智能计算和计算智能简介 ppt
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[课件]智能计算理论PPT
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符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世 纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智 能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎 系统。其有代表性的成果为启发式程序逻辑理论家，证 明了38条数学定理，代表了可以应用计算机研究人的思 维形成，模拟人类智能活动。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
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2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
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2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
智能计算简介
中被完全省去，在进化策略中与自适应结合在一起使 用非常 性，而从进化策略的角度看，选择是完全确定的，没 有合理的根据表明随机选择原则的重要性；
进化规划和进化策略确定地把某些个体排除在被选择 复制之外，而标准遗传算法一般对每个个体都指定一 个非零选择概率。
智能计算
智能计算
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，特点是：
1、 以分布式方式存储信息 2、 以并行方式处理信息 3、 具有自组织、自学习能力 4、计算智能适用于于解决那些难以建立确定性
数学／逻辑模型，或不存在可形式化模型的问 题．
智能计算
计算智能以连接主义的思想为基础，有众多发 展方向。
遗传算法的基础：孟德尔遗传学
在孟德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型 和环境被忽略。
简单起见，假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。 二倍基因型以元组(ai,aj)为特征。 我们定义 pij 为 总群体中基因型(ai,aj) 的频度。假设基因型与表型 相等。质量函数给每个表型赋值。
q(ai,aj) = qij qij 可以被解释为出生率减去死亡率
遗传算法与自然进化的比较
自然界
染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype)
遗传算法
字符串 字符,特征
特征值 字符串位置
结构 参数集,译码结构
新达尔文进化理论的主要论点
1) 个体是基本的选择目标; 2) 随机过程在进化中起重大作用, 遗传变异大部
分是偶然现象; 3) 基因型变异大部分是重组的产物, 部分是突变; 4) 逐渐进化可能与表型不连续有关; 5) 不是所有表型变化都是自然选择的必然结果; 6) 进化是在适应中变化的, 形式多样, 不仅是基因
进化规划和进化策略确定地把某些个体排除在被选择 复制之外，而标准遗传算法一般对每个个体都指定一 个非零选择概率。
智能计算
智能计算
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，特点是：
1、 以分布式方式存储信息 2、 以并行方式处理信息 3、 具有自组织、自学习能力 4、计算智能适用于于解决那些难以建立确定性
数学／逻辑模型，或不存在可形式化模型的问 题．
智能计算
计算智能以连接主义的思想为基础，有众多发 展方向。
遗传算法的基础：孟德尔遗传学
在孟德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型 和环境被忽略。
简单起见，假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。 二倍基因型以元组(ai,aj)为特征。 我们定义 pij 为 总群体中基因型(ai,aj) 的频度。假设基因型与表型 相等。质量函数给每个表型赋值。
q(ai,aj) = qij qij 可以被解释为出生率减去死亡率
遗传算法与自然进化的比较
自然界
染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype)
遗传算法
字符串 字符,特征
特征值 字符串位置
结构 参数集,译码结构
新达尔文进化理论的主要论点
1) 个体是基本的选择目标; 2) 随机过程在进化中起重大作用, 遗传变异大部
分是偶然现象; 3) 基因型变异大部分是重组的产物, 部分是突变; 4) 逐渐进化可能与表型不连续有关; 5) 不是所有表型变化都是自然选择的必然结果; 6) 进化是在适应中变化的, 形式多样, 不仅是基因
第一讲 人工智能与计算智能概述
1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算
AI人工智能云计算大数据简介ppt模板(2024)
8
行业现状与趋势分析
2024/1/30
行业现状
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术 也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
17
金融风控领域也是大数 据应用的重要场景之一 ，通过对客户信用记录 、交易行为等数据的分 析，可以评估客户的信 用风险等级，从而制定 更加精准的信贷政策和 风险控制策略。
05
AI+云计算+大数据融 合创新
2024/1/30
18
三者关系剖析
1
AI、云计算和大数据的互补性
AI提供智能分析和决策能力，云计算提供弹性计 算资源，大数据提供海量数据存储和处理能力。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
人才培养与生态建设
加强人才培养和生态建设，为AI、云计算和大数据产业的发展提 供有力的人才保障和良好的生态环境。
2024/1/30
25
07
总结与展望
2024/1/30
26
本次报告核心内容回顾
发展历程
从1956年达特茅斯会议提出“人工智能”概念开始，AI经历了符号主义、连接 主义和深度学习三个发展阶段，逐渐从学术研究走向商业化应用。
2024/1/30
7
核心技术及应用领域
2024/1/30
