2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.1人工智能的概念1.1.1什么是人工智能？1.1.2為什么要研究人工智能 1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.1人工智能的概念1.1.2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.1.1什么是人工智能？

所謂“人工智能”是指用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能。作為一個(gè)學(xué)科，人工智能研究的是如何使機(jī)器（計(jì)算機(jī)）具有智能的科學(xué)和技術(shù)，特別是人類智能如何在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)或再現(xiàn)的科學(xué)和技術(shù)。因此，從學(xué)科角度講，當(dāng)前的人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能雖然是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，但它的研究卻不僅涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)，而且還涉及到腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知（思維）科學(xué)、行為科學(xué)和數(shù)學(xué)，以及信息論、控制論和系統(tǒng)論等眾多學(xué)科領(lǐng)域。因此，人工智能實(shí)際上是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。

2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.1.1什么是人工智能？2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

廣義的人工智能學(xué)科是模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，研究與開(kāi)發(fā)各種機(jī)器智能和智能機(jī)器的理論、方法與技術(shù)的綜合性學(xué)科。人工智能是一個(gè)含義很廣的詞語(yǔ)，在其發(fā)展過(guò)程中，具有不同學(xué)科背景的人工智能學(xué)者對(duì)它有著不同的理解，提出了一些不同的觀點(diǎn)，人們稱這些觀點(diǎn)為符號(hào)主義(Symbolism)、連接主義(Connectionism)和行為主義(Actionism)等，或者叫做邏輯學(xué)派(Logicism)、仿生學(xué)派(Bionicsism)和生理學(xué)派(Physiologism)。此外還有計(jì)算機(jī)學(xué)派、心理學(xué)派和語(yǔ)言學(xué)派等。

1.1.1什么是人工智能？2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)廣義的人工智能學(xué)科是模2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的尼爾遜（N.J.Nilsson）教授從處理的對(duì)象出發(fā)，認(rèn)為“人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)，即怎樣表示知識(shí)、怎樣獲取知識(shí)和怎樣使用知識(shí)的科學(xué)”。麻省理工學(xué)院溫斯頓（P.H.Winston）教授則認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的富有智能的工作”。斯坦福大學(xué)費(fèi)很鮑姆（E.A.Feigenbaum）教授從知識(shí)工程的角度出發(fā)，認(rèn)為“人工智能是一個(gè)知識(shí)信息處理系統(tǒng)”。1.1.1什么是人工智能？2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)斯坦福大學(xué)人工2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

綜合各種不同的人工智能觀點(diǎn)，可以從“能力”和“學(xué)科”兩個(gè)方面對(duì)人工智能進(jìn)行定義。從能力的角度來(lái)看，人工智能是相對(duì)于人的自然智能而言的，所謂人工智能是指用人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能；從學(xué)科的角度來(lái)看，人工智能是作為一個(gè)學(xué)科名稱來(lái)使用的，所謂人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的學(xué)科?？傊斯ぶ悄苁且婚T綜合性的邊緣學(xué)科。它借助于計(jì)算機(jī)建造智能系統(tǒng)，完成諸如模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、程序自動(dòng)設(shè)計(jì)、自動(dòng)定理證明、機(jī)器人、專家系統(tǒng)等智能活動(dòng)。它的最終目標(biāo)是構(gòu)造智能機(jī)。1.1.1什么是人工智能？2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)綜合各種不同的人工2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

我們知道，電子計(jì)算機(jī)是迄今為止最有效的信息處理工具，以至于人們稱它為“電腦”。但現(xiàn)在的普通計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的智能還相當(dāng)?shù)拖?，譬如缺乏自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化等能力，也缺乏社會(huì)常識(shí)或?qū)I(yè)知識(shí)等，而只能是被動(dòng)地按照人們?yōu)樗孪劝才藕玫墓ぷ鞑襟E進(jìn)行工作。因而它的功能和作用就受到很大的限制，難以滿足越來(lái)越復(fù)雜和越來(lái)越廣泛的社會(huì)需求。既然計(jì)算機(jī)和人腦一樣都可進(jìn)行信息處理，那么是否也能讓計(jì)算機(jī)同人腦一樣也具有智能呢?這正是人們研究人工智能的初衷。事實(shí)上，如果計(jì)算機(jī)自身也具有一定智能的話，那么，它的功效將會(huì)發(fā)生質(zhì)的飛躍，成為名副其實(shí)的電“腦”。這樣的電腦將是人腦更為有效的擴(kuò)展和延伸，也是人類智能的擴(kuò)展和延伸，其作用將是不可估量的。例如，用這樣的電腦武裝起來(lái)的機(jī)器人就是智能機(jī)器人。智能機(jī)器人的出現(xiàn)，將標(biāo)志著人類社會(huì)進(jìn)入了一個(gè)新的時(shí)代。1.1.2為什么要研究人工智能2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)我們知道，電子計(jì)算2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

研究人工智能也是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求。我們知道，人類社會(huì)現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了信息化時(shí)代。但信息化的進(jìn)一步發(fā)展，就必須有智能技術(shù)的支持。例如，當(dāng)前迅速發(fā)展著的國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)Internet就強(qiáng)烈地需要智能技術(shù)。特別是當(dāng)我們要在Internet上構(gòu)筑信息高速公路時(shí)，其中有許多技術(shù)問(wèn)題就要用人工智能的方法來(lái)解決。這就是說(shuō)，人工智能技術(shù)在Internet和未來(lái)的信息高速公路上將發(fā)揮重要作用。智能化也是自動(dòng)化發(fā)展的必然趨勢(shì)。自動(dòng)化發(fā)展到一定水平，再向前發(fā)展就是智能化，即智能化是繼機(jī)械化、自動(dòng)化之后，人類生產(chǎn)和生活中的又一個(gè)技術(shù)特征。另外，研究人工智能，對(duì)探索人類自身智能的奧秘也可提供有益的幫助。因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)電腦對(duì)人腦進(jìn)行模擬，從而揭示人腦的工作原理，發(fā)現(xiàn)自然智能的淵源。1.1.2為什么要研究人工智能2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)研究人工智能也是2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬

人類的認(rèn)知過(guò)程是個(gè)非常復(fù)雜的行為，至今仍未能被完全解釋。人們從不同的角度對(duì)它進(jìn)行研究，從而形成諸如認(rèn)知生理學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)和認(rèn)知工程學(xué)等相關(guān)學(xué)科。對(duì)這些學(xué)科的深入研究已超出本書范圍。這里僅討論幾個(gè)與人工智能有密切關(guān)系的問(wèn)題。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1．研究認(rèn)知過(guò)程的任務(wù)人的心理活動(dòng)具有不同的層次，它可與計(jì)算機(jī)的層次相比較（見(jiàn)圖1.1）。心理活動(dòng)的最高層級(jí)是思維策略，中間一層是初級(jí)信息處理，最低層級(jí)為生理過(guò)程，即中樞神經(jīng)系統(tǒng)、神經(jīng)元和大腦的活動(dòng)。與此相應(yīng)的是計(jì)算機(jī)的程序、語(yǔ)言和硬件。研究認(rèn)知過(guò)程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級(jí)信息處理的關(guān)系，并用計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬人的思維策略水平，而用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言模擬人的初級(jí)信息處理過(guò)程。令T表示時(shí)間變量，x表示認(rèn)知操作(cognitiveoperation)，x的變化△x為當(dāng)時(shí)機(jī)體狀態(tài)S（機(jī)體的生理和心理狀態(tài)以及腦子里的記憶等）和外界刺激R的函數(shù)。當(dāng)外界刺激作用到處于某—特定狀態(tài)的機(jī)體時(shí)，便發(fā)生變化，即語(yǔ)言和硬件。

1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1．研究認(rèn)知過(guò)程的任務(wù)1.1.2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)思維策略初級(jí)信息處理生理過(guò)程(a)人類計(jì)算機(jī)程序計(jì)算機(jī)語(yǔ)言計(jì)算機(jī)硬件(b)計(jì)算機(jī)圖1.1人類認(rèn)知活動(dòng)與計(jì)算機(jī)的比較

(a)人類1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)思維策略初級(jí)信息處理生理過(guò)程(2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

計(jì)算機(jī)也以類似的原理進(jìn)行工作。在規(guī)定時(shí)間內(nèi)，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的記憶相當(dāng)于機(jī)體的狀態(tài)；計(jì)算機(jī)的輸入相當(dāng)于機(jī)體施加的某種刺激。在得到輸入后，計(jì)算機(jī)便進(jìn)行操作，使得其內(nèi)部狀態(tài)隨時(shí)間發(fā)生變化。我們可以從不同的層次來(lái)研究這種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)以人的思維方式為模型進(jìn)行智能信息處理(intelligentinformationprocessing)。顯然，這是一種智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)適用于特定領(lǐng)域的這種高水平智能信息處理系統(tǒng)（也稱為專家系統(tǒng)）是研究認(rèn)知過(guò)程的一個(gè)具體而又重要的目標(biāo)。例如，一個(gè)具有智能信息處理能力的自動(dòng)控制系統(tǒng)就是一個(gè)智能控制系統(tǒng)，它可以是專家控制系統(tǒng)，或者是智能決策系統(tǒng)等。

