人工智能建模方法

主要內(nèi)容1.人工智能建模相關(guān)概念2.人工智能的兩個(gè)流派2.1基于知識(shí)的人工智能系統(tǒng)2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.基于知識(shí)的人工智能建模4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模5.人工智能建模發(fā)展趨勢(shì)6.小結(jié)1.相關(guān)概念人工智能：通過(guò)人造物來(lái)模擬人的智能的一種方法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)的一門(mén)學(xué)科。

人工智能建模：通過(guò)模擬人認(rèn)識(shí)客觀事物和解決實(shí)際問(wèn)題的方法對(duì)實(shí)際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的過(guò)程。也可以簡(jiǎn)述為利用人工智能方法對(duì)實(shí)際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的過(guò)程。

2.1基于知識(shí)的人工智能系統(tǒng)

Artificial

Intelligent

System

Based

onKnowledge一種從功能角度來(lái)模擬人類(lèi)（特別是各領(lǐng)域?qū)＜遥┲悄艿姆椒?，也稱(chēng)為專(zhuān)家系統(tǒng)、符號(hào)主義或邏輯主義。專(zhuān)家之所以具有智能，能認(rèn)識(shí)和解決某一領(lǐng)域內(nèi)的實(shí)際問(wèn)題，關(guān)鍵在于專(zhuān)家具備該領(lǐng)域內(nèi)的各種知識(shí)（常識(shí)、書(shū)本知識(shí)和實(shí)際工作中積累的經(jīng)驗(yàn)），并且能夠運(yùn)用這些知識(shí)進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐评怼?.1基于知識(shí)的人工智能系統(tǒng)對(duì)人類(lèi)理性認(rèn)識(shí)過(guò)程（或邏輯思維過(guò)程）的一種模擬，建立在概念、判斷和推理這些抽象語(yǔ)言符號(hào)的基礎(chǔ)上。關(guān)鍵問(wèn)題1：知識(shí)的表示如何把專(zhuān)家知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器所能識(shí)別、存儲(chǔ)和使用的形式。2.1基于知識(shí)的人工智能系統(tǒng)常用知識(shí)表示方法謂詞邏輯適用場(chǎng)合——用于表達(dá)概念和判斷等事實(shí)知識(shí)。舉例——“鯨是哺乳動(dòng)物”這一判斷用謂詞邏輯表示為：哺乳動(dòng)物（鯨）；產(chǎn)生式規(guī)則適用場(chǎng)合——適于表達(dá)具有因果關(guān)系的邏輯推理知識(shí)。舉例——“如果是合金鋼，應(yīng)該進(jìn)行熱處理”這一推理用產(chǎn)生式規(guī)則可以表示為：IF合金鋼THEN熱處理；框架表示適用場(chǎng)合——表達(dá)多方面多層次結(jié)構(gòu)知識(shí)舉例——桌子可以用框架表示為：{桌面，桌腿1、桌腿2、桌腿3、桌腿4、桌面與桌腿的連接}。過(guò)程表示適用場(chǎng)合——用于表示某一操作序列。舉例——做饅頭用過(guò)程表示表示為：{和面、定型、蒸、起鍋}。2.1基于知識(shí)的人工智能系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題

2：推理方法研究機(jī)器如何模擬人類(lèi)進(jìn)行知識(shí)選擇并運(yùn)用這些知識(shí)分析和解決實(shí)際問(wèn)題。

常用推理方法：由已知條件推出結(jié)論的正向推理

由結(jié)論出發(fā)，尋找應(yīng)具備條件的反向推理

綜合使用正向推理和反向推理的雙向推理方法。

研究熱點(diǎn)：知識(shí)表示和推理中的不確定性和模糊性問(wèn)題。不確定性是由于各種隨機(jī)因素的影響而造成的對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的不肯定程度，一般由概率來(lái)描述這種不肯定程度的大小。如，明天降水概率80%。

模糊性是由于語(yǔ)言表達(dá)時(shí)詞語(yǔ)所對(duì)應(yīng)的概念內(nèi)涵和外延的不確定性決定的。如：“溫度高”的表述。2.1基于知識(shí)的人工智能系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)：1）表達(dá)能力強(qiáng)?？梢员磉_(dá)難以用數(shù)學(xué)公式來(lái)描述的復(fù)雜、定性的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。

2）靈活性。知識(shí)的存放和推理過(guò)程相互獨(dú)立的，通過(guò)知識(shí)的修改和擴(kuò)充，系統(tǒng)可以適應(yīng)新的需求。

3）透明性。無(wú)論知識(shí)的表達(dá)還是推理過(guò)程都具有明確的含義，使得用戶(hù)對(duì)系統(tǒng)機(jī)理可以具有明確的認(rèn)識(shí)。缺點(diǎn)：

1）知識(shí)獲取的困難。要將專(zhuān)家并不明確的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)加以提取、整理、轉(zhuǎn)換成各種知識(shí)表示，還要考慮知識(shí)之間的相容性，因此，知識(shí)的獲取相當(dāng)困難。

