人工智能artificialintelligence简称ai

人工智能artificialintelligence简称ai内容摘要：

/2) • 机器感知 • 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 • 机器视觉 （或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等 • 机器听觉 （或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等，使计算机能够识别并理解语言、声音等。 • 机器感知相当于智能系统的输入部分。 • 机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解 • 机器思维 • 让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工 • 逻辑思维 • 形象思维 • 灵感思维 30 智能模拟的方法和技术研究(2/2) • 机器学习 • 让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。 • 机器学习方法： 机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和连接学习等 • 机器行为 • 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 • 相当于智能系统的输出部分。 • 智能系统与智能机器 • 无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构造智能机器 • 需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究 31 第 1章 人工智能概述 • AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派 • 符号主义 • 联结主义 • 行为主义 • AI的主要研究和应用领域 • AI近期发展分析 • 我国智能科学技术教育体系 32 AI研究中的不同学派 不同学派 • 符号主义学派（逻辑主义、心理学派） • 主要观点： AI起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示上的一种运算 • 代表性成果： 厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序LT • 代表人物： 纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊 (Nilsson)等 • 连接主义学派（仿生学派或心理学派） • 主要观点： AI起源于仿生学，特别是人脑模型，人类认知的基元是神经元，认知过程是神经元的连接活动过程 • 代表性成果： 由麦克洛奇和皮兹创立的脑模型，即 MP模型 • 代表人物： 麦克洛奇和皮兹 • 行为主义学派（进化主义、控制论学派） • 主要观点： AI起源于控制论，智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是推理。 • 代表性成果： Brooks教授研制的机器虫 • 代表人物： Brooks教授 33 AI研究中的不同学派 不同学派的理论之争 • 符号主义 • 智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理；知识可用符号表示，也可用符号进行推理，因而可以建立基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。 • 连接主义 • 思维的基元是神经元，而不是符号；思维过程是神经元的联结活动过程，而不是符号运算过程；反对符号主义关于物理符号系统的假设。 • 行为主义 • 智能取决于感知和行动，提出了智能行为的“感知 — 动作”模型；智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能那样逐步进化 34 AI研究中的不同学派 不同学派的方法之争 • 符号主义 • 功能模拟 • 构造能够模拟大脑功能的智能系统。 相当于“鸟飞” • 连接主义 • 结构模拟 • 构造模拟大脑结构的神经网络系统。 相当于“飞鸟” • 行为主义 • 行为模拟 • 构造具有进化能力的智能系统。 相当于“由猿到人” 35 第 1章 人工智能概述 • AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派 • AI的主要研究和应用领域 • 机器思维、机器感知、机器行为、计算智能、机器学习 • 分布智能、智能系统、人工心理与人工情感 • 人工生命、人工智能的典型应用 • AI近期发展分析 • 我国智能科学技术教育体系 36 机器思维 • 机器思维： 就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。 • 包括： 推理、搜索、规划等方面的研究。 37 机器思维 推理 • 推理的概念： 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 • 推理的类型： 可根据所用知识的确定性，将其分为： • 确定性推理 ，指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 • 不确定性推理 ，指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。 所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 • 推理的理论基础 ：逻辑是一门研究人们思维规律的学科，数理逻辑则是用数学的方法去研究逻辑问题。 • 确定性推理 主要是基于一阶经典逻辑。 它能解决的问题很有限。 • 不确定性推理 主要基于非经典逻辑和概率等。 非一阶经典逻辑是泛指除一阶经典逻辑以外的其他各种逻辑，如多值逻辑、模糊逻辑、模态逻辑、概率逻辑、默认逻辑、次协调逻辑及泛逻辑等。 • 最常用的不确定性推理方法： 基于可信度的确定性理论，基于 Bayes公式的主观 Bayes方法，基于概率的证据理论和基于模糊逻辑的可能性理论等。 38 机器思维 搜索 • 搜索的概念： 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 • 搜索的类型： 可根据问题的表示方式将其分为状态空间搜索和与 /或树搜索两大类型。 • 状态空间搜索 是一种用状态空间法求解问题时的搜索方法； • 与 /或树搜索 是一种用问题规约法求解问题时的搜索方法。 • 搜索的主要问题： 人工智能最关心的是如何利用搜索过程所得到的对尽快达到目标有用的信息来引导搜索过程，即启发式搜索方法。 • 状态空间的启发式搜索 方法 • 与 /或树的启发式搜索 方法 39 机器思维 规划 • 规划的概念： 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 • 规划的特点： 与一般问题求解技术相比，规划更侧重于问题求解过程，并且要解决的问题一般是真实世界的实际问题，而不是抽象的数学模型。 例如，第 2章的机器人移盒子、猴子摘香蕉等问题。 • 规划系统的例子： 斯坦福研究所问题求解系统（ Stanford Research Institute Problem Solver， STRIPS ），是一种基于状态空间和 F规则的规划系统。 它由以下 3部分所组成： • (1) 世界模型 ：用一阶谓词公式表示，它包括问题的初始状态和目标状态。 • (2) 操作符（即 F规则） ：它包括先决条件、删除表和添加表。 • (3) 操作方法 ：它采用状态空间表示和中间 结局分析的方法。 其中，状态空间包括初始状态、中间状态和目标状态；中间 结局分析的每一步都选择能够缩小当前状态与目标状态之间的差距的先决条件可以满足的 F规则执行，直至到达目标为止。 40 机器感知 • 机器感知是机器获取外界信息的主要途径 ， 也是机器智能的重要组成部分。 • 所谓机器感知 ， 就是要让计算机具有类似于人的感知能力 ， 如视觉 、 听觉 、 触觉 、 嗅觉 、 味觉。 • 下面主要介绍机器视觉 、 模式识别 、 自然语言理解。 41 机器感知 计算机视觉 • 概念： 用计算机来实现或模拟人类的视觉功能，其主要研究目标是使计算机具有 通过二维图像认知三维环境信息的能力。 • 重要性： 在人类感知到的外界信息中，有 80%以上是通过视觉得到的。 • 视觉系统： 人类视觉系统的功能是通过眼睛与大脑共同实现的。 人们视野中的物体在可见光的照射下，先在眼睛的视网膜上形成图像，然后由感光细胞转换成神经脉冲信号，再经神经纤维传入大脑皮层，最后由大脑皮层对其进行处理与理解。 • 视觉 ，不仅仅指对光信号的感受，它包括了对视觉信息的获取、传输、处理、存储与理解的全过程。 42 机器感知 模式识别 • 模式识别的概念 • 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。 • 被鉴别的事物 可以是物理的、化学的、生理的，也可以是文字、图像、声音等。 • 模式识别的一般过程： • (1) 采集待识别事物的模式信息； • (2) 对其进行各种变换和预处理，从中抽出有意义的特征或基元，得到待识别事物的模式； • (3) 与机器中原有的各种标准模式进行比较，完成对待识别事物的分类识别； • (4) 输出识别结果。 43 机器感知 自然语言理处理 • 自然语言处理包括的主要内容 • 机器翻译 • 把一种自然语言翻译成另外一种自然语言 • 自然语言理解 • 概念： 主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。 • 理解的语言类型： 声音语言、书面语言。 • 主要步骤： 语音分析、词法分析、句法分析、语义分析、语用分析。 • 自然语言理解的意义 • 该研究不仅对智能人机接口有着重要的实际意义，而且对不确定人工智能的研究也具有重大的理论价值。 有学者指出： 人工智能如果不能用自然语言作为其知识表示基础，建立起不确定人工智能的理论和方法，人工智能也就永远实现不了跨越的梦想。 44 机器行为 • 机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力 ， 如走 、 跑 、 拿 、 说 、 唱 、 写画等。 • 机器行为则可看作智能系统的输出部分。 • 下面主要讨论：智能控制 、 智能检索和智能机器人等。 45 机器行为 智能控制 • 智能控制的概念： 是指那种无需或需要尽可能少的人工干预就能独立的驱动智能机器实现其目标的控制过程。 它是人工智能技术与传统自动控制技术相结合的产物。 • 智能控制系统： 是指那种能够实现某种控制任务，具有自学习、自适应和自组织功能的智能系统。 从结构上，它由传感器、感知信息处理模块、认知模块、规划和控制模块、执行器和通信接口模块等主要部件所组成。 • 智能控制的主要应用领域： 智 能机器人系统、计算机集成制造系统（ CIMS）、复杂工业过程的控制系统、航空航天控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等。 46 机器行为 智能检索 • 智能检索的概念： 是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。 • 智能检索的重要性： 目前，在各种数据库中，尤其是互联网上存放着大量的、甚至是海量的信息或知识。 面对这种信息。