准全息系统论与智能计算机 第二章Word格式.docx

准全息系统论与智能计算机 第二章Word格式.docx

《准全息系统论与智能计算机 第二章Word格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《准全息系统论与智能计算机 第二章Word格式.docx（47页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

4、联接机制的出路

第四节、关于行为机制

1、引言

2、约翰·

H·

霍兰先生的工作

3、关于CAS的特征与机制

4、刺激反应模型

5、CAS的理论问题

第五节、人工智能急需理论突破

2、最优化的计算原理及模式

3、神经元的一种连接模式

4、计算理论的一些基本问题

第六节、智能是否可以还原为数学基本运算

2、思维即计算思想的由来

3、普适性的状态转换原理

4、智能的本质即计算

5、神经计算的实质

第七节、计算能力的极限

2、图灵机

3、图灵计算理论的局限

4、最优化计算

第八节、结构运算

1、结构运算的数学理论基础

2、结构运算原理

3、结构运算的特性

4、结构运算的属性及层次

5、与图灵计算的区别

第二章、人工智能的基础理论

第一节、人工智能综述

1、何谓“人工智能”？

“人工智能”（ArtificialIntelligence）简称AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能（HumanIntelligence）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”研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；

如何把计算机用得更聪明；

如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；

如何设计和制造更聪明的计算机，人工智能水平更高的智能计算机。

“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。

“人工智能”体现于两个方面：

机器智能和智能机器。

①、机器智能

机器智能（MachineIntelligence）简称MI，研究如何提高机器应用的智能水平，把机器用得更聪明。

这里，“机器”主要指：

计算机、自动化装置、通信设备等。

基于机器的人工智能，其任务是不仅要告诉计算机做什么？

（Whattodo?

）,而且还必须详细地、正确地告诉计算机如何做？

（Howtodo?

）。

也就是说，人们要根据工作任务的需求，以适当的计算机语言，进行相应的软件设计，编制面向该任务的计算机应用程序，并且正确地操作计算机，装入、启动该应用程序，才能用计算机完成该项工作任务。

这里，计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”，也不理解为什么要做这项工作，即不懂得：

为什么？

（Whytodo?

因而，只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。

虽然，现在许多人都会用计算机，但是，并不是都用得很聪明。

怎么才能把计算机用得更聪明，具有更高的智能水平呢？

这就需要用到人工智能。

例如，用计算机打印常用的报表，进行一些常规的文字处理，都是程序化的操作，谈不上有智能。

但是，用计算机给人看病，进行病理诊断和药物处方，或者，用计算机给机器看病，进行故障诊断和维修处理，就需要计算机有人工智能。

人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”（ExpertSystem），简称ES。

就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能，基于专家的知识和经验，可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。

如：

医疗诊断专家系统，故障诊断专家系统等。

世界上第一个专家系统：

化学专家系统DENDRAL，是由美国Stanford大学的E.A.Feigenbaum等于1968年研制成功的，它能够用计算机，根据质谱仪的实验观测结果，进行图谱识别、分析推理、给出被观测的未知化合物的分子结构式。

我国的第一个专家系统：

中医关幼波肝炎诊断治疗程序，是由中国科学院自动化研究所控制论组于1977年研制成功的。

它能够用计算机，根据病人的临床症状和化验结果，通过中医理论知识和经验进行病理诊断和药物处方，给出病人是否为肝炎？

是哪种类型的肝炎等诊断结论，并给肝炎病人开出相应的中药处方。

在这个专家系统设计中，我们采用了模糊逻辑的方法，表达中医的辩证施治的知识和经验。

用基于关于人工智能的“图灵试验”（TuningTest）设计了对专家系统进行评价的“双盲测试”方法。

除了“专家系统”之外，还可列举出其它许多聪明的智能软件系统。

机器博奕的智能软件，还有：

智能控制、智能管理、智能通信……的软件等。

例如：

IBM的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫，就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录，也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。

②、智能机器

“智能机器”（IntelligentMachine），简称IM，研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器？

特别是设计和制造更聪明的计算机。

这是智能机器研究的对象和学科任务。

现在的计算机，虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展，在工艺和性能方面都有巨大的进步。

但是，在原理上，还没有重大的突破，仍是冯·

诺曼的框架。

虽然，计算机被称为“电脑”，但是，已有的电脑与人脑相比，在性能和结构方面都还有很大的不同。

特别是在智能水平方面还有很大的差距。

例如，人脑具有自学习、自适应、自寻优、自整定、自规则、自编程等智能特性，具有自组织、自修复功能；

具有“集中-分布”多级体制，“分工-分区”协调控制，“串行-并行”工作方式，“两态-多态”兼容逻辑，“归纳-演绎”灵活推理，以及联想记忆、联想识别、联想理解,自然信息的输入、处理和输出等性能。

