人工智能原理(2).ppt
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人工智能与机器人课件2
语音识别 语音识别研究的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言。包括两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。语音识别系统从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和连续语音三种。从服务对象的角度可分为特定人与非特定人。即系统只针对一个用户或可用于任意用户。
第二代（自适应）机器人： 这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还是需要技术人员的协调工作。目前这种机器人已经有了一些商品化的产品，我们在后面所讲述的内容中，也将主要以这一类产品作为课堂学习的器材。
智能机器人
智能机器人是人工智能中的最重要的应用，机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程： 第一代（程序控制）机器人； 第二代（自适应）机器人； 第三代（智能）机器人；
第一代（程序控制）机器人： 这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的。一种是由设计师预先按工作流程编写好程序，存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，就要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。
算法有哪些特征
1、有限性 2、确定性 3、输出（结果）性 4、有效性
算法的表示方法
1、用自然语言表示算法。 2、用伪代码表示算法 3、用流程图表示算法。
第二代（自适应）机器人： 这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还是需要技术人员的协调工作。目前这种机器人已经有了一些商品化的产品，我们在后面所讲述的内容中，也将主要以这一类产品作为课堂学习的器材。
智能机器人
智能机器人是人工智能中的最重要的应用，机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程： 第一代（程序控制）机器人； 第二代（自适应）机器人； 第三代（智能）机器人；
第一代（程序控制）机器人： 这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的。一种是由设计师预先按工作流程编写好程序，存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，就要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。
算法有哪些特征
1、有限性 2、确定性 3、输出（结果）性 4、有效性
算法的表示方法
1、用自然语言表示算法。 2、用伪代码表示算法 3、用流程图表示算法。
人工智能教学PPT课件
然语言生成等模块。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能ppt
人工智能发展面临的挑战
1. 数据隐私与安全
人工智能的发展依赖于大量数据，但这些数据往往涉及个人隐私。隐私泄露、滥用数据等问题日益严重，引发社会关注。
1. 数据收集与处理
数据传输过程中可能存在安全风险，如黑客攻击、病毒感染等。人工智能系统若遭受攻击，将对用户隐私产生严重威胁。
2. 数据安全挑战
人工智能算法的复杂性使得其决策过程难以理解，引发公众对算法偏见和歧视的担忧。提高算法透明度和可解释性已成为人工智能发展的关键议题。
3. 透明度与可解释性
数据隐私与安全相关法律法规尚不完善，针对人工智能领域的法律约束尚待加强。政府和监管部门需明确责任与义务，确保数据合规使用。
4. 法律法规与政策
2. 伦理与道德问题
1. 隐私保护
2. 歧视与偏见
3. 责任归属
4. 人工智能的就业问题
5. 人工智能的安全性
AI的使用可能导致用户隐私泄露，引发公众对数据隐私的担忧。
3. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）在人工智能技术体系中占据重要地位。它的目标是让机器理解、解释和生成人类语言，从而使计算机与人类沟通更加顺畅。NLP涉及语言规则、语法分析、语义理解、情感分析等技术，通过使用深度学习和大数据，机器学习模型逐渐能更好地解析和生成自然语言文本。NLP技术在智能客服、智能推荐、智能问答等领域广泛应用，为人类的生活和工作带来了诸多便利。
3. 自动驾驶
1. 应用场景
自动驾驶是人工智能的重要应用之一，广泛应用于汽车产业。通过人工智能算法，车辆能够实现自主行驶、避障、跟车等功能。
01
2. 技术原理
自动驾驶基于深度学习、传感器融合、图像识别等技术，实现对周围环境的感知和判断。
02
1. 数据隐私与安全
人工智能的发展依赖于大量数据，但这些数据往往涉及个人隐私。隐私泄露、滥用数据等问题日益严重，引发社会关注。
1. 数据收集与处理
数据传输过程中可能存在安全风险，如黑客攻击、病毒感染等。人工智能系统若遭受攻击，将对用户隐私产生严重威胁。
2. 数据安全挑战
人工智能算法的复杂性使得其决策过程难以理解，引发公众对算法偏见和歧视的担忧。提高算法透明度和可解释性已成为人工智能发展的关键议题。
3. 透明度与可解释性
数据隐私与安全相关法律法规尚不完善，针对人工智能领域的法律约束尚待加强。政府和监管部门需明确责任与义务，确保数据合规使用。
4. 法律法规与政策
2. 伦理与道德问题
1. 隐私保护
2. 歧视与偏见
3. 责任归属
4. 人工智能的就业问题
5. 人工智能的安全性
AI的使用可能导致用户隐私泄露，引发公众对数据隐私的担忧。
3. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）在人工智能技术体系中占据重要地位。它的目标是让机器理解、解释和生成人类语言，从而使计算机与人类沟通更加顺畅。NLP涉及语言规则、语法分析、语义理解、情感分析等技术，通过使用深度学习和大数据，机器学习模型逐渐能更好地解析和生成自然语言文本。NLP技术在智能客服、智能推荐、智能问答等领域广泛应用，为人类的生活和工作带来了诸多便利。
