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1、第12讲智能系统导语作为一种高技术成果的典型代表，各类智能系统体现的就是智能科学技术的应用成就，并为我们社会科学与技术诸多方面的进步，作出了突出贡献。这一讲，我们就是围绕着智能系统话题，专门介绍智能科学技术最为典型的智能系统及其应用，包括经典的专家系统、应用广泛的智能机器人以及代表当代社会发展走向的智能社会技术应用领域等三个方面的内容。第12.1节专家系统在智能科学技术发展早期，比较典型的综合性应用成果之一，就是专家系统。专家系统是利用人工智能方法与技术开发的一类智能程序系统，主要是模仿某个领域专家的知识经验来解决该领域特定的一类专业问题。其基本原理是通过利用形式化表征的专家知识与经验，模仿人
2、类专家的推理与决策过程，从而解决原本需要人类专家解决的一些专门领域的复杂问题。自从美国斯坦福大学于1965年开发出第一个化学结构分析专家系统DENDRAL以来，各种专家系统层出不穷，已经遍布了几乎所有专业领域，成为应用最为广泛、最为成功、也最为实效的智能系统。专家系统主要有这样一些特点：（1）专家系统主要是运用专家的经验知识来进行推理、判断、决策，从而解决问题，因此可以启发帮助大量非专业人员去独立开展原本不熟悉的专业领域工作；（2）用户使用专家系统不仅仅可以得到所需要的结论，而且可以了解获得结论的推导理由与过程，因此比直接与一些性格古怪的人类专家咨询来得更加方便、透明和信赖；（3）作为一种人工
3、构造的智能程序系统，对专家系统中知识库的维护、更新与完善更加灵活迅速，可以满足用户不断增长的需要。根据目前已有开发的、数量众多、应用广泛的专家系统求解问题的性质不同，可以将专家系统大致分为如下7类。（1）解释型专家系统：主要任务是对已知信息和数据进行分析与解释，给出其确切的涵义。应用范围包括语音分析、图像分析、电路分析、化学结构分析、生物信息结构分析、卫星云图分析、各种数据挖掘分析等。（2）诊断型专家系统：主要任务是根据观察到的数据情况来推断出观察对象的病症或故障以及原因，主要应用范围有医疗诊断（包括中医诊断）、故障诊断、软件测试、材料失效诊断等。（3）预测型专家系统：主要任务是通过对过去与现
4、状的分析，来推断未来可能发生的情况，比如气象预报、选举预测、股票预测、人口预测、经济预测、交通路况预测、军事态势预测、政治局势预测等等。（4）设计型专家系统：主要任务是根据设计目标的要求，求出满足设计问题约束条件的设计方案或图纸，比如集成电路设计、建筑工程设计、机械产品设计、生产工艺设计、艺术图案设计等。（5）规划型专家系统：主要任务是寻找某个实现给定目标的动作序列或动态实施步骤，比如像机器人路径规划、交通运输调度、工程项目论证、生产作业调度、军事指挥调度、财务预算执行等。（6）监视型专家系统：主要任务是对某类系统、对象或过程的动态行为进行实时观察与监控，发现异常及时发出警报，比如生产安全监视
5、、传染病疫情监控、国家财政运行状况监控、公共安全监控、边防口岸监控等。（7）控制型专家系统：主要任务是全面管理受控对象的行为，使其满足预期的要求，如空中管制系统、生产过程控制、无人机控制等。其他还有调试型、教学型、修理型等类型的非常专门的专家系统，我们就不再一一介绍了。一般专家系统的基本结构如图所示。在专家系统中，核心问题是知识的表示、获取与运用问题。在经典人工智能研究中，知识的表示方法主要有状态空间、产生式、脚本、语义网络、框架、逻辑表达式、依存关系等；知识获取方法主要是各种机器学习策略决定的，经典的有归纳学习、示教学习、实例学习、顿悟学习，以及非经典的各种软计算方法；至于知识的运用，则主要
