史忠植 高级人工智能 电子课件(pdf)第一章

合集下载

高级人工智能

高级人工智能

Q CA 2 P

P0
dQ C 2 P dA CA dP dt dt 2P dt
2020/3/15
史忠植 高级人工智能
17
压力调节器
其中 Q是通过阀门的流量,P是压力, A是阀门开启的面 积, 而C是常系数,是流体的质量密度。按照运算和转 换规则而得到定性方程:
[Q] = [P]
2020/3/15
史忠植 高级人工智能
27
定性进程推理
2020/3/15
史忠植 高级人工智能
28
定性仿真推理
1984年 Kuipers 发表了“因果性的常识推理:从结构导出 行为”论文。这篇论文建立了一种定性仿真推理的框架, 简单地给出了从常微分方程的抽象而得的定性结构和定性 行为表示方法。随后,1986年AI杂志又刊登了Kuipers “定性仿真”一文,文中明确了抽象关系,提出用于定性 仿真的QSIM算法,并用抽象关系证明了其有效性和不 完备性。这两篇文章奠定了定性仿真的基础。演绎过程
(MQt) 表示时刻 t量 Q的值。
HAS-Quantity是谓词, 指某物体具有某参数。
(3) 一个量的所有可能取值构成量空间, 量空间的元素间有
半序关系。
2020/3/15
史忠植 高级人工智能
23
定性进程推理
2. 进程
一个物理进程 P由 一组个体、
一组前提条件、
一组数量条件、
一组参数关系和
一组影响
除了可以讨论每个状态内的定性分析还可讨论各状态间转换
的定性分析。 de Kleer建立的 ENVSION系统是使用约束传播
与2生020/成3/15测试方法来求解定史忠性植方高级程人。工智能
19

高级人工智能 史忠植

高级人工智能    史忠植

编号:8106高级人工智能ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE类型:AB 学时/学分:60/3, 机时:20预修课程数理逻辑、人工智能原理教学目的和要求(1) 了解人工智能前沿研究领域(2) 了解人工智能最新研究成果(3) 掌握基本思想和关键技术(4) 培养人工智能研究能力内容提要和简要目录本课讲授和讨论人工智能前沿研究领域的主要思想和关键技术。

