2-人工智能与专家系统(2014)总结

1第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能探讨的基本内容1.4人工智能探讨途径与学派1.5人工智能的主要探讨领域21.3人工智能探讨的基本内容学问表示——人工智能的永恒主题学问表示：将人类学问形式化或者模型化。学问表示方法：符号表示法、连接机制表示法。符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和依次组合起来表示学问的一类方法。例如：一阶谓词逻辑、产生式等。连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及依次连接起来，并在其间相互传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及学问。例如：神经网络等。3

2.机器感知2.机器感知机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知实力。以机器视觉(machinevision)与机器听觉为主。3.机器思维机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的地处理。1.3人工智能探讨的基本内容4

2.机器感知4.机器学习机器学习（machinelearning）：探讨如何使计算机具有类似于人的学习实力，使它能通过学习自动地获得学问。1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。5.机器行为机器行为：计算机的表达实力，即“说”、“写”、“画”等实力。1.3人工智能探讨的基本内容5第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能探讨的基本内容1.4人工智能探讨途径与学派1.5人工智能的主要探讨领域6人工智能探讨可以有三种途径进行：符号主义：（思维理论）符号主义认为人类认知的基本元素是符号，认知的过程就是符号处理的过程。（一阶谓词逻辑）连接主义：（阈值理论）连接主义认为人类认知的基本元素是神经元本身。人类的认知过程就是大量的神经元的整体活动。（探讨方法：人工神经网络）行为主义：（进化理论）由美国麻省理工学院的R.A.Brook教授提出的。该理论认为人的本质实力是在动态环境中的行走实力、对外界事物的感知实力、维持生命和繁衍生息的实力，正是这些实力对智能的发展供应了基础，因此智能是某种困难系统所出现的性质。1）

人工智能探讨途径7符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。连接主义(Connectionism),又称仿生学派(Bionicsism)或生理学派，原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或限制论学派(Cyberneticsism)，其原理为限制论及感知-动作型限制系统。2）人工智能探讨中的学派8①符号主义方法西蒙和纽厄尔为代表的物理符号系统假说（physicalsymbolsystemhypothesis）由一组称为符号的实体组成系统，这些符号可作为组分出现在另一符号实体中。任何时候系统内部均有一组符号结构，以及作用在这些符号结构上生成其他符号结构的一组过程。任一物理符号系统假如是有智能的，则必能执行对符号的输入、输出、存储、复制、条件转移和建立符号结构这样6种操作。反之，能执行这6种操作的任何系统，也就确定能够表现出智能符号主义学派：9①符号主义方法认知基元是符号，智能行为通过符号操作来实现,以美国科学家Robinson提出的归结原理为基础，以Lisp和Prolog语言为代表着重问题求解中的启发式搜寻和推理过程，在逻辑思维的模拟方面取得成功，如自动定理证明和专家系统。10①符号主义方法1977年吴文俊院士给出了一类平面几何问题的机械化证明理论,在计算机上证明白一大批平面几何定理。1984年科学出版社出版了他的《几何定理机器证明的基本原理》一书，被称为吴方法。11②连接主义方法J.J.Hopfield为代表的人工神经网络方法，思维的基元是神经元，把智能理解为相互连接的神经元竞争与协作的结果,其中以反向传播网络模型和Hopfield网络模型更为突出。着重结构模拟，探讨神经元特征、神经元网络拓扑、学习规则、网络的非线性动力学性质和自适应的协同行为。121975年，JohnHolland提出遗传算法，仿照生物染色体中基因的选择(selection)、交叉(crossover)和变异(mutation)的自然进化过程,通过个体结构重组,形成一代代新群体（populations),最终收敛于近似优化解。用于处理多变量、非线性、不确定、甚至混沌的大搜寻空间的有约束的优化问题；②连接主义方法13③行为主义方法以R.A.Brooks为代表。反馈是限制论中的基石，没有反馈就没有智能。强调智能系统与环境的交互，从运行的环境中获得信息（感知），通过自己的动作对环境施加影响；限制论探讨导致机器人和智能限制，机器人是“感知--行为”模式,是没有学问的智能，强调直觉和反馈的重要性；智能行为体现在系统与环境的交互之中，功能、结构和智能行为不行分割。14

