【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 提高電腦的智力水平。毫無(wú)疑問(wèn)的是，機(jī)器博弈的研究可以顯著推動(dòng)人工智能的發(fā)展。 專(zhuān)家系統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)是一種具有大量專(zhuān)門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的智能程序系統(tǒng)，它能運(yùn)用領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)門(mén)知識(shí)，模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過(guò)程，解決該領(lǐng)域中需要專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題。專(zhuān)家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍，最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域，它是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)，它從人類(lèi)專(zhuān)家那里獲得知識(shí)，并用來(lái)解決只有專(zhuān)家才能解決困難問(wèn)題輔助教學(xué)系統(tǒng)。人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)常由知識(shí)庫(kù)、是推理機(jī)等構(gòu)成。推理機(jī)主要決定哪些規(guī)則滿(mǎn)足事實(shí)或目標(biāo)，并授予規(guī)則優(yōu)先級(jí)，然后執(zhí)行最高優(yōu)先級(jí)規(guī)則來(lái)進(jìn)行邏輯推理。知識(shí)獲取機(jī)為用戶(hù)建立的一個(gè)知識(shí)自動(dòng)輸入的確定方法。匹配模塊是該人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)的核心部分，匹配功能 模式識(shí)別廣義地說(shuō)，存在于時(shí)間和空間中可觀(guān)察的事物，如果我們可以區(qū)別他們是否相同或者是否相似，都可以稱(chēng)之為模式。但需要注意的是，模式并不是指向事物本身，而是我們從事物獲得的信息。因此，模式往往表現(xiàn)為具有時(shí)間或空間分布的信息。人們?yōu)榱苏莆湛陀^(guān)事物，按事物相似的程度組成類(lèi)別。模式識(shí)別的作用和目的就在于面對(duì)某一具體事物時(shí)將其正確的歸入某一類(lèi)別。模式識(shí)別系統(tǒng)有兩個(gè)過(guò)程組成，即設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)是指用一定數(shù)量的樣本（訓(xùn)練集或?qū)W習(xí)集）進(jìn)行分類(lèi)器的設(shè)計(jì)。實(shí)現(xiàn)是指用所涉及的分類(lèi)器對(duì)待識(shí)別的樣本進(jìn)行分類(lèi)決策?；诮y(tǒng)計(jì)方法的模式識(shí)別系統(tǒng)主要由4個(gè)部分組成：數(shù)據(jù)獲取，預(yù)處理，特征提取和選擇，分類(lèi)決策，如下圖所示概括地說(shuō)，模式識(shí)別中的最基本的問(wèn)題是解決模式的分類(lèi)。較全面的看，是研究模式的描述、分析、分類(lèi)、理解和綜合。更高層次的模式識(shí)別應(yīng)該還包括對(duì)模式的學(xué)習(xí)、判斷、自適應(yīng)、自尋優(yōu)和自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律等。所以，模式識(shí)別在某種意義上和人工智能中的“學(xué)習(xí)”“概念形成”相近。模式識(shí)別與及其職能的結(jié)合將開(kāi)辟?gòu)V闊的應(yīng)用前景。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眾所周知，人類(lèi)大腦的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制有其絕妙的特點(diǎn)，從模仿人腦智能的角度出發(fā)，來(lái)探尋新的信息表示、儲(chǔ)存和處理方式，設(shè)計(jì)全新的計(jì)算機(jī)處理結(jié)構(gòu)模型，構(gòu)建一種更接近人類(lèi)智能的信息處理系統(tǒng)來(lái)解決實(shí)際工程和科學(xué)研究領(lǐng)域中難以解決的問(wèn)題，一定能夠極大推動(dòng)科研進(jìn)步，這些促成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的出現(xiàn)。簡(jiǎn)單的說(shuō)，ANN是模仿人腦工作方式而設(shè)計(jì)的一種機(jī)器，它可用電子或光電元件實(shí)現(xiàn)，還可以用軟件在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真模擬，甚至最新的研究成果顯示人類(lèi)已經(jīng)使用DNA在試管中制造出了首個(gè)人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（這個(gè)相互作用的分子組成的電路能像人腦一樣，基于不完整的模式進(jìn)行回）；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，可以通過(guò)預(yù)先提供的一批相互對(duì)應(yīng)的輸入－輸出數(shù)據(jù)，分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律，最終根據(jù)這些規(guī)律，用新的輸入數(shù)據(jù)來(lái)推算輸出結(jié)果，這種學(xué)習(xí)分析的過(guò)程被稱(chēng)為“訓(xùn)練”。 自然語(yǔ)言自然語(yǔ)言理解一直是智能領(lǐng)域研究的重要課題之一，因?