2）存在“組合爆炸”問(wèn)題。對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)，知識(shí)庫(kù)將變的異常龐大，推理中對(duì)知識(shí)的搜索和運(yùn)用分支將呈幾何級(jí)數(shù)的增加。3）精度不高，容錯(cuò)能力差。由于知識(shí)獲取的困難和“組合爆炸”問(wèn)題的存在，常導(dǎo)致知識(shí)的不完備，從而降低了系統(tǒng)的精度。同時(shí)，每一條知識(shí)的錯(cuò)誤，都有可能導(dǎo)致整個(gè)推理的錯(cuò)誤，因此系統(tǒng)容錯(cuò)能力差。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

ArtificialNeuralNetworks一種從生理解剖角度，通過(guò)模仿人腦的生理結(jié)構(gòu)來(lái)模擬人類(lèi)智能的方法。理論依據(jù)：人的大腦由大量神經(jīng)元細(xì)胞高度互連而成，每個(gè)神經(jīng)元可以對(duì)從樹(shù)突輸入的信號(hào)進(jìn)行融合和簡(jiǎn)單的加工，然后由軸突輸出；神經(jīng)元細(xì)胞之間通過(guò)樹(shù)突與軸突相互接觸而形成的突觸相連，神經(jīng)元之間的連接方式和連接強(qiáng)度決定了大腦的功能，而神經(jīng)元之間的連接方式和連接強(qiáng)度可以通過(guò)后天的學(xué)習(xí)而發(fā)生改變，神經(jīng)元之間的連接方式和連接強(qiáng)度顯示了人類(lèi)對(duì)知識(shí)的記憶過(guò)程。2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型黑箱2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人的感性思維過(guò)程，即模擬了人的識(shí)別、分類(lèi)、逼近、記憶、聯(lián)想等智能活動(dòng)。

關(guān)鍵問(wèn)題1

：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的個(gè)數(shù)和神經(jīng)元之間的連接方式。根據(jù)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中是否存在從輸出到輸入的反饋和同層神經(jīng)元之間是否相互連接（也稱(chēng)橫向連接）分為三類(lèi)：1、既無(wú)反饋也無(wú)橫向連接的前向網(wǎng)絡(luò)。前向網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別存儲(chǔ)過(guò)的模式并能逼近任意函數(shù)，主要用于解決識(shí)別和逼近問(wèn)題。

2、有反饋但無(wú)橫向連接的反饋網(wǎng)絡(luò)。反饋網(wǎng)絡(luò)能夠從局部信息中識(shí)別存儲(chǔ)模式并且反饋網(wǎng)絡(luò)能夠向能量最低的狀態(tài)演化，因此反饋網(wǎng)絡(luò)主要用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化問(wèn)題求解。

3、具有橫向連接的競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)。競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)同層神經(jīng)元之間的競(jìng)爭(zhēng)可以實(shí)現(xiàn)輸入模式的自動(dòng)分類(lèi)。

2.2人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)題2：學(xué)習(xí)方法對(duì)于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)而言，所謂學(xué)習(xí)實(shí)際上就是根據(jù)典型實(shí)例樣本（也稱(chēng)訓(xùn)練樣本）確定各神經(jīng)元權(quán)值ωi的過(guò)程。主要學(xué)習(xí)方法：在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，直接利用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；

在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)時(shí)先將網(wǎng)絡(luò)權(quán)值取為任意值，然后將訓(xùn)練樣本輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸出接近于理想輸出。

該類(lèi)學(xué)習(xí)方法又可以分為由神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)自身完成輸出誤差確定和網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整的“無(wú)師學(xué)習(xí)”和由網(wǎng)絡(luò)外的其它裝置完成輸出誤差確定和網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整的“有師學(xué)習(xí)”。2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)：具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力。存儲(chǔ)的分布性、運(yùn)行的并行性。強(qiáng)的擬合能力。可以擬合任意的函數(shù)，特別是具有非凡的非線性影射能力。黑箱性。只需將系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)即可通過(guò)學(xué)習(xí)建立系統(tǒng)模型。缺點(diǎn)：缺乏透明性。用戶(hù)即無(wú)法理解神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中存儲(chǔ)的知識(shí)，也無(wú)法了解神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的推理過(guò)程。設(shè)計(jì)理論尚不完善。對(duì)于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)仍然依靠設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)，尚無(wú)成熟的設(shè)計(jì)理論作為指導(dǎo)。學(xué)習(xí)方法仍然存在問(wèn)題。主要表現(xiàn)在需要反復(fù)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)效率低，訓(xùn)練速度慢，學(xué)習(xí)不穩(wěn)定，有時(shí)無(wú)法取得預(yù)期效果；可塑性差，新的學(xué)習(xí)內(nèi)容有時(shí)會(huì)對(duì)原有知識(shí)造成影響。3.基于知識(shí)的人工智能建模定義：基于知識(shí)的人工智能建模就是采用基于知識(shí)的人工智能方法對(duì)實(shí)際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的一種方法。

適用于無(wú)法進(jìn)行精確描述，但積累了大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，可以利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行求解，且對(duì)精度要求不高的場(chǎng)合。

3.基于知識(shí)的人工智能建模步驟明確建模對(duì)象和目的。

選擇影響因素。收集資料。知識(shí)表達(dá)。對(duì)收集的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，選擇適宜的知識(shí)表達(dá)方法。選擇推理方式。根據(jù)實(shí)際問(wèn)題求解的需要，選擇合適的推理方式。