符号主义连接主义行为主义基础数理逻辑仿生学控制论原理物理符号系统假设NN机制与学习算法智能来自感知和行为认识基本元素—符号过程—符号处理神经元NN的整体活动智能无需知识，无需表示、推理，逐步进化方法功能模拟结构模拟行为模拟人工智能三高校派15第1章绪论1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能探讨的基本内容1.4人工智能探讨途径与学派1.5人工智能的主要探讨领域161.5人工智能的主要探讨领域1.自动定理证明

定理证明的实质是证明由前提P得到结论Q的永真性。1958年，王浩证明白有关命题演算的全部定理（220条）、谓词演算中150条定理的85%。1965年鲁宾逊（Robinson）提出了归结原理，使机器定理证明成为现实。我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。171.5人工智能的主要探讨领域2.博弈下棋、打牌、斗争等一类竞争性的智能活动。1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。1991年8月，IBM公司研制的DeepThought2计算机系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）实行了一场人机对抗赛，以1：1平局告终。1996年2月10日至17日，IBM公司的“深蓝”计算机系统与卡斯帕罗夫进行了六局竞赛，以3.5比2.5的总比分赢得这场世人瞩目的“人机大战”的成功。181.5人工智能的主要探讨领域2.博弈2004年6月8日，中国首届国际象棋人机对弈开战。国际象棋特级大师诸宸与“紫光之星”笔记本电脑对阵。诸宸在最终关头被电脑抓住马脚，先负一局。4天后诸宸灵敏变阵，但再负一局。192007年台北国际独创暨技术交易展览上，第三代智能机器人DOC现场表演下棋。1.5人工智能的主要探讨领域201.5人工智能的主要探讨领域模式识别（patternrecognition）：探讨对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者一般数据。模式识别的过程：样本采集—特征提取—识别准则—结果输出文字识别：邮政编码、车牌识别、汉字识别。人脸识别：反恐、商业。物体识别：导弹、机器人。3.模式识别21模式识别（PatternRecognition）模式“(Pattern)一词的本意是指完备无缺的供仿照的一些标本。模式识别就是指识别出给定物体所仿照的标本。人工智能所探讨的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，探讨的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解四周环境的感知实力。包括对文字、声音、图形、图像、人物和物体等进行自动识别。221.5人工智能的主要探讨领域4.专家系统

专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。1965年费根鲍姆探讨小组起先研制第一个专家系统——分析化合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入运用。1971年MIT开发成功求解一些数学问题的MYCSYMA专家系统。拉特格尔高校开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。1972年斯坦福高校肖特里菲等人起先研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。1976年斯坦福探讨所起先开发探矿专家系统PROSPECTOR，1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发觉了一个钼矿。1981年斯坦福高校研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发觉某些数论的概念和定理。231.5人工智能的主要探讨领域5.机器人

20世纪60年头初，研制出尤尼梅特和沃莎特兰两种机器人。机器人发展：程序限制机器人（第一代）、自适应机器人（其次代）、智能机器人（现代）。245.机器人

机器人从诞生至今已有５０多年历史，广泛应用于工业生产、助老助残、抗灾救援、医疗服务等社会生活各个方面。特殊是在工业生产领域中，装配、焊接、搬运等各个环节都有机器人劳碌的“身影”。251.5人工智能的主要探讨领域