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言本身具有獨(dú)特的魅力，其一，如果計(jì)算機(jī)能夠理解自然語(yǔ)言，那么人機(jī)交互將變得前所未有的暢通，那將是對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的重大突破，其二，創(chuàng)造和使用自然語(yǔ)言是人類(lèi)幾千年智慧的結(jié)晶，研究自然語(yǔ)言更有助于解開(kāi)人工智能的奧秘。對(duì)自然語(yǔ)言的理解，有以下四條準(zhǔn)則：?jiǎn)柎?、文摘生成、釋義、翻譯。與之對(duì)應(yīng)就可以得到，自然語(yǔ)言理解的處理過(guò)程為：語(yǔ)言形式化描述、處理算法設(shè)計(jì)、處理算法實(shí)現(xiàn)和評(píng)估。其中語(yǔ)言形式化描述就是通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)言自身規(guī)律進(jìn)行研究，進(jìn)而采用數(shù)學(xué)的方法將其描述出來(lái)，以便于計(jì)算機(jī)處理，也可認(rèn)為是對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。處理的算法設(shè)計(jì)就是將數(shù)學(xué)形式化描述的語(yǔ)言變換為計(jì)算機(jī)可操作、控制的對(duì)象。處理算法實(shí)現(xiàn)和評(píng)估就是通過(guò)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言(如C語(yǔ)言)將算法實(shí)現(xiàn)出來(lái)，并對(duì)其性能和功能進(jìn)行評(píng)估。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一門(mén)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī) 怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí) 結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是 現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用 這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀(guān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及 算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類(lèi)方法。 第三章 人工智能的應(yīng)用人工智能應(yīng)用非常廣泛，我們現(xiàn)在的生活許多方面都設(shè)計(jì)到了人工智能，下面就介紹一些領(lǐng)域的運(yùn)用 機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)變成另一種自然語(yǔ)言的過(guò)程， 用以完成 這一過(guò)程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。 幾十年來(lái)， 國(guó)內(nèi)外許多專(zhuān)家、 學(xué)者為 機(jī) 器翻譯的研究付出了大量的心血和汗水。雖然至今還沒(méi)有一個(gè)實(shí)用、全面、高質(zhì) 量的自動(dòng)翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過(guò)也取得了很大的進(jìn)展，特別是作為人們的輔助翻譯 工 具，機(jī)器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認(rèn)可。目前，國(guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件不下百 種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點(diǎn)，大致可以分為三大類(lèi)：詞典翻譯類(lèi)、漢化翻譯類(lèi) 和專(zhuān)業(yè)翻 譯類(lèi)。詞典類(lèi)翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱(chēng)是多快好省的電 子詞典，它可以迅速查詢(xún)英文單詞或詞組的詞義，并提供單詞的發(fā)音，為用戶(hù)了 解單詞或詞組含 義提供了極大的便利。 語(yǔ)言交互語(yǔ)音交互是一種高效的交互方式，是人以自然語(yǔ)音或機(jī)器合成語(yǔ)音同計(jì)算機(jī) 進(jìn)行交互的綜合性技術(shù)，結(jié)合了語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、工程和計(jì)算機(jī)技術(shù)等領(lǐng)域的知 識(shí)。語(yǔ)音交互不僅要對(duì)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成進(jìn)行研究，還要對(duì)人在語(yǔ)音通道下的 交互機(jī)理、行為方式等進(jìn)行研究。語(yǔ)音交互過(guò)程包括四部分：語(yǔ)音采集、語(yǔ)音識(shí) 別、語(yǔ)義理解和語(yǔ)音合成。語(yǔ)音采集完成音頻的錄入、采樣及編碼；語(yǔ)音識(shí)別完 成語(yǔ)音信息到機(jī)器可識(shí)別的文本信息的轉(zhuǎn)化；語(yǔ)義理解根據(jù)語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)換后的文 本字符或命令完成相應(yīng)的操作；語(yǔ)音合成完成文本信息到聲音信息的轉(zhuǎn)換。作為 人類(lèi)溝通和獲取信息最自然便捷的手段，語(yǔ)音交互比其他交互方式具備更多優(yōu)勢(shì)， 能為人機(jī)交互帶來(lái)根本性變革，是大數(shù)據(jù)和認(rèn)知計(jì)算時(shí)代未來(lái)發(fā)展的制高點(diǎn)，具 有廣闊的發(fā)展前景和應(yīng)用前景。 計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)用計(jì)