模型的建立。采用通用語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)或者是商品化的專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具，對(duì)該模型加以實(shí)現(xiàn)。模型的驗(yàn)證。通過(guò)不斷的實(shí)驗(yàn)和改進(jìn)，以保證模型的正確性。模型的應(yīng)用。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證達(dá)到要求的精度和可靠性后，該模型就可以運(yùn)用于實(shí)際生產(chǎn)中，發(fā)揮模型的優(yōu)化、預(yù)測(cè)、控制、識(shí)別、證實(shí)等功能。3.基于知識(shí)的人工智能建模示例鋅電解過(guò)程電流效率模型問(wèn)題描述鋅的電解是鋅的濕法冶煉技術(shù)中最關(guān)鍵的一道工序。也是一個(gè)大的耗能過(guò)程。如何在鋅電解生產(chǎn)中減少電能消耗成為鋅濕法冶煉行業(yè)一個(gè)值得深入研究和探討的課題。在生產(chǎn)率和電解電壓一定的條件下，要降低電能消耗，關(guān)鍵是提高電流效率。而要提高電流效率，首先必須建立鋅電解過(guò)程工藝參數(shù)與電流效率間的模型，然后通過(guò)優(yōu)化方法，不斷調(diào)整工藝參數(shù)，使系統(tǒng)運(yùn)行在電流效率較高的狀態(tài)，從而達(dá)到減少電能消耗的目的。電解中工藝參數(shù)與電流效率之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，非線性明顯，無(wú)法從反應(yīng)機(jī)理上分析求得它們之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。另一方面，通過(guò)長(zhǎng)期工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累，現(xiàn)場(chǎng)工藝人員建立了工藝參數(shù)與電流效率之間的定性關(guān)系和經(jīng)驗(yàn)公式，因此，很容易建立基于知識(shí)的人工智能模型。3.基于知識(shí)的人工智能建模示例1）建模對(duì)象與目的：建模對(duì)象為鋅電解過(guò)程中工藝參數(shù)與電流效率之間的關(guān)系。建模的目的是實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)的優(yōu)化，從而提高電流效率，降低能源消耗。2）選擇影響因素。根據(jù)操作人員經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)分析，影響電流效率的因素（工藝參數(shù)）主要是電解液中的鋅酸比（鋅離子Zn2+與硫酸之比）、電解液的溫度和電流密度。通過(guò)電解槽中冷卻系統(tǒng)的作用，電解液的溫度一般變化不大，因此，在建立模型時(shí)不必考慮。

3）收集資料。通過(guò)翻閱該廠的操作手冊(cè)并和操作人員交流，可以得到工藝參數(shù)與電流效率之間的關(guān)系如表1所示：

3.基于知識(shí)的人工智能建模示例表1電流效率的計(jì)算公式

鋅酸比Ra/z電流密度DK電流效率η的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式很小較小η=-0.817Ra/z+0.0623DK+72.8044較大中等η=2.9409Ra/z-0.0412DK+102.2767較小較大η=0.1232Ra/z+0.01DK+86.0895非常大大η=24.6149Ra/z-0.0052DK+0.6665非常小很小η=15.0624Ra/z+0.0867DK+32.7928很大小η=23.4508Ra/z-0.3252DK+43.1364較小很大η=-1.8327Ra/z-0.0215DK+111.5273大較小η=-21.8359Ra/z+0.4191DK+100.94823.基于知識(shí)的人工智能建模示例對(duì)于其中鋅酸比Ra/z和電流密度DK的模糊語(yǔ)言變量都可以采用如下隸屬函數(shù)形式:這些模糊語(yǔ)言變量隸屬函數(shù)的參數(shù)見(jiàn)表2

3.基于知識(shí)的人工智能建模示例表2模糊語(yǔ)言變量隸屬函數(shù)的參數(shù)輸入變量鋅酸比Ra/z語(yǔ)言變量非常小很小小較小較大大很大非常大隸屬函數(shù)中心C3.153.173.193.213.753.773.783.82寬度σ0.080.080.120.230.180.250.210.05輸入變量電流密度DK語(yǔ)言變量很小小較小中等較大大很大隸屬函數(shù)中心C100150250300500600750寬度σ103.41103.41103.41103.41103.41103.41103.413.基于知識(shí)的人工智能建模示例4）選擇知識(shí)表達(dá)方式。由于上述知識(shí)實(shí)質(zhì)上是基于因果關(guān)系的推理，可以采用產(chǎn)生式規(guī)則表示。例如第一條知識(shí)用產(chǎn)生式規(guī)則表示為：

IF鋅酸比很小AND電流密度較小THEN

電流效率η=-0.817Ra/z+0.0623DK+72.80445）選擇推理方式。由于在工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)優(yōu)化過(guò)程中，一般是得到一對(duì)具體的工藝參數(shù)，來(lái)預(yù)測(cè)電流效率，因此，可以采用正向推理方法。具體的推理過(guò)程是：首先根據(jù)實(shí)測(cè)的一對(duì)工藝參數(shù)（鋅酸比Ra/z和電流密度DK）分別帶入隸屬函數(shù)表達(dá)式，計(jì)算模糊語(yǔ)言變量的隸屬度。取隸屬度最大的一個(gè)作為該工藝參數(shù)所對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言，從而將具體的工藝參數(shù)轉(zhuǎn)變成為與產(chǎn)生式規(guī)則前提相一致的模糊語(yǔ)言。然后利用模糊語(yǔ)言去逐個(gè)匹配產(chǎn)生式規(guī)則的前提部分。當(dāng)前提部分完全匹配時(shí)，利用該規(guī)則的結(jié)論部分的經(jīng)驗(yàn)公式，即可得到該工藝參數(shù)對(duì)應(yīng)的電流效率。例如，設(shè)當(dāng)前測(cè)得的鋅酸比Ra/z和電流密度DK分別為3.162，252。帶入隸屬度函數(shù)后，計(jì)算得到各語(yǔ)言變量對(duì)應(yīng)的隸屬度如表3所示。

