沒有幻燈片標題-西安電子科技大學電子工程學院

1、Neural Networks & Fuzzy System,分組安排,Part 1 Neural Network Theory,2. Neuronal Dynamics I: Activations and Signals李偉（石光明教授）3. Neuronal Dynamics II: Activation Models陳渤（保錚教授）,Part 1 Neural Network Theory,4. Synapt

2、ic Dynamics I: Unsupervised learning 5. Synaptic Dynamics II: Supervised learning（張軍英教授）涂重陽，趙峰，張宏怡，王軍，劉敬,Part 1 Neural Network Theory,6. Architectures and Equilibria（曾平教授）羅雪梅，劉瑞華,Part 2: Adaptive Fuzzy System,7.

3、Fuzziness versus Probability（姬紅兵教授）金艷，李翠蕓8. Fuzzy Associative Memories（姬紅兵教授）楊柏勝，李林,Part 2: Adaptive Fuzzy System,9. Comparison of Fuzzy and Neural Truck Backer-upper Control System（姬紅兵教授）韓冰，池峰10. Fuzzy Image Tr

4、ansform Coding（高新波教授）霍菲菲,Part 2: Adaptive Fuzzy System,11. Comparison of Fuzzy and Kalman-Filter Target-Tracking Control Systems姬紅兵教授）宋驪平Review高新波,人工智能Artificial IntelligenceAI,參考資料：1、人工智能（上、下冊），陸汝鈐，科學出版社2、高級人

5、工智能，史忠植，科學出版社3、智能主體及其應用，史忠植，科學出版社4、Artificial Intelligence A New Synthesis, N.J.Nilsson, 機械工業(yè)出版社，Morgan Kaufmann,基本概念,一、智能 智能是個體有目的的行為、合理的思維，以及有效地適應環(huán)境的綜合能力。通俗地講，智能是個體認識客觀事物、客觀世界和運用知識解決問題的能力。 人類個體的智能

6、是一種綜合性能力。具體地講，可包括： 1）感知與認識事物、客觀世界與自我的能力； 2）通過學習取得經驗、積累知識的能力；,3）理解知識、運用知識和運用經驗分析問題 和解決問題的能力；4）聯(lián)想、推理、判斷、決策的能力；5）運用語言進行抽象、概括的能力；6）發(fā)現、發(fā)明、創(chuàng)造、創(chuàng)新的能力；7）實時地、迅速地、合理地應付復雜環(huán)境的能力；8）預測、洞察事物發(fā)展變化的能力；等。注：智能是相對的、發(fā)展

7、的。離開特定時間說智能是困難的、沒有意義的。,人工智能,人工智能是相對人的自然智能而言，即用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現智能行為和“機器思維”解決需要人類專家才能處理的問題。人工智能是人工制品(artifact)中所涉及的智能行為。其中，智能行為包括：感知(perception)、推理(Reasoning)、學習(learning)、通信(communicating)和復雜環(huán)境下的動作行

8、為(acting)。,人工智能目標,人工智能目標是實現智能行為和“機器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。 1、研究像人一樣工作的機器，甚至比人做得更好 2、能夠理解機器、人或動物的智能行為,智能革命,智能革命是指人的自然智能通過人工智能的模仿和擴展，實現社會生產的自動化和智能化，促進知識密集型經濟的發(fā)展。,人工智能的發(fā)展概況,一、萌芽階段1、Aristotle(公元前384-322)在《工具論》中提出形

9、式邏輯（三段論）2、Bacon(1561-1626)在《新工具》中提出歸納法， 提出“知識就是力量”3、Leibnitz(1646-1716)研制四則計算器，提出“通用 符號”和“推理計算”概念，使形式邏輯符號化， 從而能對人的思維進行運算和推理，奠定了數 理邏輯的基礎,人工智能的發(fā)展概況,一、萌芽階段4、Boole(1815-1864)創(chuàng)立布爾代數，在《思維法則》 中首

10、次用符號語言描述思維活動的基本推理規(guī)則5、Godel(1906-1978)提出不完備性定理，指出人的 思維形式化和機械化的某些極限6、Turing(1912-1954)提出理想計算模型—圖靈機， 創(chuàng)立自動機理論，提出“圖靈試驗”，用以判斷 “Can a machine think?”,人工智能的發(fā)展概況,一、萌芽階段7、Mauchly和Eckert等研制成功ENIAC電子數字計

11、 算機，為人工智能研究奠定物質基礎8、Von Neumann提出馮?諾依曼計算機模型9、McCulloch和Pitts建立神經網絡數學模型，通過 模擬人腦實現智能，開創(chuàng)人工神經網絡研究。 Kleene將其抽象為有限自動機理論10、Wiener創(chuàng)立控制論，Shannon創(chuàng)立信息論,人工智能的發(fā)展概況,二、人工智能的誕生1、導因 現實世界中相當多的問題求解是復雜的，常無算法可循，即使有計算方法，