主要内容有非单调逻辑、自动推理、机器学习、分布式人工智能、人工思维、人工生命、大规模并行人工智能等。

简要目录第一章绪论1.1 人工智能的认知问题1.2 思维的层次模型1.3 符号智能1.4 人工智能的发展概况1.5 人工智能的研究方法1.5.1 认知学派1.5.2 逻辑学派1.5.3 行为学派1.6 自动推理1.7 机器学习1.8 分布式人工智能1.9 人工思维模型1.10 知识系统第二章人工智能逻辑2.1 逻辑-----重要的形式工具2.1.1 逻辑程序设计2.1.2 关于知识的表示与推理2.2 非单调逻辑2.3 默认逻辑2.4 限定逻辑2.5 自认知逻辑2.5.1 Moore系统${\cal L}_{B}$2.5.2 $\cal O \cal L$ 逻辑2.5.3 标准型定理2.5.4 $\diamondsuit-$ 记号以及稳定扩张的一种判定过程2.6 真值维护系统2.7 情景演算的逻辑基础2.7.1 刻划情景演算的多类逻辑$\bf LR$2.7.2 $\bf LR$中的基本动作理论2.7.3 多类逻辑$\bf LR$的改进第三章约束推理3.1 概述3.2 回溯法3.3 约束传播3.4 约束传播在树搜索中的作用3.5 智能回溯与真值维护3.6 变量例示次序与赋值次序3.7 局部修正搜索法3.8 基于图的回跳法3.9 基于影响的回跳法3.10 约束关系运算的处理3.10.1 恒等关系的单元共享策略3.10.2 区间传播3.10.3 不等式图3.10.4 不等式推理3.11 约束推理系统COPS第四章定性推理4.1 概述4.2 定性推理的基本方法4.3 定性模型推理4.4 定性进程推理4.5 定性仿真推理4.5.1 定性状态转换4.5.2 QSIM算法4.6 代数方法4.7 几何空间定性推理4.7.1 空间逻辑4.7.2 空间时间关系描述4.7.3 空间和时间逻辑的应用4.7.4 Randell算法第五章基于范例推理5.1 概述5.2 基于范例学习的一般过程5.3 范例的表示5.3.1 语义记忆单元5.3.2 记忆网5.4 基于记忆网的范例检索5.4.1 检索问题5.4.2 语义记忆单元和范例检索5.4.3 检索信息集与源范例的对应5.4.4 单概念的范例检索算法AS5.4.5 多概念的范例检索算法AM5.5 相似性关系5.5.1 语义相似性5.5.2 结构相似性5.5.3 目标特征5.5.4 个体相似性5.5.5 相似性计算5.5.6 优选过程5.5.7 约束满足理论5.6 范例复用5.6.1 类比映射5.6.2 类比转换5.7 范例保存5.8 基于范例的规划设计程序5.9 范例库维护5.10 基于范例推理的洪水预报系统FOREZ 第六章归纳学习6.1 概述6.2 归纳学习的逻辑基础6.2.1 归纳学习的一般模式6.2.2 概念获取的条件6.2.3 问题背景知识6.2.4 选择型和构造型泛化规则6.3 偏置变换6.4 变型空间方法6.4.1 消除候选元素算法6.4.2 两种改进算法6.5 AQ归纳学习算法6.6 产生与测试方法6.7 决策树学习6.7.1 CLS学习算法6.7.2 ID3学习算法6.7.3 ID4学习算法6.7.4 ID5学习算法6.8 归纳学习的计算理论6.8.1 Gold学习理论6.8.2 模型推理系统6.8.3 Valiant 学习理论第七章类比学习7.1 什么是类比学习7.2 类比的形式定义7.3 基于抽象的有用类比推理7.4 转换类比7.4.1 手段--目的分析的问题求解模型 7.4.2 类比求解问题计算模型7.4.3 问题求解状态变换7.4.4 转换类比学习系统7.4.5 类比学习的泛化规则7.5 派生类比7.6 因果关系型类比学习7.6.1 类比匹配技术与相似性度量概述 7.6.2 知识表示7.6.3 类比匹配7.6.4 抽取问题的特征7.6.5 相似度的计算方法7.6.6 最佳对应关系匹配7.7 联想类比学习7.7.1 联想类比7.7.2 联想类比条件7.8 约束满足类比7.8.1 三类约束7.8.2 约束满足理论7.8.3 ACME 第八章解释学习8.1 概述8.2 解释学习模型8.3 解释泛化学习方法8.3.1 基本原理8.3.2 解释与泛化交替进行8.4 全局取代解释泛化方法8.5 解释特化学习方法8.6 解释泛化的逻辑程序8.6.1 工作原理8.6.2 元解释器8.6.3 实验例子8.7 基于知识块的SOAR系统8.8 可操作性标准8.8.1 PRODIGY 的效用问题8.8.2 SOAR系统的可操作性8.8.3 MRS-EBG的可操作性8.8.4 META-LEX的处理方法8.9 不完全领域知识下的解释学习8.9.1 不完全领域知识8.9.2 逆归结方法8.9.3 基于深层知识方法第九章知识发现和数据开采9.1 概述9.2 数据驱动知识发现------BACON 9.3 模型躯动知识发现------COPER 9.4 理论驱动式发现方法9.4.1 知识表示9.4.2 学习实现9.4.3 学习发现9.5 概念聚类9.5.1 概念内聚9.5.2 聚类方法9.6 数据开采9.7 数据开采的数学工具------粗糙集 9.7.1 粗糙集理论9.7.2 粗糙分类9.7.3 渔网算法9.8 广义粗糙集9.9 基于粗糙集的数据约简9.10 以数据仓库为基础的数据开采9.10.1 数据仓库9.10.2 联想规则发现算法9.11 知识发现工具KDT9.11.1 系统结构9.11.2 知识发现算法第十章分布式人工智能10.1 概述10.2 分布式问题求解10.2.1 分布式问题求解系统分类10.2.2 分布式问题求解过程10.3 主体10.4 主体理论10.4.1 理性主体10.4.2 BDI主体模型10.4.3 RAO逻辑框架10.4.4 关于对别人进行推理的一个模式---换位推理 10.4.5 动作理论10.4.6 次协调机制的引进10.5 主体结构10.5.1 反应主体10.5.2 认知主体10.5.3 复合式主体10.6 主体通信10.6.1 KQML10.6.2 主体通信语言SACL10.6.3 SACL语法结构10.6.4 SACL保留关键字10.7 主体的协调与协作10.7.1 计算生态学10.7.2 基于对策论的协调与协作10.7.3 协商10.8 多主体处理环境MAPE10.8.1 主体的逻辑结构10.8.2 主体虚拟层10.8.3 主体逻辑层10.8.4 主体概念层10.8.5 多主体系统的总体结构10.8.6 主体创建10.8.7 多主体系统构建第十一章进化计算11.1 概述11.2 进化系统理论的形式模型11.3 达尔文进化算法11.4 分类器系统11.5 桶链算法11.6 遗传算法11.6.1 遗传算法的主要步骤11.6.2 表示模式11.6.3 杂交操作11.6.4 变异操作11.6.5 反转操作11.7 并行遗传算法11.8 分类器系统 Boole11.9 规则发现系统11.10 进化策略11.11 进化程序设计第十二章人工生命12.1 引言12.2 研究人工生命的原因12.3 人工生命的探索12.4 人工生命模型12.5 人工生命的研究方法和战略12.6 计算机生命12.7 细胞自动机12.8 形态形成理论12.9 混沌理论四、教材1. 史忠植:高级人工智能, 科学出版社,1998五、参考书六、教学方式课堂讲授和讨论七、考查方式课程设计 40%闭卷考试 60%撰写人:史忠植。