3.基于知識(shí)的人工智能建模示例表3當(dāng)鋅酸比Ra/z和電流密度DK分別為3.162、252時(shí)各語(yǔ)言變量的隸屬度

輸入變量鋅酸比Ra/z=3.162語(yǔ)言變量非常小很小小較小較大大很大非常大隸屬度0.99910.99960.9970.9950.3830.4770.4030.013輸入變量電流密度DK=252語(yǔ)言變量很小小較小中等較大大很大隸屬度0≈00.981≈0000通過(guò)表3的計(jì)算，可將鋅酸比Ra/z=3.162，電流密度DK=252這樣的具體工藝參數(shù)轉(zhuǎn)換為鋅酸比很小，電流密度較小這樣的模糊語(yǔ)言，從而與4）中作為例子的規(guī)則相匹配，對(duì)應(yīng)的電流效率可由該規(guī)則的結(jié)論部分的經(jīng)驗(yàn)公式算得，即電流效率η=-0.817Ra/z+0.0623DK+72.8044=85.92。6）模型的建立。該模型比較簡(jiǎn)單，可采用通用程序語(yǔ)言的方式加以實(shí)現(xiàn)。7）模型的驗(yàn)證與應(yīng)用。將模型得到的結(jié)果與實(shí)測(cè)的電流效率進(jìn)行比較，驗(yàn)證模型的正確性和可靠性。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的模型即可用于工藝參數(shù)的優(yōu)化。4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模定義：人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建模就是采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的一種方法。

適用于無(wú)法根據(jù)系統(tǒng)機(jī)理建立模型，但積累了大量實(shí)踐或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，且系統(tǒng)輸入輸出之間呈現(xiàn)明顯非線性特性的場(chǎng)合。

4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模步驟確定建模的對(duì)象和目的。

選擇影響因素。收集樣本數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)問(wèn)題需要和實(shí)際問(wèn)題的特點(diǎn)，確定網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、每層的節(jié)點(diǎn)數(shù)等。同時(shí)利用軟件或硬件對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)加以實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。根據(jù)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，選擇合適的學(xué)習(xí)方法。利用該學(xué)習(xí)方法，將上述樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。模型的驗(yàn)證。輸入非訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)輸出是否在允許的范圍內(nèi)。如果神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)輸出在允許的范圍內(nèi)，則接受該模型，否則分析原因，重新進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)收集、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。檢驗(yàn)用的數(shù)據(jù)樣本一般也從收集到的樣本中獲得，可以將收集的樣本分為兩部分，一部分用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，一部分用于網(wǎng)絡(luò)的檢驗(yàn)。模型的應(yīng)用。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證達(dá)到要求的精度和可靠性后，該模型就可以運(yùn)用于實(shí)際生產(chǎn)中。具體運(yùn)用時(shí)，保持網(wǎng)絡(luò)權(quán)值不變，將現(xiàn)場(chǎng)各影響因素的數(shù)值直接輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸出即為模型的輸出。

4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模示例油井鉆探中鉆壓優(yōu)化模型

問(wèn)題描述自動(dòng)送鉆技術(shù)是油井鉆探自動(dòng)化中的一門(mén)關(guān)鍵技術(shù)。目前的自動(dòng)送鉆技術(shù)以恒鉆壓送鉆為主。由于鉆壓與井下?tīng)顩r、鉆井效率、鉆頭壽命等密切相關(guān)，不合理的鉆壓會(huì)導(dǎo)致效率低下，成本上升甚至于鉆井事故的發(fā)生。因此，如何根據(jù)實(shí)際鉆井情況，不斷調(diào)節(jié)鉆壓，就成為問(wèn)題的關(guān)鍵，這就是鉆壓優(yōu)化自動(dòng)送鉆技術(shù)的由來(lái)。要實(shí)現(xiàn)鉆壓優(yōu)化自動(dòng)送鉆，首先必須建立鉆壓優(yōu)化模型。實(shí)際生產(chǎn)中已積累了大量的關(guān)于最優(yōu)鉆壓和鉆壓影響因素之間關(guān)系的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，并且最優(yōu)鉆壓和鉆壓影響因素之間呈現(xiàn)明顯的非線性關(guān)系，因此，鉆壓優(yōu)化模型適合于用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立。4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模示例建模對(duì)象與目的。建模對(duì)象為最優(yōu)鉆壓與影響因素之間的定量關(guān)系。建模目的是尋找在特定影響因素下的最優(yōu)鉆壓。選擇影響因素。根據(jù)實(shí)際鉆井中獲得的經(jīng)驗(yàn)，鉆壓的選擇一般與下列因素有關(guān)：鉆頭直徑、下鉆井深、起鉆井深、泵的轉(zhuǎn)速、泵壓、泵的排量、鉆速。收集樣本數(shù)據(jù)。表4為在實(shí)際生產(chǎn)中收集到的樣本數(shù)據(jù)。

