智能計算與自然計算(編輯修改稿)
2025-06-17 19:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? 代表人物 1988年， Brooks等人提出無需知識、知識表示和推理的智能系統(tǒng)，智能來自于系統(tǒng)的 “ 感知 動作 ” 模式，基于這樣的思路，他發(fā)明了六足行走機器，一個模擬昆蟲行為的控制器 ? 基本思想 （ 1）智能是一個系統(tǒng)行為，智能行為可以通過與周圍環(huán)境的的交互作用表現(xiàn)出來 （ 2）智能的基礎是“感知 動作”模式，類似于心理學的“刺激 反應”，它也決定系統(tǒng)的結構和參量 （ 3）系統(tǒng)的智能行為決定于系統(tǒng)的結構和參量 （ 4）自組織、自學習、自適應是智能系統(tǒng)得基本特征 （ 5）理論基礎是控制論、系統(tǒng)科學和心理學 行為主義 續(xù) ? 智能表示 （ 1）系統(tǒng)模型、模型結構和參量 隱式表示方法 （ 2）學習就是一次又一次地從外界接受條件和結果，即 “ 感知 動作 ” ，積累知識的過程 （ 3）自學習是指：當一個新的輸入條件決定后，能根據(jù)經(jīng)驗的積累，給出相應結果的過程，或者當一個新的條件和結果給出后，能夠調(diào)整結構和參量的過程 ? 智能控制與智能機器人 — 典型代表 （ 1）建立系統(tǒng)模型 （ 2）行為（ 感知 動作） 模擬，積累知識，形成基本控制策略 （ 3）學習與自學習進行自適應調(diào)整與優(yōu)化，形成新的控制策略 ? 學習算法 自適應、自學習、自組織、自尋優(yōu)等智能化方法 面臨困境 ? 源于復雜性 知識的復雜性，知識表示的組合爆炸 不完整知識的表達問題 推理的時空爆炸性 神經(jīng)網(wǎng)絡結構復雜 學習、訓練低效 難以全局收斂 能力限制 復雜行為模擬 不能用精確的數(shù)學模型描述的問題 信息時代的呼喚 ?工業(yè)時代 能量資源 創(chuàng)造動力的工具 獲得能量 ?物理學、化學 創(chuàng)造動力工具的理論基礎 ?信息時代 信息資源 創(chuàng)造智能的工具 獲得智能 ?智能計算理論 創(chuàng)造智能工具的理論基礎 智能計算 回歸自然 ? 自下而上的研究思路 傳統(tǒng)人工智能研究思路是自上而下 ， 現(xiàn)代智能計算方法強調(diào)通過計算實現(xiàn)生物內(nèi)在的智能行為 ， 也稱為計算智能 ? 從簡單到復雜的演化進程 智能的獲得不是一蹴而就 ， 是漸進式的積累過程 ， 簡單中孕育復雜 ， 平凡中蘊含智慧 ? 在傳統(tǒng)學科中尋找算法 如 生命科學 （ 遺傳算法 ） 、 物理學 （ 模擬退火算法 ） 和化學（ DNA計算 ） 等 ? 從自然與社會系統(tǒng)中獲得靈感 如 螞蟻算法 、 禁忌搜索和粒子群優(yōu)化方法 ， 模糊計算及模糊系統(tǒng) 、 粗造集及其系統(tǒng) 相互關系 計算智能與人工智能的界限并非十分明顯， 1992年 Bezdek給出了一個有趣的關系圖，其中 NN— 神經(jīng)網(wǎng)絡， PR— 模式識別， I— 智能 ? A－ Artificial， 表示人工的（非生物的），即人造的 ? B－ Biological， 表示物理的＋化學的＋（？？）＝生物的 ? C－ Computational， 表示數(shù)學＋計算機 ABC的關系圖 計算智能是一種智力方式的低層認知，傳統(tǒng)人工智能是中層認知，中層系統(tǒng)含有知識，當一個智能計算系統(tǒng)以非數(shù)值方式加上知識值，則為人工智能系統(tǒng) 自然計算 ? 自然計算的含義 學習、運用自然規(guī)律，模擬自然系統(tǒng)乃至社會系統(tǒng)的演變過程的智能計算方法，借鑒自然科學學科的原理和理論進行問題的求解方法 ? 自然計算方法 演化計算、蟻群算法、粒子群優(yōu)化方法、人工免疫系統(tǒng)、模糊計算 遺傳算
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