3. 自动驾驶
1. 应用场景
自动驾驶是人工智能的重要应用之一，广泛应用于汽车产业。通过人工智能算法，车辆能够实现自主行驶、避障、跟车等功能。
01
2. 技术原理
自动驾驶基于深度学习、传感器融合、图像识别等技术，实现对周围环境的感知和判断。
02
人工智能原理及其应用 ppt课件
知识的属性真假性与相对性不确定性矛盾性和相容性可表示性与可利用性第二章知识表示叙述性知识如问题当前状态和目标状态等过程性知识如引起状态改变的操作算子等控制性知识如从多个操作中选择最佳操作的知识等第二章知识表示叙述性知识过程性知识控制性知识例
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型，目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用， 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型，目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用， 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
人工智能ppt课件免费
02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提 升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分 析，通过算法对模型进行训练和优化，从而实现对未知数据 的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提 取和选择，建立模型并优化模型参数，从而提高模型的预测 精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使 计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、 计算机科学和人工智能等领域的 知识，通过分析语言的语法、语 义和上下文等信息，实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则，避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观，如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失，如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型，如何保护个人隐私，避免 数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用，如何防范和应对网络攻击、病毒等 安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性，避免因失误和事故造成 的不良影响。
人工智能教学PPT课件
人机对弈
人工智能
2
4
6
5
3
1
个人助理
自驾领域
电商零售
安防
教育
金融
7
医疗健康
人工智能的柒大应用领域
人工智能的柒大应用领域
个人助理
“个人助理时代”
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器，或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。当前市场上已经有了Siri，GoogleNow，以及Cortana，但必须承认，这些产品所在的市场和所用技术仍处于“青春期”。再过几年，人工智能技术进步将帮助虚拟助手理解我们正在从事的工作，像真的私人助手一样提供帮助。给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。
人工智能
Artificial Inte lligence
人工智能是什么What is Artificial Intelligence？
人工智能的发展与应用 Application of Artificial Intelligence
人工智能面临的考验 The facing problems of AI
Co mp u t e r v i s i o n
Na t u r a ll a n g u a g e l e a r n i n g
Pa t t e r nr e c o g n i t i o n
Ex p e r t s y s t e m
AI
人工智能评判标准
阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。
无人驾驶共享汽车
智能汽车
ห้องสมุดไป่ตู้
人工智能的柒大应用领域
人工智能
2
4
6
5
3
1
个人助理
自驾领域
电商零售
安防
教育
金融
7
医疗健康
人工智能的柒大应用领域
人工智能的柒大应用领域
个人助理
“个人助理时代”
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器，或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。当前市场上已经有了Siri，GoogleNow，以及Cortana，但必须承认，这些产品所在的市场和所用技术仍处于“青春期”。再过几年，人工智能技术进步将帮助虚拟助手理解我们正在从事的工作，像真的私人助手一样提供帮助。给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。
人工智能
Artificial Inte lligence
人工智能是什么What is Artificial Intelligence？
人工智能的发展与应用 Application of Artificial Intelligence
人工智能面临的考验 The facing problems of AI
Co mp u t e r v i s i o n
Na t u r a ll a n g u a g e l e a r n i n g
Pa t t e r nr e c o g n i t i o n
Ex p e r t s y s t e m
AI
人工智能评判标准
阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。
