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人工智能及其應(yīng)用ArtificialIntelligenceandItsApplication姜云飛中山大學(xué)計算機軟件研究所吉林大學(xué)珠海學(xué)院計算機系jiangyf200608 任課教師 姜云飛1978 1997吉林大學(xué)計算機科學(xué)系碩士研究生 講師 副教授教授 計算機科學(xué)系副主任 計算機研究所副所長博士導(dǎo)師 期間曾到上海外國語大學(xué) 英國Ulster大學(xué) 美國新澤西理工學(xué)院 NJIT 學(xué)習 1997 中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授 博士導(dǎo)師信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院院長2005 吉林大學(xué)珠海學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系主任主要研究領(lǐng)域 人工智能 知識工程 智能診斷 智能規(guī)劃個人愛好 readingEnglish basketball handwriting 我的教學(xué)理念 和學(xué)生做朋友把教學(xué)當樂趣 寓教于樂 教學(xué)相長 把學(xué)習當成樂趣 改變中國傳統(tǒng)的關(guān)于學(xué)習的觀點 課堂上多題問題 多參加討論 希望同學(xué)們能通過這一課程有所收獲 有所感悟 WhatYouMakeofYourLifeIsUptoYouEverypersoncreateshisorherownreality Authorshipofyourlifeisoneofyourabsoluterights yetsooftenpeopledenythattheyhavetheabilitytoscriptthelifetheydesire Theylookpastthefundamentaltruththatitisnotourexternalresourcesthatdetermineoursuccessorfailure butratherourownbeliefinourselvesandourwillingnesstocreatealifeaccordingtoourhighestaspirations 教材 人工智能清華大學(xué)計算機學(xué)院馬少平 朱小燕編著1 掌握精華 掌握本質(zhì) 集合自己實際情況 融會貫通2 學(xué)習好的 有余力的學(xué)生 可以其他書籍 3 因為課堂不能全講 一般學(xué)生需要自行閱讀 4 如果對掌握課程內(nèi)容有困難 課堂須全部出席 然后認真閱讀power point內(nèi)容 1 什么是人工智能 WhatisArtificialIntelligence 2 人工智能的發(fā)展歷史ThehistoryofArtificialIntelligence 3 人工智能的研究領(lǐng)域 ThefieldsofArtificialIntelligence 4 人工智能的應(yīng)用TheApplicationsofArtificialIntelligence 5 人工智能在中國ArtificialIntelligenceinChina6 我們的研究工作OurResearchworksinAI7 人工智能對人類的挑戰(zhàn)ChallengeofAItoMankind 1 什么是人工智能 WhatisArtificialIntelligence 1 1什么是智能 WhatisIntelligence Intelligenceisthecomputationalpartoftheabilitytoachievegoalsintheworld Varyingkindsanddegreesofintelligenceoccurinpeople manyanimalsandsomemachines McCarthy 人類的主要行為 計算 分析 推理 綜合 決策 診斷 游戲 學(xué)習 談話推理是一種其核心作用的智能行為 推理比計算更復(fù)雜 1 2WhatisArtificialIntelligence Itisthescienceandengineeringofmakingintelligentmachines especiallyintelligentcomputerprograms Itisrelatedtothesimilartaskofusingcomputerstounderstandhumanintelligence butAIdoesnothavetoconfineitselftomethodsthatarebiologicallyobservable McCarthy 人工智能即包含理論研究的內(nèi)容又包含工程方面的內(nèi)容 