4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模示例表4樣本數(shù)據(jù)集

編號(hào)鉆頭直徑(mm)下鉆井深(m)起鉆井深(m)鉆壓(kN)轉(zhuǎn)速(r/min)泵壓(MPa)排量(l/min)鉆速（m/min）1234567891011121314311311311216216216216216216216216216216216100.002142.282736.363110.953552.083837.744098.274299.234452.144572.534682.754775.984854.614928.302142.282736.363110.953552.083837.744098.274299.234452.144572.534682.754775.984854.644928.305000.00273.49267.94267.94156.64146.64146.64147.44147.44147.44147.44147.44149.04149.04149.04756060707575656565656560606025.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3625.3661.2554.6653.0026.4024.7825.3926.1927.1627.9526.5425.1023.6423.0423.044.344.224.183.583.433.413.373.353.283.203.113.113.083.004.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模示例設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型為一非線性擬合問(wèn)題，可以采用多層前向網(wǎng)絡(luò)。其中輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)取因素?cái)?shù)7，輸出層由于只有鉆壓一個(gè)參數(shù)，因此取1，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)取輸入層的2～3倍，這里取14。構(gòu)造的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)如圖2所示。對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接采用高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行模擬。

4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模選擇神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法并對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。這里選擇多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典學(xué)習(xí)方法——BP算法。其基本思想是，將樣本數(shù)據(jù)輸入輸入端，逐層計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出，將網(wǎng)絡(luò)輸出與標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化鉆壓相比較。如果誤差足夠小，則結(jié)束該樣本的訓(xùn)練，進(jìn)入下一樣本的訓(xùn)練。否則反向計(jì)算各層誤差，然后逐層調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使誤差不斷減少。等所有樣本訓(xùn)練結(jié)束后，整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程結(jié)束。為了方便模型的檢驗(yàn)，可以從上述十四個(gè)樣本中抽取十個(gè)作為訓(xùn)練樣本，剩下四個(gè)作為檢驗(yàn)樣本。模型檢驗(yàn)。將上述四個(gè)檢驗(yàn)樣本輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，比較網(wǎng)絡(luò)輸出與樣本理想輸出，如果誤差在允許范圍內(nèi)，則接受該模型。否則，需要重新收集樣本、重新進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)并重新進(jìn)行訓(xùn)練，直到獲得滿(mǎn)意結(jié)果為止。

模型使用。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)的模型即可用于鉆壓的優(yōu)化控制。具體步驟如下：將各個(gè)實(shí)測(cè)的影響因素送入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，由神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算優(yōu)化鉆壓，并由控制系統(tǒng)調(diào)節(jié)鉆壓，使鉆壓為當(dāng)前的優(yōu)化鉆壓。

人工智能建模發(fā)展趨勢(shì)人工智能混合建模是指同時(shí)使用兩種或兩種以上的建模方法完成實(shí)際系統(tǒng)的建模過(guò)程，其中，這些建模方法中至少有一種為人工智能建模方法。目前常見(jiàn)的混合建模方法主要包括傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型（機(jī)理模型或系統(tǒng)辯識(shí)模型）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；蚧谥R(shí)建模的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與基于知識(shí)建模的混合傳統(tǒng)數(shù)學(xué)建模、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、基于知識(shí)建模的混合模糊邏輯、模擬退火、遺傳算法、人工免疫算法等在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、基于知識(shí)建模中的應(yīng)用。

人工智能建模發(fā)展趨勢(shì)目前常見(jiàn)的混合建模方法松耦合方法將要建模的系統(tǒng)根據(jù)其特點(diǎn)劃分為多個(gè)子系統(tǒng)，每個(gè)子系統(tǒng)采用不同方式建立模型，然后將各子系統(tǒng)連接在一起形成原系統(tǒng)的模型。根據(jù)各子系統(tǒng)連接方式的不同，松耦合又可以分為并聯(lián)集成、串聯(lián)集成、嵌套集成。緊耦合方法以一種建模方式為主，其它建模方式完成主建模方式中的結(jié)構(gòu)確定、參數(shù)確定、學(xué)習(xí)等輔助功能。例如：用機(jī)理模型確定神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的某些固定參數(shù)；用基于知識(shí)的系統(tǒng)確定機(jī)理模型中的某些經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)人工智能系統(tǒng)中知識(shí)獲取等。值得注意的是由于從理論上講，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)即可以表達(dá)機(jī)理知識(shí)、又可以表達(dá)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，近幾年來(lái)出現(xiàn)了利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行混合建模的研究熱潮。演講完畢，謝謝觀看！附錄資料：人工智能簡(jiǎn)介?AboutTeachingPlan基本要求：人工智能是計(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，是目前迅速發(fā)展的一門(mén)新興學(xué)科，新思想新方法層出不窮。其基本思想是利用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的功能，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(wèn)題求解等思維活動(dòng)。對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用能力，開(kāi)闊思路和視野，有重要意義。

