人工智能技术课程综述-

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赛水平的各种方盘棋。十五子棋和国际象棋,并取得前面提到的计算机棋手战胜国际象棋冠军的成就。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。正如前面所述,这个问题中未解决的问题包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力,如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个未解决的问题涉及问题的原概念,在人工智能中叫做问题表示的选择。人们常常能够找到某种思考问题的方法从而使求解变得容易而最终解决问题。到目前为止,人工智能程序已经知道如何考虑要解决的问题,即搜索解决空间,寻找较优的解答。

3.2 逻辑推理

早期的逻辑推理演绎工作与问题和难题的求解相当密切。已经开发出的程序

能够借助于对事实的数据库的操作来“证明”断定;其中每个事实由分立的数据结构来表示,就像数理逻辑中由分立公式表示一样。与人工智能的其他技术的不同之处是,这些方法能够完整的和一致的加以表示。也就是说,只要原本事实是正确的,那么程序就能够证明这些从事实得出的定理,而且也仅仅是证明这些原理。

逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息的时候适时地修正这些证明。

3.3 机器学习

机器学习是机器具有智能的重要标志,同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为,一个计算机系统如果不具备学习功能,就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域,它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系,并对人工智能的其他分支,如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面,也会起到重要的推动作用。

3.4 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(Optical Character Recognition,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。

3.5 自然语言理解

自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人瞩目的成果。目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识--世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

3.6 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

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