人工智能导论——人工智能学科研究的基本内容及主要研究领域

时间:2024-02-24 16:09:24

一、人工智能研究的基本内容

(1)知识表示

  人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能行为的系统,但知识是一切智能行为的基础,因此首先要研究知识表示方法。只有这样才能把只是存储到计算机中去,供求解现实问题使用。知识表示方法可分为两类:符号表示法(用各种包含具体含义的符号以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的方法)和连接机制表示法(用神经网络表示知识)。

(2)机器感知

  所谓机器感知就是使机器(计算机)具有类似于人的感知能力,其中以机器视觉和机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径。

(3)机器思维

  所谓机器思维是指通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。

(4)机器学习

  机器学习就是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力,使它能通过学习自动的获取知识。

(5)机器行为

  机器行为主要是指计算机的表达能力,即“说”、“写”、“画”等能力。对于智能机器人,它还应具有人的四肢功能,即能走路、能取物、能操作等。

二、人工智能的主要研究领域

  目前,随着智能科学和技术的发展和计算机网络技术的广泛应用,人工智能技术应用到越来越多的领域。下面简要介绍几个主要领域:

(1)自动定理证明

  自动定理证明是人工智能中最先进行研究并得到成功应用的一个研究领域,同时它也为人工智能的发展起到了重要的推动作用。实际上,除了数学定理证明以外,医疗诊断、信息检索、问题求解等许多非数学领域问题,都可以转化为定理证明问题。

(2)博弈

  诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动称为博弈(game playing)。人工智能研究博弈的目的并不是为了让计算机与人进行下棋、打牌之类的游戏,而是通过对博弈的研究来检验某些人工智能技术是否能实现对人类智慧的模拟,促进人工智能技术的深入研究。

(3)模式识别

  模式识别(pattern recognition)是一门研究对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。模式是对一个物体或者某些其他感兴趣实体定量的或者结构的描述,而模式类是指具有某些共同属性的模式集合。

  模式识别方法有统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等。

(4)机器视觉

  机器视觉(machine vision)或者计算机视觉(computer vision)是用机器代替人眼进行测量和判断,是模式识别研究的一个重要方面。计算机视觉通常分为低层视觉和高层视觉两类。

(5)自然语言理解

  自然语言理解(natural language understanding)就是研究如何让计算机理解人类自然语言,是人工智能中十分重要的一个研究领域。它是研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行通讯的理论与方法。

(6)智能信息检索

  数据库系统是存储大量信息的计算机系统。随着计算机应用的发展,存储的信息量越来越大,研究智能信息检索系统具有重要的理论意义和实际应用价值。智能信息检索系统应具有下述功能:能理解自然语言、具有推理能力、系统拥有一定的常识性知识。

(7)数据挖掘与知识发现

  知识发现系统通过各种学习方法,自动处理数据库中大量的原始数据,提炼出具有必然性的、有有意义的知识,从而揭示出蕴涵在这些数据背后的内在联系和本质规律,实现知识的自动获取。知识发现是从数据库中发现知识的全过程,而数据挖掘则是这个全过程的一个特定的、关键的步骤,数据挖掘的目的是从数据库中找出有意义的模式。

(8)专家系统

  专家系统是一个智能的计算机程序,运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的疑难问题,是目前人工智能最活跃、最有成效的一个研究领域。可以这样定义,专家系统是一种具有特定领域内大量知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。

(9)自动程序设计

  自动程序设计是将自然语言描述的程序自动转换可执行程序的技术,包括程序综合和程序正确性验证两个方面的内容。

(10)机器人

  机器人是指可模拟人类行为的机器。它可分为三代:程序控制机器人(第一代)、自适应机器人(第二代)、智能机器人(第三代)。

(11)组合优化问题

  组合优化问题一般是NP完全问题。NP完全问题是指:用目前知道的最好的方法求解,问题求解需要花费的时间(称为问题求解的复杂性)是随问题规模增大以指数关系增长。组合优化问题的求解方法已经应用于生产计划与调度、通信路由调度、交通运输调度等。

(12)人工神经网络

  人工神经网络是一个用大量简单处理但愿经广泛连接而组成的人工网络,用来模拟大脑神经系统的结构与功能。

(13)分布式人工智能与多智能体

  分布式人工智能(DAI)是分布式计算与人工智能结合的结果。分布式人工智能的研究目标是要建立一种描述自然系统和社会系统的模型。

(14)智能控制

  智能控制就是把人工智能技术引入控制领域,建立智能控制系统。

(15)智能仿真

  智能仿真就是将人工智能技术引入仿真领域,建立智能仿真系统。

(16)智能CAD

  智能CAD就是将人工智能技术引入计算机辅助设计领域,建立智能CAD系统。

(17)智能CAI

  智能CAI就是将人工智能技术引入计算机辅助教学领域,简历智能CAI系统即ICAI。

(18)智能管理与智能决策

  智能管理就是将人工智能技术引入管理领域,建立智能管理系统,研究如何提高计算机管理系统的智能水平,以及智能管理系统的设计理论、方法和实现方法。智能决策就是将人工智能技术引入决策过程,建立智能决策支持系统。

(19)智能多媒体系统

  智能多媒体实际上是人工智能与多媒体技术的有机结合。

(20)智能操作系统

  智能操作系统就是将人工智能技术引入计算机的操作系统之中,从质上提高操作系统的性能和效率。

(21)智能计算机系统

  智能计算机系统就是人们正在研制的新一代计算机系统,它将全面支持智能应用开发,且自身就具有智能。

(22)智能通信

  智能通信就是将人工智能技术引入通信领域,建立智能通信系统,在通信系统的各个层次和环节上实现智能化。

(23)智能网络系统

  智能网络系统就是将人工智能技术引入计算机网络系统。

(24)人工生命

  人工生命是以计算机为研究工具,模拟自然界的生命现象,生成表现自然生命系统行为特点的仿真系统。  

 

 

----内容来自于《人工智能导论(第四版)》