【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 斯定理 )處理不確定性信息和知識(shí)，建立了統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)和不確定性推理的一系列原理和方法 ? 用數(shù)學(xué)中的距離、空間、函數(shù)、變換等概念和方法，開發(fā)了幾何分類、支持向量機(jī)等模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和方法 提綱 ? 什么是人工智能 ? 人工智能的研究意義、目標(biāo)和策略 ? 人工智能的學(xué)科范疇 ? 人工智能的研究?jī)?nèi)容 ? 人工智能的研究途徑與方法 ? 人工智能的基本技術(shù) ? 人工智能的應(yīng)用 ? 人工智能的分支領(lǐng)域與研究方向 ? 人工智能的發(fā)展概況 人工智能的基本技術(shù) ? 符號(hào)智能和計(jì)算智能最顯著的相似之處： ? ? 二者都是通過搜索進(jìn)行問題求解的 ? 人工智能三個(gè)最基本、最核心的技術(shù)：表示、運(yùn)算和搜索 符號(hào)智能 計(jì)算智能 表示 知識(shí)表示 對(duì)象表示 運(yùn)算 基于知識(shí)表示的推理或符號(hào)操作 基于對(duì)象表示的操作或計(jì)算 搜索 在問題空間搜索 在解空間搜索 提綱 ? 什么是人工智能 ? 人工智能的研究意義、目標(biāo)和策略 ? 人工智能的學(xué)科范疇 ? 人工智能的研究?jī)?nèi)容 ? 人工智能的研究途徑與方法 ? 人工智能的基本技術(shù) ? 人工智能的應(yīng)用 ? 人工智能的分支領(lǐng)域與研究方向 ? 人工智能的發(fā)展概況 人工智能的應(yīng)用 ? 難題求解： ? 指那些沒有算法解，或雖有算法解但在現(xiàn)有機(jī)器上無法實(shí)施或無法完成的困難問題，例如： ? 智力性問題中的梵塔問題、 n皇后問題、旅行商問題、博弈問題等 ? 路徑規(guī)劃、車輛調(diào)度、電力調(diào)度、資源分配、任務(wù)分配、系統(tǒng)配置、地質(zhì)分析、數(shù)據(jù)解釋、天氣預(yù)報(bào)、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、股市分析、疾病診斷、故障診斷、軍事指揮、機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃等 人工智能的應(yīng)用 ? 難題求解 (續(xù) )： ? 有些是組合數(shù)學(xué)理論中所稱的非確定型多項(xiàng)式問題或 NP完全問題 —— NP問題是指那些既不能證明其算法復(fù)雜性超出多項(xiàng)式界，但又未找到有效算法的一類問題 ? 研究工程難題的求解是人工智能的重要課題，而研究智力難題的求解則具有雙重意義：一方面，可以找到解決這些難題的途徑；另一方面，由解決這些難題而發(fā)展起來的一些技術(shù)和方法可用于人工智能的其他領(lǐng)域 人工智能的應(yīng)用 ? 自動(dòng)規(guī)劃、調(diào)度與配置： ? 規(guī)劃一般指設(shè)計(jì)制定一個(gè)行動(dòng)序列，例如機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃、交通路線規(guī)劃 ? 調(diào)度就是一種任務(wù)分派或者安排，例如車輛調(diào)度、電力調(diào)度、資源分配、任務(wù)分配。調(diào)度的數(shù)學(xué)本質(zhì)是給出兩個(gè)集合間的一個(gè)映射 ? 配置則是設(shè)計(jì)合理的部件組合結(jié)構(gòu)，即空間布局，例如資源配置、系統(tǒng)配置、設(shè)備或設(shè)施配置 ? 三者有一定的內(nèi)在聯(lián)系，有時(shí)甚至可以互相轉(zhuǎn)化。事實(shí)上，它們都屬于人工智能的經(jīng)典問題之一的約束滿足問題 人工智能的應(yīng)用 ? 機(jī)器定理證明： ? 定理證明是最典型的邏輯推理問題，它在發(fā)展人工智能方法上起過重大作用 ? 很多非數(shù)學(xué)領(lǐng)域的任務(wù)如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制定和難題求解，都可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)定理證明問題 人工智能的應(yīng)用 ? 機(jī)器定理證明 (續(xù) )： ? 機(jī)器定理證明的方法主要有四類： ? 自然演繹法，其基本思想是依據(jù)推理規(guī)則，從前提和公理中可以推出許多定理，如果待證的定理恰在其中，則定理 ? 判定法，即對(duì)一類問題找出統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)上可實(shí)現(xiàn)的算法解。在這方面一個(gè)著名的成果是我國(guó)數(shù)學(xué)家吳文俊教授1977 ? 定理證明器，它研究一切可判定問題的證明方法 ? 計(jì)算機(jī)輔助證明，它是以計(jì)算機(jī)為輔助工具，利用機(jī)器的高速度和大容量，幫助人完成手工證明中難以完成的大量計(jì)算、推理和窮舉 人工智能的應(yīng)用 ? 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)： ? 讓計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)程序：就是人只要給出關(guān)于某程序要求的非常高級(jí)的描述，計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)要求目標(biāo)的具體程序 ? 相當(dāng)于給機(jī)器配置了一個(gè)“超級(jí)編譯系統(tǒng)”，它能夠?qū)Ω呒?jí)描述進(jìn)行處理，通過規(guī)劃過程，生成所需的程序 ? 