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人工智能原理及应用
人工智能原理及应用
人工智能的原理及应用摘要人工智能(ArtificialIntelligence,AI)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落……长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
不久前,著名导演斯蒂文斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
关键词人工智能;专家系统;模式识别ABSTRACTAI(ArtificialIntelligence,AI)hasbeenattheforefrontofcomputertechnology,hasexperiencedseveralupsanddownsseveral……alongtime,theordinarypeopleofartificialintelligenceissoelusive,butithasattractedcountlessItdedicatedintelligenceresearchers,fromtheU.S.MassachusettsInstituteofTechnology(MIT),Carnegie-MellonUniversity(CMU)toIBM,andthentoJapan'sHonda,SONY,aswellasdomesticcompaniesofQingHuaUniversity,ChinaBranchHospitalsandotherresearchinstitutes,laboratoriesaroundtheworldarecarryingouttheAItechnologyexperiments.Notlongago,thefamousdirectorStevenSpielbergwillbethesubject?
ontothescreen,sci-fifilm"artificialintelligence"(AI)onmanypeople'smindsonceagainproducedashock,causedsomepeopletounderstandandexploreInterestinthefieldofartificialintelligence.KeywordsArtificialIntelligence(AI);ExpertSystem;PatternRecognition引言人工智能的发展已达到很高水平,电子计算机将更接近大脑的功能了,虽然计算机解决问题的能力从技术角度看目前还有很大局限性,计算机万能论者的理论依据也是有问题的。
计算机暂时不能代替人我相信他预见的会成为现实,目前也有了很多技术突破,这就是人类-机器的结合体,他预见这是人类进化史上的一个飞跃。
在这样一个结合体形式下,肯定超出目前的人的智能和人工智能,这个结合体中,人类的大脑将植入能和机器直接沟通的芯片,这个芯片是人机的桥梁,而人类-机器结合体将发挥出人与机器的各自优势。
1.介绍什么是人工智能由于人工智能是一个边缘学科,是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。
它的研究队伍由未自不同领域的学者组成,各自从事着自己感兴趣的工作,他们对人工智能是什么有不同的认识。
所以,要想在他们之间找出一个什么是人工智能的共同的看法还是有一定的困难的。
如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能支灵活方效地为人类服务。
只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为、就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了:
这样,人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。
除了上述的观点以外,人工智能领域中的心理学家、语言学家倾向于将重点放在用电脑去再现人脑思维的内部状态上.也就是要使电脑程产真正理解它所他的事情,就好保人脑一样去“思考问题”。
由于大家研究的内容与侧重点各不相同,因此对人工智能的认识也有一定的差异。
但是,他们的认识又相互补充、相辅相成、共同构成了人工智能丰富多彩的研究层次与多样化的研究队伍。
1.1人工智能的理论于实践人工智能不仅仅是一个工程科目,同样也是一个科研主题,研究人员创立人工智能理论(人工智能程序能够做什么)并用数学分析和实验来验证。
什么样的自适应结构可以应用于从经验中学习的系统?
响应新信息时系统应该改变?
学习系统应该接受什么样的训练?
人工智能科学家正在研究一般性的计算理论来回答各种各样的问题。
理论是可以通过数学抽象和定理证明来分析验证的,也可以通过开发程序、运行试验、分析结果进行经验性研究,这很像心理学家对接受实验者所做的实验。
复杂人工智能系统的行为是很难预测的,研究人员经常惊讶于他们自己构建的人工智能系统的行为。
人工智能的应用范围非常广泛。
人们已经创建了人工智能程序,用于通过预测股市趋势来产生投资策略,诊断病人并给出治疗建议,以及控制工厂中的装配机器人。
在人工智能领域工作的很多人都认为自己是制作实用工具的工程师,这些工具就是用于航线规划、汽车制造以及大师级对弈的人工智能系统。
火星探测机器人的控制就采用了人工智能系统。
像火星探测机器人这样的机器人怎样感知它周围的环境?
它怎样决定采用什么行动?
如果给出两种或更多种可能冲突的目标,它又是怎样平衡任务的优先级?
一个火星漫游车怎样知道应该停下来以检查预料之外的石英构造成分?
更一般地说,如何设计出能适应环境的有足够多功能的系统,同时还要足够严格以便于使用计算机程序进行编码?
