《人工智能》学习报告

深圳大学硕士研究生课程作业 人工智能 第 1 页 共 5 页 人工智能人工智能 学习报告学习报告 深圳大学机电与控制工程学院 彭建柳 学号 1 引言 人工智能 Artificial Intelligence AI 曾经有一部电影 著名导演 斯蒂文 斯皮尔伯格的科幻片 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 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 一直以来 关于人工智能的理论 我一直认为是科学的前沿 理解起来较 为飘渺 但是 从本学期 人工智能 课程的学习中 本人较系统的接触到了 关于人工智能的理论 从有限的课程中 通过老师的详细介绍和查阅人工智能 方面的书籍 学习了关于人工智能几个主要方面的知识 如模糊控制 专家系 统 神经网络等 下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识 2 人工智能的形成与发展 说到人工智能 首先先认识下自动控制理论 自动控制理论从形成到发展 至今 已经经历了六十多年的历程 其主要分为三个阶段 第一阶段是 40 年代兴起的以调节原理为标志 称为经典控制理论阶段 第二阶段是以 60 年代兴起的以状态空间为标志 称为现代控制理论阶段 第三阶段是 80 年代兴起的智能控制理论阶段 智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成 是一门新兴的交叉前沿学科 智能控制技术 即是在无人干预的情况下能自主 地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术 对许多复杂的系统 难以建立 有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析 而必须采用定量 方法与定性方法相结合的控制方式 定量方法与定性方法相结合的目的是 要 由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程 因此 在研究和设计智能系 深圳大学硕士研究生课程作业 人工智能 第 2 页 共 5 页 统时 主要注意力不放在数学公式的表达 计算和处理方面 而是放在对任务 和现实模型的描述 符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上 即智能 控制的关键问题不是设计常规控制器 而是研制智能机器的模型 此外 智能 控制的核心在高层控制 即组织控制 高层控制是对实际环境或过程进行组织 决策和规划 以实现问题求解 为了完成这些任务 需要采用符号信息处理 启发式程序设计 知识表示 自动推理和决策等有关技术 这些问题求解过程 与人脑的思维过程有一定的相似性 即具有一定程度的 智能 随着人工智能和计算机技术的发展 已经有可能把自动控制和人工智能以 及系统科学中一些有关学科分支 如系统工程 系统学 运筹学 信息论 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 它是自动控制技术的最新发展阶段 也是用计算机模拟人类智能进 行控制的研究领域 1965 年 傅京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 1985 年 在美国首次召开了智能控制学术讨论会 1987 年又 在美国召开了智能控制的首届国际学术会议 标志着智能控制作为一个新的学 科分支得到承认 智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特 点 3 模糊控制 在传统的控制领域里 控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最 主要关键 系统动态的信息越详细 则越能达到精确控制的目的 然而 对于 复杂的系统 由于变量太多 往往难以正确的描述系统的动态 于是工程师便 利用各种方法来简化系统动态 以达成控制的目的 但却不尽理想 换言之 传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力 但对于过于复杂或难以 精确描述的系统 则显得无能为力了 因此便尝试着以模糊数学来处理这些控 制问题 通过课堂中 导师生动的讲解 以及引用到生活当中鲜活的例子 如 冰箱温度的模糊控制 智能汽车的行驶路线控制等等 充分的认识到 模糊控 制在当今社会的应用已经很广泛 只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在 一般控制架构包括 定义变量 模糊化 知识库 逻辑判断及反模糊化 详细如下 深圳大学硕士研究生课程作业 人工智能 第 3 页 共 5 页 1 定义变量 也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作 例如在 一般控制问题上 输入变量有输出误差 E 与输出误差之变化率 CE 而控制变量 则为下一个状态之输入 U 其中 E CE U 统称为模糊变量 2 模糊化 fuzzify 将输入值以适当的比例转换到论域的数值 利 用口语化变量来描述测量物理量的过程 依适合的语言值 linguisitc value 求该值相对之隶属度 此口语化变量我们称之为模糊子集合 fuzzy subsets 3 知识库 包括数据库 data base 与规则库 rule base 两部分 其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义 而规则库则藉由一群语言控制规 则描述控制目标和策略 4 逻辑判断 模仿人类下判断时的模糊概念 运用模糊逻辑和模糊推论 法进行推论 而得到模糊控制讯号 此部分是模糊控制器的精髓所在 5 解模糊化 defuzzify 将推论所得到的模糊值转换为明确的控制 讯号 做为系统的输入值 模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定 其规则制定的来源主要由专 家的经验和知识 操作员的操作模式 自学习提供 模糊规则的形式则分为状 态评估和目标评估两种 但都是以模糊控制为基础 达到自动控制的目的 4 专家系统 专家系统 expert system 是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之 一 运用特定领域的专门知识 通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各 种复杂的 具体的问题 达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序 系统 它能对决策的过程作出解释 并有学习功能 即能自动增长解决问题所 需的知识 专家系统的发展已经历了 3 个阶段 正向第四代过渡和发展 第一代专家 系统 dendral macsyma 等 以高度专业化 求解专门问题的能力强为特点 但在体系结构的完整性 可移植性等方面存在缺陷 求解问题的能力弱 第二 代专家系统 mycin casnet prospector hearsay 等 属单学科专业型 应 用型系统 其体系结构较完整 移植性方面也有所改善 而且在系统的人机接 口 解释机制 知识获取技术 不确定推理技术 增强专家系统的知识表示和 深圳大学硕士研究生课程作业 人工智能 第 4 页 共 5 页 推理方法的启发性 通用性等方面都有所改进 第三代专家系统属多学科综合 型系统 采用多种人工智能语言 综合采用各种知识表示方法和多种推理机制 及控制策略 并开始运用各种知识工程语言 骨架系统及专家系统开发工具和 环境来研制大型综合专家系统 在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术 的基础上 已开始采用大型多专家协作系统 多种知识表示 综合知识库 自 组织解题机制 多学科协同解题与并行推理 专家系统工具与环境 人工神经 网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库 多主体的 第四代专家系统 对专家系统可以按不同的方法分类 通常 可以按应用领域 知识表示方 法 控制策略 任务类型等分类 如按任务类型来划分 常见的有解释型 预 测型 诊断型 调试型 维护型 规划型 设计型 监督型 控制型 教育型 等 简而言之 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 5 神经网络 由于神经网络是多学科交叉的产物 各个相关的学科领域对神经网络都有 各自的看法 因此 关于神经网络的定义 在科学界存在许多不同的见解 目 前使用得最广泛的是 T Koholen 的定义 即 神经网络是由具有适应性的简单 单元组成的广泛并行互连的网络 它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界 物体所作出的交互反应 人工神经网络是模拟人思维的第二种方式 这是一个非线性动力学系统 其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理 虽然单个神经元的结构极其简 单 功能有限 但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多 彩的 6 小结 关于人工智能的学习 我现在所学习