【正文】 統(tǒng)科學(xué)的某些分支結(jié)合起來(lái)，建立一種適用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制理論和技術(shù)。它是把人工智能技術(shù)尤其是專家系統(tǒng)技術(shù)與決策支持系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物。目前大多數(shù)基于知識(shí)的系統(tǒng)可用此方法建立知識(shí)庫(kù)。另外，還有基于解釋的學(xué)習(xí)、基于事例的學(xué)習(xí)、基于概念的學(xué)習(xí)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、基于遺傳的學(xué)習(xí)等。他們根據(jù)理論上的最佳方法計(jì)算出所耗時(shí)間的最壞情況來(lái)排列不同問(wèn)題的難度。 演講完畢 ， 謝謝觀看 ！ 。如 Hamilton圖和八皇后問(wèn)題等都需從可能的組合或序列中選取一個(gè)答案。 (5).觀察發(fā)現(xiàn)式的學(xué)習(xí) （ Learning by observation and discovery) 它是歸納學(xué)習(xí)的高一層次。學(xué)習(xí)方法主要有： (1).機(jī)械式學(xué)習(xí)（ Rote Learning） 專家完成全部轉(zhuǎn)換工作，系統(tǒng)只負(fù)責(zé)存儲(chǔ)。 1985年在美國(guó)首次召開(kāi)了智能控制學(xué)術(shù)討論會(huì)， 1987年又在美國(guó)召開(kāi)了首屆智能控制國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議， 1993年在北京召開(kāi)了第一屆全球華人智能控制與智能自動(dòng)化大會(huì)。 人工智能的發(fā)展促進(jìn)了自動(dòng)控制向智能控制發(fā)展。 機(jī)器視覺(jué)或計(jì)算機(jī)視覺(jué)已從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)研究所取得的進(jìn)展，無(wú)疑為人工智能程序設(shè)計(jì)提供了新的有效工具?，F(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。是眾多學(xué)科研究的綜合成果。 如文字和數(shù)字的識(shí)別（漢字、汽車牌照等） 、 圖形圖像的識(shí)別（指紋、腦電圖、心電圖等）、語(yǔ)音識(shí)別；人們?cè)谏a(chǎn)和生活中需要建立模式如在一堆工具中尋找自己所需型號(hào)的扳手，森林發(fā)生蟲災(zāi)，飛行員要找到遭受蟲災(zāi)的森林等。 所謂專家系統(tǒng)，就是一種以知識(shí)為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。同時(shí)還可把復(fù)雜的大問(wèn)題分解成若干簡(jiǎn)單的子問(wèn)題。 早期的邏輯演繹與問(wèn)題的求解相當(dāng)密切。 第四節(jié) 人工智能的研究領(lǐng)域與方向 一、人工智能的研究領(lǐng)域 ? 數(shù)學(xué)理論（離散數(shù)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)）； ? 思維科學(xué)理論（認(rèn)知心理學(xué)、邏輯抽象思 維學(xué)、形象或直感思維學(xué)等）； ? 計(jì)算機(jī)工程技術(shù)（硬件與軟件技術(shù)）； ? 知識(shí)的模型化和表示； ? 問(wèn)題求解 (常識(shí)性推理、演繹、啟發(fā)式搜索 )； ? 機(jī)器學(xué)習(xí)； ? 人工智能系統(tǒng)和語(yǔ)言。 依靠啟發(fā)，只須事先掌握把前提和結(jié)論聯(lián)系起來(lái)的部分先驗(yàn)信息，一般求解問(wèn)題比較簡(jiǎn)捷，在求解復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，可以更好地表現(xiàn)出人類智慧的特征。 算法： 求解某類問(wèn)題時(shí)，確定的可被機(jī)械執(zhí)行的有窮步驟。上述三個(gè)層次是相互關(guān)聯(lián)的，原理在理論基礎(chǔ)上建立，技術(shù)是原理的工程應(yīng)用。 二、人工智能的定義 廣義的講：用計(jì)算機(jī)來(lái)表示和執(zhí)行人類的智能活動(dòng)，就是人工智能。 1977年，在第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)上正式提出了知識(shí)工程的概念。