计算机辅助设计技术基础PPT资料

计算机辅助设计技术(jìshù)基础第一页，共62页。主要(zhǔyào)内容6.1人工智能的产生与发展6.2知识的表示方法6.3专家系统的结构、特点(tèdiǎn)及分类2022/12/142第二页，共62页。6.6.1人工智能(rénɡōnɡzhìnénɡ)的定义人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图(qǐtú)了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。2022/12/143第三页，共62页。控制(kòngzhì)专家系统(expertsystemforcontrol)孕育期（1956年前）状态：描述某类不同事物间的差别(chābié)而引入的一组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合。系统发出的警报要有很高的准确性状态空间法、问题归约法、谓词(wèicí)逻辑法…控制策略是人工智能的核心问题(wèntí)。8模式识别(móshìshíbié)1问题(wèntí)求解就是在该表达式中用置换项置换变量☆在某种意义上讲，编译程序就是在做“自动程序设计”的工作。80年代，随着第五代计算机的研制(yánzhì)，人工智能得到了很大发展。系统能够动态地处理其输入信息第四十三页，共62页。算符（operator）☆机器人手臂的最佳移动和实现例:三数码(shùmǎ)难题（3puzzleproblem）6.1.2人工智能(rénɡōnɡzhìnénɡ)的起源与发展孕育期（1956年前）30-40年代：产生了数学逻辑和关于计算的新思想。☆推理的某些方面可以用比较简单的结构加以形式化。——弗雷治（Frege）、怀特赫德（Whitehead）、罗素（Russell）和塔斯基（Tarski）等。☆关于计算和符号处理的理论，预言了形式推理与后来发明的计算机之间的联系。——丘奇（Church）、图灵（Turing）等。被称为人工智能之父的图灵（Turing），不仅创造(chuàngzào)了一个简单而通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。2022/12/144第四页，共62页。图灵简介(jiǎnjiè)1912年6月23日，出生于英国伦敦。1931年-1934年，在英国剑桥大学国王学院（King'sCollege）学习。1932年-1935年，主要研究量子力学、概率论和逻辑学。1935年，被选为剑桥大学国王学院院士(yuànshì)。1936年，研究可计算理论，并提出“图灵机”的构想。1936年-1938年，普林斯顿大学做博士研究，涉及逻辑学、代数和数论等。1938-1939年，加入英国政府破译二战德军密码的工作。1940年-1942年，成功破译了德军U-潜艇密码。1943年-1945年，担任英美密码破译部门的总顾问。1945年，在英国国家物理实验室从事计算机理论研究。1946年，被英国皇室授予OBE爵士勋衔。1947年-1948年，从事计算机程序理论、神经网络和人工智能的理论研究。1948年，担任曼彻斯特大学计算实验室副主任。1949年，成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。1950年，发表论文“计算机器与智能”；提出著名的“图灵测试”理论。1951年，从事生物的非线性理论研究；被选为英国皇家学会会员。1953年-1954年，继续在生物和物理学等方面的研究；1954年6月7日，氰化物中毒死于家中，年仅42岁。1966年，计算机协会(xiéhuì)设立“图灵奖”作为对计算机科学家的最高奖项2022/12/145第五页，共62页。6.1.2人工智能的起源(qǐyuán)与发展形成期（1956—1970年）1956年，在的达特茅斯（Dartmouth）大学举办第一次人工智能的研讨会，首次提出了“人工智能”的术语；对人工智能学科的建立和发展具有十分重要的意义。1969年，第一届国际(guójì)人工智能联合会议（InternationalJointConferenceonAI）召开；1970年，《人工智能》（InternationalJournalofAI）国际(guójì)杂志创刊。2022/12/146第六页，共62页。6.1.2人工智能的起源(qǐyuán)与发展发展期（1970年~）80年代，随着第五代计算机的研制(yánzhì)，人工智能得到了很大发展。1982年开始了”第五代计算机研制(yánzhì)计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。80年代末，神经网络飞速发展1987年，召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的逐渐增加，神经网络迅速发展起来。90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。2022/12/147第七页，共62页。人工智能的各种(ɡèzhǒnɡ)认知观人类的认知行为具有不同层次认知生理学认知心理学认知信息学认知工程学符号(fúhào)主义（Symbolicism）基于物理符号(fúhào)系统假设和有限合理性原理连接主义（Connectionism）基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义（Actionism）基于控制论及感知—动作型控制系统2022/12/148第八页，共62页。6.1.3人工智能(rénɡōnɡzhìnénɡ)的研究及应用领域人工智能的基本技术知识表示（KnowledgeRepresentation）状态空间法、问题归约法、谓词(wèicí)逻辑法…推理搜索（Searching&Reasoning）启发式搜索、消解原理、不确定性推理…计算智能（ComputationalIntelligence）模糊计算、神经计算、进化计算…构成技术（系统与语言）产生式系统、LISP语言、Prolog语言…2022/12/149第九页，共62页。1问题(wèntí)求解问题(wèntí)的表示、分解、搜索、归约等；进行复杂的数学公式符号运算求解；☆如下棋程序中，把复杂困难的问题(wèntí)分成一些较容易的子问题(wèntí)等技术，已经发展成为搜索和问题(wèntí)归约等人工智能基本技术，得到广泛的应用。☆未解决的问题(wèntí)：人类具有的但尚不能明确表达的能力（如人的洞察能力）问题(wèntí)的原概念，在人工智能中称为问题(wèntí)表示的选择。2022/12/1410第十页，共62页。2逻辑推理与定理(dìnglǐ)证明通过对事实数据库的操作(cāozuò)来证明定理多种证明方法几何定理证明的“吴氏方法”☆逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。探索一些新的方法，把注意力集中在一个大型数据库中的相关事实上，重视可信的证明，在出现新信息时能适时修正这些证明。定理证明在人工智能方法的研究中是一个极其重要的论题。2022/12/1411第十一页，共62页。3自动(zìdòng)程序设计根据不同目的描述来编写的计算机程序促进人工智能系统的发展★自动程序设计：自动程序设计是人工智能的一个重要的研究领域。在某种意义上讲，编译程序就是在做“自动程序设计”的工作。

