人工智能及其應(yīng)用基礎(chǔ)知識(shí)概述

人工智能及其應(yīng)用基礎(chǔ)知識(shí)概述學(xué)習(xí)目的和要求通過本課程學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)人工智能的開展概況、根本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有初步了解，對(duì)主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，啟發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能的興趣，培養(yǎng)知識(shí)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力。人工智能的研究論題包括計(jì)算機(jī)視覺、規(guī)劃與行動(dòng)、多Agent系統(tǒng)、語音識(shí)別、自動(dòng)語言理解、專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。人工智能還提供一套工具以解決那些用其它方法難以解決甚至無法解決的問題。這些工具包括啟發(fā)式搜索和規(guī)劃算法，知識(shí)表示和推理形式，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，語音和語言理解方法，計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人學(xué)等。通過學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠知道什么時(shí)候需要某種適宜的人工智能方法用于給定的問題，并能夠選擇適當(dāng)?shù)膶?shí)現(xiàn)方法。第二頁，共45頁。課程內(nèi)容簡介人工智能的主要講授內(nèi)容如下：1人工智能和智能系統(tǒng)的概況2研究傳統(tǒng)人工智能的知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù)包括狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法、盲目搜索、啟發(fā)式搜索、規(guī)那么演繹算法和產(chǎn)生式系統(tǒng)等。3討論高級(jí)知識(shí)推理非單調(diào)推理、時(shí)序推理、和各種不確定推理方法。4人工智能的新研究領(lǐng)域闡述計(jì)算智能的根本知識(shí)，包含神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和人工生命等內(nèi)容。5人工智能的主要應(yīng)用包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、Agent、自然語言理解、機(jī)器視覺和智能控制等。第三頁，共45頁。教學(xué)內(nèi)容和學(xué)時(shí)安排

教學(xué)內(nèi)容的章節(jié)和學(xué)時(shí)安排如下〔總學(xué)時(shí)32)第一章緒論﹙2學(xué)時(shí)﹚第二章知識(shí)表示方法﹙6學(xué)時(shí)﹚第三章確定性推理﹙6學(xué)時(shí)﹚第四章非經(jīng)典推理﹙自學(xué)﹚第五章計(jì)算智能﹙6學(xué)時(shí)﹚第六章專家系統(tǒng)﹙4學(xué)時(shí)﹚第七章機(jī)器學(xué)習(xí)﹙4學(xué)時(shí)﹚第八章自動(dòng)規(guī)劃﹙自學(xué)﹚第九章分布式人工智能與艾真體〔Agent〕﹙2學(xué)時(shí)﹚第十章自然語言理解﹙2學(xué)時(shí)﹚第四頁，共45頁。第一章緒論

1956年人工智能學(xué)科正式提出，５0多年來，取得長足的開展，成為一門廣泛的穿插和前沿科學(xué)。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開場真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)〔DeepBlue〕計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫〔Kasparov〕。第五頁，共45頁。1.1人工智能的定義和開展

1.1.1人工智能的定義

國際上人工智能研究作為一門科學(xué)的前沿和穿插學(xué)科，就像許多新興學(xué)科一樣，人工智能至今尚無統(tǒng)一的定義。要給人工智能下個(gè)準(zhǔn)確的定義是困難的。第六頁，共45頁。1.1人工智能的定義和開展

1.1.1人工智能的定義

定義1智能(intelligent)人的智能是人類理解和學(xué)習(xí)事物的能力，或者說，智能是思考和理解的能力而不是本能做事的能力。智能是一種應(yīng)用知識(shí)處理環(huán)境的能力或由目標(biāo)準(zhǔn)那么衡量的抽象思考能力。第七頁，共45頁。1.1人工智能的定義和開展

1.1.1人工智能的定義

定義2智能機(jī)器(intelligentmachine)

能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的機(jī)器.智能機(jī)器是一種能夠呈現(xiàn)出人類智能行為的機(jī)器，而這種智能行為是人類用大腦考慮問題或者創(chuàng)造思想。例子1：能夠模擬人的思維，進(jìn)展博弈的計(jì)算機(jī)。1997年5月11日，一個(gè)名為“深藍(lán)〞(DeepBlue)的IBM計(jì)算機(jī)系統(tǒng)戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國際象棋世界冠軍蓋利.卡斯帕羅夫〔GarryKasparov〕。例子2：能夠進(jìn)展深海探測的潛水機(jī)器人。例子3：在星際探險(xiǎn)中的移動(dòng)機(jī)器人，如美國研制的火星探測車。