12、也是NP問題。為此，人們可采用啟發(fā)式知識進行問題求解，把復雜的問題大大簡化，可在浩瀚的搜索空間中迅速找到解答。這是運用專門領域的經驗知識。經常會取得有關問題的滿意解，而非數學上的最優(yōu)解。這就是啟發(fā)式搜索。,人工智能的發(fā)展概況,二、人工智能的誕生2、提出1956年，由McCarthy、Minskey、Shannon、Newell等提出。Dartmouth 會議,人工智能的發(fā)展概況,三、人工智能的發(fā)展1、50年代以博弈、游戲為

13、對象進行研究1）Samuel研制成功具有自學能力的啟發(fā)式博弈程序2）Newell研制了啟發(fā)式程序Logic Theorist。對 《數學原理》中38條定理進行了證明，開創(chuàng)了利 用計算機研究思維活動規(guī)律的工作3）Chomsky提出語言文法，開創(chuàng)了形式語言研究,三、人工智能的發(fā)展1、50年代4）McCarthy建立LISP，不僅可以處理數值， 而且可更方便地處理符號，為人工智能研究提 供了

14、重要工具,人工智能的發(fā)展概況,三、人工智能的發(fā)展2、60年代前期以搜索問題、通用問題求解研究為主1）Newell發(fā)表問題求解程序，使啟發(fā)式程序有更 大的普遍性2）Feigenbaum研制成功DENDRAL化學專家系統(tǒng)， 使人工智能研究從著重算法轉向知識表示的研 究，也是人工智能研究走向實用化的標志,人工智能的發(fā)展概況,三、人工智能的發(fā)展2、60年代3）Robinson提出歸結原理4）Quili

15、an提出語義網絡的知識表示法5）IJCAI成立 (http://www.ijcai.org/),人工智能的發(fā)展概況,三、人工智能的發(fā)展3、70年代前期以自然語言理解、知識表示研究為主1）Winograd發(fā)表自然語言理解系統(tǒng)SHRDLU2）Colmerauer創(chuàng)建PROLOG語言3）Schank提出概念從屬理論4）Minskey提出框架知識表示法5）Feigenbaum提出知識工程,人工智能的發(fā)展概況,三、人工智能的發(fā)展

16、4、80年代專家系統(tǒng)廣泛應用，出現了專家系統(tǒng)開發(fā)工具，開始興起人工智能產業(yè)1）日本提出五代機計劃2）中國提出863計劃-863-306 (知識網絡-數字圖書館系統(tǒng)工程),人工智能的發(fā)展概況,三、人工智能的發(fā)展5、90年代-現在1）人工神經網絡的復興2）基于知識的系統(tǒng)CYC3）Deep Blue 1997.5.11 4）分布式人工智能與多Agent系統(tǒng) robots, Softbot,集成自治系統(tǒng)

17、5）知識科學,人工智能的發(fā)展概況,人工智能的研究方法,人工智能經過發(fā)展，形成了許多學派。不同學派的研究方法、學術觀點、研究重點有所不同。這里主要介紹認知學派、邏輯學派、行為主義學派和連接主義學派。一、認知學派(以Simon,Minskey和Newell等為代表) 1、基本思想 從人的思維活動出發(fā)，利用計算機進行宏觀功能模擬?；谖锢矸栂到y(tǒng)假設，將任何信息加工系統(tǒng)看成是一個具體的物理系統(tǒng)。,一、認知學

18、派2、基本觀點 物理系統(tǒng)表現智能行為的充要條件是該系統(tǒng)是一個物理符號系統(tǒng)。3、主要工作 1）Newell的Logic Theorist，模擬人證明數學定理的思維過程 2）GPS，模擬人的解題過程(擬定初步解題計劃?利用公理、定理和規(guī)則，按規(guī)則實施解題過程?不斷進行“目的—手段“分析，修訂解題計劃。,人工智能的研究方法,一、認知學派3、主要工作3）物理符號系統(tǒng)假設符號是模式。物理符

19、號系統(tǒng)的基本任務和功能是辨認相同的符號和區(qū)別不同的符號。,人工智能的研究方法,二、邏輯學派 （以McCarthy和Nilsson等為代表)1、基本思想用邏輯來研究人工智能，用形式化的方法（統(tǒng)一的邏輯框架）描述客觀世界。2、基本觀點1）智能機器必須有關于自身環(huán)境的知識2）通用智能機器要能陳述性地表達關于自身環(huán)境的大部分知識3）通用智能機器表示陳述性知識的語言至少要有一階邏輯的能力,人工智能的研究方法,二、邏輯學派3、主要工作

20、1）概念化知識表示2）模型論語義3）演繹推理4）非單調邏輯用于常識推理,人工智能的研究方法,三、行為主義學派 (以Brooks為代表)1、基本思想以復雜的現實世界為背景，讓人工智能理論先經受解決實際問題的考驗，并在這種考驗中成長。智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現出來。2、基本觀點1）到現場去2）物理實現3）初級智能 4）行為產生智能,人工智能的研究方法,三、行為主義學派3、主要工作1）無需

