人工智能第一章緒論34-資料下載頁(yè)
2025-02-20 11:30本頁(yè)面
【正文】 學(xué)：始于 20世紀(jì) 60年代 ， 經(jīng)歷了三代 ? 第一代：程序控制機(jī)器人 （ 起源于日本的造船業(yè) ） ① 程序由人根據(jù)工作流程編制程序 ， 并將它輸入到機(jī)器人的存儲(chǔ)器中 ② 示教 再現(xiàn) 拿取 、 安放 、 拆卸 、 安裝 、 翻轉(zhuǎn) 、 抖動(dòng) ， 目前國(guó)際上商品化 、 實(shí)用化的機(jī)器人大都屬于這類 。 缺點(diǎn)：不適應(yīng)變化的環(huán)境 、 情況 、 會(huì)造成危險(xiǎn) 。 ? 第二代：自適應(yīng)機(jī)器人 ， 這種機(jī)器人通過(guò)傳感器獲取環(huán)境 ， 操作對(duì)象的簡(jiǎn)單信息 ， 然后由計(jì)算機(jī)對(duì)獲得的信息進(jìn)行分析 、 處理 、 控制機(jī)器人的動(dòng)作 。 傳感器 :視覺(jué)傳感器 ,觸覺(jué)傳感器 ,聽(tīng)覺(jué)傳感器 主要從事焊接 、 裝配 、 搬運(yùn)等工作 ? 第三代：智能機(jī)器人 ， 具有感知環(huán)境的能力 ，配有聽(tīng) 、 視 、 觸 、 嗅感覺(jué)器官 ， 能從外部環(huán)境中獲取有關(guān)信息 。 具有思維能力 ， 能對(duì)感知的信息進(jìn)行處理 ， 以控制自己的行為 。 具有作用于環(huán)境的能力 ， 能通過(guò)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)使自己的手 、 腳等肢體行動(dòng)起來(lái) ， 正確 、 靈巧的執(zhí)行思維機(jī)構(gòu)下達(dá)的命令 。 8 博弈：主要用于下棋 、 打牌 、 戰(zhàn)爭(zhēng)一類的競(jìng)爭(zhēng)性智能活動(dòng) 。 目的檢驗(yàn) 、 促進(jìn)人工智能的發(fā)展 。 ? 1956年問(wèn)世 ? 1956年塞繆爾跳棋程序 ? 12屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)上 ， IBM研制的 DEEP THOUGHT 2系統(tǒng)與澳大利亞國(guó)際象棋冠軍約翰森進(jìn)行了人機(jī)對(duì)抗賽 1：1平局 ? 深藍(lán)與卡斯帕羅夫進(jìn)行了兩次人機(jī)大戰(zhàn) ， 是搜索策略和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ) 。 9 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一個(gè)用大量簡(jiǎn)單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò) ， 用來(lái)模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能 ? 1943年神經(jīng)心理學(xué)家麥克洛奇和數(shù)學(xué)家匹茲就提出了形式神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型 （ M— P模型 ） ? 1944年赫布提出了改變神經(jīng)元連續(xù)強(qiáng)度的Hebb規(guī)則 ? 80年代霍普菲爾特提出了 HNN模型 。 10 智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) :所存儲(chǔ)的信息不僅有簡(jiǎn)單的數(shù)字和字符串 ， 還包括事實(shí) 、 推理規(guī)則和日常生活知識(shí)等等 ， 具有以下特點(diǎn)： ? 能理解自然語(yǔ)言 ， 允許用自然語(yǔ)言提出各種詢問(wèn) 。 ? 具有推理能力，能根據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí)，演繹出所需的答案。 ? 系統(tǒng)擁有一定常識(shí)性知識(shí)，以補(bǔ)充科學(xué)范圍的專業(yè)知識(shí)。 11 組合調(diào)度問(wèn)題 :有許多實(shí)際的問(wèn)題是屬于確定最佳調(diào)度或最佳組合的問(wèn)題 。 ? 例如推銷員的旅行問(wèn)題 ， 從 n個(gè)城市的某個(gè)城市出發(fā) ， 每個(gè)城市只許訪問(wèn)一次 ， 然后回到出發(fā)的城市 ，尋找一條最小耗費(fèi)的路徑 。 ? 又如八皇后問(wèn)題 ， 任何一行 、 一列 、 一條對(duì)角線上最多只能放一個(gè)皇后 。 ? 目前采用的方法 NP— 完全性問(wèn)題 ， 所花的時(shí)間隨著問(wèn)題規(guī)模增大按指數(shù)方式增長(zhǎng) 。 12 感知問(wèn)題 :在人工智能研究中 ， 已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上攝像輸入以便能夠 “ 看見(jiàn) ” 周圍的東西 ， 或者裝上話筒以便能 “ 聽(tīng)見(jiàn) ” 外界的聲音 。 視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)都是感知問(wèn)題 ， 都涉及到對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題進(jìn)行處理 ，試驗(yàn)表明有效的處理方法要求具有 “ 理解 ” 的能力 ，而理解則要求大量有關(guān)感覺(jué)到的事物的許多基礎(chǔ)知識(shí) 。 整個(gè)感知問(wèn)題的要點(diǎn)是建立一個(gè)精煉的表示來(lái)取代難以處理的極其龐大的 、 未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù) 。 顯然 ， 最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感受系統(tǒng)的目標(biāo) 。 例如若顏色是重要的 ， 則系統(tǒng)必須給予精確的判斷 ， 不同的系統(tǒng)將有不同的目標(biāo) ， 但所有系統(tǒng)都必須把來(lái)自輸入多得驚人的感知數(shù)據(jù)壓縮為一種容易處理和有意義的描述 。 總之 ， 人工智能是模擬人的大腦部分思維 ,人的大腦有 1012神經(jīng)元 ， 但目前能模擬六個(gè)神經(jīng)元 。 演講完畢，謝謝觀看！
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