核心技术
机器学习、深度学习、自然语言 处理、计算机视觉等。
应用领域
智能机器人、智能家居、智慧医 疗、智慧交通、智慧金融等。
行业现状与趋势分析
2024/1/30
行业现状
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术 也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
17
金融风控领域也是大数 据应用的重要场景之一 ，通过对客户信用记录 、交易行为等数据的分 析，可以评估客户的信 用风险等级，从而制定 更加精准的信贷政策和 风险控制策略。
05
AI+云计算+大数据融 合创新
2024/1/30
18
三者关系剖析
1
AI、云计算和大数据的互补性
AI提供智能分析和决策能力，云计算提供弹性计 算资源，大数据提供海量数据存储和处理能力。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
人才培养与生态建设
加强人才培养和生态建设，为AI、云计算和大数据产业的发展提 供有力的人才保障和良好的生态环境。
2024/1/30
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07
总结与展望
2024/1/30
26
本次报告核心内容回顾
发展历程
从1956年达特茅斯会议提出“人工智能”概念开始，AI经历了符号主义、连接 主义和深度学习三个发展阶段，逐渐从学术研究走向商业化应用。
2024/1/30
7
核心技术及应用领域
2024/1/30
核心技术
机器学习、深度学习、自然语言 处理、计算机视觉等。
应用领域
智能机器人、智能家居、智慧医 疗、智慧交通、智慧金融等。
人工智能简介-课件(PPT演示)
形成期（1956--1970年）
早期研究 心理学小组：1957年，纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制 了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题，如 不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。 IBM工程小组：1956年，塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习 、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可 以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序1959年击败了 塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组：1958年，麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年，麦卡锡又研制了人工智能语言LISP。 1961年，明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智能 的发展。 其他方面：1965年，鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结（消解）原理。 1965年，费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。
2
物质、能量、信息、知识和智能
构成宇宙的三大要素： 三大要素：物质、能量与信息 信息：是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在 三大要素与智能 人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息 人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息 信息、知识和智能 信息：是由数据表达的客观事实 知识：是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规律性的认识 智能：是指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力 三者之间的关系 信息：是形成知识的原料，是智能的加工对象 知识：是信息的关联，是由智能加工后的产品 智能：是信息到知识的一个加工器 产业革命和信息革命及其意义 产业革命：是物质与能量领域的革命，放大了人的体能 信息革命：是信息与智能领域的革命，需要放大人的智能
53476《计算智能》第2章PPT
1, 1,
x≥0 x0
f(x)
1
0
x
-1
阶跃函数
符号函数
人工神经元--激励函数—饱和型函数
1, f (x) kx, 1,
x≥ 1 k
1≤x 1
k
k
x1 k
f(x) 1
0
x
-1
饱和型函数
人工神经元-激励函数-双曲正切函数
f
(x)
tanh(x)
ex ex
ex ex
f(x) 1
0
x
-1
双曲正切函数
参数 逻辑与 逻辑或
表 2.1 逻辑与和逻辑或神经网络结构中参数的选取
1
2
f(x)
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.75
f (x) 0 x 0
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.25
f (x) 0 x 0
逻辑与和逻辑或的实现
人工神经元-激励函数-S型函数
f (x)
1
, 0
1 exp(1 x)
f(x)
β=5.0
1
0.5 β=1
0
x
S型函数
人工神经元-激励函数-高斯函数
f (x) ex2 /2
f(x) 1
-1
0 1x
高斯函数
2、人工神经元网络结构
1 前馈型网络结构 2 反馈型网络结构
人工神经元网络结构---前馈型网络结构
学习规则是修正神经元之间连接强度或加权系数的算法， 使获得的网络结构能够适应实际需要的变化。具体说， 学习规则就是人工神经网络学习过程的一系列规定，包 括调整加权系数的规则、输出误差判定规则等。
计算智能
1. 什么是计算智能，它的特征、组成部分？计算智能：它依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖知识。
特征：自学习、自组织、自适应。
组成部分：进化计算、人工神经网络、模糊系统。
2. 什么是Hebb 规则？Hebb 规则：网络中若第i 和第j 个神经元同时处于兴奋状态，则它们之间的连接权值应当加强。