?AboutTeachingPlan因此，要求學(xué)生掌握知識(shí)表示和問(wèn)題求解的幾種常用方法，尤其是不確定性推理；掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念，了解幾種機(jī)器學(xué)習(xí)方法尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法；掌握專(zhuān)家系統(tǒng)的概念，了解專(zhuān)家系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，掌握一些智能控制方法，了解國(guó)內(nèi)外人工智能研究尤其是機(jī)器人的最新進(jìn)展；具有一定的人工智能編程設(shè)計(jì)能力（利用Lisp或Prolog語(yǔ)言）。?AboutTeachingPlan課程內(nèi)容以及學(xué)時(shí)分配人工智能引論(1) 人工智能概念及與計(jì)算機(jī)的關(guān)系，研究途徑、內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域概況介紹，其他最新材料。符號(hào)主義、連接主義、行為主義三大流派人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(1)知識(shí)表示方法（2） 狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法，謂詞邏輯法、產(chǎn)生式表示法（動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)）；CLIPS語(yǔ)言；語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法、框架法（這是結(jié)構(gòu)化表示）；劇本、過(guò)程、Petri網(wǎng)、面向?qū)ο蟮谋硎尽?AboutTeachingPlan 搜索技術(shù)和策略（3-4）狀態(tài)空間法，盲目搜索和啟發(fā)式搜索，A*算法；海伯倫理論、消解原理和策略；與\或形推理和搜索策略；其他求解技術(shù)。 不確定推理技術(shù)（3-4）主觀Bayes理論；可信度方法和證據(jù)理論；系統(tǒng)組織技術(shù)；非單調(diào)推理；Rete快速算法；模糊推理技術(shù)；基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架不確定推理； 專(zhuān)家系統(tǒng)（2）專(zhuān)家系統(tǒng)概念、結(jié)構(gòu)和知識(shí)獲??；黑板模型、知識(shí)組織、管理及系統(tǒng)建造和開(kāi)發(fā)工具；專(zhuān)家系統(tǒng)舉例及編程。

