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1、第7章 人工智能的决策支持和 智能决策支持系统,第7章 本章内容,7.1 人工智能概念 7.2 人工智能基本原理 7.3 专家系统与智能决策支持系统 7.4 遗传算法的决策支持 7.5 机器学习的决策支持,开篇案例,KPN电信公司的智能系统 背景：KPN电信是一家卓越的电信公司，该公司在荷兰提供固定线路网络，在西欧提供数据和IP服务，并且该公司还在荷兰、德国和比利时提供移动服务。它拥有38000多名员工，他们服务于790万固定线路用户、1340万移动客户和140万网络订阅者。不仅如此，KPN电信还在阿姆斯特丹、纽约、伦敦和法兰克福的股票交易所上市。 主要问题是：如何在使成本最小化的同时保持高效
2、的运作。,信息系统部面临的难题：在解决来自用户的服务电话时耗费时间严重，有时也很让人受挫。更糟糕的是，由于员工的离职或退休，导致了绝大部分知识维护的遗失。 解决办法：开发了一个被称为阿基米德的基于规则的系统。该系统运用Authorete工具获取知识，这些知识包括：相关的安装问题、处理过程、步骤以及IT员工集体经验中的解决方法。 阿基米德的核心是其知识库以及一个友好的用户界面。知识是用简单的语句而非复杂的结构来表达的。这些语句详细说明了当今的IT专家是如何分析软件安装并解决问题的。该系统通过下拉菜单中一系列有意义的陈述来指导用户，帮助KPN开发者并进一步完善知识。,思考问题： 开发智能系统的动机
3、 解释智能系统的作用及其潜在的优点，开发这些系统的主要困难是什么？ 人工智能与人类智能的区别是什么？,基本思想： 包含了学习人类的思考过程； 通过机器（计算机和机器人）来描述并复制这些过程。 众所周知的定义：人工智能是一种机器行为，如果由人类执行就可以称为智能。 令人深思的定义：人工智能研究的是如何使计算机比人类做的更好。 著名应用：深蓝国际象棋程序。,7.1 人工智能的基本概念及原理,人工智能具有的能力 从经验中学习或理解。 在模棱两可或相互矛盾的情形中进行理性分析。 对新的情况进行快速成功的响应。 在解决问题的过程中运用推理方法并对行为进行有效的指导。 处理复杂的情况。 以正常的理性方式来
4、理解和推断。 运用知识来处理环境。,人工智能的特征,符号处理： 数值与符号 算法与启发式算法 算法是一步一步地处理过程。 启发式算法：从经验中获取的直觉知识或经验法则。 推断：启发式算法的替代，包含运用启发式算法或从其他搜索方法从事实或规则中推断。 机器学习：使系统调整行为并对外部环境做出反应。 例：人工神经网络和遗传算法。,人工智能比人类智能比较,人工智能的优势 人工智能更具有永久性。 人工智能为复制和传播提供了便捷。 人工智能的成本比自然智能的成本低。 人工智能可以存档。 人工智能执行某些任务的速度比人类快。 人工智能执行某些任务的质量会比许多人甚至是大多数人高。 人类智能具有的优势 人类
5、智能富有创造性，人工智能缺乏创见。 人类智能可以直接运用感官体验并且使人类受益。大多数人工智能系统必须在符号输入和表示中工作,7.1 人工智能的基本概念及原理,人工智能的决策支持技术,7.1 人工智能的基本概念及原理,1、人工智能的决策支持技术 从智能决策支持系统的概念可知智能决策支持系统中包含了人工智能技术，与决策支持有关的人工智能技术主要有： 专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然语言理解等。,专家系统 是利用大量的专门知识解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统； 神经网络 是利用神经元的信息传播模型（MP模型）进行学习和应用； 遗传算法 是模拟生物遗传过程的群体优化搜索方法； 机