第八頁，共45頁。1.1人工智能的定義和開展

1.1.1人工智能的定義

人工智能〔學(xué)科〕是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。

人工智能〔能力〕是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)。

第九頁，共45頁。1.1人工智能的定義和開展1.1.2

人工智能的起源與開展1、孕育時(shí)期〔1956年前〕2、形成時(shí)期〔1956-1970年〕3、暗淡時(shí)期〔1966-1974年〕4、知識(shí)應(yīng)用時(shí)期〔1970-1988年〕5、集中開展時(shí)期〔1986年-今〕第十頁，共45頁。1.1人工智能的定義和開展1.1.2

人工智能的起源與開展

20世紀(jì)30年代和40年代的智能界,發(fā)現(xiàn)了兩件重要的事:數(shù)理邏輯和計(jì)算的新思想；圖靈(人工智能之父)：創(chuàng)造了一個(gè)簡單的非數(shù)字計(jì)算模型，直接證明了計(jì)算機(jī)可能以某種被理解為智能的方法工作；1969年召開了第一次人工智能聯(lián)合會(huì)議，1970年“InternationalJournalofAI〞創(chuàng)刊，對(duì)開展人工智能國際學(xué)術(shù)活動(dòng)和交流，促進(jìn)人工智能的研究與開展起到了積極的作用；幾十年來，人工智能的研究取得了明顯的進(jìn)展。專家系統(tǒng)顯示了強(qiáng)大的生命力。費(fèi)根鮑母被稱為“專家系統(tǒng)與知識(shí)工程之父〞；我國人工智能研究起步較晚，1978納入國家方案研究。第十一頁，共45頁。1.2

人工智能的各種認(rèn)知觀目前人工智能的主要學(xué)派:(1)符號(hào)主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)(即符號(hào)操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。

(2)連接主義(Connectionism)，又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)，其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。

(3)行為主義(Actionism)，又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。第十二頁，共45頁。人類智能與人工智能

心理活動(dòng)的最高層級(jí)是思維策略，中間一層是初級(jí)信息處理，最低層級(jí)是生理過程，即中樞神經(jīng)系統(tǒng)、神經(jīng)元和大腦的活動(dòng)，與此相應(yīng)的是計(jì)算機(jī)程序、語言和硬件。

研究認(rèn)知過程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級(jí)信息處理的關(guān)系，并用計(jì)算機(jī)程序來模擬人的思維策略水平，而用計(jì)算機(jī)語言模擬人的初級(jí)信息處理過程。

第十三頁，共45頁。在你面前放著一張100元的人民幣，你如何判斷是真幣還是假幣？解釋整個(gè)過程中你利用了那些感覺器官，又經(jīng)過了那些神經(jīng)生理學(xué)過程〔包括感覺、運(yùn)動(dòng)〕，這些過程又有哪些特點(diǎn)？視覺觸覺光線--眼睛〔角膜-瞳孔-視神經(jīng)〕-大腦皮層視覺中樞-大腦作出判斷手觸摸--手神經(jīng)--大腦皮層觸覺中樞-大腦作出判斷第十四頁，共45頁。1.3

人類智能與人工智能1.3.1智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)

1

研究認(rèn)知過程的任務(wù)T:時(shí)間的變量X:認(rèn)知操作X的變化?X為當(dāng)時(shí)機(jī)體S(機(jī)體的生理和心理狀態(tài)及腦子里的記憶等)和外界刺激R的函數(shù)．當(dāng)外界刺激作用于某一特定的狀態(tài)機(jī)體時(shí)，便發(fā)生變化．Ｔ→Ｔ＋１Ｘ→Ｘ＋?Ｘ?Ｘ＝Ｆ〔Ｓ，Ｒ〕第十五頁，共45頁。1.3

人類智能與人工智能1

研究認(rèn)知過程的任務(wù)信息處理系統(tǒng)又叫符號(hào)操作系統(tǒng)一個(gè)完整的符號(hào)系統(tǒng)應(yīng)具有下例６種根本功能：(1)輸入符號(hào)(input)(2)輸出符號(hào)(output)(3)存儲(chǔ)符號(hào)(store)(4)復(fù)制符號(hào)(copy)(5)建立符號(hào)構(gòu)造:通過找出各符號(hào)間的關(guān)系，在符號(hào)系統(tǒng)中形成符號(hào)構(gòu)造；(6)條件性遷移(conditionaltramsfer)：根據(jù)已有符號(hào)，繼續(xù)完成活動(dòng)過程.第十六頁，共45頁。1.3

人類智能與人工智能智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)

2智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)

