高级人工智能-PPT精品.ppt

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AI人工智能发布会PPT模板(精品)

对家庭生活的影响
虚拟现实
跨学科学习
数字化学习
协作能力
对未来教育的影响
数据分析
医疗服务
疾病预防
电子病历
医疗领域的运用
职业规划
招聘需求
人才需求
就业政策
对就业市场的影响
家庭经济
家庭责任
家庭教育
家庭娱乐
学习和工作的新模式
AI技术在未来社会治理中的作用
The role of AI technology in future social governance
预测和防范社会风险的的能力
AI技术在未来经济中的价值
The Value of AI Technology in the Future Economy
03
.
优化和升级产业结构
1.提高生产效率的影响AI技术通过机器学习、深度学习等技术，能够大幅度提高生产效率，减少人力成本，提升企业利润。据统计，采用AI技术的制造业企业生产效率平均提高30%以上。
2.将重塑社交娱乐形式随着社交媒体和智能设备的普及，AI技术正在改变我们与朋友、家人和粉丝的交流方式。通过分析对话数据，AI可以帮助创建更自然、个性化的社交互动体验，比如通过自然语言生成技术为非语言性的交流提供支持。同时，AI也可以提高社交娱乐的安全性和隐私性，例如通过加密技术保护用户数据和隐私。未来，我们可能会看到更多的社交娱乐应用利用AI技术提供更加丰富和有趣的互动形式，如虚拟现实、增强现实等。
01
02
03
04
提高公共服务的效率和质量来自AI技术在社会治理透明度提升中的作用
AI技术对未来公正性的影响
AI技术对生活质量的提升
公众对AI技术的信任度
社会治理的透明度和公正性

高级人工智能贝叶斯公式PPT课件

P(D|T,L,B)
Dyspnoea
T L B D=0 D=1 0 0 0 0.1 0.9 0 0 1 0.7 0.3 0 1 0 0.8 0.2 0 1 1 0.9 0.1
...
P(A, S, T, L, B, C, D) = P(A) P(S) P(T|A) P(L|S) P(B|S) P(C|T,L) P(D|T,L,B)
贝叶斯方法正在以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习特性等成为当前数据挖掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。
2020/9/29
史忠植高级人工智能
3
贝叶斯网络是什么
贝叶斯（Reverend Thomas Bayes 1702-1761）学派奠基性的工作是贝叶斯的论文“关于几率性问题求解的评论”。或许是他自己感觉到它的学说还有不完善的地方，这一论文在他生前并没有发表，而是在他死后，由他的朋友发表的。著名的数学家拉普拉斯（Laplace P. S.）用贝叶斯的方法导出了重要的“相继律”，贝叶斯的方法和理论逐渐被人理解和重视起来。但由于当时贝叶斯方法在理论和实际应用中还存在很多不完善的地方，因而在十九世纪并未被普遍接受。
2020/9/29
史忠植高级人工智能
6
贝叶斯网络的应用领域
辅助智能决策数据融合模式识别医疗诊断文本理解数据挖掘
2020/9/29
史忠植高级人工智能
7
统计概率
统计概率:若在大量重复试验中，事件A发生的频率稳定地接近于一个固定的常数p，它表明事件A 出现的可能性大小，则称此常数p为事件A发生的概率，记为P(A), 即
P(A·B)＝P(A)·P(B|A) 或 P(A·B)＝P(B)·P(A|B)