【免费下载】高级人工智能 史忠植

【免费下载】高级人工智能    史忠植

编号:8106高级人工智能ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE类型:AB学时/学分:60/3, 机时:20预修课程数理逻辑、人工智能原理教学目的和要求(1) 了解人工智能前沿研究领域(2) 了解人工智能最新研究成果(3) 掌握基本思想和关键技术(4) 培养人工智能研究能力内容提要和简要目录本课讲授和讨论人工智能前沿研究领域的主要思想和关键技术。

主要内容有非单调逻辑、自动推理、机器学习、分布式人工智能、人工思维、人工生命、大规模并行人工智能等。

简要目录第一章绪论1.1 人工智能的认知问题1.2 思维的层次模型1.3 符号智能1.4 人工智能的发展概况1.5 人工智能的研究方法1.5.1 认知学派1.5.2 逻辑学派1.5.3 行为学派1.6 自动推理1.7 机器学习1.8 分布式人工智能1.9 人工思维模型1.10 知识系统第二章人工智能逻辑2.1 逻辑-----重要的形式工具2.1.1 逻辑程序设计2.1.2 关于知识的表示与推理2.2 非单调逻辑2.3 默认逻辑2.4 限定逻辑2.5 自认知逻辑2.5.1 Moore系统${\cal L}_{B}$2.5.2 $\cal O \cal L$ 逻辑2.5.3 标准型定理2.5.4 $\diamondsuit-$ 记号以及稳定扩张的一种判定过程2.6 真值维护系统2.7 情景演算的逻辑基础2.7.1 刻划情景演算的多类逻辑$\bf LR$2.7.2 $\bf LR$中的基本动作理论2.7.3 多类逻辑$\bf LR$的改进第三章约束推理3.1 概述3.2 回溯法3.3 约束传播3.4 约束传播在树搜索中的作用3.5 智能回溯与真值维护3.6 变量例示次序与赋值次序3.7 局部修正搜索法3.8 基于图的回跳法3.9 基于影响的回跳法3.10 约束关系运算的处理3.10.1 恒等关系的单元共享策略3.10.2 区间传播3.10.3 不等式图3.10.4 不等式推理3.11 约束推理系统COPS第四章定性推理4.1 概述4.2 定性推理的基本方法4.3 定性模型推理4.4 定性进程推理4.5 定性仿真推理4.5.1 定性状态转换4.5.2 QSIM算法4.6 代数方法4.7 几何空间定性推理4.7.1 空间逻辑4.7.2 空间时间关系描述4.7.3 空间和时间逻辑的应用4.7.4 Randell算法第五章基于范例推理5.1 概述5.2 基于范例学习的一般过程5.3 范例的表示5.3.1 语义记忆单元5.3.2 记忆网5.4 基于记忆网的范例检索5.4.1 检索问题5.4.2 语义记忆单元和范例检索5.4.3 检索信息集与源范例的对应5.4.4 单概念的范例检索算法AS5.4.5 多概念的范例检索算法AM5.5 相似性关系5.5.1 语义相似性5.5.2 结构相似性5.5.3 目标特征5.5.4 个体相似性5.5.5 相似性计算5.5.6 优选过程5.5.7 约束满足理论5.6 范例复用5.6.1 类比映射5.6.2 类比转换5.7 范例保存5.8 基于范例的规划设计程序5.9 范例库维护5.10 基于范例推理的洪水预报系统FOREZ 第六章归纳学习6.1 概述6.2 归纳学习的逻辑基础6.2.1 归纳学习的一般模式6.2.2 概念获取的条件6.2.3 问题背景知识6.2.4 选择型和构造型泛化规则6.3 偏置变换6.4 变型空间方法6.4.1 消除候选元素算法6.4.2 两种改进算法6.5 AQ归纳学习算法6.6 产生与测试方法6.7 决策树学习6.7.1 CLS学习算法6.7.2 ID3学习算法6.7.3 ID4学习算法6.7.4 ID5学习算法6.8 归纳学习的计算理论6.8.1 Gold学习理论6.8.2 模型推理系统6.8.3 Valiant 学习理论第七章类比学习7.1 什么是类比学习7.2 类比的形式定义7.3 基于抽象的有用类比推理7.4 转换类比7.4.1 手段--目的分析的问题求解模型 7.4.2 类比求解问题计算模型7.4.3 问题求解状态变换7.4.4 转换类比学习系统7.4.5 类比学习的泛化规则7.5 派生类比7.6 因果关系型类比学习7.6.1 类比匹配技术与相似性度量概述 7.6.2 知识表示7.6.3 类比匹配7.6.4 抽取问题的特征7.6.5 相似度的计算方法7.6.6 最佳对应关系匹配7.7 联想类比学习7.7.1 联想类比7.7.2 联想类比条件7.8 约束满足类比7.8.1 三类约束7.8.2 约束满足理论7.8.3 ACME 第八章解释学习8.1 概述8.2 解释学习模型8.3 