无人驾驶共享汽车
智能汽车
ห้องสมุดไป่ตู้
人工智能的柒大应用领域
人工智能原理第2章搜索技术下ppt课件
2.5.5 关于失败变量的启发式
第2章 搜索技术
2.5.1 约束满足问题的定义
• 约束满足问题(Constraint Satisfying Problem, CSP)由一个变量集合{X1~Xn}和一个约束集 合{C1~Cm}定义
• 每个变量都有一个非空可能值域Di • 每个约束指定了包含若干变量的一个子集内各
5
第2章 搜索技术
2.4.1 局部搜索与最优化问题
• 局部搜索算法的优点：
• 只使用很少的内存(通常是一个常数) • 经常能在不适合系统化算法的很大或无限的
状态空间中找到合理的解
• 最优化问题—根据一个目标函数找到最佳 状态 / 只有目标函数，而不考虑(没有) “目标测试”和“路径耗散”
• 局部搜索算法适用于最优化问题
T
{WA=R, NT=G, Q=R, SA=
B, NSW=G, V=R, T=R}
28
第2章 搜索技术
例2：密码算术问题(1)
• 算式
TWO
+ TWO
——————— FOUR
• 直观地求解此问题：
• F=1 如不考虑O/U有进位，则R/U/O为偶数 R={4,6,8} O={2?,3?,4!}
• R=8/O=4则T=7(由O/R/U/W共同限制)
下一步 • 随机重新开始爬山法—随机生成初始状态，进
行一系列爬山法搜索—这时算法是完备的概率 接近1
12
第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索
• 将爬山法(停留在局部山峰)和随机行走 以某种方式结合，以同时获得完备性和 效率
• 模拟退火的思想
• 想象在不平的表面上如何使一个乒乓球掉到 最深的裂缝中—如果只让其在表面滚动，则 它只会停留在局部极小点 / 如果晃动平面， 可以使乒乓球弹出局部极小点 / 技巧是晃 动足够大使乒乓球弹出局部极小点，但又不 能太大把它从全局极小点中赶出
第2章 搜索技术
2.5.1 约束满足问题的定义
• 约束满足问题(Constraint Satisfying Problem, CSP)由一个变量集合{X1~Xn}和一个约束集 合{C1~Cm}定义
• 每个变量都有一个非空可能值域Di • 每个约束指定了包含若干变量的一个子集内各
5
第2章 搜索技术
2.4.1 局部搜索与最优化问题
• 局部搜索算法的优点：
• 只使用很少的内存(通常是一个常数) • 经常能在不适合系统化算法的很大或无限的
状态空间中找到合理的解
• 最优化问题—根据一个目标函数找到最佳 状态 / 只有目标函数，而不考虑(没有) “目标测试”和“路径耗散”
• 局部搜索算法适用于最优化问题
T
{WA=R, NT=G, Q=R, SA=
B, NSW=G, V=R, T=R}
28
第2章 搜索技术
例2：密码算术问题(1)
• 算式
TWO
+ TWO
——————— FOUR
• 直观地求解此问题：
• F=1 如不考虑O/U有进位，则R/U/O为偶数 R={4,6,8} O={2?,3?,4!}
• R=8/O=4则T=7(由O/R/U/W共同限制)
下一步 • 随机重新开始爬山法—随机生成初始状态，进
行一系列爬山法搜索—这时算法是完备的概率 接近1
12
第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索
• 将爬山法(停留在局部山峰)和随机行走 以某种方式结合，以同时获得完备性和 效率
• 模拟退火的思想
• 想象在不平的表面上如何使一个乒乓球掉到 最深的裂缝中—如果只让其在表面滚动，则 它只会停留在局部极小点 / 如果晃动平面， 可以使乒乓球弹出局部极小点 / 技巧是晃 动足够大使乒乓球弹出局部极小点，但又不 能太大把它从全局极小点中赶出
ai人工智能人工智能介绍PPT
2 、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
一 、人工智能的基本内容
3 、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
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示 ，进一步认识
二 、AI的定义及其研究目标
（一 ）AI的定义
2 、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动 ，智能的核 心是思维 ，人的一切知识都是思 维的产物 。可望通过对思维规律 和思维方法的研究 ，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度 。一个系统所具有的可运用知识越
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
一 、人工智能的基本内容
3 、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
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示 ，进一步认识
二 、AI的定义及其研究目标
（一 ）AI的定义
2 、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动 ，智能的核 心是思维 ，人的一切知识都是思 维的产物 。可望通过对思维规律 和思维方法的研究 ，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度 。一个系统所具有的可运用知识越
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
人工智能PPT课件专用版高清版
常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
人工智能ppt课件
人工智能的技术原理:强化学习
人工智能通过模拟生物学习过程，实现自我优化。 以AlphaGo为例，其利用深度学习和强化学习技术，从人类围棋大师的棋局中学习，不 断优化策略，最终击败了世界冠军李世石。 强化学习是人工智能的一种重要技术手段。 强化学习通过给予智能体奖励或惩罚来驱动其行动，使其在与环境的交互中获得最优 解。例如，自动驾驶车辆通过强化学习算法，能在各种复杂环境中自主驾驶。 人工智能的发展推动了强化学习的广泛应用。 随着AI技术的发展，如深度学习、自然语言处理等，为强化学习提供了丰富的数据来 源和应用场景，使得强化学习在游戏、机器人控制等领域得到了广泛应用。 强化学习的未来研究方向包括提高学习效率、扩大应用领域等。 为了提高强化学习的学习效率，研究者们正在探索更有效的算法和模型；同时，也正 在尝试将强化学习应用到更广泛的领域，如医疗、金融等。