1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)也以類似的原理進(jìn)行工2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)2．智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)可以把人看成一個(gè)智能信息處理系統(tǒng)。信息處理系統(tǒng)又叫物理符號(hào)系統(tǒng)(PhysicalSymbolSystem)。所謂符號(hào)就是模式(pattern)。任一模式，只要它能與其它模式相區(qū)別，它就是一個(gè)符號(hào)。不同的漢語(yǔ)拼音字母或英文字母就是不同的符號(hào)。對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作就是對(duì)符號(hào)進(jìn)行比較，從中找出相同的和不同的符號(hào)。物理符號(hào)系統(tǒng)的基本任務(wù)和功能就是辨認(rèn)相同的符號(hào)和區(qū)別不同的符號(hào)。為此，這種系統(tǒng)就必須能夠辨別出不同符號(hào)之間的實(shí)質(zhì)差別。符號(hào)既可以是物理符號(hào)，也可以是頭腦中的抽象符號(hào)，或者是電子計(jì)算機(jī)中的電子運(yùn)動(dòng)模式，還可以是頭腦中神經(jīng)元的某些運(yùn)動(dòng)方式。一個(gè)完善的符號(hào)系統(tǒng)應(yīng)具有下列6種基本功能：

1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)2．智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)1.2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)(1)輸入符號(hào)(input)；(2)輸出符號(hào)(output)；(3)存儲(chǔ)符號(hào)(store)；(4)復(fù)制符號(hào)(copy)；(5)建立符號(hào)結(jié)構(gòu)：通過(guò)找出各符號(hào)間的關(guān)系，在符號(hào)系統(tǒng)中形成符號(hào)結(jié)構(gòu)；(6)條件性遷移(conditionaltransfer)：根據(jù)已有符號(hào)，繼續(xù)完成活動(dòng)過(guò)程。如果一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)具有上述全部6種功能，能夠完成這個(gè)全過(guò)程，那么它就是一個(gè)完整的物理符號(hào)系統(tǒng)。1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)(1)輸入符號(hào)(input)；2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

假設(shè)任何一個(gè)系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述6種功能。反之，任何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能；這種智能指的是人類所具有的那種智能。我們把這個(gè)假設(shè)稱為物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)。物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)伴隨有3個(gè)推論，或稱為附帶條件。

推論一既然人具有智能，那么他(她)就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。

推論二既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能的基本條件。這是人工智能的基本條件。

1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)假設(shè)任何一個(gè)系統(tǒng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

推論三既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的活動(dòng)。值得指出，推論三并不一定是從推論一和推論二推導(dǎo)出來(lái)的必然結(jié)果。因?yàn)槿耸俏锢矸?hào)系統(tǒng)，具有智能；計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，也具有智能，但它們可以用不同的原理和方式進(jìn)行活動(dòng)。所以，計(jì)算機(jī)并不一定都是模擬人活動(dòng)的，它可以編制出一些復(fù)雜的程序來(lái)求解方程式，進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算。不過(guò)，計(jì)算機(jī)的這種運(yùn)算過(guò)程未必就是人類的思維過(guò)程。

1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)推論三既然人是一個(gè)物理2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)3．人類智能的計(jì)算機(jī)模擬計(jì)算機(jī)的早期工作主要集中在數(shù)值計(jì)算方面。然而，人類最主要的智力活動(dòng)并不是數(shù)值計(jì)算，而在邏輯推理方面。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的推論一也告訴我們，人有智能，所以他是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)；推論三指出，可以編寫出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動(dòng)。這就是說(shuō)，人和計(jì)算機(jī)這兩個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)所使用的物理符號(hào)是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動(dòng)過(guò)程。計(jì)算機(jī)的確能夠很好地執(zhí)行許多智能功能，如下棋、證明定理、翻譯語(yǔ)言文字和解決難題等。這些任務(wù)是通過(guò)編寫與執(zhí)行模擬人類智能的計(jì)算機(jī)程序來(lái)完成的。當(dāng)然，這些程序只能接近于人的行為，而不可能與人的行為完全相同。此外，這些程序所能模擬的智能問(wèn)題，其水平還是很有限的。1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)3．人類智能的計(jì)算機(jī)模擬1.12004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

作為例子，讓我們考慮下棋的計(jì)算機(jī)程序。現(xiàn)有的國(guó)際象棋程序是十分熟練的、具有人類專家棋手水平的最好實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，但是下得沒(méi)有像人類國(guó)際象棋大師那樣好。該計(jì)算機(jī)程序?qū)γ總€(gè)可能的走步空間進(jìn)行搜索，它能夠同時(shí)搜索幾千種走步，進(jìn)行有效搜索的技術(shù)是人工智能的核心思想之一。不過(guò)，計(jì)算機(jī)不一定是最好的棋手，其原因在于：向前看并不是下棋所必須具有的一切，需要徹底搜索的走步又太多；在尋找和估計(jì)替換走步時(shí)并不能確信能夠?qū)е虏┺牡膭倮?。?guó)際象棋大師們具有尚不能解釋的能力。一些心理學(xué)家指出，當(dāng)象棋大師們盯著一個(gè)棋位時(shí)，在他們的腦子里出現(xiàn)了幾千盤重要的棋局；這大概能夠幫助他們決定最好的走步。

1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)作為例子，讓我們考2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

近年來(lái)，智能計(jì)算機(jī)的研究取得許多重大進(jìn)展。對(duì)神經(jīng)型智能計(jì)算機(jī)的研究就是一個(gè)新的范例，它必將為模擬人類智能做出新的貢獻(xiàn)。

神經(jīng)計(jì)算機(jī)(neuralcomputer)能夠以類似人類的方式進(jìn)行“思考”，它力圖重建人腦的形象。據(jù)日本通產(chǎn)省(MITI)報(bào)導(dǎo)，對(duì)神經(jīng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的可行性研究早于1989年4月底完成，并提出了該系統(tǒng)的長(zhǎng)期研究計(jì)劃的細(xì)節(jié)。在美國(guó)、英國(guó)、中國(guó)和其它一些國(guó)家，都有眾多的研究小組投入對(duì)“神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”的研究。據(jù)預(yù)測(cè)，神經(jīng)計(jì)算機(jī)在本世紀(jì)將進(jìn)入實(shí)用階段，并將有產(chǎn)品投放市場(chǎng)。

1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)近年來(lái)，智能計(jì)算機(jī)的研2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

人腦這個(gè)神奇的器官能夠復(fù)制大量的交互作用，快速處理極其大量的信息，同時(shí)執(zhí)行幾項(xiàng)任務(wù)。迄今為止的所有計(jì)算機(jī)，基本上都未能擺脫馮·諾依曼機(jī)的體系結(jié)構(gòu)，只能依次對(duì)單個(gè)問(wèn)題進(jìn)行“求解”。人們期望，對(duì)神經(jīng)計(jì)算(neuralcomputing)的研究將造出神經(jīng)計(jì)算機(jī)，大大提高信息處理能力，達(dá)到更高的人工智能水平。1.1.3人類智能的計(jì)算機(jī)模擬2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)人腦這個(gè)神奇的器官能2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.2人工智能的研究目標(biāo)

關(guān)于人工智能的研究目標(biāo)，目前還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的說(shuō)法。從研究的內(nèi)容出發(fā)，李文特和費(fèi)根鮑姆提出了人工智能的九個(gè)最終目標(biāo)：1．理解人類的認(rèn)識(shí)此目標(biāo)研究人類如何進(jìn)行思維，而不是研究機(jī)器如何工作。要盡量深入了解人的記憶、問(wèn)題求解能力、學(xué)習(xí)的能力和一般的決策等過(guò)程。2．有效的自動(dòng)化此目標(biāo)是在需要智能的各種任務(wù)上用機(jī)器取代人，其結(jié)果是要建造執(zhí)行起來(lái)和人一樣好的程序。3．有效的智能拓展此目標(biāo)是建造思維上的彌補(bǔ)物，有助于使我們的思維更富有成效、更快、更深刻、更清晰。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.2人工智能的研究目標(biāo)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

4．超人的智力此目標(biāo)是建造超過(guò)人的性能的程序。如果越過(guò)這一知識(shí)閾值，就可以導(dǎo)致進(jìn)一步的增殖，如制造行業(yè)上的革新、理論上的突破、超人的教師和非凡的研究人員等。5．通用問(wèn)題求解此目標(biāo)的研究可以使程序能夠解決或至少能夠嘗試其范圍之外的一系列問(wèn)題，包括過(guò)去從未聽(tīng)說(shuō)過(guò)的領(lǐng)域。6．連貫性交談此目標(biāo)類似于圖靈測(cè)試，它可以令人滿意地與人交談。交談使用完整的句子，而句子是用某一種人類的語(yǔ)言。1.2人工智能的研究目標(biāo)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