解释泛化学习方法8.3.1 基本原理8.3.2 解释与泛化交替进行8.4 全局取代解释泛化方法8.5 解释特化学习方法8.6 解释泛化的逻辑程序8.6.1 工作原理8.6.2 元解释器8.6.3 实验例子8.7 基于知识块的SOAR系统8.8 可操作性标准8.8.1 PRODIGY 的效用问题8.8.2 SOAR系统的可操作性8.8.3 MRS-EBG的可操作性8.8.4 META-LEX的处理方法8.9 不完全领域知识下的解释学习8.9.1 不完全领域知识8.9.2 逆归结方法8.9.3 基于深层知识方法第九章知识发现和数据开采9.1 概述9.2 数据驱动知识发现------BACON 9.3 模型躯动知识发现------COPER 9.4 理论驱动式发现方法9.4.1 知识表示9.4.2 学习实现9.4.3 学习发现9.5 概念聚类9.5.1 概念内聚9.5.2 聚类方法9.6 数据开采9.7 数据开采的数学工具------粗糙集 9.7.1 粗糙集理论9.7.2 粗糙分类9.7.3 渔网算法9.8 广义粗糙集9.9 基于粗糙集的数据约简9.10 以数据仓库为基础的数据开采9.10.1 数据仓库9.10.2 联想规则发现算法9.11 知识发现工具KDT9.11.1 系统结构9.11.2 知识发现算法第十章分布式人工智能10.1 概述10.2 分布式问题求解10.2.1 分布式问题求解系统分类10.2.2 分布式问题求解过程10.3 主体10.4 主体理论10.4.1 理性主体10.4.2 BDI主体模型10.4.3 RAO逻辑框架10.4.4 关于对别人进行推理的一个模式---换位推理 10.4.5 动作理论10.4.6 次协调机制的引进10.5 主体结构10.5.1 反应主体10.5.2 认知主体10.5.3 复合式主体10.6 主体通信10.6.1 KQML10.6.2 主体通信语言SACL10.6.3 SACL语法结构10.6.4 SACL保留关键字10.7 主体的协调与协作10.7.1 计算生态学10.7.2 基于对策论的协调与协作10.7.3 协商10.8 多主体处理环境MAPE10.8.1 主体的逻辑结构10.8.2 主体虚拟层10.8.3 主体逻辑层10.8.4 主体概念层10.8.5 多主体系统的总体结构10.8.6 主体创建10.8.7 多主体系统构建第十一章进化计算11.1 概述11.2 进化系统理论的形式模型11.3 达尔文进化算法11.4 分类器系统11.5 桶链算法11.6 遗传算法11.6.1 遗传算法的主要步骤11.6.2 表示模式11.6.3 杂交操作11.6.4 变异操作11.6.5 反转操作11.7 并行遗传算法11.8 分类器系统 Boole11.9 规则发现系统11.10 进化策略11.11 进化程序设计第十二章人工生命12.1 引言12.2 研究人工生命的原因12.3 人工生命的探索12.4 人工生命模型12.5 人工生命的研究方法和战略12.6 计算机生命12.7 细胞自动机12.8 形态形成理论12.9 混沌理论四、教材1. 史忠植:高级人工智能, 科学出版社,1998五、参考书六、教学方式课堂讲授和讨论七、考查方式课程设计 40%闭卷考试 60%撰写人:史忠植。

高级人工智能ppt课件

高级人工智能ppt课件
2018/10/24 5
一些人工智能的站点




学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点: 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /

2018/10/24
13
第一章 人工智能概述

AI的定义
AI的产生 AI的发展历史



AI研究的特点
AI的研究内容
14

2018/10/24
第一章 人工智能概述

AI的定义
AI的产生 AI的发展历史



AI研究的特点
AI的研究内容
15

2018/10/24
AI的发展历史(1)
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384322),给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根) (1561-1626),系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼茨) (1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想, 把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机

