[互聯(lián)網(wǎng)]第三講第1章人工智能應(yīng)用領(lǐng)域與學(xué)科發(fā)展20xx年3月-文庫吧資料
2024-12-13 22:39本頁面
【正文】 0]。工業(yè)化必須依賴大量能源和礦產(chǎn)資源來支持，因此在西方很多資源較豐富的國家，較早地出現(xiàn)了很多主要產(chǎn)業(yè)為資源開采及對資源型產(chǎn)品初加工的礦區(qū)，如：德國的魯爾礦區(qū)、加洛礦區(qū)等，但這些礦區(qū)都隨著資源枯竭都一度陷入逐漸沒落的池沼 [7,8]。 16 *研究生課題論文（綜述寫作方法） ? 一、題目（一般小于 20個字） ? 基于不確定性理論的煤炭城市可持續(xù)發(fā)展評價 ? 基于云模型的多屬性決策系統(tǒng)應(yīng)用研究 ? 主要包含內(nèi)容 ? 煤炭城市可持續(xù)發(fā)展（多屬性決策系統(tǒng)） ? 不確定性理論（云模型） ? 評價（應(yīng)用） ? 二、概論 ? 1 緒論 ? 研究背景、目的及意義 ? ? ? 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 （研究進(jìn)展） {查閱大量資料，對前人的結(jié)果進(jìn)行分析 } ? ? ? ? ? ? 17 資源城市可持續(xù)發(fā)展研究現(xiàn)狀（國際） ? ? 最早對資源城市的研究是在西方的工業(yè)化國家進(jìn)行的。 ? 認(rèn)知科學(xué)： 認(rèn)知科學(xué)（亦稱思維科學(xué)）是研究人類感知和思維信息處理過程的一門學(xué)科，其主要研究目的就是要說明和解釋人類在完成認(rèn)知活動時是如何進(jìn)行信息加工的。 ? 腦科學(xué)是人工智能的基礎(chǔ)： 研究的任何進(jìn)展，都將會對人工智能的研究起到積極的推動作用，因此人工智能應(yīng)該加強與腦科學(xué)的交叉研究，以及人類智能與機器智能的集成研究。 ? 人腦是自然界中最復(fù)雜、最高級的智能系統(tǒng)： 這種復(fù)雜性主要表現(xiàn)在人腦是由巨量神經(jīng)元經(jīng)其突觸的廣泛并行互聯(lián)所形成的一個巨復(fù)雜系統(tǒng)。 (2)根據(jù)學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)情況自動選擇與調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與進(jìn)度。 12 CAI 智能 CAI就是把人工智能技術(shù)引入計算機輔助教學(xué)領(lǐng)域，建立智能 CAI系統(tǒng)，即ICAI ICAI的特點是能對學(xué)生因才施教地進(jìn)行指導(dǎo)。 (4)知識工程方法 。 (2)約束滿足方法 。 ? (4)自動數(shù)據(jù)采集。 ? (2)智能交互。 ? 事實上， AI幾乎可以應(yīng)用到 CAD技術(shù)的各個方面。 ? 我們知道 ， 仿真是對動態(tài)模型的實驗 ， 即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實驗條件下驅(qū)動模型 ， 從而產(chǎn)生模型行為 。 ? 這樣，網(wǎng)絡(luò)就可運行在最佳狀態(tài)，使呆板的網(wǎng)變成活化的網(wǎng)，使其具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)、自修復(fù)等功能。 ? 智能通信就是在通信系統(tǒng)的各個層次和環(huán)節(jié)上實現(xiàn)智能化。 ? (5)完善數(shù)據(jù)庫，改進(jìn)對它的操作及維護(hù)的知識。 ? (3)建立評價標(biāo)準(zhǔn)的知識。 9 ? 一般來說，智能部件中可以包含如下一些知識： ? (1)建立決策模型和評價模型的知識。 ? 智能決策支持系統(tǒng)是在 20世紀(jì) 80年代初提出來的 。 ? 它研究如何提高計算機管理系統(tǒng)的智能水平，以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計理論、方法與實現(xiàn)技術(shù)。 ? 智能管理是現(xiàn)代管理科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新動向。 ? 自從國際知名美籍華裔科學(xué)家傅京孫 ()在 1965年首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)以來，國內(nèi)外眾多的研究者投身于智能控制研究，并取得一些成果。 ? 機器翻譯的實現(xiàn)依賴于自然語言理解研究的進(jìn)展 。 隨后就開始了這方面的研究 。 ? 機器翻譯由來已久 。 ? 自動程序設(shè)計還包括程序自動驗證，即自動證明所設(shè)計程序的正確性 。 ? 所以，這相當(dāng)于給機器配置了一個“超級編譯系統(tǒng)”，它能夠?qū)Ω呒壝枋鲞M(jìn)行處理，通過規(guī)劃過程，生成所需的程序。 6 ? 自動程序設(shè)計就是讓計算機設(shè)計程序 。 ? (4)計算機輔助證明 。 ? (3)定理證明器 。即對一類問題找出統(tǒng)一的計算機上可實現(xiàn)的算法解。它的基本思想是依據(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，則定理得證。 ? 定理證明是最典型的邏輯推理問題之一，它在發(fā)展人工智能方法上起過重大作用。 例如：路徑規(guī)劃、運輸調(diào)度、電力調(diào)度、地質(zhì)分析、測量數(shù)據(jù)解釋、天氣預(yù)報、市場預(yù)測、股市分析、 疾病診斷、故障診斷 、軍事指揮（模擬）、機器人行動規(guī)劃、機器博弈等等。1 人 工 智 能 Artificial Intelligence 第三次課概論（ 3） 董春游 (Chunyou Dong) PhD,Professor Email: 2 ? 第二次課主要內(nèi)容 ? AI的產(chǎn)生與發(fā)展 ? 第一階段 :孕育期（ 1956年以前） ? 第二階段 :形成期（ 19561970年） ? 第三階段 :知識應(yīng)用期（ 1970 80年代） ? 第四階段 :從學(xué)派分離走向綜合（ 20世紀(jì) 80年代末到本世紀(jì)初） ? 第五階段：智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科興起 (目前 ) AI研究的不同學(xué)派 （邏輯主義、心理學(xué)派） ? 主要觀點： AI起源于數(shù)理邏輯，人類認(rèn)知的基元是符號，認(rèn)知過 ? 程是符號表示上的一種運算 ? 代表性成果： 紐厄 爾和西蒙等人研制的稱為邏輯理論機的數(shù)學(xué)定理 ? 證明程序 LT ? 代表人物： 紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜 (Nilsson)等 （仿生學(xué)派或心理學(xué)派） ? 主要觀點： AI起源于仿生學(xué)，特別是人腦模型，人類認(rèn)知的基元 ? 是神經(jīng)元，認(rèn)知過程是神經(jīng)元的連接活動過程 ? 代表性成果： 由麥克洛奇和皮茲創(chuàng)立的腦模型，即 MP模型 ? 代表人物： 麥克洛奇和皮茲 （進(jìn)化主義、
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