高级人工智能ppt

cw = EC ( c, F ( c, m, K ))
• 函数F是一个加密过程，水印m通过函数F加密处理后，再运用嵌入函数 EC在载体信号的时（空）域或变换域中嵌入水印，即形成含水印的载体信号 cw
• 水印检测提取过程为
m = D e (cw , m, c, K )
• 在水印检测提取过程中，首先是做一个判定水印存在与否的0-1决策，再在水印存在的前提下，从接收到的含水印载体信号 c^ 中，运用提取函数 D e 来提取，并用密码K解 w 密还原出水印。含水印的载体信号 cw 。在传输和使用中， cw 会因受到可能的常规信号处理和攻击而由改变 ^ 为 cw 。提取水印时，需根据是否使用原始信息水印m或原载体信号c来确定提取函数D。与水印的嵌入过程相比，水印的提取是水印算法中最重要的步骤。
（二）协同神经网络模型
• 协同学是研究系统依靠自组织产生空间结构、时间结构或功能结构上自发形态的一门跨学科的研究领域，其研究的焦点是复杂系统宏观特征的质变，以及如何描述系统在演化过程中德宏观有序。协同神经网络使用协同学理论所构造的，其与传统的从研究单个神经元的特性、配置和连接的构造方法完全不同，它是一种自上而下的神经网络。 • 2.1 动力学演化方程
^ ^ i i
^ ^ i i
^
i
i
∼
i
1024 i =1
∼
∧ ∧
w
i
w
w
谢谢！谢谢！
• 3.3 水印嵌入载体信号是256×256的灰度数字图像，水印信号嵌入到体图像的DCT域中，嵌入的具体方法和步骤如下： (1)将载体图像像素灰度值矩阵 f = f ( x, y ) 均匀分成互不覆盖的1024 个大小为8 x 8的块, f = f x , y 其中0≤x,y≤255，0≤ ^ , ^ ≤7， x y i=1，2，⋯，1 024； (2)对每块进行8×8的DCT变换来得到1024个2维DCT系数矩 ^ ^ 阵 F = F u , v ，0≤ u, v ≤7； (3)对每个DCT系数矩阵的 F ( 0, 0) 进行从大到小的排序来得到 F ( 0,0) 并保留排序前后的位置对应关系； ∼ ∼ (4)采用式 Fi ( 0, 0) = Fi ( 0,0) + α ⋅ mi , α 为嵌入强度，把水印信号分量m。依次嵌入到各个图像块的DCT系数直流分量里，而其他的非直流分量保持不变，由此得到 F ( u, v ) (5)对DCT域中调整后的系数矩阵进行DCT反变换,再根据排序位置关系还原，其得到的含水印图像的灰度值为 f ( x, y ) = U IDCT F u, v ， f = [ f ( x, y ) ] 进而可获得嵌入水印的载体图像

以人工智能为主题的ppt

综上所述，机器学习是一种基于数据和统计学的方法，通过学习输入和预期输出之间的关系，推导出能够准确预测新的输入的模型。在了解《机器学习简介》时，我们需要了解机器学习的分类、算法和应用领域，以便更好地应用于实际场景。
自然语言处理与语音识别
Natural Language Processing and Speech Recognition.
计算机视觉与图像识别
Computer vision and image recognition.
计算机视觉基础
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一。该任务的目标是将图像分配到预定义的类别中。现代计算机视觉中常用的图像分类方法主要基于卷积神经网络（CNN）。使用深度学习技术，能够有效的提取图像特征，从而实现准确快速的图像分类。目标检测是计算机视觉中更高级的任务。它的目标是在图像中找出感兴趣的物体，并进行定位和分类。现代目标检测算法常采用的方法是基于锚框的算法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。这些方法不仅具有高精确度，而且在实际应用中也具有较好的鲁棒性和实时性。图像分割是将图像分成不同区域的任务。该任务可以用于图像识别、人工智能游戏、自动驾驶等领域。现代图像分割算法主要采用基于深度学习的方法，如Mask R-CNN、FCN、UNet和SegNet等。这些方法结合了卷积神经网络和循环神经网络的优势，能够实现高效准确的图像分割。
语音信号处理பைடு நூலகம்术介绍
1. 声音识别技术：声音识别是一种基于语音信号处理的技术，可以将人类语音转化为文本或命令。该技术广泛应用于智能助手、智能家居、智能车载等领域。目前，声音识别技术已经得到了大量研究和发展，可以实现高准确率的中文语音识别，并具备一定的上下文理解和语音交互能力。 2. 语音合成技术：语音合成是一项将文字转化为语音的技术，可以实现计算机自动生成语音，为人机交互提供自然的语音输出。该技术也广泛应用于智能助手、语音导航、广播电台、智能游戏等领域。随着深度学习、自然语言处理等关键技术的不断发展，语音合成技术已经越来越贴近自然语言，呈现出更加自然、流畅的语音输出效果。