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)還包括程序自動(dòng)驗(yàn)證，即自動(dòng)證明所設(shè)計(jì)程序的正確性 人工智能的應(yīng)用 ? 機(jī)器翻譯： ? 把“光陰似箭”的英語(yǔ)句子“ Time flies like an arrow”翻譯成日語(yǔ)，然后再翻譯回來的時(shí)候，竟變成了“蒼蠅喜歡箭”；又如，當(dāng)把“心有余而力不足”的英語(yǔ)句子“ The spirit is willing but the flesh is weak”翻譯成俄語(yǔ)，然后再翻譯回來時(shí)竟變成了“酒是好的，肉變質(zhì)了”，即“ The wine is good but the meat is spoiled” ? 機(jī)器翻譯并非想像的那么簡(jiǎn)單，并使得人們認(rèn)識(shí)到，單純地依靠“查字典”的方法不可能解決翻譯問題，只有在對(duì)語(yǔ)義理解的基礎(chǔ)上，才能做到真正的翻譯，所以機(jī)器翻譯的真正實(shí)現(xiàn)，還要靠自然語(yǔ)言理解方面的突破 人工智能的應(yīng)用 ? 智能控制： ? 把人工智能技術(shù)引入控制領(lǐng)域，建立智能控制系統(tǒng) ? 智能控制具有兩個(gè)顯著的特點(diǎn)： ? 智能控制是同時(shí)具有知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型混合表示的控制過程 ? 智能控制的核心在高層控制，即組織級(jí)控制，其任務(wù)在于對(duì)實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)行組織，即決策與規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)廣義問題求解 人工智能的應(yīng)用 ? 智能控制 (續(xù) )： ? 智能控制系統(tǒng)的智能可歸納為以下幾方面： ? 先驗(yàn)智能：有關(guān)控制對(duì)象及干擾的先驗(yàn)知識(shí)，可以從一開始就考慮在控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中 ? 反應(yīng)性智能：在實(shí)時(shí)監(jiān)控、辨識(shí)及診斷的基礎(chǔ)上，對(duì)系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反應(yīng)能力 ? 優(yōu)化智能： 包括對(duì)系統(tǒng)性能的先驗(yàn)性優(yōu)化及反應(yīng) ? 組織與協(xié)調(diào)智能：表現(xiàn)為對(duì)并行耦合任務(wù)或子系統(tǒng)之間的有效管理與協(xié)調(diào) 人工智能的應(yīng)用 ? 智能控制 (續(xù) )： ? 智能控制的開發(fā)，目前認(rèn)為有以下途徑： ? 基于專家系統(tǒng)的專家智能控制 ? 基于模糊推理和計(jì)算的模糊控制 ? 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 ? 綜合以上三種方法的綜合型智能控制 人工智能的應(yīng)用 ? 智能管理： ? 把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域，建立智能管理系統(tǒng) ? 智能管理是人工智能與管理科學(xué)、系統(tǒng)工程、計(jì)算機(jī)技術(shù)及通信技術(shù)等多學(xué)科、多技術(shù)互相結(jié)合、互相滲透而產(chǎn)生的一門新技術(shù)、新學(xué)科 ? 研究如何提高計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)的智能水平，以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論、方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù) 人工智能的應(yīng)用 ? 智能決策： ? 把人工智能技術(shù)引入決策過程，建立智能決策支持系統(tǒng) ? 智能決策支持系統(tǒng)由傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)再加上相應(yīng)的智能部件構(gòu)成，智能部件可以有多種模式，例如專家系統(tǒng)模式、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)模式等 ? 專家系統(tǒng)模式是把專家系統(tǒng)作為智能部件，這是目前比較流行的一種模式。該模式適合于以知識(shí)處理為主的問題， 但它與決策支持系統(tǒng)的接口比較困難 ? 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)模式是以知識(shí)庫(kù)作為智能部件。在這種情況下，決策支持系統(tǒng)就是由模型庫(kù)、方法庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)組成的四庫(kù)系統(tǒng)。這種模式接口比較容易實(shí)現(xiàn)，其整體性能也較好 人工智能的應(yīng)用 ? 智能決策 (續(xù) ) ： ? 既充分發(fā)揮了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中數(shù)值分析的優(yōu)勢(shì)，也充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)中知識(shí)及知識(shí)處理的特長(zhǎng)，既可以進(jìn)行定量分析，又可以進(jìn)行定性分析，能有效地解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的問題 人工