1.2人工智能概念著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:
“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:
“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。
也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。
从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。
从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:
以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
1.3人工智能的基础人类是通过自然语言来表达思想、知识、学习、交流等,为实现AI用机器模拟人的智能行为,显然,必须有适合于AI的知识获取、知识表示、知识推理的语言,编写相应的智能程序,以构成AI系统,即知识信息处理系统。
广义地讲,任何语言都能实现AI程序设计,但问题是能否充分表现出AI的研究性能和目标、这是人们关心的核心问题。
下面在讨论AI程序与传统程序的区别中,可以进一步理解研究AI语言的必要性。
自AI发展以来,由于AI应用领域的广泛性,已有十几种语言被应用,它们都是根据适用于所研究问题领域知识描述和处理而提出的。
如IPL语言是早期AI的表处理语言,它接近视器语言,用起来不方便。
MsP语言从早期到现在经多次改进,一直被广泛应用。
它是函数型语言,在AI程序中数据结构是表结构,因此核心是表处理。
在I‘ISP基础上发展的语言有FLANNER和KRL语言。
PLANNER语言便于面向目标的推理,面KRL语言适于框架知识表示。
PROLOG语言是在AI中影响最大的语言,它是基于演绎推理的逻辑型语言,oFs语言后通用知识表示语言,因它不偏向特定问题的求解策略或知识表示,在AI中应用也不少,现开发有OPS83的xS工具。
其它语言不再赘述。
2人工智能原理2.1介绍人工智能的实现技术人工智能是实现具有智能的机器,尤其是具有智能的计算机程序的科学和工程技术。
人工智能与用计算机理解人的智力的目标有一些关系,但它并不一定要使用生物学上的方法。
2.2人工智能的原理人工智能的科学研究要研究人的智慧的内部结构,相当于研究心理学的原理,更玄是不是,一般人不大会去做的大部分的人工智能研究集中在后者——工程实现上,知识:
人的智能活动本质上就是获得和运用知识知识是智能的基础为了实现人工智能使机器具有智能就必须使它具有知识,表达:
要采用适当的手段表达人的知识然后才能存储到机器中去这就是用知识表达要解决的问题对知识进行表达就是把知识表示成便于计算机存储和利用的某种数据结构知识表达方法又称为知识表示技术,其表示形式称为知识表示模式。
3人工智能应用3.1人工智能的应用范围它是研究、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。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。
从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。
它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括:
知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
3.2人工智能中的机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
几十年来,国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。
虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现,不过也取得了很大的进展,特别是作为人们的辅助翻译工具,机器翻译已经得到大多数人的认可。
目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致可以分为三大类:
词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。
词典类翻译软件代表是“金山词霸”了,堪称是多快好省的电子词典,它可以迅速查询英文单词或词组的词义,并提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。
汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2xxx”,它首先提出了“智能汉化”的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。
以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统,是面对专业或行业用户的翻译软件,但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距,有人评价说“满篇英文难不住,满篇中文看不懂”,该说法虽然比较极端,但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。
这里,我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较,从中可以看出一些原因。
机器翻译:
1.一句一句处理,上下文缺乏联系;
2.对源语言的分析只是求解句法关系,完全不是意义上的理解;
3.缺乏领域知识,从计算机到医学,从化工到法律都通用,就换专业词典;
4.译文转换是基于源语言的句法结构的,受源语言的句法结构的束缚;
5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。
人工翻译:
1.一般会先通读全文,会前后照应;
2.对源语言是求得意义上的理解;
3.只有专业翻译人员,而没有万能翻译人员;
4.译文是基于他对源语言的理解,不受源语言的句法结构的束缚;
5.翻译是一个再创造的过程。
在目前的情况下,计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。
事实上,在很多领域中,计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用,例如CAD软件。
如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究,应该同样可以起到很大的辅助作用,这就是所谓的“计算机辅助翻译”。
它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人际交互式翻译为一体,把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。
这样,翻译者只需将精力集中在创造性的思考上,有利于工作效率的提高。
机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题,它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识,其中包括常识和相关领域的专门知识。
随着因特网的普及与发展,机器翻译的应用前景十分广阔。
作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口,机器翻译的研究与应用将更加诱人。
国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度,至少还要经历15年时间的持续研究,但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下,机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。
3.3人工智能中的专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,来解决该领域的复杂问题。
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。
根据专家系统处理的问题的类型,把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。
具体应用就很多了,例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统,必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库),以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。
系统能对输入信息进行处理,并运用知识进行推理,做出决策和判断,其解决问题的水平达到或接近专家的水平,因此能起到专家或专家助手的作用。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识,即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。
目前,专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。
由于领域的知识更多是不精确或不确定的,因此,不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。
此外,专家系统开发工具的研制发展也很迅速,这对扩大专家系统的应用范围,加快专家系统的开发过程,将起到积极地促进作用。
随着计算机科学技术整体水平的提高,分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。
在新一代专家系统中,不但采用基于规则的推理方法,而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。
3.4人工智能模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。
用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个最关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统(OpticalCharacterRecognition,OCR)、语音识别系统等。
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计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。
识别过程与人类的学习过程相似。
以“汉字识别”为例:
首先将汉字图象进行处理,抽取主要表达特征并将其特征与汉字的代码存在计算机中。
就象把老师教我们这个字叫什么、如何写的知识记忆在大脑中。
这一过程叫做“训练”。
识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中所保存的全部汉字进行比较,找出最相近的字作为识别结果,这一过程叫做“匹配”。
语音识别就是让计算机能听懂人说的话,一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。
其中,中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室,这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。
该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等与“老外”通话。
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指纹是人体的一个重要特征,具有唯一性。
北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究,建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法,随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统,以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。
从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。
北大指纹自动识别系统的推出,使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。
浙江省从1997年开始使用北大指纹自动识别系统,采取省地(市)二级建库、省地(市)县三级查询的方式,形成了独特的“浙江模式”。
省公安厅现已建立了100多万人的指纹库,是目前国内的第二大库。
在100多万人的指纹库中,检索一枚现场指纹仅需4分钟左右。
2xxx年浙江省用指纹自动识别系统直接破案3063起,连带破案12xxx多起。
破案率为全国第一,并遥遥领先于国内其它指纹识别系统,被公安部树为指纹系统建设应用样板。
这里介绍一个综合应用的例子,一汽集团公司与国防科技大学最近合作研制成功“红旗轿车自主驾驶系统”(即无人驾驶系统),它标志着我国研制高速智能汽车的能力已达到当今世界先进水平。
汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术,代表着一个国家控制技术的水平。
红旗车自主驾驶系统采用计算机视觉导航方式,并采用仿人控制,实现了对红旗车的操纵控制。
首先,摄像机将车前方的道路和车辆行驶情况输入到图像处理和图像识别系统。
该系统识别出道路状况、前方车辆的相对距离和相对车速。
接着,路径规划系统根据这些信息规划出一条合适路径,即决定如何开车。
然后,路径跟踪系统根据需跟踪的路径,结合车辆行驶状态参数和车辆驾驶动力学约束,形成控制命令,控制方向盘和油门开启机构产生相应动作,使汽车按照规划好的路径前进,即按自主驾驶系统的规划路径前进。
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