《高级人工智能》课件

总结词
深度学习的应用场景广泛，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域。
语音识别
利用循环神经网络对语音信号进行转录和识别，实现语音到文本的转换，广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域。
自然语言处理
利用深度学习对自然语言文本进行分析和处理，如情感分析、机器翻译、问答系统等，提高人机交互的智能化水平。
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理已成为人机交互的核心技术，对于实现智能客服、智能助手、机器翻译等应用具有重要意义。
重要性
将句子拆分成一个个单独的词或短语，是自然语言处理的基础步骤。
分词
对每个词进行语义角色标注，例如名词、动词、形容词等。
词性标注
分析句子中的语法结构，确定词语之间的关系。
句法分析
推荐系统
利用深度学习对用户行为和喜好进行建模和预测，实现个性化推荐，广泛应用于电商、视频、音乐等领域。
自动驾驶
利用深度学习对车辆周围环境进行感知和决策控制，实现自动驾驶功能，提高
自然语言处理
03
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、转换等，以实现人机交互。
自然语言处理（NLP）
医疗诊断
计算机视觉技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病，如医学影像分析、病灶检测等。
安全监控
计算机视觉在安全监控领域的应用包括人脸识别、行为分析等，能够实现智能预警和快速响应。
智能交通
在智能交通领域，计算机视觉技术用于车辆检测、交通拥堵分析等方面，能够提高交通效率和安全性。
智能机器人
05
VS
智能机器人的关键技术
数据隐私
算法偏见
就业影响
算法可能存在偏见，导致不公平的结果，需要关注算法的公正性和透明度。

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

人工智能培训ppt精品模板分享(带动画)

强化学习：通过与环境的交互，不断试错并学习最优策略，实现自适应控制和决策。
迁移学习：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速学习过程并提高性能。
PART SEVEN
智能客服系统的定义和功能智能客服系统在实际应用中的优势智能客服系统在不同行业中的应用案例智能客服系统的未来发展趋势
PART EIGHT
深度学习技术的持续发展
单击此处输入你的正文，请阐述观点
计算机视觉技术的不断创新
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据隐私和安全问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
人工智能的道德和伦理问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
自然语言处理和语音识别技术的广泛应用单击此处输入你的正文，请阐述观点
情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，例如正面、负面、中性等情感倾向，用于舆情监控、产品评价等领域。
自然语言处理技术：利用自然语言处理技术实现文本分类与情感分析，例如基于深度学习的文本分类模型、基于规则的情感分析方法等。
应用场景：文本分类与情感分析在各个领域都有广泛的应用，例如搜索引擎、社交媒体、电商网站等。
机器翻译原理：基于深度学习技术，将一种语言自动翻译成另一种语言语音识别原理：通过识别语音信号，将其转换为文本或命令机器翻译应用：跨语言交流、自动翻译工具、智能客服等语音识别应用：智能家居、智能车载、语音助手等
PART FIVE
定义：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学目标：从图像中获取信息，理解图像内容应用领域：机器人视觉、医学影像分析、安防监控等技术手段：图像处理、模式识别、深度学习等
人工智能的应用领域
人工智能的未来展望
交通：智能驾驶、交通流量管理、智能停车等

高级人工智能

PPT文档演模板
2021/1/4
高级人工智能
粗糙集的研究
1991年波兰Pawlak教授的第一本关于粗糙集的专著《Rough Sets：Theoretical Aspects of Reasoning about Data 》和 1992年R.Slowinski主编的关于粗糙集应用及其与相关方法比较研究的论文集的出版，推动了国际上对粗糙集理论与应用的深入研究。1992年在波兰Kiekrz召开了第1届国际粗糙集讨论会。从此每年召开一次与粗糙集理论为主题的国际研讨会。
PPT文档演模板
2021/1/4
高级人工智能
模糊集
1965年，Zadeh提出了模糊集，不少理论计算机科学家和逻辑学家试图通过这一理论解决G.Frege的含糊概念，但模糊集理论采用隶属度函数来处理模糊性，而基本的隶属度是凭经验或者由领域专家给出，所以具有相当的主观性。
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2021/1/4
l Let IS = (U, A) be an information system, then
with any
there is an associated
equivalence relation:
where relation.
is called the B-indiscernibility
l If
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2021/1/4
高级人工智能
不可区分性实例 Indiscernibility
Age LEMS Walk
x１ 16-30 x2 16-30 x3 31-45 x4 31-45 x5 46-60 x6 16-30 x7 46-60
50 yes
0
no

高端人工智能介绍主题PPT课件

高级人工智能
人工智能，升级你的生活，让未来更加智能化。
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人工智能
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高级人工智能
人工智能，升级你的生活，让未来更加智能化。人工智能，升级你的生活，让未来更加智能化。如需更改请在（设置形状格式）菜单下（文本选项）中调整
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04 高级人工智能
高级人工智能
【产品发布】【科技新品】【智能科技】【科技发展】
感谢观看
高端人工智能
20xx
高级人工智能
人工智能，升级你的生活，让未来更加智能化。

