人工智能导论课件第9章第2-3节

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《人工智能导论课件》

《人工智能导论课件》

人工智能在金融领域的应用
投资决策
在市场预测、风险控制和交易 方面,人工智能已成为创新性 的投资解决方案之一。
自动化
人工智能技术可用于开发智能 柜员机和自助银行,改进金融 服务的效率,并实现全天候服 务。
区块链技术
人工智能和区块链技术可以使 风险收益的平衡更有效,同时 降低运营成本。
人工智能在智能制造领域的应用
深度学习基础
1 定义
深度学习是一种机器学 习方法,它通过构建人 工神经网络来对数据进 行建模和分析。
2 应用
深度学习被广泛应用于 图像和语音识别、自然 语言处理等领域。
3 算法
深度学习的常见算法包 括卷积神经网络和循环 神经网络。
自然语言处理技术
文本分类
降噪、归一化,快速提取文本 特征,广泛应用于垃圾邮件分 类等方面。
我们可以期待更多出色表现的人工智能技 术,未来的发展前景十分广阔。
人工智能的分类
弱人工智能
又称为狭义人工智能,仅在一种或少数 领域内拥有智能,如语音识别或图像识 别。
强人工智能
是指能够在几乎所有情况下都弥补人类 智能的智能,目前仍然是一个远期目标。
对立人工智能
这指的是一种会有意识地与人类对立的人工智能,目前仍然是我们不愿意看到的一种情况。
1
生产线自动化
人工智能可以实现设备和数据的互联,提高制造效率和质量。
2
智能制造质量管理
整合传感器数据、物联网和人工智能算法,以提供更好的质量控制和预测。
3
智能制造网络安全
人工智能技术是实现革命性制造企业安全的关键,能够检测潜在的网络安全漏洞。
保障
为了减轻对隐私和安全的 担忧,必须确保人工智能 是安全且受保护的。

人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言基础及人工智能第三方库

人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言基础及人工智能第三方库

语言基础
5)数据类型 float浮点型 : 不带引号的小数,正负都可以,但是长度有限制取值:
语言基础
5)数据类型 int 整型:不带引号的整数数字,正负都可以取值范围: 32位操作系 统 : -2147483648 至 2147483648 64位操作系统: 9223372036854775808 至 9223372036854775807:
语言基础
5)数据类型 布尔型 : 也可以叫真假值,就是用来判断真假的 True 和 False
语言基础
5)数据类型 字符串 : 带引号里面写的基本上都是字符串:
语言基础
5)数据类型 列表 : 被中括号[]包裹,里面有0个或者多个元素构成,元素间使 用逗号隔开,列表中的元素可以进行增加、删除、修改、更新等 操作.
特点(1)
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向 对象的脚本语言。设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使 用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更 有特色语法结构。 Python支持将代码封装在对象的编程技术。对初级程序员而言, 它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到WWW 浏览器 再到游戏。
Python语言中的AI库
第一部分 总的AI库
第二部分 机器学习库
第三部分
自然语言和文 本处理库
总体AI库
AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现 代的方法”的算法。 pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎,它是一阶谓词逻辑中 Horn子句逻辑的一种受限形式,只允许变量或常量作为谓词的自 变元,不允许函数作为谓词的自变元。 SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书 中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良 好文档和测试的库。 EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎。

人工智能导论第9章 智能体与多智能体系统-PPT课件

人工智能导论第9章 智能体与多智能体系统-PPT课件
8
9.1 智能体的概念与结构
9.1.4 反应式Agent
反应式Agent是一种具备对当时处境的实时反应能
力的Agent。
Agent

环境
传感器
9
9.1 智能体的概念与结构
9.1.5 慎思式Agent
慎思式Agent是一种基于知识的系统,包括环境描
述和丰富的智能行为的逻辑推理能力。
统可以协作求解单一专家系统难以解决的问题。
15
9.2 多智能体系统的概念与结构
13
第9章 智能体与多智能体系统

