北京郵電大學人工智能課件-資料下載頁
2025-08-15 20:59本頁面
【正文】 “ 時間 問題大小 ”曲線的變化盡可能緩慢地增長，即使是必須按指數方式增長。有關問題域的知識再次成為比較有效的求解方法的關鍵。為處理組合問題而發(fā)展起來的許多方法對其它組合上不甚嚴重的問題也是有用的。 45 分布式人工智能與 Agent ? 分布式人工智能 (Distributed AI, DAI)是分布式計算與人工智能結合的結果。 DAI系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。 ? 多 agent系統(tǒng) (Multiagent System, MAS) 更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。 46 計算智能與進化計算 ? 計算智能 (Computing Intelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。 ? 進化計算 (Evolutionary Computation)是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法 (Geic Algorithms)、進化策略(Evolutionary Strategies)和進化規(guī)劃(Evolutionary Programming)。 47 數據挖掘與知識發(fā)現 ? 知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。 ? 數據挖掘是通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯(lián)系和本質規(guī)律，實現知識的自動獲取。 ? 數據挖掘和知識發(fā)現技術已獲廣泛應用。 48 人工生命 ? 人工生命 (Artificial Life, ALife)旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應。 ? 人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在 “ 生命之所能 ” (life as it could be)的廣闊范圍內深入研究 “ 生命之所知 ” (life as we know it)的實質。 ? 人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)以及人工生命的應用等。 49 系統(tǒng)與語言工具 除了直接瞄準實現智能的研究工作外，開發(fā)新的方法也往往是人工智能研究的一個重要方面。人工智能對計算機界的某些最大貢獻已經以派生的形式表現出來。計算機系統(tǒng)的一些概念，如分時系統(tǒng)、編目處理系統(tǒng)和交互調試系統(tǒng)等，已經在人工智能研究中得到發(fā)展。 50 課程概要 簡述人工智能的起源與發(fā)展，討論人工智能的定義、人工智能與計算機的關系以及人工智能的研究和應用領域。 比較概括地論述知識表示的各種主要方法，包括狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、結構化表示法（語義網絡法、框架）、劇本和過程等。 討論常用搜索原理，如盲目搜索、啟發(fā)式搜索和消解原理等；并研究一些比較高級的推理求解技術，如規(guī)則演繹系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、系統(tǒng)組織技術、不確定性推理和非單調推理等。 51 介紹近期發(fā)展起來的已成為當前研究熱點的人工智能技術和方法，即分布式人工智能與 agent、計算智能（含神經計算、邏輯計算與進化計算）、數據挖掘與知識發(fā)現、人工生命等。 比較詳細地分析人工智能的主要應用領域，涉及專家系統(tǒng)、機器學習和自然語言理解等。 敘述近年來人工智能研究中出現的爭論，展望人工智能的發(fā)展。 52 討論 主題：人工智能能否超過人類智能？ 正方觀點：人工智能不會超過人類智能。 反方觀點：人工智能能夠超過人類智能。
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