(精)人工智能PPT课件

THANKS
感谢观看
安全问题
人工智能系统可能存在的安全漏洞和缺陷，如被恶意攻击者利用，可能导致系统被入侵、数据被篡改或系统崩溃等严重后果。
人工智能对就业市场的影响
自动化取代人力
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的工作将被自动化取代，如生产线上的工人、客服人员等，这将导致大量人员失业。
创造新的就业机会
同时，人工智能的发展也将创造新的就业机会，如需要更多的人来开发、部署和维护人工智能系统。此外，一些无法被自动化取代的工作，如需要人类智慧和创造力的工作，将更加受到重视。
词的自动识别和分类。
句法分析
02
研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系，
进而理解句子的含义。
应用场景
03
自动文摘、信息抽取、机器翻译等。
语义理解与情感分析
01
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，理解文本的内在含义和逻辑关系。
情感分析
02
03
应用场景
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于产品评论、社交媒体分析等领域。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具有类似于人类的智能行为，包括感知、认知、学习、推理、决策等。通过不断学习和优化算法模型，人工智能可以逐渐适应不同的环境和任务，实现更加智能化的应用。
应用领域与前景展望
应用领域
人工智能已经广泛应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能推荐、智能制造、智慧城市等。这些应用不仅提高了工作效率和用户体验，也推动了相关产业的发展和变革。
04
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：在高维空间中寻找一个超平面，使得不同类别的样本能够最大化地被分隔开。

人工智能ArtificialIntelligence--精品PPT课件

目标语言)
Artificial Intelligence
NLP: 5
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言理解的一般问题(3)
• 自然语言理解 – 自然语言理解是语言信息处理技术的一个高层次的重要方向。是人工智能领域关注的核心问题之一。 – 自然语言理解的困难原因： • 目标表示的复杂性 • 映射类型的多样性 • 源表示中各元素间交互程度的差异性
• 自然语言“理解”的准则：
给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能 – 问答(question-answering)－机器能正确地回答输入文本中的有关
问题； – 文摘生成(summarizing)－机器有能力产生输入文本的摘要； – 释义(paraphrase)－机器用不同的词语和语句复述输入文本； – 翻译(translation)－机器把一种语言(源语言)翻译为另一种语言(
• 语言学的研究－理解的层次
– 语音分析：找出最小可独立的声音单元----音素 – 词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语
言学信息例：我们研究所有东西;把手放在桌上我们--研究所--有--东西（交叉歧义）我们--研究--所有--东西把--手--放在--桌上（组合歧义）把手--放在--桌上
The Principles of AI-----Wang Wenjie
自然语言理解
NLP: 2
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
Artificial Intelligence
NLP: 3
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.

高级人工智能逻辑教材(1).ppt

◆(A (B A))
◆((A (B C)) ((A B) (A C))) ◆(((¬A)(¬B)) (B A)) ◆vA Atv (t对A中变元v可代入) ◆v(A B) (vA vB)
◆A vA (v在A中无自由出现)
推理规则:分离规则
A, A B
B
谓词逻辑与命题逻辑的区别
非单调推理
√ √√√
√ √ √ 意义重大
概率和模糊
√ √√√
√ √ √ 目前主流
直觉主义逻辑
√ √ √ √ √ √ √ √ 主要替代者
高阶逻辑，λ-演算 √ √ √ √
√ √ √ 前景诱人
资源和子结构逻辑 √
√
√
√
纤维化和组合逻辑 √ √ √ √ √
√
可自我指称
B:— A
“如果A则B”
bird(x) :— animal(x)，has(x, feather)
• 问题：关于对象性质或关系的询问。
?— student(john)
?— married(mary，x)
Prolog语言的基本文法
Prolog语言的最基本语言成分是项(term)，一个项或者是常量，或者是变量，或者是一个结构。 • 常量：是指对象和对象之间的特定关系的名；
关于知识的表示与推理
多数的基于逻辑的智能系统使用一阶逻辑或者它的一些扩张形式。一阶逻辑的优点是它具有相当强的表达能力。有的人工智能专家坚信所有的人工智能中的知识表示问题完全可以在一阶逻辑的框架中得以实现。一阶逻辑在表达不确定性知识时其表达能力也是很强的。例如，
x P(x)
表达在所考虑的论域中存在一个具有性质P的对象，而具体的是哪一个对象具有此性质则是待确定的；再如，