深度学习
监督学习的应用领域广 泛
监督学习 自然语言处理
BERT
监督学习的发展推动了 人工智能的进步
监督学习 人工智能 AlphaGo
监督学习的未来发展方向 是自我学习和强化学习
人工智能 自我学习 强化学习
OpenAI GPT-4模型
人工智能的技术原理:无监督学习
无监督学习通过发现数据中的规律。 无监督学习是机器学习的一种方法，其核心在于让模型在没有标签或反馈的情况下自动学习和理解数据的内在规律，如聚类分析、关联规则挖掘等。 无监督学习在人工智能的发展历程中起到关键作用。 从20世纪50年代开始，人工智能的研究者们就开始探索无监督学习的理论与应用，例如在图像处理领域，无监督学习的自编码器技术已被广泛应用。 无监督学习为人工智能提供了更广泛的应用场景。 随着深度学习技术的发展，无监督学习已经可以处理包括语音识别、自然语言处理等多个领域的复杂任务，极大地拓展了人工智能的应用范围。
【2024版】《人工智能原理》PPT课件
Step 6. 对于每一个子节点 SON SUBNODES，计算 f(SON)，并设置 SON 指向 BESTNODE 的指针；
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED；将 SUBNODES 的成员放入 OPEN；
Step 8. 转向 Step 2。
第4章 状态空间法
(2)知识表达：用一阶谓词逻辑表达相关知识， 构造公理系统A; （3）谓词演算：利用归结原理求解问题，求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤：
（1）把问题的已知条件用谓词公式表示出来， 并化为相应的子句集；
（2）把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来，并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意： 化简后的子句之间是合取关系，即
与的关系，所以只要有一个子句是假的， 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的，所以一个子 句集中只要含有一个空子句，则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想： 有一个二元组<A,T>，其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论，即 A T 。 采用的思想是： 如果要证明T是A的逻辑结论，则证明T的否定T
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符：
符号名称 运算符
与（合取）
或（析取）
非
蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义： 语义网络是一种用实体及其语义关系
来表达知识的有向图。其基本要素是： （1）结点：描述实体，表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 （2）有向弧：描述事物间的关系。
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED；将 SUBNODES 的成员放入 OPEN；
Step 8. 转向 Step 2。
第4章 状态空间法
(2)知识表达：用一阶谓词逻辑表达相关知识， 构造公理系统A; （3）谓词演算：利用归结原理求解问题，求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤：
（1）把问题的已知条件用谓词公式表示出来， 并化为相应的子句集；
（2）把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来，并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意： 化简后的子句之间是合取关系，即
与的关系，所以只要有一个子句是假的， 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的，所以一个子 句集中只要含有一个空子句，则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想： 有一个二元组<A,T>，其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论，即 A T 。 采用的思想是： 如果要证明T是A的逻辑结论，则证明T的否定T
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符：
符号名称 运算符
与（合取）
或（析取）
非
蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义： 语义网络是一种用实体及其语义关系
来表达知识的有向图。其基本要素是： （1）结点：描述实体，表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 （2）有向弧：描述事物间的关系。
人工智能原理人工智能概述 ppt课件
al-Khowarazmi • 19世纪晚期, 把一般的数学推理形式化为逻
辑演绎的努力已经展开
32
第1章 人工智能概述
数学的贡献(4)
• 1900年, David Hilbert(希尔伯特, 1862~1943) 提出了包括23个问题的清单, 其中最后一个 问题是: 是否存在一个算法可以判定涉及自 然数的逻辑命题的真实性, 即可判定性问题 / 他所要问的是: 有效证明过程的能力是否有 基础的局限性
20
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(1)
• 哲学(BC428~现在)贡献的思想:
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论 吗?