4．超人的智力1.22004.11.3AI程序設(shè)計(jì)7．自治此目標(biāo)是一系統(tǒng)，它能夠主動(dòng)地在現(xiàn)實(shí)世界中完成任務(wù)。8．學(xué)習(xí)該目標(biāo)是建造一個(gè)程序，它能夠選擇收集什么數(shù)據(jù)和如何收集數(shù)據(jù)。然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集工作。學(xué)習(xí)是將經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行概括，成為有用的觀念、方法、啟發(fā)性知識(shí)，并能以類似方式進(jìn)行推理。9．儲(chǔ)存信息此目標(biāo)就是要儲(chǔ)存大量的知識(shí)，系統(tǒng)要有一個(gè)類似于百科詞典式的，包含廣泛范圍知識(shí)的知識(shí)庫(kù)。1.2人工智能的研究目標(biāo)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)7．自治1.2人工智能的研2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3人工智能研究的基本內(nèi)容及特點(diǎn)1.3.1人工智能研究的基本內(nèi)容 1.3.2人工智能的研究途徑與方法 1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)

2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3人工智能研究的基本內(nèi)容2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.1人工智能研究的基本內(nèi)容

關(guān)于人工智能的研究?jī)?nèi)容，各種不同學(xué)派、不同研究領(lǐng)域以及人工智能發(fā)展的不同時(shí)期，對(duì)其有著一些不同的看法。下面根據(jù)人工智能的現(xiàn)狀，給出幾個(gè)對(duì)實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)來(lái)說(shuō)具有一般意義的基本內(nèi)容。

1．認(rèn)知建模

2．機(jī)器感知

3．機(jī)器思維

4．機(jī)器學(xué)習(xí)

5．機(jī)器行為

6．智能系統(tǒng)與智能計(jì)算機(jī)所謂認(rèn)知可一般地認(rèn)為是和情感、動(dòng)機(jī)、意志相對(duì)應(yīng)的理智或認(rèn)識(shí)過(guò)程，或者說(shuō)是為了一定目的，在一定的心理結(jié)構(gòu)中進(jìn)行的信息加工過(guò)程。

所謂機(jī)器感知，就是要讓計(jì)算機(jī)具有類似于人的感知能力，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)。在這些感知能力中，目前研究較多、較為成功的是機(jī)器視覺(jué)（或叫計(jì)算機(jī)視覺(jué)）和機(jī)器聽(tīng)覺(jué)（或叫計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)）。計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是給計(jì)算機(jī)配上能看的視覺(jué)器官，如攝像機(jī)等，使它可以識(shí)別并理解文字、圖像、景物等；計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)就是給計(jì)算配上能聽(tīng)的聽(tīng)覺(jué)器官，如話筒等，使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別并理解語(yǔ)言、聲音等。機(jī)器感知是計(jì)算機(jī)智能系統(tǒng)獲取外部信息的最主要途徑，也是機(jī)器智能不可缺少的重要組成部分。所謂機(jī)器思維，就是讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)Ω兄降耐饨缧畔⒑妥约寒a(chǎn)生的內(nèi)部信息進(jìn)行思維性加工。

所謂機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人那樣自動(dòng)地獲取新知識(shí)，并在實(shí)踐中不斷地完善自我和增強(qiáng)能力。所謂機(jī)器行為就是讓計(jì)算機(jī)能夠具有像人那樣的行動(dòng)和表達(dá)能力，如走、跑、拿、說(shuō)、唱、寫、畫等。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.1人工智能研究的基本2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.2人工智能的研究途徑與方法

我們知道，智能是腦特別是人腦所具有的。那么，要實(shí)現(xiàn)人工智能，自然就離不開(kāi)對(duì)人腦的借鑒，其中包括對(duì)人腦的結(jié)構(gòu)、功能和人腦具有智能的原因、過(guò)程等的借鑒。于是，就產(chǎn)生了如下幾種人工智能研究途徑和方法。

2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.2人工智能的研究途徑2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1)基于結(jié)構(gòu)模擬的神經(jīng)計(jì)算

2)基于功能模擬的符號(hào)推演

3)基于行為模擬的控制進(jìn)化結(jié)構(gòu)模擬，就是根據(jù)人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的智能。1.3.2人工智能的研究途徑與方法功能模擬法就是以人腦的心理模型，將問(wèn)題或知識(shí)表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)，采用符號(hào)推演的方法，實(shí)現(xiàn)搜索、推理、學(xué)習(xí)等功能，從宏觀上來(lái)模擬人腦的思維，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。它是一種基于“感知一行為”模型的研究途徑和方法。我們稱其為行為模擬法。這種方法是模擬人在控制過(guò)程中的智能活動(dòng)和行為特性，如自尋優(yōu)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織等，來(lái)研究和實(shí)現(xiàn)人工智能。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1)基于結(jié)構(gòu)模擬的神經(jīng)計(jì)算2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)

目前的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)仍未徹底突破傳統(tǒng)的馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，這種二進(jìn)制表示的集中串行工作方式具有較強(qiáng)的邏輯運(yùn)算功能和很快的算術(shù)運(yùn)算速度，但與人腦的組織結(jié)構(gòu)和思維功能有很大差別。研究表明，人腦大約有1011個(gè)神經(jīng)元，并按并行分布式方式工作，具有較強(qiáng)的演繹、推理、聯(lián)想、學(xué)習(xí)功能和形象思維能力。例如，對(duì)圖像、圖形、景物等，人類可憑直覺(jué)、視覺(jué)，通過(guò)視網(wǎng)膜、腦神經(jīng)對(duì)其進(jìn)行快速響應(yīng)與處理，而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)卻顯得非常遲鈍。如何縮小這種差距呢？要靠人工智能技術(shù)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)觀點(diǎn)看，需要徹底改變馮·諾依曼計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)，研制智能計(jì)算機(jī)。但從目前條件看，還主要靠智能程序系統(tǒng)來(lái)提高現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的智能化程度。智能程序系統(tǒng)和傳統(tǒng)的程序系統(tǒng)相比，具有以下幾個(gè)主要特點(diǎn)。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)1．基于知識(shí)知識(shí)是一切智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，任何智能系統(tǒng)的活動(dòng)過(guò)程都是一個(gè)獲取知識(shí)和運(yùn)用知識(shí)的過(guò)程，而要獲取和運(yùn)用知識(shí)，首先應(yīng)該能夠?qū)χR(shí)進(jìn)行表示。所謂知識(shí)表示就是用某種約定的方式對(duì)知識(shí)進(jìn)行的描述。在知識(shí)表示方面目前有兩種基本觀點(diǎn)：一種是敘述性（Declarative）觀點(diǎn)，另一種是過(guò)程性（Procedural）觀點(diǎn)。敘述性知識(shí)表示觀點(diǎn)是將知識(shí)的表示與知識(shí)的運(yùn)用分開(kāi)處理，在知識(shí)表示時(shí)不涉及如何運(yùn)用知識(shí)的問(wèn)題；過(guò)程性知識(shí)表示觀點(diǎn)是將知識(shí)的表示與知識(shí)的運(yùn)用結(jié)合起來(lái)，知識(shí)就包含在程序之中。兩種觀點(diǎn)各有利弊，目前人工智能程序采用較多的是敘述性觀點(diǎn)。當(dāng)然，也可根據(jù)具體問(wèn)題的性質(zhì)而定。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)2．運(yùn)用推理所謂推理（Reasoning）就是根據(jù)已有知識(shí)運(yùn)用某種策略推出新知識(shí)的過(guò)程。事實(shí)上，一個(gè)智能系統(tǒng)僅有知識(shí)是不夠的，它還必須具有思維能力，即能夠運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理和解決問(wèn)題。人工智能中的推理方法主要有經(jīng)典邏輯推理、不確定性推理和非單調(diào)性推理。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)3．啟發(fā)式搜索所謂搜索就是根據(jù)問(wèn)題的現(xiàn)狀不斷尋找可利用的知識(shí)，使問(wèn)題能夠得以解決的過(guò)程。人工智能中的搜索分為盲目搜索和啟發(fā)式（Heuristics）搜索兩種。所謂盲目搜索是指僅按預(yù)定策略進(jìn)行搜索，搜索中獲得的信息不改變搜索過(guò)程的搜索方法。所謂啟發(fā)式搜索則是指能夠利用搜索中獲得的問(wèn)題本身的一些特性信息（亦稱啟發(fā)信息）來(lái)指導(dǎo)搜索過(guò)程，使搜索朝著最有希望的方向前進(jìn)。人工智能主要采用的是啟發(fā)式搜索策略。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)4．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式所謂數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（DataDriven）是指在系統(tǒng)處理的每一步，當(dāng)考慮下一步該做什么時(shí)，需要根據(jù)此前所掌握的數(shù)據(jù)內(nèi)容（亦稱事實(shí)）來(lái)決定。與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式對(duì)應(yīng)的另一種方式是程序驅(qū)動(dòng)（ProgramDriven），所謂程序驅(qū)動(dòng)是指系統(tǒng)處理的每一步及下一步該做什么都是由程序事先預(yù)定好的。人類在解決問(wèn)題時(shí)主要使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式，因此智能程序系統(tǒng)也應(yīng)該使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式，這樣會(huì)更接近于人類分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的習(xí)慣。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)5．用人工智能語(yǔ)言建造系統(tǒng)人工智能語(yǔ)言是一類適應(yīng)于人工智能和知識(shí)工程領(lǐng)域的、具有符號(hào)處理和邏輯推理能力的計(jì)算機(jī)程序語(yǔ)言。它能夠完成非數(shù)值計(jì)算、知識(shí)處理、推理、規(guī)劃、決策等具有智能的各種復(fù)雜問(wèn)題的求解。人工智能語(yǔ)言和傳統(tǒng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言相比，具有以下主要特點(diǎn):①具有回溯和非確定性推理功能；②能夠進(jìn)行符號(hào)形式的知識(shí)信息處理；③能夠動(dòng)態(tài)使用知識(shí)和動(dòng)態(tài)分配存儲(chǔ)空間；④具有模式匹配和模式調(diào)用功能；⑤具有并行處理和并行分布式處理功能；⑥具有信息隱蔽、抽象數(shù)據(jù)類型、繼承、代碼共享及軟件重用等面向?qū)ο蠓矫娴奶卣?；⑦具有解釋推理過(guò)程的說(shuō)明功能；⑧具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的開(kāi)放式軟件環(huán)境等。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要特點(diǎn)