物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)：任何一個(gè)系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，它就必定能執(zhí)行上述6種功能。反之，任何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能表現(xiàn)出智能；這種智能就是人類所具有的那種智能。

物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)伴隨有3個(gè)推論：推論一：既然人具有智能，那么他(她)就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。

推論二：既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。

推論三：既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動(dòng)。

第十七頁，共45頁。1.3

人類智能與人工智能1.3.2

人類智能的計(jì)算機(jī)模擬著名的英國科學(xué)家圖靈被稱為人工智能之父，圖靈不僅創(chuàng)造了一個(gè)簡單的通用的非數(shù)字計(jì)算模型，而且直接證明了計(jì)算機(jī)可能以某種被理解為智能的方法工作。1950年，圖靈發(fā)表了題為?計(jì)算機(jī)能思考嗎？?的論文，給人工智能下了一個(gè)定義，而且論證了人工智能的可能性。定義智慧時(shí)，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)，那它就是智慧的。圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為時(shí)，這個(gè)機(jī)器就是智慧的。第十八頁，共45頁。1.3

人類智能與人工智能1.3.2

人類智能的計(jì)算機(jī)模擬

圖靈測試

游戲由一男(A)、一女(B)和一名詢問者(C)進(jìn)展；C與A、B被隔離，通過電傳打字機(jī)與A、B對(duì)話。詢問者只知道二人的稱呼是X，Y，通過提問以及答復(fù)來判斷，最終作出"X是A，Y是B"或者"X是B，Y是A"的結(jié)論。游戲中，A必須盡力使C判斷錯(cuò)誤，而B的任務(wù)是幫助C。

當(dāng)一個(gè)機(jī)器代替了游戲中的A，并且機(jī)器將試圖使得C相信它是一個(gè)人。如果機(jī)器通過了圖靈測試，就認(rèn)為它是"智慧"的。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的推論一也告訴我們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)；推論三指出，可以編寫出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動(dòng)。這就是說，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)所使用的物理符號(hào)是一樣的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動(dòng)過程。第十九頁，共45頁。1.3

人類智能與人工智能1.3.2

人類智能的計(jì)算機(jī)模擬

圖靈測試

游戲由一男(A)、一女(B)和一名詢問者(C)進(jìn)展；C與A、B被隔離，通過電傳打字機(jī)與A、B對(duì)話。詢問者只知道二人的稱呼是X，Y，通過提問以及答復(fù)來判斷，最終作出"X是A，Y是B"或者"X是B，Y是A"的結(jié)論。游戲中，A必須盡力使C判斷錯(cuò)誤，而B的任務(wù)是幫助C。

當(dāng)一個(gè)機(jī)器代替了游戲中的A，并且機(jī)器將試圖使得C相信它是一個(gè)人。如果機(jī)器通過了圖靈測試，就認(rèn)為它是"智慧"的。第二十頁，共45頁。1.4

人工智能的研究目標(biāo)和內(nèi)容人工智能的研究目標(biāo)1更好的理解人類智能

通過編寫程序模仿和檢驗(yàn)有關(guān)人類智能的理論2創(chuàng)造有用的靈巧程序

該程序能夠執(zhí)行一般需要人類專家才能實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。第二十一頁，共45頁。1.4

人工智能的研究目標(biāo)和內(nèi)容人工智能研究的根本內(nèi)容1認(rèn)知建模2知識(shí)表示3知識(shí)推理4知識(shí)應(yīng)用5機(jī)器感知6機(jī)器思維7機(jī)器學(xué)習(xí)8機(jī)器行為9智能系統(tǒng)擴(kuò)建第二十二頁，共45頁。1.5

人工智能研究的主要方法1功能模擬法2構(gòu)造模擬法3行為模擬法4集成模擬法

第二十三頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域

在大多數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括語言處理、自動(dòng)定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等。在過去30多年中，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

第二十四頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.1

問題求解

人工智能的第一個(gè)大成就是開展了能夠求解難題的下棋(如國際象棋)程序。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，開展成為搜索和問題歸約這樣的人工智能根本技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)程序能夠下錦標(biāo)賽水平的各種方盤棋、十五子棋和國際象棋。另一種問題求解程序把各種數(shù)學(xué)公式符號(hào)匯編在一起，其性能到達(dá)很高的水平，并正在為許多科學(xué)家和工程師所應(yīng)用。有些程序甚至還能夠用經(jīng)歷來改善其性能。第二十五頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.2

邏輯推理與定理證明

邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對(duì)數(shù)學(xué)中臆測的定理尋找一個(gè)證明或反證，確實(shí)稱得上是一項(xiàng)智能任務(wù)。為此不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)展演繹的能力，而且需要某些直覺技巧。