• 问题2：精神的意识是如何从物质的大脑产 生出来的?
• 问题3：知识是从哪里来的? • 问题4：知识是如何导致行动的?
21
第1章 人工智能概述
哲学的贡献(2)
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结 论吗?（哲学家及其贡献）
4种方法的比较
类人思考
模拟思维过程 思 考 过 程
类人行为
智 能 行模拟行为功能 为
思维模型
思维过程
人类智 能
智能行为
行为建模
按照模型建立思维系统 理性思考
按照模型建立行为系统 理性行为
• 类人思考或类人行为：直接模拟 / 追随人 • 理性思考或理性行为：间接模拟 / 概括人 – –更普遍
17
第1章 人工智能概述
AI概念理解是一个过程
• 上述定义见仁见智 • 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在
实践中逐步深入领会AI这个词的含义 • 目前，AI就是一种运行在我们自己机器
中的程序，它的智能都是我们给的！
18
第1章 人工智能概述
辑演绎的努力已经展开
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第1章 人工智能概述
数学的贡献(4)
• 1900年, David Hilbert(希尔伯特, 1862~1943) 提出了包括23个问题的清单, 其中最后一个 问题是: 是否存在一个算法可以判定涉及自 然数的逻辑命题的真实性, 即可判定性问题 / 他所要问的是: 有效证明过程的能力是否有 基础的局限性
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(1)
• 哲学(BC428~现在)贡献的思想:
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论 吗?
• 问题2：精神的意识是如何从物质的大脑产 生出来的?
• 问题3：知识是从哪里来的? • 问题4：知识是如何导致行动的?
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(2)
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结 论吗?（哲学家及其贡献）
4种方法的比较
类人思考
模拟思维过程 思 考 过 程
类人行为
智 能 行模拟行为功能 为
思维模型
思维过程
人类智 能
智能行为
行为建模
按照模型建立思维系统 理性思考
按照模型建立行为系统 理性行为
• 类人思考或类人行为：直接模拟 / 追随人 • 理性思考或理性行为：间接模拟 / 概括人 – –更普遍
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第1章 人工智能概述
AI概念理解是一个过程
• 上述定义见仁见智 • 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在
实践中逐步深入领会AI这个词的含义 • 目前，AI就是一种运行在我们自己机器
中的程序，它的智能都是我们给的！
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第1章 人工智能概述
人工智能介绍ppt课件
的就业机会和经济增长点。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
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• 接受概率=eΔE/T(注意此时ΔE <0)
14
第5章 搜索技术
模拟退火的解决思路(2)
• 温度T是时间的函数，按照模拟退火的思 想，数值应该逐渐减小(降温)
• 因为接受概率=eΔE/T且ΔE <0，所以当温
度高时，接受概率较大(接近1) / 而T越
来越低时，ΔE/T变大，因而接受概率降
低 • 可以证明，如果T下降得足够慢，则算法
17
第2章 搜索技术
2.4.5 遗传算法
• 遗传算法(generic algorithm/GA)是随机剪 枝的变种—不是通过修改单一状态而是 通过把两个父状态结合以生成后继状态