美国军用机器人携带火箭26

美军排爆机器人1.5人工智能的主要探讨领域27

美军投入伊拉克战场的排弹机器人1.5人工智能的主要探讨领域28

美军投入伊拉克战场的可携带侦察机器人1.5人工智能的主要探讨领域29韩国AEGIS战场情报侦察机器人1.5人工智能的主要探讨领域30

韩国排雷机器人1.5人工智能的主要探讨领域31

韩国地面作战机器人1.5人工智能的主要探讨领域322008美国战斗机械狗研制成功，由科幻变现实1.5人工智能的主要探讨领域这个形似机械狗的四足机器人被命名为“大狗”(Bigdog)，由波士顿动力学工程公司特地为美国军队探讨设计。这只机器狗与真狗一般大小。331.5人工智能的主要探讨领域在战场上的作用:为士兵运输弹药、食物和其他物品。原理：汽油机驱动的液压系统能够带动其有关节的四肢运动。陀螺仪和其他传感器帮助机载计算机规划每一步运动，保持身体的平衡。假如有一条腿比预期更早地遇到了地面,计算机认为可能踩到了岩石或是山坡,就会相应地调整自己的步伐。341.5人工智能的主要探讨领域352007年9月26日，南京市青少年活动中心科技馆展示大厅里，来自中国科技高校的15个仿人形机器人表演舞蹈《千手观音》、体操表演和赵本山、范伟的小品《卖拐》等三套拿手绝活，达到了我国表演类机器人的最高水平。这批人形机器人具有17个自由度，能够双足行走、前进、后退、转弯、俯卧站立、翻转、鲤鱼打挺、做俯卧撑、站立踢球射门、招手、拥抱，还可以打太极拳、做广播体操、跳舞。用一种锂聚合物电池给它们充电，充一次电可以演出20场。1.5人工智能的主要探讨领域36仿人形机器人表演舞蹈千手观音2007年9月26日，南京青少年活动中心科技馆展示大厅里，来自中国科技高校的8个20多厘米高的机器人表演《千手观音》，它们的手臂、身躯随着节奏依次或伸展或摇摆，还能够蹲起直立。1.5人工智能的主要探讨领域37ThreeLawsofRoboticsArobotmaynotinjureahumanbeingor,throughinaction,allowahumanbeingtocometoharm.ArobotmustobeyordersgiventoitbyhumanbeingsexceptwheresuchorderswouldconflictwiththeFirstLaw.ArobotmustprotectitsownexistenceaslongassuchprotectiondoesnotconflictwiththeFirstorSecondLaw.38机器人三定律著名的美国科幻作家阿西莫夫(I.Asimov)提出了"机器人三定律"：

(1)机器人必需不危害人类，也不允许它眼看人类受害而袖手旁观。

(2)机器人必需确定听从人类，除非这种听从有害于人类。

(3)机器人必需疼惜自身不受损害，除非为了疼惜人类或者是人类叮嘱它作出牺牲。391.5人工智能的主要探讨领域6.机器视觉

机器视觉(machinevision)或计算机视觉(computervision)是用机器代替人眼睛进行测量和推断。机器视觉系统是指通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，依据像素分布和宽度、颜色等信息，转换成数字信号，抽取目标的特征，依据判别结果限制现场的设备动作。机器视觉应用在半导体及电子、汽车、冶金、制药、食品饮料、印刷、包装、零配件装配及制造质量检测等。401.5人工智能的主要探讨领域7.自然语言理解探讨如何让计算机理解人类自然语言，包括回答问题、生成摘要、翻译等。1957年，在苏联人造卫星成功放射的刺激下,美国国家探讨会大力支持对俄科技论文的计算机翻译。人们最初以为机器翻译只要将双向词典及一些词法学问放进计算机就行了。后来发觉有时会出现特殊荒谬的错误。“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”心有余而力不足。俄语

“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”酒是好的但肉变质了。411.5人工智能的主要探讨领域自然语言理解“Timeflieslikeanarrow”光阴似箭以前的机器翻译得到以下几种译文：时间象箭一样奔驰（正确）时间以箭运动的方式飞着（可笑，但不算错）用测箭速的方法测量蝇速（没听说过，但有可能）测量象箭似的苍蝇的速度（离奇）一种“时间苍蝇”宠爱箭（在科幻小说里或许有）42自然语言理解（NaturallangrageUnderstanding）★自然语言理解探讨如何让计算机理解人类自然语言。已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获得学问等。★目前语言处理探讨的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话状况为基础，留意大量的一般常识--世界学问和期望作用的重要性。★人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就，发展为人类自然语言处理的新概念。43自然语言理解的3个目标★计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入信息中的有关问题。★对输入的信息能产生相应的摘要，而且能用不同词语复述输入的内容。★计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种自然语言表示相同的信息。441.5人工智能的主要探讨领域8.自动程序设计