高级人工智能AdvancedArtificialIntelligence-PPT精品

2019/11/21
史忠植高级人工智能
11

约束传播修改算法
REVISE(Vi,Vj)
1 DELETE false;
2 for each x Di do
3 if there is no such yj Dj
4 such that(x,yj) is consistent,
5 then
6
delete x from Di;
分类：
根据分类模型对数据集合分类。分类属于有导师学习，一般需要有一个训练样本数据集作为输入。
聚类：
根据数据的不同特征，将其划分为不同的类。无导师学习
2019/11/21
史忠植高级人工智能
38
知识发现的任务(2)
相关性分析：
发现特征之间或数据之间的相互依赖关系关联规则
偏差分析：
I3
解释学习的空间描述
2019/11/21
史忠植高级人工智能
32
8.3 解释泛化学习方法
解释泛化学习问题：
已知： • 目标概念 • 训练例 • 领域理论 • 可操作性标准
欲求：
• 训练实例的泛化，使之满足以下条件
1) 是目标概念的充分概念描述
2019/11/21 2) 满足可操史作忠植性高标级人准工智能
2019/11/21
史忠植高级人工智能
3
智能
符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求
解。也即所谓的传统人工智能。
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。人工神经网络、遗传算法、模糊
系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在
计算智能。
2019/11/21

人工智能演示文稿(共35张PPT)优选全文

人工智能演示文稿
内容提要
➢ Agents和环境
➢ 理性Agent
➢ 环境的性质
➢ Agent的类型与结构
Agent
➢ Agent通过感知器感知环境并通过执行器对所处的环
境产生影响
➢ 人类Agent
➢ 眼睛，耳朵为感知器
➢ 手，脚，声道为执行器
➢ 机器人Agent
➢ 摄像头，红外距测仪为感知器
➢ 马达为执行器
➢ 理性agent：对于每一可能的感知数据序列，一
个理性的agent应该采取一个行为以达到最大的性能。
➢ 理性判断的4个因素
➢性能度量 ➢先验知识
➢ 可以完成的行动
➢截至到此刻的感知序列
理性Agent
➢ 一个Agent应该根据它感知的信息和它能够进行的行为而做正确的事情
➢ 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 ➢ 性能度量：一个客观的标准来评价Agent的行为
的成功性
➢ Eg.真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
➢ Eg.真空洗尘器8个小时内清理的灰尘总量来度量性
能？ ➢以行为来度量性能不如以结果来度量性能
理性Agent
➢ 全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
作出相应的动作除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选择行动
理性是使期望的性能最大化环境的性质决定了agent的设计
➢ 理性不等同于全知(已知的知识都是有限的) 以传感器得到的当前感知信息为输入
全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且作出相应的动作一个目标有多种行为可以达到时执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器

ai人工智能人工智能介绍PPT

（三）人工智能新技术
计算智能
神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算
01
02
人工生命
人工脑；细胞自动机
03
分布智能多Agent , 群体智能
04
数据挖掘知识发现；数据挖掘
一、人工智能的基本内容
（四）物质、能量、信息、知识和智能
1、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
AI的定义 Turing测试
AI的研究目标
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
1、AI的一般解释人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能
人工智能的严格定义依赖于对智能的定义
AI无形式化定义的理由
即要定义人工智能，首先应该定义智能
但智能本身也还无严格定义
二、AI的定义及其研究目标
1976年，斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译等。新的问题：专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。
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

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、"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、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)。