自动程序设计研究的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。

对程序设计或机器人控制问题，先产生一个容易的有错误(cuòwù)的解，然后再修改完善的做法，一般要比要求第一个解就完全没有错误(cuòwù)的做法有效得多。2022/12/1412第十二页，共62页。4专家系统(zhuānjiāxìtǒnɡ)☆专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域的人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决该领域内的复杂问题。如：用户与专家系统的“咨询对话”☆如何表达和运用专家知识是发展专家系统的关键☆专家系统与传统的计算机程序最本质的区别：※要解决的问题一般(yībān)没有算法解※经常是在不完全、不精确或不确定的信息基础上进行决策。※专家系统可以解决的问题一般(yībān)包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导、控制等。2022/12/1413第十三页，共62页。5机器(jīqì)学习★机器学习：☆学习是人类智能的主要标志和获取知识的基本手段，是一个有特定目的的知识获取过程，其内部表现为新知识结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善。☆机器的学习能力是人工智能研究中最突出和最重要的一个方面。☆自动获取新的事实(shìshí)及新的推理算法是使计算机具有智能的根本途径。2022/12/1414第十四页，共62页。6人工神经网络★人工神经网络：☆传统计算机不能解决基于逻辑思维的知识(zhīshi)处理，无法求解信息不完整、不确定性的模糊问题。☆研究结果证明：用神经网络可以更有效地处理直觉和形象思维信息。☆目前，神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域得到了广泛的应用。☆在某种意义上讲，编译程序就是在做“自动程序设计”的工作。2022/12/1415第十五页，共62页。7机器人学☆机器人手臂的最佳移动和实现☆机器人目标动作序列的规划方法☆操作机器人程序(chéngxù)的研究☆机器人视觉、触觉、听觉、力觉和控制2022/12/1416第十六页，共62页。8模式识别(móshìshíbié)☆模式识别是研究(yánjiū)计算机对外部世界的感知能力的学科。☆迄今，模式识别中的神经网络方法的有效应用：手写字符识别、汽车牌照识别、指纹识别、语音识别。2022/12/1417第十七页，共62页。9智能(zhìnénɡ)控制☆智能控制是驱动智能机器自主实现其目标的过程(guòchéng)，是自动控制发展的最新方向，也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。☆目前，智能控制研究的六大领域：智能机器人规划与控制、智能过程(guòchéng)规划、智能过程(guòchéng)控制、专家控制系统、语音控制、智能仪器。2022/12/1418第十八页，共62页。10智能(zhìnénɡ)CAD☆智能CAD（ICAD）系统把专家系统等人工智能技术与优化设计、有限元分析、计算机三维造型技术等结合起来，各取所长，尽可能使计算机参与设计方案决策、结构设计、性能分析、图形处理等设计全过程。☆ICAD的特征：拥有解决设计问题的知识库；具有选择知识、协调工程(gōngchéng)数据库和图形库等资源共同完成设计任务的推理决策机制。2022/12/1419第十九页，共62页。常用的问题表示方法有：状态空间法、谓词逻辑法、产生式规则、语义网络、框架。6.2.1状态空间法StateSpaceRepresentation问题求解技术主要是两个(liǎnɡɡè)方面：问题的表示求解的方法状态空间法状态（state）算符（operator）状态空间方法6.2知识(zhīshi)的表示方法2022/12/1420第二十页，共62页。问题状态(zhuàngtài)描述定义状态：描述某类不同事物间的差别(chābié)而引入的一组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合。算符：使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为操作符或算符。问题的状态空间：是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。2022/12/1421第二十一页，共62页。2.状态空间(kōngjiān)表示概念详释例如下棋、迷宫(mígōng)及各种游戏。OriginalStateMiddleStateGoalState2022/12/1422第二十二页，共62页。123123123312312312初始(chūshǐ)棋局目标(mùbiāo)棋局例:三数码(shùmǎ)难题（3puzzleproblem）2022/12/1423第二十三页，共62页。状态空间表示(biǎoshì)举例产生式系统（productionsystem）一个总数据库：它含有与具体任务有关的信息随着应用情况的不同，这些数据库可能(kěnéng)简单，或许复杂。一套规则：它对数据库进行操作运算。每条规则由左部鉴别规则的适用性或先决条件以及右部描述规则应用时所完成的动作。一个控制策略：它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。2022/12/1424第二十四页，共62页。状态(zhuàngtài)空间表示举例例：猴子(hóuzi)和香蕉问题2022/12/1425第二十五页，共62页。用一个四元表列（W，x，Y，z）来表示这个(zhège)问题状态.这个问题的操作（算符）如下(rúxià)：goto（U）表示猴子走到水平位置U或者用产生式规则表示为 （W，0，Y，z）goto（U）（U，0，Y，z）解题(jiětí)过程2022/12/1426第二十六页，共62页。pushbox（V）猴子把箱子推到水平(shuǐpíng)位置V，即有 （W，0，W，z）pushbox（V）（V，0，V，z）climbbox猴子(hóuzi)爬上箱顶，即有 （W，0，W，z）climbbox（W，1，W，z）grasp猴子(hóuzi)摘到香蕉，即有 （c，1，c，0）grasp（c，1，c，1）