9.1 智能体的概念与结构
9.2多智能体系统的概念与结构

9.3 多智能体系统的通信


9.4 多智能体系统的协调
9.5 多智能体系统的协作
9.6 多智能体系统的协商
14
9.2 多智能体系统的概念与结构
9.2.1 多智能体系统的特点
MAS中每个智能体具有独立性和自主性。
紧急和 简单情 况
通信
动作
决策生成
建模
一般 情况
请求/应答信息
执行器
反射
感知器
环境
其他Agent
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9.1 智能体的概念与结构
9.1.7 Agent的应用
(1)电信。利用Agent的特性解决复杂系统和网络管理方面的 任务,包括负载均衡、故障预测、问题分析和信息综合等。
(2)兴趣匹配。Agent更多应用于商业网站向用户提供建议。
(3)用户助理。用Agent协助用户更好地完成特定的任务。 (4)组织结构。由多个Agent构造一个类似于人类组织的系统, 不同的Agent代表着系统内的不同角色,通过这些Agent之间的 通信和协作来完成具体的任务。目前主要应用于电子商务。

人工智能导论全套完整ppt课件

人工智能导论全套完整ppt课件
13
1.2.2 形成(1956年-1969年)
1956年夏,当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起,邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基-梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会,讨论机器智能问题。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育(1956年之前)
公元前,亚里斯多德(Aristotle):三段论 培根(F. Bacon):归纳法 莱布尼茨(G. W. Leibnitz):万能符号、推理计算 布尔(G. Boole):用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年,图灵:图灵机 1943年,麦克洛奇(W. McCulloch)、匹兹(W. Pitts): M-P模型
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1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育(1956年之前)
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 - 贝 瑞 计 算 机 ( Atanasoff-Berry Computer,ABC)”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科:一门研究如何构造智能机器(智能计算机) 或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试:1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试,用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史

人工智能导论全套课件

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计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展,计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来,计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性,同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策,以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用,知识产权保护是一个重要问题,需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展,跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式,构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差,反向调整每个神经元的权重, 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等,提供 了丰富的深度学习算法和工具,方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等,用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等,用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略,适用于机器 人控制、游戏等领域。

《人工智能导论》课件

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深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升,深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛,实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及,边缘计算将与人 工智能结合,实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及,数据隐私和安 全问题将更加受到关注,需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用,它能够识别和理解人类语音,并 作出相应的回应。例如,苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用,可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用,它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如,工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用,提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用,它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境,并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响,导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失,需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全,需要加强监管和法律约束 。

人工智能导论课件

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04
计算机视觉
VS
计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它利用计算机和算法来模拟人类视觉系统的功能,实现对图像和视频的感知、理解和分析。
详细描述
计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色,它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域,是实现自动化和智能化的一项关键技术。计算机视觉的应用范围非常广泛,包括但不限于工业自动化、安全监控、医疗诊断、智能交通、农业智能化等。
就业变革
人工智能技术的应用可能引发隐私保护问题,需要加强法律法规的制定和执行,保护个人隐私和数据安全。
隐私问题
人工智能技术的普及和应用可能加剧社会不公和贫富差距,需要关注弱势群体的利益和ANKS
感谢观看
在监督学习中,我们为机器提供了一组带有标签的训练数据,让机器通过学习这些数据来预测新数据的标签。例如,在图像分类任务中,我们提供了一组带有标签的图像,让机器学习如何将新图像分类到相应的类别中。
在无监督学习中,我们只提供一组未带标签的训练数据,让机器通过学习这些数据来发现隐藏的模式或结构。例如,在聚类任务中,我们提供了一组数据点,让机器将这些数据点自动分成几个不同的组或簇。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中,我们提供了一部分带有标签的训练数据和另一部分未带标签的训练数据,让机器结合两者来提高学习性能。
强化学习与监督学习和无监督学习不同,它关注的是如何基于环境的反馈来选择或优化行为的问题。在强化学习中,智能体通过与环境交互并从中获得奖励或惩罚信号来学习如何做出最优决策。
详细描述
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面,前者是将语音转换为文本,后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面,它是指将人类语音转换为文本的过程。通过语音识别技术,计算机可以自动地识别和转写人类的语音,从而实现语音到文本的转换。自然语言生成则是将文本转换为人类语音的过程,它使得计算机能够以人类可理解的方式生成语音输出。