• 与剪枝搜索一样，遗传算法也是从k个随机 状态开始—这k个状态称为种群，每个状态 称为个体
• 个体用有限长的字符串(通常为0/1串)表示 • 每个状态用其评价函数(适应度函数)给出评
找到全局最优解的概率接近1
15
第2章 搜索技术
2.4.4 局部剪枝搜索
• 基本思想—与只从一个单独的起始状态 出发不同，局部剪枝搜索从k个随机生成 的状态开始，每步生成全部k个状态的所 有后继状态 / 如果其中之一是目标状态， 算法停止；否则从全部后继状态中选择 最佳的k个状态继续搜索
• 在局部剪枝搜索过程中，有用的信息在k 个并行的搜索线程之间传递—算法会很 快放弃没有成果的搜索而把资源放在取 得最大进展的搜索上
• 爬山法的变形
• 随机爬山法—随机选择下一步 • 首选爬山法—随机选择直到有优于当前节点的
下一步 • 随机重新开始爬山法—随机生成初始状态，进
行一系列爬山法搜索—这时算法是完备的概率 接近1
12
第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索
• 将爬山法(停留在局部山峰)和随机行走 以某种方式结合，以同时获得完备性和 效率
• 典型情况下搜索的路径不保留
4
第2章 搜索技术
局部搜索算法的应用
• 集成电路设计 • 工厂场地布局 • 车间作业调度 • 自动程序设计 • 电信网络优化 • 车辆寻径 • 文件夹管理
5
第2章 搜索技术
2.4.1 局部搜索与最优化问题
• 局部搜索算法的优点：
• 只使用很少的内存(通常是一个常数) • 经常能在不适合系统化算法的很大或无限的
状态空间中找到合理的解
• 最优化问题—根据一个目标函数找到最佳 状态 / 只有目标函数，而不考虑(没有) “目标测试”和“路径耗散”
• 局部搜索算法适用于最优化问题
6
第2章 搜索技术
状态空间地形图(1)
目标函 数
全局最大 值
山肩
局部最大 值
“平坦”局部最大 值
当前状 态
状态空 间
7
第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索 2.4.4 局部剪枝搜索
2.4.5 遗传算法
第2章 搜索技术
局部搜索算法
• 前面的搜索算法都是保留搜索路径的， 到达目标的路径就是问题的解—然而许 多问题中到达目标的路径是无关紧要的
• 与系统地搜索状态空间(保留各种路径) 相对，不关心路径的搜索算法就是局部 搜索算法
• 局部搜索从一个单独的当前状态出发，通常 只移动到相邻状态
第2章 搜索技术
爬山法搜索的局限
• 爬山法是一种局部贪婪搜索，不是最优解 算法(或是不完备的) / 其问题是：
• 局部极大值—比其邻居状态都高的顶峰，但是 小于全局最大值(参照状态空间地形图)
• 山脊—一系列的局部极大值 • 高原—评价函数平坦的一块区域(或者山肩)
11
第2章 搜索技术
爬山法搜索的变形
16
第2章 搜索技术
随机剪枝搜索
• 如果k个状态缺乏多样性，则局部剪枝搜 索会受其影响，性能变差
• 算法的变种—随机剪枝搜索帮助缓解这 一问题—随机剪枝搜索不是选择最好的k 个后代，而是按照一定概率随机地选择k 个后继状态 / 选择给定后继状态的概率 是状态值的递增函数
• 类似于自然选择过程—状态对应生物体，其 值对应于适应性，后代就是后继状态
• 模拟退火的思想
• 想象在不平的表面上如何使一个乒乓球掉到 最深的裂缝中—如果只让其在表面滚动，则 它只会停留在局部极小点 / 如果晃动平面， 可以使乒乓球弹出局部极小点 / 技巧是晃 动足够大使乒乓球弹出局部极小点，但又不 能太大把它从全局极小点中赶出
13
第5章 搜索技术
模拟退火的解决思路(1)
• 思路—开始使劲晃动(先高温加热)然后 慢慢降低摇晃的强度(逐渐降温)[退火过 程]
• 算法的核心—移动选择
• 选择随机移动，如果评价值改善，则移动被 接受，否则以某个小于1的概率接受
• 概率按照移动评价值变坏的梯度ΔE而呈指
数级下降 / 同时也会随着作为控制的参 数—“温度”T的降低(数值减小)而降低
8
第2章 搜索技术
局部搜索算法
• 本节简要介绍以下4种局部搜索算法 / 介绍其算法思想
• 爬山法搜索
• 模拟退火搜索
• 局部剪枝搜索
• 遗传算法
• 从搜索的角度看遗传算法也是搜索假设空间 的一种方法(学习问题归结为搜索问题)—生 成后继.4.2 爬山法搜索
