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人工智能技术
人工智能技术
摘要:
人工智能技术被称为本世纪三大科技成就之一,本文从人工智能的概念开始,介绍人工智能技术及其发展前景与应用。
关键词:
人工智能、计算机、人类智能
一、人工智能的概念
人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(ArtificialIntelligence,AI)这个术语。
人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
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,使电脑能更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。
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。
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为.
二、人工智能的发展历史
人工智能的发展经历了以下几个阶段:
孕育阶段:
古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384-322),给出了形式逻辑的基本规律。
英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。
“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼兹)(1646-1716)。
提出了关于数理逻辑的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。
做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。
第一阶段:
50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。
但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。
这一阶段的特点是:
重视问题求解的方法,忽视知识重要性。
第二阶段:
60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。
并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。
第三阶段:
80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段:
80年代末,神经网络飞速发展1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。
此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。
第五阶段:
90年代,人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。
不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。
另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能已深入到社会生活的各个领域。
三、人工智能研究领域
1、符号计算
计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:
一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。
另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。
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长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。
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早在50年代末,人们就开始对此研究。
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进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表,由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。
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Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。
计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。
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通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。
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现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。
在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。
并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。
尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令,有一定的局限性。
首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。
第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。
另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。
计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。
2、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。
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。
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。
2000年浙江省用指纹自动识别系统直接破案3063起,连带破案12000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。
3、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。
4、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
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