计算机智能研究动态与发展.ppt

1、湘潭大学信息工程学院,计算机智能研究动态及发展,2011年10月25日,郑金华,报告提纲,什么是计算机智能 计算机智能的发展历程 计算机智能的研究现状 计算机智能的发展趋势 结束语,什么是计算机智能?,早期的计算机只是为了计算 机器智能是人们的美好追求，是电子技术和计算机技术发展的必然 计算是人类智能的基本内容，推理是人类智慧的最高境界 机器能计算，为什么不能推理？！ 图灵测试智能机器的测试,智能计算机发展史的重要人物(1),帕斯卡与加法器 帕斯卡(Blaise Pascal)为了帮助做收税员的父亲，自16岁开始就在构思一种计算机器，19岁时(1642年)他的第三个模型获得成功，是一个用齿轮运

2、作的加法器。帕斯卡39岁英年早逝。 Pascal语言！ 莱布尼茨与乘法器 帕斯卡逝世不久，德国著名数学家莱布尼茨(Gottfried Leibniz)，发现了帕斯卡“加法器”的论文，勾起了他强烈的发明欲望。他于1674年完成了一台更完善的机械计算机乘法器,智能计算机发展史的重要人物(2),1842年，巴贝奇大胆研制通用计算机分析机，其结构类似现代计算机的五大部件，但没有成功 巴贝奇是“计算机之父”！他设计的第二台差分机被后人实现了,巴贝奇与差分机、分析机 巴贝奇(C.Babbage)因受到刺激(17卷数学用表出现了大量计算错误)，他20岁(1812年)开始，用10年时间完成了第一台差分机，精度

3、到6位小数 他的第二台机器期望精度为20位，英国政府资助1.7万英镑，20年后宣告失败，1842年英国政府断绝了对他的一切资助,智能计算机发展史的重要人物(3),艾达与第一件计算机程序 1843年，英国女数学家奥左斯特. 艾达 (Augusta Ada,1815-1852),英格兰诗人拜伦(Byron)勋爵的女儿，勇敢地支持巴贝奇的计划，为计算机拟定了“算法”，并写作了世界上第一份珍贵的“程序设计流程图” Ada语言！ 艾肯与第一台计算机Mark I 哈佛大学艾肯(H.Aiken)，36岁辞去收入丰厚的工作到哈佛读博士，三年后在图书馆发现了巴贝奇和艾达的论文，继续了巴贝奇未竞的事业，写了一份自

4、动计算机的设想的建议书，提出用电子方式构造新的分析机 艾肯找到IBM沃森求助，得到100万美元资助，IBM派4名工程师协助，IBM也因此跨入计算机领域 1944年，Mark I在哈佛大学正式启动，3次/秒,智能计算机发展史的重要人物(4),英国数学家布尔(1815-1892) 1847年出版了逻辑的数学分析， 1854年出版了思维规律的研究。 建立了一门新的数学学科逻辑代数 ， 又称布尔代数 英国数学家阿兰.图灵(1912-1954) 1936年，发表划时代论文论可计算数 及其在判断问题中的应用，证明了通用 数字计算机是可以制造出来的 1950年，发表论文机器能思考吗，提出了检验机器智能的“图

5、灵试验”，奠定了人工智能的基础 1954年，美国计算机学会设立“图灵奖”,冯.诺依曼与第一台电子计算机ENIAC 1943年，美国为计算弹道表，成立由宾夕法尼亚大学莫乐学院的莫奇利和埃克特领导的研究小组，启动电子计算机的设计和制造 1944年夏，美国军方代表戈德斯坦在去费城的阿贝丁车站，邂逅冯.诺依曼，戈德斯坦抓住机会向大师提问，冯.诺依曼从此成为莫尔小组的实际顾问，频繁交换意见后，将问题引向深入，逐步形成了电子计算机的系统设计思想 1946年，ENIAC研究成功，5000次/秒,智能计算机发展史的重要人物(5),现代电子计算机,图灵和冯.诺依曼并称为现代计算机之父 半个世纪来，电子技术快速发