6、器学习 是让计算机模拟和实现人类的学习，获取解决问题的知识； 自然语言理解 是让计算机理解和处理人类进行交流的自然语言。,7.1 人工智能的基本概念及原理,2智能决策支持系统结构形式 1）基本结构 智能决策支持系统（IDSS）决策支持系统（DSS）人工智能（AI）技术,7.1 人工智能的基本概念及原理,人工智能技术可以概括为：推理机知识库 智能决策支持系统的结构可以简化为图7.2,7.2 人工智能基本原理,7.2.1 逻辑推理 7.2.2 知识表示与知识推理 7.2.3 搜索技术,7.2.1 逻辑推理,1.形式逻辑(人的思维形式、规律),（1）概念：反映事物的特有属性和属性的取值。 （2）判断
7、：对概念的肯定或否定； 判断本身有对有错； 判断有全称的肯定（或否定）判断和存在的肯定（或否定）判断。 （3）推理：从一个或多个判断推出一个新判断的过程。,7.2.1 逻辑推理,2.推理的种类,演绎推理,归纳推理,类比推理,假言推理,三段论推理,数学归纳法,假言易位推理,枚举归纳推理,1）演绎推理：从一般现象到个别（特殊）现象的推理。,2）归纳推理：从个别（特殊）现象到一般现象的推理。,3）类比推理：从个别（特殊）现象到个别（特殊）现象的推理。,1）演绎推理 专家系统的研究基本上属于演绎推理范畴。演绎推理的核心是假言推理。 假言推理：以假言判断为前提，对该假言判断的前件或后件的推理。 1）假言
8、推理： pq，p q 2）三段论推理 ： pq，qr pr 3）假言易位推理（拒取式）：pq，q p 符号“”表示推出,7.2.1 逻辑推理,2）归纳推理(个别一般) （1）数学归纳法 这种推导是严格的，结论是确实可靠的。 （2）枚举归纳推理 S1是P ，S2是P ， Sn是P S1Sn是S类事物中的部分分子，没有相反事例。 所以，S类事物都是P。 枚举归纳推理的结论是或然的(并非必然地)， 它的可靠性和事例数量相关 。,7.2.1 逻辑推理,枚举归纳推理实例,如观察到铁受热膨胀、铜受热膨胀等事实而 不知其所以然，由此推出“所有金属受热膨胀” 的结论就是简单枚举归纳推理。,3）类比推理 它是由
9、两个（或两类）事物在某些属性上相同，进而推断它们在另一个属性上也可能相同的推理。 A事物有abcd属性,B事物有abc属性（或a,b,c相似属性）所以， B事物也可能有d属性（或d相似属性） 类比推理的结论带有或然性，它的可靠性和相类比事物属性之间的联系程度有关。,7.2.1 逻辑推理,类比推理实例一,1816年的一天，法国医生雷奈克出诊为一位年轻的女性看病，一见病人，雷奈克犯起愁来：她身体非常肥胖，要诊断她的心脏和肺部是否正常，按当时医生惯用的方法，把耳朵贴近病人的胸部来听，肯定听不清楚，更何况她是一位年轻的女性。雷奈克抬头看了看院子里正在玩耍的小孩，脑子里突然浮现出几年前看到一个孩子们玩的
10、游戏：一个孩子用钉子敲打木板的一头，另外的孩子争先恐后地抱着把耳朵贴近木板的另一头，兴致勃勃地倾听着。,为什么木头能够把声音清晰地传过来呢？雷奈克稍微想了想，只见他很很地拍了一下手说：“就是这样！就是这样！”雷奈克要来一叠纸，紧紧地卷成一个卷，然后把纸卷的一端放在姑娘的胸部，另一端放在自己的耳朵上，侧着脸听了起来。“真是一个妙法！”雷奈克高兴地喊了一句。回到家里，雷奈克找到一根空心木管，造成了历史上第一个“听诊器”。,类比推理实例一,类比推理实例二,19世纪30年代，英国商人威尔斯以与冯灿的茂隆皮箱商行订购的皮箱中有不是皮的木料为由，向香港法院起诉，蓄意敲诈冯灿。针对这种情况，冯灿的律师罗文锦
11、取出口袋的金怀表，高声问法官：“请问这是什么表？”法官答道：“这是金表，可是这与本案有什么关系？”罗文锦高举金表，面对法庭上所有的人说：“有关系。这是金表，没有人怀疑是 吧？但是，请问，这块金表除表面镀金之外，内部的机制都是金制吗？”旁听者同声议论：“当然不是。”罗文锦继续说：“那么人们为什么又叫它金表呢？”稍作停顿又高声说：“由此可见，茂隆行的皮箱案不过是原告无理取闹、存心敲诈而已”原告理屈词穷，法庭最后以威尔斯诬告，罚款5000元结案,皮箱诉讼案的法庭辩论中，卖方律师在反驳中所使用的就是类比推理： 表的外表有金，内部含有不是金的材料，但却是金表； 箱的外表有皮，但也含有不是皮的材料； 所以
