第4章 计算智能.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。
AI的主要研究与应用领域PPT教学课件
第26页/共50页
4 计算智能
神经计算
• 人工神经元：是指用人工方法构造单个神经元，它有抑制和兴奋两种工作状态，可以 接受外界刺激，也可以向外界输出自身的状态，用于模拟生物神经元的结构和功能， 是人工神经网络的基本处理单元。
• 人工神经网络的互连结构（或称拓扑结构）是指单个神经元之间的连接模式，它是构 造神经网络的基础。从互连结构的角度，神经网络可分为前馈网络和反馈网络两种主 要类型。
第5页/共50页
1 机器思维
规划
• 规划的概念：是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目 标状态为止的一个行动过程的描述。
• 规划的特点：与一般问题求解技术相比，规划更侧重于问题求解过程，并且要解决的 问题一般是真实世界的实际问题，而不是抽象的数学模型。例如，第2章的机器人移盒 子、猴子摘香蕉等问题。
• 理解的语言类型：声音语言、书面语言。
• 主要步骤：语音分析、词法分析、句法分析、 语义分析、语用分析。
第15页/共50页
2 机器感知
自然语言理处理
自然语言理解的意义 • 该研究不仅对智能人机接口有着重要的实际意
义，而且对不确定人工智能的研究也具有重大 的理论价值。 • 有学者指出：人工智能如果不能用自然语言作 为其知识表示基础，建立起不确定人工智能的 理论和方法，人工智能也就永远实现不了跨越 的梦想。
• 智能控制系统：是指那种能够实现某种控制任务， 具有自学习、自适应和自组织功能的智能系统。从 结构上，它由传感器、感知信息处理模块、认知模 块、规划和控制模块、执行器和通信接口模块等主 要部件所组成。
第18页/共50页
3 机器行为
智能控制
• 智能控制的主要应用领域：智 能机器人系统、计算机集成制造系统（CIMS）、复 杂工业过程的控制系统、航空航天控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、 环保及能源系统等。
4 计算智能
神经计算
• 人工神经元：是指用人工方法构造单个神经元，它有抑制和兴奋两种工作状态，可以 接受外界刺激，也可以向外界输出自身的状态，用于模拟生物神经元的结构和功能， 是人工神经网络的基本处理单元。
• 人工神经网络的互连结构（或称拓扑结构）是指单个神经元之间的连接模式，它是构 造神经网络的基础。从互连结构的角度，神经网络可分为前馈网络和反馈网络两种主 要类型。
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1 机器思维
规划
• 规划的概念：是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目 标状态为止的一个行动过程的描述。
• 规划的特点：与一般问题求解技术相比，规划更侧重于问题求解过程，并且要解决的 问题一般是真实世界的实际问题，而不是抽象的数学模型。例如，第2章的机器人移盒 子、猴子摘香蕉等问题。
• 理解的语言类型：声音语言、书面语言。
• 主要步骤：语音分析、词法分析、句法分析、 语义分析、语用分析。
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2 机器感知
自然语言理处理
自然语言理解的意义 • 该研究不仅对智能人机接口有着重要的实际意
义，而且对不确定人工智能的研究也具有重大 的理论价值。 • 有学者指出：人工智能如果不能用自然语言作 为其知识表示基础，建立起不确定人工智能的 理论和方法，人工智能也就永远实现不了跨越 的梦想。
• 智能控制系统：是指那种能够实现某种控制任务， 具有自学习、自适应和自组织功能的智能系统。从 结构上，它由传感器、感知信息处理模块、认知模 块、规划和控制模块、执行器和通信接口模块等主 要部件所组成。
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3 机器行为
智能控制
• 智能控制的主要应用领域：智 能机器人系统、计算机集成制造系统（CIMS）、复 杂工业过程的控制系统、航空航天控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、 环保及能源系统等。
第四章计算智能(2)-模糊推理1
模糊计算和模糊推理
经典二值（布尔）逻辑
在经典二值（布尔）逻辑体系中，所有的分类 都被假定为有明确的边界；（突变） 任一被讨论的对象，要么属于这一类，要么不 属于这一类； 一个命题不是真即是假，不存在亦真亦假或非 真非伪的情况。（确定）
1
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄大小