如：在博奕方面，塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對(duì)奕時(shí)，5局中擊敗了 4局；在定理證明方面，發(fā)現(xiàn)魯賓遜的歸結(jié)原理的能力十分有限，當(dāng)用歸結(jié)原理證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)時(shí)，推了10萬(wàn)步也沒(méi)有結(jié)果；在問(wèn)題求解方面，由于過(guò)去研究的多是良結(jié)構(gòu)問(wèn)題，而現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題又多是不良結(jié)構(gòu)，如果仍用那些方法去處理，將會(huì)產(chǎn)生組合爆炸。該語(yǔ)言不僅可以處理數(shù)值，而且可以方便地處理符號(hào)，作為建造智能系統(tǒng)的重要工具在人工智能領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用； 1961年，明斯基發(fā)表了“走向人工智能的步驟”的論文，推動(dòng)了人工智能的發(fā)展； (4)、其他方面 1965年，魯賓遜（ )提出了歸結(jié)（消解）原理。 (1)、心理學(xué)小組 在 1957年，紐厄爾、肖（ )和西蒙等人的心理學(xué)小組研制了一個(gè)稱為邏輯理論機(jī)（ Logic Theory Machine)的數(shù)學(xué)定理證明程序。 二、形成期（ 1956年 ~1970年） 首先， 在 1956年在美國(guó)舉行了長(zhǎng)達(dá) 2個(gè)月的研討會(huì)，討論了機(jī)器模擬人類智能的問(wèn)題。在 20世紀(jì) 30年代~40年代，又形成了數(shù)學(xué)邏輯，并在計(jì)算機(jī)上得以實(shí)現(xiàn)，它為人們建立了計(jì)算與智能之間的關(guān)系。 其次， 在 1969年召開(kāi)了第一屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（每?jī)赡昱e行一次）； 各種學(xué)術(shù)團(tuán)體成立： 美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（ AAAI）、英國(guó)的 AISB， 意大利的 GLIA、 加拿大計(jì)算機(jī)智能研究會(huì)（ CSCSI）、 西德的 KI和中國(guó) AI學(xué)會(huì)（ CAAI） 等； 專門的人工智能雜志和文集： 《人工智能》雜志創(chuàng)刊， 《 IJCAI會(huì)議錄》、《 Machine Intelligence》（ 英國(guó)）、《 Artificial Intelligence》（ 日本）、《計(jì)算機(jī)智能研究學(xué)會(huì)文集》（加拿大）和《 Congnitive Science》（ 美國(guó)）； 學(xué)術(shù)會(huì)議： 國(guó)際自動(dòng)控制協(xié)會(huì)、國(guó)際工業(yè)機(jī)器人協(xié)會(huì)、國(guó)際信息處理聯(lián)合會(huì)和國(guó)際模式識(shí)別會(huì)議等； 學(xué)術(shù)期刊： ACM、 AFIPS、 IEEE等。 (3)、 MIT小組 1958年，麥卡錫建立了行動(dòng)規(guī)劃咨詢系統(tǒng)； 1960年，麥卡錫又研制了人工智能語(yǔ)言 LISP。很多預(yù)言未能得以實(shí)現(xiàn)。另外，還有 MIT在 1971年研制了數(shù)學(xué)專家系統(tǒng) MACSYMA， 1978年研制成功的用于青光眼診斷和治療的專家系統(tǒng) CASNET等。 通常，我們認(rèn)為智能是在客觀世界中解決實(shí)際問(wèn)題的能力，而具備這種能力至少需要以下幾個(gè)方面的知識(shí)： ? 關(guān)于客觀世界中的諸多背景知識(shí)，包括歷史資料和現(xiàn)實(shí)狀況； ? 能對(duì)所掌握的知識(shí)進(jìn)行分析、選擇、歸納和總結(jié)的知識(shí)； ? 解決問(wèn)題所需的策略和預(yù)測(cè)的知識(shí)； ? 問(wèn)題本身所包含的專門知識(shí)。 (3).人工智能的工程系統(tǒng)（應(yīng)用層次） 根據(jù)人工智能的原理而建立的工程系統(tǒng)：如專家系統(tǒng)咨詢系統(tǒng)、專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具與環(huán)境、自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)、圖象理解與識(shí)別系統(tǒng)、智能機(jī)器人系統(tǒng)等。在