6、取决于推理引擎的构建策略，大致有前向驱动、后向驱动以及混合驱动等。专家 用户 用户界面获取知识 命令解释 问题知识库 推理引擎 求解专家系统基本结构图以产生式系统为例，整个推理引擎由这样三个部分组成：（1）状态集合：在环境中可能发生的所有状态集，包括开始状态、中间状态和目标状态，推理过程就是要从给定的开始状态，找出达到目标状态的推理步骤（路径）。（2）规则集合：对状态进行各种可能变换的规则集合，在产生式系统中，这样的规则均用产生式形式来表示：。（3）控制策略：这部分是来解决如何使用规则的组织策略的（前向、后向、混合），以及遇到多条满足当前条件的规则时，如何进行取舍等。此外，系统中还需要设置一个
7、当前工作区，记录每时每刻系统状态的变化，初始值为开始状态，中间值为推导过程中的中间结果，如果推导成功的话，最终值应该就是目标状态。通常可以采用一种搜索空间的搜索树描述方法来刻画专家系统求解问题的推理过程。又如在思维能力一讲中介绍的那样。鉴于上述传统的专家系统主要是采用符号计算方法来建构，其共同弱点就是知识更新很难自动完成。系统一经形成，其中的知识（规则）无法自动更改以适应不断变化的环境。于是人们开始运用各种智能计算方法来综合考虑专家系统的构造。这些方法除了符号逻辑之外，还有称为软计算的模糊逻辑、神经网络和演化计算。将这些方法混合起来构造的智能系统，就称为混合智能专家系统。混合智能系统主要包括：
8、1）神经专家系统：符号计算+神经网络2）神经模糊系统：模糊逻辑+神经网络3）演化专家系统：符号计算+演化计算4）神经演化系统：神经网络+演化计算5）模糊演化系统：模糊逻辑+演化计算6）智能综合系统：符号逻辑+神经网络+演化计算多层次智能系统方略：通过上述综合智能系统的研究，我们可以预见未来的智能专家系统一定是一种多层次综合型构造系统，如右图所示。问题输入推理结果 符号规则推理调节参数 神经网络表征训练数据遗传算法选优量子随机发生最低层是生物层遗传机制：决定智能系统的基本体系结构及最优神经网络权值距阵，其中理想的各概率发生采用物理层的量子计算机制（可能的情况下，目前可以暂不考虑）。用神经层的网络
9、表征符号规则推理机制：包括所有不精确推理、非单调方法的结合，从而形成神经模糊（或缺省或概率或次协调推理）智能系统。这样的表征可以进行适应性调整学习。复合智能专家系统往往采用多种人工智能方法来构建，因此给理解带来了一定的难度。但如果从物理世界的构成层次上理解，即从物理的、生物的、神经的、符号的、群体的，这样逐步由低级到高级的构建规律，就不难理解复合智能专家系统的层次建构原则。其反过来说明的也是各种计算方法的层次问题：量子计算是最底层的，然后是演化计算、神经计算、符号计算，最后才是群体计算。其中演化计算还可以分为基因计算和遗传计算两个子层次。总之，专家系统的主要功能包括：（1）存储知识：具有存放专
10、门领域知识的能力；（2）描述能力：描述问题求解过程中涉及到的中间过程；（3）推理能力：具备解决问题所需要的推理能力；（4）问题解释：对于求解问题与步骤能够给出合理的解释；（5）学习能力：能够具备知识的获取、更新与扩展的能力；（6）交互能力：提供专家或用户良好的人机交互手段与界面。专家系统与一般应用程序的主要区别在于，专家系统将应用领域的问题求解知识独立形成一个知识库，可以随时进行更新、删减与完善等维护，这样就可以充分运用人工智能有关知识表示技术、推理引擎技术和系统构成技术；而一般应用程序不同，其将问题求解的知识直接隐含地编入程序，要更新知识就必须重新变动整个程序，并且难以引入有关智能技术。正因
11、为专家系统有这么多的优点，随着其技术的不断进步，应该范围也越来越广阔。实际上，自从上个世纪70年代专家系统诞生以来，已经广泛应用到科学、工程、医疗、军事、教育、工业、农业、交通等领域，产生了良好的经济与社会效益。为社会技术进步作出了重大贡献。第12.2节智能机器智能机器指的是一类具有一定智能能力的机器，比如智能机床、智能航天器、无人飞机、智能汽车以及先进的智能武器等，特别是智能机器人。大多数智能机器均具有高度自治能力、能够灵活适应不断变化的复杂环境，并高效自动地完成赋予的特定任务。与专家系统纯软件性不同，一般智能机器是智能软件与专用硬件设备相结合的产物。通常，在智能机器内部拥有一个智能软件，通
