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人工智能AI的主要內(nèi)容和AI有哪些研究方法及一些MATLAB仿真的詳細(xì)說明

2019-12-03 | rar | 0.34 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是50年代興起的一門新興邊緣學(xué)科,二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能),也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)。廣義的講,人工智能是關(guān)于人造物的智能行為,而智能行為包括知覺、推理、學(xué)習(xí)、交流和在復(fù)雜環(huán)境中的行為。人工智能的一個(gè)長期目標(biāo)是發(fā)明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機(jī)器;另一個(gè)目標(biāo)是理解這種智能行為是否存在于機(jī)器、人類或其他動(dòng)物中。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。

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  一、AI的主要內(nèi)容

  人工智能研究的主要內(nèi)容包括:知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

  知識(shí)表示是人工智能的基本問題之一,推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有:邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

  常識(shí),自然為人們所關(guān)注,已提出多種方法,如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

  問題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過程,由于有多種知識(shí)表示方法,相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要,近幾年來提出了多種非演繹的推理方法,如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

  搜索是人工智能的一種問題求解方法,搜索策略決定著問題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系??煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來表示,啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分,求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問題。

  機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過程,按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同,主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

  知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫和推理機(jī)組成。知識(shí)庫存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí),當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí),知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時(shí),規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略,推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識(shí),則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要,單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展,這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。

AI 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
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