信息与智能科学导论 第9章 人工智能导论

信息与智能科学导论  第9章 人工智能导论

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人工智能的定义
《信息与智能科学导论》
• “人工智能是一门科学,它使机器去做那些由人来做并需要智 能的工作”
– 明斯基 提出
• “人工智能是关于知识的科学—怎样表示知识以及怎样 获得知识并使用知识的科学。”
– 尼尔森在《人工智能》一书
《信息与智能科学导论》
3
人工智能概述
《信息与智能科学导论》
• 人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域深入研究: 不但试图理解智能体(Agent),还尝试创建并操纵智 能体。
• 主要介绍:人工智能学科的起源、沿革,并给出人工智 能的定义。
4
人工智能的起源
《信息与智能科学导论》
• 1936年5月,英国科学家图灵的论文《论可计算数及其在判定问题中的 应用》
《信息与智能科学导论 》
第9章 . 人工智能导论
1
主要内容
《信息与智能科学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
2
主要内容
《信息与智能科学导论》
• 人工智能概述 • 人工智能的流派 • 人工智能的研究领域 • 机器学习算法及其在Python中的应用 • 云计算、大数据与人工智能的关系
• 蒙特卡洛树搜索算法 + 深度学习 + 强化学习
– AlphaGo本质上采用蒙特卡洛树搜索框架,
– 整合了深度学习和强化学习技术
– 将离线深度学习与在线高效搜索相结合,
– 得到围棋问题的有效解法并战胜人类。
13
人工智能的发展趋势
《信息与智能科学导论》
• 人工智能领域的发展和应用,已经不再单独遵循某一个流派,它 更多地是综合采用多个流派的技术长项。

人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言与人工智能

人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言与人工智能

PROLOG
1. 是一种基于规则和声明的语言 2. 灵活框架的独特机制 3. 支持人工智能的基本机制 4. 除了广泛被应用于AI项目,还适用于构建医疗 软件系统。
prolog作为数据或者逻辑处理程序而运行,配合其 它程序如VC++、JAVA等的界面,编辑出来的“智
能”是软件,而不能说是真正意义的人工智能。
人工智能语言的发展
பைடு நூலகம்
发展(1)
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现,最常见的有: Lisp、Prolog、C++、Java、Python
语言 LISP
优点
缺点
1、为开发者提供了最大限度的自由 2、灵活性 3、有一个独特的微系统,可以探索和实现不同层 次的智能。
1、熟悉Lisp编程的开发人员很少。 2、作为一种复古的编程语言,Lisp需要配置新的 软件和硬件以适配其使用。
人工智能语言的特点
特点
人工智能语言与传统 语言的区别
区别
(1)传统方法
传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中, 问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步 (逐条)执行。解决问题的思路与冯·诺依曼式计算机结构相吻合。 当前大型数据库法、 数学模型法、统计方法等都是严格结构化的 方法。
发展(2)
C++ JAVA Python
1. 是世界最快的计算机语言 2. 允许广泛使用算法 3. 支持在开发中重用代码
1、多任务处理不太强,仅适用于实现特定系统或 算法的核心或基础。 2、遵循自下而上的方法,开发起来非常复杂。
1. 它的可移植性使它可以适用于任何程序,它还有
2.
一套内置类型。 Java没有LISP和Prolog高级,又没有C那样快,