个子高低
2
模糊数学
•模糊概念 模糊概念：从属于该概念到不属于该概念之间 无明显分界线 年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、 阴天、多云、暴雨、清晨。 模糊数学就是用数学方法研究模糊现象。
3
模糊数学的产生与基本思想
•产生 1965年，L.A. Zadeh（扎德） 发表了文章《模糊集 》
5
IEEE 系列杂志 主要杂志25种，涉及模糊内容20,000余种 • 国际会议 IFSA (Int. Fuzzy Systems Association) EUFIT、NAFIP、Fuzzy-IEEE、IPMU • 涉及学科 模糊代数，模糊拓扑，模糊逻辑，模糊分析， 模糊概率，模糊图论，模糊优化等模糊数学分支 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择；
并以此数作为 R1°R2 第i行第j列的元素。
R2=
0.2 0.4 0.6
0.8 0.6 0.4
求 R1°R2
42
模糊推理
模糊命题 模糊概念 1 张三是一个年轻人。 2 李四的身高为1.75m左右。模糊数据 3 他考上大学的可能性在60％左右。 对相应事件发生 的可能性或确信 4 明天八成是个好天气。 程度作出判断。 5 今年冬天不会太冷的可能性很大。
33
模糊二元关 系R是以 U×V为论域 的一个模糊 子集，序偶 (u,v)的隶属 度为uR(u,v)
经典二值（布尔）逻辑
在经典二值（布尔）逻辑体系中，所有的分类 都被假定为有明确的边界；（突变） 任一被讨论的对象，要么属于这一类，要么不 属于这一类； 一个命题不是真即是假，不存在亦真亦假或非 真非伪的情况。（确定）
1
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄大小
个子高低
2
模糊数学
•模糊概念 模糊概念：从属于该概念到不属于该概念之间 无明显分界线 年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、 阴天、多云、暴雨、清晨。 模糊数学就是用数学方法研究模糊现象。
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模糊数学的产生与基本思想
•产生 1965年，L.A. Zadeh（扎德） 发表了文章《模糊集 》
5
IEEE 系列杂志 主要杂志25种，涉及模糊内容20,000余种 • 国际会议 IFSA (Int. Fuzzy Systems Association) EUFIT、NAFIP、Fuzzy-IEEE、IPMU • 涉及学科 模糊代数，模糊拓扑，模糊逻辑，模糊分析， 模糊概率，模糊图论，模糊优化等模糊数学分支 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择；
并以此数作为 R1°R2 第i行第j列的元素。
R2=
0.2 0.4 0.6
0.8 0.6 0.4
求 R1°R2
42
模糊推理
模糊命题 模糊概念 1 张三是一个年轻人。 2 李四的身高为1.75m左右。模糊数据 3 他考上大学的可能性在60％左右。 对相应事件发生 的可能性或确信 4 明天八成是个好天气。 程度作出判断。 5 今年冬天不会太冷的可能性很大。
33
模糊二元关 系R是以 U×V为论域 的一个模糊 子集，序偶 (u,v)的隶属 度为uR(u,v)
人工智能 4 北京化工大学
17
第4章 神经网络
人工智能与神经网络的比较
例如： —人工智能专家系统是制造一个专家，几十年难 以培养的专家。神经网络是制造一个婴儿，一 个幼儿，一个可以学习，不断完善，从一些自 然知识中汲取智慧的生命成长过程。
–同样是模仿人脑，但所考虑的角度不同。成年 人和婴儿。学习过程不一样。一个是总结出常 人都不懂的规律；一个是没完没了向他出示、 重复一样东西，就象教一个小孩子说话。
(3)信息处理与信息存贮合二为一。
– 大脑中的信息处理与信息存贮是有机结合在一起的，而不像现行计 算机那样，存贮地址和存贮内容是彼此分开的。 – 由于大脑神经元兼有信息处理和存贮功能，所以在进行回亿时，不 但不存在先找存贮地址而后再调出所存内容的问题，而且还可以由 一部分内容恢复全部内容。
10
第4章 神经网络
第4章 神经网络
第4章 神经计算
信息科学与生命科学的相互交叉、相 互渗透和相互促进是现代科学技术发展的 一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、 进化计算和人工生命等领域，它的研究和 发展正是反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势。