人工智能語(yǔ)言可從總體上劃分為通用型和專用型兩種。通用型人工智能語(yǔ)言主要是指以LISP為代表的函數(shù)型語(yǔ)言、以Prolog為代表的邏輯性語(yǔ)言和以C++等為代表的面向?qū)ο笳Z(yǔ)言。專用型人工智能語(yǔ)言主要是指那種由多種人工智能語(yǔ)言或過(guò)程語(yǔ)言相互結(jié)合而構(gòu)成的，具有解決多種問(wèn)題能力的專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具和人工智能開(kāi)發(fā)環(huán)境。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.3.3人工智能研究的主要2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4

人工智能的研究領(lǐng)域

在大多數(shù)學(xué)科中都存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。由于智能的復(fù)雜性，人工智能實(shí)際上是一個(gè)大學(xué)科。經(jīng)過(guò)40余年的發(fā)展，現(xiàn)在其技術(shù)脈絡(luò)已日趨清楚，理論體系已逐漸形成，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)展，人工智能學(xué)科現(xiàn)已分化出了許多的分支研究領(lǐng)域。下面我們從不同角度對(duì)其作一簡(jiǎn)介。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4人工智能的研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域 1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分 1.4.3基于實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分 1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分 1.4.5基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分 1.4.6基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分 1.4.7基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分

1.4

人工智能的研究領(lǐng)域

2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.1經(jīng)典的人工智能研2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域

在經(jīng)典的人工智能研究中，這樣的領(lǐng)域包括邏輯推理與定理證明、博弈、自然語(yǔ)言處理、專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人學(xué)、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能控制、智能檢索、智能調(diào)度與指揮、智能決策支持系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘，以及分布式人工智能等。值得指出的是，正如不同的人工智能子領(lǐng)域不是完全獨(dú)立的一樣，這里所要討論的各種智能特性也完全不是互不相關(guān)的。把它們分開(kāi)來(lái)介紹只是為了便于指出現(xiàn)有的人工智能程序能夠做些什么和還不能做什么。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.1經(jīng)典的人工智能研究2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域1．邏輯推理與定理證明2．博弈3．自然語(yǔ)言理解4．專家系統(tǒng)5．自動(dòng)程序設(shè)計(jì)6．機(jī)器學(xué)習(xí)7．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8．機(jī)器人學(xué)9．模式識(shí)別10．計(jì)算機(jī)視覺(jué)11．智能控制12．智能檢索13．智能調(diào)度與指揮14．智能決策支持系統(tǒng)15．知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘16．分布式人工智能2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.1經(jīng)典的人工智能研究2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1．邏輯推理與定理證明早期的邏輯演繹研究工作與問(wèn)題和難題的求解相當(dāng)密切。已經(jīng)開(kāi)發(fā)出的程序能夠借助于對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作來(lái)“證明”斷定；其中每個(gè)事實(shí)由分立的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示，就像數(shù)學(xué)邏輯中由分立公式表示一樣。與人工智能的其它技術(shù)的不同之處是，這些方法能夠完整地和一致地加以表示。也就是說(shuō)，只要本原事實(shí)是正確的，那么程序就能夠證明這些從事實(shí)得出的定理，而且也僅僅是證明這些定理。邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1．邏輯推理與定理證明1.4.2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

對(duì)數(shù)學(xué)中臆測(cè)的定理尋找一個(gè)證明或反證，確實(shí)稱得上是一項(xiàng)智能任務(wù)。為此不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且需要某些直覺(jué)技巧。例如為了求證主要定理而猜測(cè)應(yīng)當(dāng)首先證明哪一個(gè)引理。一個(gè)熟練的數(shù)學(xué)家運(yùn)用他的（以大量專門知識(shí)為基礎(chǔ)的）判斷力能夠精確地推測(cè)出某個(gè)科目范圍里哪些前已證明的定理在當(dāng)前的證明中是有用的，并把他的主問(wèn)題歸結(jié)為若干子問(wèn)題，以便獨(dú)立地處理它們。有幾個(gè)定理證明程序已在有限的程度上具有某些這樣的技巧。1976年7月，美國(guó)的阿佩爾(K．Appel)等人合作解決了長(zhǎng)達(dá)124年之久的難題——四色定理。他們用三臺(tái)大型計(jì)算機(jī)，花去1200小時(shí)CPU時(shí)間，并對(duì)中間結(jié)果進(jìn)行人為反復(fù)修改500多處。四色定理的成功證明曾轟動(dòng)計(jì)算機(jī)界。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)對(duì)數(shù)學(xué)中臆測(cè)的定理尋找一2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

定理證明的研究在人工智能方法的發(fā)展中曾經(jīng)產(chǎn)生過(guò)重要的影響。例如，采用謂詞邏輯語(yǔ)言的演繹過(guò)程的形式化有助于我們更清楚地理解推理的某些子命題。許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問(wèn)題一樣加以形式化。因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)定理證明的研究在人工智能2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)2．博弈

博弈（GamePlaying）是一個(gè)有關(guān)對(duì)策和斗智問(wèn)題的研究領(lǐng)域。例如，下棋、打牌、戰(zhàn)爭(zhēng)等這一類競(jìng)爭(zhēng)性智能活動(dòng)都屬于博棄問(wèn)題。博奔是人類社會(huì)和自然界中普遍存在的一種現(xiàn)象，博奔的雙方可以是個(gè)人、群體，也可以是生物群或智能機(jī)器，各方都力圖用自己的智力擊敗對(duì)方。人工智能的第一個(gè)大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋（如國(guó)際象棋）程序。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，并把困難的問(wèn)題分成一些比較容易的子問(wèn)題，發(fā)展成為搜索和問(wèn)題歸約這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)程序能夠下錦標(biāo)賽水平的各種方盤棋、十五子棋和國(guó)際象棋。另一種問(wèn)題求解程序把各種數(shù)學(xué)公式符號(hào)匯編在一起，其性能達(dá)到很高的水平，并正在為許多科學(xué)家和工程師所應(yīng)用。有些程序甚至還能夠用經(jīng)驗(yàn)來(lái)改善其性能。1993年美國(guó)出版了一個(gè)叫做MACSYMA的軟件，就能進(jìn)行比較復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式符號(hào)運(yùn)算。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)2．博弈1.4.1經(jīng)典的人2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

這個(gè)領(lǐng)域中未解決的問(wèn)題包括人類棋手具有的但尚不能明確表達(dá)的能力，如國(guó)際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個(gè)未解決的問(wèn)題涉及問(wèn)題的原概念，在人工智能中叫做問(wèn)題表示的選擇。人們常常能夠找到某種思考問(wèn)題的方法從而使求解變易而解決該問(wèn)題。到目前為止，人工智能程序已經(jīng)知道如何考慮它們要解決的問(wèn)題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)的解答。迄今為止，人工智能對(duì)博弈的研究多以下棋為對(duì)象，但其目的并不是為了讓計(jì)算機(jī)與人下棋，而主要是為了給人工智能研究提供一個(gè)試驗(yàn)場(chǎng)地，對(duì)人工智能的有關(guān)技術(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，從而也促進(jìn)這些技術(shù)的發(fā)展。博弈研究的一個(gè)代表性成果是IBM公司研制的超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”?！吧钏{(lán)”被稱為世界上第一臺(tái)超級(jí)國(guó)際象棋電腦，該機(jī)有32個(gè)獨(dú)立運(yùn)算器，其中每一個(gè)運(yùn)算器的運(yùn)算速度都在每秒200萬(wàn)次以上，機(jī)內(nèi)還裝了一個(gè)包含有200萬(wàn)個(gè)棋局的國(guó)際象棋程序?！吧钏{(lán)”于1997年6月3日至5月11日在美國(guó)紐約曼哈頓同當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍蘇聯(lián)人卡斯帕羅夫?qū)?局，結(jié)果“深藍(lán)”獲勝。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)這個(gè)領(lǐng)域中未解決的問(wèn)題包2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)3．自然語(yǔ)言理解自然語(yǔ)言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，并引起進(jìn)一步的重視。已經(jīng)編寫出能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)回答用英語(yǔ)提出的問(wèn)題的程序，這些程序通過(guò)閱讀文本材料和建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠把句子從一種語(yǔ)言翻譯為另一種語(yǔ)言，執(zhí)行用英語(yǔ)給出的指令和獲取知識(shí)等。有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令（而不是從鍵盤打入計(jì)算機(jī)的指令）。盡管這些語(yǔ)言系統(tǒng)并不像人們?cè)谡Z(yǔ)言行為中所做的那樣好，但是它們能夠適合某些應(yīng)用。那些能夠回答一些簡(jiǎn)單詢問(wèn)的和遵循一些簡(jiǎn)單指示的程序是這方面的初期成就，它們與機(jī)器翻譯初期出現(xiàn)的故障一起，促使整個(gè)人工智能語(yǔ)言方法的徹底變革。目前語(yǔ)言處理研究的主要課題是：在翻譯句子時(shí)，以主題和對(duì)話情況為基礎(chǔ)，注意大量的一般常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用的重要性。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)3．自然語(yǔ)言理解1.4.1經(jīng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