为设计和制造高智能的、聪明的“人工系统”，日本开展了第五代计算机或智能计算机的研究与开发工作，试图缩短“电脑”与“人脑”的差距。

它主要解决下列问题：

能否在计算机原理、体系结构上有新的突破？

非冯·

诺曼，超冯·

诺曼？

非程序流的、非集中式结构、非串行工作方式？

能否比现在的计算机更聪明？

知识推理？

联想记忆？

自动编程？

具有自学习、自适应能力？

能否与人直接用自然语言进行交互式、友好的人机双向通信？

能否直接输入、处理、输出各种自然信息？

能否具有柔性体系结构？

具有自组织、自修复能力？

为此，人们提出了关于新一代计算机的各种方案，如：

面向知识和符号信息处理的“符号处理机”Explorer;

基于知识库的、具有推理能力的“知识信息处理机”（KIPSKnowledgeInformationprocessingSystem）；

基于人工神经网络的、具有分布式结构的“联结机”（ConnectionMachine）；

以及其他数据流计算机、控制流计算机……。

除了“智能计算机”之外，还有其它的许多智能机器。

智能机器人，智能控制器，智能仪器、仪表，智能自动化装置，智能通信设备，智能网络，智能汽车，智能玩具，以及各种智能化家用电器……，例如：

MIT的Brooks研制的“智能机器人”，能够在未知的、动态的真实世界中“漫游”，声称具有“不需要知识的智能”（IntelligencewithoutKnowledge）。

2、人工智能的具体内容

因为，人的智能体现在思维、感知、行为三层次，而人工智能要模拟、延伸、扩展人的智能，所以，人工智能的学科范畴很广，其主要研究内容除了上述机器智能与智能机器以外，主要是如下几方面的内容：

①、机器思维与思维机器

机器思维（MachineThinking）,具体地说是计算机思维（ComputerThinking），如专家系统、机器学习、计算机下棋、计算机作曲、计算机绘画、计算机辅助设计、计算机证明定理、计算机自动编程等。

思维机器（ThinkingMachine），或者说是会思维的机器。

现在的计算机能否称之为“会思维的电脑”？

还是有争议的问题。

因为现有的电脑做任何事情，都需要人发出指令、编写程序，否则，它什么也不会做。

一台计算机接上电源呆在那里，它自己既不会想“做什么？

”也不会想“如何做？

”更不会想“为什么要做？

”，所以，现在的计算机是一种不会思维的机器。

但是，现有的计算机可以在人脑的指挥和控制下，辅助人脑进行思维活动和脑力劳动，如：

医疗诊断、化学分析、知识推理、定理证明、产品设计……实现某些脑力劳动自动化或半自动化。

从这种观点也可以说，目前的计算机具有某些思维能力，只不过现有电脑的智能水平还不高。

所以，需要研究更聪明的、思维能力更强的智能电脑或脑模型。

比如，有一种脑模型称为“联想机”（Association）。

②、机器感知与感知机器

机器感知（Machineperception）或机器认知（MachineRecognition）研究如何用机器或计算机模拟、延伸和扩展人的感知或认知能力，包括：

机器视觉、机器听觉、机器触觉……如：

计算机视觉（ComputerVision）、模式（文字、图像、声音等）识别（patternRecognition）、自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding）……,都是人工智能领域的重要研究内容，也是在机器感知或机器认知方面高智能水平的计算机应用。

感知机器（perceptibleMachine）或认知机器（RecognizingMachine），研制具有人工感知（Artificialperception）或人工认知（ArtificialRecognition）能力的机器。

包括：

视觉机器、听觉机器、触觉机器……如：

文字识别机（CharacterRecognizer）、感知机（Perceptron）、认知机（Cognitron）、工程感觉装置（EngineeringSensor）、智能仪表（IntelligentInstrument）等。

③、机器行为与行为机器

机器行为（MachineBehavior）或计算机行为（ComputerBehavior）研究如何用机器去模拟、延伸、扩展人的智能行为，如：

自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）用计算机等模拟人说话的行为；

机器人行动规划（RobotActionplanning）模拟人的动作行为；

倒立摆智能控制（IntelligentControlofUpside-downpendulum）模拟杂技演员的平衡控制行为；

机器人的协调控制（HarmonicalControlofRobot）模拟人的运动协调控制行为；

工业窑炉的智能模糊控制（IntelligentFuzzyControlofIndustrialFurnace）模拟窑炉工人的生产控制操作行为；

轧钢机的神经网络控制（NeuralcontrolofRollingMill）模拟操作工人对轧钢机的控制行为……。

行为机器（BehavioralMachine）指具有人工智能行为的机器，或者说，能模拟、延伸与扩展人的智能行为的机器。

智能机械手、机器人、操作机（IntelligentRobot,Manipulator）;

自然语言生成器（NaturalLanguageGenerator）;

智能控制器（IntelligentController）,如专家控制器（ExpertController）、神经控制器（NeuralController）、模糊控制器（FuzzyController）……这些智能机器或智能控制器，具有类似于人的智能行为的某些特性，如自适应（Self-Adaptation）、自学习（Self-Learning）、自组织（Self-Organizing）、自协调（Self-Coordination）、自寻优（Self-Optimizing）……，因而，能够适应工作环境的条件的变化，通过学习改进性能，根据需求改变结构，相互配合、协