人工智能资料

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1、人工智能人工智能”（Artificial Intelligence ）简称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，是计算机科学 的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学， 而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维） 科学、 行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际 上是一门综合性的交义学科和边缘学科。在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从 计 算机的诞生开始算起，这时人类才有可能

2、以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最 早是在 1956年的一次会议上提出的，在此以后.因为一些科学家的努力使它得以发展。 但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能 的基本理论还不完整. 我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思 考为什么得以产生等一系列问题。但经过这儿十年的发展，人工智能正在以它巨大的 力量影响着人们的生活。一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象LI前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域：1）问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋（如国际象棋）程序。 在下棋程序中应用的某

3、些技术，如向前看儿步，并把困难的问题分成一些比较容 易 的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序 能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程 序把各 种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学 家和工程 师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。2）逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到 一 些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明， 并 在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反 证，确 实称得上是一项智能任务。

4、为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而 且需要某些直觉技巧。3）理解自然语言NLP （ Natural language Processing ）自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，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 语给出的指令和获取知识等。有些程序祺至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头 指令（而不是从键盘打入讣算机的指令）。忖前语言处理研究的主要课题是：在翻译 句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识一世界知识和期望作用的重 要性。人工智能在语言翻译与语音理解

5、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。4）自动程序设计也许程序设计并不是人类知识的一个十分重要的方面，但是它本身却是人工 智 能的一个重要研究领域。这个领域的工作叫做自动程序设计。已经研制出能够以各种 不同的LI的描述（例如输入，输出对，高级语言描述。其至英语描述算法）来编写计 算机程序。这方面的进展局限于少数儿个完全现成的例子。对自动程序设讣的研究不 仅可以促进半自动软件开发系统的发展。而且也使通过修正自身数码进行学习（即修 正它们的性能）的人匸智能系统得到发展。自动编制一份程序来获得某种指定结果的 任务同证明一份给定程序将获得某种指定结果的任务是紧密相关的。后者叫做程序

6、验 证。许多自动程序设计系统将产生一份输出程序的验证作为额外收获。5）专家系统专家系统是依幕人类专家已有的知识建立起来的知识系统。U前专家系统是人工 智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地 质勘探、 石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的 程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决同题时的思维过程，来求解领域 内的各种问题，达到或接近专家的水平。一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某 个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题 也就是说，专家系统是一个具有大量专门

7、知识与经验的程序系统，它应用人工智能技 术，根据某个领域一个或多个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，以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。高性能的专家系统也已经从学术研究开始进入实际应用研究。随着人 工智能整体水平的提高，专家系统也获得发展。正在开发的新一代专家系统有分布式 专家系统和协同式专家系统等。在新一代专家系统中，不但釆用基于规则的方法，而 且采用基于模型的原理。6) 机器学习 学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。人工智能在这 方面的研究近年来取得了一些

8、进展。学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使讣算机具有智能的根 本途径。正如 香克(R. Sha nk)所说：“一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。”此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。所以这是一个始终得到重视， 理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的 研究领域。7) 人工神经网络ill于冯诺依曼(VanNeu mann)体系结构的局限性，数字计算机存在一些尚无法 解决的问题。人们一直在寻找新的信息处理机制，神经网络计算就是其中之一。研究结果已经证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方

9、式 好得多的效果。神经网络的发展有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的 综合成 果。神经生理学家、心理学家与计算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个 功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其 互联关系。因此， 对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工 智能机一神经计算机。对神经网络的研究始于 40 年代初期，经历了一条十分曲折的道路，儿起儿 落， 80年代初以来，对神经网络的研究再次出现高潮。霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件 实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法就是两 个重要标志。现在，神经网络已

10、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获得日益广泛的应用。8) 机器人学人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学.其中包括对操作机器 人装 置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标 的动作序列的规划方法，无所不包。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。它所导致的一些 技术 可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的 过程。它 对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较 好的理解。复 朵的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，先在抽象和忽略细节 的高层进行规

11、划， 然后再逐步在细节越来越重要的低层进行规划。机器人已在各 种丄业、农业、商北、 旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应 用。9) 模式识别计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求计算机能更有 效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等等信息资料，模式识别便得到迅速发 展。模式(Pattern )词的本意是指完美无缺的供模仿的一些标本。模式识别就 是指识别出给定物体所模仿的标本。人1：智能所研究的模式识别是指用讣算机代替 人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟。研究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

12、和理解周 围环境的感知能力。模式识别是一个不断发展的新学科。它的理论基础和研究范围也在不断发 展。随 着生物医学对人类大脑的初步认识，模拟人脑构造的计算机实验即人工神经网络方法 早在 50年代表、60年代初就已经开始。至今，在模式识别领域，神经网络方法已经 成功地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。U前模 式识别学科正处于大发展的阶段，随着应用范圉的不断扩大 , 随着计算机科学的不断 进步，基于人工神经网络的模式识别技术。在90年代将 有更大的发展。10) 机器视觉机器视觉或讣算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学 科。 机器视觉的前沿研究领域包括实时并

13、行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三 维景物的建模与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。 机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电 视实况转播等领域获得极为广泛的成用。11) 智能决策支持系统 决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识一智能”有着极其密切的关 系。在80年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和 知识处理 技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范圉，提高了系 统解决问题的 能力，这就成为智能决策支持系统。12) 智能控制人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需(

14、或需 要尽 可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其口标的自动控制。或者说，智 能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。随着人工智能和讣算机技术的发展，已可能把自动控制和人工智能以及系统 科 学的某些分支结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是 在这种条件下产生的。它是自动控制的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能的 一个重要研究领域。1965 年。傅哀孙首先提出把人工智能的启发式 推理规则用于学 习控制系统。十多年后，建立实用智能控制系统的技术逐渐成熟。1971年，傅京孙提 出把人工智能与自动控制结合起来的思想。1977年，美国萨里迪斯提岀把人工智能、 控

15、制论和运筹学结合起来的思想。1986年，中国的蔡自兴提出把人工智能、控制论、 信息论和运筹学结合起来的思想。按照这些结构理论已经研究出一些智能控制的理论 和技术，用来构造用于不同领域的智能控制 系统。13） 智能检索随着科学技术的迅速发展.出现了“知识爆炸”的惜况。对国内外种类繁多和 数 量巨大的科技文献之检索远非人力和传统检索系统所能胜任。研究智能检索系统已成 为科技持续快速发展的重要保证。数据库系统是储蓄某学科大量事实的讣算机软件系 统，它们可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。数据库系统的设计也是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、存储和 检索大量事实，已经发展了许多技术。当我

16、们想用数据库中的事实进行推理并从中检 索答案时，这个课题就显得很有意义。14） 智能调度与指挥 确定最佳调度或组合的问题是我们最感兴趣的乂一类问题。一个古典的问题 就怒推销员旅行问题。这个问题要求为推销员寻找一条最短的旅行路线。他从某个城市 出发，访问每个城市一次，且只许一次，然后回到出发的城市。大多数这类问题能够试图求解这类问从可能的组合或序列中选取一个答案，不过组合或序列的范围很大。题的程序产生了一种组合爆炸的可能性。这样，即使是大型计算机的容量也会被用光。 在这些问题中有儿个（包括推销员旅行问题）是属于计算理论家称为NP完全性一类 的问题。他们根据理论上最佳方法计算出所耗时间（或所走步数）的最坏情况来排列 不同问题的难度。智能组合调度与指挥方法已被应用于汽车运输调度、列车的编组与指挥、空中交 通管制以及军事指挥等系统。15）系统与语言工具 入工智能对计算机界