人工智能导论课件第9章第2-3节

人工智能导论课件第9章第2-3节

9.2.3 机器行为与行为机器
• 行为机器(Behavioral Machine)指具有人工智能行为的机器,或者说,能模 拟、延伸与扩展人的智能行为的机器。例如:智能机械手、机器人、操作机; 自然语言生成器;智能控制器,如专家控制器、神经控制器、模糊控制器…… 这些智能机器或智能控制器,具有类似于人的智能行为的某些特性,如自适应、 自学习、自组织、自协调、自寻优……因而,能够适应工作环境的条件的变化, 通过学习改进性能,根据需求改变结构,相互配合、协同工作,自行寻找最优 工作状态。
9.3 机器人的概念
• 随着工业自动化和计算机技术的发展,机器人开始进入大量生产和实际应用阶 段。尔后由于自动装备海洋开发空间探索等实际问题的需要,对机器人的智能 水平提出了更高的要求。特别是危险环境,人们难以胜任的场合更迫切需要机 器人,从而推动了智能机器人的研究。
9.3.1 机器人的发展
• 机器人的发展历史要比人们想象的更丰富、更悠久。 • 也许第一个被人们接受的机械代表作是1574年制造的斯特拉斯堡铸铁公鸡。每
图9-5 机器感知
9.2 机器感知
• 机器感知是一连串复杂程序所组成的大规模信息处理系统,信息通常由很多常 规传感器采集,经过这些程序的处理后,会得到一些非基本感官能得到的结果。
• 机器感知或机器认知(Machinபைடு நூலகம் Recognition)研究如何用机器或计算机模拟、 延伸和扩展人的感知或认知能力,包括:机器视觉、机器听觉、机器触觉…… 如:计算机视觉、模式(文字、图像、声音等)、识别、自然语言理解……都 是人工智能领域的重要研究内容,也是在机器感知或机器认知方面高智能水平 的计算机应用。
• 智能机器(Intelligent Machine, IM),研究如何设计和制造具有更高智能水平 的机器。特别是,设计和制造更聪明的计算机?