21、知識表示的智能2）無需推理的智能3）機器蟲,人工智能的研究方法,四、連接主義學派1、基本思想從腦的神經系統(tǒng)結構出發(fā)來研究腦的功能，研究大量簡單的神經元的集團信息處理能力及其動態(tài)行為，模擬和實現人的認識過程中的感知覺過程、形象思維、分布式記憶和自學習自組織過程。2、基本觀點1）神經網絡以分布式方式存儲信息2）神經網絡以并行方式處理信息3）神經網絡具有自組織、自學習能力,人工智能的研究方法,四、連接主義學派3、主要工作人

22、工神經網絡,人工智能的研究方法,人工智能的主要研究內容,一、博弈跳棋、國際象棋、五子棋二、機器定理證明Logic Theorist王浩：利用一階謂詞邏輯吳文?。簠欠椒ㄈ?、自動程序設計四、通用問題求解GPS,五、感知1、視覺2、語音六、自然語言理解與生成計算語言學七、自動推理1、推理從一個或幾個已知的判斷（前提）邏輯地推論出一個新的判斷（結論）的思維形式。,人工智能的主要研究內容,七、自動推理1、推理

23、注：利用以往的知識通過推理可得到新的結論。2、主要工作1）機器定理證明2）歸結原理：推理規(guī)則簡單。在邏輯上是完備的， 是PROLOG的計算模型3）非單調推理：閉世假說（CWA）、默認推理、 限定推理,人工智能的主要研究內容,七、自動推理2、主要工作4）定性推理：把物理系統(tǒng)或物理過程細分為子系統(tǒng)或子過程，對于每個子系統(tǒng)或子過程及它們之間的相互作用或影響均建立起結構描述，通過局部因果性的傳播和行為合成，

24、獲得實際物理系統(tǒng)的行為描述和功能描述,人工智能的主要研究內容,七、自動推理2、主要工作5）不確定性推理：不確定性來自人類的主觀認識與客觀實際之間存在的差異。事物發(fā)生的隨機性，人類知識的不完全、不可靠、不精確和不一致，自然語言中存在的模糊性和歧義性均反映了這種差異，均會帶來不確定性。有代表性的不確定性理論和推理方法有：概率論，Bayes理論，證據理論(Dempster和Shafer)，模糊集理論等。,人工智能的主要研究內容,八、機器

25、學習知識、知識表示及運用知識的推理算法是人工智能的核心，而機器學習則是關鍵問題。1、學習學習是獲取知識、積累經驗、改進性能、發(fā)現規(guī)律、適應環(huán)境的過程。其基本機制是設法將在一種情形下成功的表現行為轉移到另一類似的新情形中去。2、學習種類1）無知識的學習：神經元模擬和基于決策論方法的自適應和自組織系統(tǒng)。,人工智能的主要研究內容,八、機器學習2、學習種類2）歸納學習：AQ算法、ID3算法等。3）分析學習（實例學習）：基于解釋的

26、學習、知識塊（Chunking）學習。4）類比學習5）發(fā)現學習：根據實驗數據或模型重新發(fā)現定律的方法。,人工智能的主要研究內容,八、機器學習2、學習種類6）遺傳學習：自然選擇、變異。7）連接學習：神經網絡學習。8）數據庫知識發(fā)現：主要發(fā)現分類規(guī)則、特征規(guī)劃、關聯(lián)規(guī)則、差異規(guī)則、演化規(guī)則、異常規(guī)則等。其方法有統(tǒng)計方法、機器學習、神經網絡、數據倉庫等。,人工智能的主要研究內容,九、分布式人工智能（Distributed AI）

27、第一屆DAI會議是在1980年。1、基本概念DAI是研究在邏輯上或物理上分散的智能動作者如何協(xié)調其智能行為（知識、技能和規(guī)劃），求解單目標和多目標問題，為設計和建立大型復雜的智能系統(tǒng)或計算機支持協(xié)同工作(CSCW)提供有效途徑。,人工智能的主要研究內容,九、分布式人工智能（Distributed AI）第一屆DAI會議是在1980年。2、主要內容1）分布式問題求解(DPS)2）多Agent系統(tǒng)(MAS)Agent是自主的

28、，可能是預先存在的，并且是異構的，是一開放的系統(tǒng)。,人工智能的主要研究內容,十、人工思維模型,真實世界,柔性信息處理,集體智能,開放式自主系統(tǒng),,,,人工智能的主要研究內容,十一、知識系統(tǒng)知識工程已成為人工智能應用最顯著的特點。知識系統(tǒng)主要研究內容：1、專家系統(tǒng)知識庫+推理機2、知識庫系統(tǒng)將知識以一定的結構存入，進行知識管理，實現知識共享3、智能決策系統(tǒng)4、知識科學,人工智能的主要研究內容,謝謝！,Thanks for