1
第4章 神经网络
基本概念
• 什么叫人工神经网络（ Artificial Neural Network ）
6
第4章 神经网络
生物神经元
突触结构
7
第4章 神经网络
突触传递过程
神经 电脉 冲 神经 递质 产生 神经 递质 释放 递质 与受 体结 合相 互作 用 突触间隙 电生 理反 应
突触前
突触后
8
第4章 神经网络
人脑神经系统的特征（1）
• 从信息系统研究的观点出发，对于人脑这个智能信息处理系 统，有如下一些固有特征： (1)并行分布处理的工作模式。
第4章 神经网络
人工智能与神经网络的比较
例如： —人工智能专家系统是制造一个专家，几十年难 以培养的专家。神经网络是制造一个婴儿，一 个幼儿，一个可以学习，不断完善，从一些自 然知识中汲取智慧的生命成长过程。
–同样是模仿人脑，但所考虑的角度不同。成年 人和婴儿。学习过程不一样。一个是总结出常 人都不懂的规律；一个是没完没了向他出示、 重复一样东西，就象教一个小孩子说话。
(3)信息处理与信息存贮合二为一。
– 大脑中的信息处理与信息存贮是有机结合在一起的，而不像现行计 算机那样，存贮地址和存贮内容是彼此分开的。 – 由于大脑神经元兼有信息处理和存贮功能，所以在进行回亿时，不 但不存在先找存贮地址而后再调出所存内容的问题，而且还可以由 一部分内容恢复全部内容。
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第4章 神经网络
第4章 神经网络
第4章 神经计算
信息科学与生命科学的相互交叉、相 互渗透和相互促进是现代科学技术发展的 一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、 进化计算和人工生命等领域，它的研究和 发展正是反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势。
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第4章 神经网络
基本概念
• 什么叫人工神经网络（ Artificial Neural Network ）
6
第4章 神经网络
生物神经元
突触结构
7
第4章 神经网络
突触传递过程
神经 电脉 冲 神经 递质 产生 神经 递质 释放 递质 与受 体结 合相 互作 用 突触间隙 电生 理反 应
突触前
突触后
8
第4章 神经网络
人脑神经系统的特征（1）
• 从信息系统研究的观点出发，对于人脑这个智能信息处理系 统，有如下一些固有特征： (1)并行分布处理的工作模式。
人工智能(王万森)ppt
５．６．３ 贝叶斯网络的精确推理（１７０）
５．６．４ 贝叶斯网络的近似推理（１７１）
习题５ （１７２）
第６章 符号学习（１７５）
６．１ 符号学习概述（１７５）
６．１．１ 学习的概念（１７５）习系统的基本模型（１７８）
１．２．４ 从学派分立走向综合（６）
１．２．５ 智能科学技术学科的兴起（６）
１．３ 人工智能研究的基本内容（７）
１．３．１ 与脑科学和认知科学的交叉研究（７）
１．３．２ 智能模拟的方法和技术研究（８）
１．４ 人工智能研究中的不同学派（８）
１．４．１ 符号主义（９）
１．４．２ 联结主义（９）
４．２ 神经计算（９８）
４．２．１ 神经计算基础（９９）!
４．２．２ 人工神经网络的互联结构（１０２）
４．２．３ 人工神经网络的典型模型（１０４）
４．３ 进化计算（１０８）
４．３．１ 进化计算概述（１０８）
４．３．２ 遗传算法（１１２）
４．４ 模糊计算（１２３）
４．４．１ 模糊集及其运算（１２３）
５．１．２ 不确定性推理的基本问题（１３８）
５．１．３ 不确定性推理的类型（１３９）
５．２ 可信度推理（１３９）
５．２．１ 可信度的概念（１４０）
５．２．２ 可信度推理模型（１４０）
５．２．３ 可信度推理的例子（１４４）
５．３ 主观Bayes推理（１４５）
５．３．１ 主观Bayes方法的概率论基础（１４５）
２．２．２ 产生式表示法（３３）
２．２．３ 语义网络表示法（３４）
２．２．４ 框架表示法（４０）
２．３ 确定性知识推理方法（４７）
５．６．４ 贝叶斯网络的近似推理（１７１）
习题５ （１７２）
第６章 符号学习（１７５）
６．１ 符号学习概述（１７５）
６．１．１ 学习的概念（１７５）习系统的基本模型（１７８）
１．２．４ 从学派分立走向综合（６）
１．２．５ 智能科学技术学科的兴起（６）
１．３ 人工智能研究的基本内容（７）
１．３．１ 与脑科学和认知科学的交叉研究（７）
１．３．２ 智能模拟的方法和技术研究（８）
１．４ 人工智能研究中的不同学派（８）
１．４．１ 符号主义（９）
１．４．２ 联结主义（９）
４．２ 神经计算（９８）
４．２．１ 神经计算基础（９９）!