教材及主要参考书
主要教材:
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用(第三版)》(研究生用书), 北京:清华大学出版社,2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京:机械工业出版社,1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京:清华大学出版社,2003

aai09知识发现和数据挖掘0高级人工智能史忠植

aai09知识发现和数据挖掘0高级人工智能史忠植

设计要求:
• 开放性 • 可扩展性 • 效率 • 易用性
PPT文档演模板
2020/10/29
aai09知识发现和数据挖掘0高级人工 智能史忠植
MSMiner体系结构
元 数 据 模 块
PPT文档演模板
•OLE DB for ODBC

•数据采掘集成工具 •执行数据采掘任务 •编辑数据采掘任务
•OLAP •可视化 •主题组织
PPT文档演模板
2020/10/29
aai09知识发现和数据挖掘0高级人工 智能史忠植
数据挖掘集成工具:结构
•元数据 •任务模型库、算法描述
•算法管理
PPT文档演模板
•任务编辑
•任务规划 •和执行
•算法库
•数据仓库平台
•数据挖掘集成工具结构示意图
2020/10/29
aai09知识发现和数据挖掘0高级人工 智能史忠植
自动实现数据选择、数据转换、数据发掘
和结果显示。若有必要,对结果数据集还
可以重复这一过程,直至得到满意结果为
止。
PPT文档演模板
2020/10/29
aai09知识发现和数据挖掘0高级人工 智能史忠植
知识发现工具Clementine
• Solution公司的Clementine 提供了一个可视 化的快速建立模型的环境。它由数据获取(Data Access)、探查(Investigate)、整理 (Manipulation)、建模(Modeling)和报告 (Reporting)等部分组成。都使用一些有效、易 用的按钮表示,用户只需用鼠标将这些组件连接 起来建立一个数据流,可视化的界面使得数据挖 掘更加直观交互,从而可以将用户的商业知识在 每一步中更好的利用。

高级人工智能

高级人工智能
20
VOLUME(p1,v1)
2013-7-14
DENSITY(p1,d1)
VOLUME(x,v1) DENSITY(x,d1) LESS(v1*d1,5) ISA(y,ENDTABLE) 高级人工智能-解释学习 史忠植
解释与泛化交替进行
1. 问题的逻辑描述 • 逻辑的表示方法使EBG的语义更为清楚,为学 习提供了方便的语言环境 2. 产生解释结构 • 从目标开始反向推理,分解目标。应用规则时, 同时将规则应用到变量化的目标概念上,这样 就同时生成了解释结构和泛化的解释结构 3. 生成控制规则 • 将泛化的解释结构的所有叶结点的合取作为前 件,以定点的目标概念为后件,略去解释结构 的中间部件,生成泛化的产生式规则。
1986年DeJong 和Mooney提出全局取代解释泛化Explanation
Generalization using Global Substitutions, 缩写EGGS) 方法 1987年卡耐基-梅隆大学的Minton 和 Carbonell提出解释特化 (Explanation-Based Specialization,简写EBS)学习方法
2013-7-14 高级人工智能-解释学习 史忠植 27
泛化三角表
INROOM( ROBOT, p2 ) GOTHRU( p3 , p2 , p5 ) CONNECTS( p3 , p2 , p5 )
INROOM( p6 , p5 )
INROOM( ROBOT, p5 ) PUSHTHRU( p6 , p8 , p5 , p9 )
高级人工智能-解释学习 史忠植 2
9.1 概述
基于解释的学习: 一种从单个观察中抽象出通用规则的方法
目标是下次可以快速地解决类似的问题

高级人工智能

高级人工智能
memory ← Update-Memory(memory,percept) action ← Choose-Best-Action(memory) memory ← Update-Memory(memory,action) return action
2019/11/5
史忠植 高级人工智能
38
主体的分类
execute(I);
get-new-external-events();
drop-successful-attitudes(B,G,I);
drop-impossible-attitudes(B,G,I);
until quit
2019/11/5
史忠植 高级人工智能
32
动作理论
情景演算是描述动作的主要的形式框架。 在情景演算中引入了状态和动作的概念, 并利用两条逻辑公理来描述动作与状态 的关系。一条公理描述一个动作在满足 什么条件的状态之下可能发生,另外一 条描述在一个状态之下某个动作发生以 后当前状态如何改变。
所以,智能主体的研究应该是人工智能的核心问题。斯坦福
大学计算机科学系的 Hayes-Roth在IJCAI'95的特邀报告中谈到:
“智能的计算机主体既是人工智能最初的目标,也是人工智能
最201终9/11的/5 目标。”
史忠植 高级人工智能
13
多主体系统
关于主体的研究不仅受到了人工智能研究人 员的关注,也吸引了数据通信、人机界面 设计、机器人、并行工程等各领域的研究 人员的兴趣。有人认为:“基于主体的计 算(Agent-Based Computing, 简称ABC)
2019/11/5
史忠植 高级人工智能
20
任务分解
合同网络 动态层次控制 自然分解, 固定分配 部分全局规划

