学校：苏州科技学院

学院：电子信息工程 班级：电科0812班

姓名：钟建峰 学号：0820108224

谈谈人工智能的学习感想

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是19xx年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。

人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。

1．机器翻译

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为 机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工 具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻 译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含 义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、 “雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇 中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。

机器翻译：

1.一句一句处理，上下文缺乏联系；

2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；

3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；

4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。

人工翻译：

1.一般会先通读全文，会前后照应；

2.对源语言是求得意义上的理解；

3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；

4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译是一个再创造的过程。

在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如CAD软 件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用，这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人 际交互式翻译为一体，把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高。

机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随 着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析 认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判 断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

2．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、教育型、预测 型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的 推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家 助手的作用。

开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则 的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工 具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系 统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

3．符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领 域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合 等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人 工智能的发展,相继出现了多

种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可 以在绝大多数计算机上使用。。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形 式的数学处理。

计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数 后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。 现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们 通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计 算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用 计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语 言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉 及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容 量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！

第二篇：人工智能学习

人工智能学习-知识要点总结 [Nirvana 发表于 2005-1-2 13:32:24]

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性边缘学科，延伸人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。

1、 认知科学认为智能的核心是思维，知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：

（1） 记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。

人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。

人工智能研究内容：

（1） 机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术

人工智能研究途径：

（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成

2、 知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观Bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，Petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：

（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现

3、 产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性 对象 值 可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。

4、 推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。

从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是P规则，T规则，假言推理，拒绝式推理等：

P规则：任何步骤可引入前提A

T规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式S，可引入S

假言推理：P，P—>Q => Q

拒绝式推理：P—>Q, 非Q=>非P

归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。

不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。

不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。

知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度

5、 组合证据的不确定性算法：

最大最小方法

概率方法

有界方法

不确定性传递算法：

结论不确定性的合成：

6、 主观Bayes方法：

（1） 知识不确定性表示（产生式规则）：

（2） 证据不确定性表示：

（3） 组合证据不确定性的算法：

（4） 不确定性传递算法：

（5） 结论不确定性的合成算法：

7、 可信度方法：（C-F模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）

在可信度推理方法中的Ｃ-F模型里，可信度CF(H,E)的含义是：CF(H,E)>0表示Ｅ的出现增加了Ｈ的可信度；CF(H,E)=0表示Ｅ的出现与Ｈ可信度无关；CF(H,E)<0表示Ｅ的出现降低了Ｈ的可信度。

（1） 知识不确定性表示：

（2） 证据不确定性表示：

（3） 组合证据不确定性算法：

（4） 不确定性传递算法：

（5） 结论不确定性合成算法（推理网络）：

8、 证据理论是用集合表示命题的， D是变量x所有可能取值的集合，且D中的元素是互斥的，在任一时刻x都取且只能取D中某一元素为值，则称D为x的样本空间。

信任函数与似然函数的关系：Pl(A)>=Bel(A) , Bel(A)表示对A为真的信任程度，Pl(A)表示对A为非假的信任程度。Pl(A)-Bel(A)表示对Ａ不知道的程度，即既非对Ａ信任又不信任的那部分。

知识的不确定表示：IF E THEN H={h1,h2,…,hn} CF={c1,c2,…,cn} ＣＦ是可信度因子

含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：

x is A (CF) x是论域上的变量，Ａ是模糊数，ＣＦ是该模糊命题的确信程度或

相应事件发生的可能性程度。

10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。

状态空间表示法：（Ｓ，Ｆ，Ｇ）

11、 专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。

特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性

专家系统与常规计算机程序比较：＊

(1) 常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理

(2) 常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级＋控制级

(3) 常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的

(4) 常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识

(5) 解释功能

(6) 都是程序系统

12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：

三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究

学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。

学习系统具有的条件能力：

(1) 具有适当的学习环境

(2) 具有一定学习能力

(3) 能应用学到的知识求解问题

(4) 能提高系统的性能