第1章人工智能概述ppt-第1章人工智能概述

这一学派被称为连接主义学派或生理学派。
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第1章 人工智能概述
1.2.2 功能模拟，符号推演 由于人脑的奥秘至今还未彻底揭开，所以，人们
就在当前的数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟， 实现人工智能。这种途径称为功能模拟法。
具体来讲，功能模拟法就是以人脑的心理模型， 将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的 方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模 拟人脑的思维，实现机器智能。
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第1章 人工智能概述
智能设备包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、 设施等。如采用智能控制的机床、汽车、武器装备、 家用电器等。这种设备实际上是被嵌入了某种智能软 件的设备。
智能网络也就是智能化的信息网络。具体来讲， 从网络的构建、管理、控制、信息传输，到网上信息 发布和检索以及人机接口等，都是智能化的。
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第1章 人工智能概述
从目前的技术水平来看，要全面实现上述目标， 还存在很多困难。人工智能的近期目标是实现机器智 能，即先部分地或某种程度地实现机器的智能，从而 使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类 的智能化信息处理工具。
1997年深蓝打败卡世界象棋冠军斯帕罗夫。比如 各种机器人，水下机器人、爬壁机器人、鱼形机器人、 旅游机器人、足球机器人（RoboCup）、篮球机器人 等，各具特色。器行为主要指机器人行动规划。它是智能机器 人的核心技术，规划功能的强弱反映了智能机器人的 智能水平。因为，虽然感知能力可使机器人认识对象 和环境，但解决问题，还要依靠规划功能拟定行动步 骤和动作序列。
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第1章 人工智能概述
1.3.2 基于研究途径与实现技术的领域划分
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的概念 1.2 人工智能的研究途径与方法 1.3 人工智能的分支领域 1.4 人工智能的基本技术 1.5 人工智能的发展概况
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1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能 顾名思义，人工智能就是人造智能，其英文表示
是“Artificial Intelligence”，简称AI。当然，这只是人 工智能的字面解释或广义解释。目前的“人工智能” 一词是指用计算机模拟或实现的智能，同时，人工智 能又是一个学科名称。
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研究人工智能也是当前信息化社会的迫切要求。 我们知道，人类社会现在已经进入了信息化时代。信 息化的进一步发展，就必须有智能技术的支持。例如， 当前迅速发展着的国际互联网(Internet)就强烈地需要智 能技术。特别是当我们要在Internet上构筑信息高速公 路时，其中有许多技术问题就要用人工智能的方法去 解决。这就是说，人工智能技术在Internet和未来的信 息高速公路上将发挥重要作用。
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1.1.4 人工智能的表现形式
人工智能的表现形式至少有这么几种：智能软件、 智能设备、智能网络、智能计算机、智能机器人和更 一般的Agent等。
智能软件的范围比较广泛，譬如：它可以是一个 完整的智能软件系统，如专家系统、知识库系统等； 也可以是具有一定智能的程序模块，如推理程序、学 习程序等，这种程序可以作为其它程序系统的子程序； 智能软件还可以是有一定知识或智能的应用软件，如 字处理软件Word就有一定的英语语法知识，所以在英 文文稿的录入、编辑过程中，Word就表现出一定的智 能。
1.符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符号推理 进行问题求解而实现的智能。这也就是所说的传统人 工智能或经典人工智能。符号智能研究的主要内容包 括知识工程和符号处理技术。知识工程涉及知识获取、 知识表示、知识管理、知识运用以及知识库系统等一 系列知识处理技术。符号处理技术指基于符号的推理 和学习技术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。简而言之，符号智能就是 基于人脑的心理模型，运用传统的程序设计方法实现 的人工智能。
实现机器推理要模拟人脑推理的宏观过程，按照符 号推演的方法，依据形式逻辑、数理逻辑的推理规则进 行，也可以采用数值计算的方法实现。还有采用并行推 理，如神经网络计算机，是重要的研究方向。
机器推理可分为确定性（精确推理）和不确定推理。
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4.机器学习 机器学习就是机器自己获取知识。具体来讲，机 器学习主要有这几层意思： (1)对人类已有知识的获取（这类似于人类的书本 知识学习）； (2)对客观规律的发现（这类似于人类的科学发 现）； (3)对自身行为的修正（这类似于人类的技能训练 和对环境的适应）。 学习分为符号学习和连接学习。
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3. 机器推理