该初始状态变换为目标状态的操作序列为

{goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}2022/12/1427第二十七页，共62页。(b，1，b，0)（U，0，b，0）（V，0，V，0）（c，1，c，0）（U，0，V，0）（c，1，c，1）（a，0，b，0）目标状态goto（U）goto（U）U=b，climbboxgoto（U）U=bpushbox（V）猴子和香蕉问题的状态空间图goto（U）U=V2022/12/1428第二十八页，共62页。猴子和香蕉问题自动(zìdòng)演示：

猴子香蕉箱子

猴子香蕉箱子

Ha!Ha!2022/12/1429第二十九页，共62页。6.2.2谓词(wèicí)逻辑法逻辑(luójí)语句；形式语言1谓词演算1.语法和语义基本符号谓词符号、变量符号、函数符号、常量符号、括号和逗号原子公式连词和量词(Connective&Quantifiers)连词与及合取（conjunction)或及析取（disjunction）蕴涵（Implication）非（Not）量词全称(quánchēnɡ)量词（UniversalQuantifiers)存在量词(ExistentialQuantifiers)2022/12/1430第三十页，共62页。原子公式的的定义：用P(x1，x2，…，xn)表示一个n元谓词公式，其中P为n元谓词，x1,x2,…，xn为客体变量或变元。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做谓词演算的原子公式，或原子谓词公式。分子谓词公式可以用连词(liáncí)把原子谓词公式组成复合谓词公式，并把它叫做分子谓词公式。合适公式（WFF，well-formedformulas）合适公式的递归定义合适公式的性质合适公式的真值等价（Equivalence)谓词(wèicí)公式2022/12/1431第三十一页，共62页。置换(zhìhuàn)与合一置换概念假元推理全称化推理综合推理定义就是在该表达式中用置换项置换变量性质(xìngzhì)可结合的不可交换的合一（Unification)合一：寻找项对变量的置换，以使两表达式一致。可合一：如果一个置换s作用于表达式集{Ei}的每个元素，则可以用{Ei}s来表示置换例的集。我们称表达式集{Ei}是可合一的。2022/12/1432第三十二页，共62页。6.2.3产生(chǎnshēng)式规则（ProductionRule）产生式规则（ProductionRule）是根据客观世界中各客体之间都存在依赖关系的实质而形成的，是当前智能系统中最常用的知识表示方法之一。用产生式规则表示的知识是一种过程型知识，它主要描述如何应用其他知识进行推理的过程，即专家在推理过程中所使用的原理(yuánlǐ)和规则。由它表示知识所构成的知识库称为产生式规则库，由产生式规则库构成的系统称为产生式系统。2022/12/1433第三十三页，共62页。产生式系统的组成：规则(guīzé)库、综合数据库、控制策略。2022/12/1434第三十四页，共62页。确定性知识的表示：