3. 遗传算法的基本原理和具体步骤？基本原理：遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟的是由称为染色体的二进制位串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。
使适应性好的染色体比适应性差的染色体得到更多的繁殖机会。
具体步骤：1、初始化种群，随机产生。
2、利用适应值函数对每个染色体进行评价。
3、遗传操作：选择、交叉、变异。
4、得到新的一代，重新评价染色体。
5、判断是否满足结束条件，满足，则结束；不满足，则返回3。
4. 基于树结构的进化算法的基本原理？GP ：⑴随机产生一个适用于给定问题的初始种群，即搜索空间，种群中的每个个体为树形结构；计算每个个体的适应度值；选择遗传操作对种群不断进行迭代优化，直到找到最优解或近似最优解。
⑵和GA 比较GP 的最大特点是它的种群中的每个个体是有结构的（分层的树状结构）。
⑶树结构个体的遗传操作也是有三种：复制、交叉和突变。
⑷和线性染色体相比，树性染色体的宽度和深度是可以变化的。
PIPE ：概率增强式程序进化，首先要有一个等概率的完全概率原型树，然后依据这个概率原型树去生成初始种群，并计算每个个体的适应值，利用这个适应值和每个节点处的内容去修改概率原型树，直到概率原型树满足设定的终止条件为止。
GEP ：⑴按照GA 的方式生成初始种群，依据表达式能构成树的规则检查种群中的那些个体能构成树型结构，并计算它们的适应值，最后依据适应值的大小通过改变表达式的形式来改变树形结构，直到找到满足终止条件的个体为止。
人工智能培训课件(ppt 51页)
• 定义5 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解 和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。
• 定义6 人工智能是用计算模型研究智力行为 （Charniak和McDermott,1985）。
• 定义7 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为 可能的计算（Winston,1992）。
– 专家系统
– 知识工程
– 知识工程席卷全球
– 各国发展计划：
• 美国星球大战计划
• 英国ALVEY计划
• 法国UNIKA 计划
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
• 例子3：在星际探险中的移动机器人，如美国研制的
火星探测车。
9
1.1.1 人工智能的定义
• 定义2 人工智能(学科) 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计
和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于 研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开 发相关理论和技术。 • 定义3 人工智能(能力)
Artificial Intelligence 人计工算智机科能学与应用专业
计算机科学与技术专业
1
课程简介
1. 本课程较系统地介绍人工智能的基本概念、原理和 方法，为学生研究或应用人工智能技术打下基础。
2. 掌握人工智能基本原理，包括人工智能的两大支柱： 搜索技术（盲目搜索、启发式搜索）和知识表示 （知识表示和推理方法：一阶谓词逻辑，即命题演 算和谓词演算）及其计算机实现。
人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类 智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、 感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题 求解等思维活动。
10
其它几种关于人工智能的定义
• 定义4 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具 有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。
• 定义6 人工智能是用计算模型研究智力行为 （Charniak和McDermott,1985）。
• 定义7 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为 可能的计算（Winston,1992）。
– 专家系统
– 知识工程
– 知识工程席卷全球
– 各国发展计划：
• 美国星球大战计划
• 英国ALVEY计划
• 法国UNIKA 计划
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
• 例子3：在星际探险中的移动机器人，如美国研制的
火星探测车。
9
1.1.1 人工智能的定义
• 定义2 人工智能(学科) 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计
和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于 研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开 发相关理论和技术。 • 定义3 人工智能(能力)
Artificial Intelligence 人计工算智机科能学与应用专业
计算机科学与技术专业
1
课程简介
1. 本课程较系统地介绍人工智能的基本概念、原理和 方法，为学生研究或应用人工智能技术打下基础。
2. 掌握人工智能基本原理，包括人工智能的两大支柱： 搜索技术（盲目搜索、启发式搜索）和知识表示 （知识表示和推理方法：一阶谓词逻辑，即命题演 算和谓词演算）及其计算机实现。
人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类 智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、 感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题 求解等思维活动。
10
其它几种关于人工智能的定义
• 定义4 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具 有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。
智能计算导论课件 第一讲(计算智能导论)
人工智能的萌芽（56年以前）
人工智能的诞生（56-61年）
人工智能的发展（61年后）
人工智能的萌芽阶段