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机器推理就是计算机推理，也称自动推理。它是人 工智能的核心课题之一。因为，推理是人脑的一个基本 功能和重要功能。机器推理是人工智能的基本的、重要 的研究方向。事实上，几乎所有的人工智能领域都与推 理有关。因此，要实现人工智能，就必须将推理的功能 赋予机器，实现机器推理。
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智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展 到一定水平，再向前发展就是智能化，即智能化是继 机械化、自动化之后，人类生产和生活中的又一个技 术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
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1.3 人工智能的分支领域
1.3.1 基于脑功能模拟的领域划分 1. 机器感知 机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界。具
体来讲，就是计算机像人一样通过“感觉器官”直接 从外界获取信息。如通过视觉器官获取图形、图像信 息，通过听觉器官获取声音信息。所以，要使机器具 有感知能力，就首先必须给机器配置各种感觉器官， 如视觉器官、听觉器官、嗅觉器官等等。于是，机器 感知还可以再分为机器视觉、机器听觉等分支课题。
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要研究机器感知，首先要涉及图像、声音等信息 的识别问题。为此，现在已发展了一门称为“模式识 别”的专门学科。模式识别的主要目标就是用计算机 来模拟人的各种识别能力，当前主要是对视觉能力和 听觉能力的模拟，并且主要集中于图形识别和语音识 别。
图形识别主要是研究各种图形（如文字、符号、 图形、图像和照片等）的分类。例如识别各种印刷体 和某些手写体文字，识别指纹、白血球和癌细胞等等。 这方面的技术已经进入实用阶段。
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作为学科，人工智能研究的是如何使机器（计算机） 具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算 机上实现或再现的科学和技术。因此，从学科角度讲， 当前的人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的 研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、 神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科 学、行为科学、生命科学和数学，以及信息论、控制 论和系统论等许多学科领域。
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例如，美国认知心理学家
G.M.Ulson
:
(1)能够成功地回答与输入材料有关的问题；
(2)能够具有对所给材料进行摘要的功能；
(3)能用不同的词语叙述所给材料；
(4)具有从一种语言转译成另一种语言的能力。
图形理解是图形识别的自然延伸，也是计算机视觉的组成
部分。
理解实际是感知的延伸，或者说深层次的感知。
智能计算机如前所述，而智能机器人则是一种拟 人化的智能机器。
Agent是智能主体或主体，即具有智能的实体，具 有自主性、反应性、适应性和社会性。是热门方向。
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1.2 人工智能的研究途径与方法
1.2.1 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作
机理，实现计算机的智能，即人工智能。我们知道， 人脑的生理结构是由大量神经细胞组成的神经网络。 人脑是由大约1011个神经细胞组成的一个动态的、开放 的、高度复杂的巨系统，以致于人们至今对它的生理 结构和工作机理还未完全弄清楚。
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当前，对机器联想功能的研究中，人们就是利用这 种按内容记忆原理，采用一种称为“联想存储”的技 术实现联想功能。联想存储的特点是：
(1)可以存储许多相关（激励，响应）模式对; (2)通过自组织过程可以完成这种存储; (3)以分布、稳健的方式（可能会有很高的冗余度） 存储信息; (4)可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适 当的响应模式; (5)即使输入激励模式失真或不完全时，仍然可以 产生正确的响应模式; (6)可在原存储中加入新的存储模式。
智能：内涵指“知识+思维” ；外延指发现规律、 运用规律的能力和分析、解决问题的能力。
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1.1.2 为什么要研究人工智能 我们知道，计算机是迄今为止最有效的信息处理
工具，以至于人们称它为“电脑”。但现在的普通计 算机系统的智能还相当低下，譬如缺乏自适应、自学 习、自优化等能力，也缺乏社会常识或专业知识等， 而只能是被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤 进行工作。因而它的功能和作用就受到很大的限制， 难以满足越来越复杂和越来越广泛的社会需求。既然 计算机和人脑一样都可进行信息处理，那么是否也能 让计算机同人脑一样也具有智能呢？这正是人们研究 人工智能的初衷。
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第1章 人工智能概述
语音识别主要是研究各种语音信号的分类。语音 识别技术近年来发展很快，现已有商品化产品(如汉字 语音录入系统)上市。
模式识别的过程大体是先将摄像机、送话器或其 它传感器接受的外界信息转变成电信号序列，计算机 再进一步对这个电信号序列进行各种预处理，从中抽 出有意义的特征，得到输入信号的模式，然后与机器 中原有的各个标准模式进行比较，完成对输入信息的 分类识别工作。