人工智能原理(ppt 26頁)(文件)
【正文】 覺、推理、學(xué)習(xí)、交流和在復(fù)雜環(huán)境中的行為（ Nilsson， 1998）。 ?由群體行為所表現(xiàn)出的智能稱為群智能。如 IBM的 “深藍(lán)”計算機(jī) – 32個 CPU – 每個 CPU有 16個協(xié)處理器 – 每個 CPU有 256M內(nèi)存 – 每個 CPU的處理速度為 200萬步 /秒 ?智能機(jī)器（遠(yuǎn)期目標(biāo)） : 研究如何設(shè)計和制造具有更高智能水平的、更聰明的計算機(jī)。 Agent是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體。 在軟件開發(fā)方面，“ 面向 Agent技術(shù) ”將是繼面向?qū)ο蠹夹g(shù)之后的又一個突破。 “ 面向 Agent軟件工程 ”的研究也開始興起。 ?機(jī)器學(xué)習(xí) ：獲取知識、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、修正自身行為 16 ? 機(jī)器理解 ：自然語言理解、圖象理解等 理解的判別標(biāo)準(zhǔn) 1）能成功回答與輸入材料有關(guān)的問題 2）具有對所給材料進(jìn)行摘要的功能 3）能用不同詞語敘述所給材料 4）具有從一種語言轉(zhuǎn)譯成另一種語言的能力 目前以受限自然語言的理解為主 ? 機(jī)器行為 ：機(jī)器人行動規(guī)劃 17 自然計算 :是模擬自然界的生物或者物理現(xiàn)象而設(shè)計的各種計算系統(tǒng)的統(tǒng)稱。 基于研究途徑與實現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分 符號智能： 智能系統(tǒng)可以理解為某種符號邏輯運算系統(tǒng)， 以符號形式的知識和信息為基礎(chǔ)，主要通過邏輯推理，運用知識進(jìn)行問題求解。社會與文化啟發(fā)的算法 ,包括主體計算、文化算法等 。 18 Ａ I的發(fā)展歷史 （形成時期， 1956－ 65） ?自然語言的機(jī)器翻譯。 ?1956年， Samuel研制了第一個跳棋程序 ，具有學(xué)習(xí)功能，打敗一個州冠軍。 19 AI牛人 Newell, Simon等早期所吹的“牛皮” ? 不出 10年，計算機(jī)將成為 世界象棋冠軍 。 ? 有人甚至斷言， 20世紀(jì) 80年代將全面實現(xiàn) AI， 2023年機(jī)器智能超過人。 – 機(jī)器翻譯過程：英語－ 俄語 － 英語 – 結(jié)果被譯為： “ The vodka is good but the meat is spoiled”，意思是“ 伏特加是好的，可是肉餿了 ”。 ? 1969年 Minsky出了一本書 “ 感知機(jī) ” ， 給當(dāng)時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果判了死刑 。 – 在專家系統(tǒng)及其工具越來越商品化的過程中 ,國際軟件市場上形成了一門旨在生產(chǎn)和加工知識的新產(chǎn)業(yè) —— 知識產(chǎn)業(yè)。 25 Intelligent Agent的出現(xiàn)（ 1995現(xiàn)在） ? Inter ：最重要的 Intelligent Agent 環(huán)境之一 ? AI 成為搜索引擎、推薦系統(tǒng)、商務(wù)智能系統(tǒng)的基本工具 ? “ Agent的觀點”： 將 AI領(lǐng)域目前分離的子領(lǐng)域重新組織為一個有機(jī)整體 26 演講完畢，謝謝觀看！ 。 – 同年代， 1986年提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本問題之一。 ?在 IJCAI1977上， Feigenbaum提出 知識工程、專家系統(tǒng)及其開發(fā)工具 ?Feigenbaum認(rèn)為， 萬能的邏輯體系
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