人工智能的研究注意智能系統(tǒng)的效果而不是單純的對人的智能行為的模擬 人們看到鳥在天空中飛翔 想到要造能飛行的機器 但現(xiàn)在的飛機使用的空氣動力學(xué)原理與鳥的飛行道理有很大的不同 同樣實現(xiàn)了在天上飛的夢想 而且飛的更快 更高 更遠 人工智能并不是一個只是在高樓深院里才能研究的科學(xué) 它能使計算機系統(tǒng)的性能得到明顯提高 1 3圖靈測試TuringTestAlanTuring s1950articleComputingMachineryandIntelligence Tur50 discussedconditionsforconsideringamachinetobeintelligent Hearguedthatifthemachinecouldsuccessfullypretendtobehumantoaknowledgeableobserverthenyoucertainlyshouldconsideritintelligent TheTuringtest http www abelard org turpap turpap htm AlanTuring 1950 ComputingMachineryandIntelligence amachinemaybedeemedintelligent ifitcanactinsuchamannerthatahumancannotdistinguishthemachinefromanotherhumanmerelybyaskingquestionsviaamechanicallink 2 人工智能的發(fā)展歷史ThehistoryofArtificialIntelligence AIisnearlyasoldascomputing TheGestationofArtificialIntelligence 1943 1956 人工智能發(fā)展的初期WarranMcCullochandWalterPittsModelofArtificialNeuronsAlanTuringchessprogram 1953 MarvinMinskeyandDeanEdmond SNARC 1951 Thefirstneuralnetworkcomputer3000vacuums Minskey sPh D committeewasskepticalwhetherthiskindofworkshouldbeconsideredmathematicsbutvonNeumann Ifitisn tnow itwillbesomeday Dardmouthconferencr 1956 JohnMcCarthyMinskey Shannon Samuel IBM Solomonof Selfridge MIT 10attendeesAlenNewellandHerbertSimon CarnegieTech LogicTheoristprovemostofthetheoremsinChapter2ofRussell sprincipiaMathematicaRejectedbytheeditorofJournalofSymboliclogic Earlyenthusiasm greatexpectation 1952 1969 早期的繁榮和大膽的預(yù)測TheearlyyearsofAIwerefullofsuccess NewellandSimon sGPS GenaralproblemSolver ArthurSamuel sChecker TV Feb 1956 SlagleintegrationsystemSAINT undergraduate slevelINTexpertslevel Robinson 1956 resolutionprinciplemachinetranslation 80 AseriesofvictoriesleadtoOptimisticestimateItisnotmyaimtosurpriseorshockyou butsimplestwaycansummarizeistosaythattherearenowintheworldthatthink thatlearn thatcreate Adoseofreality 1966 1972 現(xiàn)實的藥方noprogressofMinskey sCheckerMachinetranslation 20 difficultThespiritiswillingbutthefreshisweakThevodkaiswillingbutthefreshisrottenunderstand searchwithoutguide Knowledge Knowledge basedsystem Thekeytopower 1969 1979Knowledgeispower FeigenbaumDENDRAL MYCIN ProspectRutgersUniversityAmarelprojectcomputerinbiomedicineRogerSchankatYale