實(shí)際語(yǔ)言系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展水平是用各種軟件系統(tǒng)的有效“前端”來(lái)表示的。這些程序接收某些局部形式的輸入，但不能處理英語(yǔ)語(yǔ)法的某些微小差別，而且只適用于翻譯某個(gè)有限講話范圍內(nèi)的句子。人工智能在語(yǔ)言翻譯與語(yǔ)音理解程序方面已經(jīng)取得的成就，發(fā)展為人類自然語(yǔ)言處理的新概念。當(dāng)人們用語(yǔ)言互通信息時(shí)，他們幾乎不費(fèi)力地進(jìn)行極其復(fù)雜卻又只需要一點(diǎn)點(diǎn)理解的過(guò)程。然而要建立一個(gè)能夠生成和“理解”哪怕是片斷自然語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)卻是異常困難的。語(yǔ)言已經(jīng)發(fā)展成為智能動(dòng)物之間的一種通信媒介，它在某些環(huán)境條件下把一點(diǎn)“思維結(jié)構(gòu)”從一個(gè)頭腦傳輸?shù)搅硪粋€(gè)頭腦，而每個(gè)頭腦都擁有龐大的高度相似的周圍思維結(jié)構(gòu)作為公共的文本。這些相似的、前后有關(guān)的思維結(jié)構(gòu)中的一部分允許每個(gè)參與者知道對(duì)方也擁有這種共同結(jié)構(gòu)，并能夠在通信“動(dòng)作”中用它來(lái)執(zhí)行某些處理。語(yǔ)言的發(fā)展顯然為參與者使用他們巨大的計(jì)算資源和公共知識(shí)來(lái)生成和理解高度壓縮和流暢的知識(shí)開(kāi)拓了機(jī)會(huì)。語(yǔ)言的生成和理解是一個(gè)極為復(fù)雜的編碼和解碼問(wèn)題。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)實(shí)際語(yǔ)言系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展水2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

一個(gè)能理解自然語(yǔ)言信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)看起來(lái)就像一個(gè)人一樣需要有上下文知識(shí)以及根據(jù)這些上下文知識(shí)和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過(guò)程。理解口頭的和書寫的片斷語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所取得的某些進(jìn)展，其基礎(chǔ)就是有關(guān)表示上下文知識(shí)結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想以及根據(jù)這些知識(shí)進(jìn)行推理的某些技術(shù)。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)一個(gè)能理解自然語(yǔ)言信息的2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)4．專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)（ExpertSystem，簡(jiǎn)稱ES）是一種基于知識(shí)的智能系統(tǒng)，它將領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)用知識(shí)表示方法表示出來(lái)，并放入知識(shí)庫(kù)中，供推理機(jī)使用。由于專家系統(tǒng)包含了大量的專家知識(shí)，并具有使用這些知識(shí)的能力，因此可用來(lái)解決該領(lǐng)域中需要專家才能解決的問(wèn)題。專家系統(tǒng)目前尚無(wú)公認(rèn)的定義，一種比較一致的解釋是：專家系統(tǒng)是一個(gè)能在某特定領(lǐng)域內(nèi)，以專家水平去解決該領(lǐng)域中困難問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序。一般地說(shuō)，專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的方法來(lái)解決該領(lǐng)域的問(wèn)題。也就是說(shuō)，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過(guò)程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問(wèn)題。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)4．專家系統(tǒng)1.4.1經(jīng)典的2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

近年來(lái)，在專家系統(tǒng)或“知識(shí)工程”的研究中已經(jīng)出現(xiàn)了成功和有效地應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢(shì)。有代表性的是，用戶與專家系統(tǒng)進(jìn)行“咨詢對(duì)話”，就像他與具有某方面經(jīng)驗(yàn)的專家進(jìn)行對(duì)話一樣：解釋他的問(wèn)題，建議進(jìn)行某些試驗(yàn)以及向?qū)＜蚁到y(tǒng)提出詢問(wèn)以求得到有關(guān)解答等。目前的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，在咨詢?nèi)蝿?wù)如化學(xué)和地質(zhì)數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、建筑工程以及醫(yī)療診斷等方面，其質(zhì)量已經(jīng)達(dá)到很高的水平。可以把專家系統(tǒng)看做人類專家（他們用“知識(shí)獲取模型”與專家系統(tǒng)進(jìn)行人—機(jī)對(duì)話）和人類用戶（他們用“咨詢模型”與專家系統(tǒng)進(jìn)行人—機(jī)對(duì)話）之間的媒介。在人工智能的這個(gè)領(lǐng)域里，還有許多研究集中在使專家系統(tǒng)具有解釋它們的推理能力，從而使咨詢更好地為用戶所接受，又能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)推理過(guò)程中出現(xiàn)的差錯(cuò)。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)近年來(lái)，在專家系統(tǒng)或“知2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

當(dāng)前的研究涉及有關(guān)專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)的各種問(wèn)題。這些系統(tǒng)是在某個(gè)領(lǐng)域的專家與系統(tǒng)設(shè)計(jì)者之間經(jīng)過(guò)艱苦的反復(fù)交換意見(jiàn)之后建立起來(lái)的?，F(xiàn)有的專家系統(tǒng)都局限在一定范圍內(nèi)，而且沒(méi)有人類那種能夠知道自己什么時(shí)候可能出錯(cuò)的感覺(jué)，新的研究包括應(yīng)用專家系統(tǒng)來(lái)教初學(xué)者以及請(qǐng)教有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員。專家系統(tǒng)可以解決的問(wèn)題一般包括解釋、預(yù)測(cè)、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等。高性能的專家系統(tǒng)也已經(jīng)從學(xué)術(shù)研究開(kāi)始而進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用研究。專家系統(tǒng)作為人工智能中最活躍、發(fā)展最快的一個(gè)分支，已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)、氣象、交通、軍事、法律、空間技術(shù)、環(huán)境科學(xué)和信息管理等眾多領(lǐng)域，并產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。隨著人工智能整體水平的提高，專家系統(tǒng)也獲得發(fā)展。正在開(kāi)發(fā)的新一代專家系統(tǒng)有分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)等。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的方法，而且采用基于模型的原理。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)當(dāng)前的研究涉及有關(guān)專家系2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)5．自動(dòng)程序設(shè)計(jì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)也許并不是人類知識(shí)的一個(gè)十分重要的方面，但是它本身卻是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。已經(jīng)研制出能夠以各種不同的目的描述（例如輸入／輸出對(duì)，高級(jí)語(yǔ)言描述，甚至英語(yǔ)描述算法）來(lái)編寫計(jì)算機(jī)程序。這方面的進(jìn)展局限于少數(shù)幾個(gè)完全現(xiàn)成的例子。對(duì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的研究不僅可以促進(jìn)半自動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，而且也使通過(guò)修正自身數(shù)碼進(jìn)行學(xué)習(xí)（即修正它們的性能）的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。程序理論方面的有關(guān)研究工作對(duì)人工智能的所有研究工作都是很重要的。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)5．自動(dòng)程序設(shè)計(jì)1.4.1經(jīng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問(wèn)題求解策略的調(diào)整概念。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對(duì)程序設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問(wèn)題，先產(chǎn)生一個(gè)不費(fèi)事的有錯(cuò)誤的解，然后再修改它(使它正確工作)，這種做法一般要比堅(jiān)持要求第一個(gè)解就完全沒(méi)有缺陷的做法有效得多。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)6．機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)能力無(wú)疑是人工智能研究上最突出和最重要的一個(gè)方面。人工智能在這方面的研究近年來(lái)取得了一些進(jìn)展。學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識(shí)的基本手段。機(jī)器學(xué)習(xí)（自動(dòng)獲取新的事實(shí)及新的推理算法）是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。正如香克(R．Shank)所說(shuō)：“一臺(tái)計(jì)算機(jī)若不會(huì)學(xué)習(xí)，就不能稱為具有智能的?！贝送猓瑱C(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。所以這是一個(gè)始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠(yuǎn)未達(dá)到理想境地的研究領(lǐng)域。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)6．機(jī)器學(xué)習(xí)1.4.1經(jīng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