6、展，计算机的性能越来越高 巨型机，以天河为代表 天河-1A，2010年10月， 世界最快超级计算机，国防 科大研制，速度为每秒2.5千 万亿次，是目前世界上最快的计算机 个人计算机以五年为一轮的速度更新换代，性能不断提高、价格不断降低 Apple系列（苹果系列），1976年开始 PC系列，1981年开始,第五代计算机,第五代计算机：智能计算机，神经计算机，量子计算机等 是把信息采集、存储、处理、通信同人工智能结合在一起的智能计算机系统 1981年10月，日本首先向世界宣告开始研制第五代计算机 生物计算机（ biological computer） 又称仿生计算机(bionic computer

7、)，以生物芯片取代在半导体硅片。速度快10万倍，能耗为十亿分之一，存储空间仅占百亿亿分之一,计算机智能,高性能计算机为研究和实现智能机器提供了物质基础 计算机智能 又称人工智能(Artificial Intelligence, AI)，或机器智能。利用人工手段模仿自然智能，但不同于自然智能，特别是人类智能 目前主要表现形式有：机器人，机器虫，专家系统和各类智能软件 人工智能的研究目标 让计算机具有像人类一样的智能 具有自主学习的能力 智能科学国家2010年新成立的一级学科,计算机智能的发展历史,孕育期（1956年前） 数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等） 形成期（1

8、956-1970年） 1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议 1970年，人工智能国际杂志创刊 发展期（1970年） 进一步研究AI基本原理、方法和技术 进行实用化研究 专家系统与知识工程 智能机器人、智能控制等 从“一枝独秀”到“百花齐放”,研究人工智能的三种认知观,符号主义（Symbolicism） 基于物理符号系统假设和有限合理性原理 连接主义（Connectionism） 基于神经网络及其间的连接机制与学习算法 行为主义（Actionism） 基于控制论及感知动作型控制系统 基于以上三种认知观，对AI的研究主要有以下12个方面,1、符号运算、逻辑推理

9、和定理证明,知识表示(knowledge representation) 是知识工程的重要研究内容如何在计算机中表示和存储知识 搜索推理技术 如何有效地搜索存储在计算机中的知识，并进行严格的逻辑推理 定理证明 利用知识和推理技术证明各种数学定理 下棋 搜索取胜策略 计算机下棋程序具有比较高的水平,2、自然语言理解和机器翻译,自然语言理解(Natural Language Understanding )，指用计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动 查询资料、解答问题 自动摘录文献、汇编资料 语音合成和语

10、音识别 机器翻译(Machine Translation) 全文信息检索,3、专家系统,专家系统(expert system)是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，给出专家水平的结果 主要类型：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 代表专家系统 医疗专家系统，地质专家系统，教学专家系统等 以上三个方面是AI早期的研究热点 上世纪70年代的振奋人心 上世纪80年代后的冷静思考 研究人工智能的技术和方法需要创新,4、智能机器

11、人,智能机器人(Intelligent Robot)是人工智能的综合应用研究，涉及机械、电子、计算机、力学等多个学科 机器人运动规划 机器人控制 机器人视觉、听觉、嗅觉、触觉 机器人的智能 工业机器人已得到很好的发展和应用 机器人构起了人们许多美好的想象,5、神经网络,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式 人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANN)，就是模拟人类思维的第二种方式。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点 主要的研究内容 生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等

12、生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理 建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等 网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究 人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、专家系统、机器人等等,6、机器学习与数据挖掘,机器学习(Machine Learning)，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习

13、行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域 数据挖掘(Data Mining) ，通常又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD) 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的有用的信息和知识的过程 机器学习与数据挖掘关系十分密切，许多学者认为就是同一会事 发现知识，然后学习 通过学习，机器的能力可以超过人吗？,7、模式识别,识别不同的事物是人类的一项基本智能 让计算机来识别事物，却是一件非常不容易的事 研究用计

