人工智能与教育信息技术教育应用.pptx

• 1976年7月 ，美国的阿佩尔（K.Appel）等人合作解 决了长达124年之久的难题──四色定理。他们用3台 大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结 果进行人为反复修改 500多处。四色定理的成功证明 曾轰动计算机界。
第六章 人工智能与教育
6.2.4 自然语言理解
自然语言处理是研究如何让计算机理解人类自然 语言的一个研究领域。目前语言处理研究的主要课 题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础， 注意大量的一般常识──世界知识和期望作用的重要 性。
6.2.3 逻辑推理与定理证明
• 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其 中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在 一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明， 并在出现新信息时适时修正这些证明。
• 对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得 上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演 绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
6.1.4 IDSS(智能决策支持系统)成功实例
1. 东海渔业资源评估专家系统 以 卫星遥感渔业分析技术、海洋渔业服务地理信 息系统技术和渔情分析专家系统技术为支撑的海 洋渔业遥 感信息与资源评估服务系统。
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2. 工商行固定资产贷款风险决策系统 本系统是一个交互式系统，即在决策过程中向用户 提出一些需要以数字回答的问题，界面简洁、友好。 在人机对话过程中，系统需要用户以数值形式输入 一些供决策用的参数，如企业经营者素质评估， 经 济实力，资金结构，经济效益，发展前景，信用等 级系数，贷款金额，等等。同时给出一些选项 供用 户选择，如抵押贷款方式，保证贷款方式，信用贷 款方式，以及贷款形态等。系统根据用户提供 的信 息计算出全部贷款资产风险权重额，全部固定资产 贷款资产风险度，并结合企业的信用等级， 给出评 估图表，最后给出贷款与否的建议。
6.2.8 人工神经网络
• 生理神经元的组成结构图 • 生理神经元的功能：时空整合功能、兴奋与抑制
状态、脉冲与电位转换、神经纤维传导速度、突 触延时和不应期、学习、遗忘和疲劳 • 人工神经元的组成：用处理单元模拟生理神经元， 用有向弧模拟轴突－－突触－－树突对。有向弧 的权值表示两处理单元间相互作用的强弱。 • 常用的人工神经网络：反向传递网（BP网）等。
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6.2 人工智能的研究领域 6.2.1 人工智能框架图
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6.2.2 问题求解 • 求解难题的下棋（如国际象棋）程序 • 把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很
高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。 • 有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
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6.2.9 机器人学
• 这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移 动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无 所不包。
• 智能机器人 的研究和应用 体现出广泛的学科交叉， 涉及众多的课题，如机器人体系结构、机构、控 制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装 配、恶劣环境下的机器人以及机器人语言等。机 器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中 和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。
– 语言翻译 – 语音理解
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6.2.5 自动程序设计
• 程序设计是人工智能的一个重要研究领域，已经 研制出能够以各种不同的目的描述（例如输入／ 输出对 ，高级语言描述，甚至英语描述算法）来 编写计算机程序。
• 这方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。 对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件 开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进 行学习（即修正它们的性能）的人工智能系统得 到发展。
• 协同式专家系统：要解决任务的分解、公共知识的 导出、“讨论”方式、裁决问题、驱动方式等问题。
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6.2.7 机器学习
• 概念：是一门研究机器获取新知识和新技能，并 识别现有知识的学问。
• 机器学习的策略：机械学习、通过传授学习、类 比学习和通过事例学习。
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• 结构：
专家知识 知识库
输入或提问
推理机
答案
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• 专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、 诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。 发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即 来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的 典型问题是有用的事实和过程。
• 在已经建立的专家咨询系统中，有能够诊断疾病 的（包括中医诊断智能机），估计潜在石油等矿 藏的，研究复杂有机化合物结构的以及提供使用 其他计算机系统的参考意见等。
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6.2.6 专家系统
• 概念：一个具有大量的专门知识与经验的程序系统， 它应用人工智能技术与计算机技术，根据某领域一个 或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模 拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家 处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人 类专家解决领域问题的计算机程序系统。
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• 新一代专家系统的特征： – 并行技术与分布处理 – 多专家系统协同工作 – 高级语言和知识语言描述 – 具有自学习功能 – 引入新的推理机制 – 具有自纠错和自我完善能力 – 先进的智能人机接口
• 分布专家系统：要解决功能分布、知识分布、接口 设计、系统结构和驱动方式等问题。
信息技术教育பைடு நூலகம்用
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本章主要知识点：
• 人工智能技术的概念、发展史、分类 • 人工智能的研究领域 • 智能计算机辅助教育系统的设计模型
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6.1 人工智能概述 6.1.1 概念：主要研究用人工的方法和技术，模仿、
延伸和扩展人的智能,实现机器智能。 – 图灵测试 6.1.2 简史： – 第一个阶段（1956年以前）：孕育时期 – 第二个阶段（1956－1970）形成期 – 第三个阶段（1970～）发展期
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6.1.3 分类：符号智能、计算智能
– 符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题 求解。也即所谓的传统人工智能。
– 计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系， 进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模 糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包 括在计算智能。
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