） 1959年 McCarthy開(kāi)發(fā)了著名的 LISP語(yǔ)言（ LISt Processing Language，表處理語(yǔ)言），基于函數(shù)的語(yǔ)言，通過(guò)符號(hào)（不是數(shù)值）運(yùn)算進(jìn)行推理，也是邏輯程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言（ Logic Programming） （ 2） 1972年 PROLOG語(yǔ)言（ PROgramming LOGic）問(wèn)世，被稱為演繹推理機(jī)，接口豐富，非常適合于專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，曾有人試圖發(fā)明 PROLOG機(jī)器，以模擬人的智能，但未獲成功 ? 知識(shí)工程與專家系統(tǒng) — 典型代表 （ 1）產(chǎn)生式規(guī)則表示知識(shí) （ 2）產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng)將領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)進(jìn)行整理、存儲(chǔ)構(gòu)建知識(shí)庫(kù) （ 3）專家系統(tǒng)運(yùn)用知識(shí)庫(kù)進(jìn)行推理、問(wèn)題求解等智能活動(dòng) ? 推理方法 知識(shí)表示與推理、歸納推理、基于事例的推理等 連接主義 ? 代表人物 （ 1） 1943年生理學(xué)家 McCulloch和 Pitts提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，神經(jīng)元模型結(jié)合成多層結(jié)構(gòu)成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ 2） 1959年， Rosenblatt提出感知機(jī)模型（ Perceptron)，具有輸入層、中間聯(lián)系層和效驗(yàn)輸出層的三層結(jié)構(gòu) （ 3） 1982年， Hopfield提出全互連的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，成功求解 TSP問(wèn)題，掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究高潮，對(duì)符號(hào)主義也產(chǎn)生了巨大沖擊 （ 4） 1987年，戴維 .努梅爾哈特和杰弗里 .欣頓提出誤差反向傳播（ BackPropgation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 ? 基本思想 （ 1）人類認(rèn)知活動(dòng)主要基于大腦神經(jīng)元的活動(dòng)，人類思維的基本單元是神經(jīng)元而不是符號(hào)，智能是互連神經(jīng)元競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作的結(jié)果 （ 2）模擬人的智能要依靠仿生學(xué)，特別是模擬人腦，建立腦模型 （ 3）電腦模擬人腦應(yīng)著重于結(jié)構(gòu)模擬，即人的生理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，功能、結(jié)構(gòu)和行為密切相關(guān)，不同的結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出不同的功能行為 （ 4）分布式信息存儲(chǔ)和大規(guī)模并行處理，自適應(yīng)和自組織特性，學(xué)習(xí)和容錯(cuò)能力 （ 5）理論基礎(chǔ)是神經(jīng)生理學(xué)與腦科學(xué) 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 連接主義 續(xù) ? 智能表示 （ 1） 神經(jīng)元狀態(tài)值、連接權(quán)值、閾值和激勵(lì)函數(shù)決定輸出值 隱式表示方法 （ 2）通過(guò)學(xué)習(xí)算法修正神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，達(dá)到更精確的知識(shí)表示，學(xué)習(xí)算法包括有導(dǎo)師和無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法兩類 ? 模式識(shí)別 — 典型代表 （ 1）建立樣本庫(kù) （ 2）特征提取與特征庫(kù) （ 3）學(xué)習(xí)算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，模式的聚類、分類和識(shí)別 ? 學(xué)習(xí)算法 提高學(xué)習(xí)和訓(xùn)練速度，保證全局收斂，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和自適應(yīng)調(diào)整 行為主義
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