14、算机来识别事物，就是我们通常讲的模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程 代表成果 指纹识别，人脸识别，虹膜识别，身姿识别,8、人工生命,人工生命(Artificial Life)，是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域 属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术 基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术 研究方法和技术 细胞自动机 ，进化算法，神经网络，智能主休技术 代表成果 人工鱼，毛毛虫，植物,9、

15、智能控制,智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。是当今自动控制的最高水平 智能机器：在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中,自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器 经历了经典控制理论、现代控制理论，已进入大系统理论和智能控制理论 智能控制就是应用人工智能的理论与技术和运筹学的优化方法,并将其同控制理论方法与技术相结合,在未知环境下,仿效人的智能,实现对系统的控制 中南大学蔡自兴教授是我国智能控制的创始人之一,10、分布式人工智能,分布式人工智能(DAI:DistributedArtificialIntelligence)，研究目标是创建一种能描述自然系统和社会系统的精确概念

16、模型 早期DAI主要研究分布式问题求解系统，即如何构造分布式系统来求解特定的问题，重点是分布式系统求解的一致性和效率 目前DAI已经发展为对多智能体系统(MAS:Multi-AgentSystems)的研究，即如何将多个自主的智能体(agent)集成到网络上，使它们通过协作与协商来求解问题。 单agent的个体行为性质及其建模 (1)agent理论基础的建立;(2)agent结构的设计;(3)面向agent的程序设计语言 DAI系统中多agent的社会行为性质及其建模 (1)任务的描述、分解与分布;(2)agent间的通讯;(3)多agent的协调一致性，包括协作、协调及冲突消解等; (4)D

17、AI系统实现的语言、框架和开发环境,11、机器自主智能发育,机器自主智力发育(Machine Autonomous Mental Development)，让计算机具有像人类一样的自主学习能力，通过与环境的交互，逐步发育成具有人类一样的智能 研究机器智力发育是人工智能的本源问题，也是最高境界 “自主心智发育机器人”学术研讨会，2006年6月25日在上海召开 美国密西根州立大学计算机科学与工程系翁巨扬教授，是先驱，2001年在Science上发表了论文 Juyang Weng. Autonomous Mental Development by Robots and Animals. Scienc

18、e, Vol.291, No.5504, Issue of 26 Jan 2001, pp.599-600. 郑金华和导师史忠植先生，2001年在微电脑世界发表了一篇文章 机器像人一样 人类智力开发与机器智力开发 开篇语：让机器像人一样有学习能力，是机器智能研究的一个巨大挑战，也是人工智能研究最有效的途径和今后发展的必然趋势,12、计算智能与进化计算,计算智能 包括神经网络、模糊逻辑和进化计算等 擅长求解高度复杂的非线性问题 进化计算是模仿生物自然进化过程而设计的一类算法 遗传算法(genetic algorithms，GA)，进化策略(evolution strategies)，进化编程(e

19、volutionary rogramming)，遗传编程(genetic programming) 基于生物激励机制的计算或算法 蚁群算法，人工免疫算法，粒子群算法，等等 多目标进化(Multi-Objective Evolution) 优化目标为多属性 与单目标进化在方法有很大的区别,简单遗传算法和多目标遗传算法,遗传算法(GA) 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而行成的一种并行随机搜索最优化方法。 遗传算法同时使用多个搜索点搜索最优解是一种高效的启发式搜索近似算法 擅长求解高度复杂的非线性问题 对于难以精确计算的NP难问题(难以计算出其精确值)，遗传算法可以有效的以预定的精度快速搜索到其近似最优解 简单遗传算法主要包括选择、交叉、变异三个基本操作 为保证解集较好的收敛性，有效防止退化现象发生，算法中加入精英保留机制,简单遗传算法和多目标遗传算法,多目标遗传算法(MOGA) 对于多个目标函数同时进行优化且目标之间相互冲突的问题，多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithms)对相互冲突的子目标进行综合考虑，即对各子目标进行折衷(tradeoffs