人工智能程序設(shè)計(jì)（1）人工智能語(yǔ)言基本機(jī)制：LISP和PROLOG。?AboutTeachingPlan 模式識(shí)別導(dǎo)論（3）模式識(shí)別專(zhuān)題：概率模式識(shí)別。模式識(shí)別專(zhuān)題：結(jié)構(gòu)模式識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí)（1）：機(jī)械,解釋經(jīng)驗(yàn),事例,歸納,概念,類(lèi)比學(xué)習(xí)等；統(tǒng)計(jì),結(jié)構(gòu),模糊模式識(shí)別。 專(zhuān)題講座（3次） 1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論和應(yīng)用 (史奎凡課程：安排于人工智能理論與應(yīng)用課程內(nèi))； 2)智能體（Agent）； 3)自然語(yǔ)言處理； 4)智能控制和機(jī)器人科學(xué) 智能控制的結(jié)構(gòu)理論和研究領(lǐng)域，智能控制系統(tǒng)及應(yīng)用示例；機(jī)器人規(guī)劃、機(jī)器視覺(jué)和自然語(yǔ)言理解等。?AboutTeachingPlan 實(shí)踐：1) 搜索技術(shù)和策略2) 不確定推理技術(shù)3) 專(zhuān)家系統(tǒng)：動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)4) 模式識(shí)別技術(shù)5) 調(diào)研： 搜索技術(shù)和策略、不確定推理技術(shù)、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等四個(gè)領(lǐng)域進(jìn)展報(bào)告。?ChapterOne:BriefIntroductiontoArtificialIntelligence1.WhatisAI?人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是當(dāng)前科學(xué)技發(fā)展的一門(mén)前沿學(xué)科，同時(shí)也是一門(mén)新思想，新觀念，新理論，新技術(shù)不斷出現(xiàn)的新興學(xué)科以及正在發(fā)展的學(xué)科。它是在計(jì)算機(jī)科學(xué)，控制論，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的，因此又可把它看作是一門(mén)綜合性的邊緣學(xué)科。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視,并取得了很高的評(píng)價(jià)。有的人把它與空間技術(shù)，原子能技術(shù)一起并譽(yù)為20世紀(jì)的三大科學(xué)技術(shù)成就。?Intelligence智能是知識(shí)與智力的總合。 知識(shí)——智能行為的基礎(chǔ)； 智力——獲取知識(shí)并運(yùn)用知識(shí)求解問(wèn)題的能力。智能具有以下特征：(1)具有感知能力——指人們通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)等感覺(jué)器官感知外部世界的能力；(2)具有記憶與思維的能力——這是人腦最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因；(3)具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)能力；(4)具有行為能力。ArtificialIntelligence人工智能——計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，即人類(lèi)智慧在機(jī)器上的模擬，或者說(shuō)是人們使機(jī)器具有類(lèi)似于人的智慧（對(duì)語(yǔ)言能理解、能學(xué)習(xí)、能推理）。?2.BriefHistoryofAI (1) 孕育（1956年前）古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384-322），給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國(guó)的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）（1561-1626），系統(tǒng)地給出了歸納法?！爸R(shí)就是力量”德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz（布萊尼茨）（1646-1716）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號(hào)化，從而能對(duì)人的思維進(jìn)行運(yùn)算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（1815-1864）實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。?美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家Godel（哥德?tīng)枺?906-1978），證明了一階謂詞的完備性定；任何包含初等數(shù)論的形式系統(tǒng)，如果它是無(wú)矛盾的，那么一定是不完備的。意義在于，人的思維形式化和機(jī)械化的某種極限，在理論上證明了有些事是做不到的。英國(guó)數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型（圖靈機(jī)），1950年提出了圖靈試驗(yàn)，發(fā)表了“計(jì)算機(jī)與智能”的論文。圖靈獎(jiǎng)。美國(guó)數(shù)學(xué)家Mauchly，1946發(fā)明了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC美國(guó)神經(jīng)生理學(xué)家McCulloch，建立了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。美國(guó)數(shù)學(xué)家Shannon（香農(nóng)）,1948年發(fā)表了《通訊的數(shù)學(xué)理論》，代表了“信息論”的誕生。? (2) 形成（1956-1969）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”1956年夏由麻省理工學(xué)院的J.McCarthy、M.L.Minsky,IBM公司信息研究中心的N.Rochester,貝爾實(shí)驗(yàn)室的C.E.Shannon共同發(fā)起，邀請(qǐng)了Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等人，10位數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家，在Dartmouth大學(xué)召開(kāi)了一次關(guān)于機(jī)器智能的研討會(huì)，會(huì)上McCarthy提議正式采用了ArtificialIntelligence（人工智能）這一術(shù)語(yǔ)。這次會(huì)議，標(biāo)志著人工智能作為一門(mén)新興學(xué)科正式誕生了。 McCarthy（麥卡錫）——人工智能之父。這次會(huì)議之后的10年間，人工智能的研究取得了許多引人矚目的成就.機(jī)器學(xué)習(xí)方面：塞繆爾于1956年研制出了跳棋程序，該程序能從棋譜中學(xué)習(xí)，也能從下棋實(shí)踐中提高棋藝；?在定理證明方面：王浩于1958年在IBM機(jī)上證明了《數(shù)學(xué)原理》中有關(guān)命題演算的全部定理（220條），還證明了謂詞演算中150條定理85%；1965年，魯賓遜（Robinson）提出了消解原理；在模式識(shí)別方面：1959年塞爾夫里奇推出了一個(gè)模式識(shí)別程序；1965年羅伯特（Robert）編制出可辨別積木構(gòu)造的程序；在問(wèn)題求解方面：1960年紐厄爾等人通過(guò)心理學(xué)試驗(yàn)總結(jié)出了人們求解問(wèn)題的思維規(guī)律，編制了通用問(wèn)題求解程序GPS,可以用來(lái)求解11種不同類(lèi)型的問(wèn)題；在專(zhuān)家系統(tǒng)方面：斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆（E.A.Feigenbaum）自1965年開(kāi)始進(jìn)行專(zhuān)家系統(tǒng)DENDRAL（化學(xué)分析專(zhuān)家系統(tǒng)），1968年完成并投入使用；在人工智能語(yǔ)言方面：1960年McCarthy等人建立了人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言Lisp，該語(yǔ)言至今仍是建造智能系統(tǒng)的重要工具；1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（InternationalJointConferencesOnArtificialIntelligence）? (3) 發(fā)展（1970年以后）70年代，開(kāi)始從理論走向?qū)嵺`，解決一些實(shí)際問(wèn)題。同時(shí)很快就發(fā)現(xiàn)問(wèn)題：歸結(jié)法費(fèi)時(shí)、下棋贏不了全國(guó)冠軍、機(jī)器翻譯一團(tuán)糟。以Feigenbaum為首的一批年輕科學(xué)家改變了戰(zhàn)略思想，1977年提出知識(shí)工程的概念，以知識(shí)為基礎(chǔ)的專(zhuān)家咨詢(xún)系統(tǒng)開(kāi)始廣泛的應(yīng)用。著名專(zhuān)家系統(tǒng)的有：DENDRAL化學(xué)分析專(zhuān)家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1968）MACSYMA符號(hào)數(shù)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)（麻省理工1971）MYCIN診斷和治療細(xì)菌感染性血液病的專(zhuān)家咨詢(xún)系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)診斷和治療青光眼的專(zhuān)家咨詢(xún)系統(tǒng)（拉特格爾斯（Rutgers）大學(xué)70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)醫(yī)療咨詢(xún)系統(tǒng)（匹茲堡大學(xué)）；HEARSAYI和II語(yǔ)音理解系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)）PROSPECTOR地質(zhì)勘探專(zhuān)家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1976）XCON計(jì)算機(jī)配置專(zhuān)家系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)1978）??80年代，人工智能發(fā)展達(dá)到階段性的頂峰。?87,89年世界大會(huì)有６－７千人參加。硬件公司有上千個(gè)。并進(jìn)行Lisp硬件、Lisp機(jī)的研究。?在專(zhuān)家系統(tǒng)及其工具越來(lái)越商品化的過(guò)程中,國(guó)際軟件市場(chǎng)上形成了一門(mén)旨在生產(chǎn)和加工知識(shí)的新產(chǎn)業(yè)——知識(shí)產(chǎn)業(yè)。應(yīng)該說(shuō)，知識(shí)工程和專(zhuān)家系統(tǒng)是近十余年來(lái)人工智能研究中最有成就的分支之一。?同年代，1986年Rumlhart領(lǐng)導(dǎo)的并行分布處理研究小組提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本問(wèn)題之一。從此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入新的高潮。?90年代，計(jì)算機(jī)發(fā)展趨勢(shì)為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。?人工智能技術(shù)逐漸與數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合，并融合在主流技術(shù)之中，旨在使計(jì)算機(jī)更聰明、更有效、與人更接近。?日本政府于1992年結(jié)束了為期十年的稱(chēng)為“知識(shí)信息處理體統(tǒng)”的第五代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究開(kāi)發(fā)計(jì)劃。并開(kāi)始了為期十年的實(shí)況計(jì)算（RealWordComputing）計(jì)劃。?3.ResearchObjectsandMainContents