一個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程本質(zhì)上是學(xué)習(xí)系統(tǒng)把導(dǎo)師(或?qū)＜?提供的信息轉(zhuǎn)換成能被系統(tǒng)理解并應(yīng)用的形式。按系統(tǒng)對(duì)導(dǎo)師的依賴程度可將學(xué)習(xí)方法分類為：(1)機(jī)械式學(xué)習(xí)(Rotelearning)(2)講授式學(xué)習(xí)(Learningfrominstruction)(3)類比學(xué)習(xí)(Learningbyanalogy)(4)歸納學(xué)習(xí)(Learningfrominduction)(5)觀察發(fā)現(xiàn)式學(xué)習(xí)(Learningbyobservation&discovery)(6)基于解釋的學(xué)習(xí)。(7)基于事例的學(xué)習(xí)。(8)基于概念的學(xué)習(xí)。(9)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。(10)遺傳學(xué)習(xí)等。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)一個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程本質(zhì)上是學(xué)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)7．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于馮·諾依曼(VanNeumann)體系結(jié)構(gòu)的局限性，數(shù)字計(jì)算機(jī)存在一些尚無(wú)法解決的問(wèn)題。例如，基于邏輯思維的知識(shí)處理，在一些比較簡(jiǎn)單的知識(shí)范疇內(nèi)能夠建立比較清楚的理論框架，部分地表現(xiàn)出人的某些智能行為；但是，在視覺(jué)理解、直覺(jué)思維、常識(shí)與頓悟等問(wèn)題上顯得力不從心。這種做法與人類智能活動(dòng)有許多重要差別。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)不具備學(xué)習(xí)能力，無(wú)法快速處理非數(shù)值計(jì)算的形象思維等問(wèn)題，也無(wú)法求解那些信息不完整、不確定性和模糊性的問(wèn)題。人們一直在尋找新的信息處理機(jī)制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算就是其中之一。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)7．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.4.1經(jīng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)8．機(jī)器人學(xué)人工智能研究日益受到重視的另一個(gè)分支是機(jī)器人學(xué)，其中包括對(duì)操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問(wèn)題，從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法，無(wú)所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，不過(guò)現(xiàn)正在工業(yè)上運(yùn)行的成千上萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人，都是一些按預(yù)先編好的程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡(jiǎn)單裝置。大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人是“盲人”，而某些機(jī)器人能夠用電視攝像機(jī)來(lái)“看”。電視攝像機(jī)發(fā)送一組信息返回計(jì)算機(jī)。處理視覺(jué)信息是人工智能另一個(gè)十分活躍和十分困難的研究領(lǐng)域。已經(jīng)開(kāi)發(fā)的程序能夠識(shí)別可見(jiàn)景物的實(shí)體與陰影，甚至能夠辨別出兩幅圖像間（例如在航空偵察中）的細(xì)小差別。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)8．機(jī)器人學(xué)1.4.1經(jīng)典的2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。它所導(dǎo)致的一些技術(shù)可用來(lái)模擬世界的狀態(tài)，用來(lái)描述從一種世界狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N世界狀態(tài)的過(guò)程。它對(duì)于怎樣產(chǎn)生動(dòng)作序列的規(guī)劃以及怎樣監(jiān)督這些規(guī)劃的執(zhí)行有了一種較好的理解。復(fù)雜的機(jī)器人控制問(wèn)題迫使我們發(fā)展一些方法，先在抽象和忽略細(xì)節(jié)的高層進(jìn)行規(guī)劃，然后再逐步在細(xì)節(jié)越來(lái)越重要的低層進(jìn)行規(guī)劃。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，如機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)、機(jī)構(gòu)、控制、智能、視覺(jué)、觸覺(jué)、力覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、機(jī)器人裝配、惡劣環(huán)境下的機(jī)器人以及機(jī)器人語(yǔ)言等。機(jī)器人已在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國(guó)防等領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應(yīng)用。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)9．模式識(shí)別計(jì)算機(jī)硬件的迅速發(fā)展，計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷開(kāi)拓，急切地要求計(jì)算機(jī)能更有效地感知諸如聲音、文字、圖像、溫度、震動(dòng)等等人類賴以發(fā)展自身、改造環(huán)境所運(yùn)用的信息資料。但就一般意義來(lái)說(shuō)，目前計(jì)算機(jī)卻無(wú)法直接感知它們，鍵盤、鼠標(biāo)等外部設(shè)備，對(duì)于這樣五花八門的外部世界顯得無(wú)能為力?？v然電視攝像機(jī)、圖文掃描儀、話筒等硬設(shè)備業(yè)已解決了上述非電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，并與計(jì)算機(jī)聯(lián)機(jī)；但由于識(shí)別技術(shù)不高，而未能使計(jì)算機(jī)真正知道所采錄的究竟是什么信息。計(jì)算機(jī)對(duì)外部世界感知能力的低下，成為開(kāi)拓計(jì)算機(jī)應(yīng)用的狹窄瓶頸，也與其高超的運(yùn)算能力形成強(qiáng)烈的對(duì)比。于是，著眼于拓寬計(jì)算機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域，提高其感知外部信息能力的學(xué)科——模式識(shí)別便得到迅速發(fā)展。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)9．模式識(shí)別1.4.1經(jīng)典2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

“模式”(Pattern)一詞的本意是指完美無(wú)缺的供模仿的一些標(biāo)本。于是，模式識(shí)別就是指識(shí)別出給定物體所模仿的標(biāo)本。人們生產(chǎn)和生活都離不開(kāi)模式識(shí)別。但人工智能所研究的模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對(duì)人類感知外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)，也就是使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過(guò)感官接受外界信息、識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。模式識(shí)別是一個(gè)不斷發(fā)展的新學(xué)科，它的理論基礎(chǔ)和研究范圍也在不斷發(fā)展。隨著生物醫(yī)學(xué)對(duì)人類大腦的初步認(rèn)識(shí)，模擬人腦構(gòu)造的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法早在20世紀(jì)50年代末、60年代初就已經(jīng)開(kāi)始。至今，在模式識(shí)別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)成功地用于手寫字符的識(shí)別、汽車牌照的識(shí)別、指紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等方面。目前模式識(shí)別學(xué)科正處于大發(fā)展的階段，隨著應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷進(jìn)步，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別技術(shù)，在本世紀(jì)將有更大的發(fā)展。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)“模式”(Pattern)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)10．計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)或機(jī)器視覺(jué)已從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。在視覺(jué)方面，已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠“看見(jiàn)”周圍的東西。視覺(jué)是感知問(wèn)題之一。在人工智能中研究的感知過(guò)程通常包含一組操作。例如，可見(jiàn)的景物由傳感器編碼，并被表示為一個(gè)灰度數(shù)值的矩陣。這些灰度數(shù)值由檢測(cè)器加以處理。檢測(cè)器搜索主要圖像的成分，如線段、簡(jiǎn)單曲線和角度等。這些成分又被處理，以便根據(jù)景物的表面和形狀來(lái)推斷有關(guān)景物的三維特性信息。其最終目標(biāo)則是利用某個(gè)適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛠?lái)表示該景物。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)10．計(jì)算機(jī)視覺(jué)1.4.12004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)通?？煞譃榈蛯右曈X(jué)與高層視覺(jué)兩類。并非人工智能的全部領(lǐng)域都是圍繞著知識(shí)處理的，計(jì)算機(jī)低層視覺(jué)就是一例。低層視覺(jué)主要執(zhí)行預(yù)處理功能，如邊緣檢測(cè)、動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、紋理分析，通過(guò)陰影獲得形狀、立體造型、曲面色彩等。其目的是使被觀察的對(duì)象更突顯出來(lái)，這時(shí)還談不到對(duì)它的理解。高層視覺(jué)則主要是理解所觀察的形象，也只有這時(shí)才顯示出掌握與所觀察的對(duì)象相關(guān)聯(lián)的知識(shí)的重要性。機(jī)器視覺(jué)的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺(jué)、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺(jué)、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺(jué)已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過(guò)程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)以及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)通?？煞譃榈蛯右?004.11.3AI程序設(shè)計(jì)11．智能控制人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無(wú)需（或需要盡可能少的）人的干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制?；蛘哒f(shuō)，智能控制是驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)程。許多復(fù)雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)控制理論進(jìn)行定量計(jì)算與分析，而必須采用定量數(shù)學(xué)解析法與基于知識(shí)的定性方法的混合控制方式。隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，已可能把自動(dòng)控制和人工智能以及系統(tǒng)科學(xué)的某些分支結(jié)合起來(lái)，建立一種適用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制理論和技術(shù)。智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動(dòng)控制的最新發(fā)展階段，也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)11．智能控制1.4.1經(jīng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