亚里斯多德(Aristotle 384-322 BC)，主要贡献为形而上 学(metaphysics)和逻辑学两方面的思想。 亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題(statement in subject-predicate form)及关于此类命題的逻辑推理方 法，特別是三段论证(syllogism)。
Turing图灵与人工智能
1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定 为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年10 月， 他的又一篇划时代论文《计算机与智能》 发 表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》
Can a machine think？
图灵试验
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智 能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是 机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是 人还是机器。 图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好 地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不 是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。” 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
“深蓝”的技术指标： 32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒 每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。
人工智能（AI）伴随着电脑诞生，在风风雨雨 中走过了半个多世纪的艰难历程，已但经是枝繁叶 茂、郁郁葱葱！
最新计算智能ppt课件
§1.1.2 计算智能所包含的领域
❖人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）
❖进化计算（Evolution Computing, EC） ❖模糊系统（Fuzzy System, FS）
➢进化计算（Evolution Computing）
遗传算法（Genetic Algorithm ,GA） 75年，Holand首次提出。组合优化等问题得到广 泛应用。
➢模糊系统（Fuzzy System, FS）
65年，美国加州大学伯克莱分校的L.Zadeh 发表了著名论文Fuzzy Sets开创了模糊论。模糊 逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、隶属 度、模糊集合等。
§1.2 人工神经网络
§1.2.1 什么是神经网络 §1.2.2 人工神经网络研究的历史
§1.2.1 什么是神经网络
1.进化规划（Evolution Programming ,EP）
60年代，由美国人L.J.Fogel等人提出的。 背景是求解时间序列预测问题。
1.进化策略（Evolution Strategies ,ES）
64年，由德国人I.Rechenberg等提出。背景 是求解流体动力学柔性弯曲管形状优化问题。
人工神经网络 是指模拟人脑神经系统
的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工 方式构造的网络系统。
神经网络理论突破了传统的、线性处理的 数字电子计算机的局限，是一个非线形动力学 系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色， 虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限， 但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行 为却是极其丰富多彩的。
➢目前国内外研究状况
1. 研究机构
美国DARPA计划、日本HFSP计划、法国尤 里卡计划、德国欧洲防御计划、前苏联高技术发 展计划等；
《智能计算简介》课件
智能计算的核心技术
人工智能
模拟人类的智能行为和思维方 式，让计算机更加智能化。
机器学习
从大量数据中学习并发现有价 值的信息，进行预测和决策。
数据挖掘
从大量数据中发现有趣且非显 然的规律、模式和认识，提供 决策支持。
模式识别
寻找大量数据中的模式和规律， 进行分类、识别和预测。
自然语言处理
借助计算机技术和语言学方法， 对人类语言进行分析、处理和 生成。
未来展望
智能计算将不断创新和发展，朝着更加高效、 稳定和安全的方向不断努力。
智能计算简介
智能计算是一种基于人工智能的计算方式，具有广泛的应用范畴和深远影响。
什么是智能计算
定义
智能计算是一种基于人工智能的计算方式，利用计算机和相关算法模拟人类的智能行为和思 维方式，从大量数据中挖掘有价值的信息，并进行分析和预测。
应用领域
智能计算在金融、医疗、物流、教育等领域有着广泛的应用，促进了人类社会的智能化发展。
智能计算的应用案例
1
机器学习
2
在智能电商、智慧医疗等领域广泛应
用，让人们生活更加便捷和舒适。
3
模式识别
4
人脸识别技术在公安、金融等领域得
到广泛应用，保障人们的生命财产安
全。
5
人工智能
AlphaGo在围棋领域的胜利，让人工 智能技术获得了空前的重视和发展。
数据挖掘
大数据处理和挖掘，让传统业务实现 转型升级，创造更大的价值和机会。
自然语言处理
语音交互、智能翻译等技术的发展， 让人们更方便、高效地进行沟通和交 流。
总结
智能计算的重要性
智能计算是人工智能发展的重要技术，有着 广泛的应用前景和深远影响。
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Simulated Annealing Algorithm
Rough Set
More to Learn
2011年3月7日星期一
-
2
Part I Introduction to CI & IC
Intelligence Artificial Intelligence (AI) Computational Intelligence (CI) Intelligent Computing (IC) Intelligent Information Processing (IIP)
“前沿学科的最精彩成就”（宋健） 定义（广义）：通过对人类智力活动奥秘的探索