(1)人工智能的研究目標(biāo)

人工智能的長(zhǎng)期研究目標(biāo)：構(gòu)造智能計(jì)算機(jī)。

人工智能的近期研究目標(biāo)：使現(xiàn)有的電子計(jì)算機(jī)更聰明，更有用，使它不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問(wèn)題，能模擬人類(lèi)的部分智能行為。?(2)人工智能研究的基本內(nèi)容

1.機(jī)器感知以機(jī)器視覺(jué)與機(jī)器聽(tīng)覺(jué)為主。機(jī)器感知是機(jī)器獲取外部信息的基本途徑，是使機(jī)器具有智能不可或缺的組成部分，對(duì)此人工智能中已形成兩個(gè)專(zhuān)門(mén)的研究領(lǐng)域——

模式識(shí)別和自然語(yǔ)言理解。2.機(jī)器思維指通過(guò)感知的外部信息及機(jī)器內(nèi)部的各種工作信息進(jìn)行有目的的處理。主要開(kāi)展以下幾方面的研究：(1)知識(shí)表示(2)知識(shí)的組織，累計(jì)，管理技術(shù)(3)知識(shí)的推理(4)各種啟發(fā)式搜索及控制策略(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人腦的結(jié)構(gòu)及其工作原理?3.機(jī)器學(xué)習(xí)

使計(jì)算能自動(dòng)獲取知識(shí)，能直接向書(shū)本學(xué)習(xí)，能通過(guò)與人談話學(xué)習(xí)，能通過(guò)對(duì)環(huán)境的觀察學(xué)習(xí)，并能在實(shí)踐中自我完善。4.機(jī)器行為機(jī)器行為主要指計(jì)算機(jī)的表達(dá)能力，即“說(shuō)”、“寫(xiě)”、“畫(huà)”等，對(duì)智能機(jī)器人，還應(yīng)該有人的四肢功能，即能走路，能取物，能操作等。5.智能系統(tǒng)及智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)造技術(shù)?4.ResearchObjectsandMainContents人工智能面世以來(lái)，其研究途徑存在兩種不同的觀點(diǎn)：以符號(hào)處理為核心的方法——主張通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)人工智能在計(jì)算機(jī)的模擬。以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法——主張用生物學(xué)的方法進(jìn)行研究，搞清楚人類(lèi)智能的本質(zhì)。(1)以符號(hào)處理為核心的方法該方法起源于紐厄爾等人的通用問(wèn)題求解系統(tǒng)（GPS），用于模擬人類(lèi)求解問(wèn)題的心理過(guò)程，逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng)，這種方法認(rèn)為： 人類(lèi)研究的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理能力，這種能力本身就蘊(yùn)含著演繹推理的內(nèi)涵，因而可通過(guò)運(yùn)行相應(yīng)的程序來(lái)體現(xiàn)某種基于邏輯思維的智能行為，達(dá)到模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的效果。目前人工智能的大部分研究成果都是基于這種方法實(shí)現(xiàn)的。?

該方法的主要特征是：

?立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作，適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程，解決需要進(jìn)行邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題；

?知識(shí)可用顯式的符號(hào)表示；

?便于模塊化；?能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接；?可對(duì)推理結(jié)論做出解釋?zhuān)阌趯?duì)各種可能性進(jìn)行選擇。

但該方法不適合于形象思維；而且在用符號(hào)表示概念時(shí)其有效性在很大程度上取決于符號(hào)表示的正確性，且對(duì)帶噪聲的信息及不完整的信息難以處理。(2)以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法該方法是在人腦神經(jīng)元及其相互連接而成網(wǎng)絡(luò)的啟示下，試圖通過(guò)多人工神經(jīng)元間的并行協(xié)同作用來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類(lèi)智能的模擬。該方法認(rèn)為：大腦是人類(lèi)一切智能活動(dòng)的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機(jī)制著手進(jìn)行研究，搞清楚大腦的結(jié)構(gòu)及它進(jìn)行信息處理的過(guò)程及機(jī)理，可望揭示人類(lèi)智能的奧秘，從而真正實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智慧在機(jī)器上的模擬。?該方法的主要特征：?通過(guò)神經(jīng)元之間的并行協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)信息處理，處理過(guò)程具有并行性、動(dòng)態(tài)性、全局性；?通過(guò)神經(jīng)元間分布式的物理聯(lián)系存儲(chǔ)知識(shí)和信息，因而可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能，對(duì)于帶有噪聲、缺損、變形的信息能進(jìn)行有效地處理。近期的一些研究表明，該方法在模式識(shí)別、圖像信息壓縮等方面取得了一些研究成果；?通過(guò)神經(jīng)元間連接強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類(lèi)學(xué)習(xí)、