文档介绍：第15章 智能技术
我们可以顾名思义,所谓人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上模拟或实现的人类的智能。目前对人工智能还难以给出其完整、严格的定义,我们可以从不同的侧面对其做一些狭义的描述:
人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。所谓的智能机器就是能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。它包括研究如何设计和构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能;如何在这种智能机(计算机)上来实现的人类智能,使机器具有类似于人的智能;如何来应用这种智能机器。
从另一个角度来看,人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,来解决需要人类专家才能处理的复杂问题。
从实用的观点看,人工智能是一门知识工程学。它以知识为对象,主要研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
20世纪50年代,以游戏、博弈为对象开始了人工智能的研究工作,其间以电子线路模拟神经元及人脑的研究均告失败。20世纪60年代前期,以研究搜索方法和一般问题的求解为主。60年代后期,在机器定理证明方面取得了重大进展,并在规划问题方面开展了相应的研究。20世纪70年代,人工智能的研究已在世界许多国家相继展开,研究成果大量涌现。erauer提出并实现了逻辑程序设计语言PROLOG;;1970年国际性的人工智能杂志(Artificial Intelligence)创刊。1977年,费根鲍姆(Feigenbaum)提出了知识工程的概念。20世纪80年代,人工智能以推理技术、知识获取、自然语言理解和机器视觉的研究为丰,开始了不确定推理、非单调推理、定性推理方法的研究。20世纪90年代以来,机器学习和人工神经网络的研究深入开展,形成了高潮。另外,不同学派间的争论也非常激烈,这些都进一步促进了人工智能的发展。
在人工智能学科中,按照所研究的课题,研究的途径和采用的技术考虑,他所包括的研究领域有:
(1)模式识别
所谓模式识别就是计算机能够对给定的事务进行鉴别,并把它归入与其相同或相似的模式中。
(2)问题求解
问题求解是指通过搜索解空间的方法寻找问题合适的解序列,以满足问题的要求。
(3)自然语言理解
自然语言理解主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。它包括问答系统、声音理解系统、手写文字识别系统和机器翻译系统。
(4)自动定理证明
自动定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现象人类证明定理那样的非数值符号演算过程。定理证明的主要方法有:
①自然演绎法
②判定法
③人机交互定理证明
(5)机器视觉
机器视觉研究的任务是理解一个图像,即利用像素所描绘的景物。其研究领域涉及到图片处理、图像处理、模式识别、景物分析、图像解释、光学信息处理、视频信号处理以及图像理解。
(6)自动程序设计
自动程序设计主要有下面两个问题:
①程序验证(Program Verification)  
②程序综合(Program synthesis)
(7)专家系统
专家系统是一种基于知识的智能系统,它将领域专家的经验用知识表示出来,并放入知识库中,供推理机使用。专家系统作为人工智能中最活跃、发展最快的分支,已广泛应用于众多领域,并产生了巨大的经济效益和社会效益。  
(8)机器学习
  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,这是使计算机具有智能的根本途径。它主要研究人类学习机理、机器学习方法和学习系统构造技术方面的研究。
(9)机器人
就机器智能来考虑,机器人可以行使下面功能:
①模式识别    ②运动协调推理
(1)符号主义
认为人工智能源于数理逻辑。
(2)联结主义
认为人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。
(3)行为主义
认为人工智能源于控制论。
(1)启发性
(2)透明性
(3)灵活性
(4)智能性
(1)基本组成
专家系统的基本组成如图1