与记忆思维机理的研究，以实现两方面的目的：
开发人类智力活动的潜能 探讨用各种（电气的、光学的、生物的甚至机械的）机
器模拟人类智力活动的途径，使人类的智能得以物化与 延伸
定义（狭义）：用计算机模型模拟思维功能的科 学
2011年3月7日星期一
-
5
Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence）
三个关键部分
表示（Representation）：表示问题域的知识 推理（Reasoning）：解决问题的能力 学习（Learning）：即机器学习，改善系统性能，适应
号系统，因些，能用计算机来模拟人的智能行为 ✓ 认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人
工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用 ➢ 代表性成果：启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学
定理，表明了可以用计算机研究人的思维过程，模拟人类 智能活动
2011年3月7日星期一
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Artificial Intelligence (AI)
J. C. Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别元件，没有使用在AI意义上的知识
软计算（Soft Computing, SC）与硬计算（Hard Computing, HC）[L.A.Zadeh]
2011年3月7日星期一
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Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence, AI） 三大学派
符号主义学派（逻辑学派）
➢ 起源：源于数学逻辑 ➢ 原理：物理符号系统假设和有限合理性原理 ➢ 基本理论：
✓ 认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程 ✓ 认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符
➢ 起源：源于控制论，人工智能的建立应采用对自然智能 进化过程仿真的方法。
➢ 基本理论 ✓ 认为智能取决于感知和行动，提出 智能行为的“感 知-动作”模式； ✓ 认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理； 人工智能可以象人类智能一样逐步进行；智 能行为 只能在现实世界中与周围环境 交互作用而表现出来
2011年3月7日星期一
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Intelligence
智能（Intelligence）
➢理解知识是如何获得、表述和存储的 ➢理解智能行为是如何产生和学得的 ➢理解动机、情感和优先级是如何逐渐形成和运用的 ➢理解感官信号是如何被转换为符号；符号又是如何被处理来进行逻辑活动，对过
去进行推理，为未来制定计划的 ➢理解智能的机制是如何产生幻觉、信仰、希望、恐惧和梦想等现象，甚至还有善
环境
目前为止最成功的应用——专家系统
2011年3月7日星期一
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Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence, AI）
1956 创立——
夏，Dartmouth University
J. McCarthy (Dartmouth U.) M. L. Minsky (Harvard U.) C. E. Shannon (Bell) N. Lochester (IBM) T. More (IBM) A. L. Samuel (IBM) O. Selfridge (MIT) R. Solomonff (MIT) A. Newell (Carnagie ) H.A.Simon (Carnagie)
➢ 代表性成果：机器虫（基于感知-动作模式的模拟昆虫 行为的控制系统）
2011年3月7日星期一
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Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络等机制， 用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和人类的 智能机制
人工智能（Artificial Intelligence, AI）
三大学派
联接主义学派（仿生学派）
➢ 起源：源于仿生学，特别是对人脑模型的研究 ➢ 原理：神经网络及神经网格间的连接机制与学
习算法 ➢ 基本理论
✓ 认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程 ✓ 认为人脑不同于电脑，并提出联接主义的大脑工作
与爱 ➢从基本层面上理解这些作用，将会是一个如核物理，相对论和分子遗传学那样级别 的科学成就
智能就是智慧和能力，是个体有目的的行为、合理的 思维以及有效地适应环境的综合性能力
2011年3月7日星期一
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Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence）
模式，用于取代符号操作的电脑工作模式
➢ 代表性成果：MP模型（脑模型），开创了用 电子装置模仿人脑结构和功能的新途径
2011年பைடு நூலகம்月7日星期一
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Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence, AI）
三大学派 行为（进化）主义学派（控制论学派）
Intelligent Computing
For Grade 2010
Mar.-Jun. 2011’
2011年3月7日星期一
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1
Intelligent Computing
Introduction to CI & IC
Fuzzy Logic
Artificial Neural Networks
Genetic Algorithm