人工智能

人工智能

第 1 章 人工智能概述
国内
• • • • • 计算机学报 软件学报 自动化学报 中国科学 E辑 信息科学 模式识别与人工智能
……
第 1 章 人工智能概述
什么是人工智能
第 1 章 人工智能概述
什么是人工智能
英文表示:“Artificial Intelligence”, for short AI。 字面解释( 一般解释) :“人工智能”一词目前是指用计算机模 拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。 科学定义, 还没有统一的认识。 部分学者对AI概念的描述, 可以看做是他们各自对人工智能的 理解。
第 1 章 人工智能概述
会议上的一些人物
麦卡锡 (J. McCarthy)
首次提出人工智 能的概念 发明α-β剪枝算 法 提出人工智能语 言Lisp 提出情景演算理 论
明斯基 (M. L. Minsky)
提出思维如何萌发并 形成的基本理论 建造第一个神经网络 模拟器,学习如何穿过 迷宫 最早提出agent的概念 提出知识表示的框架 理论
第 1 章 人工智能概述
智能的特征?
• 智能有哪些具体特征? 具有感知能力(系统输入): 机器视觉,机器听觉, 图像语音识别……
具有记忆与思维能力:思维是智能的根本原因,思 维是一个动态的过程。思维分为:逻辑思维,形象 思维和顿悟思维。 具有学习能力及自适应能力:适应环境的变换、积 累经验的能力
第 1 章 人工智能概述
人工智能
Artificial Intelligence
第 1 章 人工智能概述
人工智能是一门交叉学科
脑科学 计算机 科学 哲学 逻辑学 认知科学
人工智能 心理学
语言学
第 1 章 人工智能概述

人工智能之智能科学高级人工智能史忠植

人工智能之智能科学高级人工智能史忠植

统的有效控制,提高了生产效率和安全性。
史忠植对人工智能发展的贡献
推动人工智能技术进步
培养优秀人才
史忠植教授在人工智能领域的研究成 果不仅提高了技术水平,还为该领域 的发展提供了新的思路和方法。
史忠植教授在人工智能领域培养了一 大批优秀人才,这些人才在国内外学 术界和工业界都取得了杰出成就。
促进人工智能应用普及
史忠植教授的研究成果在实际应用中 取得了显著效果,推动了人工智能技 术的普及和应用。
史忠植对智能科学的推动与影响
引领智能科学研究方向
史忠植教授的研究成果为智能科学的发展指明了方向,引领了该领域的研究潮流。
促进智能科学与多学科交叉融合
史忠植教授的研究成果将智能科学与计算机科学、控制科学、心理学等学科进行了深度融 合,推动了多学科交叉研究的进展。
自主智能系统
具备自主感知、决策、执行和学习能力,能 够独立完成复杂任务的系统。
智能机器人
结合传感器、控制器和执行器等硬件设备, 实现人机交互和自主行动的机器人系统。
04
史忠植的贡献与影响
史忠植的主要研究成果
01
提出基于知识的智能系统框架
史忠植教授在人工智能领域最早提出基于知识的智能系统框架,将知识
专家系统
利用专家知识和推理规则进行问题求 解的系统,能够提供专业领域的咨询 和服务。
知识工程
研究如何获取、表示、存储、检索和 应用知识的科学,是人工智能领域的 重要分支。
人工神经网络与深度学习
人工神经网络
模拟生物神经网络结构和功能的计算模型,通过训练不断优化网络参数,实现复杂的数据处理和模式识别。
获取、推理、学习和问题求解等智能活动统一于一体,为后续的智能系

aai12人工生命高级人工智能史忠植精品PPT课件

aai12人工生命高级人工智能史忠植精品PPT课件

高级人工智能 史忠植
4
人工生命
定义3
在人工生命中的所有存在或将会存在的事 物中,我们至少可以说这一领域从总体来 说,代表了一种尝试,就是加重了生物学 中合成理论的分量。
2020/10/11
高级人工智能 史忠植
5
人工生命
定义4
人工生命模型有足够强大的功能来获取复 杂系统中更多的认知。这种方式较之自然 系统更容易被操纵、重复和精确控制实验 。
Synthesis of Living Systems )Reed College, Portland,
Oregon, USA .1-6 August 2000
"Looking Backward, Looking Forward" 6th International Conference on Artificial Life 4th International Conference on Artificial Life 3rd International Conference on Artificial Life 2nd International Conference on Artificial Life 1st International Conference on Artificial Life, 1987
2020/10/11
高级ificial Life (MIT Press) Adaptive Behavior (MIT Press) Artificial Life and Robotics (Springer Verlag) Advances in Complex Systems (formerly Journal of Complex Systems) (Editions Hermes) Biological Cybernetics (Springer Verlag) Complexity (Wiley) Cybernetics & Systems Analysis (Plenum) Evolution (Society for the Study of Evolution) Evolution of Communication (John Benjamins Publishing Co.) Evolutionary Computation (MIT Press)