Thereisnosuchthingassyntax allneededareunderstanding AIbecomesanindustry 1980 1988 Thefirstsuccessfulcommercialexpertsystem R1 DEC McDermott 40millionayear 1986 1988 100inuse 500indevelopmentfromafewmillionin1980to 2billionin1988IBM sbluedefeatedtheKaspalovinChess 3 人工智能的研究領(lǐng)域 ThefieldsofArtificialIntelligence 3 1定理證明和計算機自動推理AlenNewellandHerbertSimon CarnegieTech LogicTheorist吳文俊方法 3 2機器學(xué)習學(xué)習是少數(shù)高級生物具有的高級智能行為機器學(xué)習是人造系統(tǒng)有了自我完善能力以前的機械系統(tǒng) 無論它有多么復(fù)雜巧妙 他都只能以程序化的方式進行固定的操作 其能力和水平不會有任何的改進 而具有學(xué)習能力的計算機系統(tǒng) 其以后的水平如何 連設(shè)計者都難以預(yù)料 機器學(xué)習加快了學(xué)習的進程機器學(xué)習的延續(xù)性機器學(xué)習的快速傳播性 3 3自然語言理解似乎很簡單但實質(zhì)上是非常困難的問題日常的語言交流包含著很復(fù)雜的編碼和解碼過程與人們的知識與推理能力有密切的關(guān)系與某些人談話很費力 但與思維敏捷的人談話只要幾句話甚至幾個字就可以了 3 4專家系統(tǒng)3 5機器人3 6神經(jīng)網(wǎng)3 7遺傳算法3 8智能規(guī)劃3 9診斷3 10智能代理 專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是人工智能中應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)是依賴于知識的人工智能系統(tǒng)知識就是力量最早的專家系統(tǒng)DENDRAL Lindsay 1980 standforduniversity 根據(jù)化學(xué)分子式和光譜結(jié)構(gòu)信息推斷有機分子的結(jié)構(gòu) 應(yīng)用在全世界的化學(xué)和藥學(xué)實驗中 MYCIN BuchananandShortliff 1984 奠定了當代專家系統(tǒng)方法的基礎(chǔ) 診斷脊髓腦膜炎和血液傳染病 并開醫(yī)療處方 PROSPECT 專家系統(tǒng)存在的問題 1 缺乏問題的結(jié)構(gòu)知識 2 缺乏魯棒性和靈活性3 不能對診斷提供解釋4 專家知識需要積累過程5 自我獲取知識能力差 4 人工智能的應(yīng)用TheApplicationsofArtificialIntelligence4 1知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘TheknowledgediscoveryanddataminingBACONsystem4 2嵌入式智能系統(tǒng)Embededintelligencesystem只要是在一般的應(yīng)用系統(tǒng)中嵌入一點小的智能系統(tǒng) 就會使系統(tǒng)的功能得到很大的提高 例如 智能漢字輸入語音輸入自動翻譯手寫識別和輸入人臉識別 氣味識別 4 3智能規(guī)劃的應(yīng)用人工智能是計算機研究中應(yīng)用性很強的一個領(lǐng)域 例如 在工廠作業(yè)調(diào)度規(guī)劃問題中 Jobshopscheduling 就是要考慮在有限的加工資源 車床 刨床 鉆床 的情況下 根據(jù)已知的工件的加工順序要求對整個車間的生產(chǎn)作出安排 使得加工完所有工件所需的時間盡可能的少 每臺機床的等待時間盡可能的短 另一個典型的工廠作業(yè)調(diào)度規(guī)劃問題是考慮在有限輛的貨運汽車的前提下 在不同的地點之間運送貨物 規(guī)劃的輸出是一張車輛運轉(zhuǎn)計劃表 使得汽車盡可能地滿載運輸 空車運行情況盡可能地少 車輛閑置的情況盡可能地少 這當然也會給運輸公司帶來可觀的效益 除了在現(xiàn)代化的工廠里有大量人工智能應(yīng)用外 人工智能的另一個重要應(yīng)用領(lǐng)域是宇宙航行 這方面應(yīng)用的一個具體例子是哈勃空間望遠鏡 HST HubbleSpaceTelescope 的修復(fù) 在修復(fù)過程中 地面人員不斷得到關(guān)于HST能作什么 不能作什么的最新信息 然后對修復(fù)工作作出規(guī)劃 從而使HST恢復(fù)了正常觀測能力 4 