４．２．２ 人工神经网络的互联结构（１０２）
４．２．３ 人工神经网络的典型模型（１０４）
４．３ 进化计算（１０８）
４．３．１ 进化计算概述（１０８）
４．３．２ 遗传算法（１１２）
４．４ 模糊计算（１２３）
４．４．１ 模糊集及其运算（１２３）
５．１．２ 不确定性推理的基本问题（１３８）
５．１．３ 不确定性推理的类型（１３９）
５．２ 可信度推理（１３９）
５．２．１ 可信度的概念（１４０）
５．２．２ 可信度推理模型（１４０）
５．２．３ 可信度推理的例子（１４４）
５．３ 主观Bayes推理（１４５）
５．３．１ 主观Bayes方法的概率论基础（１４５）
２．２．２ 产生式表示法（３３）
２．２．３ 语义网络表示法（３４）
２．２．４ 框架表示法（４０）
２．３ 确定性知识推理方法（４７）
第4章计算群体智能
5、变异
000101010010100 11111101001101101101 111100000000010001 11000011111100110000 1100110011001100110 11111010011000101000 11000010001110011110 11100001010100000011 11100001010100010010 00000011001100010011
5 1010101010 7 0.076087 0.347826
6 1110010110 12 0.130435 0.478261
7 1001011011 5 0.054348 0.532609
8 1100000001 19 0.206522 0.739130
9 1001110100 10 0.108696 0.847826
④交换率: Pc 一般为60~100%. ⑤变异率: Pm 一般为0.1~10%
实例
1、产生初始种群
0001100000 0101111001 0000000101 1001110100 1010101010
（8）
（5）
（2）
（10）
（7）
1110010110 1001011011 1100000001 1001110100 000101001
6、至下一代，适应度计算→选择→交叉→变异， 直至满足终止条件。
遗传算法的应用及一些问题
1、遗传算法的应用领域
（1）组合优化 （3）自动控制 （5）图像处理 （7）人工生命
（2）函数优化 （4）生产调度 （6）机器学习 （8）数据挖掘
2、遗传算法在应用中的一些问题
1）知识的编码
二进制和十进制的比较：二进制有更多图式和更大的 搜索范围；十进制更接近于实际操作。
人工智能及其应用PPT课件
3）1948年美数学家创立了控制论
4）1948年美数学家创立了信息论
5）同期美籍奥地利生物学Badenlofe建立了系统论
2、人工智能的发展史-孕育期（1956年前）
物质基础
1）1946年美数学家莫克利发明了世界上第一台通用电子 计算机ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Calculator)
1、外显率(P):反映搜索过程中，从初始结点
向目标结点进行时搜索区域的宽度。
定义：P=L/T
L : 从初始结点到达目标的路径长度 T : 整个搜索过程中所生成的结点总数（不包括 初始结点）
不同搜索策略搜索效率的衡量指标
2、有效分枝因数(B):表示每个有效结点平均
生成的子结点数目。
定义：B+B2+B3+…+BL=T
第二节 搜索策略
盲目的图搜索策略：盲目的、无信息引导的搜索 2、深度优先搜索：从根节点开始，首先扩展最新产生的
节点，即沿着搜索树的深度方向发展， 直到没有后继节点再返回。
0
1
7
2 46
8
11
3
5
9 10
特点：不完备的搜索。有时会陷入“死胡同”，可进行“界”的
限制
第二节 搜索策略
启发式的图搜索策略：有信息引导的搜索 启发信息：特定问题领域的信息能有效引导搜索，使搜索简化。 启发信息的作用： 1、用它来决定下一步先扩展哪一个节点，不是盲目、随意地扩展
扩展节点
nsm
第二节 搜索策略
搜索策略：指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。 回溯策略 图搜索策略： 盲目的图搜索 启发式搜索
第二节 搜索策略
人工智能及其应用蔡自兴第四版-PPT文档资料
7
4.2 神经计算 4.2.1 人工神经网络研究的进展
1943年麦卡洛克和皮茨提出神经网络模型 （称为MP模型）的概念。 20世纪60年代威德罗和霍夫提出自适应线性 元件。 60年代末期至80年代中期，整个神经网络研 究处于低潮。 80年代后期以来，人工神经网络研究得到复 苏和发展，在模式识别、图象处理、自动控 制等领域得到广泛应用。
4.1 概述
计算智能与人工智能的 区别和关系
输入 复杂性 层次 人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据 计算 (＋)传感器
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
CNN
CPR
CI
C－数值的
5
4.1 概述