高级人工智能

高级人工智能
2005年8月1日至5日在鞍山科技大学召开第五届中国Rough集 与软计算学术研讨会(CRSSC2005)
2006第六届中国粗糙集与软计算学术研讨会在 浙江师范大学
2020/2/4
高级人工智能 史忠植
8
研究现状分析
2007年粗糙集与软计算、Web智能、粒计算联合学术 会议, 山西大学
2008年第8届中国粗糙集与软计算学术会议、第2届 中国Web智能学术研讨会、第2届中国粒计算学术研 讨会联合学术会议(CRSSC-CWI-CGrC2008), 河南 师范大学
高级人工智能
第十一章
粗糙集
Rough Set
史忠植
中科院计算所
2020/2/4
高级人工智能 史忠植
1
内容提要
一、概述 二、知识分类 三、知识的约简 四、决策表的约简 五、粗糙集的扩展模型 六、粗糙集的实验系统 七、粒度计算简介
2020/2/4
高级人工智能 史忠植
2
一、 概述
现实生活中有许多含糊现象并不能简单 地用真、假值来表示﹐如何表示和处理这些 现象就成为一个研究领域。早在1904年谓词 逻辑的创始人G.Frege就提出了含糊(Vague) 一词,他把它归结到边界线上,也就是说在 全域上存在一些个体既不能在其某个子集上 分类,也不能在该子集的补集上分类。
(或称难区分关系),记作IND(P),即
[x]IND(p)= ∩[x]R
RP
注意,IND(P)也是等价关系且是唯一的。
2020/2/4
高级人工智能 史忠植
13
二、 知识分类
给定近似空间K=(U, R),子集XU称为U上的一个概念
(concept),形式上,空集也视为一个概念;非空子族集
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 7
图灵测试
The Turing Test
•1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.” Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 433-460提出图灵测试
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 8
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 22
人工智能的五个基本问题
(1) 知识与概念化是否是人工智能的核心? (2) 认知能力能否与载体分开来研究? (3) 认知的轨迹是否可用类自然语言来描述? (4) 学习能力能否与认知分开来研究? (5) 所有的认知是否有一种统一的结构?
2012-02-26
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 13
人工智能的发展
知识工程时期
•1981: 日本政府宣布日本五代机(first-generation computer) 计划(即智能计算机) •1982: John Hopfield 掀起神经网络的研究 •1983: MCC (Microelectronics and Computer Technology Corporation)成立(Bobby Inman 任主任) •1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝说下在MCC开始Cyc的研 究 •1986: Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection Machine) •1987: LISP机器市场开始暗淡 •1988: 386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美 2012-02-26 14 史忠植 高级人工智能
高级人工智能
第一章 绪论
史忠植 中国科学院计算技术研究所
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 1
第一章 绪 论
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9
2012-02-26
人工智能的发展概况 人工智能的认知问题 思维的层次模型 符号智能 人工智能的研究方法 自动推理 机器学习 分布式人工智能 智能系统
2012-02-26
史忠植 高级人工智能
16
人工智能的基础
• 认知科学 • 脑科学 • 逻辑
2012-02-26
史忠植 高级人工智能
17
认知科学
认知科学研究是“国际人类前沿科学计划”的重点。认知 科学及其信息处理方面的研究被列为整个计划的三大部分 之一(其余两部分是“物质和能量的转换”、“支撑技 术”);“知觉和认知”、“运动和行为”、“记忆和学 习”和“语言和思考”被列为人类前沿科学的12大焦点问 题中的4个。近年来,美国和欧共体分别推出“脑的十年” 计划和“EC脑的十年计划”。日本则推出雄心勃勃的 “脑科学时代”计划,总预算高达200亿美元。在“脑科 学时代”计划中,脑的认知功能及其信息处理的研究是重 中之重。
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 19
认 知
认知心理学家Dodd等则认为,认知应包括三个 方面,即 适应 结构 过程。 也就是说,认知是为了一定的目的,在一定的心 理结构中进行的信息加工过程。
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 20
认知科学
认知科学探索人类的智力如何由物质产生和人脑信 息处理的过程。具体地说,认知科学是研究人类的 认知和智力的本质和规律的前沿科学。认知科学研 究的范围包括知觉、注意、记忆、动作、语言、推 理、思考、意识乃至情感动机在内的各个层面的认 知活动。
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 18
认 知
认知是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。 美国心理学家Houston等人将对“认知”的看法归纳 为如下五种主要类型: (1) 认知是信息的处理过程; (2) 认知是心理上的符号运算; (3) 认知是问题求解; (4) 认知是思维; (5) 认知是一组相关的活动,如知觉、记忆、思维、 判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成、语言使 用等。
人工智能的发展
分布智能和机器学习
