第5章 机器人人工智能 (Artificial Intelligence of Robots),自然智能与人工智能的概念人工智能 的研究领域专家系统人工神经网络,§5.1 自然智能与人工智能的概念 （The Concepts of Natural Intelligence and Artificial Intelligence）,自然智能：是人类和一些动物所具有的智力和行为能力 包括：解决问题，进行各种运算，学习和处理各种新 情况的能力; 判断、理解、推理、形成概念、适当的反应和适应性 人工智能：用计算机程序来实现自然智能,§5.2 人工智能 的研究领域 （The Research Fields of Artificial Intelligence）,一、专家系统(Expert System) 是一个智能 的计算机程序，它运用知识和推 理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的 计算机程序都可以称做专家系统定 义,二、自然语言处理（Natural Language Processing) 研究使用计算机理解和生成自然语言的理论和技术,问 题：,包括：书面语的理解 口语(声音的理解) 手写文字识别,应用：机器翻译篇章理解篇章生成 自然语言接口,三、机器学习（Machine Learning） 机器学习是人工智能研究的核心问题之一，也是最早研究方向之一不具备学习能力的计算机系统难以称为智能系统 学习：如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能 机器学习：怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的一门科学四、自动定理证明(Automatic Theorem Proving ) 利用计算机证明非数值性的结果，即确定他们的真假 1）自然演绎法：是依据推理规则，从前提和公理中可以推 理出许多定理，如果得证的定理恰在其中 则定理得证。
2 ）判定法：是对一类问题找出统一的计算机可实现的算法 3 ）定理证明器：是研究一切可判定问题的证明方法 4 ）人机交互进行定理证明: 即计算机是数学家的辅助工具，用计算机帮助人完成手工证明中难以完成的繁杂的大量计算，推理和穷举五、分布式人工智能 (Distributed Artificial Intelligence) DAI系统一般由多个Agent(智能体)组成，每一个Agent又 是一个自治系统，Agent之间以及Agent与环境之间进行并发 活动，并通过交互来完成问题求解 智能体的定义：如果一个实体的状态可被视为包含了诸如知 识信念承诺和能力等精神状态时，该实体 就是Agent强有力的机解能力，能解决AI不能解决的问题，因为单个智能系统的资源和知识是有限的，需要构造智能系统组织由于智能系统间可并行操作，DAI求解问题的效率较高Agent间的协作，可单独工作。
DAI比AI更一般地体现了人类的智能DAI的优越性,研究体现在多智能系统中的知识与行为， 更确切际说，DAI主要研究在合作或竞争 的环境下如何协调多智能系统的行为其 主要目的是为了有效地利用资源，控制智能系统的异 常操作，均衡智能系统的目标DAI研究的主要内容,任务的描述、分解和分布通信，交互语言和协议Agent之间的协作Agent之间的协调冲突消解实现的语言、柜架地和环境实现DAI的工程问题,DAI的主要研究问题：,六、机器人(Robot)七、模式识别(Pattern Recognization) 1、图形和图像识别 2、语言识别八、博弈(Game Playing) 1997年IBM公司研究的“深兰”计算机 深兰” 获胜 前苏联人国际象棋世界冠军：卡斯帕罗夫九、计算机视觉(Computer Vision)十、人工神经网络(Neural Network),,§5.3 专家系统 （Expert System）,一、 专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能 解决的复杂问题,定 义,具有专家水平的专业知识能进行有效的推理具有启发性具有灵活性具有透明性具有交互性能根据不确定的知识进行推理,特 点,二、,解释型专家系统诊断型专家系统预测型专家系统设计型专家系统规划型专家系统控制型专家系统监督型专家系统修理型专家系统教学型专家系统调试型专家系统,专家系统的类型,三、,四、专家系统的一般结构 核心是：知识库和推理机,,,,,知识库 ：用来存放领域专家提供的专门知识。
推理机：是模拟领域专家的思维过程，控制并执行对 问题的求解 知识获取机构：为专家系统获取知识，建立超健全、完 善、有效的知识库，以满足求解领域问 题的需要人机接口：是专家系统与领域专家、知识工程师、一 般用户间进行交互的界面，由一组程序及 相应的硬件组成，用于完成输入输出工作 数据库：用于存放用户提供的初始事实，问题描述及系统 运行过程中得到的中间结果、最终结果等信息 数据库的内容是不断变化的，这也是“动态”或黑 板“的由来数据库中必须有相应的数据库管理 系统，负责对数据库中的知识进行检查、维护等。
解释机构：回答用户提出的问题，解释系统的推理过程使系 统对用户透明§5.4 人工神经网络（ANN）,一、问题的提出 计算机在模式识别、感知、评判和决策等不如人 人脑与计算机不同 极大量的基本单元(神经元) 复杂的互相连接而成的一种高度复杂、 非线性、并行处理的信息处理系统 1、单个神经元的反应速度是在毫秒级，而计算机的逻辑门 反应时间在10 - 9s 量级，相差10 5 ~ 6 2、比计算机快，耗能级为每一运算10-16J/s，计算机则为 10- 6J/s，相 差10个数量级,,二、ANN定义： 是为模仿人脑工作方式而设计的一种机器，它可 用电子或光电元件实现，也可用软件在常规计算 机上仿真，或者说ANN是一种具有大量连接的并 行分布处理器，它具有通过学习获取知识并解决 问题的能力，且知识是分布存储在连接权(对应于 生物神经元的突触)中，而不是象常规计算机那样 按地址存在特定的存储单元之中。
三、人工神经元模型 三个基本要素： a）一组连接权(对应于生物神经元的突触)连接强度由各连接 上的权值表示，权值为 正表示激励，为负表示 抑制 b）一个求和单元：用于求 取各输入信息的加权和 (线性组合) c）一个非线性激励函数，起到 非线性映射作用并限制神经元 输出幅度在一定的范围之内，一般限制在[-1，+1]之内四、人工神经网络结构 1、前馈型神经网络各神经元接受前一层的输入，并输 出给下一层，没有反馈 2、反馈型神经网络,第5章 结 束,机器人技术基础,,,主讲教师 张永德 教授,。