第九章 人工智能导论

第九章 人工智能导论

他发表了题为《计算机与智能(Computing Machinery and Intelligence)》
的论文,文章以“机器能思维吗?”开始,论述并提出了著名的“图灵测试”, 形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准。图灵在这篇论文
中指出不要问机器是否能思维,而是要看它能否通过如下测试:分别让人与机
8
9.1.3 人工智能
灵测试仅仅反映了结果,没有涉及思维过程。即使机器通过了图灵测试,也不 能认为机器就有智能。针对图灵测试,哲学家约翰•塞尔勒在1980年涉及了“中 文屋思想实验”以说明这一观点。在中文屋思想实验中,一个完全不懂中文的 人在一间密闭的屋子里,有一本中文处理规则的书。他不必理解中文就可以使 用这些规则。 屋外的测试者不断通过门缝给他写一些有中文语句的纸条。他在书中查找 处理这些中文语句的规则,根据规则将一些中文字符抄在纸条上作为对相应语 句的回答,并将纸条递出房间。这样,从屋外的测试者看来,仿佛屋里的人是 一个以中文为母语的人,但他实际上并不理解他所处理的中文,也不会在此过 程中提高自己对中文的理解。用计算机模拟这个系统,可以通过图灵测试。这
20世纪三大科学成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命,
前三次工业革命主要是扩展了人手的功能,把人类从繁重的体力劳动 中解放出来,而人工智能则是扩展了人脑的功能,实现脑力劳动的自
动化。
3
9.1 人工智能概论
9.1.1人工智能的基本概念
人工智能( Artificial Intelligence , AI )的目标是用机器实现人类的部分 智能。近年来,随着脑科学、神经心理学等研究的进展,人们对人脑的结构和 功能有了初步认识,但对整个神经系统的内部结构和作用机制,特别是脑的功 能原理还没有认识清楚。 目前,根据对人脑已有的认识,影响较大的观点有思维理论、知识阈值理 论及进化理论等。思维理论认为智能的核心是思维,人的一切智能都来自大脑
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天中午,它会张开喙,伸出舌头,拍打翅膀,展开羽毛,抬起头并啼鸣3次。 这只公鸡一直服务到1789年。 • 在20世纪,人们建造了许多成功的机器人系统。20世纪80年代,在工厂和工业 环境中,机器人开始变得司空见惯。
9.3.1 机器人的发展
• 控制论领域被视为人工智能的早期先驱,是在生物和人造系统中对通信和控制 过程进行研究和比较。麻省理工学院的诺伯特·维纳为定义这个领域做出了贡献, 并进行了开创性的研究。这个领域将来自神经科学和生物学与来自工程学的理 论和原理结合起来,目的是在动物和机器中找到共同的属性和原理。马特里指 出:“控制论的一个关键概念侧重于机械或有机体与环境之间的耦合、结合和 相互作用。”我们将会看到这种相互作用相当复杂。她将机器人定义为:“存 在于物质世界中的自治系统,可以感知其环境,并可以采取行动,实现一些目 标”。
• 思维机器(Thinking Machine),或者说是会思维的机器。现在的计算机是一 种不会思维的机器。但是,现有的计算机可以在人脑的指挥和控制下,辅助人 脑进行思维活动和脑力劳动,如:医疗诊断、化学分析、知识推理、定理证明、 产品设计……实现某些脑力劳动自动化或半自动化。从这种观点也可以说,目 前的计算机具有某些思维能力,只不过现有电脑的智能水平还不高。所以,需 要研究更聪明的、思维能力更强的智能电脑或脑模型。
• 智能机器(Intelligent Machine, IM),研究如何设计和制造具有更高智能水平 的机器。特别是,设计和制造更聪明的计算机?
9.2.2 机器思维与思维机器
• 机器思维(Machine Thinking),具体地说是计算机思维(Computer Thinking),如专家系统、机器学习、计算机下棋、计算机作曲、计算机绘画、 计算机辅助设计、计算机证明定理、计算机自动编程等。
9.3.1 机器人的发展
• 有了这些简单的组件和其他几个组件,沃尔特的“能够思维的机器”能够表现 出如下的行为:找光;朝着光前进;远离明亮的光;转动和前进以避免障碍; 给电池充电。
9.3.2 机器人的定义与“三原则”
• 国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般来说,人们都可以接受这种说 法,即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标 准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的 操作机;或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系 统。”
第2节
1
机器智能与智能机器
2
机器思维与思维机器
3
机器行为与行为机器
9.2 机器感知
• 机器感知(Machine Perception或Machine Cognition)是指能够使用传感器所 输入的资料(如照相机、麦克风、声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界 的状态。计算机视觉能够分析影像输入,另外还有语音识别 、人脸辨识和物体 辨识。
9.3.2 机器人的定义与“三原则”
• 为了防止机器人伤害人类,1942年,科幻小说家艾萨克·阿西莫夫 (Isaac.Asimov)在小说《The Caves of Steel(钢洞)》中提出了“机器人三 原则”: – 一、机器人不得伤害人类,不得看到人类受到伤害而袖手旁观。 – 二、机器人必须服从人类给予的命令,除非这种命令与第一定律相冲突。 – 三、只要与第一或第二定律没有冲突,机器人就必须保护自己的生存。
• 这是给机器人赋予的伦理性纲领。几十年过去了,机器人学术界一直将这三条 原则作为机器人开发的准则。
9.3.3 机器人的分类
• 自机器人诞生之日起,人们就不断地尝试着说明到底什么是机器人。随着机器 人技术的飞速发展,机器人所涵盖的内容越来越丰富。
• 从应用环境出发,机器人专家将机器人分为两大类,即制造环境下的工业机器 人和非制造环境下的服务与仿人型机器人(特种机器人)。所谓工业机器人就 是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人,而特种机器人则是除工业 机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人。在特种机器人 中,有些分支发展很快,有独立成体系的趋势,如服务机器人、水下机器人、 军用机器人、微操作机器人等(见图9-7)。