正因為智能規(guī)劃有如此廣泛的應(yīng)用 所以人工智能專家McDermott指出 智能規(guī)劃調(diào)度問題大量地出現(xiàn)在工業(yè)領(lǐng)域 規(guī)劃質(zhì)量的改進 哪怕是一點小小的改進 都會節(jié)約大量的時間 帶來上百萬美元的效益 5 4 5智能規(guī)劃在機器人學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用 智能規(guī)劃在機器人學(xué)領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用 下面的一段分類是引自機器人學(xué)領(lǐng)域 1 傳感器與感知系統(tǒng)2 驅(qū)動 建模與控制3 自動規(guī)劃與調(diào)度環(huán)境模型的描述 控制知識的表示 路徑規(guī)劃 任務(wù)規(guī)劃非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的規(guī)劃 含有不確定性時的規(guī)劃協(xié)調(diào)操作 運動 規(guī)劃 裝配規(guī)劃 基于傳感信息的規(guī)劃任務(wù)協(xié)商與調(diào)度 制造 加工 系統(tǒng)中機器人的調(diào)度 4 6Brooks 1995 TheartificialIntelligencewithoutintelligence除船面鐵銹的機器人 5 人工智能在中國ArtificialIntelligenceinChina王湘浩教授 中國科學(xué)院院士IJCAIandCJCAI 1980 吳文俊院士 吳方法和artificialintelligence陸汝謙院士 張景中院士 張鈸院士 李未院士 6 我們的研究工作OurResearchworksinAI智能規(guī)劃 基于模型的診斷IntelligentPlanningModel basedDiagnosis 6 1智能規(guī)劃在航空航天上的應(yīng)用為說明智能規(guī)劃在航空航天上的應(yīng)用 我引用一篇 宇航學(xué)報 上的文章 文章的題目是 航天器自主運行技術(shù)的進展 這是宇航專業(yè)的文章 可是它大部分講的是計算機技術(shù) 特別是智能規(guī)劃技術(shù)和基于模型診斷技術(shù) 文獻 9 的摘要如下摘要 闡述了航天器自主運行的概念 目標和任務(wù) 對自主運行和傳統(tǒng)測控方式進行了比較 最后重點介紹了航天器自主運行技術(shù)的進展情況 文章分4個部分介紹自主運行技術(shù) 首先介紹了2種自主運行體系結(jié)構(gòu) 它們是自主運行各種功能集成的基礎(chǔ) 第2部分介紹了2種智能規(guī)劃與調(diào)度技術(shù) 第3部分介紹了基于模型的故障診斷與系統(tǒng)重構(gòu)技術(shù) 第4部分介紹了有效載荷數(shù)據(jù)自主處理的進展情況 最后進行了總結(jié)并介紹了與自主運行相關(guān)的其他技術(shù) 關(guān)鍵詞 航天器 自主智能控制 智能規(guī)劃與調(diào)度 故障診斷 數(shù)據(jù)處理中圖分類號 V423文獻標識碼 A文章編號 1000 1328 2003 01 0017 06 6 2智能規(guī)劃的研究課題智能規(guī)劃和調(diào)度 時間表問題研究 在規(guī)劃中使用領(lǐng)域知識提高效率 在規(guī)劃中使用機器學(xué)習技術(shù) 在網(wǎng)絡(luò)信息集成中使用智能規(guī)劃技術(shù) 規(guī)劃的識別 規(guī)劃的產(chǎn)生 執(zhí)行與監(jiān)視 在規(guī)劃問題中引進不確定性 時態(tài)規(guī)劃基于模型檢測的規(guī)劃 6 3我們在智能規(guī)劃領(lǐng)域的研究工作在規(guī)劃識別上做了一些研究工作 提出了規(guī)劃圖的概念 把規(guī)劃的識別問題轉(zhuǎn)換成規(guī)劃圖中的搜索問題 提高了規(guī)劃識別的效率 研究了在網(wǎng)絡(luò)信息集成領(lǐng)域使用智能規(guī)劃的方法 使用領(lǐng)域約束提高規(guī)劃求解的效率 1 姜云飛 馬寧 一種基于規(guī)劃知識圖的規(guī)劃識別算法 軟件學(xué)報 Vol 13 No 4 2002年4月 686 692 2 杜劍峰 姜云飛 網(wǎng)絡(luò)集成信息的研究 計算機科學(xué) 第29券第5期 2002年5月 36 40 3 姜云飛 林笠 用對分HS 樹計算最小碰集 軟件學(xué)報 Vol 13 No 12 2002年12月 2267 2274 4 丁德路 姜云飛 智能規(guī)劃及其應(yīng)用的研究 計算機科學(xué) 第29券第2期 2002年2月 100 103 5 姜云飛 馬寧 基于限定的規(guī)劃識別問題求解 計算機學(xué)報 