• 爬山法(hill-climbing)—就是向值增加的方向持 续移动—登高过程 / 如果相邻状态中没有比它 更高的值，则算法结束于顶峰
状态空间地形图(2)
• 在状态图中，既有“位置”(用状态表示) 又有“高度”(用耗散值或目标函数值表 示)
• 如果高度对应于耗散值，则目标是找到全局 最小值，即图中最低点
• 如果高度对应于目标函数，则目标是找到全 局最大值，即图中最高峰
• 如果存在解，则完备的局部搜索算法能够找 到解
• 而最优的局部搜索算法能够找到全局最大或 最小值
人工智能原理
第2章 搜索技术 （下）
第2章 搜索技术
本章内容
2.1 搜索与问题求解 2.2 无信息搜索策略 2.3 启发式搜索策略 2.4 局部搜索算法 2.5 约束满足问题 2.6 博弈搜索 参考书目
附录 A*算法可采纳性的证明
第2章 搜索技术
2.4 局部搜索算法
2.4.1 局部搜索与最优化 2.4.2 爬山法搜索
• 爬山法搜索算法思想：
(1)令初始状态S0为当前状态
(2)若当前状态已经达标，则算法运行结束，搜索成 功
(3)若存在一个动作可以作用于当前状态以产生一个
新状态，使新状态的估计值优于当前状态的估计
值，则放弃当前状态，并令刚产生的新状态为当
前状态，转(2)
(4)取当前状态为相对最优解，停止执行算法
10
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第5章 搜索技术
模拟退火的解决思路(2)
• 温度T是时间的函数，按照模拟退火的思 想，数值应该逐渐减小(降温)
• 因为接受概率=eΔE/T且ΔE <0，所以当温
度高时，接受概率较大(接近1) / 而T越
来越低时，ΔE/T变大，因而接受概率降
低 • 可以证明，如果T下降得足够慢，则算法
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第2章 搜索技术
2.4.5 遗传算法
• 遗传算法(generic algorithm/GA)是随机剪 枝的变种—不是通过修改单一状态而是 通过把两个父状态结合以生成后继状态
• 与剪枝搜索一样，遗传算法也是从k个随机 状态开始—这k个状态称为种群，每个状态 称为个体
• 个体用有限长的字符串(通常为0/1串)表示 • 每个状态用其评价函数(适应度函数)给出评
找到全局最优解的概率接近1
15
第2章 搜索技术
2.4.4 局部剪枝搜索
• 基本思想—与只从一个单独的起始状态 出发不同，局部剪枝搜索从k个随机生成 的状态开始，每步生成全部k个状态的所 有后继状态 / 如果其中之一是目标状态， 算法停止；否则从全部后继状态中选择 最佳的k个状态继续搜索
• 在局部剪枝搜索过程中，有用的信息在k 个并行的搜索线程之间传递—算法会很 快放弃没有成果的搜索而把资源放在取 得最大进展的搜索上
• 爬山法的变形
• 随机爬山法—随机选择下一步 • 首选爬山法—随机选择直到有优于当前节点的
下一步 • 随机重新开始爬山法—随机生成初始状态，进
行一系列爬山法搜索—这时算法是完备的概率 接近1
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第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索
• 将爬山法(停留在局部山峰)和随机行走 以某种方式结合，以同时获得完备性和 效率
• 典型情况下搜索的路径不保留
4
第2章 搜索技术
局部搜索算法的应用
• 集成电路设计 • 工厂场地布局 • 车间作业调度 • 自动程序设计 • 电信网络优化 • 车辆寻径 • 文件夹管理
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第2章 搜索技术
2.4.1 局部搜索与最优化问题
• 局部搜索算法的优点：
• 只使用很少的内存(通常是一个常数) • 经常能在不适合系统化算法的很大或无限的
状态空间中找到合理的解
• 最优化问题—根据一个目标函数找到最佳 状态 / 只有目标函数，而不考虑(没有) “目标测试”和“路径耗散”
• 局部搜索算法适用于最优化问题
6
第2章 搜索技术
状态空间地形图(1)
目标函 数
全局最大 值
山肩
局部最大 值
“平坦”局部最大 值