上图由贝兹德克于 1994 年提出，表示 ABC与 神经网络（ NN ）、模式识别（ PR ）和智能 （I）之间的关系 A－Artificial，表示人工的（非生物的）； B－Biological， 表示物理的＋化学的＋（？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机 计算智能是一种智力方式的低层认知，它与 人工智能的区别只是认知层次从中层下降至 低层而已。中层系统含有知识（精品），低 层系统则没有。
6
4.1 概述
定义 1 ：当一个系统只涉及数值（低层） 数据，含有模式识别部分，不应用人工 智能意义上的知识，而且能够呈现出：
（1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速； （4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。 定义 2 ：当一个智能计算系统以非数值 方式加上知识（精品）值，即成为人工 智能系统。
J ( W ) W ( k ) y ( k ) hj j h W k hj
4.2 神经计算 4.2.1 人工神经网络研究的进展
1943年麦卡洛克和皮茨提出神经网络模型 （称为MP模型）的概念。 20世纪60年代威德罗和霍夫提出自适应线性 元件。 60年代末期至80年代中期，整个神经网络研 究处于低潮。 80年代后期以来，人工神经网络研究得到复 苏和发展，在模式识别、图象处理、自动控 制等领域得到广泛应用。
4.1 概述
计算智能与人工智能的 区别和关系
输入 复杂性 层次 人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据 计算 (＋)传感器
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
CNN
CPR
CI
C－数值的
5
4.1 概述
上图由贝兹德克于 1994 年提出，表示 ABC与 神经网络（ NN ）、模式识别（ PR ）和智能 （I）之间的关系 A－Artificial，表示人工的（非生物的）； B－Biological， 表示物理的＋化学的＋（？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机 计算智能是一种智力方式的低层认知，它与 人工智能的区别只是认知层次从中层下降至 低层而已。中层系统含有知识（精品），低 层系统则没有。
6
4.1 概述
定义 1 ：当一个系统只涉及数值（低层） 数据，含有模式识别部分，不应用人工 智能意义上的知识，而且能够呈现出：
（1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速； （4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。 定义 2 ：当一个智能计算系统以非数值 方式加上知识（精品）值，即成为人工 智能系统。
J ( W ) W ( k ) y ( k ) hj j h W k hj
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！
人工智能(ArtificialIntelligence)PPT课件
• 在20世纪60年代AI的专家转向到研制感知 机或类似的人工神经网络，但感知机由于 是两层网络，其局限性只具有能进行“线 性分类”的功能，曾遭受到明斯基等人不 公正的批评。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
人工智能入门课件第4章博弈与搜索
4.2.3 算法分析与举例
该算法分三个阶段进行。 第一阶段为步骤2－4，使用宽度优先法生成规定深度的全部博弈树，然后对其所有端节点计算其静态估计函数值。 第二阶段为步骤5－7是从底向上逐级求非终结点的倒推估计值，直到求出初始节点的倒推值f(s)为止。f(s)的值应为max min…. {f(ni1i2i3…ik)}，其中nik表示深度为k的端节点。 第三阶段，根据f(s)可选的相对好的走步，由Mark (Move, T )标记走步。
4.4.1 围棋博弈程序的发展
4.4.1 围棋博弈程序的发展
图4.8 围棋博弈程序的分类
4.4.2 AlphaGo博弈树搜索算法的改进
MCTS算法大致思想可类比MinMax算法：对于给定的当前根节点（某一棋局），通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法，配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小，并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前节点下一步棋的选择。 针对围棋相对于传统棋类AI的设计难点： 1）可能的走法太多（即Branching Factor较大）导致搜索空间非常大 ； 2）没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。
要达到上述目的有效途径是使用启发式方法引导搜索过程，使其只生成可能赢的走步。而这样的博弈程序应具备： 一个好的（即只产生可能赢棋步骤的）生成过程。 一个好的静态估计函数。 下面介绍博弈中两种最基本的搜索方法。
4.2 极小极大搜索过程
4.2.1 极小极大搜索的思想 极小极大搜索策略是考虑双方对弈若干步之后，从可能的步中选一步相对好的走法来走，即在有限的搜索深度范围内进行求解。 为此要定义一个静态估计函数f，以便对棋局的势态作出优劣估计。这个函数可根据棋局优劣势态的特征来定义。