12、，箱仍是皮箱。,类比推理实例二,3. 总结 1）演绎推理的结论没有超出已知的知识范围。而归纳推理和类比推理的结论超出已知的知识范围。 演绎推理只能解释一般规律中的个别现象 而归纳推理和类比推理创造了新的知识，使科学得到新发展，是一种创造思维方式。 2）演绎推理中由于前提和结论有必然联系，只要前提为真，结论一定为真。 归纳推理和类比推理中前提和结论，不能保证有必然联系，具有或然性。这样推理的结论未必是可靠的。需要经过严格的验证和证明，使之形成新的理论。,7.2.1 逻辑推理,7.2.2 知识表示与知识推理,案例分析：礼来制药公司基于知识的实时系统的开发 背景：礼来公司是一家全球性的大型美国制药公
13、司（全球范围内有41000名员工，在158个国家销售产品） 问题：生产药物产品需要一道叫做发酵的特殊工序。一个典型的发酵过程是操作一系列不停搅拌的容器。为了获得优质产品，需要小心监控发酵过程并且始终如一的控制。但是传统统计过程难以控制参数。例如：无法量化一个发酵种子所处的阶段。无法对产品搅动做出精确的预测。虽然培植采用相同的工序，但是由不同员工来执行。不同操作者根据各自的经验来控制这一过程，导致产品的质量有差异。,解决：礼来公司采用专家系统来解决这一问题，目的是希望关键技术员能够24小时对发酵过程提供服务，并且专家系统中知识库的相关部分能够被复制。构建了一个智能质量报警系统，用于操作提供一致性
14、的实时建议。 开发过程：四名知识工程师参与了系统的开发，他们仅仅被要求记录专家知识，而不进行任何优化。也不能使用自身领域知识来影响专家。总共开发了6个月。 步骤：知识诱出；知识融合；知识库编码；测试和评估。,思考： 为什么礼来公司需要开发一个智能系统来为过程操作提供建议？ 开发十个独立的知识库，然后通过知识融会将它们合成一个整体，你对此有何看法？这种方法的优点和缺点各是什么？ 使用知识获取工具有什么好处？,7.2.2 知识表示与知识推理,7.2.2 知识表示与知识推理,知识获取：是指从人类专家、书本、文档、传感器或者计算机文件中采集知识。这些知识可能倾向于特殊的问题域或问题解决程序，也可能是一
15、般性知识或者元知识。 知识表示：采集的知识是在一种被称为知识表示的行为过程中组织的。这一行为过程包括知识图的表示以及将知识编码到知识库中。 知识确认： 知识将被不断确认和核实。 推理：这一行为包括使计算机能够基于知识和问题特性来进行推理软件的设计。 解释和理由：包括解释能力的设计和编程实现,7.2.3 搜索技术,搜索技术是人工智能的一个重要研究内容。智能技 术体现在减少搜索树中的盲目搜索。 1.执行时间与，等成正比的算法，称为按多项式时间执行。 2.执行时间与，！和等成正比的算法，称为按指数时间执行。,按多项式时间执行的算法，计算机是可以实现的。按指数时间执行的算法，计算机是不可能实现的。,7
16、.2.3 搜索技术,人工智能中发展了一种称为启发式搜索方法，基本思想可用一个实例来说明： 一个外地人到某城市出差，他想到书店看看，又不知书店在何处，如果采取盲目搜索，从住地出发沿任一方向走，在分叉路口又任选一分支走，他可能走几天几夜也找不到 如果采用启发式方法，他会问路上的人，到书店怎样走。城市中的大部分人对书店不知道，问不出来。,7.2.3 搜索技术,改一种问法：问该城市最热闹的地方在哪儿？按照这个启发式信息沿着指路人的路线，乘车到达最热闹的地方 但书店在哪儿，仍然不知道。如果盲目搜索，可能仍然找不到。如果采用启发式方法，他会问路上的人，卖画的地方在哪儿，他可以通过画店再问书店在哪儿？ 启发式方法能减少大量盲目无效的搜索，能有效克服按指数时间执行的组合爆炸现象,7.2.3 搜索技术,搜索方法分类： 基本搜索法 （1）广度优先搜索法。 （2）深度优先搜索法。,7.2.3.1 广度优先搜索（宽度优先搜索）,1、广度优先搜索思想 从初始状态S开始，利用规则，生成所