自动程序设计是设计一个能够自动生成程序的程序系统，包括程序综合与程序正确性验证。自动程序设计的两个问题★程序验证（ProgramVerification）即利用一个已验证过的程序系统来自动证明某一给定程序的正确性。★程序综合（ProgramSynthesis）指依据给定问题的具体描述由计算机自动生成满足要求的程序。451.5人工智能的主要探讨领域9.智能信息检索

智能信息检索系统的功能：(1)能理解自然语言。(2)具有推理实力。(3)系统拥有确定的常识性学问。10.数据挖掘与学问发觉数据挖掘的目的是从数据库中找出有意义的模式(一组规则、聚类、决策树、依靠网络或其他方式表示的学问)。数据挖掘过程：数据预处理、建模、模型评估及模型应用。461.5人工智能的主要探讨领域11.组合优化问题

组合优化问题：旅行商问题、生产支配与调度、物流中的车辆调度、智能交通、通信中的路由调度、计算机网络信息调度等NP完全问题：用目前知道的最好的方法求解，问题求解须要花费的时间是随问题规模增大以指数关系增长。12.人工神经网络人工神经网络：一个用大量简洁处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。471.5人工智能的主要探讨领域分布式人工智能系统以鲁棒性作为限制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变更的环境中，具有交换信息和协同工作的实力。分布式问题求解：把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和学问共享的模块或者结点。多智能体系统：探讨各智能体之间行为的协调。13.分布式人工智能

481.5人工智能的主要探讨领域智能管理就是把人工智能技术引入管理领域，建立智能管理系统，探讨如何提高计算机管理系统的智能水平，以及智能管理系统的设计理论、方法与实现技术。智能决策就是把人工智能技术引入决策过程，建立智能决策支持系统。智能决策支持系统是由传统决策支持系统再加上相应的智能部件就构成了智能决策支持系统。智能部件可以是专家系统模式、学问库模式等。14.智能管理与智能决策

491.5人工智能的主要探讨领域国际知名美籍华裔科学家傅京孙（KS.Fu）在1965年首先把人工智能的启发式推理规则用于学习限制系统。智能限制的两个显著特点：第一，智能限制是同时具有学问表示的非数学广义世界模型和传统数学模型混合表示的限制过程。其次，智能限制的核心在高层限制，其任务在于实际环境或过程进行组织，即决策与规划，以实现广义问题求解。智能限制的基本类型：（1）专家智能限制（2）模糊限制（3）神经网络限制15.智能限制501.5人工智能的主要探讨领域智能仿真是将AI引入仿真领域，建立智能仿真系统。仿真是对动态模型的试验，即行为产生器在规定的试验条件下驱动模型，从而产生模型行为。仿真是在描述性学问、目的性学问及处理学问的基础上产生结论性学问。利用AI对整个仿真过程（建模、试验运行及结果分析）进行指导，在仿真模型中引进学问表示，改善仿真模型的描述实力，为探讨面对目标的建模语言打下基础，提高仿真工具面对用户、面对问题的实力，使仿真更有效地用于决策，更好地用于分析、设计及评价学问库系统。16.智能仿真

511.5人工智能的主要探讨领域智能CAD（简称ICAD）就是把人工智能技术引入计算机帮助设计领域，建立智能CAD系统。AI几乎可以应用到CAD技术的各个方面。从目前发展的趋势来看，至少有下述四个方面：（1）设计自动化。（2）智能交互。（3）智能图形学。（4）自动数据采集。17.智能CAD

521.5人工智能的主要探讨领域

智能通信就是把人工智能技术引入通信领域，建立智能通信系统。智能通信就是在通信系统的各个层次和环节上实现智能化。例如在通信网的构建、网管与网控、转接、信息传输与转换等环节，都可实现智能化。这样，网络就可运行在最佳状态，具有自适应、自组织、自学习、自修