4.2.2 极小极大搜索算法
该算法分三个阶段进行。 第一阶段为步骤2－4，使用宽度优先法生成规定深度的全部博弈树，然后对其所有端节点计算其静态估计函数值。 第二阶段为步骤5－7是从底向上逐级求非终结点的倒推估计值，直到求出初始节点的倒推值f(s)为止。f(s)的值应为max min…. {f(ni1i2i3…ik)}，其中nik表示深度为k的端节点。 第三阶段，根据f(s)可选的相对好的走步，由Mark (Move, T )标记走步。
4.4.1 围棋博弈程序的发展
4.4.1 围棋博弈程序的发展
图4.8 围棋博弈程序的分类
4.4.2 AlphaGo博弈树搜索算法的改进
MCTS算法大致思想可类比MinMax算法：对于给定的当前根节点（某一棋局），通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法，配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小，并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前节点下一步棋的选择。 针对围棋相对于传统棋类AI的设计难点： 1）可能的走法太多（即Branching Factor较大）导致搜索空间非常大 ； 2）没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。
要达到上述目的有效途径是使用启发式方法引导搜索过程，使其只生成可能赢的走步。而这样的博弈程序应具备： 一个好的（即只产生可能赢棋步骤的）生成过程。 一个好的静态估计函数。 下面介绍博弈中两种最基本的搜索方法。
4.2 极小极大搜索过程
4.2.1 极小极大搜索的思想 极小极大搜索策略是考虑双方对弈若干步之后，从可能的步中选一步相对好的走法来走，即在有限的搜索深度范围内进行求解。 为此要定义一个静态估计函数f，以便对棋局的势态作出优劣估计。这个函数可根据棋局优劣势态的特征来定义。
4.2.2 极小极大搜索算法
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进行的一种数学仿真，是进化计算的最重要的形式。
进化计算和遗传算法借鉴了生物科学中的某些知识。 生物通过个体间的选择、交叉、变异来适应大自然环境。 生物染色体用数学方式或计算机方式来体现就是一串数码， 仍叫染色体，有时也叫个体；适应能力用对应一个染色体 的数值来衡量；染色体的选择或淘汰问题是按求最大还是 最小问题来进行。
长度为L的n个二进制串bi(i＝1，2，…，n)组成了遗传算法的初 解群，也称为初始群体。
在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染 色体)同时存在。这些染色体中哪个保留(生存)、哪个淘汰 (死亡),是根据它们对环境的适应能力来决定的,适应性强的有 更多的机会保留下来。
适应性强弱是通过计算适应度函数f(x)的值来判别的,这个值称 为适应值。适应度函数f(x)的构成与目标函数有密切关系,往往 是目标函数的变种。
很明显，遗传算法是一种最优化方法，它通过进 化和遗传机理，从给出的原始解群中，不断进化产生 新的解，最终求得问题的最优解。
2020/10/19
《人工智能》
5
一些基本概念
串(String) 它是个体(Individual)的形式，在算法中为二进制串或者其它 编码方式的串，并且对应于遗传学中的染色体(Chromosome)。
2020/10/19
《人工智能》
8ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
遗传算法的组成部分（2）
（2）适应度函数(fitness function)
优胜劣败是自然进化的原则。优、劣要有标准。在GA,用适应 度函数描述每一个体的适宜程度。
对优化问题,适应度函数就是目标函数。引进适应度函数的目 的在于可根据其适应度对个体进行评估比较,定出优劣程度。 为方便起见,在GA,适应度函数的值域常取为[0,1]
第4章 计算智能(2)
本章主要内容：
▪ 4.1 神经计算 ▪ 4.2 模糊计算 ▪ 4.3 粗糙集理论 ▪ 4.4 进化计算 ▪ 4.5 粒子群优化 ▪ 4.6 蚁群算法
2020/10/19
《人工智能》
2
4.4 进化计算
生物群体的生存过程普遍遵循达尔文的物竞天择、适者生 存的进化准则，种群中的个体根据对环境的适应能力而被大自然 所选择或淘汰。
GA不是对研究对象直接进行讨论,而是通过某种编码机制把对 象统一赋于由特定符号(字母)按一定顺序排成的串(string)。正 如研究生物遗传,是从染色体着手,染色体则是由基因排成的串。
在GA,字符集由0与1组成,码为二元串。对一般的GA,自然可不 受此限制。串的集合构成总体,个体就是串。
对GA的码可以有十分广泛的理解。在优化问题,一个串对应于 一个可能解;在分类问题,串可解释为一个规则,即串的前半部为 输入或前件,后半部为输出或后件、结论,等等。这也正是GA有 广泛应用的重要原因。
基因位置(Gene Position) 一个基因在串中的位置称为基因位置，有时也简称基因位。 基因位置由串的左向右计算，例如在串S＝1101中，0的基因 位置是3。 基因位置对应于遗传学中的地点(Locus)。
2020/10/19