1976年7月，美國的阿佩爾(K.Appel)等人合作解決了長達(dá)124年之久的難題--四色定理。他們用三臺(tái)大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)CPU時(shí)間，并對(duì)中間結(jié)果進(jìn)展人為反復(fù)修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動(dòng)計(jì)算機(jī)界。用四種顏色標(biāo)注不同的區(qū)域第二十六頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.3

計(jì)算智能計(jì)算智能涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和人工生命等領(lǐng)域，它的研究和開展正反映了當(dāng)代科學(xué)技術(shù)多學(xué)科穿插與集成的重要開展趨勢(shì)。

第二十七頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.4

分布式人工智能與Agent

分布式人工智能〔DAI〕是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)立一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的準(zhǔn)確概念模型。第二十八頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.5

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)

程序設(shè)計(jì)本身就是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。這個(gè)領(lǐng)域的工作叫做自動(dòng)程序設(shè)計(jì)。已經(jīng)研制出能夠以各種不同的目的描述(例如輸入/輸出對(duì)，高級(jí)語言描述，甚至英語描述算法)來編寫計(jì)算機(jī)程序。這方面的進(jìn)展局限于少數(shù)幾個(gè)完全現(xiàn)成的例子。對(duì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的研究不僅可以促進(jìn)半自動(dòng)軟件開發(fā)系統(tǒng)的開展，而且也使通過修正自身數(shù)碼進(jìn)展學(xué)習(xí)(即修正它們的性能)的人工智能系統(tǒng)得到開展。第二十九頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.6

專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)與經(jīng)歷，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)歷的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)歷進(jìn)展推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)可以解決的問題一般包括解釋、預(yù)測、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等。高性能的專家系統(tǒng)也已經(jīng)從學(xué)術(shù)研究開場進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用研究。隨著人工智能整體水平的提高，專家系統(tǒng)也獲得開展。正在開發(fā)的新一代專家系統(tǒng)有分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)等。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)那么的方法，而且采用基于模型的原理。第三十頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.7

機(jī)器學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)能力無疑是人工智能研究上最突出和最重要的一個(gè)方面。人工智能在這方面的研究近年來取得了一些進(jìn)展。學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識(shí)的根本手段。機(jī)器學(xué)習(xí)(自動(dòng)獲取新的事實(shí)及新的推理算法)是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。正如香克(R.Shank)所說："一臺(tái)計(jì)算機(jī)假設(shè)不會(huì)學(xué)習(xí)，就不能稱為具有智能的。"此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和提醒人腦的奧秘。所以這是一個(gè)始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠(yuǎn)未到達(dá)理想境地的研究領(lǐng)域。第三十一頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.8

自然語言理解

NLP(NaturalLanguageProcessing)自然語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，已經(jīng)編寫出能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫答復(fù)用英語提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行用英語給出的指令和獲取知識(shí)等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令(而不是從鍵盤打入計(jì)算機(jī)的指令)。目前語言處理研究的主要課題是：在翻譯句子時(shí)，以主題和對(duì)話情況為根底，注意大量的一般常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用的重要性。人工智能在語言翻譯與語音理解程序方面已經(jīng)取得了成就，開展為人類自然語言處理的新概念。第三十二頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.9

機(jī)器人學(xué)

人工智能研究日益受到重視的另一個(gè)分支是機(jī)器人學(xué)，其中包括對(duì)操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最正確移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用表達(dá)出廣泛的學(xué)科穿插，涉及眾多的課題，如機(jī)器人體系構(gòu)造、機(jī)構(gòu)、控制、智能、視覺、觸覺、力覺、聽覺、機(jī)器人裝配、惡劣環(huán)境下的機(jī)器人以及機(jī)器人語言等。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國防等領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。第三十三頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.10

模式識(shí)別

人工智能所研究的模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對(duì)人類感知外界功能的模擬，研究計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)，也就是使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官承受外界信息、識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。

至今，在模式識(shí)別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成功地用于手寫字符的識(shí)別、汽車牌照的識(shí)別、指紋識(shí)別、語音識(shí)別等方面。目前模式識(shí)別學(xué)科正處于大開展的階段，隨著應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷進(jìn)步，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別技術(shù)將有更大的開展。第三十四頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.11