12、过机器装备的传感器和效应器，捕获环境的变化并进行实时分析，然后对机器行为做适当的、以应对环境的变化，完成预定的各项任务。智能软件是智能机器的大脑中枢，负责推理、记忆、想象、学习、控制等；传感器则负责收集外部或内部信息，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、平衡觉等；效应器则像人类筋骨、肌肉，主要是实施智能机器人的言行动作，作用于周围环境，如整步电动机、扬声器、控制电路等，实现类似人类嘴、手、脚、鼻子、触角等功能。机器主体，则是智能机器人的支架，不同形状、用途的机器人差异很大。比如就智能机器人而言，智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的
13、人有直接的联系。最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。如果是可移动智能机器，或者智能机器人，那么还要考虑机器人导航、路径规划等问题。目前，智能机器人研制工作吸引了众多国家的人工智能领域的科学家与工程师，特别是美国、日本、德国一些发达国家，各种智能机器人层出不穷，并应用到各个领域之中，从日常生活，到太空深海，到处都有只能机器人的身影。据不完全统计，各类智能机器分布在众多不同的应用领域包括医疗、餐厅、军事、玩具、水下、太空、体育、社区、工业、农业等，为人类社会的进步作出了杰出贡献。下面我们就以图例为线索，分别介
14、绍不同应用领域的智能机器的现状。 各种生活服务型机器人 社会服务机器人 多才多艺的智能机器人吹笛手 萨克斯手 大提琴手 小提琴手 指挥 机器人足球赛 仿生机器人 模仿真人机器人 上天入海机器人美国MIT人工智能实验室里的智能机器人一般而言，智能机器人不同于普通机器人，应该具备如下三个基本功能：（1）感知功能：能够认知周围环境状态及其变化，既包括视觉、听觉、距离等遥感型传感器，也包括压力、触觉、温度等接触型传感器；（2）运动功能：能够自主对环境作出行为反应，并能够进行无轨道自由行动，除了需要有移动机构外，一般还需要配备机器手之类能够进行作业的装置；（3）思维功能：根据获取的环境信息进行分析、推理
15、、决策，并给出采取应对行动的控制指令。这是智能机器人的关键功能和区分标准。按照智能机器人功能实现侧重点不同，还可以对智能机器人进行分类，大致可以分为传感型、交互型和自主型三类，他们的智能化程度不同。（1）传感型机器人：又称外部受控机器人，这种机器人本身并没有智能功能，只有执行机构和感应机构。实现智能功能主要利用传感信息（包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等）进行传感信息处理、实现控制与操作的能力。智能功能主要有外部控制机器来完成，并通过发出控制指令来指挥机器人的动作。（2）交互型机器人：有一定的智能功能，并主要是通过人机对话，来实现对机器人的控制与操作。虽然具有了部分处理和决策功能，能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制。（3）自主型机器人：无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。自主型机器人本身就具有感知、处理、决策、执行等模块，可以就像一个自主的人一样独立地活动和处理问题。科学技术进步的重要推动力是军事的需要，因此一个国家的科学技术最高成就往往首先体现在军事装备之上。反过来，今天的军事装备水平，也就代表了科学技术水平的最高水平，并且往往就是未来民用技术的先导。因此，作为智