IF（前提条件）THEN（结论）；其中，结论也称为操作，当前提条件满足时，则执行某一操作。产生式规则(guīzé)还可以用来表示不确定或不完备的知识。给前提条件和规则(guīzé)本身赋予一定的信度值，在推理的同时，信度值以某种预定的方式进行传播，最后得到的结论也带有一个信度值，它表示该结论成立的可信程度。不确定（或不完备）知识的表示：IF前提条件（信度）THEN结论（信度）2022/12/1435第三十五页，共62页。规则的三要素：前提、结论和信度信度是不精确(jīngquè)推理的依据，在推理过程中按某种计算方式传播。2022/12/1436第三十六页，共62页。6.2.4语义网络(wǎngluò)语义网络从数学意义(yìyì)上讲，就是对知识的图解表示方法，是一种带有标记的有向图，由节点和连接节点之间的弧线组成。节点用于表示物理实体、概念和状态。弧线表示它们之间的关系。基本观点：

☆认为记忆是由概念的联系实现的，如果用图来描述，就形成了表示“事”和“物”相互关系的网状结构，即语义网络。

☆一个语义网络由若干以有向图表示的三元组（节点1，弧，节点2）连接而成。

☆用这些节点和弧可以把一些独立的知识组织成巨大的网络形式，并能从网络知识结构中组合出新的知识。2022/12/1437第三十七页，共62页。语义网络的推理是通过继承和匹配完成(wánchéng)的。语义网络能较好地表示对象之间的继承和变异的概念。语义网络适合于表示推理、联想、归纳等逻辑概念。2022/12/1438第三十八页，共62页。6.2.5框架(kuànɡjià)1975年，Minsky在语义网络的基础上，针对人们在理解情景、故事时提出的心理学模型，论证的是思想而不是具体实施。

框架是一种通用的数据结构，适于表达多种类型的知识，是广泛用于人工智能系统中的知识表示形式。

基本观点：人脑已经存储有大量的典型情景（框架），当人们面临新的情景时，就从记忆中选择一个称作框架的基本知识结构与之相匹配，然后依照(yīzhào)新的情景进行加工、修改和补充，形成新的知识2022/12/1439第三十九页，共62页。6.2.5框架(kuànɡjià)一个框架（Frame）由框架名和一组槽（Slots）构成（若干节点和关系统称为槽）。因此框架是一个多叉树结构。

一个框架可以通过其槽中所含下一级框架的名称与下一级框架相连，构成树状结构的框架系统。对一个待求解的问题而言，它可以分解为若干个子问题，而子问题又可再分为若干子问题。因此，框架系统可用于表达任何复杂的问题。

知识(zhīshi)从大的框架依次到小的框架（槽）分层进行描述，它在表示知识(zhīshi)的过程中自然形成一个层次，使得对知识(zhīshi)的描述既可以很概括、抽象，又可以很具体、详细。2022/12/1440第四十页，共62页。6.2.6其他(qítā)方法剧本（Script）表示剧本是框架的一种特殊形式(xíngshì)，它用一组槽来描述某些事件的发生序列。过程（Procedure）表示过程式表示就是将有关某一问题领域的知识，连同如何使用这些知识的方法，均隐式地表达为一个求解问题的过程。2022/12/1441第四十一页，共62页。知识(zhīshi)的利用符号性知识利用的最主要形式是推理，推理机是智能(zhìnénɡ)系统必不可少的一个构件。

推理机的基本任务是在一定的控制策略指导下，搜索知识库中可用的知识，与数据库匹配，产生或论证新的事实。一、推理机的基本性能★高效率的搜索和匹配机制★可控制性☆内部动态控制：限制搜索的宽度和深度，使其既完备又收敛。

