智能计算和计算智能简介

Computing (IC) Information Processing (IIP)
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
3
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
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
15
Computational Intelligence (CI)

MATLAB是一套高性能的数值计算 计算智能（Computational Intelligence, CI）
和可视化数学软件。 由于使用Matlab 三层次智能关系——另一种观点 编程运算与人进行科学计算的思路和表 达方式完全一致，在求解诸如信号处理、 AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合，但CI 建模、系统识别、控制、优化等领域的 是一个全新的学科领域 问题时，显得大为简捷、高效、方便， 无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分，而 这是其它高级语言所不能比拟的。是攻 AI是外层 读学位的大学生、硕士生、博士生必须 掌握的基本工具。MATLAB工具箱可用 CI的根本性质 来求解各类学科的问题，包括信号处理、 对象特征：非线性和不确定性的问题 图象处理、控制系统辨识、神经网络等。



J. C. Bezdek, What is Computational Intelligence ? L. Zadeh, 模糊系统 H. P. Schwefel, 进化计算 S. K. Rogers, 神经网络
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
14
Computational Intelligence (CI)

计算智能（Computational Intelligence, CI）

三层次智能关系
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
AI是CI到BI的过渡环节

智能的三个层次（J. C. Bezdek）
智能（Biological Intelligence, BI）, 由大脑中的物理化学过程所反映出来的，大脑是BI的 物质基础 第二层次：人工智能（Aritificial Intelligence, AI）, 非生物的、人造的，其基础是符号系统及其处理，并 且来源于人的知识和有关数据 第三层次：计算智能（Computational Intelligence, CI）,由计算机通过数学计算来实现，它的来源是数值 计算以及传感器所得到的数据
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 8
2011年3月7日星期一
Artificial Intelligence (AI)
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
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
6
Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence, AI）

创立——

1956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)

人工智能（Artificial Intelligence, AI）

三大学派 行为（进化）主义学派（控制论学派）



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 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）
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 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

从软件上看

计算智能是低层次的算法，计算地推理 人工智能是中等层次的模型，=计算智能+知识 生物智能是高层次的，是人脑中的思维
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
13
Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）

软计算（Soft Computing, SC）与硬计算（Hard Computing, HC）[L.A.Zadeh]


软计算：人工神经网络、进化计算、模糊集理论——非精确算 法，即便是对象模型和边界条件不够精确和完整也能够得出 合理的解，CI本质上讲属于软计算（L. Zadeh） 硬计算：精确、严格的计算，要求系统的精确模型参数和严 格的边界条件


基石：人工神经网络 实现途径：数值计算
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
16
Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）

创立——1994.6-7,WCCI(World Congress on Computational Intelligence)
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
7
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 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
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 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
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
12
Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）

从硬件上看


计算神经网络是低层次的 人工神经网络是中等层次的，=由计算神经网络+知识 生物神经网络是高层次的，就是人脑
2011年3月7日星期一 For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 2
Part I Introduction to CI & IC
Intelligence Artificial
Intelligence (AI) Intelligence (CI)
Computational Intelligent Intelligent

重要特征（共识）

计算：在解空间 进行搜索的过程
CI与AI不同，CI主要依赖的是生产者提供的数字材料，而不是 依赖于知识，主要借助于数字计算方法

CI的内容本身具有明显的数值计算信息处理特征 CI强调用“计算”的方法来研究和处理智能问题

CI概念的积极意义在于促进了基于计算的或基于计算和基于符 号物理相结合的各种智能理论、模型、方法的综合集成，解决 更复杂问题
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 10
2011年3月7日星期一
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 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
17
Computational Intelligence (CI)
计算智能的研究方法

基础：模型、算法、实验 模型

符号系统及其上的操作，是三元组(数据集，操作，规则) CI研究对象是具有以下特征的数学模型


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 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
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 9
2011年3月7日星期一
Artificial Intelligence (AI)
2011年3月7日星期一 For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 4
Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial

Intelligence）
“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
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
5
Artificial Intelligence (AI)
Intelligent Computing
For Grade 2010
Mar.-Jun. 2011’
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
1
Intelligent Computing
Introduction to CI & IC
Fuzzy Logic Artificial Neural Networks Genetic Algorithm Simulated Annealing Algorithm Rough Set More to Learn
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
11
Computational Intelligence (CI)

计算智能（Computational Intelligence, CI）

重要特征（J. C. Bezdek）


适应性运算能力 计算的容错能力 人脑的计算速度 与人脑一样决策与思维的正确率