当前状 态
状态空 间
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第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索 2.4.4 局部剪枝搜索
2.4.5 遗传算法
第2章 搜索技术
局部搜索算法
• 前面的搜索算法都是保留搜索路径的， 到达目标的路径就是问题的解—然而许 多问题中到达目标的路径是无关紧要的
• 与系统地搜索状态空间(保留各种路径) 相对，不关心路径的搜索算法就是局部 搜索算法
• 局部搜索从一个单独的当前状态出发，通常 只移动到相邻状态
第2章 搜索技术
爬山法搜索的局限
• 爬山法是一种局部贪婪搜索，不是最优解 算法(或是不完备的) / 其问题是：
• 局部极大值—比其邻居状态都高的顶峰，但是 小于全局最大值(参照状态空间地形图)
• 山脊—一系列的局部极大值 • 高原—评价函数平坦的一块区域(或者山肩)
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第2章 搜索技术
爬山法搜索的变形
16
第2章 搜索技术
随机剪枝搜索
• 如果k个状态缺乏多样性，则局部剪枝搜 索会受其影响，性能变差
• 算法的变种—随机剪枝搜索帮助缓解这 一问题—随机剪枝搜索不是选择最好的k 个后代，而是按照一定概率随机地选择k 个后继状态 / 选择给定后继状态的概率 是状态值的递增函数
• 类似于自然选择过程—状态对应生物体，其 值对应于适应性，后代就是后继状态
• 模拟退火的思想
• 想象在不平的表面上如何使一个乒乓球掉到 最深的裂缝中—如果只让其在表面滚动，则 它只会停留在局部极小点 / 如果晃动平面， 可以使乒乓球弹出局部极小点 / 技巧是晃 动足够大使乒乓球弹出局部极小点，但又不 能太大把它从全局极小点中赶出
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第5章 搜索技术
模拟退火的解决思路(1)
• 思路—开始使劲晃动(先高温加热)然后 慢慢降低摇晃的强度(逐渐降温)[退火过 程]
• 算法的核心—移动选择
• 选择随机移动，如果评价值改善，则移动被 接受，否则以某个小于1的概率接受
• 概率按照移动评价值变坏的梯度ΔE而呈指
数级下降 / 同时也会随着作为控制的参 数—“温度”T的降低(数值减小)而降低
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第2章 搜索技术
局部搜索算法
• 本节简要介绍以下4种局部搜索算法 / 介绍其算法思想
• 爬山法搜索
• 模拟退火搜索
• 局部剪枝搜索
• 遗传算法
• 从搜索的角度看遗传算法也是搜索假设空间 的一种方法(学习问题归结为搜索问题)—生 成后继.4.2 爬山法搜索
• 爬山法(hill-climbing)—就是向值增加的方向持 续移动—登高过程 / 如果相邻状态中没有比它 更高的值，则算法结束于顶峰
状态空间地形图(2)
• 在状态图中，既有“位置”(用状态表示) 又有“高度”(用耗散值或目标函数值表 示)
• 如果高度对应于耗散值，则目标是找到全局 最小值，即图中最低点
• 如果高度对应于目标函数，则目标是找到全 局最大值，即图中最高峰
• 如果存在解，则完备的局部搜索算法能够找 到解
• 而最优的局部搜索算法能够找到全局最大或 最小值
人工智能原理
第2章 搜索技术 （下）
第2章 搜索技术
本章内容
2.1 搜索与问题求解 2.2 无信息搜索策略 2.3 启发式搜索策略 2.4 局部搜索算法 2.5 约束满足问题 2.6 博弈搜索 参考书目
附录 A*算法可采纳性的证明
第2章 搜索技术
2.4 局部搜索算法
2.4.1 局部搜索与最优化 2.4.2 爬山法搜索
• 爬山法搜索算法思想：
(1)令初始状态S0为当前状态
(2)若当前状态已经达标，则算法运行结束，搜索成 功
(3)若存在一个动作可以作用于当前状态以产生一个
新状态，使新状态的估计值优于当前状态的估计
值，则放弃当前状态，并令刚产生的新状态为当
前状态，转(2)
(4)取当前状态为相对最优解，停止执行算法
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