第3节
1
机器人的发展
2
机器人的定义与“三原则”
3
机器人的分类
9.3 机器人的概念
• 1921年,捷克剧作家卡雷尔·恰佩克在其名为《R. U. R.》的戏剧中,第一次引 入了“机器人(robot)”这个词,捷克语中“机器人”意指劳动或工作。如今, 机器人已经是“自动执行工作的机器装置”,它是高级 整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。 在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重 要用途。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排 的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行 动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产 业、建筑业或是危险的工作。
• 中国科学家对机器人的定义是:“机器人是一种自动化的机器,所不同的是这 种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能 力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器”。
9.3.2 机器人的定义与“三原则”
• 在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中,人们逐步认识到机 器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。
• 机器人学的研究推动了许多人工智能思想的发展,有一些技术可在人工智能研 究中用来建立世界状态的模型和描述世界状态变化的过程。关于机器人动作规 划生成和规划监督执行等问题的研究,推动了规划方法的发展。此外,由于机 器人是一个综合性的课题,除机械手和步行机构外,还要研究机器视觉触觉听 觉等信感技术以及机器人语言和智能控制软件等。可以看出这是一个设计精密 机械信息传感技术人工智能方法智能控制以及生物工程等学科的综合技术,这 一研究有利于促进各学科的相互结合,并大大推动人工智能技术的发展。
9.2 机器感知
• 如果智能机器感知技术将来能够得到正确运用,智能交通详细数据采集系统的 研发,科学系统的分析、改造现有的交通管理体系,对缓解城市交通难题有极 大帮助。利用逼真的三维数字模型展示人口密集的商业区、重要文物古迹旅游 点等,以不同的观测视角,为安全设施的位置部署,提早预防和对突发事件的 及时处理等情况,为维系社会公共安全提供保障。
9.2.2 机器思维与思维机器
• 感知机器(Perceptible Machine)或认知机器(Recognizing Machine),研制 具有人工感知或人工认知能力的机器。包括:视觉机器、听觉机器、触觉机 器……如:文字识别机、感知机、认知机、工程感觉装置、智能仪表等。
9.2.3 机器行为与行为机器
图9-5 机器感知
9.2 机器感知
• 机器感知是一连串复杂程序所组成的大规模信息处理系统,信息通常由很多常 规传感器采集,经过这些程序的处理后,会得到一些非基本感官能得到的结果。
• 机器感知或机器认知(Machine Recognition)研究如何用机器或计算机模拟、 延伸和扩展人的感知或认知能力,包括:机器视觉、机器听觉、机器触觉…… 如:计算机视觉、模式(文字、图像、声音等)、识别、自然语言理解……都 是人工智能领域的重要研究内容,也是在机器感知或机器认知方面高智能水平 的计算机应用。
9.2.3 机器行为与行为机器
• 行为机器(Behavioral Machine)指具有人工智能行为的机器,或者说,能模 拟、延伸与扩展人的智能行为的机器。例如:智能机械手、机器人、操作机; 自然语言生成器;智能控制器,如专家控制器、神经控制器、模糊控制器…… 这些智能机器或智能控制器,具有类似于人的智能行为的某些特性,如自适应、 自学习、自组织、自协调、自寻优……因而,能够适应工作环境的条件的变化, 通过学习改进性能,根据需求改变结构,相互配合、协同工作,自行寻找最优 工作状态。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
9.3.3 机器人的分类
排爆机器人
图9-7 机器人
机器狗
9.3.3 机器人的分类
• 随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深,机器人技术开始源源不断地向 人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点,人们发展了各式各样的 具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器,如移动机器 人、微机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、空中空间机器人、娱 乐机器人等。对不同任务和特殊环境的适应性,也是机器人与一般自动化装备 的重要区别。这些机器人从外观上已远远脱离了最初仿人型机器人和工业机器 人所具有的形状,更加符合各种不同应用领域的特殊要求,其功能和智能程度 也大大增强,从而为机器人技术开辟出更加广阔的发展空间。
• 机器行为(Machine Behavior)或计算机行为(Computer Behavior)研究如何 用机器去模拟、延伸、扩展人的智能行为,如:自然语言生成用计算机等模拟 人说话的行为;机器人行动规划模拟人的动作行为;倒立摆智能控制模拟杂技 演员的平衡控制行为;机器人的协调控制模拟人的运动协调控制行为;工业窑 炉的智能模糊控制模拟窑炉工人的生产控制操作行为;轧钢机的神经网络控制 模拟操作工人对轧钢机的控制行为……
9.3 机器人的概念
• 随着工业自动化和计算机技术的发展,机器人开始进入大量生产和实际应用阶 段。尔后由于自动装备海洋开发空间探索等实际问题的需要,对机器人的智能 水平提出了更高的要求。特别是危险环境,人们难以胜任的场合更迫切需要机 器人,从而推动了智能机器人的研究。
9.3.1 机器人的发展
• 机器人的发展历史要比人们想象的更丰富、更悠久。 • 也许第一个被人们接受的机械代表作是1574年制造的斯特拉斯堡铸铁公鸡。每
9.3.1 机器人的发展
• 1949年,为了模仿自然生命,英国科学家格雷·沃尔特设计制作了一对名叫 Elmer和Elise的机器人,因为他们的外形和移动速度都类似自然界的爬行龟, 也称为机器龟。这是公认最早的真正意义上的移动式机器人。
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