第25券第12期 2002年12月 1411 1416 6 李天際 姜云飛 圖規(guī)劃及其擴展的分析和研究 計算機科學(xué) 第28卷第7期 2001年7月 69 72 7 陳海廣 李磊 姜云飛 基于邏輯模型的電話網(wǎng)動態(tài)選路方法 計算機研究與發(fā)展 2000年第37卷 912 917 8 陳榮 姜云飛 拓展溯因邏輯程序設(shè)計的辯論理論基礎(chǔ) 計算機學(xué)報 第23卷第6期 2000年6月 561 569 9 陳榮 姜云飛 含約束的基于模型的診斷系統(tǒng) 計算機學(xué)報 第24卷第2期 2001年2月 127 135 10 陳榮 姜云飛 一種新的辯論推理模式極其應(yīng)用 計算機學(xué)報 第24卷第2期 2001年2月 120 126 11 姜云飛 李占山 基于模型診斷的元件替換與替換測試 計算機學(xué)報 第24卷第6期 2001年6月 666 672 12 李天際 姜云飛 圖規(guī)劃及其擴展的分析和研究 計算機科學(xué) 第28卷第7期 2001年7月 69 72 13 LinliandYunfeiJIANG TheconstructionofanInsert AbleNear HuffmanTree ComputerScienceandTechnologyinNewCentury VolumeII Oct2001 694 696 InternationalAcademicPublishersWorldpublishingCorporation 14 姜云飛 馬寧 一種基于規(guī)劃知識圖的規(guī)劃識別算法 軟件學(xué)報 Vol 13 No 4 2002年4月 686 692 7 人工智能對人類的挑戰(zhàn)Q HowfarisAIfromreachinghuman levelintelligence Whenwillithappen A Afewpeoplethinkthathuman levelintelligencecanbeachievedbywritinglargenumbersofprogramsofthekindpeoplearenowwritingandassemblingvastknowledgebasesoffactsinthelanguagesnowusedforexpressingknowledge However mostAIresearchersbelievethatnewfundamentalideasarerequired andthereforeitcannotbepredictedwhenhumanlevelintelligencewillbeachieved 科學(xué)幻想小說的宣傳機器人種族是否能統(tǒng)治人類 IsaRaceofRobotsPossible DavidWoodburyFromTheWorldofRobots人腦的能力 1010neutrons acomputer4millionbytes 4 106人腦的神奇的修復(fù)作用和再生能力 Oneexpertpointedout acomputerwithasthebrainhasneuronswouldtheEmpireStateBuildingtocontainitandNiagaraFallstopowerit Transistorsmayreducethesupergianttothesizeofahouseandhispowerrequirementtoafewhundredkilowatts yetthehumanbrainwillfitintoacerealabowland25wattsofpower 人工智能的應(yīng)用例子AIandAgriculture8 1農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)8 2農(nóng)用機器人農(nóng)用機器人比工業(yè)機器人要求更高農(nóng)用機器人 變化的外部環(huán)境 溫度 光照 風力行走 感知與分析能力 智能更強 柔性處理能力 見word文件 RobotsBuilttoMakeFamingEasier MoreproductiveRobinWall FromTheChristianScienceMonitor 1993Toassembletheagriculturealrobot Milesandseveralgraduatestudentbeganwithwhatlooksliketheskeletonofalargeutilitytrailer Theeyeoftherobotarecameras Acomputer Asensor Arms weigh barcode harvestdate Theprototype 75 000 Agriculturerobotcouldcostlessthan 2000inthenextdecades Miles 謝謝大家 歡迎批評指正