•1992: 日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWC计划(Real World Computing Project) •1993: Shoham提出AOP,Agent-Oriented Programming •1995: Vapnik提出SVM •1996:中科院计算所多主体系统MAPE •1996: DARPA启动HPKB计划 –军事上的“Grand Challenge”问题分析和求解 •1997: IBM 深蓝II (Deep Blue)击败Garry Kasparov •2000:中科院计算所多主体环境MAGE,知识发现系统MSMiner
–结论:有限阶感知机仅能识别出Euler数,不能识别其他的拓扑不变性
•1969: SRI研制出机器人Shakey –具有运动、感知和问题求解能力
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 11
人工智能的发展
自然语言处理
•1970: Stanford的Terry Winograd等研制出(ETAOIN) SHRDLU –接受自然语言命令 –操作积木块 •1970: Colmerauer研制出PROLOG语言的解释系统 –不久,爱丁堡大学的Warren实现了编译系统 •1972: DARPA取消Stanford大学机器人研究(Shakey)的资助。 •1972: Mycin工程启动 •1973: James Lighthill爵士的负面报告使得英国政府取消对AI研究的资助 –“人工智能研究是不成功的,不值得政府资助。” –英政府接受了此报告的观点。从那时起至今,英国AI研究一蹶不振。 •1976: DARPA 取消对语音识别研究的资助 •1976: Greenblatt研制出第一台LISP机CONS
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 9
人工智能的发展
•1958: Newell和Simon的四个预测 –十年内,计算机将成为世界象棋冠军 –十年内,计算机将发现或证明有意义的数学定理 –十年内,计算机将能谱写优美的乐曲 –十年内,计算机将能实现大多数的心理学理论 •1959: Frank Rosenblatt提出感知器模型(Perceptron Model) •1959: MIT AI Lab正式成立(Minsky和McCarthy)
1694
Leibnitz reckoning machine
2012-02-26
史忠植 高级人工智能
4
智能机器
1834 Charles Babbage’s Analytical Engine
Ada writes of the engine, “The Analytical Engine has no pretensions whatever to originate anything. It can do whatever we know how to order it to perform.”
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 12
人工智能的发展
•1976: Doug Lenat的数学积分系统AM (Automated Mathematician) •1977: SRI启动 PROSPECTOR 工程 –帮助地质专家探测和解释矿物 –1978年发现钼矿脉(molybdenum vein) •1977: Edward Feigenbaum正式提出知识工程作为一门学科 –在1977年IJCAI会议上 •1979: Stanford研制出第一台计算机控制的汽车(Stanford Cart) •1980: 第一届美国AI协会会议(AAAI)在Stanford召开。 •1980: John McDermott的XCON专家系统 –用于配置 VAX 机器系统
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 10
人工智能的发展
专家系统时期
•1962: McCarthy调到Stanford, 1963年创建Stanford AI Lab •1963: M. Ross Quillian开创语义网络(Semantic Nets) •1965: Feigenbaum 掌管 Stanford AI Lab; Noftsker 掌管 MIT AI Lab •1965: MIT的Joseph Weizenbaum研制出ELIZA –用英语进行交互 –回答任何问题 •1965-83: Feigenbaum和Lederberg启动DENDRAL工程 •1966: ALPAC的负面报告造成 美国政府取消对机器翻译的资助 •1969: Minsky 和 Papert的感知机报告造成美国政府取消对神经网络研究的资 助。
2012-02-26
史忠植 高级人工智能
21
认知科学
认知科学是研究人类感知和思维信息处理过 程的科学, 包括从感觉的输入到复杂问题求 解, 从人类个体到人类社会的智能活动, 以 及人类智能和机器智能的性质。认知科学是 现代心理学、信息科学、神经科学、数学、 科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交 叉发展的结果。它是人工智能重要的理论基 础。
人工智能的诞生
1956: 世界上第一次正式的AI会议 –美国的Dartmouth College,为期2月 –John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这一术语 –著名参加者:J.McCarthy、C.Shannon、 M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert
chocolate nuts
mint
2012-02-26
chocolate and ¬ nuts and mint
史忠植 高级人工智能
6
20世纪初的数学基础
• 1900 Hilbert’s program and the effort to formalize mathematics • 1931 Kurt Gödel’s paper, On Formally Undecidable Propositions • 1936 Alan Turing’s paper, On Computable Numbers with an application to the En高级人工智能
相关文档
最新文档