《人工智能》
6
基因特征值(Gene Feature) 在用串表示整数时，基因的特征值与二进制数的权一致。 例如在串S=1011中，基因位置3中的1，它的基因特征值为 2；基因位置1中的1，它的基因特征值为8。
串结构空间SS 在串中，基因任意组合所构成的串的集合。基因操作是在 结构空间中进行的。串结构空间对应于遗传学中的基因型 (Genotype)的集合。
参数空间SP 这是串空间在物理系统中的映射，它对应于遗传学中的表 现型(Phenotype)的集合。
适应度(Fitness) 表示某一个体对于环境的适应程度，用一个函数表示。
人类不满足于模仿生物进化行为，希望能够建立具有自然 生命特征的人造生命和人造生命系统。对人工生命(Artificial Life， ALife)的研究，自1987年起取得了重要进展。这是人工智能和计 算智能的一个新的研究热点。
2020/10/19
《人工智能》
3
4.4.1 遗传算法
遗传算法由美国Michigan大学J.H.Holland于60年 代提出，是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人 工方式所构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程
群体(Population)和群体大小(Population Size) 个体的集合称为群体，串是群体的元素。 在群体中个体的数量称为群体的大小。
基因(Gene) 基因是串中的元素，基因用于表示个体的特征。 例如有一个串S＝1011，则其中的1，0，1，1这4个元素分别 称为基因。它们的值称为等位基因(Alletes)。
20世纪60年代以来，如何模仿生物来建立功能强大的算法， 进而将它们运用于复杂的优化问题，越来越成为一个研究热点。 进化计算(evolutionary computation) 正是在这一背景下蕴育而生 的。进化计算包括遗传算法(genetic algorithms，GA) ，进化策略 (evolution strategies) 、进化编程(evolutionary programming) 和遗 传编程(genetic programming)。
2020/10/19
《人工智能》
4
1、 遗传算法的基本机理
基本思想
遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法 中即是以一定方式编码的串。并且，在执行遗传算法之前， 给出一群“染色体”，也即假设解。然后，把这些假设解 置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择 出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异 过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代 一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体” 上，它就是问题的最优解。
遗传算法还有一些其它的概念，这些概念在介绍遗传算法 的原理和执行过程时，再进行说明。
2020/10/19
《人工智能》
7
遗传算法的组成部分
一般的遗传算法由四个部分组成：
编码机制、适应度函数、控制参数、遗传算子 （1）编码机制(encoding mechanism)
用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构和 参数进行编码，一般用字符串表示。编码机制是GA的基础。
进化计算和遗传算法借鉴了生物科学中的某些知识。 生物通过个体间的选择、交叉、变异来适应大自然环境。 生物染色体用数学方式或计算机方式来体现就是一串数码， 仍叫染色体，有时也叫个体；适应能力用对应一个染色体 的数值来衡量；染色体的选择或淘汰问题是按求最大还是 最小问题来进行。
长度为L的n个二进制串bi(i＝1，2，…，n)组成了遗传算法的初 解群，也称为初始群体。
在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染 色体)同时存在。这些染色体中哪个保留(生存)、哪个淘汰 (死亡),是根据它们对环境的适应能力来决定的,适应性强的有 更多的机会保留下来。
适应性强弱是通过计算适应度函数f(x)的值来判别的,这个值称 为适应值。适应度函数f(x)的构成与目标函数有密切关系,往往 是目标函数的变种。
很明显，遗传算法是一种最优化方法，它通过进 化和遗传机理，从给出的原始解群中，不断进化产生 新的解，最终求得问题的最优解。
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一些基本概念
串(String) 它是个体(Individual)的形式，在算法中为二进制串或者其它 编码方式的串，并且对应于遗传学中的染色体(Chromosome)。
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遗传算法的组成部分（2）
（2）适应度函数(fitness function)
优胜劣败是自然进化的原则。优、劣要有标准。在GA,用适应 度函数描述每一个体的适宜程度。