智能控制有很多研究領(lǐng)域，它們的研究課題既具有獨(dú)立性，又相互關(guān)聯(lián)。目前研究得較多的是以下6個(gè)方面：智能機(jī)器人規(guī)劃與控制、智能過(guò)程規(guī)劃、智能過(guò)程控制、專家控制系統(tǒng)、語(yǔ)音控制以及智能儀器。智能控制是一門形成不久的新生學(xué)科，無(wú)論在理論上或?qū)嵺`上，都還很不成熟、很不完善，有待進(jìn)一步研究與發(fā)展。作為當(dāng)今自動(dòng)控制最高水平的智能控制，近年來(lái)已獲迅速發(fā)展，應(yīng)用日益普遍，并已引起高度重視。盡管在智能控制方面的每一進(jìn)展都可能要付出艱苦勞動(dòng)和昂貴代價(jià)，然而，隨著人工智能技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、航天技術(shù)、海洋工程、計(jì)算機(jī)集成制造技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能控制必將迎來(lái)它的發(fā)展新時(shí)期，為自動(dòng)化科學(xué)技術(shù)的發(fā)展譜寫新篇章。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)智能控制有很多研究領(lǐng)域，它2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)12．智能檢索隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了“信息爆炸”的情況。對(duì)國(guó)內(nèi)外種類繁多和數(shù)量巨大的科技文獻(xiàn)之檢索遠(yuǎn)非人力和傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)所能勝任。研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速發(fā)展的重要保證。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是儲(chǔ)存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它們可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問(wèn)題。例如，假設(shè)這些事實(shí)是某公司的人事檔案。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的某些條款可以代表下列事實(shí)：“張強(qiáng)在采購(gòu)部工作”，“張強(qiáng)在1995年8月15日退休”，“采購(gòu)部共有15名工作人員”和“李明是采購(gòu)部經(jīng)理”等等。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)也是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、存儲(chǔ)和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展了許多技術(shù)。當(dāng)我們想用數(shù)據(jù)庫(kù)中的事實(shí)進(jìn)行推理并從中檢索答案時(shí)，這個(gè)課題就顯得很有意義。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)12．智能檢索1.4.1經(jīng)典2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)13．智能調(diào)度與指揮確定最佳調(diào)度或組合的問(wèn)題是我們感興趣的又一類問(wèn)題。一個(gè)經(jīng)典的問(wèn)題就是推銷員旅行問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題要求為推銷員尋找一條最短的旅行路線。他從某個(gè)城市出發(fā)，訪問(wèn)每個(gè)城市一次，且只許一次，然后回到出發(fā)的城市。這個(gè)問(wèn)題的一般提法是：對(duì)由n個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的一個(gè)圖的各條邊，尋找一條最小費(fèi)用的路徑，使得這條路徑對(duì)n個(gè)節(jié)點(diǎn)的每個(gè)點(diǎn)只許穿過(guò)一次。許多問(wèn)題具有這類相同的特性。屬于計(jì)算理論家稱為NP-完全一類的問(wèn)題。他們根據(jù)理論上的最佳方法計(jì)算出所耗時(shí)間(或所走步數(shù))的最壞情況來(lái)排列不同問(wèn)題的難度。該時(shí)間或步數(shù)是隨著問(wèn)題大小的某種量度(在推銷員旅行問(wèn)題中，城市數(shù)目就是問(wèn)題大小的一種量度)增長(zhǎng)的。譬如說(shuō)，問(wèn)題的難度將隨著問(wèn)題大小按線性，或多項(xiàng)式，或指數(shù)方式增長(zhǎng)。

1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)13．智能調(diào)度與指揮1.4.12004.11.3AI程序設(shè)計(jì)

人工智能學(xué)家們?cè)?jīng)研究過(guò)若干組合問(wèn)題的求解方法。他們的努力集中在使“時(shí)間—問(wèn)題大小”曲線的變化盡可能緩慢地增長(zhǎng)，即使是必須按指數(shù)方式增長(zhǎng)。有關(guān)問(wèn)題域的知識(shí)再次成為比較有效的求解方法的關(guān)鍵。為處理組合問(wèn)題而發(fā)展起來(lái)的許多方法對(duì)其它組合上不甚嚴(yán)重的問(wèn)題也是有用的。智能組合調(diào)度與指揮方法已被應(yīng)用于汽車運(yùn)輸調(diào)度、列車的編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統(tǒng)。它已引起有關(guān)部門的重視。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)人工智能學(xué)家們?cè)?jīng)研究過(guò)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)14．智能決策支持系統(tǒng)智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportSystems，簡(jiǎn)稱IDSS）是決策支持系統(tǒng)（DecisionSupportSystems，簡(jiǎn)稱DSS）與人工智能（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI）相結(jié)合的產(chǎn)物，它將人工智能中的知識(shí)表示與處理的思想引入到DSS，其獨(dú)特的研究方法和廣泛的發(fā)展前途使之一出現(xiàn)就成為決策支持技術(shù)研究的熱點(diǎn)。智能決策支持系統(tǒng)是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的決策問(wèn)題，通過(guò)提供背景材料、協(xié)助明確問(wèn)題、修改完善模型、列舉可能方案、進(jìn)行分析比較等方式，為管理者做出正確決策提供幫助的智能型人機(jī)交互信息系統(tǒng)。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)14．智能決策支持系統(tǒng)1.4.2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)15．知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase）和數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是在數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的一種知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。它是通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提煉和抽取知識(shí)，從而可以揭示出蘊(yùn)含在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)原理，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)僅限于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢和檢索，不能從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取知識(shí)，使得數(shù)據(jù)庫(kù)中所蘊(yùn)含的豐富知識(shí)被白白浪費(fèi)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)庫(kù)作為知識(shí)源去抽取知識(shí)，不僅可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，同時(shí)也為專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取開(kāi)辟了一條新的途徑。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)15．知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘1.42004.11.3AI程序設(shè)計(jì)16．分布式人工智能分布式人工智能（DistributedArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱DAI）是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)通信和并發(fā)程序設(shè)計(jì)技術(shù)而發(fā)展起來(lái)的一個(gè)新的人工智能研究領(lǐng)域。它主要研究在邏輯或物理上分散的智能系統(tǒng)之間如何相互協(xié)調(diào)各自的智能行為，實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的并行求解。分布式人工智能的研究為在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下設(shè)計(jì)和建立大型復(fù)雜智能系統(tǒng)提供了一條有效途徑，體現(xiàn)了新一代軟件設(shè)計(jì)的思想，是當(dāng)前人工智能研究的一個(gè)熱點(diǎn)。分布式人工智能的研究目前有兩個(gè)主要方向：一個(gè)是分布式問(wèn)題求解，另一個(gè)是多智能主體系統(tǒng)。分布式問(wèn)題求解的主要任務(wù)是要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)可以對(duì)某一問(wèn)題進(jìn)行共同求解的協(xié)作群體；多智能主體系統(tǒng)不限于單一目標(biāo)，其主要任務(wù)是要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)多智能主體之間能夠相互協(xié)調(diào)智能行為的、可以共同處理單個(gè)目標(biāo)和多個(gè)目標(biāo)的智能群體。1.4.1經(jīng)典的人工智能研究領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)16．分布式人工智能1.4.2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分

按照人腦的功能模擬，可以將人工智能的研究領(lǐng)域劃分為：機(jī)器感知、機(jī)器聯(lián)想、機(jī)器推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器理解、機(jī)器行為等。1．機(jī)器感知2．機(jī)器聯(lián)想3．機(jī)器推理4．機(jī)器學(xué)習(xí)5．機(jī)器理解6．機(jī)器行為2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分1．機(jī)器感知

機(jī)器感知就是計(jì)算機(jī)直接“感覺(jué)”周圍世界。具體來(lái)講，就是計(jì)算機(jī)像人一樣通過(guò)“感覺(jué)器官”直接從外界獲取信息。如通過(guò)視覺(jué)器官獲取圖形、圖像信息，通過(guò)聽(tīng)覺(jué)器官獲取聲音信息。所以，要使機(jī)器具有感知能力，就首先必須給機(jī)器配置各種感覺(jué)器官，如視覺(jué)器官、聽(tīng)覺(jué)器官、嗅覺(jué)器官等等。于是，機(jī)器感知還可以再分為機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器聽(tīng)覺(jué)等。要研究機(jī)器感知，首先要涉及圖像、聲音等信息的識(shí)別問(wèn)題。為此，現(xiàn)在已發(fā)展了一門稱為“模式識(shí)別”的專門學(xué)科，模式識(shí)別的主要目標(biāo)就是用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的各種識(shí)別能力，當(dāng)前主要是對(duì)視覺(jué)能力和聽(tīng)覺(jué)能力的模擬，并且主要集中于圖形識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分

2．機(jī)器聯(lián)想

仔細(xì)分析人腦的思維過(guò)程，可以發(fā)現(xiàn)，聯(lián)想實(shí)際是思維過(guò)程中最基本、使用最頻繁的一種功能。例如，當(dāng)聽(tīng)到一段樂(lè)曲，我們頭腦中可能會(huì)立即浮現(xiàn)出幾十年前的某一個(gè)場(chǎng)景，甚至一段往事，這就是聯(lián)想。所以，計(jì)算機(jī)要模擬人腦的思維就必須具有聯(lián)想功能。要實(shí)現(xiàn)聯(lián)想無(wú)非就是建立事物之間的聯(lián)系。在機(jī)器世界里面就是有關(guān)數(shù)據(jù)、信息或知識(shí)之間的聯(lián)系。當(dāng)然，建立這種聯(lián)系的辦法很多，比如用指針、函數(shù)、鏈表等等。我們通常的信息查詢就是這樣做的。但傳統(tǒng)方法實(shí)現(xiàn)的聯(lián)想，只能對(duì)于那些完整的、確定的(輸入)信息，聯(lián)想起(輸出)有關(guān)的信息。這種“聯(lián)想”與人腦的聯(lián)想功能相差甚遠(yuǎn)。人腦能對(duì)那些殘缺的、失真的、變形的輸入信息，仍然可以快速準(zhǔn)確地輸出聯(lián)想響應(yīng)。例如，多年不見(jiàn)的老朋友(面貌已經(jīng)變化)，仍能一眼認(rèn)出。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分