機(jī)器視覺

機(jī)器視覺或計(jì)算機(jī)視覺已從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域開展為一門獨(dú)立的學(xué)科。在視覺方面，已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠"看見"周圍的東西。在人工智能中研究的感知過程通常包含一組操作。例如，可見的景物由傳感器編碼，并被表示為一個(gè)灰度數(shù)值的矩陣。這些灰度數(shù)值由檢測器加以處理。檢測器搜索主要圖象的成分，如線段、簡單曲線和角度等。這些成分又被處理，以便根據(jù)景物的外表和形狀來推斷有關(guān)景物的三維特性信息。帶有視覺的越野自主車

帶有視覺的月球自主車第三十五頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.12

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由于馮·諾依曼(VanNeumann)體系構(gòu)造的局限性，數(shù)字計(jì)算機(jī)存在一些尚無法解決的問題。人們一直在尋找新的信息處理機(jī)制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算就是其中之一。

研究結(jié)果已經(jīng)證明，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。

神經(jīng)生理學(xué)家、心理學(xué)家與計(jì)算機(jī)科學(xué)家的共同研究得出的結(jié)論是：人腦是一個(gè)功能特別強(qiáng)大、構(gòu)造異常復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，其根底是神經(jīng)元及其互聯(lián)關(guān)系。因此，對(duì)人腦神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，可能創(chuàng)造出新一代人工智能機(jī)--神經(jīng)計(jì)算機(jī)。

現(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。第三十六頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.13

智能控制

人工智能的開展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制開展。智能控制是一類無需(或需要盡可能少的)人的干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制?；蛘哒f，智能控制是驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程。智能控制的核心在高層控制，即組織級(jí)控制。其任務(wù)在于對(duì)實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)展組織，即決策和規(guī)劃。智能控制有很多研究領(lǐng)域，它們的研究課題既具有獨(dú)立性，又相互關(guān)聯(lián)。目前研究得較多的是以下6個(gè)方面：智能機(jī)器人規(guī)劃與控制、智能過程規(guī)劃、智能過程控制、專家控制系統(tǒng)、語音控制以及智能儀器。第三十七頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.14

智能調(diào)度與指揮

確定最正確調(diào)度或組合的問題是我們感興趣的又一類問題。一個(gè)古典的問題就是推銷員旅行問題。這個(gè)問題要求為推銷員尋找一條最短的旅行路線。他從某個(gè)城市出發(fā)，訪問每個(gè)城市一次，且只許一次，然后回到出發(fā)的城市。大多數(shù)這類問題能夠從可能的組合或序列中選取一個(gè)答案，不過組合或序列的范圍很大。試圖求解這類問題的程序產(chǎn)生了一種組合爆炸的可能性。這時(shí)，即使是大型計(jì)算機(jī)的容量也會(huì)被用光。

智能組合調(diào)度與指揮方法已被應(yīng)用于汽車運(yùn)輸調(diào)度、列車的編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統(tǒng)。第三十八頁，共45頁。推銷員旅行問題第三十九頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.15

智能檢索

隨著科學(xué)技術(shù)的迅速開展，出現(xiàn)了“知識(shí)爆炸〞的情況。對(duì)國內(nèi)外種類繁多和數(shù)量巨大的科技文獻(xiàn)之檢索遠(yuǎn)非人力和傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)所能勝任。研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速開展的重要保證。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是儲(chǔ)存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它們可以答復(fù)用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)也是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活潑的分支。為了有效地表示、存儲(chǔ)和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)開展了許多技術(shù)。當(dāng)我們想用數(shù)據(jù)庫中的事實(shí)進(jìn)展推理并從中檢索答案時(shí)，這個(gè)課題就顯得很有意義。第四十頁，共45頁。1.6

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域1.6.16系統(tǒng)與語言工具

人工智能對(duì)計(jì)算機(jī)界的某些最大奉獻(xiàn)已經(jīng)以派生的形式表現(xiàn)出來。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一些概念，如分時(shí)系統(tǒng)、編目處理系統(tǒng)和交互調(diào)試系統(tǒng)等，已經(jīng)在人工智能研究中得到開展。幾種知識(shí)表達(dá)語言(把編碼知識(shí)和推理方法作為數(shù)據(jù)構(gòu)造和過程計(jì)算機(jī)的語言)已在70年代后期開發(fā)出來，以探索各種建立推理程序的思想。80年代以來，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、如分布式系統(tǒng)、并行處理系統(tǒng)、多機(jī)協(xié)作系統(tǒng)和各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等，都有了開展。在人工智能程序設(shè)計(jì)語言方面，除了繼續(xù)開發(fā)和改進(jìn)通用和專用的編程語言新版本和新語種外，還研究出了一些面向目標(biāo)的編程語言和專用開發(fā)工具。對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫研究所取得的進(jìn)展，無疑為人工智能程序設(shè)計(jì)