对优化问题,适应度函数就是目标函数。引进适应度函数的目 的在于可根据其适应度对个体进行评估比较,定出优劣程度。 为方便起见,在GA,适应度函数的值域常取为[0,1]
第4章 计算智能(2)
本章主要内容：
▪ 4.1 神经计算 ▪ 4.2 模糊计算 ▪ 4.3 粗糙集理论 ▪ 4.4 进化计算 ▪ 4.5 粒子群优化 ▪ 4.6 蚁群算法
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4.4 进化计算
生物群体的生存过程普遍遵循达尔文的物竞天择、适者生 存的进化准则，种群中的个体根据对环境的适应能力而被大自然 所选择或淘汰。
GA不是对研究对象直接进行讨论,而是通过某种编码机制把对 象统一赋于由特定符号(字母)按一定顺序排成的串(string)。正 如研究生物遗传,是从染色体着手,染色体则是由基因排成的串。
在GA,字符集由0与1组成,码为二元串。对一般的GA,自然可不 受此限制。串的集合构成总体,个体就是串。
对GA的码可以有十分广泛的理解。在优化问题,一个串对应于 一个可能解;在分类问题,串可解释为一个规则,即串的前半部为 输入或前件,后半部为输出或后件、结论,等等。这也正是GA有 广泛应用的重要原因。
基因位置(Gene Position) 一个基因在串中的位置称为基因位置，有时也简称基因位。 基因位置由串的左向右计算，例如在串S＝1101中，0的基因 位置是3。 基因位置对应于遗传学中的地点(Locus)。
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基因特征值(Gene Feature) 在用串表示整数时，基因的特征值与二进制数的权一致。 例如在串S=1011中，基因位置3中的1，它的基因特征值为 2；基因位置1中的1，它的基因特征值为8。
串结构空间SS 在串中，基因任意组合所构成的串的集合。基因操作是在 结构空间中进行的。串结构空间对应于遗传学中的基因型 (Genotype)的集合。
参数空间SP 这是串空间在物理系统中的映射，它对应于遗传学中的表 现型(Phenotype)的集合。
适应度(Fitness) 表示某一个体对于环境的适应程度，用一个函数表示。
人类不满足于模仿生物进化行为，希望能够建立具有自然 生命特征的人造生命和人造生命系统。对人工生命(Artificial Life， ALife)的研究，自1987年起取得了重要进展。这是人工智能和计 算智能的一个新的研究热点。
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4.4.1 遗传算法
遗传算法由美国Michigan大学J.H.Holland于60年 代提出，是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人 工方式所构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程
群体(Population)和群体大小(Population Size) 个体的集合称为群体，串是群体的元素。 在群体中个体的数量称为群体的大小。
基因(Gene) 基因是串中的元素，基因用于表示个体的特征。 例如有一个串S＝1011，则其中的1，0，1，1这4个元素分别 称为基因。它们的值称为等位基因(Alletes)。
20世纪60年代以来，如何模仿生物来建立功能强大的算法， 进而将它们运用于复杂的优化问题，越来越成为一个研究热点。 进化计算(evolutionary computation) 正是在这一背景下蕴育而生 的。进化计算包括遗传算法(genetic algorithms，GA) ，进化策略 (evolution strategies) 、进化编程(evolutionary programming) 和遗 传编程(genetic programming)。
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1、 遗传算法的基本机理
基本思想
遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法 中即是以一定方式编码的串。并且，在执行遗传算法之前， 给出一群“染色体”，也即假设解。然后，把这些假设解 置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择 出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异 过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代 一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体” 上，它就是问题的最优解。
遗传算法还有一些其它的概念，这些概念在介绍遗传算法 的原理和执行过程时，再进行说明。
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遗传算法的组成部分
一般的遗传算法由四个部分组成：
编码机制、适应度函数、控制参数、遗传算子 （1）编码机制(encoding mechanism)
用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构和 参数进行编码，一般用字符串表示。编码机制是GA的基础。