從機(jī)器內(nèi)部的實(shí)現(xiàn)方法來(lái)看，傳統(tǒng)的信息查詢是基于傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)的按地址存取方式進(jìn)行的；而研究表明，人腦的聯(lián)想功能是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的按內(nèi)容記憶方式進(jìn)行的。也就是說(shuō)，只要是內(nèi)容相關(guān)的事情，不管在哪里(與存儲(chǔ)地址無(wú)關(guān))，都可由其相關(guān)的內(nèi)容被想起。例如，蘋果這一概念，一般有形狀、大小、顏色等特征，我們所要介紹的內(nèi)容記憶方式就是由形狀(比如蘋果是圓形的)想起顏色、大小等特征，而不需要關(guān)心其內(nèi)部地址。當(dāng)前，對(duì)機(jī)器聯(lián)想功能的研究中，人們就是利用這種按內(nèi)容記憶原理，采用一種稱為“聯(lián)想存儲(chǔ)”的技術(shù)實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分

聯(lián)想存儲(chǔ)的特點(diǎn)是：

(1)可以存儲(chǔ)許多相關(guān)(激勵(lì)，響應(yīng))模式對(duì)；(2)通過(guò)自組織過(guò)程可以完成這種存儲(chǔ)；

(3)以分布、穩(wěn)健的方式(可能會(huì)有很高的冗余度)存儲(chǔ)信息；

(4)可以根據(jù)接收到的相關(guān)激勵(lì)模式產(chǎn)生并輸出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)模式；(5)即使輸入激勵(lì)模式失真或不完全時(shí)，仍然可以產(chǎn)生正確的響應(yīng)模式；(6)可在原存儲(chǔ)中加入新的存儲(chǔ)模式。聯(lián)想存儲(chǔ)可分為矩陣聯(lián)想存儲(chǔ)、全息聯(lián)想存儲(chǔ)、Walsh聯(lián)想存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)聯(lián)想存儲(chǔ)等。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分3．機(jī)器推理機(jī)器推理就是計(jì)算機(jī)推理，也稱自動(dòng)推理。它是人工智能的核心課題之一。因?yàn)?，推理是人腦的一個(gè)基本功能和重要功能。事實(shí)上，幾乎所有的人工智能領(lǐng)域都與推理有關(guān)。因此，要實(shí)現(xiàn)人工智能，就必須將推理的功能賦予機(jī)器，實(shí)現(xiàn)機(jī)器推理。我們知道，所謂推理，就是從一些已知判斷(稱為前提)推出一個(gè)新判斷(稱為結(jié)論)的思維過(guò)程。在形式邏輯中，推理分為演繹推理、歸納推理和類比推理等基本類型。但我們這里的機(jī)器推理只包括其中的演繹推理。此外，還包括那些非邏輯的基于指令性規(guī)則的操作變換式的“推理”?？傊?，這里的機(jī)器推理是廣義的推理。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分5．機(jī)器理解

機(jī)器理解主要包括自然語(yǔ)言理解和圖形理解等。自然語(yǔ)言理解就是計(jì)算機(jī)理解人類的自然語(yǔ)言，如漢語(yǔ)、英語(yǔ)等，并包括口頭語(yǔ)言和文字語(yǔ)言兩種形式。試想，計(jì)算機(jī)如果能理解人類的自然語(yǔ)言，那么計(jì)算機(jī)的使用將會(huì)變得十分方便和簡(jiǎn)單，而且機(jī)器翻譯也將真正成為現(xiàn)實(shí)。圖形理解是圖形識(shí)別的自然延伸，也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的組成部分。對(duì)于三維圖形的理解稱為物景分析。20世紀(jì)70年代前，物景分析多限于簡(jiǎn)單的積木世界。70年代后，物景分析已進(jìn)入比較復(fù)雜的世界，如識(shí)別曲線物體，在復(fù)雜的背景中尋找目標(biāo)以及室外物景分析等等。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分6．機(jī)器行為

機(jī)器行為主要指機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃。它是智能機(jī)器人的核心技術(shù)，規(guī)劃功能的強(qiáng)弱反映了智能機(jī)器人的智能水平。因?yàn)椋m然感知能力可使機(jī)器人認(rèn)識(shí)對(duì)象和環(huán)境，但解決問(wèn)題，還要依靠規(guī)劃功能擬定行動(dòng)步驟和動(dòng)作序列。例如，給定工件裝配任務(wù)，機(jī)器人按照什么步驟去操作每個(gè)工件？在雜亂的環(huán)境下，機(jī)器人如何尋求避免與障礙碰撞的路徑，去接近某個(gè)目標(biāo)？機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng)的基本任務(wù)是：在一個(gè)特定的工作區(qū)域中自動(dòng)地生成從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的動(dòng)作序列、運(yùn)動(dòng)路徑和軌跡的控制程序。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.2基于腦功能模擬的領(lǐng)2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.3基于實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分

按照人工智能的實(shí)現(xiàn)技術(shù)，可以將人工智能的研究領(lǐng)域劃分為：知識(shí)工程與符號(hào)處理技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。1．知識(shí)工程與符號(hào)處理技術(shù)知識(shí)工程是1977年美國(guó)斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆(E.A.Feigenbaum)教授提出的概念，它涉及知識(shí)獲取、知識(shí)表示、知識(shí)管理、知識(shí)運(yùn)用以及知識(shí)庫(kù)與知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)等一系列知識(shí)處理技術(shù)。這一技術(shù)是以知識(shí)為中心的觀點(diǎn)來(lái)組織智能系統(tǒng)的。符號(hào)處理技術(shù)指基于符號(hào)演算的推理技術(shù)和學(xué)習(xí)技術(shù)，符號(hào)處理技術(shù)實(shí)際是知識(shí)工程的基礎(chǔ)技術(shù)。如前所述，這一領(lǐng)域一直是人工智能的主要研究領(lǐng)域。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.3基于實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)2．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

這一領(lǐng)域主要研究各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其學(xué)習(xí)算法。這一領(lǐng)域是當(dāng)前人工智能研究的一個(gè)十分活躍且很有前途的分支領(lǐng)域。1.4.3基于實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)2．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)1.4.32004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分

按照人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，可以將人工智能的研究領(lǐng)域劃分為：

1.問(wèn)題求解

2．自動(dòng)定理證明

3．自動(dòng)程序設(shè)計(jì)

4．自動(dòng)翻譯

5．智能控制

6．智能管理

7．智能決策

8．智能通信

9．智能仿真

10．智能CAD11．智能CAI2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分1.問(wèn)題求解

這里的問(wèn)題，即難題，主要指那些沒(méi)有算法解，或雖有算法解但在現(xiàn)有機(jī)器上無(wú)法實(shí)施或無(wú)法完成的困難問(wèn)題。例如：路徑規(guī)劃、運(yùn)輸調(diào)度、電力調(diào)度、地質(zhì)分析、測(cè)量數(shù)據(jù)解釋、天氣預(yù)報(bào)、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、股市分析、疾病診斷、故障診斷，軍事指揮、機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃、機(jī)器博弈等等。在這些難題中，有些是組合數(shù)學(xué)理論中所稱的NP(NondeterministicPolynomial，即非確定型多項(xiàng)式)問(wèn)題或NP完全(即NPC，NondeterministicPolynomialComplete)問(wèn)題。NP問(wèn)題是指那些既不能證明其算法復(fù)雜性超出多項(xiàng)式界，但又未找到有效算法的一類問(wèn)題，而NP完全問(wèn)題又是NP問(wèn)題中最困難的一種問(wèn)題。例如，有人證明過(guò)排課表問(wèn)題就是一個(gè)NP完全性問(wèn)題。2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分2．自動(dòng)定理證明

自動(dòng)定理證明就是機(jī)器定理證明，這也是人工智能的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，也是最早的研究領(lǐng)域之一。定理證明是最典型的邏輯推理問(wèn)題之一，它在發(fā)展人工智能方法上起過(guò)重大作用。如關(guān)于謂詞演算中推理過(guò)程機(jī)械化的研究，幫助我們更清楚地了解到某些機(jī)械化推理技術(shù)的組成情況。很多非數(shù)學(xué)領(lǐng)域的任務(wù)如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制定和難題求解，都可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)定理證明問(wèn)題。所以自動(dòng)定理證明的研究具有普遍的意義。自動(dòng)定理證明的方法主要有四類：

(1)自然演繹法。

(2)判定法。

(3)定理證明器。

(4)計(jì)算機(jī)輔助證明。

2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域2004.11.3AI程序設(shè)計(jì)1.4.4基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分3．自動(dòng)程序設(shè)計(jì)

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)就是讓計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)程序。具體來(lái)講，就是人只要給出關(guān)于某程序要求的非常高級(jí)的描述，計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)要求目標(biāo)的