☆外部动态控制：允许外部中断，并接受外部控制，能进行现场保护和设置返回点。★可观测性：控制系统应具有灵活的接口与用户交流信息。★启发性：能在不确定、不完全的知识环境下工作，能够在信息不充分的条件下进行试探性求解。2022/12/1442第四十二页，共62页。二、控制策略什么是控制策略？

推理方法研究的是前提与结论之间的种种逻辑关系及其信度传递的规律；而控制策略就是指导从初始状态到目标状态进行的搜索。为什么要采用控制策略？

为了使系统更有效、更灵活地利用对象级知识；从问题(wèntí)求解的角度讲，是为了限制和缩小搜索空间。控制策略是人工智能的核心问题(wèntí)。2022/12/1443第四十三页，共62页。三、推理方法的分类(fēnlèi)在知识集合上进行各种推理是知识利用的最重要形式之一，其主要特征表现为前提与结论之间的逻辑关系。按标准的不同，推理方法可作以下划分：★从方式上分：演绎推理、归纳推理。

演绎推理：从已知的判断出发，通过演绎推出结论的一种推理方式。结论蕴涵在已知的判断中，是一种由一般到个别的推理。

归纳推理：是由一类事物的大量事例推出该类事物普遍规律的一种推理方法。先从已知事实中猜测一个结论，而后对该结论的正确性加以证明确认。如：枚举法、类比法、统计法等。

★从确定性上分：精确(jīngquè)推理、不精确(jīngquè)推理。

★从单调性上分：单调推理、非单调推理。2022/12/1444第四十四页，共62页。几个(jǐɡè)人工智能(1)

://中国(zhōnɡɡuó)人工智能网人工智能研究者俱乐部(3)

://MITAILab.(4)

://AAAI(5)://IEEECISociety2022/12/1445第四十五页，共62页。专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一定义：是一个(yīɡè)含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。6.3专家系统(zhuānjiāxìtǒnɡ)2022/12/1446第四十六页，共62页。推理机根据知识库的知识和用户提供的事实，不断由已知前提推出未知结论，并把这些(zhèxiē)结论纳入工作存储空间，作为已知的新的事实继续进行推理，从而把被求解的问题由未知状态转换为已知状态的过程。

知识库和推理机是专家系统的核心部分。

一种专家系统的好与差，主要取决于如何建立强大的知识库和采用什么样的推理算法。专家系统的工作(gōngzuò)过程2022/12/1447第四十七页，共62页。★具有启发性

用启发方法帮助人们找出关于解决问题的一种提示或经验估计。

★具有透明性

能解释本身的推理过程和作出的决定，能回答(huídá)用户提出的问题。

★具有灵活性

具有总结规则、发现问题的自学习功能。

★具有处理不确定知识的能力

能利用客观世界中不确定的因果关系和不精确推理来得出近乎合理的结论。专家系统(zhuānjiāxìtǒnɡ)的特点2022/12/1448第四十八页，共62页。一般(yībān)应用程序 专家系统把问题求解的知识隐含地编入程序(chéngxù)把知识组织为两级：数据级和程序(chéngxù)级。把其应用领域的问题(wèntí)求解知识单独组成一个实体。即为知识库。将知识组织成三级；数据、知识库和控制。一般应用程序与专家系统的区别：2022/12/1449第四十九页，共62页。任务通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况特点数据量很大，常不准确、有错误、不完全能从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设推理过程可能很复杂(fùzá)和很长例子语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和信号解释等1.解释(jiěshì)专家系统expertsystemforinterpretation2022/12/1450第五十页，共62页。任务通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。特点系统处理的数据随时间变化，且可能(kěnéng)是不准确和不完全系统需要有适应时间变化的动态模型例子有气象预报、军事预测等2.预测(yùcè)专家系统(expertsystemforprediction)2022/12/1451第五十一页，共62页。任务根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象机能失常(即故障)的原因特点能够了解被诊断(zhěnduàn)对象或客体各组成部分的特性以及它们之间的联系能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息中得出尽可能正确的诊断(zhěnduàn)例子有医疗诊断(zhěnduàn)等3.诊断(zhěnduàn)专家系统(expertsystemfordiagnosis)2022/12/1452第五十二页，共62页。任务寻找出某个能够(nénggòu)达到给定目标的动作序列或步骤特点从多种约束中得到符合要求的