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202终1/1/的9 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）
史忠植高级人工智能
11
分布式知识处理系统DKPS
1990中国科学院计算技术研究所史忠植等研究了分布式知识处理系统DKPS。
该系统采用逻辑------对象知识模型，研究了知识共享和协作求解等问题。
2021/1/9
史忠植高级人工智能
12
多主体系统
90年代，多主体系统Multiagent systems)的研究成为分布式人
2
10.1 概述
分布式人工智能主要研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行的、相互协作地实现问题求解。
两种解决问题的方法： ▪ 自顶向下：分布式问题求解 ▪ 自底向上：基于主体的方法
2021/1/9
史忠植高级人工智能
3
分布式人工智能系统的特色
1) 系统中的数据、知识, 以及控制不但在逻辑上, 而且在物理上是分布的, 既没有全局控制, 也没有全局的数据存储。
2021/1/9
史忠植高级人工智能
10
分布式运输调度系统DTDS-I
1989年清华大学石纯一等主持研制了分布式运输调度系统DTDS-I(石纯一 1989)。
该系统以运输调度为背景，提出了分布式问题求解系统的体系结构，对问题分解、任务分布算法和基于元级通信的协作机制等方面进行了探讨。
2021/1/9
将成为软件开发的下一个重要的突破。”
2021/1/9
史忠植高级人工智能
14
分布式问题求解
特点：数据、知识、控制均分布在系统的各节点上，既无全局控制，也无全局数据和知识存储。
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分布式问题求解
两种协作方式： ▪ 任务分担 ▪ 结果共享
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分布式人工智能
分布式人工智能的研究可以追溯到70 年代末期。早期分布式人工智能的研究主要是分布式问题求解，其目标是要创建大粒度的协作群体，它们之间共同工作以对某一问题进行求解。
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合同网
1980年Davis 和 Smith提出了合同网 (CNET) CNET使用投标---合同方式实现任务在多个节点上的分配。合同网系统的重要贡献在于提出了通过相互选择和达成协议的协商过程实现分布式任务分配和控制的思想。
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结果共享
Lesser 和 Corkill 提出了结果共享方式。在结果共享方式的系统中, 各结点通过共享部分结果相互协作, 系统中的控制以数据为指导, 各结点在任何时刻进行的求解取决于当时它本身拥有或从其它结点收到的数据和知识。
工智能研究的热点。多主体系统主要研究自主的智能主体之间
智能行为的协调，为了一个共同的全局目标，也可能是关于各
自的不同目标，共享有关问题和求解方法的知识，协作进行问
题求解。
基于智能主体的概念，人们提出了一种新的人工智能定义：
“人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是构造能表现
出一定智能行为的主体”。
16任务分担方式。在任务分担系统中, 结点之间通过分担执行整个任务的子任务而相互协作, 系统中的控制以目标为指导, 各结点的处理目标是为了求解整个任务的一部分。
任务分担的问题求解方式适合于求解具有层次结构的任务, 如工厂联合体生产规划、数字逻辑电路设计、医疗诊断。
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MACE系统
是一个实验型的分布式人工智能系统开发环境 (Gasser 1987)。
MACE中每一个计算单元都称作主体，它们具有知识表示和推理能力，主体之间通过消息传送进行通信。MACE是一个类面向对象环境，但避开了并发对象系统中难于理解和实现的继承问题。MACE的各个机构并行计算, 并提供了描述机构的描述语言, 具有跟踪的demons 机制。该课题研究的重点是在实际并行环境下运行分布式人工智能系统，保持概念的清晰性。
2) 各个求解机构由计算机网络互连, 在问题求解过程中, 通信代价要比求解问题的代价低得多。
3) 系统中诸机构能够相互协作, 来求解单个机构难以解决, 甚至不能解决的任务。
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分布式人工智能系统的主要优点
1) 提高问题求解能力。 2) 提高问题求解效率。 3) 扩大应用范围。 4) 降低软件的复杂性。
高级人工智能
第十四章分布式人工智能
史忠植
中国科学院计算技术所
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内容
10.1 概述 10.2 分布式问题求解 10.3 主体 10.4 主体理论 10.5 主体结构 10.6 主体通信 10.7 主体的协调与协作 10.8 多主体环境MAGE
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分布式车辆监控测试系统
DVMT
1980年麻萨诸塞大学的Lesser, Corkill 和 Durfee 等人主持研制DVMT
该系统对市区内行驶的车辆轨迹进行监控, 并以此环境为基础, 对分布式问题求解系统中许多技术问题进行研究。DVMT是以分布式传感网络数据解释为背景，对复杂的黑板问题求解系统之间的相互作用进行了研究，提供了抽象和模型化分布式系统
行为的方法。 2021/1/9
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ACTOR模型
1983年Hewitt 和他的同事们研制了基于 ACTOR模型的并发程序设计系统。
ACTOR模型提供了分布式系统中并行计算理论和一组专家或ACTOR获得智能行为的能力。在1991年Hewitt提出开放信息系统语义, 指出竞争、承诺、协作、协商等性质应作为分布式人工智能的科学基础，试图为分布式人工智能的理论研究提供新的基础。